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卫星数字孪生模型多粒度协商修正方法

伍学谦 董云峰 李智

伍学谦,董云峰,李智. 卫星数字孪生模型多粒度协商修正方法[J]. 北京航空航天大学学报,2026,52(7):2440-2453
引用本文: 伍学谦,董云峰,李智. 卫星数字孪生模型多粒度协商修正方法[J]. 北京航空航天大学学报,2026,52(7):2440-2453
Wu X Q,Dong Y F,Li Z. Multi-granularity and negotiation model updating method for satellite digital twin[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2026,52(7):2440-2453 (in Chinese)
Citation: Wu X Q,Dong Y F,Li Z. Multi-granularity and negotiation model updating method for satellite digital twin[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2026,52(7):2440-2453 (in Chinese)

卫星数字孪生模型多粒度协商修正方法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2024.0325
详细信息
    通讯作者:

    E-mail:sinosat@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V448.25+3

Multi-granularity and negotiation model updating method for satellite digital twin

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  • 摘要:

    受不确定性影响,数字孪生模型与真实系统存在误差,需要对其进行修正,定量评估模型的不确定性,作为使用模型时选取的依据。但是卫星数字孪生模型具有多动态、多空间尺度、多物理场耦合的特性,数值求解时会出现微分方程的刚性问题和偏微分方程的多尺度问题,如果从系统级上对众多遥测参数同时进行修正会造成结果不收敛。提出一种卫星数字孪生模型的多粒度协商修正框架。通过遥测参数的相关性和频域特征分析对参数进行分组。建立卫星各子系统和部件不同粒度的模型,按需构建多粒度数字孪生模型。研究了卫星不同层次组成结构之间的耦合关系,提出协商修正方法。利用真实在轨遥测数据对框架进行验证,研究结果表明:所提方法较未使用的均方根误差精度提升了50%以上,修正结果更具备系统性、完备性。

     

  • 图 1  卫星数字孪生模型多粒度协商修正框架和应用

    Figure 1.  Framework and application of multi-granularity and negotiation model updating method for satellite digital twin

    图 2  遥测量与数字卫星之间距离计算

    Figure 2.  Calculation of distance between telemetry parameters and digital satellite model

    图 3  瓢虫一号卫星

    Figure 3.  Ladybird 1 satellite

    图 4  偏航角变化和拟合精度

    Figure 4.  Yaw angle variation with time and its fitting accuracy

    图 5  遥测参数周期值

    Figure 5.  Periods of telemetry parameters

    图 6  遥测参数周期差异热图

    Figure 6.  Heat map of telemetry parameters period difference

    图 7  遥测参数相关性热图

    Figure 7.  Correlation analysis heat map

    图 8  加权得到的距离指标热图

    Figure 8.  Weighted distance index heat map

    图 9  不同分组个数方案下修正结果比较

    Figure 9.  Comparison of updating results under different grouping number schemes

    图 10  各个遥测量均方根误差随迭代次数的变化

    Figure 10.  Variation of each remote measurement root mean square error with the number of iterations

    图 11  修正后仿真值与遥测值的对比

    Figure 11.  Comparison of updated simulation values with telemetry values

    图 12  修正后仿真值与遥测值的误差

    Figure 12.  Error of updated simulation values and telemetry values

    图 13  均方根误差随协商阈值的变化曲线

    Figure 13.  Root mean square error change curve with the negotiation threshold

    表  1  典型卫星遥测参数

    Table  1.   Typical satellite telemetry parameters

    子系统 典型遥测量
    姿轨控子系统 星上时间,地球惯性系下轨道位置、速度,星敏测量四元数,陀螺测量角速度,太敏测量太阳角,地敏测量姿态角,磁强计测量值,飞轮测量转速,飞轮控制指令,磁力矩器指令,推力器及各种部件的开关指令,飞行控制模式,帆板转角等
    电源子系统 帆板、母线、负载、蓄电池的开关状态、电压、电流,充放电调节器、分流器、电源控制器、配电器等工作状态等
    推进子系统 氧化剂贮箱、燃料箱、高压气瓶的压强、流量,各种阀门的开关指令等
    热控子系统 各个节点测温敏感器的温度测量值,温控敏感器状态,加热器状态等
    测控子系统 信噪比,伪距,载波多普勒值,通信状态,通信数据等
    载荷子系统 相机开关,拍照数据等
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    表  2  遥测参数-模型粒度隶属度

    Table  2.   Membership functions of telemetry parameters and model granularity

    变量 隶属度值
    姿轨控子系统 电源子系统 热控子系统
    位置,速度,姿态角,角速度 1 0 0
    飞轮转速 1 0 0
    帆板输出电流, 蓄电池电压,
    充放电电流
    0.5 1 0.5
    帆板温度 0.5 0 1
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    表  3  瓢虫一号卫星系统组成

