Апробация автоматизированного алгоритма анализа телеметрических параметров состояния бортовых систем космического аппарата
Авторы: Абанин О.И.
Опубликовано в выпуске: #1(121)/2022
DOI: 10.18698/2308-6033-2022-1-2149
Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов
Изложен способ решения задачи анализа телеметрической информации (ТМИ), поступающей от космического аппарата, методом вейвлет-преобразования. В статье рассмотрены предпосылки для автоматизации процесса анализа ТМИ, а также указаны возможные результаты внедрения алгоритмов для анализа состояния бортовых систем космического аппарата по предлагаемой схеме. С целью обнаружения аномальных изменений в значении телеметрических параметров (ТМП) предложен алгоритм автоматизированной обработки их значений. Для решения задачи анализа достоверных данных о состоянии бортовых систем космического аппарата приведено описание поэтапного процесса вейвлет-фильтрации временных рядов ТМП. Представлены способы выявления и устранения сбойных значений в ТМИ. Предложен способ автоматизации процесса анализа на основе разрабатываемого специального математического аппарата. Дано краткое описание математических преобразований, на которых основан предлагаемый метод анализа ТМП бортовых систем, и представлены результаты апробации методики на примере анализа архивной ТМИ космического аппарата. Приведены результаты вейвлет-анализа ТМП-системы кондиционирования воздуха и системы электропитания российского сегмента Международной космической станции.
Литература
[1] Донсков А.В., Мишурова Н.В., Соловьев С.В. Автоматизированная система контроля состояния космического аппарата. Вестник Московского авиационного института, 2018, т. 25, № 3, с. 151–160.
[2] Абанин О.И., Соловьев С.В. Новые математические методы анализа телеметрической информации в задачах контроля при управлении полетом космического аппарата. Инженерный журнал: наука и инновации, 2018, вып. 7. http://dx.doi.org/10.18698/2308-6033-2018-7-1788
[3] Сакрутина Е.А., Бахтадзе Н.Н. Идентификация систем на основе вейвлет-анализа. XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. Москва, ИПУ РАН, 2014, с. 2868–2889.
[4] Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. Успехи физических наук, 1996, т. 166, № 11, с. 1145–1170.
[5] 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.
[6] Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. Москва, Солон-Р, 2002, 448 с.
[7] Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И. Анализ данных и процессов. 3-е изд. Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2009.
[8] Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. Санкт-Петербург, ВУС, 1999, с. 1–204.
[9] Конышева В.Ю., Максимов Н.А., Шаронов А.В. Вейвлет-анализ в задачах контроля и диагностики линейных динамических систем. Труды МАИ, 2018, вып. № 97. URL: http://trudymai.ru/upload/iblock/911/Konysheva_Maksimov_SHaronov_ru.pdf
[10] Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование. Успехи физических наук, 2001, т. 171, № 5, с. 465–501.
[11] Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. Санкт-Петербург, Питер, 2002, 608 с.
[12] Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. Санкт-Петербург, Изд-во СПбГТУ, 1999, 132 с.
[13] Переберин А.В. О систематизации вейвлет-преобразований. Вычислительные методы и программирование, 2001, т. 2, с. 15–40.