張賀翔， 李潭秋， 李 猛， 尚 坤， 王 濤

(1.航天工程大學研究生院， 北京 101416； 2.中國航天員科研訓練中心人因工程重點實驗室， 北京 100094)

1 引言

航天員進行艙外活動(Extravehicular Activity，EVA)期間，艙外航天服溫控系統(tǒng)的主要作用是清除航天員的代謝產熱量，維持航天員的熱平衡，以確保航天員的安全及工效能力。 自阿波羅A7L航天服誕生以來，艙外航天服溫控系統(tǒng)廣泛使用的是通風＋液冷的復合方式，通風回路只帶走小部分熱量，主要的排熱方式是液冷服(Liquid Cooling Garment，LCG)，液冷服帶走大部分熱量并將其傳輸?shù)剿A/熱交換器，通過水升華/熱交換器將冰升華到真空來排熱。

目前艙外航天服的主要溫控方法是手動調節(jié)液溫手柄，通過改變液冷服的入口水溫實現(xiàn)溫度調節(jié)。 然而由于人體對自身熱狀態(tài)的估計能力較差，注意力集中于工作時，對熱感覺的反應有延遲，無法準確調節(jié)入口水溫，難以達到熱舒適。 美國出艙活動歷史中就出現(xiàn)了多起由于手動調節(jié)不佳而導致過冷的事件，有時航天員寧愿長時間保持在最小或中度的冷卻范圍內，也不想頻繁調節(jié)手柄。 自動溫控技術能夠避免航天員分散注意力，從而提高工作效率，同時在緊急情況發(fā)生時還可以防止航天員過冷或過熱，提升醫(yī)學安全性。20 世紀60 年代，美國和蘇聯(lián)/俄羅斯開始了艙外航天服自動溫控技術的研究，提出了許多控制方案，但目前只有俄羅斯進行了實際應用，美國和中國仍處于研究開發(fā)階段。

本文通過分析EVA 自動溫控系統(tǒng)的構成及難點，總結控制模型的發(fā)展及代謝率的計算方法，并在研究國內外EVA 自動溫控方案的基礎上展望未來的發(fā)展方向，為后續(xù)艙外航天服自動溫控技術的研制提供參考。

2 構成及難點

艙外航天服自動溫控系統(tǒng)的總體框圖如圖1所示，通過傳感器采集航天員熱舒適相關的生理信息，代入溫控系統(tǒng)的控制模型輸出控制信號，根據(jù)對應的溫控方案調節(jié)液冷服的水溫，以消除航天員的代謝產熱，從而達到熱舒適。

圖1 艙外服自動溫控系統(tǒng)總體框圖Fig.1 Block diagram of automatic thermal control system for EVA spacesuit

人體的熱調節(jié)機制相當復雜，包含多種負反饋調節(jié)機制，在數(shù)學上表現(xiàn)為高度的非線性，而且人體熱反應存在滯后性。 比如運動停止后產熱量不會立即下降，導致皮膚溫度會繼續(xù)升高，即人體體溫調節(jié)系統(tǒng)是一個緩慢響應的非線性系統(tǒng)。 自動溫控系統(tǒng)的設計不僅包括人體熱調節(jié)模型，還需要考慮出艙活動過程中人體代謝產熱的變化規(guī)律。 到目前為止，人類已經開展了數(shù)百次的出艙活動。 實踐表明:在出艙過程中，航天員在不同強度運動和休息狀態(tài)之間交替變換，熱代謝高且變化劇烈，其中EVA 的平均代謝率為250 W，最小和最大峰值可達100 W 和600 W，典型的EVA 代謝率變化如圖2 所示。 代謝率是人體熱舒適的影響因素之一，代謝率交變劇烈時會引起熱舒適發(fā)生變化，基于人體熱舒適的自動溫控實現(xiàn)需要與人體的熱調節(jié)機制相吻合。 此外，艙外航天服內的環(huán)境不同于室內的穩(wěn)態(tài)均勻環(huán)境，服內的各個參數(shù)值都是動態(tài)時變的，屬于瞬態(tài)非均勻的微環(huán)境，因此傳統(tǒng)的預測平均熱感覺指標(Predicted Mean Vote，PMV)不適用于航天服環(huán)境，需要建立動態(tài)熱舒適準則來評價服內的熱舒適，并且不同人在相同環(huán)境中的熱舒適感覺不同，個性化差異大。

圖2 EVA 期間典型代謝率[6]Fig.2 Typical metabolic rate during EVA[6]

