技术领域
[0001] 本
发明涉及一种空间飞行器的重构飞行控制方法及系统。
背景技术
[0002] 随着空间飞行器的迅速发展，空间飞行器技术也正发挥着越来越广泛的作用。与此同时，飞行器的安全可靠性也成为空间飞行器的重要技术指标之一。2016年十三五发展趋势研究报告中，全国两会上将深空探测及空间飞行器在轨服务与维护系统作为“科技创新2030——重大项目”六大重大科技项目之一，并特别对中国临近空间飞行器行业应用进行科学系统地分析。空间飞行器的自适应系统是其运行时的核心之一，对空间飞行器的安全和
稳定性起到绝对作用。如何提高飞行器的容错机制和快速应对不同场景的自适应重构技术始终是智能化飞行器领域的研究热点和重点。
[0003] 目前流行的重构飞行控制技术已经取得了很大的进展，在学术界和工业界，能够利用智能控制技术，在飞行器发生局部问题时，自动化智能的重构损伤部位，克服故障。本发明侧重于通过形式化的方法实现
软件的自适应和重构。目前在飞行自适应重构领域的方法主要包括两类:一是通过故障检测提供故障信息从而完成控制规律重构，主要是伪逆法，定量反馈重构控制，滑膜控制等方法；二是不依赖故障检测机构，在飞行器运行时进行系统的实时监测辨识，动态设计控制，主要方法有直接自适应控制法，模型参考自控制方法，自适应定量反馈离乱控制方法等。这些方法各自有各自的优缺点，一般采用的是从现有发现的问题
角度来进行自适应，比如
机器学习，定量反馈等原理自重构，因而具有较高的效率和广泛应用。然而，随着飞行器越来越复杂，功能模
块越来越多，传统方法有时不能全面高效的发现潜在和难以预料的问题，这些都是在自适应重构效率和可信度上遇到的重大挑战。
[0004] 飞行器的自重构过程，可以看作是一个系统不断进行自我检查，不断发现自己的错误，并且能够快速地自我进行修复，自我重构系统，从而解决系统遇到的突发故障的过程。传统的机器学习、错误标记、定量反馈等方法的确可以高效地应对很多错误。然后，传统方法大多缺少严密的数理逻辑上的可靠关系，这给研究和开发者带来严重的困难，即无法确认开发的软
硬件是否是可靠的。
发明内容
[0005] 针对目前飞行器自适应机制方法和技术的一些
缺陷，本发明提出了一种重构飞行控制方法和执行该方法的系统。
[0006] 一种空间飞行器的重构飞行控制方法，包括如下步骤：
[0007] (1)采集软硬件信息：
[0008] 针对不同的空间飞行器，采集其软件信息和与软件相对应的硬件信息，其中，软件信息包括UML图，硬件信息包括
传感器，
数据总线，
地址总线信息；
[0009] (2)将所采集的信息数学符号化表示：
[0010] 对UML图进行数学符号化描述，对传感器，数据总线，地址总线信息进行数学符号化描述；
[0011] (3)设定环境场景数据：
[0012] 根据所述软硬件信息变迁条件和关系的变化序列来表示环境场景数据，所述的环境场景数据是方法自身可满足求解的路径序列的验证；
[0013] (4)进行规范化约束：
[0014] 采用本领域常见的规范化约束条件或者用户自定义相关的约束条件对数学符号化后的数据进行规范化约束；
[0015] (5)进行模型检测：
[0016] 采用数学符号化的数据，结合设定的环境场景模式和规范化约束条件，求得对不良环境达到可自适应的原始程序的自重构行为
基础集，进而检测是否存在一种自重构操作序列，使软件系统能自适应目标环境的变化；其中，环境场景模式是步骤(3)中根据所述软硬件信息变迁条件和关系的变化序列来表示的变化序列；
[0017] (6)进行自适应和重构：
[0018] 针对所述的自重构操作序列判断是否需要自重构软件结构，如果需要自适应并重构，则将需要自适应并重构的信息反馈到空间飞行器模型并进行空间飞行器软硬件信息的重构；
[0019] (7)进行反馈优化：
[0020] 在模型检测的基础上，通过设定纠错机制对软件进行优化，通过硬件冗余机制、在软件的协同下对硬件进行优化。
[0021] (8)重新建模测试：
[0022] 返回步骤(1)，利用重构后的空间飞行器软硬件信息进行新一轮的软硬件检测，循环执行步骤(1)-步骤(8)，直到空间飞行器软硬件信息在当前环境场景模式下符合所有的规范化约束条件。
