低轨卫星太阳电池阵输出电流异常诊断方法

陈曦 左子瑾 张昊鹏

(北京空间飞行器总体设计部，北京 100094)

太阳电池阵是在轨卫星的首选发电装置，其在轨性能对卫星工作寿命起着重要的作用[1]。目前太阳电池阵精细化监测及故障诊断手段较为匮乏，自动化手段多为在衰减幅度较大前提下的监测方法，对于太阳电池阵输出的小幅衰降，诊断方法还集中在定期人工判读上。这对及时发现太阳电池阵故障、进而采取应对措施不利，发现时间越晚，越容易造成故障的进一步恶化或者出现不可预见的异常而影响卫星在轨任务。随着卫星在轨寿命的不断延长，亟需对太阳电池阵开展实时精细化的监视与诊断，以满足保障卫星在轨安全稳定运行的需求。

通过对近年在轨卫星故障的梳理与分析，低轨卫星的太阳电池阵所发生的故障占比较高，突出表现为电池片故障致使输出电流异常下降的问题。为了及时有效识别并发现故障，本文提出了一种借鉴归一化评估思路的诊断方法，能将太阳电池阵输出电流诊断精度提升至0.5 A量级，实现及时准确发现太阳电池阵输出电流异常下降的要求，进而提高应对处置时效性，确保卫星在轨安全稳定运行。通过利用在轨卫星实际遥测数据进行应用验证，证明该方法有效可行。

1 太阳电池阵异常情况分析

太阳电池阵作为向卫星提供能源的关键设备，在轨发生故障，将直接导致太阳电池阵输出电流下降，累积到一定程度会影响卫星载荷的正常使用，甚至威胁卫星在轨运行的安全[2]。

通过对太阳电池阵在轨故障的统计分析，引发故障的诱因之一是卫星在轨运行期间，太阳电池阵长期处在高低温交变环境的作用。针对已发生该故障的卫星，采取偏置飞行或太阳电池阵偏置等措施，可以有效降低太阳电池阵的温度及温升速率，一定程度控制和减缓太阳电池阵故障的发生及恶化；针对故障较严重的卫星，采取调整负载、限制使用等措施，可以有效降低卫星进入安全模式或不可控状态的风险。

为了在故障发生的第一时间，尽早启动相应处置措施，同时评估能源状态，制定合理的卫星使用策略，要求能够对在轨卫星太阳电池阵输出电流，进行精细化、自动化的判读诊断，及时准确发现太阳电池阵故障。

综合历次太阳电池阵故障的在轨数据，故障现象为太阳电池阵输出电流下降，并有2个特点：

(1)每次电流下降以约0.5 A(1串太阳电池片)为最小单位，一般为1～2串；

(2)电流下降，在一定时间内存在短期或长期恢复的情况。

太阳电池阵故障的典型异常现象见图1。

图1 在轨卫星A太阳电池阵输出电流

2 太阳电池阵电流关联诊断方法

关联诊断方法是基于在轨卫星遥测参数间的关联规则，对指定遥测参数进行精细化、自动化判读的常用诊断方法。针对太阳阵输出电流，有2种关联诊断方法，即工况条件关联诊断方法和差值比对关联诊断方法。

2.1 工况条件关联诊断方法

工况条件关联诊断方法是通过表征工况的遥测参数，识别卫星运行在阳照区，并处在姿态三轴稳定对地(或对日定向)的工况，作为判读诊断太阳电池阵输出电流的有效时段，对该工况下太阳电池阵输出电流进行判读。

通过该方法首先可以将非光照(地影区)条件下的无效数据(太阳电池阵输出电流为“0”)剔除，并且将姿态机动引发太阳光入射角度变化，从而导致太阳电池阵输出电流大幅波动的情况摒除。将简单门限0至几十(一般20～40 A)的判读阈值大幅压缩，有效提高判读的精细程度。

工况条件关联诊断方法的判读原理见图2。判读阳照区的条件一般可选用数字(或模拟)太阳敏感器的“见太阳标志”，或太阳矢量方向与卫星轨道系Z轴夹角(∠SOZ)等遥测参数；判读姿态三轴稳定对地的条件一般可选用控制模式字或负载电流等遥测参数。

图2 工况条件关联诊断方法判读原理图

工况条件关联诊断方法可以提高太阳电池阵输出电流的判读诊断精度，但是低轨卫星在轨运行期间，受季节、环境等因素的影响，太阳光相对太阳电池阵的入射强度和入射角度均在一定范围内呈周期性变化，使得输出电流仍有6～10 A的波动。影响因素主要包括以下3点(见图3)。

图3 影响工况条件关联诊断方法灵敏度的因素

(1)日地距离：日地距离直接影响卫星接收到的光强，日地距离R随地球公转成年周期变化，换算为日地距离修正因子，范围为0.965～1.035，即日地距离对光强的影响，年周期波动范围约6%[3]。

(2)太阳矢量与卫星轨道面夹角(β角)：即可表征太阳光线相对太阳电池阵的入射角度，该角度同样呈年周期变化。对太阳同步轨道卫星，地方时不同，β角波动范围也不相同，一般年周期波动范围约10°[4]。

(3)大气漫反射：低轨卫星运行在阳照区，可以接收到地球大气对太阳光的漫反射，对太阳电池阵输出电流产生影响。综合在轨数据，每个轨道周期电流遥测成“驼峰状”，即高纬度地区漫反射强度高，低纬度地区因太阳翼跟踪指向太阳，电池阵背对地球，几乎不受漫反射影响，电流波动范围一般为4～6 A[5]。

以上因素累加，使得太阳电池阵输出电流在轨呈周期性变化，限制了工况条件关联诊断方法的判读灵敏度，对于太阳电池阵损失1～2串的异常(即太阳电池阵输出电流下降0.5～1 A)，不能第一时间进行报警提示。

2.2 差值比对关联诊断方法

差值比对关联诊断方法是对同一卫星两翼太阳电池阵输出电流遥测取差值，并将差值作为被诊断对象，判断太阳电池阵输出电流是否出现异常衰降。

在轨运行期间，卫星两太阳翼相对位置关系稳定，因此两翼太阳电池阵受光照的入射强度及入射角度变化同步，即输出电流的波动周期与幅值均应同步。因此，通过两翼太阳电池阵输出电流差值比对的方法，可以不受太阳光照射强度及入射角度变化的影响，相较工况条件关联诊断方法，进一步缩小判读阈值区间，提高判读的精细化程度。

该方法的判读原理见图4。对于太阳翼安装在星体±Y方向的卫星，可以选取±Y太阳电池阵输出电流的差值作为被诊断对象。

图4 差值比对关联诊断方法判读原理图

太阳电池阵根据分流调节器单级分流调节能力设置多个分阵，分别对应各级分流调节电路，在轨运行期间，分流调节器根据负载和充电的需求，按顺序对太阳电池阵各分阵进行调节控制，各分阵会动态工作在全供电、供电+部分分流、供电+充电、供电+调制充电+分流、调制充电+分流、全充电、全分流等多种模式下。不同工作模式会对该分阵的输出电流带来影响，一般波动范围为10%，因为分流调节器会按照设定级数顺序调节，因此两翼太阳电池阵输出电流的差值，会因为所属各分阵工作模式的不同发生波动，综合在轨数据，一般波动范围在2～4 A。工作模式对两翼太阳电池阵输出电流差值的影响见图5。

图5 工作模式对两翼太阳电池阵输出电流差值的影响

两翼太阳电池阵输出电流差值的正常波动范围，略高于太阳电池阵损失1串导致电流下降的幅值，因此利用差值比对关联诊断方法进行判读，依旧会使报警提示时间有所延后；并且目前在轨运行的低轨卫星中，只有部分卫星分别设置了两翼太阳电池阵输出电流的遥测，其余卫星只有单一遥测，这也限制了差值比对关联诊断方法的适用范围。

3 太阳电池阵电流归一化诊断方法

太阳电池阵电流归一化诊断方法是借鉴太阳电池阵输出电流归一化评估的思路，选取卫星在轨相同环境、工况下的太阳电池阵输出电流作为特征数据，标准化、归一化各影响因素后，最终对归一化后的结果进行判读诊断。

通过太阳电池阵电流归一化诊断方法，将可量化的长周期影响因素剥离，包括β角、日地距离、温度等；将与环境、工况相关联，较难量化的动态影响因素最小化，包括大气漫反射、姿态机动、太阳电池阵工作状态等。经在轨验证，正常情况下，归一化后的太阳电池阵输出电流特征数据，每年的标准差一般在±0.5 A以内，将之作为被诊断对象，可以极大提高报警诊断的精度，有效满足及时、准确发现太阳电池阵输出电流异常的要求。

