施建明王 功王 伟李绪志

(中国科学院空间应用工程与技术中心，北京 100094)

1 引言

空间站空间应用系统有效载荷设备包括信息管理、供配电、热控、氮气供应等共用支持设备、空间科学实验和技术试验机柜、舱内外独立载荷等。在空间站运营期，这些设施、设备长期运行，需要定期在轨维护、维修及系统升级。空间站有效载荷维修保障资源有限，修复性维修和定期维修精准性低、资源代价大，难以满足空间站运行安全性、可靠性要求。预测性维护对设备进行状态监测、持续对监测数据进行分析计算、评判设备的健康状态、预测健康趋势，为有效载荷制定更合理的维护维修计划和备品备件上行方案。

NASA针对国际空间站任务开展了集成系统健康管理(Integrated System Health Management，ISHM)技术研究，并开发了状态监测工具软件，用于航天飞机、ISS控制力矩陀螺、ISS主动热控系统的状态监测任务。软件的核心算法是K最近邻(Knearest Neighbor，KNN)和聚类(Clustering)，这些算法和工具在航天器健康监测上有较成功的应用。借鉴NASA的经验，余晟等提出一种基于推演式聚类学习算法的卫星健康状态监视系统，并通过热控分系统的测试数据对该系统的有效性进行验证，能较好地完成状态识别与评估。

有效载荷方面，NASA在科学实验柜接口定义文档中对有效载荷的健康和状态数据的定义、数据传输、处理、显示等进行了规定。中国空间站有效载荷设计了一定的在轨故障诊断功能，并将故障事件和传感器参数等数据下行至地面。……