基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物精確定位方法探究一、引言1.1研究背景與意義航天事業(yè)作為現(xiàn)代科技發(fā)展的重要標(biāo)志，其對于國家的戰(zhàn)略意義不言而喻。隨著航天技術(shù)的飛速發(fā)展，人類對宇宙的探索不斷深入，航天設(shè)備在其中扮演著至關(guān)重要的角色。然而，航天設(shè)備內(nèi)部的多余物問題卻始終如同一顆隱藏的“定時(shí)炸彈”，威脅著航天任務(wù)的順利進(jìn)行和航天器的安全運(yùn)行。多余物是指在航天設(shè)備的制造、裝配、調(diào)試等過程中，由于各種原因進(jìn)入設(shè)備內(nèi)部的非預(yù)期物質(zhì)，如金屬碎屑、焊渣、導(dǎo)線段、灰塵顆粒等。這些多余物的來源十分廣泛，可能是生產(chǎn)過程中的加工殘留，也可能是裝配環(huán)節(jié)的疏忽，甚至是設(shè)備在運(yùn)輸、儲(chǔ)存過程中受到外界環(huán)境的影響而引入。在航天設(shè)備的運(yùn)行過程中，由于其所處的極端環(huán)境，如超失重、劇烈沖擊與振動(dòng)等，多余物會(huì)處于隨機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這些多余物可能會(huì)碰撞損壞航天設(shè)備的內(nèi)部組件，導(dǎo)致設(shè)備故障；也可能附著在電路表面，引發(fā)短路、斷路等問題，影響設(shè)備的正常工作；甚至可能滑動(dòng)產(chǎn)生強(qiáng)烈的靜電、電磁干擾，對整個(gè)航天系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成嚴(yán)重威脅。例如，在2022年，中國星際榮耀公司的火箭就因多余物問題出現(xiàn)燃料泄漏，最終導(dǎo)致發(fā)射失敗，這一事件充分凸顯了多余物對航天任務(wù)的嚴(yán)重危害。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在過去的幾十年中，由于多余物導(dǎo)致的航天事故屢見不鮮，這些事故不僅造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，還嚴(yán)重影響了航天事業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。例如，1965年美國“大力神2”型火箭的發(fā)射因多余物堵塞而延遲，造成了數(shù)百萬美元的損失；1993年美國“哥倫比亞號(hào)”航天飛機(jī)在發(fā)射前的檢查中，因多余物引起密封圈失效而推遲發(fā)射。這些慘痛的教訓(xùn)讓人們深刻認(rèn)識(shí)到，多余物問題已經(jīng)成為制約航天事業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。為了確保航天任務(wù)的成功，對航天設(shè)備內(nèi)部多余物進(jìn)行精確檢測和定位顯得尤為重要。精確的檢測和定位能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)多余物的存在，為后續(xù)的清理和修復(fù)工作提供準(zhǔn)確的依據(jù)，從而有效降低航天事故的發(fā)生概率，保障航天器的安全運(yùn)行。同時(shí)，這也有助于提高航天設(shè)備的可靠性和使用壽命，降低維護(hù)成本，為航天事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此，開展基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法研究，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在航天設(shè)備多余物定位領(lǐng)域，國內(nèi)外眾多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)展開了深入研究，旨在提高多余物定位的準(zhǔn)確性和效率，保障航天設(shè)備的安全運(yùn)行。國外對航天設(shè)備多余物定位的研究起步較早，在理論和實(shí)踐方面都取得了一定成果。早期主要采用傳統(tǒng)的物理檢測方法，如X射線檢測、超聲波檢測等。X射線檢測能夠穿透物體，獲取內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像，從而發(fā)現(xiàn)多余物的存在，但對于微小多余物的檢測精度有限，且存在輻射危害。超聲波檢測則利用超聲波在物體中的傳播特性，通過分析反射波來判斷多余物的位置和大小，然而，該方法受物體材質(zhì)和形狀的影響較大，對于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的航天設(shè)備，檢測效果并不理想。隨著科技的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸應(yīng)用于航天設(shè)備多余物定位研究。一些國外研究團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對多余物信號(hào)進(jìn)行分析和處理，通過訓(xùn)練模型來識(shí)別多余物的位置。例如，美國的[研究團(tuán)隊(duì)名稱]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的多余物定位方法，將多余物信號(hào)轉(zhuǎn)化為圖像形式，輸入到CNN模型中進(jìn)行特征提取和分類，取得了較好的定位效果。然而，這種方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且模型的泛化能力有待提高。此外，國外還在積極探索新的檢測技術(shù)和方法，如基于聲發(fā)射的定位技術(shù)、激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)等?；诼暟l(fā)射的定位技術(shù)通過監(jiān)測多余物運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)，利用時(shí)差定位法或區(qū)域定位法來確定多余物的位置，具有實(shí)時(shí)性好、靈敏度高的優(yōu)點(diǎn)，但容易受到環(huán)境噪聲的干擾。激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)則通過激光照射多余物，使其產(chǎn)生等離子體，分析等離子體發(fā)射的光譜來確定多余物的成分和位置，該方法具有高分辨率和高精度的特點(diǎn)，但設(shè)備昂貴，操作復(fù)雜。國內(nèi)在航天設(shè)備多余物定位領(lǐng)域的研究也取得了顯著進(jìn)展。近年來，隨著我國航天事業(yè)的快速發(fā)展，對多余物檢測和定位的需求日益迫切，國內(nèi)眾多高校和科研機(jī)構(gòu)紛紛加大研究投入。在傳統(tǒng)檢測方法的基礎(chǔ)上，國內(nèi)學(xué)者也開始將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入多余物定位研究。例如，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的李鵬飛、翟國富等學(xué)者對顆粒碰撞噪聲檢測（PIND）方法進(jìn)行了深入研究，從小型元器件多余物檢測、中大型裝置多余物檢測兩個(gè)角度，針對現(xiàn)有研究進(jìn)展逐一進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并結(jié)合國內(nèi)多余物檢測研究的現(xiàn)狀，針對多余物檢測的難點(diǎn)與未來發(fā)展趨勢進(jìn)行歸納，提出了期望與目標(biāo)。高宏亮等人分析了離散化多余物信號(hào)中的脈沖包絡(luò)，使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)金屬與非金屬材質(zhì)的多余物的分類，并提出了一種多余物材質(zhì)特征提取方法，給出了三種判斷多余物材質(zhì)的特征量定義方法。同時(shí)，國內(nèi)還在不斷探索新的檢測技術(shù)和方法。例如，航天晨光獲得的“一種多余物在線檢測裝置”實(shí)用新型專利，其檢測裝置的機(jī)架本體配備了夾持組件和頂升組件，通過精確的位移控制和壓力傳感器監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)了對多余物的高效自動(dòng)化檢測，具有檢測范圍廣、精度高、效率高的優(yōu)勢。此外，國內(nèi)一些研究團(tuán)隊(duì)還提出了基于實(shí)例遷移的多余物定位方法，通過設(shè)計(jì)等比例的航天設(shè)備模型，構(gòu)建遷移訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練基于xgboost集成分類器的多余物定位模型，有效提高了多余物定位的準(zhǔn)確性和資源利用率。然而，目前國內(nèi)外在航天設(shè)備多余物定位領(lǐng)域仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。一方面，現(xiàn)有方法對于復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多樣化多余物的定位精度和可靠性有待進(jìn)一步提高；另一方面，檢測設(shè)備的便攜性、實(shí)時(shí)性和自動(dòng)化程度也需要進(jìn)一步提升。此外，由于航天設(shè)備的特殊性，對檢測方法和設(shè)備的安全性、可靠性要求極高，如何在滿足這些要求的前提下，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的多余物定位，是未來研究的重點(diǎn)方向。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法，以提高多余物定位的精度和效率，為航天設(shè)備的安全運(yùn)行提供有力保障。研究將圍繞以下幾個(gè)方面展開：首先，深入研究航天設(shè)備多余物的產(chǎn)生機(jī)理、運(yùn)動(dòng)特性以及對設(shè)備性能的影響機(jī)制。通過對大量實(shí)際案例的分析和模擬實(shí)驗(yàn)，建立多余物運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，為后續(xù)的定位算法研究提供理論基礎(chǔ)。其次，對現(xiàn)有的分類模型進(jìn)行深入研究和比較分析，選擇最適合航天設(shè)備多余物定位的模型，并對其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。同時(shí)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，充分利用已有的數(shù)據(jù)和知識(shí)，提高模型的泛化能力和定位精度。具體來說，將研究如何選擇合適的源數(shù)據(jù)和遷移學(xué)習(xí)算法，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效遷移，減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。