基于数字孪生的小卫星健康预测技术
作者:
作者单位:

1.北京科技大学自动化学院工业过程知识自动化教育部重点实验室,北京100083;2.航天东方红卫星有限 公司,北京100094

作者简介:

通讯作者:

彭开香,男,教授,博士生导师,E-mail: kaixiang@ustb.edu.cn。

中图分类号:

V47

基金项目:

国家重点研发计划(2021YFB3301200);国家自然科学基金(61873024)。


Small Satellite Health Prediction Based on Digital Twin
Author:
Affiliation:

1.Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes of Ministry of Education, School of Automation, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China;2.DFH Satellite Co., Ltd., Beijing 100094, China

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    摘要:

    健康预测和数字孪生技术是实现小卫星数字化设计与在轨卫星健康管理的重要手段,它可以为小卫星数字化设计提供必要的支持,保证其安全、可靠地在轨服役运行。针对小卫星数字化程度低、各阶段数据流动少、运行环境复杂多变等特点,本文提出了基于数字孪生的小卫星全生命周期智能诊断与健康预测框架。首先,对健康预测、数字孪生和数字主线等技术及其在卫星领域的应用做了概述。其次,充分利用小卫星在轨和地面等各类数据,构建了面向小卫星健康预测的数字孪生模型,以及小卫星全生命周期的数字主线。最后,结合机理知识和性能数据,提出了基于信息融合的薄弱环节识别、智能诊断、健康评估和在轨剩余寿命预测方法。所提出框架可以有效地实现物理和虚拟数据融合、虚实互连和数据处理,为小卫星数字化设计与健康预测提供必要支撑。

    Abstract:

    Health prediction and digital twin are essential to autonomous control and health management of satellites in orbit. They support small satellites’ autonomous control and ensure their safe and reliable in-orbit operation. For small satellites’ characteristics of low digitalization, low data flows and complex and variable operation environments, this paper proposes a framework of intelligent diagnosis and health prediction for the whole life cycle of small satellites based on digital twin. Firstly, an overview of health prediction, digital twin, digital mainline and their applications in the satellite field is provided. Secondly, the digital twin models for small satellite health prediction and a digital mainline for the whole life cycle of small satellites are constructed by making full use of various data. Finally, combining with the mechanism and performance data, the weak process identification, intelligent diagnosis, health assessment and remaining life prediction methods based on information fusion are proposed. The proposed framework can effectively realize physical and virtual data fusion, virtual-real interconnection, and data processing to achieve accurate health prediction of small satellites.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

曹雪蕊,张学艺,彭开香,崔玉福.基于数字孪生的小卫星健康预测技术[J].南京航空航天大学学报,2022,54(S):35-42

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  • 收稿日期:2022-07-01
  • 最后修改日期:2022-09-01
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  • 在线发布日期: 2022-11-02
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