Methods and Algorithms for the Synthesis of Technologies and Programs for Controlling the Reconfiguration of On-board Systems of Small-Sized Spacecrafts

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In modern conditions, in the field of the creation and use of existing and advanced space vehicles (SV), the issues of autonomy and survivability acquire particular relevance in the development and operation of small-mass spacecraft (SMS) for Earth remote sensing (ERS). The specificity of the small spacecraft lies in the fact that it is difficult to directly apply to the process of their creation the standard practice of using the system for ensuring the reliability of the rocket and space industry due to the lack of the ability to provide full structural redundancy of its onboard systems (OBS) associated with mass-dimensional and other restrictions. In this case, the tasks of developing model-algorithmic methods and approaches to ensuring the required level of indicators of structural reliability, survivability and, in general, the effectiveness of the functioning of the MCA OBS become of particular relevance. The problem of increasing the level of indicators of autonomy, survivability, efficiency of functioning of complex technical objects (CTO), which, in particular, SMS belong, is considered in the scientific literature in conjunction with solving problems of control, assessment and technical diagnostics of the state of the CTO reconfiguration (structural, functional, structural-functional reconfiguration) of CTO structures, management of its reserves, alternative and multi-mode control, analysis of fault tolerance and disaster recovery of CTO. However, all of these studies are fragmented, both at the methodological and methodological and technological levels. The article provides a generalized description of the combined methods and algorithms developed by the authors for solving the problems of synthesis of technologies and programs for controlling the OS reconfiguration to increase the survivability of the SMS. At the same time, these tasks are solved not in isolation, but in a comprehensive manner within the framework of the general problem of proactive management of the structural dynamics of SMS with or without the use of GCC tools, which ensures the efficiency, validity, completeness, isolation and consistency of synthesized management decisions. The novelty of the approach proposed in the article is that its authors, based on the concepts of integrated (system) modeling, proactive control of the structural dynamics of the OS SMS, as well as the intellectualization of the processes of proactive control of the OS SMS, developed methods and algorithms for the synthesis of technologies and programs. Control of the reconfiguration of the MCS BS, providing, firstly, the situational choice of the optimal sequence of operations and the allocation of SMS resources with and without the use of GCC facilities, and, secondly, effective parrying not only of the calculated ones, but also off-design emergency flight situations (EFS), as well as the operational restoration of the operability of its OS. The constructiveness of the proposed approach is illustrated by the example of solving the problem of flexible redistribution of information processing tasks between the OS SMS and the SMS GCC.

About the authors

V. N Kalinin

Mozhaisky Military Space Academy

Email: kvn.112@mail.ru
Zhdanovskaya St. 13

A. Yu Kulakov

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: russ69@bk.ru
14 line V.O. 39

A. N Pavlov

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: pavlov62@list.ru
14 line V.O. 39

S. A Potryasaev

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: spotryasaev@gmail.com
14 line V.O. 39

B. V Sokolov

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences (SPC RAS)

