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航天智能控制技術讓運載火箭“會學習”

2021-11-30 13:29:16包為民
航空學報 2021年11期
關鍵詞:控制技術智能故障

包為民

中國航天科技集團有限公司,北京 100048

航天技術是一個國家科技水平和綜合國力的重要體現,經過60多年的發展,中國航天已經步入世界航天大國行列,截止至2021年11月,“長征”系列運載火箭累計成功發射了390余次,并且連續2年宇航發射數量位居世界第一?;仡欀袊教斓陌l展歷程,中國運載火箭實現了從無到有、從有到全、從低軌到高軌,從發射衛星到發射空間站的不斷跨越。從20世紀70年代開始,長征一號(CZ-1)、長征二號(CZ-2)運載火箭的發射成功,解決了中國運載火箭的有無問題;90年代長征二號捆綁(CZ-2E)火箭成功發射外國衛星,中國航天商業發射走向世界;載人航天運載火箭長征二號F(CZ-2F),已取得了“16戰16捷”的驕人戰績,將11名宇航員14人次送入太空;進入21世紀以來,長征五號(CZ-5)、長征七號(CZ-7)、長征八號(CZ-8)等新一代運載火箭陸續首飛,中國航天全域軌道發射能力達到國際先進水平,長征十一號(CZ-11)固體運載火箭商業化發展趨勢明顯,快速、便捷、靈活、發射成本低等特點支撐了多樣化發射需求。隨著中國航天強國建設的步伐加快,新一代載人運載火箭(CZ-5G)轉入方案研制階段,重型運載火箭(CZ-9)處于關深階段,重復使用火箭進入工程研制,高可靠和智能化將成為未來火箭的發展方向。

在國內外航天史上,火箭發射失利時有發生。其中,以動力系統出現故障較為頻繁。據統計,到20世紀70年代,美國發射了上千枚中遠程導彈及運載火箭,其中,由于增壓輸送及發動機系統故障造成的飛行失敗約占50%。1990—2015年間,國外火箭由于動力系統故障導致失敗的共有64起,占全部發射失敗的51%。2015—2017年間,國外火箭發射失利共7起,推進系統引起的有5起。據統計,在1990—2000年間,約42.5%的歐美,日本及前蘇聯/俄羅斯運載器發射失敗都有可能利用先進制導、導航與控制技術得以補救挽回,能夠繼續完成任務或者降級完成任務[1]。

支撐中國航天未來發展核心關鍵領域之一的制導、導航與控制等技術,已成為近年來航天領域的研究熱點和難點[2]。隨著以人工智能技術為代表的新工業革命快速發展,先進空間國家紛紛在自己的宇航計劃中增大了對智能自主控制技術方面的投入力度,航天控制系統正在逐步走向智能化[3]。通過智能控制技術提高火箭性能,增強火箭主動適應及自主決策能力,賦能火箭“會學習”[1],將具有重要的理論與工程應用價值。

1 航天智能技術從航天器的可靠性做起

航天技術是實現人類走出地球、利用空間、探索空間的重要手段。航天工業涉及總體設計、控制、材料、計算機等多個領域,覆蓋航空宇航科學、控制科學、儀器科學、材料科學等多個學科內容,是一個涉及專業多、領域覆蓋廣、學科覆蓋全的綜合行業。為確保航天任務萬無一失,航天技術的發展以提升航天器的可靠性為基礎,特別是近年來智能控制技術的快速發展,為航天器可靠性的提升提供了新的探索方向。

1.1 航天器是可靠性要求高的自主系統

作為自主系統,航天器對可靠性的要求更高、更嚴格[4],具體體現在以下3個方面:

1) 基本可靠性要求高。無人、自主飛行是航天器與生俱來的特質,航天器要在無人干預的條件下,在特定環境和時間內無故障、高可靠工作,這對航天器設計、制造過程中的基本可靠性提出更高要求。

2) 使用可靠性要求高。航天器所處的空間環境復雜,自身體積、功耗、運算裝置、能源等均有苛刻限制,同時還要完成入軌、調姿、對接等高精度任務,這些限制約束對航天器在實際環境中的使用可靠性提出了更高要求。

3) 任務可靠性要求高。航天系統需要具備進出空間、利用空間、探索空間以及自主開發空間4大能力,任務復雜程度高,難度大,需要多個航天器協同完成,需要復雜的事件流程和任務規劃,需要多個航天器在任務剖面內精確的完成預定動作,這對整個任務完成的可靠性提出了更高要求。

1.2 火箭、衛星、深空探測器對高可靠性需求迫切

航天任務系統復雜,具有投入大、風險高的特點,而如何提升航天器的可靠性,減少任務失敗的可能性,也是航天工程面臨的永恒主題。隨著重復使用、在軌服務與維護、深空探測等任務需求的進一步明確,中國航天技術的發展將圍繞如何提升航天器的自主性、可靠性展開,具體體現在:

1) 運載火箭需具備高可靠、低成本、多任務實現等能力。高可靠實現故障能診斷、控制可重構;低成本實現可重復使用以及自主返回功能;多任務實現自主規劃、多任務統籌等功能。

2) 衛星要具備易運維、多功能等能力。易運維能力實現星上自診斷、自決策,減少對地面測控依賴;多功能能力實現軟件功能自定義,可支撐多種空間任務。

3) 深空探測器要具備強適應、強生存、強自主等能力。強適應實現自主決策與規劃,能夠適應極端環境;強生存實現動力持久、壽命長、超遠距離測控與通信;強自主實現自主導航與控制、未知環境自主探測以及威脅識別與自主規避等功能。以上能力需求的提出,對航天器的高可靠性提出了更高需求,亟需對提升航天器可靠性進行研究和探索。

2 航天器的可靠性從航天智能控制做起

隨著控制科學與技術的迅速發展,人工智能的理論與技術成果已在控制領域得到了應用和發展,智能控制技術將是人工智能及相關前沿技術的綜合體現。在航天工程領域,由于環境、故障、本體不確定,外部干擾等特有屬性,傳統控制方法存在應對能力不足、解決問題不全等問題,亟需航天智能控制技術給出系統性、綜合性的解決方案,以提升航天飛行器的可靠性。

2.1 控制科學的發展路線

控制科學是一門研究機器、生命、社會中控制和通訊的一般規律的科學,是研究動態系統在變化的環境條件下如何保持平衡狀態或穩定狀態的科學。按照控制學科的發展歷程,可分為萌芽期,古典控制,現代控制和智能控制4個階段[1]。

1) 萌芽期。19世紀中葉,麥克斯韋為解決蒸汽機調速系統劇烈問題,引出了控制穩定性等基本概念[5],在機械化廣泛應用的背景下,萌生了自動控制的研究需求。

2) 古典控制。20世紀上半葉,Wiener等[6]提出了控制中最經典的“反饋”概念,在通訊技術及自動控制的推動下,控制理論迅速發展。

3) 現代控制。自20世紀60年代以來,航天器精準控制、機器人靈巧控制等以狀態空間方法為基礎的控制系統,以分析和設計控制系統的現代控制理論,以及數字式控制系統應運而生。

4) 智能控制。21世紀以來,機器學習算法不斷突破、計算能力迅速提高,需要建立分布式多參數系統、非線性系統、隨機系統等更為復雜系統的控制理論與方法來解決日益增長的任務需求,而智能控制的發展與應用將是行之有效的解決途徑。

縱觀控制科學與技術的發展歷程,可看出控制理論的任何重大進展均取決于當時社會生產力的需要和人類已有知識的準備,控制工程的任何重大進展均取決于當時的控制理論水平、零部件與工業制造水平。

2.2 智能控制技術是控制系統的發展趨勢

作為控制理論的第4個里程碑,智能控制也是人工智能技術與工業界融合發展的抓手。美籍華人科學家傅京孫在1965年首次提出把人工智能的啟發式推理規則用于學習控制系統,提出將人工智能與自動控制結合起來[7];1977年,美國人薩里迪斯 (G.N.Saridis) 提出智能控制是人工智能、自動控制與運籌學的深度交叉融合的產物[8]。將智能控制技術賦能航天工程,使得航天器更加聰明,主要技術指標得到顯著提升,并能通過學習和訓練,使能力得到持續提升,解決傳統控制方法難以解決的控制問題。智能控制技術能夠使航天器適應更大的偏差、適應更惡劣的環境,同時具備訓練、學習、演進的能力,是控制系統未來發展的趨勢。

2.3 智能控制技術是提升航天器可靠性的有效途徑

智能控制技術的發展,使航天器具備以往所不具備的能力,變得更聰明,能夠適應來自本體、環境和目標的不確定性,完成復雜任務。而當前,中國航天工程可靠性提升存在的挑戰主要有飛行環境的不確定性、應對故障的不確定性、應對干擾的不確定性以及對自身狀態的不確定性4個方面。要解決這些難題,航天技術必須與“智能”相結合,以“智能控制”為抓手,提升航天器可靠性。

2.3.1 智能控制技術是提升運載火箭可靠性的有效途徑

經過60多年的發展,中國運載火箭制導控制技術得到長足發展。1960年,仿制前蘇聯“1059”導彈發射成功,無線電+位置積分的制導方式,實現了中國制導技術零的突破。1964年,攝動制導技術在東風二號復飛試驗中首次應用,實現制導精度大幅提升。20世紀80年代開始,迭代制導技術理論取得一系列突破,并在CZ-2F等運載火箭上得到應用,使中國運載火箭的制導方法誤差減小了一個數量級。2010年以來,進行了非程序制導技術攻關,并取得了演示驗證飛行試驗成功,大幅提升了制導技術智能化水平。

20世紀60年代,中國航天自主研發的頻域設計技術成功解決了以長征系列運載火箭為代表航天運載器控制問題,奠定了姿態控制系統工程化設計基礎。20世紀80年代,中國航天應用數字式姿態控制系統設計及驗證技術,實現了某飛行器全數字化姿態控制。20世紀90年代,CZ-2F載人運載火箭控制系統首先全面使用了系統級冗余技術,顯著提高了火箭的故障適應能力。2010年以來,中國航天將自適應控制技術應用于某飛行器、遠征(YZ)上面級等箭上姿控系統中,為具有不確定性參數和干擾的箭體控制提供了技術解決途徑。

運載火箭制導控制技術的發展逐步從適應偏差,向適應本體、適應環境、適應任務更新升級,提升了運載火箭的入軌精度、控制品質與可靠性。隨著未來新型運載火箭發展,將呈現高密度發射、重復使用、航班化等運營模式,亟需航天智能控制技術來進一步提升運載火箭的可靠性。中國運載火箭制導控制技術發展歷程,如圖1所示。

圖1 中國運載火箭制導控制技術發展歷程

2.3.2 智能控制技術是提升空間飛行器可靠性的有效途徑

1970年,中國航天采用單軸自旋穩定控制技術成功發射東方紅一號衛星,標志著中國正式開啟太空時代。1997年,東方紅三號衛星控制系統首次采用全三軸穩定控制技術,顯著提升了衛星在軌壽命和運行可靠性。2011年,神州八號載人飛船與天宮一號成功實施中國首次空間交會對接,標志著中國成為世界上第3個獨立掌握空間合作目標自主交會技術的國家。2013年,中國航天將自主懸停避障技術成功應用于嫦娥三號著陸器,實現中國首次對地外天體的直接探測。近年來,中國航天突破了衛星群狀態智能感知、智能規劃、自主協同控制等關鍵技術,未來將逐步建設可在軌服務與維護、升級拓展、星群編隊的空間系統。

中國空間飛行器逐步從科研試驗轉向業務應用,特別是在近地到深空、在軌服務與維護、大規模衛星星座等方面快速發展,空間飛行器制導控制技術將從傳統控制逐步向智能控制升級更新,亟需航天智能控制技術來提升空間飛行器的可靠性和自主運維能力。中國空間飛行器制導控制技術發展歷程,如圖2所示。

圖2 中國空間飛行器制導控制技術發展歷程

2.4 航天智能控制技術支撐了航天重大科技工程的實踐

在建設航天強國的征程中,運載火箭智能化水平的提升對空間經濟開發能力、工程技術綜合實力、中國在國際社會上的政治影響力等方面有著重要的戰略意義,增強運載火箭學習與適應能力,保證其高可靠安全飛行,是航天工程發展和航天強國建設的迫切需求。近年來,中國將先進智能控制技術應用于運載火箭發射,顯著提升了火箭控制系統對各種任務的適應能力和智能化水平,確保了發射任務圓滿成功[9-11],如表1所示。

表1 智能控制技術在航天重大科技工程中的應用

3 航天智能控制從“會學習”的火箭做起

“會學習”運載火箭制導控制技術就是將智能技術引入制導、導航及控制等各個環節,使運載火箭變得更自主、更可靠、更聰明,通過學習和訓練,彌補程序化控制策略帶來的局限性,增強運載火箭適應復雜飛行環境及應對突發事件的能力,提高航天發射任務的可靠性?!皶W習”的火箭作為未來亟需的研究對象需要航天智能控制技術的支撐,圍繞飛行狀態在線辨識與感知、制導控制在線重構、經驗知識自學習、自主適應與進化、箭上強計算五大能力需求[3],不斷提升“會學習”火箭的可靠性和性能指標。

3.1 航天智能控制技術的發展階段

航天智能控制技術發展可以簡單劃分為4個階段:第1階段具備適應能力,實現控制系統關鍵環節的智能化;第2階段具備學習能力,實現學習先進、跟隨模仿;第3階段具備想象能力,實現舉一反三、超越常識認知;第4階段具備演化能力,實現發現問題、解決問題。

航天智能控制技術也可概括為如圖3所示的2個階段:“+智能”——將人工智能控制技術應用于控制系統,實現工程性融合;“智能+”——將智能技術與控制技術深度融合,實現火箭控制系統顛覆性演進。

圖3 航天智能控制技術的兩個階段

3.2 “邊飛邊學”和“終身學習”特征的進一步思考

1) 邊飛邊學。運載火箭通過學習來應對外界的變化和影響,充分利用本體和環境的信息,在飛行過程中,采用航天智能控制技術,實現本體與環境的在線辨識、能力在線評估與規劃、控制在線重構等,具備個體強適應、任務快響應、飛行自學習的典型特征。

2) 終身學習。運載火箭通過全生命周期數據的充分利用,完成智能建模、智能模型修正、方案以及參數智能優化等,采用航天智能控制技術,通過持續的自我學習和優化,實現知識的深度挖掘與應用、智能決策評估,具備一次設計延伸全生命周期、可重復使用、控制系統能力迭代優化的典型特征。

“會學習”運載火箭兩個特征的相互關系如圖4所示,邊飛邊學積累的數據作為終身學習的輸入,通過不斷的學習、訓練、優化,為邊飛邊學提供智能方案和參數,實現了控制系統的閉環促進與優化。

圖4 “會學習”的運載火箭兩個特征

3.3 “邊飛邊學”制導控制技術研究與應用

“邊飛邊學”制導控制技術依靠箭上強大計算能力,充分利用箭載多源信息,針對動力系統典型故障實現在線實時辨識,運載及控制能力在線評估,軌跡在線規劃、控制參數在線優化等能力?;谶\載火箭的“邊飛邊學”特征,開展了如圖5所示的制導控制技術探索與應用。

圖5 “邊飛邊學”制導控制技術

1) 對動力系統非致命故障辨識與制導控制重構——學會自診斷

典型動力系統故障辨識與制導控制重構技術,是在傳統火箭控制系統功能基礎上,增加動力故障辨識與控制重構單元,動力故障辨識綜合考慮箭體運動、動力運行狀態等測量信息,以及制導控制效果信息,實時進行故障辨識,包括故障檢測和識別、能力評估與決策。在線評估故障的影響域和影響程度,確定相應回路控制器(姿態控制律、制導律)的應對策略,通過自適應在線調整參數和結構,從而提高動力系統非致命故障條件下發射任務的可靠性??傮w研究思路如圖6所示。

圖6 發動機故障辨識與制導控制重構技術總體研究思路

① 主發動機推力下降故障辨識技術

針對運載火箭主發動機一度故障模式,采用三通道信息融合的方法對發動機推力進行辨識。基于慣組敏感的箭體系視加速度和角速度信息,以及伺服擺角指令,利用擴張狀態觀測器(ESO)估計得到角加速度,通過含遺忘因子的最小二乘算法對發動機的推力進行辨識,實現主發動機推力下降辨識,辨識技術如圖7所示。

圖7 主發動機推力下降辨識技術

② 主發動機推力下降故障的控制重構

基于發動機推力故障下降程度,離線分檔設計控制器,即在每一推力下降檔位,先設計一個標稱控制器,再設計重構控制器或補償器,根據診斷的故障信息進行控制器的切換或控制器參數自適應時變,來實現針對動力系統故障的自適應控制,如圖8所示。

圖8 控制重構參數自適應切換示意圖

針對運載火箭主發動機、姿控噴管、末修發動機三類典型動力系統故障模式,突破了基于運動信息、圖像信息的動力學系統故障在線辨識關鍵技術,突破了飛行能力在線評估、非致命故障在線重構的制導控制技術,其中姿控噴管極性及常開/常閉故障辨識技術、姿控噴管極性故障控制重構技術已閉環應用于CZ-3 Y63飛行試驗,得到了工程驗證。

2) 基于光纖光柵的運載火箭彈性模態識別——學會建模調參

運載火箭的彈性模態數據是進行姿態穩定設計的必要輸入,一般由地面大型彈性模態試驗獲得,試驗周期長、成本高,且有可能存在天地不一致的情況。若采用光柵光纖傳感器,當火箭本體形變發生變化,通過光的折射率變化轉換到形變量計算,在線感知本體的模態變化,并將辨識結果引入到控制方程中,通過在線優化技術實現控制指令修正,將提升控制系統適應復雜飛行環境的可靠性,減少控制系統對模型的依賴。飛行器彈性模態在線識別與控制方案,如圖9所示。

圖9 飛行器彈性模態在線識別與控制方案

目前突破了光纖應變信號實時解調、基于功率譜的模態頻率辨識等關鍵技術,搭建了地面原理性演示系統,并基于飛行演示驗證平臺,完成了飛行試驗,關鍵技術得到了初步驗證。

3) 軌跡在線規劃技術——學會選路徑

在故障條件下,運載火箭可能無法將載荷繼續送到目標軌道,采用在線任務降級或軌跡在線規劃,可保障火箭進入半長軸最大橢圓軌道或進入安全停泊軌道。入軌終端約束、控制能力以及動力學等多種非凸約束限制了火箭軌跡規劃問題,采用變量替換與無損凸化,將火箭軌跡規劃中的非凸問題轉化為凸規劃問題,通過凸優化在線求解器對其進行實時求解,得到最優推力矢量指令,使火箭在滿足多種約束條件下,進入安全停泊軌道或半長軸最大的橢圓軌道。示例如圖10所示。

圖10 芯一級主發動機發生嚴重推力下降故障后的軌跡規劃圖

圍繞三類軌跡規劃問題:火箭故障后能力評估與軌跡規劃、火箭變目標軌跡規劃、火箭垂直回收軌跡規劃,突破了基于凸優化的在線能力評估與規劃技術、基于凸優化和多項式的運載火箭垂直回收軌跡規劃技術,基于演示驗證平臺,完成了飛行試驗,以CZ-5為模型,完成了不同飛行階段故障后軌跡重構的仿真驗證。

4) 基于穩定裕度在線辨識的參數重構控制技術——學會自優化

在運載火箭助推段飛行段,質心變化、推力變化、不確定性氣動環境變化均會對控制系統穩定裕度帶來影響,通過對閉環系統施加最優多正弦激勵信號,在線觀測輸入輸出數據并求取系統穩定裕度,建立控制參數與穩定裕度的映射關系,制定調參策略,從而提高火箭對本體不確定性的適應能力。其中,通過采用頻域辨識方法求解系統的頻率特性函數,進而得到系統的穩定裕度?;诜€定裕度在線辨識的原理如圖11所示。

圖11 基于穩定裕度在線辨識原理圖

研究了姿態控制穩定裕度在線辨識方法,實時求取穩定裕度,制定了調參策略,提高了火箭對本體不確定的適應能力。突破了基于時頻域轉換的穩定裕度在線預示、基于穩定裕度的控制能力分配策略、基于穩定裕度預示的控制參數在線優化技術,并基于演示驗證平臺,完成飛行驗證。

5) 分布式多元異構智能計算——箭上強算力

“會學習”的火箭采用分布式多元異構智能計算處理架構平臺,突破分布式異構跨核高速信息交換以及多元異構內存共享調度管理技術,開發通用分布式多核異構并行計算框架,提升算力功耗比。為打造“會學習”火箭的“數據計算中心”,將火箭的所有數據計算分布式實現,實現算力共享和算力動態調配。硬件平臺整機架構如圖12所示。

圖12 硬件平臺整機架構

3.4 “終身學習”控制系統的研究與應用

“終身學習”的控制系統以控制系統全生命周期數據為基礎,通過對試驗數據的管理與梳理,挖掘其中內在關聯信息,通過持續訓練與優化,改進運載火箭的控制系統架構、控制方案和參數等,實現控制系統與智能技術的深度融合,具備自認知、自學習、自演化的能力特征,如圖13所示?;谶\載火箭的“終身學習”特征,開展了相關的探索與應用。

圖13 “終身學習”的智能控制系統

1) 基于關聯規則算法的數據管理與挖掘技術——學會歸納

對同系列、多批次的歷史仿真、飛行、測試數據進行整理歸納,形成全生命周期數據,并通過大數據管理方法,搭建試驗數據管理與分析平臺,采用數據挖掘技術,從不同角度挖掘數據特征,實現參數間關聯規則抽取并獲取信息、飛行試驗數據關系挖掘定性分析的能力,并挖掘出控制系統模型參數信息,如氣動參數、彈性參數、單機特性等,并進行修正,完成對本體和環境的感知,如圖14所示。通過對全生命周期的數據的挖掘,采用智能控制技術,實現對飛行狀態參數的辨識,如動壓、風等環境模型參數,靜穩定度、控制效率等本體模型參數。數據作為“會學習”火箭的基礎,通過挖掘獲取信息與知識,為控制方案及參數智能優化提供支撐。

圖14 基于關聯規則算法的數據管理與挖掘技術

2) 基于全生命周期數據的控制系統自我學習技術——終身學習

基于全生命周期數據,對運載火箭飛行環境、飛行任務和火箭本體進行自認知,基于修正模型和經驗樣本進行控制系統自學習,通過利用全生命周期數據減少對模型的依賴,并逐步升級為無模型自適應控制。通過數據的挖掘與認知,將全生命周期數據轉化為經驗化數據池,依次進行經驗歸納與提煉、經驗樣本泛化,最終形成批量經驗樣本,實現對系統模型的學習。采用神經網絡、數據驅動、深度學習等算法實現控制律乃至控制系統的自我學習。“終身學習”的控制系統自我學習方案如圖15所示。

圖15 控制系統自我學習方案

自認知、自學習的控制系統是“會學習”火箭的關鍵,支撐運載火箭走向智能。

3) 基于自學習的控制系統持續優化技術——自演化

“會學習”運載火箭通過對全生命周期數據進行挖掘,并利用專家庫經驗,形成不斷改進與演化的系統模型,并研究多種集群智能算法,實現控制方案和控制參數的不斷優化,達到實時自主優化系統設計參數的目的。基于自學習自演化的控制系統持續優化方案如圖16所示。

圖16 基于自學習自演化的控制系統持續優化方案

自演化的控制系統是“會學習”火箭的核心,通過控制系統的自演化技術,為火箭提供“智慧大腦”。

4 總 結

本文梳理了中國運載火箭的發展歷程,分析并指出航天器是自主系統,且可靠性要求高,航天器未來的發展對高可靠性需求迫切,提出了航天智能技術從航天器的可靠性做起。并通過梳理控制科學的發展路線,重點強調了智能控制技術是控制系統的發展趨勢,是提升航天器可靠性的有效途徑,支撐了航天重大科技工程的實踐,提出了航天器的可靠性從航天智能控制做起。

總結了“會學習”運載火箭的五大需求和兩大特征的內涵,進一步探索了“會學習”運載火箭的智能制導控制技術的發展方向,重點圍繞非致命故障辨識與制導控制重構、基于光纖光柵的運載火箭彈性模態識別、軌跡在線規劃、基于穩定裕度在線辨識的參數重構控制、分布式多元異構智能計算、基于關聯規則算法的數據管理與挖掘、基于全生命周期數據的控制系統自我學習、基于自學習的控制系統持續優化8個方面進行展開介紹,提出航天智能控制從“會學習”的運載火箭做起。通過航天智能控制技術的不斷更新迭代,支撐我國航天器飛得更可靠、更靈巧、更精彩,助力我國探索浩瀚宇宙的步伐走得更穩、更遠、更好!

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