Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.
Контроль состояния бортовых систем пилотируемого космического корабля (БС ПКК) является важной частью управления полетом. При выполнении контроля на различных участках полета в разных бортовых системах важно вовремя выявить нештатную ситуацию, ей, в свою очередь, часто предшествует тенденция (ранее не встречавшаяся) в изменении значений параметров. Оценка состояния с использованием допусков не позволяет определить тенденцию в бортовой системе при ее функционировании, а только констатировать факт появления нештатной ситуации [1]. Проблему поиска предпосылок к развитию неблагоприятных тенденций при оперативной оценке состояния БС ПКК пытались решить, повышая эргономические показатели, но это направление в настоящее время не принесло желаемого результата. Сравнение абсолютных значений может быть не показательно особенно для космического корабля выполняющего динамические операции с существенным (качественным для бортовой системы) изменением состояния.
Предлагается использовать временные ряды для выявления тенденций в изменении значений параметров [2, 3]. Для начала необходимо выделить три качественно различных периода для оценки состояния:
Первый период — это момент выполнения динамической операции. Особенности контроля состояния бортовой системы, используемой при динамической операции, во многом зависит от запланированных «элементов». Так, например, функция изменения давления в баке наддува в период выполнения импульса (динамической операции), будет зависеть от выбора двигателя, характеристик импульса и др. Оценив статистику выполнения импульса для нескольких десятков пилотируемых космических кораблей, выделена общая черта данного процесса.
Последовательность числовых значений параметров анализируем [4] как два состояния:
(1)
где — предполагаемые значения параметров; — вектор направления распространения изменения значений параметров; — скалярный процесс с неизвестными характеристиками, моделирующий изменения значений ТМП; — случайный векторный процесс, который описывается гауссовской моделью авторегрессии:
(2)
где — диагональные матрицы авторегрессии; — случайный процесс, распределенный по нормальному закону.
Это позволяет сформировать целевую функцию изменения состояния работы двигателей. Начало данного периода выявляется как изменения конкретного параметра. Этот параметр — дискретный, но из-за особенности получения телеметрической информации, его функция также задаётся, что позволяет автоматически осуществлять переход между периодами при контроле состояния за бортовой системой.
Вторым периодом предлагается выделить «готовность» — состояние, когда данная бортовая система не работает (не выполняет динамической операции), но готова к использованию. Для этого периода возможно появления двух видов тенденций быстроразвивающихся и затяжных. Сложность выявления затяжных тенденций связана с наличием иных периодов на промежутке контроля (переходного или динамической операции), при построении целевой функции эти периоды исключаются, но при этом не должны быть потеряны ключевые изменения. Предлагается варьировать интервалы для расчета целевых функций, а для автоматизации выделения интервалов использовать функции для дискретных параметров. Расчёт основных показателей математического ожидания позволяет уточнить характер изменения параметров и выполнить прогноз.
Быстроразвивающиеся тенденции находятся аналогично периоду динамических операций. Построение целевой функции для временного ряда при оценке состояния в этом случае выполняется, исследуя статистику изменения параметров для БС ПКК.
Третий период — «переходный» — состояние между динамической операцией и периодом готовности. Особенностью контроля данного периода служит наличие множества шумов в анализируемом материале, а также сложность выделения целевой функции. Для данного периода необходимо комбинировать анализ временного ряда с дополнительными преобразованиями для оценки отклонения.
Разделение времени при оценке состояния бортовой системы на периоды позволяет глубже проводить анализ, выявлять тенденции и выполнять прогноз.