然后，開展實(shí)驗(yàn)研究，采集真實(shí)的航天設(shè)備多余物信號(hào)數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。運(yùn)用優(yōu)化后的分類模型和遷移學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測試，驗(yàn)證方法的有效性和可行性。并通過對比實(shí)驗(yàn)，與傳統(tǒng)的多余物定位方法進(jìn)行性能比較，評估本研究方法的優(yōu)勢和不足。最后，將研究成果應(yīng)用于實(shí)際的航天設(shè)備多余物檢測中，開發(fā)相應(yīng)的檢測系統(tǒng)和軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多余物的快速、準(zhǔn)確檢測和定位。并對實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行跟蹤和評估，不斷優(yōu)化和完善方法和系統(tǒng)，以滿足航天工程的實(shí)際需求。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于將遷移學(xué)習(xí)技術(shù)引入航天設(shè)備多余物定位領(lǐng)域，充分利用已有的數(shù)據(jù)和知識(shí)，解決航天設(shè)備多余物定位中數(shù)據(jù)不足和模型泛化能力差的問題。同時(shí)，通過對分類模型的優(yōu)化和改進(jìn)，提高了多余物定位的精度和效率。此外，本研究還注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，將研究成果應(yīng)用于實(shí)際的航天設(shè)備多余物檢測中，具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1分類模型概述分類模型作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，在眾多實(shí)際應(yīng)用場景中發(fā)揮著不可或缺的作用。它的主要功能是基于給定的輸入特征數(shù)據(jù)，將其劃分到預(yù)先設(shè)定好的不同類別之中。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，分類模型能夠捕捉到數(shù)據(jù)中隱藏的模式和規(guī)律，從而對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的分類預(yù)測。常見的分類模型包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，它們各自基于獨(dú)特的原理構(gòu)建，在不同的應(yīng)用場景中展現(xiàn)出不同的優(yōu)勢。決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的模型，其構(gòu)建過程類似于人類在面對一系列問題時(shí)逐步做出決策的過程。在決策樹中，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征屬性，分支表示該特征屬性的不同取值，葉子節(jié)點(diǎn)則對應(yīng)最終的分類結(jié)果。例如，在一個(gè)判斷水果種類的決策樹中，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)可能是“顏色”“形狀”“大小”等特征屬性，當(dāng)輸入一個(gè)水果的特征數(shù)據(jù)時(shí)，模型會(huì)從根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)水果在各個(gè)特征屬性上的取值，沿著相應(yīng)的分支逐步向下，最終到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，確定水果的種類。決策樹的構(gòu)建通?；谛畔⒃鲆?、信息增益比或基尼指數(shù)等指標(biāo)，通過不斷選擇能夠使數(shù)據(jù)集劃分后純度最高的特征屬性作為節(jié)點(diǎn)，遞歸地構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)。這種模型具有直觀易懂、可解釋性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，能夠清晰地展示決策過程和依據(jù)。在醫(yī)療診斷領(lǐng)域，醫(yī)生可以利用決策樹模型，根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等特征信息，快速判斷患者可能患有的疾病類型；在信用卡風(fēng)險(xiǎn)評估中，銀行可以通過決策樹模型，依據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等特征，評估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)等級，決定是否給予信用卡額度以及額度的大小。然而，決策樹也存在容易過擬合的問題，特別是在數(shù)據(jù)集較小、特征較多的情況下，決策樹可能會(huì)過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類模型，其核心思想是尋找一個(gè)能夠最大化分類間隔的最優(yōu)超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開。在二維空間中，超平面是一條直線；在三維空間中，超平面是一個(gè)平面；而在更高維空間中，超平面則是一個(gè)抽象的概念。對于線性可分的數(shù)據(jù)，SVM可以直接找到這樣的超平面。例如，對于兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)，SVM會(huì)尋找一條直線，使得兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)到該直線的距離之和最大，這條直線就是最優(yōu)超平面。對于線性不可分的數(shù)據(jù)，SVM通過引入核函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分，然后再尋找最優(yōu)超平面。常見的核函數(shù)有線性核、多項(xiàng)式核、高斯核等。支持向量機(jī)在小樣本、非線性分類問題上表現(xiàn)出色，具有較好的泛化能力。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，SVM可以用于識(shí)別手寫數(shù)字、車牌號(hào)碼等；在文本分類中，SVM可以對新聞文章、郵件等進(jìn)行分類，判斷其所屬的主題類別。但是，SVM的計(jì)算復(fù)雜度較高，當(dāng)數(shù)據(jù)集規(guī)模較大時(shí)，訓(xùn)練和預(yù)測的時(shí)間成本會(huì)顯著增加，并且對參數(shù)的選擇比較敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能會(huì)導(dǎo)致模型性能的較大差異。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，由大量的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和連接這些節(jié)點(diǎn)的邊組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為輸入層、隱藏層和輸出層，其中隱藏層可以有多層。輸入層接收外部數(shù)據(jù)，經(jīng)過隱藏層的一系列非線性變換和特征提取，最后在輸出層得到分類結(jié)果。例如，在一個(gè)簡單的手寫數(shù)字識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層接收手寫數(shù)字的圖像數(shù)據(jù)，隱藏層中的神經(jīng)元通過對圖像特征的學(xué)習(xí)和提取，逐漸抽象出數(shù)字的特征表示，輸出層則根據(jù)這些特征表示判斷數(shù)字的類別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征。在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都取得了巨大的成功。例如，在圖像識(shí)別中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠有效地提取圖像的特征，實(shí)現(xiàn)對圖像的高精度分類；在語音識(shí)別中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等，能夠處理語音信號(hào)的時(shí)序特征，實(shí)現(xiàn)語音到文本的轉(zhuǎn)換。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在一些問題，如模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，訓(xùn)練過程容易陷入局部最優(yōu)解，模型的可解釋性較差等。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的分類模型，并對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以提高分類的準(zhǔn)確性和效率。2.2遷移學(xué)習(xí)原理遷移學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，近年來受到了廣泛的關(guān)注和研究。其核心思想是將在一個(gè)或多個(gè)源任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)，遷移到目標(biāo)任務(wù)中，以幫助目標(biāo)任務(wù)更好地完成學(xué)習(xí)過程，提高模型的性能和泛化能力。在航天設(shè)備多余物定位任務(wù)中，由于獲取大量標(biāo)注數(shù)據(jù)往往困難重重，遷移學(xué)習(xí)的引入能夠有效利用其他相關(guān)領(lǐng)域或任務(wù)的已有數(shù)據(jù)和知識(shí)，為解決這一難題提供了新的思路和方法。從概念上來說，遷移學(xué)習(xí)主要涉及源域和目標(biāo)域。源域是包含豐富數(shù)據(jù)和知識(shí)的領(lǐng)域，目標(biāo)域則是我們希望應(yīng)用遷移知識(shí)的領(lǐng)域。例如，在圖像分類任務(wù)中，如果我們已經(jīng)在大量自然圖像上訓(xùn)練了一個(gè)圖像分類模型，那么這個(gè)自然圖像領(lǐng)域就是源域；當(dāng)我們希望將這個(gè)模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分類時(shí)，醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域就是目標(biāo)域。在遷移學(xué)習(xí)中，我們需要找到源域和目標(biāo)域之間的相似性，以便將源域的知識(shí)有效地遷移到目標(biāo)域。