CN112034731A - 一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，所述系统包括：遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块、载荷物理接口仿真模块和仿真平台模块；遥测数据内容仿真模块，用于动态生成符合载荷设备当前工作状态的遥测原始数据；遥测数据格式仿真模块，用于对遥测原始数据进行源包格式封装，生成载荷遥测源包数据；载荷物理接口仿真模块，用于通过卫星总线实物板卡向被测设备发送载荷遥测源包数据，接收被测设备发送的数据注入指令、遥控指令和广播时间码信息；仿真平台模块，用于管理遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块和载荷物理接口仿真模块，完成模块间的数据交换与匹配协作。

Description

一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统

技术领域

本发明涉及有效载荷分系统地面综合测试、载荷管理器单机测试、卫星系统地面综合测试等技术领域，尤其涉及一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统。

背景技术

将多台有效载荷设备与载荷管理器集成，完成有效载荷分系统的地面综合测试，进而将有效载荷分系统与卫星综合电子等其他分系统集成，完成卫星系统的地面综合测试，是验证卫星及有效载荷总体及接口设计的主要技术途径。

基于数字孪生思想对有效载荷进行建模，以仿真设备替代物理设备，在单台、多台、甚至全部载荷缺失情况下，实现卫星系统、有效载荷分系统的虚拟集成、虚拟测试、故障仿真推演，是及时验证卫星及有效载荷总体设计、接口设计、提升航天器系统可靠性的有效方法。

传统的载荷半实物仿真系统，有效解决了载荷设备物理接口等效仿真的问题，但对载荷数据接口的仿真仍然停留在数据格式、数据协议的仿真层面，仿真的数据内容与有效载荷的遥测参数设计、遥控指令设计、健康管理策略设计、以及设备间匹配协作的工作模式设计等均无关联，无法从数据的角度反映有效载荷设备的工作机理及动态工作过程。基于地面综合测试系统对有效载荷设计知识测试覆盖的要求，将载荷数据接口的仿真，从现有的数据格式、数据协议层面，拓展至数据内容层面，已然成为一种趋势。

有效载荷数据的关联知识是指：载荷设备的一个遥测参数在不同时段的取值、或者两个及两个以上遥测参数的取值之间，以及注入指令与遥测参数取值之间、健康管理策略与遥测参数的取值之间、设备故障与遥测参数的取值之间存在的某种关联。这种关联往往真实反映了卫星及有效载荷设备的遥测参数设计、遥控指令设计、健康管理策略设计、以及设备间匹配协作的工作模式设计等。

发明内容

本发明的目的在于克服传统有效载荷半实物仿真系统中，仿真遥测数据无法动态反映有效载荷设备工作机理及工作过程的问题，提出了一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，该系统基于关联知识对有效载荷的遥测数据内容进行仿真，实现仿真数据与星载设备遥测参数设计、遥控指令设计、健康管理策略设计、以及设备间匹配协作的工作模式设计等知识的有效关联。

为了实现上述目的，本发明提出了一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述系统包括：遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块、载荷物理接口仿真模块和仿真平台模块；其中，

所述遥测数据内容仿真模块，用于根据接收的数据注入指令、遥控指令，以及有效载荷遥测数据关联知识模型和载荷用户测试需求，动态生成符合载荷设备当前工作状态的遥测原始数据；

所述遥测数据格式仿真模块，用于基于CCSDS协议标准，对遥测原始数据进行源包格式封装，生成载荷遥测源包数据；

所述载荷物理接口仿真模块，用于通过卫星总线实物板卡向被测设备发送载荷遥测源包数据，接收被测设备发送的数据注入指令、遥控指令和广播时间码信息；

所述仿真平台模块，用于管理遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块和载荷物理接口仿真模块，完成模块间的数据交换与匹配协作。

作为上述系统的一种改进，所述遥测数据内容仿真模块包括：单遥测变量关联知识仿真子模块、多遥测变量关联知识仿真子模块、注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块、健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块以及载荷故障与遥测变量关联知识仿真子模块；其中，

