ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНИВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ МАЛЫХ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ «ПРОТОЛЕТНОГО» ПОДХОДА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

determination offlat rectangular coordinates (xy) of a portion of the earth's surface shown as a rectangle electronically on map: determining the dimensions (length and width) of a terrain layout, calculation of the terrain layout.

Key words: automated processing of topographic and geodetic information, method of coordinate location, layout, automated calculation of indicators, algorithm for determining flat rectangular coordinates.

Simonov Vladimir Fedorovich, employee, vka@,mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,

Levadny Yuri Valerievich, employee, vka@,mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,

Osipov Alexey Georgievich, employee, vka@,mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky

УДК 519.2

ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНИВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ МАЛЫХ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ «ПРОТОЛЕТНОГО» ПОДХОДА

А.Е. Привалов, А.М. Барановский, П.Ю. Бугайченко, С.В. Максимов

Поставлена и решена задача оценивания надежности малых космических аппаратов, создаваемых с применением «протолетного» подхода. В целях повышения точности оценок и снижения конструкторского риска возникновения отказов в полете предложена технология оценивания надежности на основе совместного использования результатов испытаний, эксплуатации разрабатываемых бортовых систем (БС), опыта эксплуатации БС-аналогов и априорной информации. Представлены результаты реализации технологии в виде программного комплекса оценивания надежности.

Ключевые слова: малый космический аппарат, протолетный подход, надежность, испытания, программный комплекс.

Разработка современных малых космических аппаратов (МКА) в настоящее время все чаще ведется с применением «протолетного» подхода [1]. При его применении наиболее остро встает проблема оценивания эксплуатационно-технических характеристик, наиболее важными из которых являются показатели безотказности: интенсивность отказов, среднее время безотказной работы, вероятность безотказной работы. Необходимым условием для оценивания данных показателей является большой объем статистических данных по результатам испытаний и эксплуатации, однако при применении «протолетного» подхода к созданию МКА объем статистических данных достаточно невелик, что не позволяет получить требуемую точность оценивания искомых характеристик. Повысить точность оценивания характеристик и снизить конструкторский риск возникновения

286

отказов МКА в полете возможно с привлечением всей имеющейся информации об испытаниях и эксплуатации самой бортовой системы МКА, а также изделий-аналогов. С этой целью в статье предлагается технология оценивания эксплуатационно-технических характеристик (ЭТХ) бортовых систем МКА, а также ее реализация в виде программного комплекса оценивания эксплуатационно-технических характеристик, качества, надежности и прогнозирования отказов (ПК ОХНП).

Постановка задачи. Исходными данными для оценивания ЭТХ являются результаты испытаний, которые представляют собой привязанные ко времени результаты измерений параметров системы. Для каждого измерения задана дисперсия, характеризующая погрешность средств измерений. Для определения вида технического состояния бортовой системы в текущей момент времени требуется диагностическая модель. Таким образом, можно осуществить математическую постановку задачи оценивания ЭТХ.

Дано:

1. Модель бортовой системы В = (Б,П,Ь), где П = {пу | у = 1,т} -

множество параметров бортовой системы; 5 = {.$;. | г = 0,п} - множество

технических состояний бортовой системы (50- исправное состояние);

Ь = {1у | г = 1,п;у = 1,п} - множество интервалов числовой оси, каждый из

которых характеризует разброс у-го параметра в г-м техническом состоянии.

2. Результаты испытаний ¥ = (Т ,У, Б, у), где Т - множество моментов времени измерения параметров; У - множество значений результатов измерений; Б - множество дисперсий измерений; у - отображение, ставящее в соответствие каждому параметру п. е П в каждый момент времени

т е Т пару чисел (у., й Л | у. е У, й. е Б, I = ||Т||; у: Пх Т ® У х Б. \ и и / и У

Допущения:

1. Погрешность средств измерений распределена по нормальному

закону.

2. Надежность БС подчиняется экспоненциальному закону распределения.

Технология оценивания эксплуатационно-технических характеристик. Схема технологии ОХНП представлена на рис. 1 и включает в себя следующие этапы:

1. Ввод результатов испытаний Под испытанием в контексте выполняемой работы понимается любое включение БС с измерениями и регистрацией значений его параметров. В ходе наземной отработки источниками измерений является измерительная аппаратура испытательных стендов, в ходе эксплуатации - телеметрическая информация.

