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施建明
基于 复杂事件处理的空间站实验柜排废气安全监测施建明,王 伟,王 功(中国科学院空间应用工程与技术中心,北京)摘要:空间站实验柜密封箱体在通过抽真空、充氮气进行排废气时一旦失控,将产生箱体失压或过压的风险,对排废气过程进行安全监控和故障识别,将面临多参数耦合以及时序逻辑等复杂事件处理问题。将大数据流处理技术 及其复杂事件处理()库应用在排废气安全监测上,设计出相应异常模式序列对排废气过程监测的数据流进行匹配,从数据流中实时检测出复杂事件序列。在仿真测试条件下,基于 的监测程序故障检测率和隔离率均达,能有效剔除传感器瞬态异常导致的虚警。关键词:排废气;复杂事件处理;安全监测;模式序列中图分类号:文献标识码:文章编号:()收稿日期:;修回日期:第一作者:施建明,男,博士,副研究员,研究方向为工业大数据、等。:,(,):(),(),:;引言 空间站实验柜的操作箱是航天员开展各种科学实验、维护维修任务的场所,在每次任务完成后,往往会产生一定的废气,需要通过抽真空、充氮气对箱体进行反复排空与冲洗。操作箱采用密封设计,耐压能力有限,与空间站舱内压力形成一定的压差,压差在任何条件下必须保持在安全范围内。在抽真空、充氮气工况下,操作箱体与舱内之间的压差可能会超出箱体的标称耐压值甚至是耐压极限,导致密封失效乃至箱体结构破坏,因此需要对排废气过程进行安全监测。在排废气过程中,实时采集多种数据,包括箱体内外压差、电磁阀开关状态等,这些数据存在复杂的逻辑关系和时序关系,异常情景往往与复杂事件序列对应。针对排废气过程较为复杂的安全第 卷 第 期 年 月 载 人 航 天 DOI:10.16329/ki.zrht.2023.01.018监测问题,需要综合考虑多个数据维度之间的耦合关系、数据流上下文信息以及时间信息等,简单、静态的分析方法难以应对此类问题。复杂事件处理(,)是一种针对实时数据流进行检测、处理、分析和挖掘的技术方法。何恒靖等梳理了 技术在物联网、分布式系统监控等领域的应用。介绍了集成了 的大数据技术,提出将 作为实现 平台的构想,并指出 技术对于解决复杂物联网系统状态感知与实时决策问题的天然契合性。等提出了一种将 和多种卫星遥感数据有效结合的卫星遥感数据处理和大气污染预警的软件架构,实现近于实时的大气质量监测和预报。随着大数据技术的发展,近年来作为第三代流式计算框架的 越来越受到关注,已经成为大数据流式计算的事实标准。是在 上实现的复杂事件处理 库,常见的应用场景包括金融应用、欺诈检测、复杂系统监控和报警。姬鸿飞采用 技术,对可穿戴设备采集的多种心脏健康监测数据和运动加速度数据进行融合处理,实现预设规则的复杂事件匹配与检测。在多源传感数据流并行处理、时间窗口智能推理计算等方面具有很高的性能,并能有效应对超时数据处理、故障容错与恢复等问题,其在状态监测和故障预警中的应用价值很高。考虑到空间站实验柜排废气安全监测的复杂性,本文提出将 应用到排废气过程监测中,并对该项技术在安全关键任务监测上的应用进行探索。和 .简介 的概念是由 的 教授在 世纪 年代提出,是一种事件驱动的方法。是一种基于动态环境中事件流的分析技术,事件是指有意义的变量状态变化。通过分析事件间的关系,利用过滤、关联、聚合等技术,根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则,持续地从数据流中查询出符合要求的事件,最终分析得到更复杂的复合事件。例如,发现温度连续 上升后检测到压力超过 ,输出报警信号。.库与 是在 之上实现的 库,使用它从无界数据流中检测出复杂事件模式,以便掌握数据中的重要关键信息。在流处理程序开发环境中引入 依赖后,就可以使用该库提供的 编写 应用程序,首先要定义模式,然后是从数据流检测出与模式匹配的事件序列。.定义模式 模式()包括个体模式和模式序列。个体模式是组成模式序列的单独模式定义,可以是单例模式或者是循环模式。