數字衛星概念研究

董云峰，李 智，雷 鳴

（北京航空航天大學宇航學院，北京 100191）

0 引言

針對一個特定物理系統構建的數學模型稱為數字系統，數字系統生存在數字環境中，數字系統和數字環境組成一個與物理世界對應的數字世界。早在1997 年，美國國防部定義了虛擬樣機（Virtual Prototyping，VP）的概念［1-2］。VP 是建立在計算機上的原型系統，它已成為設計部門評估和交流設計的必要工具［3-4］。VP 在系統維和時間維上，都強調了數字系統對物理系統的完整對映，所以是個完整的數字系統，但它并沒有對數字世界和物理世界的交互程度進行定義。2003 年，GRIEVES 在美國密歇根大學的產品全生命周期管理課程上提出數字孿生（Digital Twin，DT）的概念［5-6］，并聯合美國空軍研究實驗室，將DT 定義為充分利用數學模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成了多學科、多物理量、多尺度、多概率，在數字世界中完成對物理系統完整映射，能刻畫和反映真實物理系統全生命期的仿真過 程［7］。DT 不僅豐富了VP 對數字模型的要求，還定義了數字世界和物理世界的交互融合特征。數字孿生后來被廣泛接受，并認為是新一代工業革命的基石。系統越復雜，按系統工程方法決策的價值越大。傳統的基于文本的系統工程（Text-Based Systems Engineering，TBSE）更適合定性分析，沒有充分利用數字系統的優勢。國際系統工程學會（International Council on Systems Engineering，INCOSE）于2007 年提出了基于模型的系統工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）概念［8］，2008 年進一步明解了MBSE 對設計、分析、驗證和確認等活動的支持［9］。

美國在虛擬樣機、基于模型的系統工程、數字孿生等研究方面起步較早。實際上，至少在1990 年之前，休斯和勞拉的動態模擬器就不僅是用來訓練衛星操作員的，它更重要的用途是同一衛星工程不同技術團隊相互交流的工具。1997 年文獻報道，美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）開發了一套基于Simulink的全子系統仿真、有整星尺度的耦合的衛星模擬器（The Spacecraft Simulator，SPASIM），但天體尺度的環境模型部分較簡化，沒有體現出部件尺度的模型特點［10］。同年，休斯公司的H601 模擬器實現了姿控、電、熱、推進、測控、載荷的子系統的硬件在回路仿真［11］。如美國空軍技術學院在1999 年公開的SIMSAT 衛星整星模擬器，能夠支持姿控、供電、測控、通信、結構、推進子系統的仿真［12］。2004 年文獻報道的FAST 系統，是一套編隊飛行的衛星模擬器，考慮了姿軌耦合、整星尺度的半物理仿真［13］。2005 年NASA 提供了一套開源的航天任務分析軟件JAT，能支持天體到衛星尺度的姿軌控動力學仿真［14］。從2010 年發表的文獻看，SpaceX 為發射控制中心的操作員開發了一套航天器發射和在軌控制系統［15］，后續又在公開網站上為航天愛好者提供了龍飛船與國際空間站對接的模擬器（International Space Station Docking Simulator），但公開文獻中無其內部航天器模擬軟件的詳情。從SpaceX 公司的技術發展過程看，產品強調的大規模生產能力，沒有多個個性化衛星的定制工程，對代碼自動生成功能的需求有限。從2013 年發表的文獻看，NASA 已開發了MBSE 架 構［16］，這個架 構在立 方體衛 星（Cube Satellite，CubeSat）［17］、火情預警衛星（Fire Satellite，FireSat）［18］的設計中得到應用。NASA 制訂了衛星生命周期中模型使用及復用的基礎架構NIMA，支持軟件模塊復用，也支持文檔與報告的自動生成［19］，2015 年發表的文獻也證實了這個系統仿真粒度到了部件級，可以在電信接口上和真實衛星保持一致［20］。從2016 年公開發表的文獻看，以NOS3 為代表的產品較好地繼承了休斯和勞拉公司的技術傳統，實現了對一個衛星全生命期的完整支持［21］。目前能代表美國先進水平的公司是SpaceX，但這個公司數字衛星的相關公開資料幾乎沒有。近年來，美國洛馬、SpaceX、ANSYS、參數技術公司，法國達索公司，德國西門子公司等均在數字孿生技術方面開展了大量的研究和探索工作，在設計、制造等方面取得巨大成效［22-24］。

