Модели и методы решения задач оперативного управления безопасностью непрерывных химико-технологических систем 1 Ч. 2. Продукционные модели представления знаний в системах поддержки принятия решений Текст научной статьи по специальности «Математика»

УДК 658 + 504:378

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ НЕПРЕРЫВНЫХ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ1

Ч. 2. Продукционные модели оредставлеоио знаний в системах ооддержки оринотио решений

А. Ф. Егоров, Т. В. Савицкая, П. Г. Михайлова

Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева

Для решения задач управления безопасностью химических производств предложено применять системы поддержки принятия решений. Разработаны продукционные правила и модели представления знаний в таких системах.

ВВЕДЕНИЕ

Обеспечение промышленной безопасности современных химических производств является важной проблемой. В работах [1—3] предложен качественно новый единый подход к ее решению, предполагающий применение новых информационных технологий, методов системного анализа и методологии анализа риска. Он охватывает обеспечение промышленной и экологической безопасности природно-промышленных комплексов на всех стадиях жизненного цикла в режимах нормального функционирования и в случае аварии. Авторами сформулированы задачи управления промышленной и экологической безопасностью и развита методология анализа риска и управления безопасностью химических производств. Предложены принципы создания интегрированных автоматизированных систем управления (ИАСУ) химическими предприятиями и разработана функциональная структура ИАСУ безопасностью химических производств. Одной из функциональных подсистем ИАСУ является система поддержки принятия решений (СППР) по управлению промышленной безопасностью химических производств [1].

Нами разработаны теоретические основы создания СППР и предложены следующие модели для решения задач управления безопасностью химических производств:

— продукционные правила и модели представления знаний для оперативного управления безопасностью не-

1 Часть 1 «Управление в условиях неопределенности» см. в № 6, 2006 г., с. 50—56.

прерывными химико-технологическими процессами и системами в целях предотвращения отказов и аварийных ситуаций;

— экспертные модели принятия решений по оперативному и долгосрочному управлению безопасностью химико-технологическими системами (ХТС) и химическим предприятием в целом на стадиях функционирования, реконструкции, модернизации и проектирования на основе многокритериальных функций предпочтения;

— нечеткие логические модели принятия оперативных и долгосрочных решений, направленных на повышение безопасности технологического оборудования с опасными химическими веществами [2].

В настоящей статье рассмотрены продукционные модели для оперативного управления безопасностью непрерывных ХТС на различных стадиях возникновения и развития аварии и уровнях управления безопасностью [4]. Выбор продукционных моделей представления знаний и разработки системы логического вывода на их основе для различных состояний управления безопасностью ХТС в СППР обоснован, исходя из нижеследующего.

При решении задач оперативного управления безопасностью химико-технологическими процессами (ХТП) и системами необходимо использовать и обрабатывать большие массивы информации о технологических параметрах процессов, состоянии ХТП и т. п. Поэтому при создании СППР ИАСУ безопасностью химических производств требуется единство форм представления и обработки информации для широких классов задач, а не отдельно взятых технологических процессов.

Так, для представления знаний в СППР нами не применялась модель «нечеткого регулятора» для управления химико-технологическими процессами [5]. Это связано с тем, что при данной модели для каждого ХТП необходимо синтезировать свой алгоритм управления. Такой подход дает хорошие результаты при создании автоматизированных систем управления технологическими процессами, но вряд ли целесообразен в рассматриваемых СППР ввиду многочисленного разнообразия химико-технологических процессов. В этом смысле обучение и настройка одной или двух нейронных сетей на множестве технологических параметров процессов для оперативного управления безопасностью ХТП представляются более целесообразными [4], а при создании базы знаний в СППР системы управления безопасностью непрерывных ХТС применение продукционных моделей является более простым способом представления знаний.

Предложенный в настоящей работе подход к управлению безопасностью непрерывных ХТС с помощью СППР заключается в том, что для каждого типового оборудования, в котором могут возникнуть и развиваться аварийные ситуации, строятся логико-графические модели управления безопасностью, в соответствии с которыми разрабатываются продукционные правила и модели представления знаний и логического вывода для экспертных систем СППР интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью химических производств.

