卫星姿控分系统的星地协同健康诊断框架设计*

王明亮 常 亮 唐晓刚 朱振才 徐元旭

1. 中国科学院微小卫星创新研究院，上海 201203 2. 同济大学，上海 200092 3. 航天工程大学，北京 101416

0 引 言

一般来说，对复杂的卫星系统进行有效的健康状态监测和管理是极其复杂的问题。卫星处在恶劣的太空环境中，难以完全保证各个元器件长时间稳定可靠地工作。有些航天器遥测参数多达几千个， 每一个参数的异常都有可能影响航天器的正常运行，甚至引发航天器故障传播，故障若不能及时排除就可能造成无可估量的损失[1]。一般来说，为了监视各种星载电子设备、子系统运行状态，需要将运行参数通过下行链路传输到地面站，由地面工作人员人工判读确定卫星是否运行正常，在异常情况下及时制订详细的飞行指令序列通过上行链路传输到星上，控制卫星按指令序列对系统异常进行处理。这种方式属于“过境地面完整监视+在轨有限自主安全模式管理”的人工形式进行卫星健康管理[2]。

智能化程度更高的是自主健康管理，主要负责卫星健康状态的自主监视、诊断、处置和恢复, 是卫星在轨稳定运行的关键[3]。自主健康管理首要任务是要对当前健康状态进行评估和判断。目前，国外对航天器的健康评价已经从最初的参数状态监视和基于简单知识的健康评价发展到智能判别[4]。但是文献[3-4]分别从星上自主判断和地面健康监视评价方面单独进行分析研究，均未将两者的数据进行综合协同智能诊断。本文针对卫星姿控系统的姿态测量输入和控制输出的特点，设计姿控系统的星地协同健康管理体系架构，从而更准确、快速地输出健康诊断结果和故障点位置，为星上健康状态诊断提供设计经验和技术积累。

1 星地协同健康诊断算法

1.1 总体诊断设计

一般来说，航天器集成式系统健康管理是指航天器能够对自身状态进行监控和感应，对出现的故障进行自主检测、隔离和恢复[5]。目前国内外航天器制造单位对航天器的自主健康管理都非常重视，从整星级、系统级、分系统级、单机级各个层面提出自主管理措施[6]，并且国外在健康管理相关标准的研究也在逐步增多[7]。但是，这些措施多属于分离系统，未深度综合分析星上和地面诊断结果，导致星上和地面采集的故障数据未能很好地融合处理分析，本文提出的星地协同健康诊断系统，通过星上处理系统和地面诊断系统协同工作，星上通过简单的诊断算法完成健康信息的初步诊断，地面对于星上遥测下传的初步诊断信息，结合故障库专家系统进一步进行复杂的多源故障信息数据融合推理，完成对在轨卫星健康状态的协同综合诊断，更为高效地输出精准的诊断结果。健康管理系统的主要输出为卫星系统的健康状态及相应决策。系统主要输入包括：系统描述、子系统健康模式和系统健康模式。具体如图1所示。

图1 卫星系统健康管理结构图

a)系统描述输入

主要是针对卫星各个子系统的控制及业务模式的描述，确定各个子系统的类型。此处的类型划分主要作用是给接下来的故障检测、故障诊断及健康管理算法提供输入，因此，类型的划分也主要根据当前健康诊断算法的分类进行。

b)子系统故障模式及健康模式输入

主要针对子系统的故障及健康状态的定义。每个系统的故障定义及健康状态定义都不尽相同，要进行准确的健康诊断和管理，必须对相应子系统的各个状态做描述，其详尽程度直接影响诊断及健康管理的效果。

c)系统的健康模式输入

与子系统故障模式及健康模式输入类似，主要对整个系统的各种健康状态进行详尽的定义。系统的输出主要是卫星系统的健康状态及相应的处理决策。根据故障诊断及健康管理得到的结果，对系统的状态进行评估，如果系统存在问题则根据推理知识库进行相应的决策。健康管理主要是根据故障检测及诊断输出的结果，结合系统的知识数据库，对子系统以及系统的健康状况进行评估，给出系统健康状态的结论，同时根据结论给出决策指令。

根据输出的状态信息，通过地面综合研判后发送处理措施，决策指令主要包括故障隔离、降级使用、余度管理、实时综合资源管理和优化以及重组/重构等。基于系统的故障检测与诊断，包含健康评估、健康预测、决策处理等。经过决策层给出的信息，经过人机交互使维护人员可以快捷地获取所需要的评估、预测和维护建议，给出卫星的健康参数、异常情况报警。