歐洲航天局（European Space Agency，ESA）也在積極地應用MBSE 并取得一定成果［25］。ESA的SIMULUS-M 產品，率先實現了仿真代碼的自動生成功能。它的產品透明度比較高，現在還可以在網站上查到相關資料。2000 年荷蘭航天機構研發的可配置仿真工具EuroSim，通過人在回路或者硬件在回路中的實時仿真，在可行性、工程化、樣機、轉移測試以及操作培訓的每個階段都能發揮作用［26］。2002 年文獻中，第一代伽利略系統仿真程序（Galileo System Simulation Facility，GSSF），實現了姿軌控與導航耦合，達到了系統級仿真［27］。2006 年的文獻中，將SIMSAT3.0 作為仿真內核，用SMP2.0 標準建立起了更強大的伽利略系統的星座模擬器，包含多粒度的衛星模型、從簡單功能模型到 全子系統高保真模型3 個級別［28］。2008 年的文獻中，提出了一種基于SMP2.0 標準的參考航天器模擬器架構，定義了全子系統部件級接口與耦合關系，應用SIMULUS4.0 完成建模與測試，為ESA 以后的模擬器開發提供參考［29］。2012 年文獻中展示了性能指標工具（Performance Indicator Tool，PIT）及其提高基于SIMULUS 的操作航天器模擬器的代碼質量和性能方面的適用性過程［30］。2013 年德國航空中心提供了OS3 開源衛星模擬器，在姿軌控測控子系統模型方面具有較高精度，與真實衛星數據比對驗證，通過模塊化結構提高系統的擴展性 和復用 性［31］。另 外，2012 年巴西 的CBERS3&4 衛星模擬器也采用SMP2 標準以增強模型的可重用性［32］，2016 年法國MERLIN 任務的衛星訓練操作與維護模擬器TOMS 也支持SMP2標準［33］。

國內對MBSE 在航天器研制［34］和載人航天［35］方面進行了探索，在大型復雜衛星和衛星總體設計方面進行了研究［36-37］。同時，國內也在積極探討數字孿生系統的概念和應用問題，提出了數字孿生五維模型的概念，指出了數字孿生在衛星/空間通信網絡等領域的落地應用探索與實施過程中所需突破的關鍵技術［38-39］，討論了建立數字孿生系統標準體系架構等問題［40］。

系統工程包含技術和管理兩個層面：一是由構建、分析、優化、驗證組成的系統建模技術；二是由計劃、組織、領導、控制組成的建模工作的組織管理技術。系統工程的研究對象是一個系統，所以基于模型的系統工程，其實質是數字系統建模技術和數字系統的組織管理技術。任何一個技術應用在工程實踐中，必須評估采用這個技術的收益和代價，只有收益大于代價時，這個技術才能推廣。評估這個建模和模型組織管理的收益和代價，就必須先明確建模的要求。數字系統組織管理的主要成本是人力成本，取決于人在計算機上操作軟件的工作量，取決于模型管理工作的自動化智能化水平。所以，在衛星工程中應用MBSE，必須先明確對數字衛星的要求和對數字衛星組織管理自動化程度的要求。為了便于討論，本文將針對特定衛星的數字系統定義為數字衛星，數字衛星生存在數字空間環境中，構成一個與物理世界對應的數字世界。

認知科學的研究表明，人在處理復雜決策時，會評估問題的規模，將問題簡化，以便在人腦有限的思考能力和有限時間內完成決策。粒計算理論［41］進一步豐富了這個思想，它將模型的不確定性大小用粒度來表述。粒計算理論認為人決策的主要邏輯依據是粒度保假原理，如在粗粒度下無解，則在細粒度下也無解。衛星具有復雜性、龐大性和高度綜合性的特點，是個典型的復雜系統，顯然是無法用同一個數字衛星完成衛星工程全生命期所有的決策支持。衛星系統的研制過程與粒計算理論的描述是一致的。衛星工程中項目的論證、總體設計和詳細設計確實是一個粒度由粗到細的過程。項目論證所需的模型相對比較簡單，這個模型的不確定性大，粒度粗，而到詳細設計時，要求比較完善的模型，模型的不確定性小，粒度細。

