Построение наземных пунктов управления космическими аппаратами с использованием оптимизационно-имитационной модели

Автоматизированные системы управления космическими аппаратами (АСУ КА) относятся к классу распределенных информационно-управляющих систем (ИУС). АСУ КА обладают рядом характерных особенностей, которые во многом усложняют задачу построения моделей и методов синтеза их структуры. Как правило, основными характеристиками, влияющими на выбор какого-либо пункта управления, являются динамические и стохастические характеристики, связанные с функционированием объектов управления. Это требует включения в процедуры синтеза их структуры моделей имитационного типа [1-5].

Анализ различных подходов к синтезу структуры подобных систем показал, что задачи синтеза могут быть разбиты на две группы. К первой относятся задачи, связанные с синтезом топологической структуры системы, состоящей в определении состава, территориального расположения и типа управляющих узлов на всех уровнях иерархии системы и каналов связи между ними.

Ко второй группе относятся проблемы синтеза функциональной структуры системы, т. е. распределение функций управления между узлами системы, включая объект управления и распределение технических средств по узлам системы.

Основываясь на оптимизационно-имитационном подходе применительно к анализу структур сложных систем, основное внимание уделяется потенциалу совместного использования в процессе синтеза оптимизационных и имитационных моделей, их рациональному взаимодействию в оптимизационно-имитационных процедурах, описывающих как состав и взаимосвязи структурных элементов системы, так и динамические и случайные аспекты их функционирования. Поэтому, основываясь на вышесказанном, применение анализируемых моделей в данной методологии значительно повысит качество принимаемых решений [6-9].

2.    Постановка проблем и задач: выявление плюсов и минусов модели

Важной проблемой при создании систем управления, и в частности, систем управления космическими аппаратами с использованием автоматизации, является выбор их структуры, которая определяет состав элементов системы с соответствующими взаимосвязями и с учетом динамики их функционирования. Актуальными остаются вопросы постановки и формализации задач синтеза структур, разработки оптимизационных и имитационных моделей, а также построения на их основе процедур синтеза структуры автоматизированных систем управления космическими аппаратами.

Задачи синтеза структуры сложных систем, учитывающие динамику функционирования элементов системы, только в простейших случаях могут быть решены аналитическими методами [10-13]. Использование же имитационных моделей позволяет учесть на этапе анализа и синтеза структуры не только статические взаимосвязи между элементами системы, но и динамические аспекты функционирования системы. Методы имитационного моделирования позволяют проанализировать только незначительное количество вариантов изучаемой системы и выбрать среди них в определенном смысле более приемлемый.

Ниже приводится перечень аргументов в пользу использования имитационного моделирования, а также некоторые минусы данной системы.

Преимущества:

• •    Разработка имитационной модели системы зачастую позволяет лучше понять реальную систему.

• •    В ходе моделирования возможно сокращение времени: годы практической эксплуатации реальной системы можно промоделировать в течение нескольких секунд или минут.

• •    Моделирование не требует прерывания текущей деятельности реальной системы.

• •    Имитационные модели носят намного более общий характер, чем математические модели; их можно использовать в тех случаях, когда для проведения стандартного математического анализа нет надлежащих условий.

• •    Моделирование обеспечивает более реалистичное воспроизведение системы, чем математический анализ.

• •    Моделирование возможно использовать для анализа переходных процессов, тогда как математические модели для этой цели не подходят.

• •    В настоящее время разработано множество стандартизованных моделей, охватывающих широкий спектр объектов реального мира.

Недостатки:

• •    Несмотря на то, что на разработку имитационной модели системы может уйти много времени и труда, нет никакой гарантии, что модель позволит получить ответы на интересующие вопросы.

• •    Нет никакого способа доказать, что работа модели полностью соответствует работе реальной системы. Моделирование связано с многочисленными повторениями

  Modern Innovations, Systems and Technologies, 2021, 1(2) последовательностей, которые основываются на генерации случайных чисел, имитирующих наступление тех или иных событий.

