JP2021124045A

JP2021124045A - 宇宙機液体推進システムの故障診断システム、及び宇宙機液体推進システムの故障診断方法

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Publication number: JP2021124045A
Application number: JP2020017039A
Authority: JP
Inventors: 要河津; Kaname KAWATSU; 亜衣能美; Ai Nomi; 直樹石濱; Naoki ISHIHAMA; 泰一長田; Taiichi Osada
Original assignee: Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Current assignee: Japan Aerospace Exploration Agency JAXA
Priority date: 2020-02-04
Filing date: 2020-02-04
Publication date: 2021-08-30
Anticipated expiration: 2040-02-04
Also published as: US20220341375A1; WO2021157567A1; JP7417256B2

Abstract

【課題】宇宙機の故障を的確に診断することができる宇宙機液体推進システムの故障診断システム、及び宇宙機液体推進システムの故障診断方法を提供する。【解決手段】この宇宙機液体推進システムは、複数のスラスタと、スラスタに接続される供給管とを備える。このシステムは、供給管の内部の圧力を時系列データとして検出する圧力センサと、時系列データを周波数スペクトルのデータに変換する周波数スペクトル変換部と、コンピュータシミュレーションによる解析モデル又は試験装置の試験結果に基づいて生成された周波数スペクトルのデータをデータセットとして記憶する記憶部と、データセットを周波数スペクトル変換部が生成した周波数スペクトルのデータと比較する比較部と、比較部の比較結果に従い、複数のスラスタのいずれかにおける故障を判定する判定部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、宇宙機液体推進システム、及び宇宙機液体推進システムの故障診断方法に関する。

人工衛星や宇宙ステーション補給機等の宇宙機の姿勢制御に用いられる液体推進システムは、ミッション成功及び宇宙機の信頼性を担う重要なシステムの１つである。この宇宙機液体推進システムは、その重要性から複数の冗長構成を持つことが一般的である。

冗長構成として、複数個の同一又は同種の機能・構成のシステムを推進システム中に設ける冗長構成が知られている。これに対し、冗長化による無駄を極力抑制するため、異なる機能・構成のシステムを組み合わせた冗長構成も知られている。後者の場合は、冗長系のうち１つの系で故障が発生したとしても、その他の系がその故障に伴う姿勢制御量の過不足を補うよう動作する。このため、冗長化による無駄は抑制されるが、故障の有無や故障個所を姿勢情報から判断することが困難になるという問題がある。

また、宇宙機の場合、その重量及び電力等のリソースの制約から、搭載することが出来る状態モニタリング用のセンサの数を最小化することが求められる。そのため、故障診断に用いる液体推進システムの状態量モニタに用いるセンサ数も、できるだけ少なくするのが望ましい。

特開昭６０−６０３９９号公報特開２００２−１６１８００号公報

本発明は、宇宙機液体推進システムにおける機器故障を的確に診断することができる故障診断システム、及び故障診断方法を提供するものである。

本発明に係る宇宙機液体推進システムの故障診断システムは、複数のスラスタと、前記スラスタに接続される供給管とを備える宇宙機液体推進システムの故障診断システムである。このシステムは、前記供給管の内部の圧力を時系列データとして検出する圧力センサと、前記時系列データを周波数スペクトルのデータに変換する周波数スペクトル変換部と、コンピュータシミュレーションによる解析モデル又は試験装置の試験結果に基づいて生成された周波数スペクトルのデータをデータセットとして記憶する記憶部と、前記データセットを前記周波数スペクトル変換部が生成した周波数スペクトルのデータと比較する比較部と、前記比較部の比較結果に従い、前記複数のスラスタのいずれかにおける故障を判定する判定部とを備える。

本発明に係る宇宙機液体推進システムの故障診断方法は、宇宙機液体推進システムの故障診断方法において、前記宇宙機液体推進システムは、複数のスラスタと、前記複数のスラスタに接続される供給管とを備え、前記供給管の内部の圧力を時系列データとして取得するステップと、前記時系列データを周波数スペクトルのデータに変換するステップと、コンピュータシミュレーションによる解析モデル又は試験装置の試験結果に基づいて、故障診断のための周波数スペクトルのデータセットを予め取得するステップと、前記周波数スペクトルのデータと、前記データセットとの間の類似度に基づき、スラスタの故障の有無及び故障個所を診断するステップとを備える。

