天上的卫星需要做健康管理吗？
1
前言
随着卫星系统功能和结构复杂化，卫星的成本也愈发高昂，在获得空间任务巨大的综合收益的同时，也承担着难以预测的风险。对卫星做健康管理可以提高卫星在轨运行安全性和可靠性、预防系统灾难性事故发生，为在轨状态监测、在轨维修提供决策依据。
最初卫星的健康状态主要以专家经验和工程人员观察为主要评估依据，采用“故障”和“正常”对工作状态进行简单描述。随着信号采集、数据处理技术的发展，多维数据、多源数据使得卫星健康状态评估更具客观性、实用性。目前的卫星健康管理技术集信号处理、建模分析和智能学习等于一体，提高了卫星系统自主化和智能化。
2
PHM故障预测
与健康管理
PHM（Prognostics and Health Management，故障预测与健康管理）技术最早可以源自70年代，早在1982年F-18大黄蜂机队F404发动机检测系统，用于大黄蜂战机发动机的监测。在航天器健康管理应用中，PHM主要利用先进传感器的集成，并借助各种算法和智能模型来预测、监控和管理飞行器的状态，包含数据处理、故障检测、健康状态评估、寿命预测和维护与决策等技术。
3
健康状态评估方法
健康状态评估是健康管理技术的核心功能之一，可以全面了解卫星在轨运行状态、对未来可能发生的故障采取有效防范措施、为卫星的在轨维修提供决策依据。卫星健康状态评估一般可以分为三类：基于随机过程退化模型的健康状态评估；基于模型驱动的健康状态评估方法和基于人工智能的健康状态评估方法。
1）
基于随机过程退化模型的健康状态评估方法
在没有过大或者突应力条件下，系统从出厂正常状态到最后故障状态是一个渐变的过程。基于数据驱动的健康状态评估方法以历史样本数据为基础，构建健康状态模型，将整个生命周期内各项指标映射为健康状态参数。
2）
基于模型驱动的健康状态评估方法
卫星包括姿态、能源、星务、温控、测控、载荷等多各分系统，各分系统又包括不同数量的部件单机。将复杂系统按结构层次划分，针对分系统、部件进行健康状态评估，再以一定的模型加以综合，综合得到复杂系统整体健康状态。
3）
基于人工智能的健康状态评估方法
近年来，由于人工智能技术的发展，为健康状态评估技术提供了新的手段，采用人工智能技术的健康状态评估不需要进行精确的结构模型，而且还能具有智能推理判断的特点，故称为现在新的研究热点。基于人工智能的健康评估技术包括人工神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、Petri网等。
4
总结与展望
随着航天技术的不断进步，卫星数量大幅增长、卫星系统的复杂度也不断提升，太空环境的复杂性和地面测试系统的局限性使得卫星健康管理面临重大考验。目前低轨星座正处于发展热潮，单星系统健康管理也可为大型低轨星座健康管理奠定基础。
往期推荐