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龙图腾网恭喜中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于多模式阈值优化的星载转台故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114154424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111494820.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于多模式阈值优化的星载转台故障检测方法是由周志杰;张朋;胡昌华;唐帅文;王杰;孔祥玉;赵导设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模式阈值优化的星载转台故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模式阈值优化的星载转台故障检测方法。所述方法包括：构建基于证据推理的多模式阈值优化框架；确定所述多模式阈值优化框架下每个关键参数的初始区间参考值；根据所述每个关键参数的初始区间参考值进行基于区间参考值证据推理的多模式阈值迭代优化，生成优化阈值；基于所述优化阈值进行星载转台在线故障检测。本发明创新利用证据推理算法融合多模式阈值及监测数据，并对多模式阈值进行优化，实现对星载转台的在轨故障检测，解决了入轨前多模式初始阈值设置不合理、初始阈值与在轨运行状态差异大带来的故障检测率低等问题。本发明方法能够充分融合专家知识，提高星载转台在轨故障检测能力，具有很好的工程应用价值。

本发明授权一种基于多模式阈值优化的星载转台故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模式阈值优化的星载转台故障检测方法，其特征在于，包括： 构建基于证据推理的多模式阈值优化框架； 所述构建基于证据推理的多模式阈值优化框架，具体包括： 获取星载转台在轨稳态工作模式；所述稳态工作模式包括低速稳态运行模式、高速稳态运行模式；一个多模式系统识别出有N种稳态工作模式，分别定义为H1,H2,…,HN； 提取星载转台关键参数在每种所述稳态工作模式下的监测阈值；所述关键参数包括转台电机电流、供电监测电压和转台转速；共提取了L个关键参数，分别表示为x1,x2,…,xL；对于第i个变量而言，其在第n种稳态工作模式下的监测阈值表示为 以所述稳态工作模式为证据推理的评估等级，并将不同稳态工作模式下的所述监测阈值作为每个所述评估等级的区间参考值，构建每个所述关键参数基于区间参考值证据推理的多模式阈值优化框架；对于评估等级Hn而言，其区间参考值的上界为第i个变量在第n种工作稳态模式下的监测阈值上界其下界则为第i个变量在第n种工作稳态模式下的监测阈值下界 确定所述多模式阈值优化框架下每个关键参数的初始区间参考值； 所述确定所述多模式阈值优化框架下每个关键参数的初始区间参考值，具体包括： 根据星载转台部件的设计指标和地面测试数据，确定不同稳态工作模式下每个关键参数的初始工作阈值区间值 在已构建的所述多模式阈值优化框架下，将所述每个关键参数的初始工作阈值区间值赋予每个关键参数在每个评估等级下的区间参考值；其中，将赋予第i个变量在第n个评估等级Hn的区间参考值下界，将赋予第i个变量在第n个评估等级Hn的区间参考值上界； 根据所述每个关键参数的初始区间参考值进行基于区间参考值证据推理的多模式阈值迭代优化，生成优化阈值； 所述根据所述每个关键参数的初始区间参考值进行基于区间参考值证据推理的多模式阈值迭代优化，生成优化阈值，具体包括： 在相邻两个评估等级区间参考值交叉的情况下进行基于区间参考值证据推理的多模式阈值迭代优化，生成优化阈值；或者 在相邻两个评估等级区间参考值相互独立的情况下进行基于区间参考值证据推理的多模式阈值迭代优化，生成优化阈值； 所述在相邻两个评估等级区间参考值交叉的情况下进行基于区间参考值证据推理的多模式阈值迭代优化，生成优化阈值，具体包括： 获取训练数据集和测试数据集；所述训练数据集包括所述关键参数在所述稳态工作模式下的正常历史观测数据；所述测试数据集包括所述关键参数在两个评估等级下的历史观测数据；所述历史观测数据包括正常数据和异常数据； 采用基于效用的信息转换方法计算所述训练数据集中相邻两个训练样本在不同评估等级下的区间置信度； 根据所述相邻两个训练样本在不同评估等级下的区间置信度，计算相邻两个训练样本在不同评估等级下的区间概率质量；所述区间概率质量和所述区间参考值共同组成待优化参数； 采用投影协方差自适应进化算法对所述待优化参数进行优化，生成优化后参数； 根据所述优化后参数对所述测试数据集中的测试样本进行虚警率和漏报率测试，判断是否满足优化截止条件；所定义的优化截止条件为：|FARn,i-MARn,i|≤ε和|FARn+1,i-MARn+1,i|≤ε；其中，ε是一个很小的常数值，满足0≤ε1，|·|是绝对值运算；FARn,i和MARn,i分别表示第i个关键参数在稳态工作模式n下的虚警率和漏报率；FARn+1,i和MARn+1,i分别表示第i个关键参数在稳态工作模式n+1下的虚警率和漏报率； 若满足所述优化截止条件，将所述优化后参数作为所述优化阈值； 若不满足所述优化截止条件，更新所述区间参考值和迭代次数，返回所述采用基于效用的信息转换方法计算所述训练数据集中相邻两个训练样本在不同评估等级下的区间置信度的步骤； 基于所述优化阈值进行星载转台在线故障检测。

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