本文根據衛星動態模擬器［42］、虛擬樣機、數字孿生和平行系統［43-45］等與數字衛星相關的概念，利用粒度描述數字衛星模型的不確定性，分析構建和應用數字衛星的工作量，促進MBSE 在衛星工程中的應用。

1 數字衛星模型不確定性定義

根據衛星工程對模型的要求，引用粒計算的概念，按數字衛星模型不確定性，本文定義點、流、場3 類不同仿真粒度的模型。

1.1 數字衛星點模型

衛星入軌后基本上處于無動力飛行狀態，無需額外能量是衛星相對于航空器的優勢，但只能運行在相對固定的軌道上也是衛星系統最主要的約束。假定衛星各個服務子系統都能完美地工作，不會影響系統功能，則不同衛星的個性就不存在了，所有衛星都可以看成一個點。定義不考慮各個子系統能力約束的衛星模型為數字衛星的點模型。點模型與現在通用的軌道模型沒有區別，只是為了和后面的流模型和場模型的叫法更加相互呼應。

1.2 數字衛星流模型

衛星各個子系統根據特定的工作原理完成子系統設計。一般情況下，工作原理決定了系統的結構，這種結構像流水一樣存在上下游關系。如姿態控制子系統，信號是從敏感器傳到控制器再傳到執行機構；供電子系統，是太陽帆板產生電，以供給蓄電池和各個單機部件。

定義各個單機都是理想部件，工作時除了功能流所涉及的參數外，不會對周圍的其他部件產生影響，該衛星模型為數字衛星的流模型。流模型在子系統功能上是閉環的，所以可以在地面檢查驗證，如桌面聯調、運動學動力學轉臺試驗、熱真空高低溫環境試驗等，都可以驗證流模型的精度。流模型與現在通用的子系統設計模型沒有本質區別，都是假定除了總體給出的設計約束外，各個子系統之間不存在相互耦合，將衛星系統層面的問題簡化為各個子系統給定約束下的能力最大化問題。

1.3 數字衛星場模型

衛星總體設計最終要將各個單機部件緊湊地安排在一起，各個部件共享物理場，這些物理場包括力學環境、電磁環境、熱環境等。多個物理場互相耦合產生影響，場之間的耦合發生在不同的空間尺度上，如輻射、磁場、外熱流是在天體尺度上，單機部件之間的電磁兼容性是在整星尺度上，軸承摩擦特性發生在微觀尺度上。衛星的動態特性分布在不同頻率上，以動力學為例，軌道運動周期是小時級別，姿態運動周期是秒級別，彈性微振動是毫秒級別。

借取數字孿生系統的多動態、多尺度、多概率、多物理場耦合特點，本文定義集成天體、整星、零部件局部細觀多空間尺度，軌道、姿態、微振動多頻譜動態、機電熱光磁輻射多物理場耦合的衛星模型為數字衛星的場模型。場模型是針對衛星個體的，不同的衛星在動態頻率、空間尺度、物理場耦合特征是不一樣的。場模型是目前最小粒度的數字衛星模型，場模型與數字孿生和平行系統的建模要求一致。個性化衛星的場模型，至少要和衛星在軌運行遙測數據比對，才能量化模型的不確定性，并根據差異進行反復的模型和參數修正，降低模型的不確定性。

2 數字衛星建模與模型組織管理操作模式定義

構建和管理一個數字系統，在邏輯上，先要明確概念，理解原理，給出數學公式描述；然后才能書寫源程序，編譯成可執行程序，確定仿真工況集合，運行可執行程序，對輸出結果進行統計分析，得出結論。按照這個邏輯，根據建模與模型組織管理操作的自動化程度，將人工操作定義為編程開發、軟件交互、自動化、智能化處理4 種操作模式。

2.1 編程開發

編程開發主要針對建模工作，這種操作模式人力成本最高，智能水平要求也最高。人要學習掌握知識，把數字公式描述編排成算法，劃分模塊寫出源程序，確定測試方案，調試程序完成測試，才能得到可執行程序。編程開發的要求高，但這種模式對工程的適應性最強，不論多特殊的衛星，這種模式都能完成MBSE 要求的建模工作。

