0 引 言
在航天技术中，在轨维修技术是各国研究的难点和焦点，其中降低维修层级、快速精准定位故障、在轨精细级维修、智慧化辅助维修等方面所包含的共性问题，不仅是国际航天界科技竞争的核心热点问题，更是解决我国航天事业发展到现阶段需求迫切的应用问题。
目前，我国空间站装载的智能配电单元多为插拔式结构，这在国内航天器中尚属首次。例如，在空间站供配电系统中，关键设备功率控制单元全站34个，指令母线单元每舱1个，备品备件各1件。在轨运行期间，如遇故障，可对相应单机或板卡进行更换，替换下的板卡或单机，下行至地面进行后续检测工作。新的备品备件需要等待下次上行任务运送，这期间系统遇故障若无法及时更换，则存在一定的安全隐患。
此外，更换单机或板卡的设备成本、上行成本都较高，降低维修层级必然成为研究的重要目标。若能以板卡上单个元器件的更换和维修替代板卡或单机整体更换，将大大节约成本提高经济性、优化备品备件提高科学性、支持应急抢修提高安全性。
在能够有效降低空间站供配电系统维修层级的精细级在轨维修技术中，存在在轨焊接技术、快速精准定位技术、智能诊断、辅助维修等多个亟待突破的难点问题，尤其是受到微重力、气流扰动、温度变化等因素影响，研究和验证过程存在天地差异，需要开展在轨试验进行技术验证，这进一步增加了研究的难度。
国际上，能够参考借鉴的资源有限，并且对载人航天器平台设备尤其是供配电设备的在轨精细维修经验尚属空白。
1 国内外研究现状
据统计，间歇性故障作为一种元器件故障在航天电子产品故障中占比高达50%，且极难检测与维修。其中，虚焊、断焊、焊接缺陷等焊接类故障占比高达80%（即总故障占比的40%），是目前行业性的棘手问题与“技术瓶颈”。在空间站系统中，一旦供配电系统发生故障，将可能导致严重后果，国内外均有典型事件案例。
对于载人航天器而言，在轨维修技术的突破一直是科研工作的重中之重。
高振良等[3]等专家深入调研了国内外航天器延寿服务项目，强调加强在轨延寿服务体系研究的必要性。张杰等[4]对几个重要国外维修性标准进行系统研究及解读，并对中国载人航天器维修性标准的制定进行了展望。张伟等[5]提出了地面试验验证和仿真验证的方法，为空间站系统维修性设计提供了技术途径。李涛等[6]进行了空间站维修性系统设计与验证方法研究。魏传锋等[7]设计了一套舱外在轨维修维护地面验证平台。冯淑红等[8]提出了分步归类的地面验证思路及一种化繁为简的零重力局部环境模拟维修性验证平台。金宇等[9]提出了舱外电子设备的通用维修性设计方法，并通过地面试验验证了维修性设计方法的合理性与正确性。Ge等[10]的图熵OOMTC评估模型可以预测维护操作时间。
对于载人航天器在轨维修性设计的研究多集中在探讨阶段，国内外初步开展了终端负载或设备整机的更换式维修策略探索及维修工具开发，而对设备单机、板卡级的维修性技术理论和验证还处于设想阶段，尚未见标志性成果。
在快速精准定位技术方面，针对元器件微小故障的检测，红外技术凭借其出色的抗干扰能力和隐蔽目标识别能力，在无损检测领域得到了广泛应用。然而，空间站特殊的环境条件使得红外设备在检测与定位上的效果受限，低温等因素对探测器性能的影响不容忽视。为克服这些难题，Wang等[14]提出了低温冷却技术的优化方案。Liu等[15]提出了一种基于天空杂波和目标稀疏表示的红外小目标检测方法。宋敏敏等[16]提出了一种融合top-hat变换、边缘检测的新方法，此方法对于天地背景下的弱小红外目标具有良好的检测效果。因此，对空间站典型供配电系统在轨维修技术中的快速精准定位技术进行在轨验证非常必要。如何对天地差异性进行建模，把握规律，有针对性地进行修正，是该技术在轨应用和技术验证需要解决的典型问题之一。
