空间行波管自动测试与智能调试技术

作为航天产品，系统和用户对空间行波管提出了非常高的要求，这不仅包括产品性能追求极致，同时也需要提供客观、完整、高效和规范的数据包。本文从自动测试技术出发探讨了自动测试系统框架，建立了规范、科学的测试方法和数据管理体系，后续期望与用户单位和制管单位一起进一步完善，从而形成行业规范，进而建立标准。同时，本文还研究了基于多目标优化算法的智能调试技术，可进一步发掘产品性能，使器件工作在最佳状态。

1. 引言

空间行波管作为卫星通讯和星载转发器的关键部件，是卫星系统最核心的系统单机，负责微波信号的放大、转发、传输等功能。空间行波管是性能指标要求很高的电真空器件^[1-7]，主要表现在：1）空间行波管体积小重量轻，输出功率与质量比(W/kg)要求高；2）大量用于通迅，线性度要求高；3）工作时间长，需连续工作至少15年，且无法更换，稳定性要求高；4）卫星上能源有限，效率要求高；5）工作环境温度跨度大，-180~120℃，真空环境散热困难；6）在随卫星发射过程中会伴随强烈的冲击和振动，上升加速度高达5-10G，结构可靠性要求高。

由于空间行波管需要在如此极端复杂的条件下正常工作，因此用户单位对产品性能提出了极高的要求，主要体现在以下两个方面：1）为配合航天科技集团提出的“产品质量与可靠性数据包管理”理念，在产品设计研发、生产、试验等实现过程中，要求形成和产品质量与可靠性相关的文件与记录的集合，即客观、完整的数据包；2）随着应用范围的不断扩大，应用系统的不断升级，对其各性能参数提出了更高的要求，产品性能追求极致，如长寿命、高可靠、高效率、高线性度等。

我们针对上述两方面的需求，进行了一些相关研究，包括：1）自动测试技术，该技术拟建立准确、规范、科学的全电参数测试方法和测试数据存储体系，期望与用户单位和制管单位一起探讨行业规范，进而形成标准；2）智能调试技术，该技术以空间行波管各极工作电压为决策变量，根据实际测试结果计算目标函数的适应值，基于复杂参量多目标优化算法相应地调整空间行波管的工作条件，迭代循环，以实现智能搜索空间行波管在整个工作频带内的最佳工作点，可进一步发掘产品性能，使器件工作在最佳状态。

以上研究可以在空间行波管研制生产过程中将研制人员从重复、繁琐的工作中解放出来，从而更多地关注产品设计。同时，可极大的提高生产效率，避免了人为误差，确保了产品数据包的客观性、完整性、高效性和规范性。

2. 空间行波管自动测试技术

在空间行波管的研制过程中，为了确保产品质量，需要在加工阶段、装配阶段、调试阶段、老练阶段、环境试验阶段及验收阶段等多次对空间行波管部分或全部性能参数进行详细测试。空间行波管全电参数测试内容包括20多种电性能指标，包括输入输出特性参量、谐波杂波参量、三阶互调比参量、AM/PM参量、群时延参量、噪声参量等。对这些参量的测量需要使用多种仪器设备和连接装置，测试时间长，测试要求高，测试数据量大，数据记录繁琐。

然而，目前对空间行波管性能参数的测试多采用手动方式或部分参数采用独立的自动测试程序完成，这会带来以下几个问题：1）测试过程人为因素影响较大，数据记录零散，数据整理繁琐，无法确保测试数据的客观性；2）测试数据只记录了结果数据，缺乏过程数据，这可能导致一些现象无法及时观测到，无法确保测试数据的完整性；3）进行全面测试需要配合使用多种测试设备，测试人员要求高，测试系统的构建时间较长，测试完成时间长达几个小时甚至更长时间，无法实现测试的高效性；4）现有的自动测试程序在一定程度上能够提升效率和避免误操作，但是其主要针对特定对象的特定参量测量，没有形成完整的系统，通用性不强，无统一标准，无法确保测试数据保存的规范性。

2.1 空间行波管自动测试系统框架

空间行波管自动化测试系统主要包括测量平台、测试服务器和数据服务器，如图1所示。其中，测量平台由被测对象、可编程测量设备、开关矩阵和其他辅助器件组成，构成测试系统的硬件环境；测试服务器运行自动测试软件，实现自动测试功能，同时在测试过程中自动记录测试系统数据、过程数据和结果数据，构成测试系统的软件环境；数据服务器基于数据库，对多个测试服务器产生的所有测试数据进行统一的结构化存储，便于整体的数据管理和数据分析，构成测试系统的后台支撑。基于该系统，可在30分钟内完成空间行波管全电参数测试，同时完成数据整理及测试报告生成工作。

图1、空间行波管自动测试系统框架

2.2 基于一体式测量平台的测试规范

本文探讨了一种空间行波管全电参数一体式测量平台，如图2所示。在该平台下用户只需要连接上被测空间行波管，平台会根据标准的测量方法自动选择开关通道，并自动完成参数测量，可以避免在测试不同参数时，由于设备切换引入的系统误差，同时能够实现系统整体校准。不同参数的测试通道如表1所示，所采用的测试方法基于GJB 3311A-2011《微波电子管测试方法》^[8]，并对部分参数测试方法进行了适当改进^[9]。

