Методы и алгоритмы синтеза технологий и программ управления реконфигурацией бортовых систем маломассоразмерных космических аппаратов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В современных условиях в сфере создания и применения существующих и перспективных космических средств (КСр) приобретают особую актуальность вопросы автономности и живучести при разработке и эксплуатации маломассоразмерных космических аппаратов (МКА) дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Специфика МКА заключается в том, что к процессу их создания трудно напрямую применить стандартную практику использования системы обеспечения надежности, принятую в ракетно-космической промышленности, из-за отсутствия возможности обеспечить полное структурное резервирование его бортовых систем (БС), связанное с массового-габаритными и другими ограничениями. В этом случае особую актуальность приобретают задачи разработки модельно-алгоритмических способов и подходов к обеспечению требуемого уровня показателей структурной надежности, живучести и, в целом, эффективности функционирования БС МКА. Проблема повышения уровня показателей автономности, живучести, эффективности функционирования сложных технических объектов (СТО), к которым, в частности, относятся МКА, в научной литературе рассматривается в совокупности с решением задач контроля, оценивания и технического диагностирования состояния СТО, проведения реконфигурации (структурной, функциональной, структурно-функциональной) структур СТО, управления ее резервами, альтернативного и многорежимного управления, анализа отказоустойчивости и катастрофоустойчивости СТО. Однако, все перечисленные исследования носят разрозненный и разобщенный характер как на методологическом, так и методическом и технологическом уровнях. В статье приводится обобщенное описание разработанных авторами комбинированных методов и алгоритмов решения задач синтеза технологий и программ управления реконфигурацией БС для повышения живучести МКА. При этом данные задачи и решаются не изолировано, а комплексно в рамках общей проблемы проактивного управления структурной динамикой МКА с использованием, либо без использования средств НКУ, что обеспечивает оперативность, обоснованность, полноту, замкнутость и непротиворечивость синтезируемых управленческих решений. Новизна предложенного в статье подхода состоит в том, что ее авторы, базируясь на сформулированных ими концепциях комплексного (системного) моделирования, проактивного управления структурной динамикой БС МКА, а также интеллектуализации процессов проактивного управления БС МКА, разработали методы и алгоритмы синтеза технологий и программ управления реконфигурацией БС МКА, обеспечивающие, во-первых, ситуационный выбор оптимальной последовательности выполнения операций и распределения ресурсов МКА с использованием и без использования средств НКУ, и, во-вторых, эффективное парирование не только расчетных, но и нерасчетных аварийных полетных ситуаций (АПС), а также оперативное восстановление работоспособности его БС. Конструктивность предложенного подхода иллюстрируется на примере решения задачи гибкого перераспределения задач обработки информации между БС МКА и НКУ МКА.

Об авторах

В. Н Калинин

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: kvn.112@mail.ru
улица Ждановская 13

А. Ю Кулаков

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН)

Email: russ69@bk.ru
14 линия В.О. 39

А. Н Павлов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН)

Email: pavlov62@list.ru
14 линия В.О. 39

С. А Потрясаев

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН)

Email: spotryasaev@gmail.com
14 линия В.О. 39

Б. В Соколов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук» (СПб ФИЦ РАН)