所述单遥测变量关联知识仿真子模块，用于根据单一遥测变量不同时刻取值之间的关联知识模型，生成反映单遥测变量关联特征的遥测原始数据；

所述多遥测变量关联知识仿真子模块，用于根据多个遥测变量在同一时刻或不同时刻取值之间的关联知识模型，生成反映多遥测变量关联特征的遥测原始数据；

所述注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块，用于对注入指令激励下会发生相应变化的遥测变量进行仿真，生成反映载荷指令执行状态的遥测原始数据；

所述健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块，用于依据健康管理策略与遥测变量之间的关联知识模型，生成触发载荷健康管理策略的遥测原始数据；

所述载荷故障与遥测变量关联知识仿真子模块，用于依据故障与遥测变量之间关联知识模型，生成触发载荷故障的遥测原始数据。

作为上述系统的一种改进，所述单遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，均属于枚举值集合V_Enu＝{v₁,…,v_n}时，采用枚举关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝α₁v₁+α₂v₂+…+α_nv_n

其中，α_i表示系数，

且α_i∈{0,1}；

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，均属于阈值区间V_Thr＝[v_min,v_max]时，采用阈值关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝v_min+ε(v_max-v_min)

其中，ε为0到1之间的随机数，v_min,v_max分别为阈值区间的最小值和最大值；

当待仿真的遥测变量Y在相邻两个仿真时刻t_i-1、t_i的取值的增量均属于枚举集合V_Enu＝{v₁，…，v_n}时，由Y在t_i-1仿真时刻的取值y(t_i-1)，采用增量枚举关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝{y(t₀),…,y(t_-1),y(t_i)}

y(t_i)-y(t_i-1)＝α₁v₁+α₂v₂+…+α_nv_n

其中，y(t₀)为仿真初值，α_i为系数，

且α_i∈{0,1}；

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，呈现周期l的关联特征时，采用周期关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝{y(t₀)，…，y(t_l)}

y(t_i+nl)＝y(t_i)

其中，整数i∈[0，l]，l为遥测变量取值的周期，n为整数；

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，具有线性递增、递减或不变的关联特征时，采用趋势关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝kt+y(t₀)

其中k为线性递增或递减的斜率，y(t₀)为仿真初值。

作为上述系统的一种改进，所述多遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

当待仿真的n个遥测变量Y₁,…,Y_n具有线性关联特征时，

由前n-1个遥测变量Y₁,…,Y_n-1在仿真时刻t的取值y₁(t),…,y_n-1(t)，通过函数关联模型生成Y_n在仿真时刻t下的遥测原始数据y_n(t)：

其中，k₁,…,k_n为n个不全为0的数；

当待仿真的遥测变量Y₂与另一个遥测变量Y₁具有单调关联特征时，由Y₁在仿真时刻t_i、t_j下的取值t₁(t_i)、t₁(t_j)，采用单调关联模型生成Y₂在仿真时刻t_i、t_j下的遥测原始数据值y₂(t_i)和y₂(t_j)：

或

其中，

大于0表示Y₁和Y₂为单调正关联，

小于0表示Y₁和Y₂为单调负关联；

当待仿真的遥测变量Y_n与n-1个遥测变量Y₁,…,Y_n-1具有函数关联特征时，由Y₁,…,Y_n-1的取值y₁(t),…,y_n-1(t)，通过函数关联模型生成Y_n在仿真时刻t下的遥测原始数据y_n(t)：

y_n(t)＝f(y₁(t)，…,y_n-1(t))

其中，f表示n个遥测变量Y₁，…，Y_n之间的函数关系；

当一个遥测变量Y₁对待仿真的遥测变量Y₂的影响是在一段时间之后才会发生时，由Y₁在仿真时刻t的取值y₁(t_i)，采用延时函数关联模型生成Y₂在仿真时刻t_j的遥测数据原始数据y₂(t_j)：

y₂(t_j)＝f(y₁(t_i))

