第一章航天器故障診斷與容錯(cuò)控制的引入第二章基于物理模型的故障診斷方法第三章基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)第四章混合診斷框架的設(shè)計(jì)第五章容錯(cuò)控制技術(shù)及其在航天器中的應(yīng)用第六章混合容錯(cuò)控制與人工智能的未來(lái)發(fā)展01第一章航天器故障診斷與容錯(cuò)控制的引入航天工程中的故障挑戰(zhàn)航天工程是高度復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)對(duì)于保障任務(wù)成功至關(guān)重要。以2012年‘神舟九號(hào)’與‘天宮一號(hào)’的交會(huì)對(duì)接任務(wù)為例，該任務(wù)在距離地面約343公里的軌道上執(zhí)行，任何微小的傳感器故障都可能導(dǎo)致任務(wù)失敗。國(guó)際空間站（ISS）作為人類在太空中的長(zhǎng)期基地，每年平均發(fā)生數(shù)百次故障，其中10%需要緊急處理，直接成本超過(guò)10億美元。這些數(shù)據(jù)凸顯了故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)對(duì)于航天器任務(wù)成功、延長(zhǎng)使用壽命的必要性。故障診斷（FDT）的核心是‘故障檢測(cè)、隔離與定位’，以‘好奇號(hào)’火星車為例，其故障診斷系統(tǒng)可在地面工程師響應(yīng)前，自動(dòng)識(shí)別60%以上傳感器異常。故障診斷與容錯(cuò)控制技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠提高航天器的可靠性，還能夠降低任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，延長(zhǎng)航天器的使用壽命，從而為人類探索太空提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持。故障診斷的基本框架故障檢測(cè)故障隔離故障定位故障檢測(cè)是故障診斷的第一步，主要目的是及時(shí)發(fā)現(xiàn)航天器系統(tǒng)中出現(xiàn)的異常情況。故障檢測(cè)技術(shù)包括基于物理模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谖锢砟Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)，例如使用卡爾曼濾波器對(duì)航天器的姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)，通過(guò)比較實(shí)際測(cè)量值和模型預(yù)測(cè)值之間的差異來(lái)檢測(cè)故障。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)比較實(shí)際數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的差異來(lái)檢測(cè)故障。故障檢測(cè)技術(shù)的關(guān)鍵指標(biāo)包括診斷時(shí)間、誤報(bào)率和漏報(bào)率。診斷時(shí)間是指從故障發(fā)生到檢測(cè)到故障的時(shí)間間隔，理想情況下應(yīng)盡可能短；誤報(bào)率是指將正常狀態(tài)誤判為故障狀態(tài)的概率，理想情況下應(yīng)盡可能低；漏報(bào)率是指將故障狀態(tài)誤判為正常狀態(tài)的概率，理想情況下應(yīng)盡可能低。故障隔離是故障診斷的第二步，主要目的是確定故障發(fā)生的具體位置。故障隔離技術(shù)包括基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。基于模型的方法利用航天器的物理模型和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障隔離，例如使用故障樹分析（FTA）或故障模式影響分析（FMEA）來(lái)確定故障發(fā)生的具體位置?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障隔離，例如使用決策樹或支持向量機(jī)（SVM）對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過(guò)比較實(shí)際數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的差異來(lái)隔離故障。故障隔離技術(shù)的關(guān)鍵指標(biāo)包括隔離準(zhǔn)確率和隔離時(shí)間。隔離準(zhǔn)確率是指將故障隔離到具體位置的概率，理想情況下應(yīng)盡可能高；隔離時(shí)間是指從故障發(fā)生到隔離到故障位置的時(shí)間間隔，理想情況下應(yīng)盡可能短。故障定位是故障診斷的第三步，主要目的是確定故障發(fā)生的具體原因。故障定位技術(shù)包括基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谀Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障定位，例如使用參數(shù)估計(jì)或狀態(tài)觀測(cè)器來(lái)確定故障發(fā)生的具體原因?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障定位，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或深度學(xué)習(xí)算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)比較實(shí)際數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的差異來(lái)定位故障。故障定位技術(shù)的關(guān)鍵指標(biāo)包括定位準(zhǔn)確率和定位時(shí)間。定位準(zhǔn)確率是指將故障定位到具體原因的概率，理想情況下應(yīng)盡可能高；定位時(shí)間是指從故障發(fā)生到定位到故障原因的時(shí)間間隔，理想情況下應(yīng)盡可能短。容錯(cuò)控制的基本策略冗余設(shè)計(jì)冗余設(shè)計(jì)是指在系統(tǒng)中增加額外的組件或子系統(tǒng)，以備份主系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)能夠繼續(xù)正常運(yùn)行。