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基于贝叶斯网络的动量轮可靠性建模与分析

厉海涛  
【摘要】: 动量轮是长寿命卫星姿控系统的关键机电部件,具有小子样、长寿命、高可靠性、无失效数据等特点,采用传统大样本寿命数据统计推断方法评估其可靠性非常困难。如何在小子样、无失效条件下对动量轮进行可靠性建模与分析,是国内航天型号单位非常关心和迫切需要解决的问题。另一方面,虽然动量轮现场试验样本量比较小且缺少失效数据,但是动量轮在研制、生产和使用过程中积累了大量验前信息,包括功能试验、环境试验信息以及在轨运行遥测数据和工程经验。因此,针对动量轮可靠性特点,本文采用贝叶斯网络学习和推理技术,融合动量轮丰富的验前信息,建立动量轮可靠性模型,并利用该模型分析评估了XX-3动量轮的可靠性水平,解决动量轮可靠性建模与分析问题。论文主要研究内容如下: (1)通过动量轮失效分析,获取动量轮贝叶斯网络的结构,在此基础上,利用贝叶斯网络学习技术和动量轮多种地面试验数据,建立动量轮离散贝叶斯网络模型。利用该模型和贝叶斯网络推理技术,对动量轮地面条件下的可靠性水平进行了评估,提出基于贝叶斯网络的动量轮单一故障和复合故障诊断方法,并通过灵敏度分析研究影响动量轮可靠性的因素。 (2)在离散贝叶斯网络模型基础上,综合实验室条件下动量轮轴温、电流等性能数据以及在轨运行数据,建立基于性能数据的动量轮混合贝叶斯网络模型。利用混合贝叶斯网络模型,评估在轨条件下动量轮的可靠性水平,提出动量轮在轨状态故障诊断方法,此外,本文还利用性能灵敏度分析技术定量研究了动量轮性能与可靠性之间的关系。 (3)在混合贝叶斯网络模型基础上,结合对动量轮性能数据建立的时间序列模型,建立动量轮动态贝叶斯网络模型,该模型解决了动量轮寿命和可靠性预计问题。同时,本文还提出动态灵敏度分析的概念,分析了动量轮典型故障模式的动态灵敏度。 在文章的最后,总结了全文的内容并对进一步的工作进行了展望。


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