本発明によれば、供給管の内部の圧力を時系列データとして取得した後、この時系列データが周波数スペクトルのデータに変換される。この周波数スペクトルのデータが、予め取得されたデータセットと比較され、推進システムの故障の有無及び故障個所が診断される。これにより、宇宙機の故障を的確に診断することができる宇宙機液体推進システムの故障診断システム、及び宇宙機液体推進システムの故障診断方法を提供することができる。

第１の実施の形態に係る宇宙機液体推進システムが適用される宇宙機１の概略構成を示す外観図である。サービスモジュール１００に含まれる推進制御モジュール（宇宙機液体推進システム）の構成を説明する概略図である。各スラスタ１０１Ａ〜Ｃの燃料噴射パルス信号と、圧力センサ１０６の時系列の検出信号の一例を示す波形図である。圧力センサ１０６で計測された信号の時系列の圧力のデータ（ａ）を、時系列の周波数データに変換した場合のグラフ（ｂ）の一例である。図４（ａ）、（ｂ）のグラフに基づいて生成された、周波数スペクトルのグラフの一例である。故障診断用データセット記憶部１２６に記憶させるデータセットを生成するのに用いられる試験装置の一例である。試験装置により得られる試験結果、及び解析モデルにより得られる解析結果の一例を示すグラフである。試験装置により得られる試験結果、及び解析モデルにより得られる解析結果の一例を示すグラフである。故障診断用データセット記憶部１２６に記憶させるデータセットを生成するのに用いられる試験装置の別の例である。第１の実施の形態に係る故障診断システムの動作（故障診断方法）を説明するフローチャートである。第２の実施の形態に係る故障診断システムの動作（故障診断方法）を説明するフローチャートである。第３の実施の形態に係る故障診断システムの動作（故障診断方法）を説明するフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。

本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。

[第１の実施の形態]
図１〜図８を参照して、第１の実施の形態に係る宇宙機液体推進システムの故障診断システムを及び故障診断方法を説明する。図１の外観図は、第１の実施の形態に係る宇宙機液体推進システムが適用される宇宙機１の概略構成を示している。図１に例示される宇宙機１は、国際宇宙ステーションに物資を供給するための宇宙ステーション補給機である。この宇宙機１（宇宙ステーション補給機）は、一例として、サービスモジュール１００と、与圧モジュール２００と、曝露カーゴ搭載部３００と、太陽電池モジュール４００とから構成される。

サービスモジュール１００は、宇宙機１の各種制御を司るモジュールであり、通信モジュール、電力供給モジュール、データ処理モジュール、太陽電池パドル系、推進制御モジュール等を内部に含んでいる。与圧モジュール２００は、国際宇宙ステーションへの結合部分を有しており、与圧補給物資を搭載するモジュールである。曝露カーゴ搭載部３００は、船外物資を搭載する部分であり、サービスモジュール１００の一部を構成する。

図２の概略図を参照して、サービスモジュール１００に含まれる推進制御モジュール（宇宙機液体推進システム）の構成を説明する。この推進制御モジュールは、複数のスラスタ１０１（ここでは３個のスラスタ１０１Ａ〜Ｃ）を備えた冗長構成を有している。スラスタ１０１Ａ〜Ｃは、宇宙機１の筐体に取り付けられ、宇宙機１に推進力を与えると共にその位置や姿勢を制御する推進装置である。３個のスラスタ１０１Ａ〜Ｃは、互いに異なる構成を有しており、正常時は同時に動作するとともに、いずれかのスラスタが故障した場合に、残余のスラスタが、その故障したスラスタの動作を補うように動作するよう制御される。

