一種航天測控系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實時決策方法

彭漁露，張賢敏

(1.重慶大學自動化學院，重慶 400030;2.西昌衛(wèi)星發(fā)射中心，四川西昌 615000)

航天測控系統(tǒng)是航天工程的重要組成部分，既是航天運載器和航天器發(fā)射、在軌及返回段的重要支持保障系統(tǒng)，又是運行大回路中的重要環(huán)節(jié)。隨著航天科技的快速發(fā)展，測控系統(tǒng)的可靠性工程越來越受到重視［1］。如何快速決策整個測控系統(tǒng)的狀態(tài)，保障航天活動的順利完成，是該領(lǐng)域的一個重要課題。目前在該領(lǐng)域中，將專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊理論等多種智能技術(shù)結(jié)合起來進行決策評估，是國內(nèi)外智能化診斷研究的一個發(fā)展趨勢。

由于國內(nèi)外測控體制的區(qū)別，國外測控系統(tǒng)的決策方法和經(jīng)驗無法直接應(yīng)用到國內(nèi)，而國內(nèi)的相關(guān)文獻資料也比較缺乏，但針對測控設(shè)備的決策評估和火箭安全性等內(nèi)容有一些研究，如針對測控設(shè)備保障體系的評估［2］和測控設(shè)備軟件質(zhì)量控制［3］都有保證設(shè)備可靠性的方法。文獻［4］則研究了對測控系統(tǒng)離線式的診斷決策方法，沒有對實時情況進行決策。文獻［5］則提出建立航天試驗裝備指揮輔助決策系統(tǒng)的結(jié)構(gòu);文獻［6－8］則是針對裝備決策架構(gòu)及火箭本身安全性的決策和診斷，并不針對測控系統(tǒng)本身。

本文基于不確定性推理的專家系統(tǒng)理論，利用聯(lián)調(diào)中測控設(shè)備發(fā)送的信息進行分析計算，提出對測控系統(tǒng)進行實時決策的方法。

1 測控系統(tǒng)的特點分析

1.1 測控設(shè)備特征分析

測控系統(tǒng)聯(lián)調(diào)活動通常由控制中心和各測控設(shè)備共同參與完成。在聯(lián)調(diào)過程中，各測控設(shè)備向控制中心發(fā)送各類信息，控制中心對接收到的信息進行處理和分析。

測控設(shè)備發(fā)送的信息通常包含2種類型，一是自身工作狀態(tài)的信息，二是對外部目標進行測量的信息。由于第2類信息只在有真實目標的情況下才具有意義，所以本文只考慮第1類信息。

本文用一組無序的數(shù)組元素來描述設(shè)備自身狀態(tài)信息，將狀態(tài)表示成向量(或序列、集合)的形式。一般地，采集設(shè)備的m個狀態(tài)，每個狀態(tài)用E描述。

1.2 決策對象層次劃分

測控系統(tǒng)是由多級層次組成的，較低層的設(shè)備可以集合成較高層的系統(tǒng)，較高層的系統(tǒng)也可以分解。按照測控系統(tǒng)的層次性特點，首先將航天測控系統(tǒng)劃分為若干系統(tǒng)，然后再根據(jù)各系統(tǒng)本身的功能特性及層次性，劃分為若干分系統(tǒng)、子系統(tǒng)和功能單元，分系統(tǒng)、子系統(tǒng)和功能單元包含了測控設(shè)備。因此，測控設(shè)備是基本的決策對象。

2 決策模型的建立

2.1 知識表示

可信度方法是肖特里菲(E.H.Shortliffe)等在確定性理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合概率論等提出的一種不確定性推理方法(又稱CF模型)?？尚哦仁且粋€為了將相信和不相信合成一個主觀系數(shù)，用這個系數(shù)來表示證據(jù)對結(jié)論為真的支持程度，用來處理信任與不信任的問題［9］。

