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编者按： 新技术往往因其应用不够广泛而具有较大风险，并且总会面临第一次应用的场景，这使得许多“风险厌恶”型项目负责人对新技术的采用持保留和消极的态度，总是希望该技术在其他项目充分验证后才允许采用，表面看确保了万无一失，但实际上是抑制了创新的发展。那么，如何既能够保持创新，又能消除用户使用的疑虑？唯有一种方法：通过加强飞行前的验证工作来提升技术成熟度。但这种验证不能总是局限在实验室条件下，要消除试验验证与真正飞行的差异，采取合适的飞行试验平台无疑是最有效的手段。那么，NASA是怎么做的呢？今天的“猫”眼看天专栏，技术大咖带你一起走进“NASA系列之提升技术成熟度那些事儿” NASA的Flight Opportunities项目 设计飞行器的技术人员均面临一个矛盾：一方面要技术创新，这样才能保持竞争优势；一方面要消除风险，尽可能采用成熟技术。尤其当一项创新技术在首次应用时，会面临失败的风险。在这种情况下，地面验证试验就显得非常重要。在这里的“地面”并非限定地球表面，也包括一定范围内的飞行试验。 为了帮助新技术的成熟和推广，NASA推出了一项Flight Opportunities项目，提供”空间技术快速研发的商业飞行机会”。其目的有两项： 1）将技术的成熟度从4级提升到6级； 2）促进商业化航天工业的发展。 图1 NASA的飞行机会（Flight Opportunities）项目 NASA非常重视这项工作，指出各种创新空间技术的应用取决于在正式任务实行前，在相关运行环境下的技术验证能力（真是眼光独到而且准确）。实验室条件有其局限性，因此可通过商业性的飞行服务提供可用和负担得起的飞行试验条件。这一举措，极大地促进了工业部门、学术机构等创新的热情，反过来也为NASA培育了许多创新的“黑科技”。 截止到目前，一共有151项技术得到了各种飞行验证的机会。这里列举其中几项内容：
NASA目前提供两种主要的验证平台，一种为亚轨道重复使用飞行器，一种为高空气球，有多家公司提供这样的产品，如图2所示： 图2 NASA提供的飞行试验平台 深空GNC技术的地面测试设施 对于一些实时性要求很高，且推力很大的飞行任务，只有在一个比较真实的环境下才能被有效地测试，例如在飞行末端的相对地形导航、避障、大范围机动的计算与控制。没有其他手段能将上述多项技术集成在一起验证，为此NASA采用带推进的短时间飞行试验平台来验证各项技术，这被称作“自由飞行推进测试平台”（Free-flying propulsive test platform, short duration）。如图3所示： 图3 深空GNC技术的地面试验系统（颜色的深浅表示相关性的强弱） 对于飞行时间较长的任务，可以采用空中测试平台(Aerial platform GN&C emulator)，其载体为飞机、直升机或无人机（UAV）。尤其是无人机，在验证自主导航技术、相对地形导航技术、自主控制系统以及许多运行操作技术有很大优势，可在空中测试数小数以上，这是其他测试设备所不具备的。但是，上述两类测试平台仍无法满足高超声速飞行验证的需求，尤其模拟在大气再入段的气动影响方面，NASA的首席技术专家办公室（Office of the Chief Technologist，OCT）正在开展这方面研究，如高速EDL测试平台。 火星探测G-FOLD算法的验证 在笔者此前的文章中已经反复提出，火星探测与月球探测最大的区别是需要自主性更强的GNC技术，因为火星存在大气，这使得再入过程充满了了更多的不确定性，需要通过自主性的控制来实时应对遇到的情况。而G-FOLD算法被认为是最接近实时应用、满足各种约束且燃料最优的制导算法，当然得出这一结果是由于该技术在Masten空间系统公司的Xombie飞行器上得到了验证。该飞行器能垂直起飞、垂直降落，较好地满足了火星EDL的基本需求。 