Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ существующих средств, методов, технологий контроля и телеметрического обеспечения 16
1.1. Особенности и тенденции развития современных космических аппаратов и орбитальных комплексов 16
1.2. Место контроля в структуре контура управления полетом 27
1.3. Системный анализ технологий контроля при управлении полетом 42
Выводы по главе 1 52
Глава 2 Состав, обработка и анализ ТМИ как основные составляющие процесса контроля 53
2.1 Существующий подход к решению задач анализа в процессе контроля 53
2.2 Оперативный и послесеансный анализ 58
2.3 Виды результатов контроля 63
2.4 Нештатные ситуации, причины появления и действия по их обнаружению и анализу сложившейся ситуации 69
2.5 Принципы парирования нештатных ситуаций различного вида 80
Выводы по главе 2 88
Глава 3 Структура и организация функционирования систем телеметрического контроля 90
3.1 Методология синтеза систем телеметрического контроля при управлении полетом 90
3.2 Структурно-иерархический подход к отображению информации для анализа специалистом 106
3.3 Иерархические принципы построения и структура действующей системы контроля 116
Выводы по главе 3 126
Глава 4 Методы анализа ТМИ с использованием интеллектуальных технологий в задачах контроля 127
4.1 Анализ состояния, достоинств и недостатков существующего подхода 127
4.2 Сущность и задачи анализа ТМИ с использованием интеллектуальных технологий 135
4.3 Методы анализа ТМИ с использованием интеллектуальных технологий и их применения при решении задач контроля 147
4.4 Основа методов анализа ТМИ при решении неочевидных задач и неизвестных функциональных зависимостей для многомерных нелинейных систем 172
Выводы по главе 4 194
Глава 5 Принципы разработки алгоритмического обеспечения интеллектуализированной системы контроля 195
5.1 Синтез современных подходов на базе идентификационных моделей 195
5.2 Синтез алгоритмов контроля состояния на основе методов анализа ТМИ с использованием интеллектуальных технологий в условиях неопределенности 202
5.3 Алгоритмы идентификационного анализа 215
5.4 Структура, состав и построение базы знаний цифровой идентификационной модели КА 226
Выводы по главе 5 236
Глава 6 Реализация и возможные применения разработанных алгоритмов анализа ТМИ в задачах управления полетом 237
6.1 Автоматизация процедур анализа при управлении автоматическим КА связи 237
6.2 Требования и функционирование средств телеметрического контроля ТПК и ТГК с применением интеллектуальных технологий 245
6.3 Особенности построения интеллектуализированных систем контроля для пилотируемых долговременных ОК 265
Выводы по главе 6 275
Заключение 277
Список сокращений 279
Список литературы 282
- Особенности и тенденции развития современных космических аппаратов и орбитальных комплексов
- Методология синтеза систем телеметрического контроля при управлении полетом
- Синтез современных подходов на базе идентификационных моделей
- Особенности построения интеллектуализированных систем контроля для пилотируемых долговременных ОК
Особенности и тенденции развития современных космических аппаратов и орбитальных комплексов
В настоящее время в космическом пространстве функционируют более двух тысяч КА различного назначение (по состоянию на март 2021 г.). С помощью этих космических средств обеспечиваются многие технологические процессы полезные для человечества, происходящие на Земле, в атмосфере Земли и в околоземном пространстве. Особенно это заметно для наземного, авиационного и морского транспорта, энергетической промышленности, газовой и нефтяной отрасли, банковского сектора и многочисленных современных информационных технологий и сервисов самого широкого применения [1-3].
Пилотируемая космонавтика представлена самым большим рукотворным объектом в космосе, долговременным орбитальным комплексом - «международная космическая станция» (МКС), в строительстве которой, принимают участие 15 стран, а в научной деятельности МКС участвуют 82 страны. Для обеспечения постоянного функционирования МКС осуществляется транспортно технологическая поддержка ее работы [4]. В настоящее время, после завершения эксплуатации американских МТКК «Space shuttle» и европейских грузовых кораблей ATV, доставка грузов и экипажей производиться с использованием:
- российских ТПК «Союз» и ТГК «Прогресс»;
- американских транспортных грузовых кораблей «Dragon» и «Signus»;
- японского транспортного грузового корабля HTV.