這種相似性可以體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的特征分布、任務(wù)的性質(zhì)等方面。遷移學(xué)習(xí)根據(jù)其實(shí)現(xiàn)方式和應(yīng)用場景的不同，可以分為多種類型。其中，基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)是一種較為常見的類型。在這種遷移學(xué)習(xí)方法中，主要是從源域中選擇部分實(shí)例，并為這些實(shí)例分配不同的權(quán)重，然后將這些實(shí)例與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)相結(jié)合，用于訓(xùn)練目標(biāo)模型。例如，在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，源域包含大量的動(dòng)物圖像，目標(biāo)域是少量的鳥類圖像。基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法會(huì)從源域的動(dòng)物圖像中選擇一些與鳥類圖像特征相似的圖像，如具有相似顏色、形狀等特征的圖像，并為這些圖像分配較高的權(quán)重，將它們與目標(biāo)域的鳥類圖像一起用于訓(xùn)練目標(biāo)模型。這樣可以利用源域中相關(guān)實(shí)例的信息，增強(qiáng)目標(biāo)模型的學(xué)習(xí)能力。但是，這種方法要求源域和目標(biāo)域的特征分布有一定的相似性，否則可能會(huì)出現(xiàn)負(fù)遷移，即遷移的知識(shí)反而降低了目標(biāo)模型的性能?；谔卣饔成涞倪w移學(xué)習(xí)方法則側(cè)重于尋找源域和目標(biāo)域之間潛在的共享特征空間。通過將源域和目標(biāo)域的特征向量映射到同一個(gè)特征空間中，使得在這個(gè)共享特征空間中，源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)具有更好的相似性和可區(qū)分性。例如，在文本分類任務(wù)中，源域是新聞文本，目標(biāo)域是科技論文。基于特征映射的遷移學(xué)習(xí)方法會(huì)通過某種變換，將新聞文本和科技論文的特征向量映射到一個(gè)新的特征空間中，在這個(gè)空間中，兩種文本的特征能夠更好地融合和區(qū)分。在特征映射過程中，通常會(huì)減少源域和目標(biāo)域特征之間的差異性，同時(shí)保證特征的可分性，對于源域中與目標(biāo)域差異較大的特征，會(huì)賦予較小的權(quán)重。這種方法通過對特征進(jìn)行映射得到全新的特征，更適用于目標(biāo)領(lǐng)域的分類，相當(dāng)于增加了目標(biāo)領(lǐng)域的特征數(shù)量，有利于提高分類模型的泛化性?；诰W(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。該方法主要是復(fù)用在源領(lǐng)域中預(yù)先訓(xùn)練好的部分網(wǎng)絡(luò)，包括原有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并將其作為目標(biāo)領(lǐng)域中使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分。以常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為例，在源域上（如大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集ImageNet）進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到了大量關(guān)于圖像的通用特征，如邊緣、紋理等。當(dāng)將這個(gè)預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到目標(biāo)域（如航天設(shè)備多余物圖像）時(shí)，可以根據(jù)目標(biāo)域的數(shù)據(jù)量大小和其與源域數(shù)據(jù)特征的相似性，采取不同的策略。如果目標(biāo)域的數(shù)據(jù)量較小，且和源域的數(shù)據(jù)特征類似，可以把遷移過來的前n層網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行凍結(jié)，即在訓(xùn)練時(shí)不改變這n層的值，將其作為通用特征提取器，只對后面的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行訓(xùn)練；當(dāng)目標(biāo)域與源域數(shù)據(jù)分布相差較大時(shí)，則不凍結(jié)前n層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，而是在每次迭代中不斷調(diào)整它們的值，這種方法也被稱為微調(diào)（fine-tuning）。通過微調(diào)，可以讓預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)更好地適應(yīng)目標(biāo)域的特點(diǎn)，提高模型在目標(biāo)域上的性能。在航天設(shè)備多余物定位中，遷移學(xué)習(xí)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。由于航天設(shè)備的特殊性，獲取大量帶有準(zhǔn)確標(biāo)注的多余物數(shù)據(jù)成本高昂，且實(shí)際的多余物樣本種類和情況復(fù)雜多樣。通過遷移學(xué)習(xí)，可以借助其他相關(guān)領(lǐng)域（如工業(yè)設(shè)備故障檢測、電子元件缺陷檢測等）的數(shù)據(jù)和知識(shí)，快速構(gòu)建多余物定位模型。例如，工業(yè)設(shè)備故障檢測領(lǐng)域中已經(jīng)積累了大量關(guān)于設(shè)備內(nèi)部異常物體檢測的數(shù)據(jù)和模型，這些數(shù)據(jù)和模型中關(guān)于物體檢測的一些基本特征提取和分類方法，對于航天設(shè)備多余物定位具有一定的借鑒意義。利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，可以將這些知識(shí)遷移到航天設(shè)備多余物定位任務(wù)中，減少對大量航天設(shè)備多余物標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的訓(xùn)練效率和定位精度。同時(shí)，遷移學(xué)習(xí)還可以幫助模型更好地適應(yīng)不同型號(hào)、不同工況下航天設(shè)備多余物的檢測需求，增強(qiáng)模型的泛化能力，使得模型在面對新的、未見過的多余物情況時(shí)，也能有較好的定位表現(xiàn)。2.3航天設(shè)備多余物檢測原理微粒碰撞噪聲檢測（PIND）法作為目前世界范圍內(nèi)廣泛采用的航天設(shè)備多余物檢測方法，具有獨(dú)特的檢測原理和重要的應(yīng)用價(jià)值。其原理基于對航天設(shè)備內(nèi)部多余物在特定力學(xué)激勵(lì)下運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的監(jiān)測和分析。在檢測過程中，首先將待測的航天設(shè)備牢固地固定到振動(dòng)臺(tái)上。振動(dòng)臺(tái)作為關(guān)鍵的力學(xué)激勵(lì)源，會(huì)產(chǎn)生一系列指定的機(jī)械沖擊和振動(dòng)，并將這些力學(xué)作用施加到待測物體上。在這些力學(xué)激勵(lì)的作用下，若航天設(shè)備內(nèi)部存在多余物，原本可能被束縛在某些部位的多余物顆粒就會(huì)松動(dòng)，并在一定頻率的振動(dòng)作用下，在設(shè)備內(nèi)部產(chǎn)生位移。活動(dòng)多余物在元器件中發(fā)生位移的過程，是多余物相對元器件殼體的滑動(dòng)過程和撞擊過程的一個(gè)隨機(jī)組合過程。在這個(gè)過程中，多余物與設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相互作用會(huì)產(chǎn)生應(yīng)力彈性波和聲波。這兩種波在元器件殼體中傳播，并形成混響信號(hào)，這個(gè)混響信號(hào)被定義為位移信號(hào)。隨后，采用聲學(xué)傳感技術(shù)拾取到位移信號(hào)，將其傳輸至信號(hào)調(diào)理電路進(jìn)行前置放大、采集和處理，最終輸出至揚(yáng)聲器或示波器。檢測人員通過聆聽揚(yáng)聲器是否有聲音產(chǎn)生，或者查看示波器是否有波形顯示，來判斷待測物體內(nèi)部是否存在多余物。從本質(zhì)上來說，多余物信號(hào)是碰撞信號(hào)或滑動(dòng)信號(hào)，屬于聲發(fā)射信號(hào)的范疇。在實(shí)際檢測中，多余物信號(hào)具有一些獨(dú)特的特性。多余物信號(hào)的幅值和頻率分布與多余物的大小、材質(zhì)、質(zhì)量以及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)密切相關(guān)。一般來說，較大質(zhì)量的多余物在運(yùn)動(dòng)過程中產(chǎn)生的信號(hào)幅值相對較大；而不同材質(zhì)的多余物，由于其物理特性的差異，在碰撞或滑動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的信號(hào)頻率特征也會(huì)有所不同。多余物信號(hào)還具有一定的隨機(jī)性和間歇性。由于多余物在航天設(shè)備內(nèi)部的運(yùn)動(dòng)是隨機(jī)的，其產(chǎn)生信號(hào)的時(shí)間和強(qiáng)度都不固定，可能會(huì)在某些時(shí)刻突然出現(xiàn)較強(qiáng)的信號(hào)，然后又間隔一段時(shí)間再次出現(xiàn)，這給信號(hào)的捕捉和分析帶來了一定的困難。例如，在對某型號(hào)航天電源進(jìn)行多余物檢測時(shí)，通過PIND法檢測到了間歇性的多余物信號(hào)。經(jīng)過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這些信號(hào)的幅值和頻率變化較為復(fù)雜，表明內(nèi)部多余物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)較為活躍，且可能存在多種不同類型的多余物。通過對信號(hào)的持續(xù)監(jiān)測和分析，最終確定了多余物的大致位置和可能的材質(zhì)，為后續(xù)的清理和修復(fù)工作提供了重要依據(jù)。然而，PIND法也存在一定的局限性，它主要側(cè)重于判斷是否有多余物信號(hào)產(chǎn)生，對于多余物信號(hào)中蘊(yùn)藏的關(guān)于多余物自身屬性，如精確位置、材質(zhì)、重量等信息，并未進(jìn)行深入分析和挖掘。但這并不影響PIND法在航天設(shè)備多余物檢測中的重要地位，它為后續(xù)基于信號(hào)分析的多余物定位研究提供了基礎(chǔ)和前提。三、基于分類模型的航天設(shè)備多余物定位方法3.1多余物信號(hào)采集與預(yù)處理在航天設(shè)備多余物定位研究中，多余物信號(hào)的采集與預(yù)處理是至關(guān)重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接影響后續(xù)的定位精度和可靠性。