沈 震，羅 璨,商秀芹，5，白天翔，3,董西松,宋曉光,熊 剛,5,王飛躍

0 引 言

人類目前的活動空間主要局限在地球表面以及近地軌道空間, 隨著人類活動疆域的進一步拓展, 星際航行以及行星際殖民將成為一個關于太空研究的主要發(fā)展方向. 而空間技術不斷發(fā)展,研究和開發(fā)太空資源成為國家間合作與競爭的著力點, 也是人類文明發(fā)展的一個重要方向. 國際空間站將會延續(xù)到2024年, SpaceX的空間站也將逐漸成型,俄羅斯也有意發(fā)射下一代空間站, 特別是中國也將于2020年開始部署自己的空間站. 可以預見, 未來空間站的建立、維修、回收、釋放衛(wèi)星等工作將會越來越多, 對于空間機器人的需求越來越強烈. 更進一步,星際航行和星際殖民的一個重要基礎是航天器本身要有自我循環(huán)和自我生產(chǎn)能力. 建立“太空工廠”, 實現(xiàn)“太空制造”, 是航天器具備在軌“自持力”的重要途徑.

空間機器人(Space Robots)是用于代替人類在太空中進行科學試驗、出艙操作、空間探測等活動的特種機器人[1]. 空間機器人主要由空間機器人基體及搭載在基體上的機械臂組成, 可以在太空中完成各種任務作業(yè)[2]. 空間機械臂更加局限, 是被空間機器人包含的概念, 單指在太空的環(huán)境下關節(jié)連桿結構的操縱機器人. 相比于空間機器人, 空間機器是更為廣泛的概念, 泛指在太空的環(huán)境下所有通過驅動器和機械結構組成的工具. 空間機器人可以代替宇航員從事空間裝配、空間維修、空間實驗、空間制造等作業(yè)[2]. 空間機器人分為地表探測移動機器人、大型機械手、艙內(nèi)機人和制造機器人等類別[3].

空間機器人的控制面臨的主要挑戰(zhàn)在于自由漂浮空間[4]帶來的運動耦合性, 因此相對于地球上固定在基座的機器有許多特有的新特點[2]. 機器自身質量與轉動慣量對機器的末端位置運動也會產(chǎn)生影響. 空間環(huán)境中的背景輻射和晝夜溫差也對機器的穩(wěn)定性提出考驗. 另外, 能耗與遙控通信延遲也往往制約空間機器人的應用.

機器是制造的基礎. 太空制造在回收空間廢棄航天器的同時, 根據(jù)需要“制造”新航天器, 從而實現(xiàn)一定程度的“在軌物資循環(huán)”, 為長時間的星際航行奠定技術基礎.太空制造往往依賴于增材制造(3D打印), 以便滿足靈活性的要求. 太空制造不但面臨地面制造系統(tǒng)的一般問題, 還面臨和空間機器人面臨類似的問題, 對于智能、自主的需求更加強烈. 可以說, 空間制造系統(tǒng)處于不確定性環(huán)境中, 是一個典型的復雜系統(tǒng)[5].

復雜系統(tǒng)的研究, 或對本質上復雜性的科學問題的研究, 往往不滿足科學上“可實驗”、“可重復實驗結果”這兩個要求. 綜合以上兩方面, 通常對復雜系統(tǒng)只能進行離線、經(jīng)驗性、粗粒度分析,難以滿足精度、實時性要求. 這是由于對復雜系統(tǒng)的求解空間停留在實際系統(tǒng)本身所處的物理空間, 對復雜系統(tǒng)的求解方法也停留在解析方法上.復雜系統(tǒng)面臨的問題定義為不確定性(Uncertainty)、多樣性(Diversity)和復雜性(Complexity), 簡稱UDC問題[5].

1994年, 平行系統(tǒng)(Parallel Systems)的構想在智能系統(tǒng)的基礎上開始萌芽[6]. 為了實現(xiàn)實際系統(tǒng)的智能控制, 王飛躍研究員提出嵌入式協(xié)同仿真方法, 將協(xié)同仿真(Co-Simulation)嵌入到實際系統(tǒng)中, 并將其命名為影子系統(tǒng)(Shadow Systems). 2004年王飛躍研究員針對UDC問題, 正式提出人工系統(tǒng)、計算實驗、平行執(zhí)行相結合的Artificial Systems-Computational、Experiments-Parallel、Execution(ACP)方法[7]. 基于ACP的平行系統(tǒng)方法,必須拓展復雜問題的求解空間, 在虛實互動的空間中尋求新的求解方法.

