卫星动量轮剩余寿命预测：基于Copula函数的多退化量方法

"基于多退化量的动量轮剩余寿命预测方法，通过Copula函数在多退化量下的应用，结合卫星动量轮的润滑剂剩余量和电流等关键因素，实现对动量轮剩余寿命的精确预测。" 本文探讨了动量轮在卫星姿态控制系统中的重要地位及其对卫星可靠性和寿命的影响。动量轮的剩余寿命预测是保障卫星稳定运行的关键，传统的预测方法可能无法充分考虑多种退化因素间的关联性。针对这一问题，研究者提出了一种创新的预测方法，该方法利用Copula函数来处理多个退化量之间的相关性。 首先，文章分析了影响动量轮寿命的主要因素，选择了润滑剂剩余量和电流作为两个关键的退化量。润滑剂的减少和电流的变化是动量轮性能退化的显著指标。通过对这些量的监测，可以捕捉到动量轮的实时状态。 接下来，研究人员对这两个退化量分别进行了退化建模，建立了动量轮剩余寿命的边缘分布函数。边缘分布函数独立地描述了每个退化量对剩余寿命的影响，但未考虑它们之间的相互作用。 为了考虑这种相互作用，文章引入了Copula函数族。Copula函数是一种数学工具，用于连接不同的边际分布，以构建联合分布。在这种情况下，Copula函数用于描述润滑剂剩余量和电流这两个退化量之间的相关性。通过选择合适的Copula函数，可以有效地融合两个边缘分布，从而得到动量轮剩余寿命的联合分布函数。 最后，为了选择最合适的Copula函数，论文提出了基于赤池信息准则（AIC）的模型评价方法。AIC是一种统计模型选择的标准，它可以评估模型的复杂度和拟合度。通过比较不同Copula函数下的AIC值，可以选择出在数据拟合和模型复杂性之间平衡最优的函数，以提高预测的准确性。 这种方法的提出，为动量轮的剩余寿命预测提供了一种更为精确和全面的手段，有助于提前预测和预防卫星可能出现的问题，提升卫星的运行可靠性。此外，这种方法也适用于其他具有多退化量的复杂系统，对于提升系统的可靠性分析和维护策略制定具有重要意义。