В недалеком будущем к решению этой задачи будет подготовлен перспективный российский транспортный корабль нового поколения (ПТК НП) [5]. С 2020 г. введен в эксплуатацию американских пилотируемых кораблей «Dragon V2», а также готовиться к применению пилотируемые корабли «Orion», совершивший тестовый полет в 2014 г. и «CST-100» совершивший тестовый полет в 2019 г. На рисунке 1 представлена текущая конфигурация МКС.
Также в период 2011-2018 в эксплуатации находились китайские пилотируемые космические лаборатории «Тяньгун 1 и 2», которые скорее относиться к предыдущим поколениям орбитальных комплексов и функционирует в основном в автономном режиме без нахождения человека на борту [6]. Для доставки тайконавтов и грузов на борт «Тяньгун 1 и 2», применялся транспортный пилотируемый корабль типа «Шэньчжоу», который по своим габаритно-массовым характеристикам и общей компоновке близок к ТПК «Союз».
Возрастающие масштабы хозяйственной деятельности человека приводят к возникновению ряда новых трудностей: проблем улучшения связи, необходимости дальнейшей разведки природных ресурсов на Земле, повышение точности наблюдений за погодой, за экологическим состоянием окружающей среды, технологических исследований, геофизических и астрофизических исследований. Что в конечном итоге требует повышение скорости, качества и объемов передачи информации. Эти проблемы носят региональные и глобальные масштабы, что обуславливает особое значение КА в их решении.
Совершенно очевидно в самом ближайшем будущем резко увеличится численности автоматических КА на околоземных орбитах. Анонсировано развертывание глобальной группировки компании OneWeb в составе 882 КА для предоставления услуг непосредственного доступа в сеть Интернет. Компания SpaceX планирует создать подобную группировку Starlink содержащую порядка 11000 КА и уже осуществившая запуск более 700 КА [7].
В федеральной космической программе до 2025 года планируется поэтапное наращивание спутниковой группировки РФ и достройка российского сегмента МКС [8]. Для этого создаются и будут введены в эксплуатацию многофункциональный лабораторный модуль (МЛМ-У), узловой модуль (УМ) и научно-энергетический модуль (НЭМ). На орбиту планируется запустить более 100 КА различного назначения, включая пилотируемые КА. Анонсировано создание глобальной спутниковой системы «Сфера» (развитие ранее заявленной системы «Эфир») для решения задач связи, дистанционного зондирования земли и навигации с использованием группировки из более 600 низкоорбитальных КА.
Все это свидетельствует о расширение объемов и увеличении активности человеческой деятельности в космическом пространстве, развитие новых направлениях использования космической техники и возрастающем значении космических технологий для разнообразных земных приложений.
Современные КА представляют собой весьма сложные технические устройства [9-10]. Если рассмотреть наиболее массовым в настоящее время КА связи, а именно функционирующие на геостационарной орбите (ГСО), где находиться более 530 КА из них 262 КА связи коммерческого назначения. При этом конструктивно и функционально КА связи разделяется на две части: служебную (обеспечивающую) и целевую (полезную). В служебную часть входят конструкция и бортовые системы, гарантирующие существование КА в течение заданного времени на орбите и создающие необходимые условия для функционирования целевой аппаратуры. Данный тип КА имеет как правило 7 основных бортовых служебных систем. Полезная нагрузка этих КА условно делится на радиотехническую часть и антенно-фидерные устройства. Для наиболее мощных КА связи радиотехническая часть может включать 80-90 независимых приемопередающих трактов (транспондеров) и содержать около 250 отдельных приборов (блоков). АФУ содержит порядка 3-7 отдельных антенн, а в некоторых случаях и более. Масса полезной нагрузки подобных КА может достигать 50…60% массы КА, что является важным технико-экономическим показателем для КА связи, создаваемых на коммерческой основе. Даже сравнение внешнего вида КА связи запушенных в 80-х годах и 2000-х годах наглядно демонстрирует существенное усложнение конструкции, за счет больших габаритов конструктивных элементов, развитых солнечных батарей и большего числа антенн бортовых ретрансляторов.
Методология синтеза систем телеметрического контроля при управлении полетом
Как упоминалось выше в п. 1.3 процесс контроля направлен на определение состояния КА и выполнение программы полета, которое формализуется и описывается определенным набором ТМП или параметров состояния. Количество ТМП от различных КА и ОМ варьируется в очень широких пределах и определяется их конструктивными особенностями. Для некоторых КА и ОМ оценка числа ТМП представлена в таблице 7.