冗余設(shè)計(jì)可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力。常見的冗余設(shè)計(jì)包括雙冗余、三冗余和N冗余。雙冗余是指在系統(tǒng)中增加一個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，備份組件可以接管主組件的功能。三冗余是指在系統(tǒng)中增加兩個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，其中一個(gè)備份組件可以接管主組件的功能，另一個(gè)備份組件可以作為備用。N冗余是指在系統(tǒng)中增加多個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，多個(gè)備份組件可以接管主組件的功能。冗余設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障檢測(cè)與隔離故障檢測(cè)與隔離是指在系統(tǒng)中增加故障檢測(cè)和隔離機(jī)制，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和隔離故障。故障檢測(cè)與隔離技術(shù)包括基于物理模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谖锢砟Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)和隔離，例如使用卡爾曼濾波器對(duì)航天器的姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)，通過(guò)比較實(shí)際測(cè)量值和模型預(yù)測(cè)值之間的差異來(lái)檢測(cè)和隔離故障?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)和隔離，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)比較實(shí)際數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的差異來(lái)檢測(cè)和隔離故障。故障檢測(cè)與隔離技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和隔離故障，提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障適應(yīng)故障適應(yīng)是指在系統(tǒng)中增加故障適應(yīng)機(jī)制，以在故障發(fā)生時(shí)調(diào)整系統(tǒng)的工作方式，以適應(yīng)故障的影響。故障適應(yīng)技術(shù)包括基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谀Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障適應(yīng)，例如使用自適應(yīng)控制算法來(lái)調(diào)整系統(tǒng)的控制參數(shù)，以適應(yīng)故障的影響。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障適應(yīng)，例如使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的故障模式，并根據(jù)故障模式調(diào)整系統(tǒng)的工作方式。故障適應(yīng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的魯棒性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障恢復(fù)故障恢復(fù)是指在系統(tǒng)中增加故障恢復(fù)機(jī)制，以在故障發(fā)生時(shí)恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。故障恢復(fù)技術(shù)包括基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谀Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障恢復(fù)，例如使用故障恢復(fù)算法來(lái)恢復(fù)系統(tǒng)的故障狀態(tài)，以恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障恢復(fù)，例如使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的故障恢復(fù)模式，并根據(jù)故障恢復(fù)模式恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。故障恢復(fù)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障診斷與容錯(cuò)控制的邏輯串聯(lián)引入故障診斷與容錯(cuò)控制的引入階段主要目的是了解系統(tǒng)的故障特性和容錯(cuò)需求。在這一階段，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障分析，確定系統(tǒng)的故障模式和故障原因，以及系統(tǒng)的容錯(cuò)需求。故障分析可以使用故障樹分析（FTA）或故障模式影響分析（FMEA）等方法。通過(guò)故障分析，可以確定系統(tǒng)的故障檢測(cè)、隔離和定位需求，以及系統(tǒng)的容錯(cuò)需求。故障分析的結(jié)果將作為后續(xù)故障診斷和容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)的依據(jù)。分析故障診斷與容錯(cuò)控制的分析階段主要目的是設(shè)計(jì)故障診斷和容錯(cuò)控制方案。在這一階段，需要根據(jù)故障分析的結(jié)果，設(shè)計(jì)故障診斷和容錯(cuò)控制方案。故障診斷方案包括故障檢測(cè)、故障隔離和故障定位方案。故障檢測(cè)方案可以基于物理模型的方法或基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。故障隔離方案可以使用故障樹分析（FTA）或故障模式影響分析（FMEA）等方法。