基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真方法

蔡晓玮，智 佳，陈志敏，陈 托，杨甲森+

(1.中国科学院 国家空间科学中心，北京 100190； 2.中国科学院大学 计算机科学与技术学院，北京 100049)

0 引 言

基于数字孪生[1]思想对有效载荷进行建模，以仿真设备替代物理实体，在单台、多台，甚至全部载荷缺失的情况下实现卫星系统和有效载荷分系统的虚拟集成、虚拟测试，是验证有效载荷分系统总体和接口设计、提升航天器系统可靠性的有效方法。遥测与注入指令是判读和控制有效载荷工作状态的基本依据，也是载荷工作原理、自主控制、在轨健康管理设计的载体。遥测与注入指令数据的仿真是有效载荷仿真的重要内容。

传统载荷遥测数据的仿真，大多采用基于载荷物理原理和行为特性的方法。文献[2]通过模拟电流、电压、电阻、温度的遥测参数，构建多模块航天器电源系统的仿真模型。文献[3]基于原理模型、通信接口模型、误差模型和故障模型构建数字卫星，通过仿真遥测参数数据动态模拟卫星的工作原理和状态。文献[4,5]采用窗口树模型和状态转移图来仿真遥控遥测指令数据的系统级行为，构建虚拟测试平台原型系统以验证遥测参数接口实现的正确性。文献[6]依据仿真动力学特性相关遥测数据，提出建立基于数据驱动和模型的混合仿真航天器验证环境(spacec-raft verification environment，SVE)系统，与测试系统进行交互以实现闭环模拟。

上述基于载荷物理原理、行为特性的遥测数据仿真，建模方法相对复杂，且仿真输出的遥测数据较少反映遥测参数与注入指令、自主控制策略、健康管理策略的关联特征[7]。本文从遥测数据阈值、周期、线性、区间、函数等多维度关联特征的角度，提出一种基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真方法。以天问一号载荷控制器、中分辨率相机为例，基于本文方法构建有效载荷半物理仿真系统。任务实践结果表明，仿真系统输出的遥测数据，能够在一定程度上反映有效载荷工作过程，可以满足载荷分系统集成测试的工程需求。

1 问题模型描述

1.1 遥测数据的概念

有效载荷遥测数据是通过测控信道下行，反映载荷设备工作及运行状态的数据[8]。对于遥测变量dk， 长度为z的遥测时间序列表示为

dk=[d1k,d2k,…,dzk]T

(1)

有效载荷的遥测变量存在多种变化规律，包括随时间的线性、周期性等规律性变化或保持恒定[9]，或在某个事件发生后保持变化[10]。同时，不同遥测变量之间、遥测变量与注入指令之间还存在多种关联关系[11,12]。

1.2 遥测数据关联知识的概念

遥测数据关联知识是指，载荷设备的一个遥测变量在不同时段的取值或者两个及两个以上遥测变量的取值之间，以及注入指令与遥测变量取值之间，健康管理策略与遥测变量的取值之间，设备故障与遥测变量的取值之间存在的规律性[13]。

载荷数据的关联知识，反映有效载荷的工作原理、耦合设计、系统运行规律。基于关联知识进行有效载荷遥测数据仿真，是一种将载荷设计知识、载荷数据特性知识等融合的复合性研究方法。深入了解有效载荷数据中的这些关联知识，并能够对这些关联关系进行知识抽象和表示，对于解决卫星集成测试的关联参数判读、数据处理、多元异常检测、故障诊断等都具有非常重要的意义[14-16]。

1.3 基于关联知识的载荷遥测数据仿真问题描述

将基于关联知识的载荷遥测数据仿真问题描述为三元组I=(P,C,D)， 其中P={p1,p2,…,pl} 为l个与遥测变量相关的参数，C={c1,c2,…,cm} 为m个注入指令集合，D={d1,d2,…,dk} 为k个遥测变量取值即遥测数据集合。设W是平面上的一个点集，由W到实数集的映射f称为二元函数，为y=f(c,p)， 其中y∈D，c∈C，p∈P。 有效载荷遥测数据生成模型可表示为

{y|y=f(c,p),(c,p)∈W}

(2)

