一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法和系统与流程

1.本发明属于卫星参数评估技术领域，尤其涉及一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法和系统。


背景技术：

2.目前，卫星产品rms相关指标主要是寿命和可靠度，卫星系统、分系统、单机甚至元器件均有明确的可靠度指标要求，然而维修性、测试性、空间环境适应性等卫星rms设计要素指标缺乏，特别是没有反映卫星完成业务能力的综合参数。目前的可靠性指标主要是设计指标，目的为指导卫星各级产品的可靠性设计，缺乏面向用户和具体业务的应用指标。因此，除可靠度外构建一套新的卫星产品rms参数体系并给出相应的验证评估方法，以评价卫星综合能力是非常有必要的。


技术实现要素：

3.本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法和系统，建立用户层参数和系统、分系统、单机级参数的对应关系及评估方法，作为卫星rms综合参数—可用度评估的依据，解决了用户对卫星rms综合参数要求验证问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明公开了一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法，包括：
5.进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式；
6.根据确定的单机及故障模式，建立卫星使用可用度模型；
7.针对卫星使用可用度模型中的每个单元，计算得到相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和在轨维修时间参数概率分布；
8.针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标；
9.根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果。
10.在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式，包括：
11.根据系统任务与功能，通过功能分析确定系统功能层次，即将系统任务分解为相应功能，并将功能从系统级逐级分解、逐级向下展开，绘制功能层次图；
12.根据功能层次图，明确与用户需求相匹配的各单机的故障模式、故障维修方式，并列出各单机的故障模式清单；其中，故障模式清单中包括：故障名称、故障率、故障在轨维修措施。
13.在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，卫星使用可用度模型表示如
下：
[0014][0015]
其中，a0表示卫星使用可用度，t
bf
表示平均故障间隔时间，t
or
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复故障的平均修复时间，t
ct-orj
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复的第j个故障的平均修复时间，t
orf
表示采取在轨自主方式恢复故障的平均修复时间，t
ct-orfk
表示采取在轨自主方式恢复的第k个故障的平均修复时间，t
cti
表示采取综合处置方式恢复的第i个故障的平均修复时间，m
ct
表示单机产品的平均故障修复时间，rm表示任务可靠度，l
se
表示单机产品的工作寿命要求，p
stu
表示空间环境导致的单机产品的功能中断的概率，p
stui
表示采取综合处置方式恢复故障的发生概率，p
stu-orj
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复故障的发生概率，p
stu-orfk
表示采取在轨自主方式恢复故障的发生概率，n表示采取综合处置方式恢复的故障总数，m表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复的故障总数，p表示采取在轨自主方式恢复的故障总数。
[0016]
在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，相应单机的失效率的概率分布的计算流程如下：
[0017]
依据各单机的故障模式分别确定若干个薄弱环节或关键环节；
[0018]
收集各单机及各单机对应的各薄弱环节或关键环节的可靠性数据；
[0019]
分析所收集的可靠性数据的特点，确定可靠性特征量及可靠性特征量对应的数据类型；
[0020]
选择与可靠性特征量对应的数据类型相匹配的评估方法，对可靠性特征量进行分析，得到可靠性特征量的评估结果；
[0021]
根据卫星使用可用度模型的需求，从可靠性特征量的评估结果中提取出相关故障模式及单机的失效率的概率分布。