随着数智化技术的快速发展，增强现实Augmented Reality（AR）与人工智能（AI）等技术的结合应用为在轨维修提供了新的解决方案。然而，目前AR技术在航天领域的应用仍面临诸多挑战，如动态变化目标的识别、自主可控的运维引擎、高精度对准锚定、人机遮挡深度等。郑耀等[17]回顾了增强现实的三大支撑技术，展望了增强现实在载人航天工程中的潜在应用，分析了其中的技术难点，并提出了相应的方案。赵静等[18]针对空间站任务对航天员在轨维修能力要求，基于中国空间站舱内维修设计要求，设计了航天员维修专项的训练体系，包括训练原则、训练课程和训练方法。He等[19]提出了基于AR技术的航天员星上训练技术，减轻训练负担和对地面支持的依赖。马宝元等[20]针对现有舱外航天服人机交互方式较为单一的问题，提出了一种利用头戴式AR显示技术与头戴式眼动仪相结合的眼动交互方法。Piechowski等[21]开展了将虚拟现实作为手动航天器对接的培训辅助的研究。张海军等[22]提出面对未来更加复杂繁重的太空任务，增强现实型头盔显示技术可以辅助或减轻航天员工作负担，在载人航天工程领域具有广阔的应用前景。陈炜等[23]提出了深度学习与AR技术相结合的目标识别与位姿估计方法。
空间站设备的复杂性和多样性，以及空间环境的特殊性和恶劣性，给设备维修带来了巨大的挑战和困难。传统的维修方法往往依赖于地面控制中心的指令和信息，但这种方式存在着时延、干扰、失联等问题，不能满足空间站设备维修的实时性和准确性。因此，基于虚实叠加的空间站设备维修辅助系统，可以为航天员提供更直观、更智能、更灵活的维修方案和多模式交互实时引导，有利于提升空间站设备维修的质量和效率。
综上所述，为解决空间站典型供配电系统的在轨维修技术中存在的诸多难题，进一步降低维修层级，本文论证了包括快速智能化故障定位及诊断技术、供配电系统在轨精细维修技术以及AR辅助维修技术的可行性，重点阐述多项受天地差异影响的核心技术，针对空间站安全健康保障技术提出了一种全新的总体思路。
2 总体思路
面向空间站常见供配电系统故障在轨维修应用场景，以航天器电子器材故障模式识别、失效行为预测、精准定位以及故障精细维修等研究环节为主线，充分考虑内容必要性、技术先进性、方案可行性、试验安全性、成果通用性等设计原则，阐述开展地面研发、在轨验证及应用的总体思路。图1 为结合应用场景的总体思路图。图中四个主要部分分别为数智化供配电系统构建、元器件故障快速检测精准定位、在轨精细级维修、AR导引系统构建。
（1）完成数智化供配电系统构建。梳理空间站供配电系统板卡上全部基本的电子元器件种类（约70种），对其结构、功能、特性、安全特征参数进行归纳并建立数据库、模型库、知识库、电子图纸。数智化工作的开展，为后续快速数字孪生、AI智能诊断能力的形成提供支撑。
（2）开展元器件故障快速检测精准定位方法研究。在遥测数据监测到故障信息时，航天员根据导引的指示，抽出故障板卡，开展在轨维修工作。为实现低层级维修，航天员需要将故障快速且精准地定位到电子元器件级别。这项工作的难度较大，视故障情况不同，可能需要综合使用传统万用表检测、新型快速扫查等多种检测方法，最终达到精准定位的目标。
对于占比较高的焊接类缺陷，航天员可以通过自主研发的快速扫查仪，可视化地检测到虚焊、断焊、焊接缺陷等故障情况。此时数据无需下行至地面工作组，航天员即可进一步开展维修环节。这种检测方法的优势是快速、可视、可动态检测、非接触、无损伤、对航天员的专业要求低、操作简单。