Xombie飞行器被改造成“自主下降和上升动力飞行测试台”（Autonomous Descent and Ascent Powered-flight Testbed, ADAPT），目标是实现精确着陆（<100m，3σ），这样可以保证精确降落在满足科学探测需求但却是危险的地点。飞行器中的主要设备包括计算装置、供配电系统、图像处理系统、相机和imu等，如图4所示，主要验证一种新的视觉导航系统（lander vision=""> 图4 ADAPT试验项目 尽管返回地球的精确着陆已经取得显著成果，“但在地外天体的精确着陆，尤其没有地面控制中心辅助、GPS以及导航信标的话，那将是完全另一回事！”仅依靠事先编程的指令，像“好奇号”着陆器将会覆盖数百平方英里的椭圆范围，这离精确着陆的需求还差距甚远；并且由于没有视觉系统，其实质上是“盲降”。ADAPT可以很好模拟火星着落时高速、低海拔的下降速率，其视觉系统采用相对地形导航，内存中有一系列的图像数据，根据这些信息将飞行器引导至目标点；而燃料最优大范围机动制导方法（Guidance for Fuel-Optimal Large Diverts，G-FOLD）利用在线的传感器信息实时计算达到目标点的最佳路径，并最大化地发挥推进系统的性能。该飞行器能够飞到325 m的高度，其落点可以机动300 m。 采用ADAPT，使得NASA可以快速、低成本地验证EDL的最新技术，“这项技术同样可以运用到月球着陆、小行星和其他空间目标”，JPL火星探测办公室首席技术专家Chad Edwards说。 SLS重型运载火箭的技术验证 SLS是美国正在研制的重型运载火箭，其姿态控制采用了一种“增强自适应控制”（AAC）方案，在传统PID控制的基础上引入模型参考自适应算法。当出现姿态控制偏差超出门限时，通过模型参考自适应算法增大系统增益，从而减少姿态偏差；而当发现控制指令中某些不期望频段信号有过度的能量时（一般是由于系统间相互耦合而造成的寄生动态特性），则减小系统增益，牺牲一定的控制精度，优先保证参考模型中未曾描述的动力学特性的稳定性。 AAC已在实验室条件下进行了验证，达到了成熟度5级，但不满足成熟度6级的标准。NASA采用F/A-18飞机（FAST平台）来验证该技术，期望将其成熟度从5级提升到7级。之所以采用飞机来验证，NASA也做了充分的分析： 1）F/A-18有足够的性能进行“近似”弹道式的轨道飞行，这与SLS重力转弯助推段弹道很接近； 2）F/A-18爬升的俯仰指令和随后的“近似”弹道轨迹与SLS固体助推器分离很接近； 3）通过非线性动态反演（Nonlinear Dynamic Inversion，NDI）控制器，可以使得F/A-18的俯仰角误差、俯仰速率、俯仰加速度与SLS接近；甚至可以模拟出大气干扰效果，寄生动力学特性以及故障模式。 最终F/A-18可以模拟约70s的SLS助推飞行段，为AAC算法的验证提供了充足的条件。 图5 采用F/A-18验证SLS的AAC算法 采用飞行进行技术验证，对NASA而言已经不是第一次，在之前介绍的智能飞行控制系统（IFCS）中，也曾经用飞机验证“动态逆+神经网络”的飞行控制系统。NASA在技术成熟度提升方面也是不惜成本，这样做的目的是尽可能消除新技术在投入使用后的风险。 编后语： NASA竟然提供一个网站专门用于申请飞行验证的机会，小管家觉得他们要么别有用心，要么真是太贴心了！对于一般的技术项目，借助于商用飞行平台来验证，此举可谓一举多得：既验证了技术，也节约了成本，还替这些私营小型航天公司找到了用户，带来了利润！而对于NASA自己主导的项目，更是大手笔！要知道飞行验证的目的正是要消除风险，这些新技术可能并不完美，但仍敢于让飞行员冒着风险来试飞，这种胆量也真是令人惊讶和敬佩了！想到这，小管家也不禁要为我们的创新环境和条件感到忧心忡忡了！ 话说，他山之石，可以攻玉。当中国航天面临大发展的契机时，我们是否也应该真正潜下心来看一看走在我们前面的人究竟是如何将技术与管理玩到极致的呢？后续，我们将陆续推出有关NASA在前沿技术发展与创新管理方面的文章，敬请关注。 微言航天 |
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