故障定位方案可以使用參數(shù)估計(jì)或狀態(tài)觀測(cè)器等方法。容錯(cuò)控制方案包括冗余設(shè)計(jì)、故障檢測(cè)與隔離、故障適應(yīng)和故障恢復(fù)方案。冗余設(shè)計(jì)可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力。故障檢測(cè)與隔離技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和隔離故障。故障適應(yīng)技術(shù)可以提高系統(tǒng)的魯棒性和容錯(cuò)能力。故障恢復(fù)技術(shù)可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力。論證故障診斷與容錯(cuò)控制的論證階段主要目的是驗(yàn)證故障診斷和容錯(cuò)控制方案的有效性。在這一階段，需要對(duì)故障診斷和容錯(cuò)控制方案進(jìn)行仿真驗(yàn)證或?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證。仿真驗(yàn)證可以使用仿真軟件對(duì)故障診斷和容錯(cuò)控制方案進(jìn)行仿真，以驗(yàn)證方案的有效性。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可以使用實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)故障診斷和容錯(cuò)控制方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證方案的有效性。通過(guò)仿真驗(yàn)證或?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證，可以驗(yàn)證故障診斷和容錯(cuò)控制方案的有效性，以及方案的可靠性和容錯(cuò)能力?？偨Y(jié)故障診斷與容錯(cuò)控制的總結(jié)階段主要目的是總結(jié)故障診斷和容錯(cuò)控制的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并改進(jìn)故障診斷和容錯(cuò)控制方案。在這一階段，需要對(duì)故障診斷和容錯(cuò)控制的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)進(jìn)行總結(jié)，并改進(jìn)故障診斷和容錯(cuò)控制方案。通過(guò)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，可以改進(jìn)故障診斷和容錯(cuò)控制方案，提高方案的可靠性和容錯(cuò)能力。02第二章基于物理模型的故障診斷方法物理模型診斷的原理物理模型診斷方法是基于航天器的物理模型和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)、隔離和定位的技術(shù)。這種方法的核心思想是利用航天器的物理特性和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷。物理模型診斷方法包括基于參數(shù)估計(jì)的方法、基于狀態(tài)觀測(cè)器的方法和基于模型預(yù)測(cè)控制的方法?；趨?shù)估計(jì)的方法通過(guò)估計(jì)航天器系統(tǒng)的參數(shù)來(lái)檢測(cè)故障，例如使用最小二乘法估計(jì)航天器系統(tǒng)的參數(shù)，通過(guò)比較估計(jì)參數(shù)與實(shí)際參數(shù)之間的差異來(lái)檢測(cè)故障?；跔顟B(tài)觀測(cè)器的方法通過(guò)觀測(cè)航天器系統(tǒng)的狀態(tài)來(lái)檢測(cè)故障，例如使用卡爾曼濾波器觀測(cè)航天器系統(tǒng)的狀態(tài)，通過(guò)比較觀測(cè)狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)之間的差異來(lái)檢測(cè)故障?；谀Ｐ皖A(yù)測(cè)控制的方法通過(guò)預(yù)測(cè)航天器系統(tǒng)的未來(lái)行為來(lái)檢測(cè)故障，例如使用模型預(yù)測(cè)控制算法預(yù)測(cè)航天器系統(tǒng)的未來(lái)行為，通過(guò)比較預(yù)測(cè)行為與實(shí)際行為之間的差異來(lái)檢測(cè)故障。物理模型診斷方法的優(yōu)點(diǎn)是可以利用航天器的物理特性和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。常用診斷算法及其性能最小二乘辨識(shí)法粒子濾波算法滑模觀測(cè)器最小二乘辨識(shí)法是一種基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷方法，通過(guò)最小化實(shí)際測(cè)量值與模型預(yù)測(cè)值之間的誤差來(lái)估計(jì)航天器系統(tǒng)的參數(shù)。該方法在‘好奇號(hào)’火星車搖桿機(jī)構(gòu)測(cè)試中表現(xiàn)出色，能夠識(shí)別摩擦力故障，收斂速度為0.3秒。然而，最小二乘辨識(shí)法的魯棒性受噪聲影響較大，在存在較高噪聲的環(huán)境下，其診斷性能可能會(huì)下降。此外，該方法對(duì)初始參數(shù)的選取較為敏感，如果初始參數(shù)選取不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致收斂速度變慢或者無(wú)法收斂。因此，在使用最小二乘辨識(shí)法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮噪聲水平、初始參數(shù)等因素，以選擇合適的參數(shù)估計(jì)方法和算法參數(shù)。粒子濾波算法是一種基于貝葉斯估計(jì)的故障診斷方法，通過(guò)使用一系列粒子來(lái)表示狀態(tài)的概率分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)。該方法在‘阿波羅’登月艙生命保障系統(tǒng)中得到應(yīng)用，能夠有效處理傳感器噪聲，定位故障概率高達(dá)0.92。然而，粒子濾波算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在狀態(tài)空間維度較高的情況下，需要大量的計(jì)算資源。