CN102735875A - 一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法 - Google Patents

Abstract

一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法，(1)对角速率测量敏感器进行功能模块划分，建立各模块的信号流图，并在信号流图中标明现有指定的测点；(2)对角速率测量敏感器进行故障模式影响分析FMEA，确定角速率测量敏感器的故障模式、故障发生概率、故障严酷度以及故障影响，并根据故障影响，将故障模式添加到信号流图中；(3)建立故障-测点相关矩阵，(4)为故障-测点矩阵赋值；(5)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对角速率测量敏感器进行故障可检测性分析；(6)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对角速率测量敏感器进行故障可分离性分析；(7)确定角速率测量敏感器的可诊断性，可诊断性采用故障检测率R_D和故障分离率R_I进行度量。

Description

一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法

技术领域

本发明属航空航天领域，涉及一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法。

背景技术

随着科技发展，卫星已在国防军事、通信、气象等各个领域发挥着不可替代的作用。为了确保卫星在轨安全与运行质量，目前已在设计、生产、试验过程中采取一系列保障措施，从而提高产品的固有可靠性，减少在轨发生故障的概率。但是，由于卫星是涉及多学科、多领域技术的大型复杂系统，又在恶劣复杂的空间环境中长期飞行，加之元器件、原材料和加工水平的限制，在轨飞行中不可避免地会发生这样那样的故障，使其健康状况出现突然的或逐渐的恶化。因此，为了确保卫星在轨运行质量，还必须提高在轨故障诊断与处理能力，确保在故障发生后，及时检测到故障，准确定位故障源，并采取有效措施使故障影响降至最低，这是从系统层面克服产品固有可靠性不足，提高卫星运行可靠性和延长寿命的有效手段。

然而，要实现对卫星故障的诊断与处理，首先卫星的各个部件必须是可诊断的。可诊断性是指提供辨识卫星在轨运行中故障与其产生原因之间有效相关关系的信息或知识的能力。目前，国内外卫星的可诊断性水平较低，表现为故障发生后不能及时诊断与处理，甚至导致卫星完全失效。例如，美国TER RIERS卫星在进入太阳同步轨道后，未能成功地使太阳能帆板面向太阳，由于卫星的可诊断性设计不足，导致下行数据中包含的故障信息有限，设计人员无法正确定位故障源，最终发射任务失败。

角速率测量敏感器作为卫星控制系统姿态确定的核心部件，每一颗卫星都必须配备。角速率测量敏感器故障后如果不及时检测和隔离，将会导致姿态丢失、能源耗尽等严重事故，因此，角速率测量敏感器的可诊断性设计是卫星控制系统研制的关键。然而，目前我国主要依靠设计人员的经验分析角速率测量敏感器的故障处理能力，无法系统、定量地确定角速率测量敏感器的可诊断性，导致角速率测量敏感器的可诊断性设计较差，致使一些故障在轨发生后无法检测和诊断。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术不足，提供一种角速率测量敏感器可诊断性确定方法，从而实现对角速率测量敏感器故障模式的可检测性、可分离性进行判别，并对角速率测量敏感器的可诊断性进行度量。

本发明的技术解决方案是：一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法，步骤如下：

(1)对卫星角速率测量敏感器进行功能模块划分。功能模块划分原则是将具有独立接口、能够完成一定功能的部分划分为一个功能模块。根据角速率测量敏感器的工作原理，建立上述各模块的信号流图，并在信号流图中标明现有指定的测点；

(2)对角速率测量敏感器进行故障模式影响分析FMEA，确定角速率测量敏感器的故障模式、故障发生概率、故障严酷度以故障影响，并根据故障影响，将故障模式添加到信号流图中；

(3)建立故障-测点相关矩阵，具体定义如下：

$D=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1n}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ d_{m1}& d_{m2}& ...& d_{\mathrm{mn}}\end{array}\right]$

其中，m为故障模式个数，n为测点个数，矩阵的行向量为各故障模式在各个测点上反映的信息，列向量为测点可测得的故障信息；d_ij为矩阵元素，i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n；

(4)根据信号流图，针对每个故障模式沿信号输出方向按广度优先搜索遍历所有功能模块，在相关矩阵中将各个故障与其可达测点所对应的元素赋值为1，即如果故障模式i能够影响到测点j，则d_ij＝1，否则d_ij赋值0；

(5)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对角速率测量敏感器进行故障可检测性分析，故障可检测性采用可检测度γ_Di进行度量：将故障-测点相关矩阵中，行所有元素均为0的故障模式记为不可检测故障模式，否则记为可检测故障模式；

