数据与知识融合驱动的空间对接机构数字孪生试验

王昭; 于游游; 金旭龙; 徐子锋; 高增桂; 杨娜; 刘丽兰

引用本文:	王昭,于游游,金旭龙,徐子锋,高增桂,杨娜,刘丽兰.数据与知识融合驱动的空间对接机构数字孪生试验[J].上海航天（中英文）,2025,42(2):144-156.
	WANG Zhao,YU Youyou,JIN Xulong,XU Zifeng,GAO Zenggui,YANG Na,LIU Lilan.Data and Knowledge Fusion-driven Digital Twin Experiment for Space Docking Mechanisms[J].Aerospace Shanghai,2025,42(2):144-156.

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数据与知识融合驱动的空间对接机构数字孪生试验

王昭¹,于游游²,金旭龙²,徐子锋¹,高增桂¹,杨娜¹,刘丽兰¹

1.上海大学机电工程与自动化学院，上海 200444;2.上海宇航系统工程研究所，上海 201109

摘要:

在航天任务中，空间对接机构的分离性能直接影响任务的稳定性与可靠性。基于数字孪生技术，结合数据与知识融合方法，构建了空间对接机构的数字孪生实验平台。采用贝叶斯优化算法提升预测模型对组件退化与分离性能耦合关系的学习能力，建立了高精度分离性能预测模型。通过沙普利可加性特征解释(SHAP)可解释性分析，揭示了关键组件对分离性能的影响规律。经实验该平台通过实时仿真、动态监测与分离性能预测，能够提高了试验效率与可靠性，助力对接任务的优化与安全保障。

(1.School of Mechatronic Engineering and Automation，Shanghai University，Shanghai 200444，China;2.Shanghai Aerospace System Engineering Institute，Shanghai 201109，China)