基于模型操作系统的航天器数字孪生系统技术研究
来源：信息通信技术与政策
作者：范松涛、郝海生
数字孪生技术目前已得到全球各领域的关注与重视，尤其是基于MBSE的数字孪生技术的研究更是国际系统工程领域研究的热点。目前，数字孪生技术落地实践过程中普遍遇到的共性问题是数字孪生系统都是专用系统，缺乏通用性；同时，构建的相关数字孪生体模型缺乏统一的运行格式标准，因此无法在不同用户间复用，造成智力资源的大量浪费。从操作系统设计原理入手，为数字孪生体模型统一运行平台的构建提供一种新的思路，并以卫星的数字孪生系统构建为例验证模型操作系统对于构建数字孪生系统的通用性与普适性。
关键词：模型操作系统；卫星；数字孪生体；基于模型的系统工程；MBSE
0 引言
数字孪生技术目前已得到全球各领域的关注与重视，尤其是基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）的数字孪生技术的研究更是国际系统工程领域研究的热点。国内在载人航天、深空探测、五代机和大飞机等大工程系统的背景下均大力发展MBSE，而在MBSE的工程实施过程中最核心的关键一环是系统数字孪生体的设计与仿真验证。没有数字孪生体设计与仿真验证的研制过程难以实现MBSE，只是割裂基于模型（Model Based，MB）与系统工程（Systems Engineering，SE）内在统一性的孤立模型的集 合。
很多单位在试点实践MBSE的过程中普遍遇到的共性问题就是利用系统建模语言（Systems Modeling Language，SysML）建立了数量庞大的需求模型以及设计分析模型，但系统实现阶段仍使用传统的基于文档驱动的系统工程方法，这种做法获得的MBSE收益很少，反而造成研发团队大量人力资源的浪费，由此形成一系列沉重而难以复用的模型资产负担。模型设计人员由于模型设计成果难以在系统实现阶段发挥效力，导致其对系统建模的价值与目标产生怀疑与动摇，使MBSE落地实践阻力重重。
MBSE中的系统数字孪生体模型的设计与仿真验证工作主要是为了尽可能逼近数字孪生体模型对应的物理实物的信息域以及物理域的属性，会涉及多维多域模型的混合设计和仿真工作，除此之外，还需加上时域上的同步问题，即使对工程问题进行近似、转换、归一等简化处理，也是一项极其复杂的工作。针对上述问题，目前业界传统的解决方案是搭建一体化设计仿真平台，将多种建模仿真工具软件进行集成，利用数据软总线的方式打通工具间的接口，实现平台内工具软件的互联互通。
但该技术路线目前进展十分缓慢，究其原因主要体现在4个方面：工具视角的解决方案难以成为模型统一的运行平台，无法形成模型生态；多个工具的集成互联难度极大，包括接口的互联互通、解算器的同步以及系统模型的调试；缺乏模型运行态标准，导致同一类模型针对不同工具反复开发；无法满足大规模分布式系统仿真场景。
基于上述问题，本文创新性地提出了模型操作系统概念与设计原理，设计了面向数字孪生时代的数字孪生体模型运行所需的一种操作系统架构，为解决MBSE的数字孪生技术落地实践提供了一种不同于传统仿真工具视角的模型操作系统创新解决方案，同时在文中以互联网卫星数字孪生系统的构建为应用案例来验证模型操作系统对于构建数字孪生系统的通用性与普适性。
1 模型操作系统的定义、架构及特点
1.1 模型操作系统的定义与架构
模型操作系统（Model Operating System，ModelOS）是运行于操作系统之上的一种元操作系统（Meta Operating System），为数字孪生体模型提供统一的运行与管理平台。模型操作系统为数字孪生体模型中各尺度子数字孪生体模型以及信息域、能量域、物质域的多维度模型提供统一的运行与同步管理机制，并在数字时空中完整映射对应物理实体的信息流、能量流以及物质流的变化过程。模型操作系统为数字孪生体模型提供三维几何空间管理以及统一的时间管理，并实现信息物理系统抽象层为数字孪生体模型与对应物理实体的实时数字孪生映射提供虚实数据交互机制，其系统组成如图1所示。
1）操作系统抽象层：对基础操作系统的系统调用进行标准的消息服务抽象，实现ModelOS与基础操作系统解耦。
2）信息物理空间抽象层：对基础操作系统的I/O驱动调用进行标准的消息服务抽象，实现ModelOS与I/O硬件解耦。
3）模型调度器：对数字孪生体模型的执行令牌进行调度管理，为数字孪生体模型分配计算资源。
4）面向模型的分布式软总线：基于分布式的数据发送与订阅机制实现数字孪生体模型间的数据通讯。
5）模型时间管理：数字孪生体模型的系统时钟管理以及数字孪生体模型之间的仿真周期同步管理。
6）模型空间管理：数字孪生体模型的存储空间以及三维几何空间的管理，并提供空间的碰撞检测机制。
7）模型间相互作用机制：模拟数字孪生体模型的能量模型间的相互作用机制，并提供物理引擎的分布式管理。
8）模型间信息流映射机制：基于信息交互机制的数字孪生孪生体模型的信息传递与转换。
9）模型间能量流映射机制：基于物理引擎解算实现数字孪生体模型的能量模型相互作用时的能量变化过程。
10）模型间物质流映射机制：基于能量域的变化解算物质域的状态变化。
11）模型管理：提供统一的数字孪生体模型管理机制。
12）模型系统服务：为数字孪生体模型提供通用的系统服务。
13）三维用户界面（User lnterface，UI）管理：提供数字孪生体的三维显示与人机交互机制。
1.2 模型操作系统的特点