これに加えて、この推進制御モジュールは、燃料タンク１０２、酸化剤タンク１０３、第１供給管１０４、第２供給管１０５、圧力センサ１０６、及び制御部１０７を備えている。制御部１０７は更に、Ａ／Ｄ変換器１２１、サンプルホールド回路１２２、周波数スペクトル変換部１２３、比較部１２４、判定部１２５、及び故障診断用データセット記憶部１２６を備える。燃料タンク１０２は、スラスタ１０１Ａ〜Ｃに供給される燃料を格納するタンクである。また、酸化剤タンク１０３は、スラスタ１０１Ａ〜Ｃに供給される酸化剤を格納するタンクである。酸化剤は、燃料と共に推進剤を構成する。

また、第１供給管１０４は、主配管と、主配管から３つのスラスタ１０１Ａ〜Ｃに向けて分岐する第１分岐管１０４Ａ〜Ｃを備えている。また、第２供給管１０５は、主配管と、主配管から３つのスラスタ１０１Ａ〜Ｃに向けて分岐する第２分岐管１０５Ａ〜Ｃを備えている。

各スラスタ１０１Ａ〜Ｃには、燃料タンク１０２から第１供給管１０４を介して燃料が供給されるとともに、酸化剤タンク１０３から第２供給管１０５を介して酸化剤が供給される。第１供給管１０４と第２供給管１０５とにより、スラスタ１０１Ａ〜Ｃに推進剤（燃料及び酸化剤）を供給する供給管が構成される。

第１供給管１０４は、前述のように、第１分岐管１０４Ａ〜Ｃに分岐されている。スラスタ１０１Ａ〜Ｃは、宇宙機１の筐体の異なる位置に設置されているため、第１分岐管１０４Ａ〜Ｃは、その長さＬ１〜Ｌ３が互いに異なっている。第１分岐管１０４Ａ〜Ｃは、その長さの他、内径、外形、形状、材質などが異なっていてもよい。

第２供給管１０５も同様に、第２分岐管１０５Ａ〜Ｃに分岐されている。スラスタ１０１Ａ〜Ｃは、宇宙機１の筐体の異なる位置に設置されているため、第２分岐管１０５Ａ〜Ｃは、その長さＬ１´〜Ｌ３´が互いに異なっている。第２分岐管１０５Ａ〜Ｃは、その長さの他、内径、外形、形状、材質などが異なっていてもよい。

第１供給管１０４は、分岐点よりも上流の位置にバルブＶ１を備えているとともに、第１分岐管１０４Ａ〜Ｃにおいて、バルブＶ１ａ〜ｃを備えている。また、第２供給管１０５は、分岐点よりも上流の位置にバルブＶ２を備えているとともに、第２分岐管１０５Ａ〜Ｃにおいて、バルブＶ２ａ〜ｃを備えている。

圧力センサ１０６は、第２供給管１０５の、主配管の位置、すなわち、第２分岐管１０５Ａ〜Ｃの分岐点よりも上流の位置における圧力を検知する。圧力センサ１０６は、第２供給管１０５に代えて（またこれに加えて）、第１供給管１０４の圧力を検知するようにしてもよい。この実施の形態では、後述する方法により、分岐点よりも上流の位置の圧力を１つの圧力センサで検知することで、複数のスラスタの故障の有無を診断することができる。複数の圧力センサを宇宙機に搭載することは、宇宙機の重量が大きくなり、その分搭載物資が少なくなってしまうという不利益がある。また、複数の圧力センサの信号を解析するためには、計算機の負荷も大きくなり、データ処理モジュールも大型化するという不利益がある。本実施の形態は、１つのセンサで複数のスラスタの異常を検知できるようにされていることにより、搭載物資を多くすることができるとともに、データ処理モジュールの負荷も軽減することができる。

Ａ／Ｄ変換器１２１は、圧力センサ１０６の検出信号を時系列のデジタル信号に変換する。その時系列のデジタル信号は、サンプルホールド回路１２２に一時的に保持される。周波数スペクトル変換部１２３は、このサンプルホールド回路１２２に一時的に保持された時系列のデジタル信号を、周波数スペクトルデータに変換する。周波数スペクトルデータへの変換は、周知の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて実行することができる。この周波数スペクトルデータが、故障診断用データセット記憶部１２６に記憶されたデータセットと比較部１２４において比較される。

