CN103049668B - 星载电子***在轨可靠性的预测***及方法 - Google Patents
星载电子***在轨可靠性的预测***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103049668B CN103049668B CN201210585817.0A CN201210585817A CN103049668B CN 103049668 B CN103049668 B CN 103049668B CN 201210585817 A CN201210585817 A CN 201210585817A CN 103049668 B CN103049668 B CN 103049668B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reliability
- module
- remote measurement
- measurement amount
- reflect
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种星载电子***在轨可靠性的预测***及方法,所述预测***包括:地面测控采集装置、遥测量识别单元、遥测量分类单元、第一可靠性预测单元、第二可靠性预测单元、第三可靠性预测单元和预测结果集成单元。利用本发明的预测***和预测方法可以有效预报***的关键电路的衰退情况并给出可靠性评估结果,从而为实现星载电子设备主动式主备切换,预测星载电子***剩余工作寿命提供了可靠性数据基础。
Description
技术领域
本发明涉及一种星载电子***,特别是涉及一种星载电子***的在轨可靠性的预测方法及***。
背景技术
星载电子***是指在各种卫星上工作的各种电子***或设备的统称。星载电子***的可靠性是指该***在规定的条件下、规定的时间内,完成规定功能的能力,是反映星载电子***的使用寿命的重要特性。可靠性评价的指标包括可靠度、失效率、平均无故障工作时间等。
为满足***在轨运行时的可靠性要求,需要在设计、制造和使用的全过程对***进行可靠性管理,以保证***的可靠性。具体来讲,首先,在***设计时,可以通过可靠性设计来进行可靠性管理,即,通过对***进行合理设计(例如:冗余设计)的方法来提高可靠性,同时,可以基于失效率预测模型和设计工作温度来预测***的可靠性;其次,在***试制时,可以通过地面的可靠性试验方法进行验证,以进行可靠性管理;然后,在***量产时,可以通过对原材料、制造工艺和质量进行控制来提高可靠性,以进行可靠性管理;最后,在***在轨运行时,可以通过可靠性预测和维护的方法来进行可靠性管理,即,可以基于失效率预测模型和设计工作温度等来预测***的在轨可靠性,并根据前述可靠性预测的结果和实际的***工作状态的监测结果,通过各种维护措施(例如:主备切换、故障隔离、预防维护)的方法来进行可靠性管理。
***的可靠性预测是指根据***各组成部分的可靠性、工作环境及相互关系等来预测***的可靠性。可靠性预测的一般方式是:首先,根据***的组成结构和内部逻辑关系确定***的可靠性逻辑框图,将***划分为若干层级;接着,确定***内部各元器件(例如:电阻器、电容器、二极管、晶体管等)和零部件的可靠性;然后,基于此来预测由若干元器件和零部件组成的、能完成某个特定功能的最小功能模块的可靠性;然后,根据***的可靠性逻辑框图,按照自下而上的原则向上逐级预测各级中包含的功能单元的可靠性;直至最后预测出该***的可靠性。根据***在产品设计、试制、量产和在轨运行等各阶段的不同要求,可靠性预测的方法也各不相同。目前最常用的方法是应力分析法和数学模型法。应力分析法是根据***的各类元器件在实际工作温度和实际应力条件下的通用失效率、质量等级和成熟系数来计算失效率,由于需要使用元器件的实际工作温度和实际应力的测量数据,该方法计算比较准确但是数据测量的工作量较大。数学模型法是首先根据***的组成结构和内部逻辑关系确定***的可靠性逻辑框图和可靠性数学模型后,然后按照概率运算法对***进行可靠性预测,该方法计算比较准确但是由于该方法是基于***的设计方案进行可靠性预测,因此仅适用于对***进行设计方案的论证,由于该方法不考虑当***在轨运行时的实际工作状态,因此如果在***设计完成后仍然使用该方法进行***在轨可靠性预测就无法获得准确的预测结果,这不利于及时掌握星载电子***的在轨可靠性,不利于准确预测某些超期服役(即***的实际工作时间累计已经超过***的设计使用寿命、但是仍然实际在轨运行)的星载电子***的剩余可用时间,不利于控制下一代服役载荷研制进度,并且,也不利于对星载电子***进行积极和主动的可靠性维护(例如:主动的主备切换、预防维护等)。
