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申请/专利权人：北京易动宇航科技有限公司

摘要：本发明提供一种考虑推进器性能的推力分配方法及系统，涉及推力分配技术领域，包括：获取推进器的性能参数，基于性能参数的历史数据，建立推进器性能预测模型并确定预测性能参数，进行异常诊断，生成异常报告并调整可用推进器组合，确定可行推力区间；获取当前飞行状态下的预期合力方向，预期合力大小以及推力响应时间要求，计算推力分配矩阵，构建推力分配优化模型，构建目标函数并添加约束条件，求解得到候选分配方案；将候选分配方案转化为推进器点火时序和控制指令并模拟执行，实时获取航天器的姿态和轨道状态，计算轨道控制误差，反馈至所述推力分配优化模型中，得到最优分配方案。

主权项：1.考虑推进器性能的推力分配方法，其特征在于，包括：获取推进器的推力数据，比冲和推力响应时间作为推进器的性能参数，基于所述性能参数的历史数据，基于机器学习建立推进器性能预测模型并确定预测性能参数，基于所述预测性能参数进行异常诊断，生成异常报告并基于所述异常报告自适应调整可用推进器组合，确定可行推力区间；获取航天器在当前飞行状态下的预期合力方向，预期合力大小以及推力响应时间要求，结合推进器位置和推力方向的推进器构型信息，根据所述可行推力区间计算推力分配矩阵，基于多目标优化算法构建推力分配优化模型，构建目标函数并添加约束条件，结合非线性规划算法进行求解，得到候选分配方案；将所述候选分配方案转化为推进器点火时序和控制指令并模拟执行，在模拟执行过程中实时获取航天器的姿态和轨道状态，计算对应的轨道控制误差，将所述轨道控制误差反馈至所述推力分配优化模型中，调整所述候选分配方案，得到最优分配方案；获取推进器的推力数据，比冲和推力响应时间作为推进器的性能参数，基于所述性能参数的历史数据，基于机器学习建立推进器性能预测模型并确定预测性能参数包括：获取推进器的推力数据，比冲数据和推力响应时间，将获取到的数据作为当前推进器的性能参数；基于所述性能参数构建训练样本和测试样本，将每个推进器在相同周期的推力、比冲和响应时间作为一个样本数据，添加推进器对应的性能退化因子作为样本标签，构建样本数据集；以长短时记忆网络为骨干网络，构建性能预测模型并设置输入层和输出层，同时添加记忆单元和遗忘门，得到初始性能预测模型；选择所述样本数据集中的样本数据对初始性能预测模型进行训练，将样本数据中的性能参数作为输入添加至所述初始性能预测模型中，输出初始预测参数，将所述初始预测参数与实际值进行比较，计算预测偏差值，基于所述预测偏差值修改所述初始性能预测模型中的超参数，重复训练，直至达到预设的最大迭代次数，得到推进器性能预测模型，基于所述推进器性能预测模型，将当前样本数据添加至模型中，得到预测性能参数；基于所述预测性能参数进行异常诊断，生成异常报告并基于所述异常报告自适应调整可用推进器组合，确定可行推力区间包括：基于所述预测性能参数，定义状态空间，第一动作空间和第二动作空间，其中，第一动作空间用于选择异常部件或系统，第二动作空间用于执行异常隔离操作；定义全局奖励函数并根据深度神经网络构建所述第一动作空间对应的第一诊断网络，基于强化学习算法构建所述第二动作空间对应的第二诊断网络，将所述预测性能参数添加至所述第一诊断网络中，通过卷积层确定所述预测性能参数中的时序特征并输出异常部件或异常系统对应的设备异常概率分布；将所述设备异常概率分布添加至所述第二诊断网络中，将所述设备异常概率分布表示为一个图结构，每个节点表示概率分布中的一个元素，节点之间的边表示节点之间的相似性，通过预设的图卷积层对所述图结构表示的数据进行处理，通过考虑节点之间的邻居关系和特征对每个节点的特征进行更新，得到异常隔离操作对应的隔离操作概率分布；基于所述隔离操作概率分布确定所述第二诊断网络中的隐藏层状态并将所述隐藏层状态作为所述第一诊断网络的额外输入，结合所述全局奖励函数进行优化，生成异常报告；基于所述异常报告确定推进器的异常数据偏差，结合推进器自身性能波动特点，确定不同推进器的可用情况和推力输出范围，基于所述可用情况生成可用推进器组合，结合所述推力输出范围确定所述可用推进器组合的可行推力区间；基于所述异常报告确定推进器的异常数据偏差，结合推进器自身性能波动特点，确定不同推进器的可用情况和推力输出范围，基于所述可用情况生成可用推进器组合，结合所述推力输出范围确定所述可用推进器组合的可行推力区间如下公式所示： ；其中，表示可行推力区间的最小值，表示第i个推进器的异常状态下调整后推力输出范围的最小值，Si表示第i个推进器的可用情况，γj表示第一推力调整系数，Di表示第i个推进器的异常数据偏差，表示可行推力区间的最大值，Tmax'表示推进系统的最大推力能力，表示第i个推进器异常状态下调整后的推力输出范围的最大值，δj表示第二推力调整系数，N表示推力器总数。

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