对于无法快速定位的缺陷或者非焊接类缺陷，则需航天员在AR导引下使用万用表，采集多点元器件数据。这个过程中，AR眼镜会自动获取和存储采集到的数据，无需人工记录，并将识别到的板卡模型和实测数据下行至地面工作组。工作组依据获取到的所有多源多态数据进行快速数字孪生建模和故障诊断，使其能够精确地反映实际物体或过程的状态和行为。在定位到故障元器件或缩小故障范围后，进一步进行维修路径评价和人机工效评估，对符合修复条件的维修流程进行AR导引系统开发，并将引导维修数据包上传至空间站AR眼镜中进行更新。而后，航天员即可在AR系统引导下，开展在轨诊断。精准诊断定位到某故障元器件后，进入维修环节。
（3）开展在轨精细级维修。将维修环节分三个层级，从低到高依次为焊点维修、元器件更换、板卡更换，其中前两者为低层级精细维修，均涉及到焊接操作。焊接维修过程由航天员持板卡放置在手套箱中实施焊接操作，焊接维修结束后，按照手套箱排放标准进行三废处理，确保空间站和航天员安全。
在进行焊接维修操作过程中，航天员还将佩戴防烫肌电采集手套。手套除防烫功能外，还可采集航天员手部动作，支持人机工效分析和实时纠错反馈。
焊接结束后，将电路板重新安置在检测操作台上，进行焊后检测和评价，结束维修过程。
其中，在轨焊接技术将采用自制焊锡膏焊接方案，解决传统焊锡过程受微重力环境影响的难题。
（4）AR导引系统构建及更新。在轨诊断维修的所有操作均由航天员在AR导引辅助维修系统的指引下完成，因此AR导引系统需构建成与太空环境学习交互的数智化维修系统。其应在航天员维修操作期间，提供多种交互方式、多种导引模式，能根据航天员双手工作状态，智慧化切换导引和交互形式；在接受维修过程中获取多源信息时，能自动进行故障诊断、出具靶向策略；能识别航天员动作并纠正反馈。此外，系统中的穿戴设备应同时具备轻量化、安全性、佩戴舒适等特性。
完整导引功能的实现，涉及诸多尚待解决的问题。从系统本身来说，开发自主可控的国产AR引擎，打破国际掣肘，是确保信息安全、设备运行安全的重中之重。
从科学和技术支撑来说，电子元器件的识别目标超微，元件、维修工具、人手部均存在动态、柔性特征，这对目标识别、动态注册、遮挡关系设计等均提出了挑战。一旦有所突破，在快速精准定位、在轨精细级维修、AR导引式操作等领域，我国将领先世界。
3 关键技术分析
通常，供配电系统发生故障时，采用更换板卡/部件的形式进行维修恢复。若想实现降低维修层级的目标，即以电子元器件的焊点维修或元器件更换替代更换板卡或单机，需要两个方面的技术突破：一是实现在轨舱内焊接维修；二是快速精准故障定位至元器件级别。
3.1 供配电系统在轨精细维修技术
供配电系统板卡上的电子元器件级别维修包含两种情况：一种是焊脚可能存在虚焊、断焊、焊点埋藏裂纹、焊点内分层或鼓泡等损伤，焊点类损伤需要补焊、重焊等维修；另一种是电子元器件本身由于电流、电压问题损坏，需要更换。这两种情况都需要实施焊接维修操作。
然而，在轨焊接的难度极大，太空的微重力环境使得焊接技术本身和操作过程均存在天地差异性，目前国际上尚未突破在轨焊接技术难题。太空焊接技术最早起始于20世纪60年代后期，1984年苏联两名航天员携带万能手动工具进入太空，在“礼炮”7号空间站舱外完成了人类历史上首次太空舱外焊接作业[24]。而舱内焊接目前尚无相关研究成果或成熟技术方案，我国也未开展过在轨舱内焊接。
研究发现，不同于地面施焊，也不同于结构焊，在电子元器件的焊接过程中，传统焊锡钎料熔化的金属液滴受微重力影响无法主动向焊缝内流动，液体流向不可控，钎料不舒展，与元器件结合不够充分，焊接强度小，容易剥落造成电路断路；微重力下焊点内部易形成空隙，这类空隙会降低导电率，并且对机械负载、板应力和振动提供较少的支撑；传统焊锡金属熔化后在微重力下四处飘散，可能烫坏电路板、设备；焊接过程需要航天员手工操作，元器件焊接极为精细，操作难度大，对航天员专业要求高。此外，焊接产生的气体排放也是重要的安全问题。因此该项技术成为精细级维修的“卡脖子”技术难题。