图2、空间行波管全电参数一体式测量平台

表1、空间行波管全参数的测试通道

2.3 测试数据存储与管理体系

测试系统数据存储框架主要包括本地存储（ATS文件生成）、数据服务器、用户报表自动生成三个部分，如图3所示。当测试服务器完成测试后，测试得到的所有数据信息（包括设置参数、过程数据及结果数据等）将被自动记录，并以ATS文件的格式结构化存储在本地文件夹中，方便用户调用已测数据；此时用户可以根据需要，直接生成自定义的用户报表；同时，根据用户需要，本地ATS文件可传输至数据服务器中，数据库将测试信息及存储格式、数据类型等一并存储，便于后期整体的数据管理及数据分析，由此形成测试系统的后台支撑。

图3、空间行波管自动测试系统数据存储架构

3. 空间行波管智能调试技术

空间行波管调试的目的，就是要在多个可变参量（各极电压）配合的条件下，得到多个目标参量（性能指标）的最佳效果。由于各可变参量之间相互关联，且对多个目标参量的影响相互耦合，甚至相互冲突，且不可预知，因此目前只能根据设计师的工程经验进行较为粗略的调整，以尽量满足卫星系统提出的要求。本文研究了利用多目标优化算法来优化空间行波管电参量，在全体可行解上进行多方向的全局搜索，获得全局最优解，使空间行波管的主要性能在整体上都达到最佳。

3.1 智能调试系统原理

空间行波管智能调试系统由电源控制模块、数据获取模块和优化模块构成。其系统框架如图4所示。该系统的核心是多目标优化算法，能够将空间行波管所有输入电压作为决策变量，将螺旋线电流或者任何需要优化的电参量作为约束条件或目标函数，利用优化算法去逼近全局最优解，实现空间行波管的综合性能优化。

图4、空间行波管智能调试系统框架

3.2 多目标优化算法

我们采用的多目标算法是第二代非支配遗传算法(The second generation of Non-dominated Sorting Genetic Algorithm，简称NSGA-II)^[11]，该算法是一种基于Pareto 最优概念的多目标遗传算法，它采用一种非支配分类的方法，使用适应度函数来代替多个目标函数，使其能够解决任意数量目标的优化问题。NSGA与传统的遗传算法的最大区别在于：NSGA算法在进行选择、交叉、变异等操作之前，对种群中个体之间的支配关系进行了分层，通过这种方法，能够选择较优的个体。其具体优化步骤如下：启动算法产生第一代种子（种子基因个数由决策变量的个数决定），电压控制系统获取种子，驱动高压程控电源，行波管开始正常工作；然后自动测试系统获取约束条件和目标函数测试值，将其反馈给算法；然后算法根据目标函数值对种子进行非支配排序和进化操作（选择、交叉、变异），产生更优的种子；然后电压控制系统再获取优化后的种子，重复上面的步骤，直至获得全局最优解。

3.3 目前进展

目前我们结合NSGA-II和MTSS中的EOS，对空间行波管电子光学系统进行多目标快速优化设计^[12]。首先，以电子光学系统中多个宏观电参量作为优化目标函数，启动优化设计工具，得到最优化解集，然后分析解集中所有个体微观的电子轨迹分布，从而选出最终的结果。收集极的优化目标为最大的收集极效率和最小的回流率，电子枪的优化目标为一定范围的发射电流和注腰半径、最大的射程；最终的设计方案通过分析最优化解集中所有个体的收集极内表面能量密度分布或电子枪电子注层流性来确定。

4. 总结

本文从航天产品的高质量、高标准的要求出发，以测试过程中产生的测试数据客观性、完整性、规范性和高效性为目标，研究了空间行波管自动测试技术，研制了空间行波管自动测试系统，探讨了标准化的自动测试方法、测试数据管理体系，希望以此完善相关内容的规范，进而推动相关标准的形成。同时，为了解决空间行波管在研制过程中多种电参量相互关联、相互耦合而导致的多目标最优解问题，本文研究了智能调试技术，研制了基于自动测试系统和多目标优化算法的空间行波管智能调试系统，极大的提高了生产效率，也为进一步拓展产品性能提供了重要的方法。目前所有工作均取得了阶段性进展，部分成果已得到应用，取得了较好的效果。

本文作者为电子科技大学电子科学与工程学院微波电真空器件国家级重点实验室的黄桃教授、宫大鹏博士、刘佳博士、李盛楠硕士、赵笠铮硕士、张杰硕士、杨中海教授、李斌教授。

参考文献：

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[10]赵笠铮, 李谷斌, 黄桃, 宫大鹏, 李盛楠, 刘佳, 张杰, 李斌, “空间行波管自动测试系统测试数据存储规范及管理研究”, 中国电子学会真空电子分会第二十一届学术年会，甘肃平凉，2018年8月.
[11]K. Deb, K. Pratap, S. Agarwal and T. Meyarivan, “A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algrothm: NSGA-II, ”  IEEE Transactions on  Evolutionary  Computation, vol. 6,  no. 2, pp. 182-197, April 2002.
[12] T. Huang, Q. F. Cao, J. Liu, D. P. Gong, S. F. Li, B. Li, “A Multistage Depressed Collectors Design Tool for Traveling Wave Tubes Based on Non-dominated  Sorting Genetic Algorithm  II,”   IEEE International Vacuum Electronics Conference, Monterey, USA, pp.175 - 176, April 2018.