KR101102856B1 - Fault detector and detecting method for spacecraft actuator - Google Patents

Fault detector and detecting method for spacecraft actuator Download PDF

Info

Publication number
KR101102856B1
KR101102856B1 KR1020100009844A KR20100009844A KR101102856B1 KR 101102856 B1 KR101102856 B1 KR 101102856B1 KR 1020100009844 A KR1020100009844 A KR 1020100009844A KR 20100009844 A KR20100009844 A KR 20100009844A KR 101102856 B1 KR101102856 B1 KR 101102856B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
driver
failure
filter
wheel
detector
Prior art date
Application number
KR1020100009844A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20110090197A (en
Inventor
박찬국
최광록
이준한
Original Assignee
서울대학교산학협력단
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 서울대학교산학협력단 filed Critical 서울대학교산학협력단
Priority to KR1020100009844A priority Critical patent/KR101102856B1/en
Publication of KR20110090197A publication Critical patent/KR20110090197A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101102856B1 publication Critical patent/KR101102856B1/en

Links

Images

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
    • B64G1/24—Guiding or controlling apparatus, e.g. for attitude control
    • B64G1/28—Guiding or controlling apparatus, e.g. for attitude control using inertia or gyro effect
    • B64G1/283—Guiding or controlling apparatus, e.g. for attitude control using inertia or gyro effect using reaction wheels
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing

Abstract

본 발명은 우주비행체에 관한 것으로서, 특히 우주비행체 구동기의 고장 검출기 및 고장 검출 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 우주비행체의 자세를 동적 모델을 이용하여 예측하는 예측 필터와, 상기 우주비행체의 자세를 상기 동적 모델에 기반한 확장 칼만 필터를 이용하여 추정하는 추정 필터를 구비하는 검출부를 포함하며, 상기 검출부는 상기 예측 필터로부터 얻은 우주비행체의 예측 자세 데이터와 상기 추정 필터로부터 얻은 추정 자세 데이터를 비교하는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기가 제공된다.The present invention relates to a space vehicle, and more particularly, to a failure detector and a failure detection method of a space vehicle driver. According to the present invention, the detection unit includes a prediction filter for predicting the attitude of the spacecraft using a dynamic model, and an estimation filter for estimating the attitude of the spacecraft using an extended Kalman filter based on the dynamic model. The detection unit is provided with a failure detector of the space vehicle driver, characterized in that for comparing the predicted attitude data obtained from the predictive filter and the estimated attitude data obtained from the estimated filter.

Description

우주비행체 구동기의 고장 검출기 및 고장 검출 방법 {FAULT DETECTOR AND DETECTING METHOD FOR SPACECRAFT ACTUATOR}Fault detector and detection method of spacecraft driver {FAULT DETECTOR AND DETECTING METHOD FOR SPACECRAFT ACTUATOR}

본 발명은 우주비행체에 관한 것으로서, 특히 우주비행체 구동기의 고장 검출기 및 고장 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a space vehicle, and more particularly, to a failure detector and a failure detection method of a space vehicle driver.

지구궤도를 선회하는 인공위성과 지구궤도를 벗어나 먼 우주공간으로 항행하는 탐사선을 포함하는 우주비행체에서는, 우주비행체에 대한 지상 관제센터에서의 고장 진단 및 검출 수행이 어렵기 때문에, 자체적인 고장 검출, 분리 및 복구(FDIR : Fault Detection, Isolation and Recovery) 시스템이 요구된다.In space vehicles, which include satellites orbiting the Earth's orbit and probes navigating away from the Earth's orbit into space, it is difficult to diagnose and isolate faults at the ground control center. Fault Detection, Isolation and Recovery (FDIR) system is required.

우주비행체가 임무를 안정적으로 수행하기 위해서는 항행 중 그 자세가 임무 수행에 맞게 정확하게 제어되어야 한다. 우주비행체의 자세는 우주비행체의 자세를 측정하는 자세 센서와 우주비행체의 자세를 변경하는 구동기에 의해 제어된다. 일반적으로 자세 센서로는 자이로 센서와 별센서 등이 사용되며, 구동기로는 추력기, 자기토커, 반작용 휠, 제어 모멘트 자이로 등이 사용된다. 우주비행체의 자세 제어에 사용되는 구동기들 중 특히 반작용 휠은 인공위성에서 태양 지향, 사진 촬영 등의 임무를 수행하는 정밀한 자세 제어가 요구되는 부분에서 주로 사용되고 있다. 따라서, 반작용 휠의 고장은 인공위성의 임무 수행에 막대한 지장을 초래하며 최악의 경우에는 인공위성을 잃어버리거나 심각한 손상으로 더 이상 임무를 진행할 수 없는 상태에 이르게 할 수 있다. 그러므로 반작용 휠의 고장 검출 기술은 인공위성의 안정성과 신뢰성에 큰 영향을 미친다. 종래에는 휠 자체에 장착된 센서인 회전 속도계(tachometer)를 이용하여 반작용 휠의 고장 검출이 수행되고 있는데, 더욱 효율적이고 개선된 반작용 휠에 대한 고장 검출 기술이 요구된다.In order for the astronaut to perform its mission reliably, its posture must be accurately controlled during mission. The attitude of the spacecraft is controlled by an attitude sensor that measures the attitude of the spacecraft and a driver that changes the attitude of the spacecraft. Generally, a gyro sensor and a star sensor are used as the posture sensor, and a thruster, a magnetic talker, a reaction wheel, and a control moment gyro are used as the driver. Among the actuators used to control the attitude of the spacecraft, reaction wheels are mainly used in the area where precise attitude control is required in the satellite, such as solar orientation and photography. Thus, the failure of the reaction wheel can cause enormous disruption to the mission of the satellite and, in the worst case, can lead to a loss of the satellite or a condition in which the mission can no longer be carried out due to serious damage. Therefore, the failure detection technology of the reaction wheel greatly affects the stability and reliability of the satellite. Conventionally, failure detection of reaction wheels is performed using a tachometer, a sensor mounted on the wheel itself, and a more efficient and improved failure detection technology for reaction wheels is required.

본 발명의 목적은 효율적인 우주비행체 구동기의 고장 검출기 및 방법을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide a failure detector and method of an efficient space vehicle driver.

상기 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일측면에 따르면,In order to achieve the object of the present invention, according to an aspect of the present invention,

우주비행체의 자세를 동적 모델을 이용하여 예측하는 예측 필터와, 상기 우주비행체의 자세를 상기 동적 모델에 기반한 확장 칼만 필터를 이용하여 추정하는 추정 필터를 구비하는 검출부를 포함하며, 상기 검출부는 상기 예측 필터로부터 얻은 우주비행체의 예측 자세 데이터와 상기 추정 필터로부터 얻은 추정 자세 데이터를 비교하는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기가 제공된다.A detection unit having a prediction filter for predicting the attitude of the space vehicle using a dynamic model, and an estimation filter for estimating the attitude of the space vehicle using an extended Kalman filter based on the dynamic model, wherein the detection unit comprises the prediction unit A failure detector of a space vehicle driver is provided, which compares the predicted attitude data obtained from the filter with the estimated attitude data obtained from the estimated filter.

상기 검출부는 다수 개이며, 각 검출부는 상기 우주비행체 구동기의 가능한 작동 상태의 각 경우를 가정한 것일 수 있다.There may be a plurality of detectors, and each detector may assume each case of a possible operating state of the space vehicle driver.