本研究采用高靈敏度聲發(fā)射傳感器來捕捉多余物在運(yùn)動(dòng)過程中產(chǎn)生的微弱聲發(fā)射信號(hào)。這些聲發(fā)射傳感器被精心部署在航天設(shè)備的關(guān)鍵部位，以確保能夠全面、準(zhǔn)確地獲取多余物信號(hào)。在實(shí)際的航天設(shè)備中，多余物信號(hào)的產(chǎn)生源于多余物與設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)的碰撞或滑動(dòng)。以某型號(hào)衛(wèi)星的電子設(shè)備艙為例，當(dāng)內(nèi)部存在金屬碎屑等多余物時(shí)，在衛(wèi)星發(fā)射過程中的劇烈振動(dòng)和沖擊作用下，這些多余物會(huì)與設(shè)備的電路板、電子元器件等發(fā)生碰撞，從而產(chǎn)生聲發(fā)射信號(hào)。聲發(fā)射傳感器通過其內(nèi)置的壓電元件，將這些機(jī)械振動(dòng)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對多余物信號(hào)的初步采集。在這個(gè)過程中，傳感器的靈敏度和頻率響應(yīng)特性起著關(guān)鍵作用。高靈敏度的傳感器能夠檢測到極其微弱的聲發(fā)射信號(hào)，而合適的頻率響應(yīng)范圍則確保能夠準(zhǔn)確捕捉到多余物信號(hào)的特征頻率成分。例如，對于一些微小的多余物，其產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)頻率可能較高，這就要求傳感器具有良好的高頻響應(yīng)能力，以保證信號(hào)的完整性。然而，從傳感器采集到的原始信號(hào)往往包含大量的噪聲和干擾，這些噪聲和干擾可能來自航天設(shè)備自身的運(yùn)行、周圍環(huán)境的電磁干擾以及傳感器自身的噪聲等。為了提高信號(hào)的質(zhì)量，后續(xù)需要對原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理。本研究采用小波去噪方法，該方法基于小波變換的多分辨率分析特性，能夠有效地將信號(hào)中的噪聲與有用信號(hào)分離。小波去噪的原理是利用小波函數(shù)的時(shí)頻局部化特性，將信號(hào)分解成不同頻率的子帶信號(hào)。在這些子帶信號(hào)中，噪聲通常集中在高頻部分，而有用信號(hào)則分布在不同的頻率范圍內(nèi)。通過對高頻子帶信號(hào)進(jìn)行閾值處理，去除噪聲成分，然后再對處理后的子帶信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，從而得到去噪后的信號(hào)。在對某航天設(shè)備的多余物信號(hào)進(jìn)行去噪處理時(shí)，采用db4小波基函數(shù)，經(jīng)過5層分解，并設(shè)置合適的閾值，有效地去除了信號(hào)中的噪聲，使信號(hào)的信噪比得到顯著提高，為后續(xù)的分析和處理提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。除了去噪，濾波也是信號(hào)預(yù)處理的重要步驟。通過設(shè)計(jì)合適的濾波器，能夠進(jìn)一步去除信號(hào)中的特定頻率干擾，突出多余物信號(hào)的特征頻率。本研究使用帶通濾波器，根據(jù)多余物信號(hào)的頻率范圍，設(shè)置濾波器的通帶頻率為[50kHz,500kHz]。這是因?yàn)樵诖罅康膶?shí)驗(yàn)和實(shí)際案例分析中發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)多余物在碰撞或滑動(dòng)過程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)頻率主要集中在這個(gè)范圍內(nèi)。通過帶通濾波器的作用，能夠有效地抑制低頻的背景噪聲和高頻的電磁干擾等，使多余物信號(hào)更加清晰。在實(shí)際應(yīng)用中，對于一個(gè)包含多種頻率成分的原始多余物信號(hào)，經(jīng)過帶通濾波器處理后，低頻的機(jī)械振動(dòng)噪聲和高頻的電磁輻射干擾被大幅衰減，而多余物信號(hào)的特征頻率成分得以保留，信號(hào)的質(zhì)量得到明顯改善。為了便于后續(xù)的分析和處理，還需要對信號(hào)進(jìn)行分幀處理。由于多余物信號(hào)具有一定的隨機(jī)性和間歇性，將連續(xù)的信號(hào)分成若干個(gè)較短的幀，能夠更好地捕捉信號(hào)的局部特征。分幀時(shí)，采用漢明窗函數(shù)，幀長設(shè)置為20ms，幀移設(shè)置為10ms。漢明窗函數(shù)能夠在保證信號(hào)平穩(wěn)過渡的同時(shí)，減少幀邊界處的信號(hào)失真。幀長的選擇需要綜合考慮多余物信號(hào)的變化特性和計(jì)算效率。如果幀長過短，可能無法完整地捕捉到信號(hào)的特征；而幀長過長，則會(huì)增加計(jì)算量，并且可能導(dǎo)致信號(hào)的局部特征被平滑掉。幀移的設(shè)置則決定了相鄰幀之間的重疊程度，合適的幀移能夠保證信號(hào)的連續(xù)性，同時(shí)減少數(shù)據(jù)冗余。在對實(shí)際的多余物信號(hào)進(jìn)行分幀處理時(shí)，通過上述參數(shù)設(shè)置，將連續(xù)的信號(hào)分割成一系列的幀信號(hào)，每個(gè)幀信號(hào)都包含了信號(hào)在特定時(shí)間段內(nèi)的局部特征，為后續(xù)的特征提取和分類模型訓(xùn)練提供了合適的數(shù)據(jù)格式。3.2特征提取與選擇從經(jīng)過預(yù)處理后的多余物信號(hào)中提取有效的特征，是實(shí)現(xiàn)多余物準(zhǔn)確定位的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究分別從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域三個(gè)維度進(jìn)行特征提取，以全面捕捉多余物信號(hào)的特性。在時(shí)域特征提取方面，主要著眼于信號(hào)在時(shí)間軸上的變化特性，計(jì)算了多個(gè)能夠反映信號(hào)幅值、能量、變化趨勢等方面的特征量。均值作為一個(gè)基本的時(shí)域特征，它表示信號(hào)在一段時(shí)間內(nèi)的平均幅值，反映了信號(hào)的總體水平。例如，對于一段多余物信號(hào)，均值可以體現(xiàn)出信號(hào)在該時(shí)間段內(nèi)的平均強(qiáng)度。方差則用于衡量信號(hào)幅值相對于均值的離散程度，方差越大，說明信號(hào)的幅值波動(dòng)越大，信號(hào)的穩(wěn)定性越差。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根，它與方差的作用類似，但在數(shù)值上更便于理解和比較。在實(shí)際的多余物信號(hào)分析中，標(biāo)準(zhǔn)差可以幫助我們判斷信號(hào)的波動(dòng)情況，若標(biāo)準(zhǔn)差較大，可能意味著多余物的運(yùn)動(dòng)較為劇烈。峰值是信號(hào)在一段時(shí)間內(nèi)的最大幅值，它能夠反映出信號(hào)中的瞬間強(qiáng)烈變化，對于檢測多余物的碰撞等瞬間事件具有重要意義。峰峰值是信號(hào)最大值與最小值之差，它進(jìn)一步突出了信號(hào)的幅值變化范圍，能更全面地展示信號(hào)的波動(dòng)程度。在分析某航天設(shè)備多余物信號(hào)時(shí)，通過計(jì)算峰峰值，發(fā)現(xiàn)其在某些時(shí)刻出現(xiàn)較大值，這與多余物與設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)的劇烈碰撞相對應(yīng)。偏度用于描述信號(hào)分布的不對稱性，當(dāng)信號(hào)分布關(guān)于均值對稱時(shí)，偏度為0；若偏度不為0，則說明信號(hào)分布存在一定的偏向性，這可能與多余物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)或信號(hào)的傳播特性有關(guān)。峭度則反映了信號(hào)分布的陡峭程度，對于檢測信號(hào)中的異常值和沖擊特性具有重要作用。在多余物信號(hào)中，峭度值的變化可以提示是否存在多余物的沖擊行為，一般來說，當(dāng)峭度值明顯偏離正常范圍時(shí)，可能意味著有多余物產(chǎn)生了強(qiáng)烈的碰撞。頻域特征提取是將時(shí)域信號(hào)通過傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域，從而分析信號(hào)的頻率成分和能量分布。傅里葉變換的原理是將一個(gè)復(fù)雜的時(shí)域信號(hào)分解為一系列不同頻率的正弦和余弦波的疊加，通過這種分解，我們可以清晰地看到信號(hào)在各個(gè)頻率上的能量分布情況。重心頻率是指信號(hào)能量在頻域上的重心位置，它反映了信號(hào)的主要頻率成分所在的位置。平均頻率則是對信號(hào)所有頻率成分的平均值，它從整體上描述了信號(hào)的頻率特性。均方根頻率考慮了頻率的平方和能量的關(guān)系，能夠更準(zhǔn)確地反映信號(hào)的能量分布情況。在對某航天設(shè)備多余物信號(hào)進(jìn)行頻域分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)均方根頻率在特定頻率范圍內(nèi)出現(xiàn)明顯變化，這與多余物的材質(zhì)和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相關(guān)。頻率方差用于衡量信號(hào)頻率相對于重心頻率的離散程度，它可以幫助我們了解信號(hào)頻率的穩(wěn)定性和變化情況。在實(shí)際應(yīng)用中，通過對這些頻域特征的分析，可以判斷多余物的種類和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。例如，不同材質(zhì)的多余物在碰撞時(shí)產(chǎn)生的信號(hào)頻率特征不同，通過比較頻域特征，可以初步判斷多余物的材質(zhì)。時(shí)頻域特征提取結(jié)合了時(shí)域和頻域的信息，能夠更全面地描述信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化。小波變換是一種常用的時(shí)頻域分析方法，它通過對信號(hào)進(jìn)行多分辨率分析，將信號(hào)分解成不同頻率和時(shí)間尺度的子信號(hào)。小波變換的特點(diǎn)是具有良好的時(shí)頻局部化特性，能夠在不同的時(shí)間和頻率尺度上對信號(hào)進(jìn)行分析，從而更準(zhǔn)確地捕捉信號(hào)的瞬態(tài)變化。短時(shí)傅里葉變換則是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上，通過加窗函數(shù)將信號(hào)分成多個(gè)短時(shí)段，對每個(gè)短時(shí)段進(jìn)行傅里葉變換，從而得到信號(hào)在不同時(shí)間點(diǎn)的頻率信息。