Для формализованного представления знаний в СППР предложено формировать две группы продукционных правил с использованием лингвистических переменных: первая — для управления безопасностью на стадиях возникновения отказов и аварийных ситуаций, вторая — в предаварийном режиме.

1. ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЦЕЛЯХ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ОТКАЗОВ И АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ

Первая группа продукционных правил и моделей представления знаний соответствует формализованному описанию управляющих воздействий, направленных на предотвращение отказов (первый уровень управления безопасностью) или аварийных ситуаций (второй уровень управления безопасностью) на 1-й установке в результате отклонения технологических параметров процессов от нормы. Данная группа правил и моделей включает в себя:

— соотношения (1)—(14) — см. далее — для формирования представления знаний о контролируемых и регулируемых технологических параметрах процессов и управляющих воздействиях;

— соотношения (15)—(21) — процедуру логического вывода для различных состояний ХТП.

Рассмотрим первую группу соотношений.

Для каждого ?-го контролируемого и регулируемого

параметра технологического процесса (хс, с = 1, С; С — общее число контролируемых и регулируемых технологических параметров), отклонения которого могут привести к возникновению о-го отказа или к развитию о-го отказа в у'-ю аварийную ситуацию, необходимо опреде-

лить управляющие воздействия по предотвращению возникновения о-го отказа (иоо, оо = 1, О) или по предотвращению возникновения у'-й аварийной ситуации на

1-й установке (що, у'о = 1, &) в зависимости от уровня управления безопасностью в виде продукционной модели

V? : Му { [ х? о иоо ] (1)

или

V? : М? { [ х? о и]о ] (2)

и сформулировать продукционные правила для каждого с-го контролируемого и регулируемого технологического процесса одного из следующих видов.

Правило 1. Если значение с-го технологического па, о /

раметра на Н-й установке х? — «норма», то значения уп-

„ „ -/ -/ равляющих воздействий иоо или Що — «поддерживать

на установленных технологическим регламентом значениях «норма» или «не изменять».

Правило 2. Если значение с-го технологического па, о /

раметра процесса на Н-й установке х? — «отклонение от

о . -I

нормы», то значения управляющих воздействий иоо или

Що — «изменить».

По существу, отклонение значения ?-го технологического параметра процесса от нормы означает, что этот технологический параметр может быть неопределенным

(0?), а причинами отклонения может быть возникновение в системе отказов или аварийных ситуаций:

V? : М { (х? £ X1 о х? { 0?, 0? £ X1), (3)

где X1 — область допустимых значений технологических параметров процессов на 1-й установке.

Для формализованного представления знаний в СППР введем следующие обозначения лингвистических переменных, описывающих контролируемые, регулируемые и управляющие переменные, характеризующие состояние ХТП и управление безопасностью: N — «норма»; Ь — «ниже нормы»; V — «выше нормы»; УЛ — «выше нормы, допустимо»; ЬБ — «ниже нормы, допустимо»; ЬА — «ниже нормы, не допустимо»; УА — «выше нормы не допустимо»; 6А — заданное значение для срабатывания аварийной защиты.

Обозначим управляющие воздействия по управлению безопасностью: Р1 — «увеличить»; РЛ — «уменьшить»; Р — «переключить»; . — «регулировать» в заданном диапазоне; МР1 — «сильно увеличить»; ЬР1 — «немного увеличить»; ЬРБ — «немного уменьшить»; МРЛ — «сильно уменьшить»; N — «поддерживать в заданном диапазоне (не изменять)»; СН — «изменить».

С учетом принятых обозначений отклонение с-го

технологического параметра от нормы

х? = о х? = 0?, (4)

где 0? £ X1.