상기 다수의 검출부 중 하나는 상기 구동기가 정상 작동하는 경우를 가정하여 상기 구동기의 고장 여부를 확인하는 고장 검출부를 형성하며, 나머지 검출부들은 우주비행체 구동기가 정상 작동하지 않는 가능한 경우를 각각 가정하여 고장 부분을 검출하는 고장 분리부를 형성하는 것일 수 있다.One of the plurality of detection units forms a failure detection unit that checks whether the driver has failed, assuming that the driver operates normally, and the remaining detection units assume a possible case where the space vehicle driver does not operate normally. It may be to form a fault separation unit for detecting the.

상기 고장 분리부는 상기 고장 검출부에 의해 상기 구동기의 고장이 확인된 경우에만 작동하는 것일 수 있다.The fault separator may be operated only when a fault of the driver is confirmed by the fault detector.

상기 우주비행체 구동기는 4개의 반작용 휠이며, 상기 가능한 작동 상태의 각 경우는 상기 4개의 반작용 휠이 모두 정상 작동하는 경우와 상기 4개의 반작용 휠 중 하나가 정지한 4가지 경우를 포함하는 것일 수 있다.The spacecraft driver is four reaction wheels, and each case of the possible operating states may include four cases in which the four reaction wheels are in normal operation and four cases in which one of the four reaction wheels is stopped. .

상기 4개의 반작용 휠은 각 휠의 토크 벡터가 원뿔 형태를 이루도록 배치된 것일 수 있다.The four reaction wheels may be arranged such that the torque vector of each wheel forms a conical shape.

본 발명의 다른 측면에 따르면,According to another aspect of the present invention,

우주비행체 구동기의 고장 여부를 확인하는 검출 단계; 및A detecting step of confirming whether a spacecraft driver has failed; And

상기 구동기의 고장 부분을 찾는 분리 단계를 포함하며,A separation step of finding a faulty part of the driver,

상기 검출 단계 및 상기 분리 단계는 우주비행체의 동적 모델로부터 예측한 예측 자세 데이터와 상기 동적 모델에 기반한 확장 칼만 필터로부터 추정한 추정 자세 데이터를 비교함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출 방법이 제공된다.The detecting step and the separating step are performed by comparing the predicted attitude data predicted from the dynamic model of the space vehicle and the estimated attitude data estimated from the extended Kalman filter based on the dynamic model. This is provided.

상기 검출 단계에서의 동적 모델은 상기 구동기가 정상 작동하는 경우에 대한 것일 수 있다.The dynamic model in the detecting step may be for the case in which the driver operates normally.

상기 분리 단계에서의 동적 모델은 다수 개이며, 상기 분리 단계에서의 각 동적 모델은 구동기의 각 고장 경우를 가정한 것일 수 있다.There are a plurality of dynamic models in the detachment step, and each dynamic model in the detachment step may assume each fault case of the driver.

상기 분리 단계는 상기 확인 단계에서 상기 구동기의 고장이 확인된 경우에만 수행되는 것일 수 있다.The separating step may be performed only when a failure of the driver is confirmed in the checking step.

본 발명에 의하면 앞서서 기재한 본 발명의 목적을 달성할 수 있다. 구체적으로는 인공위성 자세 제어를 위해 탑재되는 자이로 센서를 사용하여 고장을 검출하기 때문에 현재 자세 제어 상태와 오차 등을 고려한 종합적인 고장 검출이 가능하며, 고장의 영향과 복구 방법을 생각하는데 있어서 장점을 갖는다. 또한, 인공위성 자세 제어 시스템의 자세 추정 모델을 이용할 수 있기 때문에 효과적인 연산량 관리가 가능하다.According to the present invention, the object of the present invention described above can be achieved. Specifically, since a fault is detected using a gyro sensor mounted for satellite posture control, comprehensive fault detection is possible considering the current posture control state and error, and has an advantage in thinking about the effect and recovery method of the fault. . In addition, since the attitude estimation model of the satellite attitude control system can be used, effective amount of computation can be managed.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 우주비행체 구동기의 고장 검출기가 적용되는 구동기의 한 예로서 인공위성에 설치된 4개의 반작용 휠의 배치 상태를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 우주비행체 구동기의 고장 검출기의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3a는 도 2에 도시된 고장 검출부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3b는 도 2에 도시된 고장 분리부의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4a와 도 4b는 각각 도 1에 도시된 4개의 반작용 휠이 모두 정상 상태일 때 시간에 따른 인공위성의 자세 변화와 도 3a의 제1 고장 검출 매개변수 값의 변화를 도시한 그래프이다.
도 5a와 도 5b는 각각 도 1에 도시된 4개의 반작용 휠 중 1번 휠이 고장 상태일 때 시간에 따른 인공위성의 자세 변화와 도 3a의 제1 고장 검출 매개변수 값의 변화를 도시한 그래프이다.
도 6a의 (가) 내지 (라)는 각각 도 1에 도시된 4개의 반작용 휠 중 1번 휠이 고장 상태일 때 도 3b의 제2A 내지 제2D 고장 검출 매개변수 값의 변화를 도시한 그래프이다.
도 6b의 (가) 내지 (라)는 각각 도 6a에 도시된 제2A 내지 제2D 고장 검출 매개변수 값 획득시 도 3b에 도시된 각 검출부의 시간에 대한 신뢰도 변화를 도시한 그래프이다.FIG. 1 is a diagram illustrating an arrangement of four reaction wheels installed in a satellite as an example of a driver to which a failure detector of a space vehicle driver according to an embodiment of the present invention is applied.
2 is a block diagram showing the configuration of a failure detector of a space vehicle driver according to an embodiment of the present invention.
3A is a block diagram showing the configuration of the failure detection unit shown in FIG. 2.
FIG. 3B is a block diagram showing the configuration of the fault isolation unit shown in FIG. 2.
4A and 4B are graphs showing the change in attitude of the satellite over time and the change in the value of the first failure detection parameter of FIG. 3A when the four reaction wheels shown in FIG. 1 are all in a steady state.
5A and 5B are graphs showing the change in attitude of the satellite over time and the value of the first failure detection parameter of FIG. 3A when the wheel 1 of the four reaction wheels shown in FIG. .
(A) to (d) of FIG. 6A are graphs showing the change of the 2A to 2D failure detection parameter values of FIG. 3B when the first wheel of the four reaction wheels shown in FIG. .
6A to 6D are graphs showing a change in reliability with respect to time of each detector shown in FIG. 3B when the 2A to 2D failure detection parameter values obtained in FIG. 6A are obtained, respectively.

이하, 첨부된 도면 등을 참조하여 본 발명에 따른 일 실시예의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.
Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, it will be described in detail the configuration and operation of one embodiment according to the present invention.

본 실시예는 인공위성에 구비되는 4개의 반작용 휠의 고장 검출기에 대한 것이다. 먼저, 4개의 반작용 휠에 의한 인공위성의 자세 제어 동적 모델과 이에 기반한 확장 칼만 필터의 구성에 대해 상세히 설명한다.
This embodiment relates to a failure detector of four reaction wheels provided in a satellite. First, the attitude control dynamic model of the satellite by the four reaction wheels and the configuration of the extended Kalman filter based thereon will be described in detail.

