基于深度迁移学习的航天器故障诊断

随着航天科技的发展,智能故障诊断技术是确保航天器控制系统安全、自主运行的关键技术之一.由于在轨航天器遥测数据样本少、噪声高、未标记,因此缺乏自适应能力、学习能力的传统故障诊断方法难以准确诊断在轨航天器故障.本文针对上述问题提出一种基于深度迁移学习的航天器故障诊断方法,为在轨航天器实时故障诊断提供了可行方法.首先,对航天...     

航天器控制的现状与未来

航天器控制技术是决定航天器发展水平的关键技术之一.针对不同航天活动对航天器控制的特殊要求,分析了高性能卫星、载人航天器、月球探测器和深空探测器等航天器控制的现状.杨嘉墀院士指出航天器控制必将走向智能自主控制之路.进一步提出,航天器智能自主控制应秉承"理论方法、系统结构、器部件要同步研究"的思想和方法.从目前应用情况看,北京控制工程研究所提出的基于特征模型的智能自适应控制方法是大有前途的方法.     

航天器智能自主控制研究的回顾与展望

航天器智能自主控制是一项极其庞大复杂的工程,本文首先回顾国内外航天器智能自主控制的研究现状和北京控制工程研究所近30年来在此领域所取得的成就.接着重点阐述航天器智能自主控制进一步研究的具体内容：航天器自主导航;航天器智能自适应控制的理论和方法;故障自主诊断和重构;信息智能自主管理等.最后论述航天器智能自主控制的发展目标和总体规划.     

基于PLS-SEM的航天器控制系统能力建模方法

为提升航天任务完成品质,航天器需根据任务及环境针对性调整自身能力,而对航天器控制系统高层次能力的定量刻画,即系统能力建模是实现上述调整的重要理论依据。针对一类航天器姿态控制系统,提出一种基于偏最小二乘-结构方程模型(partial least square structural equation model, PLS-SEM)的航天器控制系统能力建模方法,实现对包括控制能力、观测能力等抽象能力的定量描述。首先,根据航天器闭环控制系统的结构要素,综合设计能力建模所需的指标类型,生成建模数据样本。在此基础上,设计并构建SEM框架下的能力变量体系,进而通过PLS算法完成模型路径、载荷、权重等关键参数的确定,并对所得PLS-SEM能力模型的结构方程与测量方程的有效性、可信性等分别进行评估。最终,根据航天器PLS-SEM能力模型对控制系统的各抽象能力进行定量描述与分析,验证本文所提出建模方法的可行性。     

簇飞行航天器网络动态连接和路径时空演进特性

簇飞行航天器模块的高速飞行增加了网络拓扑的不确定性.为优化簇飞行航天器的轨道设计,提升簇飞行航天器网络性能,在簇飞行航天器节点动态连接的基础上,开展基于概率连接矩阵的簇飞行航天器网络动态连接和路径时空演进特性研究.基于航天器双星伴飞模式,建立了簇飞行航天器节点移动模型,运用经验统计和曲线拟合的分析方法,得到簇飞行航天器网络节点间的距离密度函数;利用簇飞行航天器网络节点间相对距离有界的约束,给出节点连接距离的阈值范围;利用STK生成的轨道数据,通过给出序贯路径定义和一种新的矩阵乘法运算,得到节点多跳序贯路径的概率连接矩阵,分析轨道超周期内节点动态连接和路径时空演进特性,为簇飞行航天器网络的设计和优化提供理论参考.      

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

空间飞行器智能自主控制技术现状与发展思考

提升空间飞行器的自主水平一直是航天领域的发展重点,新一代人工智能技术的巨大进步为其提供了新的机遇.本文对国内外空间飞行器智能自主控制技术的发展现状进行分析和总结,结合未来空间任务的发展需求,阐述空间飞行器智能自主控制的新特征,提出新的感知 决策 操控星上闭环结构,从智能自主角度剖析感知、决策、操控和健康管理的能力要素,并根据系统对地面的依赖程度和处理复杂任务的智能水平,提出空间智能自主控制的分级方法.针对发展空间智能自主控制技术所面临的挑战,从感知与认知、决策与规划、学习与操控、健康管理和系统体系架构五个方面给出发展建议.     

基于学习的空间机器人在轨服务操作技术

发展具备全自主操作能力的在轨服务航天器是未来航天领域的重要方向,而赋予航天器自主学习能力是实现自主化操作的重要手段.本文首先对近年来国外在轨服务操作的重要研究计划和关键技术进行了分析,并系统论述了基于学习的机器人操作技术的主要理论和方法.然后,结合未来在轨服务的需求,对我们在此领域的初步研究成果“基于学习的在轨燃料补加控制系统”进行了介绍.最后,结合航天领域的特点,分析了基于学习的空间机器人在轨服务技术所面临的挑战和未来的发展方向.     

