СППР

			199
	Максимальная надежность плана,	при допустимом	времени его
	реализации составляет	N
	μ(Η*)=μ(Η*) -» max,		(2.38)
		£*,· S Г^ои,
		i=l

где Гдоп - допустимое время выполнения плана.

Важность данной постановки в том, что время принятия решения является одновременно и основной его характеристикой и наиболее существенным фактором сложности решения. В условиях дефицита времени оператор принимает решение по «свернутым» алгоритмам, полагаясь на свою интуицию и опыт. При этом возникает риск неправильных действий, что ведет к нерешительности оператора, которая часто является причиной невыполнения или несвоевременного выполнения действий по устранению конфликтных ситуаций.

Специфика нечетких моделей заключается, с одной стороны, в использовании нечетких оценок ц(Я)є[0,1], изменяющихся с некоторой дискретностью, с другой - в графовой интерпретации, позволяющей отнести формирование плана к числу комбинаторных задач на графах. Область допустимых решений может определяться α-уровнем нечеткости графа, который соответствует нечеткой оценке μ(Η). Задаваясь значением μ(Η), можно определить область допустимых решений, а затем в этой области производить поиск оптимальных решений на графах [18,19].

Формирование плана заключается в нахождении упорядоченной последовательности вершин в графе от начальной A0 к конечной hN; /т=( h0, ...hm,...h„і,... hN), где L - путь в графе, объединяющий совокупность вершин с порядковым номером. С каждым таким путем сопоставим оценки, определяющие риск

μGr(Zm)=Tnin faG(A0, hm); ц<3(йт/, Amj); цб(А„,, hN)}	(2.39)
и временные затраты
T(Im)= Σ Khmr).	(2.40)
г=1

Пусть L={1\,h, . - множество всех путей в граф-модели плана' реализации решения. Тогда экстремальный путь Ґ в зависимости от постановки (2.37) или (2.38) определяется соотношением

* = index m in №(1\ )> T(12),...,T(Jm))

(2.41)

ті

ИЛИ

Рис. 2.12 Двоичное дерево полного решения дм N=

201

1 = index т т

·

(2.42)

m V-G

Для решения экстремальных задач на графах известны алгоритмы Форда-Фапкерсона, Дейкстра, Флойда-Уоршелла и др. [19]. Наиболее целесообразно для решения приведенных задач использовать алгоритм Дейкстра как наиболее экономичный с точки зрения реализации на ЭВМ в реальном времени.

Двоичное дерево полного решения для N - 4 приведено на рис. 2.12. Краткое изложение сути основных этапов синтеза систем поддержки

принятия решений как наиболее характерного и важного класса искусственного интеллекта позволяет сделать следующие выводы:

-структура СППР определяется структурой логико-психологической модели процесса принятия решения;

-формальное описание процессов фунвдионирования в СППР базируется на логико-лингвистическом подходе, суть которого составляет теория нечётких множеств, которая позволяет формализовать словесные описания, получаемые от экспертов в виде математических выражений и учесть их нечеткость через оценки истинностей и предпочтений;

-предпочтительным методом формирование и обработки знаний, получаемых от экспертов, является метод растущих пирамидальных сетей,

модифицируемых с использованием теории нечбтких множеств.

2.4.Система поддержки принятия решений при идентификации нештатных ситуаций на борту космического аппарата

Материалы данного раздела базируются на результатах исследований выполненных автором совместно с Кондратенко C A .

Под нештатной ситуацией (НС) понимается такая ситуация, которая возникает в процессе управления космическим аппаратом (KA) с центра управления полетом (ЦУП) при рассогласовании действительного и требуемого состояния бортовых систем KA больше допустимой нормы.

Возникновение HC может быть связано со следующими причинами: ненадежность элементов бортовых систем КА, выход их из строя; ошибки оперативного персонала ЦУП при управлении КА; несовершенство методов и алгоритмов управления KA с ЦУП; неполнота и неточность информации о KA как объекте

управления;

ограниченные возможности ЦУП по управлению KA и др. Оценка состояния и работоспособности аппаратуры KA в полете

производится по значениям телеметрических параметров, входящих в состав телеметрической информации (ТМИ). При анализе неисправностей

202

на борту KA предполагается, что наземные средства работают нормально, оперативные данные о работе аппаратуры KA достоверны, а две или более независимых неисправности одновременно не возникают.

