全箭远程测试大数据分析及评价系统

◎上海宇航系统工程研究所 颜晓明 刘世俊 张元明

当前，运载火箭研制对网络化协同设计、自动化生产测试、智能化远程测试及数据分析诊断等手段的需求日益迫切。上海宇航系统工程研究所开展了基于航天大数据，融合科研、生产、试验测试数据的航天产品可靠性综合评价平台——全箭远程测试大数据分析及评价系统研究实施，形成高度可信的、通用的生产、试验数据评价方法。

一、项目背景

当前我国运载火箭的发展面临新形势、新任务和新要求，尤其是几次重大航天发射任务失利后，航天产品质量可靠性及一致性评价越来越受到重视，中国航天进入高强度研制、高密度发射阶段，在型号生产、测试及在轨运营支持等方面普遍面临任务重、时间紧、要求高等挑战，运载火箭对型号研制网络化协同设计、自动化生产测试、智能化远程测试及数据分析诊断等手段的需求日益迫切，现有的手段已远远不能满足研制和项目管理需求，严重制约了科研生产能力的整体提升。

二、需求分析

远程测试的需求：建设航天发射远程支持系统，形成前方指挥测试和操作、后方数据判读和分析的测发模式，提高研制人员的复用效率，提升型号队伍的并行协同研制和并行测试的能力，达到减少发射场人员派驻数量，缓解人力资源配置矛盾。

全生命周期数据集成的需求：航天研制及在轨运行期间，涉及大量数据管理及应用工作。现有航天型号具有体量大、周期长、涉及专业和协作单位多的特点，迫切需要基于大数据建设协同设计及仿真系统，为密集型号并行研制完成的可靠性和及时性提供基础。

数据智能诊断的需求：现代的运载火箭以及地面支持系统的设计正在变得越来越复杂，系统一般由大量的不同组件以及传感器组成，相互之间也存在着广泛的联系。如果一个故障沿紧密耦合的子系统传播，并引起多个子系统中相应参量的观测值出现大幅波动，就会引发系统级扰动或故障，导致故障诊断分析与故障定位困难。

三、建设目标

致力于解决运载火箭复杂系统智能管理和测试技术的基础性和共性问题，研究基于航天大数据模式，融合科研、生产、试验测试数据的航天产品可靠性综合评价平台，形成高度可信的、通用的生产、试验数据评价方法，方便后续型号在本项目研究成果的基础上深入实践。

(一)型号任务具备远程数据支持能力

建立以各型号研制院的发射远程支持中心为主、发射场为辅的远程测控模式，支持型号测试指挥和测试人员远程下达测试指令，控制发射场型号的测试工作；建立统一的型号测试数据中心，支持型号全生命周期测试数据的管理，运用大数据分析技术，实现测试数据判读分析、故障仿真与诊断、健康监测等功能，形成从总装总测、运输到发射场测试、发射等各阶段的信息闭环，推动型号测试与试验流程的简化与优化，支持航天型号研制与发射支持能力的大幅度提升。

(二)建立具备可容纳未来十年型号各阶段测试数据的大数据管理平台

提出基于大数据概念的数据管理技术的需求，为实现火箭故障快速诊断与智能分析，围绕测试数据深度挖掘、数据关联性分析、智能诊断、数据特性统计分析等功能，开展多源数据自动归集技术、基于HDFS 的分布式数据存储技术、海量数据的即时可视化技术、多维度数据分析比对技术、人工智能深度机械学习技术、基于规则和模型的故障检测和模式识别技术等方面的研究。

(三)可靠的全周期数据评价及诊断系统

产品生产、试验数据的类型多样，信号特征和表征方式也各不相同，同时其隐含的故障隐患与特征也各不相同。根据测试数据自身特性对数据进行分类，给出设计理论值、试验状态值，结合后台大数据统计分析结果，设计出满足数据评价指标的数据一致性评价方法。

(四)基于大数据分析的故障诊断系统及飞行仿真系统

故障诊断或智能诊断在工业领域已经提了好多年，目前大部分采用基于统计分析的阈值红线法、包络分析法、关联分析法及专家库模型法，较为先进的是采用基于故障机理POF 的诊断方法。

