О графах больших размерностей относительно выделенного участка, возникающих при формировании диагностических моделей в реконфигурируемом вычислительном поле системы функционального контроля и диагностики бортового комплекса управления космического аппарата Текст научной статьи по специальности «Математика»

Наука к Образование

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Сетевое научное издание

Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 03. С. . 85-101.

Б01: 10.7463/0315.0759301

Представлена в редакцию: Исправлена:

© МГТУ им. Н.Э. Баумана

04.02.2015 11.02.2015

УДК 004.031.6

О графах больших размерностей относительно выделенного участка, возникающих при формировании диагностических моделей в реконфигурируемом вычислительном поле системы функционального контроля и диагностики бортового комплекса управления космического аппарата

Савкин Л. В.1*, Ширшаков А. Е.2,

апс!гсцс14-1 @таДли

Новичков В. М.3

калужский филиал ФГУП «НПО им. С.А. Лавочкина», г. Калуга,

Россия

2ФГУП «НПО им. С.А. Лавочкина», г. Химки, Россия ^Московский авиационный институт(НИУ), г. Москва, Россия

Рассмотрены способы формирования функциональных элементов и аппаратных уровней диагностической модели бортового комплекса управления космического аппарата. Приведены примеры возникновения больших графов относительно выделенного участка реконфигурируемого вычислительного поля при формировании аппаратных уровней диагностической модели. Приведены три способа аппаратной реализации больших графов относительно выделенного участка вычислительного поля, каждый из которых заключается в перестроении диагностической модели в процессе ее адаптации к сложным видам неисправностей и отказов бортового комплекса управления.

Ключевые слова: бортовой комплекс управления, диагностика, контроль, диагностическая модель, реконфигурируемое вычислительное поле, большой граф, фрагмент

1. Введение

Реализация эффективного диагностического обеспечения бортовых комплексов управления (БКУ) космических аппаратов (КА) всегда напрямую связана с особенностями аппаратно-программного построения функциональных составляющих БКУ и определяется, как правило, целым комплексом программно-алгоритмических средств, направленных как на осуществление постоянного контроля и диагностики подсистем БКУ, так и на обеспечение возможности изолирования вышедших из строя элементов.

Наблюдаемые сегодня тенденции к постоянному усложнению принципов аппаратно-программного построения БКУ, интеграция функциональных подсистем БКУ в

единые вычислительные комплексы, унификация способов обработки многопараметрических данных совместно с широким набором всевозможных неисправностей, отказов и сбоев, характерных условиям эксплуатации КА, накладывают на бортовое диагностическое обеспечение БКУ требования по многофункциональности. При этом, речь идет о многофункциональности диагностического обеспечения БКУ КА как в отношении наличия различных по степени сложности алгоритмов диагностики для каждой из аппаратных и программных подсистем БКУ, так и в отношении возможности реализации данных алгоритмов на большом числе диагностируемых каналов передачи и обмена информацией, т. е. многоканальной обработки диагностической информации.

Одним из подходов, позволяющих реализовать большое число диагностических моделей БКУ, используя при этом один и тот же вычислительный ресурс, является построение систем функционального контроля и диагностики (СФКД) на базе встроенных реконфигурируемых вычислительных структур (РВС).

Уникальной особенностью РВС, получившей широкое распространение в решении вычислительных задач, является возможность адаптации ее аппаратной архитектуры к графоаналитической структуре решаемой задачи. В качестве основной идеи использования РВС в диагностическом обеспечении КА выступает возможность унифицированного представления всех алгоритмов диагностики и контроля бортовых систем в виде ориентированного графа, топология которого может адаптироваться под тот или иной тип неисправности в процессе ее локализации диагностической системой с высокой степенью точности.

Представление всех алгоритмов диагностики и контроля в виде комбинированных графов влечет за собой некоторые трудности, которые могут быть связаны с ограничениями вычислительного ресурса реконфигурируемого вычислительного поля (РВП). В тех случаях, когда алгоритм диагностики, представленный в виде орграфа, не может быть наложен на РВП СФКД полностью, т. е. за один вычислительный такт РВП, можно говорить о наличии большого графа диагностического алгоритма относительно выделенного под него вычислительного ресурса (или участка) РВП.