基于日地月信息的航天器全弧段自主容积卡尔曼滤波导航

高精度全弧段航天器自主导航是航天应用技术的发展方向,是实现航天器在轨任务执行的前提和基础。文章对仅利用日、地、月等天文信息进行航天器全弧段自主导航方法进行了研究。首先,以航天器轨道动力学方程和航天器与日地月之间的夹角信息及地心距作为自主导航系统的状态模型和观测模型,构建了非线性导航系统模型。其次,给出了全弧段自主导航算法,在日月可见弧段采用非线性容积卡尔曼滤波实现航天器自主导航,在星蚀时段利用航天器轨道动力学模型进行高精度轨道预报。最后,给出了数值仿真算例。结果表明,基于日地月天文信息的航天器全弧段自主导航精度保持在2km以内,能够满足其自主导航的要求。     

基于可编程控制网关的一体化网络体系结构

当前IP网络和非IP网络长期共存,协议体系和通信体制互不相同,异构网络的互联互通困难.针对这个问题, 首先从异构网络间连接的关键节点——网关出发,通过将网关底层的数据转发和控制功能分离,并将网关上层的管控功能和应用服务功能抽取出来,提出了一种基于可编程控制网关的一体化网络体系结构.该系统结构将网络分为一体化网络协同管控单元、子网间可编程控制网关节点和异构子网3层,设计了基于典型异构网络的互联协议栈,以集成不同的网络协议.进一步在一体化网络构架的基础上,给出并分析了异构网络的抽象与描述、基于可编程网关的异构子网智能适配技术、一体化网络的资源管理与协同优化理论等关键技术.最后基于民用航空通信给出了一个异构互联示例,表明一体化网络体系结构的可行性.      

基于迁移学习的航天器遥测数据异常检测技术

航天器遥测数据异常检测是识别航天器状态、保障航天器安全可靠运行的关键技术.然而,航天器遥测数据异常检测通常面临时序数据维度大、异常不平衡、标签样本缺乏等问题.基于数据预测的异常检测思想,提出一种基于迁移学习的深度异常检测模型.根据遥测数据时序相关性强的特点,采用具有注意力机制的长短期记忆网络建立遥测数据预测模型.为了克服航天器遥测数据异常标签少、数据维度高的问题,采用微调的迁移学习方法对预测模型进行优化,同时采用全连接层统一不同数据集维度,从而提高了迁移学习模型精度,提升异常检测水平.以美国宇航局公开的两个航天器数据集为实验对象,利用提出的异常检测方法对该数据集异常状态进行识别,结果表明,与经典异常检测算法相比,引入迁移学习能明显提升模型性能,实验结果优于目前常见的异常检测模型,证明了方法的有效性.     

基于ActiveX的多Agent自主运行仿真系统

针对面向分布式航天器系统应用的多Agent自主运行系统仿真的需求,设计了分布式的自主运行仿真系统AgSimu.提出了以ActiveX组件来实现各种类型Agent的方法,以ActiveX容器应用程序实现Agent容器,完成对Agent的建模、配置、管理和通信,可以方便地构建不同结构的分布式多Agent组织,仿真它们的交互与协同工作.通过在Matlab/Simulink的S函数中使用ActiveX控件,实现了多Agent仿真系统与Simulink中的对象模型进行交互,从而可以实现多Agent自主运行系统的闭环控制仿真.     

UKF方法在脉冲星自主导航中的应用

针对X射线脉冲星自主导航中的非线性系统滤波问题,将无迹卡尔曼滤波方法应用于自主导航计算过程中。首先,在简述脉冲星导航可行性的基础上,研究了脉冲星自主导航系统的基本原理和实施方案。然后,根据牛顿二体引力模型构建了航天器运动状态方程,根据脉冲到达时间模型建立了系统观测方程,并对二者进行了误差分析和建模。最后,将UKF算法应用于航天器自主导航过程中,仿真结果表明该方法能够实现航天器自主导航信息的解算。     

基于星联网的深空自主导航方案设计

为了降低地面测控系统的负担、提高深空探测器的导航效率,提出了基于星联网的航天器自主导航概念,对星联网的应用体系进行了设计。借助脉冲星、星间链路等手段实现星联网系统中基准航天器完全自主的高精度导航,用户航天器通过与基准航天器或其他用户航天器的交互通信与测量就可以实现自身状态估计。以地月转移任务为例,设计了星联网系统在地月空间的具体应用方案,分析了地月空间基准航天器的配置与自主导航方法,阐述了用户航天器的单层与多层导航策略。对基于脉冲星与星间链路观测的基准航天器自主导航进行了仿真,验证了观测基准航天器或者其他用户航天器时,地月转移段航天器自主导航的可行性。结果表明:基准航天器可以达到20 m的定位精度,用户航天器可以达到优于30 m的定位精度。基于星联网的航天器自主导航是可行的,发展星联网可以为我国构建天基自主基准导航系统提供有力支持。     

一种航天器智能自适应控制方法

航天器智能自适应控制是航天器智能自主控制的一个重要组成部分。研究以带可伸缩挠性附件航天器为对象,以实现高精度、高稳定度和强适应性为目标的智能自适应控制的基本原理和方法,根据对象特征模型和自适应黄金分割控制律提出了基于附件长度的变参数主动控制方法,即中心刚体控制与挠性附件主动控制相结合的联合自适应控制方法。数学仿真结果表明不管航天器挠性附件伸展或收缩,亦或是受到共振扰动,该控制器都能快速抑制姿态角和模态的振动,而且姿态角和模态超调量都很小,其控制效果优于其他控制器的控制效果。     

基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。      

面向空间威胁自主规避的航天器资源调度方法

针对航天器遭遇空间非合作目标异常接近的场景,考虑航天器软硬件资源的约束,提出一种面向空间异常接近规避过程的航天器有限资源调度方法,以特定任务下的空间态势信息作为输入,输出动态变化的航天器资源配置.首先,建立威胁规避场景的动力学模型和航天器有限软硬件资源模型,分析威胁规避过程中的信息流;在此基础上,引入“精英保留”和“劣种淘汰”策略设计基于遗传算法的航天器资源调度方法,以加快遗传算法收敛速率.仿真结果表明,相比随机调度策略,本文所提方法寻找的调度策略有效提升了资源约束条件下对非合作目标的定轨收敛速率,更快到达预定位置,同时节约了速度增量消耗.     

一种基于容腔节点的液压系统建模语言及实现

为实现直观面向系统原理图对液压系统建模,提出了一种基于容腔节点法的液压系统建模语言和一套新的建模语言描述规则,并阐述了利用该建模语言进行程序实现的方法.该建模语言将液压系统的拓扑结构抽象成具有容腔节点和元件节点的图形结构.液压元件模型独立封装,可模块化使用.在建模语言描述规则的基础上,生成容腔节点与元件节点的连接矩阵.所有节点和连接矩阵构成了系统的整体模型.通过典型智能液压泵系统建模过程,验证了该建模描述语言的正确性和有效性.结果表明:该基于容腔节点的液压系统建模语言可方便建立符合液压系统原理的拓扑图,并面向系统原理图自动生成系统模型.      

产品协同设计中异构模型数据融合的有效策略

针对复杂产品设计中,不同设计工具产生的模型数据之间的融合问题,提出了一种工具间端到端的异构模型数据融合策略。利用数据库管理动态特性,通过模型信息共享,实现异构模型数据之间的融合。在OpenMBEE系统集成环境中,通过建模工具CREO二次开发,利用所提策略获取全生命周期设计中的动态模型属性信息,通过3D模型编辑及重用功能测试,验证了所提策略的有效性。利用自动获取可视化模型属性信息的智能算法,设计一种基于Transformer模型与双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型相结合的模型属性智能提取算法,利用神经网络的多层感知特性,通过对模型中属性文本信息进行深度学习、特征分析,实现了对异构数据属性信息的自动提取功能。利用CAMEO建模工具设计的需求分析模型构建模型数据集,验证了智能模型信息自动提取功能的有效性。      

基于多传感器天文信息的自主导航算法及可观测性分析

自主导航是未来航天器的发展趋势,利用由太阳敏感器、月球敏感器和红外地球敏感器组成的一体化多传感器天文观测平台,构建了多传感器的天文测量模型,结合航天器动力学模型,分析了自主导航系统的可观测性. 基于UKF滤波算法,建立多传感器自主导航算法,并采用原始测量信息和单点解析定位信息两种模式分别进行了仿真验证. 仿真结果表明,基于原始天文测量信息的自主导航模式,其导航精度要高于单点解析定位数据的自主导航精度,在无系统误差情况下,导航精度约为200m. 采用系统误差估计的自主导航方法后,常值系统误差对导航精度基本不产生影响.