空间站在轨维修操作复杂度评价及试验验证

2019-12-02葛祥雨黄杰周前祥柳忠起

北京航空航天大学学报 2019年11期

葛祥雨，黄杰，周前祥，柳忠起

(北京航空航天大学生物与医学工程学院, 北京 100083)

中国将于2022年左右建成支撑中国空间科学研究的空间站，在轨运营10年以上。预计2028年，达到使用寿命的国际空间站 (International Space Station，ISS)将退役，届时只有中国空间站在轨服役。国际空间站近30年的成功经验表明空间站的安全健康运行不得不依靠大量的在轨维修来维持[1]。空间站处于真空、高辐射和失重等严酷环境，其结构功能设计的特点决定了空间站在轨维修的复杂性。Angelini和Costa[2]指出空间站在轨维修非常复杂，因此必须考虑各要素配置、要求的操作能力、维修任务时间安排、必要的工具及支持设备和空间环境引起的各种约束等方面因素。

空间站在轨维修操作的复杂性关系到空间站完整且安全的运营，中国空间站已进入工程研制阶段，相关的维修任务开展、维修手册的制定与优化、航天员训练与乘组安排、货运飞船发射计划和空间站维修性设计对这种复杂性提出了较高的要求。

任务复杂度被公认为影响及预测人的工作效率和行为的重要的任务特征，但至今并没有统一的概念[3]。本文针对空间站在轨维修复杂性问题开展研究，为了表征和量化在轨维修的复杂性，考虑空间站作业的特殊性，将空间站在轨维修操作复杂度(Maintenance Operation Complexity,MOC)定义为航天员按规定要求完成维修任务时所承受的工作负荷程度，是航天员基于任务所需执行的作业操作难度产生工作绩效的综合累积。

在与航天任务复杂度研究中，美国国家航空航天局(NASA)对航天任务的复杂度组成和复杂度度量进行研究，从多维角度对航天任务复杂度进行了主观评价。但主观评价法一般采用专家主观评价的方法，其准确度低、可延续性差，需要大量人力。张宜静等[4-5]基于熵值法对航天应急故障操作程序进行复杂度研究，在深入分析航天应急故障操作特点的基础上，提出4个复杂度度量子指标，这些子指标分别为操作步骤规模复杂度、操作逻辑复杂度、操作仪器信息复杂度和任务信息复杂度，从不同角度为操作复杂度定量。然后根据熵值法原理，分别对4个子指标进行度量，并汇总得到操作复杂度度量值，最后通过训练数据对比，对提出的复杂度度量方法进行比较和验证。可为避免操作程序设计不当导致的工作负荷增加以及航天员训练时间分配和多人协同工作负荷分配提供定量依据。

在工程应用领域,国内外学者对复杂度评价进行了深入的研究。基于信息熵复杂度评价方法广泛应用于软件、战场抢救抢修方案[6]、电气故障诊断[7]、舰艇动力装置应急维修作业[8]和装配系统的复杂度评价[9]；在探究核电厂数字主控制室(MCR)对任务复杂性的影响时，引入了复杂度调查问卷的方法[10]；一般来讲，系统的复杂性与系统耦合性和内聚度密切相关，系统内聚性越高，耦合性越低，则系统的复杂性越低，因此可以采用耦合性与内聚度的比值大小来描述系统的视角和数学方法描述和研究客观事物，更加趋近复杂系统的真实属性与状态的描述，更加符合客观事物的多样性与复杂性[11-13]；任务复杂度(Task Complexity，TACOM)法在核电厂应急操作规程(EOP)复杂度评估中得到广泛应用[14-16]。

综上所述，信息熵用以消除系统的不确定度，在工程领域有着广泛的应用，且在航天中也得到了初步的应用。在空间站型号任务要求急迫的背景下，本文基于信息熵量化4个维度的维修固有属性，充分考虑影响在轨维修的外部因子搭建空间站在轨维修复杂度量化评价模型，利用该模型分析量化某型空间站初样舱的12类产品的理论维修复杂度，并基于支持向量机方法对维修复杂度等级进行分类。中国空间站的可靠性、维修性与安全性(RMS)及工效学联合专家组指出航天员在轨工作时间是非常宝贵的资源，维修性设计要考虑维修耗时问题。为实现产品维修耗时的预测，基于地面现场的试验条件开展地面验证试验，利用理论计算的维修复杂度和试验获取的维修时长进行回归分析，从而实现在轨维修耗时的预测。