1.2 姿控分系统输入和输出分析

姿控分系统包括控制执行机构和姿态测量组件，其输入输出控制图如图2所示。控制执行机构包括飞轮、推进、磁力矩器等，其中飞轮是最主要的执行结构；姿态测量组件包括陀螺、星敏感器、太阳敏感器等，其中陀螺、星敏等敏感器是最常见的姿态测量组件。

图2 姿控输入输出图

按系统故障部件的功能划分，主要分为两类故障，即执行机构故障和测量组件故障。其中，卫星姿态控制执行器件主要为飞轮，其常见故障有转速数据不更新、飞轮异常饱和、不启动、旋转不均匀等。姿态测量组件故障又分为两类故障，第一类是带有惯性的姿态测量系统，主要指陀螺，故障模式如表1所示。

表1 陀螺常见故障模式

另一类测量元件为非惯性元件，包括星敏感器、太阳敏感器等，其故障行为一般有卡死，恒增益变化，输出饱和、噪声增大，常值漂移，斜坡变化，恒偏差，随机噪声过大，脉冲突变等。其中，卡死属于严重的硬件故障，需隔离故障陀螺并切换到备份陀螺，陀螺输出饱和将导致陀螺测量信息不可用。由于该类测量元件故障多为扰动引起，并且故障模式存在比较明确的数学表示，具体如下。

令yr为测量元件的实际输出，yi为测量元件的期望输出，tf为故障发生时间，tf≤t≤tf+Δtf为故障持续时间。

a)卡死：yr(t)=α(α为常数)；

b)恒增益变化：yr(t)=kyi(t)，其中k为比例系数，且k≠1；

c)恒偏差：yr(t)=yi(t)+Δ，其中Δ为常数；

d)斜坡变化：yr(t)=yi(t)+μΔtf，其中μ为比例系数；

e)随机噪声过大：yr(t)=yi(t)+η，其中η为均值等于0，方差等于常数的随机噪声；

f)脉冲突变：yr(t)=yi(t)+δ，其中δ为常值，Δtf→0。

根据上述数学描述，按照文献[8]中提出的层次化载人航天器在轨自主健康管理系统体系结构，对健康状态传感器和健康状态的监测，将测量数值通过主元分析进行特征提取以分析系统异常变化。

1.3 姿控系统健康诊断策略

针对姿态控制系统自身特点，采取如下的诊断设计步骤：

1)根据系统正常运行状态，确定观测器输出残差的正常阈值。根据所定义的阈值，可以初判系统组件的健康状态。

2)健康诊断系统需要配合底层的状态监测数据和上层的决策推理数据库，判断系统当前的健康模式。这一步骤的实现需要对系统的故障情况进行测试并确定不同健康模式所引起的系统信息(包括温度、电压等)变化。

3)针对不同的阈值设定推理规则，界定系统的健康模式和决策措施，完成如图3所示姿态控制的健康管理系统。

图3 姿态系统健康管理框架

2 工程设计方案

在健康管理工程实现上，哈尔滨工业大学率先进行了飞行器健康管理体系架构研究[9]，但偏重于星上自主体系架构。本文提到的星地协同健康管理框架设计中，分星上健康处理子系统和地面健康处理子系统2部分。其中星上健康处理模块实现健康状态的实时采集捕获、状态监测；地面处理系统实现健康状态的状态评估预测、决策支持和状态表示等。

在星上处理模块设计中，采用TI公司TMS320F2812处理器，编程实现主元分析法对采样信号进行底层的滤波分析，通过采样信号过滤，使系统能够针对几类典型的单机故障信号进行状态监控和分析。

地面处理系统的设计是以高性能计算机为运行平台，采用Labview和数据库调用的混合编程模式，建立能够推理系统健康模式和星上传感器信号下传后的推理数据库，使系统在监测传感器信号的同时，也可以推理系统当前的健康或故障情况，采用Labview程序完成对数据库的调用和前面板显示，实现地面处理系统的人机交互。

在数据库的编写方面，保留开放扩展接口，可以在后续的卫星型号运行中加入新的模式。由于在设计阶段所能考虑到的故障模式有限，某些异常模式可能需要在轨运行才能暴露，所以允许在数据库中后续扩展新模式，丰富健康管理的模式监测机制。

2.1 星上健康监测原理设计

星上健康监测模块的主控制芯片选用TI公司TMS320F2812，并利用TI公司提供的IQmath库文件，将浮点算法转换成定点算法，提高运算的精度及速度。TMS320F2812最大运行速率可达150MHz，具有56个通用I/O引脚。通过采样芯片AD7490采集飞轮速度、飞轮电压、飞轮电流、飞轮振动、陀螺电压、陀螺温度、陀螺输出和陀螺速度等模拟数据，共有28路采样数据。该AD采样器件内置一个低噪声、宽带宽采样/保持放大器,可处理1MHz以上的输入频率。转换过程和数据采集过程通过片选信号CS和串行时钟进行控制,输入信号在CS的下降沿进行采样,而转换同时在此处启动。单片AD7490可以对16路数据进行采样，因此采用2片AD7490，两片芯片之间用多路选择芯片进行选择，防止信号之间的干扰。通信采用RS422通信协议，可以通过两对双绞线进行全双工工作，收发互不影响，最大传输速率为10Mb/s。具体设计电路的正面和背面如下图。

