基于定性模型的卫星电源系统故障诊断方法的研究

摘要

随着卫星系统日趋复杂化、自动化，卫星组件故障带来的危害愈加严重，使得故障诊断的作用越来越重要，这就给故障诊断技术提出了更高的要求。卫星电源系统作为卫星的重要组成部分，负责星上负载的全部供电，该系统性能的好坏将直接影响其它系统的工作状态，以至影响卫星的寿命。故障诊断技术对于确保卫星运行的安全性和可靠性至关重要，而基于模型的诊断技术是其中极为重要的技术分支。本论文以卫星电源系统故障诊断技术研究为背景，对基于定性模型的故障诊断技术展开了全面而又深入的研究。在分析了当前国内外基于模型诊断技术的诊断原理和发展状况的基础上，总结归纳了在卫星电源系统中应用的诊断方法的优缺点。介绍了诊断引擎Livingstone及其诊断推理工具SMV。本文分析了卫星电源的供电分系统结构特点、构建原理，以及卫星在轨道实际运行中太阳光照情况下的工作逻辑。分析卫星电源系统故障模式后，归纳出在模型设计中主要组件的几类故障模式，及产生此模式的原因。对其中的电源控制设备的工作原理、组成部件进行详细的分析后使用Stanley软件对其进行建模。将卫星运行区域分为四个区域，并且在各个区域中建立相应状态下的模型。详细的说明每个模型中组件的输入输出关系，正常工作状态，组件间的约束关系，故障模式的种类等。根据故障模式的分析结果，建立模型验证的场景并对每条场景语句进行说明，对此场景下系统模型逻辑进行推理分析，给出经过验模软件SMV诊断后的故障结果，准确地验证了FMEA的故障模式。通过选取不同观测点，来设计可得到不同验证结果的场景，比对了执行了场景后组件状态值发生的变化。对诊断引擎的有效性和诊断知识的正确性进行了考核与验证。

目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 课题研究的目的及意义

1.2 故障诊断方法

1.2.1 模糊诊断方法

1.2.2 基于故障树的诊断方法

1.2.3 基于信号处理的方法

1.3 故障诊断技术国内外研究现状

1.3.1 国外研究现状和技术发展趋势

1.3.2 国内研究现状和技术发展趋势

1.4 本文的主要工作

第2章 卫星电源系统的故障诊断原理

2.1 卫星电源系统故障诊断方法

2.1.1 基于多Agent的故障诊断方法

2.1.2 基于规则的专家系统的故障诊断方法

2.1.3 基于神经网络的诊断方法

2.1.4 基于模型的诊断方法

2.2 卫星电源系统基于模型诊断的推理方法

2.2.1 基于结构模型的诊断推理方法

2.2.2 基于定性行为模型诊断的推理方法

2.2.3 基于功能模型诊断的推理方法

2.3 基于模型的卫星电源系统故障诊断引擎

2.3.1 基于模型的故障诊断技术原理

2.3.2 诊断系统原理及结构

2.3.3 基于模型的故障诊断引擎

2.4 本章小结

第3章 卫星电源供电系统故障诊断定性模型的建立

3.1 卫星电源供电系统组成

3.1.1 系统总体架构

3.1.2 系统的组成及任务

3.2 卫星电源供电系统工作原理

3.2.1 系统的控制需求与控制过程

3.2.2 电源控制设备工作原理

3.3 卫星电源供电系统模型的建立

3.3.1 系统定性模型的建模过程

3.3.2 卫星电源系统的模型建立

3.4 电源系统光照区模型的建立

3.4.1 系统分析

3.4.2 系统组成

3.4.3 系统变量建立

3.4.4 光照区模型

3.4.5 光照区模块组件的建立

3.5 电源系统光照——阴影区模型的建立

3.5.1 系统分析

3.5.2 光照——阴影区模型

3.5.3 光照——阴影区模块组件的建立

3.6 电源系统阴影区模型的建立

3.6.1 系统分析

3.6.2 阴影区模型的建立

3.7 本章小结

第4章 卫星电源系统的故障模式验证

4.1 诊断引擎的模型检验工具

4.2 模型验证方法

4.2.1 故障模式分析

4.2.2 观测点设置的优化

4.2.3 场景的设立

4.3 卫星电源系统可靠性分析

4.3.1 太阳电池故障模式分析

4.3.2 蓄电池故障模式分析

4.4 验证模型场景建立及验证推理结果

4.4.1 光照区场景的设立

4.4.2 光照——阴影区故障场景的建立

4.4.3 阴影区故障场景的建立

4.5 本章小结

结论

参考文献

附录1

攻读学位期间发表的学术论文

致谢