另一方面,为掌握星载电子***内部各功能模块的工作状态,在***设计时,会在某些功能模块(即遥测对象)的关键电路中设置若干用来监测电路工作状态或者进行工作模式判别的遥测电路参数(即遥测量,例如:工作电流、工作电压、工作温度等),同时设计相应的遥测电路;在***的在轨运行时,地面测控***会定期或者不定期地对上述遥测量的实际测量值(即遥测数据)进行数据采集,以获得遥测对象的工作状态。上述遥测量的特点是:(1)遥测量广泛分布于***中的各个关键电路中;(2)遥测量可以反映遥测对象的关键电路的工作状态(例如:工作电流、工作电压、工作温度等),但是无法覆盖所有电路的工作状态;(3)遥测数据及时反映了遥测对象在轨运行时的实际工作状态,具有较高的时效性。但目前遥测数据并未被充分地利用和分析,以对星载电子***的在轨可靠性进行预测。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于遥测量的星载电子***的在轨可靠性预测的方法与***,可以根据***的遥测数据准确预测***的在轨运行的可靠性。
为解决上述技术问题,本发明提供一种星载电子***在轨可靠性的预测***,所述预测***包括:地面测控采集装置,其用于采集所述星载电子***中的各个模块的电路参数;遥测量识别单元,其根据所述地面测控采集装置提供的所述各个模块的电路参数,对所述各个模块中是否有遥测量和所包含的遥测量类型进行识别;遥测量分类单元,其用于根据所述遥测量识别单元识别出的结果对所述各个模块进行分类,将所述各个模块分为四种类型:其遥测量能够反映其健康状态的模块、其遥测量能够反映其工作温度的模块、其遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块、其中不包含遥测量的模块;第一可靠性预测单元,其用于利用随机衰退模型对遥测量能够反映其健康状态的模块的可靠性进行预测;第二可靠性预测单元,其用于利用国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型对遥测量能够反映其实际工作温度的模块的可靠性进行预测;第三可靠性预测单元,其用于对遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块、和不包含遥测量的模块,根据模块的设计工作温度进行基于国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型的可靠性预测;预测结果集成单元,其用于对来自所述第一可靠性预测单元、所述第二可靠性预测单元和所述第三可靠性预测单元的所述各个模块的可靠性预测结果进行集成,得到所述星载电子***的在轨可靠性。
根据本发明的第二方面,提供了一种星载电子***的在轨可靠性的预测方法,所述预测方法包括:地面测控采集步骤,其用于采集所述星载电子***中的各个模块的电路参数;遥测量识别步骤,其根据在所述地面测控采集步骤中所采集的所述各个模块的电路参数,对所述各个模块中是否有遥测量和所包含的遥测量类型进行识别;遥测量分类步骤,其用于根据在所述遥测量识别步骤识别出的结果对所述各个模块进行分类,将所述各个模块分为四种类型:其遥测量能够反映其健康状态的模块、其遥测量能够反映其工作温度的模块、其遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块、其中不包含遥测量的模块;第一可靠性预测步骤,其用于利用随机衰退模型对遥测量能够反映其健康状态的模块的可靠性进行预测;第二可靠性预测步骤,其用于利用国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型对遥测量能够反映其工作温度的模块的可靠性进行预测;第三可靠性预测步骤,其用于对遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块,和不包含遥测量的模块,根据模块的设计工作温度进行基于国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型的可靠性预测;预测结果集成步骤,其使用对在所述第一可靠性预测步骤、所述第二可靠性预测步骤和所述第三可靠性预测步骤中计算出的所述各个模块的可靠性预测结果进行集成,得到所述星载电子***在轨可靠性。
上述预测***和预测方法由于充分利用了星载电子***的关键电路的遥测量和遥测数据,因而可准确对星载电子***的在轨可靠性进行预测,因而可以有效预报***的关键电路的衰退情况并给出可靠性评估结果,从而为实现星载电子设备主动式主备切换,预测星载电子***剩余工作寿命提供了可靠性数据基础。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
图1示出了本领域常见的星载电子***的基本构成;
图2示出了图1所示的星载电子***中的切换开关的可靠性框图;
图3示出了图1所示的星载电子***中的双频接收机的可靠性框图;