[0022]
在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，相应单机的单粒子功能中断概率分布的计算流程如下：
[0023]
收集相应单机的单粒子功能中断数据；其中，单粒子功能中断数据，包括：相同及相似产品的地面辐照试验数据、故障注入仿真试验数据及在轨真实数据；
[0024]
根据收集的相应单机的单粒子功能中断数据，采用指数寿命型评估方法开展单粒子功能中断概率的评估，得到相应单机的单粒子功能中断概率分布。
[0025]
在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，相应单机的维修时间参数概率分布的计算流程如下：
[0026]
收集相应单机的在轨维修时间数据；其中，在轨维修时间数据，包括：相同及相似平台卫星的真实在轨维修数据、故障演练维修时间数据；
[0027]
针对收集的相应单机的在轨维修时间数据，进行统计推断，得到在轨维修时间参数的概率分布形式；
[0028]
基于在轨维修时间数据及在轨维修时间参数的概率分布形式，进行分布参数估计，获得平均故障修复时间的概率分布模型，并提取得到相应单机的维修时间参数概率分布。
[0029]
在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标，包括：
[0030]
依据失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布的分布类型，选取相匹配的分析方法，计算得到不同类型分布仿真抽样的枢轴量；
[0031]
依据失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布的分布类型，抽取num组随机值；其中，num≥100000；
[0032]
根据计算得到的枢轴量和抽取的num组随机值，计算得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标的num组仿真结果。
[0033]
在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果，包括：
[0034]
将卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标的num组仿真结果，代入卫星使用可用度模型，计算得到num组卫星使用可用度a0蒙特卡罗仿真结果；
[0035]
计算得到给定置信度γ下a0的置信下限a
0l
，即卫星使用可用度的评估结果。
[0036]
在上述卫星产品可用性度量综合参数评估方法中，a
0l
的计算公式如下：
[0037]a0l
＝a
0([num
·
(1-γ)])
[0038]
其中，a
0(1)
≤a
0(2)
≤
…
≤a
0(num)
为a0的蒙特卡罗仿真样本，[
·
]为取整函数。
[0039]
相应的，本发明还公开了一种卫星产品可用性度量综合参数评估系统，包括：
[0040]
任务分析模块，用于进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式；
[0041]
模型构建模块，用于根据确定的单机及故障模式，建立卫星使用可用度模型；
[0042]
概率分布计算模块，用于针对卫星使用可用度模型中的每个单元，计算得到相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和在轨维修时间参数概率分布；
[0043]
rms指标计算模块，用于针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标；
[0044]
评估模块，用于根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果。
[0045]
本发明具有以下优点：
[0046]
(1)本发明公开了一种卫星产品可用性度量综合参数评估方案，给出了基于研制及在轨使用数据的可用度定量评估方法，解决了卫星rms综合指标可用度的定量验证问题。
[0047]
(2)本发明公开了一种卫星产品可用性度量综合参数评估方案，建立了用户应用
指标和系统、分系统、单机设备可靠性、维修性、测试性等单项设计指标间的模型关系，可将各层产品的设计参数有效的转换成系统可使用的能力。
[0048]
(3)本发明公开了一种卫星产品可用性度量综合参数评估方案，与其他产品的rms综合参数评估方法具有统一的理论基础，可为后续卫星纳入天地大系统进行系统效能分析与评估提供支持。
附图说明
[0049]
图1是本发明实施例中一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0050]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明公开的实施方式作进一步详细描述。