在2014年, 王飛躍研究員在報告[8]中第一次將ACP平行系統(tǒng)理論與機器人學結合, 提出平行機器概念. 平行機器是物理機器、軟件定義的機器、物聯(lián)網(wǎng)、知識圖譜以及其他廣義的人工智能技術相結合而成的機器控制與管理系統(tǒng)[9-10]. 在2014年, 王飛躍研究員提出智能制造的一種新范式——平行制造, 將社會物理信息系統(tǒng)(Cyber-Physical-Social System, CPSS)的概念, 綜合物理系統(tǒng)、信息系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的復雜性, 以ACP方法為理論指導, 結合工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)技術、軟件定義技術和知識自動化技術, 構建平行演化、閉環(huán)反饋、協(xié)同優(yōu)化的智能制造體系[8,11]. 本論文將平行機器和平行制造與空間機器、太空制造相結合, 提出“空間平行機器”和“空間平行制造”的概念, 用平行系統(tǒng)理論解決在太空中的機器、制造系統(tǒng)的控制與管理問題.

本論文下面將對研究現(xiàn)狀進行介紹, 之后闡述空間平行機器和空間平行制造, 分析其方法和應用場景、能夠解決的問題, 最后總結全文.

1 空間機器和空間制造技術研究現(xiàn)狀

在國外對空間機器人進行研究開發(fā)的國家和機構主要有美國、歐空局、日本等, 這些國家和機構都已經(jīng)具有在軌服務的機械手, 完成了一系列空間操作. 世界上第一個成功應用于飛行器的空間機器人為加拿大MD Robotic公司于1981年研制的SRMS系統(tǒng)[12], 如圖1所示.它擁有6個自由度,其臂長15.2 m,質量415 kg,用于捕獲目標,回收衛(wèi)星,系統(tǒng)維修等任務, 目前已經(jīng)完成的任務包括哈勃望遠鏡的維修, ISS在軌服務等60多項任務[13-15].

從20世紀80年代初, 美國就開展了對空間機器研究技術. 其中比較著名的有FTS (Flight Telerobotic Servicer), Robonaut, 軌道快車(Oribital Express, OE)計劃, RTSX(Ranger Telerobotic Shuttle Experiment)計劃和RRM(Robotic Refueling Mission)計劃等[16-17]. 近年來NASA 提出了通過地面或在軌人員遙操作, 控制空間機器人進行燃料重復加注試驗驗證任務[14]. 歐空局各國在空間機器人的研究方面投入很大而且進展也很快, 成立了一些空間機器人研究機構專門從事機器的研究工作, 如荷蘭的FOKKER SPACE & SYSTEM 公司等. 德國于1993年4月發(fā)射升空的 Rotex 空間機器人是世界上第一個遠距離遙控空間機器人. 德國研制的空間機械臂Rokviss于2004年12月由俄羅斯運載火箭搭載發(fā)射上天,并于2005年1月安裝在了國際空間站俄羅斯服務艙上, 如圖2所示[18-19].

圖1 加拿大SRMS系統(tǒng)空間機器人[12]Fig.1 Canadian SRMS system robot[12]

圖2 德國的遙控空間機器人Rotex和Rokviss系統(tǒng)[18-19]Fig.2 German remote space machine Rotex and Rokviss system[18-19]

空間機器人可以代替人類從事星球表面探測,空間裝配和維修以及空間實驗等作業(yè)任務[4]. 例如: 衛(wèi)星的釋放和回收、空間站的維修以及飛行器燃料的加注等[20]. 近年來, 對于空間機器人的科學研究實驗主要集中于空間機器人對于空間碎片任務的改進, 空間機器人的任務抓取以及姿態(tài)管控等多個領域.

