Диагностика состояния и реконфигурация отказоустойчивых гиросиловых систем управления космических аппаратов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Диагностика состояния и реконфигурация отказоустойчивых гиросиловых систем управления космических аппаратов

В.П. Макаров

Е.И. Сомов

Проблема обеспечения отказоустойчивости и динамической надежности является актуальной для обширного класса автоматически управляемых механических систем в машиностроении, энергетике, аэрокосмической технике и т.д. Отказ какой-либо аппаратуры в контуре управления принципиально изменяет структуру системы, может привести к развитию в ней аварийной ситуации. В работе представлены методы логико-динамического моделирования управляемых механических систем с возможным нарушением структуры, критерии диагностирования состояния, методы принятия решения об отказе, практические приемы реконфигурации контура управления. Приводятся некоторые результаты анализа гиросиловых систем управления космических аппаратов (КА) наблюдения Земли из космоса.

Моделирование логико-динамического управляемого объекта

Обобщенный нелинейный управляемый объект с вектором состояния принимается [1] в виде

;

;

,

где - символ правой производной по времени; ; - вектор измерения состояния объекта, используемый также и для диагностики; вектор-функция описывает условия возникновения отказов и последующего развития аварийной ситуации; является вектором управления, а - вектор-функцией возмущений. Вектор логических переменных , представляет собой выход асинхронного логического автомата (АЛА) с памятью для генерации возможных отказов

; ; ,

где - моменты времени возникновения отказа и начала развития аварийной ситуации, причем автоматное время связано с непрерывным временем соотношением ; , вектор , и изменение логического вектора приводит к изменению размерностей векторов и в моменты времени при нелинейных непрерывных отображениях и .

Задачи диагностики и реконфигурации управления

Пусть заданы фиксированные кратные периоды дискретизации , и соответственно управления, измерения и реконфигурации. Будем использовать обозначения и , , где является значением вектора , измеренного с периодом дискретизации и отфильтрованного к моменту времени , а - оператором цифровой фильтрации с периодом дискретности , .

Пусть также заданы подсистемы дискретного измерения состояния управляемого объекта и цифровой фильтрации доступных измерений:

- для диагностики состояния объекта

; , ;

- для формирования управления и его реконфигурации

; ; , .

Основные задачи диагностики и реконфигурации управления состоят в синтезе:

- синхронного логического автомата (СЛА) с памятью для диагностики объекта

; , ,

с логическими векторами состояния , входа и выхода ;

- синхронного логического автомата реконфигурации, также с памятью, для описания процессов блокирования аварийной ситуации и реконфигурации контура управления

; , ,

при логических векторах состояния , входа с и выхода ;

- нелинейного закона управления

; , ,

с его реконфигурациями в соответствии с выходными сигналами СЛА . Здесь ; , вектор является вектором состояния упрощенной дискретной модели объекта

; ,

где вектор - его оценка, размерность , вектор представляет программное движение по выходу.

Замкнутые логико-динамические контуры (4) - (9) предназначены для отказоустойчивого управления объектом (1) - (3), когда обеспечивается выполнение его целевых задач при возможных физических отказах аппаратуры основного контура управления, иногда с временным перерывом для восстановления работоспособности.

Схема синтеза логических автоматов диагностики

В наиболее совершенных механических управляемых системах, например, в системах управления движением (СУД) КА информационного назначения (спутников связи, навигации, наблюдения за объектами на поверхности Земли и т.д.) применяется трехуровневая диагностическая схема, реализованная с помощью бортовой вычислительной техники:

1) на нижнем уровне - СЛА , встроенные непосредственно в бортовые приборы для автоматического мониторинга их состояния на основе измерения и оценки физических переменных (токов, напряжений, механических перемещений, скоростей и т.д.);

2) на среднем уровне - СЛА для диагностики состояния каналов управления (рыскания, крена, тангажа, контура управления панелями солнечных батарей и т.д.);

3) на высшем «системном» уровне - СЛА для диагностики СУД КА в целом.

На двух последних уровнях выполняется функциональная диагностика с использованием эталонных моделей - на основе сравнения выходных сигналов моделей и фактического функционирования, т.е. измеренных значений координат состояния системы [2].

Результаты анализа процесса диагностирования состояния СУД, проводимого специалистами центра управления полетом КА, указывают на высокую эффективность методов, основанных на использовании детальной информации о приборах, алгоритмах управления, законах движения КА и множестве других элементов процесса его функционирования, а также некоторых инвариантных соотношений между переменными состояния системы. Неисправность СУД проявляется в рассогласовании характеристик (координат) процесса управления реальной системы и ее эталонной модели на величину, превышающую априорно известные ошибки измерений датчиков и отработки управляющих воздействий исполнительными органами. Характер и значения указанных рассогласований позволяют выдвинуть конечное число гипотез, объясняющих неисправность с глубиной, достаточной для принятия решения по управлению резервами. Каждой гипотезе соответствует ветвь АЛА (3), описывающая возникновение отказа и развития аварийной ситуации в объекте (1), (2). Для каждой такой ветви сначала с помощью инженерных методов разрабатывается логическая таблица истинности процесса диагностирования, на основе которой далее стандартными компьютерными методами выполняется синтез соответствующего синхронного логического автомата. Конкретный пример построения простейшего СЛА диагностики состояния СУД КА в виде логической функции выбора (ЛФВ) представлен в [3].

