吴浩

摘要：可靠性是产品的重要属性，在计算机的辅助计算下，可靠性研究飞速发展。微纳卫星系统的可靠性不仅体现了星上产品的质量，更代表了国家高精尖产业的水准。文章对微纳卫星的概念进行简单说明，针对微纳卫星产品长寿命、小子样和不可修的可靠性特点，介绍了基于统计分析、基于性能退化和多源信息融合的单机级可靠性评估方法。根据建立的系统可靠性模型，可以由单机级求出系统级的可靠性特征量，对微纳卫星系统的可靠性分析具有一定的参考价值。

关键词：微纳卫星;可靠性;统计分析;性能退化;多源信息融合;贝叶斯

中图分类号：V240.2       文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）09-0027-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research on Reliability Evaluation Method of NanoSatSystem

WU Hao

（North China University of Water Resources and Electric Power， Zhengzhou 450046， China）

Abstract： Reliability is an important attribute of products. With the aid of computer calculations， reliability research has developed rapidly. The reliability of the NanoSat system not only reflects the quality of the products on the satellite， but also represents the level of the country's high-tech industry. The article briefly explains the concept of NanoSat. Aiming at the long-life， small sample and irreparable reliability characteristics of NanoSat products， it introduces a single-machine-level reliability assessment method based on statistical analysis， performance degradation and multi-source information fusion . According to the established system reliability model， the system-level reliability characteristics can be obtained from the stand-alone level， which has certain reference value for the reliability analysis of the NanoSat system.

Key words： NanoSat; reliability; statistical analysis; performance degradation; multi-source information fusion; Bayes

1引言

可靠性是指产品在规定条件和规定时间内，完成规定功能的能力[1]。随着航天技术的发展，微纳卫星应用领域不断扩大，对微纳卫星的可靠性要求也越来越高。微纳卫星属于长寿命产品，通常采用星座组网和编队飞行的分布式理念来完成特定功能。当有卫星失效时，需要及时对星座和飞行编队进行补星操作。补星时间过早，会造成资源浪费，补星时间过晚，则星座或编队的功能失去保证，所以需要对微纳卫星进行及时准确的可靠性评估来确定合适的补星时间。

通常使用分层分级的思想来对微纳卫星系统进行可靠性分析。利用可靠性框图清晰方便地展示系统内部结构，将系统的可靠性指标写成单机可靠性指标的函数，求出单机的可靠性指标，结合对应的数学模型，进而可以求出系统的可靠性指标。

2微纳卫星简介

微纳卫星是一种全新概念的卫星，主要使用微机电系统（MEMS）和大规模集成电路技术。英国萨里大学[2]按照卫星含有燃料时的质量，将25～100kg的小卫星称为微卫星，纳卫星的质量在1～25kg。微卫星和纳卫星统称为微纳卫星。微纳卫星与传统卫星相比，不仅是重量上的差异，更主要的是微纳卫星研制过程中使用的技术与发射升空后的功能应用上的不同：

（1）微机电系统是一个独立的智能系统，尺寸在几毫米乃至更小，具有微型化、智能化和高度集成的特点。

（2）采用多維集成技术，不仅把传感器、微处理器这些部件集成起来，还把电源和姿控等系统都集成在一起，从而降低重量和体积，减少耗能。

（3）应用上采用分布式的思想，通常由多颗微纳卫星通过星座组网和编队飞行来完成一个总体功能。当某一部分失效时，采取及时发射新卫星的措施，可以大大降低部分卫星失效带来的风险和经济损失，显著提高星座和编队的可靠性。

微纳卫星重量轻、体积小，随着“一箭多星”技术的发展，研制费用和发射成本显著降低，具有极强的空间生存能力、快速响应以及覆盖范围广等独特优势。

3卫星产品可靠性特点

卫星从研制到发射再到进入预定轨道发挥正常功能，需要经受复杂多样的环境考验。比如，运输过程中的振动、发射过程中的冲击以及进入宇宙空间的太阳辐射和高能粒子毁伤等[3]。此外，还会受到诸如空间碎片、流星等不确定因素的影响，从而对卫星造成不同程度的损伤，降低其可靠性。与一般产品相比，卫星产品可靠性具有以下特点：

（1）长寿命。由于一颗卫星从研制到生产再到升空，需要耗费大量人力物力，成本极高，再加上需要执行任务的时间一般都是长达数年，这就要求卫星产品具有很长的寿命。

（2）小子样。卫星造价高昂，不同于一般工业产品的大批量生产，通常只有少量的试验样本。

（3） 不可修。卫星一旦发射升空，就无法再对星上产品进行更换和维修。

4微纳卫星系统可靠性评估方法

微纳卫星通常由不同的分系统组成，以我国清华大学研制的“NS-1”纳卫星为例，包括电源分系统、遥测遥控（TTC）分系统、纳卫星上计算机（OBC）分系统、姿态确定与控制分系统（ADCS）、结构分系统、射频（RF）分系统、GPS分系统、相机分系统和推进分系统[2]。不同的分系统由不同的单机通过一定方式连接构成。比如姿控分系统包含的单机有处理器、磁强计、动量轮和磁力矩器。连接方式包括串联、并联、（r/n）表决和储备，其中根据储备单元在储备中的失效率，又可分为冷储备、热储备和温储备。