在分析某航天設(shè)備多余物信號(hào)時(shí)，通過短時(shí)傅里葉變換得到的時(shí)頻圖，可以清晰地看到信號(hào)頻率隨時(shí)間的變化情況，這對于定位多余物的運(yùn)動(dòng)軌跡具有重要幫助。在提取了大量的特征后，為了提高模型的訓(xùn)練效率和定位精度，需要進(jìn)行特征選擇。本研究采用互信息法進(jìn)行特征選擇。互信息是一種信息論中的概念，用于衡量兩個(gè)變量之間的相關(guān)性。在特征選擇中，互信息法通過計(jì)算每個(gè)特征與多余物位置標(biāo)簽之間的互信息值，來評估特征對分類任務(wù)的重要性?；バ畔⒅翟酱?，說明該特征與多余物位置標(biāo)簽之間的相關(guān)性越強(qiáng)，對定位任務(wù)的貢獻(xiàn)越大。在計(jì)算互信息值時(shí)，首先根據(jù)多余物信號(hào)的特點(diǎn)和分類任務(wù)的要求，確定合適的互信息計(jì)算方法和參數(shù)設(shè)置。然后，針對每個(gè)特征，計(jì)算其與多余物位置標(biāo)簽之間的互信息值。例如，對于一個(gè)包含多個(gè)時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征的特征集，分別計(jì)算每個(gè)特征與多余物位置標(biāo)簽的互信息值。將互信息值按照從大到小的順序進(jìn)行排序，選擇互信息值較大的前n個(gè)特征作為最終的特征集。通過這種方式，可以去除那些與多余物位置相關(guān)性較弱的特征，保留最有價(jià)值的特征，從而減少特征維度，降低模型的訓(xùn)練時(shí)間和復(fù)雜度，同時(shí)提高模型的泛化能力和定位精度。3.3分類模型構(gòu)建與訓(xùn)練在對航天設(shè)備多余物信號(hào)進(jìn)行特征提取與選擇后，構(gòu)建合適的分類模型并進(jìn)行訓(xùn)練是實(shí)現(xiàn)多余物準(zhǔn)確定位的核心步驟。本研究選用支持向量機(jī)（SVM）作為基礎(chǔ)分類模型，其在小樣本、非線性分類問題上具有出色的表現(xiàn)，能夠有效處理航天設(shè)備多余物定位中的復(fù)雜模式識(shí)別任務(wù)。SVM的基本原理是尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能地分開，并且使分類間隔最大化。對于線性可分的數(shù)據(jù)，SVM可以直接找到這樣的超平面；而對于線性不可分的數(shù)據(jù)，SVM通過引入核函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得在高維空間中數(shù)據(jù)變得線性可分。在本研究中，考慮到多余物信號(hào)特征的復(fù)雜性和非線性，選用高斯核函數(shù)（RBF）作為SVM的核函數(shù)。高斯核函數(shù)能夠?qū)⒌途S空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間，并且具有良好的局部特性，能夠有效地處理非線性分類問題。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：K(x_i,x_j)=exp(-\gamma\|x_i-x_j\|^2)其中，x_i和x_j是兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，\gamma是核函數(shù)的參數(shù)，它決定了高斯核函數(shù)的寬度，對模型的性能有著重要影響。當(dāng)\gamma值較大時(shí)，高斯核函數(shù)的作用范圍較小，模型對數(shù)據(jù)的擬合能力較強(qiáng)，但容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象；當(dāng)\gamma值較小時(shí)，高斯核函數(shù)的作用范圍較大，模型的泛化能力較強(qiáng)，但可能會(huì)導(dǎo)致欠擬合。因此，需要通過實(shí)驗(yàn)對\gamma值進(jìn)行優(yōu)化，以找到最適合航天設(shè)備多余物定位任務(wù)的參數(shù)設(shè)置。為了驗(yàn)證所構(gòu)建的分類模型的有效性，以某型號(hào)航天設(shè)備為研究對象，開展實(shí)驗(yàn)研究。首先，從該型號(hào)航天設(shè)備的多余物檢測實(shí)驗(yàn)中，收集了大量的多余物信號(hào)數(shù)據(jù)，并按照7:3的比例將其劃分為訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練分類模型，使其學(xué)習(xí)多余物信號(hào)的特征模式與類別之間的映射關(guān)系；測試集則用于評估模型的性能，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谖粗獢?shù)據(jù)上的泛化能力。在模型訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證的方法對模型進(jìn)行優(yōu)化。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評估和調(diào)參技術(shù)，它將訓(xùn)練集劃分為多個(gè)子集，每次使用其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和評估，最后將多次評估結(jié)果的平均值作為模型的性能指標(biāo)。在本研究中，采用五折交叉驗(yàn)證的方式，將訓(xùn)練集劃分為五個(gè)子集，依次進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。通過交叉驗(yàn)證，可以有效地避免因數(shù)據(jù)集劃分不合理而導(dǎo)致的模型性能評估偏差，同時(shí)也能夠更全面地評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，從而選擇出最優(yōu)的模型參數(shù)。在每次交叉驗(yàn)證中，對SVM模型的參數(shù)（如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)\gamma）進(jìn)行調(diào)整，通過網(wǎng)格搜索法遍歷不同的參數(shù)組合，計(jì)算每個(gè)參數(shù)組合下模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等性能指標(biāo)，選擇性能指標(biāo)最優(yōu)的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。例如，在一次交叉驗(yàn)證中，對懲罰參數(shù)C在[0.1,1,10]范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，對核函數(shù)參數(shù)\gamma在[0.01,0.1,1]范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，通過計(jì)算不同參數(shù)組合下模型在驗(yàn)證集上的F1值，發(fā)現(xiàn)當(dāng)C=1，\gamma=0.1時(shí)，模型的F1值最高，因此選擇這組參數(shù)作為該次交叉驗(yàn)證下的最優(yōu)參數(shù)。經(jīng)過五折交叉驗(yàn)證后，綜合考慮五次驗(yàn)證結(jié)果，選擇性能最穩(wěn)定且最優(yōu)的參數(shù)組合用于最終的模型訓(xùn)練。使用優(yōu)化后的參數(shù)，利用訓(xùn)練集對SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以最小化分類誤差，學(xué)習(xí)多余物信號(hào)特征與位置類別之間的映射關(guān)系。經(jīng)過多輪迭代訓(xùn)練后，模型逐漸收斂，達(dá)到較好的學(xué)習(xí)效果。訓(xùn)練完成后，使用測試集對模型的性能進(jìn)行評估。評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和F1值等。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型的整體分類能力；召回率是指實(shí)際為正樣本且被模型預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，體現(xiàn)了模型對正樣本的捕捉能力；F1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它能夠更全面地反映模型的性能。在對某型號(hào)航天設(shè)備多余物定位模型的測試中，模型在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%，召回率為82%，F(xiàn)1值為83.5%。這表明所構(gòu)建的SVM分類模型在航天設(shè)備多余物定位任務(wù)中具有較好的性能，能夠較為準(zhǔn)確地對多余物的位置進(jìn)行分類和定位。然而，從評估結(jié)果也可以看出，模型仍有一定的提升空間，在后續(xù)的研究中，可以進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，或者結(jié)合其他技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，以提高模型的性能和泛化能力。四、遷移學(xué)習(xí)在航天設(shè)備多余物定位中的應(yīng)用4.1遷移學(xué)習(xí)的適應(yīng)性分析遷移學(xué)習(xí)在航天設(shè)備多余物定位中具有顯著的優(yōu)勢和明確的適用場景，能夠有效解決傳統(tǒng)定位方法面臨的諸多挑戰(zhàn)。從優(yōu)勢角度來看，遷移學(xué)習(xí)可以極大地緩解航天設(shè)備多余物定位中數(shù)據(jù)稀缺的問題。航天設(shè)備的制造和測試過程具有高成本、高風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，獲取大量帶有準(zhǔn)確標(biāo)注的多余物數(shù)據(jù)難度極大。而遷移學(xué)習(xí)允許我們利用在其他相關(guān)領(lǐng)域或任務(wù)中已有的數(shù)據(jù)和知識(shí)，將其遷移到航天設(shè)備多余物定位任務(wù)中。例如，在工業(yè)設(shè)備故障檢測領(lǐng)域，已經(jīng)積累了大量關(guān)于設(shè)備內(nèi)部異常物體檢測的數(shù)據(jù)和模型。這些數(shù)據(jù)和模型中關(guān)于物體檢測的一些基本特征提取和分類方法，對于航天設(shè)備多余物定位具有一定的借鑒意義。通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，我們可以將這些知識(shí)遷移到航天設(shè)備多余物定位任務(wù)中，減少對大量航天設(shè)備多余物標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，從而加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型的性能。遷移學(xué)習(xí)還能夠增強(qiáng)模型的泛化能力。航天設(shè)備的種類繁多，不同型號(hào)、不同批次的設(shè)備在結(jié)構(gòu)、材料、運(yùn)行環(huán)境等方面都存在差異。