Нештатные ситуации условно разделяются на две группы: неисправности и аварийные ситуации. Неисправностью считается несоответствие режима работы или состояния аппаратуры KA заданным режимам, отклонение значений параметров (напряжение, ток, температура

идр.) от установленных норм, прекращение функционирования приборов

исистем. Под аварийной ситуацией понимается неисправность или

совокупность неисправностей, которые ставят под угрозу возможность дальнейшего использования KA по целевому назначению или приводят к прекращению активного существования КА.

Все неисправности возникающие в процессе полета KA разделяются на устраняемые, неустраняемые и частично устраняемые.

KA считается исправным, если параметры бортовой аппаратуры соответствуют требованиям эксплуатационной документации. При этом допускается снижение резервирования систем и приборов, если эго не приводит к ограничению решения целевых задач КА; к потере возможности оценки технического состояния бортовой аппаратуры; к затруднениям в управлении или постоянному привлечению дополнительных средств дня управления КА.

Информация о техническом состоянии бортовых систем KA содержится в кадрах телеметрической информации, поступающей при радиообмене ЦУП с космическим аппаратом. Полная обработка такой информации производиться после сеанса связи, то есть передача командно-программной информации на борт производится в условиях неопределенности технического состояния KA на момент сеанса связи. В случае возникновения HC на борт может быть выдана команда, которая может привести к развитию НС, что в свою очередь поставит под угрозу выполнение целевой задачи одной из бортовых систем KA или KA в целом.

Таким образом, становится актуал%юй задача обработки ТМИ о состоянии бортовых систем KA в ходе сеанса связи, идентификация на основе этой информации возможной нештатной ситуации на борту КА, что позволит предотвратить развитие HC путем отмены недопустимых команд,, либо принять меры по ее устранению путем формирования и передачи необходимых управляющих воздействий.

Обнаружение и устранение нештатных ситуаций является одной из основных функций оперативного персонала ЦУП. В инструкциях по эксплуатации имеются рекомендации о действиях оперативного персонала в наиболее типичных и часто повторяющихся НС. Если возникшую ситуацию нельзя отнести ни к одному известному типу, то меры по ее

203

идентификации и принятие решения по выбору управляющего воздействия для ее устранения принимается после полной обработки и анализа телеметрической информации после сеанса связи с KA группой специалистов.

Группа специалистов-экспертов формируется из представителей завода-изготовителя, разработчика, представителей космического агенства и специалистов из числа оперативного персонала. Принятое решение о целесообразном управляющем воздействии реализуется лишь в следующих сеансах радиообмена с КА. Поскольку за время между сеансами связи ситуация на борту KA может существенно измениться, то решение, принятое на основе информации предыдущего сеанса очень часто не является рациональным.

Опыт эксплуатации KA показывает, что вероятность распознавания HC и выработки управляющего воздействия для ее устранения оперативным персоналом ЦУП в течение одного сеанса весьма мала. Это связано, прежде всего с необходимостью сбора и анализа информаций о большом количестве параметров телеметрии, т.е. информационной подготовки решения. Так, сбор и анализ информации о HC составляет до 60-70% времени, затрачиваемого на информационную подготовку принятия решения.

Все сказанное выше позволяет сделать вывод о целесообразности автоматизации информационной подготовки и формирования вариантов решения для устранения HC за счет реализации соответствующей системы поддержки принятия решения.

Поскольку по своему назначению, структуре и выполняемым функциям СППР является неотъемлемой и составной частью аппаратуры ЦУП, то вопросы проектирования СППР следует рассматривать с учетом взаимосвязи алгоритмов СППР с алгоритмами функционирования ЦУП, реализованными в вычислительных средствах (ВС).

В современных и перспективных ЦУП вычислительные средства включают набор персональных ЭВМ в составе АРМ оперативного персонала ЦУП, завязанных в локальную вычислительную сеть (ЛВС). JIBC позволяет осуществлять:

-разделение ресурсов - управление периферийными устройствами;

-разделение данных - возможность доступа и управления базами данных с рабочих мест;

-разделение программных средств - возможность одновременного использования программных средств;

-оперативный обмен информацией между всеми станциями,

подключенными к ЛВС.