所谓单例模式是指接受 个事件的模式,而循环模式则接受超过 个事件,将单例模式加上量词即转化成循环模式,例如“次温度超过 ”。模式序列也叫组合模式,是由个体模式组合而成。模式序列必须从 个初始模式开始,然后就可以添加后续的模式,模式之间通过近邻条件连接。支持 种形式的事件近邻形式:严格近邻;宽松近邻;非确定近邻。在模式序列中,还可以设置时间约束,这往往是非常关键的,例如在初始模式匹配成功后,必须在 内出现下一个事件。这里的时间约束设置可以支持处理时间和事件时间。.检测模式 在完成模式序列定义后,就要从输入数据流中检测出潜在的匹配。给定输入流 和模式,通过调用 (,)即可获得 个模式流()。获得 之后,从中提取相应的事件序列,可以调用 来实现模式流的二次处理,生成用户想要的结果。在调用 时需要传入一个自定义的 函数作为参数,每个成功匹配的事件序列都会调用这个函数。对于设置了时间约束的模式序列,如果初始模式匹配成功后,在检测时间窗口内没有匹配上后续事件,可以通过侧输出流处理超时数据。排废气过程及安全模式 排废气是空间站实验柜的安全关键任务,其过程包含较为复杂的测控操作,涉及多个系统之第 期 施建明,等 基于 复杂事件处理的空间站实验柜排废气安全监测间的联动,任何环节出现问题都会引起安全风险。.实验柜密封箱体排废气 图 为实验柜密封箱体排废气简图,图中省略了部分阀门、管路细节,只保留了充排气关键组件。密封箱体经过几轮的排废气、充氮气循环,将箱体内的废气排净。排废气的流程如下:)打开排废气电磁阀,连通舱外真空环境,排废气持续一段时间,监测密封箱体与舱内的压差,当 超过 时,自动关闭排气阀;)打开充气阀,连通氮气供应管路,向箱体充入氮气并监测压差,当压差达到 时,关闭充气阀;)重复)和)若干轮,完成废气清洗任务。图 密封箱体排废气简化图 密封箱体上安装有压差传感器,用来测量密封箱体与舱内的压差,为确保可靠,采用 个相同的传感器同时测量。控制器根据压差值,来控制排气阀和充气阀的开关。采用两级控制策略来控制阀门,其中排气阀关闭的两级压差阈值分别为、,充气阀关闭的两级压差阈值分别为 、。表 为排废气过程安全监测变量列表。表 排废气安全监测相关变量 变量描述单位数据类型压差传感器 读数压差传感器 读数充气阀状态排气阀状态.排废气安全模式分析 按照第.节的流程,参与排废气的全部设备均为正常状态时,排废气过程能平稳安全地进行。在发生可能导致密封箱体失压或过压的危险情况时,应能立即检测到并进入安全模式,因此排废气过程需要严密监测以下几种异常情景:)两个压差传感器读数不一致(相差超过.),关闭充气阀和排气阀,传感器校准后再执行排废气任务。由于采用压差传感器作为两个电磁阀门闭环控制的输入,因此为确保安全,传感器一旦异常即进入安全模式。)排废气阀门打开,充氮气阀门关闭,箱体压差连续上升至,如果此时排气阀未关闭,那么箱体压差继续上升至,此时如果二级控制仍未将排气阀关闭,立即开启充气阀,箱体压差开始逐步减小,并同时紧急关闭实验柜外部的排废气管路上的阀门。)排废气阀门关闭,充氮气阀门开启,箱体压力连续上升,直至压差达到 ,如果此时充气阀未关闭,那么箱体压力继续上升至压差值达到 ,如果此时充气阀仍未关闭,立即关闭氮气供应源。监测程序 基于 及其 库,设计并开发监测程序,实时监测排废气过程是否进入上文提出的 种安全模式,并输出故障报警。.监测程序设计.程序流程设计 如图 所示,监测程序主要包括 个步骤。图 监测程序流程 )读取数据流。监测程序从外部系统读取排废气过程产生的实时数据,在排废气载 人 航 天第 卷安全监测场景下,需要至少秒级的数据采集频次,可以通过 消息队列来提供监测数据流的源。通过与 的连接器读取数据流,两者配合能满足状态监测对精确一次一致性的要求。从 中读取数据,将原始数据转化为样例类()“”格式的输入数据流,便于后续数据处理。)时间特性设置和时间戳分配。在 流处理应用中,时间语义主要可以分为事件时间和处理时间。