[发明专利]基于累积和控制图的卫星电源系统异常检测方法在审

专利信息
申请号: 201510661474.5 申请日: 2015-10-14
公开(公告)号: CN105117615A 公开(公告)日: 2015-12-02
发明(设计)人: 李玉庆;樊恒海;王日新;张海龙;程瑶;徐敏强;杨天社 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学;中国西安卫星测控中心
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 杨立超
地址: 150001 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 基于 累积 控制 卫星 电源 系统 异常 检测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及电源系统故障诊断领域。

背景技术

电源系统是卫星的核心系统,卫星进出地影伴随着蓄电池与太阳能电池阵的充放电交替,在太能电池阵能够满足供电时,卫星的动力由太阳能电池阵提供,此时蓄电池进行充电;当太阳能电池阵供电不足时,则联合蓄电池进行供电;当进地影时完全由蓄电池进行供电,若此时蓄电池供电不足会导致卫星无法正常工作,情况严重时甚至失控变成“死星”。

目前卫星蓄电池使用的是镍氢电池,镍氢电池的常见的故障主要有电池的失效、损伤和不一致性,镍氢电池的失效指的是电池失去充放电等规定能力;镍氢电池的损伤指的是自身过度充电或过度放电而导致的对其内部结构和储存能力造成不可修复的损害;镍氢电池的不一致性表现在镍氢电池在使用过程中不断充放电导致性能衰退,不同的镍氢电池衰退程度不相同。

卫星蓄电池在工作时会采集电池的各种测量数据,例如各个回路的电压、电流,氢压值以及太阳帆板的姿态角等多类数据,当电池发生性能退化或失效时,测量数据会发生变化。现有的卫星电源异常检测方法一般是使用很多测量数据,方法主要有,基于模型的诊断方法、人工智能诊断方法、以及基于门限值异常检测方法等。基于模型的诊断是建立电源系统的精确模型,由模型和测量数据进行异常检测;人工智能诊断方法主要有专家系统以及神经网络方法等,专家系统是根据专家的经验建立经验库,将现有数据提取特征和经验库中的特征进行比对,从而达到异常检测的目的,人工神经网络通过对历史异常和正常的数据进行自学习,但现有的方法存在诸多缺陷,其一是使用的测量参数过多,并且参数物理意义不明显,其二是对于早期异常检测效果不明显。

发明内容

本发明为了解决现有卫星电源系统异常检测所存在的门限值太宽、无法检测微小故障和早期预警等问题,提出了基于累积和控制图的卫星电源系统异常检测方法。

基于累积和控制图的卫星电源系统异常检测方法,包括以下步骤:

步骤1、获取一段时间内镍氢电池型卫星电源正常运行的历史数据,选取电源的氢压值作为评估参数,对氢压值进行前处理(包括剃野和光滑处理),将经过前处理的氢压值分成m组,并计算每组氢压值的均值pj,j=1,2,...m;

步骤2、计算电源氢压值的统计特性,即计算步骤一中所述均值pj的均值和方差;

步骤3、根据电源正常运行时的氢压值的统计特性确定累积和控制图的允偏量和门限值;

步骤4、获得与历史数据中每组氢压值对应时间长度相等的待检测卫星电源氢压值,按照步骤1的过程计算待检测卫星电源的氢压值均值pi

步骤5、将步骤4的电源氢压值均值pi作为累积和函数的输入,将输出值绘制在累积和控制图中;

步骤6、判断当前待检测卫星电源氢压值对应的累积和S+(i)、S-(i)是否超过累积和控制图的门限值,若未超门限说明卫星电源系统当前工作状态正常,对下一阶段氢压值进行检测;若超限,表明电源状态异常,给出警告。

本发明具有以下有益效果:

相对于传统的卫星电源系统故障诊断方法,本发明基于大量遥测数据找到了卫星电源系统异常检测中的一个特征参数:电源氢压值。这个值正常伴随着电池的充放电是在一个稳定值附近稳定波动,计算这个波动的统计特性,则正常状态时这个统计特性是稳定的。若卫星电源性能退化时,此统计特性就会发生变化,本发明能够识别出这个变化并触发报警。

为了更准确的识别出这个统计特性的变化,采用过程控制理论中的累积和控制图对受监测值进行检验,将小偏离叠加就能够识别出偏离,当前计算的偏离值是在上一时刻偏离值的叠加。该方法充分使用了历史数据,对缓变过程敏感,能够实现对卫星电源系统的异常检测、微小故障的早期预警。

用电源氢压值对卫星电源系统进行异常检测不但能够节省整体的运算时间,而且准确度高,通过对不同卫星的不同时刻的电源遥测数据进行验证,其异常检测准确度达到99%以上。

附图说明

图1为卫星发生故障时的一段电源氢压值遥测数据;

图2为绘制的累积和控制图;

图3为图2的故障部位局部放大图。

具体实施方式

具体实施方式一:

基于累积和控制图的卫星电源系统异常检测方法,包括以下步骤:

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