2017年, ZHAO等提出并驗證了對于系留空間捕獲系統(tǒng)的控制方案可以避免正?；？刂频亩墩? 并且對于未知邊界擾動具有魯棒性[21]. 2017年, HUANG等提出了一種新的地球靜止軌道空間碎片清除系統(tǒng), 稱為靈巧系留空間機器人, 并且進行了廣泛的模擬和地面半實物實驗, 驗證了這是一種有效去除空間碎片的可行解決方案[22]. 2017年, HUANG等提出了一種僅使用衛(wèi)星支架邊緣線的空間機器人的單目視覺伺服控制方法, 實驗表明該算法能夠穩(wěn)定地提取邊緣線, 并調整機器的姿態(tài)以滿足抓取要求[23]. 2017年, LU等針對空間機器人設計了一種具有雙閉環(huán)的快速終端滑?？刂品椒? 用于靈活組合姿態(tài)接管控制, 仿真研究證明了所提出的控制器與傳統(tǒng)滑動模式控制的有效性[24]. 2017年, ZHANG等提出了一種改進的自適應滑?？刂扑惴? 用于降低目標的未知角動量, 采用新的符號函數(shù)和時延估計,保證快速收斂,實現(xiàn)良好的性能,抖振效果小[25].

國內(nèi)于上世紀90年代開始開展空間機器技術研究. 國內(nèi)多家科研單位對空間機器開展了大量研究, 取得了較多成果. 對于空間站建造與運營、月球探測、活性探測等工程科研任務要求, 我國自行研制了多套空間機器系統(tǒng), 其中部分產(chǎn)品已實現(xiàn)了空間應用.

雖然關于空間機器已經(jīng)有長時間的研究, 但是當前的研究主要集中于某一方面的具體任務的解決, 對于智能、自主等關注較少. 實際上, 早在1948年,圖靈在其論文《Intelligent Machinenary》中提出“智能機器”的概念, 并且引入了人工智能的相關概念, 和遺傳算法, 神經(jīng)網(wǎng)絡, 強化學習的思想. 近年來, 人工智能發(fā)展迅速，其研究涵蓋了認知與推理(包含各種物理常識和社會常識)、計算機視覺、自然語言理解與交互(包含聽覺)、機器學習等廣泛的學科領域, 目的是讓機器能夠像人一樣理解、思考和學習[26-27]. 2014年王飛躍研究員提出“平行機器”的概念, 人工系統(tǒng)是根據(jù)基于觀察和知識的物理世界而生成, 進行計算實驗以收集動作狀態(tài)樣本, 以平行執(zhí)行的方式制定一系列解決方案并在線優(yōu)化參數(shù), 最終完成任務并達到期望的性能, 探索在復雜環(huán)境中管理機器并指導其完成任務的系統(tǒng)性方法[9-10].

機器是制造的基礎, 隨著空間技術的發(fā)展, 太空制造的重要性越來越大. 隨著人類對太空研究的深入, 航天器的應用呈現(xiàn)的特點有航天器的種類和數(shù)量呈爆發(fā)式增長,對航天器的壽命和可靠度的要求越來越高和隨著航天器功能性能的提高,航天器的造價居高不下等特點.與上述發(fā)展趨勢相對應的,是航天器故障仍舊較高的故障率以及航天器故障后造成的巨大損失.如何在高密度的發(fā)射形勢下,盡量降低衛(wèi)星的研發(fā)和使用成本,延長衛(wèi)星在軌使用壽命是國內(nèi)航天產(chǎn)業(yè)面臨的新課題.更進一步, 未來的深空探索對于太空制造有強烈需求. 建立“太空工廠”, 是航天器具備在軌“自持力”的重要途徑.

3D打印技術是太空制造中一種重要的制造方式. 3D打印技術是一種采用逐層堆積直接進行零件成形的數(shù)字化增材制造工藝, 與傳統(tǒng)減材或等材制造相比, 3D打印技術消除了加工過程對中間模具的需求, 能夠進行快速需求響應, 具有單件小批量定制化快速制造的優(yōu)勢, 在太空中, 只要能夠攜帶或者獲取原材料, 就可以在空間直接制造失效零部件、備件和工具, 可以空間緊急維修及廢物回收利用,可以推進深入研究載人深空探索. 該技術的研究將會推進未來太空居住地結構的開發(fā)、太空環(huán)境中零件的制造、航天零件的修復與替換以及生命支持或工作人員使用的設備等[28]. NASA蘭利研究中心圍繞金屬零件的空間3D打印開展了研究, 開發(fā)了一套適用于空間飛行的輕型電子束熔絲沉積成形設備, 并通過兩次微重力飛行試驗驗證了0 g條件下進行電子束熔絲沉積工藝的可行性,如圖3和圖4. 2014年, NASA在國際空間站的微重力科學手套箱(MSG)中進行了首次空間3D打印, 并在空間站制造了約20個結構樣件, 對空間3D打印的可行性進行了充分的分析和驗證, 證明了空間3D打印的可行性[29]. 2016年, 國際空間站上的一款名為“增材制造設備”(Additive Manufacturing Facility, AMF)的3D打印機, 打印出了第一個工具——扳手, 可用于宇航員對軌道實驗室進行維護工作[30-31], 如圖5.