图4示出了图1所示的星载电子***中的控制处理机的可靠性框图;
图5示出了根据本发明的星载电子***在轨可靠性的预测***的结构框图;
图6示出了双频接收机的接收信道模块实际监测到的连续10个采样点的遥测电流值;
图7示出了利用本发明与利用传统方法对星载电子***进行在轨可靠性预测、得到的结果的比较示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的方案进行具体的描述。
下面以利用本发明对图1所示的星载电子***进行在轨可靠性预测的具体实施方式为例,对本发明做进一步的详细说明。
本领域普通技术人员知道,通常的星载电子***主要包括:天线阵101,切换开关102等前端设备;由N个双频接收机103和与其配对的N个控制处理机104组成的N套后端设备,其中,两套双频接收机和与其配对的两套控制处理机组成的两套设备作为主设备,可以同时工作在X1和X2频段,其余(N-2)套由双频接收机和与其配对的控制处理机组成的设备作为冷备份,可以替换上述两套主设备中的任意一套设备。
图1示出了本领域常见的星载电子***的基本构成。本领域普通技术人员知道,由于切换开关、双频接收机、控制处理机采用的是单机级冗余设计,单机内部未采取模块级别的冗余设计,因此,根据各个的组成结构和各自内部各功能单元(即模块)之间的逻辑关系,可以得到切换开关、双频接收机、控制处理机的可靠性框图。
图2示出了图1所示的星载电子***中的切换开关的可靠性框图。
该可靠性框图包括电源模块201、控制模块202、校准开关模块203和切换通道模块204。
图3示出了图1所示的星载电子***中的双频接收机的可靠性框图。该双频接收机包括电源模块301、控制模块302、校准源模块303、本振模块304和接收信道模块305。
图4示出了图1所示的星载电子***中的控制处理机的可靠性框图。该控制处理机的可靠性框图包括预处理模块401、主处理模块402、控制模块403和电源模块404。
图5示出了根据本发明的星载电子***在轨可靠性的预测***的结构框图。
该***包括:地面测控采集装置501,其用于采集星载电子***中的各个模块的电路参数(见表一、表二、电路的工作温度、设计工作温度、设计工作电流、实际工作电流等);用于对星载电子***中的各个装置的遥测量的类型进行识别的遥测量识别单元502;用于根据各个模块的遥测量对各个模块的类型进行分类的遥测量分类单元503;用于根据各个模块的遥测量的不同类型,利用不同的可靠性预测方法对所述各个模块的可靠性进行预测的第一可靠性预测单元504、第二可靠性预测单元505和第三可靠性预测单元506;以及,用对将各个模块的可靠性预测的结果进行集成的预测结果集成单元507。
如下表一所示,表中详细列出了该星载电子***中的各个遥测量的名称、参数类型、正常值范围等信息。在星载电子***的设计阶段,星载电子***的遥测量就已经确定并设置在某些遥测电路中了。在星载电子***的在轨运行阶段,首先通过地面测控采集装置采集星载电子***中的各个模块中的电路参数信息,其中包含表一和表二中所示出的各个电路参数,还包括诸如电路的实际工作温度、设计工作温度、设计工作电流、实际工作电流等参数。表二为根据传统的可靠性预测方法,即,基于国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型及设计工作温度的对各模块进行可靠性预测的得到的预测失效率。
表一
表二
在地面测控采集装置501依次采集了星载电子***中包含的切换开关102、双频接收机103和控制处理机103中的各个模块的遥测电路参数之后,将所采集的各个模块的遥测量电路参数依次输入遥测量识别单元502,遥测量识别单元502根据所接收到的与各个模块对应的遥测量电路参数,识别具有遥测量的相应模块的遥测量信息。
具体地,遥测量识别单元502接收到如表一和表二所示的来自地面测控采集装置的遥测电路参数之后,可以获知预处理板温度、本振状态和信道模块电流为遥测数字量(具体地,预处理板温度遥测量,用于监测控制处理机104的预处理模块401内部预处理板的温度;本振状态遥测量,用于监测双频接收机103的本振模块304的本振状态;信道模块工作电流遥测量,用于监测双频接收机103的接收信道模块305的工作电流),并根据图2、图3和图4中各个装置的可靠性框图可以确定,这些遥测量分别对应于控制处理机104中的预处理模块401、双频接收机103中的本振模块304和接收信道模块305,从而可以判断出:设置有遥测量的电路有:控制处理机104的预处理模块401,双频接收机103的本振模块304和接收信道模块305,其余模块未设置遥测量。
然后,遥测量识别单元502将所识别出的上述与模块对应的遥测量遥测量信息输出给遥测量分类单元503,遥测量分类单元503按照各个遥测量是否反映对应模块的健康状态、实际工作温度对各个模块进行分类。具体地,由于信道模块工作电流遥测量直接反映了双频接收机103中的接收信道模块305的健康状态,即,其构成器件的老化与部分损伤将直接导致电流遥测量的变化,因此,遥测量分类单元将该信道模块305归为第一类;由于预处理板温度遥测量直接反映了该遥测量所在的控制处理机104中的预处理模块401的实际工作温度,因此,遥测量分类单元503将该预处理模块401归为第二类;由于本振状态遥测量仅仅反映了该遥测量所在的本振模块304的本振开机或者失锁的模式,既不能反映该本振模块304的健康状态、也不能反映其实际工作温度,因此遥测量分类单元503将该本振模块304归为第三类。此外,遥测量分类单元503将不包含遥测量的模块归为第四类。
对于反映了对应模块的健康状态的遥测量,利用第一可靠性预测装置504对相应模块的可靠性进行评估。具体地,第一可靠性预测装置504采用基于遥测量的性能可靠性预测的数学模型法来进行可靠性预测。
如图6所示,在某时刻Tc监测到:在Tc之前时间间隔相等的连续9个时间点、该接收信道模块305的实际工作电流数据,由此可知该接收信道模块工作电流遥测量表现为某种衰退趋势,因而使用适用于线性或指数型衰退模式的随机衰退数学模型来对双频接收机103中的接收信道模块305进行可靠性预测。基于状态监测变量的性能可靠性预测方法是近年来发展起来的可靠性预测方法,即对状态监测变量进行建模,进而预测产品性能的发展趋势,通过将预测性能概率分布与性能阀值比较来估计产品的在未来各时刻的可靠度。因此,双频接收机103中的接收信道模块305的条件可靠性函数可以表示为公式(1),因此第一可靠性预测装置504可以基于此计算出接收信道模块的可靠度:
在该公式中,L(t)为t时刻的遥测量,T为信道模块寿命随机变量,CL为***失效阈值(由表一中的正常值范围可知,对应的双频接收机103中的接收信道模块工作电流阈值为0.6A),P(T≥t|L(Tc-9),...,L(Tc))为给定遥测量L(Tc-9),...,L(Tc)条件下、接收信道模块寿命大于t的概率,是标准正态分布的累计分布函数,与为接收信道模块305的信道模块工作电流的遥测数据衰退模型中趋势项参数在时刻t的均值与标准差,其计算方法已于文献[1](Gebraeel NZ,Lawley MA,LiRetal.Residual life distributions from component degradation signals:a Bayesianapproach[J].IIE Transactions,2005,37(6):543-557.)详细介绍。文献[1]中的随机衰退模型是一种对适用于线性或指数型衰退模式的衰退模型,衰退模型假设各模型参数满足一定概率分布模型,而这些概率分布模型的参数则根据实际的衰退信号进行最小二乘或极大似然估计。目前,随机衰退模型在基于状态监测的性能可靠性预测中已广为应用。值得指出的是,随着在每个遥测信号采样点遥测信号的更新,需对公式(1)中的与进行更新,进而对信号模块的条件可靠性函数进行更新,计算出对应的可靠度。
对于反映了对应电路的工作温度的遥测量,利用第二可靠性预测装置505对相应模块的可靠性进行评估。具体地,第二可靠性预测装置505根据控制处理机104的预处理模块401的实际工作温度,进行基于该预处理模块内部各元器件的失效率预测模型来进行可靠性预测,即,在时刻Tc,控制处理机的预处理模块的表示其温度的遥测量显示其工作温度为45℃,根据国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》中各类元器件的失效率预测模型,可以计算出45℃工作温度下预处理模块401的预计失效率为λ=-3.1145×10-6h-1,其小于表二中的预测值,因此,控制处理机的预处理模块的条件可靠性函数可以表示为公式(2),因此第二可靠性预测装置505可以基于此计算出该预处理模块401的可靠度:
R(t|Tc)=exp[-3.1145×10-6h-1×(t-Tc)] (2)
在该公式(2)中,R(t|Tc)为所述预处理模块401在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
对于第三类模块,利用第三可靠性预测单元506对本振模块304进行在轨可靠性预测。此外,对于上述表二中其他11个未设置遥测量的模块(即切换开关102的电源模块201、控制模块202、切换通道模块203、校正通道模块204,和双频接收机103的电源模块301、控制模块302、校正模块303,和控制处理机104的主处理模块402、控制模块403、电源模块404),也利用第三可靠性预测单元506进行在轨可靠性预测。具体地,第三可靠性预测单元506根据各模块的设计工作温度、进行基于国家军用标准GJB/Z299C-2006《电子设备可靠性预计手册》失效率预计模型的可靠性预测,其条件可靠性函数表示为公式(3),与公式(2)相比,不同之处在于,在计算时采用了根据电路设计工作温度计算出的失效率数据(参见表二),即:
Ri(t|Tc)=exp[λi×(t-Tc)],i=1,…,11 (3)
在该公式(3)中,λi为上述表二中其他未设置遥测量的11个模块的预计失效率,Ri(t|Tc)为给定模块i(以下将对其具体对应关系进行解释)在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
至此,已经利用第一可靠性预测单元504、第二可靠性预测单元505和第三可靠性预测单元506分别对该星载电子***中的各个不同类型的模块分别进行了可靠度预测。
最后,第一可靠性预测单元504、第二可靠性预测单元505和第三可靠性预测单元506分别将计算出的各个模块的可靠度的预测结果输出给预测结果集成单元。
具体地,首先,预测结果集成单元507根据图2所示切换开关102的可靠性框图和该切换开关102内部各模块的可靠性的预测结果,计算出该切换开关102的可靠度为:
在该公式(4)中,Ri(t|Tc),i=1,2,3,4依次为根据上述公式(3)计算出的切换开关102的电源模块201、控制模块202、校正通道模块203、切换通道模块204的可靠度,Rs1(t|Tc)为该切换开关102在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
然后,预测结果集成单元507根据图3所示双频接收机103的可靠性框图和该双频接收机103内部各模块的可靠性预测的结果,计算该双频接收机103的可靠度为:
在该公式(5)中,Ri(t|Tc),i=5,6,7,8依次为根据上述公式(3)计算出的双频接收机103的电源模块301、控制模块302、校正模块303、本振模块304的可靠度,P(T≥t|L(Tc-9),…,L(Tc))为根据上述公式(1)计算出的双频接收机103的接收信道模块305的可靠度,Rs2(t|Tc)为该双频接收机103在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
然后,预测结果集成单元507根据图4所示的控制处理机104的可靠性框图和该控制处理机104内部各模块的可靠性预测的结果,计算出该控制处理机104的可靠度为:
在该公式(6)中,Ri(t|Tc),i=9,10,11依次为主处理模块402、控制模块403、电源模块404的可靠度,R(t|Tc)为控制处理机104中的预处理模块401根据公式(2)计算出的可靠度,Rs3(t|Tc)为该控制处理机104在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
至此,预测结果集成单元507已经计算出了切换开关102、双频接收机103和控制处理机104在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
最后,预测结果集成单元507按照图1所示该星载电子***的可靠性框图的串联构成关系(由于天线阵101主要为机械结构,其可靠性能够通过生产控制和充分的环境模拟试验予以保证,在进行可靠性预测时可以将其可靠度设为1),计算出该星载电子***的可靠度为:
在公式(7)中,Rsi(t|Tc),i=1,2,3分别为:Rs1(t|Tc)为切换开关102在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度;Rs2(t|Tc)为双频接收机103在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度;Rs3(t|Tc)为控制处理机104在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度;Rs(t|Tc)为该星载电子***在工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
由此,利用根据本发明的可靠性预测***,预测出了整个星载电子***的可靠度。
图7示出了使用本发明的基于遥测量的星载电子***在轨可靠性的预测***计算出的、该***在工作至时刻Tc后某一时刻t的条件可靠性函数曲线与按照传统方法的预测剩余工作时间进行比较的结果。
如图7所示,由于该***的双频接收机的信道模块的工作电流表现为衰减趋势,因此该***满足***的可靠度的预测剩余工作时间与按照传统方法的预测剩余工作时间相比明显较小,两者差值即图7中的Td。因此当进行该***的在轨可靠性维护时,需要在(Tc+500小时)时刻开展预防性主备切换,避免该***提前失效。如果仍采用传统的方法进行可靠性评估,预测结果将过于乐观,将无法在信道模块失效前实现主动式主备切换。
Claims (7)
1.一种星载电子***在轨可靠性的预测***,所述预测***包括:
地面测控采集装置,其用于采集所述星载电子***中的各个模块的电路参数;
遥测量识别单元,其根据所述地面测控采集装置提供的所述各个模块的电路参数,对所述各个模块中是否有遥测量和所包含的遥测量类型进行识别;
