第314章 赋系统以“智能”（1/2）

·长期健康状态预测与维护规划：

基于对关键部件，如燃料、材料、泵、能量转换器性能退化模型的了解，预测其剩余寿命。

提前规划可能的在轨维护或任务终止策略。

·极端可靠性：

控制系统的任何单点故障，都不能导致灾难性后果，必须具备多重冗余和自愈能力。

现有航天器的控制系统，无论是基于模拟电路还是简单的数字逻辑。

都无法满足如此复杂、智能、高可靠的需求。

温卿敏锐地意识到，这个问题不解决，再优秀的堆芯和材料设计也只是“死物”，无法在太空中可靠地“活”下去。

她将目光投向了当时刚刚兴起、还处于学术界探索阶段的人工智能（AI）领域，更具体地说，是专家系统（ExpertSyste）。

专家系统是一种模拟人类专家在特定领域进行推理和决策的计算机程序。

它通过知识库和推理机来解决问题。

尽管此时的专家系统还比较初级，处理复杂动态系统的能力有限，但其“基于知识推理”的核心思想，让温卿看到了应用于空间堆健康管理的潜力。

她召集了控制理论与工程、计算机科学、可靠性工程以及反应堆工程背景的成员，成立了一个“智能控制与健康管理”专题组。

“我们需要的，不是传统意义上的‘自动控制’，”

温卿在第一次小组会议上阐述她的理念。

“而是要给这个空间堆系统，赋予一个高度智能化的‘灵魂’或‘神经中枢’。这个‘灵魂’需要具备三大能力：感知、认知、决策。”

“感知：通过多类型传感器，温度、压力、流量、中子注量率、振动、声发射等的数据融合技术。

不仅仅是看单个数据是否超限，而是要像中医‘望闻问切’一样，从多维度数据的关联变化、趋势、模式中。

提取出反映系统真实健康状态的‘特征信息’，滤除噪声和干扰。”

她调出一些早期故障诊断的文献：

“认知：这是专家系统的核心。

我们需要建立一个庞大的‘知识库’，里面不仅包括反应堆设计参数、正常工况下的数据关联模型。

更要穷尽所有能想到的故障模式、演化路径、以及对应的物理征兆。

这些知识来自哪里？

来自我们现在的设计分析、来自地面模拟实验、来自未来可能的地面样机试验，甚至来自对类似系统运行经验的提炼和转化。

推理机要能根据‘感知’到的特征信息，在知识库中进行快速匹配和推理，判断系统当前处于什么状态，有没有异常，异常的可能原因是什么，严重程度如何。”

“决策：基于‘认知’的结果，这个‘灵魂’要能自主做出决策。

如果是微小扰动，自动微调控制参数；

如果判断为潜在故障，提前预警，并可能启动预防性措施；

如果确认发生故障，则根据故障类型和等级，自动执行预设的最优应对策略——

可能是切换到备份系统，可能是启动非能动安全机制，也可能是执行安全停堆程序并进入安全待命状态。

所有决策，都要基于对系统整体安全性和任务完整性的综合权衡。”

这个构想在当时无疑是极其超前的。

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