일반적으로 3개의 반작용 휠을 이용하여 인공위성의 자세 제어를 할 때에는 3개의 자세 축과 일치하도록 반작용 휠을 배치한다. 이 경우에 반작용 휠 3개의 반작용 토크와 자이로스코픽 토크를 고려한 인공위성 자세 제어 모델식을 세울 수 있다. 인공위성 각 축의 관성모멘트를 I x , I y , I z , 인공위성 각 축의 각속도를 ω x , ω y , ω z , 반작용 휠의 관성 모멘트를 I w , 반작용 휠의 각속도를 Ω x , Ω y , Ω z 라 했을 때 3개의 반작용 휠을 이용한 인공위성의 자세 제어 모델은 다음 수학식 1과 같다.
In general, when controlling the attitude of a satellite using three reaction wheels, the reaction wheels are arranged to coincide with three attitude axes. In this case, the satellite attitude control model can be formulated considering the reaction torque and gyroscopic torque of the three reaction wheels. The satellite of each axis, the moment of inertia I x, I y, I z , satellites for each axis, the angular velocity ω x, ω y, ω z , the moment of inertia of the reaction wheel I w, the angular velocity of the reaction wheel Ω x, Ω y, Ω For z , the attitude control model of the satellite using three reaction wheels is represented by Equation 1 below.

Figure 112010007356837-pat00001
Figure 112010007356837-pat00001

Figure 112010007356837-pat00002
Figure 112010007356837-pat00002

Figure 112010007356837-pat00003

Figure 112010007356837-pat00003

이때, T x , T y , T z 는 외부에서 가해지는 토크이다. 이 항은 중력구배 외란(gravity gradient disturbance), 지자기 외란(magnetic disturbance), 공력 외란(aerodynamic drag disturbance), 태양 복사압 외란(solar radiation pressure disturbacne) 등의 외란 요인과 추력기에 의한 토크에 해당한다. 외란 요인을 잡음의 꼴로 표현하고 추력기의 미사용을 가정하면 수학식 1은 수학식 2와 같이 정리된다.
At this time, T x , T y , and T z are torques applied from the outside. This term corresponds to disturbance factors such as gravity gradient disturbance, magnetic disturbance, aerodynamic drag disturbance, solar radiation pressure disturbacne, and thruster torque. If the disturbance factor is expressed in the form of noise and assuming no use of the thruster, Equation 1 is arranged as Equation 2.

Figure 112010007356837-pat00004
Figure 112010007356837-pat00004

Figure 112010007356837-pat00005
Figure 112010007356837-pat00005

Figure 112010007356837-pat00006

Figure 112010007356837-pat00006

상태변수를 ω x , ω y , ω z 로 하였을 때, 수학식 2는 기본적으로 비선형이다. 따라서 칼만 필터를 구성하기 위해서는 비선형 칼만 필터를 이용하여야 한다. 본 실시예에서는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 이용한다. 확장 칼만 필터의 A행렬을 유도하기 위해 수학식 2를 이용하여 자코비안(Jacobian)을 구하면 수학식 3과 같다.
When the state variables are ω x , ω y , and ω z , Equation 2 is basically nonlinear. Therefore, to construct a Kalman filter, a nonlinear Kalman filter must be used. In this embodiment, an Extended Kalman Filter is used. In order to derive the Jacobian using Equation 2 to derive the A matrix of the Extended Kalman Filter, Equation 3 is obtained.

Figure 112010007356837-pat00007
Figure 112010007356837-pat00007

본 실시예에서는 우주비행체로서 1개의 하드웨어 여분을 포함하여 4개의 반작용 휠이 탑재된 인공위성을 고려한다. 일반적으로 반작용 휠의 제어 성능을 최대로 하기 위해서는 4개의 반작용 휠을 도 1에 도시된 바와 같이 원뿔 형태로 배치하게 된다. 이를 식으로 나타내면 아래의 수학식 4와 같다. 도 1에서 x-y-z 좌표계는 인공위성의 기준 좌표를 나타내며, 도면부호 v1, v2, v3 및 v4는 각각 1번 반작용 휠, 2번 반작용 휠, 3번 반작용 휠 및 4번 반작용 휠의 토크 벡터를 나타낸다.
In this embodiment, a satellite equipped with four reaction wheels including one hardware spare as a space vehicle is considered. In general, in order to maximize the control performance of the reaction wheel, four reaction wheels are arranged in a conical shape as shown in FIG. 1. This is represented by Equation 4 below. In FIG. 1, the xyz coordinate system represents reference coordinates of the satellite, and reference numerals v1, v2, v3, and v4 denote torque vectors of reaction wheel 1, reaction wheel 2, reaction wheel 3, and reaction wheel 4, respectively.

Figure 112010007356837-pat00008
Figure 112010007356837-pat00008

β와 σ가 45도인 경우를 가정하고, 휠의 배치를 고려해 이를 이용하여 수학식 3을 확장하면 4개의 반작용 휠을 고려한 인공위성 자세 제어 확장 칼만 필터 모델을 수학식 5와 같이 만들 수 있다. 또한 자이로 측정치를 가정하여 수학식 6과 같은 측정치 모델을 구성한다. 수학식 5에서 Ω 1 , Ω 2 , Ω 3 및 Ω 4 는 각각 4개의 반작용 휠의 각속도이다.Assuming the case where β and σ are 45 degrees, considering the wheel arrangement and extending the equation (3) by using this, the satellite attitude control extended Kalman filter model considering the four reaction wheels can be made as shown in equation (5). In addition, a gyro measurement value is assumed to construct a measurement model as shown in Equation 6. In Equation 5, Ω 1 , Ω 2 , Ω 3, and Ω 4 are the angular velocities of the four reaction wheels, respectively.

Figure 112010007356837-pat00009
Figure 112010007356837-pat00009

수학식 5에서 ,In Equation 5,

Figure 112010007356837-pat00010
Figure 112010007356837-pat00010

Figure 112010007356837-pat00011
Figure 112010007356837-pat00011

Figure 112010007356837-pat00012
Figure 112010007356837-pat00012

Figure 112010007356837-pat00013
Figure 112010007356837-pat00013

Figure 112010007356837-pat00014
Figure 112010007356837-pat00014

Figure 112010007356837-pat00015
Figure 112010007356837-pat00015

Figure 112010007356837-pat00016
Figure 112010007356837-pat00016

Figure 112010007356837-pat00017
Figure 112010007356837-pat00017

이다.
to be.

Figure 112010007356837-pat00018
Figure 112010007356837-pat00018

우주비행체 구동기의 고장 검출기를 구체적으로 설명하기에 앞서서 인공위성 반작용 휠 고장에 대한 모델링을 설명한다. 일반적으로 인공위성의 반작용 휠에서 일어나는 고장은 휠의 제어부분과 같은 회로 측면에서 많이 일어난다. 휠의 제어 부분에서 고장이 발생하게 되면, 휠이 제어명령을 제대로 따르지 못하고 바이어스를 포함한 형태, 일정한 상수가 곱해진 형태 등으로 출력이 나오는 경우가 생긴다. 이러한 경우는 반작용 휠 출력의 합형 고장(additive fault)과 곱형 고장(multiplicative fault)으로 모델링 할 수 있다. 또한 회로부의 심각한 고장 또는 외부의 큰 충격으로 휠이 정지하는 경우도 생길 수 있고, 드문 경우지만 휠의 물리적 변화로 제어 성능에 문제를 일으키는 경우도 있다. 이 중 반작용 휠에서 가장 빈번히 일어나고 치명적인 고장이 휠의 정지 고장(stop fault)이다. 휠이 동작 중 갑자기 고장을 일으켜 정지하게 되면 인공위성의 자세 제어에 큰 문제가 생긴다. 특히 도 1과 같은 하드웨어 여분을 포함한 4개의 반작용 휠 배치 구도에서는 하나의 휠 고장으로도 3축 모두에 영향을 미치기 때문에 위성 자세 제어에 중대한 영향을 미친다. 따라서 본 실시예에서는 반작용 휠의 정지 고장을 중심으로 본 발명을 설명한다. 반작용 휠의 정지고장의 경우 휠이 제어 명령에 따라 출력을 내다가 고장 발생 이후 출력이 0으로 나오는 형태로 모델링될 수 있다.
Before describing the failure detector of the spacecraft driver in detail, modeling of satellite reaction wheel failure will be described. In general, failures that occur in the reaction wheel of a satellite occur a lot in terms of circuits such as the control part of the wheel. If a failure occurs in the control part of the wheel, the wheel may not follow the control command properly, and the output may be output in a form including a bias and a multiplied constant constant. These cases can be modeled as additive and multiplicative faults on the reaction wheel output. In addition, the wheel may stop due to a serious breakdown of the circuit or a large external shock. In rare cases, the physical change of the wheel may cause problems in control performance. The most frequent and fatal failure of the reaction wheel is the stop fault of the wheel. If the wheel suddenly breaks down during operation and stops, the satellite's attitude control is a big problem. In particular, in the four reaction wheel arrangements including the hardware redundant as shown in Fig. 1, the failure of one wheel affects all three axes, which significantly affects satellite attitude control. Therefore, in the present embodiment, the present invention will be described based on the stop failure of the reaction wheel. In the case of a failure of the reaction wheel, the wheel may output an output according to a control command, and the output may be modeled as 0 after a failure occurs.