其中，t_j>t_i。

作为上述系统的一种改进，所述注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c后的t_B时刻，Y的取值将变化至阈值区间V_Thr＝[v_min,v_max]，则采用区间关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c,t_B)：

y(c,t_B)＝v_min+ε(v_max-v_min)

其中ε为0到1之间的随机数；

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c后的t_B时刻，Y的取值将变化为定值v_con，则采用数值关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c,t_B)：

y(c,t_B)＝v_con；

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c前后，Y的取值之差为定值v_con，则由Y在载荷执行指令c前t_F时刻的取值y(c，t_F)，采用增量数值关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c，t_B)：

y(c,t_B)＝y(c,t_F)+v_con；

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c前后，Y的取值之差属于阈值区间V_Thr＝[v_min,v_max]，则由Y在载荷执行指令c前t_F时刻的取值y(c,t_F)，采用增量区间关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c,t_B)：

y(c,t_B)＝y(c,t_F)+v_min+ε(v_max-v_min)

其中，ε为0到1之间的随机数。

作为上述系统的一种改进，所述健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程包括：连续阈值关联模型和多维增量区间关联模型；其中，

当待仿真的遥测变量Y的取值连续超出阈值n次后会自动触发执行关联指令c，则采用连续阈值关联模型生成Y的遥测原始数据y(t)，并且n次均大于阈值；

当待仿真的遥测变量Y₁在仿真t时刻对应的取值与另一个遥测变量Y₂在仿真t时刻对应的取值的差值属于阈值区间V_Thr＝[v_min,v_max]时会自动触发执行关联指令c，则由Y₂的取值y₂(t)，采用多维增量区间关联模型生成Y₁的遥测原始数据y₁(t)：

y₁(t)＝v_min+ε(v_max-v_min)+y₂(t)

其中，ε为0到1之间的随机数。

作为上述系统的一种改进，所述载荷故障与遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

对所述单遥测变量关联知识仿真子模块、多遥测变量关联知识仿真子模块、注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块、健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块生成的遥测原始数据进行修改，使修改后的遥测原始数据不满足原有关联知识模型，从而得到仿真的故障遥测原始数据。

作为上述系统的一种改进，所述载荷物理接口仿真模块和卫星总线实物板卡之间的总线接口包括1553B总线接口、CAN总线接口和RS422总线接口。

与现有技术相比，本发明的优势在于：

采用本发明生成的载荷遥测数据，能够切实反映有效载荷设备的遥测参数设计、遥控指令设计、健康管理策略设计、故障设计，有效解决传统有效载荷半实物仿真系统中，仿真遥测数据不能动态反映设备工作机理及工作过程的问题。

附图说明

图1是本发明的有效载荷半实物仿真系统模块组成图；

图2是本发明的有效载荷半实物仿真系统方法流程图；

图3是本发明的遥测数据内容仿真模块组成图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细的说明。

如图1所示，为本发明一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统的模块组成图。

该系统主要包括遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块、载荷物理接口仿真模块、仿真平台模块。

各模块功能如下：

1)遥测数据内容仿真模块：依据有效载荷仿真设备当前接收的遥控指令、仿真时刻、载荷设备运行机理、测试任务对健康管理策略、载荷故障的测试需求，生成符合载荷设备当前工作状态的遥测原始数据；

2)遥测数据格式仿真模块：基于CCSDS(Consultative Committee for SpaceData System，CCSDS)协议标准，将遥测数据内容仿真模块生成的遥测原始数据，添加源包包头、包计数、首导头指针等信息，完成遥测源包数据的封装；

3)载荷物理接口仿真模块：借助1553B、CAN、RS422总线商用板卡，通过1553B总线接口(含远至终端、总线控制器两种)、CAN(Controller Area Network，控制器局域网络)、RS422总线接口，完成与被测设备的数据通信。包括向被测设备发送载荷遥测源包，接收被测设备发送的数据注入指令、遥控指令、广播时间码等信息；