Интуитивно понятно, что размерность такого графа всегда будет определяется сложностью алгоритма диагностики БКУ, и эффективным будет считаться такое РВП, в котором возможно будет реализовать самый сложный алгоритм диагностики (к примеру, алгоритм сигнатурного анализа или алгоритм дублирования участка высокоинтегрированной микросхемы) за один вычислительный такт логико-арифметических операций на ограниченном числе вершин графа.

Кроме того, требования по высокой степени локализации неисправностей и отказов, которые предъявляются сегодня к БКУ в процессе эксплуатации КА, могут быть реализованы в СФКД путем непрерывного варьирования диагностических моделей БКУ, а в некоторых случаях даже путем функциональной комбинации нескольких сложных алгоритмов, которые возможно будет реализовать в РВП лишь за несколько операционных циклов пофрагментного построения диагностического орграфа.

С этой целью рассмотрим некоторые примеры возникновения больших графов относительно выделенного участка РВП СФКД и некоторые возможные способы решения алгоритмов диагностики, которые нельзя реализовать за один вычислительный такт логико-арифметических операций в РВП.

2. Примеры больших графов относительно выделенного участка в РВП

СФКД

В реконфигурируемой СФКД БКУ каждый алгоритм диагностики и контроля рассматривается в виде графа , X), вершинами которого являются коммутируемые

логические блоки (КЛБ) программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) ¥™,

где т - порядковый номер КЛБ-вершины, а к -базовая логико-арифметическая функция с возможностью многократного перестроения (изменения) за счет внешней программы, управляющей конфигурацией РВП.

СФКД полностью реализуется на РВП по принципу встроенного контроля, как это показано на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема реконфигурируемой СФКД БКУ КА

Из данного рисунка видно, что весь вычислительный ресурс РВП СФКД распределен на три основные части: реконфигурируемые измерительные каналы (РИК), реконфигурируемые тестовые каналы (РТК) и реконфигурируемое дублирующее поле (РДП).

На участке РИК реализованы измерительные каналы, в каждом из которых построен самостоятельный алгоритм опроса контрольных точек БКУ, и с помощью которых осуществляется встроенный контроль промежуточных данных wi от подсистем Si БКУ,

где i = 1, d - порядковый номер подсистемы, на которой реализуется встроенный контроль БКУ КА.

В участке РТК формируются независимые тестовые сигналы, посредством которых осуществляется тестирование промежуточных подсистем БКУ на выделенных для диагностики и контроля этапах обработки данных.

Участок РДП формирует аппаратные устройства при проведении диагностики методом дублирования, а также обеспечивает возможность тестирования программного обеспечения (ПО) бортовой цифровой вычислительной машины (БЦВМ).

Конфигурационный и вычислительный ресурсы участка РДП рассчитываются таким образом, чтобы в РДП можно было осуществлять формирование сложных элементов бортовой аппаратуры КА, включая процессорные ядра БЦВС, цифровые сигнальные процессоры (DSP) и устройства памяти.

Таким образом, каждый участок РВП может осуществлять полную реконфигурацию в пределах того вычислительного и конфигурационного ресурса РВП, который выделен под три типа задач: информационно-измерительные задачи, задачи формирования тестов БКУ и задачи формирования дублирующей аппаратуры в РВП СФКД.

2.1. Большие графы при формировании сложных диагностических моделей

Как было отмечено выше, вычислительный ресурс РВП при построении СФКД БКУ должен еще на начальных этапах проектирования СФКД рассчитываться таким образом, что бы на базе него можно было реализовать сложные диагностические алгоритмы, такие, к примеру, как алгоритмы сигнатурного анализа или диагностика методом дублирования аппаратуры, за один вычислительный такт.