При этом данные ТМП можно условно систематизировать по месту их генерации на:
- первичные, т.е. формируемые непосредственно телеметрическими датчиками;
- вторичные, т.е. формируемые БКУ по результатам работы существующих алгоритмов контроля БКУ.
Физически, телеметрический интерфейс в БКУ КА, является распределенным проводным интерфейсов [65]. Для передачи каждого ТМП используется отдельный проводной канал передачи между датчиком и БКУ. Температурные датчики имеют трехпроводное подключение, а аналоговые и дискретные датчики используют двухпроводное подключение. Существенным фактором является обеспечение помехоустойчивости каналов подключения датчиков, поскольку электрические и электромагнитные помехи являются основной причиной увеличения погрешности и снижения достоверности значений ТМП.
В таблице 8 представлены данные о количестве первичных ТМП различных по назначению КА.
Вне зависимости от этого параметры состояния КА или ТМП, как представлено на рисунке 3.1, можно классифицировать, в первую очередь по возможности управления их значением, на управляемые и не управляемые [66]. Не управляемые параметры состояния в свою очередь подразделяют на контролируемые и не контролируемые, в зависимости от возможности проведения прямого измерения их количественных значений. К последним помимо прочих, относятся всевозможные ресурсные, усталостные и т.п.
Для достоверного описания состояния КА и его составных частей, с учетом технических возможностей, при проектировании КА и его системы телеметрических измерений имеется специфическая особенность. Она заключается, во внесении определенных свойств и правил формирования потока ТМИ с точки зрения его информационной насыщенности [67]. Это выражается в наличие четкой структурности, искусственно вводимо избыточности и учитывает естественно существующую погрешность измерений, как представлено на рисунке 3.2.
Кратко эти особенности состоят в следующем. Структурность ТМИ, является следствием принятой при разработке КА технологии формирования и передачи массивов данных содержащих значения ТМП. Наличие канальной структуры в основном связано с передачей различного типа информации, например, ТМИ поступающая от ТПК типа «Союз», содержит помимо собственно информации о значении параметров состояния также и голосовые сообщения и малокадровое телевидение. Поскольку автоматические КА такого разнообразия типов информации не имеют в силу ее отсутствия, то используется исключительно кадровая структурность. Что подразумевает, передачу массива ТМИ порциями или кадрами, объем которых определяется протоколом информационно-логического взаимодействия принятым для данного КА. Объем кадра, а точнее его смысловой части содержащей непосредственно данные о состоянии КА, не превышает 530 Кб, согласно весьма распространённого протокола CCSDS [65].
Избыточность, то есть превышение объема сигналов или меры сложности структур системы по сравнению с их минимальными значениями, необходимыми для выполнения поставленной задачи объясняется некоторыми причинами. Во первых, это следствие вводимого резервирования датчиков и преобразующей аппаратуры, как наиболее простой способ повысить надежность, поскольку информация с датчиков используется, также для решения задачи непосредственного управления борnовой аппаратурой КА средствами БКУ. Во вторых, поскольку частота опроса датчиков, как правило, фиксированная для некоторых ТМП она может быть не достаточной. И тогда задача решается введением дополнительных датчиков. В третьих, многие физические процессы полностью достоверно не описываются измерениями в одной точке или локальной области. Особенно заметно подобное явление для температур или давлений в гидравлических трактах, содержащих клапаны, регуляторы давления, теплообменники или иные дросселирующие устройства.
Разнообразие смыслового содержания или синтаксическая избыточность является следствием реальности физических процессов, событий и явлений, происходящих в процессе функционирования КА. При этом существует понятная взаимосвязь между КА и внешними факторами космического полета происходят и той средой, которая окружает КА. Поэтому каждый ТМП содержит разную по физическому смыслу информацию. Дискретность измерений, как по времени, так и по значению ТМП (по уровню), которая обязательно сопровождает процесс получения измерения, а также наличие случайных факторов, по причине внутренних и внешних помех, в длинном и сложном тракте получения и передачи информации, приводят к тому, что практически каждое значение ТМП, полученного на наземных средствах управления, содержит погрешности. Помимо очевидных систематических и случайных погрешностей необходимо понимать про существование трудоемких преобразований, которые производятся в тракте формирования и передачи ТМИ, от источника до наземных средств управления. При этом различают два вида преобразований, а именно физические и математические.
