通用快速的卫星测试故障诊断专家系统
一、卫星故障诊断与决策
国外对于卫星故障诊断与决策的研究已经具有很长的历史，而且，也应用多种方法建立故障诊断系统：如基于数学模型的故障诊断方法、基于系统输入输出信号处理的故障诊断方法、基于人工智能的故障诊断方法等。特别是80年代，人工智能研究的重大突破，使得用于故障诊断的专家系统成为人们研究的重要应用领域。如1991年前后，由INTELSAT公司开发的用于INTELSAT卫星的故障诊断系统，能及时诊断卫星故障并及时提出恢复的建议和措施；1992年完成的用于监控德国通信卫星DFS-Kopernikus转发器的故障诊断专家系统。
国内学者也早就认识到卫星故障诊断工作的重要性和迫切性，并在技术研究方面不断探索，对国外相关技术进行了跟踪研究。国内有关单位研制出了卫星控制系统实时故障诊断专家系统原型，用于卫星地面检测以及卫星飞行状态的地面在线实时故障诊断。哈尔滨工业大学分别与中国空间技术研究院等单位合作对载人飞船和空间站电源系统、推进系统以及风云卫星的故障诊断进行了研究，取得了一定的经验，并且初步开发出故障诊断原型系统。
但是，国内所开发的大部分故障诊断系统基本上还属于实验型，圣佐软件则是从通用、快速和实用的角度推出了自己的通用快速的卫星地面测试故障诊断专家系统。
二、软件组成
卫星地面测试中的故障诊断通常是一项耗时、重复和劳动强度很大的工作。而建立卫星地面测试故障诊断专家系统就是在地面建造一个模拟设备或系统来检测卫星和模拟卫星的在轨飞行状态以及故障发生情况，通过专家系统推断故障类型，给出故障定位，验证故障推断的正确性，进而将故障知识丰富化、系统化以后为卫星实际在轨故障判断提供参考。
知识库
用于存储卫星在以往地面测试中出现的各种故障现象，以及对于各个故障所采取的诊断措施。
规则库
主要存放卫星测试过程中的知识，即识别、诊断、定位、恢复卫星故障的过程知识。可以根据实际情况划分不同的测试阶段，每个阶段再划分为不同的诊断动作。各个动作由输入和约束条件组成。
推理机
推理过程主要由两步组成：一是检查知识库中的信息，确定与输入信息匹配的相关知识；二是从规则库中选出与知识匹配的规则，并执行。
用户界面
将专家系统所用涉及到的各种信息，以用户理解和操作方便快捷的方式输出到有关软件系统或硬件上。
三、体系架构
根据通用快速的设计要求，系统采用CLIPS实现。CLIPS具有实时能力、前项链接、规则表达、可移植性、源程序、用C实现、可扩展性、文件多等优点。而且还可进行嵌入式开发应用，在人机界面和与数据库操作方面留有接口，对领域知识的操作可以方便地进行修改，因此，具有一定的灵活性。基本的CLIPS由3个主要部分组成：用于存储数据信息的事实表或称知识库；存储所有规则的数据库；控制推理程序执行的推理机。核心推理算法通过CLIPS来实现，通过CLIPS的外部函数调用功能来集成实现对其规则及事实的操作，一方面增强系统执行的效率，另一方面这些外部函数又能用于二次开发，提高了系统的开放性。如图1所示，系统主要包括数据预处理模块（知识库），规则建立模块，以及模糊推理模块。
图 1 卫星地面测试故障诊断专家系统
图1 卫星地面测试故障诊断专家系统
其中数据预处理模块将来自卫星的测试数据和测试数据库、磁盘阵列、或者文件系统的数据进行转化，最终整合成能被推理算法利用的数据，最后存入知识库；同时利用面向对象的技术对原始数据进行必要的抽象，使得推理模块能够处理数据各个抽象层次，而不是仅对细节数据进行推理。规则建立模块能在友好的导航界面引导下，使用增加、减少、修改、删除等操作对规则进行处理，将卫星领域知识按照多集合、多阶段表示成规则形式。模糊推理推理模块的功能是由故障现象，加入一定的模糊策略，并最终定位出故障原因。
四、关键技术
- 主要解决规则库中对卫星测试中的故障及诊断结果过程知识的有效组织，以实现快速故障定位和决策。
- 主要解决推理过程所采用的推理策略问题，以适应卫星复杂结构出现故障时快速诊断的要求。
- 针对卫星故障判据的脚本编译技术。
五、应用方向
卫星测试故障诊断专家系统可以为卫星地面测试专家与人员提供准确快速的故障定位和可靠的决策依据，为卫星在轨执行任务时可能出现的故障提供诊断和处理方案。同时，也为将来实现分布式卫星测试故障诊断专家系统提供技术支持，具有很好的应用前景。