4)仿真平台模块：对遥测数据内容仿真、遥测数据格式仿真、载荷物理接口仿真等模块进行管理，按时序调用各组成模块的功能，完成模块间的数据交换与匹配协作。

如图2所示，为本发明的流程图。

遥测数据仿真模块设计：

鉴于其他模块与现有载荷半实物仿真系统相似，本文不再对其他模块设计进行赘述，仅对遥测数据仿真模块的设计进行说明。依据关联知识关联的数据对象的不同，遥测数据仿真模块组成如图3所示。

1、基于单遥测变量关联知识的遥测数据仿真子模块

单遥测变量关联知识是指，单一遥测变量Y在不同仿真时刻t下的取值y(t₁),…,y(t_n)之间所具有的关联性。

1)枚举关联

已知枚举集合V_Enu＝{v₁,…,v_n}，任意仿真时刻t下遥测变量Y的取值y(t)，皆属于集合V_Enu，即为枚举关联。其数学模型为：

y(t)＝α₁v₁+α₂v₂+…+α_nv_n

其中，

且α_i∈{0,1}。

具有枚举关联的遥测变量一般为载荷状态量、开关量，包括设备工作模式、错误码、使能标志等。如遥测变量“地形地貌相机工作模式”的设计取值属于枚举集合V_Enu＝{0x00，0x01，0x02},其中0x00代表不工作，0x01代表静态拍照工作模式，0x02代表动态摄像模式。

2)阈值关联

已知阈值区间V_Thr＝[v_min，v_max]，任意仿真时刻t下遥测变量Y的取值y(t)，皆属于区间V_Thr，即为阈值关联。其数学模型为：

y(t)＝v_min+ε(v_max-v_min)

其中，ε为0到1之间的随机数。

具有阈值关联特征的遥测变量一般为载荷的电压、电流、温度、压力等。如遥测变量“母线电流”的设计取值属于区间[0，5],即母线电流的设计值最小为0A，最大的为5A。

3)增量枚举关联

已知枚举集合V_Enu＝{v₁，…，v_n}，任意相邻两个仿真时刻t_i、t_i-1下遥测变量Y的取值y(t_i)、y(t_i-1)，皆有y(t_i)-y(t_i-1)属于集合V_Enu，即为增量枚举关联。其数学模型为：

y(t_i)-y(t_i-1)＝α₁v₁+α₂v₂+…+α_nv_n

其中，

且α_i∈{0，1}。

具有增量枚举关联特征的遥测变量一般包括母线电流、传输帧计数、校时次数、总线数据广播次数等。如各载荷设备加电前后，遥测变量“母线电流”分别增加0.3A、0.5A等；遥测变量“GPS请求计数”，在间隔4s的情况下增量值恒为8等。增量枚举关联的遥测变量仿真时，需要指定其初值y(t₀)。

4)周期关联

已知遥测变量Y，在仿真时刻集合{t₀，…,t_l}下的取值集合为{y(t₀)，…，y(t_l)},若y(t_i+l)＝y(t_i)，其中i∈[0，l],那么该遥测变量Y具有周期关联的特征。其数学模型如下：

y(t_i+nl)＝y(t_i)

其中l为遥测变量的周期，为定值，n为整数。

具有周期关联特征的遥测变量一般包括：与卫星轨道周期关联的姿态参数、轨道参数、太阳阵电源等参数，以及在多次重复进行相同事件、试验时的遥测参数。如某卫星遥测变量“J2000卫星速度Z方向”具有5400秒左右的周期特性，这与卫星运行的轨道周期大致相符。周期关联的遥测变量仿真时，需要指定首个周期内的仿真初值。

5)趋势关联

在仿真时刻t，遥测变量Y的取值y(t)呈现线性递增、递减、不变的态势，即为趋势关联。其数据模型如下：

y(t)＝kt+y(t₀)