此外，粒子濾波算法對(duì)粒子數(shù)量的選取較為敏感，如果粒子數(shù)量不足，可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)精度下降。因此，在使用粒子濾波算法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮狀態(tài)空間維度、計(jì)算資源等因素，以選擇合適的粒子數(shù)量和算法參數(shù)?；Ｓ^測(cè)器是一種基于非線性控制的故障診斷方法，通過(guò)設(shè)計(jì)滑模面和控制律來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)。該方法在‘北斗三號(hào)’導(dǎo)航衛(wèi)星中得到應(yīng)用，具有抗干擾能力強(qiáng)、響應(yīng)速度快等優(yōu)點(diǎn)。然而，滑模觀測(cè)器存在抖振問(wèn)題，可能會(huì)對(duì)航天器系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成影響。此外，滑模觀測(cè)器的設(shè)計(jì)較為復(fù)雜，需要綜合考慮系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性、控制參數(shù)等因素，以設(shè)計(jì)合適的滑模面和控制律。因此，在使用滑模觀測(cè)器進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性、控制參數(shù)等因素，以選擇合適的滑模觀測(cè)器設(shè)計(jì)和參數(shù)。物理模型診斷的局限性復(fù)雜系統(tǒng)建模困難對(duì)于復(fù)雜的航天器系統(tǒng)，建立精確的物理模型較為困難。例如，‘國(guó)際空間站’是一個(gè)由多個(gè)子系統(tǒng)組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其動(dòng)力學(xué)特性、熱特性等都非常復(fù)雜，難以用簡(jiǎn)單的物理模型來(lái)描述。在這種情況下，物理模型診斷方法的準(zhǔn)確性和可靠性可能會(huì)受到影響。因此，在使用物理模型診斷方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮系統(tǒng)的復(fù)雜性和建模難度，選擇合適的物理模型和算法參數(shù)。參數(shù)辨識(shí)困難物理模型診斷方法需要準(zhǔn)確的系統(tǒng)參數(shù)，但這些參數(shù)往往難以通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)量得到。例如，‘神舟飛船’的軌道參數(shù)、姿態(tài)參數(shù)等都需要通過(guò)地面測(cè)控站進(jìn)行測(cè)量，但這些參數(shù)往往受到測(cè)量誤差的影響，難以得到準(zhǔn)確的值。在這種情況下，物理模型診斷方法的準(zhǔn)確性和可靠性可能會(huì)受到影響。因此，在使用物理模型診斷方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮參數(shù)辨識(shí)的難度和測(cè)量誤差，選擇合適的參數(shù)估計(jì)方法和算法參數(shù)。環(huán)境因素的影響物理模型診斷方法對(duì)環(huán)境因素較為敏感，例如溫度、濕度、振動(dòng)等。例如，‘嫦娥四號(hào)’月球車在月球表面的工作環(huán)境較為惡劣，溫度變化較大，這可能會(huì)對(duì)物理模型的準(zhǔn)確性和可靠性造成影響。因此，在使用物理模型診斷方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮環(huán)境因素的影響，選擇合適的物理模型和算法參數(shù)。計(jì)算資源限制物理模型診斷方法需要大量的計(jì)算資源，尤其是在狀態(tài)空間維度較高的情況下。例如，‘天宮二號(hào)’空間站是一個(gè)由多個(gè)子系統(tǒng)組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其動(dòng)力學(xué)特性、熱特性等都非常復(fù)雜，需要大量的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行物理模型診斷。在實(shí)際應(yīng)用中，由于計(jì)算資源的限制，可能無(wú)法使用物理模型診斷方法進(jìn)行故障診斷。因此，在使用物理模型診斷方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮計(jì)算資源的限制，選擇合適的物理模型和算法參數(shù)。03第三章基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷的動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法是基于航天器系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行故障檢測(cè)、隔離和定位的技術(shù)。這種方法的核心思想是利用航天器系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中的故障特征來(lái)進(jìn)行故障診斷。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；诮y(tǒng)計(jì)的方法利用航天器系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如使用假設(shè)檢驗(yàn)來(lái)檢測(cè)故障?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法利用航天器系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，例如使用支持向量機(jī)（SVM）來(lái)檢測(cè)故障?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法利用航天器系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)檢測(cè)故障。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的優(yōu)點(diǎn)是可以利用航天器系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行故障診斷，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。