狭义数字孪生卫星构建应用平台的开放性研究

董云峰，孙运江，李 智

（北京航空航天大学 宇航学院，北京 100191）

0 引言

每次工业革命都带来社会巨大的进步，第4 次工业革命是我国第一次有机会和发达国家站在同一起跑线上参与竞争。数字孪生是工业4.0 的核心，就理论而言，任何一个好的工程产品都需要在社会实践中不断完善优化，由于数字世界的试验成本远低于真实物理世界，所以在与物理世界最接近的数字孪生系统中完成推演优化才是最合理的。由于各行、各业、各个单位要解决的主要矛盾不同，不同的数字孪生系统要解决的问题也有很大差异。所以把数字孪生系统中的系统具体化到某个实体时，虽然实体的概念是清晰的，但“数字孪生实体”这个概念就不容易产生共识。比如文中所谈的数字孪生卫星，单纯讲卫星这个概念是不会产生争议的，但数字孪生卫星就存在概念不清、类型混淆、内涵和关键技术不明确等问题，所以数字孪生卫星的概念内涵外延有必要在文中界定。

系统工程是从系统观念出发，以最优化方法求得系统整体最优综合化的组织、管理、技术和方法的总称［1］。一个工程中涉及到很多单位、团体和个人，不同岗位的人在系统工程方法论的指导下协同工作，相互利用别人的工作成果。如果相互间工作成果交换是通过语言文字完成的，可称为实施了基于文本的系统工程［2］；如果是通过数字化模型交换的，则称为实施了基于模型的系统工程［3］。在基于文本的系统工程模式下，使用一个工作成果，要通过成果提交方的文字描述理解这个工作成果，并根据对成果的理解，在自己的系统中重建成果，其工作成果在岗位间的流动交换，依赖提交成果一方的表达能力和使用成果一方的理解能力［4］。基于模型的系统工程，通过对工作成果的数字化，消除了文字描述的模糊性，他人可以直接使用，省掉了重新建模的过程，所以能极大地提高工程效率［5］。

航天器有复杂、庞大和高度综合性的特点，单个航天器的工程实践就有能力引领系统工程的发展，这是其他行业的工程产品很可能不具备的条件。早期的阿波罗登月飞船、航天飞机都对系统工程的发展有巨大的推动作用。数字孪生航天器要解决航天器工程实践问题，就必须解决系统工程理论在航天工程实践中碰到的问题，而其他的数字孪生系统中，系统工程问题有可能是不重要的。逻辑上可以把航天工程实践中碰到的问题分为系统工程主导的问题和非系统工程主导问题。但在具体的工程实践中，需要讨论这两类问题是否可以解耦并分主次，分主次还需考虑数字孪生航天器要解决的主要问题是系统工程问题还是非系统工程问题，不解释清楚上述问题，数字孪生卫星的定义肯定是不明确的。

从现有的文献资料看，国外发达国家的数字孪生系统，核心解决的是系统工程问题，虽然也能解决非系统工程问题，但这是额外的好处，并不是推动数字孪生技术发展的动力。2020 年工信部牵头发布的数字孪生应用白皮书［6］，充分肯定了航天领域技术对数字孪生技术的引领作用。白皮书明确指出一个世界范围的共识，孪生的思想，起源于美国国家航空航天局的“阿波罗计划”［7］。一个物理实体和一个数字仿真系统并行运行，可能是在其他行业没有发生过，也可能是在其他行业一直发生，但这个物理实体不够复杂，引领系统工程的意义不大，所以不被承认。白皮书还指出了另一个世界范围的共识，学者们普遍认为2010 年NASA 在技术报告中正式定义了数字孪生的概念，NASA 将数字孪生定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”［8］。这个定义从内涵上明确强调了是一个集成的系统，外延上给出了飞行器这个特例。集成的核心理论是系统工程，没有系统工程主导问题，不解决集成工程活动产生问题的数字实体融合系统，不应该算作数字孪生系统。

基于模型的系统工程是在企业工程实践中发展起来的。卫星研制单位基于模型的系统工程应用，一般都经历了卫星模拟器这个阶段。至少在1994 年以前，美国的休斯和劳拉公司已在卫星工程中，以卫星动态模拟器［9］为落地实体，按结构、供电、热控、测控、推进、姿控、载荷子系统划分解耦，在不同的岗位人员之间通过模型交换工作成果，完成研发验证和验收等工作（Development，Qualification and Acceptance Testing）。动态模拟器［10］在静态模拟器基础上，进一步解决卫星研制各部门相互协调产生的工程问题。世界一流的卫星研制企业肯定不是只有卫星模拟器一个数字化工具，卫星模拟器应用范围很窄，卫星研制用到的数学、力学、电学、热学、控制等都有更大市场和更为成熟的商业软件工具。卫星动态模拟器是专注解决卫星研制商用其他软件工具不能解决的系统工程实践问题，如卫星某个部件或某个子系统性能与卫星整体性能的关系问题。

在基于模型的系统工程基础上发展起来了基于模型的体系工程，进而发展到数字工程。基于模拟的体系工程引入了规划、开发、建造、使用等利益攸关方的概念［11］，强化了模型的系统性和整体性，明确了不同的人对同一实体建模的个性化差异。2009 年提出了通过数字孪生体改变传统的系统工程的概念［8，12］，2010 年NASA 的技术报 告中正式提出数字孪生（Digital Twin）一词［13］，2011 年美国成立了系统工程研究中心，推动系统工程改造进程，2015 年该研究中心在国际系统工程协会的MBSE分享中首次提出了数字工程的概念［14］。2018 年6 月出台了《数字工程战略》［15］，开启了基于数字孪生体构建工程体系的数字工程历史，同年10 月取消了系统工程研究中心，2020 年成立了采办创新研究中心，用数字工程取代了系统工程，实现了数字采办［16］，2021 年发布的太空军数字军种愿景［17］，更是将战训研的所有环节包纳进来，形成一个系统整体。从这个过程看，动态模拟器是基于模型的系统工程的落地载体，数字孪生至少是基于模型的体系工程的落地载体。数字孪生是为系统工程发展服务的，是数字工程取代系统工程的关键，系统工程要解决的问题是推动数字孪生技术发展的动力。