[0051]
通过国外相关研究调研与前期工作，在遵循rms综合参数基本定义的框架下，结合卫星领域产品业务及实际运行特点。提出产品在任一随机时刻需要和开始执行任务时，处于可工作或可使用状态的程度称为卫星产品的可用性，可用性的概率度量即为可用度。常用的可用度参数包括固有可用度、可达可用度和使用可用度，对于卫星装备而言，由于其维修和保障系统的特点，采用使用可用度的概念，可用以下方法进行度量：产品的平均故障间隔时间与平均故障间隔时间和平均修复时间的和的比。基于此，本发明提出了一种卫星产品可用性度量综合参数评估方案，根据用户任务需求建立rms综合参数模型，应用产品可靠性、维修性、空间环境适应性等rms单项指标数据，评估面向具体任务的卫星系统可用度。
[0052]
如图1，在本实施例中，该卫星产品可用性度量综合参数评估方法，包括：
[0053]
步骤1，进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式。
[0054]
在本实施例中，可根据系统任务与功能，通过功能分析确定系统功能层次，即将系统任务分解为相应功能，并将功能从系统级逐级分解、逐级向下展开，绘制功能层次图。然后，根据功能层次图，明确与用户需求相匹配的各单机的故障模式、故障维修方式，并列出各单机的故障模式清单。其中，故障模式清单中包括但不仅限于：故障名称、故障率、故障在轨维修措施等。故障模式清单可通过fmea、fta等可靠性分析工具获得。
[0055]
步骤2，根据确定的单机及故障模式，建立卫星使用可用度模型。
[0056]
在本实施例中，卫星使用可用度模型表示如下：
[0057][0058]
其中，a0表示卫星使用可用度，t
bf
表示平均故障间隔时间，t
or
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复故障的平均修复时间，t
ct-orj
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复的第j个故障的平均修复时间，t
orf
表示采取在轨自主方式恢复故障的平均修复时间，t
ct-orfk
表示采取在轨自主方式恢复的第k个故障的平均修复时间，t
cti
表示采取综合处置方式恢复的第i个故障的平均修复时间，m
ct
表示单机产品的平均故障修复时间，rm表示任务可靠度，l
se
表示单机产品的工作寿命要求，p
stu
表示空间环境导致的单机产品的功能中断的概率，p
stui
表示采取综合处置方式恢复故障的发生概率，p
stu-orj
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复故障的发生概率，p
stu-orfk
表示采取在轨自主方式恢复故障的发生概率，n表示采取综合处置方式恢复的故障总数，m表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复的故障总数，p表示采取在轨自主方式恢复的故障总数。
[0059]
步骤3，针对卫星使用可用度模型中的每个单元，计算得到相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和在轨维修时间参数概率分布。
[0060]
在本实施例中，相应单机的失效率的概率分布的计算流程如下：
[0061]
a)依据各单机的故障模式分别确定若干个薄弱环节(或关键环节)，将产品“化整为零”，视产品为若干薄弱环节(或关键环节)的串联系统。
[0062]
b)收集各单机及各单机对应的各薄弱环节(或关键环节)的可靠性数据。这类可靠性数据可以是历史数据，也可以是专门进行的可靠性试验数据。
[0063]
c)分析所收集的可靠性数据的特点，确定可靠性特征量及可靠性特征量对应的数据类型。
[0064]
d)选择与可靠性特征量对应的数据类型相匹配的评估方法，对可靠性特征量进行分析，得到可靠性特征量的评估结果。例如，成败型数据优选二项分布评估方法，性能数据优选正态分布或应力-强度评估方法，寿命型数据优选指数或威布尔分布评估方法。
[0065]
e)根据卫星使用可用度模型的需求，从可靠性特征量的评估结果中提取出相关故障模式及单机的失效率的概率分布。
[0066]
进一步的，相应单机的单粒子功能中断概率分布的计算流程如下：
[0067]
a)收集相应单机的单粒子功能中断数据。其中，单粒子功能中断数据包括但不仅限于：相同及相似产品的地面辐照试验数据、故障注入仿真试验数据及在轨真实数据等。
[0068]
b)根据收集的相应单机的单粒子功能中断数据，采用指数寿命型评估方法开展单粒子功能中断概率的评估，得到相应单机的单粒子功能中断概率分布。
[0069]
进一步的，相应单机的维修时间参数概率分布的计算：
[0070]
由卫星系统可用度模型可知，与可用度相关的维修时间参数包括t
cti
、t
ct-orj
和t
ct-orfk
，其中，t
ct-orj
