基于相对位姿信息的在轨服务卫星推进故障诊断方法
收稿日期: 2024-06-26
修回日期: 2024-07-20
录用日期: 2024-11-13
网络出版日期: 2024-11-25
基金资助
国家自然科学基金(52402514);江苏省自然科学基金(BK20241478)
Fault diagnosis method of thruster of on-orbit service spacecraft based on relative position information
Received date: 2024-06-26
Revised date: 2024-07-20
Accepted date: 2024-11-13
Online published: 2024-11-25
Supported by
National Natural Science Foundation of China(52402514);National Science Foundation of Jiangsu Province(BK20241478)
针对在轨服务卫星推力器故障诊断方法对观测噪声鲁棒性差的问题，提出基于服务星相对位姿信息的诊断方法。首先，基于推力器的工作原理构建了2类故障模型，采用基于后验协方差矩阵的数据融合方法处理相对位姿数据，防止相对位姿测量误差过大导致推力器误诊断。随后，采用自适应扩展卡尔曼滤波（EKF）解决推力器故障下所出现的预测步失准问题；分析了噪声对故障诊断算法的影响，并提出基于广义似然比（GLR）的故障诊断策略。仿真结果表明，在推力器故障时，所提出的自适应EKF相比EKF的滤波误差减小了约80%，故障量估计速度提升了34%；当故障下推力变化量较小时，卡死类故障的最快诊断速度为10步，最小诊断误差约为0.5%；效率下降类故障，最快诊断速度为38步，最小诊断误差为3%。最后，构建了在轨任务场景，采用线性二次型调节器（LQR）控制算法控制服务星在近场逼近目标星，过程中模拟了服务星推力器发生效率下降故障，故障发生后4 s发现并分离了故障，约50 s后获得了实际效率估计量，验证了所提出的方法的有效性。
梁振华 , 唐岷 , 郑侃 , 廖文和 . 基于相对位姿信息的在轨服务卫星推进故障诊断方法[J]. 航空学报, 2025 , 46(7) : 230867 -230867 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2024.30867
To address the issue of poor robustness to observational noise in thruster fault diagnosis methods for On-Orbit Service （OOC） satellite， a diagnosis method based on the relative position information of OOC is proposed. Firstly， a 2-fault-type model is constructed based on the mechanism of the propulsion system. A data fusion method based on the posterior covariance matrix is used to process relative posedata， preventing excessive measurement errors in relative pose from leading to misdiagnosis. Subsequently， an adaptive EKF is used to solve the problem of inaccurate prediction step when thruster failure occurred. The influence of noise on the fault diagnosis algorithm is analyzed， and a fault diagnosis and isolation strategy based on Generalized Likelihood Ratio （GLR） is proposed. Numerical simulation results show that the filtering error of the proposed adaptive EKF was reduced by about 80% compared with that of traditional EKF in the case of faults， and the speed of fault estimation is increased by 34%. When the thrust change under fault is subtle， the fastest diagnosis speed for stuck fault is 10 steps， and the minimum diagnosis error is about 0.5%. For efficiency reduction faults， the fastest diagnosis speed were 38 steps， and the minimum diagnosis error was 3%. At last， An on-orbit mission scenario was constructed， and the LQR control law was used to control the OOC to approach the target satellite in a near-field. The efficiency reduction fault of the OOC’s thruster is simulated in the process， which takes 4 s for the algorithm to detect and isolate fault and 50 s to obtain efficiency estimation， which verified the validity of the proposed method.
Key words： adaptive Kalman filter; thruster; observer; fault detection; on-orbit service
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