我国航天工业也在飞速发展，利用数字工具通过定量分析评估完成最优决策，解决工程问题是航天人的日常工作［18］。已大量采用以学科为主导的最新的商业软件工具。但采用数字系统并不代表实施了基于模型的系统工程，一个人在完成自己的岗位职责时用到了个性化的数字系统，但工作成果是通过人才能理解语言文字表述的，其他人在另一个数字系统中使用这个成果时，仍要通过阅读语言方案理解这个成果，在自己的数字系统中重新构建这个成果的模型，这仍是基于文本的系统工程［2］。我国在基于模型的系统工程实践上，与发达国家的差距是明显的。发达国家以学科为主导的商业软件一般都有自主知识产权，这是我国的短板，也是我国急需解决的问题。由于起步晚，在航天工程实践中发展数字孪生技术，发展中国家与发达国家所走路是不同的。具体到卫星，可以像发达国家这样集中精力解决系统工程主导的问题，这里称为狭义的数字孪生卫星，也可以协同考虑卫星工程实践中非系统工程主导的其他问题，这里称为广义的数字孪生卫星。

“科普中国”［19］定义数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。从这些定义中可以看出，不局限在传统的子系统学科的框架内，以系统的观点分析解决多学科耦合问题，是数字孪生的特点。本文所讨论的数字孪生卫星严格遵守这个定义，完全覆盖每个关键要素的狭义的数字孪生卫星，它主要解决“部件性能和卫星性能是什么关系？”“卫星性能和体系效能是什么关系？”“如何合理使用卫星？”等这些在卫星工程实践中产生的，且必须从系统角度分析讨论的问题。

一个卫星工程涉及到很多单位、团体和个人，不同岗位的人在不同阶段要研究解决不同的问题，特定岗位的人要根据自己问题的特殊性，用最小的代价构建适合问题的数字工具，并运用这个数字工具完成任务，形成针对特定任务的工作成果。如果这个问题由系统工程主导的，每个人在研究问题时都要从系统整体出发，分析整体和局部的关系，所以每个人研究问题的数字工具都要具备系统整体特征，都是数字孪生卫星，只是不同利益攸关方不同岗位的人视点不同，数字孪生卫星建模的重点不同，状态量定义不一样，描述状态变化的模型各部分的仿真逼真度也不一样。

构建和应用数字孪生卫星需要一个工具，提高构建应用效率，减少工作量。这个工具可称为数字孪生卫星构建应用平台［20］。构建应用平台有两种方法：一种方法是采用统一平台，不同岗位的人用同一平台构建解决问题的数字工具，工作成果自然是可以共享的；另一方法是通过模型转换，不同的人可以选择不同平台构建数字工具，如果能做到平台之间模型的无人自动转换，工作效率和采用同一平台是一致的，所以平台可以由多个打通了模型转换环节的子平台共同构成。本文在后面的论述中统一称为平台，不区分具体的实现方法。

平台是个软件系统，经济实用性、成熟先进性、可靠稳定性、扩展维护性、安全性、规范性、开放性是评价软件系统最基本的几个方面。

卫星工程有很强的创新性，每个工程项目总会有些未曾探索过的问题，平台一定要能建造和应用新的数字孪生卫星，此要求不能妥协。如果平台当前版本不支持，必须对平台进行升级改造，软件系统的开放性和扩展维护性一般有很高的耦合度。开放性和扩展维护性的目标是一致的，都是为了降低人工劳动强度。对于狭义数字孪生卫星构建应用平台，核心问题是不同岗位的人需要个性化的数字孪生卫星，但又要尽可能使用他人的成果，需要解决的问题是降低所有使用岗位工作强度的总和。开放性是主要矛盾，开放性对平台的要求基本上代替了扩展维护性的要求，本文在后续的论述中，统称为开放性，不再提扩展维护性。

提高平台的开放性，常用的方法是分层架构设计［21］、模块组件化［22］、定义标准化接口［23］、提供二次开发应用工具包［24］等。特别值得一提的是正在迅速发展的机器人流程自动化智能化技术，机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）技术［25］是按照事先约定好的规则，用编程的方式代替人类的鼠标键盘操作完成特定的业务流程。智能流程自动化（Intelligent Process Automation，IPA）技术［26］是在RPA 基础上进一步结合人工智能技术（AI）突破规则的局限性，RPA 相当人的双手，可以精准执行一系列重复的任务，AI 相当于人的大脑，可以实现一定的判断决策能力，IPA 智能化的决策能力极大提高了生产效率，使许多过去不可能的事变成了现实［27-28］。

1 数字孪生卫星构建应用平台开放性度量

系统工程把工作分为建模和模型的组织管理两个层面。在数字世界中工作，也可以进一步分为构建数字系统和运行数字系统研究问题形成成果两个方面。一个单位和团队在一个或多个具体的卫星工程实践中，按基于模型的系统工程要求，所有人用平台构建数字孪生卫星并运用数字孪生卫星完成所需研究任务的工作量总和，作为数字孪生卫星构建应用平台开放性的度量。

