基于多Agent的航天自主运行系统关键技术研究

论文摘要

空间探测在新世纪己成为航天领域中的一大热点,在空间探测中,一个重要内容就是对自主技术的研究。其目标是实现不依赖外界的信息注入和控制或者尽量少依赖外界控制而能够准确的感知自身的状态和外部环境,根据这些信息和用户任务做出各种恰当的决策,并能够自主地控制航天器来完成各种任务。在该问题的研究中,有两个关键的技术:自主运行体系结构和自主规划调度算法。本文围绕这两大关键技术,做了四部分工作:自主运行体系结构的研究、自主规划调度算法的研究、自主运行体系结构演示系统的实现、针对智能算法的扩展性研究。第一部分是自主运行体系结构的研究,目前多Agent体系结构广泛应用于各个领域,本文在前人研究的基础上提出了具体的多Agent体系结构方案,并在VxWorks系统上实现了该方案,包括卫星分系统的形式化描述,各个功能、状态的知识表示,系统中的信息控制和信息反馈机制、以及系统中的通信机制,其中Agent的形式化描述是重点和难点。第二部分是自主规划调度的算法研究,本文针对航天目标、航天任务的特点,对涉及的基本概念模型给出了基本的描述形式,如活动、资源、约束等,并结合相关的数学优化理论,提出了适合航天任务规划调度的数学模型,然后重点对调度问题的数学模型进行了分析,将调度算法划分为离线调度和在线调度。对于离线调度,在实验比较分析了多种智能算法后,确定遗传算法、模拟退火算法为本问题理想的算法;对于在线调度,采用了启发式算法。第三部分是一个简单的自主运行演示系统的实现,该演示系统模拟了整个外部系统和内部系统。外部系统包括地面站、航天器、以及二者之间的通信连接,内部系统包括目标机的启动、VxWorks操作系统的运行、以及自主运行软件的运行。其中自主运行软件实现了自主控制机制、反馈机制、以及简化的规划调度机制,并对系统的任务执行、故障处理进行了仿真模拟。第四部分是对智能算法的扩展性研究,该研究建立在第二部分自主离线调度算法的基础上。主要是针对多种智能算法(遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、遗传模拟结合算法、遗传模拟粒子群结合算法)的实验结果,结合本课题的应用特点进行研究,包括各种算法的参数选择、算法特点等内容,最后在此基础上得出了用智能算法求解数学模型的一般性结论。本文研究主要是针对自主运行体系结构和自主规划调度算法技术,通过对多Agent自主体系结构的演示实验证明了在当前技术条件下,该体系结构在航天应用的可行性。另外,通过自主规划调度算法的实验研究,特别是离线调度算法的研究,证明了智能算法在求解航天自主离线调度问题上的有效性。希望本文的成果能够对航天自主运行的发展有一定贡献。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的目的与意义
• 1.2 航天自主运行的发展
• 1.2.1 航天控制的基本发展状况
• 1.2.2 自主运行体系结构的研究发展
• 1.2.3 自主运行规划调度系统的研究发展
• 1.3 本文的主要工作
• 第2章 自主运行系统分析与设计
• 2.1 Agent（智能体）的介绍
• 2.1.1 Agent 概述
• 2.1.2 Agent 与其相关领域的关系
• 2.1.3 面向Agent 的程序设计
• 2.2 MAS（多智能体）的介绍
• 2.2.1 MAS 技术发展
• 2.2.2 MAS 的体系结构的研究内容
• 2.2.3 MAS 的应用
• 2.2.4 航天领域中的MAS 结构
• 2.3 航天自主运行系统的分析设计
• 2.3.1 系统框架设计
• 2.3.2 Agent 设计
• 2.3.3 信息控制和信息反馈流程
• 2.3.4 Agent 间的通信
• 第3章 自主运行中多任务规划调度算法
• 3.1 规划调度理论
• 3.1.1 规划和调度基本理论
• 3.1.2 约束满足问题
• 3.2 航天器自主运行中的规划调度问题描述
• 3.2.1 规划调度的内容和目标
• 3.2.2 基本概念描述
• 3.2.3 本文中设计的具体的数学模型
• 3.3 规划调度算法的总体设计
• 3.3.1 基本算法简介
• 3.3.2 本文设计的算法的分析说明
• 第4章 自主运行调度算法的具体设计
• line） 调度算法的设计'>4.1 离线（off_line） 调度算法的设计
• 4.1.1 启发式算法
• 4.1.2 遗传算法
• 4.1.3 模拟退火算法
• 4.1.4 遗传模拟算法
• 4.1.5 粒子群算法
• 4.1.6 粒子群遗传模拟算法
• 4.1.7 蚁群算法
• line）调度算法'>4.2 在线（on_line）调度算法
• 4.2.1 新任务添加
• 4.2.2 故障处理
• line）调度算法的实验结果和讨论'>第5章 自主运行离线（off_line）调度算法的实验结果和讨论
• 5.1 实验结果
• 5.2 实验结果分析
• 5.2.1 各种算法的复杂度分析对比
• 5.2.2 各种优化算法的性能分析及数学解释
• 第6章 自主运行演示系统的实现
• 6.1 操作系统介绍
• 6.1.1 嵌入式实时操作系统VxWorks
• 6.1.2 Tornado 集成开发环境简介
• 6.1.3 VxWorks 系统编程
• 6.2 自主系统体系结构的实现
• 6.2.1 Agent 实现
• 6.2.2 系统信息控制和信息反馈实现
• 6.2.3 系统通信实现
• 6.3 演示系统本身的设计
• 6.3.1 开发平台及工具
• 6.3.2 主机－目标机网络通讯设计
• 6.3.3 主机人机交互界面设计
• 6.3.4 目标机设计
• 第7章 总结和展望
• 7.1 本文总结
• 7.2 工作展望
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 附件1：目标机启动流程
• 附件2：主机—目标机网络通信
• 附件3：执行过程的完整记录