故障診断用データセット記憶部１２６に記憶されるデータセットは、スラスタ１０１Ａ〜Ｃのいずれかに故障が発生した場合に想定される圧力センサ１０６の信号のデータの集合である。

前述のように、スラスタ１０１Ａ〜Ｃに接続される第２分岐管１０５Ａ〜Ｃ（及び／又は第１分岐管１０４Ａ〜Ｃ）は、それぞれ長さ（及び／又は内径、外径、形状、材質等）が異なっている。このため、スラスタ１０１Ａ〜Ｃのいずれかが故障した場合に想定される圧力センサ１０６の信号は、他のスラスタが故障した場合に想定される圧力センサ１０６の信号とは異なる。

そこで本実施の形態では、スラスタ１０１Ａ〜Ｃのいずれかが故障した場合に想定される圧力センサ１０６の信号の周波数スペクトルデータを、シミュレーションにより得られた解析モデル及び／又は試験機の動作（試験結果）に基づいて予め取得し、データセットとして故障診断用データセット記憶部１２６に記憶させる。比較部１２４は、宇宙機１の圧力センサ１０６から得られた信号の周波数スペクトルのデータを、故障診断用データセット記憶部１２６に記憶されたデータセットと比較して類似度を算出し、最も近似する（類似度が高い）データを特定する。この特定の結果に基づいて、判定部１２５はスラスタ１０１Ａ〜Ｃのいずれに故障が発生したのかを判定部１２５において判定することができる。比較部１２４における判定は、周知のパターンマッチングやクラスタリング等を用いて行うことができる。

図３は、各スラスタ１０１Ａ〜Ｃの燃料噴射パルス信号と、圧力センサ１０６の時系列の検出信号の一例を示している。図３において、波形Ｗｏは、全てのスラスタ１０１Ａ〜Ｃが正常に動作している場合を模擬して得られる波形の一例であり、波形Ｗａはスラスタ１０１Ａに故障が発生した場合を模擬して得られる波形の一例であり、波形Ｗｂはスラスタ１０１Ｂに故障が発生した場合を模擬して得られる波形の一例であり、波形Ｗｃはスラスタ１０１Ｃに故障が発生した場合を模擬して得られる波形の一例である。圧力センサ１０６の検出信号の形状は、スラスタ１０１Ａ〜Ｃのいずれが故障するかによって異なる。これは、スラスタ１０１Ａ〜Ｃの構造が互いに異なることに加え、分岐管１０５Ａ〜Ｃの長さ等が異なることに基づく。ただし、図１及び２のような宇宙機１及び推進システムでは、複数の系の応答が複合することから、時系列のデータに基づく診断は、データ量が多く計算が複雑である。

そこで本実施の形態では、この時系列の圧力センサの検出信号を、周波数スペクトルの信号に変換する。一方、故障診断用データセット記憶部１２６においても、時系列の信号が周波数スペクトルデータに変換された後、データセットとして記憶される。故障診断用データセット記憶部１２６に記憶されるデータセットは、後述するように、正常／故障状態をコンピュータ上で模擬（シミュレーション）した解析モデルに基づいて生成される。これに加えて、試験機を用いて得られた周波数スペクトルデータに基づいて、解析モデルに基づいて得られたデータの検証が行われる。その検証後のデータが、データセットとして故障診断用データセット記憶部１２６に記憶される。