[0023] 一种空间飞行器的重构
飞行控制系统，其用于执行上述重构飞行控制方法，该系统包括：
数据采集模块，其用于采集飞行器系统的软件数据、硬件数据和环境数据；数学符号表示模块，其将采集到的软件数据、硬件数据转换成数学符号表示，将环境数据优化并转换成形式化数学符号表示；模型检测模块，其根据规范化约束条件和形式化定理，对数学符号表示模块中转换成形式化数学符号的数据采用规范化约束条件和形式化定理进行检测，检测是否存在自重构操作序列，形成结果信息；自重构系统反馈模块，其基于所述的结果信息进行自重构形成重构信息，然后将所述重构信息反馈给模型检测模块用于调整所述规范化约束条件和形式化定理，同时将所述重构信息发送到自重构系统优化模块。自重构系统优化模块，基于所述的结果信息和所述的重构信息形成优化信息，将所述优化信息反馈给所述的规范化约束条件和形式化定理，对规范化约束条件和形式化定理进行优化，从而继续下一循环的检测。
[0024] 优选地，所采集的软件数据、硬件数据和环境数据为不同格式的数据，通过数据采集模块转换成规范化的
建模语言格式。
[0025] 优选地，数学符号表示模块对飞行器的软件数据、硬件数据和飞行器的环境数据分别进行符号化，再形成统一的形式化数学符号表示。
[0026] 优选地，模型检测模块基于本领域常见的规范化约束条件和形式化定理或者用户自定义的规范化约束条件和形式化定理对形式化数学符号进行检测，检测是否存在自重构操作序列，形成结果信息。
[0027] 优选地，用户自定义的规范化约束条件和形式化定理包括本领域的定理和/或
断言。
[0028] 优选地，自重构系统反馈模块在自适应策略存在性判定原理牵引下进行自重构的操作性序列求解、自重构操作结果的比较以及服务降级条件下的自适应策略判定。
[0029] 优选地，自重构系统优化模块用于基于所述重构信息进行优化，在对软件优化的方面，通过直接设定纠错机制进行优化，在对硬件优化的方面，通过硬件冗余机制进行优化。
[0030] 本发明根据空间飞行器的特征提取出形式化的数学模型，该模型描述了空间飞行器在不同环境下的软硬件协同表现行为，同时还描述了系统在应对非正常情形的自适应和自重构约束特征。总体而言，本发明的方法体现了程序、硬件、环境和规范四个方面相互作用相互影响，重点在软件自重构的操作序列上，极其真实模拟了实际环境过程，能够做到发现问题并自适应重构，确保软硬件协同设计的可靠性。
附图说明
[0031] 图1是本发明的空间飞行器的重构飞行控制方法
流程图；
[0032] 图2是本发明的空间飞行器的重构飞行控制系统结构图。
具体实施方式
[0033] 以下结合附图和
实施例对本发明作以详细的描述：
[0034] 如图1所示，空间飞行器的重构飞行控制方法包括
[0035] (1)工具模型建立输入信息(软硬件协同设计信息)：
[0036] 步骤一：针对不同的空间飞行器，将其软件设计模式结构(如UML信息)导入到建模和工具中。步骤二：将与软件对应的硬件设计逻辑信息导入到工具中，信息包含传感器，数据总线，地址总线等相关信息。
[0037] 上述方式可以保证灵活地使各种型号的空间飞行器进行适应该工具。
[0038] (2)严密的数学符号表示：
[0039] 步骤一：对软件描述的软件特征(如UML图)进行形式化描述，即把软件用严格的数学符号表示。步骤二：对硬件描述的逻辑信息同样的进行形式化数学符号表示，将上述的传感器等硬件元素转为数学上的符号。
[0040] 严密的数学符号表示可以使得不同的软硬件协同设计可以转换成统一的数学符号语言，从而可以实现建模的统一
接口描述。
[0041] (3)环境场景模拟：
[0042] 空间飞行器的自适应其实是指飞行器在不同环境中能够自发地适应环境带来的不利因素，因此在工具中是没有具体场景的，工具中所模拟的场景是根据软件变化产生的变化序列来表示。在模型检测时，模拟的环境场景其实就是软件自身可满足求解的路径序列的验证。
[0043] (4)规范化约束过程：
