Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ И ПАРЦИАЛЬНОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ


https://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-5-22-34

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: на этапе предварительной обработки телеметрической информации о техническом состоянии бортовой аппаратуры космических аппаратов существует необходимость выявления изменений телеметрируемых параметров важных с точки зрения обнаружения и парирования нештатных и аварийных ситуаций. Решение проблемы осложняется нелинейным характером изменения большинства параметров функционирования бортовой аппаратуры и влиянием возмущений различного рода на изменение анализируемых телеметрируемых параметров. Цель: разработка метода обработки телеметрической информации для повышения достоверности разнородной телеметрической информации космических аппаратов в реальных условиях возмущений и нелинейного характера изменения их параметров на основе фильтрации временных рядов значений телеметрируемых параметров. Результаты: предложен метод обработки телеметрической информации на основе динамических моделей изменения телеметрируемых параметров бортовой аппаратуры космических аппаратов в проекциях фазового пространства и парциальной нелинейной фильтрации анализируемых временных рядов с использованием стохастической аппроксимации функции плотности вероятности распределения вектора состояния. Показаны преимущества первичной обработки телеметрируемых параметров бортовой аппаратуры космических аппаратов в многомерном фазовом пространстве за счет возможности выбора наиболее существенных с точки зрения результатов фильтрации проекций фазового портрета. В разработанный алгоритм парциальной нелинейной фильтрации заложена возможность адаптации к параметрам действующих возмущений. Продемонстрирована работоспособность метода для случая гауссовских и негауссовских помех  в условиях, при которых нарушается устойчивость методов линейной фильтрации. Практическая значимость: предлагаемый метод является унифицированным для обработки разнородных телеметрируемых параметров и обеспечивает повышение достоверности оценки значений как функциональных, так и сигнальных телеметрируемых параметров космических аппаратов в реальных условиях функционирования. 


Об авторах

Г. Н. Мальцев
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
Россия

Мальцев Георгий Николаевич - доктор технических наук, профессор кафедры космических радиотехнических систем  Военно-космической академии  им. А.Ф. Можайского, заслуженный деятель науки РФ, действительный член Академии космонавтики им. К.Э. Циолковского. В 1980 году окончил Военный инженерный Краснознаменный институт им. А.Ф. Можайского по специальности «Радиотехнические системы комплексов». В 1994 году защитил диссертацию на соискание ученой степени доктора технических наук. Является автором более 300 научных публикаций и 27 патентов  на изобретения. 

Область научных интересов —  обработка сигналов в радиотехнических и оптико-электронных  информационных системах и др. 

Ждановская наб., 13, Санкт-Петербург, 197198.



В. Л. Якимов
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского
Россия

Якимов Виктор Леонидович - кандидат технических наук, докторант кафедры космических радиотехнических систем  Военно-космической академии  им. А.Ф. Можайского. В 2000 году окончил Военный  инженерно-космический институт им. А.Ф. Можайского по   специальности «Радиоэлектронные системы космических аппаратов». В 2005 году защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук.  Является автором более 50 научных публикаций.

Область научных интересов —   моделирование сложных систем,  методы обработки телеметрической информации, техническая  диагностика,  методы обработки  изображений.

Ждановская наб., 13, Санкт-Петербург, 197198.



С. В. Соловьев
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
Россия

Соловьев Сергей Владимирович - кандидат технических наук, доцент кафедры динамики и управления полетом ракет и космических аппаратов Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана, ведущий конструктор ПАО РКК «Энергия»  имени С.П. Королёва, Королев.  В 1993 году окончил Московский  государственный технический  университет им. Н.Э. Баумана  по специальности «Ракетные  двигатели».  В 1996 году защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук.  Является автором более 30 научных публикаций.

Область научных интересов —  проектирование автоматических  космических аппаратов, управление космическим полетом, интеллектуальный анализ данных.

2-я Бауманская ул., 5, стр. 1, Москва, 105005.



Н. В. Лебедева
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
Россия

Лебедева Наталья Валерьевна - ассистент кафедры динамики и управления полетом ракет и космических аппаратов МГТУ имени Н.Э. Баумана, инженер ПАО РКК «Энергия» им.   С.П. Королёва, Королёв.  В 2008 году окончила Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана.  Является автором более 20 научных публикаций.

Область научных интересов — управление летательными аппаратами, методы обработки телеметрической информации.

