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摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的惯性导航系统健康状态智能评估方法，其评估方法包括以下步骤：S1、数据采集与数字孪生模型构建：主要包括数据收集模块、数据确定模块、数据处理模块、数字孪生机理模型和优化模块；S2、虚实映射：将数字孪生模型生成得到的仿真数据与惯性导航系统实体的实际测试数据进行融合，实现惯性导航系统孪生体与实体的虚实互动；S3、信号滤波：构建基于无迹Kalman滤波器的惯性导航系统漂移误差滤波方法；S4、健康状态智能评估：综合信号滤波结果和数字孪生结果，构建图卷积网络模型，实现惯性导航系统健康状态的智能评估，解决了惯性导航系统健康状态评估中面临的数据量小、数字孪生信息运用不足的问题。
主权项：1.一种基于数字孪生的惯性导航系统健康状态智能评估方法，其特征在于：其评估方法主要包括以下步骤：S1、数据采集与数字孪生模型构建：通过数据收集模块、数据确定模块、数据处理模块，可以获取惯性导航系统的测试数据，同时根据对惯性导航系统的机理和运行规律的分析，构建惯性导航系统的数字孪生模型；S2、虚实映射：将数字孪生模型生成得到的仿真数据与惯性导航系统实体的实际测试数据进行融合，融合完成后，在物理实体和虚拟实体之间形成虚实互动，通过物理实体测得的实际数据可实现数字孪生模型的优化调整，利用数字孪生模型获得的仿真数据，可实现惯性导航系统实体的健康状态仿真；S3、信号滤波：考虑惯性导航系统实际的测试数据中通常会存在测量误差，构建基于无迹Kalman的惯性导航系统漂移误差滤波方法，实现惯性导航系统核心部件陀螺仪和加速度计漂移信号的状态估计；S4、健康状态智能评估：基于无迹Kalman滤波器得到的惯性导航系统陀螺仪和加速度计的健康状态信息，结合惯性导航系统的数字孪生信息，构建图卷积网络模型，实现惯性导航系统健康状态的智能评估，给出惯性导航系统健康状态的评估结果。
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百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于数字孪生的惯性导航系统健康状态智能评估方法
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