Обзор стандартов и концепция построения средств мониторинга, контроля и диагностики космического аппарата

Обзор стандартов и концепция построения средств мониторинга, контроля и диагностики космического аппарата

Автор: Талалаев Александр Анатольевич, Фраленко Виталий Петрович, Хачумов Вячеслав Михайлович

Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy

Рубрика: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Статья в выпуске: 3 (26) т.6, 2015 года.

Бесплатный доступ

Рассмотрена концепция построения системы мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным. Концепция основывается на анализе стандартов, современных подходов космической отрасли и создании интеллектуальных инструментальных средств, опирающихся на применении искусственных нейронных сетей.

Диагностика, искусственная нейронная сеть., искусственный интеллект, контроль, концепция, космический аппарат, мониторинг, прогнозирование, телеметрические данные

Короткий адрес: https://sciup.org/14336155

IDR: 14336155

Список литературы Обзор стандартов и концепция построения средств мониторинга, контроля и диагностики космического аппарата

  • Техническая диагностика. Термины и определения, ГОСТ 20911-89.
  • Контроль состояния и диагностика машин. Обработка, передача и представление данных. Часть 2. Обработка данных, ГОСТ Р ИСО 13374-2-2011.
  • ANSI/ISO/ASQ Q9001: 2000 American National Standard Quality Systems -Model for Quality Assurance in Design, Development, Production, -Installation and Servicing NASA-STD, 8719.13A NASA Software Safety Standard, 2000.
  • ESA Requirements and Standards Division ESTEC, ECSS-E-70-31A. Space Engineering Ground Systems and Operations -Monitoring and Control Data Definition, 2007, 210 p.
  • The Application of CCSDS Protocols to Secure Systems. Green Book, CCSDS 350.0-G-2, January 2006, 48 p.
  • CCSDS Guide for Secure System Interconnection. Green Book, CCSDS 350.4-G-1, November 2007, 51 p.
  • Encryption Algorithm Trade Survey. Green Book, CCSDS 350.2-G-1, March 2008, 16 p.
  • Authentication/Integrity Algorithm Issues Survey, CCSDS 350.3-G-1, March 2008, 17 p.
  • Fault Detection System and Method Using Approximate Null Space Base Fault Signature Classification, US Patent 7,233,932.
  • A Hierarchial Neural Network Intrusion Detector, WO/2002/048959.
  • Method for Training a Hierarchical Neural-network Intrusion Detector, WO/2002/048958.
  • Event Sequence Detection, US Patent 7,234,166.
  • А. М. Барановский, А. Е. Привалов. Контроль и диагностирование состояния малых космических аппаратов//Известия вузов. Приборостроение, Т. 52, №. 4. (2009). С. 51-56.
  • С. Д. Земляков, В. Ю. Рутковский, А. В. Силаев. Реконфигурация систем управления летательными аппаратами при отказах//Автоматика и телемеханика, 1996, №1. С. 3-20.
  • А. И. Заведеев, А. Ю. Ковалев. Диагностика состояния и принципы повышения отказоустойчивости бортовой системы управления космического аппарата//Труды МАИ, №54, URL https://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=29688.
  • Г. П. Шибанов. Контроль функционирования больших систем, Машиностроение, М., 1978, 586 с.
  • Е. А. Микрин. Бортовые комплексы управления космическими аппаратами и проектирование их программного обеспечения, Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, М., 2003, 652 с.
  • А. Ю. Ковалев, М. А. Шатский. Метод построения ориентации космического аппарата, заданной относительно солнца, с использованием дискретного датчика//Труды XVIII-го Международного научнотехнического семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации", Издательство "МИРЭА", М., 2009, 148 с.
  • Н. Л. Соколов. Основные принципы диагностики работоспособности бортовой аппаратуры автоматических КА и выработки рекомендаций по устранению нештатных ситуаций//Успехи современного естествознания, 2007, №6. С. 16-20.
  • Н. Л. Соколов, В. А. Удалой. Использование расчетно-логических систем для повышения эффективности управления автоматическими КА//Успехи современного естествознания, 2004, №11. С. 70-74.