2.2 軟件交互

軟件交互模式的前提是已經有數字衛星軟件程序，這個程序可能是團隊內部的，也可能是集成或分散的商業軟件。由于這個軟件已經通過了測試，正確性是有保障的，所以人的工作比編程開發要少很多。在建模工作上，主要是按軟件要求修改輸入參數。在模型組織管理上，主要是根據研究的問題，確定進行多少個工況的仿真，為每個仿真工況準備輸入文件，執行完每個工況的仿真后，對輸出結果進行統計分析，生成他人可閱讀的報告。軟件交互模式的應用范圍是有限制的，由于可執行程序不能改變，它的公式和算法是不能變的。如果數字衛星有特殊性，僅調整參數不能反映真實衛星的特點，這個數字衛星就不能用了，必須返回到編程開發模式。

完成一個MBSE 應用，就算有工具軟件，從建模到模型管理，也很難由一個程序一次完成。如果有多個程序構成，前一個程序的輸出信息還需要整理為后一個程序的輸入信息，多個程序聯合起來，就構成了一個軟件操作序列，這個序列也可能包含若干個迭代循環子序列。這些工作都需要人通過鼠標鍵盤參與，工作效率低，耗費了大量的人力資源。

2.3 操作自動化

當建模在工作規范的指導下，可以形成簡單的有限選擇決策分支，就可以通過軟件自動化技術完成建模工作。微軟的VisioStudio 是最常見的軟件工具，程序員在可視界面上定義需求，VisioStudio會通過特定的規則自動生成代碼。ESA 的SIMU?LUS 工具也是用類似原理，通過注冊制構建軟件架構生成，完成了數字衛星的自動化建模工作。本文將這種按規則執行計算機自主模式定義為操作自動化模式。

模型的組織管理工作都體現在軟件操作上。除了人機界面之外，大部分工具軟件都提供命令行接口，可以通過腳本文件完成軟件調用。除了操作系統提供的基本腳本服務之外，還有各種專門的膠水語言開發環境，特別適合研制能夠把各種軟件有機聯合起來序貫運行的膠水程序。如果各個工具軟件的操作是規范的，每步流程控制判據簡單、可預先設計，就可以研發出一個膠水程序執行定義好的流程控制決策，將原來由人通過交互模式操作多個軟件序貫完成的工作，由計算機執行膠水程序一次完成，實現模型組織管理工作的一鍵運行。這種用腳本膠水程序調用多個工具軟件的操作模式也是操作自動化模式。

2.4 操作智能化

當問題復雜時，存在非標定制問題，或者是自動化規則的學習特別復雜，軟件自動化建模不能應對。通過軟件交互模式完成MBSE 應用，各個軟件的使用和前后迭代聯接是一個決策系列，這些軟件操作需要智慧，不能預先設計，這種情況下腳本和膠水這些簡單的操作自動化技術也就不能應對了。在自動化生成代碼和腳本膠水程序的基礎上嵌入決策環節，利用人工智能技術替代人完成這種決策，就可以實現建模和模型組織管理工作的一鍵操作。本文將這種利用人工智能技術加自動化技術完成的計算機自主操作模式定義為操作智能化。

實現操作智能化的方式有很多，但數字衛星建模是寫計算機源程序，形成自動化操作膠水也是寫程序，只要能用人工智能替代人寫出需要的程序，MBSE 中建模和模型組織管理工作都是可以實現智能化的。

3 不同粒度數字衛星建模工作模式可行性分析

原理上編程開發模型可以完成任何難度的建模工作，這個操作模式的定性分析不需要進一步論述。操作自動化主要依賴于建模工具是否支持命令行接口，支持命令行接口并沒有技術上的困難，主要取決于使用者的需求。軟件交互模式需要有一個團隊開發出通用的程序，操作智能化取決于人工智能的水平，這兩種工作模式需要深入分析。

