基于多信号模型航天器多故障诊断技术研究

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1、第!"卷#第"期宇#航#学#报4(-5!"#6(5"!$$%年&月##’()*+,-(./01*(+,)1230##78918:;8*!$$%基于多信号模型航天器多故障诊断技术研究龙#兵，姜兴渭，宋政吉（哈尔滨工业大学航天学院，哈尔滨>"$$$>）摘#要：最优多故障诊断问题是一个6B=CDEBFGHG问题。本文针对卫星电源这类复杂航天器系统，建立了多信号模型，该模型采用有向图描述元件与测试间的因果依赖关系。考虑系统元件发生故障的先验概率以及可用的测试工具，给出了一种基于拉格朗日松弛和子梯度优化算法的近最优多故障诊断算法。该建模方法与诊断方法在某卫星电源系统测试中得到了验证，结果表明该方

2、法建模简单，诊断速度快，适用于航天器这种复杂系统的多故障诊断。关键词：多信号模型；多故障诊断；拉格朗日松弛；卫星电源系统中图分类号：4%A%，HB<&>###文献标识码：/###文章编号：>$$$=>=$%［>>］到广泛的应用。!"引言本文针对卫星这种大型复杂航天器系统，建立航天器故障诊断不仅可以提高航天器的安全性了基于多信号模型的因果依赖有向图，采用拉格朗和可靠性，而且可以节约航天器整个寿命周期的运日松弛和子梯度优化方法，得到近最优的多故障解，［>］行成本。目前国内关于故障诊断的文献很并以某卫星电源系统为例，验证了该方法的有效性。［!，<］多，但关于多

3、故障诊断推理的文献却鲜有报道。#"多信号模型形式化定义［%］张炜等人针对液体火箭发动机的涡轮泵系统，提出了建立并行IB神经网络进行多故障诊断分类的设!R｛"$，">，"!，⋯，"#｝是与系统状态相关的有方法，但实际上航天器故障样本很难得到。而对于限集，其中"$表示“无故障”状态，"（$>’$’#）表示卫星、空间站等航天器长时间在太空运行，由于得不系统不同的故障状态；%R［%（"$），%（">），⋯，%&到及时的维护，很可能同时发生多种故障，传统基于（"#）］是系统状态的先验概率矢量；&R｛’>，’!，⋯，单故障的诊断算法很容易发生错误的诊断。’(｝是(个可用测试的有限集；由有向图可以得

4、到系在国外，许多学者对于多故障诊断问题进行了统元件与测试的依赖矩阵)R［*$+］，式中，如果测［"］深入研究。J,K20描述了根据结构和行为知识进试’（+>’+’(）可以检测到故障源"$，则*$+是>，否则［>$］行推理的故障诊断系统。应用J,K20方法进行多故为$。障诊断，要求对所有元件可能组合进行约束悬挂，因多故障诊断问题实质是找到最可能发生故障候此会遇到计算组合爆炸问题。J8L-88*和M2-=选集,.!，它能满足与观测到的测试结果一致，用［@］-2,:0提出来一种基于模型的方法进行故障诊断。公式描述为：因为采用了大量功能模拟，该方法非常慢，不适用于:,SB*-.（,/&%，&0

5、）（>）,.!［A，?］大规模系统的故障诊断。E57N,O8*2和P,+Q式中&和&分别表示通过测试的集合（即没有报%0［&］H)提出了基于拉格朗日松弛和子梯度优化方法警的测试）和没有通过的测试（即发生报警的测的多故障诊断算法，该算法诊断速度快，适用于航天试）。器这种大型复杂系统多故障诊断。根据依赖矩阵)，若某测试没报警，可推出该测多信号依赖模型是一种新兴的系统知识表示方试覆盖的故障源是正常元件；若报警，可推出该测试［>$］法，它类似于在结构模型上覆盖上（单信号）依赖模覆盖的故障源至少一个是故障元件。设P=表只［>$］型的集合，目前在国外新型航天器故障诊断中得保留报警测试覆盖的元件集且

6、排除未报警测试所覆收稿日期：!$$<=>!=$%，修回日期：!$$%=$%=$!基金项目：?@<计划（!$$!//A!>$@<）资助项目"(!宇航学报第!"11卷盖的元件集，设它产生的矩阵为#。这样，多故障诊11建立卫星电源系统的多信号模型非常简单，只断问题的规模显著减少，可以提高诊断速度。需要用有向图把系统的每个元件之间的依赖关系表示出来，并加入相应的信号。如图$所示，某卫星处!"多故障诊断推理算法于光照期间且负载较大，供电阵2;!和充电阵2;$对公式（$），由贝叶斯定理且删除常数项%&!"同时供电情况下，电源系统的多信号依赖模型。其［’，(］（#$，#%），有中2;$6太阳电池充电

7、阵；2;!6太阳电池供电阵；)&*+),%&!"（&(#$，#%）&.’2<6分流器；:=<6放电调节器；>?#6误差放大))&*+),%&!"（#$(&）%&!"（#%(&）%&!"（&）器；%@<6电压调节器；=:A6二次电源。图中B$6&.’（!）B-是可用的测试，可以通过监测数据判断该点工作其中否正常，这里B$监测的是某卫星!0@二次电源电*压，B!监测的是供电阵的电压，B-监测的是放电调-+$.-+%&!"（&）)I（$,+）（$.$