4.1系统可靠性建模

系统可靠性建模是指建立可靠性框图及其数学模型，建立各级产品的可靠性模型，目的是定量评价产品可靠性[4]。几种典型的可靠性框图和对应的数学模型如表1所示。

建立系统的可靠性框图，可以清晰地展示系统的层次结构，通过计算已知单机的可靠性特征量，并根据单机所在的层次及其连接方式，进而可以求出系统的可靠性特征量。

4.2单机产品可靠性评估方法

4.2.1基于统计分析的方法

利用统计分析的方法对微纳卫星单机进行可靠性评估，是一种基于失效时间或失效数进行可靠性建模的方法。通常包含以下步骤：

（1）收集产品的失效时间数据;

（2）利用统计方法判别失效时间数据符合的寿命分布模型，常见的分布包括指数分布、威布尔分布、正态分布和对数正态分布等;

（3）根据最小二乘法或极大似然估计法原理求出所选分布模型的参数估计;

（4）对参数进行拟合优度检验，选择接受或拒绝原假设;

（5）通过参数的估计值和所选分布计算出产品的可靠度和平均寿命等可靠性指标。

基于统计分析的方法计算简单，根据步骤（1）～（5）可直接计算出单机产品可靠性指标，适用于大样本情况。

4.2.2基于性能退化的方法

在实际工程中，产品随着工作时间的增加，性能参数也在动态发生变化，传统的查找可靠性手册来确定产品失效率的方法具有很大的局限性，不能满足对产品在运行期间进行可靠性准确评估的要求。

基于性能退化的可靠性分析方法的步骤包括[5]：

（1）失效机理分析。

不同的产品具有不同的失效机理，如过应力、疲劳断裂、磨损和腐蚀等机理。分析失效机理主要用来定性说明导致产品失效的原因，目的是确定可靠性特征量。

（2）退化量确定。

有些退化量可以直接测量，如轴承磨损量、金属裂缝尺寸等。对于难以直接测量的退化量，以产品性能作为退化量可以简化建模过程，如蓄电池容量、晶体管的漏电流等。确定退化量是进行后续可靠性分析的前提。

（3）退化数据收集与处理。

收集产品退化量参数的退化数据，利用相应的数据处理方法剔除异常数据，并对数据特征进行提取。

（4）退化过程模型确定。

常用的退化模型包括线性退化模型、指数退化模型、基于Wiener过程的退化模型、基于Gamma过程的退化模型和基于复合Poisson过程的退化模型。

（5）可靠性指标计算。

根据产品的失效阈值和建立的性能退化模型，求出产品寿命分布参数，计算出产品的可靠性指标。

基于性能退化的可靠性分析方法，在失效数据样本不足甚至无失效数据的情况下，利用产品在使用过程中的状态信息，通过对关键性能参数进行建模分析可以得到精度较高的可靠性结果，更符合工程实际。

4.2.3基于多源信息融合的方法

微纳卫星可靠性数据虽然体现出小子样特点，但是有多种来源，包括历史失效数据、仿真数据、相似产品信息和专家信息[6]。充分合理地利用这些信息，可以提高可靠性评估精度。通常采用贝叶斯方法将不同来源的数据进行融合，其大致过程如下：

（1）收集多种来源的可靠性信息，得到未知参数不同形式的先验分布 ;

（2）对多种先验分布进行相容性检验;

（3）利用贝叶斯方法将通过相容性检验的先验分布，融合为一个综合的先验分布;

（4）求出现场试验数据的似然函数形式，结合综合先验分布得到后验分布;

（5）根据后验分布对参数进行贝叶斯推断，求出可靠性指标。

多源信息融合的方法能够综合利用各种可靠性信息，扩大样本容量，得到合理的可靠性评估结果[7]，其重点是对不同先验分布的相容性检验。

5结束语

微纳卫星以其自身优点能够有效增强空间优势，本文通过分析微纳卫星的可靠性特点，介绍了微纳卫星系统单机可靠性评估的常用方法，包括基于统计分析、基于性能退化和多源信息融合的方法。对于这三种方法，给出了分析步骤和适用情形，按照分层分级的思想，根据系统可靠性框图和数学模型，利用单机的可靠度和平均寿命等可靠性特征量，进而求出微纳卫星系统的可靠性特征量，为微纳卫星系統的可靠性评估提供参考。

参考文献：

[1] 王超，闫永刚，刘清饶.可靠性分析及其在飞机零件分布中的应用[J].电脑知识与技术，2012，8（25）：6149-6151.

[2] 尤政.空间微系统与微纳卫星[M].北京：国防工业出版社，2013：16-36.

[3] 姜兴渭.可靠性工程技术[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2005.

[4] 么娆.航空器可靠性工程[M].北京：国防工业出版社，2017：55-98.

[5] 金光.基于退化的可靠性技术：模型、方法及应用[M].北京：国防工业出版社，2014.

[6] 刘本纪，龚时雨.Bayesian可靠性评估中多源信息融合的概率模型方法[J].电子产品可靠性与环境试验，2011，29（1）：10-13.

[7] 杜智涛，杜晓勇，魏洪峰，等.基于多源信息融合的气象无人机平台可靠性评估研究[J].测控技术，2013，32（2）：133-136.

【通联编辑：梁书】