Оперативный персонал ЦУП включает группы управления, планирования, баллистического обеспечения и анализа.

204

При формировании информационной модели (ИМ) и управлении ею оператором, основными функциями BC являются сбор и обработка информации от функциональных подпрограмм, формирование и выдача на рабочие места операторов информационных массивов, прием и исполнение вводимых оператором сообщений. Реализация СППР не изменяет основных функций вычислительных средств, связанных формированием ИМ. Существенно изменяются лишь алгоритмы управления ИМ и содержание отображаемой информации.

Управление ИМ становиться ситуационным и определяется характером возникающих нештатных ситуаций. ПЭВМ рабочего места выполняет все функции связанные с реализацией СППР и ситуационным управлением ИМ, формирует и выдает на АРМ признак нештатной ситуации и другую информацию, характеризующую HC и влияющую на выбор гипотезы о причине возникновения ситуации, а также рекомендуемую последовательность действий для устранения НС.

На этапе обучения СППР эксперт, используя монитор и клавиатуру ПЭВМ вводит в базу знаний информацию о характеристиках и признаках HC и причинах их возникновения. Описания HC формируются на основе анализа целей и задач функционирования ЦУП и экспертной информации. Источниками экспертной информщщи являются разработчики и оперативный персонал ЦУП, а также результаты анализа эксплуатации ЦУП, техническая документация и др.

Основными функциями СППР являются: формирование обобщенной модели НС; проверка непротиворечивости знаний о НС;

формирование оптимального плана устранения НС; формирование и выдача оператору рекомендаций о необходимой

справочной информации.

Обобщенная структурная схема СППР приведена на рис. 2.13. СППР включает в себя:

ситуационную базу данных (СБД), ,которой хранится перечень, описание HC и их характеристики;

специализированную базу знаний (СБЗ), в которой хранится формализованная информация о функционировании бортовых систем KA в виде цепочек причинно-следственных отношений;

блок анализа (BA), в котором осуществляется анализ информации, хранящейся в СБД и СБЗ;

блок поддержки решения (БПР), задача которого состоит в идентификации НС, подготовке и выдаче рекомендаций по их устранению; блок комментариев (BK), который готовит комментарии для

вариантов решения;

Рис. 2.13 Структурная схема СППР при идентификации HC бортовых систем

206

блок обучения (БО), обеспечивающий формирование и ввод новой информации в СБД и СБЗ;

блок синтеза информационной модели (БСИМ).

Принципы технической реализации СППР в составе ЦУП должны обеспечивать:

сопряжение СППР с аппаратурой ЦУП; рациональный выбор языка представления и обработки знаний;

возможность пополнения СБД и СБЗ, обучение и дообучение.

СППР может работать в реальном времени и одновременно использовать количественную (телеметрическую) и качественную (экспертную) информацию о НС.

Поскольку формализованные знания экспертов на начальных этапах применения СППР недостаточно полны и корректны, то СБД и СБЗ совершенствуются в процессе эксплуатации. Модели знаний постоянно корректируются на основе объективной информации о правильности принимаемых решений. Для этого в системе предусмотрены средства документирования процессов принятия решений оператором в НС, оценки их правильности и эффективности.

Центральным элементом СППР является специализированная база знаний, которая осуществляет идентификацию нештатной ситуации. Под идентификацией HC в дальнейшем понимается построение математической модели, которая устанавливает взаимосвязь между входными переменными (параметрами телеметрической информации) и ■выходными переменными (выявленными типами НС). В основу математической модели идентификации положена нечёткая база знаний, представляющая собой совокупность правил “ЕСЛИ-TO”, которые связывают лингвистические оценки параметров ТМИ и выходные оценки типов НС. Подробно же математическая модель описана в разделе 1.8.

Адекватность модели экспериментальным данным определяется качеством функций принадлежности, с помощью которых лингвистические оценки переходят в количественную форму. Поскольку функции принадлежности определяются экспертным путем, адекватность нечеткой БЗ целиком зависит от квалификации экспертов.

