專利名稱：衛(wèi)星自主故障診斷方法及其診斷系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種航天器故障診斷方法及其診斷系統(tǒng)，特別涉及一種根據(jù)實 時遙測參數(shù)報文自主進行故障診斷的衛(wèi)星自主故障診斷方法及其診斷系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
衛(wèi)星自主智能控制和分布式衛(wèi)星自主運行的發(fā)展趨勢要求航天器具備自 主感知自身健康狀況和自主故障診斷的功能。然而，現(xiàn)階段我國航天器故障主 要依靠地面測控站進行診斷，這使得衛(wèi)星的故障診斷受限于地面測控站的位置 和測控弧段，同時也給地面測控站的測控人員帶來了很大的判斷壓力。
目前國內(nèi)開發(fā)了很多衛(wèi)星故障診斷系統(tǒng)，但大多數(shù)的衛(wèi)星故障診斷系統(tǒng)都 是通過衛(wèi)星過境時根據(jù)接收的衛(wèi)星的遙測數(shù)據(jù)，利用地面強大的計算資源對衛(wèi) 星某個分系統(tǒng)進行地面診斷。如大部分衛(wèi)星故障診斷系統(tǒng)的知識庫借助于現(xiàn)有
的數(shù)據(jù)庫(如orade、 SQL server等)實現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)庫在計算資源緊缺的星 載計算機上難以實現(xiàn)。
而且，衛(wèi)星故障診斷系統(tǒng)常用的limit-check和Persistence-Counter等故障 檢測方法，基于limit-check的故障檢測方法是將決策函數(shù)值和事先設(shè)定的門限 值相比較，當(dāng)決策函數(shù)值超過門限值時，就認(rèn)為有故障發(fā)生，反之就認(rèn)為沒有 故障發(fā)生，通常采用產(chǎn)生式規(guī)則表達這種條件-結(jié)果關(guān)系。由于衛(wèi)星運行的環(huán) 境比較惡劣，受各種干擾噪聲的影響，可能某些信號會出現(xiàn)瞬時與理論值不一 致的情況，因此會導(dǎo)致過高的虛警現(xiàn)象。
Michael A.Swartwout等人針對產(chǎn)生式規(guī)則的缺點提出持續(xù)性計數(shù) (Persistence-Counter)的方法并應(yīng)用于研制的Sapphire和Emerald等衛(wèi)星，可 以明顯降低虛警率，然而持續(xù)性計數(shù)的方法對于噪聲干擾下的故障檢測能力仍 然存在不足，如對周期性故障信號的檢測具有時延大的缺點。存在以上缺點的 原因主要有兩點(1)在實際的檢測中，由于受環(huán)境、條件、檢測內(nèi)容和技術(shù) 手段的影響，檢測值本身存在著一定的不確定性，這種不確定性是由于事物之間差異的中間過渡性所引起的劃分上的不確定性，它是事物本身固有的不精確
性。而基于limit-checking的故障檢測方法通過精確的門限值劃分不精確的檢 測值，勢必會帶來虛警和漏報；(2)完全根據(jù)采樣時刻的值而不考慮時間因素 難免受到噪聲等環(huán)境不確定性因素的影響。
因此，建立具有良好的自主性、實時性和實用性的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng) 意義重大，以期克服目前衛(wèi)星的故障診斷完全依靠地面測控站的現(xiàn)狀，減輕地 面測控站的壓力，實現(xiàn)衛(wèi)星故障的自主診斷，提高衛(wèi)星的自主運行能力。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種衛(wèi)星自主故障診斷方法及其診斷系統(tǒng)，針對現(xiàn) 有技術(shù)中的缺陷，可以降低衛(wèi)星自主故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜度，提高衛(wèi) 星故障的診斷效率，提高衛(wèi)星間的協(xié)同診斷能力。
本發(fā)明所解決的技術(shù)問題可以采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn) 一方面，本發(fā)明提供了一種衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，它包括 如下步驟
(1) 構(gòu)建通過與衛(wèi)星專業(yè)設(shè)計人員交流、閱讀衛(wèi)星設(shè)計資料或故障模式 影響與分析等方式獲取衛(wèi)星故障模式及衛(wèi)星故障之間的因果關(guān)系并將所得的 故障知識用Petri網(wǎng)描述的知識庫和模糊規(guī)則庫；
(2) 接收衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)，并根據(jù)模糊規(guī)則庫中的規(guī)則對衛(wèi)星的實 時遙測數(shù)據(jù)進行基于模糊集的故障檢測；
(3) 根據(jù)上述故障檢測的結(jié)果與知識庫進行故障推理，根據(jù)知識庫中存 儲的衛(wèi)星故障模式及衛(wèi)星故障之間的因果關(guān)系輸出相應(yīng)的故障對策。
在本發(fā)明的一個實施例中，上述步驟(1)還包括一對知識庫進行校驗的
進一步，所述知識庫的校驗包括矛盾規(guī)則的校驗、冗余規(guī)則的校驗、不完 全規(guī)則的校驗和循環(huán)規(guī)則的校驗。
進一步，所述矛盾規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否至少存在2條規(guī)則， 在相同的條件下導(dǎo)致矛盾的結(jié)論。
進一步，所述冗余規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在不必要的規(guī)則。進一步，所述不完全規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在缺失的規(guī)則。 進一步，所述循環(huán)規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在一組規(guī)則的條件
和結(jié)論被鏈接成一個循環(huán)的環(huán)。
在本發(fā)明的一個實施例中，上述步驟(2)中的故障檢測包括精確輸入模
糊化處理、模糊推理判決和非模糊化輸出。
在本發(fā)明的一個實施例中，上述步驟(3)中的故障推理包括故障反向推
理、正向推理和故障解釋輸出。
進一步，所述知識庫中的故障分為部件級故障、分系統(tǒng)級故障和系統(tǒng)級故障。
進一步，在所述故障推理中，首先進行反向推理，即先檢測系統(tǒng)級故障， 如果檢測到存在系統(tǒng)級故障，則進行反向推理，尋找導(dǎo)致該系統(tǒng)級故障的初始
故障集合；反向推理完成以后或沒有檢測到系統(tǒng)級故障，再進行正向推理。 進一步，反向推理只在檢測到系統(tǒng)級故障后進行，系統(tǒng)級故障解決之后進
行正向推理，以檢測并診斷部件級故障及分系統(tǒng)級故障。
另一方面，本發(fā)明提供了一種衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，_其特征在于，它包
括
數(shù)據(jù)輸入裝置，用于接收衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)，并進行濾波、剔除錯誤幀、 遙測數(shù)據(jù)變換等數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)，然后輸入所述故障檢測裝置；
故障檢測裝置，對衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)進行基于模糊集的故障檢測，并由 故障檢測結(jié)果啟動所述故障推理裝置進行推理；
故障推理裝置，根據(jù)所述故障檢測裝置的故障檢測結(jié)果進行故障推理；及
故障對策輸出裝置，根據(jù)所述故障推理裝置的故障推理，得到相應(yīng)的故障 對策并輸出。
在本發(fā)明的一個實施例中，所述故障檢測裝置包括
模糊化接口模塊，將衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成模糊量，以便所述模糊推 理模塊進行模糊推理；
模糊規(guī)則庫，用于存放根據(jù)衛(wèi)星領(lǐng)域故障診斷專家的經(jīng)驗及事實組成的規(guī) 則知識，包含了模糊推理時所需要的事實和推理規(guī)則；
規(guī)則編輯接口模塊，用于對所述模糊規(guī)則庫中存放的規(guī)則知識進行增加、
7刪除和修改等操作；
模糊推理模塊，應(yīng)用模糊規(guī)則庫中的模糊規(guī)則對所述模糊化接口模塊轉(zhuǎn)化 的模糊量進行運算，以求得模糊輸出；及
非模糊化接口模塊，用于將所述模糊推理模塊得到的模糊輸出轉(zhuǎn)換成非模 糊值輸出，實現(xiàn)從輸出域上的模糊子空間到普通清晰子空間的映射。
在本發(fā)明的一個實施例中，所述故障推理裝置包括
綜合數(shù)據(jù)庫，用來存放衛(wèi)星運行的動態(tài)參數(shù)、變量的初始狀態(tài)和所述推理 模塊在推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)；
知識庫，用來存儲用Petri網(wǎng)表示的衛(wèi)星及衛(wèi)星各分系統(tǒng)的故障知識，具 體包括事實、診斷規(guī)則和故障對策；
數(shù)據(jù)接口模塊，用來接收所述故障檢測模塊的檢測輸出；
推理模塊，根據(jù)綜合數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)(初始故障征兆)、衛(wèi)星的實時遙測數(shù) 據(jù)和知識庫的知識(診斷規(guī)則)進行推理，并將診斷結(jié)果輸出；
解釋模塊，用來解釋由所述推理模塊推出診斷結(jié)論的推理過程，從而增加 診斷結(jié)論的可信性；
代理模塊，主要用來保存診斷結(jié)果，執(zhí)行故障對策；及
協(xié)作模塊，為其他衛(wèi)星提供診斷服務(wù)，接收并解釋其他衛(wèi)星的服務(wù)請求。
進一步，所述故障推理裝置還包括一人工知識獲取接口模塊，通過人工知 識獲取接口模塊對知識庫進行行故障知識的增、刪、修改等操作。
進一步，所述故障推理裝置還包括一自動知識獲取模塊，通過知識自動獲 取模塊從所述綜合數(shù)據(jù)庫獲取知識并添加到所述知識庫中。
本發(fā)明的一種衛(wèi)星自主故障診斷方法及其診斷系統(tǒng)，將衛(wèi)星的故障分為部 件級故障、分系統(tǒng)級故障和系統(tǒng)級故障，采用基于模糊集的故障檢測方法，將 精確的傳感器采樣值模糊化，以隸屬度屬于各模糊子集，為各模糊子集定義不 同的報警權(quán)值，通過計算時間窗內(nèi)的報警權(quán)值之和與報警閾值的關(guān)系決定是否 報警，能夠有效克服常用故障檢測方法的缺點，有效降低虛警率和漏報率，當(dāng) 某個故障由多個子故障引起時，按照與各子故障相對應(yīng)系統(tǒng)的可靠性進行啟發(fā) 式搜索，優(yōu)先沿可靠性低的系統(tǒng)對應(yīng)的子故障節(jié)點搜索；此外，為了適應(yīng)以后 分布式衛(wèi)星之間的協(xié)同診斷，還設(shè)計了協(xié)作接口，用來為其他衛(wèi)星提供診斷服務(wù)，實現(xiàn)了本發(fā)明的目的。


圖1為本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖； 圖2為本發(fā)明的故障檢測裝置的系統(tǒng)框圖； 圖3為本發(fā)明的模糊集的隸屬函數(shù)示例的示意圖； 圖4為本發(fā)明的故障推理裝置的系統(tǒng)框圖。
具體實施例方式
為了使本發(fā)明實現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達成目的與功效易于明白了解， 下面結(jié)合具體圖示，進一步闡述本發(fā)明。
如圖1所示，本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，它包括數(shù)據(jù)輸入裝置
10、故障檢測裝置20、故障推理裝置30和故障對策輸出裝置40;數(shù)據(jù)輸入裝 置10用于接收衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)，并進行濾波、剔除錯誤幀、遙測數(shù)據(jù)變 換等數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)，然后輸入故障檢測裝置20;故障檢測裝置20對衛(wèi)星的
實時遙測數(shù)據(jù)進行基于模糊集的故障檢測，并由故障檢測結(jié)果啟動故障推理裝
置30進行推理；故障推理裝置30根據(jù)故障檢測裝置20的故障檢測結(jié)果進行 故障推理；故障對策輸出裝置40根據(jù)故障推理裝置30的故障推理，得到相應(yīng) 的故障對策并輸出。
如圖2所示，故障檢測裝置20包括模糊化接口模塊21、模糊規(guī)則庫22、 規(guī)則編輯接口模塊23、模糊推理模塊24和非模糊化接口模塊25;模糊化接口 模塊21將衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成模糊量，以便所述模糊推理模塊進行模 糊推理，模糊化實質(zhì)上是通過人的主觀評價，將一個實際測量的精確數(shù)值映射 為該值對于其所處域上模糊集的隸屬函數(shù)(如圖3所示)。
