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随着太空栖息地的复杂性和与地球的距离增加，需要新的方法来处理意外干扰，以保证机组人员的安全和系统性能。这项工作开发了一种实施资源分配算法的方法，以管理环境控制和生命支持系统的子系统。开发了一种算法来控制氧气生成组件 (OGA)，同时对尿液处理器组件 (UPA) 产生各种干扰。在使用该算法和不使用该算法的情况下，对栖息地系统的弹性进行了评估和评价。为了测试该方法的有效性，在有限的用例中实施了该方法，针对 UPA 中的 100 种不同类型的退化。退化基于国际空间站提供的可用数据。进行优化过程以找到对 OGA 的最佳控制。然后将具有最佳控制的栖息地的性能与基线基于逻辑的控制器进行比较。为了在发现故障时自动执行子系统控制以最大程度地提高生命支持系统的整体弹性，三种监督机器学习算法（高斯过程、随机森林和 XG Boost）针对优化数据进行训练，并相互比较其准确性。尽管 UPA 性能下降对全体机组人员安全影响不大，但我们发现最佳 OGA 控制的弹性中位数增加量是逻辑控制器的弹性中位数下降量的 14 倍。根据故障场景对弹性改进进行了额外的分析和比较。在三种机器学习算法中，XG Boost 被确定为在这些情况下近似优化器表现最好的算法，R 2 值为 0.84。
空间栖息地ECLSS的资源分配算法
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