一種航天測控系統聯調實時決策方法

彭漁露，張賢敏

(1.重慶大學自動化學院，重慶 400030;2.西昌衛星發射中心，四川西昌 615000)

航天測控系統是航天工程的重要組成部分，既是航天運載器和航天器發射、在軌及返回段的重要支持保障系統，又是運行大回路中的重要環節。隨著航天科技的快速發展，測控系統的可靠性工程越來越受到重視［1］。如何快速決策整個測控系統的狀態，保障航天活動的順利完成，是該領域的一個重要課題。目前在該領域中，將專家系統、人工神經網絡以及模糊理論等多種智能技術結合起來進行決策評估，是國內外智能化診斷研究的一個發展趨勢。

由于國內外測控體制的區別，國外測控系統的決策方法和經驗無法直接應用到國內，而國內的相關文獻資料也比較缺乏，但針對測控設備的決策評估和火箭安全性等內容有一些研究，如針對測控設備保障體系的評估［2］和測控設備軟件質量控制［3］都有保證設備可靠性的方法。文獻［4］則研究了對測控系統離線式的診斷決策方法，沒有對實時情況進行決策。文獻［5］則提出建立航天試驗裝備指揮輔助決策系統的結構;文獻［6－8］則是針對裝備決策架構及火箭本身安全性的決策和診斷，并不針對測控系統本身。

本文基于不確定性推理的專家系統理論，利用聯調中測控設備發送的信息進行分析計算，提出對測控系統進行實時決策的方法。

1 測控系統的特點分析

1.1 測控設備特征分析

測控系統聯調活動通常由控制中心和各測控設備共同參與完成。在聯調過程中，各測控設備向控制中心發送各類信息，控制中心對接收到的信息進行處理和分析。

測控設備發送的信息通常包含2種類型，一是自身工作狀態的信息，二是對外部目標進行測量的信息。由于第2類信息只在有真實目標的情況下才具有意義，所以本文只考慮第1類信息。

本文用一組無序的數組元素來描述設備自身狀態信息，將狀態表示成向量(或序列、集合)的形式。一般地，采集設備的m個狀態，每個狀態用E描述。

1.2 決策對象層次劃分

測控系統是由多級層次組成的，較低層的設備可以集合成較高層的系統，較高層的系統也可以分解。按照測控系統的層次性特點，首先將航天測控系統劃分為若干系統，然后再根據各系統本身的功能特性及層次性，劃分為若干分系統、子系統和功能單元，分系統、子系統和功能單元包含了測控設備。因此，測控設備是基本的決策對象。

2 決策模型的建立

2.1 知識表示

可信度方法是肖特里菲(E.H.Shortliffe)等在確定性理論的基礎上，結合概率論等提出的一種不確定性推理方法(又稱CF模型)。可信度是一個為了將相信和不相信合成一個主觀系數，用這個系數來表示證據對結論為真的支持程度，用來處理信任與不信任的問題［9］。

系統中的規則可以用如下形式的規則R表示:

其中:E表示狀態向量組的前提條件;H表示結論;CF(H，E)表示產生式規則 R的可信度(CF∈［0，1］)，該規則可以解釋為當前提條件或狀態E發生了，結論H可信程度為CF(H，E)，值越大可信度越大。

根據以上理論，設備狀態向量采用適當的量化模型，可以將式(1)轉換為一組可信度的向量，該向量表示設備各個狀態正常的可以信任的程度，表達式為

在聯調中，由于測量設備所處的環境、通信線路質量等因素都會造成傳遞信息的錯誤，為了減少此類情況對結果的影響和不確定因素的傳遞，引入可信度閾值［10－12］。可信度閾值用λ表示，且λ∈［0，1］。于是，產生式規則的形式可以表示為

設備自身狀態可信度向量，表示為

2.2 權重引入

在此前的基于規則的專家系統中，大多都是在假定前提條件之間，具有相同重要性的基礎上實現的。然而在測控設備狀態可信度向量中，因設備自身狀態重要程度的不同，不能一概而論。為此，根據文獻［13］在推理規則的前提條件中引入加權因子，不同狀態對應不同的權值，體現測控設備自身狀態之間的重要程度。設權值為ω，規則為

設備自身狀態可信度向量，表示為

根據文獻［13］，得到多個條件下可信度的計算方法。例如有2個相同結論的產生式規則同時被觸發時，計算公式為

通過以上方法，可以計算出設備自身狀態的可信度CFm。但可信度是采用統計的方法獲得的概率形式，在復合條件的可信度計算中，需要排除前提條件可信度之間的相對相互重迭。為此，采用文獻［14－15］中相對權重的方法進行計算。具體改進算法為:

在式(7)中，取設備自身狀態權重的最大值ωmax=max{ω1，ω2，…，ωm}，則條件 E1相對權重為ω1/ωmax，條件 E2相對權重為 ω2/ωmax，條件 Em相對權重為 ωm/ωmax。

條件E1與條件E2可信度之間的近似相對重迭條件E1與條件E3可信度之間的近似相對重迭為，以此類推則復合條件的可信度為

3 系統建模與分析

3.1 系統建模

根據本文描述的對象層級模型，假設測控系統的結構如圖1所示。

圖1 測控系統模型

整個測控系統的狀態由子系統和設備C決定，子系統的狀態由設備A和設備B的狀態決定，要決策整個測控系統的工作狀態，只需按照自底向上的順序先決策設備自身狀態，后決策系統狀態。

現隨機產生圖1中設備和子系統的狀態信息，如表1至表4所示，其中表1至表3的閾值表示可信度超過閾值后有效，表4的閾值表示可信度超過閾值后設備或子系統的狀態是正常的。

表1 設備A信息

表2 設備B信息

表3 設備C信息

表4 測控系統信息

3.2 數據仿真

根據式(7)，設備A、B和C的狀態向量為:

設備A、B、C和子系統權重分別為

通過改變某個不同權重的可信度，將未包含權重和包含權重的可信度的計算結果的變化趨勢進行對比，驗證計算結果的正確性。使用CFA這組可信度向量進行計算。

3.2.1 改變單個權重的仿真

①改變單個權重較小的可信度

由圖2可知，有權重的計算方法在計算時，明顯受到了權重值的影響，含權重小的曲線變化范圍明顯小于不包含權重的曲線，符合實際情況。

圖2 單個權重較小的可信度仿真結果

②改變單個權重較大的可信度

由圖3可知，當輸入的可信度增加時，含有權重的可信度增加幅度大于不含權重的可信度，與事實相符。

圖3 單個權重較大的可信度仿真結果

3.2.2 改變2個權重的仿真

仿真①:改變2個權重較小的可信度，輸入可信度1和輸入可信度2對應CFA的狀態2和狀態5。

仿真②:改變2個權重較大的可信度，輸入可信度1和輸入可信度2對應CFA的狀態1和狀態4。

仿真③:分別改變一個權重大的和權重小的可信度，輸入可信度1和輸入可信度2對應CFA的狀態4和狀態5。

圖4 不含權重的可信度

在仿真②和③中，未包含在權重的可信度仿真計算中，結果與圖4類似。

由以上仿真結果可知:

1)在①中輸入可信度1與輸入可信度2均為較小權重的可信度，它們的改變對結果的影響較小，且可信度1對應的權重大于可信度2對應的權重，可信度1增長幅度大于可信度2;

2)在②中輸入可信度1與輸入可信度2均為較大權重，它們的改變對結果的影響較大，且的輸入可信度2的權重大于輸入可信度1對應的權重，可信度2增長幅度大于可信度1;

3)在③輸入的可信度1的權重遠遠大于輸入可信度2對應的權重，從仿真結果可以看出，在混合不同大小權重的可信度后，權重大的可信度對結果影響非常明顯。

在改變更多的輸入可信度個數后，同樣可以得出上述仿真結果。

3.3 計算與決策

使用式(10)的計算方法，計算出圖1中的測控系統模型中各設備、子系統的可信度:

由于CFC小于正常狀態的閾值，故設備C是異常的，令CFC=0并代入圖1模型進行計算:

子系統可信度為

測控系統可信度為

結果小于表4中測控系統正常狀態的閾值，決策結果為測控系統異常。

4 結束語

將使用基于不確定性推理的專家系統理論實現整個系統的實時決策。該方法能夠將推理轉化為一系列的代數計算，滿足實時決策的需求，同時區別對待了不同狀態的重要程度，符合真實情況。根據狀態的重要程度賦予不同的權重，無需考慮其大小、含義，適合航天測控系統這種大規模的復雜系統，在實際運用中取得了較好的效果。

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