北京化工大学团队开展了考虑天地差异性的在轨焊接维修方法研究。对焊锡、磁性焊料、电子束焊、焊膏等多种焊接方法进行对比，开展工艺评定、焊后形态表征和力学性能试验研究。在此基础上，提出新的在轨焊接方案，采用自制焊锡膏对板卡上贴片式和插脚式元器件进行焊接维修方法研究。
首先针对在轨焊接场景，研发具备较低空隙率、较高焊接强度以及环保无害特性的专用焊锡膏。通过实验确定关键组分的最佳复配比，并在成膜剂、溶剂、触变剂等组分确定后制备助焊剂，用此助焊剂调制焊锡膏产品，经测试焊锡膏满足在轨焊接需求。
焊接维修操作时，不同于传统的焊锡钎料熔化方式，焊锡膏为糊状，通过涂抹的方式，均匀地分布在需要焊接的元器件焊脚位置。对于插脚式元器件，也能十分便利地向插孔内涂抹焊锡膏。焊锡膏的粘性可以使焊锡与焊接件之间充分接触，避免出现焊接时焊锡熔融状态与焊接件包裹不充分等问题。
传统焊锡钎料的焊接温度在280~350℃，280℃是焊锡钎料的最低熔化使用温度，而过高的温度会损坏电路板及电子元器件。焊锡膏的焊接温度仅需130~140℃，当加热设备接触焊锡膏时，其由黏性状态转化为固态，实现焊接，有效保护电路板和元器件。
电子元器件的焊接原本是极其精细的工作，在电子产品的制造厂中非自动焊接的部分往往需要经验丰富的专业人员进行操作。有些极精细的器件甚至需要“大国工匠”级水平的人员实施焊接，航天员在轨实施难度较大。然而，新提出的这种焊接方案对航天员十分友好，工艺过程粗糙度高，对航天员专业水平要求低。例如，在常温下涂抹焊锡膏时，如涂抹位置或形状不理想，可以轻松擦掉，直至效果满意，再进行加热固化。焊接后，只需用烙铁轻轻扫过焊接引脚处，多余物瞬间被吸走，引脚变得整齐。观察外观无连锡现象。因此不需要高精度操作工艺即可完成，使得航天员能够在轨完成焊接维修操作。
研究团队通过在地面倒置焊接，仿无重力和负重力焊接条件，验证了该焊锡膏的力学性能略高于传统焊锡，切应力达到35 MPa。研究表明，这种焊接方式可以克服微重力带来的一系列问题和操作难题，使得在轨焊接成为可能的维修方向。
当然，地面无法长期模拟稳定的微重力环境，该项技术还必须在轨验证。一旦经过验证，我国将成为第一个将在轨维修层级降至电子元器件级别的国家。
3.2 智慧化故障快速精准定位及诊断技术
实现空间站供配电系统板卡低层级精细化维修的前提有两点：一是精准定位故障至元器件级别，二是快速定位故障。
团队对一类和二类故障的在轨故障诊断主要思路是通过各测试点遥测信号建立故障数据库。单机实时采样电压、电流、温度等数据，并用内嵌在存储器中的在轨故障模型进行在线诊断，当偏差在容许范围之外时，表示出现故障，通过与故障模式和关键参数比较，对故障进行准确定位、分析和判断，并启动相应故障应对预案，对故障组件进行维修（以往是更换）[25]。对三类故障的诊断，需结合更完整的故障判断进行更精细化复现和智能算法协同预判，并对地面样机故障定位点进行修复。更换完成后判断单机工作是否正常，再确定是否进行在轨维修任务。
然而板卡故障精准且快速定位是一项新的挑战，其结构复杂，元器件数量多，布置紧密。团队在传统依据电路图纸和使用万用表检测方法的基础上，增加红外热成像技术电路板故障诊断和定位技术，应对快速定位焊点类故障的需求。红外热成像检测具有非接触式、无损的特点，结果直观可视，专业知识需求量小、方法泛化能力强，优势明显，是精密电子产品故障诊断领域的重要研究方向。
国外基于红外热成像的故障诊断和定位相关技术研究较早，在航空、电力等领域取得了实际应用。国内虽起步较晚，但发展迅猛。值得注意的是，现阶段红外热成像故障诊断和定位技术及装置尚未在真实空间环境取得实际应用，空间辐射、微重力等环境为红外热成像设备和故障诊断模型的正常运行带来了新的挑战，因此开展相关设备功能和技术有效性的在轨试验验证十分必要，是快速智能化故障定位及诊断技术落地应用的必由之路。
