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申请/专利权人：北京易动宇航科技有限公司

摘要：本发明涉及仿真模型可信度评估技术领域，具体涉及一种电力推进系统仿真可信度评估方法。获取电力推进系统中的多维观测数据，将观测数据中数据点幅值的分布情况和变化趋势结合获得波动容忍度指标，将观测数据与对应的预测数据中每个数据点对应的容忍度指标进行比较并与幅值的变化情况结合，获得相似指标从而确定偏离区间，然后对偏离区间对应的预测数据和观测数据进行匹配获得偏差值，最后基于所有维度的观测数据的偏差值获得仿真可信度评估结果。通过分析每个维度的观测数据对于数据波动程度的容忍度指标，进而综合观测数据与预测数据之间的差异，能更加准确的确定偏离区间，实现自适应选择，有效增加了最终仿真可信度评估的准确度。

主权项：1.一种电力推进系统仿真可信度评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取电力推进系统中的多维观测数据；任选一个维度的观测数据作为待测数据；根据所述待测数据中数据点幅值的分布情况获得待测数据的波动特征值；根据所述待测数据中数据点幅值的变化趋势获得待测数据的偏差特征值；根据所述波动特征值和所述偏差特征值获得待测数据的波动容忍度指标；基于扩展卡尔曼滤波获取待测数据对应的预测数据；以预测数据中起始的数据点作为起点，每个数据点依次作为终点，获得每个数据点对应的数据序列；获取每个所述数据序列的波动容忍度指标；根据预测数据和待测数据中数据点幅值的变化情况以及波动容忍度指标的差异，获得预测数据中每个数据点对应的相似指标；根据预测数据中所有数据点的相似指标获得偏离区间；根据所述偏离区间对应的待测数据和预测数据的匹配情况获得待测数据的偏差值；根据所有维度的观测数据的偏差值获得电力推进系统仿真的可信度评估结果；所述多维观测数据包括电源的输出电压、电动机转速、电动机温度、传动箱传动比以及驱动轮转速；所述波动特征值的获取方法包括：基于峰度公式根据待测数据中数据点的幅值获得峰度值，将所述峰度值作为待测数据的所述波动特征值；所述偏差特征值的获取方法包括：将所述待测数据中所有数据点的最大幅值与最小幅值的差值作为幅值极差；基于主成分分析方法获得所述待测数据的最大主方向向量；以所述待测数据中起始的数据点的幅值作为起点，最后的数据点的幅值作为终点，获得幅值方向向量；将所述最大主方向向量和所述幅值方向向量的余弦相似值作为第一相似值；根据所述幅值极差和所述第一相似值获得所述偏差特征值，所述偏差特征值与所述幅值极差呈正相关，所述偏差特征值和所述第一相似值呈负相关；所述波动容忍度指标的获取方法包括：将所述波动特征值和所述偏差特征的乘积作为所述波动容忍度指标；所述基于扩展卡尔曼滤波获取待测数据对应的预测数据，包括：根据所述待测数据的数据参数构建状态向量；将所述待测数据中第一个数据点的状态向量作为预测序列中的第一个数据点的状态向量；基于扩展卡尔曼滤波依次根据所述待测数据中每个数据点的状态向量获得预测序列中对应的时序上后一数据点的状态向量，直至预测序列中数据点的个数和所述待测数据中数据点的个数相等；对所述预测序列中所有数据点的状态向量进行还原处理，获得所述预测数据；所述相似指标的获取方法包括：将所述预测数据和所述待测数据映射到同一坐标系中；在所述预测数据中任选一个数据点作为待分析数据点；将所述待分析数据点与所述预测数据中对应的数据点的幅值的差异，作为幅值差异；以所述待分析数据点的幅值作为终点，所述待分析数据点在待测数据中对应的时序上前一个数据点的幅值作为起点，获得待分析向量；以所述待分析数据点在待测数据中对应的数据点的幅值作为终点，所述待分析数据点在待测数据中对应的时序上前一个数据点的幅值作为起点，获得对比向量；将所述对比向量和所述待分析向量的余弦相似值作为第二相似值；根据所述第二相似值和所述幅值差异获得趋向相似值，所述趋向相似值与所述第二相似值呈正相关，所述趋向相似值与所述幅值差异呈负相关；将所述待测数据的波动容忍度指标与预设第三参数的和值作为分母，所述待分析数据点对应的波动容忍度指标作为分子，获得波动比值，将所述波动比值与预设常数的差异进行负相关映射并归一化，作为波动相似值；将所述趋向相似值与所述波动相似值的乘积作为所述待分析数据点的所述相似指标。

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