Однако может возникнуть такая ситуация, когда эффективности диагностических алгоритмов действующей диагностической модели будет не достаточно для локализации неисправностей и отказов БКУ с требуемой степенью точности. Помимо этого может потребоваться введение дополнительных дублирующих подсистем диагностической модели или введение дополнительных мажоритарных органов, что в свою очередь также потребует задействования дополнительного вычислительного ресурса РВП. Каждый из этих случаев ввиду ограниченности вычислительного ресурса РВП приведет к возникновению больших графов, которые невозможно будет «наложить» в пределах собственного участка РВП.

Прежде чем приступить к рассмотрению конкретных случаев возникновения больших графов, рассмотрим процесс аппаратного формирования диагностической модели в РВП, изображенный на рис. 2.

Рис. 2. К пояснению принципа формирования диагностической модели в РВП

Здесь на рис. 2,а) показано, что вся вычислительная область РВП представляет собой матричный набор КЛБ топологию логико-арифметических связей между элементами которого можно менять в пределах строго выделенной области под законченный функциональный элемент. Первый аппаратный уровень (д = 1, q - порядковый номер аппаратного уровня диагностической модели) диагностической модели в РВП является уровнем базовых функциональных элементов КЛБ. Выделяя определенную группу связанных между собой КЛБ, мы получаем элемент второго аппаратного уровня ( д = 2). Формирование функциональных элементов третьего аппаратного уровня диагностической модели осуществляется за счет комбинации связей между функциональными элементами второго аппаратного уровня диагностической модели. Таким образом, любое повышение аппаратного уровня диагностической модели д = п, заключается в образовании связей между элементами предыдущего аппаратного уровня д = п — 1.

На рис. 2,б) представлены примеры трех диагностических моделей, две из которых описываются конфигурационными функциями второго аппаратного уровня (К(2), К(22)) и

тем самым представляют собой законченные устройства второго аппаратного уровня диагностической модели, а третья описывается конфигурационной функцией сложной диагностической модели, построенной по принципу вложенных матричных наборов, которые были рассмотрены и обсуждались в [8].

В данном случае конфигурационную функцию диагностическую модели, учитывающую топологию логико-арифметических связей между функциональными элементами всех аппаратных уровней, можно представить в виде следующей системы конфигурационных функций:

кдм =

к(1) = ^ (Ь(1)), к(2) = ^ (Ь(1), С(К(1))),

к ^ = ^ (ь(1), а(к("-2))), к(г) = ^ (ь(1), а(к(^Х),

где к(4) - конфигурационная функция q -го аппаратного уровня диагностической модели,

образованная орграфом С(к(<? )) и матрицей логико-арифметических функций КЛБ Ь(). Орграф С(к^-1)) определяет топологию связей между функциональными

элементами К

аппаратного уровня (д -1) диагностической модели, который

полностью описывается конфигурационной функцией к(<?-1).

Поскольку речь идет о построении диагностической модели по принципу вложенных матричных систем, то конфигурационную функцию (д -1) -го аппаратного уровня всегда можно представить в виде матрицы

к ^-1) =

а11К11

(л -1)

а12 К12

(q-1)

а21К21

(Ч-1)

а22К22

(q-1)

а К^-1) а К

ат1Кт1 ат2Кт2

(q-l)

"и-'МА-а

и2к1^2к

а К{чЛ)

тк тк

где элемент К^ 1) - логико-арифметическая функция элемента ^ -1) -го аппаратного

уровня диагностической модели; коэффициент аг) - функция включения функционального элемента (д -1) -го аппаратного уровня, который расположены в строке матрицы аппаратного уровня I = 1, т и в столбце матрицы аппаратного уровня " = 1, к, причем

1, если функциональный элемент KI(q-1) вкл.,

а =

0, если функциональный элемент ^^ 4 выкл.