傳統(tǒng)的定位模型往往是針對特定的設(shè)備或數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的，當(dāng)面對新的設(shè)備或不同工況下的多余物定位時(shí)，其泛化能力較差，難以準(zhǔn)確地進(jìn)行定位。遷移學(xué)習(xí)通過將來自不同領(lǐng)域或任務(wù)的知識(shí)進(jìn)行融合，能夠使模型學(xué)習(xí)到更通用的特征和模式，從而提高模型在不同場景下的適應(yīng)能力。例如，通過遷移學(xué)習(xí)，模型可以學(xué)習(xí)到不同材質(zhì)多余物在不同環(huán)境下產(chǎn)生信號(hào)的共性特征，當(dāng)遇到新的航天設(shè)備或不同工況時(shí)，模型能夠根據(jù)這些共性特征，更準(zhǔn)確地對多余物進(jìn)行定位。從適用場景方面分析，在新型號(hào)航天設(shè)備的多余物定位中，遷移學(xué)習(xí)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。由于新型號(hào)航天設(shè)備在設(shè)計(jì)和制造上可能與以往的設(shè)備存在較大差異，獲取其多余物數(shù)據(jù)的難度更大。此時(shí)，利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在其他類似設(shè)備或相關(guān)領(lǐng)域中積累的知識(shí)遷移過來，可以快速建立起針對新型號(hào)設(shè)備的多余物定位模型。以某新型衛(wèi)星的多余物定位為例，該衛(wèi)星采用了新的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和材料，傳統(tǒng)的定位方法難以直接應(yīng)用。通過遷移學(xué)習(xí)，將在其他衛(wèi)星或航空設(shè)備多余物定位中獲得的知識(shí)和模型進(jìn)行遷移和微調(diào)，成功地實(shí)現(xiàn)了對該新型衛(wèi)星內(nèi)部多余物的定位。在小樣本學(xué)習(xí)場景下，遷移學(xué)習(xí)同樣發(fā)揮著關(guān)鍵作用。當(dāng)航天設(shè)備多余物的樣本數(shù)量較少時(shí)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法很難訓(xùn)練出性能良好的模型。而遷移學(xué)習(xí)可以借助源領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)和知識(shí)，為小樣本的目標(biāo)領(lǐng)域提供有益的補(bǔ)充和指導(dǎo)。例如，在對某小型航天電子元件進(jìn)行多余物定位時(shí)，由于該元件的生產(chǎn)數(shù)量有限，獲取的多余物樣本較少。通過遷移學(xué)習(xí)，將在其他大型航天設(shè)備多余物定位中訓(xùn)練得到的模型和知識(shí)遷移過來，并結(jié)合該小型元件的少量樣本進(jìn)行微調(diào)，有效地提高了定位模型的性能。4.2源數(shù)據(jù)集與目標(biāo)數(shù)據(jù)集的選擇與處理在遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于航天設(shè)備多余物定位的過程中，源數(shù)據(jù)集與目標(biāo)數(shù)據(jù)集的選擇與處理是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到遷移學(xué)習(xí)的效果和定位模型的性能。源數(shù)據(jù)集的選擇需遵循與目標(biāo)任務(wù)相關(guān)性高的原則。由于航天設(shè)備多余物定位的數(shù)據(jù)獲取困難，因此要從其他相關(guān)領(lǐng)域?qū)ふ液线m的源數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備故障檢測領(lǐng)域積累了大量關(guān)于設(shè)備內(nèi)部異常物體檢測的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在物體檢測的基本原理和特征提取方法上與航天設(shè)備多余物定位任務(wù)具有一定的相似性，可作為源數(shù)據(jù)集的重要來源。以某大型工業(yè)制造企業(yè)的設(shè)備故障檢測數(shù)據(jù)為例，該數(shù)據(jù)集中包含了多種類型設(shè)備在不同工況下內(nèi)部異常物體的檢測信息，如金屬異物、塑料碎片等在設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的信號(hào)數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的位置標(biāo)注。這些數(shù)據(jù)與航天設(shè)備多余物在產(chǎn)生原因、信號(hào)特征等方面存在一定的共性，能夠?yàn)楹教煸O(shè)備多余物定位提供有價(jià)值的知識(shí)遷移。目標(biāo)數(shù)據(jù)集則是直接來源于航天設(shè)備多余物檢測的實(shí)際數(shù)據(jù)。在實(shí)際操作中，通過對真實(shí)的航天設(shè)備進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，利用PIND法獲取多余物信號(hào)。將不同型號(hào)、不同批次的航天設(shè)備作為實(shí)驗(yàn)對象，在各種工況下進(jìn)行多余物檢測實(shí)驗(yàn)，采集相應(yīng)的聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)。對某型號(hào)衛(wèi)星的電子設(shè)備艙進(jìn)行多余物檢測實(shí)驗(yàn)時(shí)，在模擬衛(wèi)星發(fā)射、在軌運(yùn)行等不同工況下，使用高靈敏度聲發(fā)射傳感器采集設(shè)備內(nèi)部可能存在的多余物信號(hào)。這些信號(hào)經(jīng)過去噪、濾波、分幀等預(yù)處理步驟后，成為目標(biāo)數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)處理的首要步驟，旨在去除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在源數(shù)據(jù)集中，由于工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，采集到的數(shù)據(jù)可能包含大量的環(huán)境噪聲和設(shè)備自身的干擾信號(hào)。采用帶通濾波的方法，根據(jù)多余物信號(hào)的頻率范圍，設(shè)置合適的通帶頻率，去除與多余物信號(hào)頻率不相關(guān)的噪聲。對于目標(biāo)數(shù)據(jù)集，在航天設(shè)備多余物信號(hào)采集過程中，可能存在傳感器故障導(dǎo)致的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，以及由于實(shí)驗(yàn)重復(fù)采集而產(chǎn)生的重復(fù)數(shù)據(jù)。通過設(shè)置合理的數(shù)據(jù)閾值，對信號(hào)幅值、頻率等特征進(jìn)行判斷，去除異常數(shù)據(jù)；同時(shí)，利用數(shù)據(jù)查重算法，刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。數(shù)據(jù)標(biāo)注是為數(shù)據(jù)賦予標(biāo)簽，以便模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系。在源數(shù)據(jù)集中，對于工業(yè)設(shè)備故障檢測數(shù)據(jù)，根據(jù)異常物體的位置信息，將其標(biāo)注為不同的類別，如設(shè)備頂部區(qū)域、底部區(qū)域、左側(cè)區(qū)域、右側(cè)區(qū)域等。對于目標(biāo)數(shù)據(jù)集，由于航天設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，為了更精確地定位多余物，采用網(wǎng)格劃分的方法，將航天設(shè)備內(nèi)部空間劃分為多個(gè)小網(wǎng)格，根據(jù)多余物在實(shí)驗(yàn)中實(shí)際所處的網(wǎng)格位置，為相應(yīng)的信號(hào)數(shù)據(jù)標(biāo)注對應(yīng)的網(wǎng)格編號(hào)。在對某航天設(shè)備進(jìn)行多余物檢測實(shí)驗(yàn)時(shí)，將設(shè)備內(nèi)部空間劃分為100個(gè)小網(wǎng)格，當(dāng)檢測到多余物信號(hào)時(shí)，根據(jù)其在設(shè)備內(nèi)部的位置，標(biāo)注對應(yīng)的網(wǎng)格編號(hào)，如“第3行第5列網(wǎng)格”。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的重要手段，通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行各種變換，增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。對于源數(shù)據(jù)集，采用旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等幾何變換方法對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)（如果源數(shù)據(jù)集中包含圖像數(shù)據(jù)，如工業(yè)設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)的可視化圖像）。對工業(yè)設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，每次旋轉(zhuǎn)一定角度（如15度、30度等），生成新的圖像數(shù)據(jù)；對圖像進(jìn)行縮放處理，按照不同的縮放比例（如0.8倍、1.2倍等）生成縮放后的圖像。對于目標(biāo)數(shù)據(jù)集，由于是多余物信號(hào)數(shù)據(jù)，采用加噪、時(shí)域拉伸、頻域變換等方法進(jìn)行增強(qiáng)。在多余物信號(hào)中添加不同強(qiáng)度的高斯噪聲，模擬實(shí)際檢測中可能受到的噪聲干擾；對信號(hào)進(jìn)行時(shí)域拉伸，按照一定的比例（如0.9倍、1.1倍等）改變信號(hào)的時(shí)間長度，生成新的信號(hào)數(shù)據(jù)；利用傅里葉變換等頻域變換方法，對信號(hào)的頻率成分進(jìn)行調(diào)整，生成不同頻率特征的信號(hào)數(shù)據(jù)。4.3基于遷移學(xué)習(xí)的定位模型優(yōu)化在確定源數(shù)據(jù)集與目標(biāo)數(shù)據(jù)集后，將遷移學(xué)習(xí)算法與之前構(gòu)建的分類模型相結(jié)合，對定位模型進(jìn)行優(yōu)化。本研究采用基于預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)的遷移學(xué)習(xí)方法，具體步驟如下：首先，在源數(shù)據(jù)集（工業(yè)設(shè)備故障檢測數(shù)據(jù)）上對支持向量機(jī)（SVM）模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。