287

2. Прогноз изменения параметров БС представляет собой функцию Ф1: Y®Y+ = (T+ ,Y+, D +, у+),

где T + - множество моментов времени прогноза параметров T + : min(T + )> max(T); Y + - множество значений результатов измерений;

D + - множество дисперсий измерений; у + - отображение, ставящее в соответствие каждому параметру п. е П в каждый момент времени т + е T+ пару чисел (y++,d++) | е Y+, d+ е D+, t = T + ; : ПхTY + xD+.

F

Расчет среднего времени безотказной работы (<р6)

Рис. 1. Технология ОХНП

Способ реализации преобразования ф1 зависит от выбранного метода прогнозирования [2].

3. Синтез оптимальной программы диагностирования

ф2: В ® А = (О,Г,0),

где О = {<юк : юк с - множество фазовых состояний процесса диагностирования, каждое из которых представляет собой подмножество «подозреваемых» технических состояний в данной фазе процесса; Г - множество переходов между фазовыми состояниями

Г = {(юг,юк) 15(юг,) = 1], Г с ОхО,

Г1 - если возможен переход из юг в юк; где о( ю!, юк ) = < ,0 - отображение,

[ 0 - в противном случае;

ставящее в соответствие каждому переходу ук е Г исход проверки ¡^ е Ь

Г ® Ь.

Процесс синтеза оптимальной программы диагностирования при использовании непрерывных диагностических признаков подробно описан в [3,4].

4. Определение вероятности исправного состояния для каждого момента времени т е Т и Т+ и представляет собой функцию, реализующую программу диагностирования А на множестве результатов испытаний и прогнозных значений

Ф3:(¥ и ¥+) х А ® Р, где Р - непрерывное множество вероятностей безотказной работы БС.

Программа диагностирования представляет собой ориентированный взвешенный граф, имеющий одну начальную вершину

®х I si е 5,1 = 0, п}, соответствующую начальному фазовому состоянию

процесса диагностирования и п конечных вершин ю. | ю. = si= 0, п, п = 1, каждая из которых соответствует опознанному состоянию объекта. Обозначим А0 с А подграф, начальным состоянием которого является юх, а конечным ю0 - определение исправного состояния БС. Вероятность безотказной работы определим как вероятность состояния £0 при условии правильного определения данного состояния

1|Г0

Рг

ПРг, Г с А0, г I Тг е Т и Т +, г = 1,

Т и Т+

Г=1

где рг - вероятность события, заключающегося в попадании значения у{] параметра п] в интервал ¡г] = 00 (уг), 00 с А0, уг е Г0 при условии принятия решения у] е ¡у. Ввиду того, что погрешность средств измерений распределена по нормальному закону (рис. 2), выражение для вычисления вероятности имеет вид:

Рг

ф

I

тах ]

■У]

ф

I

т.п ]

■У]

> У]е ¡];

0, У] е ¡]

Рис. 2. Расчет вероятности безотказной работы по параметрическим отказам

289

5. Расчет вероятности отсутствия внезапного отказа Ф4: Т и Т + х п х а х Н ® V, где п - среднее время безотказной работы, рассчитанное на основе априорных данных; а - доверительная вероятность принадлежности исследуемой БС определенному классу систем; Н - множество времен безотказной работы бортовых систем - аналогов (систем, включенных в один класс в смысле надежности); V - упорядоченное по времени множество векторов, компонентами которого являются вероятность внезапного отказа БС и границы ее доверительного интервала

V = ( V, =(

тт т тах ^ , Vt , ^

)) ■

где vt - нижняя граница доверительного интервала; vt - среднее значение вероятности отсутствия внезапного отказа; vШca - верхняя граница доверительного интервала.

Современные КА, а также их основные БС, как правило, представляют собой уникальные изделия. Вместе с тем, к настоящему времени накоплен достаточно большой опыт испытаний и эксплуатации подобных систем, информация о которых также может быть использована для оценивания надежности разрабатываемого КА. В связи с этим, целесообразно ввести понятия класса БС в смысле надежности. К одному классу следует отнести технические системы с однотипной элементной базой, условиями эксплуатации, а также основными решениями по обеспечению надежности БС. Формальным критерием включения БС в тот или иной класс является принятие гипотезы Н0 принадлежности расчетного времени безотказной работы п и времени безотказной работы элементов данного класса Н одной генеральной совокупности. Последовательность проверки гипотезы для экспоненциального закона распределения подробно изложена в [5]. Таким образом, вероятность отсутствия возникновения внезапного отказа в каждый момент времени те Т иТ + V рассчитывается по формуле

V =

Vt: V

е п , е п , е

п

, если Но принята,

, если Но отвергнута

т, е Т и Т

+

, = 1,

ТиТ

+

V ^ V у у

т /

где п - среднее значение интенсивности отказов класса (с включенной в

\ т.1п тах

него исследуемой системой); п , п - границы доверительного интервала, определенные с применением известных методов математической статистики [6].