和平均在轨功能自主恢复时间与卫星系统维修方案设计高度相关，维修时间基本由维修方案决定，可通过维修方案精确预计维修时间参数。因此，维修时间参数评估的对象为需要综合处置的故障，其参数为t
cti
，相应单机的维修时间参数概率分布的计算流程如下：
[0071]
a)收集相应单机的在轨维修时间数据。其中，在轨维修时间数据包括但不仅限于：相同及相似平台卫星的真实在轨维修数据、故障演练维修时间数据。
[0072]
b)针对收集的相应单机的在轨维修时间数据，进行统计推断，得到在轨维修时间参数的概率分布形式。
[0073]
c)基于在轨维修时间数据及在轨维修时间参数的概率分布形式，进行分布参数估计，获得平均故障修复时间的概率分布模型，并提取得到相应单机的维修时间参数概率分布，提取后续用于综合参数仿真抽样评估的参数。
[0074]
步骤4，针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标。
[0075]
在本实施例中，可依据失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布的分布类型，选取相匹配的分析方法，计算得到不同类型分布仿真抽样的枢轴量。然后，依据失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布的分布类型，抽取num组随机值；其中，num≥100000。最后，根据计算得到的枢轴量和抽取的num组随机值，计算得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标的num组仿真结果。
[0076]
步骤5，根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果。
[0077]
在本实施例中，可将卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标的num组仿真结果，代入卫星使用可用度模型，计算得到num组卫星使用可用度a0蒙特卡罗仿真结果。然后，计算得到给定置信度γ下a0的置信下限a
0l
，即卫星使用可用度的评估结果。
[0078]
优选的，a
0l
的计算公式如下：
[0079]a0l
＝a
0([num
·
(1-γ)])
[0080]
其中，a
0(1)
≤a
0(2)
≤
…
≤a
0(num)
为a0的蒙特卡罗仿真样本，[
·
]为取整函数。
[0081]
在上述实施例的基础上，下面结合一个具体实例进行说明。
[0082]
步骤一，任务分析，根据用户需求确定涉及的相关单机及故障模式。
[0083]
以卫星某功能为例，开展功能分析，该功能涉及卫星3个分系统，7台单机设备。通过对单机设备故障模式分析，明确设备的故障模式，故障维修方式及具体维修措施，列出各个相关设备的故障模式清单，见下表1。其中，故障模式14为单点故障，在轨不可维修。
[0084]
[0085][0086]
表1，单机设备故障模式清单
[0087]
步骤二，建立卫星使用可用性模型
[0088]
根据用户任务需求和卫星系统组成，建立卫星使用可用性模型，卫星使用可用度可由如下公式计算得到：
[0089][0090]
步骤三，针对系统使用可用度模型中的每个单元，获得有关输入参数的概率分布。
[0091]
卫星使用可用度与平均故障间隔时间、相关故障的平均修复时间相关。其中，平均故障间隔时间可由失效率、单粒子功能中断概率、单点失效率计算获得，平均故障间隔时间可由相关产品的失效率、单粒子功能中断概率和维修时间参数计算获得。因此，落实到rms单项指标层面，卫星装备使用可用度主要与相关产品的失效率、单粒子功能中断概率和维
修时间参数相关。
[0092]
步骤3.1：相关产品失效率(可靠度)的概率分布计算。
[0093]
针对任务可用度涉及的相关单机，开展失效率(可靠度)评估，对于卫星产品而言，可靠性模型主要包括指数分布型、正态分布型、对数正态分布型及威布尔分布型。
[0094]
以表1中单机1为例，对指数分布型失效率(可靠度)评估过程进行说明。
[0095]
针对单机1涉及的3个故障模式开展评估，单机1相关可靠性数据主要包括累计试验时间t、失效数r和寿命要求t0，根据产品类型及数据特点，单机1采取指数分布寿命模型进行评估。
[0096]
对单机1数据进行统计分析，获得累计试验时间t＝7013922h、寿命要求t0＝131400h，其中故障模式1和故障模式3均为发生过，失效数r记为0；故障模式2发生过1次，失效数r记为1。
[0097]
根据以上收集到的数据，采用指数分布模型进行评估，分别计算得到故障模式1、故障模式2和故障模式3的可靠度分别为0.987、0.981和0.987。
[0098]
应用同样的方法针对表1中服从正态分布的故障模式开展评估，完成可靠性评估后，采集下表2中的可靠性信息：
[0099][0100][0101]
表2，指数分布型故障模式可靠性评估信息采集表
[0102]
对于服从正态分布的故障模式，信息采集表见下表3：
