9 / 13
Интеллектуальный метод анализа для автоматизированного прогнозирования…
Инженерный журнал: наука и инновации
# 2
2016 9
Основной задачей применения IMS является определение
остаточного ресурса и выявление отклонений на ранних стадиях. Для
этого IMS получает ТМИ от гиродинов в составе 13 параметров
частотой 1 ГЦ (данные о вибрации, температуре, скорости вращения,
электропотреблении,
значении
отрабатываемых
управляющих
моментов). На выходе IMS формирует обобщенную характеристику
состояния — расстояние между текущим и нормальным поведением
гиродина как объекта анализа. Более низкие значения указывают на то,
что объект анализа — система — ведет себя как ожидалось. Увеличение
значения расстояния означает, что контролируемая система отклоняется
от ожидаемого поведения, возможно, из-за неисправности. Сравнение
величины характеристики с номинальным значением, полученным
ранее, позволяет сделать прогноз работоспособности прибора.
Для того чтобы проверить (верифицировать) алгоритмы монито-
ринга IMS на известной аномалии, были использованы архивные
данные 2002 г., когда произошел отказ одного из гиродинов
американского сегмента МКС. На рис. 3 графически представлены
результаты анализа IMS при проведении верификации. При этом IMS
смогла сформировать признак отказа данного гиродина за 14 ч до его
фактической поломки.
Рис. 3.
Визуализация результатов анализа IMS для гиродинов.
Основной причиной отклонения является вибрация, возникшая при
увеличении силы электрического тока. Стрелкой отмечен признак
отказа гиродина
В перспективе можно выделить следующие основные направления
применения интеллектуальных методов анализа или технологий для
задач управления полетом КА, а именно:
• обработка архивов ТМИ КА в процедурах послесеансного анализа
для определения тенденций и построения прогнозов последующих
этапов полета КА;
• обработка ТМИ в реальном времени в процедурах оперативного
управления полетом для выявления аномалий в работе КА на ранних
стадиях.