(1)

Матрицу логико-арифметических функций КЛБ вне зависимости от числа ПЛИС, на которых будет реализовано РВП можно записать в следующем виде:

; т-О) ; т-О) ; т-О)

Л1-41 'Лг^Лг "' Ла-ЧА-

1}

(1) _

; г(1) ; г(

^21^21 Л22—

Л — , X г, — ,,

т1 т1 т2 т2

^ 'тк

где коэффициент Л есть функция включения (задействования) КЛБ в образовании (выделении) элемента второго аппаратного уровня, которую по аналогии с (1) можно

записать

I 1, если КЛБЁ1 вкл.,

К=\ "т ,

" I 0, если КЛБц ' выкл.

Ввиду того что распределение функционально-топологических ресурсов в РВП имеет строго заданные границы для каждой из подсистем диагностической модели, в некоторых случаях при формировании функциональных элементов высокого аппаратного уровня (д > 3 ) может возникнуть такая ситуация, когда требуемая функция элемента не сможет быть реализована в пределах выделенной для этих целей области РВП (рис. 3).

Рис. 3. Ограничение функционально-топологического ресурса в выделенной подсистеме РВП

Как уже ранее отмечалось, в таких случаях можно говорить о графе большой размерности относительно выделенной области РВП. Для того чтобы снизить вероятность возникновения подобных ситуаций, возникающих в процессе формирования функциональных элементов диагностической модели, данная проблема должна рассматриваться еще на начальных этапах проектирования реконфигурируемой СФКД, где должен быть подобран оптимальный вычислительный ресурс для каждого элемента, образующего аппаратные уровни диагностической модели. При этом в каждой выделенной области функциональных элементов РВП должен быть предусмотрен резервный функционально-топологический ресурс, который позволит не прибегать к необходимости тотального перестроения диагностической модели на всех ее аппаратных уровнях.

В некоторых случаях можно также обойтись от построения аппаратных уровней диагностической модели по принципу вложенной матричной системы и использовать разнесенные друг от друга выделенные области РВП, каждый из которых будет

I.

Подсистема 1

Подсистема 2

представлять собой полностью законченный функциональный элемент. При этом повышение аппаратного уровня диагностической модели можно будет представить в виде орграфа, вершинами которого будут являться элементы диагностической модели второго аппаратного уровня, а дугами - связи между этими элементами в РВП, как это показано на рис. 4.

Рис. 4. Вершина орграфа 3-го аппаратного уровня диагностической модели

Преимуществом такого способа построения диагностической модели перед принципом вложенных матричных систем заключается в возможности построения функциональных элементов в пределах выделенного участка РВП, границы которого будут не строго локализованы, пока элементу не будет присвоена конкретная логическая или арифметическая операция.

Кроме того, использование данного способа значительно упрощает расчеты вычислительных ресурсов функциональных элементов всех аппаратных уровнях диагностической модели в целом.

2.2. Большие графы в многоканальных диагностических моделях

При построении многоканальной диагностической модели в РВП возможны два случая возникновения графов больших размерностей относительно выделенного участка РВП:

1) размерность графа диагностической модели увеличивается из-за увеличения общего числа каналов обработки диагностической информации в РВП;

2) размерность графа увеличивается из-за введения аппаратной избыточности внутри каналов обработки диагностической информации.

Первый случай подразумевает аппаратную реализацию в РВП простых графов диагностических моделей, которые из-за большого числа каналов обработки образуют в целом большой граф, который не возможно будет «наложить» в реконфигурируемом вычислительном поле за один вычислительный такт. Данный случай, безусловно, должен быть учтен при расчете вычислительных ресурсов РИК и РТК еще на начальных этапах проектирования СФКД, а значит и общего вычислительного ресурса РВП.

Второй случай может иметь место, когда в канал обработки диагностической информации потребуется ввести процедуру мажоритирования логико-арифметических-операций, например, для повышения достоверности результатов обработки признаков аппаратно-программных неисправностей в БКУ.

С этой целью помимо дополнительных функциональных элементов, на базе которых реализуется логико-арифметическая функция , где к = 1, Н -порядковый номер канала обработки диагностической информации, потребуется ввести еще и мажоритарный орган, который, в свою очередь, потребует дополнительного вычислительного ресурса РВП (рис.