Физические преобразования данных заключаются в придании с помощью специальных аппаратных средств (приборы, устройства или блоки) телеметрическим сигналам такого вида, начиная с которого становятся возможными математические преобразования. К физическим преобразованиям относят преобразования аналогового сигнала первичного измерительного устройства или чувствительного элемента в цифровой код, изменение структуры кадра и др. Поэтому физические изменения называют еще аппаратурными, поскольку происходит изменение данных одной структуры в данные другой структуры [68].
Математические преобразования связаны с использованием математических методов и средств, изменяя данные по существу, превращая их в результат. Процесс целенаправленного математического преобразования телеметрических данных по содержанию и форме к удобному для дальнейшего использовании виду, необходимому для использования по назначению, называют их обработкой.
Перечисленные выше особенности ТМИ, с одной стороны вносят ощутимые затруднения в обработку и непосредственное использование ТМИ, но с другой стороны повышают информативность передаваемых данных и защищают от возможной потери информации.
На процесс и технологию контроля состояния КА существенное влияние оказывают параметры орбитального движения КА, конструктивные особенности КА и наземного контура управления (НКУ). Это выражается в наличии ограничений:
- по длительности сеанса связи;
- пропускной способности радиолинии передачи ТМИ;
- возможностей датчиковой аппаратуры, бортовых средств измерений и вычислительных средств КА.
Синтез современных подходов на базе идентификационных моделей
Современный КА следует рассматривать как чрезвычайно сложную техническую систему [1, 134, 135], возможности по изменению к текущем условиям полета у которой ограничены. В этой системе идут многочисленные функциональные процессы, информация о которых, как правило, незначительна и достаточна только для определения «нормы» или подтверждения самого функционального процесса. Изменения тем не менее присутствуют, проявляя себя весьма малозаметными факторами [136]. С течением времени в процессе орбитального полета КА эти изменения накапливаются, отчасти взаимно влияя и усиливая друг друга, могут приводить к неожиданным масштабным негативным последствиям.
Незначительные изменения в рамках диапазона допустимых изменений параметров, в течении инкубационного периода, при этом очевидно не связанных друг с другом, может в совокупности привести к негативным последствиям. В настоящее время, подобное явление, именуемое «Drifting into failure» «сползание в аварию» [137], является актуальным для сложных технических систем. Анализ и расследования многих техногенных катастроф указывает именно подобный сценарий их зарождения и развития. Наиболее трагическим примером в космической сфере можно считать случай при последнем полете КА Space Shuttle «Columbia». Во время своего 28 полета 01.02. 2003 года, орбитальный корабль «Columbia» потерпел катастрофу. Комиссия, расследовавшая причины гибели КА и экипажа установила, что первопричиной трагедии являлся оторвавшийся кусок теплоизоляционной обшивки от внешнего топливного бака, во время старта КА, который фактически разрушил термоизоляцию и обшивку на левом крыле. Достаточно развитая система контроля технического состояния КА Space Shuttle «Columbia, видеосъемка момента запуска зафиксировала данные о некоторых изменениях, но их кумулятивный эффект не был оценен своевременно. Через 17 дней при входе КА в плотные слои атмосферы горячие газы, образующиеся при торможении, также называемые плазмой, проникли через разрушение внутрь крыла, что привело к перегреву пневматики колеса шасси его взрыву, дальнейшему разрушению конструкции крыла и гибели Space Shuttle «Columbia» с экипажем на борту.
При осуществлении полета этого КА функционировала система интеллектуального анализа, именуемая Inductive Monitoring System (IMS) [138 141]. Следует отметить что данная система не применялась для управления полетом КА Space Shuttle, а использовалась в качестве «советчика», по принятой в НАСА технологии. Видимо поэтому, результаты работы системы не принимались в расчет при контроле полета. IMS, в том полете, использовала данные полученные во время предыдущих пяти полетов Колумбии. При работе комиссии было выявлено что, IMS сформировало сигнал о появлении аномалии в состоянии КА практически сразу (приблизительно через 2 минуты) после ее возникновения. Графическое представление результатов работы IMS при последнем полете Space Shuttle «Columbia», представлены на рисунке 5.1. На нем четко виден момент, когда происходит выход за нормированные значения обобщенного параметра, который характеризует состояние левого крыла орбитального корабля при старте.
