２０１９年第２６卷第９期
据美国国家航空航天局（ＮＡＳＡ）发布消息称，国际空间站将试验一种新型深空通信技术———Ｘ射线通信。
参与这个研发项目的ＮＡＳＡ工程师贾森·米切尔说，研究人员对试验这种新型通信技术期盼已久，如果试验成功，该技术有望为人类探索深空提供支持。
医院常用的Ｘ射线如何在通信领域发挥作用？这项通信技术的应用前景如何？相关专家作出了解说。
“多快好省”的通信技术
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深空通信的一个重要应用场合就是空间中卫星和卫星之间的通信，以及卫星和航天器之间的通信。当前承担深空通信任务的，主要是无线电通信技术及日趋成熟的激光通信技术。中国科学院西安光学精密机械研究所助理研究员苏桐表示：目前深空无线电通信正朝着实现３０～３００ＧＨｚ的载波频率方向努力，也就是毫米波通信方向。
生活中，手机信号这种无线电波的波长一般是厘米级的，而Ｘ射线的波长是纳米级的。“载波频率越高，能容纳的信号带宽就越大。Ｘ射线比无线电波的频率要高７～８个量级，因此Ｘ射线通信比无线电波的理论传输容量更大。”苏桐说。
“其实，无论是无线电波还是Ｘ射线，它们都是电磁波。”苏桐表示，随着技术不断成熟，人们逐渐意识到，Ｘ射线不仅能被用于医疗或工业领域，也能被用于通信领域。
ＮＡＳＡ研究人员称，若Ｘ射线通信试验成功，深空每秒千兆比特的高速数据传输有望成为现实。 “打个比方，如果将通信载波比作一条高速公路，那么通信带宽就可以被看作是公路上的一条条车道。如果说无线电波通信能提供的车道只有几条，那么Ｘ射线通信可提供的车道就会更多。车道越多，单位时间内能通过的车就越多；带宽越大，单位时间内能传输的数据也就越多。”苏桐说，在相同发射功率下，Ｘ射线能承载的数据更多，相对而言也更加节能，是项“多快好省”的通信技术。
助航天器解决失联问题
苏桐介绍道，Ｘ射线被用于通信领域的优势在于，其频率高、单个光子能量大、穿透力强。未来，这一通信技术的应用场景主要有两个：远距离、高速率的星际通信；特殊电磁环境下的深空通信。鲍威尔法
“黑障区”是Ｘ射线通信大显身手的地方。“黑障区”是指航天器在返回大气层时，在航天器周围形成的一
飞利浦190ew9个高温等离子体鞘套，它产生于距离地球表面约４０～１００ｋｍ的高空。
苏桐介绍道，因为等离子体鞘套中电子密度极高，具有吸收和反射电磁波的能力，因而当航天器穿越“黑障区”时，无线电信号会中断，航天器也就与外界失去了联系，这个过程大概会持续４～１０ｍｉｎ。此时，地面人员无法及时获取航天器的相关参数，可能会造成非常严重的后果。
“目前，相关研究人员已采用多种方式，试图克服‘黑障区’的通信障碍，但效果都不理想。”苏桐表示。
此前已有研究表明，Ｘ射线通信有望助力航天器克服这一难题。“Ｘ射线的频率高，能够穿透这片区域。”苏桐表示，还有研究者曾提出，Ｘ射线通信或许将为火星探测器通信提供技术支撑。
三大技术难关尚待攻克
首先是发射源技术。因为Ｘ射线的频率太高，因而需要经过调制，但调制的难度比较大。
其次，实现高效率的Ｘ射线准直和聚焦难度较大。因为往外发散Ｘ射线时，射线角度会比较大，容易造成射线损耗。通过准直技术，可以将Ｘ射线汇聚成较平行的发射光束，再通过聚焦技术，使接收端尽可能收集更多Ｘ射线。
还有一个难点是Ｘ射线的捕获、跟踪、瞄准（ＡＴＰ）技术。“除了Ｘ射线，其他波长较短的电磁波，如紫外
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科技前沿ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＭＡＲＫＥＴ
Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．９，２０１９