點模型基本上不考慮衛星之間的差異，不同衛星只是參數不同，所以很容易研制出成熟的商業軟件，比如STK。流模型不考慮子系統之間的耦合，衛星的個性化特征不明顯，流模型基本上可以用在不同衛星上。有限人力成本加上通用性，也能夠順利發展成商業軟件，如構型軟件ProE、結構軟件ANSYS 等。問題的關鍵在于是否可以用一個通用的商業軟件構建衛星的場模型？

多動態、多空間尺度、多物理場耦合是衛星場模型的基本特征，目前已有的商業軟件不支持構建數字衛星場模型所要求的多物理場耦合。但多物理場耦合是各行各業在應用數字孿生系統時都遇到的問題，單純解決多學科耦合問題是有成熟方案的，它就是歐洲仿真協會推出的Modelica 這種面向對象，以方程為基礎的開放性語言。Modelica 是基于微分代數方程計算的動態性能仿真模型二次開發語言，其數學描述是微分、代數和離散方程組，支持機械、電子、通信、控制、液壓和動力等學科的統一建模。Modelica 相對其他工具最核心的優勢，就是能夠決定如何自動求解方程變量，能夠使開發者集中精力于建立對象的數學模型，而不必過分關心模型求解和編程實現的過程。但是，Modelica 只是解決了單一動態、單一空間尺度的多物理場耦合問題，它不能解決多動態問題，更不能解決多空間尺度、多物理場耦合問題。在數字衛星場模型的多動態問題上，微分方程級的剛性問題一直是個難題。目前，根據研究目標，通過調整模型粒度解決這個問題。比如重點關注軌道周期類特征時，就可以不考慮微振動。在考慮微振動和姿態運動耦合影響時，首先在ANSYS 等力場軟件中離線計算彈性模態，然后只取模態前幾項，將模態參數換算為平動耦合矩陣和轉動耦合矩陣，以防止出現微分方程組的剛性問題。Modelica 通用的微分方程求解器，是否可以不需要人干預自動完成多動態仿真求解，這取決于微分方程級的剛性問題數值求解算法能否在短期內有突破。多空間尺度、多物理場耦合更加復雜，建模首先應解決按什么尺度劃分有限元，每個尺度上是否考慮所有物理場的耦合這些問題。給定一個衛星，解決這些問題不難，但很難給出適用于所有衛星的通用結論。如果都按最精細的粒度劃分，就算方程可解，目前可用的計算資源也達不到實時仿真的要求。

通用軟件開發一個更大的問題，是數字衛星的場模型的建模工作不是一次性可完成的工作，而是要在模型的應用過程中不斷利用遙測數據對其修正，才能滿足數字孿生系統物理世界與數字世界交互融合的要求，才能定量給出模型的不確定性，完成量化物理系統不確定性工作，并以不確定性的量化指標指導工程決策。一個典型的衛星需要500 多個遙測量，這些遙測量有的反映了衛星整體特征，有的反映子系統特征和部件特征。單單是修正模型中的參數，也不能500 個量放在一起用最小二乘算法修正，應先在點模型的粒度上，比對好6 個參數描述的軌道偏差。然后在流模型粒度上，比對各個子系統特性偏差，再在場模型上比對部件特性的偏差。只有在比對中發現問題所在，才能進行調整模型的工作。所以，場模型的構建過程不僅工作量大，如何調整模型也需要智慧。場模型的構建，需要根據衛星特點，根據物理空間的測量數據與仿真模型計算數據比對中出現的差異，把衛星場模型所覆蓋的整個數字空間，按動態、空間尺度和物理場耦合程度這3 個維度分解成多個子空間，調整每個子空間上的模型粒度，掌握好精度和計算效率的平衡。

按目前點、流模型的研制思路，開發出一個能適用不同衛星，仿真粒度滿足場模型要求的仿真軟件是不可行的。

目前，一些商業軟件一般都支持UI 人機交互界面和命令行兩種操作模式，有的甚至有自己的二次開發語言、各種操作系統和云服務系統，也有豐富的命令行指令和膠水語言，所以支持操作的自動化肯定是可行的。智能化是增加了決策的復雜性，在技術手段上只要支持操作的自動化，原理上就可以支持操作的智能化。