[0044] 这是确定工具自身对模型的规范化约束要求的设置，模型检测的核心正是围绕此刻给出的规范化约束条件来运行的。工具中自带常见的规范化约束条件，用户也可以自定义相关的约束条件，如定理、断言和静态分析条件等。
[0045] (5)模型检测：
[0046] 在上述的软硬件数学符号化基础上，结合设定的场景模式和规范化约束条件。工具对上述数据进行形式化建模。建模的输入是数学符号，场景数据是针对软硬件数据变迁条件和关系的自动机变化序列。最终期望结果是求得对不良环境达到可自适应的原始程序的自重构行为基础集。模型检测最终是看能是否存在一种自重构操作序列，使软件系统能自适应目标环境的变化；如果存在这种序列，研究执行序列后程序的优良判定方法。
[0047] (6)自适应和重构：
[0048] 针对上述的生成序列结果来判断是否需要自重构软件结构。如果需要自适应并重构，则进行反馈到软硬件模块部分。
[0049] (7)反馈优化机制：
[0050] 反馈是在模型检测的基础上，进行对程序和硬件的优化升级。软件一般是可以直接设定纠错机制，硬件则需要在软件的协同下进行优化，比如硬件冗余机制。
[0051] (8)重新建模测试：
[0052] 在上述过程完成之后，进行新一轮的软硬件建模检测。这样反复螺旋上升，直到确保所有潜在错误都优化完毕，即模型能够符合所有的规范化约束条件。
[0053] 如图2所示，一种空间飞行器的重构飞行控制系统，其用于执行重构飞行控制方法，也可以用于执行其他相关的重构飞行控制方法，该系统包括：数据采集模块，其用于采集飞行器系统的软件数据、硬件数据和环境数据；数学符号表示模块，其将采集到的软件数据、硬件数据转换成数学符号表示，将环境数据优化并转换成形式化数学符号表示；模型检测模块，其根据规范化约束条件和形式化定理，对数学符号表示模块中转换成形式化数学符号的数据采用规范化约束条件和形式化定理进行检测，检测是否存在自重构操作序列，形成结果信息；自重构系统反馈模块，其基于所述的结果信息进行自重构形成重构信息，然后将所述重构信息反馈给模型检测模块用于调整所述规范化约束条件和形式化定理，同时将所述重构信息发送到自重构系统优化模块。自重构系统优化模块，基于所述的结果信息和所述的重构信息形成优化信息，将所述优化信息反馈给所述的规范化约束条件和形式化定理，对规范化约束条件和形式化定理进行优化，从而继续下一循环的检测。
[0054] 其中，所采集的软件数据、硬件数据和环境数据为不同格式的数据，通过数据采集模块转换成规范化的建模语言格式；数学符号表示模块对飞行器的软件数据、硬件数据和飞行器的环境数据分别进行符号化，再形成统一的形式化数学符号表示；模型检测模块基于本领域常见的规范化约束条件和形式化定理或者用户自定义的规范化约束条件和形式化定理对形式化数学符号进行检测，检测是否存在自重构操作序列，形成结果信息；用户自定义的规范化约束条件和形式化定理包括本领域的定理和/或断言；自重构系统反馈模块在自适应策略存在性判定原理牵引下进行自重构的操作性序列求解、自重构操作结果的比较以及服务降级条件下的自适应策略判定；自重构系统优化模块用于基于所述重构信息进行优化，在对软件优化的方面，通过直接设定纠错机制进行优化，在对硬件优化的方面，通过硬件冗余机制进行优化。
[0055] 在优选实施例中，图2所示的空间飞行器的重构飞行控制系统除了可以执行图1所示的方法之外，还可以用于实现如下的空间飞行器的重构飞行控制方法，包括：S1：数据采集步骤，其用于采集飞行器系统的软件数据、硬件数据和环境数据；S2：数学符号表示步骤，相当于数学符号形式化步骤，其将采集到的软件数据、硬件数据转换成数学符号表示，将环境数据优化并转换成形式化数学符号表示；S3：模型检测步骤，相当于形式化数学符号检测步骤，其根据规范化约束条件和形式化定理，对S2中转换成形式化数学符号的数据采用规范化约束条件和形式化定理进行检测，检测是否存在自重构操作序列，形成结果信息；S4：自重构系统反馈步骤，其基于S3所述的结果信息进行自重构形成重构信息，然后将所述重构信息反馈给S3用于调整所述规范化约束条件和形式化定理，同时将所述重构信息发送到自重构系统优化步骤。S5：自重构系统优化步骤，基于S3所述的结果信息和S4所述的重构信息形成优化信息，将所述优化信息反馈给S3的规范化约束条件和形式化定理，对规范化约束条件和形式化定理进行优化，从而继续下一循环的检测。