系統(tǒng)中的規(guī)則可以用如下形式的規(guī)則R表示:

其中:E表示狀態(tài)向量組的前提條件;H表示結(jié)論;CF(H，E)表示產(chǎn)生式規(guī)則 R的可信度(CF∈［0，1］)，該規(guī)則可以解釋為當前提條件或狀態(tài)E發(fā)生了，結(jié)論H可信程度為CF(H，E)，值越大可信度越大。

根據(jù)以上理論，設(shè)備狀態(tài)向量采用適當?shù)牧炕Ｐ?，可以將?1)轉(zhuǎn)換為一組可信度的向量，該向量表示設(shè)備各個狀態(tài)正常的可以信任的程度，表達式為

在聯(lián)調(diào)中，由于測量設(shè)備所處的環(huán)境、通信線路質(zhì)量等因素都會造成傳遞信息的錯誤，為了減少此類情況對結(jié)果的影響和不確定因素的傳遞，引入可信度閾值［10－12］?？尚哦乳撝涤忙吮硎荆姚恕剩?，1］。于是，產(chǎn)生式規(guī)則的形式可以表示為

設(shè)備自身狀態(tài)可信度向量，表示為

2.2 權(quán)重引入

在此前的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)中，大多都是在假定前提條件之間，具有相同重要性的基礎(chǔ)上實現(xiàn)的。然而在測控設(shè)備狀態(tài)可信度向量中，因設(shè)備自身狀態(tài)重要程度的不同，不能一概而論。為此，根據(jù)文獻［13］在推理規(guī)則的前提條件中引入加權(quán)因子，不同狀態(tài)對應(yīng)不同的權(quán)值，體現(xiàn)測控設(shè)備自身狀態(tài)之間的重要程度。設(shè)權(quán)值為ω，規(guī)則為

設(shè)備自身狀態(tài)可信度向量，表示為

根據(jù)文獻［13］，得到多個條件下可信度的計算方法。例如有2個相同結(jié)論的產(chǎn)生式規(guī)則同時被觸發(fā)時，計算公式為

通過以上方法，可以計算出設(shè)備自身狀態(tài)的可信度CFm。但可信度是采用統(tǒng)計的方法獲得的概率形式，在復合條件的可信度計算中，需要排除前提條件可信度之間的相對相互重迭。為此，采用文獻［14－15］中相對權(quán)重的方法進行計算。具體改進算法為:

在式(7)中，取設(shè)備自身狀態(tài)權(quán)重的最大值ωmax=max{ω1，ω2，…，ωm}，則條件 E1相對權(quán)重為ω1/ωmax，條件 E2相對權(quán)重為 ω2/ωmax，條件 Em相對權(quán)重為 ωm/ωmax。

條件E1與條件E2可信度之間的近似相對重迭條件E1與條件E3可信度之間的近似相對重迭為，以此類推則復合條件的可信度為

3 系統(tǒng)建模與分析

3.1 系統(tǒng)建模

根據(jù)本文描述的對象層級模型，假設(shè)測控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 測控系統(tǒng)模型

整個測控系統(tǒng)的狀態(tài)由子系統(tǒng)和設(shè)備C決定，子系統(tǒng)的狀態(tài)由設(shè)備A和設(shè)備B的狀態(tài)決定，要決策整個測控系統(tǒng)的工作狀態(tài)，只需按照自底向上的順序先決策設(shè)備自身狀態(tài)，后決策系統(tǒng)狀態(tài)。

現(xiàn)隨機產(chǎn)生圖1中設(shè)備和子系統(tǒng)的狀態(tài)信息，如表1至表4所示，其中表1至表3的閾值表示可信度超過閾值后有效，表4的閾值表示可信度超過閾值后設(shè)備或子系統(tǒng)的狀態(tài)是正常的。

表1 設(shè)備A信息

表2 設(shè)備B信息

表3 設(shè)備C信息

表4 測控系統(tǒng)信息

3.2 數(shù)據(jù)仿真

根據(jù)式(7)，設(shè)備A、B和C的狀態(tài)向量為:

設(shè)備A、B、C和子系統(tǒng)權(quán)重分別為

通過改變某個不同權(quán)重的可信度，將未包含權(quán)重和包含權(quán)重的可信度的計算結(jié)果的變化趨勢進行對比，驗證計算結(jié)果的正確性。使用CFA這組可信度向量進行計算。

3.2.1 改變單個權(quán)重的仿真

①改變單個權(quán)重較小的可信度

由圖2可知，有權(quán)重的計算方法在計算時，明顯受到了權(quán)重值的影響，含權(quán)重小的曲線變化范圍明顯小于不包含權(quán)重的曲線，符合實際情況。

圖2 單個權(quán)重較小的可信度仿真結(jié)果

②改變單個權(quán)重較大的可信度

由圖3可知，當輸入的可信度增加時，含有權(quán)重的可信度增加幅度大于不含權(quán)重的可信度，與事實相符。

圖3 單個權(quán)重較大的可信度仿真結(jié)果

3.2.2 改變2個權(quán)重的仿真

仿真①:改變2個權(quán)重較小的可信度，輸入可信度1和輸入可信度2對應(yīng)CFA的狀態(tài)2和狀態(tài)5。

仿真②:改變2個權(quán)重較大的可信度，輸入可信度1和輸入可信度2對應(yīng)CFA的狀態(tài)1和狀態(tài)4。

仿真③:分別改變一個權(quán)重大的和權(quán)重小的可信度，輸入可信度1和輸入可信度2對應(yīng)CFA的狀態(tài)4和狀態(tài)5。

圖4 不含權(quán)重的可信度

在仿真②和③中，未包含在權(quán)重的可信度仿真計算中，結(jié)果與圖4類似。

由以上仿真結(jié)果可知:

1)在①中輸入可信度1與輸入可信度2均為較小權(quán)重的可信度，它們的改變對結(jié)果的影響較小，且可信度1對應(yīng)的權(quán)重大于可信度2對應(yīng)的權(quán)重，可信度1增長幅度大于可信度2;

2)在②中輸入可信度1與輸入可信度2均為較大權(quán)重，它們的改變對結(jié)果的影響較大，且的輸入可信度2的權(quán)重大于輸入可信度1對應(yīng)的權(quán)重，可信度2增長幅度大于可信度1;

3)在③輸入的可信度1的權(quán)重遠遠大于輸入可信度2對應(yīng)的權(quán)重，從仿真結(jié)果可以看出，在混合不同大小權(quán)重的可信度后，權(quán)重大的可信度對結(jié)果影響非常明顯。

在改變更多的輸入可信度個數(shù)后，同樣可以得出上述仿真結(jié)果。

3.3 計算與決策

使用式(10)的計算方法，計算出圖1中的測控系統(tǒng)模型中各設(shè)備、子系統(tǒng)的可信度:

由于CFC小于正常狀態(tài)的閾值，故設(shè)備C是異常的，令CFC=0并代入圖1模型進行計算:

子系統(tǒng)可信度為

測控系統(tǒng)可信度為

結(jié)果小于表4中測控系統(tǒng)正常狀態(tài)的閾值，決策結(jié)果為測控系統(tǒng)異常。

4 結(jié)束語

將使用基于不確定性推理的專家系統(tǒng)理論實現(xiàn)整個系統(tǒng)的實時決策。該方法能夠?qū)⑼评磙D(zhuǎn)化為一系列的代數(shù)計算，滿足實時決策的需求，同時區(qū)別對待了不同狀態(tài)的重要程度，符合真實情況。根據(jù)狀態(tài)的重要程度賦予不同的權(quán)重，無需考慮其大小、含義，適合航天測控系統(tǒng)這種大規(guī)模的復雜系統(tǒng)，在實際運用中取得了較好的效果。

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