2 有效载荷遥测数据仿真模型的构建

2.1 算法流程与框架

基于关联知识构建有效载荷遥测数据生成模型，步骤如下：①对三元组数据I=(P,C,D) 中的遥测变量和注入指令进行预处理，对关联知识进行梳理和分类；②对关联知识进行数学建模，构建有效载荷遥测数据的生成模型；③基于生成模型对有效载荷遥测数据进行仿真。方法框架如图1所示。

图1 方法框架

遥测变量关联知识建模方法，包括单遥测变量、多遥测变量、注入指令与遥测变量、健康管理策略与遥测变量关联知识建模。

2.2 单遥测变量关联知识建模

单遥测变量关联知识是指单一遥测变量在不同仿真步长下的取值之间的关联，包含枚举关联、阈值关联、增量枚举关联、周期关联、趋势关联。

(1)枚举关联：对于枚举集合V={v1,…,vn}， 任意仿真步长t时刻下遥测变量的取值y(t)， 皆属于集合V， 其数学模型为

y(t)=α1v1+α2v2+…+αnvn

(3)

具有枚举关联的遥测变量一般为载荷状态量、开关量，包括设备工作模式、错误码、使能标志等。如遥测变量地形地貌相机工作模式的设计取值属于枚举集合V={0x00,0x01,0x02}, 其中0x00代表不工作，0x01代表静态拍照工作模式，0x02代表动态摄像模式。

(2)增量枚举关联：对于枚举集合V={v1,…,vn}， 任意相邻两个仿真步长ti和ti-1时刻下遥测变量的取值y(ti) 和y(ti-1)， 皆有y(ti)-y(ti-1)∈V， 其数学模型为

y(ti)-y(ti-1)=α1v1+α2v2+…+αnvn

(4)

具有增量枚举关联特征的遥测变量一般包括母线电流、传输帧计数、校时次数、总线数据广播次数等。如各载荷设备加电前后，遥测变量母线电流分别增加0.3 A，0.5 A；遥测变量全球定位系统 (global positioning system，GPS)请求计数，在间隔4 s的情况下增量值恒为8。增量枚举关联的遥测变量仿真时，需要指定其初值y(t0)。

(3)阈值关联：已知阈值区间VThr=[vmin,vmax]，任意仿真步长t时刻下遥测变量Y的取值y(t)， 皆属于区间VThr， 即为阈值关联，其数学模型为

y(t)=vmin+ε(vmax-vmin)

(5)

式中：ε为0到1之间的随机数。

具有阈值关联特征的遥测变量一般为载荷的电压、电流、温度、压力等。如遥测变量母线电流的设计取值属于区间[0,5],即母线电流的设计值最小为0 A，最大为5 A。

(4)周期关联：已知遥测变量Y，在仿真步长集合 {t0,…,tl} 下的取值集合为 {y(t0),…,y(tl)}， 若y(ti+l)=y(ti)， 其中i∈[0,l]， 那么该遥测变量Y具有周期关联的特征。其数学模型为

y(ti+l)=y(ti)

(6)

式中：l为遥测变量的周期。

具有周期关联的遥测变量一般包括：与卫星轨道周期关联的姿态参数、轨道参数、太阳阵电源等参数，以及在多次重复进行相同事件、试验时的遥测参数等。如某卫星遥测变量J2000卫星速度Z方向具有5400 s左右的周期特性，这与卫星运行的轨道周期大致相符。周期关联的遥测变量仿真时，需要指定首个周期内的仿真初值。

(5)趋势关联：在仿真步长t时刻下，遥测变量Y的取值y(t) 呈现线性递增、递减、不变的态势，即趋势关联。其数学模型为

y(t)=kt+y(t0)

(7)

式中：k>0线性递增，k<0线性递减，k=0不变。

通常表征星载设备定时操作的遥测变量具有趋势关联的特征。如载荷遥测变量总线时间码广播计数呈现线性递增趋势的特征；如载荷开机后，在一定的时段内，其温度遥测变量表现为持续升温的趋势。趋势关联的遥测变量仿真时，亦需要指定其仿真初值y(t0)。