因此，針對復雜的人體熱調節(jié)機理、出艙期間交變劇烈的代謝率、動態(tài)熱舒適和個性化適應等問題，建立控制模型和設計控制方案是艙外服自動溫控技術存在的挑戰(zhàn)。

3 控制模型

艙外航天服自動溫控系統(tǒng)的控制目標是在快速、大范圍交變的熱負荷下維持人體熱平衡，消除不同活動水平下的代謝產熱，幫助航天員自然地進行體溫調節(jié)過程，避免經歷熱應激。 人體熱調節(jié)模型作為EVA 自動溫控的控制模型之一，為熱控制器的參數(shù)調整及控制算法的設計提供了參考依據(jù)。 而代謝率作為控制輸入的一個重要參數(shù)，在艙外航天服這種特殊環(huán)境下對其進行精確測量比較困難，無法隨身攜帶像心肺功能儀這樣體積龐大的設備直接測量，因此需要建立一種可靠性高的模型間接估算代謝率。

3.1 人體熱調節(jié)模型及耦合模型

人體不是完全被動的被控對象，擁有自己的體溫調節(jié)控制系統(tǒng)，如出汗、冷顫、血管的舒張和收縮等生理反應。 了解人體在不同工作負荷下的熱反應十分重要，但是對航天員遇到的所有情況都進行實際測試并不現(xiàn)實，因此需要利用數(shù)學模型來簡化復雜的人體熱調節(jié)機制，模擬極端空間環(huán)境下人體的熱反應。

在艙外航天服自動溫控的研究中主要使用的人體熱調節(jié)模型有41 節(jié)點模型、Wissler模型、Fiala 模 型等，其 中Wissler 模 型提供了一個通用平臺，在該平臺上可以模擬不同環(huán)境條件和不同代謝負荷下人體的熱狀態(tài)。隨著人體熱模型的發(fā)展，節(jié)段數(shù)量增加，模型維度上升，計算能力增強，仿真模擬的精度和速度也在不斷提高。 近年來，在建立熱模型時還考慮了失重、低壓的環(huán)境因素影響以及生理上的個體差異等，逐漸滿足自動溫控所需的模型預測精度。

在設計自動溫控方案時還需要考慮人體主動熱調節(jié)與LCG 自動溫控的相互作用，特別是穿著液冷服后，人－服模型更加復雜，人與服裝、環(huán)境之間的熱交換存在不穩(wěn)定性，因此需要在經典人體熱調節(jié)模型的基礎上建立人－服－環(huán)境耦合模型，有利于開發(fā)更優(yōu)的自動溫控策略，提高控制精度。

3.2 EVA 代謝率模型

建立代謝率模型對于開發(fā)自動溫控系統(tǒng)是十分重要的。 在艙外航天服生命保障系統(tǒng)(Portable Life Support System，PLSS)中，代謝率是用于估計航天員EVA 期間能量和資源消耗的一個關鍵變量，也是阿波羅(Apollo)任務期間采集的重要指標之一。 各類EVA 活動的累計代謝負荷數(shù)據(jù)不僅可以預測航天員產生的熱量，還可以用于EVA 任務規(guī)劃和調度，通過及時調整EVA 任務的數(shù)量和順序，使航天員的工作效率最大化且不會過度勞累，實時監(jiān)測代謝變化也有助于獲取航天員的健康狀態(tài)。

EVA 期間計算人體代謝消耗的方法主要分為間接量熱法和直接量熱法。 間接量熱法又分為3 種，即利用耗氧量、二氧化碳產生率和心率3 種生理指標建立數(shù)學模型估算代謝率。 直接量熱法是計算液冷服的散熱量直接評估代謝產熱，也稱為通風液冷散熱法。 表1 總結了EVA期間代謝率的計算方法。