(6)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对角速率测量敏感器进行故障可分离性分析，可分离性采用可分离度γ_Ii进行度量：若存在与故障模式F_i对应行的所有元素相同的故障模式，则认为故障F_i不可分离，否则，故障模式F_i不可分离；所有行元素相同的故障模式组成的集合称为模糊组；

其中，M为包含故障模式F_i的模糊组的维数，即模糊组中包含的所有故障模式个数；

(7)确定角速率测量敏感器的可诊断性，可诊断性采用故障检测率R_D和故障分离率R_I进行度量，

$R_D=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Di}}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

$R_I=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Ii}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

其中：w_i为根据故障模式F_i的严酷度、故障发生概率确定的加权系数。

2、根据权利要求1所述的一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法，其特征在于：所述加权系数w_i的选取原则为严酷度高、发生概率大的故障模式的w_i取值大，根据航天领域对角速率测量敏感器严酷度和故障发生概率的分级方法，w_i根据下表取值：

其中，p为工作期内故障模式的发生概率与该期间内角速率测量敏感器总故障概率的比值。

本发明与现有技术相比有益效果为：

(1)目前在对角速率测量敏感器进行设计时无法对其故障诊断能力进行定量分析，难以为角速率测量敏感器的可诊断性设计提供指导。本发明通过信号流图建立故障模式到测点的相关矩阵，根据相关矩阵分析故障模式是否可检测和可分离，并采用可检测度、可分离度、可检测率和可分离率给出了角速率测量敏感器故障诊断能力的定量评价。当上述定量指标低于设计指标时，可根据本发明得到的不可检测故障模式和模糊组增加测点，从而为角速率测量敏感器的可诊断性设计提供依据。

(2)本发明在计算角速率测量敏感器的可检测率和可分离率时，考虑了故障模式严酷度和故障概率对可诊断性的影响，采用了加权的方式提高严酷度高、故障概率大的故障模式在可诊断性指标中的比重，使得可诊断性分析结果更切合工程实际。

(3)本发明建立的角速率测量敏感器相关性模型为定性模型，具有易于构建、计算简单的优点，适用于工程设计。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明液浮陀螺功能模块及信号流图；

图3为图2中的陀螺表头部分的详细信号关系示意图。

具体实施方式

卫星角速率测量敏感器包括机械陀螺、液浮陀螺、二浮陀螺、三浮陀螺、光纤陀螺、挠性陀螺、微机械陀螺、半球谐振陀螺和静电陀螺。鉴于液浮陀螺和二浮陀螺测量精度高、寿命长的优点，目前卫星主要采用这两种陀螺作为角速度测量敏感器。为了满足卫星越来越长的寿命要求，三浮陀螺和光纤陀螺也逐渐被引入到卫星设计中，成为下一代角速度测量敏感器的核心产品。

角速率测量敏感器均可分为表头和控制电路两部分，表头用于敏感星体的角速度，控制电路主要用于对表头的供电、控制和信号的采集、输出。根据工作原理不同，表头和控制电路可细分为更小的功能模块。机械陀螺是应用最早的角速率测量敏感器，工作原理是利用陀螺力矩效应实现对角速率的测量，表头主要包括传感器、陀螺马达、力矩器等功能模块，控制电路主要包括二次电源、频率源、激磁电源、马达电源、力反馈电路、V/F转换电路、本地终端单元(LTU)和多个遥测电路等。液浮陀螺、二浮陀螺和三浮陀螺的工作原理与机械陀螺相似，只不过为了减少摩擦引入了浮油、气动轴承和磁悬浮轴承，与机械陀螺相比，表头增加了浮油、测温丝和加热丝，控制电路增加了温控电路模块。光纤陀螺主要利用光学Sagnac效应实现对角速率的测量，表头主要包括光源、耦合器、Y波导、探测器、光纤环等模块，控制电路包括二次电源、光源控制电路、信号处理模块、本地终端单元(LTU)和多个遥测电路等。挠性陀螺也是通过陀螺力矩效应测量角速率，表头主要包括传感器、陀螺马达、力矩器、驱动轴、平衡环、扭杆等模块，控制电路包括二次电源、激磁电源、马达电源、力反馈电路、脉冲计数模块、本地终端单元(LTU)和多个遥测电路等。对于其他类型的角速率测量敏感器，进行模块划分时可参照上述角速率测量敏感器。

