考虑历史状态的激光惯组健康状态确定方法及系统

本技术涉及激光惯组健康评估领域，特别是涉及一种考虑历史状态的激光惯组健康状态确定方法及系统。

背景技术：

1、激光陀螺捷联惯性测量组合，简称为激光惯组，用以测量被测载体的姿态信息，辅助控制载体的速度和位置，实现精确导航。一方面，激光惯组继承了惯性系统无需外界输入额外信息，便可以测量被测载体的姿态信息的优点；另一方面，激光陀螺仪作为激光惯组的重要组成部分，代替了原有的高速旋转刚体结构，其具有精度高、性能稳定、可靠性高等特点，避免了质量不平衡等问题。激光惯组的诸多优势使其广泛应用于航空、航天、航海等重要领域。

2、作为飞行器上的关键部件，激光惯组的工作状态一直是各领域所关注的重点。在实际工程中，由于无法掌握其性能状态，采用对惯组进行定期维护的方式，来保证惯组的导航精度和可靠性。一经发现惯组状态异常，将采取更换惯组或返厂排故等操作，此番操作延长了维修时间、增加了维护费用，尤其对于任务紧急、备件数量少的情况下，可能会造成任务的失败。因此，有必要对惯组进行快速健康状态评估，实时监测惯组的性能状态，同时针对器件级开展健康状态评估，以便于决策者做出正确指令，对设备进行及时的维修更换，避免造成巨大的经济、时间损失，以保证任务的顺利执行。

3、健康状态评估旨在通过借助于健康指标信息来反映飞行器的健康状态，为设备的维护决策提供依据。目前，针对激光惯组开展健康状态评估研究，主要是利用系统的测试数据或标定数据，如对测试所得的脉冲量进行处理，用以反映惯组的健康状态；利用标定产生的数据，计算零次项漂移系数，构建指标与健康状态之间的映射关系，对惯组性能进行评估。经过调研，人们意识到要更加深入掌握激光惯组的健康状态，需要综合系统中的可用信息，对其进行全面评估。测试数据与标定数据作为当前环境所获得数据信息，能够反映激光惯组性能状态的还包括其历史状态信息。也就是说，激光惯组的性能状态不仅受到当前环境的影响，历史状态也会影响惯组的工作状态，最为明显的是标定次数对于陀螺仪退化状态的影响，标定次数的增加将加速设备的退化过程。不同场景下的激光惯组，所执行任务有所不同，相应的标定次数也会有所差异。对于同一型号、相同使用情况的陀螺仪，标定次数越多，将加速其退化过程，导致工作状态变差，更加容易发生故障。

4、虽然，现有部分技术能够解决上述问题，例如，中国专利申请cn112488497a利用的是证据推理算法融合多元信息对激光惯组进行性能评估，中国专利申请cn114564000a利用置信规则库算法，对飞行器的执行器进行故障诊断与容错控制，但是，现有提供的评估方式并不能避免单次测试数据中存在扰动，进而降低了整个评估过程的可信度。

技术实现思路

1、为解决现有技术存在的上述问题，本技术提供了一种考虑历史状态的激光惯组健康状态确定方法及系统。

2、为实现上述目的，本技术提供了如下方案：

3、一种考虑历史状态的激光惯组健康状态确定方法，所述方法包括：

4、确定激光惯组健康状态指标，并基于所述激光惯组健康状态指标生成指标体系；

5、在所述指标体系的基础上，采用置信规则库建模方法构建单表健康状态评估模型；所述单表健康状态评估模型包括激光陀螺仪的健康状态评估模型和加速度计的健康状态评估模型；

6、获取激光惯组的状态参数；所述激光惯组的状态参数包括：激光陀螺仪参数和加速度计参数；所述激光陀螺仪参数包括：激光陀螺仪的零次项漂移系数、一次项漂移系数以及光强；所述加速度计参数包括：加速度计的零次项漂移系数、一次项漂移系数以及温度；

