内外场试验数据融合的复杂系统LVC仿真试验

一

内外场仿真试验数据融合分析

针对采集的航空指挥和保障系统运行所积累的内场仿真数据、外场试验数据及实船实飞数据，研究异构多源试验数据的分类、组织管理及预处理等技术，为后续开展高可信度的仿真推演提供数据支撑。

1.内外场试验数据管理模型的构建。基于对象的模型构建技术，首先对系统中相关的设备实体进行抽象，形成对象实体，利用多态、继承及封装等多种不同数据属性描述对象之间的联系，形成试验数据管理模型，通过这种方法进行数据校验规则的制定、数据储存框架的构建等。

2.异构试验数据结构化转换。目前采集到的数据来源多样，如人工记录、仿真输出、实装运行输出、试验采集数据等，且数据结构不一致，难以满足共享和融合分析的需求。首先进行试验数据的解析，包括起飞保障数据、指挥管理数据、海洋气象数据等，根据数据库中数据存储的方式对这些数据进行重新定义，之后进行数据的导入，最后完成数据的存储。通过这种一致性转换将来自于不同试验过程的数据存在统一的数据库中，有利于试验数据的比较和对照，实现试验数据结构化的处理，试验数据分析如图1所示。

3.试验数据分析及可视化，通过数据库的方法进行试验数据的管理虽然能够实现数据管理的统一化和结构化，但这种方法却不利于数据进行对比分析，因此这里通过NPlot的方法对试验数据进行处理，将试验数据制成散点图、饼图及柱状图等多种不同的形式实现试验数据的可视化，方便进行试验数据的比较和处理。

图1 试验数据分析示意图

二

基于规则的多机并行作业流程编排

根据上述已发布的原子序列，结合航空指挥和保障任务的特点和编排需求，这里提出了一种基于规则的多机并行指挥作业流程编排和验证方法，如图2所示。首先从序列库中调用已构建的面向不同机型的流程序列集合，进而根据波次和飞行任务信息，基于一定的规则组合已有的原子序列实现多机流程编排。此外，还能够对调度过程中的飞机路径进行拟合设计，能够基于流程，依据规则进行资源及保障站位的冲突检测，进而大大降低了设计人员面向大规模多机流程编排的复杂性，提高了多机流程编排效率。

我们采用上述方法开发了多机作业流程编排工具，如图3所示，该工具在辅助人工对任务的编辑功能上，主要实现根据逻辑规则约束来确定任务的编排顺序，根据设备和保障部位约束确定任务的所需设备，并能够对已编制的波次进行复制，进一步提高设计人员的效率。重要的是，这种基于流程的仿真设计具有相关的数据校验、冲突检测等功能，可以提高所创建流程的合理性和正确性。

目前的编排规则主要是根据外军资料和相关指挥人员的实际操作行为及处理办法抽象而来的，并存储在规则库中。此外，该规则库还能支持对规则的动态更新及扩展，进而实现指挥人员各类经验知识的不断积累、优化和重用。

 

图2 多机并行指挥作业流程编排和验证方法

图3 多机作业流程编排工具

1.设备与保障部位的可用性筛选规则：在选择设备与保障部位时，系统根据当前设备分配情况自动获取可用设备供用户选择，自动屏蔽不可用设备。

2.设备与保障部位的排序规则：在选择设备与保障部位时，可选资源根据等待时间、移动时间按从快到慢的规则进行排序。

3.流程调整规则：在规划任务时，能够自动检测任务调整是否影响其他任务，对有冲突的任务加以提示；并且能够根据任务调整结果，自动展示其对后续逻辑任务的影响，当与后续任务设备占用、保障部位占用或后续逻辑冲突时，自动放弃后续任务的调度结果并提示；给出当前任务在不影响前续任务调度结果条件下的可调整时间和设备范围。

4.数据校验规则：在导入基础数据模板时，能够自动检测各类模板之间的耦合关系，当模板间有冲突时，给出提示，如甲板数据与保障站位数据耦合关联时，便会进行冲突提示。

5.设备移动避碰规则：主要根据对设备预设的优先级来进行避碰。在高优先级的设备调运过程中，与低优先级的设备发生避碰时，低优先级的设备将会暂停，待高优先级设备绕过后再移动。