Email: sokol@iias.spb.su
14 линия В.О. 39

Список литературы

  1. Ахметов Р.Н., Макаров В.П., Соллогуб А.В. Байпасность как атрибут живучести автоматических космических аппаратов в аномальных полётных ситуациях // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2015. № 4(44). С. 17–37.
  2. Кирилин А.Н., Ахметов Р.П., Макаров В.П., Соллогуб А.В. Методы обеспечения живучести низкоорбитальных автоматических КА зондирования Земли: математические модели, компьютерные технологии // М.: Машино-строение, 2010. 384 с.
  3. Калинин В.Н. Современная космическая кибернетика – методологические основы и направления исследований // Информация и космос. 2007. № 3. С. 7–16.
  4. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов // М.: Наука. 2006. 410 с.
  5. Павлов А.Н., Кулаков А.Ю., Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Методы, алгоритмы и технологии реконфигурации бортовых систем маломассоразмерных космических аппаратов // Известия Вузов. Приборостроение. 2018. Т. 61. № 7. С. 596–603.
  6. Kalinin V.N., Sokolov B.V. Multiple-model description of control processes for airspace crafts // Journal Computer System Science International. 1996. no.6. pp. 192–199.
  7. Kalinin V.N., Sokolov B.V. Optimal planning of the process of interaction of moving operating objects // Int. J. Differ. Equ. 1985. vol. 21. pp. 502–506.
  8. Научно-технический отчет (промежуточный) по теме “Разработка технологии и создание экспериментальных программных комплексов управления конфигурацией бортовых систем маломассогабаритных КА в интересах повышения их живучести” (шифр “Технология-СГ-3.3.3.1”). СПИИРАН. 2018. 450 с.
  9. Ковтун В.С. Применение методик вариабельного управления полётом автоматических космических аппаратов для рационального использования ресурсов бортовых систем // Космонавтика и ракетостроение. 2017. № 4(97). С. 143–157.
  10. Ковтун В.С., Почукаев В.Н. Методы образно-символического управления автоматическими космическими аппаратами в условиях аномальных ситуаций // Космонавтика и ракетостроение. 2017. № 6(99). С. 1–14.
  11. Mikaelyan L., Müller S., Gerndt A., Noll T. Synthesizing and Optimizing FDIR Recovery Strategies from Fault Trees // Formal Techniques for Safety-Critical Systems. FTSCS 2018. pp. 37–54.
  12. Tipaldi M., Glielmo L. A Survey on Model-Based Mission Planning and Execution for Autonomous Spacecraft // IEEE Systems Journal. 2018. vol. 12. no. 4. pp. 3893–3905.
  13. Lianxiang J., Peipei X., Xuyang F. Software Reconfiguration Technology for Serviceable Satellite OBDH System // Proceedings of the Second International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE). 2017. pp. 100–104.
  14. Amigoni F. et al. Aggregating Models for Anomaly Detection in Space Systems: Results from the FCTMAS Study // International Conference on Intelligent Autonomous Systems. 2018. pp. 142–160.
  15. Wang D.-Y. et al. Connotation and Research of Reconfigurability for Spacecraft Control Systems: A Review // Acta Automatica Sinica. 2017. vol. 43(10). pp. 1687–1702.
  16. Mehdi J. Optimal redundant sensor configuration for accuracy increasing in space inertial navigation system // Aerospace Science and Technology. 2015. vol. 47. pp. 467–472.
  17. Nayak A., Reyes L.R., Lee S., Nof S.Y. Resource sharing in cyber-physical systems: modelling framework and case studies // International Journal of Production Research. 2016. vol. 54(23). pp. 6969–6983.
  18. Theorin A. et al. An event-driven manufacturing information system architecture for Industry 4.0 // International Journal of Production Research. 2016. pp. 1297–1311.
  19. Oesterreich T.D., Teuteberg F. Understanding the implications of digitisation and automation in the context of Industry 4.0: A triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry // Computers in Industry. 2016. vol. 83. pp. 121–139.
  20. Bożek A., Wysocki M. Flexible Job Shop with Continuous Material Flow // Int. J. Prod. Res. 2015. 53. pp. 1273–1290.
  21. Pinha D., Ahluwalia R., Carvalho A. Parallel Mode Schedule Generation Scheme // Parallel mode schedule generation scheme // IFAC-PapersOnLine. 2015. vol. 48. no. 3. pp. 794–799.
  22. Battaïa O., Dolgui A., Guschinsky N. Decision support for design of reconfigurable rotary machining systems for family part production // International Journal of Production Research. 2017. vol. 55(5). pp. 1368–1385.
  23. Blazewicz J., Pesch E., Trystram D., Zhang G. New Perspectives in Scheduling Theory // Journal of Scheduling. 2015. vol. 18. pp. 333–334.
  24. Kalinin V.N., Sokolov B.V. A dynamic model and an optimal scheduling algorithm for activities with bans of interrupts // Autom. Remote Control. 1987. vol. 48. pp. 88–94.
  25. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления. 2001. № 1. С. 5–22.
  26. Шестопалов М.Ю. Отказоустойчивое управление циклическими многостадийными технологическими процессами // Инновации. 2015. № 4(198). С. 8–12.
  27. Шестопалов М.Ю., Имаев Д.Х. Отказоустойчивое управление сложными системами // Дистанционные образовательные технологии: Материалы III Всероссийской научно-практической конференции. 2018. С. 259–266.
  28. Шестопалов М.Ю., Имаев Д.Х., Кораблев Ю.А., Квашнин С.В. Проектирование систем управления территориально распределенными объектами // Инновации. 2018. № 10(240). С. 100–107.
  29. Дзюбановский С.А., Озерянный Н.А. Системы автоматического управления с реконфигурацией // Измерение, контроль, автоматизация. 1990. № 4(76). С. 62–80.
  30. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем // М.: Наука. 1982. 200 с.
  31. Pavlov A.N. The Technique of Multi-Criteria Decision-Making in the Study of Semi-Structured Problems // Proceedings of the 6th Computer Science On-line Conference 2017 (CSOC2017). pp. 131–140.
  32. Калинов М.И., Родионов В.А., Черкашин В.Г. Влияние крена космического аппарата на эффективность решения задачи наблюдения за морскими объектами // Информатизация и связь. 2020. № 5. С. 151–157.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).