1 在轨维修操作复杂度评估模型

考虑到舱内和舱外在轨维修的环境差异，且航天员实施舱外维修时需穿着航天服，所以分别对舱内和舱外在轨维修操作复杂度评估进行建模。无论舱外还是舱内维修，其维修的固有复杂度是相同的，而差别主要体现在外部影响因素上。因此，从维修固有复杂度和外部环境影响因子2个方面搭建在轨维修操作复杂度评估模型

1.1 维修固有复杂度

张宜静等[4]对航天员及其训练者进行操作复杂度因子识别的问卷调查的结果表明操作数量、操作逻辑、操作基本信息和监视器/控制器的数量及类型影响空间操作，并指出微重力和航天员个体差异等外部影响因素会影响航天员空间操作。蒋英杰等[17]在进行行为形成因子(PSF)分类方法研究时将操作者知识经验、设备产品显示与控制特性、任务数量与任务可用时间等因子纳入PSF体系。Darisipudi[18]进行任务复杂度建模和Endsley等[19]研究情景意识时都将动作或者元操作的数量视为影响任务复杂度的重要因素。Braarud[20]在评估主观任务复杂度和负荷时认为时间压力和知识要求关系到任务复杂度和负荷。

综合考虑空间站在轨作业的特性及上述观点，本文从维修操作逻辑、维修动作规模、维修人机界面和维修操作知识支持4个维度计算维修固有复杂度。维修操作逻辑指为了完成产品维修的思维逻辑，由一阶熵量化计算MOC1，表征维修方案的逻辑复杂度；维修动作规模指完成整个维修操作所需的基本动作数量，计算其二阶熵MOC2，可反映出航天员为完成维修需付出的肢体负荷，基本动作指将维修方案的每一个步骤包含的必须由航天员通过肢体动作来完成的行为；通常认为，在维修方案中，将需要航天员进行指令输入、定力矩安装螺钉和观察仪表读数时视为维修人机界面，以表现人机交互程度，需计算其二阶熵MOC3；维修操作知识支持指航天员在开展某个维修操作或动作时所需要的专业知识，计算其二阶熵MOC4。固有复杂度的计算参考TACOM的整体任务复杂度[16]，即

(1)

式中：MOCx(x=1,2,3,4)分别代表维修操作逻辑、维修动作规模、维修人机界面和维修操作知识支持4个维度的固有复杂度，其值的计算参考一/二阶熵的计算方法[21]；δx为以上4个固有复杂度的权重系数。

1.2 外部影响因子

研究表明操作空间影响航天员的操作[4]，在某些产品的维修时狭小的操作空间会限制航天员肢体的伸展，延缓维修速度。借助维修操作工具能够完成裸手无法完成的操作，工具的便利性还能够加快维修的进度。某些特殊的产品受维修姿势和其他产品的干涉，使得航天员在进行维修时可视性不好，使得航天员不得不依靠感觉或借助辅助设备来实施维修以至于降低维修效率。航天员在轨可用时间是宝贵的资源，国际空间站的航天员乘组主要将时间分配在创造性的研究工作和空间站维修上，过多的维修需求会影响航天员的研究工作，进而影响或者减缓任务的总体目标的完成[22-23]。在航天员可用时间一定的情况下，随着承担的维修任务增加，航天员的时间压力不断增加，加重航天员负荷的同时，还会增加航天员误操作的风险。因此，将操作空间、维修工具、视线遮挡和时间压力作为影响舱内和舱外在轨维修的外部影响因子。

基于维修固有复杂度和外部影响因子，舱内维修操作复杂度模型的结构如图1所示。

穿着航天服会降低关节活动能力，尤其是航天手套会削弱手指抓握能力和指尖力[24-25]，导致操作性能下降，容易诱发航天员疲劳。所以，舱外维修操作复杂度模型考虑了航天服的影响，如图2所示。

