基于变权分层评分的卫星健康状态评估方法

摘要

本发明公开了一种基于变权分层评分的卫星健康状态评估方法，用于解决现有卫星健康状态评估方法对于不同程度故障的适应性差的技术问题。技术方案是首先从获取的遥测参数中选定一组能表征卫星健康程度的特征参数，作为评估数据；采用模糊无量纲化评分函数计算特征参数的健康状态评分；建立分层评估模型；在层次分析法基础权重上引入变权处理，获得变权权重；按照分层评估模型将评分和权重相结合，从下层往高层逐层计算评分值，最后得到的最高层状态评分即评估对象的健康状态表征。提高了卫星健康状态评估对于不同程度故障的适应性。

主权项

一种基于变权分层评分的卫星健康状态评估方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、从获取的遥测参数中选择表征卫星健康程度的特征参数P₁,P₂,P₃,…,P_i,…；步骤二、根据评估卫星健康状态所需特征参数的实测值和期望标准值进行模糊无量纲评分；定义特征参数偏差x＝|P_i‑P_i^c|，其中P_i是特征参数实测值，P_i^c是期望标准值；x满足负向指标模糊无量纲化评分函数$r\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}A,& x\le x_{min}\\ A\left(\frac{x_{max}-x}{x_{max}-x_{min}}\right)e^{B(\frac{x_{max}-x}{x_{max}-x_{min}}-1)},& x_{min}<x<x_{max}\\ 0,& x\ge x_{\max }\end{array}\right.---\left(1\right)$式中r(x)是特征参数评分，r(x)简称r；x_min是指定评估区域内x的最小值；x_max是指定评估区域内x的最大值；A是评估值范围参数，A＝100时对应百分制；B是形状参数，B＝0时退化为线性处理；采用积累最近时间段[t‑Δt,t]内的数据进行评估计算，其中t为当前时刻，Δt为时间区间的长度；$\bar{x}=\frac{{\int }_{t-\Delta t}^{t}x\left(t\right)dt}{\Delta t}---\left(2\right)$用公式(2)中的代替x，代入公式(1)计算出评分将所有特征参数P₁,P₂,P₃,…,P_i,…无量纲化成特征参数评分r₁,r₂,r₃…,r_i,…，特征参数评分r_i对应特征参数P_i；对于单特征参数的部件，特征参数评分就是部件状态评分；对于多特征参数的部件，要分别计算各个特征参数评分，然后加权求和得到多特征参数的部件状态评分M(r₁,r₂,…,r_λ)如下：$M(r_1,r_2,...,r_{\lambda })=\underset{i=1}{\overset{\lambda }{\Sigma }}{w}_i·r_i---\left(3\right)$式中，w_i是对应第i个特征参数评分r_i引起的状态的权重；λ是对于部件特征参数的数量；步骤三、将卫星姿态控制系统按照结构和功能分为部件、组件、子系统和整系统四个层次；上下层之间属于层级关系；从组件级到子系统级，再到整系统利用层次分析法的权重求和进行评分递推；部件级到组件级的评分需要考虑部件之间的特殊关系如下：①冗余关系：在系统有冗余备份的结构中，主份工作时要比备份工作系统更安全；在原有状态评估结果上乘以0‑1之间的冗余修正系数，区分主份、冷备份和热备份不同的冗余工作关系；M′(r₁,…)＝α·M(r₁,…)   (4)式中，M(r₁,…)表示直接计算得到的部件状态评分，M′(r₁,…)考虑备份之后得到的状态评分，α是0‑1之间的冗余修正系数；②并联关系：组件内部部件的健康状态是三轴部件健康状态的综合，m＝3；M′＝(M₁·M₂…M_m)^1/m   (5)对三轴同等部件状态评分(M₁,M₂,M₃)求几何平均值得到并联组件的状态评分M′；步骤四、构建判断矩阵，判断矩阵β(U)＝(b_ij)_n×n表示针对上一层次指标U，其下一层次指标β₁，β₂，...，β_n之间的相对重要性比较，b_ij即为标度值；求解判断矩阵β特征根问题βω＝λ_maxω   (6)式中，λ_max是判断矩阵的最大特征根，ω是最大特征值所对应的特征向量；所得到的特征向量ω经过正规化之后得到指标β₁，β₂，...，β_n在β下的权重(w₁,…,w_n)；得到λ_max后，计算以下三个指标以进行一致性检验；①一致性指标C.I.$C.I.=\frac{{\lambda }_{max}-n}{n-1}---\left(7\right)$式中，n是判断矩阵的阶数；②平均随机一致性指标R.I.随判断矩阵的取值变化见下表；平均随机一致性指标R.I.③一致性比例C.R.$C.R.=\frac{C.I.}{R.I.}---\left(8\right)$当C.R.＜0.1时，则认为判断矩阵的一致性是可以接受的，若C.R.＞0.1，则认为初步建立的判断矩阵不能令人满意，需要对判断矩阵重新赋值，直到检验通过为止；最终确定所要的权重w₁,…,w_n；在层次分析法得到的基础权重上进行变权处理，变权权重计算公式为：$W_i(M_1,...,M_n,w_1,...,w_n)=w_i{M}_i^{a-1}/\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{w}_k{M}_k^{a-1}---\left(9\right)$式中，W_i是变权权重，w₁,…,w_n是常权权重，M_i是参与加权的第i个参评对象的状态评分，a是变权程度参数；其中0＜a≤1，当a＝1时，即变权权重W_i退化为常权权重w_i；n是下级系统中参与工作的对象个数；步骤五、每一层评估对象的健康状态评分由下一层中各部分健康状态评分综合得到，当下层参评对象之间相互独立时，按照$M=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_i{M}_i---\left(10\right)$加权求和的方式计算上层评估对象的状态评分M；综合考虑参评对象之间冗余、并联关系后，得到的状态评分函数为：$M=\left\{\begin{array}{cc}0,& \forall M_{ij}\le M_s\\ \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\left\{{\left[\underset{j=1}{\overset{n}{\Pi }}({\alpha }_{ij}·M_{ij})\right]}^{\frac{1}{m}}{W}_i\right\},& M_{ij}>M_s\end{array}\right.---\left(11\right)$式中，M_s是状态失效值；在式中综合状态评分计算中包含了并联关系部件的状态评分，其中M_ij指评估对象下一级第i个组件中第j个并联关系的部件状态评分，m是第i个组件中并联部件的个数，α_ij是部件的冗余系数；式中的逻辑判断指若下级系统中各部分功能均失效，则评估对象状态就记为0。