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    航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)實現(xiàn)與典型應(yīng)用

    2019-05-08 12:45:32王建軍向永清2何正文
    計算機測量與控制 2019年4期
    關(guān)鍵詞:航天器試驗分析

    王建軍,向永清2,何正文

    (1.北京空間飛行器總體設(shè)計部,北京 100094; 2.北京三七數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司,北京 100085)

    0 引言

    航天器試驗是指為驗證和檢驗航天器功能、性能、品質(zhì)和可靠性所進行的各類試驗;為保證航天器任務(wù)圓滿成功,航天器研制一直在不斷完善和實施精細化管理,圍繞著信息尤其是試驗信息進行科學嚴密的評價和決策[1]。

    大數(shù)據(jù)技術(shù)是當前信息領(lǐng)域的發(fā)展新趨勢,大數(shù)據(jù)是支撐國家安全和國防建設(shè)的戰(zhàn)略資源[2]?!吨袊圃?025》、《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》、《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等均提出實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,要求突破工業(yè)大數(shù)據(jù)處理等核心技術(shù),并把航天裝備列為重點領(lǐng)域突破發(fā)展[3-4];《2016中國的航天》白皮書也提出要加快推進航天工業(yè)化與信息化的深度融合。

    航天器研制應(yīng)當抓住工業(yè)化與信息化深度融合發(fā)展這一重大歷史機遇,分析航天器試驗數(shù)據(jù)特征,運用當前先進的大數(shù)據(jù)技術(shù),建立科學的用于航天器試驗的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)(以下簡稱“航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)”),實現(xiàn)航天器試驗數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和應(yīng)用的數(shù)字化和統(tǒng)一管理,提升航天器研制水平。

    1 航天器試驗數(shù)據(jù)特征分析

    航天器試驗數(shù)據(jù)是指在航天器試驗設(shè)計、準備、實施、撤收、總結(jié)等各階段所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源。航天器試驗數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的4V特征,即variety(數(shù)據(jù)類型多樣)、volume(數(shù)據(jù)量巨大)、velocity(速度要快)、value(價值巨大)[5],主要表現(xiàn)在:

    1)類型。從試驗類型上來分,包括電性能測試、環(huán)境模擬試驗、飛行試驗等一系列試驗,其中電性能測試包括常規(guī)綜合測試和各種環(huán)境模擬試驗下的測試,環(huán)境模擬試驗包括力學環(huán)境試驗、真空熱環(huán)境試驗、電磁環(huán)境試驗等;從數(shù)據(jù)接口上來分,包括CAN、1553B、RS-422、以太網(wǎng)、VXI、GPIB、無線鏈路等;從數(shù)據(jù)編碼格式上來分,包括PSK、BPSK、DPSK、QPSK等;從數(shù)據(jù)類型上來分,包括試驗方案、大綱、細則、總結(jié)等文本,試驗監(jiān)視、測量等數(shù)值,試驗圖像、視頻、音頻等記錄,還有三維模型、試驗用例、試驗統(tǒng)計分析和報表、試驗規(guī)章制度、試驗日志等數(shù)據(jù),涵蓋了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);

    2)規(guī)模。航天器自身功能越來越強大使其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量加大,包括遙測數(shù)據(jù)、遙控數(shù)據(jù)、載荷數(shù)據(jù)、總線數(shù)據(jù)、信號波形和頻譜數(shù)據(jù)等;試驗的精細化使試驗儀器設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量加大,包括示波器、頻譜儀、供配電、測控、載荷等測試設(shè)備產(chǎn)生的激勵和采集的數(shù)據(jù),采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過解析處理后產(chǎn)生大量數(shù)據(jù);航天器要經(jīng)歷大量試驗使數(shù)據(jù)量加大,包括溫度、濕度、潔凈度、真空度、熱環(huán)境、力學和噪聲等環(huán)境模擬和監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)境模擬分析數(shù)據(jù)、試驗現(xiàn)場視頻監(jiān)視數(shù)據(jù)等;航天器試驗歷時周期長(1-3年),系統(tǒng)通電時間長(正樣飛行產(chǎn)品系統(tǒng)級電性能測試正式通電時間約2000 h);每年同時在試驗航天器可以達到十余顆甚至數(shù)十顆;

