Page 155 - 当代控制理论及应用技术概论

第四章 智能识别与控制研究

同作战理论和技术展开研究，包括无人机的快速编队、多机间通信协同，自主战
术决策与下达作战命令等，构建多无人飞行器的任务自组织系统分布式体系结构。
（二）更高效的地面测试
运载火箭的测试发射同样是一个多学科交叉，多专业耦合的复杂系统工程，
是运载火箭成败与否的关键一环。状态准备、测试操作、预案决策、数据判读，

每一环都是技术能力的保障，都是知识经验的考验，同样每一步都离不开人的参
与，成败维系在每一名人员身上，高水平人员的稀缺造成测试发射无法多任务并
举，以及连续疲劳带来的风险造成测试发射周期无法进一步压缩，通过应用人工

智能技术，可显著提升测试效率，降低发射成本。
1. 采集层
通过多样化的手段代替传统的传感器采集或人工直接观测，基于视频语音
识别技术的应用可以大大减少火箭本身测点的布置。例如：发动机工作状态，可
以通过对其工作时的声音进行频谱分析，一些机构的动作，可以通过非接触的摄

像机直接观察；仪器仪表的指示灯状态监控，可以通过摄像头摄录信息，之后在
后台用图像识别的方式的进行自动判断。
2. 处理层

人工智能技术极大的提升了设备的数据处理与故障诊断的能力。对地面测试
数据进行统一管理和应用，除了完成流程自闭环的反馈判断，还能够对数据的趋
势、关联进行综合分析，设备不但可以掌握自身的运行状态，实现故障检测与隔离，
启用合适的故障预案，还能够想设计操作人员提供辅助决策和任务规划建议。
3. 执行层

前端无人值守是未来火箭发展的必然趋势。电测过程中的脱查脱拔等人为
操作、异常故障时的抢险操作，可以采用带视觉定位系统的机械臂来完成。此外，
后端的人机交互也可以加入语音识别、手势感知等新型指挥手段，提高测试效率。

（三）更全面的设计保障
1. 智能设计
引入人工智能技术，可以将目前的半智能化计算机辅助设计系统升级为智
能化计算机辅助设计系统，整合现有的海量资料及资源，模拟人脑思考的过程，
彻底解决上述三类问题。采用人工智能技术的“航天大脑”可以根据型号需求提

供总体文件的初稿，总体设计师进行决策修改后，“航天大脑”将系统需要的文

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