太阳电池阵电流归一化诊断的数据处理方法主要包括2步：特征数据的提取与筛选、数据归一化计算。

3.1 特征数据的提取与筛选

选取卫星运行在每个轨道周期阳照区中点时(太阳矢量与卫星轨道系Z轴夹角最大)，姿态稳定对地(或对日)并且载荷不工作状态下的太阳电池阵输出电流遥测值作为特征数据，特征数据筛选见图6。该时刻卫星太阳电池阵背对地球，输出电流受地球大气漫反射影响最小。

图6 太阳电池阵输出电流特征数据提取与筛选

3.2 数据归一化计算

太阳电池阵输出电流特征值An的归一化计算共分3步，分别对应太阳光线入射角度θ、日地距离修正因子D、温度修正因子F等3个影响因素。

(1)

式中：θ为β角度数，与太阳电池阵安装方式相关，具体如下[6]。

(1)太阳电池阵沿卫星本体Y轴布置，则θ=β；

(2)太阳电池阵沿卫星本体X轴布置，则θ=90°-β。

(2)

其中，日地距离修正因子D，可利用简化公式计算得到，误差在0.06%以内[7]。

D=1.000 11+0.034 221×cosY+0.001 28×

sinY+0.000 719×cos(2Y)+

0.000 077×sin(2Y)

(3)

式中：Y=2π×(N-1)/365，N为1年中的天数。

第三步：归一化温度修正因子的影响，修正后电流A‴n为

(4)

式中：温度修正因子F=Q×ΔT+1，ΔT为太阳电池工作温度与标准温度之差(标准温度25 ℃)，Q为太阳电池电流温度系数(太阳电池的温度改变1 ℃时，其输出电流的影响为%/℃)[8]。

以卫星B在2019年太阳电池阵输出电流为例，阳照区姿态稳定对地状态下全年波动范围约40～47 A，经归一化计算后均值44.78 A，标准差0.14 A(见图7)。

图7 在轨卫星B太阳电池阵输出电流归一化计算结果

4 在轨应用验证

通过实时解算卫星过境下传的实时及延时遥测数据，可以及时准确发现太阳电池阵掉串异常，并确定发生异常的串数。举例说明如下。

(1)卫星C正常在轨运行期间，太阳电池阵输出电流归一化均值50.36 A，标准差0.15 A，根据“归一化均值±2×标准差”设置归一化诊断报警门限[50.06,50.66]。2019年11月18日，卫星过境后通过解算的归一化数据49.87 A，触发报警。经分析确认该卫星发生1串太阳电池开路异常，导致太阳电池阵输出电流下降约0.5 A，归一化诊断方法第一时间进行了报警提示(见图8)。

图8 在轨卫星C太阳电池阵输出电流异常下降归一化诊断效果

(2)卫星D正常在轨运行期间，太阳电池阵输出电流归一化均值28.93 A，标准差0.08 A，设置归一化诊断报警门限[28.7,29.1]。2020年4月6日，卫星过境后通过解算的归一化数据28.38 A，触发报警；之后频繁出现报警及短时恢复情况，至5月24日报警信息未再恢复。经分析确认该卫星4月6日发生1串太阳电池异常，但未完全失效；输出电流出现波动持续约50天后，该串电池完全开路失效，导致太阳电池阵输出电流下降约0.5 A。归一化诊断方法对该问题全过程进行了报警提示(见图9)。

图9 在轨卫星D太阳电池阵输出电流异常下降归一化诊断效果

5 结束语

本文研究了3种低轨卫星太阳电池阵输出电流异常诊断方法，包括工况条件关联诊断方法、差值比对关联诊断方法、归一化诊断方法。其中，工况条件关联诊断方法的诊断精度相对最低，差值比对关联诊断方法的诊断精度有所提高，但其适用性受限于遥测参数的设置。本文提出的归一化诊断方法，将影响诊断精度的因素通过数据筛选和归一化计算进行剥离，相较前2种关联诊断方法，诊断精度大幅提高，通过在轨验证，能够及时识别出太阳电池阵因掉串导致输出电流0.5 A小幅下降的异常，有效满足对太阳电池阵输出电流自动化、高精度诊断的需求。