该技术的具体原理是，通过比较和分析电路正常/故障状态的红外热差异，结合机器学习与人工智能算法开展电路智能故障检测与定位，从而开展故障分析，数据分析系统技术路线如图2 所示。
为简化航天员的操作内容，适应空间站的资源限制，板卡快速成像故障诊断定位技术根据空间站、地面站各自的特点，充分利用空间站上下行带宽高的优势，设计了天地协同的快速成像故障诊断和定位实施方案，如图3 所示。该方案中，航天员在轨实施维修具体操作时（包括设备的拆装、测试状态的设置等），红外摄像头获取的板卡热成像图像既可以输入佩戴的AR眼镜进行AI诊断，也可通过通信链路传回地面进行专家综合分析进而制定靶向维修策略。借助虚拟现实技术，空间站与地面站之间可实现天地信息协同共享；同时，地面形成的诊断方法、维修策略可反馈投喂给空间站AR+AI智能诊断系统，不断积累和学习，逐渐增强在轨故障诊断定位能力。
3.3 AR+AI辅助维修
供配电产品结构复杂，板卡精密，传统诊断和维修工作需要操作人员具备丰富的电学专业知识，且维修操作环节多，次序性强，目标微小，环境存在天地差异，给航天员在轨操作提出了挑战。
团队以国家级虚拟现实基地和国家重点实验室为依托，提出AR+AI多模式实时交互全过程辅助维修方法，为航天员提供精准高效的导引。
由于供配电设备板卡的特殊性，这项技术中，包含着几个关键核心问题。
（1）AR系统的核心技术底层缺乏，各行业AR运维引擎均强烈依赖国外技术，信息和数据安全存在风险，急需开发自主可控的AR供配电系统智慧运维引擎。
（2）板卡可视化模型应达到五维数字孪生级别，支持多维多态跨时空数据融合和快速诊断维修、风险演化等。
（3）因识别对象超微，板卡上大多元器件焊脚排布极密，虚拟模型与实体模型的精确对准、锚点锚定技术需要进一步开发，深度遮挡关系也需要根据操作环节和航天员动作改变而进行实时切换。
此外，团队还提出了多项扩展功能，来帮助航天员更容易、准确地在轨实施诊断维修工作。
（1）考虑航天员需要双手操作，AR系统提供多模式交互智能切换功能，深度学习航天员操作习惯，AI预判命令，实现语音、头动、凝视、机械、持工具手势等多种交互模式的主动切换。
（2）构建AR系统地面组多要素智慧运维全过程快速建模数字孪生系统平台，针对在轨无法进行的诊断定位，下行数据后，在地面快速孪生建模，综合分析，判定准确结果，或将故障范围大幅度缩小，辅助航天员在轨操作。
（3）构建并不断完善航天器精密部件在线原位诊断和维修策略数据库，形成故障检测触发、故障模式识别诊断、航天器故障维修方案获取的一体化路径；通过投喂维修过程和维修结果数据，开展AI学习优化方法，开发AI智能诊断及策略支持系统。
（4）实时人机工效评估和维修动作纠偏，通过配备肌电采集和AR眼镜穿戴设备，实时追踪采集航天员维修姿态，在线进行人机工效评估，并实现全过程一步一动导引和质量评价，对不适当的动作进行纠偏或对后续动作重新规划，更新维修指令，降低维修错误率，提高维修效率和质量。图4 为增强现实辅助智慧维修技术路线图。
4 在轨验证
研究中受天地差异影响大的研究内容，必须开展在轨验证，一方面验证技术可行性，一方面获取空间环境下的一批珍贵测试数据，支持地面科学研究。
在轨实验将模拟空间站典型供配电产品的在轨维修全过程，包括电子产品的故障诊断和定位、在轨焊接、AR引导航天员操作等，验证故障诊断和精细维修技术的可行性和适用性。
在轨试验全过程分为6个阶段，包括上行及入轨准备阶段、安装阶段、试验准备阶段、试验实施阶段、撤收阶段以及下行准备阶段，图5 为在轨验证流程图。流程中需要航天员配合操作。
4.1 焊接技术在轨验证
舱内在轨焊接受天地差异影响极大，尤其是精密元器件焊接更是史无前例，一旦能够突破前文所述的核心难点，并通过在轨验证，实现维修层级降低至板卡上元器件级别，将填补国际空白并引发全球瞩目。