При управлении космическими полетами оперативный анализ технического состояния, в режиме реального времени, существенно затруднен. Как упоминалось ранее, ограниченная автоматизация процессов контроля требует решать задачи анализа специалистами службы управления. Высокая скорость протекающих процессов на КА, многообразие взаимосвязей между составными частями КА делают недоступными полноценное восприятие информации даже подготовленному специалисту. В практике управления полетом не единичны случаи, когда заранее разработанные методы и алгоритмы анализа состояния КА не дают однозначного понимания ситуации на борту КА. В этих случаях приходится применять экспертные суждения, вероятностные оценки состояния составных частей КА, либо осуществлять наземное моделирование состояния КА, что не всегда возможно, из-за малости располагаемого времени.
В этих условиях для обеспечения безопасного процесса управления полетом КА и безусловной реализации программы полета за счет устранения вышеперечисленных явлений в сложных технических системах нужны принципиально новые модели, методы и средства интеллектуализированного анализа ТМИ КА. Основные задачи при этом состоят в извлечении новых и неочевидных знаний, смысловую интерпретацию наблюдаемых данных, прогнозирование развития событий и моделирование их возможных последствий и т.д.
Даже с учетом успеха развития информационных технологий, применение «классических» стохастических моделей для сложных технических объектов, к которым безусловно относиться современный КА, является проблематичным, а порой и не осуществимой [142]. Причиной тому служит принципиальная невозможность учета в модели не только всей априорной информации, но и настройка моделей в условиях структурных и параметрических возмущений в процессе космического полета и особенно при большой длительности эксплуатации КА, которая уже порой значительно превышает 10 лет для многих типов космической техники.
Решение вышеперечисленных задач предлагается осуществлять на основе системного анализа, теории управления космическими полетами, теории автоматического управления, математической статистики, теории идентификации [143] и теории интеллектуального анализа данных [144]. Гармоничное сочетание указанных новых интеллектуальных методов анализа данных и с традиционных, зарекомендовавшими себя на практике, математическими моделями, методами и алгоритмами, является многообещающим направлением совершенствования систем телеметрического контроля и расширяет возможности анализа ТМИ.
В настоящей работе излагается принцип построения цифровых интеллектуальных моделей функционирования КА на основе ТМИ, выступающих в роли технологических знаний, в том числе, для обеспечения прогнозирования дальнейшего состояния КА. Для данной цели представленные алгоритмы помимо прочего реализуют и функцию прогнозного моделирования, которые основаны на индуктивном обучении, что позволяет формализовать процесс выявлении аналогов текущего состояния и функционирования КА. В результате создается цифровая математическая модель КА как сложного технического объекта, используемая для моделирования и опережающих прогнозов развития возможных аномальных или НШС. При этом данная модель реализует функцию существенного опережения моделирования будущих событий по времени относительно эксплуатируемого КА. Интеллектуализированная система, построенная на указанных принципах, реализует не только комплексный анализ текущей программы полета и состояния функционирования КА, но и осуществляет прогнозирование состояние КА на долгосрочную перспективу. При эксплуатации КА, ее цифровая модель постоянно расширяется в части базы знаний на основе информации от выполненных полетов или этапов текущего полета КА. Так, например, в случае возникновения нового типа аномалий или НШС во время полета КА база знаний по завершению парирования аномалии или НШС расширяется, т.е. добавляются знания по признакам данной аномалии или НШС и выработанным рекомендациями по ее парированию. После включения в базу знаний эта информация будет использоваться в следующих полетах однотипного КА или на последующих этапах полета данного КА, а также будет введена в существующую эксплуатационную документацию.
Идентификационные модели сценарного прогнозирования в настоящее время применяются в системах поддержки принятия решений при оперативном управлении отдельных технических устройств, посредством имитационного моделирования [142]. Существующие методы предсказательного моделирования нелинейных нестационарных объектов на основе интеллектуализированных алгоритмов анализа ТМИ и нечеткой логики, представляют собой механизм использования базы технологических знаний функционирования объекта в системах управления реального времени [145]. Методы построения нелинейных моделей состояния сложных объектов на основе идентификационного анализа с использованием совместно с имитационными моделями, предоставляют значительное преимущество, по сравнению с известными подходами, как по точности прогнозирования, так и по эффективности соответствующих информационно-управляющих систем и систем поддержки принятия решений [146].