根據上述分析，不同粒度數字衛星的建模操作模式可行性見表1。要構建數字孿生標準的數字衛星場模型，用軟件操作的自動化技術是不可行的，需要人工智能技術。

表1 不同粒度數字衛星各類建模方式可行性分析Tab.1 Feasibility analysis of various modeling methods for digital satellites with different granularity

4 衛星工程中數字衛星不同粒度模型的收益代價分析

數字衛星粒度越細，收益越大，但代價也越大，評估了收益代價比之后才能決定采用什么粒度的數字衛星模型是最合理的。點模型是粗粒度，可以用在可行性論證階段，不同粒度數字衛星可以用在衛星工程的不同階段，一個衛星如果在所有部件理想的情況下都不能完成要求的工作，則衛星工程方案是不可行的。流模型是中粒度，可以用在投標方案初步設計階段，如果在各個子系統的單機互不影響的情況下還不能完成要求的工作，方案一定是不可行的。點模型和流模型都沒有涉及單機之間的耦合，只有場模型才涉及總體的精細協調問題。沒有場模型的支持，總體設計人員的決策只能是依據經驗和定性分析，達不到MBSE 的要求。場模型是MBSE 應用在衛星工程實踐中的關鍵，場模型精度越高，系統總體協調的能力越強，場模型不確定性的大小是制約衛星功能密度的瓶頸。

場模型的不確定性再細分為兩個粒度，粗粒度只解決有無的問題，細粒度考慮度量的問題。粗粒度解決有無問題，只要在建模中考慮部件多物理場耦合就行，本文定義為開環場模型。細粒度要給出模型不確定性的大小，一定需要真實遙測參數和仿真參數比對的環節，本文定義為閉環場模型。

開環場模型，只能是利用前期工程實踐掌握的知識，根據研制衛星的特點，利用推理得出數字衛星的模型。開環場模型可以用于指導子系統協調等決策，但由于沒有模型不確定性的度量，不能替代性能測試相關的地面實驗，所以對衛星研制流程沒有太大的改進。開環場模型有價值，但不是顛覆性的技術。但因沒有物理世界與數字世界的比對環節，它只涉及系統工程中對應的建模技術。由于省掉了模型組織管理的工作，開環場模型的工作量肯定是大大降低了。

閉環場模型達到了數字孿生系統的要求，數字孿生是新一代工業革命的基礎，原理上可以在數字世界窮盡系統生命期所有的可能性，找到最優策略。閉環場模型有不確定性度量，可以部分替代昂貴的地面試驗，改變衛星研制運行流程，其是顛覆性的技術。相對于開環，這有物理世界和數字世界多次比對反復修正的環節，代價肯定會提高。各類粒度數字衛星模型的收益代價比較見表2。

表2 各類粒度數字衛星模型的收益代價比較Tab.2 Comparison of the benefits and costs of digital satellite models with various granular

模型的組織管理工作主要是模型修正和數值比對，相對來說工作比較規范，和建模工作比，對智能水平要求較低，付出的代價有限，但得到的是顛覆性衛星研制技術，數字衛星的閉環場模型性價比是最高的。很難設想，一個團隊會花巨大精力構建個性化的高精度衛星模型，卻不進一步與遙測等數據進行比對分析。只建模不驗證，這不符合系統工程原理。

點、流模型都可以使用通用的軟件，研發工作可以是一次性的，所以很容易推廣，實踐中發現的問題，可以通過版本更新不斷改正。但是，數字衛星場模型是個性化的，開環場模型都不能通用，閉環場模型還需多次比對修正，這些工作都需要人參與才能完成。如果參數優化調整后物理世界與數字世界的一致性達不到要求，還需要人進一步調整仿真模型。這些工作并沒有太多需要突破的關鍵技術，但需要人做決策。數字衛星場模型的建模工作和模型的運行組織管理工作都依賴于人，而且建模是個迭代過程，每步迭代時還依賴模型管理工作，會造成構建衛星場模型的工作量巨增。衛星系統的復雜性和龐大性造成了建模工作和運行組織管理工作量太大，所需的人力成本太高、等待時間太長，這些是限制高精度衛星模型普及應用的根本原因，是MBSE 應用在衛星工程中首先需要解決的問題。