常用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法支持向量機(jī)（SVM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）孤立森林支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)超平面來(lái)將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開。在‘神舟飛船’水循環(huán)系統(tǒng)中，SVM被用于檢測(cè)微小泄漏，其高斯核函數(shù)能夠有效處理非線性關(guān)系，識(shí)別出流量數(shù)據(jù)中的微弱異常。然而，SVM的性能依賴于核函數(shù)的選擇和參數(shù)的調(diào)整，如果參數(shù)選擇不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率下降。因此，在使用SVM進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)特性、核函數(shù)選擇和參數(shù)調(diào)整等因素，以選擇合適的SVM模型和參數(shù)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種能夠處理序列數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)使用循環(huán)結(jié)構(gòu)來(lái)記憶歷史信息。在‘好奇號(hào)’火星車導(dǎo)航相機(jī)故障診斷中，RNN能夠捕捉到圖像序列中的時(shí)間依賴性，識(shí)別出相機(jī)故障的動(dòng)態(tài)特征。然而，RNN的訓(xùn)練過(guò)程較為復(fù)雜，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。此外，RNN的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題可能會(huì)影響其訓(xùn)練效果。因此，在使用RNN進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)特性、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源等因素，以選擇合適的RNN模型和參數(shù)。孤立森林是一種基于集成學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)算法，通過(guò)隨機(jī)分割數(shù)據(jù)空間來(lái)構(gòu)建多棵決策樹，并通過(guò)決策樹的異常得分來(lái)檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。在‘長(zhǎng)征七號(hào)’火箭發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)中，孤立森林能夠有效地識(shí)別出異常振動(dòng)模式，并將其作為故障特征進(jìn)行診斷。然而，孤立森林的性能依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量的選擇，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量較差或數(shù)量不足，可能會(huì)導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率下降。因此，在使用孤立森林進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)數(shù)量和算法參數(shù)等因素，以選擇合適的孤立森林模型和參數(shù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)注問(wèn)題模型可解釋性問(wèn)題計(jì)算資源需求數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法依賴于大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往存在質(zhì)量問(wèn)題，例如噪聲、缺失值等。此外，歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的標(biāo)注過(guò)程也較為復(fù)雜，需要人工標(biāo)注，成本較高。例如，‘國(guó)際空間站’的傳感器數(shù)據(jù)中，由于長(zhǎng)期運(yùn)行的影響，存在大量的噪聲和缺失值，這可能會(huì)影響數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的診斷性能。因此，在使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注問(wèn)題，選擇合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和標(biāo)注策略。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通常使用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這些模型往往具有黑箱特性，難以解釋其內(nèi)部工作機(jī)制。例如，‘天宮二號(hào)’空間站的故障診斷系統(tǒng)使用深度學(xué)習(xí)模型，但模型的可解釋性較差，難以解釋模型是如何進(jìn)行故障診斷的。這可能會(huì)影響工程師對(duì)故障診斷結(jié)果的信任度，從而影響故障診斷的實(shí)用性。因此，在使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮模型可解釋性問(wèn)題，選擇合適的模型和解釋方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法通常需要大量的計(jì)算資源，尤其是在訓(xùn)練復(fù)雜模型時(shí)。例如，‘北斗三號(hào)’衛(wèi)星的故障診斷系統(tǒng)使用深度學(xué)習(xí)模型，需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理。