2-я Бауманская ул., 5, стр. 1, Москва, 105005.



Список литературы

1. Назаров А. В., Козырев Г. И., Шитов И. В. Современная телеметрия в теории и на практике. СПб.: Наука и техника, 2007. 672 с.

2. Соловьёв В. А., Лысенко Л. Н., Любинский В. E. Управление космическими полетами. Ч. 1. М.: МГТУ, 2009. 476 с.

3. Соловьев С. В. Интеллектуальный метод анализа для автоматизированного прогнозирования состояния КА. Инженерный журнал: наука и инновации. 2016. № 2. С. 1–13.

4. Ширман Я. Д., Багдасарян С. Т., Маляренко А. С. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. М.: Радиотехника, 2007. 512 c.

5. Кольчугин Ю. И., Скоробогатов Е. Г. Применение многочастичных фильтров в задачах оценивания нелинейных негауссовских процессов. Радиотехника. 2012. № 7. С. 91–95.

6. Микаэльян С. В. Методы фильтрации на основе многоточечной аппроксимации плотности вероятности оценки в задаче определения параметров движения цели при помощи измерителя с нелинейной характеристикой. Наука и образование. 2011. № 10. C. 1–25.

7. Мальцев Г. Н., Назаров А. В., Якимов В. Л. Исследование процесса диагностирования бортовой аппаратуры автоматических космических аппаратов с использованием дискретно-событийной имитационной модели. Труды СПИИРАН. 2018. № 1(56). С. 95–121.

8. Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М., Едиториал УРСС, 2002. 360 с.

9. Никульчев Е. В. Геометрический подход к моделированию нелинейных систем по экспериментальным данным. М.: Изд-во МГУП, 2007. 162 с.

10. Kugiumtzis D. State space reconstruction parameters in analysis of chaotic time series — the role of time window length. Physica D: Nonlinear Phenomen. 1996, vol. 95, iss. 1, pp. 13–28.

11. Lindgren A. C., Johnson M. T., Povinelli R. J. Speech recognition using reconstructed phase space features. IEEE International conference on acoustics, speech, and signal processing. Hong Kong. China. 2003, vol. 1, pp. 61–63.

12. Iverson D. L. Inductive system health monitoring. Proceedings of the 2004 International Conference on Artificial Intelligence (IC-AI’04). CSREA Press, Las Vegas, NV, 2004.

13. Граничин О. Н., Шалымов Д. С., Аврос Р., Волкович З. Рандомизированный алгоритм нахождения количества кластеров. Автоматика и телемеханика. 2011. № 4. С. 86–98.

14. Бидюк П. И., Терентьев А. Н., Гасанов А. С. Построение и методы обучения байесовских сетей. Кибернетика и системный анализ. 2005. № 4. C. 133–147.

15. Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана-Бьюси. М.: Наука, 1982. 200 c.

16. Кудрявцева И. А. Анализ эффективности расширенного фильтра Калмана, сигма-точечного фильтра Калмана и сигма-точечного фильтра частиц. Научный вестник МГТУ ГА. 2016. № 224. C. 43–52.

17. Gordon N. J., Salmond D. J., Smith A. F. M. Novel approach to nonlinear/non-gaussian bayesian state estimation. IEEE Proceedings F, Radar and Signal Processing. IET. 1993, vol. 140, no. 2, pp. 107–113.

18. Doucet A., De Freitas N., Gordon N. Sequential monte carlo methods in practice. New York, Springer-Verlag, 2001. 583 p.

19. Граничин О. Н., Поляк Б. Т. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах. М.: Наука, 2003. 291 с.

20. Гергель В. П. Теория и практика параллельных вычислений. М.: НОУ «Интуит», 2016. 500 c.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Мальцев Г.Н., Якимов В.Л., Соловьев С.В., Лебедева Н.В. ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ И ПАРЦИАЛЬНОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ. Информационно-управляющие системы. 2018;(5):22-34. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-5-22-34

For citation: Maltsev G.N., Yakimov V.L., Soloviev S.V., Lebedeva N.V. PRIMARY PROCESSING OF TELEMETRIC INFORMATION USING DYNAMIC MODELS OF PARAMETER CHANGE AND PARTIAL NONLINEAR FILTRATION. Information and Control Systems. 2018;(5):22-34. (In Russ.) https://doi.org/10.31799/1684-8853-2018-5-22-34

Просмотров: 163


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)