Подход к формированию обобщенных параметров технического состояния сложных технических систем c использованием нейросетевых структур

Введение. Рассмотрен процесс формирования обобщенных параметров технического состояния сложных технических систем. Данный подход актуален для современных робототехнических комплексов, оснащенных встроенными средствами телеизмерений. Метод. Предложенный подход к формированию обобщенных параметров основан на взвешенном суммировании разнородных телеметрируемых параметров с использованием информации о структурных и функциональных связях в сложной технической системе с последующей цифровой низкочастотной фильтрацией результатов взвешенного суммирования. Такое решение позволяет повысить достоверность оценки технического состояния сложных технических систем по значениям обобщенных параметров во внешнем контуре управления. Основные результаты. Выбрана форма представления обобщенного параметра в виде градаций технического состояния, которое соответствует штатному функционированию, нештатным ситуациям и частично-работоспособному состоянию сложной технической системы. Разработана многоуровневая иерархическая модель формирования обобщенных параметров технического состояния сложной технической системы по данным телеизмерений на основе множества нейросетевых структур, позволяющих учесть нелинейный характер телеметрируемых параметров и взаимное влияние между ними. В модели применены множества цифровых низкочастотных фильтров, снижающих уровень возмущений во временных рядах обобщенных параметров. Возникновение возмущений связано с неопределенностью изменения значений телеметрируемых и обобщенных параметров вблизи границ допусков, задаваемых экспертами при расширенном количестве градаций технического состояния. Сведения о границах допусков характеризуют не только ситуации штатного и нештатного функционирования, но и частично- работоспособное состояние сложных технических систем. Представлены результаты формирования обобщенных параметров технического состояния бортовой системы космического аппарата с использованием многослойных нейронных сетей, полиномов Колмогорова–Габора и методов цифровой фильтрации. Показаны преимущества использования в разработанной модели многослойных нейронных сетей и медианных фильтров. Обсуждение. Использование обобщенных параметров позволит значительным образом снизить информационную нагрузку на каналы передачи телеметрической информации, а также средства ее обработки и анализа во внешнем контуре управления. Предлагаемые решения на основе базовых операций взвешенного суммирования и нелинейного преобразования могут быть эффективно реализованы на перспективных векторно-матричных и тензорных процессорах, поддерживающих их выполнение на аппаратном уровне.

1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: URSS, 2021. 288 с.

2. Song Y., Peng Y., Liu D. Model-based health diagnosis for lithium-ion battery pack in space applications // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2021. V. 68. N 12. P. 12375–12384. https://doi.org/10.1109/TIE.2020.3045745

3. Ritter N., Straub J. Implementation of hardware-based expert systems and comparison of their performance to software-based expert systems // Machines. 2021. V. 9. N 12. P. 361. https://doi.org/10.3390/machines9120361

4. Лоскутов А.И., Клыков В.А. Идентификация и техническое диагностирование бортовой аппаратуры автономных космических аппаратов на основе биективного преобразования множества диагностических признаков // Контроль. Диагностика. 2016. № 4. С. 57–63. https://doi.org/10.14489/td.2016.04.pp.057-063

5. Мозгалевский А.В., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика (непрерывные объекты): учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1975. 207 c.

6. Якимов В.Л., Панкратов А.В. Алгоритм формирования диагностических признаков бортовых динамических систем на основе показателя Херста // Труды МАИ. 2015. № 83. С. 23.

7. Якимов В.Л., Мальцев Г.Н. Гибридные сетевые структуры и их использование при диагностировании сложных технических систем // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21. № 1. С. 126– 160. https://doi.org/10.15622/ia.2022.21.5

8. 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. https://doi.org/10.15622/sp.56.5

9. Duer S., Valicek J., Paś J., Stawowy M., Bernatowicz D., Duer R., Walczak M. Neural networks in the diagnostics process of low-power solar plant devices // Energies. 2021. V. 14. N 9. P. 2719. https://doi.org/10.3390/en14092719

10. Кузьмин А.Б. Достоверность допусковых методов контроля сложных технических систем // Автоматика и телемеханика. 1987. № 10. С. 59–65.

11. Горбань А. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сибирский журнал вычислительной математики. 1998. Т. 1. № 1. С. 12‒24.

12. Marushko E.E., Doudkin A.A. Ensembles of neural networks for forecasting of time series of spacecraft telemetry // Optical Memory and Neural Networks. 2017. V. 26. N 1. P. 47–54. https://doi.org/10.3103/S1060992X17010064

13. Fayemi O., Di Q., Zhen Q., Wang Y. Adaptive processing for EM telemetry signal recovery: Field data from sichuan province // Energies. 2020. V. 13. N 22. P. 5873. https://doi.org/10.3390/en13225873

14. Liu W., Dou Z., Wang W., Liu Y., Zou H., Zhang B., Hou S. Shortterm load forecasting based on elastic net improved GMDH and difference degree weighting optimization // Applied Sciences. 2018. V. 8. N 9. P. 1603. https://doi.org/10.3390/app8091603

15. Jung J., Sael L. Fast and accurate pseudoinverse with sparse matrix reordering and incremental approach // Machine Learning. 2020. V. 109. N 12. P. 2333–2347. https://doi.org/10.1007/s10994-020-05920-5