도 2를 참조하면, 우주비행체 구동기의 고장 검출기(100)는 구동기의 고장여부를 확인하는 검출 단계를 수행하는 고장 검출부(110)와, 구체적인 고장부분을 찾는 내는 분리 단계를 수행하는 고장 분리부(120)를 구비한다. 우주비행체 구동기의 고장 검출기(100)는 제어 명령과 자세센서 데이터를 입력받아 구동기의 고장여부를 확인하며, 고장이 확인되면 구체적인 고장부분을 찾아낸다. 제어 명령은 우주비행체의 자세 제어기가 구동기로 출력하는 제어신호값을 의미하며, 자세센서 데이터는 우주비행체에 설치된 자세센서로부터 출력되는 측정값을 의미한다. 본 실시예에서는 고장검출 대상 구동기가 앞서서 설명된 인공위성에 장착된 4개의 반작용 휠이며, 자세센서는 인공위성 3개 축의 각속도를 측정하는 자이로인 것으로 설명한다.
Referring to FIG. 2, the failure detector 100 of the space vehicle driver includes a failure detection unit 110 performing a detection step of checking whether the driver has failed, and a failure separation unit performing a separation step of finding a specific failure part ( 120). The failure detector 100 of the space vehicle driver receives a control command and attitude sensor data and checks whether the driver is broken, and finds a specific failure part when the failure is confirmed. The control command means a control signal value output from the attitude controller of the space vehicle to the driver, and the attitude sensor data means a measurement value output from the attitude sensor installed in the space vehicle. In the present embodiment, the fault detection target driver is four reaction wheels mounted on the satellite described above, and the attitude sensor is described as a gyro for measuring the angular velocity of three satellites.

도 3a를 참조하면, 고장 검출부(110)는 제1 검출부(111)를 구비한다. 고장 검출부(110)는 제1 검출부(111)를 이용하여 반작용 휠의 고장 여부를 확인한다. 제1 검출부(111)는 제1 추정 필터(111a)와 제1 예측 필터(111b)를 구비하는 이중 필터의 형태로 이루어진다. 제1 검출부(111)는 제어 명령과 자세 센서 데이터를 입력받아 반작용 휠의 고장 여부 판단의 기준이 되는 제1 고장 검출 매개변수를 출력한다. 제1 추정 필터(111a)는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 이용하여 인공위성의 자세를 추정한다. 즉, 제1 추정 필터(111a)는 자이로 센서에서 얻은 인공위성의 각속도 측정값, 반작용 휠의 제어 명령값 및 인공위성의 동적 자세 제어 모델을 이용하여 인공위성의 자세를 추정한다. 이 과정은 확장 칼만 필터를 이용하여 인공위성의 자세를 추정하는 종래의 방식이 사용될 수 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다. 제1 추정 필터(111a)에서 추정된 인공위성의 각속도에 의해 제1 추정 매개변수가 출력된다. 제1 추정 매개변수는 수학식 5 행렬의 행렬식이다. 제1 예측 필터(111b)는 반작용 휠의 제어 명령값과 인공위성의 동적 자세 제어 모델을 이용하여 인공위성의 이론적인 각속도를 예측하고, 이에 따른 제1 예측 매개변수를 출력한다. 제1 예측 매개변수는 수학식 5 행렬의 행렬식이다. 제1 검출부(111)에서 사용되는 인공위성의 동적 자세 제어 모델은 4개의 반작용 휠이 모두 멈추지 않고 정상적으로 작동하고 있다고 가정한 경우에 해당한다. 제1 추정 필터(111a)에서 출력된 제1 추정 매개변수와 제1 예측 필터(111b)에서 출력된 제1 예측 매개변수를 비교하면 반작용 휠에 대한 고장 여부 확인이 가능하다. 큰 외란이 없고 인공위성의 동적 자세 모델이 정확하다면 제1 추정 필터(111a)에서 출력된 제1 추정 매개변수와 제1 예측 필터(111b)에서 출력된 제1 예측 매개변수는 비슷한 값을 갖는다. 그러나 고장이 발생한 경우에는 반작용 휠이 제어 명령값 대로 작동하지 않기 때문에 제1 추정 매개변수와 제1 예측 매개변수 사이에 큰 차이가 발생하게 된다. 제1 검출부(111)는 제1 추정 매개변수와 제1 예측 매개변수 사이의 차이를 나타내는 제1 고장 검출 매개변수를 출력한다. 제1 고장 검출 매개변수 F는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Referring to FIG. 3A, the failure detector 110 includes a first detector 111. The failure detector 110 checks whether the reaction wheel is broken by using the first detector 111. The first detector 111 has a form of a double filter including a first estimation filter 111a and a first prediction filter 111b. The first detector 111 receives the control command and the attitude sensor data and outputs a first failure detection parameter that is a reference for determining whether the reaction wheel has failed. The first estimation filter 111a estimates the attitude of the satellite using an extended Kalman filter. That is, the first estimation filter 111a estimates the attitude of the satellite using the angular velocity measurement of the satellite, the control command value of the reaction wheel, and the dynamic attitude control model of the satellite. Since the conventional method of estimating the attitude of the satellite using the extended Kalman filter can be used, a detailed description thereof will be omitted. The first estimation parameter is output by the angular velocity of the satellite estimated by the first estimation filter 111a. The first estimation parameter is a determinant of the equation (5) matrix. The first prediction filter 111b predicts the theoretical angular velocity of the satellite using the control command value of the reaction wheel and the dynamic attitude control model of the satellite, and outputs the first prediction parameter accordingly. The first prediction parameter is a determinant of the equation (5) matrix. The dynamic attitude control model of the satellite used in the first detector 111 corresponds to the case where all four reaction wheels are normally operated without stopping. When the first estimation parameter output from the first estimation filter 111a and the first prediction parameter output from the first prediction filter 111b are compared, it is possible to determine whether the reaction wheel has a failure. If there is no large disturbance and the dynamic attitude model of the satellite is correct, the first estimation parameter output from the first estimation filter 111a and the first prediction parameter output from the first prediction filter 111b have similar values. However, in the event of a failure, a large difference occurs between the first estimated parameter and the first predicted parameter since the reaction wheel does not operate as the control command value. The first detection unit 111 outputs a first failure detection parameter indicating a difference between the first estimation parameter and the first prediction parameter. The first failure detection parameter F may be defined as follows.

Figure 112010007356837-pat00019
Figure 112010007356837-pat00019

여기서, det(A) PF 는 제1 예측 매개변수이고, det(A) EKF 는 제1 추정 매개변수이다.
Here, det (A) PF is the first prediction parameter and det (A) EKF is the first estimation parameter.

표 1과 같은 우리별 3호의 제원을 참고하여 제1 고장 검출 매개변수 F에 의한 고장 검출 시뮬레이션을 수행한 결과가 도 4a 내지 도 5b에 도시되어 있다.
The results of the failure detection simulation by the first failure detection parameter F with reference to the specifications of Korean Star No. 3 as shown in Table 1 are shown in FIGS. 4A to 5B.


인공위성의
관성 모멘트
Satellite
Moment of inertia IX=3.118(kg·㎡)
Iy=3.050(kg·㎡)
Iz=4.055(kg·㎡)I X = 3.118 (kg㎡)
I y = 3.050 (kg㎡)
I z = 4.055 (kg㎡) 휠의 관성 모멘트Wheel moment of inertia Iw=0.000239(kg·㎡)I w = 0.000239 (kg㎡) 제어 동작 시간Control operation time 60s60 s 고장 발생 시간Failure time 20s20 s 고장 유형Failure type 휠의 정지 고장Stop failure of the wheel 고장 발생 장소Breakdown place 1번 휠Wheel 1

도 4a의 (가) 내지 (다)는 정상 상태인 인공위성의 각 축에 대한 자세 변화를 나타내며, 도 4b는 그 때의 제1 고장 검출 매개변수의 변화를 나타낸다. 도 4a를 참조하면, 인공위성의 각 축이 반작용 휠의 작동에 의해 30초 부근에서 변한다. 이때, 도 4b에 도시된 바와 같이 제1 고장 검출 매개변수가 거의 변화없이 '0'을 계속 유지한다.
(A) to (c) of FIG. 4A show the change of attitude of each axis of the satellite in a steady state, and FIG. 4B shows the change of the first failure detection parameter at that time. Referring to FIG. 4A, each axis of the satellite changes around 30 seconds by operation of the reaction wheel. At this time, as shown in FIG. 4B, the first failure detection parameter keeps '0' almost unchanged.

도 5a의 (가) 내지 (다)는 4개의 반작용 휠 중 1번 휠이 정지 고장을 일으킨 상태일 때, 인공위성의 각 축에 대한 자세 변화를 나타내며, 도 5b는 그 때의 제1 고장 매개변수의 변화를 나타낸다. 도 5b를 참조하면, 고장이 발생했을 때, 제1 고장 검출 매개변수가 크게 증가함을 알 수 있다. 이로부터 반작용 휠에 고장이 발생하였음을 확인하게 된다. 바람직하기로는 고장 검출 성능과 오경보 확률을 고려하여 제1 고장 검출 매개변수에 대해 적절한 임계치(threshold)를 설정한다. 고장 검출 매개변수의 값이 크기 때문에, 패리티를 이용한 종래의 고장 검출 방법 등에 비해 임계치를 잡는데 제약이 적다. 본 실시예에서는 임계치로서, 고장시의 고장 검출매개변수가 정상 상태에서의 고장 검출 매개변수의 적어도 2배인 것으로 설정한다.
(A) to (c) of FIG. 5A show a change in posture of each axis of the satellite when the wheel 1 of the four reaction wheels causes the stop failure, and FIG. 5B shows the first failure parameter at that time. Indicates a change of. Referring to FIG. 5B, it can be seen that when a failure occurs, the first failure detection parameter increases significantly. This confirms that a failure has occurred in the reaction wheel. Preferably, an appropriate threshold is set for the first failure detection parameter in consideration of the failure detection performance and the false alarm probability. Since the value of the fault detection parameter is large, there are fewer constraints on setting the threshold compared to the conventional fault detection method using parity. In this embodiment, as a threshold value, the failure detection parameter at the time of failure is set to be at least twice the failure detection parameter at the steady state.

도 3b를 참조하면, 고장 분리부(120)는 제2A 검출부(121)와, 제2B 검출부(122)와 제2C 검출부(123)와, 제2D 검출부(124)를 구비한다. 고장 분리부(120)는 고장 검출부(110)로부터 반작용 휠의 고장이 확인된 경우에 4개의 검출부(121, 122, 123, 124)를 이용하여 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 반작용 휠을 찾아낸다. 고장 분리부(120)는 다중 가설 필터의 구조를 갖는다. 즉, 제2A 검출부(121)는 4개의 반작용 휠 중 1번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한 것이며, 제2B 검출부(122)는 4개의 반작용 휠 중 2번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한 것이고, 제2C 검출부(123)는 4개의 반작용 휠 중 3번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한 것이며, 제2D 검출부(124)는 4개의 반작용 휠 중 4번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한 것이다.
Referring to FIG. 3B, the fault separator 120 includes a second A detector 121, a second B detector 122, a second C detector 123, and a second D detector 124. The failure separating unit 120 uses the four detection units 121, 122, 123, and 124 when the failure of the reaction wheel is confirmed from the failure detection unit 110 to stop the reaction wheel stopped by the failure among the four reaction wheels. Find out. The fault separator 120 has a structure of a multiple hypothesis filter. That is, the 2A detection unit 121 is based on a dynamic model assuming that the first wheel of the four reaction wheels has stopped due to a failure, and the second B detection unit 122 has the failure of the second wheel of the four reaction wheels. The second C detector 123 is based on the dynamic model assuming that the third wheel of the four reaction wheels is stopped due to a failure, and the second C detector 124 is based on the dynamic model. ) Is based on a dynamic model assuming that wheel 4 of the four reaction wheels is stopped by failure.

제2A 검출부(121)는 제2A 추정 매개변수를 출력하는 제2A 추정 필터(121a)와 제2A 예측 매개변수를 출력하는 제2A 예측 필터(121b)를 구비하는 이중 필터의 형태로 이루어진다. 제2A 검출부(121)는 제1 검출부(111)와 기본적으로 동일한 구조로서, 제어 명령과 자세 센서 데이터를 입력받아 1번 휠의 고장 여부 판단의 기준이 되는 제2A 고장 검출 매개변수를 출력한다. 제2A 추정 필터(121a)와 제2A 예측 필터(121b)는 각각 제1 검출부(111)의 제1 추정 필터(111a) 및 제1 예측 필터(111b)와 기본적으로 동일한 구성이다. 다만, 제2A 검출부(121)는 4개의 반작용 휠 중 1번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한다는 점에 차이가 있다. 따라서, 제2A 검출부(121)에서 사용되는 모델 식은 수학식 5에서 1번 휠의 각속도가 '0'인 수학식 8이다. 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 1번 휠인 경우 제2A 검출부(121)에서 사용된 가정이 맞는 것이므로, 제2A 고장 검출 매개변수가 거의 '0'을 유지하게 된다. 또한, 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 1번 휠이 아닌 경우 제2A 검출부(121)에서 사용된 가정이 틀린 것이므로, 제2A 고장 검출 매개변수는 큰 값을 갖게 된다.
The second A detector 121 is configured in the form of a double filter including a second A estimation filter 121a for outputting the second A estimation parameter and a second A prediction filter 121b for outputting the second A prediction parameter. The second A detector 121 has a structure basically the same as that of the first detector 111, and receives a control command and posture sensor data and outputs a second A failure detection parameter which is a reference for determining whether the wheel No. 1 is broken. The second A estimation filter 121a and the second A prediction filter 121b are basically the same as those of the first estimation filter 111a and the first prediction filter 111b of the first detection unit 111, respectively. However, there is a difference in that the second A detector 121 is based on a dynamic model assuming that the first wheel of the four reaction wheels is stopped by a failure. Therefore, the model equation used in the second A detection unit 121 is Equation 8 in which the angular velocity of wheel 1 is '0' in Equation 5. If the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is the first wheel, the assumption used by the second A detection unit 121 is correct, and thus the second A failure detection parameter is maintained at almost zero. In addition, if the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is not the first wheel, the assumption used in the second A detection unit 121 is incorrect, and thus the second A failure detection parameter has a large value.