目前卫星中应用最广泛的姿态角速率测量敏感器是液浮陀螺，因此，下面以液浮陀螺为例，结合附图对本发明做详细说明。

一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法，如图1所示，步骤如下：

(1)对液浮陀螺进行功能模块划分，根据液浮陀螺的工作原理，建立上述各模块的信号流图，并在信号流图中标明现有指定的测点；

根据功能模块划分原则，液浮陀螺可分为陀螺表头和控制电路两部分。其中，陀螺表头用于敏感星体的角速度，主要包括传感器、陀螺马达、力矩器和浮油等功能模块，同时为了保证陀螺工作在合适的温度环境，还附加了测温丝和加热丝用于温度控制。控制电路部分主要用于对表头的供电、控制和信号的采集、输出，主要包括二次电源、频率源、激磁电源、温控电路、马达电源、力反馈电路、V/F转换电路、本地终端单元(LTU)和多个遥测电路组成。液浮陀螺的组成及功能模块之间的信号关系如图2所示，其中图2中的陀螺表头部分的详细信号关系如图3所示。

(2)对液浮陀螺进行故障模式影响分析FMEA，确定液浮陀螺的故障模式、故障发生概率、故障严酷度以及该故障模式对相应功能模块的影响，并根据故障模式对相应功能模块的影响，将故障模式添加到信号流图中；

通过对液浮陀螺进行FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)，汇总可能在轨发生的主要故障模式集合为F＝{F₁，F₂，…，F₁₉}，如表1所示。其中液浮陀螺故障严酷度和发生概率等级根据航天领域对严酷度和故障发生概率的等级划分确定。航天领域对故障严酷度和发生概率的等级定义分别如表2和表3所示。

表1液浮陀螺主要故障模式

表2严酷度等级定义表

表3故障发生概率分级定义

根据表1中故障模式对液浮陀螺各功能模块的影响，将上述故障模式添加到信号流图中，如图2和图3所示。

目前，液浮陀螺测点集合为T＝{T₁，T₂，…，T₉}，如表4所示。其中T1～T6为模拟量遥测，T7～T9为数字量遥测。

表4液浮陀螺遥测参数

测点所在位置已在图2标出。其中，二次电源模块共有6路输出，由于体积和重量限制没有在每路都设置测点，T1“电源遥测”的测点设置在二次电源的+12V输出处。激磁电源有到传感器和力反馈电路的2路输出，T3“激磁遥测”的测点设置在到传感器的输出上。频率源有到激磁电源、温控电路、马达电源和V/F转换电路的4路输出，T4“频率源遥测”的测点设置在到温控电路的输出上。

(3)建立故障-测点相关矩阵，具体定义如下：

$D=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1n}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ d_{m1}& d_{m2}& ...& d_{\mathrm{mn}}\end{array}\right]$

其中，m为故障模式个数，n为测点个数，矩阵的行向量为各故障模式在各个测点上反映的信息，列向量为测点可测得的故障信息；d_ij为矩阵元素，i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n；

(4)根据信号流图，针对每个故障模式沿信号输出方向按广度优先搜索遍历所有功能模块，在相关矩阵中将各个故障与其可达测点所对应的元素赋值为1，即如果故障i能够影响到测点j，则d_ij＝1，否则d_ij赋值0；

根据上述相关矩阵构建方法，最终得到液浮陀螺的故障-测点相关矩阵如表5所示。故障-测点相关矩阵反映了故障模型与测点之间的关联关系，与液浮陀螺的信息流图共同构成了故障相关性模型。

表5液浮陀螺的故障-测点相关矩阵

(5)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对液浮陀螺进行故障可检测性分析，故障可检测性采用可检测度γ_Di进行度量：将故障-测点相关矩阵中，行所有元素均为0的故障模式记为不可检测故障模式，否则记为可检测故障模式；

根据表5，所有故障模式均可检测。

(6)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对液浮陀螺进行故障可分离性分析，可分离性采用可分离度γ_Ii进行度量：若存在与故障模式F_i对应行的所有元素相同的故障模式，则认为故障F_i不可分离，否则，故障F_i可分离；所有行元素相同的故障模式组成的集合称为模糊组；

其中，M为包含故障模式F_i的模糊组的维数，即模糊组中包含的所有故障模式个数；

由相关矩阵D得到了15个模糊组(每个模糊组在表6中用虚线隔开)，如表6所示，每个模糊组内的故障均为不可分故障。

表6液浮陀螺相关矩阵分割结果

可得到液浮陀螺各故障模式的可检测度和可分离度如表7所示。

表7液浮陀螺故障可检测度、可分离度

(7)确定液浮陀螺的可诊断性，可诊断性采用故障检测率R_D和故障分离率R_I进行度量，

$R_D=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Di}}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

$R_I=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Ii}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