三

人/装备/数据在回路的全流程虚拟推演

航空指挥和保障系统的指挥关系十分复杂，系统功能由分布在飞行指挥塔台、航空管制中心、机务飞行甲板值班室、航空舰面勤务飞行甲板值班室等指挥部位上百名指挥和操作人员通过语音、网络报文、手势等方式操控上千台/套设备实现。综合仿真系统应提供与之匹配的集视频、音频、视景等在内的多维人机交互手段。通过支持多站位人在回路的复杂仿真虚拟推演与评估技术研究，一方面，为各类设计、指挥人员提供高逼真度的虚拟操作场景，通过提供高沉浸感和可信度的仿真场景，实现各类指挥人员在装备设计之初便能提前感受装备预期交付的使用效果；另一方面，这些复杂的场景和设备，是通过作业流程贯穿起来的，构成了完成舰载机出动架次的复杂工程系统，所以这个基于流程的LVC仿真系统，实现了对复杂工程系统作业流程从无到有的设计，并能够对流程的正确性和准确性进行验证，并可通过对推演过程的综合评估为后续的流程优化设计提供数据支撑。在实验室搭建的虚拟环境中，通过人在回路的仿真推演，使得领域专家、设计人员和军方使用人员提前感受未来的作业环境，提早熟悉相关装备，对作业流程进行评估和验证，实现复杂工程系统作业流程从无到有、从粗到精的设计和优化的目标。

1.基于模型组合的仿真想定快速生成技术

这里首先根据多机流程编排构建多机流程仿真想定，尤其是通过在想定构建过程中关于特情序列的引入，为流程调度过程中特情事件动态发生及流程动态调整提供了有效的支撑。仿真想定作为仿真系统运行的基础，是实现典型任务仿真推演的关键，但随着仿真任务需求的不断增加及任务复杂程度的提高，如何快速生成满足需求的仿真想定正成为当前LVC仿真面临的重要问题。因此，本文重点介绍任务模型规范化描述方法、仿真想定流程模型规范化描述方法、流程序列模型规范化描述方法，进而实现基于模型组合的仿真想定流程快速生成技术，基于模型组合的仿真想定流程生成技术框图如图4所示。

图4 基于模型组合的仿真想定流程生成技术框图

下面就该框架中涉及的模型匹配与组合环节详细讲述。

1）基于规范化描述的模型库

基于模型的形式化描述，可以形成三个集合库：任务库、仿真想定模板库、流程序列模型库，为模型的匹配和组合提供数据支撑。

（1）任务库

任务库中存放既往的所有任务模型，如舰载机夜间飞行任务、舰载机白天护航任务等。在具体实施过程中，新的任务请求首先与任务库中的任务实例进行匹配，若能在任务库中匹配到相应的任务请求，则说明在仿真想定模板库中有相应的仿真想定模板与之对应。

（2）仿真想定模板库

仿真想定模板库中存放既往发生的组合流程，若任务库中能匹配到符合的任务，则从模板库中找到对应该任务的流程模板作为模型组合的依据，若找不到对应的模板，则需要构建新的流程模板。

（3）流程序列模型库

流程序列模型库中存放仿真想定模板库中所用到的抽象序列类，流程序列模型库中的序列可以是原子流程序列，也可以是组合流程序列。

在面向具体任务构建仿真想定流程时，首先调用任务库；基于任务库匹配结果，调用仿真想定模板库中的仿真想定流程模板；然后在流程序列模型库的支撑下进行仿真想定模板的绑定；最后进行仿真想定模板实例化，得到具体的仿真想定流程。可以说这三个库相互依存、互相支撑，共同为后面的模型搜索匹配、流程模型组合过程提供数据支持。

2）模型搜索匹配

模型搜索匹配主要包括模型资源输入模块、模型资源数据库、模型语义解析模块、模型资源快照、模型概念索引库、模型语义索引库、模型匹配模块和模型查询模块。

3）流程模型组合

仿真想定流程模型是诸多以流程级离散事件驱动的复杂仿真系统的核心，仿真想定流程模型组合的正确性决定了当前仿真任务请求实现的可行性，而流程模型的可组合性又进一步决定了整个仿真组合结果的合理性和有效性，因此研究流程模型的组合有着重要的意义。通过对系统运行和人员操作等过程进行梳理，建立有效和可靠的流程模板，并利用该流程模板进行后续模板模型的实例化，生成可执行的仿真想定是流程模型仿真的主要方法。随着仿真请求的不断发展，众多流程模板形成流程模板库供后续新任务请求基于流程模板进行组合，有利于提高模型的可重用性，加快流程模型组合的速度，提高流程模型组合的可用性。