    Table  3.   System composition of Ladybird 1 satellite

    系统组成内容
    姿轨控子系统陀螺, 星敏, 太敏, 磁强计,飞轮, 磁力矩器, 控制器
    电源子系统太阳帆板, 蓄电池, 各种用电部件
    热控子系统壁板, 加热器, 各种发热部件
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    表  4  瓢虫一号卫星工况参数

    Table  4.   Initial values of Ladybird 1 satellite

    轨道六要素 姿态 初始时刻
    {6908636 m, 0, 97.84°, 53.4°, 271°, 30° } {−80.5°, 179.7°, 111.6°} 2018-12-07 13:00:02
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    表  5  待修正的遥测量和状态量

    Table  5.   Telemetry parameters and state parameters to be updated

    遥测量 状态量
    轨道位置、速度、姿态角、角速度、飞轮转速、帆板输出电流、蓄电池电压、充放电电流、飞轮电压、帆板温度 轨道位置初值、速度初值、姿态角初值、角速度初值、飞轮转速初值、飞轮电机电压初值、帆板光电转换因子、帆板温度补偿系数、电池充电系数和放电系数、蓄电池电池额定充放电电压、帆板初始温度
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    表  6  粒度选取结果

    Table  6.   Model granularity selection results

    变量姿轨控子系统电源子系统热控子系统
    轨道位置、速度原理级功能级功能级
    姿态角、角速度原理级功能级功能级
    飞轮转速原理级功能级功能级
    帆板输出电流,蓄电池电压,蓄电池充电电流,蓄电池放电电流,飞轮电压,帆板温度原理级原理级原理级
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    表  7  各遥测量的均方根误差

    Table  7.   Root mean square error of telemetry parameters

    组别变量名修正前均方根误差/%修正后均方根误差/%
    仅分组分组+协商
    第1组x轴位置分量6.7840.0430.042
    y轴位置分量6.7540.0420.040
    z轴位置分量6.0620.0440.043
    x轴速度分量5.5730.0460.042
    y轴速度分量5.7340.0550.052
    z轴速度分量6.6400.0180.014
    总遥测量6.2510.0110.010
    第2组滚转角4.0030.044
    俯仰角8.6470.016
    偏航角11.3510.020
    x轴角速度7.4241.027
    y轴角速度11.8492.206
    z轴角速度8.8333.526
    总遥测量9.0291.330
    第3组飞轮1转速34.1647.071
    飞轮2转速40.1697.730
    飞轮3转速20.1674.110
    飞轮4转速26.4355.187
    总遥测量31.4266.196
    第4组帆板输出电流4.6252.5480.331
    电池充电电流5.5653.8491.324
    电池放电电流6.6133.5491.354
    电池电压7.6462.4381.387
    飞轮1电压6.0245.3941.031
    飞轮2电压6.8465.3031.104
    飞轮3电压6.2486.1291.435
    飞轮4电压7.0455.4501.521
    帆板温度12.5403.6712.671
    总遥测量6.4725.4841.426
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  • [1] 孟松鹤, 叶雨玫, 杨强, 等. 数字孪生及其在航空航天中的应用[J]. 航空学报, 2020, 41(9): 1-12.

    Meng S H, Ye Y M, Yang Q, et al. Digital twin and its aerospace applications[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2020, 41(9): 1-12(in Chinese).
    [2] 袁胜华, 张腾, 钮建伟. 数字孪生技术在航天制造领域中的应用[J]. 强度与环境, 2020, 47(3): 57-64.

    Yuan S H, Zhang T, Niu J W. The application of digital twin technology in aerospace manufacturing[J]. Structure & Environment Engineering, 2020, 47(3): 57-64(in Chinese).
    [3] Thelen A, Zhang X G, Fink O, et al. A comprehensive review of digital twin: part 2: roles of uncertainty quantification and optimization, a battery digital twin, and perspectives[J]. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2022, 66(1): 1.
    [4] 董云峰, 孙运江, 李智. 狭义数字孪生卫星构建应用平台的开放性研究[J]. 上海航天, 2023, 40(4): 1-14.