其中y(t₀)为仿真初值，在k>0、k<0、k＝0下，遥测变量Y分别具有线性递增、递减或不变的关联特征。

通常表征星载设备定时操作的遥测变量具有趋势关联的特征。如载荷遥测变量“总线时间码广播计数”呈现线性递增趋势的特征。趋势关联的特征有时为阶段性的，如载荷开机后，在一定的时段内，其温度遥测变量表现为持续升温的趋势等。趋势关联的遥测变量仿真时，亦需要指定其仿真初值y(t₀)。

2、基于多遥测变量关联知识的遥测数据仿真子模块

多遥测变量关联知识是指，遥测变量Y₁，…，Y_n在同一仿真时刻t下的取值y₁(t),…,y_n(t)之间、或者不同仿真时刻的取值之间所存在的关联性。多遥测变量关联的情况下进行遥测数据内容仿真时，需要首先确定部分变量的仿真值，在关联关系的约束下，再确定剩余变量的仿真值。

1)线性关联

线性关联的数学模型为：已知n个遥测变量Y₁，…，Y_n在仿真时刻t下的取值y₁(t)，…，y_n(t),存在n个不全为0的数k₁，…，k_n，使得：

线性关联往往反映了载荷设备的耦合设计、方法设计。如某载荷遥测变量“数据发送量”与载荷管理器遥测变量“数据接收量”呈现完整正关联的线性关系，这与两台设备的通信接口设计一致；又如遥测变量“事件表的剩余事件数”与“已执行事件数”往往呈现完全负相关的线性关系，这与载荷管理器事件表执行机制设计相符。

2)单调关联

单调关联特指两个遥测变量Y₁，Y₂之间的关联关系。其数学模型为：任意两个仿真时刻t_i、t_j下两个变量遥测变量Y₁，Y₂的取值分别为y₁(t_i)、y₁(t_j)、y₂(t_i)、y₂(t_j)，恒有：

或

若

大于0，则两个遥测变量为单调正关联；若

小于0，则两个遥测变量为单调负关联。

3)函数关联

函数关联的数学模型为：对于n个遥测变量Y₁,…,Y_n在仿真时刻t下的取值y₁(t),…,y_n(t)，有：

y_n(t)＝f(y₁(t),…,y_n-1(t))

空间环境等物理因素或者载荷内在工作机理是遥测变量函数关联的主要原因。例如，遥测变量“太阳能电池阵性能”与“太阳光照强度”、“入射角”、“工作温度”、“粒子辐照剂量”和“发动机羽流污染”等遥测变量有关；在惯性坐标系下，遥测变量“当前轨道位置的X方向”、“当前轨道卫星速度的X方向”近似为三角函数关系等。

4)延时函数关联

延时函数关联是指一个遥测变量对另一个遥测变量的影响并不是瞬时的，必须在一段时间之后表现出来。其数学模型描述为：遥测变量Y₁在仿真时刻t_i的取值为y₁(t_i)，遥测变量Y₂在仿真时刻t_j的取值为y₂(t_j)，有：

y₂(t_j)＝f(y₁(t_i))

其中t_j>t_i。

延时函数关联亦是星载设备设计的一种反映。如处于有效载荷内部、安装于载荷外表面的两个温度贴点对应的温度遥测变量，其变化规律会有一段时间的延迟，外部贴点的温度遥测表现一般滞后于载荷内部贴点。

3、基于注入指令与遥测变量关联知识的遥测数据仿真子模块

注入指令与遥测变量关联知识是指，星载设备在注入指令的激励下，其遥测变量会发生相应的变化。

1)区间关联

区间关联的模型为：载荷执行指令c后的t_B时刻，其遥测变量Y取值y(c,t_B)将变化至某区间V_Thr＝[v_min,v_max]。其模型描述如下：

y(c,t_B)＝v_min+ε(v_max-v_min)