7、将所述激光惯组的状态参数输入至所述单表健康状态评估模型得到陀螺仪的评估结果以及加速度计的评估结果；

8、采用证据推理算法构建激光惯组健康状态评估模型；

9、将所述陀螺仪的评估结果、所述加速度计的评估结果以及历史记录的激光惯组标定次数输入至所述激光惯组健康状态评估模型，得到激光惯组健康状态评估结果。

10、可选地，确定激光惯组健康状态指标，并基于所述激光惯组健康状态指标生成指标体系，具体包括：

11、选取陀螺仪的健康状态评估指标和加速度计的健康状态评估指标；

12、考虑历史状态中的标定退化指标，确定激光惯组整体的健康状态评估指标；

13、基于陀螺仪的健康状态评估指标和加速度计的健康状态评估指标以及激光惯组整体的健康状态评估指标生成所述指标体系。

14、可选地，在所述指标体系的基础上，采用置信规则库建模方法构建单表健康状态评估模型，具体包括：

15、采用基于规则或效用的方式转换输入信息得到各指标的置信度，以得到置信分布；基于指标体系得到所述输入信息；

16、基于所述置信分布确定置信规则的激活权重；

17、基于置信规则的激活权重，将置信度转换为基本概率质量；

18、基于基本概率质量利用证据推理迭代式融合所有置信规则，得到输出结果，并将前一次的输出结果融入到该次的健康状态评估过程中，得到最终的输出结果，以完成单表健康状态评估模型的构建。

19、可选地，各指标的置信度的确定公式为：

20、；

21、式中，表示第个评估指标的第个评价等级，为时刻下第个评估指标的输入，表示时刻下第个评估指标在第个评价等级的置信度，表示时刻下第个评估指标在第个评价等级的置信度，表示第个评估指标的第个评价等级。

22、可选地，最终的输出结果表示为：

23、；

24、其中，表示时刻评估的单表健康状态评估等级，表示第个评价等级，表示时刻关于第个评价等级的置信度， j=1,2,..., t。

25、可选地，得到的陀螺仪的评估结果以及加速度计的评估结果为三轴方向上陀螺仪的评估结果以及加速度计的评估结果。

26、可选地，在将历史记录的激光惯组标定次数输入至所述激光惯组健康状态评估模型之前，还包括：

27、将历史记录的激光惯组标定次数映射至激光惯组的健康状态评估等级上。

28、一种考虑历史状态的激光惯组健康状态确定系统，所述系统用于实施本技术上述提供的考虑历史状态的激光惯组健康状态确定方法；所述系统包括：

29、指标体系生成模块，用于确定激光惯组健康状态指标，并基于所述激光惯组健康状态指标生成指标体系；

30、单表健康状态评估模型构建模块，用于在所述指标体系的基础上，采用置信规则库建模方法构建单表健康状态评估模型；所述单表健康状态评估模型包括激光陀螺仪的健康状态评估模型和加速度计的健康状态评估模型；

31、状态参数获取模块，用于获取激光惯组的状态参数；所述激光惯组的状态参数包括：激光陀螺仪参数和加速度计参数；所述激光陀螺仪参数包括：激光陀螺仪的零次项漂移系数、一次项漂移系数以及光强；所述加速度计参数包括：加速度计的零次项漂移系数、一次项漂移系数以及温度；

32、单表健康状态评估模块，用于将所述激光惯组的状态参数输入至所述单表健康状态评估模型得到陀螺仪的评估结果以及加速度计的评估结果；

33、激光惯组健康状态评估模型构建模块，用于采用证据推理算法构建激光惯组健康状态评估模型；

34、激光惯组健康状态评估模块，用于将所述陀螺仪的评估结果、所述加速度计的评估结果以及历史记录的激光惯组标定次数输入至所述激光惯组健康状态评估模型，得到激光惯组健康状态评估结果。

35、根据本技术提供的具体实施例，本技术公开了以下技术效果：

36、本技术充分利用历史状态信息与当前标定的数据，开展陀螺仪和加速度计单表以及激光惯组整体的健康状态评估。其中，对单表和惯组整体进行健康状态评估时，将前一次评估的健康状态结果与实时的指标信息进行融合生成最终的评估结果，可以减小当前时刻数据信息带来的不确定性，生成的结果更加可信。并且，由于标定次数在一定程度上可以影响激光惯组的退化状态，在进行激光惯组整体的健康状态评估时，将历史标定的次数作为指标之一，借助于证据推理算法融合生成最终的诊断结果，能够避免单次测试数据中存在扰动，提高整个评估过程的可信度。