表1 EVA 期間代謝率的計算方法Table 1 Calculation methods of metabolic rate during EVA

在這些計算方法中，通過耗氧量、LCG 散熱量計算代謝產熱的延遲較高，作為控制信號會導致響應滯后。 耗氧量雖然是計算平均代謝消耗的可靠方法，但它不能在短時間間隔內精確測算代謝率，而且加壓后服內可能會產生氧氣泄漏，導致耗氧量測量不準確，無法精確估算代謝率。 Kocielniak 等通過試驗證明相比于耗氧量和心率，利用二氧化碳產生率計算代謝率的準確性相對較好。 雖然心率能被準確測量且延時短，但由于測量結果會受到情緒壓力等因素的影響，預測代謝率的可靠性較低。 心率法是預先建立心率與代謝率之間的回歸方程，通過測量的心率值估算能量代謝。 心率與耗氧量在一定范圍內存在明顯的線性關系，兩者之間的關系式可以通過標準化方程來確定，但該方程在低負荷和高負荷的工作情況下不適用。 綜上，測算二氧化碳產生率是評估EVA 期間動態(tài)能量消耗的有效方法。NASA 研制了一款便攜式代謝裝置，把測量數(shù)據(jù)無線傳輸給遠程計算機進行數(shù)據(jù)分析和存儲，并嘗試將其應用在EVA 航天服上。 它的傳感器位于靠近口鼻區(qū)的位置，采樣頻率為10 Hz，實時測量通風量、耗氧量、二氧化碳呼出量以及心率。該裝置的缺點是需要位于口腔區(qū)的位置，測量結果才比較精準。

由于人體生理、出艙活動類型和艙外航天服靈活性的差異，蘇聯(lián)/俄羅斯航天員和美國航天員在EVA 期間的平均代謝率有所不同，如圖3所示。 隨著EVA 任務的延續(xù)，能量消耗呈下降趨勢，且代謝率低于飛行前地面訓練期間消耗的能量。 這說明如果在微重力環(huán)境下進行過實際操作，之后再進行相同重復性工作時，可能由于訓練經驗增加以及心理壓力降低導致代謝消耗減少。 由此可見，影響代謝率的因素有很多，如個體因素(性別、年齡、體重、負荷、衣服等)、環(huán)境因素(重力、地形等)、運動因素(速度、坡度、活動強度等)和心理因素(壓力、情緒等)，因此獲取覆蓋所有條件的數(shù)據(jù)，建立一個適用于所有工況的代謝率模型比較困難。 由于航天員數(shù)量有限且需要經過選拔，可以不必建立適用于所有人的代謝率模型，而是針對特殊小群體建立個性化代謝率模型，以適應個性化特征，利用在地面充足的學習訓練時間，使模型不斷優(yōu)化完善。 Ubide提出使用人工神經網絡的方法，將個體因素和運動因素的相關數(shù)據(jù)作為輸入，能夠預測航天員在星球表面行走時的EVA 代謝率。 現(xiàn)階段EVA 代謝率模型仍需完善和優(yōu)化，建立代謝率預測模型使控制器提前響應，即在人體感覺到冷/熱之前已經完成升高/降低水溫的調節(jié)，是自動溫控技術的理想目標。 因此，建立代謝率預測模型對未來艙外航天服自動溫控技術的發(fā)展至關重要，有利于后續(xù)制定自動控制策略。

圖3 航天員在EVA 期間的平均代謝率[19]Fig.3 Average metabolic rate of astronauts during EVA[19]

4 研究進展及應用狀態(tài)

確定自動溫控系統(tǒng)的輸入信號是自動溫控技術的難點之一，控制輸入大多是和代謝率直接或間接相關、且對代謝產熱敏感的參數(shù)。 控制信號的本質是反映人體代謝產熱狀態(tài)以及量化人體的熱舒適程度，可分為生理信號及非生理信號。 生理信號包括能從人體直接測量或間接估測的參數(shù)，如耗氧量、皮膚溫度、出汗率、二氧化碳呼出量、心率和代謝率等，非生理信號是指利用LCG 出入口的水溫差估測散熱量。 生理信號的優(yōu)點是能較為直觀地反映人體生理狀態(tài)，缺點是有些信號容易受到情緒干擾導致測量結果的準確性下降，如心率、呼吸頻次等。 非生理信號的優(yōu)點是穩(wěn)定性強，傳感器不會直接接觸人體引起不適，缺點是延遲性高。 隨著技術的不斷發(fā)展和完善，輸入信號由單生理信號逐漸發(fā)展為多生理信號的組合，但控制器的輸入?yún)?shù)也不宜過多，否則容易造成系統(tǒng)復雜化。表2 簡要概括了國內外航天服自動溫控技術的研究進展。

表2 國內外航天服自動溫控技術簡述Table 2 Overview of automatic thermal control in spacesuits at home and abroad

控制方法方面，大部分是建立LCG 水溫與控制信號之間線性或非線性的表達式，優(yōu)點是計算結果用時短，控制響應快，缺點是過度理想化，僅在特定范圍內適用，距離實際工程應用還有差距，缺乏廣泛適用性。 水溫的調節(jié)方法主要有連續(xù)調節(jié)和檔位調節(jié):連續(xù)調節(jié)為自由旋轉電機角度，從而改變冷源流量調節(jié)水溫；檔位調節(jié)為預先設定好檔位，每個檔位對應一種水溫。

