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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117782151A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311562141.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G01C25/00
Abstract: 本申请实施例涉及传感器技术领域，提供了一种惯性器件性能检测方法，其包括：获取惯性器件在第一时间段内的第一工具误差系数；所述惯性器件在所述第一时间段内一直处于通电状态；获取每项第一工具误差系数的第一标准差；利用所述第一工具误差系数和所述第一标准差对飞行器进行仿真，获得飞行器的仿真精度；利用所述仿真精度检测所述惯性器件是否可用。这种惯性器件性能检测方法，提高了惯性器件性能评估的准确性。本申请还公开了一种惯性器件性能检测装置、电子设备和计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN111240304B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010076010.9
申请日：2020-01-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种用于飞行器推力故障在线辨识的机器学习样本生成方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息(如飞行位置、速度、加速度、姿态角、角速度等)进行数据融合生成，并按照本发明设计方法截取相应的数据作为机器学习训练与测试样本。本发明考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，通过在仿真模型中引入偏差组合循环生成数据，数据更加真实可信，有利于实际故障辨识精度的提高。本发明对故障模式进行了细化，生成了故障模式颗粒度较细的相关数据，有利于辨识精度的提高。
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公开(公告)号：CN111240304A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010076010.9
申请日：2020-01-23
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种用于飞行器推力故障在线辨识的机器学习样本生成方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息(如飞行位置、速度、加速度、姿态角、角速度等)进行数据融合生成，并按照本发明设计方法截取相应的数据作为机器学习训练与测试样本。本发明考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，通过在仿真模型中引入偏差组合循环生成数据，数据更加真实可信，有利于实际故障辨识精度的提高。本发明对故障模式进行了细化，生成了故障模式颗粒度较细的相关数据，有利于辨识精度的提高。
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公开(公告)号：CN114166213B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111277546.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于冗余管理的惯性系统的异常处理方法，包括：判断八表捷联惯组加速度计输出是否异常；否，则进入下一步判断；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换；判断八表捷联惯组陀螺输出是否异常；否，则进入下一步判断；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换；判断惯性平台加速度计输出是否为异常；否，则进入下一步判断；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换；判断惯性平台姿态输出是否为异常数据；否，则惯性系统的输出正常；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换。本发明避免了导航数据的跳变和波动，改善惯性器件输出异常条件下的飞行控制品质。
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公开(公告)号：CN114166213A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111277546.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于冗余管理的惯性系统的异常处理方法，包括：判断八表捷联惯组加速度计输出是否异常；否，则进入下一步判断；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换；判断八表捷联惯组陀螺输出是否异常；否，则进入下一步判断；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换；判断惯性平台加速度计输出是否为异常；否，则进入下一步判断；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换；判断惯性平台姿态输出是否为异常数据；否，则惯性系统的输出正常；是，则生成异常类型标志，并根据异常类型进行异常数据替换。本发明避免了导航数据的跳变和波动，改善惯性器件输出异常条件下的飞行控制品质。
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