太阳城集团

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一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法.pdf

摘要
申请专利号:

CN201611055720.3

申请日:

2016.11.25

公开号:

太阳城集团CN106779081A

公开日:

2017.05.31

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06N 5/04申请日:20161125|||公开
IPC分类号: G06N5/04 主分类号: G06N5/04
申请人: 上海宇航系统工程研究所
发明人: 李亚萍; 王义元; 王玉平; 冯淑红; 柳征勇
地址: 201108 上海市闵行区金都路3805号
优先权:
专利代理机构: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 胡晶
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法律状态
申请(专利)号:

CN201611055720.3

授权太阳城集团号:

|||

法律状态太阳城集团日:

2017.06.23|||2017.05.31

法律状态类型:

实质审查的生效|||公开

摘要

太阳城集团本发明公开了一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,包括以下步骤:(1)建立多余物模型,并抽样;(2)将所述多余物模型简化成黑箱摸球模型;(3)基于所述黑箱摸球模型,计算黑球个数的所有可能值,并根据贝叶斯定理计算出每一种可能值的概率,得到黑球的概率分布密度函数作为多余物数量的概率分布密度函数,并以黑球个数的可能值作为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率作为纵坐标绘制曲线图;(4)根据多余物数量的概率分布密度函数,计算最终多余物数量的推断值,以及设定可信度下的多余物数量的取值区间。与现有技术相比,本发明更加合理、准确。

权利要求书

1.一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)建立多余物模型,并抽样;
(2)将所述多余物模型简化成黑箱摸球模型;
(3)基于所述黑箱摸球模型,计算黑球个数的所有可能值,并根据贝叶斯定理计算出每
一种可能值的概率,得到黑球的概率分布密度函数作为多余物数量的概率分布密度函数,
并以黑球个数的可能值作为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率作为纵坐标绘制曲线
图;
(4)根据多余物数量的概率分布密度函数,计算最终多余物数量的推断值,以及设定可
信度下的多余物数量的取值区间。
2.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,其特征在于,
所述步骤(1)具体为:将运载火箭的总的空间分割为互不相交的N个空间单元,并抽样检查K
个空间单元,所述K个空间单元中有T个含有多余物。
3.如权利要求2所述的一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,其特征在于,
所述步骤(2)具体为:用N个球表示所述N个空间单元,抽取K个球用以表示K个空间单元,黑
球有T个用以表示所述K个空间单元中有T个含有多余物,用白球表示没有多余物的空间单
元。
4.如权利要求2所述的一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,其特征在于,
所述步骤(3)具体为:
(31)计算黑球个数的所有可能值xi,
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其中,i为整数;
(32)在抽取K个球,其中黑球有i个的条件下,计算抽取K个球,其中黑球有T个的概率p
(BAi),
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其中,i=T,T+1,…N-K+T,i为整数;
(33)计算黑球的每一种非0可能值的概率,在抽取K个球,其中黑球有T个的条件下,计
算抽取K个球,其中黑球有i个的概率pi,
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其中,i=T,T+1,…N-K+T,i为整数;
(34)根据pi,得到黑球的概率密度函数即多余物的概率密度函数,并以黑球个数的可能
值为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率为纵坐标绘制曲线图。
5.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,其特征在于,
所述步骤(4)具体为:将所述曲线图中的最高点对应的横坐标的值取整后作为最终多余物
数量的推断值,然后,根据贝叶斯定理中的可信区间计算方法,计算设定可信度下的可信区
间并作为多余物数量的取值区间。