5 數字衛星場模型建模與模型組織管理操作的智能化

成本是限制MBSE 應用在衛星工程的主要問題，航天工程都有嚴格的研制進度要求，許多空間資源都是先到先得，晚了就沒有意義了，所以數字系統的構建時間極為重要。一些重要決策，不是不知道需要MBSE 的支持，而是時間上實在等不起，只好定性或簡單定量分析后完成決策。如果能實現數字衛星工程的智能化，性價比最高的閉環場模型建模和模型管理工作都可以用人工智能取代人，這將極大提高MBSE 的應用能力。

人在書寫數字衛星仿真源程序時要做各種各樣的決策，從軟件工程的角度來看，這些決策包括源代碼系統的組成、結構和模式等。系統組成上可以細劃為確定每個工程、每個文件、每個函數和函數的算法。結構上確定這些組成之間的關系，如何設置工程全局變量、文件全局變量和函數調用關系。如果將書寫源程序的每個決策都用人工智能代替，就可以實現數字衛星建模工作的智能化。

直接用目前的某種人工智能技術取代人完成這些軟件工程決策尚不可行。根據認知理論，人也是通過邏輯思維，將大問題分解為多層結構的小問題解決的。多層結構上下層結點聯接關系是個網絡，一個下層結點可能支撐多個上層結點。人有復雜邏輯推理能力，處理層節點交叉沒困難，但讓人工智能具備這個邏輯推理能力，目前的技術水平仍然是不可行的。

決策論是系統工程重要的組成學說。系統工程中有個重要的概念是維，常用的維有邏輯維、時間維、空間維和系統維。維是一種不重不漏的分解方法，所以維具有正交性。如果用維對一個問題進行分解，由于維的正交性，每次分解后小的決策互不相關，一個下層結點只支撐一個上層結點，所以維分解形成的是樹結構。

對一個決策，每次選一個合適的維進行分解，形成子決策，對每個子決策再選合適的維進行分解，形成各級決策。當某級子決策被分解到足夠小時，可以找到某種類型的人工智能技術替代人完成這個決策，就不再分解，最終形成了一個決策樹。將最初要完成的決策定義為樹的根決策，它是下層可以稱為干決策和枝決策，分解到能被人工智能取代的最小子決策稱為葉決策。利用最合理的人工智能技術完成葉決策后，由于樹結構沒有交叉，就根據樹結構逐步合成，替代人完成各級枝干子決策，最終替代人完成樹決策。

將書寫源程序的每個決策，都按此方法用人工智能代替人完成決策，研制出了數字衛星人工智能程序員。它可以根據一個衛星的格式化描述，用C/C++代碼自動書寫出數字衛星仿真源程序。此處用到的人工智能技術主要包括計算智能、推理和機器學習。

一個數字衛星由運行環境模塊、機電熱光磁多物理場耦合模塊、衛星各子系統零部件模塊、星載姿態控制系統軟件和星載星務管理軟件5 大部分構成。一個衛星零部件一般會用在多個衛星上，姿態控制和星務管理基礎算法也有一定通用性，原理上沒有必要每個底層函數都由人工智能程序員書寫。實際上，對于同一個衛星零部件，不同的場合對模型逼真度的要求是不一樣的，一個部件可以有多個不同粒度的模型，由人工智能程序員根據當前要求選擇仿真精度與計算量最合適的粒度模型。不同衛星，最主要區別是整星尺度多物理場耦合模塊與各部件關聯耦合模型不同。

這個人工智能程序員已完成了多個數字衛星仿真源程序的開發工作。利用它研制的我國新一代數據中繼衛星的動態模擬器，已經完成了與衛星操作單位開發的地面測控軟件的對接演練，證明了人工智能程序員可以勝任復雜衛星數字系統的研制工作。數據中繼衛星動態模擬器的主控界面如圖1 所示。

圖1 數據中繼衛星動態模擬器主控界面Fig.1 Main control interface of data relay satellite dynamic simulator

數字衛星人工智能程序員還書寫了M5 衛星的仿真程序，利用M5 衛星的遙測數據，在一個軌道周期內，對M5 衛星400 多個獨立遙測物理量進行了模型比對修正，最終99%遙測物理量模擬數據的數據偏差與遙測參數正常變化范圍的比值在10%之內。

