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摘要：一种卫星结构关注点响应实时间接测量方法，其属于航天器在轨监测领域。该方法包括：1有限数量的传感器布置在卫星结构，并将传感器获取的数据分类；2卫星结构动力学数据获取；3构建卫星结构的有限元模型，动力学实验中测量的激励数据作为输入，获得与卫星结构传感器位置相对应点的虚拟数据。4利用神经网络模型建立关注点的实测数据和虚拟数据之间的误差分布关系，然后将不同激励下的虚拟数据作为输入，生成高质量的关注点动态响应数据。5构建可测点数据与关注点数据的高精度代理模型，将实时的可测点数据输入到二者的代理模型中，实现对关注点响应的实时测量。该方法实现关注点响应的实时监测，还为卫星结构的健康监测奠定了基础。

主权项：1.一种卫星结构关注点响应实时间接测量方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：步骤S1、传感器的安装与分类，有限数量的传感器布置在卫星结构，并将传感器获取的数据分为两类：即可测点数据和关注点数据；步骤S2、卫星结构动力学数据获取，通过动力学实验获取卫星结构各测点的动态数据，并利用振动台上传感器获取激励数据，实验过程中各传感器需同步采集；步骤S3、构建卫星结构的有限元模型，利用仿真软件建立卫星结构的有限元模型，通过实验数据对模型中的关键参数进行修正，动力学实验中实测的激励数据作为输入，获得与卫星结构各传感器安装位置相对应点的虚拟数据；具体为：S31、构建卫星结构的三维模型并进行离散化处理，确定与真实卫星结构测点位置相对应有限元节点，并将其视为虚拟测点；S32、开展正弦扫频和自由振动衰减实验，获得结构的固有频率和整体衰减速率的实验数值，用于模型关键参数的修正；S33、利用寻优算法修正卫星结构有限元模型的关键参数；利用实测的固有频率值和结构整体的自由衰减速率实现对有限元模型关键参数的修正；采用响应面方法进行关键参数的修正，卫星结构的固有频率值用于修正模型中的材料的物性参数，包括有弹性模量、泊松比和质量，而自由衰减数据用于识别结构的整体阻尼；S34、将采集的振动台响应作为输入，利用修正后的有限元模型计算各对应测点的虚拟动态数据；步骤S4、利用LSTM-VAE神经网络模型建立关注点的实测数据和虚拟数据之间的误差分布模型，然后将不同激励下关注点的虚拟数据作为输入，生成高质量的关注点动态响应数据；具体为：S41、建立LSTM-VAE神经网络模型；LSTM-VAE模型将VAE中的前馈神经网络替换为LSTM，LSTM-VAE将VAE的局部特征学习能力和LSTM神经网络的时间建模能力相结合；LSTM-VAE模型能够学习和捕获时间序列数据中复杂的时间依赖关系，从而能够生成具有相似时间依赖关系的数据；S42、以实测的关注点响应作为输出，有限元模型计算的关注点虚拟数据作为输入，通过调整LSTM-VAE神经网络模型超参数获得输入和输出之间的生成器模型；卫星结构有限元模型计算的关注点虚拟响应定义为x，实测响应定义为y；按照公式和对数据进行标准化处理；将数据集划分为训练集和验证集，并调整LSTM-VAE神经网络模型中的超参数，以最小化输出和实测响应之间的差异为目标进行监督训练；由LSTM-VAE模型生成的关注点响应定义为S43、量化评估生成器模型的精度，如精度不满足要求，则返回S42重新设置新的超参数组合进行训练；将验证集输入到构建的LSTM-VAE生成器模型中，计算得到改进的关注点的振动响应；使用相关性系数、均方根误差、标准均方根误差和余弦相似度量化评估LSTM-VAE生成器模型的性能。步骤S5、构建实测的可测点数据与生成的关注点数据的高精度代理模型，将实时的可测点数据输入到二者的代理模型中，实现对关注点响应的实时测量。

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