Method of Structural-Parametric Synthesis of Configuration Multi-Mode Object

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The complexity of modern objects with a reconfigurable structure leads to the need to take into account various factors of their interaction with the environment and is associated with an increase in the number of their constituent elements and subsystems, as well as, accordingly, a rapid increase in the number of internal connections, and manifests itself in such aspects as structural complexity, complexity of functioning, complexity of choice of behavior, complexity of modeling and complexity of development. These systems operate in conditions of significant uncertainty associated with a change in the content of the goals and objectives facing the object, the impact of disturbing factors from the external environment and having a targeted and / or non-targeted character. These aspects of the complexity of the system are associated not only with the uncertain effects of the external environment, but also with many different modes (types) of functioning, corresponding to the multiplicity of tasks being solved and the multiplicity of indicators of the quality of their solution. As a rule, systems with a fixed structure, usually tuned to a steady (some given) mode, do not provide the best control quality in other modes. Therefore, the multi-mode and uncertainty of the operating conditions necessitate solving the problem of analysis and synthesis of the configuration and reconfiguration of the objects under consideration, based on intelligent approaches. At the same time, at the stages of creating and designing objects with a tunable structure, such interconnected sets of modes of operation and structures should be synthesized, and, possibly, such a level of redundancy should be introduced into these sets, taking into account space-time, technical and technological restrictions, under which at the stage of their application for the intended purpose, it would be possible to respond flexibly to all design and off-design contingencies that cause structural changes in the object.  From a formal point of view, the solution to these problems is possible within the framework of such an important class of modern scientific and technical problems as the problems of multi-criteria structural-functional synthesis of configurations of multi-mode objects at various stages of their life cycle. This article presents a method for solving these problems, based on the concept of the parametric genome of complex multi-mode objects proposed by the authors. The application of this concept makes it possible to store in a concentrated form the explicit and implicit knowledge of experts about the interaction of elements and subsystems of an object when performing various combinations of the implementation of operating modes, as well as to quickly calculate optimistic and pessimistic estimates of indicators of structural and functional reliability of homogeneous / heterogeneous, monotonous / non-monotonic, equivalent /unequal multi-mode objects. With a multi-criteria choice of the required number of non-dominated variants of configurations of a multi-mode object, evenly distributed in the set of effective (Pareto) alternatives, a combination of the method of interval lexicographic ordering (successive concessions) and an operator decision rule was proposed. At the same time, in order to conduct a detailed analysis of the possibility of implementing an object of joint or separate activation of operating modes with an equivalent or unequal intensity of their use, a fuzzy-possibility representation of a generalized indicator of structural and functional reliability in the form of a trapezoidal number and determining its center of gravity was proposed. The results of applying the developed method of structural-parametric synthesis of configurations of a multi-mode object with a tunable structure are presented on the example of the motion control system of the small spacecraft "Aist-2D".

