Инженерный журнал: наука и инновации
# 2
2016 1
УДК 629.782 DOI 10.18698/2308-6033-2016-02-1469
Интеллектуальный метод анализа
для автоматизированного прогнозирования
состояния КА
© С.В. Соловьев
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия
Рассмотрены методы прогнозирования технического состояния космических
аппаратов. Приведены отличия интеллектуального анализа данных от традиционных
алгоритмов. Дана оценка внедрения интеллектуальных систем в практику управления
полетом космического аппарата.
Ключевые слова:
управление полетом, интеллектуальный анализ, IMS, задачи про-
гнозирования.
Под методом прогнозирования технического состояния косми-
ческих аппаратов (КА) понимают совокупность алгоритмов и
математических действий, позволяющих на основе ретроспективных
данных, известных внешних и внутренних связей КА и его составных
частей, а также измерений параметров состояния и режимов работы
приборов и агрегатов в рамках рассматриваемых видов состояний,
вывести суждения относительно технического состояния КА.
К задачам прогнозирования относятся вопросы, связанные с
определением срока дальнейшего функционирования КА, запасов тех
или иных ресурсов и ухудшения характеристик составных частей КА.
Данные задачи решаются путем определения возможных или
вероятных эволюций состояния КА.
Непосредственно перенести методы решения задач диагности-
рования на решение задачи прогнозирования невозможно ввиду
различия моделей, с которыми приходится работать. Как правило, при
диагностировании моделью является описание объекта, в то время как
при прогнозировании берут модель процесса эволюции технических
характеристик объекта во времени.
В результате диагностирования можно определить не более одной
«точки» состояния КА для текущего момента (интервала) времени. Тем
не менее, хорошо организованное диагностическое обеспечение объекта
с хранением всех предшествующих результатов диагностирования
может дать полезную и объективную информацию, представляющую
собой предысторию (динамику) развития процесса изменения
технических характеристик объекта, что может быть использовано для
систематической коррекции прогноза и повышения его достоверности.