遥测量分类单元,其用于根据所述遥测量识别单元识别出的结果对所述各个模块进行分类,将所述各个模块分为四种类型:其遥测量能够反映其健康状态的模块,其遥测量能够反映其工作温度的模块,其遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块,其中不包含遥测量的模块;
第一可靠性预测单元,其用于基于随机衰退模型对遥测量能够反映其健康状态的模块的可靠性进行预测;
第二可靠性预测单元,其用于基于国家军用标准GJB/Z 299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型对遥测量能够反映其工作温度的模块的可靠性进行预测;
第三可靠性预测单元,其用于基于国家军用标准GJB/Z 299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型和根据模块的设计工作温度对遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块和不包含遥测量的模块进行可靠性预测;
预测结果集成单元,其用于对来自所述第一可靠性预测单元、所述第二可靠性预测单元和所述第三可靠性预测单元的所述各个模块的可靠性预测的结果进行集成,得到所述星载电子***的在轨可靠性。
2.根据权利要求1所述的预测***,其中,所述星载电子***包括:串联的天线阵、切换开关、双频接收机和控制处理机。
3.根据权利要求2所述的预测***,其中,所述切换开关的可靠性框图包括电源模块、控制模块、校准开关模块和切换通道模块;所述双频接收机的可靠性框图包括电源模块、控制模块、校正模块、本振模块和接收信道模块;所述控制处理机的可靠性框图包括预处理模块、主处理模块、控制模块和电源模块。
4.根据权利要求3所述的预测***,其中,所述接收信道模块的工作电流遥测量直接反映了双频接收机中的接收信道模块的健康状态,所述遥测量分类单元将该接收信道模块分为第一类;预处理板温度遥测量直接反映了该遥测量所在的控制处理机中的预处理模块的实际工作温度,所述遥测量分类单元将该预处理模块分为第二类;所述本振模块的本振状态遥测量既不能反映该本振模块的健康状态、也不能反映其实际工作温度,所述遥测量分类单元将该本振模块分为第三类;所述遥测量分类单元将剩余的其他模块分为第四类。
5.根据权利要求4所述的预测***,其中,所述第一可靠性预测单元基于以下公式计算出所述接收信道模块的可靠度:
其中,L(t)为t时刻的遥测量,T为信道模块寿命随机变量,CL为***失效阈值,P(T≥t|L(Tc-9),…,L(Tc))为给定遥测量L(Tc-9),…,L(Tc)条件下、接收信道模块寿命大于t的概率,是标准正态分布的累计分布函数,与为接收信道模块工作电流的遥测数据衰退模型中趋势项参数在时刻t的均值与标准差。
6.根据权利要求4所述的预测***,其中,所述第二可靠性预测单元根据以下公式计算出该所述预处理模块的可靠度:
R(t|Tc)=exp[-3.1145×10-6h-1×(t-Tc)]
其中,R(t|Tc)为所述预处理模块工作至时刻Tc后某一时刻t的可靠度。
7.一种星载电子***在轨可靠性的预测方法,所述预测方法包括:
地面测控采集步骤,其用于采集所述星载电子***中的各个模块的电路参数的遥测量信息;
遥测量识别步骤,其根据在所述地面测控采集步骤中所采集的所述各个模块的电路参数的遥测量信息,对所述各个模块中是否有遥测量和所包含的遥测量类型进行识别;
遥测量分类步骤,其用于根据在所述遥测量识别步骤识别出的结果对所述各个模块进行分类,将所述各个模块分为四种类型:其遥测量能够反映其健康状态的模块、其遥测量能够反映其工作温度的模块、其遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块、其中不包含遥测量的模块;
第一可靠性预测步骤,其用于基于随机衰退模型对遥测量能够反映其健康状态的模块的可靠性进行预测;
第二可靠性预测步骤,其用于基于国家军用标准GJB/Z 299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型对遥测量能够反映其实际工作温度的模块的可靠性进行预测;
第三可靠性预测步骤,其用于基于国家军用标准GJB/Z 299C-2006《电子设备可靠性预计手册》的失效率预计模型和模块的设计工作温度,对遥测量既不能反映其健康状态也不能反映其工作温度的模块和不包含遥测量的模块的可靠性进行预测;
预测结果集成步骤,其用对在所述第一可靠性预测步骤、所述第二可靠性预测步骤和所述第三可靠性预测步骤中计算出的所述各个模块的可靠性预测结果进行集成,得到所述星载电子***在轨可靠性。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210585817.0A CN103049668B (zh) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 星载电子***在轨可靠性的预测***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210585817.0A CN103049668B (zh) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 星载电子***在轨可靠性的预测***及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103049668A CN103049668A (zh) | 2013-04-17 |
CN103049668B true CN103049668B (zh) | 2015-09-30 |
Family
ID=48062302
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210585817.0A Active CN103049668B (zh) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 星载电子***在轨可靠性的预测***及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103049668B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104537212B (zh) * | 2014-12-12 | 2017-07-04 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种通信设备的可靠性预计方法和装置 |
CN109002618A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-14 | 赛特雷德(重庆)科技有限公司 | 一种星载综合电子***自动化设计方法 |
CN110263478B (zh) * | 2019-06-28 | 2020-03-27 | 中国人民解放军国防科技大学 | 不同失效信息条件下的冷备***剩余寿命预测方法 |
CN110703287B (zh) * | 2019-10-30 | 2021-08-31 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于阵列双频互备份的多星特征参数识别定位方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101788593A (zh) * | 2010-01-11 | 2010-07-28 | 山东康威通信技术股份有限公司 | 电力电缆护层接地电流状态监测分析***及其方法 |
CN101814229A (zh) * | 2010-03-10 | 2010-08-25 | 胡友彬 | 气象观探测设备实时监控方法及*** |
CN102799946A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-11-28 | 华北电网有限公司计量中心 | 电子产品可靠性的动态预测方法及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2153581B1 (en) * | 2007-06-05 | 2013-07-31 | Astrium Limited | Remote testing system and method |
-
2012
- 2012-12-28 CN CN201210585817.0A patent/CN103049668B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101788593A (zh) * | 2010-01-11 | 2010-07-28 | 山东康威通信技术股份有限公司 | 电力电缆护层接地电流状态监测分析***及其方法 |
CN101814229A (zh) * | 2010-03-10 | 2010-08-25 | 胡友彬 | 气象观探测设备实时监控方法及*** |
CN102799946A (zh) * | 2012-06-19 | 2012-11-28 | 华北电网有限公司计量中心 | 电子产品可靠性的动态预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Updated proportional hazards model for equipment residual life prediction;Ming-Yi You et al;《International Journal of Quality & Reliability Management》;20111231;第28卷(第7期);第781-795页 * |
