CN108791954A - 一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法 - Google Patents
一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108791954A CN108791954A CN201810538280.XA CN201810538280A CN108791954A CN 108791954 A CN108791954 A CN 108791954A CN 201810538280 A CN201810538280 A CN 201810538280A CN 108791954 A CN108791954 A CN 108791954A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spacecraft
- charged effect
- high energy
- orbit
- energy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/22—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Elimination Of Static Electricity (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法,是以在轨卫星内带电异常故障为出发点,以卫星搭载的空间环境载荷提供的高能电子数据作为驱动源,生成航天器内带电效应匹配数据库,主要包括:动态高能电子通量库表和动态高能电子通量与卫星内带电异常关联性库表;基于该关联性库表,通过监测航天器在轨给相关部门内带电效应风险识别、预警预报等业务提供支持,具有广泛的应用前景。
Description
技术领域
本发明属于航天器在轨安全感知技术领域,具体涉及一种基于航天器在轨 内带电效应动态库表的故障预警方法。
背景技术
在卫星运行记录中,如在轨仪器工作状态翻转、探测器增益异常等故障频 发,经初步诊断占事件率的53.3%与空间高能电子环境相关.如姿控计算机电路 板采用了高绝缘材料,由于内带电使电路板产生放电,放电脉冲损坏了计算机 中RAM器件,导致姿控计算机无法正常工作。类似故障在我国多颗卫星都有发 生。
现有空间高能电子环境参数与航天器内带电效应关联不强、表征不直观、 信息运用不畅等存在不足。因此有必要开发一种航天器在轨内带电效应动态库 表构建方法,针对空间环境高能电子扰动参量和在轨卫星异常故障特点为出发 点,以卫星搭载的空间环境载荷数据作为驱动源,生成航天器内带电效应匹配 数据库,加强高能电子参量与在轨卫星安全的关联度。建立带电风险预警匹配 数据库推进空间环境预警业务运行系统发展效应风险预警能力,为高能电子诱 发卫星深层充电风险的监测、管理、效应风险分析和预警响应预案提供技术支 持。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于航天器在轨内带电效应动态库表 的故障预警方法,可以对航天器内带电效应进行风险识别和故障预警预。
一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法,包括如下步骤:
步骤1、根据历史实测数据,建立空间高能电子通量库表,具体为:
针对航天器中监测到的能量大于0.8MeV和能量大于2MeV的电子,分别当 前时刻前的设定时间内的电子数进行累加,得到当前时刻对应的电子通量值; 以此类推,获得能量大于0.8MeV和能量大于2MeV的电子在监测时间内各个时 刻的电子通量值,由此得到空间高能电子通量库表;
步骤2、建立内带电效应异常故障关联性库表,具体为:根据历史实测数据, 确定航天器在所述监测时间内各个时刻的故障类型;在步骤1中获得的空间高 能电子通量库表中,添加对应时刻的航天器星历以及航天器故障类型,得到内 带电效应异常故障关联性库表;
步骤3、按照步骤1的方法,确定航天器中监测到的能量大于0.8MeV和能 量大于2MeV的电子当前时刻的电子通量值,当达到上述关联性库表中所显示的 发生故障时对应的电子通量值时,则预测航天器可能发生故障,并确定故障类 型。
较佳的,所述设定时间为至少10小时。
本发明具有如下有益效果:
本发明公开了一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法, 是以在轨卫星内带电异常故障为出发点,以卫星搭载的空间环境载荷提供的高 能电子数据作为驱动源,生成航天器内带电效应匹配数据库,主要包括:动态 高能电子通量库表和动态高能电子通量与卫星内带电异常关联性库表;基于该 关联性库表,通过监测航天器在轨给相关部门内带电效应风险识别、预警预报 等业务提供支持,具有广泛的应用前景。
具体实施方式
下面对本发明进行详细描述。
空间高能电子动态库表,是根据卫星实测数据,主要将>0.8MeV和>2MeV 能段电子连续10小时进行相加,得出高能电子10小时通量值,计算方法为此 时刻通量值为当前时刻往前数10小时电子计数相加,这样就实现高能电子10 小时通量滚动,计算实例如下所示,表1数据为实时探测数据(根据情况可以 分不同能段,探测数据可以取1分钟数据、5分钟数据等,可根据实际需求), 表2为根据探测数据计算的高能电子动态库表,计算方法为2017-2-1 10:00此 时刻>0.8MeV动态高能电子通量为2017-2-1 0:01时刻到2017-2-1 10:00时刻 的>0.8MeV实时探测数据(e/(cm^2·s·sr))相加,值为9.91E+06;同理,2017-2-1 10:00此时刻>2MeV动态高能电子通量为2017-2-1 0:01时刻到2017-2-1 10:00 时刻的>2MeV实时探测数据(e/(cm^2·s·sr))相加,值为1.23E+05,其他时 刻的以此类推。
卫星内带电效应异常故障关联性库表中包含如下参量:高能电子通量、卫 星星历、异常故障类型,如表3所示。
表1高能电子探测数据
表2动态高能电子通量
表3卫星内带电效应异常故障关联性库表
对航天器的动态高能电子通量进行实时监测,当达到上述关联性库表中所 显示的发生故障时对应的电子通量值时,则预测航天器可能发生故障,并确定 故障类型。
综上所述,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保 护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等, 均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、根据历史实测数据,建立空间高能电子通量库表,具体为:
针对航天器中监测到的能量大于0.8MeV和能量大于2MeV的电子,分别当前时刻前的设定时间内的电子数进行累加,得到当前时刻对应的电子通量值;以此类推,获得能量大于0.8MeV和能量大于2MeV的电子在监测时间内各个时刻的电子通量值,由此得到空间高能电子通量库表;
步骤2、建立内带电效应异常故障关联性库表,具体为:根据历史实测数据,确定航天器在所述监测时间内各个时刻的故障类型;在步骤1中获得的空间高能电子通量库表中,添加对应时刻的航天器星历以及航天器故障类型,得到内带电效应异常故障关联性库表;
步骤3、按照步骤1的方法,确定航天器中监测到的能量大于0.8MeV和能量大于2MeV的电子当前时刻的电子通量值,当达到上述关联性库表中所显示的发生故障时对应的电子通量值时,则预测航天器可能发生故障,并确定故障类型。
2.如权利要求1所述的一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法,其特征在于,所述设定时间为至少10小时。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810538280.XA CN108791954A (zh) | 2018-05-30 | 2018-05-30 | 一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810538280.XA CN108791954A (zh) | 2018-05-30 | 2018-05-30 | 一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108791954A true CN108791954A (zh) | 2018-11-13 |
Family
ID=64089391
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810538280.XA Pending CN108791954A (zh) | 2018-05-30 | 2018-05-30 | 一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108791954A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110017866A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) | 航天器空间环境异常及影响预报方法、系统、存储介质、服务器 |
CN112660429A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-16 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于let伴随监测的单粒子风险群探测方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679378A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-03-26 | 北京航天测控技术有限公司 | 基于遥测数据评估航天器健康状态的方法及装置 |
CN104794360A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-07-22 | 哈尔滨工业大学 | 航天器的在轨自主状态评估系统及其评估方法 |
CN104966130A (zh) * | 2015-06-10 | 2015-10-07 | 中国西安卫星测控中心 | 一种数据驱动的航天器状态预测方法 |
WO2016137874A1 (en) * | 2015-02-23 | 2016-09-01 | Honeywell International Inc. | System and method to construct diagnostic dependence model |
CN106156401A (zh) * | 2016-06-07 | 2016-11-23 | 西北工业大学 | 基于多组合分类器的数据驱动系统状态模型在线辨识方法 |
US9513129B2 (en) * | 2008-04-04 | 2016-12-06 | The Boeing Company | Low authority GPS aiding of navigation system for anti-spoofing |
CN106446474A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-02-22 | 上海卫星工程研究所 | 卫星深层充放电风险的评估方法 |
CN106647695A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-10 | 航天恒星科技有限公司 | 在轨航天器运行状态监测方法及系统 |
CN106844775A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-06-13 | 上海交通大学 | 航天器故障快速检测系统 |
-
2018
- 2018-05-30 CN CN201810538280.XA patent/CN108791954A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9513129B2 (en) * | 2008-04-04 | 2016-12-06 | The Boeing Company | Low authority GPS aiding of navigation system for anti-spoofing |
CN103679378A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-03-26 | 北京航天测控技术有限公司 | 基于遥测数据评估航天器健康状态的方法及装置 |
WO2016137874A1 (en) * | 2015-02-23 | 2016-09-01 | Honeywell International Inc. | System and method to construct diagnostic dependence model |
CN104794360A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-07-22 | 哈尔滨工业大学 | 航天器的在轨自主状态评估系统及其评估方法 |
