Нейросетевой анализ данных телеметрической информации бортовой аппаратуры космических аппаратов
Автор: Скобцов Вадим Юрьевич, Архипов Вячеслав Игоревич
Журнал: Космическая техника и технологии @ktt-energia
Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации
Статья в выпуске: 3 (34), 2021 года.
Бесплатный доступ
Цель. Исследование и разработка методики и программных средств машинного автоматизированного анализа данных телеметрической информации бортовой аппаратуры космических аппаратов. Методы. Разработанные программные средства и методика базируются на методах и алгоритмах машинного обучения, нейронных сетей и обработки изображений. Полученные результаты. В статье представлены решения актуальных задач машинного анализа данных телеметрической информации бортовой аппаратуры (БА) космических аппаратов (КА) с целью выделения состояний её функционирования, анализа надёжности и работоспособности. Разработаны программные средства и методика нейросетевого кластерно-классификационного анализа данных телеметрической информации БА КА на основе применения нейронных сетей типа карты Кохонена и методов обработки изображений. Программные средства реализованы в десктоп- и веб-версиях и имеют гибкую модульную сервис-ориентированную архитектуру. Выводы. Представленные программные средства и методика нейросетевого анализа данных телеметрической информации БА КА были апробированы на реальных данных телеметрической информации БА Белорусского космического аппарата и группировки малых КА АИСТ и показали результаты с доверительной вероятностью не ниже 0,9. Предложенные средства нейросетевого анализа данных телеметрической информации БА КА дают возможность для разработки рекомендаций по повышению показателей её надёжности при проектировании и эксплуатации, определении состояний БА КА, принятия корректных управленческих и эксплуатационных решений наземного комплекса управления КА.
Нейронная сеть, карта кохонена, обработка изображений, модульная сервис-ориентированная архитектура, машинный нейросетевой анализ данных телеметрической информации, бортовая аппаратура космических аппаратов
Короткий адрес: https://sciup.org/143178155
IDR: 143178155 | DOI: 10.33950/spacetech-2308-7625-2021-3-111-124
Список литературы Нейросетевой анализ данных телеметрической информации бортовой аппаратуры космических аппаратов
- Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурнои динамиком сложных объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.
- Охтилев М.Ю., Мустафин Н.Г., Миллер В.Е., Соколов Б.В. Концепция проактивного управления сложными объектами: теоретические и технологические основы // Известия вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57. № 11. С. 7-14.
- ГОСТ РО 1410-002-2010. Ракетно-космическая техника. Система информации о техническом состоянии и надёжности космических комплексов и входящих в их состав изделий. М.: Стандарт-информ, 2011.
- Проект стратегии информационных технологий Госкорпорации «Рос-космос». Режим доступа: https://www. roscosmos.ru/25892/ (дата обращения 15.11.2020 г.).
- Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Скобцов В.Ю., Кореня-ко С.А., Ким Д. С., Вакульчик Е.Н., Куль-бак Л.И., Николаеня Е.Д., Лапицкая Н.В., Саксонов Р.В. Сервис-ориентированный распределённый программный комплекс для оценивания и многокритериального анализа показателей надёжности и живучести бортовой аппаратуры малых космических аппаратов: российский и белорусский сегменты // Материалы V Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Актуальные проблемы ракетно-космической техники» (V Козловские чтения), РКЦ «Прогресс», Самара. 2017. С. 45-56.
- Зеленцов В.А., Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Скобцов В.Ю., Ким Д.С., Вакульчик Е.Н., Николаеня Е.Д., Новоселова Н.В., Саксонов Р.В. Распределённый программный комплекс для оценивания и анализа показателей надёжности и живучести бортовой аппаратуры малых космических аппаратов // Тезисы докладов Шестой международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования Земли». М.: АО «Корпорация «ВНИИЭМ», 2018. 146 с.
- Skobtsov V., Novoselova N., Arhipov V., and Potryasaev S. Intelligent Telemetry Data Analysis of Small Satellites // In: Silhavy R, Senkerik R., Kominkova Oplatkova Z, Prokopova Z, Silhavy P. (eds) Cybernetics and Mathematics Applications in Intelligent Systems. CSOC 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing - Springer International Publishing Switzerland. 2017. V. 574. P. 351-361.
- Kohonen T. S elf-Organizing Maps. Springer-Verlag, New York, Berlin, Heidelberg, 2001.
- Bhargavi K., Jyothi S. A survey on threshold based segmentation technique in image processing // International journal of innovative research & development. November, 2014. V. 3. Issue 12. P. 234-239.
- Savneet Dhaliwal, Abhilasha Jain. A survey on seeded region growing based segmentation algorithms // International Journal of Computer Science and Management Research. June 2013. V. 2. Issue 6.
- Saparudin Erwin, Nevriyanto Adam, Purnamasari Diah Performance Analysis of Comparison between Region Growing, Adaptive Threshold and Watershed Methods for Image Segmentation // Lecture Notes in Engineering and Computer Science: Proceedings of The International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2018, 14-16 March, 2018, Hong Kong. P. 157-163.
- Зеленцов В.А., Миронов А.Н., Павлов А.Н., Пащенко А.Е., Потрясаев С.А., Соколов Б.В., Сорокин Л.А. Программный комплекс для расчёта и многокритериального анализа показателей надёжности и живучести бортовой аппаратуры космических аппаратов: состояние разработки и направления использования // Управление в морских и аэрокосмических системах (УМАС-2016). Материалы 9-ой Мульти-конференции по проблемам управления. 2016. С. 408-415.
- Волгин С.С., Иванушкин М.А., Кауров И.В., Крестина А.В., Салмин В.В., Сафронов С.Л., Ткаченко И.С. Результаты обработки данных телеметрических измерений, поступающих от группировки малых космических аппаратов «АИСТ» // Космонавтика и ракетостроение. 2019. № 1. С. 80-91.