図４は、圧力センサ１０６で計測された信号の時系列の圧力のデータ（ａ）を、時系列の周波数データに変換した場合のグラフ（ｂ）の一例である。図５は、図４（ａ）、（ｂ）のグラフに基づいて生成された、周波数スペクトルのグラフの一例である。図５（ａ）〜（ｄ）は、スラスタ１０１Ａ〜Ｃに所定のパルス周期で燃料が噴射される状態（第１の状態）から、パルスが停止される状態（第２の状態）へ移行した後における圧力センサ１０６の検出信号の時系列の過渡応答データに対応する周波数スペクトルのデータを示している。図５において、（ａ）はスラスタ１０１Ａ〜Ｃがすべて正常に動作している場合の周波数スペクトルの一例であり、（ｂ）はスラスタ１０１Ａに故障が発生した場合の周波数スペクトルの一例であり、（ｃ）はスラスタ１０１Ｂに故障が発生した場合の周波数スペクトルの一例であり、（ｄ）はスラスタ１０１Ｃに故障が発生した場合の周波数スペクトルの一例である。

図５（ｂ）〜（ｄ）から明らかなように、故障したスラスタが異なると、周波数スペクトルのグラフのピークが現れる周波数、振幅値、ピークの数（所定の閾値以上の振幅を有するピークの数）等が異なる。このように、周波数スペクトル（図５）では、時系列の信号（図４）に比べ、信号の形状に明確な差が表れる。従って、故障診断用データセット記憶部１２６に記憶された周波数スペクトルのデータセットと、圧力センサ１０６の検出信号から得られた周波数スペクトルとを比較することで、どのスラスタに故障が発生したのかを正確に且つ少ないデータに基づいて判定することができる。

図６Ａ〜Ｃを参照して、故障診断用データセット記憶部１２６に記憶させるデータセットの生成手順を説明する。故障診断用のデータセットは、コンピュータシミュレーションによる解析モデルを用いて取得することができる。更に、例えば図６Ａのような試験装置を用いて得られた試験結果（図６Ｂ及び図６Ｃの左側のグラフ）と、解析モデルに基づいて得られた解析結果（右側のグラフ）とを照合し、解析モデルの妥当性を確認することができる。

図６Ａに例示する試験装置は、タンク１０３Ｃと、供給管１０５Ｘと、供給調整装置１０８と、圧力センサＰ０、Ｐ１、Ｐｃ、ＰＩＵ、ＰＩＤと、ソレノイドバルブＳＶ１と、流量調整バルブＦＣＶ２と、オリフィスＯＦを備える。供給調整装置１０８は、バルブＲＶ、ＭＶ１〜３、圧力センサＰＴ、及び流量調整バルブＦＣＶ１を備えている。タンク１０３Ｃは、宇宙機１の燃料タンク１０２及び／又は酸化剤タンク１０３に相当し、供給管１０５Ｘは宇宙機１の第１供給管１０４及び第２供給管１０５に相当する。また、ソレノイドバルブＳＶ１は、宇宙機１のバルブＶ１、Ｖ２、Ｖ１ａ〜Ｖ１ｃ、Ｖ２ａ〜Ｖ２ｃに相当する。

圧力センサＰ０及びＰ１は、図２の圧力センサ１０６に相当する圧力センサであり、供給管１０５Ｘを流れる液体の圧力を計測する。また、圧力センサＰＩＵ、Ｐｃ、ＰＩＤは、ソレノイドバルブＳＶ１における圧力損失を計測するための圧力センサである。

図６Ａは、宇宙機１における１本の分岐管、及び１個のスラスタを模擬した試験装置であるが、図７に示すように、より図２の宇宙機１の構造に近似した３本の分岐管及び３個のスラスタを模擬した試験装置を用いることが出来るのは言うまでもない。

図８のフローチャートを参照して、第１の実施の形態に係る故障診断システムの動作（故障診断方法）を説明する。この第１の実施の形態のシステムでは、スラスタの故障診断のためのデータセットを予め生成し、このデータセットと、宇宙機１に設置された圧力センサ１０６が検出した信号の周波数スペクトルデータとを比較して、スラスタの故障の有無及び個所を判断する。故障診断のためのデータセットの生成の手順が、図８のステップＳ２０１〜２０５で実行され、宇宙機１におけるスラスタの故障の判断がステップＳ３０１〜３０５で行われる。