因为外部影响因子作用在维修动作上，所以考虑环境因子的影响施加在动作控制图的每一个节点。假定某个产品的维修动作图有m层节点相串联，对于某一层节点i，又有n个节点相并联，一个节点对应一个基本维修动作,如图3所示。

对于i层节点(i=1，2，…，m)的影响因子计算，分2种情况。

图1 舱内维修操作复杂度模型的结构Fig.1 Structure of operational complexity model for intravehicular maintenance

图2 舱外维修操作复杂度模型的结构Fig.2 Structure of operational complexity model for extravehicular maintenance

图3 维修动作控制图Fig.3 Maintenance action control chart

1) 只有一个节点，假定其有L个影响因素，每个影响因素的影响因子值为Kij(j=1，2，…，L)，则该层节点的影响因子Ki为

(2)

2) 该层有n个节点，每个节点的外部影响因子可用式(2)计算，对于该层节点总的影响因子Ki为

(3)

那么，整个复杂度网络的外部影响因子K为

(4)

最终，舱内在轨维修操作复杂度MOCin为

MOCin=K·MOC

(5)

1.3 模型计算步骤

模型的计算涉及固有复杂度和外部影响因子。首先依据维修手册，绘制维修操作逻辑、维修动作规模、维修人机界面和维修操作知识支持的网络图；接着，依据网络图计算各个维度的一阶熵或二阶熵[21]然后利用式(1)计算出整体的固有复杂度。

针对维修动作规模图的各个节点，分别计算外部影响因子在该节点的综合影响因子权重，按照式(4)，计算出最终的外部影响因子权重。最后，按照式(5)计算出最终维修操作复杂度。

1.4 固有复杂度网络图的绘制规则

航天某院提供的产品维修方案分为：维修前准备、维修前状态设置、进入维修点、拆卸寿命到期或故障产品、安装维修备件、维修后状态设置与确认和维修后恢复7个处理内容。模型计算只分析涉及航天员操作的“拆卸寿命到期或故障产品”和“安装维修备件”两部分内容。

1) 维修动作规模图的绘制与计算

绘制动作规模网络图时需定义基本动作，将维修方案的每一个步骤包含的必须由航天员通过肢体动作来完成的行为视为基本动作。这样，在绘制动作规模图时，主要根据表1所示的舱内或舱外维修识别出维修方案中的基本动作，将每个动作抽象为一个节点绘制相应的动作控制图。

以上动作库可能没有完全覆盖所有产品的基本动作，后续可以根据实际情况进行补充修改。

2) 维修人机界面图的绘制与计算

将维修方案中需要航天员进行指令输入、定力矩安装螺钉和观察仪表读数视为维修人机界面。因航天员只针对某一设备进行上述操作，不存在某种逻辑关联。在绘制人机界面图时，将航天员进行指令输入、定力矩安装螺钉和观察仪表读数视为单机操作。那么，维修人机界面图的绘制应满足如下要求：将产品维修视为人机界面图1级节点S；每一个单机界面视为人机界面图2级节点，其输入为1级节点。维修人机界面图的结构如图4所示。

3) 维修操作逻辑图的绘制与计算

操作逻辑指完成产品维修的思维逻辑，维修方案的操作逻辑图就是将“拆卸寿命到期或故障产品”和“安装维修备件”处理内容的逻辑细化。基本操作逻辑指为了达到某一维修目的而实施的操作，将每一个基本操作逻辑看作一个节点，按照基本操作逻辑的关系进行节点的串并行绘制。

表1 舱内与舱外维修操作基本动作库Table 1 Basic action library for intravehicular and extravehicular maintenance operations

图4 维修人机界面图Fig.4 Chart of maintenance man-machine interface

4) 维修操作知识支持图的绘制与计算

维修操作知识图的绘制类似于人机界面图，维修操作知识支持指航天员在开展某个维修操作或动作时所需的专业知识。将产品维修看作操作知识支持1级节点S。每一个需要维修操作知识支持的操作视为单机操作，为2级节点，单机操作间不存在逻辑关系，输入节点为1级节点S。具体的需要知识支持的动作为3级节点，输入节点为2级节点。维修操作知识支持图的结构布局见图5。