太空制造技術是現(xiàn)階段國內(nèi)和國際的研究熱點, 專利[32]將3D打印運用在航空航天領域, 提供了與地球相似的打印環(huán)境, 對于太空環(huán)境中的3D打印研究具有重要意義. 專利[33-34]通過設置膠水噴頭和增壓噴頭, 解決了微重力環(huán)境下的3D打印問題. 2016年, 中國科學院空間應用工程與技術中心研制出了太空增材制造樣機, 而且利用拋物線飛機成功完成了國內(nèi)首次增材制造技術微重力環(huán)境驗證試驗[35].

圖3 適用于飛行測試的輕型電子束熔絲成形系統(tǒng)[29-30]Fig.3 The electron beam freeform fabrication system for fight test[29-30]

圖4 電子束熔絲成形試樣樣件[29-30]Fig.4 Samples by the electron beam freeform fabrication[29-30]

圖5 國際空間站的3D打印機打印出第一個工具-扳手[31]Fig.5 The First Tool Printed by 3D Printer in the International Space Station-Wrench[31]

目前正以德國工業(yè)4.0和美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表, 各國紛紛進軍工業(yè)智能化領域. 上述提到的機器技術, 再加上3D打印、人工智能、機器學習等技術的普及為制造業(yè)的發(fā)展注入了新的活力[36]. 智能制造是可持續(xù)發(fā)展的新型制造模式,通過結合計算機建模仿真和信息通信技術的巨大潛力,可以達到優(yōu)化產(chǎn)品的設計和制造過程的效果,大幅度減少物質資源和能源的消耗以及提高制造效率和質量.

數(shù)字化雙胞胎技術是一項新興技術, 在工業(yè)生產(chǎn)、智能制造等多個領域有著廣泛的應用前景.這項技術最早由美國國防部提出, 主要用于航空航天飛行器的健康維護與保障. 前提是在數(shù)字空間建立真實飛行器的模型, 然后通過傳感器完全同步與飛行器真實狀態(tài).根據(jù)現(xiàn)有情況和過往載荷,可以做到及時分析評估是否需要維修, 能否承受下次的任務載荷等. 2017年,GREVIES等提出了數(shù)字化雙胞胎的障礙和機遇,例如系統(tǒng)的復制等,并且利用數(shù)字化雙胞胎完成了NASA項目的近期工作[37].2018年,SHEN等研究了數(shù)字四胞胎應用于無人機的場景,通過虛實互動, 可以使四胞胎的四部分在滾動優(yōu)化中不斷優(yōu)化, 從而實現(xiàn)復雜環(huán)境中的算法優(yōu)化和控制執(zhí)行[38]. 2019年, LIU等討論了數(shù)字四胞胎系統(tǒng)結合平行駕駛在礦山、物流等場景中的應用實例[39].

平行制造作為一種新型的智能制造的體系, 在社會物理信息系統(tǒng)工業(yè)環(huán)境下, 可以利用工業(yè)智聯(lián)網(wǎng), 借助虛實系統(tǒng)的平行演化及閉環(huán)反饋, 協(xié)同優(yōu)化管理系統(tǒng)內(nèi)部流程執(zhí)行、生產(chǎn)制造以及資源調度, 實現(xiàn)實時化、個性化、大規(guī)模的“靈敏” 移動 “智造”[8]. 平行制造有“本地簡單, 遠程復雜”的特點,即可以先在遠程將復雜的任務進行設計和計算, 然后將結果發(fā)送到應用現(xiàn)場,可以彌補傳送時間延時導致的操作不便等問題.平行制造的這個特點合適應用在對于人造衛(wèi)星上生產(chǎn)設備的維修制造,以及用于月球, 火星上太空生產(chǎn)制造等場景.