Продукционные модели для правил 1 и 2 запишем в виде:

V? : Му { [(х? = *) о (иоо = *) л (ио = *)], (5)

или

V? : Мс { [(х? = ™*) о (иоо = СН) V (Що = СН)]. (6)

Значение любого контролируемого или регулируемого технологического параметра х1? (? е С) «отклонение от нормы» может принимать одно из следующих значений: «выше нормы» или «ниже нормы», которые, в свою очередь, могут быть «выше нормы, допустимо», «ниже нормы, допустимо», «ниже нормы, не допустимо», «выше нормы, не допустимо», что в формализованной системе описания запишем так:

М1 { [х? = о х? = VV Ь], (7)

М2 { [х? = Vо х? = тт V УА], (8)

М3 { [ х? = Ь о х? = Ь£ V ЬА] (9)

или

Му { [х? = о х? = 20 V ЬЛ V ЬА V УА]. (10)

Модели М1—М3 эквиваленты модели Му.

Управляющее воздействие «изменить» может принимать одно из значений: «увеличить», «уменьшить», «сильно увеличить», «немного увеличить», «сильно уменьшить» и «немного уменьшить». В формализованной системе описания запишем эти продукционные модели для

„ 0 -I -I

каждого из управляющих воздействий иоо или Що:

м5 { [(и1оо = СН) о (и1оо = Р1V РЛ)], (11)

М6 { [(Що = СН) о (Що = Ри V РЛ)], (12)

М7 { [( иоо V Що ) о РЛ о ( иоо V Що )

= (ЬРЛ V МРЛ)], (13)

М8 { [( иоо V Що ) о Ри о (иоо V Що )

= (ЬРи V МРи)]. (14)

Приведем пример формализованного описания переменных в СППР системы управления безопасностью ХТС с помощью предложенных продукционных моделей (1)—(14). Запишем в виде продукционной модели такое правило:

Если температура (хх) сырьевого потока — «выше нормы», то «увеличить расход» водяного пара, подавае-

/

мого на распыл сырья иоо:

М9 { [х[ = о х\ = VV Ь],

М10 { [х[ = Vо х[ = 20 V УА],

М11 { [(х1 = ) о (~Ыоо = СН)],

м12 { [(х1 = ул) о (иоо = СН)],

М11 { [(~и1оо = СН) о (~и1оо = Ри V РЛ)].

На основании моделей вида (1)—(14) формируются более сложные модели логического вывода в экспертных системах СППР систем управления безопасностью химических производств.

Процедура логического вывода с помощью продукционных правил заключается в том, чтобы сформиро-

„ -і -I

вать управляющее воздействие и00 или щ0 для каждого

к-го состояния ХТП:

Vk: Мк{ [гк о (и0о V Що)], (15)

где гк = [ х? ] — к-е состояние ХТП, характеризуемое вектором значений с-х контролируемых и регулируемых параметров, принимающих значения «норма» или «отклонение от нормы».

Так, продукционная модель логического вывода для управления безопасностью ХТП формируется на основе правил вида.

Правило 3. Если значения всех контролируемых и регулируемых технологических параметров процессов на

1-й установке для к-го состояния ХТП (х?, V? = 1, С) —

Г-I !

«норма», то состояние ік = [ хс ] — «норма».

Правило 4. Если состояние ік — «норма», то значения

„ „ -I -I

управляющих воздействии и00 или щ0 — «поддерживать

на установленных технологическим регламентом значениях «норма» или «не изменять».

Правило 5. Если значения одного или нескольких с-х контролируемых или регулируемых технологических параметров процессов — «отклонение от нормы», то состояние ік — «отклонение от нормы».

Правило 6. Если ік — «отклонение от нормы», то зна-

„ „ -I -I

чения управляющих воздействии и00 или щ0 , направ-

ленные на регулирование неопределенных технологи/I дг I Л ческих параметров процессов (хс■ = хс■ = 9с.,

9?’ £ Xі, с є С), — «изменить».

Запишем эти правила в виде продукционной модели логического вывода.

