航天测控故障预测及健康管理软件平台

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　　系统各部件的故障预测，可以有效指导故障发生前决策，阻止更大的连续性故障发生。健康状态管理，可以根据诊断和预测信息、可用资源和使用需求，为维修决策提供支持。北京航天测控技术开发公司Power PHM 故障预测及健康状态管理软件平台实现了自主研制的故障预测与健康状态管理工具，包括了数据预处理、实时预测、事后分析、健康状态评估等功能，能够提高故障应急处理的准确性、全面性和自动化程度，保证系统安全运行和正常工作，为维修决策提供支持。
　　一、航天测控故障预测及健康管理软件平台组成
　　1、故障预测功能
　　·数据预处理：平滑噪声数据，填充空缺值，识别删除孤立点，解决不一致。
　　·实时预测：（1）结合实时参数值和设备所处状态和物理模型，给出一段时间内的设备参数的实时变化趋势。（2）剩余寿命预测。
　　·事后分析：（1）关联分析：通过检索历史数据，给出数据变化规律以及不同参数之间的关联关系。（2）数据拟合：提供基于历史经验公式的判断依据。
　　·预测模型管理：（1）预测建模。（2）模型查询。
　　·预测显示及报告生成：（1）以图形、表格、曲线等形式实时显示预警信息。（2）报告自动生成。

实时预测显示

　　2、健康状态评估功能
　　·健康状态评估：包括健康状态评估及模型的管理、评估标准的管理、评估报告的管理以及离线评估数据定义等。
　　·监测信息维护：包括监测数据的录入、监测报告的录入和监测信息查询等。
　　·健康状态维护：包括系统工作状态的定义、显示和查询等。
　　·健康状态管理：包括系统参数维护、用户权限管理、系统工作日志等。
　　·数据库：包括健康状态库、超阈值事件库、系统参数库、系统维护数据库等。
　　二、航天测控故障预测及健康管理软件平台技术优势
　　·融合基于数据/物理模型的故障预警和推理技术，降低了虚警率，提高了预测效率。
　　·测试数据可信度分析技术，从特征数据中构建数据的历史统计规律，提高了预处理精度。
　　·多星多设备资源调度技术，能够同时处理多型号设备的多参数预测任务。
　　·多方法融合的健康状态评估模型技术，为设备可靠性评估和延寿规划决策提供了据。
　　三、航天测控故障预测及健康管理软件平台典型应用
　　在轨卫星故障预测中，接收卫星的实时遥测数据和历史遥测数据，对数据预处理后，进行实时预测（包括融合基于数据和基于模型的预测、剩余寿命预测等），得出预测结果。该软件可以对卫星遥测数据进行事后分析，并可将预测和分析结论以报告和曲线等形式进行显示。

在轨卫星故障预测示意图

                                                              
　　四、航天测控故障预测及健康管理软件平台产品优势
　　·开放式的体系结构设计，提供与其他软件系统（故障诊断软件、ITEM等）的接口。
　　·采用基于组件的体系结构，产品形式包括单机版、基于Web应用和集成运行环境等。其中Web应用采用Ajax技术，实现了大量预警监视信息的实时刷新和显示。
　　·图形化的、人机界面友好的预测模型建模和管理工具。
　　·提供直观、形象的自动报警可视化界面及预警报告自动生成等功能。
　　五、航天测控故障预测及健康管理软件平台应用前景
　　·卫星、运载火箭、空间站等航天器在轨运行管理、故障诊断、故障预测、健康状态评估等。
　　·导弹等武器装备的故障诊断、故障预测、健康管理、状态监测、评估等。
　　·航空、机械等民用设备的故障诊断、故障预测、健康管理、状态监测、评估等。