Высокопроизводительная нейросетевая система мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным

Автор: Абрамов Николай Сергеевич, Талалаев Александр Анатольевич, Фраленко Виталий Петрович, Хачумов Вячеславмихайлович, Шишкин Олег Гарриевич

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

Рубрика: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Статья в выпуске: 3 (34) т.8, 2017 года.

Бесплатный доступ

В работе описана разработанная нейросетевая система контроля и диагностики подсистем космических аппаратов. Представлена архитектура, основные методы и принципы работы программного комплекса. Показана эффективность искусственных нейронных сетей в задачах мониторинга, диагностики и прогнозирования поведения подсистем космического аппарата. Проведены экспериментальные исследования, подтверждающие целевые показатели качества.

ID: 14336122 Короткий адрес: https://sciup.org/14336122

Список литературы Высокопроизводительная нейросетевая система мониторинга состояния и поведения подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным

В. Н. Гущин, Основы устройства космических аппаратов, Учебник для вузов, Машиностроение, М., 2003, 272 с.
А. Г. Лютов, Д. Е. Платонова. Синтез нейросетевых алгоритмов параметрического управления в условиях интервальной неопределенности//Известия высших учебных заведений. Авиационная техника, 2003, №3. С. 13-15.
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 (г. Переславль-Залесский, Россия, май 2009), 2009. С. 133-143, URL: http://skif.pereslavl.ru/psi-info/psi/psi-publications/e-book2009/vollume1/133-Emelynova.Failure_detection.pdf
В. В. Ефимов, Г. И. Козырев, А. И. Лоскутов и др. Нейрокомпьютеры в космической технике, Радиотехника, М., 2004, 317 с.
В. В. Ефимов. Нейроинтеллектуализация бортовых комплексов управления космических аппаратов наблюдения//Мехатроника, автоматизация, управление, 2006, №10, приложение. С. 2-15.
V. Ganchenko, A. Doudkin, A. Inyutin, Y. Marushko. "Neural network software diagnosis system of telemetry data", Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems. V. 1, IEEE 7th International Conference IDAACS’2013 (Berlin, Germany, September 12-14, 2013). P. 376-380.
A. Valdes, K. Khorasani, Ma Liying, Dynamic neural networkbased fault detection and isolation, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009. P. 780-793.
В. М. Хачумов, Введение в методы распознавания образов, Учебное пособие, РУДН, М., 2015, 150 с.
М. В. Хачумов. Расстояния, метрики и кластерный анализ//Искусственный интеллект и принятие решений, 2012, №1. С. 81-89.
В. И. Куренков, В. А. Капитонов. Методы обеспечения надежности и экспериментальная отработка ракетно-космической техники, Электронное учебное пособие, Самара, 2012, 258 с., URL: www.ssau.ru/files/education/uch_posob/Методы обеспечения-Куренков ВИ.pdf
Н. С. Абрамов, В. Ф. Заднепровский, А. А. Талалаев, В. П. Фраленко, М. В. Хачумов. Перспективная система мониторинга и прогнозирования состояния космического аппарата на основе анализа интегрированной информации//Авиакосмическое приборостроение, 2015, №6. С. 33-48.
Н. С. Абрамов, А. А. Ардентов, Ю. Г. Емельянова, А. А. Талалаев, В. П. Фраленко, О. Г. Шишкин. Архитектура системы мониторинга и прогнозирования состояния космического аппарата//Программные системы: теория и приложения, Т. 6, № 2. 2015. С. 85-99, URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2015_2_85-99.pdf
В. П. Фраленко. Нейросетевое шифрование с применением архитектуры "кодер/декодер"//Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2010, №5. С. 11-16.
Н. Г. Загоруйко. Методы распознавания и их применение, Советское Радио, М., 1972, 207 с.
М. А. Тынкевич. Численные методы анализа, Кемерово, 2002, 184 с.
В. М. Хачумов, В. П. Фраленко. Эксперименты с прогнозированием, сжатием и фильтрацией данных на основе нейронных сетей//Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2008, №9. С. 35-43.
А. И. Горский, В. Н. Коршенко, А. И. Евдокимов и др, Надежность и техническая диагностика. Контроль и диагностирование авиационных силовых установок, Учебное пособие, ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, М., 2007, 116 с.
Н. Червяков, А. Евдокимов, А. Галушкин и др, Применение искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии, Учебник, Физматлит, М., 2012, 280 с.
А. И. Галушкин. Теория нейронных сетей, ИПРЖР, М., 2000, 416 с.
А. А. Талалаев. Организация конвейерно-параллельных вычислений для обработки потоков данных//Информационные технологии и вычислительные системы, 2011, №1. С. 8-13.
В. М. Хачумов, А. А. Талалаев. Технические характеристики кластерных вычислителей и анализ эффективности параллельных программных средств обработки потоков данных//Авиакосмическое приборостроение, 2011, №12. С. 3-17.
А. А. Талалаев, В. П. Фраленко. Архитектура комплекса конвейернопараллельной обработки данных в гетерогенной вычислительной среде//Вестник Российского университета дружбы народов. Серия Математика. Информатика. Физика, 2013, №3. С. 113-117, URL: http://vestnik.sci.pfu.edu.ru/index.php/miph/article/view/49/49
В. Ф. Заднепровский, А. А. Талалаев, И. П. Тищенко, В. П. Фраленко, В. М. Хачумов. Программно-инструментальный комплекс высокопроизводительной обработки изображений медицинского и промышленного назначения//Информационные технологии и вычислительные системы, 2014, №1. С. 61-72, URL: http://www.isa.ru/jitcs/images/documents/2014-01/61_72.pdf
В. П. Фраленко. Универсальный графический интерфейс визуального проектирования параллельных и параллельно-конвейерных приложений//Программные системы: теория и приложения, Т. 7, № 3. 2016. С. 45-70, URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2016_3_45-70.pdf
В. М. Хачумов. Оптимизация периодической обработки информации в специализированных устройствах. Часть 1//Информационные технологии и вычислительные системы, 2017, №1. С. 62-76.
А. А. Талалаев, В. П. Фраленко. Комплекс инструментальных средств для проектирования нейросетевых прикладных систем//Научно-технический вестник Поволжья, 2013, №4. С. 237-243.

Еще

Ред. заметка