基于在轨任务约束的卫星姿态控制系统剩余寿命预测研究

Reliable operation of satellite attitude control systems (SACs) is a prerequisite for satellite task assignments. Accurate residual life prediction of SAC for in-orbit satellites plays a significant role in spacecraft mission planning and space-borne resources usage..Aiming at the technology demand of accurate spacecraft life prediction in China, this proposal focuses on dynamic residual life prediction of SCAs by fusing multi-sources information such as mechanism-based and data-based life prediction results, and taking the in-orbit tasks as constrains, in order to develop applicable methods for life prediction of in-orbit SCAs. The first objective is to develop a mechanism-based residual life prediction model, which can describe the relationship between the residual life of SCAs and some system information including system configuration, operation mode, components working conditions,failure mode and residual life of components. The proposed residual life prediction technology will have a promising prospect of engineering applications.

随着我国航天器数量和任务大幅增多，国家对卫星剩余寿命预测的需求越来越迫切。卫星在轨任务不同，会引起系统控制模式变化，因此带来系统配置、部件工作状态、失效机理及剩余寿命的差异。本申请由此提出任务约束下基于系统工作机理的寿命预测方法，剖析系统配置、控制方式、部件失效模式和系统降级运行等与系统剩余寿命的内涵关系。期望为我国卫星设计精准的在轨维修方案、实施卫星动态任务规划和确保任务有效实施，提供一种新预测理论与核心方法，同样适用于其它重大装备，具有广阔应用前景。

伴随长寿命、高可靠性航天器的发展需求，卫星的寿命预测研究成为当前研究热点。本项目针对卫星姿态控制系统及其关键部件开展剩余寿命预测研究，建立了基于动态故障树的系统失效机理模型；以关键部件动量轮为例，研究了部件带工作状态切换下的寿命预测方法；针对备份部件失效概率密度描述问题，提出了改进的备份部件失效概率密度描述方法；重点研究了系统配置及工作模式与系统在轨剩余寿命的关系。.研究了部件带工作状态切换下的寿命预测方法。考虑到基于动态故障树模型开展卫星姿态控制系统寿命预测时，需要已知部件（底事件）的失效概率密度函数，且部件在工程应用中存在多个工况。因此，以动量轮为例，在多个单一工作状态下失效概率密度函数已知的条件下，结合Nelson假设（部件的残存寿命仅依赖于已累积的失效和当前应力，而与累积方式无关）提出了部件带工作状态切换下的寿命预测方法。.研究了系统不同配置下的寿命预测。为实现基于动态故障树的系统寿命预测分析，需要对其进行求解（即：顶事件失效概率密度函数的求解），但动态故障树模型规模比较大，直接求解比较困难，为了降低求解的复杂度，本文采用模块化的方法进行求解，静态模块和动态模块分别采用基于二元决策图（BDD）和离散时间贝叶斯网络（DTBN）的方法进行求解。在动态模块求解过程中，针对现有备份门的求解方法中存在的备份部件失效概率密度累积和不等于1的问题，提出了改进的备份部件失效概率密度描述方法，有效地解决了失效概率密度累积和问题。并将该改进方法应用于基于动态故障树的卫星姿态控制系统失效机理模型求解，实现了系统不同配置下的寿命预测。.研究了系统不同工作模式下的寿命预测。通过分析系统工作模式下相关部件的工作状态及切换情形，在部件带工作状态切换下寿命预测方法的基础上，开展了基于动态故障树模型的系统不同工作模式下的寿命预测研究。