5).

Рис. 5. Введение операции тройного мажоритирования в участок канала обработки диагностической

информации в РВП

Граф, описывающий аппаратную реализацию мажоритарного органа, может значительно превосходить область РВП, отведенную для построения канала обработки диагностической информации. Поэтому здесь также можно говорить о графе большой размерности относительно канала обработки диагностической информации.

Независимо от изначально введенной избыточности в аппаратные подсистемы диагностической модели, всегда может возникнуть такая ситуация, когда выделенного участка РВП будет недостаточно для аппаратной реализации на нем графа функционального элемента, сформированного путем адаптации диагностической модели в процессе поиска неисправностей и отказов в БКУ.

3. Способы решения больших графов относительно выделенного участка

в РВП

Теперь рассмотрим несколько реализации больших графов относительно выделенных участков РВП, реализованного на базе ПЛИС типа БРОЛ.

3.1. Разбиение на фрагменты

Данный способ описан в [10] и используется тогда, когда невозможно реализовать граф за один вычислительный такт в РВП. Обязательным условием выполнения данного

способа является возможность разбиения исходного графа 0(К(1)) на непересекающиеся

подграфы, как это показано на рис. 6.

Рис. 6. Разбиение графа на фрагменты функциональных элементов второго аппаратного уровня

диагностической модели

Пусть исходя из условия

о (к(1)) ^ о (к(1)) ^ о (к(1)) ^ о (к(1)),

область РВП не отведена для реализации графа С(К(1)) полностью, и в ней возможно аппаратным образом построить лишь один из фрагментов данного графа. Тогда каждый из фрагментов в порядке очереди может быть рассчитан посредством перераспределения логико-арифметических связей между КЛБ в выделенном участке РВП.

Недостатком данного метода является необходимость поэтапного проведения ряда процедур, связанных с предварительным построением исходного графа, его разбиения на фрагменты и реконфигурации участка РВП для аппаратной реализации каждого из фрагментов исходного графа.

3.2. Временные окна с перемещением и запоминанием промежуточных значений функций высоких аппаратных уровней диагностических моделей

Суть данного способа заключается в поэтапном перемещении графа в пределах выделенного участка РВП и составлении матриц инцидентности для каждого вычислительного такта с запоминанием значений промежуточных логико-арифметических операций на границах наложенного фрагмента графа, что можно представить в виде своеобразного «сканирования» большого графа в пределах границ выделенного участка РВП.

Существенным недостатком данного способа является ограниченность его использования лишь для базовых логико-арифметических операций и значительные трудности при реализации его для диагностических моделей РВП высокого аппаратного уровня, когда речь идет о сложных вычислительных операциях.

3.3. Глубокое адаптивное перестроение диагностической модели

Этот способ напрямую связан с ограниченностью конфигурационных наборов РВП и заключается в глубоком перестроении всех аппаратных уровней диагностической модели с ранжированием подсистем по приоритету и удалением подсистемы самого низкого ранга. Реализация больших графов в недостающей области РВП осуществляется именно за счет временного снятия из состава диагностической модели аппаратных подсистем, которые могут быть отключены («сняты» с РВП) в процессе анализа технического состояния БКУ КА.

Однако из всех трех способов решения задач с большими графами относительно выделенного участка РВП данный способ является наиболее простым при построении РВП СФКД на базе поля ПЛИС типа БРОА.

Поскольку сама идея использования СФКД с высокими возможностями по реконфигурации диагностических моделей подразумевает, прежде всего, непрерывный процесс адаптации последней, то каким бы образом не планировалась организация аппаратной архитектуры в самом начале, самым важным свойством РВП всегда будет являться возможность перестроения диагностических алгоритмов на самом низком аппаратном уровне диагностической модели.

Сам процесс адаптации диагностической модели условно представлен на рис. 7.