Figure 112010007356837-pat00020
Figure 112010007356837-pat00020

수학식 8에서 ,In Equation 8,

Figure 112010007356837-pat00021
Figure 112010007356837-pat00021

Figure 112010007356837-pat00022
Figure 112010007356837-pat00022

Figure 112010007356837-pat00023
Figure 112010007356837-pat00023

Figure 112010007356837-pat00024
Figure 112010007356837-pat00024

Figure 112010007356837-pat00025
Figure 112010007356837-pat00025

Figure 112010007356837-pat00026
Figure 112010007356837-pat00026

Figure 112010007356837-pat00027
Figure 112010007356837-pat00027

Figure 112010007356837-pat00028
Figure 112010007356837-pat00028

이다.
to be.

제2B 검출부(122)는 제2B 추정 매개변수를 출력하는 제2B 추정 필터(122a)와 제2B 예측 매개변수를 출력하는 제2B 예측 필터(122b)를 구비하는 이중 필터의 형태로 이루어진다. 제2B 검출부(122)는 제1 검출부(111)와 기본적으로 동일한 구조로서, 제어 명령과 자세 센서 데이터를 입력받아 2번 휠의 고장 여부 판단의 기준이 되는 제2B 고장 검출 매개변수를 출력한다. 제2B 추정 필터(122a)와 제2B 예측 필터(122b)는 각각 제1 검출부(111)의 제1 추정 필터(111a) 및 제1 예측 필터(111b)와 기본적으로 동일한 구성이다. 다만, 제2B 검출부(122)는 4개의 반작용 휠 중 2번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한다는 점에 차이가 있다. 따라서, 제2B 검출부(122)에서 사용되는 모델 식은 수학식 5에서 2번 휠의 각속도가 '0'인 경우이다. 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 2번 휠인 경우 제2B 검출부(122)에서 사용된 가정이 맞는 것이므로, 제2B 고장 검출 매개변수가 거의 '0'을 유지하게 된다. 또한, 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 2번 휠이 아닌 경우 제2B 검출부(122)에서 사용된 가정이 틀린 것이므로, 제2B 고장 검출 매개변수는 큰 값을 갖게 된다.
The second B detector 122 is in the form of a double filter including a second B estimation filter 122a for outputting the second B estimation parameter and a second B prediction filter 122b for outputting the second B prediction parameter. The second B detector 122 has a structure basically the same as that of the first detector 111, and receives a control command and posture sensor data and outputs a second B failure detection parameter that is a criterion for determining whether the second wheel has failed. The second B estimation filter 122a and the second B prediction filter 122b are basically the same as those of the first estimation filter 111a and the first prediction filter 111b of the first detection unit 111, respectively. However, there is a difference in that the second B detector 122 is based on a dynamic model assuming a case where wheel 2 of the four reaction wheels is stopped by a failure. Accordingly, the model equation used in the second B detector 122 is a case in which the angular velocity of wheel # 2 in Equation 5 is '0'. If the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is the second wheel, the assumption used in the second B detection unit 122 is correct, and thus the second B failure detection parameter is maintained almost '0'. In addition, if the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is not the second wheel, since the assumption used in the second B detection unit 122 is wrong, the second B failure detection parameter has a large value.

제2C 검출부(123)는 제2C 추정 매개변수를 출력하는 제2C 추정 필터(123a)와 제2C 예측 매개변수를 출력하는 제2C 예측 필터(123b)를 구비하는 이중 필터의 형태로 이루어진다. 제2C 검출부(123)는 제1 검출부(111)와 기본적으로 동일한 구조로서, 제어 명령과 자세 센서 데이터를 입력받아 3번 휠의 고장 여부 판단의 기준이 되는 제2C 고장 검출 매개변수를 출력한다. 제2C 추정 필터(123a)와 제2C 예측 필터(123b)는 각각 제1 검출부(111)의 제1 추정 필터(111a) 및 제1 예측 필터(111b)와 기본적으로 동일한 구성이다. 다만, 제2C 검출부(123)는 4개의 반작용 휠 중 3번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한다는 점에 차이가 있다. 따라서, 제2C 검출부(123)에서 사용되는 모델 식은 수학식 5에서 3번 휠의 각속도가 '0'인 경우이다. 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 3번 휠인 경우 제2C 검출부(123)에서 사용된 가정이 맞는 것이므로, 제2C 고장 검출 매개변수가 거의 '0'을 유지하게 된다. 또한, 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 3번 휠이 아닌 경우 제2C 검출부(123)에서 사용된 가정이 틀린 것이므로, 제2C 고장 검출 매개변수는 큰 값을 갖게 된다.
The second C detector 123 is in the form of a double filter including a second C estimation filter 123a for outputting the second C estimation parameter and a second C prediction filter 123b for outputting the second C prediction parameter. The second C detector 123 is basically the same structure as the first detector 111, and receives a control command and posture sensor data and outputs a second C failure detection parameter that is used as a reference for determining whether the wheel 3 has failed. The second C estimation filter 123a and the second C prediction filter 123b are basically the same as the first estimation filter 111a and the first prediction filter 111b of the first detection unit 111, respectively. However, there is a difference in that the 2C detection unit 123 is based on a dynamic model assuming a case where wheel 3 of the four reaction wheels is stopped by a failure. Therefore, the model equation used in the second C detector 123 is a case in which the angular velocity of wheel 3 is '0' in Equation (5). If the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is the third wheel, the assumption used by the second C detection unit 123 is correct, and thus the second C failure detection parameter is maintained almost '0'. In addition, if the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is not the third wheel, since the assumption used in the second C detection unit 123 is wrong, the second C failure detection parameter has a large value.