其中ε为0到1之间的随机数。

载荷电压值和电流值遥测往往满足区间关联的性质。如当注入指令“载荷控制器主份加电”执行后，“载荷控制器主份3.3V电压”遥测变化至区间[2.8,3.8]。

2)数值关联

数值关联的模型为：载荷执行指令c后的t_B时刻，其遥测变量Y取值y(c,t_B)将变化为定值v_con。其模型描述如下：

y(c,t_B)＝v_con

数值关联常见于与指令关联的布尔遥测变量或者枚举遥测变量。如注入指令“高分辨率相机主份开”执行后，“载荷开关机状态”遥测变量的bit1变为1；注入指令“地形地貌相机设置为动态摄像模式”执行后，“地形地貌相机设备工作模式”遥测变量值变为0x02等。

3)增量数值关联

增量数值关联的模型为，载荷执行指令c前后(对应时刻t_F、t_B)，其遥测变量Y数值之差y(c,t_B)-y(c,t_F)为定值v_con，即：

y(c，t_B)＝y(c，t_F)+v_con

遥测变量“载荷注入计数”通常满足这一关联特征。如注入指令“CMOS图像输出请求”执行后，遥测变量“数据注入包接收计数”固定递增1。

4)增量区间关联

增量区间关联的模型为：载荷执行注入指令c前后(对应时刻t_F、t_B)，其遥测变量Y取值之差属于区间V_Thr＝[v_min,v_max]。其模型描述如下：

y(c,t_B)＝y(c,t_F)+v_min+ε(v_max-v_min)

其中ε为0到1之间的随机数。

如遥控指令“地形地貌相机开机”执行后，遥测变量“母线电流”的增量属于区间[0.28,0.32]。

4、基于健康管理策略与遥测变量关联知识的遥测数据仿真子模块

考虑地面超远距离载荷控制的高成本、长延时，自主监测载荷设备的状态，依据健康管理策略，对载荷设备进行自主控制，是后续深空探测任务必须突破关键技术之一。遥测变量反映了星载设备的状态，执行遥控指令是星载设备自主控制的主要途径。因此，健康管理策略与遥测变量的关联，即是指遥测变量取值与“遥控指令发送”这一事件的关联。

1)连续阈值关联

连续阈值关联模型为：遥测变量Y的取值连续超出阈值n次后，执行关联指令c，其模型设计如下：

其中v_thr为阈值。

如监测遥测变量“载荷整机工作电流”超限3次后，载荷管理器自动执行“载荷设备断电”指令；监测遥测变量“载荷温度”超限2次后，载荷管理器自动执行“载荷关机”指令。

2)多维增量区间关联

多维增量区间关联模型为：当某一仿真t时刻采集的两个遥测变量Y₁,Y₂取值y₁(t)、y₂(t)的差值属于某一区间V_Thr＝[v_min，v_max]时，执行指令c。

y₁(t)＝y₂(t)+v_min+ε(v_max-v_min)→c

其中ε为0到1之间的随机数。

如载荷中分辨率相机当“镜头温度”与“电控盒温度”遥测量值之差达到10时，自动执行“关闭相应加热器”注入指令，小于等于9时，自动执行“开启相应加热器”注入指令。

5、基于故障与遥测变量关联知识的遥测数据仿真子模块

遥测数据表现为某个特征时，往往意味着星载设备发生了某一特定的故障。故障与遥测变量的关联，即为遥测变量取值特征与“发生故障”这一事件的关联。

上述单变量遥测、多变量遥测、注入指令、健康管理策略的关联知识，均反映了星载设备的设计，仿真数据如果不具备为上述关联的特征，则意味着故障的发生。

本发明已成功应用于月球科研站关键科学问题及有效载荷关键技术预先研究项目中。应用结果表明，基于本发明构建的有效载荷半实物仿真系统、载荷管理器半实物仿真系统，生成的载荷遥测数据能够反映载荷设备的工作机理及动态工作过程；通过对两个半实物仿真系统的全虚拟集成，或者将有效载荷半实物仿真系统与真实的载荷管理器样机进行半虚拟集成，可以将载荷验证基线有效前移至设计阶段，显著提高有效载荷的集成与测试效率。

