商業衛星的智能化研制方法研究

張明廣 董 房 楊同智

（上海衛星工程研究所，上海 201109）

1 引言

物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術的迅猛發展極大地改變了現代工業界的生態模式，提高了生產效率和資源利用率。近年來，歐美日等發達國家為保持本國在制造領域的主導地位，解決制造業空心化問題，紛紛推動新一代信息技術與工業相融合，德國的“工業4.0”與美國的“工業互聯網”是其中的典型代表。凱捷咨詢公司（Capgemini）研究指出，截至2017年3月，62%的航空和國防類企業從事智能制造項目，航空工業在數字化工廠運用方面不僅領先于汽車行業（50%），還領先于能源及公共事業（42%）、生活消費品（40%）、生命科學和醫藥（37%）等行業。不同于傳統衛星的小子樣研制模式，商業衛星具備與航空、汽車工業類似的生產率高和生產成本低的特點，在研制過程中應積極借鑒民用工業領域的成功經驗，提升商業衛星的研制效能。

2 研制現狀分析

傳統的衛星研制模式往往存在以下問題：傳統衛星小子樣采用非標設計，單機產品返修率高，需要經歷方案驗證、桌面驗證、初樣驗證、正樣驗證等各個階段，以此來保證非標設計產品的可靠性，也使整個研制周期延長、成本增加；各個衛星構型不同，需要重新進行布局、質心控制、線纜排布，往往依賴人工定制化裝配；大型試驗的數字化仿真能力不足，需要通過大型試驗進行考核驗證；各個研制環節孤島式串行銜接，無法有效利用研制大數據的價值。傳統的衛星制造模式已經不能適應批量化、低成本、快速研制的任務需求。

隨著國內外商業航天的崛起，傳統的衛星制造模式受到了巨大的沖擊和挑戰。商業衛星采用標準的模塊化設計，具備生產率高和生產成本低等特點，例如，美國OneWeb商業衛星公司與法國空中客車公司合作建造了新的衛星制造工廠，借鑒空客公司工業化、標準化、自動化的研發生產理念，先通過10顆左右衛星樣品的AIT試驗驗證衛星的批量工業化生產模式，之后在制造工廠進行衛星設計與工業化流程生產線建設，真正實現把衛星搬上全自動流水線，像生產飛機部件一樣制造衛星。OneWeb公司的衛星制造流水線具備先進的自動化生產和數據采集能力，能夠有效縮短裝配時間，全方位分析單機性能并進行調試。可通過在軌衛星的有效數據分析，支撐航天器的設計優化，實時檢測和校對制造過程中的任何故障。OneWeb公司數字工廠將實現每天2～3顆衛星的生產能力，單顆衛星的研制成本預計控制在50萬美元，2019年2月28日，該公司首批6顆衛星發射，實際成本花費約100萬美元/顆。

綜上，需積極借鑒民用工業、國外商業航天企業的技術經驗，從衛星設計的源頭出發，提升設計的標準化水平，轉變研制模式，從標準化、數字化、數據中心化、智能化方面推進智能研制，提升衛星的快速設計、快速集成與快速測試能力。如圖1所示，建立標準化研制基礎，通過數字化技術打通設計與生產之間的鴻溝，通過云數據中心聚合設計、制造、測試、集成等環節的多源異構數據，基于數據分析與仿真模型實現智能化研制。

圖1 衛星智能研制建設流程

3 智能研制

智能研制基于新一代信息技術，貫穿設計、管理、生產、應用等各個環節，在標準化、數字化、大數據基礎上通過傳感器、數據分析、機器學習等技術實現智能設計與制造。

3.1 標準化

美國軍、民用航空航天工業代表了美國當今最先進的科學、技術、工程和制造工藝水平。標準是進行航空航天產品設計、制造和維護的技術綱領，對航空航天產品的研制發揮著至關重要的作用。