제2D 검출부(124)는 제2D 추정 매개변수를 출력하는 제2D 추정 필터(124a)와 제2D 예측 매개변수를 출력하는 제2B 예측 필터(124b)를 구비하는 이중 필터의 형태로 이루어진다. 제2D 검출부(124)는 제1 검출부(111)와 기본적으로 동일한 구조로서, 제어 명령과 자세 센서 데이터를 입력받아 2번 휠의 고장 여부 판단의 기준이 되는 제2D 고장 검출 매개변수를 출력한다. 제2D 추정 필터(124a)와 제2D 예측 필터(124b)는 각각 제1 검출부(111)의 제1 추정 필터(111a) 및 제1 예측 필터(111b)와 기본적으로 동일한 구성이다. 다만, 제2D 검출부(124)는 4개의 반작용 휠 중 4번 휠이 고장에 의해 정지한 경우를 가정한 동적 모델에 기반한다는 점에 차이가 있다. 따라서, 제2D 검출부(124)에서 사용되는 모델 식은 수학식 5에서 4번 휠의 각속도가 '0'인 경우이다. 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 4번 휠인 경우 제2D 검출부(124)에서 사용된 가정이 맞는 것이므로, 제2D 고장 검출 매개변수가 거의 '0'을 유지하게 된다. 또한, 4개의 반작용 휠 중 고장에 의해 정지한 휠이 4번 휠이 아닌 경우 제2D 검출부(124)에서 사용된 가정이 틀린 것이므로, 제2D 고장 검출 매개변수는 큰 값을 갖게 된다.
The 2D detection unit 124 is in the form of a double filter including a 2D estimation filter 124a for outputting the 2D estimation parameter and a 2B prediction filter 124b for outputting the 2D prediction parameter. The 2D detection unit 124 is basically the same structure as the first detection unit 111, and receives a control command and attitude sensor data and outputs a 2D failure detection parameter which is a criterion for determining whether the wheel No. 2 is broken. The 2D estimation filter 124a and the 2D prediction filter 124b are basically the same as the 1st estimation filter 111a and the 1st prediction filter 111b of the 1st detection part 111, respectively. However, there is a difference in that the 2D detection unit 124 is based on a dynamic model assuming a case where wheel 4 of the four reaction wheels is stopped by a failure. Therefore, the model equation used in the 2D detection unit 124 is a case in which the angular velocity of wheel 4 is '0' in Equation (5). If the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is the fourth wheel, the assumption used in the 2D detection unit 124 is correct, and thus the 2D failure detection parameter is almost maintained at '0'. In addition, if the wheel stopped by the failure among the four reaction wheels is not the fourth wheel, the assumption used in the 2D detection unit 124 is wrong, and thus the 2D failure detection parameter has a large value.

도 6a의 (가) 내지 (라)는 표 1과 같은 조건에서 시뮬레이션을 수행하였을 때, 제2A 고장 검출 매개변수, 제2B 고장 검출 매개변수, 제2C 고장 검출 매개변수 및 제2D 고장 검출 매개변수의 변화를 각각 나타낸다. 도 6a를 참조하면, 제2A 고장 검출 매개변수를 제외한 나머지 고장 검출 매개변수는 큰 값을 갖게 된다. 그에 따라, 4개의 반작용 휠 중 1번 휠이 고장으로 정지되었음을 알 수 있게 된다.
(A) to (d) of FIG. 6A show that when the simulation is performed under the conditions shown in Table 1, the 2A failure detection parameter, the 2B failure detection parameter, the 2C failure detection parameter, and the 2D failure detection parameter Each change is shown. Referring to FIG. 6A, the remaining failure detection parameters except for the second A failure detection parameter have a large value. Accordingly, it can be seen that wheel 1 of the four reaction wheels has stopped due to a failure.

고장 분리부(120)의 각 검출부(121, 122, 123, 124)의 고장 검출 매개변수를 기반으로 한 의사 결정을 위해 신뢰도를 아래의 수학식 9와 같이 정의한다.
Reliability is defined as in Equation 9 below for decision making based on failure detection parameters of each detection unit 121, 122, 123, and 124 of the failure separation unit 120.

Figure 112010007356837-pat00029
Figure 112010007356837-pat00029

C 1 은 제2A 검출부(121)의 신뢰도를 나타내며, C 2 은 제2B 검출부(122)의 신뢰도를 나타내고, C 3 은 제2C 검출부(123)의 신뢰도를 나타내며, C 4 은 제2D 검출부(124)의 신뢰도를 나타낸다. 또한, F mean 은 각 검출부(121, 122, 123, 124)에서 출력된 고장 검출 매개변수의 평균값이다. F 1 은 제2A 고장 검출 매개변수를 나타내며, F 2 은 제2B 고장 검출 매개변수를 나타내고, F 3 은 제2C 고장 검출 매개변수를 나타내며, F 4 은 제2D 고장 검출 매개변수를 나타낸다. 이때, 0 이하의 작은 신뢰도는 의미가 없기 때문에 음수의 값을 가질 때에는 0으로 간주한다. 인공위성의 동작 상황, 고장의 크기, 외란의 간섭 등 고장이 발생하는 조건에 따라 고장 검출 매개변수의 크기는 항상 달라질 수 있다. 따라서 수학식 9와 같이 신뢰도를 정의하면 상대적인 고장 검출 매개변수의 크기를 비교하기 용이하다. C 1 represents the reliability of the second A detector 121, C 2 represents the reliability of the second B detector 122, C 3 represents the reliability of the second C detector 123, and C 4 represents the 2D detector 124. ) Reliability. In addition, F mean is an average value of the failure detection parameters output from each detection unit 121, 122, 123, 124. F 1 represents the 2A failure detection parameter, F 2 represents the 2B failure detection parameter, F 3 represents the 2C failure detection parameter, and F 4 represents the 2D failure detection parameter. In this case, since a small reliability of 0 or less has no meaning, it is regarded as 0 when having a negative value. The size of the fault detection parameter can always vary depending on the conditions under which the fault occurs, such as the operating conditions of the satellite, the magnitude of the fault, and disturbance interference. Therefore, if the reliability is defined as shown in Equation 9, it is easy to compare the magnitudes of the relative failure detection parameters.

도 6b에 도시된 바와 같이, 고장 상황을 바르게 가정한 (가)의 신뢰도와 그렇지 않은 (나) 내지 (라)의 신뢰도 사이에 차이가 매우 크다. 이러한 성질을 이용하면 쉽게 고장을 검출해 낼 수 있다. 특히 고장 초기에는 신뢰도의 차이가 크게 나타나 임계치를 설정하여 고장 검출을 수행하는데 용이하다.
As shown in Fig. 6B, there is a large difference between the reliability of (a) assuming a failure situation correctly and the reliability of (b) to (d) otherwise. This property makes it easy to detect failures. In particular, in the early stage of failure, the difference in reliability is large, so that it is easy to set a threshold to perform failure detection.

이상 실시예를 들어 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 실시예는 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정되거나 변경될 수 있으며, 당업자는 이러한 수정과 변경도 본 발명에 속하는 것임을 알 수 있을 것이다.Although the present invention has been described with reference to the above embodiments, the present invention is not limited thereto. The above embodiments may be modified or changed without departing from the spirit and scope of the present invention, and those skilled in the art will recognize that such modifications and changes also belong to the present invention.

100 : 고장 검출기 110 : 고장 검출부
111 : 제1 검출부 111a : 제1 추정 필터
111b : 제1 예측 필터 120 : 고장 분리부
121 : 제2A 검출부 121a : 제2A 추정 필터
121b : 제2A 예측 필터 122 : 제2B 검출부
122a : 제2B 추정 필터 122b : 제2B 예측 필터
123 : 제2C 검출부 123a : 제2C 추정 필터
123b : 제2C 예측 필터 124 : 제2D 검출부
124a : 제2D 추정 필터 124b : 제2D 예측 필터100: fault detector 110: fault detector
111: first detector 111a: first estimation filter
111b: first prediction filter 120: fault separation unit
121: second A detector 121a: second A estimation filter
121b: second A prediction filter 122: second B detection unit
122a: second B estimation filter 122b: second B prediction filter
123: second C detector 123a: second C estimation filter
123b: second C prediction filter 124: second 2D detection unit
124a: 2D Prediction Filter 124b: 2D Prediction Filter

Claims (10)