  • Х. В. Саркисян, М. М. Матюшин. Использование деревьев поиска состояний для поддержки принятия решений при комплексной оперативной оценке бортовых систем космического аппарата//Наука и образование, 2011, №5, URL http://technomag.bmstu.ru/doc/182938.html.
  • E. Somov, V. Makarov, V. Matrosov. Diagnosis and Reconfiguration of the Spacecraft Fault Tolerant Gyromoment Control Systems//IFAC Workshop "Aerospace Guidance, Navigation and Flight Control Systems" (2009), URL http://lib.physcon.ru/doc?id=3cad8987bc9e.
  • С. В. Беневольский, В. И. Майорова, Д. А. Гришко, Н. Н. Ханеня Анализ телеметрии с космического аппарата Юбилейный // Наука и образование. 2011. № 8.
  • Y. Hong, J. Changwei. A research on development in fault diagnosis system of spacecraft//Space Mission Operations and Ground Data Systems, Proceedings of the Fourth International Symposium SpaceOps '96, European Space Agency, Paris, 1996. P. 838-843.
  • Ю. М. Казанцев, Ю. А. Кремзуков. Автоматизированная система контроля энергопреобразующей аппаратуры системы электропитания космического аппарата//Известия Томского политехнического университета, Т. 314, №. 4. (2009). С. 138-141.
  • Ю. Г. Емельянова, А. А. Талалаев, В. П. Фраленко, В. М. Хачумов. Нейросетевой метод обнаружения неисправностей в космических подсистемах//Труды международной конференции "Программные системы: теория и приложения". Т. 1 (Переславль-Залесский, 2009). С. 133-143.
  • Ю. Г. Емельянова, К. А. Константинов, С. В. Погодин, А. А. Талалаев, И. П. Тищенко, В. П. Фраленко, В. М. Хачумов. Нейросетевая система контроля датчиков углов ориентации и дальности космического аппарата//Программные системы: теория и приложения, Т. 1, №. 1(1). (2010). С. 45-59, URL http://psta.psiras.ru/read/psta2010_1_45-59.pdf.
  • M. S. Mousavi. Neural Network-based Fault Diagnosis of Satellites Formation Flight, A thesis in The Department of Electrical and Computer Engineering, Canada, 2013, 241 p.
  • А. И. Лоскутов, В. Б. Вечеркин, О. Л. Шестопалова. Автоматизация контроля состояния сложных технических систем на основе использования конечно-автоматной модели и нейросетевых структур//Информационно-управляющие системы, 2012, №2(57). С. 74-81.
  • В. В. Ефимов, Г. И. Козырев, А. И. Лоскутов, А. В. Назаров, В. А. Яковкин. Нейрокомпьютеры в космической технике, Радиотехника, М., 2004, 317 с.
  • C. Price. Computer-Based Diagnostic Systems, Springer, 1999, 156 p.
  • X. Gao, T. Zhang, H. Liu, J. Gong. Spacecraft Fault Diagnosis Based on Telemetry Data Mining and Fault Tree Analysis and Design of Expert System//Advanced Materials Research, 2013. P. 1062-1066.
  • R. Takaki, H. Honda. Development of Automatic Monitoring and Diagnostic System for Space Science Satellites//47th AIAA Aerospace Sciences Meeting Including The New Horizons Forum and Aerospace Exposition (2009), URL https://enu.kz/repository/2009/AIAA-2009-461.pdf.
  • M. Pantoquilho, J. Neto, N. Viana, R. Ribeiro, J. Moura-Pires. Online and Offline Monitoring and Diagnosis of Spacecraft and Space Weather Status//2004, URL http://centria.di.fct.unl.pt/~jmp/page11/page14/files/EUROFUSE-2004.pdf.
  • А. А. Талалаев, И. П. Тищенко, В. П. Фраленко, В. М. Хачумов. Анализ эффективности применения искусственных нейронных сетей для решения задач распознавания, сжатия и прогнозирования//Искусственный интеллект и принятие решений, 2008, №2. С. 24-33.
  • В. М. Хачумов, В. П. Фраленко. Эксперименты с прогнозированием, сжатием и фильтрацией данных на основе нейронных сетей//Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2008, №9. С. 35-42.
  • В. М. Хачумов, В. П. Фраленко. Прогнозирование и сжатие данных на основе аппарата нейронных сетей//Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования, образование, Сборник трудов Пятой международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности". Т. 13, Издательство Политехнического университета, СПб., 2008. С. 126-127.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp