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    航天器故障诊断技术综述及发展趋势

    时间:2020-12-14 16:05:53 来源:雅意学习网 本文已影响 雅意学习网手机站

    http://img1.qikan.com.cn/qkimages/ranj/ranj201607/ranj20160713-1-l.jpg
      摘要:对国内外航天器故障诊断技术的发展进行了回顾,总结了航天器故障诊断技术的基本方法,指出基于数据挖掘的航天器故障诊断方法是今后的发展趋势。
      关键词:航天器;故障诊断技术;数据挖掘
      引言
      故障诊断技术是指不进行设备拆卸的情况下,通过相应的方法和技术手段,在设备运行过程中掌握其运行状态,确定是否发生故障并分析出发生故障的原因,预报故障未来的发展趋势。故障诊断技术在各个工业领域都得到了国内外的充分关注,并取得了丰厚的研究成果。
      自1957年第一颗人造地球卫星上天以来,全世界发射的航天器已经多达5000多颗。据统计,从1957年至1988年的30年间各国发生灾难性事故的卫星约140颗,造成了重大的经济损失。近十几年来,随着我国发射的卫星越来越多,也出现了很多故障,针对航天器的故障诊断技术已经引起航天领域专家学者的重点关注。
      1航天器故障诊断技术的研究现状
      航天器作为光机电一体化仪器的设备,由于其规模大、复杂度高、航天器的资源和人工干预能力有限,且太空环境日趋恶劣并存在着大量的不确定性因素等,这些都对航天器的故障诊断技术提出了挑战难以进行有效维护,经常会出现系统异常运行甚至出现故障的情况。因此,航天器故障诊断技术对提高航天器的可靠性、安全性和有效性具有十分重要的作用,已经成为航天领域主要研究方向。
      美国和俄罗斯(前苏联)为代表的国家,在航天器故障诊断技术方面做了大量且深入的研究工作。美国国家航空航天局(NASA)从上个世纪七十年代以来便开始研究航天器的在轨故障诊断技术。经过几十年的发展,NASA利用建立的航天器故障诊断平台,对大量故障航天器进行了成功的诊断与维修,保证了航天器的可靠稳定运行,延长了航天器的使用寿命,除了保障航天器可靠稳定的运行外,故障诊断技术对于减少地面工作人员的工作量、航天员的培训时间以及发射与运行成本都具有重要意义。近几年美国投入大量的资金用于航天器系统故障诊断技术研究。尤其是在航天飞机方面,将飞行风险降低了50%,同时运行预算降低了1/3,而且还可能进一步降低。
      自上世纪70年代我国成功发射第一颗卫星以来,我国航天领域的技术人员便开始研究航天器故障诊断技术。但是一直以来,相关的研究所和日常管理部门没有建立专业的航天器故障诊断平台,主要依托某卫星测控中心组织实施,在技术上还局限于依靠人工手段对航天器进行在轨管理。航天器发生严重的故障后,需要组织航天领域相关专家和航天器研制人员到故障处置的现场一起进行分析,制定相应的维修方案,并对维修方案进行仿真验证确认后才能根据制定的维修方案对故障航天器进行维修,无法形成一个通用化的航天器故障诊断平台。直到2014年我国首个航天器在轨故障诊断与维修实验室才在西安某卫星测控基地宣告成立。
      目前,航天器在轨故障诊断与维修问题,已经成为国际航天领域的热点之一。建立航天器在轨故障诊断与维修通用化平台已经成为各个国家进行航天器在轨管理发展的实际需要和必然趋势。
      2航天器故障诊断的基本方法
      故障诊断技术最早起源于美国。作为一门学科进行系统研究从上世纪60年代的美国宇航局(NASA)开始,1961年美国开始实施阿波罗计划后出现了一系列的设备故障,促使美国海军研究室主持美国机械故障预防小组开始把故障诊断作为一种技术进行研究开发。1971年,麻省理工学院的Beard发表的博士论文和Mehra和Peschon发表在Automatica上的论文,创新性的提出了运用软件冗余代替硬件冗余的新思想,开启了故障诊断技术研究的开端。
      根据系统采用的特征描述和决策方法的差异,形成了不同的故障诊断方法,应用于航天器故障诊断的方法有很多种,其中应用较多的有:基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于人工智能的方法。
      2.1基于模型的故障诊断方法
      基于模型的故障诊断方法是提出最早、研究最为系统的一种方法。基本思想是运用软件冗余代替硬件冗余。基于模型的故障诊断方法分为基于参数估计的故障诊断方法和基于状态估计的故障诊断方法。
      2.1.1基于参数估计的故障诊断方法
      基于参数估计的故障诊断方法的基本思想是不需计算残差序列,而是根据模型参数及相应物理参数的变化量序列的统计特性来进行故障诊断,更利于故障的分离。因为被诊断对象的故障可以视为其过程参数的变化,而过程参数的变化又往往导致系统参数的变化。1984年Iserman对基于参数估计的故障诊断方法作出了完整的描述。目前研究得较为广泛的有强跟踪滤波器方法和最小二乘法。
      2.1.2基于状态估计的故障诊断方法
      基于状态估计的故障诊断方法的基本思想是由于系统被控过程的状态直接反映出的是系统的状态,因此只需估计出系统的状态并结合适当的模型即可对被控对象进行故障诊断。这种方法首先利用系统的解析模型和可测信息,重构系统的被控过程,构造残差序列,残差序列中包含丰富的故障信息,再对残差进行分析处理,从而实现故障的检测与诊断。主要有三种基本方法:Beard首先提出故障诊断检测滤波器的方法;Mehra和Peschon提出了基于Kalman滤波的方法;Massoumnia提出的广义一致空间法。在实际应用中,由于系统越来越复杂,很难建立十分精确的数学模型。目前研究较为广泛的是将模型参考自适应的思想引入状态估计中,从而提高系统鲁棒性。
      2.2基于信号处理的故障诊断方法
      基于信号处理的故障诊断方法,通常是利用信号模型,如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等,直接分析可测信号,提取诸如方差、幅值、频率等特征值,从而检测出故障,不需要精确的解析模型,有很强的适应性。
      2.2.1基于输出信号处理的故障诊断法
      基于输出信号处理的故障诊断法的基本思路是系统的输出(幅值、相位、频率等)和故障存在着一定的联系,可以通过数学的方法(频谱分析)进行描述。当发生故障时,可以通过系统的输出分析出故障发生的位置及其严重程度。常用的有:将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析的频谱分析法;研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度的先关分析法等。

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