ステップＳ２０１において、コンピュータシミュレーションにより、宇宙機１の正常状態／故障状態を模擬した解析モデルを作成する。

一方、ステップＳ２０２では、例えば図６Ａ又は図７に示すような試験装置を用いて、宇宙機１の正常状態／故障状態を模擬した地上試験を実行し、供給管の内部の圧力の時系列データ、及び周波数スペクトルのデータを取得する。

ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２で取得された、試験装置による試験結果に基づき、ステップＳ２０１で作成した解析モデルの妥当性を検証する。

続くステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で妥当性を検証された解析モデルを用いて、供給管の管内の圧力の周波数スペクトルのデータを取得する。取得されたデータは、宇宙機１の正常状態／故障状態を判定するための事前情報群（データセット）として、前述の故障診断用データセット記憶部１２６に記憶される。以上により、宇宙機１におけるスラスタの故障診断の準備が完了する。

ステップＳ３０１では、宇宙機１の圧力センサ１０６において、供給管１０５の管内の圧力の時系列データを取得する。そして、ステップＳ３０２では、周波数スペクトル変換部１２３において、取得された圧力の時系列データを周波数スペクトルのデータに変換する。

ステップＳ３０３では、圧力センサ１０６に基づいて得られた取得情報と、故障診断用データセット記憶部１２６に記憶されたデータセットとを比較し、データセット中のデータと、取得情報との間の類似度を判断する。高い類似度を示すデータがデータセット中において特定された場合には、そのデータに基づいて、スラスタの故障の有無、及び故障個所を特定する。故障が無いと判断される場合には（ステップＳ３０４の「正常」）、ステップＳ３０１に戻り、上記の手順を繰り返す。故障があると判断される場合には（ステップＳ３０４の「故障」）、ステップＳ３０５において故障の有無及び故障の個所の特定結果を出力する。

以上説明したように、第１の実施の形態のシステム及び方法によれば、圧力センサ１０６により検知された時系列データが周波数スペクトルデータに変換され、これが事前に取得した故障診断用データセットと比較され、故障診断がなされる。従って、異なる機能・構成のシステムを組み合わせた冗長構成を有する宇宙機においても、姿勢情報によらず、故障の有無や故障個所を的確に判断することが可能になる。また、圧力センサを供給管の分岐部の上流に配置することで、少ない数のセンサで複数のスラスタの故障を判定することが可能になる。

［第２の実施の形態］
図９を参照して、第２の実施の形態に係る宇宙機液体推進システムの故障診断システム及び故障診断方法を説明する。この第２の実施の形態の宇宙機液体推進システムの故障診断システムの全体構成は、第１の実施の形態（図２）と同様で良い。ただし、この第２の実施の形態のシステム及び方法では、圧力センサ１０６により圧力を検出することに加え、検出された圧力の応答周波数と既知の配管長さに基づき、管内の流体の音速を算出する。そして、算出された音速に基づき、故障診断用データセット記憶部１２６に記憶させるデータセットに対し補正を行う。

第２供給管１０５（及び／又は第１供給管１０４）の管内の流体の音速を測定することにより、管内を満たしている推進薬の中にガスが溶け込んでいることによる音速の変化を把握することができる。この音速の変化に基づき、データセットに対し補正を行うことで、故障診断の精度を高めることが可能になる。

図９のフローチャートを参照して、第２の実施の形態に係る故障診断システムの動作（故障診断方法）を説明する。この第２の実施の形態のシステムでは、第１の実施の形態と同様に、スラスタの故障診断のためのデータセットを予め生成し、このデータセットと、宇宙機１に設置された圧力センサ１０６が検出した信号の周波数スペクトルデータとを比較して、スラスタの故障の有無及び個所を判断する。故障診断のためのデータセットの生成の手順が、ステップＳ２０１〜２０７で実行され、宇宙機１におけるスラスタの故障の判断がステップＳ３０１〜３０５、Ｓ３０６で行われる。