Рис. 7. К пояснению принципу адаптивной реконфигурация диагностической модели на всех аппаратных

уровнях в РВП

Здесь показано, что корректировка диагностической модели происходит постоянно, при этом она может осуществляться как на низком аппаратном уровне (уровне РВП), так и на высоких аппаратных уровнях, образующих независимые диагностические модели, которые всегда в РВП можно представлять в виде орграфов.

В процессе сбора и анализа информации, когда действующий алгоритм диагностики БКУ не удовлетворяет требованиям по степени локализации неисправностей или отказа, принимается решение о реконфигурации диагностической модели в РВП. Для этого в формирователь диагностической модели БКУ КА выдается команда на перестроение диагностической модели.

В некоторых случаях высокие аппаратные уровни диагностических моделей могут оставаться без изменений, что будет свидетельствовать об отсутствии графов больших размерностей относительно выделенных участков РВП. В других же случаях алгоритмы диагностики потребуют кардинального перестроения всех аппаратных уровней диагностической модели, меняя тем самым подход к решению задачи, заданной графоаналитическим способом.

Выводы

Аппаратная реализация диагностических алгоритмов в РВП реконфигурируемой СФКД рассматривается в виде задач, решаемых графоаналитическими способами. Ввиду ограниченности выделенных участков РВП, отведенных под формирование составляющих подсистем диагностических моделей, в процессе адаптации диагностической модели может возникнуть ситуация, когда алгоритм диагностики, представленный в виде графа не сможет быть наложен на отведенный под его реализацию участок РВП. В этом случае можно говорить о большом графе относительно выделенного участка РВП.

При исследовании способов аппаратно-программного построения диагностических моделей в РВП СКД, которое проводилось на базе матричного поля ПЛИС, состоящего из восьми программируемых интегральных схем Virtex-5, выявлены две основные причины, приводящие к возникновению графов большой размерности относительно выделенного участка РВП. Первая причина связана с неоднородностью аппаратных уровней диагностических моделей, размещаемых в близкорасположенных выделенных фрагментах РВП, которая в процессе корректировки (реконфигурации) топологии логико-арифметических связей внутри фрагмента может потребовать введения дополнительного вычислительного ресурса. Вторая причина заключается в невозможности точного расчета вычислительного ресурса РВП при построении многоканальных диагностических моделей, число каналов в которых может варьироваться в широком диапазоне значений при идентификации технического состояния БКУ КА с заданной степенью точности.

В зависимости от способа формирования аппаратных уровней диагностической модели и начальных значений конфигурационных функций в РВП рассмотрены три способа решения проблемы больших графов:

1) разбиение исходного графа алгоритма диагностики на фрагменты;

2) использование временных окон с перемещением и запоминанием промежуточных значений функций высоких аппаратных уровней диагностических моделей;

3) глубокое адаптивное перестроение диагностической модели в РВП.

В зависимости от степени сложности процедуры реконфигурации диагностической модели, первые два способа удобны тем, что корректировка диагностической модели не требует перестроения всех ее аппаратных уровней в РВП. В случаях же когда анализ контролепригодности БКУ КА показывает неэффективность алгоритмов диагностики, реализуемых в РВП, остается не что иное, как использование третьего способа.

Список литературы

1. Алексеев А.А., Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. Идентификация и диагностика систем. М.: Академия, 2009. 352 с.

2. Бровкин А.Г., Бурдыгов Б.Г., Гордийко С.В., Горячев А.Ф., Заведеев А.И. Бортовые системы управления космическими аппаратами / под ред. проф. А.С. Сырова. М.: МАИ-ПРИНТ, 2010. 304 с.

3. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю., Силаев А.В. Реконфигурация систем управления летательными аппаратами при отказах // Автоматика и телемеханика. 1996. № 1. С. 320.

4. Иыуду К.А. Надежность, контроль и диагностика вычислительных машин и систем: учеб. пособие для вузов по спец. «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети». М.: Высшая школа, 1989. 216 с.

5. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Шмойлов В.И. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры / под общ. ред. И.А. Каляева. 2-е изд. перераб. и доп. Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, 2009. 344 с.