说明书

一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法

技术领域

本发明涉及一种运载火箭多余物推断方法,尤其涉及一种基于贝叶斯理论的运载
火箭多余物推断方法。

背景技术

燃料箱和氧化剂箱的多余物控制关系航天型号如运载火箭、卫星的成败,对其进
行多余物控制是研制过程重要的工作。贮箱多余物主要包括切削、粉末、毛刺、焊渣等,检查
清理方法包括用胶片榔头轻轻敲打舱段的外部,对舱段进行轻微的晃动,用白胶布粘净小
碎屑等;对多余物检测方法也有超声波、内窥镜等各种先进手段;同时,通过工艺、工序、制
度等进行严格控制,但是当前条件下,多余物的出现是研制过程不可避免的,为了进行多余
物控制,因此需要对多余物的数量进行统计推断。

在航天型号中,常用的方法就是按照比例进行推断,存在误差大的问题;在经典的
统计方法中,对此类问题常采用二项分布的统计推断,但是多余物数量估计与二项分布区
间还是有所区别,多余物数量估计与检查的面积比例有关,即检查面积多要比检查面积少
更加可信,二项分布的区间估计无法体现这种性质。例如,对多余物数量进行100%的检查,
可信度达到1,与二项分布的计算结果显著不同。其原因之一是二项分布考虑的总体样本无
限个,但是多余物数量是有限个。

目前常用的统计分析方法往往是假设其概率分布,或者通过数据拟合得到其概率
分布,在概率分布的基础上进行统计推断。但是对于多余物而言,没有明确的概率分布模
型,也没有大量的统计数据。所以,假设检验方法也不非常适合多余物数量推断。

目前,对多余物数量估计有迫切实际的需求,目前缺少更加合理准确的多余物数
量推断方法。

发明内容

本发明的针对上述现有技术存在的问题,提供一种更加合理准确的基于贝叶斯理
论的运载火箭多余物推断方法。

为解决上述技术问题,本发明通过以下技术方案来实现:一种基于贝叶斯理论的
运载火箭多余物推断方法,包括以下步骤:

(1)通过空间分割量化,建立多余物模型,并抽样;

(2)将所述多余物模型简化成黑箱摸球模型;

(3)基于所述黑箱摸球模型,计算黑球个数的所有可能值,并根据贝叶斯定理计算
出每一种可能值的概率,得到黑球的概率分布密度函数作为多余物数量的概率分布密度函
数,并以黑球个数的可能值作为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率作为纵坐标绘制曲
线图;

(4)根据多余物数量的概率分布密度函数,计算最终多余物数量的推断值,以及设
定可信度下的多余物数量的取值区间。

所述步骤(1)具体为:将运载火箭的总的空间分割为互不相交的N个空间单元,并
抽样检查K个空间单元,所述K个空间单元中有T个含有多余物。

所述步骤(2)具体为:用N个球表示所述N个空间单元,抽取K个球用以表示K个空间
单元,黑球有T个用以表示所述K个空间单元中有T个含有多余物,用白球表示没有多余物的
空间单元。

所述步骤(3)具体为:

(31)计算黑球个数的所有可能值xi,


其中,i为整数;

(32)在抽取K个球,其中黑球有i个的条件下,计算抽取K个球,其中黑球有T个的概
率p(B|Ai),


其中,i=T,T+1,…N-K+T,i为整数;

(33)计算黑球的每一种非0可能值的概率,在抽取K个球,其中黑球有T个的条件
下,计算抽取K个球,其中黑球有i个的概率pi,


其中,i=T,T+1,…N-K+T,i为整数;

(34)根据pi,得到黑球的概率密度函数即多余物的概率密度函数,并以黑球个数
的可能值为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率为纵坐标绘制曲线图。

所述步骤(4)具体为:将所述曲线图中的最高点对应的横坐标的值取整后作为最
终多余物数量的推断值,然后,根据贝叶斯定理中的可信区间计算方法,计算设定可信度下
的可信区间并作为多余物数量的取值区间。

与现有技术相比,本发明针对运载火箭多余物总量未知、分布特征未知的特点,建
立相应的数学模型,根据贝叶斯定理,给出了多余物数量的概率密度函数,给出通过抽样样
本太阳城集团推导出样本总体的太阳城集团的方法,并给出了总体的概率密度函数,本发明合理准确,更
加贴合实际,避免了传统方法的不足,目前没有发现同本发明类似技术的说明或报道,也尚
未收集到国内外类似的资料。