自主控制与健康管理，是探月四期后续任务、无人值守月球科研站任务最为典型的特征。基于本发明仿真的有效载荷遥测数据，可以有效的反映星载设备的健康管理策略、自主控制策略，本发明有望在后续探月真实任务中得到更为广泛验证与工程应用。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述系统包括：遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块、载荷物理接口仿真模块和仿真平台模块；其中，

所述遥测数据内容仿真模块，用于根据接收的数据注入指令、遥控指令，以及有效载荷遥测数据关联知识模型和载荷用户测试需求，动态生成符合载荷设备当前工作状态的遥测原始数据；

所述遥测数据格式仿真模块，用于基于CCSDS协议标准，对遥测原始数据进行源包格式封装，生成载荷遥测源包数据；

所述载荷物理接口仿真模块，用于通过卫星总线实物板卡向被测设备发送载荷遥测源包数据，接收被测设备发送的数据注入指令、遥控指令和广播时间码信息；

所述仿真平台模块，用于管理遥测数据内容仿真模块、遥测数据格式仿真模块和载荷物理接口仿真模块，完成模块间的数据交换与匹配协作。

2.根据权利要求1所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述遥测数据内容仿真模块包括：单遥测变量关联知识仿真子模块、多遥测变量关联知识仿真子模块、注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块、健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块以及载荷故障与遥测变量关联知识仿真子模块；其中，

所述单遥测变量关联知识仿真子模块，用于根据单一遥测变量不同时刻取值之间的关联知识模型，生成反映单遥测变量关联特征的遥测原始数据；

所述多遥测变量关联知识仿真子模块，用于根据多个遥测变量在同一时刻或不同时刻取值之间的关联知识模型，生成反映多遥测变量关联特征的遥测原始数据；

所述注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块，用于对注入指令激励下会发生相应变化的遥测变量进行仿真，生成反映载荷指令执行状态的遥测原始数据；

所述健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块，用于依据健康管理策略与遥测变量之间的关联知识模型，生成触发载荷健康管理策略的遥测原始数据；

所述载荷故障与遥测变量关联知识仿真子模块，用于依据故障与遥测变量之间关联知识模型，生成触发载荷故障的遥测原始数据。

3.根据权利要求2所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述单遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，均属于枚举值集合V_Enu＝{v₁，…，v_n}时，采用枚举关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝α₁v₁+α₂v₂+…+α_nv_n

其中，α_i表示系数，

且α_i∈{0，1}；

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，均属于阈值区间V_Thr＝[v_min，v_max]时，采用阈值关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝v_min+ε(v_max-v_min)

其中，ε为0到1之间的随机数，v_min,v_max分别为阈值区间的最小值和最大值；

当待仿真的遥测变量Y在相邻两个仿真时刻t_i-1、t_i的取值的增量均属于枚举集合V_Enu＝{v₁,…,v_n}时，由Y在t_i-1仿真时刻的取值y(t_i-1)，采用增量枚举关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝{y(t₀),…,y(t_i-1)，y(t_i)}

y(t_i)-y(t_i-1)＝α₁v₁+α₂v₂+…+α_nv_n

其中，y(t₀)为仿真初值，α_i为系数，

且α_i∈{0,1}；

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，呈现周期l的关联特征时，采用周期关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝{y(t₀),…,y(t_l)}

y(t_i+nl)＝y(t_i)

其中，整数i∈[0,l]，l为遥测变量取值的周期，n为整数；

当待仿真的遥测变量Y在不同仿真时刻t的取值，具有线性递增、递减或不变的关联特征时，采用趋势关联模型生成遥测原始数据y(t)：

y(t)＝kt+y(t₀)

其中k为线性递增或递减的斜率，y(t₀)为仿真初值。

4.根据权利要求2所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述多遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