(五)新一代视频编码传输系统

基地地处较偏远，网络环境较为复杂，尽管采用网络专线，但是资源依然有限，且有时波动不规律，建设目标为基地建设一套稳定可靠的视频传输系统，可将基地发射及其他关键任务稳定可靠实时传输至各地指挥中心，进一步加强基地的信息化建设。

图1 运载远程测试中心数据支持系统

四、实施方案

全箭远程测试大数据分析系统针对：①远程测试数据信息化能力建设；②结构化、非结构化实时、历史大数据采集、导入、存储；③数据在线检测及初步故障诊断三方面内容制定了方案，并付诸实施。

(一)运营商远程MSTP 专线网络，实现远程链路连接

使用单向网闸，部署在安全隔离区与军队C3 网中间，比防护墙管控更为严格，控制协议与数据流向，确保隔离区与军队C3 网安全可靠。将网络安全探针、网络攻击分析和局域网准入控制集成在安全管理系统中，进行统一的安全管控。有效检测网内高风险漏洞，识别入侵行为，阻止非可信终端连接，全方位保障安全的同时，便于开展管理和审计工作。

(二)采用新一代视频编码标准AVS 对视频进行压缩

新一代AVS 编码标准是我国自主知识产权编码标准，其不仅拥有自主知识产权，在性能上完全可以达到国际同类标准指标并具有更多的灵活性以及稳定性。

编码端：采用了双路HD-SDI 采集卡采集两路实时1080i/50 的信号，通过实时编码输出TS over IP 单播码流，单台两路单独码流通过交换机传输至远端。

解码端：采用了千兆IP 输入端口将远端的单播码流送入解码器实时解码，单台单独码流解码后通过HDMI或者SDI 接口通过SDItoHDMI 转换器将解码后的1080i/50 图像信号送入大屏显示矩阵。

(三)配置大数据分析系统远程同步总测厂、发射基地的总检查测试、加注测试、飞行测试

采用Kafka 订阅系统，可以准实时地解决数据实时性问题，该方案为松耦合消息机制，可有效避免外部因素导致系统异常，实时数据缓存过程中，将采集到的针对不同参数的具有时序特征的监测数据写入不同的Topic，由于多个Topic 之间互不干扰，内部又可以保持严格的时序特性，因此可以实现多个参数数据的分布式并行化处理，进而提高数据处理效率。链接拓扑结构如图2 所示。

(四) 采用ES、Hadoop 方案，对火箭测试数据进行采集处理、持久化存储以及可视化展现

文本类数据存储基于ElasticSearch设计开发，是一个兼有搜索引擎和NoSQL 数据库功能的分布式存储系统。多媒体类数据存储基于Hadoop 体系的HDFS 分布式文件系统设计开发。平台设计支持4 种型号火箭测试数据的存储，共可支持存储1000 发火箭测试的数据，每发支持10 次测试数据记录，按数据量40TB 配置。使用REST 接口方式，采用流式处理技术对收到的每一个测量数据进行分析处理，最后，将接收到的数据与分析处理后的结果进行统一存储。

图2 全箭远程数据分析系统的远程连接的拓扑图

图3 大数据管理平台

(五)依据参数分类将数据分为状态特征、任务特征类、关联特征类参数实施全流程基于大数据完成自动判读

状态特征类同测试状态相关，参数均值稳定，测试值一般服从高斯分布，基于均值的概率密度统计方法对该类参数进行评价。任务特征是指执行任务特点密切相关，入制导系统起止导时间及导引量、时序、弹道参数等，基于偏差的概率密度统计方法对其进行评价。对关联特征类不能通过独立参数的异常情况进行故障的评估和诊断，需要通过多个关联参数的行为模型进行异常和故障的评估，使用多参数概率密度统计方法进行异常检测。