图4 星上健康监测模块原理电路板

2.2 地面健康处理子系统设计

针对特定卫星应用领域进行自主健康管理系统设计，其具体实现方法也不尽相同，尚缺乏统一的自主健康管理软件架构，迫切需要开展相关研究[10]。本文提出的星地协同健康管理方法中，地面健康处理系统的目标是对卫星整体健康状态进行精准监测和智能评估。具体主要功能包括：通过星地下行链路接收星上实时粗诊断结果，对故障监测传输的定性信号实现搜索和推理；将监测结果通过人机界面与用户进行交互。

系统实现的首要功能是对各个健康节点排序。当系统的健康状况下降时可以依照节点顺序对系统可能出现的故障点进行搜索，节点的排序依照各模块可能出现故障的概率进行，使健康管理系统能够尽快找到系统出现故障的位置，建立节点列表的流程如图5所示。

图5 节点排序流程

建立系统模块的节点列表后，地面健康处理系统则可以执行监显功能，其监控流程如图6所示。

图6 地面健康监控流程图

在后台实现对健康状态遥测数据的采集和监测，将系统信息实时显示，实现人机交互，姿控健康监视系统部分界面如图7所示。

图7 健康管理分界面

为实现地面健康管理的监控程序对卫星状态的监控和显示，健康监控界面在LabView中采用如图8编程实现。星上健康监测模块的遥测下行输出可以使用控件实现直接输出显示。

图8 监控程序数据流图

2.3 推理数据库的实现

健康系统的首要功能是对系统的健康状况进行推理评估，在该健康管理系统的设计中，采用数据库来存储系统不同的健康状况所对应的各软硬传感器的不同状态。数据库中建立如下表：传感器信息、传感器信号类型、模块信息。由于故障实例样本可依据遥测异常在线监测方法、航天器分系统状态指数计算方法直接得出[11]。所以，针对每一个模块，建立对应的故障模式表(例如飞轮故障表)。传感器信息表包括三轴的转速传感器、电压计和振动传感器、及其录入时间等信息。传感器信号类型由地面健康处理系统对采样信号进行滤波分析，形成定性信号后传递给上位机，信号类型见表2。

表2 传感器信号类型表

模块信息表保存系统中需要监测健康状态的不同模块。飞轮故障表保存飞轮本身故障和故障所对应的传感器不同类型信号之间的关系，为节约数据库表所占用空间，采用数值类型进行存储和推理。

3 实验验证

针对量子通信科学实验卫星的姿态控制子系统，搭建相应的数字仿真平台并通过软件故障注入进行了健康管理系统的验证，故障识别结果如表3。

表3 故障模式识别测试结果

通过分析姿控健康管理平台的a)～e)性能指标的测试结果，并与传统的星地分离式诊断结果进行统计对比，从表4所示可知相关性能指标明显提高。

表4 主要性能指标测试结果

a)整星工作模式覆盖率：对已知故障模式均能够识别，在遇到未知故障的时候，系统将给出传感器指标，增加故障覆盖率；

b)故障恢复率：某些故障的恢复需要系统硬件的支持，在该健康管理系统中，假设系统提供故障恢复所需要的硬件支持；

c)整星故障的漏报率：随着系统运行历史数据增多以及对推理数据库的完善，漏报率会进一步降低。

d)故障平均恢复时间：健康管理系统下达恢复指令的时间符合考核指标，完全的故障恢复还需要考虑到所需硬件的恢复时间；

e)占用整星计算时间：故障的采样和计算的周期可以进行调节和动态的设定，当需要系统占用少量资源的时候，可以降低故障诊断环节的采样频率，减少对系统资源的占用。

4 结论

针对卫星姿控分系统在轨健康管理特点，提出一种星地协同健康诊断的设计框架，星上实时采集传感信号进行粗诊断，地面利用粗诊结果结合数据推理诊断形成星地协同诊断。在量子通信科学实验卫星中运用此协同诊断设计，通过数字化卫星平台进行故障注入试验，结果表明，相比传统的地面或者星上独立进行故障诊断，通过星地协同进行健康诊断并及时给出故障点，在保障实时性的前提下，故障平均恢复时间和漏报率等有明显改进，进一步提高了卫星在轨故障诊断能力。