[0056] 其中，所采集的软件数据、硬件数据和环境数据为不同格式的数据，通过S1数据采集步骤转换成规范化的建模语言格式；S2数学符号表示步骤对飞行器的软件数据、硬件数据和飞行器的环境数据分别进行符号化，再形成统一的形式化数学符号表示；S3形式化数学符号检测步骤中，基于本领域常见的规范化约束条件和形式化定理或者用户自定义的规范化约束条件和形式化定理对形式化数学符号进行检测，检测是否存在自重构操作序列，形成结果信息；用户自定义的规范化约束条件和形式化定理包括本领域的定理和/或断言；S4自重构系统反馈步骤在自适应策略存在性判定原理牵引下进行自重构的操作性序列求解、自重构操作结果的比较以及服务降级条件下的自适应策略判定；S5自重构系统优化步骤用于基于所述重构信息进行优化，在对软件优化的方面，通过直接设定纠错机制进行优化，在对硬件优化的方面，通过硬件冗余机制进行优化。
[0057] 本发明的方法在技术上涉及如下几个主要方面：
[0058] 1)形式化数学符号表示：
[0059] 该模块主要是将具有相异特征的不同空间飞行器的表现行为和环境元素转为统一的数学符号语言，从而为接下去的模型检测提供规范化的语言基础。该阶段需要能够刻画不同类别行为特征的表达能
力，因为空间飞行器软件通常包括周期性、事件触发、时间、事件等极其复杂的特征。需要具有恰当的耦合度，也就是具备可组合性和可拆分性，确保可重构时的安全性和高效性。需要具有刻画多维物理信息的表达能力，能够适应不同的复杂环境，如
温度，适度，速度差异变化环境等。此外，作为数学符号语言，还需要注意程序和规范的统一性，即设计的建模语言可以刻画程序行为的同时，能够描述程序所需要遵循的需求规范，从而可以利用编程等方式来实现，方便开发者进行优化。
[0060] 2)模型检测：
[0061] 模型检测是在定义好的数学符号信息集合上，研究当前软硬件是否满足设定的需求规范，并且计算出非确定性和非可靠性的地方，从而反馈到重构模块。在这个阶段，需要能够结合软硬件运行的真实物理环境，模型中的空间飞行器需要能够自适应环境的不断变化，并且及时作出响应，对自身进行实时检测和验证。同时，本发明的技术工具还支持依据环境发生变化而造成的规范降级，并且证明重构后的软件系统是否满足降级规范。这其中包括：形式化建模语言刻画系统的需求规范序关系，即利用时态逻辑、霍尔逻辑等形式化模型基础上定义模型精化关系，从而可以利用这种需求规范序关系实现软硬件所需满足的条件的优先级排序；模型验证技术的研究：利用
统一建模语言，从不同角度刻画模型的互通性，结合模型
净化技术可验证程序模型是否满足规范模型；自动化验证方法研发，即在高阶程序语义的基础上，利用语义等价、语义精化原理实现模型自动化验证。这个模块的结果将作为下个阶段分析与优化的依据。
[0062] 3)重构分析策略：
[0063] 重构分析的主要功能是对模型检测模块的结果进行错误修复，误差校验等优化。基于自重构的自适应策略是实现高可信的飞行器技术的关键。本发明中，该模块在自适应策略存在性判定原理牵引下进行自重构的操作性序列求解、自重构操作结果的比较以及服务降级条件下的自适应策略判定。自适应策略存在性判定原理是找出存在一种策略可使得给定的软硬件在给定条件情况下基于源程序实施自重构操作集合，使得在新环境场景下满足原有软件的功能要求和规范标准。
[0064] 4)系统模型优化：
[0065] 模型检测方法除了可以令空间飞行器从形式化的角度进行软硬件自适应与自重构之外，还可以为开发者提供优化参数。在该模块，模型检测工具能够给出软重构操作序列的最优化解，基于这样的序列，研究其执行过程，对开发者判定和提高系统稳定性有着极大的积极意义，从而能够从系统构造阶段就通过优化，做到安全稳定。
[0066] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉
本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以
权利要求的保护范围为准。
