МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ БОРТОВОЙ ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ МАЛОГО КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА. METHODS OF FORMING THE INITIAL DATA FOR MODELING OF ON-BOARD SYSTEMS OF SMALL SPACECRAFT BASED ON THE AUTOMATED SYSTEM-COGNITIVE ANALYSIS

МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ БОРТОВОЙ ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ МАЛОГО КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА. METHODS OF FORMING THE INITIAL DATA FOR MODELING OF ON-BOARD SYSTEMS OF SMALL SPACECRAFT BASED ON THE AUTOMATED SYSTEM-COGNITIVE ANALYSIS

© Е.В.Копкин, Н.А.Попов, С.А.Матвеев
© Государственный музей истории космонавтики им. К.Э. Циолковского, г. Калуга
Симпозиум
2019 г.

Аннотация: В статье описана методика формирования исходных данных для создания интеллектуальной модели бортовой обеспечивающей системы малого космического аппарата «Аист-2Д», отражающей причинно-следственные зависимости между результатами измерений телеметрируемых параметров и её техническими состояниями на основе автоматизированного системно-когнитивного анализа.

Ключевые слова: Автоматизированный системно-когнитивный анализ, интеллектуальная система «Эйдос», малый космический аппарат «Аист-2Д».

Abstract: The article describes the method of formation of the initial data to create an intelligent model of the onboard support system of the small spacecraft "Stork-2D", reflecting the causal relationship between the results of measurements of telemetry parameters and its technical conditions on the basis of automated system-cognitive analysis.

Keywords: automated system-cognitive analysis, intellectual system «Eidos», small spacecraft «Stork-2D».

В сложных многопараметрических динамических технических системах происходят многочисленные и разнообразные физические процессы, которые оказывают существенное влияние на характеристики этих систем.

Примером такой системы является малый космический аппарат (МКА) «Аист-2Д».

МКА «Аист-2Д» предназначен для решения широкого перечня задач [1].

В настоящее время существуют определенные трудности при создании адекватной модели процесса функционирования сложной технической системы, позволяющей обеспечить выработку научно-обоснованных рекомендаций по ее применению и управлению.

Традиционный подход к построению моделей функционирования технических систем состоит в описании этих систем в динамике с помощью систем уравнений, т.е. в построении содержательных моделей аналитического типа.

Процессы функционирования бортовой аппаратуры МКА крайне сложно поддаются описанию в виде содержательных аналитических моделей, основанных на уравнениях, а разработка таких моделей требует значительных затрат времени, интеллектуального напряжения, интуиции, опыта и профессиональной компетенции специалистов, поэтому разработка содержательных аналитических моделей связана с большим количеством ограничений и допущений.

Известен и другой принцип моделирования: построение феноменологических информационных моделей, т.е. моделей, не имеющих аналитической формы представления и описывающих моделируемую систему как «черный ящик».

Такие модели могут строиться непосредственно на основе эмпирических (экспериментальных, статистических) данных с удовлетворением общих требований, предъявляемым к моделям. Процесс разработки таких моделей значительно проще и быстрее, чем разработка содержательных аналитических моделей.

С другой стороны, феноменологические информационные модели могут быть вполне достаточны для определения причинно-следственных зависимостей между результатами измерений телеметрируемых параметров и техническими состояниями (ТС) бортовых систем (БС) МКА. Кроме того, такие феноменологические модели могут рассматриваться в качестве первого этапа разработки содержательных аналитических моделей.

Для создания феноменологической модели бортовой обеспечивающей системы МКА в работе предлагается применение универсального метода искусственного интеллекта: автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). АСК-анализ разработан в 2002 году для решения широкого класса задач идентификации, прогнозирования, классификации, диагностики, поддержки принятия решений и исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели. АСК-анализ имеет программный инструментарий – универсальную когнитивную аналитическую систему «Эйдос» [2].

Одной из трудностей применения АСК-анализа для создания феноменологической информационной модели БС МКА, является формирование исходных данных.

В работе на наглядном численном примере, в соответствии с методологией АСК-анализа, описывается методика формирования исходных данных, а также описывается интерпретация этапов АСК-анализа применительно к формированию феноменологической информационной модели БС МКА. Приводится обоснование интеллектуальности сформированной модели.

Представлена возможность исследования моделируемой БС МКА путем исследования сформированной интеллектуальной модели с использованием когнитивных диаграмм и когнитивных функций [2].

На основе анализа когнитивных функций показана возможность построения в виде ориентированного графа гибкой программы анализа ТС БС МКА по критерию максимума информативности [3].

Литература

1. Опытно-технологический малый космический аппарат «АИСТ-2Д» / А.Н. Кирилин и др. – Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2017. – 324 с.

2. Луценко Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос». Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с.

3. Попов Н.А. Сокращение размерности пространства диагностических признаков при контроле технического состояния объектов на основе использования автоматизированного системно-когнитивного анализа / Попов Н.А., Копкин Е.В. // Научная сессия ГУАП: сб. докл.: в 3 ч. Ч. II. Технические науки. СПб.: ГУАП, СПб., 2018, с 335-338.