王曉晨,陳琦,劉鵬,李鴻飛
(中國空間技術(shù)研究院總體設(shè)計(jì)部,北京100094)
近年來,隨著以星鏈 (Starlink)、一網(wǎng) (One-Web)為代表的多個(gè)巨型低軌星座方案的逐步提出、設(shè)計(jì)和部署,數(shù)量龐大的巨型低軌星座因其低成本、高效益、快速部署能力等優(yōu)勢成為衛(wèi)星設(shè)計(jì)發(fā)展的重要趨勢和未來在軌航天器的主要組成部分[1,2]。巨星星座迅猛部署,使在軌航天器數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,如圖1所示。這些對航天器傳統(tǒng)在軌管理工作帶來了巨大的壓力與挑戰(zhàn)。
圖1 全球2013-2020年發(fā)射航天器數(shù)量Fig.1 Number of spacecraft launched during 2013-2020
雖然目前在軌航天器的監(jiān)視、診斷、處置均不同程度地實(shí)現(xiàn)了自動化和部分智能化,但各環(huán)節(jié)間尚未完全實(shí)現(xiàn)聯(lián)動,許多環(huán)節(jié)需要人工參與。未來,在軌航天器規(guī)模將數(shù)以萬計(jì),軌道維持、碰撞規(guī)避等操作將更加頻繁,策略也將更加復(fù)雜,在人員資源有限的情況下,亟需提升海量航天器在軌安全的智能管控能力,實(shí)現(xiàn)對在軌航天器從問題發(fā)現(xiàn)、策略制定、策略驗(yàn)證到處置實(shí)施全流程的智能管理。隨著空間交通管理相關(guān)政策、法律法規(guī)的深入研究,航天器在軌安全智能管理技術(shù)也需要面向“海量”、面向 “空間交通管理”提升。本文提出了航天器在軌安全智能管控技術(shù)體系,介紹了研究現(xiàn)狀,分析了面向海量航天器在軌管理的問題與挑戰(zhàn),提出了未來發(fā)展建議。
面向航天器在軌安全的智能管控技術(shù)主要包括對航天器運(yùn)行狀態(tài)的智能監(jiān)視、智能診斷、異常問題的智能處置、仿真驗(yàn)證等方面,技術(shù)體系如圖2所示。其中航天器數(shù)據(jù)融合與管理技術(shù)作為支撐性技術(shù),主要解決航天器在軌管理相關(guān)數(shù)據(jù)、信息的融合管理、挖掘應(yīng)用問題;航天器在軌智能診斷技術(shù)、航天器在軌智能處置技術(shù)、航天器在軌仿真與驗(yàn)證技術(shù)作為核心技術(shù),主要解決在軌航天器狀態(tài)可知道、問題可處置、策略可驗(yàn)證等問題。
圖2 航天器在軌安全智能管控技術(shù)體系Fig.2 Intelligent management and control technology system for spacecraft in-orbit safety
海量航天器的在軌數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多等特點(diǎn),數(shù)據(jù)融合與管理技術(shù)的發(fā)展目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合、高效存儲、快速查詢和分析挖掘等。
航天器在軌運(yùn)行產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)種類豐富,包括遙測數(shù)據(jù)、遙控指令、測控事件、異常信息、軌道根數(shù)等,這些數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和結(jié)構(gòu)不一樣,存儲方式也有差異。對于遙測數(shù)據(jù)這種數(shù)據(jù)規(guī)模大、實(shí)時(shí)性高、屬性少的數(shù)據(jù),采用了非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫存儲,而對于其他的測控事件、異常信息等非遙測數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)量較小、屬性較多、關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜,則采用了甲骨文等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲?,F(xiàn)有的多源數(shù)據(jù)集成技術(shù)大致分為倉庫法和虛擬法2種實(shí)現(xiàn)方式:
(1)倉庫法:該方法要建立數(shù)據(jù)倉庫,將分散在各數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)副本統(tǒng)一集中存儲在數(shù)據(jù)倉庫中,其缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)遷移和維護(hù)麻煩,成本較高。
(2)虛擬法:該方法是在不改變數(shù)據(jù)存儲位置的前提下,在用戶與數(shù)據(jù)源間建立虛擬層,屏蔽底層數(shù)據(jù)源差異,為用戶提供統(tǒng)一的全局視圖,實(shí)際應(yīng)用更為廣泛。
但是對于數(shù)據(jù)挖掘而言,上述兩種方法均不適合直接在原始數(shù)據(jù)上進(jìn)行挖掘分析,而是首先要進(jìn)行清洗、去重、補(bǔ)全、合并、剔除與挖掘主題明顯無關(guān)的數(shù)據(jù)等預(yù)處理操作,其處理效果將影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率、準(zhǔn)確率以及最終模式的有效性。
在軌航天器智能診斷技術(shù)從規(guī)則來源上可劃分為基于先驗(yàn)知識與基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩大類。
基于先驗(yàn)知識的智能診斷技術(shù)主要包括基于閾值的故障診斷;基于模型的故障診斷 (基于定量模型、基于故障樹、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等);基于信號分析 (小波變換法、S變換法、希爾伯特-黃變換法等)等[3,4]?;谙闰?yàn)知識的智能診斷其優(yōu)點(diǎn)是診斷的結(jié)果比較準(zhǔn)確,缺點(diǎn)是對先驗(yàn)知識依賴比較大,受限于人的知識水平和知識積累。
企業(yè)生存發(fā)展的基礎(chǔ)性資源,就是施工技術(shù)管理,在公路工程施工技術(shù)管理中占有不可替代的重要作用。但是,因?yàn)槲覈鴩鴥?nèi)工程競爭的激烈性,通常都是處于一哄而上的尷尬局面,使得我國市場競爭模式?jīng)]有秩序性,而施工企業(yè)之間的競爭最為激烈,只有強(qiáng)化我國公路工程施工技術(shù)管理的工作,才能夠讓企業(yè)處于不敗的地位。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的在軌航天器智能診斷技術(shù)重點(diǎn)解決如何在已積累的、大量高維高密度的在軌數(shù)據(jù)中,提取知識和規(guī)則。機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要應(yīng)用了聚類算法,有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法研究較多,主要有貝葉斯網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等算法[5,6]。面向航天器在軌遙測數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)中,一般根據(jù)不同的目標(biāo)采用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,實(shí)現(xiàn)對診斷規(guī)則的學(xué)習(xí)挖掘,如采用絕對灰度關(guān)聯(lián)分析和相關(guān)性分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)不同參數(shù)的隱含關(guān)系;采用基于支持向量回歸時(shí)間序列(SVR)預(yù)測技術(shù)對航天器關(guān)鍵參數(shù)的變化趨勢進(jìn)行分析;采用基于概念漂移的在軌故障分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)點(diǎn)異常知識、故障模式異常和系統(tǒng)異常知識的獲取等。
工程實(shí)踐上,國內(nèi)外主要航天器在軌管理機(jī)構(gòu),主要采用多方法融合的故障診斷系統(tǒng),以基于先驗(yàn)知識的診斷規(guī)則為主、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷規(guī)則為補(bǔ)充,圖3所示為已應(yīng)用于200余顆航天器并行管理的多星智能診斷系統(tǒng)的信息流圖。
圖3 多星智能診斷系統(tǒng)信息流Fig.3 Information flow of multi-satellite intelligent diagnosis system
