系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)

目前卫星电源控制器(Power Control Unit,PCU)的故障诊断和性能监测由地面系统根据遥测数据来完成,存在诊断实时性和控制能力有限、有些故障和性能无法检测的问题。同时现阶段大多数在轨电源控制器较少考虑故障诊断和性能监测方面的需求,只能提供功率模块简单的健康状态信息,无法对具体的故障进行诊断和定位,也无法对母线电压纹波等性能进行监测。因此,电源控制器的可测试性设计工作还有待进一步提高[1-3]。针对这一问题,本文对PCU进行了可测试性设计[4-6],基于BIT(Built In Test)技术[7]实现了PCU在轨故障诊断和性能监测,大大提高了PCU故障诊断的效率和准确性,同时可对PCU性能进行监测,为在轨维修和健康管理等奠定了基础。

1 PCU工作原理及测试点选择

1.1 PCU工作原理

PCU是卫星电源系统的核心设备,起着调节太阳电池、蓄电池和负载之间功率平衡的作用,承担着为卫星提供稳定一次母线、为蓄电池提供充放电管理功能的重要任务,是卫星全寿命周期内稳定运行的重要保障。

图1为S3R架构的电源系统组成图。系统由太阳电池阵、蓄电池组、负载及PCU组成,其中PCU包括分流调节器(SR)、充电调节器(BCR)、放电调节器(BDR)以及遥测遥控(TMTC)。光照期,PCU通过分流调节器对太阳电池阵进行调节,当负载需求功率小于太阳电池阵输出功率时,富裕能量通过充电调节器对蓄电池组进行充电。地影期,通过放电调节器对蓄电池组进行放电,为整星提供全调节一次母线。

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(1)

1.2 测试点选择

某卫星PCU采用S3R拓扑架构,由6个分流调节器(SR)、2个充电调节器(BCR)、2个放电调节器(BDR)组成。

按照以下步骤确定该PCU的测试点:

(1)故障模式分析。对分流调节器SR、充电调节器BCR、放电调节器BDR等模块进行故障模式分析。经分析,故障模式包括分流调节电路常分流故障、分流调节电路常供电故障、放电调节器无输出、放电调节器输出电流值错误、充电调节器无输出、充电调节器输出电流值错误、充电调节器恒压控制失效等。

(2)测试性建模。在故障模式分析、故障传递关系分析基础上,使用测试性建模软件建立PCU的故障与测试的相关性模型。这些故障模式相关的测试点为主误差放大器(Main Error Amplifier,MEA)电压、太阳电池子阵电压、母线电压、放电调节器输出电流、充电调节器输出电流、蓄电池组电压等。

(3)考虑性能监测需求。需要监测的性能为:母线电压纹波、分流调节器效率、放电调节器效率、充电调节器效率,需要的测试点为母线电压、太阳电池子阵电压、蓄电池组电压、放电调节器输入输出电流、充电调节器输入输出电流。

(4)测试点优化。综合考虑故障诊断和性能监测需求,以故障检测率和故障隔离率为优化目标,并考虑测试点对原电路的影响,完成测试点优化。最终确定的测试点如表1所示。

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(2)

与基于遥测数据的故障诊断相比,采用BIT技术后的故障检测率和故障隔离率大大提升。故障检测率和故障隔离率的提升来主要自于两个方面:(1)测试点的增加。有些故障无法根据原先的遥测测试点进行检测,BIT设计时增加了测试点,可对这些故障进行检测和定位。(2)测试点采样频率的提升。原先的遥测测试点采样频率过低,导致有些故障无法检测,BIT设计时对采样频率进行了提升,可对这些故障进行检测和定位。

2 系统BIT软硬件实现

2.1 BIT硬件实现

如图2所示,在原PCU各模块基础上新增BIT模块。BIT模块采用模块化设计,包括1个核心板和3个模拟板,如图3所示。核心板为FPGA ARM双核心,用来运行故障诊断算法、进行通信等;模拟板为高速采样的FPGA,负责对不同采样频率的测试点进行采样;各模拟板和核心板通过高速背板进行连接。BIT的故障诊断结果和性能监测结果传输至1553B通信接口。

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(3)

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(4)

