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申请/专利权人：北京易动宇航科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于状态检测的推进器推力曲线修正方法及系统，涉及状态检测技术领域，包括获取推进器实时工作参数并进行预处理，得到融合状态特征矩阵，将融合状态特征矩阵输入预先训练的推进器状态分类模型中进行状态识别；构建推进器工作特性预测模型，将当前时刻及历史时刻的推力器融合状态特征矩阵作为模型输入，得到实际推力曲线和实际比冲曲线，计算推力偏差值和比冲偏差值，生成推力修正序列和比冲修正序列；将推力修正序列和比冲修正序列输入到预先训练的强化学习模型中，得到推进器工作参数的动态调整量，将工作参数动态调整量与推进器当前工作参数叠加，得到修正后的工作参数，并下发至推进器执行机构进行推力曲线修正。

主权项：1.一种基于状态检测的推进器推力曲线修正方法，其特征在于，包括：获取推进器实时工作参数并进行预处理，得到平滑的状态参数序列，对平滑后的状态参数序列进行时频域分析，得到融合状态特征矩阵，将融合状态特征矩阵输入预先训练的推进器状态分类模型中进行状态识别，得到推进器当前时刻的工作状态；若推进器当前时刻的工作状态为异常状态，则获取推进器标准工况下的推力理想曲线和比冲理想曲线，构建推进器工作特性预测模型，将当前时刻及历史时刻的推力器融合状态特征矩阵作为模型输入，得到实际推力曲线和实际比冲曲线，将得到的得到实际推力曲线和实际比冲曲线分别与标准工况下的推力理想曲线和比冲理想曲线进行比较，计算推力偏差值和比冲偏差值，生成推力修正序列和比冲修正序列；将推力修正序列和比冲修正序列输入到预先训练的强化学习模型中，得到推进器工作参数的动态调整量，将工作参数动态调整量与推进器当前工作参数叠加，得到修正后的工作参数，并下发至推进器执行机构进行推力曲线修正；将融合状态特征矩阵输入预先训练的推进器状态分类模型中进行状态识别，得到推进器当前时刻的工作状态包括：推进器状态分类模型中包括多个基分类器，引入训练样本权重系数，利用自适应更新算法动态调整样本权重，并将训练好的各个基分类器进行组合，得到综合加强分类器；获取推进器实时工作状态训练样本，利用交叉验证方法获取综合加强分类器在训练样本上的预测概率值，将得到预测概率值作为元学习器的输入特征，将训练样本的真实标签作为元学习器的输出目标，构建元学习器训练数据集；根据元学习器训练数据集对元学习器进行训练，通过最小化交叉熵损失函数优化模型参数，得到训练好的元学习器；将各综合加强分类器的预测概率值输入到训练好的元学习器中，得到推进器的工作状态识别结果。

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