1.1 数字孪生卫星建模和使用模式开放性

人有两种方式完成数字世界中的工作，常见的是通过鼠标键盘人机交互界面完成，可称为人机交互模式；另一种是用软件自动化智能化技术，人书写一个平台能执行的程序去完成由多个操作步骤组成的工作，可称为批处理程序模式。同样的工作，人机交互模式的工作量显然要大于自动化智能化的程序模式，可以按照工作模式定义平台等级体现工作量评估开放性。

数字孪生卫星构建应用平台的开放性设计，首先体现在数字卫星建模和应用两项工作都需要支持批处理程序模式，能用批处理程序模式完成数字卫星建模和数字卫星使用。

数字孪生卫星对卫星承研单位的帮助最大，研制方一般是根据科学原理开展建模工作，只要是人类认识的客观规律，都可以模型化。从追求先进性的角度考虑，细化卫星每一部分的原理，不断提高仿真模型的逼真度，是一个以创新为核心的工程实践中很自然的选择。高逼真度的模型自然需要更大的计算资源，运行高逼真度的模型，肯定降低超实时模拟仿真能力，甚至保证不了模拟仿真实时性。数字孪生卫星是不同岗位的人解决问题的工具，资源占用、工作效率都是评价工具好坏的重要方面。按系统工程效费比决策要求，模型的逼真度不是越高越好，是按需建模最好，是先根据要解决的问题，分析工具精度需求，再根据每部分模型对工具精度的贡献，决定这部分模型的逼真度。

根据数字孪生的定义，严格的数字孪生系统一定完成了虚实融合，得到该系统的仿真数据和物理世界真实测量数据的差异，此差异是可量化、可度量的。模型计算误差与真实测量数据的差异，定义为模型的不确定性，数字孪生系统，不仅是定义模型的不确定性，还要量化这个不确定性的大小，就像一把尺子一样，经过计量标定后，才能决定它的使用场景。2017 年，DARPA［29］在量化 物理系统 的不确定性取得了重大进展，不同逼真度的模型数字化为模型的不确定性，每个模型有自己的不确定性度量。DARPA 的这项工作，在系统工程转为数字工程的进程中有至关重要的作用。物理世界的试验也是有误差的，量化了模型的不确定性，就可以决定这个模型的仿真试验可以取代什么样的物理试验，降低研制周期和成本。量化了模型的不确定性，按需建模才有依据。

数字孪生建模不是一个一次性工作，是根据不确定性反复迭代不断优化各个局部表述的过程。如果修模全部由人操作的，平台建模工作模式的开放性定义为0 级；如果卫星同一部件有多个不同逼真度的模型，人可以选择一个合适的部件模型，再手工调整机、电、热、光、磁各物理场的描述，完成模型调整，开放性定义为1 级；如果平台提供机、电、热、光、磁各物理场的描述二次开发工具，人可以通过书写程序完成一系列的模型调整，开放性定义为2 级。

数字孪生卫星是协助人完成卫星工程活动的。系统科学认为人类在自然界的活动链可分为［30］科学、技术、工程、产业、经济、社会、文化这几个方面。科学是发现规律，技术是发明方法，工程是集成建造的3 种既有密切联系又有本质区别的社会活动。在一个特定的工程项目中，发现它的特殊科学规律，利用该规律发明了新技术手段，用于工程中解决关键问题，故这3 个方面是高度耦合的。使用数字孪生卫星完成工程建造过程，一定与使用数字卫星发现客观规律、发明技术手段的过程密不可分。

系统工程提供了发现规律、发明技术和完成工程建造的方法，数字卫星的使用主要就是应用这些系统工程方法论的过程。比如通过抽样和蒙特卡罗法应对不确定性，用相关分析、敏度分析、主成分分析、聚类分析等方法发现规律，通过回归分析、状态估计、类比数据挖掘等方法验证规律，在“物事理”3 个方面，用成本效益、层次分析、模糊综合等方法完成指标体系的量化评估、风险与不确定性评估。在解决了确定型问题决策的基础上，根据问题的复杂性，综合应用多目标多属性决策、风险型决策、鲁棒决策、非结构多阶段决策等方法发明技术手段。在系统工程方法论指导下，使用数字孪生卫星这个工具发现和解决问题，根据系统工程的分析或评估算法的要求，设置成千上万个环境参数和卫星初始状态不同的仿真工况，通过仿真求解每个工况在一定时间内卫星状态的变化，再对这些不同工况的仿真结果进行分析统计，形成图表和报告。

如果数字孪生卫星构建应用平台只提供人机交互模式完成应用工作，就必须靠人完成所有的输入数据准备和仿真后的数据统计工作。完成一个或几个典型工况的分析工作是可能的，但是在巨大工作量的情况下，应用系统工程的方法发现客观规律的可能性几乎为零，平台应用工作模式的开放性定义为0 级；如果平台支持数字孪生卫星批处理运行模式，开放性定义为1 级；单个计算机计算能力有限，如果平台支持多个计算机集群负载均衡协同计算，或者支持云服务，开放性定义为2 级；采用系统工程的分析算法，比如相关分析，不同人的视点不同，使用相关分析方法输入数据也不同，如果平台定义一套集成规范，提供二次开发工具，人可以通过书写程序完成设定，然后提交给计算机自动完成分析评估工作，则开放性定义为3 级。

1.2 数字孪生卫星星上代码一致性保障的开放性

星载计算机是卫星的大脑，它决定了卫星的表现，星载计算机模拟器的逼真度对数字孪生卫星仿真精度的重要性是毋庸置疑的。星载计算机硬件平台在各个卫星之间有一定继承性，核心是它的软件程序，卫星其他部件上也会有在嵌入式系统上运行的程序，对于软件定义卫星，更多的功能是通过软件实现的。一个部件可以用在多个卫星上，硬件研发是个一次工作，而星上软件是伴随卫星全生命期不断维护和更新的，星上软件研发与维护工作量占总工作量的比重是很可观的。星上软件是构成数字孪生卫星的重要组成部分，数字孪生卫星又是星上软件研发调试、测试验证的理想工具，星上代码的建模和模型的组织管理是个紧耦合关系。

