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

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。