2 空間平行機器

2.1 “本地簡單, 遠程復雜”控制思想及實現(xiàn)

隨著控制理論的發(fā)展,現(xiàn)有的控制算法實現(xiàn)越來越依靠強大的計算系統(tǒng)的支持,而機器學習等人工智能算法除了強大的計算能力外還需要較大的存儲空間.由于空間飛行器負荷和能源的限制,其計算能力和存儲空間有限,因此可以采用“本地簡單,遠程復雜”的基本設計思想,這也是平行控制思想的具體實現(xiàn).

這種思想的優(yōu)點就是較高的性能價格比,在實現(xiàn)智能優(yōu)化控制的前提下,大大降低空間平行機器和平行制造的控制成本.也就是說,將復雜的計算設備和存儲設備安排到地球端的計算設備和存儲設備上完成,而在空間站采用簡單實現(xiàn)的控制器.地球端的計算設備可從當?shù)卮鎯υO備收集數(shù)據(jù)進行學習優(yōu)化,進行各種與控制算法相關的復雜的建模、學習、優(yōu)化過程,充分利用其豐富的計算資源對各種信息進行有效和復雜的分析.在學習完成后,在將控制參數(shù)發(fā)送到空間站的控制器實現(xiàn)智能優(yōu)化控制.總之,“遠程復雜”原則之下,可以解決許多由于空間站本地控制器本身資源(比如存貯空間和計算能力等)限制而產(chǎn)生的經(jīng)濟性或技術性控制難題.

2.2 空間平行機器的含義與應用

文獻[40]定義了平行機器框架,見圖6, 其中,物理形態(tài)的機器與軟件形態(tài)的機器在物理空間、社會空間和網(wǎng)絡空間分別聯(lián)通,構建出機器學習與培訓、機器實驗與評估和機器管理與控制3個主要功能.

圖6 平行機器基本框架Fig.6 Framework of parallel machine

可以認為,軟件定義的機器是實際物理機器的“活”的本體知識描述[41]、可視化的信息中,它可以放在本地, 也可以遷移到云端, 又可以下載到終端, 是機器的具體化、個性化和專門化的體現(xiàn). 賦予軟件定義的機器這樣的遷移性, 是為了我們可以實現(xiàn)“本地簡單、遠程復雜”的系統(tǒng)構成, 也是這個特點使得平行機器框架適用于空間機器.

空間平行機器是結合平行機器和空間機器的概念, 應用場景在太空中的平行機器系統(tǒng). 空間機器面臨的首要問題是不確定性.不確定性來源于主觀測量和建模的不精確性、外部擾動的不確定性以及空間漂浮環(huán)境中的各種反作用力等,我們實際上無法得到機器系統(tǒng)的精確、完整模型[42-43].空間機器面臨的第二個問題是信號問題, 從信號采集到返回地面控制臺往往需要幾十毫秒到幾秒的時間, 高延時使得我們不可能通過遙控解決所有復雜操作問題,必須通過自動化. 空間機器面臨的第三個問題是能源問題, 在空間中工作的機器的功率有限, 這不僅包括執(zhí)行功率還包括計算和通信功率, 因而我們必須要優(yōu)化控制的總能耗.

為應對以上問題, 我們需要一種數(shù)據(jù)驅動的方法, 使空間機器可以在運行中不斷更新和優(yōu)化控制,這便是空間平行機器的平行學習[44]方法.使用平行學習方法, 我們將傳統(tǒng)控制循環(huán)中的狀態(tài)、觀測與控制過程轉變?yōu)槊枋?、預測、引導的迭代過程.

描述步驟是為機器建立獲取當前系統(tǒng)狀態(tài)的方法.這個步驟被稱為“描述”,因為所獲得的模型應該能夠描述機器系統(tǒng)的完整模式及其工作場景.在實踐中,機器和環(huán)境的描述模型在整個生命周期中都是有效的.然而,由于參數(shù)快速變化和一些未建模的環(huán)境動力學因素,準確的描述模型只能維持很短的時間.因此,我們應該使數(shù)據(jù)驅動模型適應最新收集的數(shù)據(jù)樣本分布.這是描述學習中的自我進化過程.

預測步驟是計算機對于外部控制與擾動的短期響應的步驟. 在實踐中, 我們難以獲取可以對系統(tǒng)響應預測的長期可靠的模型, 然而我們可以比較容易獲得一個模型來預測機器和環(huán)境的短期狀態(tài). 這樣就可以緩解漂移和偏置問題. 為了更好地理解機器的工作場景, 我們應該考慮環(huán)境的多模態(tài), 并處理未建模的隨機干擾.