相比嵌入式系统，计算机硬件便宜随处可得，软件开发调试环境也优越，先在计算机上完成研发维护的大部分工作，需要时再使用嵌入式系统显然是合理的工作方式。围绕星上代码的研发和维护，不同的人在不同阶段需要数字孪生卫星这个研发测试工具运行在不同的硬件平台上，所有人的工作量总和与星上代码的跨平台一致性高度相关。

星载计算机由硬件、操作系统和应用软件构成姿态控制系统，由于硬件和操作系统紧密联系，合起来通常称为系统层（Operating System Abstraction Layer，OSAL）［31］，应用软件称为应用层。应用软件在运行中通过系统层接口中函数调用系统层服务。星上应用层代码一般是通用的计算机语言，只要应用软件调用系统层的接口函数一致，用编译器重新生成可执行程序，就可以运行在不同的平台上。如果已经定义了标准的系统层接口函数，数字孪生卫星就可以直接使用星上源代码。星载软件的标准化是降低研发工作量、提高卫星可靠性的重要手段，NASA 为此专门制订了星上代码的模型复用基础架构（NASA Integrated Model-Centric Architecture，NIMA）［32］。

如果数字孪生卫星构建应用平台对星上软件没有任何规范，则源代码一致性保障开放性为0 级，跨平台移植时星上应用层代码和系统层代码都需要改造，工作量最大。如果平台定义了标准的系统层接口函数，开放性为1 级，跨平台时移植时应用层代码是可以重复使用，只需改造系统层代码，而且是一次性工作，工作量大大降低。如果与NASA 一样定义了模型复用基础架构，不同卫星之间应用层的基础代码可以复用，工作量进一步减少，则开放性为2 级。

1.3 数字孪生卫星集群异构平台分布式仿真支持能力的开放性

不同岗位的人在卫星生命期不同阶段使用数字孪生卫星解决不同的问题，对于关键技术攻关，技术验证、部件验收，则需要硬件在回路技术，卫星部件模拟器的电信接口和真实部件完全一致，可互换，在字节一致逼真度下完整地模拟信息处理流程。对于卫星集群体系效能评估类的问题，绝大多数的指标仿真计算不用关注到字节，只需把关键参数从一个节点传到另一个节点，不关心工程码和原码转换、压缩解压缩信息损失，不关心传输误码和信道编码，不关心装包解包虚拟信道等信息传输历程，甚至不关心是通过什么总线传输的。数字孪生卫星的异构平台分布式仿真是提高研发效率重要手段，跨平台分布式仿真支持能力和所有人的总工作量高度相关。

如果数字孪生卫星构建应用平台没有定义信息接口函数，多平台分布式仿真开放度为0 级；如果平台定义了各种总线的标准接口函数，并用计算机的网络接口模拟了总线传输过程，则数字孪生卫星既可以运行在工控机或嵌入式平台上进行电信接口一致的硬件在回路仿真，也可以运行在负载均衡的计算机集群或超算平台上，多平台分布式仿真开放度为1 级；如果平台提供多个级别的抽象传输接口，数字孪生卫星可以根据按需建模准则，在不同的逼真度上模拟信息传输过程，大大降低了不同人互相引用成果的工作量，开放度定义为2 级。

2 数字孪生卫星构建应用平台开放性设计

软件平台开放性设计的目标［33］，是最大限度地增强系统的价值，最大限度地吻合各业务应用的需求，充分考虑系统今后的硬件扩展、功能扩展、应用扩展、集成扩展等多层面的延伸，提高系统的稳定性和可靠性，减少系统再开发的工作量。开放性设计方法也有很长的研究历史和成熟的技术。20 世纪80 年代初提出的开放式体系结构［34］，具有可移植性、可互操作性、可剪裁性、易获得性等特点。国际标准化组织（ISO）信息处理系统技术委员会制订了一系列的开放系统互连标准［35］，比如由物理、数据链路、网络、传输、会话、表示、应用7 个层定义的开放系统互连OSI 参考模型。应用软件、系统软件和硬件3 档划分的开发应用体系结构（OAA）等。横向分层和纵向分割架构设计技术、全组件化结构设计技术、标准化接口设计技术、系统及其组件二次开发应用工具包技术，都是常用的手段。数字孪生卫星构建应用平台也应采用这些通用的开放性设计技术，本文主要讨论数字孪生卫星构建应用平台专用的开放性设计技术，通用技术就不展开讨论了。

2.1 软件层次模块划分

软件层次总体划分为系统层和应用层。其中系统层包含时钟接口、总线接口、混合平台协同仿真RTI 接口。应用层包含飞行环境模块、卫星多物理场耦合计算模块、单机部件模块和星上软件模块。

2.1.1 系统层

仿真节点可能是只带网络接口的计算机，带电信接口输出板卡的工控机，或者是和星上设备相近的一个嵌入式平台，也可以是能上天的星载计算机平台。根据按需模拟的原则，大部分不重要的接口可以用计算机网络模拟，涉及关键技术的有可能采用真实电信接口，一般情况下是多种类型平台的联合仿真。

系统层为不同硬件平台仿真节点的计时、中断、任务调度和优先级管理等功能提供标准API 接口，为卫星上常用的各类数据传输总线，如串行移位、422、1553B、CAN 低速总线和高速传输总线提供标准接口。星上的部件模拟器在切换硬件平台时，应用层源代码不需要改动，只需要重新编译。不同硬件平台选择自己最合理的方式实现API 接口，硬件平台标准API 接口开发是一次性工作。