    3)速度。每顆航天器自身高速產(chǎn)生遙測數(shù)據(jù)(量級103bps,射頻調(diào)制)、載荷數(shù)據(jù)(量級109bps,射頻調(diào)制)、總線數(shù)據(jù)(量級103bps)、臍帶數(shù)據(jù)(量級103bps),試驗用各類傳感器高速產(chǎn)生數(shù)據(jù)流,試驗用儀器設(shè)備同樣高速產(chǎn)生數(shù)據(jù);而試驗數(shù)據(jù)實時采集、分析、應(yīng)用要求不斷提高;

    4)價值。航天器數(shù)據(jù)中不僅包含著試驗設(shè)備和受試產(chǎn)品狀態(tài)信息,還包含著航天器功能、性能、品質(zhì)和可靠性信息,還可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進一步挖掘,摸清航天器試驗過程中所體現(xiàn)的特點,為設(shè)計改進、試驗技術(shù)的改進和領(lǐng)導決策等提供支持,具有極高的應(yīng)用價值[6]。

    除此之外,航天器試驗數(shù)據(jù)還具有更強的多源性、專業(yè)性、時序性、關(guān)聯(lián)性、噪聲性和更高的采集、分析和處理準確性要求等特征。

    2 系統(tǒng)實現(xiàn)

    2.1 部署位置

    由于航天器試驗具有試驗意義重、系統(tǒng)和過程復(fù)雜、采用技術(shù)新、多學科交叉、規(guī)模和費用大、環(huán)境和可靠性高等特點,航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的部署應(yīng)充分繼承現(xiàn)有成熟試驗系統(tǒng)技術(shù)并與其有機結(jié)合,不影響試驗任務(wù)的順利開展,在此前提下逐步完善替換原有系統(tǒng)功能。航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在整個航天器試驗系統(tǒng)中的部署位置如圖1所示,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)直接接入綜合試驗網(wǎng)絡(luò),讀取原有試驗系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù),充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)試驗數(shù)據(jù)存儲、分析和應(yīng)用。

    圖1 系統(tǒng)部署位置

    2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

    航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示,按照數(shù)據(jù)流向自底向上分別是數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)訪問層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層,此外數(shù)據(jù)管理平臺貫穿全部層級。

    1)數(shù)據(jù)采集層負責將航天器試驗過程產(chǎn)生的各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過離線ETL和實時采集等方式進行歸集匯總;

    2)數(shù)據(jù)存儲層根據(jù)航天器試驗數(shù)據(jù)的不同特點,將數(shù)據(jù)采集層采集到的數(shù)據(jù)分別存儲到文檔數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)庫中;

    3)數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)分析層負責航天器試驗數(shù)據(jù)的處理和分析,數(shù)據(jù)處理可采用批處理、實時處理及交互式查詢等方法,數(shù)據(jù)分析可采用傳統(tǒng)統(tǒng)計分析、深度學習及數(shù)據(jù)挖掘等方法;

    4)數(shù)據(jù)訪問層是航天器試驗數(shù)據(jù)與應(yīng)用之間的橋梁,可提供命令行、Restful API、RPC、Web Service、SQL等接口,根據(jù)應(yīng)用層的應(yīng)用需求通過不同接口從數(shù)據(jù)分析層獲取所需數(shù)據(jù);

    5)數(shù)據(jù)應(yīng)用層是航天器試驗數(shù)據(jù)各種應(yīng)用的集合,包括實時監(jiān)控類應(yīng)用、統(tǒng)計分析類應(yīng)用、交互式查詢類應(yīng)用及日志分析類應(yīng)用等;