表 所列变量对应数据发生的时间(即事件时间),是排废气过程安全监测要考虑的重要信息,这些信息都包含在 生产者发布的数据源中。首先,在环境中设置时间特性为事件时间。然后,在完成数据流读入操作后,调用“()”按照升序分配时间戳,这样程序后续处理就能获得 中所带的时间信息。)匹配检测。将事先设计好的模式序列作用在 上,得到。针对.节提出了排废气进入安全模式的 个情景,开展 次 匹配检测,输出 个不同的。)匹配事件提取与报警输出。每个 中都包含了与模式序列对应的匹配事件,需要从中提取出来报警信息,包括关键的事件及其对应的时间戳信息,并通过样例类包装成报警信息发出来。)超时数据处理与报警输出。当数据流中有超时数据,且模式序列中有时间约束条件时,通过侧输出流来处理超时情况,可以从 中提取成功匹配的个体事件信息以及超时截止的时间戳,并通过样例类包装成超时报警信息发出来。.模式序列设计 针对第.节的安全模式情景,设计 种模式序列。)模式序列()。考虑到压差传感器可能因为干扰出现瞬态现象,这里将模式序列 描述为:两个压差传感器连续 次出现相差过大后,排气阀和充气阀立即关闭,任务中止。初始事件的匹配条件为循环条件,满足().。结尾事件与初始事件之间为严格近邻关系(),后续事件匹配条件为()()。)模式序列()。模式序列 描述为:排气阀打开、充气阀关闭,经过一段时间抽气后,个压差传感器均正常并且测量值均超过,随后压差继续上升并超过,紧接着充气阀打开,随后压差开始下降。初始事件的匹配条件为().)()()。中间事件 的匹配条件为().)()()。中 间 事 件 的 匹 配 条 件 为()()。结尾事件的匹配条件为().)()()。)模式序列()。模式序列 描述为:排气阀关闭、充气阀打开,经过一段时间充气后,个压差传感器均正常并且测量值均超过 ,随后压差继续上升并超过 ,紧随其后充气阀仍然为打开状态。初始事件的匹配条件为().)()()。中间事件的匹配条件为().)()()。结 尾 事 件 的 匹 配 条 件 为()()。.监测程序开发 根据第.节的程序流程设计,开发 监测程序代码,核心是编写 模式序列代码和事件提取自定义函数类代码,其他代码块均为 流处理程序代码。这里基于 框架和 库,采用 语言开发排废气安全监测应用程序。.模式序列代码 采用 库提供的 编写模式序列,声明 个 类 型 的 变 量 第 期 施建明,等 基于 复杂事件处理的空间站实验柜排废气安全监测,编写相应的模式序列代码,见表。由 个个体模式组合而成,通过严格近邻()连接,每个模式的匹配循环条件分别为()和(),并且添加了 的时间约束条件 ()。由 个个体模式组合而成,前 个通过宽松近邻先后连接,后 个通过严格近邻先后连接。每个个体模式都是多个变量满足特定条件的组合,其中 模式包含了循环条件()。由 个个体模式组合而成,前 个通过宽松近邻先后连接,后 个通过严格近邻先后连接。每个模式的匹配条件均为循环条件,分别为()、()、()。在每个模式序列 后的,代表输入流的数据格式。将编写好的 个模式序列分别作用于输入流,即得到 个。.事件提取与报警输出函数类代码 对 分别执行事件提取与信息输出操作,获取到排废气过程安全监测可能出现的异常事件序列并输出报警信息,这里通过继承于 的自定义函数类来定制开发,关键是重写 方法,这里需要针对每个 进行方法的重写,实现代码见表。方法的输入是 个 变量,在经过模式检测后,所有成功匹配的事件都存储在该变量中。的 是 类型的模式名称,即表 中个体模式的名称,例如,等;是类型为 的,用于存储匹配的数据点,这里之所以是 是因此循环条件会匹配出多个事件。方法的输出是 样例类格式的数据,分别用于包装压差传感器异常、排气阀门异常、充气阀门异常 种报警信息流。)在 函数类中,方法提取的是压差传感器首次出现异常的事件时间和结尾 个阀门均关闭的事件时间,最终输出包装了这 个时间数据和传感器异常“!”的报警信息。)在 函 数 类 中,方法提取的是 个关键事件的时间,分别是负压压差超过第一阈值的时间、超过第二阈