При разработке систем управления в настоящее время применяется метод, когда формирование управляющих воздействий осуществляется с большим запасом по времени реализации [142, 147]. При этом, если в данный момент (на данном такте) решение не удовлетворяет заданному критерию качества управления, начинается формирование следующего управляющего воздействия в изменившихся условиях – как внешней среды, так и состояния КА. При этом не гарантируется, что новое решение будет удовлетворительным (если оно вообще будет существовать). Представляется более эффективным реализовать схему управления на основе предсказательного моделирования [148]. Очевидными преимуществами подобных интеллектуализированных систем управления является оперативная оценка и автоматическое прогнозирование состояния КА, позволяющая реализовать активную подстройку управления и эффективную осуществление поддержки принятия управленческих решений. На практике для сложных технических объектов создание прогнозирующих идентификационных моделей сталкивается с большими сложностями, которые не позволяют реализовать эту перспективную идею.
В настоящей работе для получения цифровой идентификационной модели КА предлагается подход, основанный на разработке и комплексировании методов сочетающих интеллектуальную идентификацию [149] отдельных составных частей КА с помощью различных алгоритмов анализа для имитационного моделирование функционирования КА в целом.
Особенности построения интеллектуализированных систем контроля для пилотируемых долговременных ОК
Наиболее масштабный, амбиционный и продолжительный международный научно-техническим экспериментом в настоящее время является проект Международной космической станции (МКС) [192]. В нем участвую на постоянной основе 15 стран, а всего в научной и образовательной деятельности МКС уже приняли участие 82 страны. Начавшись в начале 90-х годов 20 века, проект МКС продолжает активно работать и в настоящее время. Летная эксплуатация первого элемента МКС была начата 20 ноября 1998 года с запуска функционального грузового модуля (ФГБ). По состоянию на начало 2019 год в состав МКС входит 15 основных орбитальных модулей (ОМ) общей массой около 420 тонн, в том числе:
- российский сегмент (РС) МКС, включающий 5 ОМ и транспортные корабли типа «Союз» и «Прогресс»;
- американский сегмент (АС) МКС, включающий 10 ОМ, различные фермы и солнечные батареи;
- европейский лабораторный модуль «Колумбус»;
- японский модуль «Кибо»;
Японский и европейский модули входят в состав американского сегмента МКС. Таким образом, МКС это технически грандиозный рукотворный космический объект, на котором осуществляется большое количество разноплановых работ в интересах различных участников.
Очевидно, что непрерывная эксплуатация МКС это многоплановая и насыщенная деятельность, направленная на реализацию программы полета, которая достигается за счет многофункционального процесса управления полета [193]. Контроль состояния составных частей ОМ, ОМ и МКС в целом, является неотъемлемой частью данного процесса и служит основой для принятия решений на продолжение штатной программы полета или, при выявлении отклонений в состоянии МКС на перевод в режим полета с ограниченной функциональностью. Однако в ходе полета изменение состояния происходит не только в результате целенаправленного воздействия для реализации процесса управления полета, но и под влиянием внешних и внутренних возмущающих факторов, а также естественного износа оборудования составных частей МКС. Источником внешних возмущающих факторов, или воздействий, является, в основном, среда, в которой проходит полёт МКС. Внутренние возмущающие воздействия являются следствием взаимовлияния составных частей МКС при их функционировании, возникновение неисправностей или отклонений в работе отдельных приборов, агрегатов или составных частей МКС, а также некорректное воздействие при управлении, вследствие сбоев в аппаратуре управления или неверной управляющей информации, переданной на МКС. Естественный износ и процессы деградации, неизбежно происходящие в оборудовании и конструкции в процессе длительной эксплуатации, также накладывают дополнительные ограничения. Таким образом, процесс контроля при управлении полетом МКС не только сложен сам по себе, но и осуществляется при постоянно изменяющейся ситуации.
В РС МКС наиболее «свежий» ОМ (малый исследовательский модуль 1, МИМ-1) провел на орбите в составе МКС уже более 10 лет. В соответствии с требованиями эксплуатационной документации непрерывно осуществляется анализ состояния РС МКС. Результаты данного анализа включаются в состав оперативных и ресурсных отчетов по результатам летных испытаний ОМ, на основании которых ежегодно выпускается заключение о подтверждении готовности к эксплуатации на следующий год. В указанных отчетах по составным частям ОМ приводится информация о выполненных работах, затраченных ресурсах, наработке, изменению ключевых ТМП и описываются возникшие замечания или НШС с указанием причин их возникновения.