2.3 多遥测变量关联知识建模

多遥测变量关联知识是指多个遥测变量在同一仿真步长下或不同仿真时刻的取值之间的关联，包含线性关联、单调关联、函数关联、延时函数关联。

(1)线性关联：已知n个遥测变量Y1,…,Yn在仿真步长t下的取值y1(t),…,yn(t)， 存在n个不全为0的数k1,…,kn， 使得

(8)

线性关联往往反映了载荷设备的耦合设计、方法设计。如某载荷遥测变量数据发送量与载荷管理器遥测变量数据接收量呈现完整正关联的线性关系，这与两台设备的通信接口设计一致；又如遥测变量事件表的剩余事件数与已执行事件数呈现完全负相关的线性关系，这与载荷管理器事件表执行机制设计相符。

(2)单调关联：任意两个仿真步长ti,tj下的两个遥测变量Y1,Y2取值分别为y1(ti),y1(tj),y2(ti),y2(tj)， 恒有

(9)

式中：若取值大于0，则两个遥测变量为单调正关联；若取值小于0，则两个遥测变量为单调负关联。

(3)函数关联：对于n个遥测变量Y1,…,Yn在仿真步长t下的取值y1(t),…,yn(t)， 数学模型为

yn(t)=f(y1(t),…,yn-1(t))

(10)

空间环境等物理因素或者载荷内在工作机理是遥测变量函数关联的主要原因。例如遥测变量太阳能电池阵性能与太阳光照强度、入射角、工作温度、粒子辐照剂量和发动机羽流污染等遥测变量有关；在惯性坐标系下，遥测变量当前轨道位置的X方向、当前轨道卫星速度的X方向近似为三角函数关系。

(4)延时函数关联：一个遥测变量对另一个遥测变量的影响并不是瞬时的，必须在一段时间之后表现出来。遥测变量Y1在仿真步长ti的取值为y1(ti)， 遥测变量Y2在仿真步长tj的取值为y2(tj)， 其数学模型为

y2(tj)=f(y1(ti))

(11)

其中，tj>ti。

延时函数关联是星载设备设计的一种反映。如处于有效载荷内部、安装于载荷外表面的两个温度贴点对应的温度遥测变量，其变化规律会有一段时间的延迟，内部贴点的温度遥测表现一般早于载荷外表面贴点。

2.4 注入指令与遥测变量关联知识建模

注入指令为激励时，注入指令与遥测变量关联知识包括区间关联、数值关联、增量数值关联、增量区间关联[17]。

(1)区间关联：有效载荷执行注入指令c，遥测变量变化至某区间VThr=[vmin,vmax]， 遥测变量数学模型为

y(c)=vmin+ε(vmax-vmin)

(12)

式中：ε为0到1之间的随机数。

载荷电压值和电流值遥测往往满足区间关联的性质。如当注入指令载荷控制器主份加电执行后，载荷控制器主份3.3 V电压遥测变化至区间[2.8,3.8]。

(2)数值关联：载荷执行注入指令c后，其遥测变量Y将变化为定值vcon，数学模型为

y(c)=vcon

(13)

数值关联常见于与指令关联的布尔遥测变量或者枚举遥测变量。如注入指令高分辨率相机主份开执行后，载荷开关机状态遥测变量的bit1变为1；注入指令地形地貌相机设置为动态摄像模式执行后，地形地貌相机设备工作模式遥测变量值变为0x02等。

(3)增量数值关联：载荷执行注入指令c前后，对应时刻tF,tB， 其遥测变量Y数值之差为定值vcon，数学模型为

y(c,tB)-y(c,tF)=vcon

(14)

遥测变量载荷注入计数通常满足这一关联特征。如注入指令互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)图像输出请求执行后，遥测变量数据注入包接收计数固定递增1。

虽然，临泽县近年来加大了农业生产力度，但采取的维护措施存在滞后性。面对农产品的安全问题，政府有关部门要予以高度重视，做好农业绿色化发展引导工作。维护好农业生态环境，对农业的可持续发展起到重要作用。然而，生态环境保护不是一蹴而就的，是需要系统化展开的，唯有长期坚持才能获得良好的效果。面对土壤环境、水环境、空气环境污染日趋严重，要求监督管理部门要加大监督力度，技术部门要采取有效的技术措施予以解决。要定期检测农业生态环境，发现污染及时解决，避免产生二次污染。