Для правил 3 и 4 (к-е состояние — «норма»):

Vк : Мк { [(Х? = *) о (гк = *)], (16)

Vк : Мк { [(гк = *) о (иоо = *) А (Що = *)]. (17)

Для правила 5 (к-е состояние ХТП — «отклонение от нормы» для одного технологического параметра процесса):

Vk : Мк { [((х1 V х2 V ... V х?) = ) о гк = ],

? = ТТС; ? с к (18)

или к-е состояние ХТП — «отклонение от нормы» для нескольких технологических параметров процесса:

Vk : Мк { [((х1 А х2 А ... А Х?') = ™*) А (Х?" А ... А ХС)

= N о гк = ], (19)

? = 1, ?'; ? = ?' , С; ? є С, ? ' є С, ?'' є С,

? с к, ? ' с к, ? ' ' с к,

где ? ' — число контролируемых и регулируемых технологических параметров процессов, для которых наблюдаются отклонения значений от нормы;

для правила 6 — поиска управляющих воздействий, направленных на предотвращение возникновения отказов — запишем:

Vk : Мк { [(гк = ™N) о ((и1 V и2 V ... V ио■ = СН) л

л (ио ■■ л ... л ио ■■■) = *] (20)

или для поиска управляющих воздействий, направленных на предотвращения возникновения аварийной ситуации:

Vk : Мк { [(гк = ™N) о ((и[ V и2 V ... V и/■ = СН) л л (и] ■■ л ... л и&) = N ]. (21)

В выражении (20) оо = 1, о’ — число управляющих

воздействий, которые необходимо изменить для управления безопасностью с целью приведения отклонений значений ? -х технологических параметров, вызванных о-м технологическим отказом, к допустимым значениям, остальные же значения управляющих воздействий (оо = о’’, о ’’’) — следует не изменять, а поддерживать в заданных регламентом пределах. В выражении (21) /о = 1, / ’ — число управляющих воздействий, которые необходимо изменить для управления безопасностью с целью приведения отклонений ? -х значений технологических параметров, вызванных возникновением у-й аварийной ситуации от о-го отказа, к допустимым значениям, значения остальных управляющих воздействий

(/ = /' ’’, &) следует не изменять, а поддерживать в заданных регламентом пределах.

Значения контролируемых и регулируемых технологических параметров процессов, соответствующие «отклонению от нормы» в формализованной системе представления знаний описываются соотношениями (9) или (10), а управляющие воздействия, направленные на регулирование недопустимых отклонений значений технологических параметров процессов описываются с помощью продукционной модели (11)—(14).

Соотношения (15)—(21) представляет собой продукционную модель логического вывода в СППР в целях предотвращения возникновения отказов и аварийных ситуаций.

На основании предложенной модели (15)—(21) запишем пример формализованного представления системы логического вывода для следующих продукционных правил.

Правило 7. Если температуры х^ и х12 в прямоточной зоне реактора — «выше нормы» и температура сырьевого потока х3 — «норма», то состояние ХТП — «отклонение от нормы».

Правило 8. Если состояние ХТП — «отклонение от нормы», характеризуемое значениями контролируемых и регулируемых технологических параметров (см. правило 7), то «поддерживать перепад давления в заданном

I

регламентом диапазоне» их и «увеличить расход водя-

I

ного пара» и2 .

Соответствующая продукционная модель имеет вид:

М1у { [((х\ л х2) = ) л (х3 = N) о гк = ],

гк = [ х[ = ™*, х2 = ™*, х3 = *],

М,5 { [((х1 л х2) = ) о (х1 л х2) = (VV Ь)],

Ми { [((х1 л х2) = V) о (х1 л х2) = (УЛ V УА)],

М17 { [((х[ л х2) = ™*) о (^2 = СН)],

М18 { [(х3 = N) о (и\ = N)],

М,9 { [(гк = о (и2 = СН) л (и\ = N)],

М20 { [(и2 = СН) о (и2 = РиV РЛ)],

М21 { [(и2 = Ри) о (и2 = ЬРи)].

Аналогичные продукционные правила и продукционные модели логического вывода записываются для всех к-х состояний ХТП, характеризующих условия принятия решений по управлению безопасностью ХТС.

2. ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ПРЕДАВАРИЙНОМ РЕЖИМЕ

Для формализованного описания управляющих воздействий на следующем уровне управления безопасностью с целью недопущения развития аварии с выходом за пределы технологического аппарата и блока путем включения системы аварийного взрывоподав-ления, аварийного останова и блокировки оборудования предложена вторая группа продукционных моделей представления знаний и логического вывода (соотношения (22)—(30)).