五、建设内容

(一)远程大数据支持能力建设

远程同步各发射基地总检查测试、加注测试、飞行测试，为发射现场提供远程数据支持、远程快速归零、远程实时故障诊断具体包括：回传并存储基地全系统检查、总检查数据，含箭上遥测、地面测试数据；火箭发射时，实时接收发射基地首区飞行数据，显示速度高度、飞行轨迹、测控区域覆盖；火箭加注时，回传并存储基地加注系统数据，含加注流程、进度信息；火箭发射前，回传并存储发射场气压、风速风向、塔架各层温度适度、云层数据。

(二)航天大数据的数据存储和应用

构建火箭数据支持系统，实现对火箭测试数据进行采集处理、持久化存储以及可视化展现。数据从采集到分析展现的流程如下：

1、采集服务器进行数据采集，可实时、定时或者手工导入等多种方式；

2、采集完成后，部分需要进行预处理，然后传输至存储服务器集群进行存储，其中文本类数据存储在ES集群，多媒体类数据存储在Hadoop集群；

3、前端业务人员、管理人员或者大屏等数据请求会下发至可视化应用服务器集群，可视化应用服务器集群根据实际业务请求，将文本类数据请求下发至ES 集群，将多媒体数据请求下发至Hadoop 集群；

4、ES 集群和Hadoop 集群分别根据请求对数据进行处理，然后将数据分析处理结果返回至可视化应用服务器集群；

5、可视化应用服务器集群收到数据处理结果后，将结果分别发送至前端业务人员、管理人员等PC 端或者大屏上进行展现。

(三)全箭测试数据一致性、可靠性自动评价方法

火箭测试不同于其他系统，同一状态项目可能反复测试多次，时间较长，采样点密集，仅依靠人工全程判读，不仅工作量巨大，而且时效性和判读质量很难保证，本项目能够远程实现基于大数据分析的历史数据回放、查询、统计、检索、包络分析功能和实时数据故障诊断功能，自动给出评价，判定此次测试的有效性。

(四)低资源占用高清晰影像的视频系统

建立一套高效稳定的实时视频监看及传输系统，系统可支持多路视频高效稳定的传输，并可灵活接入。系统采用先进新一代编解码传输技术，可确保视频内容低延时、高稳定、高安全进行传输，将大大提高中心对于基地的监看效率，为进一步的加强基地管理及预警提供高效稳定图像资料。

图4 运载火箭大数据支持架构方案框图

六、应用效果与经验

全箭远程测试大数据分析系统硬件链路上实现了与总测厂房和太原卫星发射中心的联通，并成功应用于某发火箭的发射测试。大数据平台已经对XX-2D/4B/4C 的历史数据、实时数据完成了设计，并进行了结果展示，满足比对、筛选、包络分析、关联分析等功能，在故障诊断方面利用发动机推力故障进行了探索。

经济与社会效益：

1、通过远程测试大数据分析系统的建设，实现前后方协同测试，提高航天高密度发射能力；减少前方试验队80%的判读岗位，提升航天多型号并行研制能力；减少试验队人员出差周期，单发发射成本至少降低约15 万元；

2、通过大数据的分析与在线检测，实现全箭单次测试判读、数据流转时间减少50%以上；

3、通过对航天历史数据的归集，形成具有航天特色的大数据平台，开展深度的数据分析、评价、挖掘和复杂算法的应用，提升航天产品测试数据评价质量；

4、视频系统已在岢岚基地实施建设，并且完成了两次发射实时直播任务，系统将发射现场情况第一时间安全、高效、稳定的传输至远程测发中心，为专家团队在后方支撑提供了有力的同步保障。

七、后续发展思路及计划

本项目与太原卫星发射基地开展实时远程同步是迈出远程测发的一小步，实现了运载测试大厅的全箭级测试大数据分析，完成了飞行演示系统阶段性的工作，能够实现远程实时数据的接收、飞行曲线的演示、历史数据分析比对、数据评估。

计划与酒泉卫星发射基地、海南卫星发射基地、文昌卫星发射基地实施实时远程同步测试，网络连通业已全面启动，此次与太原基地的网络连通为军网连通提供可行的实施方案，也为后续发射场的实时远程同步测试奠定了基础。