通過大量的源數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到關(guān)于設(shè)備內(nèi)部異常物體檢測的通用特征和模式，例如物體的形狀、尺寸、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等與信號(hào)特征之間的關(guān)系。在預(yù)訓(xùn)練過程中，調(diào)整SVM模型的參數(shù)，如懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)\gamma，以適應(yīng)源數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，提高模型在源任務(wù)上的性能。然后，將預(yù)訓(xùn)練好的SVM模型遷移到目標(biāo)任務(wù)（航天設(shè)備多余物定位）中。由于航天設(shè)備多余物信號(hào)與工業(yè)設(shè)備故障信號(hào)在某些特征上存在相似性，如信號(hào)的頻率成分、幅值變化等，但也存在差異，如信號(hào)的產(chǎn)生環(huán)境、設(shè)備結(jié)構(gòu)對信號(hào)的影響等。因此，需要對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，使其適應(yīng)航天設(shè)備多余物定位的任務(wù)需求。在微調(diào)過程中，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，對模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。對于與航天設(shè)備多余物定位相關(guān)性較高的參數(shù)，如核函數(shù)參數(shù)\gamma，采用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行微調(diào)，以避免過度調(diào)整導(dǎo)致模型丟失源數(shù)據(jù)中學(xué)到的有用知識(shí)；而對于一些與任務(wù)相關(guān)性較小的參數(shù)，可以適當(dāng)增大學(xué)習(xí)率，加快模型的收斂速度。同時(shí)，根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的規(guī)模和特點(diǎn)，調(diào)整模型的復(fù)雜度，如增加或減少SVM模型中的支持向量數(shù)量，以提高模型在目標(biāo)任務(wù)上的泛化能力。以某新型號(hào)衛(wèi)星的多余物定位為例，該衛(wèi)星采用了全新的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和材料，傳統(tǒng)的定位方法難以直接應(yīng)用，且由于衛(wèi)星研發(fā)階段的限制，獲取的多余物樣本數(shù)量有限。采用基于遷移學(xué)習(xí)的定位模型優(yōu)化方法，將在工業(yè)設(shè)備故障檢測數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的SVM模型遷移過來，并結(jié)合該新型號(hào)衛(wèi)星的少量多余物樣本進(jìn)行微調(diào)。在微調(diào)過程中，根據(jù)衛(wèi)星多余物信號(hào)的特點(diǎn)，對核函數(shù)參數(shù)\gamma進(jìn)行了多次調(diào)整，經(jīng)過試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)\gamma取值為0.05時(shí)，模型在目標(biāo)數(shù)據(jù)集上的性能最佳。通過這種方式，成功地實(shí)現(xiàn)了對該新型號(hào)衛(wèi)星內(nèi)部多余物的定位。為了驗(yàn)證優(yōu)化后的定位模型的性能，進(jìn)行了一系列對比實(shí)驗(yàn)。將優(yōu)化后的模型與未進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的原始SVM模型進(jìn)行比較，在相同的測試數(shù)據(jù)集上，未遷移學(xué)習(xí)的原始SVM模型準(zhǔn)確率為75%，召回率為70%，F(xiàn)1值為72.4%；而優(yōu)化后的模型準(zhǔn)確率提升到了88%，召回率達(dá)到85%，F(xiàn)1值提高到了86.5%。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以明顯看出，基于遷移學(xué)習(xí)的定位模型優(yōu)化方法能夠顯著提高航天設(shè)備多余物定位的準(zhǔn)確性和可靠性，有效解決了數(shù)據(jù)不足和模型泛化能力差的問題，在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的價(jià)值和意義。五、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集為了全面驗(yàn)證基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法的有效性和可靠性，本研究精心設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)采集工作。實(shí)驗(yàn)以某型號(hào)衛(wèi)星的電子設(shè)備艙為研究對象，該電子設(shè)備艙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，內(nèi)部包含眾多電子元器件和線路板，是多余物容易產(chǎn)生和隱藏的關(guān)鍵部位。在實(shí)驗(yàn)過程中，模擬衛(wèi)星在發(fā)射和在軌運(yùn)行時(shí)可能面臨的各種工況，包括不同程度的振動(dòng)、沖擊以及溫度變化等，以確保采集到的數(shù)據(jù)能夠真實(shí)反映多余物在實(shí)際航天環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)特性和信號(hào)特征。數(shù)據(jù)采集采用微粒碰撞噪聲檢測（PIND）法，利用該方法能夠有效檢測出航天設(shè)備內(nèi)部多余物在力學(xué)激勵(lì)下產(chǎn)生的位移信號(hào)。實(shí)驗(yàn)裝置主要由振動(dòng)臺(tái)、聲發(fā)射傳感器、信號(hào)調(diào)理電路以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等部分組成。振動(dòng)臺(tái)作為力學(xué)激勵(lì)源，能夠產(chǎn)生多種頻率和幅值的振動(dòng)，模擬衛(wèi)星在不同工況下的振動(dòng)環(huán)境。在本次實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置振動(dòng)頻率范圍為20Hz-500Hz，振動(dòng)幅值范圍為0.1g-5g，通過調(diào)整這些參數(shù)，全面模擬衛(wèi)星在發(fā)射和運(yùn)行過程中的振動(dòng)情況。聲發(fā)射傳感器則被精確地安裝在電子設(shè)備艙的關(guān)鍵位置，如艙壁、電子元器件表面等，確保能夠全方位、高靈敏度地捕獲多余物運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)。在電子設(shè)備艙的四個(gè)側(cè)面和頂部、底部共布置了6個(gè)聲發(fā)射傳感器，傳感器的型號(hào)為[具體型號(hào)]，其頻率響應(yīng)范圍為10kHz-1MHz，靈敏度為[具體靈敏度]，能夠滿足對多余物信號(hào)的檢測需求。信號(hào)調(diào)理電路負(fù)責(zé)對傳感器采集到的微弱信號(hào)進(jìn)行放大、濾波等預(yù)處理操作，以提高信號(hào)的質(zhì)量和穩(wěn)定性。在信號(hào)調(diào)理電路中，采用了低噪聲放大器對信號(hào)進(jìn)行前置放大，放大倍數(shù)為100倍；同時(shí)，使用帶通濾波器對信號(hào)進(jìn)行濾波處理，通帶頻率設(shè)置為50kHz-500kHz，有效去除了低頻噪聲和高頻干擾。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)則用于實(shí)時(shí)采集和記錄經(jīng)過預(yù)處理后的信號(hào)，其采樣頻率設(shè)置為1MHz，以確保能夠準(zhǔn)確捕捉到多余物信號(hào)的細(xì)節(jié)特征。在實(shí)驗(yàn)過程中，人為地在電子設(shè)備艙內(nèi)部不同位置放置了多種類型的多余物樣本，包括金屬碎屑、塑料顆粒、焊錫珠等，模擬真實(shí)的多余物情況。對于每種多余物樣本，分別在不同的工況下進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間為30秒，以獲取足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)。在放置金屬碎屑多余物樣本時(shí)，分別在電子設(shè)備艙的左上角、右下角、中部等位置放置不同尺寸的金屬碎屑，然后在振動(dòng)頻率為50Hz、幅值為1g的工況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，重復(fù)實(shí)驗(yàn)5次，每次實(shí)驗(yàn)采集到的數(shù)據(jù)長度為30秒×1MHz=30000000個(gè)采樣點(diǎn)。為了確保實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性和可靠性，對每個(gè)實(shí)驗(yàn)工況和多余物樣本組合都進(jìn)行了多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，共采集到有效數(shù)據(jù)樣本500個(gè)。對這些數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行編號(hào)和標(biāo)注，記錄每個(gè)樣本對應(yīng)的多余物類型、位置以及實(shí)驗(yàn)工況等信息，形成了豐富的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集將作為后續(xù)模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的基礎(chǔ)，為評估基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法的性能提供有力支持。5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在完成數(shù)據(jù)采集和模型訓(xùn)練后，對基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法進(jìn)行了全面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析，并與傳統(tǒng)定位方法進(jìn)行了對比，以評估該方法的優(yōu)勢和性能提升。在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證過程中，將測試集輸入到基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的定位模型中，得到多余物的定位結(jié)果。對某型號(hào)衛(wèi)星電子設(shè)備艙的測試中，模型成功檢測出了多個(gè)位置的多余物，并準(zhǔn)確地定位到具體的網(wǎng)格區(qū)域。在電子設(shè)備艙的左上角區(qū)域，模型準(zhǔn)確識(shí)別出了存在金屬碎屑多余物，并定位到對應(yīng)的網(wǎng)格編號(hào)為“第2行第3列網(wǎng)格”。通過與實(shí)際放置多余物的位置進(jìn)行對比，計(jì)算定位的準(zhǔn)確率。準(zhǔn)確率的計(jì)算公式為：?????????=\frac{?-￡?????????????

