 |
Н.С Абрамов, А.А. Талалаев, В.П. Фраленко "Интеллектуальный анализ телеметрической информации для диагностики оборудования космического аппарата" |
 |
Аннотация. В работе предложены методы интеллектуального анализа телеметрической информации космического аппарата, решающие задачи прогнозирования и диагностики его подсистем. Для предобработки телеметрической информации используются нейронные сети различных конфигураций и модификация ZET-алгоритма. Описаны результаты кластеризации телеметрической информации нейронной сетью Кохонена. Показано, что разработанные методы способны решать задачи мониторинга и диагностики состояния подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным. Ключевые слова: космический аппарат, мониторинг, контроль, диагностика, прогнозирование, метод, нейронные сети, интеллектуальный анализ, система, телеметрические данные. Стр. 64-75. REFERENCES 1. Talalaev A.A., Tishchenko I.P., Fralenko V.P., Khachumov V.M. Analiz effektivnosti primeneniya iskusstvennykh neyronnykh setey dlya resheniya zadach raspoznavaniya, szhatiya i prognozirovaniya // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy, № 2, 2008, s.24-33.
2. Talalaev A.A., Fralenko V.P. Kontrol i diagnostika datchikov polozheniya kosmicheskogo apparata // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy, № 3, 2009, s.49-52.
3. Yemelyanova Yu.G., Konstantinov K.A., Pogodin S.V., Talalaev A.A., Tishchenko I.P., Fralenko V.P., Khachumov V.M. Neyrosetevaya sistema kontrolya datchikov uglov orientatsii i dalnosti kosmicheskogo apparata //Programmnye sistemy: teoriya i prilozheniya, № 1,2010, s.45-59.
4. Ganchenko V.V., Dudkin A.A., Inyutin A.V. i dr. Programmnaya neyrosetevaya sistema kontrolya kosmicheskoy telemetrii // «Iskusstvennyy intellekt» № 4, 2013, s.502-511.
5. Vorontsov V.A., Fedorov Ye.A. Razrabotka prototipa intellektualnoy sistemy operativnogo monitoringa i tekhnicheskogo sostoyaniya osnovnykh bortovykh sistemkosmicheskogo apparata // «Trudy MAI». Vypusk № 82, 2015, s.1-25.
6. Abramov N.S., Zadneprovskiy V.F., Talalaev A.A., Fralenko V.P. Primenenie iskusstvennykh neyronnykh setey v zadachakh kontrolya i diagnostiki podsistem kosmicheskikh apparatov // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya, № 3, 2014. URL:
http://www.science-education.ru/pdf/2014/3/296.pdf (data obrashcheniya: 12.11.2015).
7. Abramov N.S., Ardentov A.A., Yemelyanova Yu.G., Talalaev A.A., Fralenko V.P., Shishkin O.G. Arkhitektura sistemy monitoringa i prognozirovaniya sostoyaniya kosmicheskogo apparata // Programmnye sistemy: teoriya i prilozheniya, № 2, 2015, c.85-99.
8. Abramov N.S., Zadneprovskiy V.F., Talalaev A.A., Fralenko V.P., Khachumov M.V. Perspektivnaya sistema monitoringa i prognozirovaniya sostoyaniya kosmicheskogo apparata na osnove analiza integrirovannoy informatsii // Aviakosmicheskoe priborostroenie, № 6, 2015, s.33-48.
9. Vektornoe kvantovanie. URL:
http://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/836351 (data obrashcheniya: 12.11.2015).
10. Malyy Kosmicheskiy Apparat «Yubileynyy». URL:
http://sat.sibsau.ru/index.php?option=com_content&view=section&layout=blog&id=3&Itemid=2 (data obrashcheniya: 12.11.2015).
11. Riedmiller M. Braun H. A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm. In Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks 1993 (ICNN 93). San Francisco, 1993.
12. Zagoruyko N.G. Metody raspoznavaniya i ikh primenenie. – M.: Sovetskoe Radio, 1972. – 207 s.
13. Tynkevich M.A. Chislennye metody analiza. – Kemerovo, 2002 . – 378 s.
14. Kohonen T. Self-Organizing Maps (Third Extended Edition), ISBN 3-540-67921-9, New York, 2001. – 501 p.
|