6. Савкин Л.В. О решении задач бортового диагностирования космических аппаратов с помощью реконфигурируемых вычислительных систем // Технические науки - от теории к практике: сб. ст. по матер. XXXIX Международной науч.-практ. конф. № 10 (35). Новосибирск: «СибАК», 2014. С. 79-87.

7. Савкин Л.В., Ширшаков А.Е., Новичков В.М. Диагностическое обеспечение бортовых комплексов управления космических аппаратов на базе реконфигурируемых вычислительных систем // Всероссийская научно-техническая конференция «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе»: матер. (25-27 ноября 2014 г.). Т. 4. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. С. 39-42.

8. Savkin L.V., Klochko O.S., Makarov A.S. About the adaptive redistribution topology of logic arithmetical communications of a computing field in the reconfigurable system monitoring and diagnostics for onboard complex to control of the spacecraft // Proceedings of the 5th International Scientific Conference «European Conference on Innovations in Technical and Natural Sciences» (23 December 2014). «East West» Association for Advanced Studies and Higher Education GmbH, Vienna, Austria, 2014. P. 76-84.

9. Шкляр В.Н. Надежность систем управления: учеб. пособие / Томский политехнический университет. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2009. 126 с.

10. Gokhale M., Graham P.S. Reconfigurable Computing: Accelerating Computation with Field-Programmable Gate Arrays. Springer US, 2005. 238 p. DOI: 10.1007/b136834

11. Grout I. Digital Systems Design with FPGAs and CPLDs. Newnes Publ., 2008. 783 p.

12. Hauck S. Reconfigurable computing. The theory and practice of FPGA-based computation. Morgan Kaufmann Publ., 2007. 944 p.

Science^Education

of the Bauman MSTU

Science and Education of the Bauman MSTU, 2015, no. 03, pp. 85-101.

DOI: 10.7463/0315.0759301

Received: 04.02.2015

Revised: 11.02.2015

ISS N 1994-0408 © Bauman Moscow State Technical Unversity

About the Big Graphs Arising when Forming the Diagnostic Models in a Reconfigurable Computing Field of Functional Monitoring and Diagnostics System of the Spacecraft Onboard Control Complex

L. V. Savkin1'", A.E. Shirshak0V2, "andic^.ligmailju

V.M. Novichkov3

:Kaluga Branch of NPO n.a. S.A. Lavochkin, Kaluga, Russia 2NPO n.a. S.A. Lavochkin, Khimki, Russia 3Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia

Keywords: onboard complex of control, diagnostics, monitoring, diagnostic model, reconfigurable

computing field, big graph, fragment

One of the problems in implementation of the multipurpose complete systems based on the reconfigurable computing fields (RCF) is the problem of optimum redistribution of logical-arithmetic resources in growing scope of functional tasks. Irrespective of complexity, all of them are transformed into an orgraph, which functional and topological structure is appropriately imposed on the RCF based, as a rule, on the field programmable gate array (FPGA).

Due to limitation of the hardware configurations and functions realized by means of the switched logical blocks (SLB), the abovementioned problem becomes even more critical when there is a need, within the strictly allocated RCF fragment, to realize even more complex challenge in comparison with the problem which was solved during the previous computing step. In such cases it is possible to speak about graphs of big dimensions with respect to allocated RCF fragment.

The article considers this problem through development of diagnostic algorithms to implement diagnostics and control of an onboard control complex of the spacecraft using RCF. It gives examples of big graphs arising with respect to allocated RCF fragment when forming the hardware levels of a diagnostic model, which, in this case, is any hardware-based algorithm of diagnostics in RCF.

The article reviews examples of arising big graphs when forming the complicated diagnostic models due to drastic difference in formation of hardware levels on closely located RCF fragments. It also pays attention to big graphs emerging when the multichannel diagnostic models are formed.

Three main ways to solve the problem of big graphs with respect to allocated RCF fragment are given. These are: splitting the graph into fragments, use of pop-up windows with relo-

cating and memorizing intermediate values of functions of high hardware levels of diagnostic

models, and deep adaptive update of diagnostic model.