6. Расчет общей вероятности безотказной работы

Ф5: V х Р ® (1)

т

т

т

т

п

п

п

е

е

е

т

т

где Б - непрерывное множество вероятностей безотказной работы БС

(¡г: ¡г = V • ^ | г = 1,

Б

Т и Т+

Пример графиков V, Р и Б представлены на рис. 3. Вероятность отсутствия внезапного отказа V имеет форму экспоненты. Вероятность возникновения параметрического отказа рассчитывается, исходя из соотношения (1) во на участке испытаний и эксплуатации и (Т е [0, тнв ]) участке

прогноза изменения параметров БС (Т +е ^тнв,тпр ). Здесь т = 0 соответствует моменту времени начала эксплуатации БС, тнв - текущему моменту времени, тпр - максимальной глубине прогноза. Полагается, что моменты

начала испытаний системы и начала измерений совпадают, в период [0, тнв ] измерения параметров производятся с той или иной периодичностью (не обязательно одинаковой), в период [тнв, тпр ] имеется прогноз изменения параметров БС, точность которого характеризуется дисперсией Б +. В период, превышающий глубину прогноза [тпр,¥^ отсутствует какая-либо информация о параметрических отказах. При этом делается допущение о том, что вероятность параметрического отказа не может снизиться, в связи с чем на данном участке она принимается равной значению в точке т = т

пр

1

0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 ОД

О

\ 1

>> V. 1 1 1

Ч N ч- 1 1 1

1 1

1 1 1

1 1

Т 1нн 1 1

Т т+ 1 1 л пр

X \ V" /

Т

■Р(т)

ооооооооооооооооо

ООО

ОСООГМЧ"ОСО_ — " м л N О] Л |

NN ГО

г-д ^

И 00

т |-п

Т ч

Рис. 3. К расчету вероятности безотказной работы БС

7. Расчет среднего времени безотказной работы

Фб: Б ® Пбс ,

где Лес = (^с , Лтс, ЛЕС

) - среднее время безотказной работы бортовой системы

¥

гср = (Т)^Т.

0

291

Архитектура программного комплекса оценивания надежности.

Предлагаемая технология лежит в основе разработки архитектуры программного комплекса оценивания надежности. При разработке программного комплекса использовались принципы, заложенные в концепции CALS

[7]:

вся информация по БС хранится в едином банке данных; программные средства ПК отделены от данных; данные о БС КА, их качестве, надежности и эксплуатационно-технических характеристиках не дублируются, обеспечивается полнота и целостность информации;

ПК представляет собой открытую систему, позволяющую обмениваться данными со сторонними приложениями;

хранение всей информации в базе в «датозависимой» форме, что обеспечивает сохранение истории. Сведения за прошлое время доступны в любой момент времени. При необходимости существует возможность разделения базы данных на части, убрав «лишние» сведения за прошлые периоды, штатными средствами программы.

Предлагается сервис-ориентированная архитектура ПК (рис. 4) -модульный подход к разработке программного обеспечения, основанный на использовании распределённых, слабо заменяемых компонентов, оснащённых стандартизированными интерфейсами для взаимодействия по стандартизированным протоколам [8].

g с

к я

3 Î

Сервер ЭО ПК ОХНП

Функциональные модули

API оценки ЭТХ качества, надёжности...

ÀPÏ

прогнозирования времени отказа и исчерпания р есур са...

Модули управления сервером Модуль управления сервером

Модуль управления пользователями

API подготовки

данных для восстановления работоспособности

I

API получения фактических

данных...

APIay

пользователей

Сервисы

Сервис расчетных функций

Сервис доступа к БД

Сервис > аутентификации пользой ател ей

Клиент ЭО ПК ОХНП Интерфейсные модули инженера

Модуль разработки моделей надежности Б С МКА

Модуль разработки диагностических моделей БС

Модуль синтеза структуры БС МКА

Модуль параметрического синтеза БС МКА

Интерфейсные модули опер атор а

Модуль получения фактических данных..

Модуль оценки ЭТХ и прогнозирования времени _отказа_

Модуль подготовки данных для восстановления работоспособности...

Встроенная справка

Рис. 4. Архитектура ПК

Применение сервис-ориентированной архитектуры обладает следующими преимуществами:

возможность ввода данных о результатах испытаний и эксплуатации ¥ как вручную, так и непосредственно с автоматизированных систем управления (АСУ) испытаниями, обработки телеметрической информацией и т.п.

