[发明专利]一种航天器系统不确定性预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种航天器系统不确定性预测方法，其特征在于，包括：

步骤1：航天器系统通过夹具固定到振动台上，对航天器系统开展无破坏性随机振动试验，获取输入数据以及相对应的输出数据作为系统辨识训练数据集；

步骤2：通过Design-oriented FROLS算法对系统辨识训练数据集中的数据进行系统辨识得到航天器系统NARX模型，所述Design-oriented FROLS算法基于K-折交叉验证方法的框架进行航天器系统NARX模型识别，其中通过Design-oriented FROLS算法对系统辨识训练数据集中的数据进行系统辨识得到航天器系统NARX模型，包括：

步骤2.1：将所述系统辨识训练数据集中的数据均分为K组，将其中K-1组为训练集，剩余的1组为验证集，基于所述训练集采用FROLS算法获得NARX模型，用所述NARX模型对验证集进行预测，并采用均方误差的方法计算预测均方误差值，

步骤2.2：将K组系统辨识训练数据集中的每一组均作为验证集，并执行一次步骤2.1，从而得到K组NARX模型和与NARX模型对应的K组预测均方误差值，

步骤2.3：定义设计输入，基于步骤2.2得到的K组NARX模型采用MPO的方法依次计算输出，如果计算得到是发散的，则对应的NARX模型在设计输入下为不稳定NARX模型，统计不稳定的NARX模型为K1组，

步骤2.4：从K-K1组稳定的NARX模型中，选择预测均方误差值最小的NARX模型为最终的航天器系统NARX模型；

步骤3：基于MCS-NARX不确定性分析方法获得航天器系统NARX模型项系数统计特性，包括：

步骤3.1：在训练数据集中定义长度为的移动数据框，对所述移动数据框中数据采用最小二乘法更新计算航天器系统NARX模型的模型项系数，

步骤3.2：确定所述移动数据框的移动距离，所述移动数据框每移动一次，重复执行步骤3.1得到一组航天器系统NARX模型的模型项系数，重复执行步骤3.1次，从而获得组航天器系统NARX模型的模型项系数，根据以下计算获取：

其中表示向下取整，表示系统辨识训练数据集的长度，

步骤3.3：对获得的组航天器系统NARX模型的模型项系数进行统计分析，判断模型项系数符合的统计学分布类型，计算各个航天器NARX模型的模型项系数的均值和方差，假设模型项系数符合高斯分布，其中为NARX模型的模型项系数，(.)表示序列符合高斯分布，为均值，为方差，为模型项的个数；

步骤4：基于所述航天器系统NARX模型以及航天器系统NARX模型项系数统计特性对设计输入下的输出进行区间预测，包括：基于航天器NARX模型和航天器系统NARX模型项系数的均值，通过MPO方法对设计输入下的输出均值进行计算，式中为航天器系统NARX模型的模型项，为均值，为模型项的个数，根据高斯分布的基本性质输出同样符合高斯分布，即：

式中为方差，从而实现对设计输入下的输出进行区间预测。

2.根据权利要求1所述的一种航天器系统不确定性预测方法，其特征在于，对航天器进行随机振动试验训练输入幅值小于设计输入幅值的10%。