线、伽马射线等，若将它们用于通信，都会面临这３方面的技术问题。区别在于，不同波长的电磁波技术方案和实现难度有所不同。
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在２４ｈ不停运转的工厂里，突发的停机事件会造成不小的损失。随着智能技术的发展，有什么新方法可以避免设备故障造成的生产损失和材料浪费？答案是预测性维护。 今年是人工智能与实体经济深度融合之年，其中预测性维护是重要应用领域，日前，预测性维护也被ＣＢｉｎｓｉｇｈｔ评为２０１９年人工智能发展趋势之一。
随时监控预测故障
预测性维护就是利用大数据的算法来预测将来的设备故障。在智慧工厂里，生产设备里的传感器等随
时监控设备运行状态，把实时运行数据传输到云上并进行分析，提前预知设备的异常状态，从而最小化设备停机的可能。企业可以根据设备的预测使用寿命进行设备维护，而不是按计划维护。对于工业设备来说，更高效的维护既可以增加设备寿命又可以降低维护成本，让现场技术人员更高效地工作，减少安全隐患，避免昂贵的停机时间。如微软ＡｚｕｒｅＩｏＴ平台，就不断丰富远程设备监控、预测性维护、工厂联网与可视化等功能。
预测性维护通过对重要资产如机床、重要机器仪表等设备的健康监测来实现。在联想的ＰＣ生产基地合肥联宝工厂（以下简称联宝），５Ｇ智能工厂生产线设备预测性维护解决方案提供了一个数字化工厂的样本。联想集团高级副总裁、数据中心业务高级副总裁童夫尧介绍，联宝通过视觉ＡＩ技术完成了拍照、信息处理以及数据反馈，实现了工业机器人更精准的操作，同时通过快速识别潜在质量风险，及时预警，大幅降低了生产损耗。
联想集团副总裁、联想物联科技兼联想懂的通信ＣＥＯ王帅从生产线透明化和机器学习两方面详细地介绍了生产线设备预测性维护的解决方案。
首先是通过数字化映射，实现生产线数据透明化。这不仅实现设备的数字化映射，还实现车间级别模型的物联网信息数字化映射，在设备实时数据的基础上，增加环境参数、车间信息、报警信息等实时参数，让现实车间更加虚拟，让虚拟空间更接近现实，真正实现生产线透明化。
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其次是生产线的设备监控。生产管理人员可以通过３Ｄ智能工厂平台，对生产线上的设备进行３Ｄ模型的监控，在线浏览整个生产设施情况及提供３Ｄ情境下数字化制造和生产信息，随时随地及时获取生产、质量、订单等各种信息，从而提高管理响应速度和透明度，促进各部门间的知识共享和协作，有利于智能工厂的多维信息传递。
最后是通过机器学习，实现设备预测性维护。通过先进的机器学习技术，对海量的设备数据进行分析，可以训练出该类型设备的数据模型，并将该模型应用于设备状态、健康寿命的预测中，实现从被动式的设备维护到主动式的预测性维护转变。
智能技术贯穿生产全程
“对于工程机械产品，工作强度和工作环境是要经得起最严苛的考验的。”徐工信息公司总经理张启亮表示，“技术领先、用不毁”一直是徐工追求的目标，但是任何机械设备在其使用寿命期限内都会出现这样那样的故障和问题，如何能够最大限度地提高设备的可靠性和工作效率，这让徐工集团的汉云工业互联网平台有了展示身手的机会。
“利用先进的智能信息终端，将设备的位置信息，动力系统、液压系统、控制系统的工作参数以５～３０ｓ一条的速率上传至平台，结合设备所在地的天气环境数据、工程相关数据，以及记录在客户服务系统中的业务数据，平台为每一台设备做了一幅数字画像。”张启亮表示，基于工业互联网平台的预测
性维护系统，通过对海量数据的挖掘分析，可以对设备全生命周期的工作状态进行分析和预测，可以得到不同零部件未来１个月的损坏２
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