方案中上行的焊接相关设备系统包含试件、焊台、焊锡膏、焊丝等；上行试验主要包含焊锡膏焊接维修及传统焊丝焊接维修；焊接操作位置在空间站的手套箱中，同时测试焊接气体排放方法；焊后试件需下行至地面试验室开展效果评价。在轨焊接维修技术方案路线如图6 所示。
（1）焊接材料、方法和焊锡设备
针对前文所述，焊锡材料和焊接方法是焊接维修受天地差异影响的主要原因。因此，团队提出在轨焊接应采用张力高、黏性好、无需流动、不易飘散、常温预涂或擦除、焊接温度低、焊后无多余物的环保焊接材料，采用流程简单粗糙，无需精细操作即可完成的焊接方法。使用的焊接设备为高精度可控温直流焊台，上行前会进一步轻量化设备，并开展环境试验和安全性试验。试验系统总体框图如图7 所示。团队研发了一种航天PCB板专用的安全无铅无卤焊锡膏的制备方法。该焊锡膏采用无卤环保原料，主要成分包括锡、铋、银、有机酸、触变剂、醇醚类溶剂、表面活性剂和改性松香树脂。其制备工艺包括助焊剂的配制、与合金粉混合以及性能检测等步骤。实验结果表明，自制焊锡膏在润湿性实验中的扩展率为92.5%，优于国产焊锡膏的89.8%；在冷热坍塌实验中表现出良好的性能，剪切强度达到35.33 MPa，比国产锡膏高34.62 MPa。焊锡膏主要成分如表1 所示。
为了在地面环境下初步验证微重力条件下焊锡膏焊接方法的可行性和焊后效果，我们采用倒置板卡试件进行焊接操作。经过焊接试验后，焊脚处的应力测试结果显示完全达标，焊接部位的应力分布均匀且稳定，未出现任何异常应力集中现象，这表明焊接工艺在微重力模拟环境下能够有效保证焊接结构的力学性能。同时，焊接后的元件经过功能测试，能够正常工作，电路连接恢复良好，整体性能稳定，达到了预期的试验目标，为后续在微重力环境下的实际应用奠定了坚实基础。在上行前，传统焊锡钎料的焊接方式也作为可能的技术路线进行研究。
（2）焊接废固气的安全排放
焊接环节将在空间站手套箱中进行，焊接过程产生的固体，将通过手套箱过滤器收集，气体按照排放方案通过排气管道排出，排放方案须符合排放清单要求，确保试验安全。图8 为手套箱排放接口示意图。
太空焊接，尤其是舱内焊接，是一项创新技术。目前所形成的方案中，受天地差异影响的方面贯穿维修的各个环节，然而地面无法模拟长时间微重力环境，因此必须通过在轨验证，进一步优化成熟，未来真正服务于在轨精细级维修。
4.2 故障快速诊断和精准定位技术在轨验证
在轨故障快速诊断和精准定位是精细级维修的前提。在未来实际应用场景下，期望能够达到航天员快速扫查供配电产品板卡健康状态，甚至在不停机的情况下，原位抽取出板卡进行快速扫查，立即获取板卡状态数据并同时评估。为实现上述愿景，在传统依靠万用表和电子电路图诊断的同时，还选取了一种基于焊接类缺陷快速检测方案，其突出优点是：
（1）可以脱离电路原理、失效机理等知识，基于红外热成像原理使故障直观成像，由航天员独立开展电路故障诊断与维修，能够避免现场维修人员对具体电子技术原理和测试经验不足的问题；
（2）设备轻便，操作简单，流程内置，可遥控，无需丰富经验也可确保快速地开展精准、高效的维修保障作业；
（3）非接触式，不影响电路板元件功能，不造成干扰和损坏；
（4）成像速度快，用时短，效率高，突破过去需要对照电路图纸对数以百千计电子元器件逐个测量的巨大工作量。
这项技术在地面已经进行了大量试验，验证了其可行性。然而微重力、空间站气流扰动等天地差异性，造成了基于红外成像原理的扫描技术存在不可避免的图像差异，将使得空间站内获取的电路板红外图像与地面正常重力情况下获取的红外图像不同，气流扰动和对流传热路径等方面的影响较大，温度场分布状况可能存在偏移，因此故障元器件或缺陷焊点位置的扫查结果可能不正确，或数据锚定不准确。