    Dong Y F, Sun Y J, Li Z. Research on openness of digital twin satellite construction application platform in narrow sense[J]. Aerospace Shanghai, 2023, 40(4): 1-14(in Chinese).
    [5] Alonso J J, Eldred M S, Constantine P, et al. Scalable environment for quantification of uncertainty and optimization in industrial applications (SEQUOIA)[C]// Proceedings of the 19th AIAA Non-Deterministic Approaches Conference. Reston: AIAA, 2017.
    [6] Raviolo D, Civera M, Zanotti Fragonara L. A comparative analysis of optimization algorithms for finite element model updating on numerical and experimental benchmarks[J]. Buildings, 2023, 13(12): 3010.
    [7] Sehgal S, Kumar H. Structural dynamic model updating techniques: a state of the art review[J]. Archives of Computational Methods in Engineering, 2016, 23(3): 515-533.
    [8] 钟奇, 潘维, 王玉莹, 等. 航天器热模型修正技术进展研究[J]. 航天器工程, 2021, 30(1): 64-71.

    Zhong Q, Pan W, Wang Y Y, et al. Survey of spacecraft thermal model correlation technology development[J]. Spacecraft Engineering, 2021, 30(1): 64-71(in Chinese).
    [9] 李玉涵, 杨宝玉, 吴亦农, 等. 卫星光机载荷热模型参数高效修正方法研究进展[J]. 航空学报, 2024, 45(6): 628814.

    Li Y H, Yang B Y, Wu Y N, et al. Research on parameters correction method for thermal model of satellite optomechanical load[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(6): 628814(in Chinese).
    [10] Fan L, Liu X, Cai G P. Dynamic modeling and modal parameters identification of satellite with large-scale membrane antenna[J]. Advances in Space Research, 2019, 63(12): 4046-4057.
    [11] Liu X F, Zhang X Y, Chen P R, et al. Inertia parameter identification for an unknown satellite in precapture scenario[J]. International Journal of Aerospace Engineering, 2020, 2020(1): 7521434.
    [12] 董威, 尹家录, 郑培英, 等. 航空发动机及燃气轮机整机性能仿真综述[J]. 航空发动机, 2023, 49(5): 8-21.

    Dong W, Yin J L, Zheng P Y, et al. Review: engine-level performance simulation of aeroengine and gas turbines[J]. Aeroengine, 2023, 49(5): 8-21(in Chinese).
    [13] 刘超群, 谷德峰, 黄志勇, 等. 利用加速度计数据在轨标定重力卫星质心偏差[J]. 中山大学学报(自然科学版中英文), 2024, 63(2): 123-130.

    Liu C Q, Gu D F, Huang Z Y, et al. Calibrating of the in-orbit center-of-mass offset of gravity satellite by accelerometer data[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2024, 63(2): 123-130(in Chinese).
    [14] Wang K, Liu J W, Su H, et al. Real-time LEO satellite orbits based on batch least-squares orbit determination with short-term orbit prediction[J]. Remote Sensing, 2023, 15(1): 133.
    [15] Wang Z P, Cao B S, Xie Z W, et al. Kinematic calibration of a space manipulator based on visual measurement system with extended Kalman filter[J]. Machines, 2023, 11(3): 409.
    [16] Zhang T, Zhang T J, Hu R Y, et al. Online calibration of RIMU based on multistage EKF[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(14): 15741-15752.
    [17] 张军华, 陈建林, 孙冲, 等. 微小推力下小卫星的轨道递推与推力标定[J]. 中国空间科学技术, 2022, 42(2): 71-81.

    Zhang J H, Chen J L, Sun C, et al. Onboard orbit propagation and micro-thrust calibration for small satellites[J]. Chinese Space Science and Technology, 2022, 42(2): 71-81(in Chinese).
    [18] Liu Y X, Hu Z K, Fang J J. Two-step calibration method for three-axis magnetic sensor error based on particle swarm optimization[J]. Sensor Review, 2020, 40(5): 577-583.
    [19] Mammeri E, Ahriche A, Necaibia A, et al. An enhanced battery model using a hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization[J]. Electrical Engineering, 2023, 105(6): 4525-4548.
    [20] He C, Chen G P, He H, et al. Model updating of a dynamic system in a high-temperature environment based on a hierarchical method[J]. Finite Elements in Analysis and Design, 2013, 77: 59-68.
    [21] Fei C W, Liu H T, Patricia Liem R, et al. Hierarchical model updating strategy of complex assembled structures with uncorrelated dynamic modes[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2022, 35(3): 281-296.
    [22] 高宗升, 滕岩梅. 复变函数与积分变换[M]. 2版. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2016: 127-128.

    Gao Z S, Teng Y M. Complex function and integral transform[M]. 2nd ed. Beijing: Beijing University of Aeronautics & Astronautics Press, 2016: 127-128(in Chinese).
    [23] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016: 213.

    Zhou Z H. Machine learning[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2016: 213(in Chinese).
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-05-16
  • 录用日期:  2024-08-04
  • 网络出版日期:  2024-08-16
  • 整期出版日期:  2026-07-31

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