Математические основы метода прогнозирования состояния космического аппарата на основе иерархической многоуровневой базы знаний
Читать статью полностью
Математические основы метода прогнозирования состояния космического аппарата на основе иерархической многоуровневой базы знаний(1,17 MB)Аннотация
В статье рассматриваются аспекты математической основы метода прогнозирования состояния космического аппарата (КА) на основании иерархической многоуровневой базы знаний. Показано, что разработка иерархических многоуровневых баз знаний о КА позволяет детально описать как структуру объекта управления, так и взаимосвязи его составных частей. Это позволяет выстраивать древа отказов на борту КА. Достоинство такого подхода заключается в том, что выполняется многофакторный анализ текущего состояния КА и выявляются элементы системы и событий, которые приводят к данному конкретному отказу системы/узла/агрегата или нештатной ситуации. В качестве математического инструмента для построения прогноза состояния КА рассматриваются нечеткие алгоритмы. Данные алгоритмы позволяют использовать информацию из баз знаний в виде лингвистических переменных, что позволяет объективно учитывать существующую неопределенность, неоднозначность, неполноту и нечеткость информации о КА. Авторами предложена математическая модель прогнозирования состояния КА на основании нечетких алгоритмов.
Ключевые слова:
космический аппарат – spacecraft; нештатные ситуации – emergency situations; нечеткие алгоритмы – fuzzy algorithms; прогнозирование состояния космического аппарата – spacecraft state forecasting; интеллектуальные системы управления полетом – intelligent flight control systems; базы знаний – knowledge bases.
Список литературы
1. Кравец, В. Г. Основы управления космическими полётами / В.Г. Кравец, В.Е. Любинский. – М.: Машиностроение, 1983. – 256 с.
2. Соловьёв, В. А. Управление космическими полётами / В.А. Соловьёв, Л.Н. Лысенко, В.Е. Любинский. – М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2009. – 426 с.
3. Матюшин, М. М. Структуризация и использование знаний в процессе оперативного контроля состояния пилотируемыми космическими аппаратами [Электронный ресурс] / М.М. Матюшин, Н.В. Мишурова, А.В. Донсков // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2012. – No 10. – Режим доступа: http://engineering-science.ru/doc/479653. html, свободый. – Загл. с экрана.
4. Gomez-Perez, A. Overview of Knowledge Sharing and Reuse Components: Ontologies and Problem-Solving Metods / A. Gomez-Perez, V.R. Benjamins // Proc. of the IJCAI-99 workshop on Ontologies and Problem-Solving Metods (KRR5), August 2. – Stockholm, Sweden. 1999. –12 p.
5. Гладун, А. Я. Онтологии в корпоративных системах [Электронный ресурс] / А.Я. Гладун, Ю.В. Рогушина // Корпоративные системы. – 2006. – No 1. – Режим доступа: http:// sergeiseleznev.blogspot.com/2010/07/1.html, свободный. – Загл. с экрана.
6. Кузнецов, П. Д. Отображение устройства ввода-вывода информации микропроцессорных средств вычислительной техники / П.Д. Кузнецов, А.А. Козак, М.С. Бродный // Радиотехника. – 1983. – No 1.
7. Михалевич, B. C. Проблемы моделирования и управления защитой региона в чрезвычайных ситуациях / В.С. Михалевич, В.Л. Волкович // УСиМ. – 1991. – No 1. – С. 3–10.
8. Нечеткие алгоритмы оценки технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса электрооборудования / Н. В. Костерев [и др.] // Электротехника и энергетика. – 2008. – No 8. – С. 65–70.
9. Ротштейн, А. П. Медицинская диагностика на нечеткой логике / А.П. Ротштейн. – Винница: Континент-ПРИМ, 1996. – 132 с.
10. Костерев, Н. В. Нечеткое моделирование электрооборудования для оценки технического состояния и принятия решений о стратегии дальнейшей эксплуатации / Н.В. Костерев, Е.И. Бардик // Технічна електродинаміка. – 2006. – Тематичний випуск “Проблеми сучасної електротехніки”, Ч. 3. – С. 39–43.
11. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н. Афанасьев, Н.Н. Юзбашев. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 288 с.
12. Калмуцкий, В. С. Прогнозирование ресурса деталей машин и элементов конструкций / В.С. Калмуцкий. – Кишинев.: «Штинда», 1989. – 160 с.