在實(shí)際應(yīng)用中，由于計(jì)算資源的限制，可能無(wú)法使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行故障診斷。因此，在使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮計(jì)算資源的限制，選擇合適的模型和算法參數(shù)。04第四章混合診斷框架的設(shè)計(jì)混合診斷框架的動(dòng)機(jī)混合診斷框架是基于物理模型診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的結(jié)合，旨在利用兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性?；旌显\斷框架的核心思想是將物理模型診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力?；旌显\斷框架的優(yōu)點(diǎn)是可以利用物理模型診斷方法的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的泛化能力，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。混合診斷框架的關(guān)鍵技術(shù)模塊交互策略信息融合方法動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制模塊交互策略是指物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊之間的交互方式。常見的模塊交互策略包括基于參數(shù)傳遞的交互、基于事件驅(qū)動(dòng)的交互和基于消息隊(duì)列的交互。基于參數(shù)傳遞的交互是指物理模型診斷模塊將故障特征參數(shù)傳遞給數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊根據(jù)故障特征參數(shù)進(jìn)行故障診斷。基于事件驅(qū)動(dòng)的交互是指物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊通過(guò)事件觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行交互?；谙㈥?duì)列的交互是指物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊通過(guò)消息隊(duì)列進(jìn)行交互。模塊交互策略的選擇需要綜合考慮系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求、模塊之間的依賴關(guān)系等因素。信息融合方法是指將物理模型診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的信息進(jìn)行融合，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。常見的信息融合方法包括加權(quán)平均法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論。加權(quán)平均法是指根據(jù)物理模型診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的權(quán)重，將兩種方法的信息進(jìn)行加權(quán)平均。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是指利用貝葉斯推理將物理模型診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的信息進(jìn)行融合。證據(jù)理論是指利用證據(jù)理論將物理模型診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷方法的信息進(jìn)行融合。信息融合方法的選擇需要綜合考慮系統(tǒng)的復(fù)雜度、信息融合的實(shí)時(shí)性要求等因素。動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制是指根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊的權(quán)重和參數(shù)。常見的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制包括基于閾值的調(diào)整、基于梯度下降的調(diào)整和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的調(diào)整?；陂撝档恼{(diào)整是指根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，如果物理模型診斷模塊的診斷結(jié)果低于某個(gè)閾值，則增加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊的權(quán)重?；谔荻认陆档恼{(diào)整是指利用梯度下降算法動(dòng)態(tài)調(diào)整物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊的權(quán)重和參數(shù)?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的調(diào)整是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊的權(quán)重和參數(shù)。動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制的選擇需要綜合考慮系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)、調(diào)整的實(shí)時(shí)性要求等因素。混合診斷框架的挑戰(zhàn)模塊集成復(fù)雜度系統(tǒng)資源限制驗(yàn)證與測(cè)試難度模塊集成復(fù)雜度是指物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊之間的集成復(fù)雜度。模塊集成復(fù)雜度高的混合診斷框架需要更多的開發(fā)時(shí)間和資源，且集成過(guò)程中可能出現(xiàn)各種問(wèn)題，如接口不匹配、數(shù)據(jù)格式不一致等。