引導步驟是獲取魯棒的短期控制方法的步驟.引導是將系統(tǒng)閉環(huán)的一步. 在這一步中, 我們基于預測數(shù)據(jù)優(yōu)化得到引導策略, 以保證機器即使遇到各種不同的意外情況也能實現(xiàn)目標. 換句話說,在遇到多模態(tài)情況時, 引導步驟決定高級策略, 而不僅是像普通控制器在任何時刻直接計算出控制信號. 基于高級策略制定底層策略, 在此基礎上推導出低階控制指令, 以實現(xiàn)策略優(yōu).

針對以上三步, 我們需要描述學習、預測學習、引導學習三個數(shù)據(jù)驅動的學習過程. 在構建平行空間機器的過程中, 我們需要從物理實驗與仿真實驗兩個方向入手. 為搭建軟件定義的空間機器, 我們首先要構建物理實驗的空間機器. 對于物理實驗, 我們需要模擬失重環(huán)境, 一般采用基于自由落體的實驗系統(tǒng)、基于拋物線飛行的實驗系統(tǒng)、氣浮式、水浮式系統(tǒng)等,詳見[45],這里不再贅述. 但是, 這些系統(tǒng)的實驗過程繁瑣、昂貴,因而還需要一種仿真系統(tǒng)以進行大量計算實驗.

使用仿真方法試驗機器算法已是非常熱門的技術. 仿真是機器設計、測試和評估中最重要的方面之一, 數(shù)學評估工具和仿真工具的使用在機器研究中起著至關重要的作用. 特別是隨著機器學習技術的興起, 仿真不僅可以保證安全運行,也可以極大提升探索和學習效率. 目前, 機器仿真器可劃分為3類, 即計算仿真器、專用仿真器和通用仿真器, 每一類分別起到不同的作用.

對于空間機器, 計算仿真器可針對動態(tài)系統(tǒng)進行初步評估, 特別是用于數(shù)學建模和設計合適的系統(tǒng), 例如 Matlab/Simulink, 它支持用于動態(tài)系統(tǒng)建模和分析的圖形化編程環(huán)境, 通過其與物理控制器或其他仿真軟件的接口, 可以方便進行控制器設計調參. 對于專業(yè)仿真器, 其系統(tǒng)設計往往考慮領域知識并創(chuàng)建專門的物理環(huán)境, 用以模擬機器在真實環(huán)境中運行時各個方面的整體性能. 一些飛行軟件, 如X-Plane[46], FlightGear[47]等, 可以為空間機器提供良好的空間力學分析功能. 對于通用仿真器, 用戶可以構建豐富的交互環(huán)境, 從而實驗空間機器在更復雜的環(huán)境中的控制策略, 例如基于Gazebo[48]仿真器, DARPA開發(fā)了DRCSim[49]仿真系統(tǒng), 并舉辦了DARPA挑戰(zhàn)賽, 用以測試不同型號機器在太空環(huán)境中執(zhí)行多種任務的能力.

另一方面,基于現(xiàn)有仿真器,為了使仿真環(huán)境以及其中的機器能夠與現(xiàn)實中的物理機器更加貼切, 我們需要聯(lián)動物理實驗平臺與仿真系統(tǒng), 通過數(shù)據(jù)驅動的學習方法建立系統(tǒng)描述, 這便是描述學習.

當構建了高保真的人工系統(tǒng), 我們可以基于此產(chǎn)生運行過程大數(shù)據(jù), 將此數(shù)據(jù)與少量運行實測數(shù)據(jù)相結合, 我們便可以基于此預測系統(tǒng)對于輸入的響應, 此過程即為預測學習.

隨著我們可以產(chǎn)生輸出-輸入響應的精準預測, 我們可以采用強化學習方法, 或最優(yōu)控制方法求取對于期望響應的數(shù)值解. 在此基礎上,構建多模態(tài)控制策略, 對策略優(yōu)化便可得到我們期望的控制方法, 這便是引導學習.

