采用QC方法提高常规推进剂发射温度预测准确度

李 静，张文睿，朱金慧

(西昌卫星发射中心， 四川 西昌 615000)

品管圈(quality control circle，QCC)是由日本石川馨博士于1962年所创，起初应用于制造现场品质管理。目前全世界约有70多个国家实施品管圈活动，应用范围也由企业制造现场扩展到各行业各领域，效果为各界所肯定[1]。例如，航天科工集团通过加大QC小组活动奖励和成果发表，形成了“小、实、活、新”的QC小组活动特色，不断提高人员的工作积极性和创新热情，极大地提高了航天产品的质量和性能[2]。

随着空间军事化进程不断加剧，国际空间安全形势日趋复杂，运载火箭入轨精度更是不断提高。常规推进剂是运载火箭一级、二级飞行的燃料，其射前温度预测的准确度是推进剂加注量的决定因素，也是满足火箭最低发射条件的重要因素，同时也是影响火箭推力、入轨精度的重要因素[3-6]。常规推进剂预测温度不准确问题是问题解决型QC课题，遵循PDCA(plan、do、check、action)原则，通过选择课题、现状调查、设定目标、分析原因、确定主要原因、制定对策、对策实施、检查效果、制定巩固措施、总结和下一步打算10个步骤[7]，解决提高常规推进剂射前温度预测准确度问题，达到预定目标。

1 计划阶段(P阶段)

1.1 选题理由

影响常规推进剂诸元计算课题方向选定后，小组展开分层分析，确定了3个可选课题，小组成员使用评价表选定了“提高常规推进剂发射温度预测准确度”为QC研究课题。

图1 课题层选示意图

1.2 现状调查

在某次试验发射中，运载火箭射前二级燃烧剂温度为9.65 ℃，与理论计算值15.03 ℃相差5.38 ℃。统计32次历史数据，经过比对发现，射前常规推进剂实测温度与理论温度均有偏差，见图2。

图2 常规推进剂温度预测偏差

1.3 确定目标

分别以±1 ℃、±2 ℃、±3 ℃为界线，统计燃烧剂、氧化剂合格率分别为43.75%、56.25%；71.875%、81.25%；96.875%、93.75%，±1 ℃为界限过于严格，±3 ℃为界限过于松散，所以选择±2 ℃为界线范围。

设定优(90%～85%)、良(85%～70%)、合格(70%～60%)、差(60%～0%)4个等级，燃烧剂预测准确度为“合格”，氧化剂为“良”。小组将推进剂的合格率提升到“优”设为QC活动目标，即将燃烧剂、氧化剂合格率超过85%设为QC活动目标。

1.4 原因分析

常规推进剂加注诸元温度预测模块工作流程如图3所示。

结合预测流程和实际工作中的情况，采用头脑风暴法，从“人、料、机、法、环”5个方面寻找影响常规推进剂射前温度预测工作的因果关系[8]，如图4所示。

图3 温度预测模块工作流程

图4 常规推进剂射前温度预测工作因果图

1.5 确定要因

1.5.1 人(人员因素)

项目组从考虑疲劳状态、考核和奖励、技术水平3方面考虑，搜集了岗位人员基本情况，经考核确认人员基本情况与预测准确度无关，非要因。

1.5.2 料(材料因素)

1) 试验文书可操作性和内容描写精确性

依据《常规加注诸元计算手册》等文件，预测常规推进剂射前温度，依据完整，操作性完好，操作准确无误，32次试验任务无操作事故发生，未影响火箭正常的测试、加注及飞行，非要因。

2) 数据质量

① 库房数据

库房数据包括库房内推进剂的温度、储量等，为测试数据。可得传感器性能好，预测准确性高、全面性好，非要因。

② 气温预报数据

气温预报与推进剂温度预测准确度关系见表1。从表1中可以看出：气温预报数据质量直接影响常规推进剂温度预测准确度，为要因。

表1 环境因素及预测准确率统计

备注：H为质量高，L为质量低，N为准确率不好，Y为准确率好

1.5.3 机(机器设备因素)

加注的设备，管路，库房存放设备，测温设备，调温设备和火箭一级、二级的储箱设备均没有变化，且在气温预报准确的情况下，常规推进剂射前温度预测准确，也辅证了加注和库房设备对提高常规推进剂发射温度预测准确度影响很小，非要因。