Однако ключевой особенностью отчетов является тот факт, что в них содержится только качественная оценка (работает/не работает) состояния оборудования и составных частей ОМ РС МКС [194]. Количественный анализ характеристик оборудования не проводиться, а также не определяется деградация параметров состояния. Существенно, что не рассматривается возможная корреляция аномальных событий (отказов) в оборудовании и внешних возмущающих факторов полета МКС. Детальный анализ для подтверждения технических характеристик, взаимовлияние, особенности и прогноз состояния в отчетах не содержится, хотя ранее такая практика существовала для других изделий космической техники.
В целях обеспечения максимально возможного срока эксплуатации РС МКС и экономии затрат при условии наличия бортового ЗИП, а также с учетом модульного принципа построения бортового оборудования РС МКС и постоянного присутствия на борту экипажа принята стратегия эксплуатации отдельных элементов РС МКС с истекшими гарантийными сроками эксплуатации до полного отказа (некоторые элементы уже отработали 7-8 ресурсов).
Для продления срока эксплуатации РС МКС до 2030 года проводятся следующие основные мероприятия, такие как:
- организация своевременного заказа и изготовления необходимой материальной части заменяемых приборов, агрегатов, а также разработки конструкторской документации (КД) для обеспечения их изготовления в целях периодической замены при выходе их из строя или выработке ресурса. Доставка оборудования на МКС, планирование и выполнение экипажем работ по замене приборов, агрегатов на борту РС МКС;
- проведение работ по продлению сроков службы незаменяемого оборудования РС МКС, включая: проведение анализа состояния составных частей РС МКС, выпуск необходимой КД, проведение дополнительных испытаний с выпуском отчетных документов и т.д.;
- планирование и проведение ежегодного (или чаще) мониторинга технического состояния оборудования РС МКС, включая разработку необходимой КД, заказ, изготовление и доставку на РС МКС необходимой материальной части.
На основании проведенных мероприятий разработчики составных частей РС МКС выпускают заключения об их допуске к эксплуатации на очередной период и оформляется общее заключение в подтверждение эксплуатации РС МКС на предстоящий год.
Для поддержания составных частей, агрегатов, узлов РС МКС в работоспособном состоянии необходимо регулярное проведение профилактических работ.
Мероприятия по продлению срока службы составных частей РС МКС можно разделить на три группы:
- мероприятия по продлению срока службы незаменяемого оборудования РС МКС;
- изготовление бортового и наземного ЗИП;
- мероприятия по модернизации или новой разработке оборудования, связанные с невозможностью изготовления ЗИП по причине утраты технологии производства, прекращения выпуска элементной базы.
С учетом разноплановых составных частей РС МКС, очевидно, что описанная технология хоть и сокращает трудоемкость работ относительно планово-предупредительной стратегии эксплуатации, тем не менее является весьма затратной. Дополнительным обстоятельством, усложняющим процесс поддержания длительной эксплуатации РС МКС является тот факт сам грузопоток «земля-МКС» является достаточно насыщенным и планируется на год вперед [195]. Внести в него сразу большие объемы и массы доставляемого оборудования крайне сложно. Хранение избыточных объемов на борту МКС практически невозможно, по причине отсутствия мест хранения и большими затратами времени экипажа для этого. А время экипажа МКС наиболее ценный и ограниченный ресурс. Поэтому в настоящее время логистическая стратегия состоит в эксплуатации оборудования до его отказа и оперативная доставка на российских или американских кораблях и замена отказавшего оборудования материальной частью из состава наземного ЗИПа. Для данной стратегии задач определения фактического остаточного ресурса оборудования РС МКС и прогнозирования работоспособности особенно габаритного заменяемого оборудования (АБ, блоки управления, приборы коммутации и т.п) приобретает огромное значение.
С учетом сложившихся обстоятельств, используя накопленную за 20 лет архивную ТМИ необходимо более точно, обосновано и детально определить техническое состояние оборудования РС МКС его (т.е. знать какими характеристиками обладают бортовые системы в данный момент времени) и отработанный ресурс (интегральная характеристика технического состояния), но и предвидеть текущее состояние и остаточный ресурс в будущий отрезок времени, чтобы можно было своевременно принять меры по предотвращению отказов.