Интеллектуальный метод анализа для автоматизированного прогнозирования состояния КА
Опубликовано: 03.03.2016
Авторы: Соловьёв С.В.
Опубликовано в выпуске: #2(50)/2016
DOI: 10.18698/2308-6033-2016-2-1469
Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов
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.
Литература
[1] Елисеев А.С. Техника космических полетов. Москва, Машиностроение, 1983.
[2] Кравец В.Г. Автоматизированные системы управления космическими полетами. Москва, Машиностроение, 1995.
[3] Любинский В.Е., Соловьев В.А. Управление полетом МКС: развитие методов и средств управления орбитальными комплексами. Полет, 2005, № 6, с. 3-6.
[4] Соловьев В.А. Контроль информации и принятие оперативных решений при управлении полетом пилотируемых космических аппаратов. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1998.
[5] Деревянко В.В. Применение Data Mining в космических приложениях. Исследования наукограда, 2012, № 1(1), с. 47-51.
[6] Соловьев В.А., Любинский В.Е., Жук Е.И. Текущее состояние и перспективы развития системы управления полетами космических аппаратов. Пилотируемые полеты в космос, 2012, № 1 (3), с. 15-26.
[7] Паклин Н. Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining. URL: https://basegroup.ru/community/articles/datamining (дата обращения 28.12.2015).
[8] David L. Iverson Data Mining Applications for Space Mission Operations System Health Monitoring, NASA Ames Research Center, Moffett Field, California. URL: http://www.slideshare.net/Tommy96/data-mining-applications-for-space-mission-operations (дата обращения 28.12.2015).
[9] Iverson D.L., Rodney Martin. General Purpose Data-Driven System Monitoring for Space Operations, NASA Ames Research Center, Moffett Field, California. URL: http://www.enu.kz/repository/2009/AIAA-2009-1909.pdf (дата обращения 28.12.2015).
[10] Iverson D.L. Inductive System Health Monitoring Published in the Proceedings of The 2004 International Conference on Artificial Intelligence (IC-AI’04), CSREA Press, Las Vegas, NV, June 2004. URL: https://www.researchgate.net/publication/220835201_Inductive_System_Health_Monitoring (дата обращения 28.12.2015).
[11] Teubert Ch., Scott Poll. Application of Inductive Monitoring System to Plug Load Anomaly Detection, NASA USRP Intern, Iowa State University, Ames, IA, 50011, USA. URL: http://www.phmsociety.org/node/842 (дата обращения 28.12.2015).
[12] Schwabacher M. Pre-Launch Diagnostics for Launch Vehicles, NASA Ames Research Center. URL: http://www.enu.kz/repository/2010/AIAA-2010-3354.pdf (дата обращения 28.12.2015).