航天器在軌智能處置技術(shù)主要從星上智能自主處置、地面系統(tǒng)智能處置等方面開展研究,關(guān)鍵是處置策略制定的及時(shí)性、正確性,策略執(zhí)行的準(zhǔn)確性、可靠性。
星上智能自主處置技術(shù)的目標(biāo)是讓衛(wèi)星能夠自主識別在軌故障,自主制定處置并執(zhí)行策略。典型自主健康管理體系結(jié)構(gòu)如圖4所示,由美國國家航空航天局 (NASA)開發(fā),通過系統(tǒng)重構(gòu)完成故障處置[7]。目前,我國在軌航天器對故障的自主處置能力距離智能化仍有差距,主要面向穩(wěn)態(tài)或既定流程具有一定的自主健康管理和處置能力,如自主復(fù)位、自主切機(jī)、轉(zhuǎn)安全模式等。
圖4 基于Livingstone的自主健康管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)Fig.4 Architecture of autonomous health management system based on Livingstone
地面系統(tǒng)智能處置技術(shù)的目標(biāo)是通過地面系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)處置策略的自主制定、自主發(fā)令。目前多數(shù)的多星智能診斷系統(tǒng)均提供策略制定的接口,但策略與診斷規(guī)則的捆綁性很強(qiáng),即針對某一確定性異常自主制定處置策略并自主執(zhí)行,綜合考慮故障定位的準(zhǔn)確性和自主發(fā)令的風(fēng)險(xiǎn)性等因素,目前自主處置重點(diǎn)面向重復(fù)性、風(fēng)險(xiǎn)性較低的異常或有極其明確判據(jù)的異常。除制定策略外,地面系統(tǒng)還需要解決測控資源自主規(guī)劃、調(diào)度的問題,常用算法有確定型算法、啟發(fā)式算法、人工智能算法等幾類,各類算法各有優(yōu)缺點(diǎn),隨著計(jì)算機(jī)處理能力的大幅提高,人工智能算法被廣泛研究,如遺傳算法、免疫算法、粒子群算法、蟻群算法等。
航天器在軌仿真與驗(yàn)證技術(shù)主要是通過研究全數(shù)字或半物理的航天器仿真系統(tǒng),能夠模擬不同平臺航天器的飛行過程、測控事件、工作模式、故障現(xiàn)象等,實(shí)現(xiàn)對航天器處置策略的仿真驗(yàn)證,以確保處置策略的正確性和有效性。主要實(shí)現(xiàn)航天器的邏輯仿真 (如控制測量部件、執(zhí)行部件、模式切換、電源能源平衡、蓄電池充放電控制、母線電壓變化等邏輯關(guān)系)、遙測遙控仿真、故障仿真等,仿真的精度主要取決于模型的準(zhǔn)確性。
為了面向多航天器并行仿真的需要,在傳統(tǒng)的單星仿真技術(shù)基礎(chǔ)上,采用基于微服務(wù)的多星并行控制仿真系統(tǒng)架構(gòu),軟件主體保證基本功能,型號配置文件來規(guī)定衛(wèi)星間特殊設(shè)計(jì)屬性。仿真模型采用標(biāo)準(zhǔn)化的模型組件接口規(guī)范開發(fā)和組裝,封裝為微服務(wù)容器模式,實(shí)現(xiàn)仿真模型的模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化和組件化。
(1)航天器在軌數(shù)據(jù)融合與管理方面
海量航天器的數(shù)據(jù)量更大,僅以遙測數(shù)據(jù)測算要從目前PB級向EB級存儲能力提升,并且數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系更加復(fù)雜,數(shù)據(jù)快速檢索與挖掘應(yīng)用的難度更大。同時(shí),隨著商業(yè)航天的興起,衛(wèi)星的運(yùn)營商越來越多,數(shù)據(jù)的多源化特點(diǎn)也更加顯著。
應(yīng)對海量數(shù)據(jù)融合和管理應(yīng)充分利用云技術(shù),通過云部署實(shí)現(xiàn)硬件資源虛擬化和動態(tài)管控,達(dá)到資源的最大化統(tǒng)籌;通過云存儲實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)靈活接入和快速融合,便于跨領(lǐng)域、跨部門的數(shù)據(jù)整合;通過云服務(wù)為航天器運(yùn)營商、政府部門等用戶提供一站式的信息服務(wù)。
(2)航天器在軌智能診斷方面