ステップＳ３０１〜３０５は第１の実施の形態と同一であるので、重複する説明は省略する。また、ステップＳ２０１〜２０５のデータセットの生成の手順も第１の実施の形態と同様であるので、重複する説明は省略する。この第２の実施の形態では、ステップＳ３０１に先立つステップＳ３０６において、テストモードにより、供給管１０５の管内の推進剤の音速を圧力センサ１０６の検出情報に従って算出する。この音速の情報に基づき、ステップＳ２０６においてデータセットの補正がなされる。ステップＳ２０７では、このデータセットが故障診断用データセット記憶部１２６に記憶され、第１の実施の形態と同様に故障診断に供される。

［第３の実施の形態］
図１０を参照して、第３の実施の形態に係る宇宙機液体推進システムの故障診断システム及び故障診断方法を説明する。この第３の実施の形態の宇宙機液体推進システムの故障診断システムの全体構成は、第１の実施の形態（図２）と同様で良い。故障診断の実行手順も、第１の実施の形態と同様でよい。ただし、この第３の実施の形態のシステム及び方法では、第２供給管１０５（及び／又は第１供給管１０４）の長さ（特に各分岐管の長さ）を設定し、その設定された長さにおける故障診断の可能性を評価する手順を含んでおり、この点において第１の実施の形態とは異なっている。

第１及び第２の実施の形態の方法は、複数のスラスタへの供給管の長さが異なることに起因して周波数スペクトルの波形が変化することを利用して、複数のスラスタの故障の有無及び故障個所の特定を行う。しかし、複数の分岐管の長さがいわゆる倍音関係になる場合、周波数スペクトルの波形に相違が生じない可能性がある。そこで、第３の実施の形態は、供給管の長さを適切に設定するための手順を含む。

図１０のフローチャートを参照して、第３の実施の形態における正常／故障の診断可能性の判断方法について説明する。まず、ステップＳ５０１では、図６Ａ又は図７に示すような試験装置を用いて、宇宙機１の正常状態／故障状態を模擬した地上試験を実行し、供給管の内部の圧力の時系列データ、及び周波数スペクトルのデータを取得する。続くステップＳ５０２では、コンピュータシミュレーションにより、宇宙機１の正常状態／故障状態を模擬した解析モデルを作成する。そして、ステップＳ５０３では、ステップＳ５０１の地上試験の結果に従い、解析モデルの妥当性が検証される。

ステップＳ５０１〜５０３により、解析モデルが検証されると、ステップＳ６０１では、供給管（分岐管）の長さの設定がなされる。ステップＳ６０２では、この設定された供給管（分岐管）の長さを前提として、検証された解析モデルを用いて、正常状態／故障状態（複数のスラスタの全てが正常か、またはいずれかが故障しているか）における供給管の管内の圧力の周波数スペクトルのデータが取得される。

供給管の長さが適切に設定されていれば、複数のスラスタのうちの一スラスタが故障した場合の周波数スペクトルの波形（ピーク位置、振幅、ピークの数等）は、他のスラスタが故障した場合の周波数スペクトルの波形とは異なる。しかし、波形に差が生じない場合、供給管の長さの設定が不適切であり、本実施形態の方法では、適切な故障診断ができない可能性があることになる。このため、ステップＳ６０３では、得られた多数の周波数スペクトルの波形を解析し、正常／故障の診断が可能な否かを判断する。診断が困難と判断された場合には、ステップＳ６０１に戻り、供給管の長さを異なる長さに設定し、同様の動作を繰り返す。

本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば、上記の実施の形態では、コンピュータシミュレーションに基づく解析モデルを試験装置で得られた試験結果を用いて検証することを行っているが、コンピュータシミュレーションの結果得られる解析モデルの信頼性が高いことが認定される場合、試験装置による試験結果に基づく検証を省略することも可能である。逆に、試験装置が正確に実機を再現していることが認識される場合、試験装置の試験結果のみに従ってデータセットを生成することも可能である。