1.5.4 法(预测方法)

常规推进剂射前温度预测包括3个环节：

1) 推进剂泵出口温度

推进剂从库房经库房管路到泵出口，泵温升对推进剂温度产生影响。

2) 推进剂加注温度

从泵流经加注管路到运载火箭一、二级储箱，管路温升对推进剂温度产生影响。

3) 推进剂停放发射温度

推进剂加注完成后推进剂放置在火箭储箱内直至发射，大概经历一天的时间。

通过计算，研究在各个计算阶段的温度变化，结果如表2所示。停放发射温升变化最大，燃烧剂、氧化剂分别达到76%、66%，超过总温升变化的一半，所以停放发射温度预测算法最重要，为要因。泵出口推进剂温度预测方法、推进剂加注温度预测方法为非要因。

表2 温升比例

1.5.5 环(环境因素)

降雨、降温等产生的温度骤变，会影响火箭储箱内推进剂的温度，只要72 h逐时气温预报准确，就可以弥补温度骤变对推进剂温度的影响，非要因。

1.6 制定对策

1.6.1 改进对策及评价

针对以上识别出的要因，项目组成员通过头脑风暴法制定改进对策，从数据质量、预测方法、应急措施3个方向入手，制定改进对策6项，见表3。

1.6.2 改进对策验证

运用优先矩阵方法进行打分，结果见表4。由表4可见：最适宜进行改进的是第2、3、6(简易)项，总分均在70分以上；第1、4、5、6(复杂)项分数较低，不列入改进措施。

2 实施阶段(D阶段)

2.1 数据质量严格要求

1) 气象逐时温度预测的重要作用

假设发射时间为24∶00，因常规加注后需进行功能检查、低温推进剂加注和射前功能检查，共计1 d左右，所以常规推进剂加注在射前-1天上午(-39 h左右)进行。推进剂离开库房后，无任何调温、保温措施，在39 h中受环境温度的影响很大，温度会升高或者降低，而推进剂温度的高低直接影响火箭的推力和入轨精度，所以气象部门提供的环境温度预测数据极为重要。但是，在历次任务中，对温度预测精度没有明文规定，也没有严格要求，影响推进剂发射温度预测。

2) 温度预测气温变化情况

以0为基准，计算推进剂温度随环境温度变化的预测结果，见表5。进行逐差统计，发现气温每变化1 ℃，预测结果逐差变化不大，所以用均值代替每1 ℃的变化。

3) 拟定标准

考虑发动机对常规推进剂的温度要求等多方面因素，通过调温和发射温度预测计算，力争使第一发射窗口的推进剂温度偏差为±1 ℃。由表5统计结果可见：一级燃烧剂受气温变化影响最大，变化量为0.338 633 ℃。考虑1 ℃偏差，建议气象温度范围为±3 ℃。

2.2 改进推进剂发射温度预测计算方法

2.2.1 推进剂计算算法

将停放发射温度计算模型改为

Tf=Tf0+ftd×ABS(Taj-Tc)+Δtf

(1)

其中：Tf0为推进剂预估发射温度；ftd为环境温度梯度系数；Taj为加注全过程气温均值；Tc为推进剂泵出口温度；Δtf为补偿量。

表3 对策列表

表4 改进对策优先矩阵

表5 发射温度随温度变化统计 ℃

2.2.2 预测温度补偿量

1) 补偿算法

Δtf采用最小二乘法(最小平方法)计算，模型为：

(2)

(3)

2) 预测温度补偿量计算

① 最小二乘法

燃烧剂缺陷数8次，合格率为75%，未达目标；氧化剂缺陷数3次，合格率为90.6%，达到目标。

② 正负优化法

考虑燃烧剂发射温度预测偏差及其均值的正负性，按照均值的正负性优化月统计渠道的燃烧剂补偿量，燃烧剂缺陷数6次，减少3次，合格率由72%增至81%，未达到QC目标。

③ 深入优化法

在正负优化的基础上深入优化补偿量，根据9—12月实测偏差变化趋势，由变化趋势可知：9月在0～2 ℃之间变化，变化范围小，采用系数修正法进行优化；10—12月在横轴附近震荡，震荡范围广，采用极值优化。

