北京呼風喚雨文化傳媒有限公司
文 | 包為民
摘要：
高可靠和智能化是未來智能太空飛行器的主要特點，本文聚焦太空飛行器高可靠、智能化的發展需求。首先，梳理了我國運載火箭「從無到有」、「從有到全」的發展歷程，提出了航天智能技術從太空飛行器的可靠性做起，太空飛行器的可靠性從航天智能控制做起，航天智能控制從「會學習」的火箭做起。圍繞航天智能控制技術如何使運載火箭「會學習」的發展架構，進一步探索了「邊飛邊學」和「終身學習」智能控制技術的理論研究和應用現狀，支撐我國「會學習」運載火箭高可靠、智能化的發展。
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，「長徵」系列運載火箭累計成功發射了350餘次，並且連續2年宇航發射數量位居世界第一。
回顧中國航天的發展歷程，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，長徵一號（CZ-1）、長徵二號（CZ-2)運載火箭的發射成功，解決了我國運載火箭的有無問題；90年代長徵二號捆綁（CZ2E）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徵二號F(CZ2F)，已取得了「14戰14捷」的驕人戰績，將11名太空人14人次送入太空；進入21世紀以來，長徵五號（CZ-5）、長徵七號(CZ-7)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，長徵十一號（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，重型運載火箭（CZ-9）處於關深階段，重複使用火箭進入工程研製，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飛彈及運載火箭，其中，由於增壓輸送及發動機系統故障造成的飛行失敗約佔50%。在1990年到2015年年底之間，國外火箭由於動力系統故障導致失敗的共有64起，佔全部發射失敗的51%。2015-2017年，國外火箭發射失利共7起，推進系統引起5起。據統計，在1990-2000年期間，約42.5%的歐美，日本及蘇聯/俄羅斯運載器發射失敗都有可能利用先進導航制導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]。隨著以人工智慧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，利用航天智能控制技術賦能火箭「會學習」[1]，將具有重要理論與工程應用價值。
1 航天智能技術從太空飛行器的可靠性做起
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太空飛行器的可靠性為基礎，特別是近年來智能控制技術的快速發展，為太空飛行器可靠性的提升提供了新的探索方向。
0 1
太空飛行器是可靠性要求高的自主系統
作為自主系統，太空飛行器對可靠性的要求更高更嚴格[4]，具體體現在以下三個方面：
1）基本可靠性要求高：無人、自主飛行是太空飛行器與生俱來的特質，太空飛行器要在無人幹預的條件下，在特定環境和時間內無故障、高可靠工作，這對太空飛行器設計、製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：太空飛行器所處的空間環境複雜，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，這些限制約束對太空飛行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，任務複雜程度高，難度大，需要多個太空飛行器協同完成，需要複雜的事件流程和任務規劃，需要多個太空飛行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。
0 2
火箭、衛星、深空探測器對高可靠性需求迫切
航天任務系統複雜，具有投入大、風險高的特點，而如何提升太空飛行器的可靠性，減少任務失敗的可能性，也是航天工程面臨的永恆主題和旋律。隨著重複使用、在軌服務與維護、深空探測等任務需求的進一步明確，我國航天技術的發展將圍繞如何提升太空飛行器的自主性、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；低成本實現可重複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；一星多能能力實現軟體功能自定義，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，對太空飛行器的高可靠性提出了更高需求，亟需對提升太空飛行器可靠性進行研究和探索。
2 太空飛行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，人工智慧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慧及相關前沿技術的綜合體現。在航天工程領域，由於環境、故障、本體不確定、外部幹擾、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。
0 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四個階段[1]。
1）萌芽期：19世紀中葉，Maxwell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，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：在20世紀上半葉，Wiener等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，太空飛行器精準控制、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：進入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、隨機系統等更為複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於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於當時的控制理論水平、零部件與工業製造水平。
0 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個裡程碑，智能控制也是人工智慧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慧的啟發式推理規則用於學習控制系統，提出將人工智慧與自動控制結合起來；1977年，美國人薩裡迪斯 (G. N. Saridis ) 提出智能控制是人工智慧、自動控制與運籌學的深度交叉融合的產物[5]。
將智能控制技術賦能航天工程，使得太空飛行器更加聰明，主要技術指標得到顯著提升，並能通過學習和訓練，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太空飛行器適應更大的偏差、適應更惡劣的環境，同時具備訓練、學習、演進的能力，是提升太空飛行器可靠性的有效途徑。
0 3
智能控制技術是提升太空飛行器可靠性的有效途徑
智能控制技術的發展，使太空飛行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，完成複雜任務。而當前，我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、應對幹擾的不確定性以及對自身模型的不確定性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，提升太空飛行器可靠性。
（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，我國運載火箭制導控制技術得到長足發展，制導技術方面，1960年，仿製前蘇聯「1059」飛彈發射成功，無線電+位置積分的制導方式，實現了我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，並在CZ-2F、CZ-5、CZ-7等飛行器上得到應用，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，並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徵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位化姿態控制，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餘技術，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於某飛行器和遠徵（YZ）上面級等彈/箭姿控系統中，為具有不確定性參數和幹擾的彈/箭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、重複使用、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。我國運載火箭制導控制技術發展歷程，如圖1所示。
圖 1 我國運載火箭制導控制技術發展歷程
（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，中國航天採用單軸自旋穩定控制技術成功發射東方紅一號衛星，標誌著我國正式開啟太空時代，1997年，東方紅三號衛星控制系統首次採用全三軸穩定技術，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，標誌著我國成為世界上第三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於「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。
我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。我國空間飛行器制導控制技術發展歷程，如圖2所示。
圖 2 我國空間飛行器制導控制技術發展歷程
0 4
航天智能控制技術支撐了航天重大科技工程的實踐
在建設航天強國的徵程中，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、我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，我國將先進智能控制技術應用於運載火箭發射，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[7][8][9]。
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導航、制導及控制等各個環節，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，增強運載火箭適應複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。「會學習」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。
0 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：第一階段具備適應能力，實現控制系統關鍵環節的智能化；第二階段具備學習能力，實現學習先進、跟隨模仿；第三階段具備想像能力，實現舉一反三、超越常識認知；第四階段具備演化能力，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所示兩個階段：「+智能」——將人工智慧控制技術應用於控制系統，實現工程性融合；「智能+」——將智能技術與控制技術深度融合，使火箭控制系統顛覆性演進，實現顛覆性演進。
圖 3 航天智能控制技術的兩個階段
0 2
「邊飛邊學」和「終身學習」特徵的進一步思考
邊飛邊學：是指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，採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徵。
終身學習：是指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，採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、可重複使用、控制系統能力迭代優化的典型特徵。
「會學習」運載火箭兩個特徵的相互關係如圖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」的運載火箭兩個特徵
0 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。基於運載火箭的「邊飛邊學」特徵，開展了如下制導控制技術探索與應用，具體如圖5所示。
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，確定相應迴路控制器（姿態控制律、制導律）的應對策略，包括不變化、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。總體研究思路如圖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，採用三通道信息融合的方法對發動機推力進行辨識。基於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
基於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，突破了基於運動信息、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於CZ-3Y63飛行試驗，得到了工程驗證。
（2）基於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。若採用光柵光纖傳感器，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，並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，將提升控制系統的適應複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、基於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，並基於飛行演示驗證平臺，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，採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，採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後的軌跡規劃圖
圍繞三類軌跡規劃問題：火箭故障後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，突破了基於凸優化的在線能力評估與規劃技術、基於凸優化和多項式的運載火箭垂直回收軌跡規劃技術，基於演示驗證平臺，完成了飛行試驗，以CZ-5為模型，完成了不同飛行階段故障後軌跡重構的仿真驗證。
（4）基於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並求取系統穩定裕度，並建立控制參數與穩定裕度的映射關係，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，通過採用頻域辨識方法求解系統的頻率特性函數，表現在Bode圖上，進而得到系統的穩定裕度。基於穩定裕度在線辨識的原理如圖11所示。
圖 11 基於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。突破了基於時頻域轉換的穩定裕度在線預示、基於穩定裕度的控制能力分配策略、基於穩定裕度預示的控制參數在線優化技術，並基於演示驗證平臺，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」的火箭採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並行計算框架，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集成到一個模塊內實現或者分布式實現，實現算力共享和算力動態調配。硬體平臺整機架構如圖12所示。
圖 12 硬體平臺整機架構
0 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、自演化的能力特徵，如圖13所示。基於運載火箭的「終身學習」特徵，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）基於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，並通過大數據管理方法，搭建試驗數據管理與分析平臺，採用數據挖掘技術，從不同角度挖掘數據特徵，實現參數間關聯規則抽取並獲取信息、飛行試驗數據關係挖掘定性分析的能力，並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，並進行修正，完成對本體和環境的感知，如圖14所示。
通過對全周期的數據的挖掘，採用智能控制技術，實現對繞心運動參數的辨識，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 基於關聯規則算法的數據管理與挖掘技術
（2）基於全生命周期數據的控制系統自我學習技術——終身學習
基於全生命周期數據，對運載火箭飛行環境、飛行任務和火箭本體進行自認知，基於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，並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。通過採用神經網絡、數據驅動、深度學習等算法，對控制律進行學習，實現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，以飛行器的質心運動和繞心運動的數據為基礎，完成基於數據驅動的控制律在線學習。
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）基於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，並利用專家庫經驗，形成不斷改進與演化的系統模型，並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。基於自學習自演化的控制系統持續優化方案如圖16所示。
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」！
圖16 基於自學習自演化的控制系統持續優化方案
4 總結
本文梳理了我國運載火箭的發展歷程，分析並指出太空飛行器是自主系統，且可靠性要求高，太空飛行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太空飛行器的可靠性做起。並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，是提升太空飛行器可靠性的有效途徑，支撐了航天重大科技工程的實踐，提出了太空飛行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徵的內涵，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、基於光纖光柵的運載火箭彈性模態識別、軌跡在線規劃、基於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、基於關聯規則算法的數據管理與挖掘、基於全生命周期數據的控制系統自我學習、基於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，支撐我國太空飛行器飛得更可靠、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！
參考文獻
[1] 包為民. 航天飛行器控制技術研究現狀與發展趨勢[J]. 自動化學報, 2013, 39(6), 697-702.BAO W M. Present situation and development tendency of aerospace control techniques [J]. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2013, 39(6): 697-702 (in
Chinese).
[2] 馬衛華，禹春梅，路坤鋒，等. 「會學習」運載火箭的制導控制技術[J]. 航天控制，2020,38(2), 3-8.MA W H, YU C M, LU K F, et al. Guidance navigation and attitude control technology of 「self-learning」launch vehicle [J]. Aerospace Control, 2020,38(2), 3-8(in Chinese).
[3] 馬衛華, 包為民, 禹春梅, 等. 關於「航天智能控制系統」的認識[J]. 航天控制, 2019,37(5), 3-8.MA W H, BAO W M, YU C M, et al. Understanding of 「aerospace intelligent control system」[J]. Aerospace Control, 2019,37(5), 3-8 (in Chinese).
[4] 王國輝，李文釗，劉輕騎，等．航天可靠性工程技術體系及關鍵技術研究[J]．宇航總體技術，2020，4(4)：1-6.WANG G H, LI W Z, LIU Q Q, et al. Research on aerospace reliability engineering technology system and key technologies[J]. Aerospace System Engineering Technology, 2020, 4(4): 1-6 (in Chinese).
[5] 包為民，祁振強，張玉. 智能控制技術發展的思考[J]. 中國科學，2020,50(8), 1267-1272.BAO W M, QI Z Q, ZHANG Y. Thoughts on the development of intelligent control technology[J]. Sci Sin Inform, 2020, 50: 1267–1272 (in Chinese).
[6] 呂新廣, 宋徵宇. 長徵運載火箭制導方法[J]. 宇航學報, 2017, 38(9): 895-902. LÜ X G, SONG Z Y. Guidance methods of Long-March launch vehicles[J]. Journal of Astronautics, 2017, 38(9): 895-902 (in Chinese).
[7] 李洪. 智慧火箭發展路線思考[J]. 宇航總體技術,2017, 1(1): 1-7. LI H. The developing roadmap of intelligent launch vehicle[J]. Aerospace System Engineering Technology, 2017, 1(1): 1-7 (in Chinese).
[8] 宋徵宇, 潘豪, 王聰, 等. 長徵運載火箭飛行控制技術的發展[J]. 宇航學報, 2020, 41(7): 868-879. SONG Z Y, PAN H, WANG C, et al. Development of flight control technology of Long March launch vehicles[J]. Journal of Astronautics, 2020, 41(7): 868-879(in Chinese).
[9] 李學鋒. 運載火箭智慧控制系統技術研究[J]. 宇航總體技術. 2018, 2(2): 43-48. LI X. Research on GNC system of new generation intelligent launch vehicle[J]. Aerospace System Engineering Technology, 2018, 2(2): 43-48 (in Chinese)
本文轉載自「航空學報」，原標題《航天智能控制技術讓運載火箭「會學習」》，文 | 包為民
為分享前沿資訊及有價值的觀點，衛星與網絡微信公眾號轉載此文，並經過編輯。
支持保護智慧財產權，轉載請註明原出處及作者。
如文中圖片或文字侵犯了您的權益，請聯繫我們。
編輯：豔玲、哈玫
主筆記者：李剛、張雪松、樂瑜、朝天椒、黑法絲、刀子、趙棟
策劃部：孫國鋒、楊豔
視覺總監：董寧
專業攝影：馮小京、宋煒
設計部：顧錳、潘希峎、楊小明
行政部：姜河、林紫
業務部：記軍、王錦熙、瑾怡
展覽展廳設計、企業VI/CI及室內設計、企業文化建設及品牌推廣；企業口碑傳播及整體營銷傳播等，請加微信：a13810322995
· 呼風喚雨各分部：
成都分部負責人：沈淮
長沙分部負責人：賓鴻浦
西安分部負責人：郭朝暉
青島分部負責人：江偉
· 呼風喚雨總部負責人：農燕
· 聯盟負責人（惠新東橋分部）： 肖均
· 大會負責人： 蔡凌希、黃山、周雷
· 投融資及戰略層面合作： 劉語霏
·本平臺籤約設計公司：一畫開天（北京）文化創意設計有限公司
· 航天加（深圳）股權投資基金管理負責人： 楊豔
微信公眾號太多不好找到我們？
這個問題其實很容易解決，