AI在飞行器环控生保工程中的应用

20XX/XX/XXAI在飞行器环控生保工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

飞行器环控生保工程概述02

AI技术落地应用场景03

AI技术带来的应用价值04

未来发展趋势展望飞行器环控生保工程概述01学科核心研究内容飞行器环境参数调控技术研究对舱内温度、湿度、压力的调控，例如中国空间站精准稳定的舱内环境调控系统。乘员生命保障系统研发研发供氧、废水处理、食物供给相关系统，神舟系列飞船已实现成熟的生保系统应用。特殊环境防护技术研究研究如何防护空间辐射、微陨石等特殊威胁，天宫空间站的舱体防护设计就是典型成果。传统技术的痛点

环境参数预测精度不足传统依赖人工经验预设参数，对复杂舱内环境变化适配性差，易引发舱内温湿度失衡。

故障检测响应滞后传统采用定期人工排查模式，难以及时识别隐蔽的管路泄漏、传感器异常等故障。

资源分配效率偏低传统固定分配氧气、水等资源，无法根据乘员实际活动消耗动态调整，易造成资源浪费。AI技术落地应用场景02座舱环境智能调控基于乘客状态的温度动态调节通过AI摄像头捕捉乘客体表温度、心率，结合舱外气温实时调节分区座舱温度，提升舒适度。座舱空气质量智能管控AI传感器实时监测舱内CO₂、挥发性污染物浓度，自动调节通风速率与净化系统功率。座舱噪声主动智能抑制AI算法实时采集不同飞行阶段的噪声数据，生成反向抵消声波，有效降低座舱整体噪声。实时异常体征预警AI可实时分析心电、呼吸等数据，神舟飞船已应用该技术提前识别乘员健康风险。非接触式体征监测依托计算机视觉，AI可通过摄像头捕捉呼吸频率，无需穿戴设备获取乘员体征信息。长期健康趋势预测AI基于历史体征数据建模，可提前预判潜在健康问题，为长期航天任务提供保障。乘员生命体征监测环控系统故障诊断

传感器数据异常检测基于深度学习算法，NASA在航天飞机环控系统中实时识别温度、压力传感器异常，提升预警效率。

管路泄漏故障定位谷歌DeepMind与航天团队合作，通过AI快速定位飞行器环控管路泄漏点，缩短排查时长90%。

组件寿命预测性维护中国商飞在国产大飞机环控系统中，用AI预测风机寿命，提前安排维护，降低飞行故障风险。极端环境应急保障

舱内突发异常工况智能识别处置AI可实时捕捉高海拔宇宙线探测飞行器的舱压骤降异常，秒级生成泄压方案，保障人员安全。

航天员突发健康异常动态干预AI可通过穿戴设备监测空间站航天员心率，突发心梗前兆时自动调整舱环境并给出给药方案。

极端空间辐射损伤应急防护近地轨道飞行器受太阳风暴冲击时，AI可快速规划屏蔽路径，自动调整舱体防护结构。生命保障系统优化氧气浓度智能调控航天飞行器借助AI实时监测舱内耗氧速率，动态调节制氧输出，保障乘员呼吸稳定。水循环系统智能净化国际空间站搭载AI水循环管理模型，可精准滤除杂质，提升废水回收利用率达93%以上。舱内温湿度自适应调节我国天宫空间站运用AI算法匹配乘员活动强度，动态调整控温策略，维持舒适舱内环境。AI技术带来的应用价值03提升系统运行安全性实时故障预警检测NASA在猎户座飞船中应用AI实时监测环控生保参数，提前识别管路泄漏风险，规避运行险情。异常工况智能处置我国空间站环控生保系统引入AI，可在氧气浓度异常时自动调整制氧策略，快速恢复系统稳定。冗余系统智能调度SpaceX星舰环控生保系统依靠AI，可在单组件故障时快速切换冗余模块，维持系统连续运行。智能调节空气分配AI根据航天器舱内实时人员分布动态调节通风量，减少无效能耗，中国空间站已应用该方案。余热回收智能优化AI精准预测舱内设备产热规律，动态调整余热回收路径，提升能源利用率降低总消耗。设备待机智能管控AI识别闲置环控生保设备，自动调整至低能耗待机模式，减少飞行器长期运行的能耗浪费。降低系统整体能耗改善乘员乘坐舒适度

智能温湿度调节AI可实时检测乘员体表感受与舱内环境，动态调整温湿度，适配不同乘员的体感需求。

个性化噪音控制AI通过主动降噪技术识别不同频段舱内噪音，针对性生成抵消声波，降低乘员烦躁感。

智能舱压调节预判AI可根据飞行状态提前预判舱压变化，平缓调整舱内压力，避免乘员产生耳部不适。提升系统维护效率

01故障提前预警检测依托AI传感器实时采集运行数据，波音787通过AI提前识别环控系统异常，降低突发故障概率。

02智能化故障诊断定位NASA在新一代载人飞船中，用AI快速定位环控生保系统故障点，诊断耗时较传统方法缩短80%。

03优化维护资源调度国产大飞机C919依托AI规划环控系统维护计划，合理分配人力备件，减少无效停机时间。未来发展趋势展望04多模态融合技术方向

跨模态状态感知融合整合视觉、温湿度、气体浓度等多源数据，可更精准全面监测飞行器舱内实时环境状态。

多模态人机交互融合结合语音、手势、生物特征识别，能帮助航天员在复杂舱内场景更便捷地完成环控操作。

多模态故障诊断融合融合传感器信号、设备影像、运行日志等数据，可提升飞行器环控系统故障识别的准确率和速度。边缘端AI轻量化部署将轻量化AI模型部署在飞行器机载边缘设备，降低对地面计算资源的依赖，提升环控响应实时性。低代码轻量化开发框架降低