为修正天地差异对红外图像带来的影响，需要开展在轨验证，以获取微重力下不同元器件、不同故障类型多角度、多气流扰动工况下的红外图像和数据。获取到的图像数据可以帮助分析天地差异的影响，后续在地面开展图像识别分析与校正算法研究等工作，以修正在轨快速扫查结果。未来应用时，在这个环节中会使用到AI算法对比良品板和缺陷板之间的温度分布差异，实现快速的故障定位、失效分析，而后使用透明图像层叠技术、AR技术等，直观展示故障位置，指导排故。
故障诊断和定位技术在轨试验单元结构模型如图9 所示。
4.3 AR引导航天员操作在轨验证
在轨维修中，最重要的一个要素是航天员的操作。在轨验证试验中，需验证航天员在AR设备的导引下可否顺利完成维修任务。具体需要验证的方面包括：
（1）验证硬件设备选择与配置。验证开发的AR穿戴设备适合太空环境，具备安全性、可靠性和稳定性；确保设备在空间站安全使用的前提下，具有高分辨率的显示、精确的跟踪和锚定、流畅的多模式交互、对象动态注册、清晰的过程导引等功能，以及舒适的佩戴感；AR眼镜应能够抵抗太空中的辐射、极端温度等恶劣环境因素的影响；所配置的必要的传感器和通信模块应能够实时接收并显示虚拟信息。AR引导航天员操作试验装置的初步设计如图10 所示。
（2）验证自主可控的AR引擎、模块软件、操作系统的数据处理和调度能力。验证自主开发的操作系统应用效果，检查其模块、数据的调度能力；验证太空任务的相关数据、指令和虚拟图像与航天员的视野的融合效果，测试航天员操作动作的实时捕捉和识别功能，验证是否能将虚拟信息准确地与航天员的操作进行匹配；检验数据处理能力，确保AR图像的实时渲染和传输，观察是否有延迟或卡顿现象；验证人机工效分析模块，实时分析航天员执行诊断和焊接维修任务中的可视性、可达性、舒适性及工作负荷。
（3）AR引导航天员操作。通过直观的AR界面，航天员能够清晰地看到虚拟图像和指令；感受到流畅的虚拟图像与真实环境的无缝融合，航天员能通过眼镜看到准确的定位和导引信息；通过AR技术，将复杂的操作过程以图形化、动画化的形式展现，降低操作难度和出错率，使得航天员可以根据AR导引做出正确的操作动作，能胜任在轨维修工作。
（4）验证在轨维修的人机协同操作路径规划、仿真及评估。该部分由两条主要环路构成：在明确故障位置、维修层级、维修对象的基础上，首先由评估工具完成维修动作规划，同步至AR眼镜中对航天员的具体维修操作进行实时方案指导；同时当航天员出于某些扰动并未按照预设维修方案执行动作时，通过动作、视觉等捕捉手段感知航天员操作状态，再由评估系统进行适应性的维修方案调整，通过更新后续维修动作补偿前续操作引入的功效偏差，保障维修任务整体执行的高效性，如图11 所示。AR引导航天员操作模块的总体框架如图12 所示。
5 结 语
本文提出面向空间站典型供配电系统的在轨精准定位和精细化维修技术，实现降低维修层级的目标，这对预防重大事故有重要意义。其中的关键核心技术在轨焊接维修方法一旦具备可行性，可将维修层级降低至元器件级，填补国内空白。
考虑到故障成像特征识别和故障定位存在天地差异性，同时航天员在太空环境中的动作、生理状态、心理状态均与地面有较大不同，因此故障诊断/损伤识别技术、在轨维修方案必须经过地面研究和在轨测试。
针对空间站设备安全系统的研究方面，目前国际上已有的载人航天器故障管理系统虽然具有实时故障检测、诊断、引导式故障排除/维修和故障后果评估功能，但是由于设计年代较早，系统智能化程度存在不足。未来可充分利用数智技术、孪生技术、考虑人在回路的增强现实技术、人工智能等技术，支撑精细化在轨维修。所提出的总体思路将为空间站安全健康保障技术提供一种全新的可实施方案，具有较高的先进性，在低成本、多层级、精细化维修方面具有广阔的应用前景，并可以向相关运维场景推广。