全球衛(wèi)星產業(yè)發(fā)展
目前,，全球太空業(yè)務不斷發(fā)展壯大,，商業(yè)衛(wèi)星行業(yè)繼續(xù)占據主導地位,。2022年6月29日,，美國衛(wèi)星工業(yè)協(xié)會(SIA)發(fā)布第25份衛(wèi)星行業(yè)年度狀況報告,，報告顯示2021年全球航天經濟整體收入3860億美元,，其中衛(wèi)星產業(yè)收入2790億美元,、占比72%,，較2020年增長3%。該行業(yè)主要領域2021年收入概況如下：
衛(wèi)星制造業(yè)收入137億美元,，相比2020年增長12%;
衛(wèi)星發(fā)射業(yè)收入57億美元,相比2020年增長8%;
衛(wèi)星服務業(yè)收入1180億美元,比上一年增長0.4%;
地面設備制造業(yè)收入1420億美元,比上一年增長5%,。
2021年全球衛(wèi)星產業(yè)收入概況
數字孿生技術
隨著衛(wèi)星產業(yè)的不斷擴張，數字化,、網絡化,、智能化,、服務化轉型正成為衛(wèi)星市場的發(fā)展熱潮，數字孿生技術已成為衛(wèi)星領域數字化戰(zhàn)略的關鍵,。該技術重要性不在于數字孿生體的創(chuàng)建,，而在于利用數字孿生體創(chuàng)造更多的價值。通過數字孿生技術,，可以監(jiān)控物理實體的性能,、優(yōu)化維護、提供生命周期數據以改進設計等,。
數字孿生概念
數字孿生技術需要將各種來源的信息和不同的接口相結合,，在一個框架中集成不同子系統(tǒng)的實時數據、歷史數據和模擬數據,。因此需要穩(wěn)定的傳感器和可靠的數據傳輸技術來確保獲取所有相關數據,。當前云計算和人工智能極大程度上促進了數字孿生技術的發(fā)展，云計算有助于進行數據處理,，人工智能有助于進行高級分析并提供預測能力,。
數字孿生衛(wèi)星技術路線圖
2022年3月，英國劍橋大學的Veronica Martinez博士和Nicolai F.Huss在對航天公司和衛(wèi)星運營商的首席信息官,、董事,、經理、主管以及衛(wèi)星和數字孿生技術專家進行了一年多的調查研究后,，從5個層面制定了數字孿生衛(wèi)星技術發(fā)展路線圖,。
頂層為戰(zhàn)略層
該層展示了航空航天企業(yè)從傳統(tǒng)工程服務提供商向安全服務提供商、數字服務提供商的轉變,。
戰(zhàn)略層
第二層為價值/市場層
該層從公司和市場的角度證明了實施數字孿生技術的必要性,。從市場的角度總結了實施數字孿生技術的三個主要驅動力：
數字化趨勢。受到空間私有化,、衛(wèi)星小型化,、基于空間數據的服務新型化3方面的推動，當前的衛(wèi)星行業(yè)正在向數字化方向發(fā)展,，亞馬遜,、太空探索技術公司等均在利用新技術構建和管理衛(wèi)星星座。
空間擁擠加劇,?？臻g擁堵問題已成為亟待解決的重要問題，一方面隨著太空垃圾的不斷增多,，增加了航天器碰撞風險,，另一方面，越來越多的活動衛(wèi)星會導致信號干擾,。數字孿生技術可以通過基于人工智能的碰撞和干擾預測模型來減少空間碎片,，同時可以支持現(xiàn)有的跟蹤方法增強衛(wèi)星的防撞系統(tǒng),。
行業(yè)增長。
價值/市場層
從公司的角度總結了實施數字孿生技術的好處：
提高服務可用性,。數字孿生技術可以在安全的環(huán)境中對整個衛(wèi)星應用場景進行建模,，最大限度的提高衛(wèi)星的自我修復、防撞和應對網絡攻擊能力,，并獲得更為準確的壽命預測能力,，從而提高衛(wèi)星的服務可用性。
降低運營成本,。源于在安全的虛擬環(huán)境中進行測試從而降低故障成本,。
第三層為服務層
