[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

说明书

本发明提供一种航天器系统不确定性预测方法、装置及存储介质，方法包括：对航天器系统开展无破坏性的随机振动试验，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；通过Design‑oriented FROLS算法对系统辨识训练数据集中的数据进行识别得到航天器系统NARX模型；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；基于所述航天器系统NARX模型以及模型项系数统计特性对设计输入下的输出进行区间预测。本发明能够对振动设计输入下航天器系统的输出进行区间预测，根据输出预测结果判断航天器系统能否承受该振动输入，避免直接进行该设计输入下的振动试验造成航天器系统的损坏。

技术领域

本发明涉及航天器系统辨识技术领域，具体而言，尤其涉及一种航天器系统不确定性预测方法、装置及存储介质。

背景技术

振动试验是航天器重要的地面力学试验，模拟运载火箭发射环境。模拟火箭发射的振动输入作为设计输入直接作用在航天器上，可能具有破坏性，如果航天器发生损坏，将造成巨大损失，为了避免航天器在振动试验发生损坏，在进行振动试验之前，需要对航天器在振动输入条件下的响应进行预测和分析，根据响应预测结果判断是航天器是否可以承受，进而决定是否对原始输入条件进行改变或者减振设计，以避免航天器发生破坏。

正弦振动试验用来模拟航天器低频振动环境，工程上一般采用有限元分析的方法对航天器正弦振动下进行响应预测，然而对于复杂的航天器，有限元分析方法通常是耗时而且预测结果的精确度很难保证，因为结构和材料参数直接影响分析结果，而工程上这些参数获得通常是根据经验（比如阻尼），另外大型航天器通常比较复杂，存在非线性因素，比如复合材料的应用和连接部分的非线性，这些非线性因素会影响航天器的动力学特性，使有限元响应分析难度增加。有限元分析的方法之外，基于物理特性的建模方法和相似试验的方法文献中也能见到，但是目前这两种分析方法只是停留在简单的结构，对于复杂航天器通常不适用的。总之，大型复杂航天器建立可靠的动力学模型和对响应进行准确预测是非常困难的。

虽然模拟火箭发射的振动输入通常量级较大，直接作用在航天器具有破坏性，然而小量级无破坏性的振动输入可以作用在航天器，进而获得小量级无破坏性振动输入下的试验数据，可以根据这些试验数据建立数据驱动模型，数据驱动建模方法给航天器动力学建模提供了一种新的思路，NARX模型可以为提供清晰的模型结构，在非线性系统中被广泛应用，FROLS算法是经典的NARX模型辨识的算法（NARX建模方法和FROLS算法详见参考文献Billings S A. Nonlinear system identification: NARMAX methods nonlinearsystem identification: NARMAX methods in the time, frequency, and spatio-temporal domains: In:Chichester: John Wiley Sons, 2013），FROLS算法以及由其发展来的算法（比如RFROLS，见参考文献S, CHEN, E, et al. Regularized orthogonalleast squares algorithm for constructing radial basis function networks[J].International Journal of Control, 1996.）仅是用来识别对训练数据匹配效果最好的NARX模型，然而在设计输入下FROLS算法识别的NARX模型可能是不稳定的。

建立NARX模型进行响应预测的传统方法见图1，对航天器开展无破坏性的随机振动试验获得输入输出数据作为NARX系统辨识的训练数据，进而采用FROLS算法获得航天器的NARX模型，将要求的设计输入代入辨识得到的NARX模型进行响应预测。然而，传统方法在严苛的设计输入下，传统方法识别得到的NARX模型有可能是不稳定的，下面举例进一步说明。

以图2所示的非线性单自由度系统为例，假设该非线性单自由度系统的非线性微分方程为：

（1）