漫谈商业航天星座/星群在轨健康管理技术

卫星在轨健康管理始终卫星运维工作的难点和重点，卫星在轨运维的技术水平和策略，直接影响卫星使用效益甚至卫星使用寿命，为便于大家了解卫星健康管理的内容和重要意义，北京天链测控技术有限公司特请公司副总裁、资深卫星运维管理专家杨天社先生针对商业航天星座/星群在轨健康管理技术整理了专题报告，供大家交流讨论。

1. 研究背景

卫星航天工程是一项庞大而复杂的系统工程，卫星系统稳定、高效运行高度依赖于高质量的卫星设计制造、稳妥精准的发射测控和安全可靠的运行管理。其中，卫星在轨健康管理甚为重要，若不能全面掌握卫星健康状况、及时发现卫星在轨故障，可能会导致卫星不能安全、稳定、可靠的运行，进而影响卫星功能、性能和系统使用、缩短卫星寿命、甚至报废，卫星的作用和效益也会大打折扣。

国内外航天实践表明，无论在设计、研制阶段采取了多么严格的质量控制措施，都很难避免卫星发生在轨故障。商业卫星更注重系统的实用性和经济效益，一旦卫星在轨发生故障，如不及时处置，则可能会带来重大影响或损失。如能通过一种手段，及早发现、准确预测卫星故障并提前处置，则可避免不必要的麻烦和损失，做到“防患于未然”，进而提高卫星使用效率和系统星效益，从而增强企业的知名度、影响力和竞争力。

比如，如果能够降低卫星异常和故障发生率，则可提高卫星的有效应用时间；如果能够延长卫星寿命，则可能会节约系统建设成本；如果卫星运营商能够提供更稳定可靠服务，则可以提升客户体验。反之，不但会对企业造成很高的经济损失，还有可能会带来极大的负面影响。

商业航天星座/星群在轨健康管理技术的主要目的就是以星座/星群安全稳定运行为目标，建立卫星在轨健康管理技术体系和快速处理准则，为星座/星群故障快速诊断、高效修复、全生命周期健康管理、综合态势分析评估等奠定基础，提高星座/星群的商业价值和综合效益。

2. 必要性

据不完全统计，卫星发生在轨故障的比率高达85%以上，没达到设计寿命的卫星占45%以上。实际情况表明，卫星在轨发生异常和故障时，会严重影响卫星系统的正常应用，甚至危及卫星在轨寿命。

通过国内外多类型在轨卫星发生的563个典型故障分析表明，卫星在轨故障主要有渐变故障和突变故障。其中563个故障中，渐变故障264个、占故障总数46.9％，突变故障299个、占故障总数的53.1％。

图1 卫星在轨故障类型统计

进一步分析发现，卫星平台的测控、电源、控制、星务等分系统是卫星在轨发生故障的“重灾区”，接近卫星在轨故障总数的75%。尽管卫星在轨故障发生的原因是多方面的，但是，卫星运行管理过程中缺乏先进、适用、针对性强的故障早期检测、诊断技术、预测技术和行之有效的评估技术，也是重要的因素之一。

如果深入认识了卫星在轨故障演变规律，掌握了先进、有效的异变检测、故障预测、诊断、修复和系统健康风险评估等基础方法，就可以及早预测故障并有效处置。卫星在轨发生的264个渐变型故障中，93个故障可提前采取措施加以避免；61个故障可提前采取措施减少故障危害；在299个突发性故障中，约100个故障可有效修复或则控制故障的危害扩大。

随着商业航天的快速发展，未来几年，大规模商业卫星星座、星群将很快投入运行，对大数量卫星在轨异常检测和故障诊断依靠人工已不能完成，因此，智能、自动、精细的健康管理技术将是未来星座/星群测运控的重要基础。

3. 主要问题

（1）新技术、新应用和新模式带来新挑战

卫星在轨全寿命期健康管理一直是国内外航天领域研究热点，随着大数据分析、信息化技术和人工智能的发展，卫星在轨健康管理技术取得了长足的发展。但随着商业航天多样化发展，新问题的出现、新方法的提出，特别是对问题认识的进一步深化，对卫星在轨健康管理带来了新的挑战。

（2）知识库建立难，平台类型多、评判标准不一

健康管理需要卫星健康信息知识库的支撑，这些数据对异常检测和故障诊断等健康管理工作至关重要。商业卫星平台类型多，故障评判标准千差万别，难以统一。

（3）验证周期较长、成果应用滞后

卫星在轨异常检测和故障诊断技术研究虽然最近有了很大发展，国内也有一些单位在推广应用，但由于受成本和卫星规模等方面的限制，在商业领域应用还相对比较滞后。

4. 关键技术

星座/星群在轨健康管理是一个复杂综合研判和处理过程，涉及到卫星在轨故障知识库的建立、卫星故障模型建立以及卫星健康评判准则等一系列关键技术，具有点多、线长、面广的特点。这里仅谈几点部分关键技术。

（1）卫星状态异常识别与检测。突破卫星状态门限内异常检测方法，实现卫星门限内状态异常的早期发现及预警。

（2）卫星状态异变模式识别。深入分析卫星在轨状态异变模式，建立在线或离线分析卫星实测数据的方法和算法，实现卫星在轨异变的安全检测。

（3）卫星状态异常非线性边界建模。针对状态异常阈值的非线性变化的特点，建立基于阈值分析的非线性边界模型，检测卫星状态异常状况。

（4）卫星多层次故障特征分析。研究在轨卫星故障的非线性、时变性、随机性等特性，得到表征卫星故障征兆的深层知识。

（5）卫星在轨故障模式分析与识别。研究卫星故障关联度，实现对卫星故障模式的表现形式分类，识别卫星故障关联模式。

（6）卫星多故障关联的诊断方法。研究卫星多点并发故障诊断方法，解决复杂结构系统并发故障在线诊断的问题。

（7）基于过程模型的卫星故障预测。以故障知识库等先验知识为指导，建立卫星在轨动态故障预测模型，进行卫星故障预测。

（8）卫星在轨实测数据分析与挖掘。基于大数据和深度学习的数据挖掘，深入分析卫星在轨数据，甄别卫星状态异常和故障相关数据的变化特征。

（9）大规模星座/星群综合态势评估与展示。综合评估星座/星群健康态势、风险态势和应用支持能力等状况，以可视化形式直观展示星座/星群的健康态势。

5. 应用领域

星座/星群全寿命期健康管理系统组成主要包括航天测控网、卫星在轨检测平台、星座/星群健康管理交互平台三部分组成，如图2所示。

图2 卫星在轨健康管理系统组成示意图

星座/星群全寿命期健康管理系统可用于在轨卫星/星座/星群的态势评估与监视、故障检测与诊断、故障处置、系统健康与风险管理等领域，为民商卫星星座/大规模星群在轨管理的自动化管理和智能化运营奠定基础。

本文综合自“天链测控”，原标题《漫谈商业航天星座/星群在轨健康管理技术》文 | 杨天社

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