Статья: ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯДЛЯ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ МНОГОСПУТНИКОВЫХ ГРУППИРОВОК ПО ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ (2024)

Читать онлайн

В статье приводится анализ существующих способов автоматизированного контроля состояния космических аппаратов (КА) по телеметрической информации (ТМИ) методами машинного обучения и дается оценка перспектив их применения в области телеконтроля состояния КА в многоспутниковых группировках. Одной из важнейших задач на всех этапах жизненного цикла космических аппаратов (КА) является анализ телеметрической информации для определения технического состояния их бортовой аппаратуры с целью заблаговременного выявленияи прогнозирования нештатных ситуаций. Существующие детермированные методы контроля состояния КА на основе мониторинга пороговых значений, анализа показателей качества, сравнения с эталонной моделью функционирования и др., с одной стороны, предполагают огромные трудозатраты на работу экспертов и формализацию логики функционирования сложного технического объекта на различных уровнях его иерархии, а с другой стороны, не обеспечивают необходимый уровень автоматизации и оперативности при контроле состояния отдельных КА в многоспутниковых группировках.

Ключевые фразы: машинное обучение, нейронные сети, многоспутниковые группировки, телеконтроль, космический аппарат, нештатные ситуации, автоматизация, АНОМАЛИЯ
Автор (ы): Голованов Степан Валерьевич
Соавтор (ы): Янченко Алексей Александрович
Журнал: РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
621.398. Телемеханика. Телеметрия. Установки для телеиндикации, телеметрии, телеуправления
681.5. Автоматика. Теория, методы расчета и аппаратура систем автоматического управления и регулирования. Техническая кибернетика. Техника автоматизации
Для цитирования:
ГОЛОВАНОВ С. В., ЯНЧЕНКО А. А. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯДЛЯ АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ МНОГОСПУТНИКОВЫХ ГРУППИРОВОК ПО ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ // РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ. 2024. Т. 11 № 2
Текстовый фрагмент статьи