附图说明

图1是本发明的流程图;

图2是本发明实施例中求得的多余物数量的概率密度分布。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行
实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施
例。

贝叶斯定理—抽样与总体关系的以下性质:

(一)样本总体一定的情况下,抽样样本数越多,同样的可信度下,其可信区间越
小;

(二)相同的抽样样本比例,样本总体数越大,其可信区间越小(同样的可信度);

(三)相同的抽样数,不同的样本总体,多余物比例的概率分布密度函数PMF相同。

利用本方法,可以开展以下评估:

(一)根据一次抽样情况,得到样本总体的概率分布密度函数PMF,利用概率分布密
度函数PMF,在给定可信度下,计算总体的可信区间;

(二)利用概率分布密度函数PMF,根据可信度要求和可信区间要求,设计抽样方
案,即一次抽样样本数量。

如图1所示,一种基于贝叶斯理论的运载火箭多余物推断方法,包括以下步骤:

(1)将运载火箭的总的空间分割为互不相交的N个空间单元,并抽样检查K个空间
单元,K个空间单元中有T个含有多余物,可以把多余物的大小设定为空间单元的大小,多余
物的大小存在一定的范围,为了保守估计,选取大的多余物尺寸作为空间单元的大小;

(2)用N个球表示N个空间单元,抽取K个球用以表示K个空间单元,黑球有T个用以
表示K个空间单元中有T个含有多余物,用白球表示没有多余物的空间单元;特殊地,但工程
中比较常见的情况是:一共N个球,抽取K个,发现都是白球,即黑球数T为0。通过这种模型的
变换,可以大致的把统计的样本总体约束在一个大致范围内,因为多余物个体的尺寸大小
基本上根据经验有一个大致范围。

(3)基于黑箱摸球模型,计算黑球个数的所有可能值,并根据贝叶斯定理计算出每
一种可能值的概率,得到黑球的概率分布密度函数作为多余物数量的概率分布密度函数,
并以黑球个数的可能值作为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率作为纵坐标绘制曲线
图;具体步骤为:(31)计算黑球个数的所有可能值xi,


其中,i为整数;

(32)在抽取K个球,其中黑球有i个的条件下,计算抽取K个球,其中黑球有T个的概
率p(B|Ai),


其中,i=T,T+1,…N-K+T,i为整数;

(33)计算黑球的每一种非0可能值的概率,在抽取K个球,其中黑球有T个的条件
下,计算抽取K个球,其中黑球有i个的概率pi,


其中,i=T,T+1,…N-K+T,i为整数;

(34)根据pi,得到黑球的概率密度函数即多余物的概率密度函数,并以黑球个数
的可能值为横坐标、黑球个数的可能值对应的概率为纵坐标绘制曲线图。

(4)将曲线图中的最高点对应的横坐标的值取整后作为最终多余物数量的推断
值,然后,根据贝叶斯定理中的可信区间计算方法,计算设定可信度下的可信区间并作为多
余物数量的取值区间。具体地,设定可信度γ,可信区间为[pγ,p1-γ],单侧置信上限:pγ=
pH,单侧置信下限:pγ=pL,其中,pL满足

由于黑球表示多余物,是一种不期望的状态,越小越好,因此选用置信上限。

多余物的存在具有两个特征:一是总量未知,二是分布特征未知。可知的太阳城集团是检
查过的空间单元数、总的空间单元数、以及检查的空间单元中包括多余物的空间单元数。

本实施例的贮箱情况如下:


本实施例中,N=430,K=43,T=0。本实施例得到的概率密度函数曲线图如图2所
示。根据概率密度函数,计算得到多余物数量推断值为0,在置信度为0.9的情况下,多余物
最多为20个;在置信度为0.7的情况下,多余物最多为14个。

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