Состояние системы в этом случае характеризуется предаварийными значениями контролируемых и регу-/

лируемых технологических параметров х? процессов и

„ „ -I

значениями управляющих воздействий и/о — «отклонение от нормы, недопустимо», принимающих, соответственно, значения «выше нормы, недопустимо» или «ниже нормы, недопустимо». Это состояние ХТП в системе формализованного составления описания представления знаний в СППР назовем «отклонение от нормы, недопустимо» (г=). В этом случае предусмотрено оперативное срабатывание автоматической системы противоаварийной защиты, а в случае ее несрабатывания необходимо вручную инициировать включение про-тивоаварийной системы в определенной последовательности действий. Включение системы противоаварийной защиты обозначим через УК — «включить».

Для формализованного описания срабатывания автоматической системы противоаварийной защиты вводится дополнительная переменная Р — время с момента обнаружения технологической неполадки. Ее значение может превышать или не превышать заданное значение 6А — времени срабатывания автоматической системы противоаварийной защиты.

Задача оперативного принятия решений по управлению безопасностью в предаварийном режиме заключа-

ется в том, чтобы для предаварийного состояния ХТП, характеризуемого значением «отклонение от нормы, не-

о -I

допустимо», определить управляющие воздействия Ще , направленные на включение системы противоаварий-ной защиты на Н-й установке:

М= { [ 4 о щ ] (22)

Здесь и далее буквой «а» — обозначен признак, относящийся к предаварийной ситуации.

Запишем продукционные правила логического вывода в предаварийном режиме.

Правило 9. Если значения одного или нескольких контролируемых и регулируемых с-х технологических параметров процессов — «отклонение от нормы, недопустимо» и значение хотя бы одного из управляющих воздействий «отклонение от нормы, недопустимо», то состояние ХТП «отклонение от нормы, недопустимо» ().

Правило 10. Если состояние ХТП — «отклонение от нормы, недопустимо» и время с момента обнаружения неполадки не превышает установленное значение, то включить автоматическую систему противоаварийной защиты и осуществить последовательность управляю-

„ „ -I „ „

щих воздействий , направленных на аварийный останов и блокировку оборудования 1-го ХТП.

Правило 11. Если состояние ХТП — «отклонение от нормы, недопустимо» и время с момента обнаружения неполадки превышает установленное значение и автоматическая система противоаварийной защиты не сработала, то необходимо вручную осуществить последова-

„ „ -I

тельность управляющих воздействий по отключению, останову и блокировке 1-й технологической установки.

Запишем правила 9—11 в виде продукционной модели (23)—(30):

М= { [((х\ V т2 V ... V х?) = —*) л л (и1о V и2о V ... V и]о = -*) о 4 = -*Ь

с = Т7с; с с к, (23)

V? : Мс { [хс = -*) о хс = (ЬА V УА)], (24)

М22 { [(Що = -*) о (и‘о = (ЬА V УА))], (25)

М= { [((1к = -*) л (Р < 6А)) о (4 = УК)]. (26)

При срабатывании автоматической системы проти-воаварийной защиты в ней определен перечень всех управляющих воздействий, которые надо сильно увеличить или уменьшить, переключить, регулировать в заданном диапазоне:

М= { [(щ = УК) о ((и1,- л и7, л ... л ип) =

= ((ЬРЛ V МРВ) V (ЬРи V МРи))) л

л (( и(/" + 1)е л ... л и‘л ) = Р) л л (и‘0- +1) г. л ... л и&) = .)]. (27)

Здесь индекс у = 1, у" — относится к управляющим воздействиям, которые надо сильно увеличить или

уменьшить; у = у" + 1, у" — относится к управляющим воздействиям, связанным с переключениями;у = у" + 1, & —

к управляющим воздействиям, которые необходимо поддерживать в заданном регламентом диапазоне. Индекс I — относится к возможным факторам риска, на предотвращение возникновения которых или смягчение тяжести которых направлена предлагаемая система управляющих воздействий по управлению безопасностью ХТС [4].