例如，‘國(guó)際空間站’的混合診斷框架集成過(guò)程中，由于物理模型診斷模塊和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷模塊之間的接口不匹配，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲，影響了故障診斷的實(shí)時(shí)性。因此，在使用混合診斷框架進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮模塊集成復(fù)雜度，選擇合適的集成方法和工具，以降低集成難度和風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)資源限制是指混合診斷框架對(duì)計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源的限制。例如，‘天宮二號(hào)’空間站的混合診斷框架需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理，如果空間站的計(jì)算資源有限，可能無(wú)法支持混合診斷框架的運(yùn)行。因此，在使用混合診斷框架進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮系統(tǒng)資源限制，選擇合適的模型和算法參數(shù)，以降低資源消耗。驗(yàn)證與測(cè)試難度是指對(duì)混合診斷框架進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試的難度。混合診斷框架的驗(yàn)證和測(cè)試需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)，且驗(yàn)證和測(cè)試過(guò)程較為復(fù)雜，需要綜合考慮系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)、故障模式等因素。例如，‘長(zhǎng)征七號(hào)’火箭的混合診斷框架驗(yàn)證過(guò)程中，由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)有限，導(dǎo)致驗(yàn)證結(jié)果不可靠。因此，在使用混合診斷框架進(jìn)行故障診斷時(shí)，需要綜合考慮驗(yàn)證與測(cè)試難度，選擇合適的驗(yàn)證和測(cè)試方法，以提高驗(yàn)證和測(cè)試的效率和可靠性。05第五章容錯(cuò)控制技術(shù)及其在航天器中的應(yīng)用容錯(cuò)控制的基本策略容錯(cuò)控制的基本策略包括冗余設(shè)計(jì)、故障檢測(cè)與隔離、故障適應(yīng)和故障恢復(fù)，每種策略都有其特定的技術(shù)和方法。冗余設(shè)計(jì)是指在系統(tǒng)中增加額外的組件或子系統(tǒng)，以備份主系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)能夠繼續(xù)正常運(yùn)行。常見的冗余設(shè)計(jì)包括雙冗余、三冗余和N冗余。雙冗余是指在系統(tǒng)中增加一個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，備份組件可以接管主組件的功能。三冗余是指在系統(tǒng)中增加兩個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，其中一個(gè)備份組件可以接管主組件的功能，另一個(gè)備份組件可以作為備用。N冗余是指在系統(tǒng)中增加多個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，多個(gè)備份組件可以接管主組件的功能。冗余設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。容錯(cuò)控制的基本策略冗余設(shè)計(jì)冗余設(shè)計(jì)是指在系統(tǒng)中增加額外的組件或子系統(tǒng)，以備份主系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)能夠繼續(xù)正常運(yùn)行。冗余設(shè)計(jì)可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力。常見的冗余設(shè)計(jì)包括雙冗余、三冗余和N冗余。雙冗余是指在系統(tǒng)中增加一個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，備份組件可以接管主組件的功能。三冗余是指在系統(tǒng)中增加兩個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，其中一個(gè)備份組件可以接管主組件的功能，另一個(gè)備份組件可以作為備用。N冗余是指在系統(tǒng)中增加多個(gè)備份組件，當(dāng)主組件發(fā)生故障時(shí)，多個(gè)備份組件可以接管主組件的功能。冗余設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障檢測(cè)與隔離故障檢測(cè)與隔離是指在系統(tǒng)中增加故障檢測(cè)和隔離機(jī)制，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和隔離故障。故障檢測(cè)與隔離技術(shù)包括基于物理模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谖锢砟Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)和隔離，例如使用卡爾曼濾波器對(duì)航天器的姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)，通過(guò)比較實(shí)際測(cè)量值和模型預(yù)測(cè)值之間的差異來(lái)檢測(cè)和隔離故障?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)和隔離，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)比較實(shí)際數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的差異來(lái)檢測(cè)和隔離故障。