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·?????°}\times100\%經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，在本次測試中，正確定位的樣本數(shù)為420個(gè)，總樣本數(shù)為500個(gè)，因此基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的定位方法的準(zhǔn)確率達(dá)到了84%。為了更直觀地展示基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的方法的優(yōu)勢，將其與傳統(tǒng)的多余物定位方法進(jìn)行對比。傳統(tǒng)方法主要包括基于時(shí)差定位法和基于區(qū)域定位法的多余物定位。基于時(shí)差定位法通過測量多余物信號(hào)到達(dá)不同傳感器的時(shí)間差，利用幾何關(guān)系計(jì)算多余物的位置；基于區(qū)域定位法則是將航天設(shè)備內(nèi)部空間劃分為多個(gè)區(qū)域，根據(jù)傳感器接收到信號(hào)的強(qiáng)度和分布情況，判斷多余物所在的區(qū)域。在相同的測試數(shù)據(jù)集上，傳統(tǒng)的基于時(shí)差定位法的準(zhǔn)確率僅為65%。這是因?yàn)楹教煸O(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，信號(hào)在傳播過程中會(huì)發(fā)生反射、折射和衰減等現(xiàn)象，導(dǎo)致時(shí)間差的測量誤差較大，從而影響了定位的準(zhǔn)確性。例如，在某復(fù)雜結(jié)構(gòu)的航天設(shè)備中，由于內(nèi)部的金屬構(gòu)件較多，信號(hào)在傳播過程中多次反射，使得基于時(shí)差定位法計(jì)算出的多余物位置與實(shí)際位置偏差較大。傳統(tǒng)的基于區(qū)域定位法的準(zhǔn)確率為70%。該方法雖然在一定程度上能夠判斷多余物所在的大致區(qū)域，但對于區(qū)域內(nèi)的具體位置定位不夠精確。在一個(gè)較大區(qū)域的航天設(shè)備中，基于區(qū)域定位法只能確定多余物在某個(gè)較大的區(qū)域內(nèi)，但無法準(zhǔn)確指出其在該區(qū)域內(nèi)的具體位置，這對于后續(xù)的清理工作帶來了一定的困難。相比之下，基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的定位方法在準(zhǔn)確率上有了顯著的提升。該方法通過對大量多余物信號(hào)的學(xué)習(xí)和特征提取，能夠更準(zhǔn)確地捕捉多余物信號(hào)與位置之間的關(guān)系，從而提高定位的精度。在處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)的航天設(shè)備多余物定位時(shí)，基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的方法能夠充分利用遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，借助其他相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)和數(shù)據(jù)，更好地適應(yīng)航天設(shè)備內(nèi)部復(fù)雜的環(huán)境和信號(hào)特征，減少信號(hào)傳播帶來的干擾和誤差。在某新型號(hào)航天設(shè)備的多余物定位中，由于該設(shè)備采用了新的材料和結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)方法的定位效果不佳。而基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的方法，通過遷移其他類似設(shè)備的知識(shí)和模型，并結(jié)合該新型號(hào)設(shè)備的少量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，成功地實(shí)現(xiàn)了對多余物的準(zhǔn)確定位，準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上。從召回率的角度來看，基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的方法也表現(xiàn)出色。召回率的計(jì)算公式為：?????????=\frac{?-￡?????????????-￡?

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·?????°}\times100\%在本次實(shí)驗(yàn)中，基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的方法的召回率為82%，而傳統(tǒng)的基于時(shí)差定位法和基于區(qū)域定位法的召回率分別為60%和68%?；诜诸惸Ｐ团c遷移學(xué)習(xí)的方法能夠更全面地檢測出實(shí)際存在的多余物，減少漏檢的情況發(fā)生。這是因?yàn)樵摲椒ㄍㄟ^對信號(hào)的多維度特征分析和遷移學(xué)習(xí)的知識(shí)融合，能夠更敏銳地捕捉到多余物信號(hào)的特征，即使在信號(hào)較弱或存在干擾的情況下，也能準(zhǔn)確地識(shí)別出多余物的存在并進(jìn)行定位。基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法在定位準(zhǔn)確率和召回率等性能指標(biāo)上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)定位方法。該方法能夠有效提高航天設(shè)備多余物定位的精度和可靠性，為航天設(shè)備的安全運(yùn)行提供了更有力的保障，在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。5.3方法的有效性驗(yàn)證為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的航天設(shè)備多余物定位方法的有效性，本研究開展了多組實(shí)驗(yàn)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例進(jìn)行深入分析。在實(shí)驗(yàn)方面，增加了不同型號(hào)航天設(shè)備的測試。除了之前研究的某型號(hào)衛(wèi)星電子設(shè)備艙，還選取了某型號(hào)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)和某型號(hào)飛船控制單元作為實(shí)驗(yàn)對象。對于某型號(hào)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，工作環(huán)境惡劣，多余物的存在可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。在實(shí)驗(yàn)中，通過在發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部不同位置放置多種類型的多余物樣本，模擬真實(shí)的多余物情況。采用與之前相同的數(shù)據(jù)采集和處理方法，利用PIND法獲取多余物信號(hào)，并進(jìn)行去噪、濾波、分幀等預(yù)處理操作。將處理后的數(shù)據(jù)輸入到基于分類模型與遷移學(xué)習(xí)的定位模型中，得到多余物的定位結(jié)果。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，該方法在某型號(hào)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)多余物定位中的準(zhǔn)確率達(dá)到了86%，召回率為83%。這表明該方法在不同型號(hào)的航天設(shè)備中都能夠有效地定位多余物，具有較好的通用性和適應(yīng)性。在某型號(hào)飛船控制單元的實(shí)驗(yàn)中，由于該控制單元對精度要求極高，任何微小的多余物都可能影響其正常運(yùn)行。在實(shí)驗(yàn)中，特別關(guān)注了微小多余物的定位情況。通過在控制單元內(nèi)部放置微小的金屬顆粒和塑料碎屑等多余物樣本，利用高靈敏度的聲發(fā)射傳感器進(jìn)行信號(hào)采集。經(jīng)過模型處理，該方法成功檢測并定位了這些微小多余物，準(zhǔn)確率達(dá)到了84%，召回率為81%。這充分證明了該方法在處理高精度要求的航天設(shè)備多余物定位時(shí)，也能夠發(fā)揮出良好的性能。為了驗(yàn)證方法的穩(wěn)定性，在不同的實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行了重復(fù)實(shí)驗(yàn)。改變實(shí)驗(yàn)環(huán)境的溫度、濕度以及振動(dòng)臺(tái)的振動(dòng)頻率和幅值等因素，觀察定位方法的性能變化。在高溫環(huán)境下（溫度為50℃），對某型號(hào)衛(wèi)星電子設(shè)備艙進(jìn)行多余物定位實(shí)驗(yàn)，方法的準(zhǔn)確率僅下降了2%，召回率下降了3%；在高濕度環(huán)境下（濕度為80%），準(zhǔn)確率下降了3%，召回率下降了4%。這表明該方法在不同的環(huán)境條件下，依然能夠保持較為穩(wěn)定的性能，受環(huán)境因素的影響較小。在振動(dòng)臺(tái)振動(dòng)頻率和幅值變化的實(shí)驗(yàn)中，將振動(dòng)頻率從20Hz增加到500Hz，幅值從0.1g增加到5g，多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，方法的準(zhǔn)確率和召回率雖然有一定的波動(dòng)，但總體變化不大。在振動(dòng)頻率為500Hz，幅值為5g的極端條件下，準(zhǔn)確率仍能保持在80%以上，召回率在78%以上。這說明該方法在不同的力學(xué)激勵(lì)條件下，都能夠較為準(zhǔn)確地定位多余物，具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用案例方面，以某航天發(fā)射任務(wù)中的設(shè)備檢測為例。在該任務(wù)中，對即將發(fā)射的航天器進(jìn)行多余物檢測時(shí)，采用了