3 空間平行制造

3.1 空間平行制造的含義與應用

在應用ACP方法解決實際問題時, 其步驟為: 第一步, 建立與實際系統(tǒng)相對應的人工系統(tǒng),可視為傳統(tǒng)數(shù)學解析方法建模的擴展, 是廣義的知識模型, 是落實靈捷性(Agility)的基礎. 第二步, 在人工系統(tǒng)中利用計算實驗對所研究復雜問題進行分析與評估, 可視為仿真模擬的升華, 是在人工系統(tǒng)中通過計算推演得到復雜系統(tǒng)特性的手段, 確保復雜系統(tǒng)能夠聚焦(Focus). 第三步,實際系統(tǒng)與人工系統(tǒng)通過虛實互動的平行執(zhí)行方式實現(xiàn)二者的管理與控制. 平行執(zhí)行是自適應控制等思想的推廣, 在虛實平行系統(tǒng)中構成大閉環(huán)反饋機確保執(zhí)行結果收斂(Convergence)[50-51], 如圖7. 由此三步,我們可以說將復雜系統(tǒng)的UDC復雜問題轉化為ACP問題. 平行系統(tǒng)的思想與方法已經(jīng)在智能交通、軍事體系、以及社會制造等多個領域得以研究和應用.

圖7 ACP方法Fig.7 ACP Method

為了深入研究制造業(yè)中社會系統(tǒng)、物理系統(tǒng)與信息系統(tǒng)之間的交互作用, 將工業(yè)4.0中的CPS進一步發(fā)展, 充分融合工業(yè)與人類社會, 形成了更為復雜的社會物理信息系統(tǒng)CPSS(如圖8所示)[52-53].對于生產(chǎn)生活中復雜系統(tǒng),一般的控制方法和仿真不能解決實際的系統(tǒng)問題,所以需要構建虛擬人工系統(tǒng),與實際系統(tǒng)構成平行系統(tǒng),進行虛實互動的平行執(zhí)行,來實現(xiàn)實際系統(tǒng)的引導智能.

空間平行制造是基于平行智能理論的太空制造技術, 也是一個物理實際系統(tǒng)和虛擬系統(tǒng)交互的智能聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng). 其中融合了社會物理信息系統(tǒng)CPSS思想, ACP方法與知識自動化技術, 將空間機器,空間工業(yè)需求與設計人員及制造單位統(tǒng)一在同一個框架內(nèi). 該系統(tǒng)在空間站或者衛(wèi)星行星表面的應用平臺上建立數(shù)字化的生產(chǎn)制造系統(tǒng), 并且貫穿整個設備生產(chǎn)的生命周期, 包括檢測、標記、立項、設計、生產(chǎn)、應用、反饋檢測等環(huán)節(jié).

平行太空制造的基本框架由實際制造系統(tǒng)與軟件定義的虛擬制造系統(tǒng)所支撐, 通過兩者平行互動實現(xiàn)管理與控制、設計與生產(chǎn)、檢測與反饋等基本的運行模式. 圖9是空間平行機器和平行制造的整體結構圖.

圖8 CPS與CPSSFig.8 CPS and CPSS

圖9 空間平行機器和平行制造的整體結構圖Fig.9 Structure for space parallel machine and parallel manufacturing

對空間平行制造的智能化體現(xiàn)在以下方面：

1)對太空制造以及所處太空復雜工作環(huán)境的描述與建模體現(xiàn)了空間平行制造的描述智能.

2)基于虛擬模型實現(xiàn)空間平行制造的故障檢測, 設備模型設計, 計劃生產(chǎn), 應用反饋等任務展開具備可控性、可觀性、可重復性的計算實驗, 分析并優(yōu)化其制造性能表現(xiàn), 這體現(xiàn)了平行太空制造的的預測智能.

3)通過實際制造系統(tǒng)與虛擬制造系統(tǒng)間的平行執(zhí)行, 通過虛擬系統(tǒng)模擬出修復或者生產(chǎn)空間零件設備的策略, 引導實際制造系統(tǒng)沿著該方案運行, 進行生產(chǎn)制造零件或者設備, 提高生產(chǎn)制造的穩(wěn)定性和可執(zhí)行性, 從而以一種科學計算的方式達到平行太空制造系統(tǒng)管理與控制的目的, 這對應于引導智能的特性.