如果在团体和单位内没有定义接口标准，星上源代码是按项目组的编程规范实现的。在这种情况下，需要对星上代码进行分割，定义此项目系统层和应用层之间的API 接口。对标项目系统层API和标准系统层API，用最合理的方式实现项目API接口，保证星上应用层源代码重新编译后就可以运行在数字模拟平台上。

系统层还应该提供一个混合平台协同仿真RTI接口，完成异构节点时间协同步进功能。至少要支持超实时仿真和实时仿真两种模式。在超实时仿真模式下，需要一个步进服务器，每个联邦节点上需要一个步进管理员，步进服务器协调不同类型平台的步进管理员完成仿真同步。真实设备只有时钟，没有步进管理员，模拟器和真实设备协同仿真一般只能运行在实时仿真模式下。

2.1.2 应用模块架构

数字孪生卫星应用模块分为两部分：第一部分是星上设备模块，星上设备模块和真实卫星的组成结构有一一对应关系，真实卫星按客观规律飞行在物理世界；第二部分就是模拟自然客观规律，自然规律具体表现为机电热光磁和空间辐射等物理场，称为多物理场模块。

星上设备模块可以按卫星的系统维进一步细分为结构、电源、热、测控、姿轨控、推进、载荷、数据管理等子系统模块，也可以再进一步按每个子系统的工作原理细分到核心部件，由于有真实卫星组成结构作为参照依据，星上设备模块的架构一般不会有争议。

卫星姿态控制、星务管理、数据信息管理一般都涉及到星载计算机。除了冗余备份，还需考虑不同研制单位互不干涉问题。星载计算机一般是多个设备分布式工作，决定星载计算机功能的核心是软件，所以星载计算机应该按功能逻辑划分模块架构。星载计算机应用软件可分为4 个模块：姿态确定与控制模块，供电、热、推进星上自主管理模块，遥测遥控管理模块，以及载荷信息管理模块。4 个模块可以运行在一个硬件平台上，也可以根据卫星实际情况运行在多个平台上。

软件定义卫星的各个部件上也有星载软件程序，这部分应用软件集成在设备模块中更合适。

卫星各子系统是相互耦合的。原理上卫星的姿态和太阳帆对卫星的大气阻力、太阳光压这两种面积力摄动耦合，轨道姿态和太阳帆板微振动有运动耦合，进出地影太阳帆有力热耦合。计算太阳帆收集能量时，需要知道太阳、卫星位置、卫星姿态和太阳帆对本体的相对转角，供电和力热耦合。计算当前消耗的电能需要各部件电功率，供电和所有子系统的部件状态耦合。卫星外热流计算需要知道太阳光线和卫星各外表面的相对关系，计算内热源需要各部件的热功率，不同位置热量的传导和卫星结构强相关，热和所有子系部件状态耦合。卫星空间链路计算涉及发送端功率，天线方向图，信号传输距离与传输路径的空间环境，接收天线方向图等多个因素，至少是力电热耦合。

机电热光磁等物理场数学上一般用常微分方程组和偏微分方程组描述，这些方程组一般只能用数值方法求解。在求解过程中，常微分方程组可能出现时域上的多动态刚性问题，偏微分方程组除了时域问题，还可能在空间域上出现有限元划分的多空间尺度问题。数字孪生卫星的多物理场模块不仅是单独建立各个物理场的模型，严格按照定义，数字孪生系统建模强调的是多动态、多空间尺度、多物理场耦合，数字孪生卫星一般包括轨道周期、姿态控制周期和微振动周期3 个动态，天体、整星和零部件3 个空间尺度，不同的卫星，会在不同的时域和空间域耦合有限几个物理场。比如动量轮轴承，会在高速转动中产生磨损，剥落的微粒会产生撞击特定的摩擦，伴随轴温的变化阻尼缓慢增加，控制电压也需要调整，力、电、磁、热几个物理场在轴承空间尺度上产生耦合。在卫星其他位置，就可能没有各物理场的耦合问题。多动态、多空间尺度、多物理场耦合问题确实会造成模块架构的变化，但目前有很成熟的技术处理这些耦合问题，最严重的问题也只是不能套用预先给定的模板，但决策并不复杂，用人工智能替代人是可行性。

2.2 多粒度模型库

2.2.1 多粒度环境模型库

仿真空间环境包含各类天体，如地球、太阳、月球。地球包含自转模型、引力模型、大气模型、磁场模型与大地基准模型，太阳包含引力模型与太阳光压模型，月球包含引力模型。多粒度地球自转模型分为理想转动模型、考虑章动和进动的复杂模型；多粒度地球引力模型分为理想球体模型、不对称球体引力场模型；多粒度太阳引力模型和月球引力模型中，太阳和月球的计算分为理想开普勒轨道递推、JPL 星历表插值。

2.2.2 多粒度子系统部件库

多粒度子系统部件库分为功能模型、原理模型和型号模型3 类，三者都包含误差模型，但区别在于不同粒度可以不经过实测数据的校验，不引入失效模型。其中功能模型粒度最粗，能表现部件的功能和性能即可。原理模型能够模拟部件工作过程的物理、信息、能量变化过程。型号模型粒度最细，工作原理和电信接口与真实部件一致。