該層從三個不同階段展示了基于數字孿生技術的服務如何產生實際價值。
在第一階段,，單個衛(wèi)星的數字孿生體可以提供飛行動態(tài)顯示,、故障診斷和預測等服務。此外,，利用數字孿生體進行設計改進,，可以在衛(wèi)星關鍵部件上進行測試，如評估衛(wèi)星電池組退化情況等,。
在第二階段,，通過整個衛(wèi)星群及其環(huán)境的數字孿生體提供連接、安全服務,。由于對衛(wèi)星及環(huán)境進行了建模,，可以模擬碰撞的情況,，因此使得評估威脅成為可能,。此外，擁有整個星座的數字孿生體之后,，可以有效的補償單個衛(wèi)星的故障,。
第三階段為多領域的整合，其特點是資源的有效分配,，對終端用戶表現(xiàn)為無縫集成,。
第四層為技術層
該層介紹了開發(fā)和部署數字孿生體的步驟。首先定義目標實體并確定要建模的詳細程度,，一旦定義了實體就必須對數字孿生平臺和軟件達成一致;然后通過建模語言來建立衛(wèi)星系統(tǒng)的模型;下一步通過數據集成在物理實體和虛擬模型之間建立連接,，在這個階段通過實時遙測數據和模型數據之間的數據解析和數據映射策略來維護數據互操作性;接下來通過數據映射，將測量值與預測值進行比較,，并使用ID3等算法進行故障警告;最后通過高級分析方法實現(xiàn)模式識別和行為預測,。
技術層
第五層為風險分析層
空間作為一個具有不同參數的獨特環(huán)境，太陽輻射,、熱量,、重力等因素都要考慮進去,，這就產生了成本效益權衡等問題。該層描述了實施數字孿生的重要風險,，以及如何降低風險,。
風險分析層
國外典型數字孿生衛(wèi)星應用
GPS數字孿生衛(wèi)星
2018年，美國空軍面對美國國會授權測試其GPS系統(tǒng)是否存在網絡漏洞,，委托Booz Allen Hamilton公司創(chuàng)建了GPS Block ⅡR衛(wèi)星的數字孿生體,，然后嘗試破解該系統(tǒng),測試對象包括衛(wèi)星、地面控制站以及星地鏈路,。
該項目從基于模型的系統(tǒng)工程(MBSE)審查開始,，提供了數千頁有關衛(wèi)星物理設計的文檔。Booz Allen Hamilton公司的四名工程師從2018年6月到2018年12月完成了軟件開發(fā),，僅用了6個月時間,，軟件精簡程度可以滿足在筆記本電腦上運行，以展示和驗證網絡漏洞,。通過該方式避免了對衛(wèi)星進行破壞性測試,。
Digital Space Twin軟件
2022年3月31日，美國Slingshot Aerospace公司發(fā)表聲明稱,，該公司已獲得美國太空部隊(USSF)太空系統(tǒng)司令部(SSC)一份價值2500萬美元,、為期39個月的合同。根據該合同,，Slingshot Aerospace公司將繼續(xù)開發(fā)Digital Space Twin軟件,，并部署Slingshot實驗室教育和培訓系統(tǒng)。美國太空部隊旨在利用Digital Space Twin軟件的進行兵棋推演,、任務規(guī)劃以及航天器和星座設計,。
Digital Space Twin軟件
小結
50年前的阿波羅13任務通過復制機械物體開啟了“物理孿生1.0”;之后工程師利用虛擬建模仿真開啟了“數字孿生2.0”;隨著人工智能和云計算的發(fā)展，工程師們將AI層添加到數字孿生體中開啟了“數字孿生3.0”,。目前各行業(yè)已經對數字孿生技術開展了廣泛的探索和實踐,，隨著數字孿生技術與衛(wèi)星產業(yè)的結合，將推動衛(wèi)星產業(yè)的快速發(fā)展,。
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