领域本体库、流程模板库组成了系统的知识库。流程模板数据库具有业务流程模型和链接的流程文件，经过质量检查和会审后的流程模型进入流程发布数据库，进行正式发布。用户可通过统一的流程门户查询不同的流程；流程建模是基于模型的语义化描述，是动态生成的，提供机器可理解的、能自动处理的语义支持。领域本体库是整个系统的语义知识来源，业务流程通过引用领域本体实现了知识层面的提升。

在组合进行时，组合引擎根据用户的请求方案与流程模板库中的流程模板进行匹配，计算机根据用户偏好及抽象流程模型的功能描述与模型注册库中的具体模型进行匹配，最后将查找到的组合序列进行动态绑定，实现模型组合。

通过以上过程，在降低动态模型组合复杂度的同时又具有一定的灵活性，提高了流程模型组合的成功率和效率。

2.支持“人/装备/数据在回路”的协同仿真及导调控制技术

结合航空指挥和保障系统实际运行特征，基于虚拟现实技术、人机交互技术，研究航空指挥和保障作业全流程仿真推演技术，实现“人/装备/数据”在回路，如图5所示，具体包括想定编辑技术、仿真导调控制技术、仿真推演数据采集及评估技术等，进一步提升仿真推演的高逼真度和高置信度。具体步骤如下。

图5 “人在回路”仿真实现方式

第一，分析设备模拟器、视景仿真平台、数字人仿真平台的数据交互机制，结合航空指挥和保障系统对人在回路仿真的性能指标要求，对HLA、SOA、OSGI等协同仿真技术规范进行研究，确定分布式仿真集成机制。

第二，分析航空指挥和保障系统作业人员的组成、工作流程、协作关系等要素，按照各站位在指标体系中的权重划分站位人员类别，确定该站位“人在回路”仿真的实现方式，在此基础上研究各站位“人在回路”仿真的软硬件组成，并研究各站位协同仿真的交互接口。

第三，结合多机作业流程，对基于作业流程模型驱动的多站位人在回路的并行分布式协同仿真支撑环境技术进行研究，重点研究作业流程模型与装备实体、作业人员的交互关系，进而提出基于多站位人在回路并行分布式协同仿真的航空指挥和保障系统仿真推演方法，美国“福特”级航空母舰虚拟仿真推演示意图如图6所示。

图6 美国“福特”级航空母舰虚拟仿真推演示意图

基于上述仿真环境，开展面向典型任务下的统一的时空区域内的人、机、环多要素协同的仿真推演，这里以“福特”级航空母舰为研究对象，开展航空指挥和保障全流程验证试验，并对不同的指标数据进行采集、分析，多机流程仿真运行效能评估如图7所示，进而评价仿真方案的可行性、执行效率及资源利用率。主要评价指标包括设备、保障部位、故障发生的次数及概率，进而为流程设计人员提供决策支撑。

图7 多机流程仿真运行效能评估

四

模型和数据驱动的系统隐秩序挖掘

针对航空指挥和保障系统作业场景复杂、人机交互关系复杂等问题，以流程为牵引，基于LVC技术建立了逼真的单站位和多站位公用虚拟场景模型及关键实体模型，大幅提高了仿真推演的沉浸感和可信度，同时充分融合内外场仿真试验数据，采用经验推理、数理统计等方法来挖掘要素间的复杂耦合关系，如空间约束关系、流程约束关系、接口约束关系等，并用数学模型进行量化表达，最后基于上述数字化模型和试验数据混合驱动的全流程仿真推演，实现了传统离散事件仿真向数据驱动的浸入式仿真推演的转变，完成了对复杂作业过程或系统本质特征与机理的整体描述，挖掘出系统运行背后隐藏的规律，即“隐秩序”，如作业流程的耦合机理、甲板保障作业中移动设备转运次数规律等，进而推动复杂工程系统设计由“降维解析”向“映射升维”的转变。

※ ※ ※

创新体系工程基础理论和方法

推动系统工程理论再发展