故障檢測(cè)與隔離技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和隔離故障，提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障適應(yīng)故障適應(yīng)是指在系統(tǒng)中增加故障適應(yīng)機(jī)制，以在故障發(fā)生時(shí)調(diào)整系統(tǒng)的工作方式，以適應(yīng)故障的影響。故障適應(yīng)技術(shù)包括基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法?；谀Ｐ偷姆椒ɡ煤教炱鞯奈锢砟Ｐ秃蛡鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行故障適應(yīng)，例如使用自適應(yīng)控制算法來(lái)調(diào)整系統(tǒng)的控制參數(shù)，以適應(yīng)故障的影響?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障適應(yīng)，例如使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的故障模式，并根據(jù)故障模式調(diào)整系統(tǒng)的工作方式。故障適應(yīng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的魯棒性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。故障恢復(fù)故障恢復(fù)是指在系統(tǒng)中增加故障恢復(fù)機(jī)制，以在故障發(fā)生時(shí)恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。故障恢復(fù)技術(shù)包括基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。基于模型的方法利用航天器的物理模型和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障恢復(fù)，例如使用故障恢復(fù)算法來(lái)恢復(fù)系統(tǒng)的故障狀態(tài)，以恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法則利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障恢復(fù)，例如使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的故障恢復(fù)模式，并根據(jù)故障恢復(fù)模式恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。故障恢復(fù)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。06第六章混合容錯(cuò)控制與人工智能的未來(lái)發(fā)展混合容錯(cuò)控制框架的設(shè)計(jì)混合容錯(cuò)控制框架是基于物理模型容錯(cuò)控制方法和人工智能技術(shù)的結(jié)合，旨在利用兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，提高航天器在故障發(fā)生時(shí)的容錯(cuò)能力?；旌先蒎e(cuò)控制框架的核心思想是將物理模型容錯(cuò)控制方法和人工智能技術(shù)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力?；旌先蒎e(cuò)控制框架的優(yōu)點(diǎn)是可以利用物理模型容錯(cuò)方法的準(zhǔn)確性和人工智能技術(shù)的智能化，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，但缺點(diǎn)是會(huì)增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本?；旌先蒎e(cuò)控制的關(guān)鍵技術(shù)模塊交互策略信息融合方法動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制模塊交互策略是指物理模型容錯(cuò)控制模塊和人工智能技術(shù)之間的交互方式。常見的模塊交互策略包括基于參數(shù)傳遞的交互、基于事件驅(qū)動(dòng)的交互和基于消息隊(duì)列的交互。基于參數(shù)傳遞的交互是指物理模型容錯(cuò)控制模塊將故障特征參數(shù)傳遞給人工智能技術(shù)，人工智能技術(shù)根據(jù)故障特征參數(shù)進(jìn)行容錯(cuò)控制?；谑录?qū)動(dòng)的交互是指物理模型容錯(cuò)控制模塊和人工智能技術(shù)通過(guò)事件觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行交互?；谙㈥?duì)列的交互是指物理模型容錯(cuò)控制模塊和人工智能技術(shù)通過(guò)消息隊(duì)列進(jìn)行交互。模塊交互策略的選擇需要綜合考慮系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求、模塊之間的依賴關(guān)系等因素。信息融合方法是指將物理模型容錯(cuò)控制方法和人工智能技術(shù)的信息進(jìn)行融合，以提高故障容錯(cuò)控制的準(zhǔn)確性和可靠性。常見的信息融合方法包括加權(quán)平均法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論。加權(quán)平均法是指根據(jù)物理模型容錯(cuò)控制方法和人工智能技術(shù)的權(quán)重，將兩種方法的信息進(jìn)行加權(quán)平均。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是指利用貝葉斯推理將物理模型容錯(cuò)控制方法和人工智能技術(shù)的信息進(jìn)行融合。證據(jù)理論是指利用證據(jù)理論將物理模型容錯(cuò)控制方法和人工智能技術(shù)的信息進(jìn)行融合。信息融合方法的選擇需要綜合考慮系統(tǒng)的復(fù)雜度、信息融合的實(shí)時(shí)性要求等因素。動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制是指根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整物理模型容錯(cuò)控制模塊和人工智能技術(shù)的權(quán)