图5 维修操作知识支持图Fig.5 Chart of task knowledge supporting

1.5 外部影响因子的量化

利用层次分析和专家打分法量化外部影响因子的权重，最终舱内和舱外外部影响因子取值如表2所示。舱外维修时，航天服对航天员维修能力的限制，通过各影响因子的权重大小来体现。

表2 舱内与舱外维修外部影响因子的度量Table 2 Measurement of external influence factors for intravehicular and extravehicular maintenance

2 维修试验设计与结果分析

为了验证模型的有效性，并实现利用产品的维修操作复杂度和维修耗时预测在轨维修时长，基于地面模拟舱设计开展验证试验。航天某院依据维修时长对产品的进行了初步维修难度分级。为了能够涵盖不同维修难度，挑选了简单、难和较难3个维修等级，每个等级包括4个产品，共12类舱内产品作为试验对象，招募现场具有中等操作水平的操作工人作为受试者，采集产品维修时长、维修复杂度及其主观评价数据。

2.1 试验步骤

1) 试验前期准备

试验开始前，需要完成12类舱内产品的维修动作分解，方便记录每个维修动作耗时。并利用本文提出的模型计算出12类产品的理论维修复杂度，以备后续对比分析。为了保证试验的顺利开展，还需针对每个产品编写试验流程。为方便记录试验数据以及每个产品的维修概况，需要提前制作数据记录表。

2) 试验开展

①受试者进入舱内维修现场。

②主试向受试者讲解试验流程及注意事项。

③按照维修手册要求和主试的指令，受试者按照各产品试验流程，逐一完成舱内维修操作各动作，主试记录各个维修动作所用时间以及完成每个维修动作是否使用工具，视觉遮挡、维修姿势和操作空间的情况。

④每一个产品的维修结束，主试询问受试者的主观感受，做好相应记录。

2.2 试验结果与分析

原计划进行上述12台产品的地面维修试验，受地面舱可用时间以及产品状态限制，只进行了其中8台产品试验，所获取的维修时间数据如表3所示。

分别计算12类产品的在轨维修复杂度的大小，结果如图6所示，其中MOCT为空间站产品的在轨维修操作复杂度。

对产品的维修时间和维修复杂度进行回归分析，结果如图7所示。

利用舱内维修复杂度拟合维修耗时PT的方程为

PT=60.211·MOCin3.603 9

(6)

图6 产品在轨维修复杂度Fig.6 Product on-orbit maintenance complexity

图7 回归分析Fig.7 Regression analysis

式中：拟合可决系数R2=0.665 8，表明在一定的范围内，维修时间与维修复杂度呈现幂的关系，可基于此进行维修时间预测。利用拟合方程来求解以上12类产品的维修时间，结果如表4所示。

表4 产品的支持向量机复杂度等级分类结果Table 4 Support vector machine complexity classification results of products

2.3 舱内维修操作复杂度等级分类

将表4中12类产品的理论维修复杂度和维修估计时间作为支持向量机(SVM)分类器的输入，进行复杂度等级分类。综合多个核函数的SVM分析结果，12类产品的第一次分类结果为C={A,B}，其中A为简单类，B为复杂类。简单类A分为非常简单a1和简单a2两个子类，复杂类B分为复杂b1和非常复杂b2两个子类，分类结果如表4所示。

参考图6和表4，对比相关院所的初步维修复杂分级，分析发现产品的理论维修复杂度与某院的分级结果的一致性为67%。因某院的分级结果主要依据维修耗时，可能导致分类结果的不一致。同时，也在某种程度上表明维修时长和维修复杂度之间存在一定的关系，且这种关系为非线性。

分类结果表明:母线滤波器b、智能接口装置b、充放电调节器e、二符惯性测量单元线路盒和锂离子蓄电池组a的理论维修复杂度较高，属于非常复杂这一等级，进一步分析发现以上产品的维修动作数量的较多导致的，针对这一原因，以上产品维修手册是否可以简化维修操作的动作数量，可能根本的原因还是在于在产品设计中，维修时需要插拔的接插件或者拆卸安装的螺钉等操作过多。其中，在维修充放电调节器e、二符惯性测量单元线路盒和锂离子蓄电池组a时，需要较高的维修操作知识支持，这可能是因为在维修过程中，必须按照特定的顺序插拔接插件或拆卸安装螺钉，导致维修人员不得不消耗额外的资源记忆特定的顺序，从而延缓了维修的速度，降低维修效率。与此同时，在维修母线滤波器b、智能接口装置b、充放电调节器e和锂离子蓄电池组a时，拆装螺钉会受视线遮挡和操作空间的限制，使得维修人员不得不以某种不舒服的姿态较慢的开展维修，从而增加了维修的复杂度。