2.2.3 多粒度星上软件算法库

多粒度星上软件算法库包括姿态控制算法，供电、热、推进星上自主管理模块，遥测遥控管理模块，以及载荷信息管理模块。多粒度姿态控制算法包括和姿轨控部件功能模型配套的理想功能模型姿态控制算法，与原理模型配套的理想原理模型姿态控制算法，以及和部件型号模型配套的工程级姿态控制算法。多粒度供电、热、推进星上自主管理模块包括理想自主管理算法、工程级自主管理算法。多粒度遥测遥控管理模块支持包括测控功能一致性粒度，测控包格式一致性粒度，测控数据处理一致性粒度，测控多回路比对流程一致性粒度。多粒度载荷信息管理模块包括载荷信息处理结果一致性粒度，信息存储、处理、传输资源一致性粒度，以及信息字节一致性粒度。

2.2.4 多粒度信息传输接口

信息传输流程同样应按需调整，根据使用需要包含多种粒度。包格式一致粒度要求包头包尾、包长度与真实设备一致，传输包每个字节和真实设备一致。包种类一致粒度要求包的类型与真实设备一致，但包头、包尾作简化处理，传输包内容可能只包括关键参数，每个参数的原码和工程码转换方式作简化。包传输流程一致粒度要求对多个包进行了合并处理，但对话的发起、应答方式与真实设备一致。信息处理流程一致粒度要求分包解包压缩复接加密等过程与真实设备一致，但算法作简化。信息传输流程一致粒度要求发送信息和接收信息的部件与真实设备一致，对信息处理流程作简化。

2.3 建模和模型管理工具包

2.3.1 卫星数据格式化记录工具包

数据格式化记录工具包支持利用人机交互界面将卫星参数录入到格式化数据库中，主要包括零部件模型和参数、子系统结构和参数、信息传输、星载姿轨控软件、星务管理软件等。装配结果统一存储在卫星库中，根据研究内容选择相应数量和类型的卫星构建仿真场景后，利用格式化记录工具包完成仿真场景建模。格式化记录工具包支持不同规模、不同粒度的模型，同时可根据规模大小、多平台需求构建分布式仿真程序，按需完成仿真联邦分配和部署。

2.3.2 云服务集群计算负载均衡批处理工具包

云服务集群计算负载均衡批处理工具包支持大样本仿真工况的自动化生成、仿真及结果归档。其仿真工况生成根据研究所需，生成数字卫星仿真所需的配置文件集合。管理节点利用批处理技术将工况分配给集群计算机或超算平台的每个CPU核心，每个核心自动领取任务，完成仿真工况的下载和运行。在仿真过程中，所有动力学相关参数、星上设备参数运行过程数据实时归档到归档文本文件中，仿真结束后，归档文件统一上传至管理节点。管理节点可对仿真归档数据进行多级数据处理，形成多级效能指标计算结果。

2.3.3 图表自动生成工具包

图表自动生成工具包利用仿真结果数据和多级数据处理结果，结合预先定义的报告模板，自动生成报告中的文字、图片和表格。工具包可根据模板配置文件，定制不同数据的图片、表格表达方式，包括图表的类型、数据来源、尺寸、坐标信息、文字信息等。图片生成后，根据报告模板框架，将图、表、文字结合汇总，生成完整的评估报告。

2.3.4 系统工程分析评估库

系统工程分析评估库由算法库和报告模板库组成。算法库包括效能指标算法和剖面分析、相关性分析、聚类分析和回归分析等分析算法。针对不同指标和分析算法，可指定报告中图表的表达方式，根据不同研究阶段和报告类型，可以形成系列报告模板库，配合图表自动生成工具包，完成评估报告的自动生成。

3 数字孪生卫星构建应用工程实践

选取数字卫星建模、集群多平台分布式仿真以及体系效能评估3 个典型工程实践案例，论述了不同平台开放性等级下的工作量评估结果。由于工作量评估的绝对数值受工作人员水平和效率影响，因此核心关注的是不同开放性等级下工作量的相对值，进而证明开放性度量准则可以有效评估数字孪生卫星建模和模型管理的总工作量，为各单位平台设计和研制过程的各种决策提供依据。

实践案例中，工作人员默认是具有一定基础和经验的一般研究人员，例如博士研究生或助理工程师，按每人每天工作8 h 计算，对人员工作能力和勤奋程度作了平均修正，误差量级为人×月。所使用的计算机默认是一般PC 机，运行在Windows 10 操作系统下，CPU 为8 核心的Intel i7-9700 @ 3.0 GHz，集群计算机由50 台PC 机组成，所有计算机24 h 不间断运行。

3.1 数字孪生卫星建模

数字孪生建模平台从最初的0 级人工建模和修正模式开始，不断积累多种逼真度的部件模型，发展到1 级开放性等级时，已入库80 余种部件共计300 多个部件型号或粒度模型，又通过机、电、热、光、磁各物理场的描述二次开发接口开发，达到开放性2 级。目前，数字孪生卫星构建应用平台已完成多个数字卫星的开发工作，多粒度模型库覆盖通信、导航、遥感各种卫星类型和平台，并提供机、电、热、光、磁各物理场的描述二次开发工具，可快速完成数字孪生卫星模型构建和粒度调整。

开放性0 级平台阶段时，需要人工对每个部件的原理模型、误差模型、失效模型、通信接口模型等进行定制开发，开发过程中还需根据卫星的设计数据、试验数据、在轨运行数据对模型进行反复的比对，进而完成对模型的粒度和参数的多次调整修正。根据某导航卫星和某数据中继卫星整星全子系统（约40 个部件）建模和模型修正的工程实践案例统计，平台处于开放性0 级阶段时，单个部件采用人工建模、模型测试、模型比对、模型修正的总工作量一般在0.1 人·年左右。