CN104966130A (zh) * | 2015-06-10 | 2015-10-07 | 中国西安卫星测控中心 | 一种数据驱动的航天器状态预测方法 |
CN106156401A (zh) * | 2016-06-07 | 2016-11-23 | 西北工业大学 | 基于多组合分类器的数据驱动系统状态模型在线辨识方法 |
CN106446474A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-02-22 | 上海卫星工程研究所 | 卫星深层充放电风险的评估方法 |
CN106647695A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-10 | 航天恒星科技有限公司 | 在轨航天器运行状态监测方法及系统 |
CN106844775A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-06-13 | 上海交通大学 | 航天器故障快速检测系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
沈自才: "《抗辐射设计与辐射效应》", 31 May 2015, 中国科学技术出版社 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110017866A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-16 | 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) | 航天器空间环境异常及影响预报方法、系统、存储介质、服务器 |
CN112660429A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-16 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于let伴随监测的单粒子风险群探测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20200218483A1 (en) | Methods for assessing reliability of a utility company's power system | |
CN101720453B (zh) | 利用时序信号处理进行电池组件预测维护的系统和方法 | |
Scanff et al. | Life cycle cost impact of using prognostic health management (PHM) for helicopter avionics | |
EP2455897B1 (en) | Methods and systems involving power system grid management | |
CN101688892A (zh) | 用于在时域中预测电力系统的状态的方法和设备 | |
Pan et al. | Anomaly detection for satellite power subsystem with associated rules based on Kernel Principal Component Analysis | |
CN108791954A (zh) | 一种基于航天器在轨内带电效应动态库表的故障预警方法 | |
CN102663522B (zh) | 电网在线风险评估方法 | |
CN103914951A (zh) | 基于gis电网自然灾害数据信息挖掘与预警响应分析方法 | |
US11507074B2 (en) | Method for asset management of substation | |
CN103246939A (zh) | 基于安全稳定裕度的电网运行安全风险事件在线辨识方法 | |
Sun et al. | An ensemble system to predict the spatiotemporal distribution of energy security weaknesses in transmission networks | |
CN105718713A (zh) | 空间辐射环境可靠性分析方法 | |
CN106841857A (zh) | 一种电能质量监测装置可靠性评估方法 | |
CN101676942A (zh) | 用于评估电力公司的电力系统的方法 | |
Byerly et al. | Real-time circuit breaker health diagnostics | |
US11315083B2 (en) | Asset management method for substation | |
CN113095952B (zh) | 考虑实时和n-x预想信息的电网解列预警方法和系统 | |
WO2017215864A1 (en) | Method for assessing health conditions of industrial equipment | |
Pan et al. | Condition based failure rate modeling for electric network components | |
Guan et al. | Power supply prognostics and health management of high reliability electronic systems in rugged environment | |
Enkhmunkh et al. | A parameter estimation of Weibull distribution for reliability assessment with limited failure data | |
Yang et al. | Developing predictive models for time to failure estimation | |
Piaszczyk | Operational experiences at existing accelerator facilities | |
Ribot et al. | Prognostics for the maintenance of distributed systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181113 |