    6)數(shù)據(jù)管理平臺是整個航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)升級擴展、平穩(wěn)運行、安全運維的基礎(chǔ),具有對各類技術(shù)組件的透明訪問能力,完成數(shù)據(jù)設(shè)計、獲取、應(yīng)用、銷毀等試驗數(shù)據(jù)的全生命周期管理,并把標準、質(zhì)量規(guī)則和安全策略固化在平臺上,實現(xiàn)事前管理、事中控制、事后稽核與審計的全方位數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和安全管理。

    圖2 系統(tǒng)架構(gòu)

    2.3 主要技術(shù)實現(xiàn)

    2.3.1 數(shù)據(jù)采集層

    航天器試驗數(shù)據(jù)的采集分為歷史數(shù)據(jù)的離線批量采集和實時數(shù)據(jù)的流式采集。

    1)歷史數(shù)據(jù)的離線批量采集采用Hadoop平臺作為計算和存儲引擎,使用Sqoop工具通過ETL的方式進行數(shù)據(jù)的采集,并實現(xiàn)HDFS與MySQL、PostgreSQL、MongoDB等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)交換;

    2)實時數(shù)據(jù)的實時采集采用Flume與Kafka結(jié)合的方式,使用Flume作為數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者,使用Kafka作為數(shù)據(jù)的消費者,這樣可得到較高的吞吐量和可靠性。

    2.3.2 數(shù)據(jù)存儲層

    航天器試驗數(shù)據(jù)的存儲選用多種數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式:選用MongoDB作為文檔數(shù)據(jù)的存儲工具,選用HDFS作為大規(guī)模離線數(shù)據(jù)的存儲工具,選用面向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫Neo4j存儲試驗故障診斷相關(guān)的專家知識和決策樹信息,選用PostgreSQL和MySQL作為一些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲工具(如測試數(shù)據(jù)記錄、某些設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)等)。

    2.3.3 數(shù)據(jù)處理層

    航天器試驗數(shù)據(jù)的處理分為批處理、實時處理和交互式查詢。

    1)批處理選用Hadoop平臺結(jié)合數(shù)據(jù)倉儲工具Hive,Hive是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉儲的一種分布式替代,很適合傳統(tǒng)ETL中數(shù)據(jù)的清洗、過濾、轉(zhuǎn)化及直接匯總等場景;

    2)實時處理(如遙測數(shù)據(jù)流的處理)選用Spark Streaming工具。Spark Streaming是一個基于Core Spark API的可擴展、高吞吐量、并具有容錯能力的用于處理實時數(shù)據(jù)流的組件,可接受Flume、Kafka、HDFS、Kinesis或TCP等各種數(shù)據(jù)源傳遞來的數(shù)據(jù),對接收到的數(shù)據(jù)可使用一些用高階函數(shù)進行封裝的復(fù)雜算法做進一步處理,最后處理好的數(shù)據(jù)可寫入到文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中,或直接用于實時展示,此外還可在數(shù)據(jù)流上應(yīng)用一些機器學習或圖計算等算法[7];

    3)交互式查詢選用Presto工具。Presto是一個運行在服務(wù)器集群上的分布式系統(tǒng),如圖3所示[8]采用Master-Slaver架構(gòu),主要由一個Coordinator和多個Worker組成(Discovery Sever通常內(nèi)嵌于Coordinator中)。Coordinator負責解析并分析Presto CLI提交的SQL語句,生成執(zhí)行計劃分發(fā)給Worker執(zhí)行;Worker負責實際執(zhí)行查詢?nèi)蝿?wù),啟動后向Discovery Sever注冊;Coordinator從Discovery Sever獲得可以正常工作的Worker節(jié)點;當讀取Hive數(shù)據(jù)時,需配置一個Hive Metastore服務(wù)為Presto提供Hive元信息;Worker與HDFS交互讀取數(shù)據(jù)。

    圖3 Presto架構(gòu)

    2.3.4 數(shù)據(jù)分析層

    航天器試驗數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析主要包括統(tǒng)計分析、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘。

    1)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析選用開源分布式分析引擎Kylin,它提供Hadoop、Spark之上的SQL查詢接口及多維分析(OLAP)能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù),其架構(gòu)如圖4所示,由REST Sever、JDBC/ODBC接口、Query引擎、Routing、Metadata、Cube構(gòu)建引擎等組成[9];