[0103][0104]
表3，正态分布型故障模式可靠性评估信息采集表
[0105]
对于服从威布尔分布的故障模式，信息采集表见下表4：
[0106][0107]
表4，威布尔分布型故障模式可靠性评估信息采集表
[0108]
对于服从对数正态分布的故障模式，信息采集表见下表5：
[0109][0110]
表5，对数正态分布型故障模式可靠性评估信息采集表
[0111]
步骤3.2：相关产品单粒子功能中断概率分布计算。
[0112]
针对任务可用度涉及的相关器件，开展单粒子功能中断概率评估，首先，针对涉及的器件，收集单粒子功能中断数据，包括相同及相似产品的地面辐照试验数据、故障注入仿真试验数据及在轨真实数据等；将以上数据进行累计，获得累计试验时间t，同时收集以上活动中的失效数r。单粒子功能中断概率的评估参照指数寿命型评估方法开展，参照步骤3.1指数分布型寿命评估方法开展评估，参照下表6格式填写单粒子功能中断概率分布信息。
[0113][0114]
表6，粒子功能中断概率评估信息采集表
[0115]
步骤3.3：相关产品维修时间参数概率分布计算。
[0116]
维修时间参数评估的对象为需要综合处置的故障，其参数为平均故障修复时间(t
cti
)，维修时间参数评估首先需进行信息采集，收集在轨维修时间数据，主要为相同及相似平台卫星的在轨真实维修数据、故障演练维修时间数据等。
[0117]
表1中故障模式20，开展维修时间参数评估。采集到的维修时间样本为：
[0118]
t1＝103h；t2＝108h；t3＝104h；t4＝92h；t5＝102h；t6＝96h；t7＝106h；t8＝107h；t9＝97h。
[0119]
其次，针对以上在轨维修时间数据进行统计推断，获取器概率分布形式。
[0120]
假设以上数据符合正态分布，通过matlab“ztest”函数进行假设检验，检验结果满足正态分布，正态分布均值、方差分别为101.7，5.5。
[0121]
最后，基于获取的在轨维修时间数据及其分布形式，进行分布参数估计，获得平均故障修复时间的概率分布模型，提取后续用于综合参数仿真抽样评估的参数，如表7：
[0122][0123]
表7，正态分布型故障模式可靠性评估信息采集表
[0124]
对于表1中故障模式1～故障模式13和故障模式15～故障模式19的修复时间参数t
ct-orj
，t
ct-orfk
分别为采取地面遥控冗余系统切换和在轨自主恢复相关故障的平均修复时间，可通过预计的方法获得，无需进行评估。本例中，故障模式1～故障模式13和故障模式15～故障模式19的维修时间参数见下表8。
[0125][0126][0127]
表8，维修时间参数预计表
[0128]
步骤四，利用蒙特卡罗仿真法，进行分布参数抽样，获得每个单元在给定时间段的rms单项指标。
[0129]
1.指数分布置信分布计算
[0130]
对于指数分布，失效率(可靠度)近似有：
[0131]
2t
×
λ～χ2(2r+1)
[0132]
失效率(可靠度)的置信分布具体算法如下：
[0133]
首先，基于表2中统计的相关故障模式的失效数r，分别抽取num＝100000组服从χ2(2r+1)分布的随机数，记为β。
[0134]
其次，针对表2中各个故障模式，基于其累计试验时间t(h)和抽取的num组随机数，
通过公式λ＝β/(2t)计算得到num组失效率λ的随机样本。
[0135]
2.正态分布置信分布计算
[0136]
对于正态分布，可靠度置信分布为：
[0137][0138]
式中：t为失效阈值；s由样本获得；和v2是具有已知分布的随机变量，服从标准正态分布，(n-1)v2服从自由度为n-1的χ2分布。
[0139]
可靠度的置信分布具体算法如下：
[0140]
首先，基于表3中统计的相关故障模式的样本量n，分别抽取num＝100000组服从标准正态分布和自由度为n-1的χ2分布的随机数，而从可以计算得到和v2的num组随机样本。
[0141]
其次，针对表3中服从正态分布的失效模式，将失效阈值t、样本均值样本标准差s和抽样得到的和v的num组随机样本分别代入公式中，分别计算得到每个故障模式的num组可靠度评估结果。
[0142]
3.威布尔分布置信分布计算
[0143]
对于威布尔分布，设x1，
…
，xn为威布尔分布的独立同分布样本。记yk＝lnxk，k＝1,
…
,n，则y1，
…
，yn为极值分布的独立同分布样本，其中
[0144]
记：
[0145][0146][0147]
则由服从标准极值分布。
[0148]
因此，其可靠度置信分布为：
[0149][0150]
记则可靠度置信分布所对应的等价随机变量为exp(-exp(ξ))。
[0151]
可靠度的置信分布具体算法如下：
[0152]
首先，基于表4中统计的相关故障模式的样本量n，抽取样本量为n的标准极值分布的独立同分布样本w1，
…
，wn,计算
[0153]
其次，重复以上步骤num＝1000000次，得到num组值，记为
[0154]