目前的航天器智能診斷技術(shù)更多地關(guān)注航天器本身的健康情況和具體故障,對國際上空間運(yùn)行準(zhǔn)則要求等方面鮮有考慮。如果將航天器類比為汽車,目前主要關(guān)注汽車本身的性能指標(biāo)是否正常,而沒有關(guān)注它是否違反交通規(guī)則或行駛的路面上有何危險(xiǎn)點(diǎn)。目前一些國際標(biāo)準(zhǔn),如空間碎片減緩要求等,尚未成為責(zé)任追究的剛性要求,但未來面向 “海量”航天器的管理,這些標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行將更加嚴(yán)格。
航天器在軌智能診斷技術(shù)一方面要面向航天器本體健康,持續(xù)深入研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能化診斷方法,提高診斷的準(zhǔn)確性、預(yù)測性;另一方面,也要研究空間環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)要素和空間管理法律法規(guī)等外部因素的規(guī)則化描述,并引入航天器故障診斷系統(tǒng),提升診斷的全面性。
(3)航天器在軌智能處置方面
海量航天器除現(xiàn)有的常規(guī)操作控制、故障處置外,碰撞規(guī)避必將更加頻繁。據(jù)統(tǒng)計(jì),近年來,我國的黃色預(yù)警每年達(dá)100余次,近5年實(shí)施規(guī)避操作達(dá)50余次,而2020年呈顯著增長態(tài)勢。一些主要的航天機(jī)構(gòu)建立了碎片演化模型對空間碎片未來的分布情況進(jìn)行了仿真,結(jié)果表明即使在不再發(fā)射的前提下,未來空間碎片還會繼續(xù)增長。文獻(xiàn) [8]中預(yù)測,如果在1100km軌道部署4320顆衛(wèi)星規(guī)模的星座,200年后碰撞次數(shù)將增加849.1%。因此,隨著近地空間日趨擁擠,海量航天器在軌運(yùn)行的碰撞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步增大,航天器的智能規(guī)避處置能力亟待提升。
航天器在軌智能處置技術(shù)一方面要繼續(xù)深化航天器智能處置技術(shù)研究,使航天器不僅能夠?qū)Ρ倔w的健康情況進(jìn)行報(bào)警、預(yù)警和處置,也能夠根據(jù)所處空間環(huán)境情況,進(jìn)行自主判別、自主處置。另一方面,為確保處置的可靠性和安全性,應(yīng)加強(qiáng)天地一體化的設(shè)計(jì),天地聯(lián)合、自主運(yùn)行。
(4)航天器在軌仿真與驗(yàn)證方面
未來,隨著空間交通管理相關(guān)法律法規(guī)研究的不斷深化,責(zé)任體系將進(jìn)一步健全。仿真驗(yàn)證技術(shù)不僅要實(shí)現(xiàn)對航天器本身運(yùn)行邏輯和故障的仿真,更要面向整個(gè)空間交通情況進(jìn)行仿真。
航天器在軌仿真與驗(yàn)證技術(shù)一方面要持續(xù)深化數(shù)字孿生技術(shù)的研究應(yīng)用,不斷提升仿真精度;另一方面,面向空間整體運(yùn)行情況,要強(qiáng)化空間體系和態(tài)勢的仿真,通過平行系統(tǒng)的仿真,驗(yàn)證空間交通管制策略,確保處置策略的正確性和最優(yōu)性。
綜合上述形勢發(fā)展與挑戰(zhàn),未來面向海量航天器在軌安全智能管控應(yīng)充分運(yùn)用云技術(shù)、人工智能等前沿技術(shù),實(shí)現(xiàn)對在軌航天器從體系到局部、從分散到整合、從天地分治到天地一體的智能化管控。
(1)面向海量航天器在軌并行管理,構(gòu)建航天器在軌安全管控云平臺
海量航天器在軌并行重點(diǎn)要解決 “海量”的問題,要提升數(shù)據(jù)的處理、存儲和融合能力,提升對新增航天器實(shí)施智能監(jiān)視、診斷、處置等業(yè)務(wù)部署效率。為此,要構(gòu)建在軌安全智能管控云平臺,實(shí)現(xiàn) “云化支撐、模型為核、知識驅(qū)動、數(shù)據(jù)融合”。平臺架構(gòu)如圖5所示,共分為四個(gè)層次。
圖5 海量航天器在軌安全智能管控云平臺架構(gòu)Fig.5 Architecture of cloud platform for in-orbit safety intelligent management and control of massive spacecraft
一是資源層,主要是采用云技術(shù)將各種分散的計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源和存儲資源等基礎(chǔ)硬件設(shè)施虛擬化后進(jìn)行池化管理,統(tǒng)一調(diào)配使用,具備彈性伸縮機(jī)制,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高可用性、硬件資源的高利用率、管理的自動化及便捷性。