美國最早開展艙外服自動溫控技術的研究，但至今尚未在EVA 上實際應用。 俄羅斯研制的海鷹－MKC 艙外航天服已經具備了自動溫控功能，能夠實現(xiàn)熱中性狀態(tài)(接近熱舒適狀態(tài))的自動檢查，并且在國際空間站的實際出艙活動中得到了驗證，具有很強的實用性。 海鷹－MKC 利用的是身體產熱量與二氧化碳濃度水平呈正相關的關系，通過凈化罐進出口的二氧化碳濃度差及通風流量，計算得到人體能量消耗的代謝率水平作為控制信號，以此來調節(jié)入口水溫。 根據(jù)出艙活動過程中航天員的客觀生理指標和主觀感受，證明該技術能夠讓航天員在EVA 期間總體上達到舒適的程度。 但仍存在一些不足:從休息狀態(tài)轉向工作狀態(tài)的前幾分鐘內，由于液冷服保持標準狀態(tài)而沒有降低溫度，熱感覺評價是舒適偏熱；從工作狀態(tài)向休息狀態(tài)轉換期間，在開始2 ～4 分鐘內的熱感覺評價是偏冷，這是由于液冷服內溫度提升速度較慢造成的，此時航天員已經降低了代謝產熱，而換熱仍然停留在高于身體產熱幾倍的水平。 在休息期間液冷服的溫度少量提升，熱感覺評價為舒適。 海鷹－MKC 的熱控系統(tǒng)同時具有手動和自動模式，自動溫控系統(tǒng)并不是自始至終都處于工作狀態(tài)，過閘和返回過閘階段熱控系統(tǒng)變?yōu)槭謩涌刂颇Ｊ健?/p>

中國對艙外航天服自動溫控技術也進行了研究并取得一定的進展，主要是利用人工神經網絡建立控制模型，輸入為人體熱生理參數(shù)、服內環(huán)境參數(shù)或多種參數(shù)相結合，輸出為代謝率或LCG 入口水溫，目前尚未達到實用階段。

5 結論與展望

人體熱調節(jié)模型和代謝率模型是艙外航天服自動溫控的重要控制模型，其模型精度和適用性決定了自動溫控的控制效果，中國已研究并建立了EVA 能量代謝評估模型，模型精度還有待提升。 EVA 期間的代謝率測算方法中，用二氧化碳產生率評估代謝率相對可靠，也是目前海鷹－MKC 自動溫控所采用的方法。 隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，人工神經網絡開始用于中國艙外服自動溫控的研究，并據(jù)此建立了一些理論控制方案。

艙外航天服自動溫控技術在許多方面還存在優(yōu)化和發(fā)展方向:

1)控制模型方面。 建立人－服－環(huán)境的多耦合模型，完善人體主動熱調節(jié)機制與LCG 自動溫控系統(tǒng)之間的相互配合作用，使理論模型更貼近實際工程運用。 需要處理地面研究試驗與實際飛行環(huán)境的差異，以適應軌道空間的微重力環(huán)境和月球、火星等低重力環(huán)境；

2)生理信息采集方面。 配合艙外航天服研發(fā)新的二氧化碳傳感器，提高二氧化碳傳感器在混合氣體中的檢測精度和速度，從而使代謝率的計算結果更加精確。 生理信息也在一定程度上量化了人體的熱舒適程度，發(fā)展生理信息采集技術能夠讓控制輸入信息更加準確，進而提升控制效果使人體更加舒適。 隨著硬件性能和軟件功能的不斷提升，生理信息測量技術的發(fā)展可以滿足未來需求；

3)熱舒適方面。 針對服內非均勻的微環(huán)境建立動態(tài)熱舒適指標，評價人體在瞬態(tài)環(huán)境下的熱舒適。 滿足個性化的熱舒適需求也是當前有待解決的問題，可以利用人工智能算法使控制系統(tǒng)具備在線自學習的功能，克服傳統(tǒng)控制需要精確模型、自適應能力弱等缺點，以適應每個人的個性化特征，滿足航天員的差異性偏好；

4)控制方案方面。 需要考慮人體體溫調節(jié)系統(tǒng)存在滯后作用的問題，提升控制器的響應速度，根據(jù)代謝率的變化進行預測性控制，改善溫控系統(tǒng)的動態(tài)控制性能。 自動模式與手動模式不是相互排斥，而是互為補充的關系，兩者組合的控制方案能夠使控制效果達到最優(yōu)。