商業衛星的標準化、模塊化設計可提升衛星的快速集成與檢修能力，降低批量研制成本。例如，美國AeroAstro公司設計了模塊化的航天器結構框架SMARTBus，設計人員可以根據任務需求來選擇即插即用的模塊組件，快速完成系統集成。另外，商業衛星的軟硬件構架采用標準化設計：一是標準化的星體機械結構，便于裝配；二是模塊化的功能部件，便于集成、維修。美國航空航天協會組織了世界上100多家小衛星公司來研討小衛星標準問題，由于小衛星的制造商眾多且任務多樣，針對所有任務來制定設計標準的條件還不成熟，盲目追求標準化容易抑制創新，但在組件和接口層面應開展標準化工作，以有效控制成本與研制進度，促進小衛星的廣泛應用。如圖2所示，美國Planet Lab公司的舊金山制造基地采用全新的標準化設計研制流程，每周可生產40顆衛星。

圖2 標準化設計生產的衛星

航天工業正在從軍事化用途、單一產品生產模式向商業化規模生產模式轉變，標準化對成本、質量和可重復性生產具有至關重要的作用。商業衛星的批量研制需要從頂層出發，規劃行業發展規范，減少不必要的個性化定制產品，集中行業資源，滿足低成本高效率研制需求。

為了提升衛星標準化設計的靈活性，各國也在積極發展軟件定義衛星技術，基于軟件最大化、硬件最小化的思想，降低衛星軟硬件之間的緊耦合關系，以開源、開放模式構建航天應用商店，通過星載APP靈活改變、擴充或提升其功能，有助于降低研發成本，縮短研發周期，為提高商業衛星的智能化程度、發展智能化商業衛星提供更多可能。

3.2 數字化

目前國內航天企業主要使用CAD圖紙來設計、生產衛星，部分使用ProE三維圖形輔助設計、裝配，盡管每個個體站點也都配有數字化設計模型，但設計過程中缺乏持續通信與高效協同設計能力，最終導致成本增加、效率下降。此外，數字化下廠還未能有效應用，總裝集成仍然依賴人工。航天產品的總體設計與系統集成、產品研制是相對分離的，不利于商業衛星的低成本、高效率批量研制。

航空及汽車行業的數字化技術應用較為成熟，可以作為商業航天數字化批量研制的設計參考。如圖3所示，航空工業廣泛采用MBD（Model-Based Design）數字化設計生產技術，將三維制造信息PMI（Product Manufacturing Information）與三維設計信息共同定義到產品三維數字化模型中，使CAD、CAM等數字化設計工具實現了高度集成。美國波音公司在其787等新型客機研制過程中，全面采用基于模型的數字化設計技術，將三維制造信息與設計信息共同定義到產品的三維模型中，代替二維圖紙，直接使用三維設計模型作為研制依據，使技術人員從傳統的二維藍圖中解放出來，實現了產品設計、工藝設計、零件加工、工裝設計、零部件檢測檢驗、部件裝配的高度集成、協同和融合。空客公司的工程師采用達索系統3D Experience平臺，將A350XWB設計制造過程中4000人的工作關聯起來，同時應用達索系統Enovia協同技術，通過沉浸式投影機系統Cave技術與3D虛擬現實（VR）系統共同作業，使空客的工程師在A350 XWB飛機設計過程中就對機內零件實現了可視化，使飛機系統組裝可視化。此外，“數字孿生”概念已逐步用于航空航天領域，基于試驗數據與設計模型創建出一套詳細的虛擬數字模型，通過高保真仿真平臺模擬系統工作，將仿真結果與實際運行狀態進行同步比較，對產品的性能測試、故障檢測與維修具有重要作用。

圖3 數字化設計生產技術

美國OneWeb商業衛星公司借鑒空客公司的飛機批量化研制經驗，在佛羅里達工廠進行衛星設計和工業化流程生產線建設。圖4為OneWeb數字化工廠，通過數字化連接設計、生產、集成、測試、試驗等各個環節，有效實現了產品研制各個環節的高效協同工作，可為我國設計商業衛星數字化工廠提供參考。

