公开(公告)号：CN109325208A

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201810919284.2

申请日：2018-08-14

Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 ,  中国长城工业集团有限公司

Inventor： 张晓鹏 ,  郭夏锐 ,  秦巍 ,  韩洪波 ,  郭永富 ,  杨萍 ,  刘鹏 ,  王辉

IPC: G06F17/14 ,  G06F17/50 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于经验小波变换EWT和神经网络的零部件寿命预测方法和装置。所述方法从待预测零部件提取获取表征寿命的时间序列数据，作为训练数据；对训练数据进行经验小波变换EWT分解，提取频率最低的单分量信号作为趋势项即表征零部件稳态的特征，并将其余各阶单分量信号合并起来作为剩余项即表征零部件波动的特征；利用剩余项对神经网络时间序列预测模型进行建模；利用零部件数学模型构造趋势项的预测模型；将剩余项的预测模型与趋势项的预测模型结合起来构成整体的预测模型，获得寿命预测数据；根据失效阈值和所述寿命预测数据判定失效时间，获得最终寿命预测结果。使用本发明能够提高预测精度，降低标准均方根误差。

公开(公告)号：CN102542159B

公开(公告)日：2014-10-08

申请号：CN201110412409.0

申请日：2011-12-08

Applicant: 北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 秦巍 ,  郭永富 ,  周永辉 ,  郭义琪 ,  李晗 ,  刘鹏 ,  李强 ,  朱剑冰 ,  罗毓芳

IPC: G06F19/00

Abstract: 一种在轨航天器状态预测方法，首先接收航天器的遥测数据，剔除遥测数据中的野值并对剔除野值后的遥测数据进行采样，生成具有时间间隔的数据。然后判断预测参数是否与航天器状态或者测控事件有关，如果有关则采用与航天器状态或者遥控事件有关的参数预测方法进行预测；如果无关则开始累积与预测参数对应的遥测数据，然后判断遥测数据是否为周期性变化，如果遥测数据为周期变化的，则采用周期变化规律的预测模型进行参数预测；如果遥测数据为非周期变化的，则采用与航天器状态或者遥控事件无关的参数预测方法进行预测。