１…宇宙機、１００…サービスモジュール、２００…与圧モジュール、３００…曝露カーゴ搭載部、４００…太陽電池モジュール、１０１Ａ〜Ｃ…スラスタ、１０２…燃料タンク、１０３…酸化剤タンク、１０３Ｃ…タンク、１０４…第１供給管、１０４Ａ〜Ｃ…第１分岐管、１０５…第２供給管、１０５Ａ〜Ｃ…第２分岐管、１０５Ｘ…供給管、１０６…圧力センサ、１０７…制御部、１０８…供給調整装置、１２１…Ａ／Ｄ変換器、１２２…サンプルホールド回路、１２３…周波数スペクトル変換部、１２４…比較部、１２５…判定部、１２６…故障診断用データセット記憶部、ＦＣＶ１〜２…流量調整バルブ、ＭＶ１…バルブ、Ｐ０、Ｐ１、Ｐｃ、ＰＩＤ、ＰＩＵ、ＰＴ、…圧力センサ。

Claims

複数のスラスタと、前記スラスタに接続される供給管とを備える宇宙機液体推進システムの故障診断システムであって、
前記供給管の内部の圧力を時系列データとして検出する圧力センサと、
前記時系列データを周波数スペクトルのデータに変換する周波数スペクトル変換部と、
コンピュータシミュレーションによる解析モデル又は試験装置の試験結果に基づいて生成された周波数スペクトルのデータをデータセットとして記憶する記憶部と、
前記データセットを前記周波数スペクトル変換部が生成した周波数スペクトルのデータと比較する比較部と、
前記比較部の比較結果に従い、前記複数のスラスタのいずれかにおける故障を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする、宇宙機液体推進システムの故障診断システム。
前記供給管は、主配管と、前記主配管から前記複数のスラスタに向けて分岐する分岐管とを備え、前記圧力センサは、前記主配管に配置される、請求項１に記載の宇宙機液体推進システムの故障診断システム。
前記比較部は、前記スラスタへの動作が第１の状態から第２の状態に移行した後における前記圧力センサの検出信号の時系列の過渡応答データに対応する周波数スペクトルのデータを、前記データセットと比較する、請求項１又は２に記載の宇宙機液体推進システムの故障診断システム。
前記記憶部は、前記解析モデルに基づいて生成されたデータを、試験装置を用いて得られたデータに基づいて検証して得られるデータを前記データセットとして記憶する、請求項１に記載の宇宙機液体推進システムの故障診断システム。
前記記憶部は、前記解析モデルに基づいて生成されたデータを、前記供給管の管内の推進剤の音速に基づいて補正したデータを前記データセットとして記憶する、請求項１に記載の宇宙機液体推進システムの故障診断システム。
宇宙機液体推進システムの故障診断方法において、
前記宇宙機液体推進システムは、複数のスラスタと、前記複数のスラスタに接続される供給管とを備え、
前記供給管の内部の圧力を時系列データとして取得するステップと、
前記時系列データを周波数スペクトルのデータに変換するステップと、
コンピュータシミュレーションによる解析モデル又は試験装置の試験結果に基づいて、故障診断のための周波数スペクトルのデータセットを予め取得するステップと、
前記周波数スペクトルのデータと、前記データセットとの間の類似度に基づき、前記スラスタの故障の有無及び故障個所を診断するステップと
を備えたことを特徴とする、宇宙機液体推進システムの故障診断方法。
前記供給管は、主配管と、前記主配管から前記複数のスラスタに向けて分岐する分岐管とを備え、
前記主配管の内部の圧力を時系列データとして取得する、請求項６に記載の故障診断方法。
前記スラスタへの動作が第１の状態から第２の状態に移行した後における圧力センサの検出信号の時系列の過渡応答データに対応する周波数スペクトルのデータを、前記データセットと比較することにより、前記類似度を判断する、請求項６又は７に記載の故障診断方法。
前記解析モデルに基づいて生成されたデータを、試験装置を用いて得られたデータに基づいて検証して得られるデータを前記データセットとして取得する、請求項６に記載の故障診断方法。
前記解析モデルに基づいて生成されたデータを、前記供給管の管内の推進剤の音速に基づいて補正したデータを前記データセットとして取得する、請求項６に記載の故障診断方法。