开放性1 级平台阶段时，无须对每个卫星部件进行定制开发，数字孪生卫星建模工作模式转变为从模型库中选择工程中最相近的部件模型构建卫星模型，对无法满足项目需求的再手工调整机、电、热、光、磁各物理场的描述，进而完成工程所需新的部件模型的建模和调整。新的部件模型还可继续入库，完善部件模型库，通过经验积累逐步缩短后续研究工作量。平台在此阶段，支持了智能航天器迁移进化技术研究中所需卫星建模和某试验星、某导航星等多颗卫星整星模型的建模和比对工程实践。根据工作量记录，单个部件的开发和测试工作量降低到约0.01 人·年，由30 个部件组成的单颗卫星的建模和修正的人工工作量由3 人·年降低至0.3 人·年。

开放性2 级平台阶段时，数字孪生卫星建模的人工工作量主要转变成自动化模型调整程序的编写。在遥感卫星集群体系效能评估技术研究工程实践中，人工书写自动化装配和模型/参数比对调整程序，然后交由计算机自动化完成模型确定，最终完后1 颗卫星整星建模和模型的不确定性量化，人工工作量约为0.1 人·年。

不同平台等级阶段，数字孪生卫星建模工程实践案例工作量对比见表1。由表1 可知，针对数字孪生卫星的建模工作，开放性1 级平台相比0 级平台，工作量减少超过85%；开放性2 级相比之下，将人工的工作量降低至0 级平台的不到5%。随着平台开放性等级的提升，在数字孪生卫星建模过程中，人的工作量显著降低，更有利于提升数字卫星的构建和使用水平。

表1 不同平台等级下数字孪生卫星建模工作量对比Tab.1 Modeling workload comparison of digital twin satellites at different platform levels

3.2 数字孪生卫星使用模式

数字孪生卫星构建应用平台的使用模式，从传统0 级的人工进行典型工况分析开始，通过对单机批处理模式的支持，达到开放性1 级，可利用单台计算机的多个核心进行自动化并行仿真。开放性2 级平台支持计算机集群和云计算，可对大样本集群卫星进行仿真。通过对系统工程的分析算法集成规范的完善，并提供二次开发工具，使得利用平台可自动完成分析评估工作，达到开放性3 级。

开放性0 级的平台工作模式只能通过人机交互模式完成应用工作，在某导航卫星建模和模型修正工程实践中，完成100 个量级工况的研究工作，每组模型和参数工况的输入数据准备、仿真运行、结果采集和数据分析至少需要0.02 人·年。受限于0 级平台的人工工作量，研究中无法大规模进行模型和参数的遍历工作，因此模型精度只能达到10%的误差量级。

平台开放性达到1 级后，支持数字孪生卫星批处理运行模式，可利用单台计算机进行少量工况的自动化运行和结果采集，人的主要工作量转化为自动化程序的编写。在智能航天器迁移进化技术研究中，进行了100 个量级的单星效能评估工程实践，人工书写工况生成程序和数据处理程序，工作量约为0.3 人·年，单台计算机运行5 d，即可自动完成原本需要2 人·年的工况数据分析。

开放性2 级平台支持多个计算机集群负载均衡协同计算或者支持云计算服务，通过大量计算核心的并行计算，极大降低了仿真时长。在此基础上，开展了任务规划和评估技术研究中卫星集群效能评估工程实践，人工工作量和1 级平台相同，利用50台8 核心计算机的负载均衡协同计算，100 颗卫星1万个工况的运行耗时仅为3 d。

开放性3 级平台定义集成规范，并提供二次开发工具，增加了系统工程数据分析算法支持。在遥感卫星集群体系效能评估技术研究实践中，针对体系效能的不确定性量化和机器学习所需样本生成工作中，利用开放性3 级的平台，人工只需要开发工况生成和数据采集部分程序，即可利用集群计算机自动化完成工况生成、批处理仿真、数据采集和分析、评估报告生成。人工工作量降低至0.1 人·年，完成超过30 万个工况的运行和数据统计分析，集群机计算总耗时约为90 d。体系效能评估研究中数据分析结果部分案例如图1 所示。

图1 体系效能评估数据分析结果案例Fig.1 Analysis results of system effectiveness evaluation

不同平台等级阶段，数字孪生卫星应用工程实践案例和工作量对比见表2。随着平台开放性等级的提升，大大降低了数字孪生卫星的使用工作量成本，为应用系统工程的方法发现客观规律提供了可能。

3.3 数字孪生卫星星上代码一致性保障

数字孪生卫星星上代码一致性保障在0 级阶段时，为降低跨平台移植时星上代码的应用层改造工作量，定义了标准的系统层接口函数，开放性达到1级。1 级开放性阶段，跨平台时移植时应用层代码可以重复使用，只须改造系统层代码。在开放性1级的基础上，对不同平台与载荷异构卫星的部件代码进行入库后，平台定义了模型复用基础架构，不同卫星之间应用层的基础代码支持可复用，平台开放性达到2 级。

开放性0 级阶段时，开展了某导航星姿轨控嵌入式样机研制工程实践，完成一颗10 个部件组成的卫星姿轨控仿真模拟器，在部件模型从数字平台向嵌入式平台移植过程中，系统层和应用层代码均需要人工改造。根据研制过程统计，人工完成代码的开发、烧录、调试测试，工作量约为每个部件0.2人·年，除巨大的工作量外，由于全人工操作受人工长时间疲劳等工作状态影响，工作质量也难以保障，给研制工作带来不确定性。

开放性1 级阶段时，开展了智能航天器迁移进化技术研究中整星嵌入式样机研制工程实践，由30个部件组成的整星样机，在数字平台完成应用层测试后向嵌入式移植，通过开发自动烧录程序完成代码烧写，嵌入式平台只需要对系统层进行测试即可，极大地降低了嵌入式平台的开发和测试工作量，平均分配在每个部件的改造和测试人工工作量降低至0.02 人·年。

