一种基于物联网技术的宇航智能家居系统设计

为满足未来载人航天器可能的在轨工作生活需求,提出了一种基于物联网技术的面向载人航天器的智能化、网络化、商业化的宇航智能家居系统设计方案。该方案研究了宇航智能家居系统的总体方案及协议架构,详细规划设计了宇航智能家居系统功能,并分析了系统设计方案可行性,有助于提升载人航天器人机交互的高效性、便捷性、舒适性及智能性,为在轨航天员提供更加宜居的在轨工作生活环境支持。     

面向大型载人航天器的系统健康状态评估方法研究

针对载人航天器系统在安全运行方面的需求,提出了一种面向大型载人航天器的系统健康状态评估方法。首先根据复杂系统的拓扑结构建立图模型,将对系统的健康状态评估转化为对图模型各成分的度量;然后挖掘出图模型中各成分关联数据的模式特征,以系统稳态时的模式特征作为健康基准,将后续观测时刻模式特征与基准模式之间的偏差作为健康状态的度量值,着重考虑了系统组成部分之间的相互作用;最后综合图模型中所有成分的度量结果,构建出表征整个系统健康状态的评估值。以某型号航天器的能源系统在轨遥测数据进行了验证分析,结果表明所提出的方法可以有效地完成对复杂系统的健康状态评估工作,可以为大型载人航天器的健康状态评估提供参考。     

面向航天器在轨装配的数字孪生技术

构建航天器在轨维修维护能力是确保空间系统长期稳定工作的有效途径,而对于空间环境中的在轨装配过程的模拟、监控、诊断和预测,目前的研究尚处于探索阶段,研究成果相对较少且缺乏整体解决方案。提出采用构建航天器数字孪生体的方式,来抽象表达航天器完成在轨装配的过程、状态和行为。首先分析了在轨装配航天器的结构组成及功能需求,然后系统阐述了航天器数字孪生体的数据组成、实现方式和作用,最后给出了航天器数字孪生体在设计、制造和在轨服务阶段的实施途径,并对航天器数字孪生体的作用进行了总结和展望。     

基于性能非线性退化统计模型的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析,采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型,利用发动机的历史数据,通过最小二乘估计求解模型中的未知参数;根据贝叶斯准则,以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数进行实时更新,以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据,采用蒙特卡洛仿真的方法得到发动机剩余寿命分布,实现了对个体发动机剩余寿命的预测;通过试验数据进行发动机剩余寿命的预测,验证了该方法的准确性。结果表明：根据发动机退化数据结合退化模型得到的个体发动机剩余寿命实时预测值末端均方根误差为0.02588,可以辅助指导维修决策。     

天宫一号技术状态管理方法及工程实践

介绍了天宫一号地面研制和在轨飞行的技术状态管理方法,结合天宫一号工程实践,对该方法的应用进行了分析。结果表明,天宫一号研制过程中的技术状态管理方法适应工程实践的需要,在轨技术状态管理方法确保了飞行任务的成功。在天宫一号技术状态控制信息化及技术状态审核表格化管理的成果基础上,提出了后续载人航天器技术状态管理微观化和项目关联自动化的建议。     

载人飞船密封舱热舒适性评价

结合在轨飞行数据,采用PMV-PPD模型对载人飞船密封舱热舒适性进行了评估,基于在轨飞行数据计算了载人飞船PMV值,分析了密封舱空气温度、湿度以及舱内壁温度对热舒适性的影响。同时针对目前载人飞船实际情况,提出了通过提高舱壁辐射温度改善密封舱热舒适性的方法,可为后续的载人航天器特别是载人飞船密封舱在热控设计中提高热舒适性提供参考。     

基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。     

基于ESN的航空发动机状态组合预测方法

基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.      

航天器动作状态的可视化遥测方法研究

遥测是航天器在轨状态监控的重要手段,随着任务形式逐渐复杂,航天器在轨动作也越来越多,常规的信息遥测手段难以满足要求。针对该问题,本文提出一种可视化遥测方法,使用相机在轨拍摄图像对航天器动作过程进行直观监测,并通过分析计算,获得航天器动作的速度、位移等关键信息,通过月地高速再入返回飞行器在轨验证,证明了该方法的有效性。     

基于星载加速度计反演载人航天轨道大气密度

热层大气密度直接影响低轨道航天器的精密定轨,热层大气密度模型的误差是影响载人航天定轨精度的关键因素。选取400km为载人航天轨道的代表高度,利用CHAMP卫星数据修正热层大气密度模型,进而反演得到2002年的热层大气密度,统计其中长期变化特征,并分析大气密度与太阳活动和地磁活动的关系,得出热层大气密度与两种指数的总体变化趋势一致的结论,且地磁活动与大气密度的相关性更好。同时将大气密度的反演值与神舟三号飞船的实测密度值进行对比,结果显示二者有较好的一致性,其平均残差和均方根误差分别为0．03和0．24,并且地磁平静期的误差明显小于磁暴期。结果表明,利用星载加速度计数据反演载人航天轨道大气密度是一种有效的方法。     

航天器自主导航状态估计方法研究综述

自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段,是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数,是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先,针对航天器自主导航的实际需求,阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性,具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状;然后,分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用;最后,结合理论研究和实际应用,给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。     

