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申请/专利权人：天勰力(山东)卫星技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于大模型知识图谱引导软件定义卫星错误修正方法，通过将大模型的推理结果与知识图谱中的上下文信息相结合，能够实现精准、高效的故障识别与修正。知识图谱包含卫星各子系统之间的关系、历史故障案例及修正方案，当检测到故障时，系统可以快速定位故障源，并根据类似的历史案例和推理规则生成优化的修正建议。本发明还能够动态更新知识图谱和优化推理规则，增强系统在不同环境下的自适应性。该方法不仅提高了故障诊断的准确性和修正效率，降低了人工干预需求，还显著缩短了故障处理时间，提升了卫星系统的运行可靠性和任务完成率。该发明具有广泛的应用前景，有助于提升卫星运维效率并降低成本。
主权项：1.一种基于大模型知识图谱引导软件定义卫星错误修正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、知识图谱构建与集成：通过收集与整合卫星系统的设计标准、制造规范、故障案例库、遥测数据以及运行维护记录，构建涵盖卫星系统各关键组件的知识图谱，知识图谱的内容包括卫星各子系统，具体包括通信系统、动力系统、姿态控制系统的关键实体、关系数据及故障模型；步骤2、大模型训练与应用：基于Transformer大模型算法，利用步骤1中知识图谱中的信息对卫星系统的复杂行为进行学习和建模，大模型通过持续学习卫星运行中的历史数据，预测卫星出现的问题及其潜在原因，并生成修正方案；步骤3、实时遥测数据采集与故障检测：在卫星运行过程中，实时采集卫星传回的遥测数据，输入到步骤2的大模型驱动的故障诊断系统中，故障诊断系统结合知识图谱进行判断，自动识别潜在问题及故障源；步骤4、自适应错误修正决策生成：基于地面控制中心或自主推理结果，大模型生成的决策建议会通过地面站发送至卫星系统，卫星接收指令后，自动执行软件逻辑更新，修正故障或调整系统参数，以实现快速修复和自我优化；步骤5、持续学习与优化：根据卫星运行过程中发现的新故障模式和环境变化，知识图谱会持续扩展，大模型通过新的数据输入不断更新和优化其预测能力及修正方案，提高未来故障处理的准确性和响应速度。
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权利要求：
百度查询： 天勰力(山东)卫星技术有限公司 一种基于大模型知识图谱引导软件定义卫星错误修正方法
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