• •    В зависимости от системы, которую возможно моделировать, построение модели может занять от одного часа до 100 человеко-лет. Моделирование сложных систем может оказаться весьма дорогостоящей затеей и занять немало времени.

• •    Моделирование может быть менее точным, чем математический анализ, поскольку в его основу положена генерация случайных чисел.

• •    Для разработки и внедрения сложных моделей требуется довольно значительное компьютерное время.

3.    Методы исследования и полученные результаты

Для решения проблем синтеза структуры распределенных АСУ КА на основе методологии синтеза структуры сложных систем, разработан комплекс взаимосвязанных моделей и алгоритмов и итеративные схемы их взаимодействия при синтезе топологической (пространственной) и функциональной структуры системы (рисунок 1) [14-18].

Рисунок 1. Схема взаимодействия процедур и алгоритмов при решении задачи выбора пунктов управления космическими аппаратами.

На первом этапе синтеза (блок 1) решается задача выбора состава и пространственного размещения управляющих узлов с учетом затрат на их организацию, доступность и глобальность управления различными классами КА.

Для определения алгоритмически заданных характеристик функционирования синтезированного варианта структуры системы предназначены имитационные модели взаимодействия элементов заданной топологической структуры (блок 2).

В блоках 3, 4 для выбранной совокупности пунктов управления и их взаимосвязей определяются варианты построения узлов и связей между ними, обеспечивающие повышение живучести системы, определяемой вероятностью выполнения системой функций управления с учетом возможных неблагоприятных внешних воздействий [9].

На этапе синтеза (блок 5) для найденного множества узлов управления и вариантов их реализации, работающих с объектами различных классов, и заданных функции управления по каждому классу объектов определяется оптимальное распределение задач взаимосвязанных подсистем по уровням и узлам системы и выбирается состав комплекса технических средств. Функции управления задаются в виде множества задач, выполняемых различными подсистемами (контурами) управления.

Для синтеза структур сложных систем разработан и успешно используется для решения практических задач структурного построения сложных систем оптимизационно-имитационный подход.

Оптимизационно-имитационный подход к синтезу структур сложных систем основан на совместном использовании в процессе поиска оптимального варианта структуры оптимизационных и имитационных моделей. Эти модели описывают как состав и взаимосвязи структурных элементов системы, так и динамические и стохастические аспекты их функционирования.

При этом возникает проблема рационального сочетания оптимизационных и имитационных моделей для синтеза структуры сложных систем. Это приводит к специфическим итеративным процедурам поиска рациональных вариантов структуры системы.

4.    Заключение

При выборе структуры АСУ КА задачи формирования, учитывающие динамику функционирования элементов системы, только в простейших случаях могут быть решены аналитическими методами. Использование же оптимизационно-имитационных моделей позволяет учесть на этапе анализа и синтеза структуры не только статические взаимосвязи между элементами системы, но и динамические аспекты функционирования системы. Применение имитационных моделей дает множество преимуществ по сравнению с выполнением экспериментов над реальной системой и использованием других методов. Существует возможность модификации имитационной модели, по которой вновь производятся расчеты, а затем проводится сравнительный анализ новых результатов с полученными ранее. Методы имитационного моделирования, хотя и не приводят к получению оптимальных решений, как, например, методы линейного программирования, однако, позволяют выработать направления деятельности, приводящей к лучшим результатам. Но прежде, чем внедрять какой-либо из результатов, полученных по имитационной модели, в практику, необходимо произвести оценку ее надежности и, осуществив расчеты на более длительный период, получить репрезентативные характеристики. Обычно расчеты по имитационным моделям проводятся с помощью пакетов прикладных программ.

Работа выполнена в рамках государственного задания по теме № 0555-2021-0005. Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России по теме «Концептуальное моделирование информационно-образовательной среды воспроизводства человеческого капитала в условиях цифровой экономики» (Шифр FNRN – E). Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России по теме «Разработка новых методов автономной навигации космических аппаратов в космическом пространстве» (Шифр FNRN – S).