载人航天器环境微生物免培养法检测技术研究进展

随着飞行时间的延长,载人航天器座舱中微生物的危害会越来越严重,环境微生物监测对保障乘组健康和航天器安全至关重要。目前载人航天器所使用的检测方法主要为培养法,随着新技术的不断涌现,以ATP、LPS、DNA等分子生物标志物为靶点的非培养法检测技术被设计应用于载人航天器环境微生物监测。回顾了在轨微生物检测技术的发展过程,重点介绍了目前在轨应用的以培养法为基础的微生物评价方法和以非培养法为基础的微生物鉴定方法的研究进展,比较分析了各类方法的优点及不足,以期为中国在轨微生物检测技术的发展提供建议和参考。     

低轨载人航天器原子氧环境仿真分析技术

原子氧是影响低地球轨道航天器在轨性能的重要空间环境因素之一,其氧化性对航天器表面材料及舱外组件造成损伤,严重影响航天器在轨寿命。针对此问题提出了一种原子氧仿真分析方法,以此对长期低轨运行的载人航天器模型在轨期间表面遭受到的原子氧累积通量进行分析,仿真结果与NASA实测飞行数据比较,二者吻合很好。本仿真计算方法可用于低轨飞行器原子氧防护设计,仿真结果可作为试验依据。     

载人航天器稳态噪声测量试验方法研究

为在地面研制期间对载人航天器密封舱内稳态噪声进行有效测量以减小在轨技术风险,理论推导了背景噪声对测量结果的修正值,基于试验影响域、噪声源识别及噪声传播路径分析结果,提出了测量仪器要求,研究了稳态噪声测量方法和试验流程,经载人飞船地面模拟飞行试验验证,轨道舱内稳态噪声测量结果与在轨实测值相差1.4 d B,二者吻合较好。     

基于综合应力工作态试验和神经网络的CMG失效边界域预测

本文设计了一种可同时模拟真空热环境和CMG与航天器角动量交换工况的试验设备,提出了模拟在轨真空环境下温度、CMG框架转速、航天器转速3种应力的工作态试验方法,给出了适用于神经网络的CMG运行状态定量表达方法,利用少量试验数据和神经网络方法对工作极限转速矩阵、失效边界、失效边界域进行预测,分析了经验样本对预测结果的影响,以及各应力对其他应力工作域的耦合影响,并给出了预测结果的可信度分析方法。研究结果表明,所提出的方法可以更真实模拟CMG在轨工作状态的同时显著节省试验经费和时间,并具有较高的预测准确性和多应力工作场景适应性,对I和Ⅱ两类训练数据集分别获得100%和98.8%的预测正确率,给出了仅凭试验数据无法得到的55℃下的转速失效边界,并且可以内化试验数据背后的工程经验。     

一种基于多层1553B总线及CCSDS的载人航天器空间数据系统设计

针对未来载人航天器种类、规模及功能多样化的特点,尤其是多航天器构建的复杂大型载人航天器,对现有载人航天器空间数据系统的通用性、可扩展性、兼容性进行分析,提出了1种基于多层1553B总线的多构型、高可靠、可重构、大负载的空间数据系统器载网络架构和1种基于CCSDS的载人航天器空间数据系统协议体系架构.器载网络和协议体系架...     

航天器在轨故障特征数据生成方法

针对故障特征数据模拟生成算法与航天器的原理、模型关联度高,航天器状态描述模型不成熟、难以应用于工程实践的现状,根据反映航天器在轨故障的遥测数据表现形式和变化时间长短,将航天器故障进行分类。从遥测数据变化的角度,针对每类故障遥测数据的变化特点,研究了符合每类故障数据变化规律的故障特征数据生成算法及基于WEB服务的故障特征数据生成原型系统实现方式。生成的故障特征数据在故障检测、诊断与预警等方面得到成功应用,使航天器对象、状态演化规则和测控信息产生等故障输入数据更接近真实的动态特征。     

动量轮在轨状态可靠性贝叶斯网络建模与评估

卫星动量轮在轨运行环境复杂,并且无失效数据,难以利用传统方法进行可靠性建模与评估。为此,提出一种利用贝叶斯网络融合动量轮各种试验信息及轴温和电流等遥测数据的可靠性建模与评估方法。基于失效分析建立贝叶斯网络拓扑结构,根据试验数据估计网络参数,而后,通过贝叶斯网络的推理得到动量轮可靠度的点估计和区间估计,并利用在轨遥测数据实时评估动量轮可靠性,获得动量轮可靠性变化趋势比较明显的遥测数据取值区间。该方法对动量轮实时状态监控具有一定的理论和实践意义。     

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

国外载人航天器维修性标准综述

为保证中国空间站在轨长寿命、高可靠运行,达到10年以上的运行寿命,对维修性设计、分析、验证及在轨维修工作提出了迫切需求。通过对国外载人航天器维修性相关标准进行调研和系统分析,对GPQ-MAN-04《国际空间站有效载荷以安全性为中心的维修性(维修手册)》、GPQ-MAN-05《国际空间站有效载荷在轨维修以安全性为中心的方法——维修计划指南》、JSC-48513-4A《国际空间站维修&维修小组(MRG)在轨飞行维修手册》、GPQ-010《有效载荷项目的产品保证要求及其附录》及相关5个附录等重要国外维修性标准进行系统研究及解读,并对中国载人航天器维修性标准的制定进行了展望。