우주비행체의 자세를 동적 모델을 이용하여 예측하는 예측 필터와, 상기 우주비행체의 자세를 상기 동적 모델에 기반한 확장 칼만 필터를 이용하여 추정하는 추정 필터를 구비하는 검출부를 포함하며,
상기 검출부는 상기 예측 필터로부터 얻은 우주비행체의 예측 자세 데이터와 상기 추정 필터로부터 얻은 추정 자세 데이터를 비교하는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기.A detection unit having a prediction filter for predicting the attitude of the spacecraft using a dynamic model, and an estimation filter for estimating the attitude of the spacecraft using an extended Kalman filter based on the dynamic model,
And the detecting unit compares the predicted attitude data obtained from the predictive filter with the estimated attitude data obtained from the estimated filter. 청구항 1에 있어서,
상기 검출부는 다수 개이며, 각 검출부는 상기 우주비행체 구동기의 가능한 작동 상태의 각 경우를 가정한 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기.The method according to claim 1,
And a plurality of detectors, each detector assuming that each case is a possible operating state of the spacecraft driver. 청구항 2에 있어서,
상기 다수의 검출부 중 하나는 상기 구동기가 정상 작동하는 경우를 가정하여 상기 구동기의 고장 여부를 확인하는 고장 검출부를 형성하며, 나머지 검출부들은 우주비행체 구동기가 정상 작동하지 않는 가능한 경우를 각각 가정하여 고장 부분을 검출하는 고장 분리부를 형성하는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기.The method according to claim 2,
One of the plurality of detection units forms a failure detection unit that checks whether the driver has failed, assuming that the driver operates normally, and the remaining detection units assume a possible case where the space vehicle driver does not operate normally. Failure detector of the spacecraft driver, characterized in that for forming a fault separation unit for detecting. 청구항 3에 있어서,
상기 고장 분리부는 상기 고장 검출부에 의해 상기 구동기의 고장이 확인된 경우에만 작동하는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기.The method according to claim 3,
And wherein the fault isolator is operated only when a fault of the driver is confirmed by the fault detector. 청구항 2에 있어서,
상기 우주비행체 구동기는 4개의 반작용 휠이며, 상기 가능한 작동 상태의 각 경우는 상기 4개의 반작용 휠이 모두 정상 작동하는 경우와 상기 4개의 반작용 휠 중 하나가 정지한 4가지 경우를 포함하는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기.The method according to claim 2,
The space vehicle driver is characterized by four reaction wheels, each case of the possible operating states comprising four cases in which the four reaction wheels are in normal operation and four cases in which one of the four reaction wheels is stationary. Fault detector in spacecraft driver. 청구항 5에 있어서,
상기 4개의 반작용 휠은 각 휠의 토크 벡터가 원뿔 형태를 이루도록 배치된 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출기.The method according to claim 5,
And the four reaction wheels are arranged such that the torque vectors of each wheel form a conical shape. 우주비행체 구동기의 고장 여부를 확인하는 검출 단계; 및
상기 구동기의 고장 부분을 찾는 분리 단계를 포함하며,
상기 검출 단계 및 상기 분리 단계는 우주비행체의 동적 모델로부터 예측한 예측 자세 데이터와 상기 동적 모델에 기반한 확장 칼만 필터로부터 추정한 추정 자세 데이터를 비교함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출 방법.A detecting step of confirming whether a spacecraft driver has failed; And
A separation step of finding a faulty part of the driver,
The detecting step and the separating step are performed by comparing the predicted attitude data predicted from the dynamic model of the space vehicle and the estimated attitude data estimated from the extended Kalman filter based on the dynamic model. . 청구항 7에 있어서,
상기 검출 단계에서의 동적 모델은 상기 구동기가 정상 작동하는 경우에 대한 것임을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출 방법.The method according to claim 7,
The dynamic model in the detecting step is a failure detection method of the spacecraft driver, characterized in that for the normal operation of the driver. 청구항 7에 있어서,
상기 분리 단계에서의 동적 모델은 다수 개이며, 상기 분리 단계에서의 각 동적 모델은 구동기의 각 고장 경우를 가정한 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출 방법.The method according to claim 7,
And a plurality of dynamic models in the separating step, and each dynamic model in the separating step assumes a failure case of the driver. 청구항 7에 있어서,
상기 분리 단계는 상기 검출 단계에서 상기 구동기의 고장이 확인된 경우에만 수행되는 것을 특징으로 하는 우주비행체 구동기의 고장 검출 방법.The method according to claim 7,
And the separating step is performed only when a failure of the driver is confirmed in the detecting step.
KR1020100009844A 2010-02-03 2010-02-03 Fault detector and detecting method for spacecraft actuator KR101102856B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100009844A KR101102856B1 (en) 2010-02-03 2010-02-03 Fault detector and detecting method for spacecraft actuator

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100009844A KR101102856B1 (en) 2010-02-03 2010-02-03 Fault detector and detecting method for spacecraft actuator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110090197A KR20110090197A (en) 2011-08-10
KR101102856B1 true KR101102856B1 (en) 2012-01-10

Family

ID=44928025

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100009844A KR101102856B1 (en) 2010-02-03 2010-02-03 Fault detector and detecting method for spacecraft actuator

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101102856B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101695575B1 (en) * 2015-12-21 2017-01-11 한국항공우주연구원 A satellite with fault detection logic

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080270027A1 (en) 2007-04-30 2008-10-30 Stecko Stephen M Fault detection and reconfiguration of an automated refueling boom

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080270027A1 (en) 2007-04-30 2008-10-30 Stecko Stephen M Fault detection and reconfiguration of an automated refueling boom

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
한국항공우주학회 2008년도 추계학술대회 논문집, pp.1075-1078
한국항공우주학회지 제33권 제3호 p.57-64 (2005. 3.)

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110090197A (en) 2011-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pirmoradi et al. Fault detection and diagnosis in a spacecraft attitude determination system
CN107885219B (en) Flight monitoring system and method for monitoring flight of unmanned aerial vehicle
EP1983301B1 (en) Inertial measurement unit fault detection and isolation using parity logic
Jiang et al. Parameter estimation-based fault detection, isolation and recovery for nonlinear satellite models
US8412389B2 (en) Integrity monitoring of inertial reference unit
CN109976141B (en) UAV sensor signal redundancy voting system
KR100964793B1 (en) Method for detecting and isolating fault in redundant sensors, and method for accommodating fault in redundant sensors
US20070135975A1 (en) Distributed and recoverable digital control system
CN111913469A (en) Method for constructing on-orbit stable operation capability of spacecraft control system
CN112650281B (en) Multi-sensor three-redundancy system, control method, unmanned aerial vehicle, medium and terminal
US20210072278A1 (en) High-precision inertial measurement apparatus and inertial measurement method
D'Amato et al. Fault tolerant low cost IMUS for UAVs
WO2011076365A1 (en) Fault detection methods
CN112459721A (en) Fault diagnosis method and device for rotary steering drilling tool measurement and control system and application
KR101102856B1 (en) Fault detector and detecting method for spacecraft actuator
Patton et al. Reliable fault diagnosis scheme for a spacecraft attitude control system
Lim et al. Satellite fault detection and isolation scheme with modified adaptive fading EKF
Baldi et al. Fault diagnosis and control reconfiguration for satellite reaction wheels
CN113324541A (en) Positioning method and device and positioning system
KR20120029516A (en) Fault detector and detecting method for redundant inertial measurement unit
Rudin et al. A sensor fault detection for aircraft using a single Kalman filter and hidden Markov models
CN114625155B (en) Triple redundancy management system and method for automatic driving software
JP2009204419A (en) Failure detector
Nasri et al. Spacecraft actuator diagnosis with principal component analysis: application to the rendez-vous phase of the mars sample return mission
Ngo et al. Fault detection and isolation for four-wheel-driven omnidirectional automated guided vehicles with actuator faults

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141211

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151126

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160222

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171124

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181203

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191203

Year of fee payment: 9