Рассмотрим формирование логических уравнений на примере системы энергоснабжения (СЭС) КА, которая является центральной в системе жизнеобеспечения.

Перечислим возможные уровни технического состояния для СЭС КА:

1.Нормальный режим функционирования СЭС КА.

2.Разряд блока химических батарей (БХБ) в СЭС (характеризуется уменьшением заряда до 30% от максимального).

207

3.Предаварийный режим работы БХБ, если напряжение на БХБ упало до минимального уровня 25,4 ±0,2 В; в данном случае включается только реле времени, второе, на 15 ± 5 с.

4.Аварийное состояние БХБ, характеризуется тем, что напряжение упало ниже 25,4 ± 0,2 В и сработало реле времени второе; при этом состоялось аварийное отключение потребителей и KA переведен в дежурный режим.

5.Перегрев БХБ. Это состояние, в котором температура БХБ больше

допустимой для данной емкости батареи.
6. Авария	в круге солнечных батарей (СБ), в случае,	если KA
находится на освещенной стороне и ток из солнечных батарей меньше I А.
Модель функционирования системы электроснабжения KA можно
описать следующей функцией:
	н {к )= /[н {к - \),НН[с{к - \),di[v\	(2.43)
где Н(к-1) -	вектор состояния СЭС KA на A-I шаге моделирования;
HH(C(k-l),di) -	функция, которая определяет значение напряжения
химической батареи КА; dt - разность токов заряда и разряда ;		V- вектор
состояния бортовых систем.

В свою очередь вектор состояния СЭС KA можно отобразить таким образом:

H = {Y, HH, THl , TCl , Т4 , ДПН , ДАС , ДМН , P B l , РВ2 , K i },

где /-текущее время		моделирования;		HH	- напряжение		нагрузки;
T H l - ток нагрузки;	TCl	-	ток солнечных батарей; Т4 -			температура
аккумуляторной батареи;		ДПН - датчик			предельно	допустимого
напряжения; ДАС -	датчик		аварийного	состояния; ДМН			- датчик

минимального напряжения; P B l - реле времени первое; РВ2 - реле времени второе; Ki- вектор, который характеризует включения бортовых систем.

Функция, которая определяет напряжение на аккумуляторной батарее:

HH=f[c(k-l),di],

может быть выражена формулой, котораг-аппроксимирует разрядную характеристику химического источника питания [20]:

(2.44)

где шах С - максимальное значение емкости батареи; С - емкость батареи на каждом этапе моделирования; Uj,Uj+\ .Сj .Cj+\ - значение

208

напряжения и емкости взятые из таблицы, которая аппроксимирует разрядную характеристику химической батареи.

Для определения значения С воспользуемся следующей формулой:

С = С (*-1) Ч и

d, - TCl-THl,

(2.45)

TCl = K c6I itIc6I + K c62 *1С62 9

где K c61, K cS2 - коэффициенты включения солнечных батарей;

TH l=Y1K S I llh

ί=1
где Im - массив, который содержит	значения	токов нагрузки
аппаратуры в разных режимах работы, K tti	- матрица,	которая задает
режимы работы аппаратуры КА.
Выразим:

Unop =Анн{к-\),тл)

33 Л,есяиТ		4 S 20 °С ;
Unop = j 33 ,еою	20 “С < TA S 35 °С ;
32	, еспиТ	4 > 35 °С ,

где Unop - значение напряжения, при котором срабатывает ДПН:

	ДПН=		I	,есяиНН	i.U t
				“ *	“ пор ’
		*■	'	п, есяиНН	< U mp
			{»·'
			{!,есяиНН		S 27® В
		=-(.,			> Tl .2В ’
				есяиНН
				,ecuHH^, 25.4В
		ч».			> 25.4В
				есяиНН
	At,	At, если (ДПН			= l)U (PB 1 > 0)
		0 ,если (ДПН = 0)U (PB 1 > 1800 ) ’
	At2- At,если (ДМН				= 1)11 (PB 2 > 0)
		0, если (ДМН			= 0)U (PB > 15 ) ’