圖4 美國OneWeb商業衛星公司數字化工廠

3.3 以數據為中心

衛星的產品種類、數量不斷增加，產品數據包、測試數據、在軌數據等數據爆炸式增長，歸檔式信息管理方式已無法滿足型號研制需求。目前存在數據管理分散，設計、制造、測試各環節數據分離，無有效的統一管理平臺，缺少有效的數據整合、分析與挖掘技術方法等問題，這不利于型號的風險識別、設計優化與高效研制。

航天產品從設計、制造、測試到運行等的全周期數據一體化管理是航天產品數字化應用系統發展的必然趨勢。美國先后建立了政府與工業部門數據交換網（GIDEP）、核心自動化維修系統（CAMS）、維修管理信息和控制系統（MMICS）、可靠性信息分析中心（RIAC）、維修數據收集系統（AFM66-1）等數據系統，依靠數據支持大幅提高了產品的成熟度。歐空局（ESA）建立了系統可靠性服務系統（SRS）、預警系統、歐洲空間元器件信息交換系統（ESCIES）、歐洲電子元器件驗證試驗數據國際交換網（EXACT）等信息系統，通過數據分析挖掘，提升產品的研制性能。我國航天研制單位也建設了一些區域數據中心，如測試數據中心、質量信息系統、項目管理系統等，但系統相對獨立，數據分散在單機研制單位、總體單位、AIT單位等，未能有效利用全周期數據信息。

借助大數據平臺構建思路和方法，本文建設了面向航天全生命周期數據綜合管理的分析平臺。如圖5所示，大數據平臺可簡要分為3層：數據收集、數據融合和智能應用，數據收集層負責收集多源異構數據，包括生產測試數據、業務管理數據、設計數據等異構數據；數據融合層負責將異構數據進行融合管理，提供數據存儲和并行計算支持；智能應用層負責數據分析與建模，承擔具體的業務應用工作。

圖5 全周期數據綜合管理平臺

3.4 智能化

智能研制平臺本質上是一個基于云平臺的數字化、網絡化、智能化解決方案。數字化是智能研制的基礎，標準化是數字化、智能化的前提。在標準化、批量化的基礎上，應用數字化設計，使各環節信息互聯互通，并基于數字模型綜合分析各個研制環節的數據信息，可提高研制過程的可控性、減少人工干預。

在大數據中心基礎上，開展智能研制應用，可實現以下功能：

（1） 故障診斷與預測：基于航天產品的全生命周期數據，通過數據與模型雙驅動，提高故障的提前識別與自動化檢測能力。

（2） 產品設計：通過設計數據、制造數據、測試數據的融合分析，識別不利于制造、測試和使用的缺陷設計，迭代優化設計。

（3） 市場分析：通過分析市場數據，提出產品布局建議，科學指導產品系列規劃。

（4） 模型仿真：基于大數據平臺與設計模型對航天器進行建模仿真，通過模型之間信息的傳遞和并行工作，建立模塊化的數學模型，輔助系統設計與故障診斷。

目前智能化技術已在衛星AIT、在軌管理中發揮了一定作用，如圖6所示，衛星PHM健康評估系統利用決策樹、回歸、貝葉斯分類等故障判斷模型，實現對實時遙測數據的故障模型判斷及精細化報警能力，實現完備有效的報警機制，自動啟動故障定位和處理工作流程，大幅提升監測報警的有效性；并通過對目標系統實時數據的學習，了解該系統當前所處的狀態，評估該系統的健康水平。智能研制需要依靠眾多關鍵軟硬件技術做支撐，應積極借鑒民用航空、汽車領域及國外商業衛星公司的成功研制經驗，逐步擴展智能化技術的應用場景，提升研制效率，降低研制成本。

圖6 衛星健康狀態智能評估系統

4 結束語

衛星涉及機熱電控等多個不同專業，還與空間環境狀態息息相關，需結合各關鍵學科的專業知識來理解衛星的運行方式，另外需要在數字化的平臺上，綜合管理運用多學科專業知識，集成應用貝葉斯、支持向量機、集成學習、神經網絡等機器學習方法和數字化仿真建模技術，逐步實現商業航天的智能研制。