    2)MLlib是Spark對常用機器學習算法的實現(xiàn)庫,同時包括相關(guān)的測試和數(shù)據(jù)生成器,其主要功能包括特征提取、統(tǒng)計、分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾與推薦及降維等;

    3)Graphx是Spark中用于圖形和圖形并行計算的新組件,基于Spark平臺提供對圖計算和圖挖掘簡潔易用而豐富的接口,可用于試驗數(shù)據(jù)知識圖譜的構(gòu)建、試驗數(shù)據(jù)診斷、數(shù)據(jù)源分析等。

    圖4 Kylin架構(gòu)

    3 典型應(yīng)用與展望

    3.1 數(shù)據(jù)管理

    航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)核心模塊接入現(xiàn)有綜合試驗網(wǎng)絡(luò),通過網(wǎng)絡(luò)獲取原試驗系統(tǒng)中來自于傳感器采集、射頻設(shè)備接收以及環(huán)境模擬和監(jiān)測系統(tǒng)和試驗設(shè)備自產(chǎn)生的各類航天器試驗數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供的數(shù)據(jù)存儲、交換、倉儲、處理、分析與可視化工具完成試驗數(shù)據(jù)的采集、清洗、篩選、解析、歸一、融合、存儲、分析和展現(xiàn)以及數(shù)據(jù)移動和備份等,實現(xiàn)多學科綜合過程中復(fù)雜數(shù)據(jù)傳遞和轉(zhuǎn)換,最大限度避免試驗數(shù)據(jù)和精度損失,提供純凈、可用的數(shù)據(jù),消除內(nèi)部信息孤島[10]。

    3.2 試驗實時監(jiān)測

    通過對航天器試驗數(shù)據(jù)的采集、清洗、分析、處理和可視化,實現(xiàn)試驗運行狀態(tài)的實時監(jiān)視,并按照規(guī)則進行數(shù)據(jù)實時判讀,及時發(fā)現(xiàn)問題并報警。

    1)試驗運行狀態(tài)實時監(jiān)視。商用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件提供了雷達圖、儀表盤、氣泡圖等大量優(yōu)秀的可視化工具,通過這些可視化工具對試驗運行狀態(tài)數(shù)據(jù)實時監(jiān)視、統(tǒng)計分析和顯示;根據(jù)試驗參數(shù)設(shè)置對試驗設(shè)備響應(yīng)和航天器響應(yīng)進行判斷,以確認試驗運行狀態(tài)是否正常;

    2)數(shù)據(jù)實時判讀。所有采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過解析處理后,同一數(shù)據(jù)縱向比,同類數(shù)據(jù)橫向比,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)聯(lián)合比,發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)實時報警。同一數(shù)據(jù)縱向比是指對同一個參數(shù)(如用于監(jiān)視設(shè)備內(nèi)部電源狀態(tài)的電源電壓)在航天器研制各階段的實際數(shù)據(jù)進行比對,判斷數(shù)據(jù)是否一致;同類數(shù)據(jù)橫向比是指對表征同一特征的同類參數(shù)(如粘貼在設(shè)備機殼內(nèi)表面和外表面的溫度測點)進行比對,判斷數(shù)據(jù)是否合理;關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)聯(lián)合比是指對一些有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)聯(lián)合判斷,確定數(shù)據(jù)是否正確,比如蓄電池電壓與充放電時間、當前負載、太陽電池陣供電電源聯(lián)合判讀;

    3)試驗數(shù)據(jù)網(wǎng)偵測。航天器和各試驗設(shè)備數(shù)據(jù)均通過網(wǎng)絡(luò)接口與試驗數(shù)據(jù)網(wǎng)連接,通過對試驗數(shù)據(jù)網(wǎng)通信狀態(tài)的偵測,對于航天器和試驗設(shè)備通信反應(yīng)異常的判斷其工作狀態(tài)異常。