基于状态监测的设备寿命预测与预防维护规划研究进展;孟光 等;《振动与冲击》;20111231;第30卷(第8期);第1-11页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103049668A (zh) | 2013-04-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Liao et al. | Review of hybrid prognostics approaches for remaining useful life prediction of engineered systems, and an application to battery life prediction | |
CN103049668B (zh) | 星载电子***在轨可靠性的预测***及方法 | |
CN103971171B (zh) | 一种输电设备状态评估方法 | |
CN101688892B (zh) | 用于在时域中预测电力***的状态的方法和设备 | |
EP2697699B1 (en) | Dynamic assessment system for high-voltage electrical components | |
CN106055418A (zh) | 电子***和用于评估并且预测该电子***的失效的方法 | |
CN105515184B (zh) | 基于无线传感网络的多传感器多参量配网协同监测*** | |
CN102289590A (zh) | Sf6高压断路器运行状态评估方法及智能*** | |
CN103971024A (zh) | 小样本失效数据下继电保护***可靠性评估方法 | |
CN105512962A (zh) | 一种气体绝缘组合电器绝缘状态综合评估方法 | |
CN105891794B (zh) | 基于模糊准则的雷达健康管理方法及*** | |
CN102542159B (zh) | 一种在轨航天器状态预测方法 | |
CN105894133A (zh) | 一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法 | |
EP2174197A1 (en) | System and method for predictive maintenance of a battery assembly using temporal signal processing | |
CN102801767A (zh) | 单机级飞机结构phm***及实现方法 | |
CN110472772B (zh) | 一种隔离开关过热预警方法及一种隔离开关过热预警*** | |
US11507074B2 (en) | Method for asset management of substation | |
CN115238831A (zh) | 故障预测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品 | |
CN111509319A (zh) | 一种储能电源phm管理*** | |
CN101632026A (zh) | 用于测试电子单元的方法 | |
WO2009091335A1 (en) | System for real time supervision of component wear in a wind turbine population | |
Gomes et al. | Using degradation messages to predict hydraulic system failures in a commercial aircraft | |
Wu et al. | Adaptive sequential predictive maintenance policy with nonperiodic inspection for hard failures | |
EP2310671B1 (en) | System for monitoring a restoration factor of a wind turbine population | |
Chen et al. | Condition assessment of distribution automation remote terminal units based on double-layer improved cloud model |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |