卫星数字孪生应用

fzjhonker

以6G网络为背景，阐述从空间维度对数字孪生卫星的组成进行了分析，包括数字孪生卫星试验验证系统、数字孪生卫星总装车间、数字孪生卫星产品、数字孪生卫星网络等。从时间维度对数字孪生卫星核心要素，包括模型线程(Model Thread)、数据线程(Data Thread)、服务线程(Service Thread)，进行了阐述。在此基础上提出了数字孪生卫星关键技术体系，并结合前期已开展的相关实践工作，从全生命周期视角对数字孪生卫星在卫星总体设计、详细设计、生产制造(含装配、集成与测试)、在轨服务与健康管理、网络运维管理各阶段的应用进行了探讨。

“孪生”的概念最早出现于1969年美国的阿波罗项目中，美国国家航空航天局(NASA)通过制造两个完全相同的航天器，形成“物理孪生”，两者虽没有直接的数据连接与信息交互，但借助留在地面的航天器一定程度上反映和预测在地外空间执行任务的航天器的状态，进而进行任务训练、实体实验并辅助任务分析和决策[41]。之后，这种“物理孪生”或“物理伴飞”的方法虽仍在部分系统中进行应用，但由于航天器的系统和任务的复杂性越来越高，且数量迅速增长，航天系统难以支撑大量并完整构建物理孪生的成本，借助数字化手段仿真、分析、验证航天器的研究逐渐出现。随着数字化相关技术的发展成熟，美国NASA于2010年提出将数字孪生技术应用于未来航天器的设计与优化、伴飞监测以及故障评估中[42]。美国空军研究实验室于2011年提出在未来飞行器中利用数字孪生实现状态监测、寿命预测与健康管理等功能[43]，自此引起了数字孪生在航空航天及其他领域中的广泛关注。
设计与验证技术 设计与验证技术主要是在卫星总体设计和卫星详细设计阶段，用于与数字孪生集成融合并辅助相关设计与验证。包括：①可行性分析验证技术；②设计协同与管理技术；③多学科设计优化技术；④多系统协同仿真技术；⑤空间环境仿真技术；⑥卫星系统功能仿真技术；⑦卫星网络通信仿真技术；⑧可行性分析验证技术等。

数字孪生卫星总体设计可实现更加高效、可靠、智能的需求分析优化、协同设计管理、系统仿真验证等应用，如图8所示。①需求分析优化，借助模型线程和数据线程，充分利用已有的数字孪生卫星星座或数字孪生卫星产品的模型与数据，结合实际使用不断迭代并从中发掘总体设计中的设计缺陷、漏洞、更优方案，并对虚拟模型进行修正、优化、改进以形成总体设计概念方案模型；②系统设计管理，借助数字孪生实现以模型为核心、以数据为驱动的总体协同设计，通过模型线程形成的标准化模型与数据线程形成的结构化数据进行设计定义、交流、协作，不同系统间的设计协同、设计约束、设计优化将以对模型的定义、管理、优化和约束来实现，同时已有的数字孪生卫星产品和数字孪生卫星星座将提供高拟真模型与精准可靠数据的支持。③设计仿真验证，以模型和数据为驱动的总体设计将更易于实现系统仿真验证，通过对数字孪生卫星试验验证系统、设计模型和反映全生命周期的孪生数据等进行结合，实现对各种空间环境中的任务设计、轨道设计、星座设计、网络设计等进行快速仿真验证，提升总体设计的效率与可靠性。

针对批量化卫星总装型号任务特点，为解决总装过程中信息物理融合问题，即物理融合(工装设备交互协作)、模型融合(车间要素模型运行与交互)、数据融合(物理数据、信息数据融合及管理)、服务融合(车间管控服务调用与集成)，团队基于数字孪生车间与数字孪生卫星的概念理论，分别在数字孪生卫星总装车间模型构建、数据采集与控制系统实现、车间集成管控系统搭建方面进行了相关研究。

在数字孪生卫星总装车间模型构建上，对数字孪生卫星总装车间建模方法进行研究，并以验证生产线为例构建车间模型。首先，对车间生产线“人—机—料—法—环”等关键要素的数据属性与结构进行分析，并对所有要素特别是采集要素的具体数据模型进行了构建，研究了各要素数据结构快速构建方法与结构化定义方法。同时，基于数据模型研究了数字孪生总装车间虚拟模型构建方法，对几何模型、运动模型、控制模型等进行建模，实现模型的协同与融合，研究了模型交互机制，最后结合数据模型和车间规则库等共同构建了车间级的数字孪生虚拟模型。

数字孪生卫星是将数字孪生与卫星工程中关键环节、关键场景、关键对象紧密结合，从空间维度上，与试验验证平台、总装车间、卫星产品、卫星网络等对象或场景实时映射，实现更优更快的仿真、监控、评估、预测、优化和控制；从时间维度上，与总体设计、详细设计、生产制造、在轨管控、网络运维等环节真实同步，形成贯穿卫星工程全生命周期的模型线程、数据线程、服务线程，并进而辅助卫星工程各阶段管控与协同。在详细阐述数字孪生卫星概念及内涵后，对数字孪生卫星的关键技术及其在卫星工程全生命周期中的应用设想进行研究与探讨，并对团队已开展的相关前期实践工作进行了介绍。