虽然母线控制单元a和舱内循环风机a的维修复杂等级不是很难，但是母线控制单元a和和舱内循环风机a的维修动作数量较多，并且舱内循环风机a的维修操作知识支持的需求是12类产品中最高的。

所以，针对母线滤波器b、智能接口装置b、充放电调节器e、二符惯性测量单元线路盒、锂离子蓄电池组a、母线控制单元a和和舱内循环风机a的设计，能否改善螺钉和接插件的布局，最好避免螺钉和接插件有顺序的操作，或者减少其数量，优化操作空间和视觉可见性。

至于数据分析结果对模型的修正，因为只利用地面试验获取的维修时长修正改进维修复杂度评价模型是不合理的，针对模型的修正需要获取天基数据，故在试验数据分析验证时没有进行模型的修正。

按照舱外维修复杂度模型和复杂度计算规则，分析计算了3个舱外产品的维修操作复杂度，如表5所示。

由于舱外产品的维修操作复杂度样本量太少，因此，没有进行基于SVM的复杂度等级分类。

表5 舱外维修产品的理论维修复杂度Table 5 Theoretical maintenance complexity of extravehicular maintenance products

注：P1为舱外泛光灯H;P2为热控舱外综合业务单元a;P3为电位检测探头。

3 讨论

本文提出了基于熵的方法评价舱内外在轨维修操作复杂度，并分别考虑了影响舱内外维修的固有因子和环境因子。在获取了量化的复杂度数值以后，将其作为SVM分类模型，实现复杂度等级分类。为了验证模型的有效性，依据舱内产品的维修手册开展了验证试验，获取产品维修时长，拟合出维修复杂度与维修时长的函数关系，从而实现维修时长的预估。在维修复杂度分析过程中，发现一系列问题需要深入探讨研究。

3.1 维修复杂度分析模型的输入问题

在考虑影响舱内外维修的影响因子时，固有影响因子只考虑了维修动作规模、维修逻辑、维修操作知识支持和维修人机界面4个方面，外部影响因子只考虑了操作空间、时间压力、维修工具、视线遮挡和航天服限制，并没有完全覆盖影响在轨维修的因子。与此同时，环境因子的度量取值可能也需要深入研究。针对航天员的生理和心理负荷等因素对维修的影响，可能需要大量的试验来分析。

3.2 试验与理论数据分析的不足

基于地面验证试验的数据，利用维修复杂度拟合维修耗时，不能很好地反映真实的在轨维修的时长，这需要天基试验数据的积累来修正拟合的方程，使得拟合的方程能更加精确地预估维修耗时。受地面试验条件的限制，试验的数据量相对较小为了到达更好的分析效果，后续应当扩大试验数据样本。为了更好地支持中国未来空间站在轨维修，应当做好维修现场的数据记录、保存与分析。

3.3 复杂度等级分类问题

在进行维修复杂度等级分类过程中，只将舱内12类产品分为非常简单、简单、复杂和非常复杂4个等级，这种分类结果是否合理还需进一步验证。针对舱内外所有产品的维修复杂度分级，需要获取大量的数据点，在明确分级数量的基础上，进行SVM分类分析的结果可用来航天所有产品的维修复杂度分级。

3.4 维修复杂度分级的应用

假设获取的产品的维修复杂度分级是科学合理的，那么该如何利用这种分级？通过维修复杂度的分析，可以客观量化地反映出故障或失效产品的维修难易程度，以及提前认识在进行维修时，维修动作规模、维修人机界面、维修操作逻辑和维修操作知识支持4个方面的要求和需求，以及操作空间和视觉遮挡情况，使航天员更加全面认识感知此次维修操作的概况，做好充足的准备。还可依据维修等级训练和搭配航天员乘组，保证完备的在轨维修能力。