При несрабатывании автоматической системы про-тивоаварийной защиты:

М= { [(VI = -*) л (Р > 6А) л (ип = -УК)) о

о( 01п = СН)], (28)

М= { [(4 = СН) о (и[, = Р) л (и\, = Р) л ...

... л (и].ч = Р) л (ии..+1) е л ... л и&Е) = .]. (29)

В выражении (29) управляющие воздействия представляют собой последовательность действий по аварийному останову и блокировке оборудования Н-го ХТП, которые осуществляются в соответствии со следующей моделью:

< { [(и] і ~- = СН) - , 1 ■> (ии = Р)],

)2 { [(и'и = = Р) о , і ( и2і = СН)],

{ [(и1ц = = СН) - і о ( и2і = Р)],

маы { [(и1ц = = Р) о і ( и3і = СН)],

макГ { [(и‘п = СН) - і о (ип = Р)].

Соотношения (22)—(30) представляют собой продукционную модель представления знаний для принятия решений по оперативному управлению безопасностью ХТП в предаварийном режиме.

Для обеспечения безопасности непрерывных химико-технологических систем при принятии технологических и организационно-технических решений на данном и последующем уровнях управления безопасностью с целью снижения тяжести последствий аварий [4] может быть применен подход к принятию решений на основе формирования нечетких логических описаний и систем нечеткого логического вывода [2].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей статье рассмотрены принципиально новые модели и методы решения задач оперативного управления безопасностью непрерывных ХТС на различных стадиях возникновения и развития аварийных ситуаций с использованием продукционных моделей в СППР интегрированных АСУ безопасностью химических производств. Данный класс моделей позволяет структурированно представить знания специалистов и опыт эксплуатации химически опасных объектов в экспертных системах и как способ формализации знаний является наиболее простым и интуитивно понятным для разработчиков этих систем.

В отличие от традиционных подходов к управлению безопасностью химико-технологических процессов продукционные модели применимы для решения широкого класса задач, а не отдельно взятых технологических процессов. Тем не менее, для каждой установки требуется

разработать десятки продукционных правил. Поэтому авторами ведется поиск более компактных и эффективных способов представления знаний в экспертных системах СППР для управления безопасностью химических производств. Предложено в качестве моделей представления знаний о возникновении, развитии аварийной ситуации и способах противоаварийной защиты в СППР управления безопасностью использовать фреймы. Кроме того, предложен принципиально новый алгоритм на основе математического аппарата нечетких сетей Петри, предназначенный для многошагового принятия решений по управлению безопасностью непрерывных технологических процессов в условиях неполноты информации об управляемом объекте. Полученные результаты исследований авторы надеются опубликовать в последующих номерах журнала.

ЛИТЕРАТУРА

1. Егоров А. Ф., Савицкая Т. В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. — М.: Химия, КолосС, 2004. — 416 с.

2. Савицкая Т. В., Егоров А. Ф. Управление безопасностью химических производств с использованием методов искусственного интеллекта // Методы кибернетики химико-технологических процессов: Сборник докладов VI Междунар. науч. конф. — М.: РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2004. — С. 66—76.

3. Егоров А. Ф., Савицкая Т. В. Системный анализ, оценка риска и управление безопасностью производств химической и смежных отраслей промышленности // Химическая технология. — 2002. — № 10. — С. 14—22.

4. Егоров А. Ф., Савицкая Т. В., Михайлова П. Г. Модели и методы решения задач оперативного управления безопасностью непрерывных химико-технологических систем. Ч. 1. Управление в условиях неопределенности // Проблемы управления. — 2005. — № 6. — С. 50—56.

5. Кафаров В. В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. — М.: Наука, 1986. — 359 с.

в (499) 973-39-37, 978-24-41

Е-таіІ: есогоу@тисїї.е@и.ги оауіїок@тисІг.е@и.ги

□

Н

овал книга

Теоретические основы проектирования информационно-управляющих систем космических аппаратов / В. В. Кульба, Е. А. Микрин, Б. В. Павлов, В. Н. Платонов; под ред. Е. А. Микрина; Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. — М.: Наука, 2006. — 579 с.