模型操作系统是数字时空升维的必然产物，数字孪生时代的到来意味着数字时空正式开始从三维时空升级为四维时空。借助数字孪生技术，四维数字时空与我们所处的物理时空开始全面融合，因此对操作系统的运行机制也提出了崭新的要求。数字时空与操作系统的协同发展情况如表1所示。表2则以Linux操作系统为例，主要阐述了模型操作系统与传统的操作系统本质的区别。
表2 模型操作系统与传统操作系统的区别
2 基于模型操作系统构建数字孪生系统
2.1 数字孪生体模型
数字孪生体作为数字孪生技术的核心，其定义在学术领域也尚未形成明确的共识，而数字孪生体模型的可执行格式标准以及数字孪生体模型的通用运行平台更是空白，该问题造成目前的数字孪生系统都是专用系统，并且数字孪生体模型难以在不同的单位之间传递与复用，成为数字孪生技术实践落地的严重障碍。
2.2 数字孪生体模型的运行
ModelOS中的DT都采用统一的运行范式，这样可真正实现DT的即插即用，避免因为DT的差异频繁修改代码。DT运行范式如图3所示。空间互联网星座系统主要包含空间段、地面段、用户段。
空间段采用用户灵活接入、星间高速互联、系统弹性高效的空间混合星座网络架构，实现全球宽带互联网和移动通信服务能力。
地面段面向多用户、多业务、全球化的服务需求，主要完成星座运行管理、星地一体化网络管理、全球站网管理、用户终端管理、全球运营服务支撑等任务；工作领域细分为运行控制中心、网络管理中心、运营服务中心、全球信关站网，通过地面通信网络实现互联互通。
用户段按照“终端模块设计、系统开放扩展”等设计原则，开展终端结构化设计、应用平台化集成、数据云化配置等工作[6]。按照上述空间互联网星座的构成，卫星互联网物质域的结构模型SatelliteNetworkDT.MATR_Struct_V如图4所示。
以互联网卫星为例，作为国家战略性工程，为了应对国际竞争，需要采用数字孪生技术大幅提升卫星的研制效率以及运维效率，但由于缺乏数字孪生体模型标准以及通用的数字孪生体运行平台，从用户到整个供应链都难以实现完整的数字孪生体模型的传递、仿真与复用，只能实现特定维度的孤立模型的传递与复用，无法有效获得数字孪生技术所带来的收益。目前，国际上关于数字孪生体的定义通常有如下几种。
1）美国的Michael Grieves认为数字孪生体是一组虚拟信息结构，可以从微观原子级别到宏观几何级别全面地描述潜在或实际的物理制成品[1]。
2）ISO23247标准认为数字孪生体是通过可见制造元素和以适当同步的数字表达融合的手段[2]。
3）美国工业互联网联盟认为数字孪生是资产、过程或系统的正式数字表示，能捕获对应实体的属性和行为，并在特定语义中进行通信、存储、解释或处理。数字孪生包括但不限于物理模型和数据、分析模型和数据、时间序列数据和历史、业务数据、主数据、可视化模型和各种计算这几类信息的组合[3]。
4）美国国家航空航天局的Edward Glaessgen认为数字孪生体是用来镜像孪生体中相应实物运行系统的全生命周期过程，是利用已完工的载具或系统的最佳可用物理模型、传感器更新数据以及机队历史数据集成的多物理域、多尺度、概率化的仿真[4]。
5）中国数字孪生体联盟认为数字孪生体是物理世界和数字空间交互的概念体系，是一种通用目的技术[5]。
在本文中，ModelOS定义的数字孪生体模型是对具有空间属性及物理属性的物理实物的数字化映射，是按照物理实物的系统结构组织的计算机可识别与运行的多尺度数字孪生体模型与多维度模型（信息域模型、能量域模型、物质域模型）组成的相关联的模型集 合。ModelOS定义的数字孪生体模型（Digital Twin Model，DT）的具体结构定义如下。
1）Scheduler：包括Token_DT_Execute与Token_DT_Update两种令牌。Token_DT_Execute：获得该令牌意味着当前DT获得计算资源，DT的状态进入运行态；Token_DT_Update：当所有子DT间的相互作用处理完毕后，获得该令牌，使得当前DT以及上一级DT的状态可以被更新。
2）State：标识DT的状态，包括就绪态、执行态、阻塞态以及挂起态。
3）Flag：包括Atom与Power两种Bool类型标志。Atom：表示当前DT是否为原子DT，如果Atom为1，则表示当前DT为原子DT，不再包含子DT，否则需要根据DT的结构模型进一步遍历子DT；Power：表示当前DT是否加电，如果Power为1，则表示加电，相应DT的信息域模型在DT获得Token_DT_Execute后将会被执行，否则不会被执行。
4）INFO_Struct、ENGY_Struct、MATR_Struct：表征由子DT构成的信息域、能量域、物质域模型结构，即INFO_Struct_V、ENGY_Struct_V、MATR_Struct_V；表征本级DT多维度模型的组成以及模型间的关系，即INFO_Struct_H、ENGY_Struct_H、MATR_Struct_H。
5）INFO、ENGY、MATR：即信息域模型、能量域模型、物质域模型。信息域模型的变化过程以及子DT信息模型间的通信过程模拟物理实物的信息流变化过程；能量域模型的变化过程以及子DT能量模型间的相互作用过程模拟物理实物的能量流变化过程；物质域模型的变化过程模拟物理实物的物质流变化过程。每个INFO、ENGY、MATR的模型都由Init_State、Cur_State以及Process三个要素构成。
