Подход к разработке систем управления малыми космическими аппаратами…
3
ных нейронов с непрерывными входами. Такая сеть для бортовой си-
стемы управления не всегда подходит, поскольку размер ее аппарат-
ной реализации может оказаться достаточно значительным. Однако
использование специализированного аппаратного базиса (например,
нейропроцессоров) создает более компактную модель, но не обладает
достоинствами универсальной вычислительной системы при реше-
нии задач, отличных от реализации нейронной сети. Таким образом,
необходимо рассматривать не только возможность решения в нейро-
сетевом базисе задач управления на борту летательного аппарата, но
и пути реализации такой формы управления.
Рассмотрим в качестве примера систему управления малым косми-
ческим аппаратом (МКА). В структуре МКА можно выделить полез-
ную нагрузку и служебные подсистемы, обеспечивающие процесс це-
левого функционирования [6]. Интерес представляет одновременное в
однородном базисе решение всех поставленных задач. Современные
МКА активно внедряют на практике. Как правило, они построены на
цифровой элементной базе [7]. Удачные примеры реализации МКА по-
казывают единство подходов при решении задач управления и взаимо-
действия с наземными информационными системами.
Эксплуатация МКА протекает в удаленных условиях, на орбите,
в связи с чем актуальны средства моделирования процессов функци-
онирования спутника для оценки орбитальной обстановки и под-
держки принятия решений по управлению микроспутником в режиме
реального времени [8]. Эти средства должны обеспечить прогнозиро-
вание состояния всех систем МКА при условии, что сложность реша-
емых задач может существенно отличаться, и необходим аппарат,
одинаково успешно работающий для простых и сложных объектов.
Процесс обучения может быть достаточно длительным, но про-
цесс принятия решения в нейросети определяется только количе-
ством слоев (и нейронов для случая последовательной обработки). В
нейросетевом базисе можно эффективно решить задачу аппроксима-
ции функции поиска управляющего воздействия за время, меньшее
или сравнимое с традиционным подходом. Кроме того, следует отме-
тить, что однородные методы решения разнородных задач управле-
ния позволят существенно упростить аппаратную реализацию систе-
мы управления.
Таким образом, нейронные и нейро-нечеткие системы управления
удовлетворяют требованиям, предъявляемым к бортовым системам
МКА, и формируют модели управления в общем технологическом клю-
че как с точки зрения аппаратного решения, так и в смысле единства
способов получения решения.
Аппаратная реализация разрабатываемых нейронных сетей долж-
на обеспечивать небольшую массу, высокую надежность и иметь до-
статочно универсальный характер для реализации разнородных задач.