(4)增量区间关联：载荷执行注入指令c前后，对应时刻tF,tB， 其遥测变量Y取值之差属于区间VThr=[vmin,vmax]， 数学模型为

y(c，tB)-y(c，tF)=vmin+ε(vmax-vmin)

(15)

式中：ε为0到1之间的随机数。

如遥控指令地形地貌相机开机执行后，遥测变量母线电流的增量属于区间[0.28,0.32]。

2.5 健康管理策略与遥测变量关联知识建模

健康管理策略与遥测变量关联知识包含多维增量阈值关联、多维增量区间关联、单维阈值关联、连续阈值关联。

(1)多维增量阈值关联：当某一仿真t时刻采集的两个遥测变量Y1,Y2取值y1(t),y2(t) 的差值超出或小于阈值时，执行指令c。数学模型为

y1(t)-y2(t)≥VThr1或y1(t)-y2(t)≤VThr2

(16)

其中，VThr1,VThr2为阈值。

如载荷中分辨率相机当镜头温度与电控盒温度遥测量值之差达到10时，自动执行关闭相应加热器注入指令，小于等于9时，自动执行开启相应加热器注入指令。

(2)多维增量区间关联：当某一仿真t时刻采集的两个遥测变量Y1,Y2取值y1(t),y2(t) 的差值属于某一区间VThr=[vmin,vmax] 时，执行指令c。数学模型为

y1(t)-y2(t)=vmin+ε(vmax-vmin)

(17)

其中，ε为0到1之间的随机数。

(3)单维阈值关联：遥测变量Y的取值超出或小于阈值时，执行指令c。数学模型为

y(t)>VThr1或y(t)

(18)

其中，VThr1,VThr2为阈值。

(4)连续阈值关联：遥测变量Y的取值连续超出阈值n次后，执行关联指令c。数学模型为

y(ti-n)>vThry(t…)>vThry(ti)>vThr

(19)

其中，vThr为阈值。

如监测遥测变量载荷整机工作电流超限3次后，载荷管理器自动执行载荷设备断电指令；监测遥测变量载荷温度超限两次后，载荷管理器自动执行载荷关机指令。

3 仿真校验

仿真校验内容为，以天问一号载荷控制器和中分辨率相机为例，先对该有效载荷的遥测数据、注入指令以及遥测数据与注入指令之间的关联知识进行提取和分类，根据有效载荷遥测数据生成模型的构建算法，基于关联知识构建有效载荷遥测数据仿真模型。将模型应用于天问一号有效载荷半实物仿真系统，验证了模型的工程应用性。

3.1 数据准备

本文选用的实验数据来源于天问一号火星探测任务的测试细则数据，对细则数据进行预处理，筛选出注入指令与对应的遥测变量，为关联知识的提取与分类做准备。

3.2 基于关联知识的遥测数据仿真方法的实验验证

(1)载荷控制器。根据载荷控制器单机功能的测试指令与数据，对载荷控制器的注入指令与遥测变量进行关联知识的提取与分类，得到包含的注入指令与遥测参数关联知识见表1。

表1 载荷控制器指令与遥测变量关联知识

由载荷控制器的注入指令与遥测变量关联知识可得，包含关联知识类型有区间关联、数值关联、增量数值关联，对关联知识进行数字化描述，对生成的遥测变量进行数学建模，包含的数学模型有：

1)区间关联：y(c)=vmin+ε(vmax-vmin)，VThr=[2.8,3.8] 或VThr=[4.5,5.5]。

2)数值关联：y(c)=vcon， vcon={0,1}。

3)增量数值关联：y(c,tB)-y(c,tF)=vcon， vcon=1。

注入指令用c0～c6表示，遥测变量用Y0～Y6表示，见表2。经过若干次实验，遥测变量Y0，Y1始终在3.3±0.5 V和5±0.5 V范围内波动，符合电压遥测的范围，如图2所示。随着实验次数的增加，遥测变量Y2，Y3，Y4，Y5，Y6生成的遥测数据均保持不变见表3。比如载荷补偿热控开机，则遥测变量传送指令的接收计数加1，载荷热控开关状态变为1；再比如低电压差分信号(low voltage differential signaling，LVDS)选择主份时，数据注入包接收计数加1，科学数据接收通道主备状态变为0。实验结果表明，仿真结果与星载设计相符，与设备控制逻辑工作原理具有一致性。