It is shown that the last of three ways is the most efficient, but there is a demand to update

a diagnostic model at all its hardware levels of RCF.

References

1. Alekseev A.A., Korablev Yu.A., Shestopalov M.Yu. Identifikatsiya i diagnostika system [Identification and diagnosis of systems]. Moscow, Akademiya Publ., 2009. 352 p. (in Russian).

2. Brovkin A.G., Burdygov B.G., Gordiiko S.V., Goryachev A .F., Zavedeev A.I. Bortovye sistemy upravleniya kosmicheskimi apparatami [Onboard control systems of spacecrafts]. Moscow, MAI-PRINT Publ., 2010. 304 p. (in Russian).

3. Zemlyakov S.D., Rutkovskii V.Yu., Silaev A.V. Reconfiguration of Aircraft Control Systems under Faults. Avtomatika i telemekhanika, 1996, no. 1. pp. 3-20. (English version: Automation and Remote Control, 1996, vol. 57, no. 1, pp. 1-13.).

4. Iyudu K.A. Nadezhnost', kontrol' i diagnostika vychislitel'nykh mashin i system [Reliability, control and diagnostics of computers and systems]. Moscow, Vysshaya shkola Publ., 1989. 216 p. (in Russian).

5. Kalyaev I.A., Levin I.I., Semernikov E.A., Shmoilov V.I. Rekonfiguriruemye mul'tikonveiernye vychislitel'nye struktury [Reconfigurable multi-conveyer computing structures]. Rostov-on-Don, Southern Scientific Center of Russian Academy of Sciences (SSC RAS) Publ., 2009. 344 p. (in Russian).

6. Savkin L.V. On the solution of problems of onboard diagnostics of spacecraft using reconfigurable computing systems. Tekhnicheskie nauki - ot teorii k praktike: sb. st. po mater. 39 Mezhdunarodnoi nauch.-prakt. konf. [Engineering: from theory to practice: collection of articles on proceedings of 39 International Scientific and Practical Conference]. No. 10 (35). Novosibirsk, "SibAK" Publ., 2014, pp. 79-87. (in Russian).

7. Savkin L.V., Shirshakov A.E., Novichkov V.M. Diagnostic software of onboard control complex of spacecraft based on reconfigurable computing systems. Vserossiiskaya nauchno-tekhnicheskaya konferentsiya "Naukoemkie tekhnologii v priboro- i mashinostroenii i razvitie innovatsionnoi deyatel'nosti v vuze": mater. [Proceedings of the All-Russian Scientific and Technical Conference "High technologies in instrument- and mechanical engineering and development of innovative activities in high school"], 25-27 November 2014. Vol. 4. Moscow, Bauman MSTU Publ., 2014, pp. 39-42. (in Russian).

8. Savkin L.V., Klochko O.S., Makarov A.S. About the adaptive redistribution topology of logic arithmetical communications of a computing field in the reconfigurable system monitoring and diagnostics for onboard complex to control of the spacecraft. Proceedings of the 5th International Scientific Conference "European Conference on Innovations in Technical and Natural Sciences", 23 December 2014, "East West" Association for Advanced Studies and Higher Education GmbH, Vienna, Austria, 2014, pp. 76-84.

9. Shklyar V.N. Nadezhnost' sistem upravleniya [The reliability of control systems]. Tomsk, Tomsk Polytechnic University Publ., 2009. 126 p. (in Russian).

10. Gokhale M., Graham P.S. Reconfigurable Computing: Accelerating Computation with Field-Programmable Gate Arrays. Springer US, 2005. 238 p. DOI: 10.1007/b136834

11. Grout I. Digital Systems Design with FPGAs and CPLDs. Newnes Publ., 2008. 783 p.

12. Hauck S. Reconfigurable computing. The theory and practice of FPGA-based computation. Morgan Kaufmann Publ., 2007. 944 p.