<formula>formula see original document page 9</formula> (i)
模糊規(guī)則庫22用于存放根據(jù)衛(wèi)星領(lǐng)域故障診斷專家的經(jīng)驗及事實組成的 規(guī)則知識，包含了模糊推理時所需要的事實和推理規(guī)則；模糊推理模塊24是 故障檢測裝置20的核心，模糊推理模塊24應(yīng)用模糊規(guī)則庫22中的模糊規(guī)則對所述模糊化接口模塊轉(zhuǎn)化的模糊量進行運算，以求得模糊輸出；它實質(zhì)上是
一套決策邏輯，通過模仿人腦的模糊性思維方式，應(yīng)用模糊規(guī)則庫的模糊規(guī)則， 推出系統(tǒng)在新的輸入或狀態(tài)作用下應(yīng)有的輸出或結(jié)論。根據(jù)模糊規(guī)則庫中存儲 的模糊子集的報警權(quán)重《和報警閾值T ，考慮到時間因素對檢測結(jié)果的影響，
定義窗函數(shù)S，當(dāng)S大于報警閾值、則認(rèn)為存在故障，否則認(rèn)為不存在故障。 規(guī)則編輯接口模塊23用于對模糊規(guī)則庫24中存放的規(guī)則知識進行增加、刪除 和修改等操作。
非模糊化接口模塊25用于將所述模糊推理模塊得到的模糊輸出轉(zhuǎn)換成非 模糊值輸出，實現(xiàn)從輸出域上的模糊子空間到普通清晰子空間的映射。
如圖4所示，故障推理裝置30包括綜合數(shù)據(jù)庫31、知識庫32、數(shù)據(jù)接口 模塊33、推理模塊34、解釋模塊35、代理模塊36和協(xié)作模塊37;綜合數(shù)據(jù) 庫31用來存放衛(wèi)星運行的動態(tài)參數(shù)、變量的初始狀態(tài)和所述推理模塊在推理 過程中得到的中間數(shù)據(jù)，其內(nèi)容是動態(tài)變化的；知識庫32用來存儲用Petri網(wǎng) 表示的衛(wèi)星及衛(wèi)星各分系統(tǒng)的故障知識，具體包括事實、診斷規(guī)則和故障對策， Petri網(wǎng)能夠很好的描述衛(wèi)星各故障間的因果層次關(guān)系；知識庫32是故障推理 裝置30的核心。
數(shù)據(jù)接口模塊33用來接收故障檢測模塊20的檢測輸出；推理模塊34根 據(jù)綜合數(shù)據(jù)庫31的數(shù)據(jù)(初始故障征兆)、衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)和知識庫32 的知識(診斷規(guī)則)進行推理，并將診斷結(jié)果輸出；推理模塊34主要解決基 于知識和可測量信號推斷出故障的部件或原因，以及故障可能引發(fā)的危險(故 障的評估)等問題。
解釋模塊35用來解釋由推理模塊34推出診斷結(jié)論的推理過程，說明得出 的結(jié)論所基于的事實和知識，從而增加診斷結(jié)論的可信性；代理模塊36主要 用來保存診斷結(jié)果，執(zhí)行故障對策；協(xié)作模塊37為故障推理裝置30的功能擴 展，通過協(xié)作模塊37為其他衛(wèi)星提供診斷服務(wù)或請求相鄰衛(wèi)星提供診斷服務(wù)。
故障推理裝置30還包括一人工知識獲取接口模塊38，通過人工知識獲取 接口模塊38對知識庫32進行行故障知識的增、刪、修改等操作；故障推理裝 置30還包括一 自動知識獲取模塊39，通過知識自動獲取模塊39從綜合數(shù)據(jù)庫 31獲取知識并添加到知識庫32中；知識庫32通過人工或自動方式獲取領(lǐng)域知識，使本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)的領(lǐng)域知識一致、完備與正確。 本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷方法，它包括如下步驟
(1) 構(gòu)建通過與衛(wèi)星專業(yè)設(shè)計人員交流、閱讀衛(wèi)星設(shè)計資料或故障模式 影響與分析等方式獲取衛(wèi)星故障模式及衛(wèi)星故障之間的因果關(guān)系并將所得的 故障知識用Petri網(wǎng)描述的知識庫和模糊規(guī)則庫；
(2) 接收衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)，并根據(jù)模糊規(guī)則庫中的規(guī)則對衛(wèi)星的實 時遙測數(shù)據(jù)進行基于模糊集的故障檢測；
(3) 根據(jù)上述故障檢測的結(jié)果與知識庫進行故障推理，根據(jù)知識庫中存 儲的衛(wèi)星故障模式及衛(wèi)星故障之間的因果關(guān)系輸出相應(yīng)的故障對策。
在本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)建立的初期，由于系統(tǒng)規(guī)模較小，知識 內(nèi)容也相對簡單，經(jīng)過領(lǐng)域?qū)＜?、知識工程師和系統(tǒng)設(shè)計人員的共同努力，可 以保證所使用的領(lǐng)域知識是一致的、正確的和完備的。但是隨著系統(tǒng)中新知識 的不斷增加，知識庫的規(guī)模變得越來越大，知識庫中知識單元之間的相互影響 和相互聯(lián)系隨之變得復(fù)雜，難以跟蹤和分析，在這種情況下，知識庫的校核 (Verification)和驗證(Validation)就變得非常重要。
在本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷方法中，上述步驟(1)還包括一對知識庫 進行校驗的步驟，知識庫的校驗包括矛盾規(guī)則的校驗、冗余規(guī)則的校驗、不完 全規(guī)則的校驗和循環(huán)規(guī)則的校驗；矛盾規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否至少 存在2條規(guī)則，在相同的條件下導(dǎo)致矛盾的結(jié)論；冗余規(guī)則的校驗是指檢驗知 識庫中是否存在不必要的規(guī)則；不完全規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在 缺失的規(guī)則；循環(huán)規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在一組規(guī)則的條件和結(jié) 論被鏈接成一個循環(huán)的環(huán)；知識庫的校驗為Petri網(wǎng)的高效正確的推理提供了 保證。
在本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷方法中，上述步驟(2)中的故障檢測包括 精確輸入模糊化處理、模糊推理判決和非模糊化輸出。
在本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷方法中，上述步驟(3)中的故障推理包括 故障反向推理、正向推理和故障解釋輸出；所述知識庫中的故障分為部件級故 障、分系統(tǒng)級故障和系統(tǒng)級故障。
在所述故障推理中，首先進行反向推理，即先檢測系統(tǒng)級故障，如果檢測到存在系統(tǒng)級故障，則進行反向推理，尋找導(dǎo)致該系統(tǒng)級故障的初始故障集合; 反向推理完成以后或沒有檢測到系統(tǒng)級故障，再進行正向推理；這樣做的原因 主要是因為在衛(wèi)星的設(shè)計過程中采用了部分冗余設(shè)計以提高系統(tǒng)的可靠性。
反向推理只在檢測到系統(tǒng)級故障后進行，系統(tǒng)級故障解決之后進行正向推 理，以檢測并診斷部件級故障及分系統(tǒng)級故障，保證了高優(yōu)先級的系統(tǒng)級故障 能夠優(yōu)先得到響應(yīng)。
為了保證程序的效率和良好的可移植性，我們基于以上思路采用C/C+十設(shè) 計了本發(fā)明的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)。
以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點。本行業(yè) 的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中 描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明 還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發(fā)明范圍內(nèi)，本 發(fā)明要求保護范圍由所附的權(quán)利要求書及其等效物界定。
1權(quán)利要求
1、一種衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，它包括如下步驟(1)構(gòu)建通過與衛(wèi)星專業(yè)設(shè)計人員交流、閱讀衛(wèi)星設(shè)計資料或故障模式影響與分析等方式獲取衛(wèi)星故障模式及衛(wèi)星故障之間的因果關(guān)系并將所得的故障知識用Petri網(wǎng)描述的知識庫和模糊規(guī)則庫；(2)接收衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)，并根據(jù)模糊規(guī)則庫中的規(guī)則對衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)進行基于模糊集的故障檢測；(3)根據(jù)上述故障檢測的結(jié)果與知識庫進行故障推理，根據(jù)知識庫中存儲的衛(wèi)星故障模式及衛(wèi)星故障之間的因果關(guān)系輸出相應(yīng)的故障對策。
2、 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，上述步驟(1) 還包括一對知識庫進行校驗的步驟。
3、 如權(quán)利要求2所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，所述知識 庫的校驗包括矛盾規(guī)則的校驗、冗余規(guī)則的校驗、不完全規(guī)則的校驗和循環(huán)規(guī) 則的校驗。
4、 如權(quán)利要求3所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，所述矛盾 規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否至少存在2條規(guī)則，在相同的條件下導(dǎo)致矛 盾的結(jié)論。
5、 如權(quán)利要求3所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，所述冗余 規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在不必要的規(guī)則。
6、 如權(quán)利要求3所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，所述不完 全規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在缺失的規(guī)則。
7、 如權(quán)利要求3所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，所述循環(huán) 規(guī)則的校驗是指檢驗知識庫中是否存在一組規(guī)則的條件和結(jié)論被鏈接成一個 循環(huán)的環(huán)。
8、 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，上述步驟(2) 中的故障檢測包括精確輸入模糊化處理、模糊推理判決和非模糊化輸出。
9、 如權(quán)利要求1所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，上述步驟(3) 中的故障推理包括故障反向推理、正向推理和故障解釋輸出。
10、 如權(quán)利要求l所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，所述知識庫中的故障分為部件級故障、分系統(tǒng)級故障和系統(tǒng)級故障。
11、 如權(quán)利要求10所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，在所述 故障推理中，首先進行反向推理，即先檢測系統(tǒng)級故障，如果檢測到存在系統(tǒng) 級故障，則進行反向推理，尋找導(dǎo)致該系統(tǒng)級故障的初始故障集合；反向推理 完成以后或沒有檢測到系統(tǒng)級故障，再進行正向推理。
12、 如權(quán)利要求10所述的衛(wèi)星自主故障診斷方法，其特征在于，反向推 理只在檢測到系統(tǒng)級故障后進行，系統(tǒng)級故障解決之后進行正向推理，以檢測 并診斷部件級故障及分系統(tǒng)級故障。
13、 一種衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，它包括-數(shù)據(jù)輸入裝置，用于接收衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)，并進行濾波、剔除錯誤幀、遙測數(shù)據(jù)變換等數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)，然后輸入所述故障檢測裝置；故障檢測裝置，對衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)進行基于模糊集的故障檢測，并由故障檢測結(jié)果啟動所述故障推理裝置進行推理；故障推理裝置，根據(jù)所述故障檢測裝置的故障檢測結(jié)果進行故障推理；及 故障對策輸出裝置，根據(jù)所述故障推理裝置的故障推理，得到相應(yīng)的故障對策并輸出。
14、 如權(quán)利要求13所述的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述故 障檢測裝置包括-模糊化接口模塊，將衛(wèi)星的實時遙測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成模糊量，以便所述模糊推 理模塊進行模糊推理；模糊規(guī)則庫，用于存放根據(jù)衛(wèi)星領(lǐng)域故障診斷專家的經(jīng)驗及事實組成的規(guī) 則知識，包含了模糊推理時所需要的事實和推理規(guī)則；規(guī)則編輯接口模塊，用于對所述模糊規(guī)則庫中存放的規(guī)則知識進行增加、 刪除和修改等操作；模糊推理模塊，應(yīng)用模糊規(guī)則庫中的模糊規(guī)則對所述模糊化接口模塊轉(zhuǎn)化 的模糊量進行運算，以求得模糊輸出；及非模糊化接口模塊，用于將所述模糊推理模塊得到的模糊輸出轉(zhuǎn)換成非模 糊值輸出，實現(xiàn)從輸出域上的模糊子空間到普通清晰子空間的映射。
15、 如權(quán)利要求13所述的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述故障推理裝置包括綜合數(shù)據(jù)庫，用來存放衛(wèi)星運行的動態(tài)參數(shù)、變量的初始狀態(tài)和所述推理 模塊在推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)；知識庫，用來存儲用Petri網(wǎng)表示的衛(wèi)星及衛(wèi)星各分系統(tǒng)的故障知識，具 體包括事實、診斷規(guī)則和故障對策；數(shù)據(jù)接口模塊，用來接收所述故障檢測模塊的檢測輸出；推理模塊，根據(jù)綜合數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)(初始故障征兆)、衛(wèi)星的實時遙測數(shù) 據(jù)和知識庫的知識(診斷規(guī)則)進行推理，并將診斷結(jié)果輸出；解釋模塊，用來解釋由所述推理模塊推出診斷結(jié)論的推理過程，從而增加 診斷結(jié)論的可信性；代理模塊，主要用來保存診斷結(jié)果，執(zhí)行故障對策；及協(xié)作模塊，為其他衛(wèi)星提供診斷服務(wù)，接收并解釋其他衛(wèi)星的服務(wù)請求。
16、 如權(quán)利要求15所述的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述故 障推理裝置還包括一人工知識獲取接口模塊，通過人工知識獲取接口模塊對知 識庫進行行故障知識的增、刪、修改等操作。
17、 如權(quán)利要求15所述的衛(wèi)星自主故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述故 障推理裝置還包括一 自動知識獲取模塊，通過知識自動獲取模塊從所述綜合數(shù) 據(jù)庫獲取知識并添加到所述知識庫中。
全文摘要
本發(fā)明的一種衛(wèi)星自主故障診斷方法及其診斷系統(tǒng)，將衛(wèi)星的故障分為部件級故障、分系統(tǒng)級故障和系統(tǒng)級故障，采用基于模糊集的故障檢測方法，將精確的傳感器采樣值模糊化，以隸屬度屬于各模糊子集，為各模糊子集定義不同的報警權(quán)值，通過計算時間窗內(nèi)的報警權(quán)值之和與報警閾值的關(guān)系決定是否報警，能夠有效克服常用故障檢測方法的缺點，有效降低虛警率和漏報率，當(dāng)某個故障由多個子故障引起時，按照與各子故障相對應(yīng)系統(tǒng)的可靠性進行啟發(fā)式搜索，優(yōu)先沿可靠性低的系統(tǒng)對應(yīng)的子故障節(jié)點搜索；此外，為了適應(yīng)以后分布式衛(wèi)星之間的協(xié)同診斷，還設(shè)計了協(xié)作接口，用來為其他衛(wèi)星提供診斷服務(wù)，實現(xiàn)了本發(fā)明的目的。
文檔編號B64G3/00GK101590918SQ200910053460
公開日2009年12月2日 申請日期2009年6月19日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月19日
發(fā)明者姜連祥, 亮 常, 李華旺 申請人:上海微小衛(wèi)星工程中心