Бурное развитие космонавтики, начиная со второй половины XXв., открыло перспективы решения многих стоящих перед человечеством проблем. Космические технологии оказывают влияние на экономику, науку, культуру и военный потенциал государства.

К XXI в. космическая техника выдвинулась за пределы государственных границ, превратившись в глобальную деятельность человечества. Так, в конце прошлого века началось строительство на околоземной орбите международной космической станции (МКС), в создании которой, кроме России и США, участвуют страны Европы, Канада и Япония.

Надежность и эффективность создания современных космических аппаратов (КА) определяется качеством информационно-управ-ляющих систем (ИУС), включающих в себя бортовой комплекс управления (БКУ), экипаж (для пилотируемых КА) и наземный комплекс управления (НКУ).

Опыт, полученный при создании и эксплуатации первых КА, показал, что диагностика функционирования бортовых систем, обработка потоков информации наземными службами, принятие решений по управлению и передача на борт КА управляющих воздействий предъявляют быстро растущие требования к ресурсам бортовых вычислительных систем (к памяти и быстродействию).

Космическая техника стимулировала развитие микроэлектроники и построенных на ее основе современных управляющих и вычислительных средств. Однако практическое применение этих новых аппаратных средств оказалось эффективным только после разработки программного обеспечения (ПО), учитывающего многие особенности систем, включая систему управления движением и навигацией, составляющих вместе с НКУ и экипажем большую и сложную систему.

Разработка надежного ПО космических систем по своей трудоемкости и стоимости оказалась соизмеримой с затратами на создание аппаратных средств.

Среди всех космических программ нового века самой сложной по техническим и экономическим параметрам является МКС, которая представляет собой огромное по составу систем и размерам сооружение. Она базируется на БКУ, ядром которого являются сетевая бортовая вычислительная система и интегрированная с Американским сегментом система управления движением и навигацией.

Программное обеспечение БКУ не имеет аналогов среди отечественных и зарубежных космических аппаратов, как по масштабам, так и по многообразию решаемых задач. Объем программного обеспечения МКС возрос в десятки раз по сравнению с объемом современных КА при одновременно резком увеличении логической сложности решаемых задач, что потребовало нового комплексного подхода к самой технологии (методам и средствам) его создания. Сложность разработки ПО для МКС состояла и в том, что наряду с традиционными для КА задачами управления движением и навигацией все задачи управления и контроля бортовых систем (БС) были реализованы в едином БКУ. Важной особенностью управления БС является программное управление резервированием. Сложная логика управления избыточностью требует проведения коммутации соответствующих схем и элементов строго по циклограммам управления, поэтому программное обеспечение БКУ не только анализирует числовые значения контрольных величин, но и задает и контролирует временные соотношения в ходе выполнения полетных задач.

СозданиеПО усложнялось также большим числом внешних связей как с цифровыми абонентами, так и с получателями релейных команд.

При разработке программного обеспечения БКУ было сложно достигнуть корректности алгоритмов столь большого комплекса управления, поэтому для интеграции отдельных программ в единый комплекс требуется строгая дисциплина их разработки и отладки.

Предлагаемая вниманию специалистов книга является примером системного рассмотрения основных проблем создания ИУС космических аппаратов. На основе единой методологии авторами разработаны методы и средства формализации, алгоритмы и программы проектирования оптимальных модульных систем обработки данных реального времени, реализация которых обеспечивает синтез программного и информационного обеспечения бортового и наземного комплексов управления комических аппаратов, их комплексную отработку и испытания.

Авторы показали, каким образом теоретические основы процесса разработки программного обеспечения ИУС находят практические решения.

Результаты проведенных исследований были использованы в качестве организационных, методических и технических решений при создании бортовых комплексов управления МКС и других космических аппаратов. Успешная реализация космических программ доказывает исключительную практическую ценность предлагаемого научного труда.

Академик РАН Б. Е. Черток

30

сотої КСІЕИСЕК № 3 • 2ВВВ