Методика контроля состояния космического аппарата по данным телеметрической информации на основе методов машинного обучения

1.

Акционерное общество
«Российская корпорация ракетно-космического
приборостроения и информационных систем»
(АО «Российские космические системы»)
Методика контроля состояния космического аппарата по
данным телеметрической информации на основе методов
машинного обучения
Аттестация
Аспирант: Голованов Степан Валерьевич
Научная специальность: 2.3.1
«Системный анализ, управление и обработка информации, статистика»
Научный руководитель: к.т.н. Янченко Алексей Александрович
11

2.

Актуальность работы
Многоспутниковые группировки
Многократное увеличение
количества сеансов связи с Землей
Возможности
существующих
методов
Многократное увеличении объема
анализируемой информации
человеком
Противоречие
Оперативность
выявления
аномалий
Необходима
автоматизация
выявления аномалий
Выявить взаимосвязи
между большим
количеством ТМП
Сократить время и
усилия, затрачиваемые
на анализ телеметрии
22

3.

Цель исследования
Повышение оперативности и достоверности информационно –
телеметрического обеспечения
Научная задача
Методика определения работоспособности бортовых систем КА с
применением нейронных сетей
33

4.

Объект исследования
Информационно-телеметрическое обеспечение объектов ракетно-космической техники в
наземных комплексах управления
Предмет исследования
Методы контроля состояния бортовых систем космического аппарата по данным
телеметрической информации
44

5.

Вопросы (частные задачи) исследования
Провести анализ современных моделей, методов, алгоритмов выявления аномалий
состояния сложных технических систем
Формализовать математическую постановку задачи выявления аномалий бортовых систем
космических аппаратов с использованием нейронных сетей
Формализовать состояние КА для входного слоя нейронной сети с учетом особенностей
телеметрических датчиков различных бортовых систем КА
Разработать структуру и алгоритм обучения нейронной сети решающую задачу
классификации состояния КА
Выполнить программную реализацию разработанной нейронной сети и провести
экспериментальную проверку на имеющихся телеметрических данных космических
аппаратов за выбранный временной период
55

6.

Научные результаты (положения),
выносимые на защиту
Типизация отказов КА
Типизация состояний КА
Типизация датчиков ТМИ
Структура нейронной сети для выявления аномалий
Методика выявления аномалий КА по данным ТМИ с использованием ансамбля
нейронных сетей
66

7.

Постановка задачи исследования
Дано:
X = {x1, x2, … xm}