当待仿真的n个遥测变量Y₁，…,Y_n具有线性关联特征时，

由前n-1个遥测变量Y₁,…,Y_n-1在仿真时刻t的取值y₁(t),…,y_n-1(t)，通过函数关联模型生成Y_n在仿真时刻t下的遥测原始数据y_n(t)：

其中，k₁,…,k_n为n个不全为0的数；

当待仿真的遥测变量Y₂与另一个遥测变量Y₁具有单调关联特征时，由Y₁在仿真时刻t_i、t_j下的取值y₁(t_i)、y₁(t_j)，采用单调关联模型生成Y₂在仿真时刻t_i、t_j下的遥测原始数据值y₂(t_i)和y₂(t_j)：

或

其中，

大于0表示Y₁和Y₂为单调正关联，

小于0表示Y₁和Y₂为单调负关联；

当待仿真的遥测变量Y_n与n-1个遥测变量Y₁,…,Y_n-1具有函数关联特征时，由Y₁，…,Y_n-1的取值y₁(t),…,y_n-1(t)，通过函数关联模型生成Y_n在仿真时刻t下的遥测原始数据y_n(t)：

y_n(t)＝f(y₁(t),…,y_n-1(t))

其中，f表示n个遥测变量Y₁,…,Y_n之间的函数关系；

当一个遥测变量Y₁对待仿真的遥测变量Y₂的影响是在一段时间之后才会发生时，由Y₁在仿真时刻t_i的取值y₁(t_i)，采用延时函数关联模型生成Y₂在仿真时刻t_j的遥测数据原始数据y₂(t_j)：

y₂(t_j)＝f(y₁(t_i))

其中，t_j>t_i。

5.根据权利要求2所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c后的t_B时刻，Y的取值将变化至阈值区间V_Thr＝[v_min，v_max]，则采用区间关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c，t_B)：

y(c，t_B)＝v_min+ε(v_max-v_min)

其中ε为0到1之间的随机数；

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c后的t_B时刻，Y的取值将变化为定值v_con，则采用数值关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c,t_B)：

y(c，t_B)＝v_con；

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c前后，Y的取值之差为定值v_con，则由Y在载荷执行指令c前t_F时刻的取值y(c，t_F)，采用增量数值关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c,t_B)：

y(c，t_B)＝y(c，t_F)+v_con；

当待仿真的遥测变量Y在载荷执行指令c前后，Y的取值之差属于阈值区间V_Thr＝[v_min,v_max]，则由Y在载荷执行指令c前t_F时刻的取值y(c，t_F)，采用增量区间关联模型生成Y在载荷执行指令c后t_B时刻的遥测原始数据y(c，t_B)：

y(c，t_B)＝y(c，t_F)+v_min+ε(v_max-v_min)

其中，ε为0到1之间的随机数。

6.根据权利要求2所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程包括：连续阈值关联模型和多维增量区间关联模型；其中，

当待仿真的遥测变量Y的取值连续超出阈值n次后会自动触发执行关联指令c，则采用连续阈值关联模型生成Y的遥测原始数据y(t)，并且n次均大于阈值；

当待仿真的遥测变量Y₁在仿真t时刻对应的取值与另一个遥测变量Y₂在仿真t时刻对应的取值的差值属于阈值区间V_Thr＝[v_min，v_max]时会自动触发执行关联指令c，则由Y₂的取值y₂(t)，采用多维增量区间关联模型生成Y₁的遥测原始数据y₁(t)：

y₁(t)＝v_min+ε(v_max-v_min)+y₂(t)

其中，ε为0到1之间的随机数。

7.根据权利要求2所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述载荷故障与遥测变量关联知识仿真子模块的具体实现过程为：

对所述单遥测变量关联知识仿真子模块、多遥测变量关联知识仿真子模块、注入指令与遥测变量关联知识仿真子模块、健康管理策略与遥测变量关联知识仿真子模块生成的遥测原始数据进行修改，使修改后的遥测原始数据不满足原有关联知识模型，从而得到仿真的故障遥测原始数据。

8.根据权利要求1所述的基于关联知识的有效载荷半实物仿真系统，其特征在于，所述载荷物理接口仿真模块和卫星总线实物板卡之间的总线接口包括1553B总线接口、CAN总线接口和RS422总线接口。

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