About the authors

A. N Pavlov

Mozhaisky Military Space Academy

Email: pavlov62@list.ru
Zhdanovskaya St. 13

D. A Pavlov

Mozhaisky Military Space Academy

Email: dpavlov239@mail.ru
Zhdanovskaya St. 13

A. B Umarov

Mozhaisky Military Space Academy

Email: antropicier737@gmail.com
Zhdanovskaya St. 13

A. V Gordeev

Mozhaisky Military Space Academy

Email: grd611@bk.ru
Zhdanovskaya St. 13

References

  1. Балухто А.Н., Романов А.А. Искусственный интеллект в космической технике: состояние, перспективы развития // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2019. Том 6. №1. С. 65–75.
  2. 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. Communications in Computer and Information Science. / Artho C., Ölveczky P. (eds). Springer, Cham. 2019. vol. 1008. https://doi.org/10.1007/978-3-030-12988-0_3
  3. Tipaldi M., Glielmo L. A Survey on Model-Based Mission Planning and Execution for Autonomous Spacecraft // IEEE Systems Journal. 2018. vol. 12. Issue 4. pp. 3893–3905.
  4. 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), Harbin. 2017. pp. 100–104.
  5. Amigoni F., Ferrari Dacrema M., Donati A., Laroque C., Lavagna M., Riva A. Aggregating Models for Anomaly Detection in Space Systems: Results from the FCTMAS Study // Intelligent Autonomous Systems 15. IAS 2018. Advances in Intelligent Systems and Computing, Strand / Dillmann R., Menegatti E., Ghidoni S. (eds). 2019. vol. 867. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01370-7_12.
  6. Wang D.-Y., Tu Y.-Y., Liu C.-R., He Y.-Z., Li W.-B. Connotation and Research of Reconfigurability for Spacecraft Control Systems: A Review // Acta Automatica Sinica. 2017. vol. 43. no. 10. pp. 1687–1702.
  7. Nayak A., Reyes Levalle 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. no. 23. pp. 6969–6983.
  8. Theorin A. An event-driven manufacturing information system architecture for Industry 4.0 // International Journal of Production Research. 2016. pp. 1297–1311.
  9. 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. no. 5. pp. 1368–1385.
  10. Севастьянов Н.Н., Андреев А.И. Основы управления надежностью космических аппаратов с длительными сроками эксплуатации: учебное пособие // М-во образования и науки Российской Федерации, Томский гос. ун-т, ОАО "Газпром космические системы". Томск: Изд. дом Томского гос. ун-та. 2015. 265 с.
  11. Черкесов Г.Н., Недосекин А.О., Виноградов В.В. Анализ функциональной живучести структурно-сложных технических систем // Надежность – 2018. Т. 18. №2. 2018. С. 17 – 24.
  12. Mehdi Jafari. Optimal redundant sensor configuration for accuracy increasing in space inertial navigation system // Aerospace Science and Technology. vol. 47. 2015. pp. 467-472
  13. Райкунова Г.Г. Ионизирующие излучения космического пространства и их воздействие на бортовую аппаратуру космических аппаратов // М.: Физматлит. 2013. 256 c.
  14. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения. М.: Наука. 1979. 232 с.
  15. Куренков В.И., Капитонов В.А. Методы расчёта и обеспечения надёжности ракетно-космических комплексов: учебное пособие // Самара: изд-во Самарского государственного аэрокосмического университета. 2007. 320 с.
  16. Поленин В. И., Рябинин И. А., Свирин С. К., Гладкова И. А. Применение общего логико–вероятностного метода для анализа технических, военных организационно–функциональных систем и вооруженного противоборства: монография, научное издание // под ред. А. С. Можаева. СПб.: СПб–региональное отделение РАЕН, 2011. 416 с.
  17. Павлов А. Н., Воротягин В. Н., Кулаков А. Ю., Умаров А. Б. Исследование структурно-функциональной надёжности малых космических аппаратов при решении задач ориентации // Информатизация и связь. М.: Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала "Информатизация и связь". 2020. №4. С. 156–164.
  18. Павлов А.Н., Павлов Д.А., Умаров А.Б. Метод оценивания показателей живучести бортовых систем малых космических аппаратов в условиях изменяющихся режимов функционирования и деструктивных воздействий // Труды МАИ. 2021. №120. С. 1–29.
  19. Pavlov A.N., Pavlov D.A., Vorotyagin V.N., Umarov A.B. Structural and functional analysis of supply chain reliability in the presence of demand fluctuations // Proceedings of Models and Methods for Researching Information Systems in Transport 2020 (MMRIST 2020). St. Petersburg, Russian Federation, Dec. 11-12, 2020. CEUR-WS 2021. 2021. vol. 2803. pp. 61-66.
  20. Павлов А.Н., Павлов Д.А., Алешин Е.Н., Воротягин В.Н., Умаров А.Б. Моделирование и анализ структурно-функциональной надежности сложных многорежимных объектов // Труды ВКА имени А.Ф. Можайского. 2021. №677. С. 186-194.
  21. Pavlov A.N., Umarov A.B., Aleshin Ye.N. Study of the structural significance of supply chain elements with variable order rate // Intelligent Transport Systems. Transport Security – 2021. CEUR-WS 2021. 2021. vol-2924. pp. 1-8
  22. Филатов А.В., Ткаченко И.С., Тюгашев Е.В., Сопченко Е.В. Математическое обеспечение системы управления движением МКА // Информационные технологии и нанотехнологии. Материалы Международной конференции и молодежной школы. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (Национальный исследовательский университет)», Самара. 2015. С. 290-294.
  23. Васильков Ю.В., Тимошенко А.В., Советов В.А., Кирмель А.С. Методика оценки функциональных характеристик систем радиомониторинга при ограниченных данных о параметрах надежности // Труды МАИ. 2019. №108. doi: 10.34759/trd-2019-108-16.
  24. Manuilov Yu.S., Pavlov D.A., Pavlov A.N., Slin’ko A.A. The Technique of Informational Interaction Structural-parametric Optimization of a Earth's Remote sensing Small Spacecraft Cluster // Springer International Publishing, Switzerland. 2018. vol. 3: Cybernetics and Algorithms in Intelligent Systems. pp. 155-166.
  25. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений // М.: Наука. 2006. 181 с.
  26. Бородин В.В. Оценка надежности обслуживаемых устройств орбитальной космической станции // Труды МАИ. 2012. №58. 12 с.
  27. ГОСТ 27.003-90. Надежность в технике. Состав и общие правила задания требований по надежности. 1990.
  28. Колодежный Л.П., Чернодаров А.В. Надежность и техническая диагностика // М.: Изд. ВВА им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина. 2010. 452 с.
  29. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето–оптимальные решения многокритериальных задач // М.: Наука. 1982. 254 с.
  30. Калинов М.И., Родионов В.А. Обоснование выбора рационального варианта применения малых космических аппаратов при отказах отдельных элементов их бортовых систем // IX всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности (ИММОД-2019), 2019. С. 434-438.
  31. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения // М.: Радио и связь. 1981. 560 с.
  32. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход // М.: Физматлит. 2005. 176 с.
  33. Ногин В.Д. Проблемы сужения множества Парето: подходы к решению // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 98–112.
  34. Москвин Б.В. Теория принятия решений: учебник // СПб.: ВКА им. А.Ф.Можайского, 2014. 383 с.
  35. Pavlov A., Ivanov D., Dolgui A., Sokolov B. Hybrid Fuzzy-Probabilistic Approach to Supply Chain Resilience Assessment. IEEE Transactions on Engineering Management, 65(2). 2018. pp. 303-315.
  36. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов // М.: Наука. 2006. 410 с.
  37. Быков А.П., Пиганов М.Н. Прогнозирование показателей качества бортовых радиоэлектронных устройств // Труды МАИ. 2021. №116. http://mai.ru//upload/iblock/bdd/Bykov_Piganov_rus_eng.pdf. doi: 10.34759/trd-2021-116-05.
  38. Кирилин А.Н., Ахметов Р.Н., Шахматов Е.В., Ткаченко С.И., Бакланов А.И., Салмин В.В., Семкин Н.Д., Ткаченко И.С., Горячкин О.В. Опытно-технологический малый космический аппарат «АИСТ-2Д» // Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2017. 324 с.
  39. Шипов М.Г. Гашение угловых скоростей КА «Аист-2Д» с использованием системы сброса кинетического момента // Вестник самарского университета. Авиационная и ракетно-космическая техника. 2019. Т. 18. №2. С. 121-127.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».