表2 载荷控制器指令与遥测变量的表示

图2 载荷控制器主备份电压遥测数据

(2)中分辨率相机。根据中分辨率相机单机功能的部分测试指令与数据，得到部分健康管理策略与遥测变量关联知识见表4。

表3 载荷控制器遥测变量生成模型数据

表4 中分辨率相机健康管理策略与遥测变量关联知识

由关联知识抽象出的数学模型有：

1)多维增量阈值关联：

y1(t)-y2(t)≥VThr1，VThr1=100，c=0；y1(t)-y2(t)≤VThr2，VThr2=90，c=1。

2)单维阈值关联：

y(t)≥VThr1，VThr1=500时，c=1；y(t)≤VThr2，VThr2=490时，c=0。

开启加热器，令遥控指令c=1； 关闭加热器，令遥控指令c=0； 无指令操作，令c=-1。 对中分辨率相机进行遥测数据的仿真，经多次实验可得，多维增量阈值关联规则中，镜头温度与电控盒的模拟量转数字量(analog to digital，AD)值之差大于等于100时关闭加热器，小于等于90时开启加热器，AD值之差在90～100之间时，无指令操作，如图3所示；单维阈值关联规则中，镜头温度的AD值小于等于490时关闭加热器，大于等于500时开启加热器，当AD值在490～500之间时，无指令操作，如图4所示。实验结果表明，仿真结果与自主控制设计原理相一致。

图3 中分辨率相机多维增量阈值关联

图4 中分辨率相机单维阈值关联

采用基于关联知识对有效载荷进行遥测数据建模仿真的方法，对载荷控制器的建模仿真反映了遥测变量与遥控指令之间的关联特性。对中分辨率相机的建模仿真，除反映遥测变量与遥控指令的关联特性外，还反映了遥测变量与自主控制策略、健康管理策略之间的关联特性。

3.3 航天器有效载荷遥测数据仿真模型的应用

将基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真建模方法应用于航天器有效载荷半实物仿真系统中，如图5所示。遥测数据内容仿真部分包括单遥测和多遥测变量关联知识、遥控指令与遥测变量关联知识、健康管理策略与遥测变量关联知识的遥测数据生成模块。生成的遥测数据注入到格式仿真模块进行遥测源包数据和遥测帧的封装，而后进行载荷物理接口的仿真。

图5 航天器有效载荷半实物仿真系统结构流程

构建航天器有效载荷的半实物仿真后，可在单台、多台，甚至全部载荷缺失的情况下实现卫星系统和有效载荷分系统的虚拟集成、虚拟测试、故障仿真推演，如图6所示。航天器有效载荷1是代表有效载荷的物理实体，航天器有效载荷2代表基于关联知识的虚拟数字载荷。天问一号的实践结果表明，基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真方法能够用虚拟载荷替代实体载荷，虚拟载荷可在一定程度上反映有效载荷的工作过程以及满足载荷分系统集成测试的工程需求。

图6 航天器有效载荷虚拟测试

4 结束语

自主控制与紧耦合设计是无人值守数字化的有效载荷系统最显著的特征。为了解决传统载荷数据仿真方法无法反映不同遥测变量之间、遥测变量与注入指令、自主控制策略、健康管理策略之间关联特性的问题，提出了基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真的方法。本文主要侧重于遥测变量和注入指令、自主控制策略、健康管理策略的关联知识建模。

基于关联知识的有效载荷遥测数据仿真方法可作为面向载荷全生命周期的有效载荷数据建模工具，驱动有效载荷半物理仿真单机的研制。意义有：①将有助于缩短研制周期，提升测试效率和载荷测试的自动化水平，从而提高有效载荷科学探测仪器的研制质量，实现科学探测的目标；②这也将推动我国载荷测试领域的技术发展，孵化带动其它航天型号任务载荷测试系统的进步；③可将基于关联知识的载荷建模技术进行应用，扩大虚拟仿真规模，模拟航天器分系统以及构建虚拟环境，对虚拟任务进行测试指挥，进一步推动航天器有效载荷测试的智能化发展。