Содержание и структура задач диагностики аномалий в работе бортовых систем космического аппарата
Авторы: Абанин О.И., Соловьёв С.В.
Опубликовано в выпуске: #6(90)/2019
DOI: 10.18698/2308-6033-2019-6-1890
Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов
Обоснована возможность автоматизированного решения задач обнаружения аномалий в работе бортовых систем (БС) космического аппарата (КА), выявления и прогнозирования отклонений в процессе эксплуатации КА — изменений значений телеметрических параметров (ТМП). Раскрыты содержание и структура задач диагностики аномалий в работе БС КА. Проанализировано текущее состояние процесса контроля при управлении полетом КА. Указаны недостатки существующих методов контроля телеметрической информации (ТМИ) о состоянии КА и возможные пути их решения. Описан принцип решения задач анализа ТМИ с помощью метода вейвлет-преобразования. Предложен способ автоматизации процесса анализа на основе разрабатываемого специального математического аппарата. Приведено краткое описание математических преобразований, на которых основан предлагаемый метод диагностики аномалий в работе БС КА
Литература
[1] Frawley W., Piatetsky-Shapiro G., Matheus C. Knowledge Discovery in Databases: An Overview. AI Magazine, 1992, pp. 213–228.
[2] Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И. Анализ данных и процессов. Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2009, 512 с.
[3] Сакрутина Е.А., Бахтадзе Н.Н. Идентификация систем на основе вейвлет-анализа. Труды XII Всероссийского совещания по проблемам управления (Москва, ВСПУ-2014). Москва, ИПУ РАН, 2014, с. 2868–2889.
[4] Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001, 464 с.
[5] Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. Успехи физических наук, 1996, т. 166, № 11, с. 1145–1170.
[6] Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. Москва, Солон-Р, 2002, 448 с.
[7] Козинов И.А. Обнаружение локальных свойств анализируемых сигналов и процессов с использованием вейвлет-преобразования. Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского. Информационно-управляющие системы, 2015, № 1, с. 4.
[8] Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. Санкт-Петербург, издательство СПбГТУ, 1999, 132 с.
[9] Дремин И.Л. и др. Вейвлеты и их использование. Успехи физических наук, 2001, т. 171, № 5, с. 465–501.
[10] Конышева В.Ю., Максимов Н.А., Шаронов А.В. Вейвлет-анализ в задачах контроля и диагностики линейных динамических систем. Труды МАИ, 2017, вып. 97, с. 3. URL: http://trudymai.ru/upload/iblock/911/Konysheva_Maksimov_SHaronov_rus.pdf
[11] Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. Санкт-Петербург, Питер, 2002, 608 с.
[12] Переберин А.В. О систематизации вейвлет-преобразований. Вычислительные методы и программирование, 2002, т. 2, c. 15–40.
[13] Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. Санкт-Петербург, ВУС, 1999. 204 с.
[14] Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов. Москва, Мир, 2005, 671 с.