[发明专利]一种系留气球主缆绳拉力状态评估预警方法

说明书

本发明公开了一种系留气球主缆绳拉力状态评估预警方法，属于电子装备维护技术领域，包括以下步骤：S1：状态数据读取及预处理；S2：筛选关键特征数据；S3：构建拉力预测模型；S4：状态评估预警。本发明通过随机森林方法和皮尔逊系数法筛选影响主缆绳拉力的关键特征，解析关键特征状态数据与主缆绳拉力之间的耦合关系，为后续主缆绳拉力诊断、定位奠定了基石；通过实时监测状态数据，智能预测主缆绳拉力的变化趋势，并对比历史均值数据，合理科学地设定主缆绳阈值范围、平均值范围，实时评估主缆绳拉力的工作状态等级并及时预警，有效推进了装备自主化、精细化、智能化管理升级，为装备的智能健康管理夯实了坚实的基础。

技术领域

本发明涉及电子装备维护技术领域，具体涉及一种系留气球主缆绳拉力状态评估预警方法。

背景技术

系留气球具有长期滞空系留、运行工况复杂、受外界环境未知扰动因素影响较大的工作特点。主缆绳在长期服役过程中，容易发生过载、疲劳、破损、断裂等现象，造成系留气球脱离地面系统以及载荷装备高空坠落的事故发生。因此系留气球的主缆绳拉力面临着智能化、精细化监控及预测的需求。

现有的系留气球在以下几个方面存在不足：目前气球各项状态参数以及主缆绳拉力停留在传感器数据监测阶段，数据利用率较低，缺乏挖掘系留气球多种状态数据之间与缆绳拉力之间内在的联系；传统的系留气球主缆绳拉力阈值范围依赖于人为主观经验确定，存在一定的局限性，并且缆绳拉力受众多外界环境因素耦合影响，难以实现缆绳拉力状态的准确评估以及辨识潜在安全隐患；传统的系留气球的缆绳拉力状态监测缺少预测机制，难以根据当前的监测数据预测缆绳拉力的变化趋势，无法动态关联实时系留气球状态数据与安全维修策略。如何基于系留气球状态数据对系留气球主缆绳拉力进行预测是实现系留气球等浮空器关重件状态评估、智能化保障亟需解决的问题。为此，提出一种系留气球主缆绳拉力状态评估预警方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何基于系留气球多种类监测数据对主缆绳拉力预测及安全预警，提供了一种系留气球主缆绳拉力状态评估预警方法，首先读取及预处理系留气球状态数据，其次分析当前各关键因素数据与主缆绳拉力之间的数据关联性，筛选影响系留气球主缆绳拉力的关键影响因素，最后基于上述数据构成的训练集和测试集做主缆绳拉力回归模型的训练、评估及预测。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

S1：状态数据读取及预处理

读取系留气球各分系统运行状态数据，并对运行状态数据进行数据清洗、数值和布尔值的提取；

S2：筛选关键特征数据

分析主要特征与主缆绳拉力之间的线性关联度，然后对非线性关联的特征排序，筛选影响系留气球主缆绳拉力的关键特征数据；

S3：构建拉力预测模型

基于梯度增强回归树算法训练主缆绳拉力的回归模型，实时预测主缆绳拉力的变化趋势；

S4：状态评估预警

根据模型预测得到的主缆绳拉力值的变化范围，实时评估主缆绳状态等级，结合主缆绳的工况条件和户外工作时间，及时预警。

更进一步地，所述步骤S1的具体过程如下：

S11：使用UDP协议传输系留气球各分系统的状态数据；

S12：对各分系统的状态数据的缺失值、异常值进行相应处理；

S13：提取各分系统的状态数据的时间、数值和布尔值，并将布尔值False对应设置为0，True对应设置为1。

更进一步地，在所述步骤S11中，系留气球各分系统为系留缆绳分系统、压调分系统、测控分系统、地面系留设施分系统。

更进一步地，所述步骤S2的具体过程如下：