航天器故障诊断系统

航天器故障诊断系统北京空间技术研究院1项目开发背景•我国空间事业的发展从第一颗“东方红”卫星升空到载人航天试验飞船成功返回地球已经历了三十年的历程。在此期间，我国成功地发射了包括通信、气象、资源在内的多颗不同系列的卫星。•在卫星和飞船的研制、实验和发射等阶段都要对飞行器进行详细的电性能测试，用以判断各系统的工作状态。在长期的测试工作中，研究人员积累了大量的经验知识，同时测试设备和手段也随着计算机技术及飞行器测试需求在不断地发展，并逐步实现自动化测试。•但是长期以来，对于利用专家知识和计算术机技术对空间飞行器进行故障诊断，提高电测效率还是处于研究状态，还没有实际应用到飞行器的各阶段综合测试工作中去。随着我国空间事业的进一步发展和参与国际空间事业的竞争，研制出通用的空间飞行器故障诊断预报系统越来越显示出必要性。•经调研重庆英康公司近年来开发的智能推理软件已在国内电力民航等系统进行了实际应用开发，取得了较好的效果，具备了在航天领域应用开发的基础。•同时，我国载人试验飞船的成功发射以及后续大量的研制工作、确保发射飞行成功也急需故障诊断系统的研制。在飞船的综合测试中，我国已研制了一套技术先进自动化程度高的先进测试设备，具备了数据网络通信、实时数据处理和与智能推理平台接口的条件，可以尽快开展载人飞船故障诊断系统的研制开发。2故障诊断技术用于空间飞行器的状况•2.1国际相关产品与技术发展水平、现状•2.1.1故障诊断技术在不载人空间飞行器中的应用•自1957年10月4日世界第一颗人造卫星由苏联送入太空，截止到现在，各国发射的飞行器总数已达4000多颗，其中：苏联最多，占64%；美国次之，占28%；其它国家和组织占8%。据统计从1957年至1998年的40年间各国发射失败的或发生灾难性事故的卫星约150颗，导致了重大经济损失。因此如何提高卫星的可靠性已成为至关重要的问题。卫星故障诊断专家系统正是适应这一需要应运而生。1957年至1965年间由于受到当时技术条件、元器件质量、设计水平的限制，系统基本•没有考虑故障诊断问题，而只是进行简单的状态监视。因而对某些早期故障、突发故障或事先未预料到的故障，显得无能为力。由此导致许多卫星工作失效或彻底失败，该阶段飞行器的平均寿命只有半年。1965年至1970年五年间，由于各种新技术不断问世、元器件质量的提高、经验的增多、状态监视手段的不断完善和人类专家参与能力的增强，使得飞行器的故障率大为降低，平均寿命提高到2至5年。70年代初由于各种故障诊断技术的出现（如频谱分析法和概率统计法等）和各种故障监测设备的研制成功，使得飞行器的寿命水平有较大提高，平均达到5至8年。80年代以后，基于人工智能技术的故障诊断专家系统陆续问世，出现了各种验证、原型、实用的卫星故障诊断专家系统，这些专家系统综合了人类专家的经验。•90年代末，又出现了集多种智能推理方法于一体的卫星故障诊断系统，这类系统目前正以快速、准确、高效的故障诊断能力而成为这一领域的新军和领域专家的有力助手。•2.1.2故障诊断技术在载人空间飞行器中的应用•尽管载人航天已走过了30多年的漫长岁月，但目前真正能把人送入太空的只有美、俄两国。美国先后完成了“水星”计划；“双子星座”计划；“阿波罗”登月计划；“天空实验室”计划和“航天飞机”计划。到2000年美国将完成“自由号空间站”计划。而前苏联除了“东方”号以外，先后完成了“上升”号计划；“联盟”号计划；“礼炮”号轨道站计划；“和平”号空间站；“暴风雪”号航天飞机试飞计划。载人航天器，因为人的存在使其复杂性大大提高，同时其可靠性要求也远高于不载人飞行器••美国“水星”号飞船，由于初次载人，经验少，系统的安全保障体系由状态检测、地面专家会诊、航天员直接参与等功能组成。开始时各系统都设计成自动控制方式，手动控制只是辅助。但实际飞行中，自动控制系统及自主系统多次发生故障。在紧急情况下，航天员利用手动控制，才转危为安，完成了飞行任务。