开放性2 级阶段时，开展了航天器集群智能技术研究中心多星关键部件嵌入式样机研制工作。针对3 种整星嵌入式样机（包括规划器、控制器、通信等关键部件）构建需求，嵌入式代码烧录和测试工作量已经超过人工工作能力，只能在达到开放性2 级平台的基础上，通过开发自动化软件，利用计算机自动完成上述工作。通过应用层代码复用，以及自动化的烧录和测试，2 级开放性平台将每个部件的平均人工工作量降低至0.005 人·年，每颗由30 个部件组成的卫星星上代码一致性开发工作量约为0.15人·年。

不同平台等级阶段，数字孪生卫星星上代码的一致性开发的典型工程实践案例和工作量对比见表3。由表3 可知，在数字孪生卫星星上代码一致性保障方面，1 级开放性平台相比0 级，人工工作量降低约为90%；2 级平台相比1 级，再降低75%。通过提升平台等级，极大降低了星上代码一致性开发工作量，为降低卫星研制周期提供技术支持。

表3 不同平台等级下星上代码一致性开发工作量对比Tab.3 Comparison of the onboard code consistency development workload under different platform levels

3.4 数字孪生卫星集群异构平台分布式仿真支持能力

异构平台的分布式仿真从0 级阶段开始发展，大多还是仅用于单星部分子系统的分布式仿真。为支持整星到集群更大规模的工程需求，平台完成了各种总线的标准接口函数定义，具备在工控机或嵌入式平台上进行电信接口一致的硬件在回路仿真能力。达到开放性1 级后，平台可以更快的支持整星异构平台的混合仿真，以模拟整星全子系统的多物理场耦合。通过多种平台、多种粒度通信模型构建，平台最终支持提供多个级别的抽象传输接口，数字孪生卫星可以根据按需建模准则，在不同的逼真度上模拟信息传输过程，达到开放性2 级。

开放性0级平台时，没有定义信息接口函数，典型案例如支持某导航星姿轨控嵌入式样机研制。由10个部件组成的嵌入式样机，部件的接口函数开发和测试均需人工定制完成，每个部件耗时约为0.2人·年。

达到开放性1 级后，部件传输接口函数的开发工作量大幅降低，主要工作量在接口函数粒度的人工调整，例如与真实卫星对接时，需要按照真实卫星接口协议调整部件传输源代码。以任务规划、评估技术研究中数字和嵌入式平台混合仿真为例，统计了1 级开放性平台下，完成一颗由30 个部件构成的整星嵌入式样机和数字平台对接的工作量。在数字平台和嵌入式平台下，均可支持对电信接口一致的硬件在回路仿真，人的主要工作量是在标准接口下调整参数，并进行测试接口测试，每个部件的平均工作量降低至0.02 人·年。

开放性2 级平台时，开展了航天器集群智能技术研究中心数字、嵌入式、真星联合仿真工程实践，涉及上百颗卫星协同仿真场景。在此规模下，数字平台和嵌入式平台的传输接口测试均通过开发自动化软件，利用计算机自动完成上述工作。人工开发多粒度传输接口自动测试程序的工作量约为0.2人·年，3 颗卫星嵌入式样机的自动化接口测试和调整等工作，还需要计算机自动运行约3×10 d。构建的数字平台、嵌入式平台、整星样机异构平台分布式仿真场景如图2 所示，其中包含100 颗卫星运行在Windows 平台，3 颗卫星运行在嵌入式平台，还有1 颗工程单位真实卫星。

图2 卫星集群异构平台分布式仿真Fig.2 Distributed simulation on the heterogeneous platforms of the satellite cluster

卫星异构平台分布式仿真工程实践在不同平台开放性等级下的典型工程实践案例和工作量对比见表4。由表4 可知，在数字孪生卫星集群异构平台分布式仿真方面，相比0 级开放性平台，1 级开放性平台通过多平台电信接口一致仿真能力支持，将人工工作量降低了90%；2 级开放性平台通过提供多重粒度的传输接口，并结合自动化测试和调整能力，人的主要工作量转换成自动化程序的书写，剩余繁琐的测试工作交由计算机自动完成。

表4 卫星集群异构平台分布式仿真工作量对比Tab.4 Workload comparison of the distributed simulation on heterogeneous platforms of the satellite cluster

4 结束语

在卫星工程中，应用基于模型的系统工程，或者数字工程，实质是建立一个数字孪生卫星构建应用平台，不同岗位人员在平台上共享成果并完成自己个性化的设计、研究等工作。按基于模型的系统工程要求，平台的核心矛盾是如何降低所有岗位人员使用平台构建数字孪生卫星，并运用数字孪生卫星完成所需研究任务的工作量总和，即提升平台的开放性度量。本文从数字孪生卫星建模和使用模式、星上源代码一致性保障，以及集群多平台分布式仿真3 个方面分析了平台的开放性需求，并定义了不同了开放性等级参考。针对开放性设计目标，给出了软件层次划分、多粒度模型库、建模和模型管理工具包几项专用的开放性设计技术。

通过数字卫星建模与模型修正、卫星异构平台分布式仿真，以及体系效能评估应用案例，证明了开放性度量准则可以有效评估构建和运用数字孪生卫星的总工作量，为各单位平台设计与建设过程的各种决策提供依据。采用开放性设计技术的数字孪生建模，改变了传统针对研究问题人工个性化定制建模和模型修正的方式，具备了根据研究问题需要快速完成调整模型的能力，实现人不在回路的自动化智能化批处理分析评估，把人从低级劳动解放出来，集中精力深入挖掘系统固有的科学规律，针对性地提出解决问题的技术方法，提升航天器的设计、生产、制造、运营效率和水平。