6）Interaction：用于处理DT间能量域的相互作用，关联相应维度模型所需用到的物理引擎实现物理解算。
ModelOS定义的数字孪生体模型的特点是表征数字孪生体在信息流、能量流与物质流作用下的模型状态变化，并且可表达体系模型（System of System Model）、系统模型（System Model）、子系统模型（Sub-System Model）、部件模型（Compenent Model），甚至无限细分的细尺度模型，用户只需按照实际任务要求以及算力限制，将原子模型定义到相应尺度即可。数字孪生体模型结构定义如图2所示。
如果用户希望将仿真尺限定于子系统级粒度，则只需将PayloadDT模型、PlatformDT模型的Atom标志设置为1，然后在相同周期内ModelOS将会调度并遍历运行SatelliteNetworkDT中的每一个子DT，直到PayloadDT域PlatformDT，具体运行过程如图5所示。
1）SOS Level：SatelliteNetworkDT。
2）System Level：ComTerminalDT和SatelliteDT。
3）SubSystem Level：PayloadDT和PlatformDT。
4）PlayloadDT.INFO模型等效Playload星载计算机软件处理过程。
5）PlayloadDT.ENGY模型包括运动模型、无线信号强度模型与系统功耗模型。
6）PlayloadDT.MATR模型为Payload几何模型、Payload子系统中各部件的安装矩阵、天线方向图模型。
7）PlatformDT.INFO模型等效Platform综合电子计算机软件处理过程。
8）PlatformDT.ENGY模型包括运动模型、太阳能充电模型与系统功耗模型。
9）PlatformDT.MATR模型为Platform几何模型、Platform子系统中各部件的安装矩阵、太阳帆板参数模型。
上述SatelliteNetworkDT可完成互联网卫星链路余量仿真评估分析、互联网卫星覆盖率仿真评估分析、互联网卫星链路切换对通信终端通信服务影响的仿真评估分析、互联网卫星的节能策略仿真评估分析、卫星互联网综合测运控策略仿真评估分析等任务。DT在ModelOS中按照四态模型（就绪态、运行态、阻塞态、挂起态）进行调度，调度过程的DT状态迁移过程如图6所示。
3 结束语
本文利用操作系统的设计思想构建了一种数字孪生体模型的统一运行平台——模型操作系统，并提出了可运行的ModelOS数字孪生体模型定义与架构，真正实现数字孪生体模型的即插即用。模型操作系统提供了将不同尺度数字孪生体以及信息域、能量域、物质域等不同维度的仿真模型综合链接为一个完整的数字孪生体模型进行运行解算，在数字环境下全面映射物理实体的功能、性能、空间属性以及物理属性，实现物理实体的数字化镜像，有效克服了目前MBSE领域普遍存在的模型散乱，难以系统仿真验证的问题。模型操作系统诞生于航天MBSE工程实践，因此首先用于解决航天的数字孪生体模型应用问题，可以用于互联网卫星等航天器的数字化设计与仿真验证以及航天器的数字孪生伴飞，同时也可用于供应链间数字孪生体模型的交付、流转与仿真验证。未来模型操作系统还将用于构建各种类型智能复杂系统的数字孪生系统。
参考文献
[1] Michael Grieves, John Vickers. Digital twin: mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems[M]. Springer International Publishing Switzerland, 2017.
[2] ISO. ISO(DIS)23247-1: automation systems and integration - digital twin framework for manufacturing-part 1: overview and general principles[S], 2020.
[3] An Industrial Internet Consortium. Digital twins for industrial applications(Version 1.0)[R], 2020.
[4] Glaessgen E H, Stargel D S. The digital twin paradigm for future NASA and U. S. air force vehicles[C]//Paper for the 53rd Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference: Special Session on the Digital Twin, 2012.
[5] 胡权. 数字孪生体 第四次工业革命的通用目的技术[M]. 人民邮电出版社, 2021.
[6] 李峰, 禹航, 李伟, 等. 我国空间互联网星座系统发展战略研究[J]. 中国工程科学, 2021,23(4):137-144.
[7] Lenny Delligatti. SysML distilled: a brief guide to the systems modeling language[M]. Pearson Education. Inc, 2014.
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