其中：w_i为根据故障严酷度、故障发生概率确定的加权系数，当不考虑故障严酷度、故障发生概率的情况下，w_i＝1。

当考虑故障严酷度和发生概率时(参见表3、4)，根据部件(或功能模块)的严酷度和发生概率，可形成故障模式的加权系数矩阵w_i，如表8所示。

表8加权系数矩阵

	I	II	III	IV
					A	1	1/3	1/7	1/13
B	1/2	1/5	1/9	1/16
					C	1/4	1/6	1/11	1/18
D	1/8	1/10	1/14	1/19
					E	1/12	1/15	1/17	1/20

根据液浮陀螺故障可检测度、可分离度计算结果和表8所示的加权系数矩阵，可分别计算得到液浮陀螺的故障检测率和故障分离率分别为：

$R_D=\frac{1.1377}{1.1377}=1$

$R_I=\frac{0.8703}{1.1377}=0.7650$

确定故障模式的上述指标后，如果存在I、II类严酷度或A、B类故障概率的故障模式的可检测度为0，则需要针对此故障模式设计测点。如果存在I、II类严酷度或A、B类故障概率的故障模式的可分离度低于0.25，则需要针对此故障模式对应的模糊组设计测点使可分离度增大。当液浮陀螺的故障检测率和故障分离率低于设计指标时，需要按照加权矩阵由大到小的顺序对可检测度为0和可分离度偏低的故障模式增加测点，从而是液浮陀螺的故障诊断能力提高到需求水平。

由上述具体实施方式可以看出，本发明通过信号流图建立故障模式到测点的相关矩阵，根据相关矩阵分析故障模式是否可检测和可分离，并采用可检测度、可分离度、可检测率和可分离率给出了液浮陀螺故障诊断能力的定量评价。从而解决了目前在对液浮陀螺进行设计时无法对其故障诊断能力进行定量分析、主要依靠设计人员凭经验估量陀螺的故障诊断能力的问题，能够根据度量结果确定需要针对哪些故障模式增加测点，保证了液浮陀螺故障发生后及时检测到故障，准确定位故障源，并采取有效措施使故障影响降至最低，从而提高卫星运行可靠性和延长工作寿命。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (2)

1.一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法，其特征在于步骤如下：

(1)对角速率测量敏感器进行功能模块划分。功能模块划分原则是将具有独立接口、能够完成一定功能的部分划分为一个功能模块。根据角速率测量敏感器的工作原理，建立上述各模块的信号流图，并在信号流图中标明现有指定的测点；

(2)对角速率测量敏感器进行故障模式影响分析FMEA，确定角速率测量敏感器的故障模式、故障发生概率、故障严酷度以及故障影响，并根据故障影响，将故障模式添加到信号流图中；

(3)建立故障-测点相关矩阵，具体定义如下：

$D=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{11}& d_{12}& ...& d_{1n}\\ d_{21}& d_{22}& ...& d_{2n}\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ .& .& .& .\\ d_{m1}& d_{m2}& ...& d_{\mathrm{mn}}\end{array}\right]$

其中，m为故障模式个数，n为测点个数，矩阵的行向量为各故障模式在各个测点上反映的信息，列向量为测点可测得的故障信息；d_ij为矩阵元素，i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n；

(4)根据信号流图，针对每个故障模式沿信号输出方向按广度优先搜索遍历所有功能模块，在相关矩阵中将各个故障与其可达测点所对应的元素赋值为1，即如果故障模式i能够影响到测点j，则d_ij＝1，否则d_ij赋值0；

(5)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对角速率测量敏感器进行故障可检测性分析，故障可检测性采用可检测度γ_Di进行度量：将故障-测点相关矩阵中，行所有元素均为0的故障模式记为不可检测故障模式，否则记为可检测故障模式；

(6)根据步骤(4)建立的故障-测点相关矩阵D，对角速率测量敏感器进行故障可分离性分析，可分离性采用可分离度γ_Ii进行度量：若存在与故障模式F_i对应行的所有元素相同的故障模式，则认为故障F_i不可分离，否则，故障模式F_i不可分离；所有行元素相同的故障模式组成的集合称为模糊组；

其中，M为包含故障模式F_i的模糊组的维数，即模糊组中包含的所有故障模式个数；

(7)确定角速率测量敏感器的可诊断性，可诊断性采用故障检测率R_D和故障分离率R_I进行度量，

$R_D=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Di}}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$ $R_I=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{Ii}}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

其中：w_i为根据故障模式F_i的严酷度、故障发生概率确定的加权系数。

2.根据权利要求1所述的一种基于相关矩阵的卫星角速率测量敏感器可诊断性确定方法，其特征在于：所述加权系数w_i的选取原则为严酷度高、发生概率大的故障模式的w_i取值大，根据航天领域对角速率测量敏感器严酷度和故障发生概率的分级方法，w_i根据下表取值：

其中，p为工作期内故障模式的发生概率与该期间内角速率测量敏感器总故障概率的比值。

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