由此可见，这一阶段飞船故障监测系统的自主性、实时性及可靠性都较差。•“双子星座”号飞船历时五年(1961－1966年)。在设计上吸取了不少“水星”的经验和教训、减少了自动•项目、增加了手动操作，使人的作用得以充分发挥。特别是在飞船机动、变轨和再入控制时效果明显。尽管如此，未来载人飞行器的发展方向还是尽可能实现完全自控、自主，减少航天员的手动参与。因为万一航天员处于失控状态(如昏迷、活动受限等)，就会造成机毁人亡事故。“双子星座”飞船的安全保障体系以故障监测系统为基础，加上航天员手动操作与地面飞控中心专家协同会诊。飞船仪表板上显示下列故障监测参数，供航天员决定是否中断飞行或采取相应的恢复措施:•a.运载火箭俯仰、偏航和滚动的三轴转动速率。只要三个轴中任一轴的某个约束条件被超过，信息便从速率陀螺开关发出，触发报警指示灯显示。•b.第一级和第二级发动机燃烧室的压力。当传感器传出的推力信息低于某个设计值时，指示灯显示。•c.第一级和第二级贮箱压力。每个贮箱放两个压力传感器，对传出的信息加以显示。•d.当转换到副飞行系统时，指示灯亮。•e.当发动机传感器信息证明发动机推力降低而开始分离操作时，此信号传到飞船，指示灯显示；当一二级间真正完成分离时，级间连接器被切换•此外，航天员还通过生理感觉其他仪表的信息，与地面飞控中心通话，验证故障监测系统显示的准确程度。••“阿波罗”计划(1961－1972年)历时11年半。在吸取“水星”和“双子星座”载人飞行故障监测及处理经验的基础上，“阿波罗”飞船建立了一套独特的安全保障系统“飞行异常分析及评价”系统。该系统包括：分析故障的监测和处理；分析状态的评价；分析资料的范化整理；故障的地面模拟；领域专家的参与及事后分析等。由于设计了实验人员与先进的故障监测手段的有机结合，使得“阿波罗”飞行圆满完成。即使出现了像“阿波罗-13”这样的突发事故，也由于天、地间的密切配合而转危为安。•近几年来，国外关于故障诊断技术在载人航天领域中的应用又取得了一些新的进展。。在复杂系统故障诊断中，已由单纯使用一种类型的诊断方法向着使用混合诊断方法的方向发展。•2.2国内相关产品与技术发展水平、现状•我国在故障诊断技术方面起步较晚，八十年代初期，国内学者开始着手故障诊断技术的研究，经过专家学者们二十年的努力，有许多成果得到了国际同行的首肯。目前我国故障诊断技术在化工、冶金、电力等行业已有应用，但效果并不很理想。总体上看，故障诊断技术的理论发展速度比实际应用的发展速度快。•我国在航天领域里应用智能故障诊断技术的研究也有一定的进展：例如国防科大对泵压式火箭发动机系统进行了故障状态仿真计算；哈工大已将广义故障树推理技术应用到卫星能源系统和推进系统中；北航在组合导航、余度螺陀故障隔离仿真分析中应用了最新智能故障诊断成果。•值得注意，这些成果大多是建立在专家系统工具基础上的，所以在实际工程应用中存在:知识获取的“瓶颈”问题、知识难以维护、知识应用面窄、诊断能力弱和不适应模糊问题；有些成果虽是建立数学模型或神经网络技术基础上，但仍处于仿真阶段。•另外，我国目前飞行器的测试，仍然是用计算机代替人按照预定的程序，进行测试激励、信号采集、信号测量、实施控制、信息处理、判读和记录,最后,给出测试报告。从总体上看，我国航天测试诊断技术的基础科技能力还远远满足不了国防工业发展的需要。就发展看，飞行器测试的综合诊断是飞行器测试系统发展的必然趋势。•2.4国内需求状况•国内从80年以来，各航天领域的院所，已针对卫星、火箭和导弹中的特定设备，分别从地面测试和在轨运行状态监控两个方面，研制出一些面向不同故障类型的故障诊断系统，但功能不太完善。并且大都是在理想状态下才能显示出故障诊断系统本身的优势。目前，如何运用已发展起来的先进的智能故障诊断技术，及早地诊断预报航天系统的故障，减少维修时间，提高设计产品的可靠性，大有潜力可挖。随着我国航天事业的发展，特别是载人飞船工程项目，对系统的在轨运行的安全性和可靠性提出了更高的要求。