возможность установки клиентских модулей (или интеграции клиентского API в применяемые АСУ) разработчиков всех БС класса, что позволит актуализировать информацию по различным БС в режиме, близком к реальному времени.

Заключение. Разработка изделий ракетно-космической техники, традиционно, связана с большим объемом наземной отработки, необходимой для получения точной и достоверной информации о ее характеристиках. Применение современных информационных технологий позволяют существенно сократить этот процесс за счет привлечения дополнительной информации, получаемой на всех этапах проектирования как данного изделия, так и его аналогов. Представленная в статье технология оценивания надежности и архитектура основанного на ней программного комплекса оценивания надежности вновь создаваемых космических аппаратов позволят повысить точность оценивания характеристик и снизить конструкторский риск возникновения отказов МКА в полете за счет привлечения всей имеющейся актуальной информации об испытаниях и эксплуатации самой бортовой системы МКА, а также изделий-аналогов.

Список литературы

1. Куреев В.Д., Павлов С.В., Соколов Ю.А. Перспективы реализации «протолетного» подхода при наземной отработке наноспутников // Известия вузов. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 6. С. 477 - 481.

2. Семиохин С.И., Самарев Р.С. Обзор современных подходов к прогнозированию временных рядов // Молодежный научно-технический вестник [Электронный ресурс]. URL: http://ainsnt.ru/doc/863957.html (дата обращения: 01.06.2020).

3. Дмитриев А.К., Копкин Е.В. Синтез гибкой квазиоптимальной программы диагностирования технического объекта при использовании непрерывных диагностических признаков // Известия вузов. Приборостроение. 1999. Т.42. №7. С. 3 - 10.

4. Копкин Е.В., Чикуров В.А., Алейник В.В., Лазутин О.Г. Алгоритм построения гибкой программы диагностирования технического объекта по критерию ценности получаемой информации // Труды СПИИРАН. 2015. Вып. 4(41). С. 106 - 130.

5. Арсеньев В.Н. Оценивание характеристик систем управления по ограниченному числу натурных испытаний. М.: Изд-во «РЕСТАРТ», 2013. 126 с.

6. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 573 с.

7. Норенков И.П. Основы CALS-технологии: электронное учебное пособие [Электронный ресурс]. URL: http://bigor.bmstu.ru/?cnt/? doc= Default/110 CALS.cou (дата обращения: 01.06.2020).

8. Сервис-ориентированный распределённый программный комплекс для оценивания и многокритериального анализа показателей надёжности и живучести бортовой аппаратуры малых космических аппаратов:

293

российский и белорусский сегменты / В.А. Зеленцов, С.А. Потрясаев, Б.В. Соколов и др. // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. 2017. Т. 16, № 4. С. 118 - 129.

Привалов Александр Евгеньевич, канд. техн. наук, старший преподаватель, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского,

Барановский Анатолий Михайлович, канд. техн. наук, доцент, старший преподаватель, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского,

Бугайченко Павел Юрьевич, канд. воен. наук, преподаватель, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военно-космическая академия им. А. Ф. Можайского,

Максимов Сергей Валерьевич, канд. техн. наук, начальник научно-исследовательского отдела, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, АО «Научно -исследовательский институт программных средств»

RELIABILITY ASSESSMENT TECHNOLOGY SMALL SPACE VEHICLES WHEN USING THE "FLIGHT" APPROACH

A.E. Privalov, A.M. Baranovsky, P.Y. Bugaychenko, S.V. Maximov

The article poses and solves the problem of assessing the reliability of small spacecraft created using the "flight" approach. In order to improve the accuracy of estimates and reduce the design risk offlight failures, a reliability assessment technology is proposed based on the joint use of test results, operation of developed on-board systems (BS), operating experience of BS analogs and a priori information. The results of the implementation of the technology in the form of a software package for assessing reliability are presented.

Key words: small spacecraft, flight approach, reliability, testing, software package.

Privalov Alexander Evgenievich, candidate of technical sciences, senior lecturer, [email protected], Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,

Baranovsky Anatoly Mikhailovich, candidate of technical sciences, docent, senior lecturer, [email protected], Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,

Bugaichenko Pavel Yuryevich, candidate of military sciences, lecturer, [email protected], Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,

Maksimov Sergey Valerievich, candidate of technical sciences, head of research department, [email protected], Russia, St. Petersburg, JSC «Research Institute of Software Tools»