2.2 BIT软件实现

在微处理器电路中编写软件完成故障诊断和性能监测。如图4所示,BIT软件包括故障诊断和性能监测任务,具体来讲,包括故障诊断模块、性能监测模块、数据存储模块、数据打包发送模块和通信模块。

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(5)

故障诊断模块利用采集到的测试点数据,比较正常工况和故障工况时的差异,差异达到一定阈值或者逻辑状态相反时认为故障发生。

性能监测模块利用采样的测试点对PCU的关键部件性能进行监测,包括母线电压纹波、分流效率、充电效率、放电效率等。需要注意的是,因工作模式的不同,各功率模块不是总在工作状态,应在模块工作状态时对性能指标进行评估和计算。

数据存储模块对故障诊断结果、性能监测数据及故障相关数据进行存储。此处的故障相关数据可取检测到故障时前后10 ms内的故障相关测试点数据。若数据超出存储空间则覆盖最早的存储数据。

数据打包模块则把故障诊断结果、性能监测数据及故障相关数据进行打包。

通信模块则把打包好的信息发送至1553B通信接口。

3 实验验证

图5为增加BIT模块后的PCU实物图,使用图6所示的PCU可测试性实验验证平台对PCU实物进行可测试性验证,验证平台包括太阳电池阵模拟器、蓄电池组模拟器、负载模拟器、综合电子模拟器、辅助源、连接线缆等。其中综合电子模拟器为工控机,用来模拟对PCU的遥控遥测操作。

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(6)

系统安全评价及预测(基于BIT技术的PCU故障诊断和性能监测系统)(7)

首先确定故障测试样本库,包括故障注入方法、故障注入成功判据、故障检测和故障隔离成功标志等。故障样本库的选择采用基于准随机序列的简单随机方法从故障模式库中进行抽样。其次实施故障注入试验,每次注入样本库中的一个故障,故障注入方法根据故障模式选择硬件注入或软件注入。通过对模拟器进行设置模拟卫星在轨工作情况,之后进行故障检测、故障隔离,故障诊断结果通过1553B通信接口传送至工控机(同时是综合电子模拟器)。记录试验数据,修复产品到正常状态,然后再注入下一个故障,直到完成所有故障样本库为止。故障测试结果如表2所示,从132个故障模式中随机抽取147次,生成含147个样本的故障样本库,依次对故障测试样本库中的故障样本进行实验后,可计算得到故障检测率为93.63%,故障隔离率为100%。另外,实验表明利用BIT系统可同时对PCU的性能进行准确监测。

4 结论

对某卫星PCU进行了可测试性设计,基于BIT技术设计了BIT软硬件,实现了PCU在轨故障诊断和性能监测,可对PCU故障进行快速检测和准确定位,同时可对PCU在轨工作时的性能进行实时监测,为PCU在轨维修、健康管理等奠定了基础。

参考文献

[1] 李彬,张强,任焜,等.航天器可测试性设计研究[J].空间控制技术与应用,2010,36(5):13-17.

[2] 熊晓英,王九龙,赵岩松.载人航天产品可测试性设计方法初步研究[J].载人航天,2011(3):42-47.

[3] Liu Xinjun,Zhang Donglai,Li Anshou,et al.Study on the influence of solar array damage on satellite power system[C].10th Ineernational Conference on Modelling,Identification and Control(ICMIC),2018:1-5.

[4] 王新成,孙宏,蔡吉仁,等.一种安全可控的SoC可测性设计[J].电子技术应用,2006,32(12):39-41.

[5] 白宇峰,吕寅鹏.基于抗随机性故障分析的高效率可测试设计方法[J].电子技术应用,2017,43(8):40-42.

[6] 董健康,潘玉娥,耿宏.一种飞机TCAS电子系统故障诊断系统设计[J].电子技术应用,2011,37(3):91-93,97.

[7] 牛星岩,沈颂华.飞机电源系统智能BIT的发展及解决方案[J].仪器仪表学报,2006,27(6)增刊:2519-2521,2553.

作者信息:

柳新军1,张东来1,李安寿2,朱洪雨2

(1.哈尔滨工业大学(深圳) 机电工程与自动化学院,广东 深圳518055;2.深圳航天科技创新研究院,广东 深圳518057)

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