最后，针对表4中的各个故障模式，分别将寿命要求t0、样本取对数后均值样本取均值后标准差v和抽样得到的分别代入公式计算，进而得到得到每个故障模式的num组可靠度评估结果。
[0155]
4.对数正态分布置信分布计算
[0156]
对于对数正态分布，假定随机变量t服从对数正态分布，则x＝lnt服从正态分布，而x1，x2，
……
，xn是x的简单随机样本，则可靠度置信分布为：
[0157][0158]
式中：t为失效阈值；s由样本获得；和v2是具有已知分布的随机变量，服从标准正态分布，v2服从自由度为n的χ2分布。
[0159]
可靠度的置信分布具体算法如下：
[0160]
首先，基于表5中统计的相关故障模式的样本量n，分别抽取num＝100000组服从标准正态分布和自由度为n的χ2分布的随机数，得到和v2的num组随机样本。
[0161]
其次，针对表5中服从正态分布的失效模式，将失效阈值t、样本均值样本标准差s和抽样得到的和v的num组随机样本分别代入公式中，分别计算得到每个故障模式的num组可靠度评估结果。
[0162]
步骤五，依据系统使用可用度模型，计算得到使用可用度的评估结果。
[0163]
首先，将步骤四获得的各个单元rms单项指标的100000组仿真结果代入步骤二给出的可用度计算模型公式，计算得到100000组卫星使用可用度a0蒙特卡罗仿真结果。
[0164]
最后，给定置信度γ为0.6，应用下式计算得到a0的置信下限a
0l
：
[0165]a0l
＝a
0([num
·
(1-γ)])
＝0.9895
[0166]
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
[0167]
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员的公知技术。

技术特征：
1.一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，包括：进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式；根据确定的单机及故障模式，建立卫星使用可用度模型；针对卫星使用可用度模型中的每个单元，计算得到相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和在轨维修时间参数概率分布；针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标；根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果。2.根据权利要求1所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式，包括：根据系统任务与功能，通过功能分析确定系统功能层次，即将系统任务分解为相应功能，并将功能从系统级逐级分解、逐级向下展开，绘制功能层次图；根据功能层次图，明确与用户需求相匹配的各单机的故障模式、故障维修方式，并列出各单机的故障模式清单；其中，故障模式清单中包括：故障名称、故障率、故障在轨维修措施。3.根据权利要求1所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，卫星使用可用度模型表示如下：其中，a0表示卫星使用可用度，t
bf
表示平均故障间隔时间，t
or
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复故障的平均修复时间，t
ct-orj
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复的第j个故障的平均修复时间，t
orf
表示采取在轨自主方式恢复故障的平均修复时间，t
ct-orfk
表示采取在轨自主方式恢复的第k个故障的平均修复时间，t
cti
表示采取综合处置方式恢复的第i个故障的平均修复时间，m
ct
表示单机产品的平均故障修复时间，r
m
表示任务可靠度，l
se
表示单机产品的工作寿命要求，p
stu
表示空间环境导致的单机产品的功能中断的概率，p
stui
表示采取综合处置方式恢复故障的发生概率，p
stu-orj
表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复故障的发生概率，p
stu-orfk
表示采取在轨自主方式恢复故障的发生概率，n表示采取综合处置方式恢复的故障总数，m表示采取地面遥控冗余系统切换方式恢复的故障总数，p表示采取在轨自主方式恢复的故障总数。
4.根据权利要求1所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，相应单机的失效率的概率分布的计算流程如下：依据各单机的故障模式分别确定若干个薄弱环节或关键环节；收集各单机及各单机对应的各薄弱环节或关键环节的可靠性数据；分析所收集的可靠性数据的特点，确定可靠性特征量及可靠性特征量对应的数据类型；选择与可靠性特征量对应的数据类型相匹配的评估方法，对可靠性特征量进行分析，得到可靠性特征量的评估结果；根据卫星使用可用度模型的需求，从可靠性特征量的评估结果中提取出相关故障模式及单机的失效率的概率分布。5.根据权利要求1所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，相应单机的单粒子功能中断概率分布的计算流程如下：收集相应单机的单粒子功能中断数据；其中，单粒子功能中断数据，包括：相同及相似产品的地面辐照试验数据、故障注入仿真试验数据及在轨真实数据；根据收集的相应单机的单粒子功能中断数据，采用指数寿命型评估方法开展单粒子功能中断概率的评估，得到相应单机的单粒子功能中断概率分布。6.根据权利要求1所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，相应单机的维修时间参数概率分布的计算流程如下：收集相应单机的在轨维修时间数据；其中，在轨维修时间数据，包括：相同及相似平台卫星的真实在轨维修数据、故障演练维修时间数据；针对收集的相应单机的在轨维修时间数据，进行统计推断，得到在轨维修时间参数的概率分布形式；基于在轨维修时间数据及在轨维修时间参数的概率分布形式，进行分布参数估计，获得平均故障修复时间的概率分布模型，并提取得到相应单机的维修时间参数概率分布。7.根据权利要求1所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标，包括：依据失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布的分布类型，选取相匹配的分析方法，计算得到不同类型分布仿真抽样的枢轴量；依据失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布的分布类型，抽取num组随机值；其中，num≥100000；根据计算得到的枢轴量和抽取的num组随机值，计算得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标的num组仿真结果。8.根据权利要求7所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果，包括：将卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标的num组仿真结果，代入卫星使用可用度模型，计算得到num组卫星使用可用度a0蒙特卡罗仿真结果；
计算得到给定置信度γ下a0的置信下限a
0l
，即卫星使用可用度的评估结果。9.根据权利要求8所述的卫星产品可用性度量综合参数评估方法，其特征在于，a
0l
的计算公式如下：a
0l
＝a
0([num
·
(1-γ)])
其中，a
0(1)
≤a
0(2)
≤
…
≤a
0(num)
为a0的蒙特卡罗仿真样本，[
·
]为取整函数。10.一种卫星产品可用性度量综合参数评估系统，其特征在于，包括：任务分析模块，用于进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式；模型构建模块，用于根据确定的单机及故障模式，建立卫星使用可用度模型；概率分布计算模块，用于针对卫星使用可用度模型中的每个单元，计算得到相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和在轨维修时间参数概率分布；rms指标计算模块，用于针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的rms单项指标；评估模块，用于根据单元在给定时间段的rms单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果。

技术总结
本发明公开了一种卫星产品可用性度量综合参数评估方法和系统，该方法包括：进行任务分析，确定与用户需求相匹配的单机及故障模式，并建立卫星使用可用度模型；针对卫星使用可用度模型中的每个单元，计算得到相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和在轨维修时间参数概率分布；针对计算得到的相应单机的失效率的概率分布、单粒子功能中断概率分布和维修时间参数概率分布，利用蒙特卡罗仿真法进行分布参数抽样，得到卫星使用可用度模型中的每个单元在给定时间段的RMS单项指标；根据单元在给定时间段的RMS单项指标，结合卫星使用可用度模型，计算得到卫星使用可用度的评估结果。本发明解决了用户对卫星RMS综合参数要求验证问题。参数要求验证问题。参数要求验证问题。


技术研发人员：王宗仁 周苏闰 林逢春 周思卓 朱欣
受保护的技术使用者：中国空间技术研究院
技术研发日：2022.09.30
技术公布日：2023/8/14