    3.3 健康評估和故障預(yù)測

    對航天器試驗數(shù)據(jù)進行分析、建模和管理,評估航天器健康狀態(tài),提前預(yù)測故障避免問題發(fā)生。

    1)成功包絡(luò)線建立和分析。通過對以往成功的各航天器歷史試驗數(shù)據(jù)進行分析,建立數(shù)據(jù)成功包絡(luò)線,判斷當前試驗數(shù)據(jù)是否落入成功包絡(luò)線內(nèi),對于超出包絡(luò)線的數(shù)據(jù)即認為存在異常,進一步開展分析判斷;

    2)長期走勢分析和趨勢預(yù)測??梢詫崿F(xiàn)試驗參數(shù)的長期走勢分析,根據(jù)長期走勢對發(fā)展趨勢進行預(yù)測,如頻率準確度是反映應(yīng)答機的重要指標,通過分析發(fā)現(xiàn)其在各試驗中的長期走勢為一條逐漸下降曲線,那么有理由推測其性能下降并預(yù)測其后續(xù)趨勢為進一步下降,于是根據(jù)故障樹分析并結(jié)合其他試驗數(shù)據(jù)逐步排查確定其內(nèi)部晶體參數(shù)發(fā)生漂移,給出更換晶體的解決建議,并建議對后續(xù)晶體加強篩選和通電老練試驗從而加速晶體應(yīng)力釋放;

    3)健康評估和故障預(yù)測。航天器在試驗過程中健康評估和故障預(yù)測是極其復(fù)雜的,需要對各種手段獲取的監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等進行綜合分析,利用各種預(yù)測診斷算法挖掘這些數(shù)據(jù)所反映的設(shè)備健康狀態(tài)極其變化趨勢,并推測出可能發(fā)生的故障模式,評估方法有多項式曲線擬合、ARMA模型、新陳代謝模型、層次分析法、模糊評判法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法、灰色理論、專家系統(tǒng)等方法,無論采用何種方法都需要豐富的專家知識和經(jīng)驗,需要一個長期的分析和論證過程[11]。大數(shù)據(jù)提供了一種全新的思維方式,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法不再依賴于預(yù)設(shè)模型的精準性,而是收集大量的數(shù)據(jù),從海量時間序列數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律,然后用一些相對簡單的模型去契合數(shù)據(jù),消除信息的不確定性,實現(xiàn)航天器健康評估和故障預(yù)測[12]。另外,通過對試驗過程中設(shè)備運行數(shù)據(jù)進行分析,可以對試驗設(shè)備進行故障預(yù)測和健康評估,從而實現(xiàn)適時維修。

    3.4 試驗有效性評價

    航天器試驗有效性評價是一項復(fù)雜的綜合性工作,有關(guān)評價指標的定義涉及很多因素,包括試驗與故障的關(guān)系分析、試驗技術(shù)有效性分析、模型與試驗有效性指數(shù)計算、航天器在軌早期故障預(yù)示等內(nèi)容[13]。航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以很好的將歷史航天器和在試驗航天器試驗數(shù)據(jù)(含航天器和儀器設(shè)備狀態(tài)、試驗方法、條件、工況、結(jié)果等)、故障數(shù)據(jù)、試驗標準規(guī)范、試驗文件(大綱、細則和總結(jié)等)、試驗?zāi)P偷扔嘘P(guān)數(shù)據(jù)進行綜合處理,給出試驗有效性評價,同時避免過試驗和欠試驗。

    通過對航天器試驗數(shù)據(jù)的深入分析給出試驗結(jié)論和建議。如通過航天器力學環(huán)境試驗和真空熱環(huán)境試驗獲得了大量的數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行分析可以給出航天器抗力學和熱設(shè)計是否合理的結(jié)論,并給出有關(guān)設(shè)計改進建議,完成航天器對力學和熱環(huán)境適應(yīng)性的評價。