航天员进行太空飞行时，其生命保障和飞行任务的完成取决于载人航天器系统的完整性。•同时在有限的时间和规定的可使用资源限制下，只有精确地检测出设备故障，并进行快速修复才能保障航天员的生命安全和提高航天任务成功的概率。•目前，国内航天器的综合测试系统，虽然已应用计算计机完成数据获取、储存、回收和简单的数据越限判读，但因没有将智能的故障诊断推理技术融合在系统中，因此仍有以下问题需要考虑：•1）目前常将地面测试系统的设计与故障诊断系统的设计分开实现。实际上，设计合适的地面测试系统，可以提高故障的可诊断性能。地面测试与故障诊断子系统的集成设计，是又一个值得研究且应用价值很大的课题。•2)综合测试系统的故障数据越限判读，存在两个问题。首先是没有故障定位能力，再有就是该系统是“事后”检测。如何运用现代人工智能技术，配置完备的对整个系统级和分系统级的故障进行检测与隔离，提前预测和预报，此问题的解决是具有当今国际先进水平的技术。•3）针对载人飞行器结构和功能分布的特点，研究基于知识的分布式诊断策略研究全局诊断的知识组织和表示形式及相应的推理控制策略。•4)研究建立测点报警模型及测点、结点间关系模型，用人工智能技术把传统的算法报警变成一种基于知识的报警推理，研究报警知识的表示方法及相应的报警推理策略。•5)在上述工作基础上，考虑基于模糊推理的诊断问题，基于神经网络和专家系统等混合推理的诊断问题。即要解决故障诊断知识获取的瓶颈问题又可保障诊断求解的可靠性，对测点不足的情形，利用神经网络模型进行联想学习诊断。3系统开发技术途径•载人飞船故障诊断系统可划分为两大部分，即飞船地面综合测试系统（EGSE）和(英康)智能推理通用平台(INCON—FIDPS)。3.1EGSE系统结构图如图1所示。TCP/IP遥测数据解调集线器测试系统服务器UNIX测试系统控制工作站UNIX1测试系统控制工作站UNIX2分系统设备1分系统设备2测试数据图形显示设备飞船遥控图1EGSE系统结构图•3.2智能推理平台结构图如图2所示测试系统数据仿真模型智能推理平台1智能推理平台2故障源与结果图形化显示处理机TCP/IP10M图2智能推理平台结构图3.3全系统网络拓扑图如图3所示EGSE推理结果图形显示仿真机TCP/IP推理机1推理机2图3系统网络拓扑图3.4系统软件开发工具•EGSE系统:•HP-UNIX操作系统；HPANSIC语言；WIN95/WIN98操作系统；•编程语言MicrosoftVisualC++6.0,BorlandC++4.5,研华组态软件；自行开发的实时数据库。•网络通讯及数据处理开发工具为：MicrosoftVisualC++6.0,BorlandC++4.5,研华组态软件。4系统软件结构•载人飞船故障诊断系统是一个复杂的分布式数据处理及智能推理系统，是由多进程、多模块组成的分布式体系软件。功能结构图如图4所示。遥测数据预处理实时监控数据处理软件测试数据图形显示软件人机接口软件综合测试软件网络通讯软件仿真数据分系统数据处理软件数据动态交换软件数据引擎推理平台软件专家知识库建立软件推理结果输出软件网络通讯软件结果图形显示软件故障诊断软件•系统软件结构图4系统软件结构•INCON-FIDPS系统软件包括了三种推理引擎和一个专家知识库（如图5所示）。三种推理引擎是：•（1）模糊逻辑推理引擎；（2）专家规则推理引擎；（3）神经网络推理引擎。结论决策融合模块模糊神经网络知识库专家系统推理机规则知识入口测量数据入口神经网络推理机模糊逻辑推理机数据预处理模块图5推理系统软件•故障诊断推理算法：该系统包括了三种主要的知识系统层次：①基于相关联系的系统，采用模糊推理算法；②基于事件的系统，采用神经网络；③基于规则的系统，采用规则转换算法。直接知识集成方案：该系统有一个独特的结构用来方便地递增地收集和存储专家知识而不需要任何模型这对于没有数学模型存在的地方特别有用。它易于用户理解在用专家知识诊断过程或实际控制情况中所发生的一切。归纳应用对象的故障模