3.2 空間平行增材制造

太空3D打印又被稱為太空增材制造技術, 是太空制造的一個主要分支. 相比于模具制造,3D打印大大簡化了其生產(chǎn)流程和周期. 由于地球上的重力作用, 在進行3D打印成品時, 同時需要打印出支撐成品的支撐結構, 最后這些支撐必須被摘除或融化, 從而增加了3D打印的時間成品和工作負擔. 而在近地軌道, 低重力環(huán)境中可以直接打印3D物體, 不依賴于支撐或者較少依賴支撐. 空間平行增材制造是以CPSS、ACP方法、知識自動化技術和3D打印技術為基礎的應用于太空環(huán)境的智能制造技術, 可以實現(xiàn)空間站或者衛(wèi)星行星表面的零件補給, 修復以及設備的生產(chǎn)等任務.從而使得不再使用或者減少備件的準備, 僅僅攜帶3D打印機和原材料即可.

由于空間遙控和信號信息傳輸?shù)难訒r性, 更加增加了空間平行增材制造系統(tǒng)在本身復雜結構的基礎上的難控制性和操作性, 所以傳統(tǒng)的數(shù)學模型仿真方法很難應用. 因此針對空間平行增材制造的描述過程, 人工系統(tǒng)建模的方法較為合適. 除了對3D打印系統(tǒng)建模, 還需要對工作環(huán)境和在空間的生產(chǎn)需求進行智能體建模.

空間平行增材制造系統(tǒng)包括實際系統(tǒng)、 軟件定義的系統(tǒng)以及知識服務系統(tǒng). 知識服務系統(tǒng)伴隨3D打印成品的研發(fā)、設計、生成制造全過程, 在數(shù)據(jù)庫中維護對應3D打印成品的數(shù)字模型, 用于之后再一次需要時快速生成需求的3D打印成品模型.

通過在虛擬環(huán)境中進行描述、預測、引導滾 動優(yōu)化, 得到該任務的優(yōu)化可行解, 并將行為策略以及控制算法下載到實際3D打印系統(tǒng)中. 由此, 在實際系統(tǒng)中執(zhí)行觀測、估計、建模、預測、設計、生產(chǎn)、應用、觀測的循環(huán), 控制3D打印系統(tǒng)完成既定任務; 在虛擬3D打印系統(tǒng)中執(zhí)行檢測、描述、計算實驗預測、引導、執(zhí)行的循環(huán),再結合與控制參數(shù)調優(yōu). 由此可得, 整個虛實系統(tǒng)與知識系統(tǒng)緊密結合, 接受其數(shù)據(jù)服務以及計算服務等[36].

對于目前面臨的空間站零件修復或者補給的問題, 首先, 通過軟件定義的空間3D打印確定其描述智能, 構建空間3D打印的人工虛擬系統(tǒng)；基于人工系統(tǒng), 實現(xiàn)情報分析、生產(chǎn)計劃優(yōu)化與智能預測的計算實驗優(yōu)化, 建立預測智能；最后, 通過空間3D打印的人工系統(tǒng)與實際系統(tǒng)構建的平行系統(tǒng), 進行虛實互動的平行執(zhí)行, 實現(xiàn)系統(tǒng)的引導智能, 打印出需要補給或者修復的空間3D零件或者設備.

對于未來太空設備和建筑等的生產(chǎn)需求, 太空建筑物的生產(chǎn)需求在CPSS的基礎上, 太空平行3D打印利用工業(yè)智聯(lián)網(wǎng), 借助虛實系統(tǒng)的平行演化及閉環(huán)反饋, 協(xié)同優(yōu)化管理系統(tǒng)內(nèi)部流程執(zhí)行、生產(chǎn)制造以及資源調度.并且借助物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的無縫連接,人類在未來也可以表達太空機器、建筑的生產(chǎn)需求,滿足大規(guī)模、個性化的應用需求.

4 結論與展望

近年來,太空技術與應用大踏步發(fā)展, 登陸火星已經(jīng)提上日程. 人類未來肯定不止局限于地球,太空是遠遠更為廣闊的活動空間. 在太空中將需要更多的機器, 以及依賴于機器的制造系統(tǒng). 本文將平行機器、平行制造等和空間技術相結合, 為智能、自主的機器和制造系統(tǒng)提供可能的解決方案和途徑, 以應對太空中的不確定性和意外情況. 尤其是空間平行增材制造, 能夠智能地解決太空中補給和維修困難. 在將來, 隨著信息技術和制造技術的深度融合, 空間平行機器和平行制造將有越來越大的應用空間.