二是數(shù)據(jù)層,主要是面向在軌安全管理,建立高效的模型化描述標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)字線索,構(gòu)建統(tǒng)一、規(guī)范、可共享的全域數(shù)據(jù)體系,將跨部門、跨領(lǐng)域的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)采集匯聚、清洗處理后進(jìn)行規(guī)范有序的分類組織和存儲,避免重復(fù)建設(shè)和數(shù)據(jù)不一致性,并對外提供高效便捷的訪問接口。
三是中臺層,主要是將數(shù)據(jù)處理、故障診斷、模型計(jì)算等通用功能模塊采用微服務(wù)架構(gòu)封裝成標(biāo)準(zhǔn)化、高內(nèi)聚低耦合的共享服務(wù),利用Docker容器進(jìn)行獨(dú)立部署、獨(dú)立維護(hù)、獨(dú)立擴(kuò)展,作為基礎(chǔ)服務(wù)供其他業(yè)務(wù)應(yīng)用調(diào)用,有利于業(yè)務(wù)層各系統(tǒng)的快速重構(gòu)、持續(xù)升級和迭代改進(jìn)。
四是業(yè)務(wù)層,主要面向在軌管理的實(shí)際業(yè)務(wù),通過組合調(diào)用中臺層的各項(xiàng)服務(wù),實(shí)現(xiàn)對航天器的狀態(tài)監(jiān)視、故障診斷、態(tài)勢預(yù)測、碰撞規(guī)避、任務(wù)規(guī)劃、測控資源調(diào)度等。
(2)面向海量航天器碰撞規(guī)避實(shí)施,構(gòu)建天地一體化的自主處置模式
目前的空間碎片規(guī)避還處于一事一議階段,主要依賴人進(jìn)行策略制定和執(zhí)行。但隨著在軌航天器達(dá)到 “海量”后,頻繁的操作不僅會增加地面監(jiān)管人員的負(fù)擔(dān),也會由于人的失誤導(dǎo)致航天器碰撞的災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)。因此,在未來航天器設(shè)計(jì)上應(yīng)采用天地一體化的自主碰撞規(guī)避處置模式,如圖6所示。航天器設(shè)計(jì)上要具備空間碎片的感知能力,緊急情況下由星上自主控制執(zhí)行;非緊急情況下,執(zhí)行策略自動下傳至地面仿真系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,如果驗(yàn)證正確則反饋星上執(zhí)行,如仿真驗(yàn)證不正確,則由航天器地面在軌管理專家對策略進(jìn)行完善,經(jīng)驗(yàn)證后執(zhí)行。
圖6 天地一體化自主規(guī)避流程Fig.6 The flow of the space-ground integrated autonomous collision avoidance
(3)面向空間交通管理,構(gòu)建空間交通管理系統(tǒng)
未來海量航天器在軌碰撞規(guī)避、頻率干擾等空間事件將顯著增加,必然推動空間交通管理相關(guān)法律法規(guī)的研究、發(fā)布和剛性執(zhí)行。為確保空間安全,應(yīng)在航天器在軌安全智能管控平臺的基礎(chǔ)上建設(shè)空間交通管理系統(tǒng),如圖7所示。空間交通管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)接收航天器在軌安全智能管控平臺提供的與空間交通管理相關(guān)的預(yù)警信息,根據(jù)法律法規(guī)要求,判斷責(zé)任歸屬,對可控航天器提出處置要求,對不可控航天器用戶提出管制要求或威脅預(yù)警信息,對政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供信息服務(wù),確保項(xiàng)目和處置策略符合要求。
圖7 空間交通管理系統(tǒng)示意圖Fig.7 Schematic diagram of space traffic management system
海量航天器在軌安全智能管控技術(shù)在面向航天器健康管理中發(fā)揮了重要的作用。后續(xù)工作中,應(yīng)從面向航天器健康管理和任務(wù)管理向面向空間交通管理延伸。要大力推動我國在空間交通管理方面的數(shù)據(jù)共享和能力建設(shè),形成資源合力、技術(shù)合力,提升我國在國際上的話語權(quán),推動航天強(qiáng)國夢想早日實(shí)現(xiàn)。