    3.5 可靠性評估與壽命預(yù)測

    航天器可靠性評估與壽命預(yù)測是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,無論是采用何種評估、預(yù)測模型和方法,都需要分析航天器故障模式、收集各層級產(chǎn)品多種來源的數(shù)據(jù),試驗數(shù)據(jù)更是重要的支撐。通過將航天器試驗數(shù)據(jù)與其他所需數(shù)據(jù)結(jié)合,完成航天器可靠性評估和壽命預(yù)測。如為評估某航天器太陽翼帆板驅(qū)動機構(gòu)可靠性,航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)收集相似產(chǎn)品歷史試驗及在軌應(yīng)用情況,在軌工況分析和故障模式分析數(shù)據(jù),所開展加速壽命試驗的考核標準、試驗狀態(tài)、試驗環(huán)境條件、試驗溫度、轉(zhuǎn)動次數(shù)、試驗前后物理特性檢驗等數(shù)據(jù),基于指數(shù)分布模型進行可靠性評估,針對主要失效模式進行壽命預(yù)測。

    3.6 發(fā)現(xiàn)知識

    航天器試驗數(shù)據(jù)記錄著航天器所有有關(guān)試驗數(shù)據(jù),透射著深邃的規(guī)律和知識。利用統(tǒng)計分析和人工智能,通過對歷史航天器和在試驗航天器海量異構(gòu)多源試驗數(shù)據(jù)以及試驗中故障案例的匯總、分析和比較,對整個試驗過程進行剖析和精細建模,開展關(guān)聯(lián)度分析、時間序列分析、分類分析、聚類分析、概念分類、偏差檢測、趨勢預(yù)測、信息摘要提取等處理,從航天器試驗數(shù)據(jù)中挖掘?qū)I(yè)、工程和管理等維度的隱性知識,形成航天器試驗標準規(guī)范、典型流程和模板、過程向?qū)?、重用庫等,用于后續(xù)航天器設(shè)計、制造和試驗,基于知識進行航天器系統(tǒng)研發(fā)設(shè)計和系統(tǒng)工程管理,從前端避免問題的發(fā)生,達到發(fā)現(xiàn)新知識、提升新能力的目的。

    3.7 虛擬試驗

    航天器虛擬試驗是一種基于數(shù)字模型的航天器試驗數(shù)據(jù)產(chǎn)生、獲取、分析和評價的系統(tǒng)工程過程,以建模仿真、虛擬現(xiàn)實和知識工程方法為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)提供了一個標準的數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、應(yīng)用和展示平臺,有力支撐虛擬試驗體系的構(gòu)建,解決虛擬試驗海量數(shù)據(jù)、計算復(fù)雜度、實時性、開放性、資源分散、數(shù)據(jù)異構(gòu)、數(shù)據(jù)可視化的問題,并可采用各類中間件構(gòu)建“虛實結(jié)合”的數(shù)據(jù)融合機制,實現(xiàn)數(shù)字化設(shè)計、虛擬試驗驗證、實物試驗的統(tǒng)一集成。通過虛擬試驗,提前發(fā)現(xiàn)并糾正航天器設(shè)計和試驗設(shè)計的薄弱環(huán)節(jié),提高真實試驗的成功率和有效性[14]。如對于安裝了太陽翼和大型在軌可展開天線的航天器,采用數(shù)字化模型將機、電、熱等專業(yè)知識進行綜合,按照設(shè)計數(shù)據(jù)開展虛擬的入軌展開試驗,對入軌后溫度、展開軌跡、展開過程干涉情況、阻力矩、動力學特性、電纜運動情況進行分析,實現(xiàn)可視化顯示,并給出試驗結(jié)論和建議。

    4 總結(jié)

    本文分析了航天器試驗數(shù)據(jù)的典型特征,設(shè)計了用于航天器試驗的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),闡述了航天器試驗大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的典型應(yīng)用與展望。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入提高了航天器試驗數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析和應(yīng)用水平。航天器試驗的信息化建設(shè)任重道遠,需根據(jù)航天器系統(tǒng)工程特點,密切關(guān)注且積極引入當今世界先進的信息化技術(shù)和管理思想,并做好本地化工作,實現(xiàn)航天器試驗全業(yè)務(wù)、全過程、全要素的數(shù)字化、模型化、可視化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化,從而提高航天器研制水平。

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