Email: sokol@iias.spb.su
14 line V.O. 39

References

  1. Ахметов Р.Н., Макаров В.П., Соллогуб А.В. Байпасность как атрибут живучести автоматических космических аппаратов в аномальных полётных ситуациях // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2015. № 4(44). С. 17–37.
  2. Кирилин А.Н., Ахметов Р.П., Макаров В.П., Соллогуб А.В. Методы обеспечения живучести низкоорбитальных автоматических КА зондирования Земли: математические модели, компьютерные технологии // М.: Машино-строение, 2010. 384 с.
  3. Калинин В.Н. Современная космическая кибернетика – методологические основы и направления исследований // Информация и космос. 2007. № 3. С. 7–16.
  4. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов // М.: Наука. 2006. 410 с.
  5. Павлов А.Н., Кулаков А.Ю., Потрясаев С.А., Соколов Б.В. Методы, алгоритмы и технологии реконфигурации бортовых систем маломассоразмерных космических аппаратов // Известия Вузов. Приборостроение. 2018. Т. 61. № 7. С. 596–603.
  6. Kalinin V.N., Sokolov B.V. Multiple-model description of control processes for airspace crafts // Journal Computer System Science International. 1996. no.6. pp. 192–199.
  7. Kalinin V.N., Sokolov B.V. Optimal planning of the process of interaction of moving operating objects // Int. J. Differ. Equ. 1985. vol. 21. pp. 502–506.
  8. Научно-технический отчет (промежуточный) по теме “Разработка технологии и создание экспериментальных программных комплексов управления конфигурацией бортовых систем маломассогабаритных КА в интересах повышения их живучести” (шифр “Технология-СГ-3.3.3.1”). СПИИРАН. 2018. 450 с.
  9. Ковтун В.С. Применение методик вариабельного управления полётом автоматических космических аппаратов для рационального использования ресурсов бортовых систем // Космонавтика и ракетостроение. 2017. № 4(97). С. 143–157.
  10. Ковтун В.С., Почукаев В.Н. Методы образно-символического управления автоматическими космическими аппаратами в условиях аномальных ситуаций // Космонавтика и ракетостроение. 2017. № 6(99). С. 1–14.
  11. Mikaelyan L., Müller S., Gerndt A., Noll T. Synthesizing and Optimizing FDIR Recovery Strategies from Fault Trees // Formal Techniques for Safety-Critical Systems. FTSCS 2018. pp. 37–54.
  12. Tipaldi M., Glielmo L. A Survey on Model-Based Mission Planning and Execution for Autonomous Spacecraft // IEEE Systems Journal. 2018. vol. 12. no. 4. pp. 3893–3905.
  13. Lianxiang J., Peipei X., Xuyang F. Software Reconfiguration Technology for Serviceable Satellite OBDH System // Proceedings of the Second International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE). 2017. pp. 100–104.
  14. Amigoni F. et al. Aggregating Models for Anomaly Detection in Space Systems: Results from the FCTMAS Study // International Conference on Intelligent Autonomous Systems. 2018. pp. 142–160.
  15. Wang D.-Y. et al. Connotation and Research of Reconfigurability for Spacecraft Control Systems: A Review // Acta Automatica Sinica. 2017. vol. 43(10). pp. 1687–1702.
  16. Mehdi J. Optimal redundant sensor configuration for accuracy increasing in space inertial navigation system // Aerospace Science and Technology. 2015. vol. 47. pp. 467–472.
  17. Nayak A., Reyes L.R., Lee S., Nof S.Y. Resource sharing in cyber-physical systems: modelling framework and case studies // International Journal of Production Research. 2016. vol. 54(23). pp. 6969–6983.
  18. Theorin A. et al. An event-driven manufacturing information system architecture for Industry 4.0 // International Journal of Production Research. 2016. pp. 1297–1311.
  19. Oesterreich T.D., Teuteberg F. Understanding the implications of digitisation and automation in the context of Industry 4.0: A triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry // Computers in Industry. 2016. vol. 83. pp. 121–139.
  20. Bożek A., Wysocki M. Flexible Job Shop with Continuous Material Flow // Int. J. Prod. Res. 2015. 53. pp. 1273–1290.
  21. Pinha D., Ahluwalia R., Carvalho A. Parallel Mode Schedule Generation Scheme // Parallel mode schedule generation scheme // IFAC-PapersOnLine. 2015. vol. 48. no. 3. pp. 794–799.
  22. Battaïa O., Dolgui A., Guschinsky N. Decision support for design of reconfigurable rotary machining systems for family part production // International Journal of Production Research. 2017. vol. 55(5). pp. 1368–1385.
  23. Blazewicz J., Pesch E., Trystram D., Zhang G. New Perspectives in Scheduling Theory // Journal of Scheduling. 2015. vol. 18. pp. 333–334.
  24. Kalinin V.N., Sokolov B.V. A dynamic model and an optimal scheduling algorithm for activities with bans of interrupts // Autom. Remote Control. 1987. vol. 48. pp. 88–94.
  25. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению // Теория и системы управления. 2001. № 1. С. 5–22.
  26. Шестопалов М.Ю. Отказоустойчивое управление циклическими многостадийными технологическими процессами // Инновации. 2015. № 4(198). С. 8–12.
  27. Шестопалов М.Ю., Имаев Д.Х. Отказоустойчивое управление сложными системами // Дистанционные образовательные технологии: Материалы III Всероссийской научно-практической конференции. 2018. С. 259–266.
  28. Шестопалов М.Ю., Имаев Д.Х., Кораблев Ю.А., Квашнин С.В. Проектирование систем управления территориально распределенными объектами // Инновации. 2018. № 10(240). С. 100–107.
  29. Дзюбановский С.А., Озерянный Н.А. Системы автоматического управления с реконфигурацией // Измерение, контроль, автоматизация. 1990. № 4(76). С. 62–80.
  30. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем // М.: Наука. 1982. 200 с.
  31. Pavlov A.N. The Technique of Multi-Criteria Decision-Making in the Study of Semi-Structured Problems // Proceedings of the 6th Computer Science On-line Conference 2017 (CSOC2017). pp. 131–140.
  32. Калинов М.И., Родионов В.А., Черкашин В.Г. Влияние крена космического аппарата на эффективность решения задачи наблюдения за морскими объектами // Информатизация и связь. 2020. № 5. С. 151–157.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».