④ 系数修正优化法

系数修正法就是通过修正系数而修正温度补偿量的方法，计算公式见式(4)。其中系数δ采用试探的方法获得，经计算，补偿系数δ=1.5，补偿量为0.696，经补偿，9月燃烧剂温度偏差均在±2 ℃内，9月份合格率为100%。

Δ系=Δ*δ

(4)

⑤ 极值修正优化法

极值修正法就是通过极大值、极小值确定补偿量的方法，计算公式为式(5)。经计算，10、11、12月的极大值、极小值分别为1.87、-2.02；2.61、-0.72；1.84、-3，补偿量分别为-0.075、0.945、-0.21，13次任务中9次偏差在±2 ℃内，燃烧剂缺陷数为4次。

(5)

通过深入优化后，燃烧剂温度合格率由72%增至87.5%，达到QC目标，如图5所示。

结论：QC活动达到预定目标，燃烧剂合格率由72%增加至87.5%，达到“优”；氧化剂温度合格率由81%增加至90.6%，达到“优”目标。

2.3 改善塔勤环境(简易)

方法1：增加保温设备

在一级、二级、助推的外壁，通过包裹棉被、海绵等保暖层，减少火箭储箱与环境的热交换，从而为储箱中的推进剂保暖。

方法2：改善环境温度

在夏季，增加冰块等降温材料，为温度过高的推进剂降温；全年，打开测试间空调等调温设备，改善塔架的环境温度，减小火箭储箱中的推进剂受环境温度的影响。

图5 深入优化补偿结果

3 检查阶段(C阶段)

3.1 数据质量严格要求成效

复查历史数据，结果如表6所示，可见气温数据预测质量越高，则推进剂发射温度预测准确度越高。所以，数据质量严格要求措施有效。

3.2 改进推进剂发射温度预测计算方法的成效

用近期若干次任务数据检验改进后的推进剂发射温度预测计算方法，可见方法有效，补偿后偏差均在±2 ℃之内，见表7。

表6 环境因素及预测准确率统计

备注：H为质量高，L为质量低，N为准确率不好，Y为准确率好

表7 实际任务检验统计

3.3 改善塔勤环境成效(简易)

因为“改进推进剂发射温度预测计算方法”是在现有的模型、经验基础上，通过统计推进剂预测偏差计算预测温度补偿量，优化推进剂发射温度算法，若改善塔勤环境，就改变了环境温度系数，使常规诸元计算模型不准确，所以改善塔勤环境(简易)的方法是在应急情况下使用的，没有精确数据。在某任务中，环境温度预测偏差很大，火箭停放储箱内的推进剂温度偏下限，采用增加保温设备的办法，可使推进剂温度降低速度变缓，证明改善塔勤环境有效。

4 处理阶段(A阶段)

4.1 巩固措施

4.1.1 项目形成的成果

1) 燃烧剂温度合格率由72%增加至87.5%，达到“优”；氧化剂温度合格率由81%增加至90.6%，达到“优”目标；

2) 梳理了提高常规推进剂发射温度预测准确度的办法：① 限定72 h温度预测数据范围；② 用最小二乘法、正负优化法、系数法、极值法，从历史数据推导出停放发射温度预测补偿量；③ 在常规推进剂加注后，若推进剂实测温度与预测值偏差很大或者有偏差很大的趋势，采用改善塔勤环境方法。

3) 根据研究成果，对流程进行相应完善，修改了温度预测流程模块和上报预测结果模块，如图6所示。

4) 进行软件程序的修改，见图7。

4.1.2 巩固措施

1) 撰写《提高常规推进剂发射温度预测准确度研究》QC报告。

2) 撰写《调整常规推进剂发射温度预测对策》方案。

3) 将课题成果形成课件进行授课。

图6 流程完善示意图

图7 软件程序截图

4.2 总结

首次采用QC方法，通过使用质管、统计学原理分析现有情况，采用多种办法达到优化常规推进剂温度预测准确度的预定目标，优化方法有效，适用于西昌发射中心发射场区。同时，通过开展QC活动，总结、优化常规推进剂温度预测流程、方法，首次应用质管方法优化工程问题，掌握发现问题、分析问题、解决问题的有效方法(如图8所示)，结果可应用于其他发射场及其他行业中。

图8 无形效果对比雷达图