遙測參數與仿真模型輸出參數比對是個分層迭代過程。先比系統級的參數，然后比子系統級參數，最后再比部件級參數完成一次迭代過程。在最理想情況下，就算整星尺度零部件模型的粒度不需要調整，也要多次迭代后才能完成參數比對工作。

系統級主要是和衛星飛行環境相關的參數，比如衛星飛行軌道，單純定軌可以得出一組數據，實際上衛星與天體相對位置對供電和外熱流都有顯著影響，結合這些子系統中關鍵部件遙測參數與仿真參數的差異，可以進一步修正飛行軌道。系統級軌道參數的比對結果如圖2 所示。

姿態控制子系統幾乎與其他子系統都有很強的耦合關系，除了描述被控對象的動力學模型，姿態控制子系統可以再細分為敏感器、控制器和執行機構3 個部分。一般來說，控制算法帶來的不確定性最小，敏感器誤差，特別是敏感器誤差中的常值項對子系統控制能力影響最嚴重。姿態控制子系統典型敏感器部件級比對的部分結果如圖3所示。

圖2 軌道比對修正結果Fig.2 Model modification results of orbit control

圖3 姿態比對修正結果Fig.3 Model modification results of attitude control

電源子系統中最關鍵的部件是產生電能的太陽帆和起蓄能作用的電池組，電源子系統和關鍵部件比對的部分結果如圖4 所示。

圖4 供電系統比對修正結果Fig.4 Model modification results of power supply system

許多部件的工作性能受溫度影響，衛星上一般有多個傳感器布置在不同的位置上。熱控子系統的難點在于模型粒度的描述，熱場有限元粒度的劃分必須綜合考慮精度和計算效率的要求，有限元粒度細劃分數量多，精度肯定提高，但計算效率會有很大損失。溫控子系統某個測溫計比對結果如圖5所示。

圖5 某測溫計比對修正結果Fig.5 Model modification results of a thermometer

燃燒是個非常復雜的過程，要想達到實時計算要求，燃燒模型必須大大簡化。推進子系統主要狀態是溫度和壓力。推進子系統關鍵部件比對結果如圖6 所示。

利用決策的維分解和各種類型的人工智能技術，還可以根據仿真任務的不同要求和數字衛星的不同特點，自動生成批量仿真工況輸入文件，所有的工況仿真完成后，它可以書寫仿真結果統計分析程序、繪圖程序和報告生成程序。計算機可以自動對每個工況輸出數據進行多級統計，并根據統計數據生成文字圖表，形成PDF 格式的仿真報告。

圖6 燃箱壓力比對修正結果Fig.6 Model modification results of fuel tank pressure

6 結束語

衛星的建模難度體現在不同的衛星，其多動態、多空間尺度、多物理場耦合的粒度分布不一樣，用一種數學描述，開發一套各衛星通用的仿真程序是不可行的，需要通過真實物理系統遙測參數針對性地修正數字系統的模型和參數，達到模型精度和計算效率的平衡。由于衛星系統的龐大性，建模和模型的組織管理都需要巨大的人力資源。成本是限制基于模型的系統工程應用在總體設計上的根本原因。利用現有的人工智能技術，依據系統工程原理，建模和模型管理工作是可以智能化的，成本是可以降低的。

我國工業軟件的技術積累不足，影響了總體設計技術的發展，但利用最新的多物理場耦合仿真工具實現彎道超車，并沒有解決數字衛星建模的根本問題。衛星最重要的姿態控制子系統和星務管理子系統的核心部件是星載計算機，它的主要功能是通過軟件實現的。星載計算機的硬件資源極為有限，我國甚至要通過非標定制等手段將硬件資源壓榨到極限才能滿足性能要求，星上代碼一般用C/C++語言書寫。要實現數字孿生，數字系統的星上代碼最好是與真實衛星的星上代碼一致。開源軟件知識產權問題相對簡單，但開源軟件也是針對各行各業的需求構建的通用系統，本單位的研發人員要學會按別人的思路裁剪，建模和模型組織管理工作量更大，技術難度和風險也更高。

將基于模型的系統工程應用于衛星工程，其中最重要的技術積累是衛星建模和模型組織管理的自動化智能化技術。