Диагностика с использованием модифицированного критерия Вальда

Реализация на программном уровне (в БЦВМ бортового комплекса управления КА) любой схемы автоматической локализации отказов системы связана с необходимостью решать задачу выбора информативных параметров. На практике обычно в число контролируемых параметров системы включают все значимые координаты ее состояния, которые характеризуют основные динамические показатели и определяют качество функционирования верхнего уровня иерархии, в частности бортового комплекса управления КА.

Бортовой алгоритм диагностики СУД, использующий ее эталонную модель, работает в фоновом режиме, т.е. при управлении движением КА в реальном масштабе времени. При этом для выявления аномальной ситуации на каждом периоде контроля сначала вычисляется вектор невязок между компонентами векторов измеренных и модельных информационных параметров.

Затем полученные данные оцениваются в отношении соответствия их выбранным критериям, в простейшем случае - принадлежности области с границами допустимого изменения контролируемых параметров, априорно определяемых исходя из проектных характеристик. Основным недостатком схемы автоматической диагностики текущего состояния системы (в реальном масштабе времени) с помощью ЛФВ, рассмотренной в [3], является сложность получения (априорного задания) оценки достоверности принятия решения об отказе структурного элемента системы и ее зависимости от количества периодов контроля.

Более эффективным является другой подход к диагностике системы и принятию решение об отказе, который заключается в следующем. Поведение во времени вектора параметров контроля E(t) можно рассматривать как случайный процесс, характеристики которого зависят от множества факторов. К ним относятся ошибки измерения; погрешности отработки управляющих воздействий и моделирования движения объекта вследствие упрощения его модели; неточности знания конструктивных параметров КА, возмущающих воздействий и т.д. В этом случае может проводиться не классификация по мгновенным значениям векторов невязок E(t) в конце каждого периода контроля Tk, а классификация случайного процесса, представленного дискретной последовательностью скалярных значений ek=e(tk), где . Классификация такого случайного процесса реализуется с помощью математического аппарата последовательной проверки гипотез в виде модифицированного последовательного критерия отношения вероятностей Вальда (МПКОВ) [4, 5]. В этом критерии границы изменения контролируемых параметров зависят от времени (или числа периодов контроля), а также от принятого значения погрешности оценки.

В общем случае МПКОВ обладает следующими важными свойствами:

- обеспечивает сходимость с вероятностью 1, причем настройкой пороговых значений и можно обеспечить гибкое отслеживание уровня погрешности классификации;

- не требует независимости и равенства распределений вероятностей классифицируемых случайных векторов;

- обеспечивает минимизацию среднего числа наблюдений, необходимых для достижения заданного уровня достоверности оценки, и минимизацию среднего объема хранимой в процессе классификации информации, что значительно упрощает его реализацию в бортовом программном обеспечении СУД КА.

Процедура анализа с помощью модифицированного критерия Вальда реализуется следующим образом. Для каждого значения невязки параметров вычисляется вектор логарифмического отношения правдоподобия

k = - ln [P(Ek / W1) / (P(Ek/W2)],

где Ek - значение вектора E на k-том шаге вычислений; P(Ek/Wj) - функция условной плотности вероятностей Ek при фиксированном событии, состоящем в том, что вектор Ek принадлежит классу . Значение вектора k также является случайным. Поэтому с учетом (10) для независимого распределения значений вектора E вектор суммарного логарифмического правдоподобия после n наблюдений равен

L= - ln{P[(E1,E2...En)/ W1]/P[(E1,E2...En)/W2]} = ,

где k=1,2,…n - номер шага контроля, а W1 и W2 - классы состояния системы (соответственно «норма» и «не норма»). Решающее правило МПКОВ имеет вид L k E W1 ,

k L k ??? (обработку измерений продолжать);

k L E W2.

По существу, это правило состоит в покомпонентном сравнении вектора L (11) с настраиваемыми (а не априори выбранными и фиксированными, как в [3]) границами k и k, которые являются постоянными (как в классическом критерии Вальда) либо монотонно убывающими функциями текущего дискретного времени . Это позволяет [5] так построить последовательный классификатор, что можно регулировать как среднее число обработки признаков, необходимых для получения окончательного решения, так и вероятность ложного распознавания.

Синтез логического автомата реконфигурации управления

Оперативное блокирование развития аварийной ситуации осуществляется с помощью:

- отключения отказавшего прибора из контура управления и перехода на гарантированный функциональный резерв СУД;

- перевода СУД в дежурный режим при сохранении ориентированного полета КА. бортовой гиросиловой космический

Восстановление работоспособности СУД КА включает следующую последовательность действий:

1) анализ наличия резерва у отказавшего прибора, в том числе доступного функционального резерва в СУД;

2) подготовка к работе и включение резервного прибора в контур управления или реконфигурация СУД в случае применения функционального резерва;

3) восстановление ориентации КА, в общем случае исходной или базовой, ибо та ориентация, что была перед появлением отказа, далеко не всегда приемлема;

4) формирование информации для бортового комплекса управления о готовности СУД к выполнению целевых задач КА.

Результаты диагностики (определения неисправного прибора) поступают в блок управления восстановлением работоспособности в виде СЛА реконфигурации. Набор стратегий восстановления работоспособности СУД (переключение на структурный резерв бортовой аппаратуры либо переход на гарантированный функциональный резерв СУД, последовательность изменения режимов работы, восстановление исходной ориентации и т.п.), соответствующих возможным отказам приборов СУД, реализуется на программном уровне в БЦВМ.

Выбор алгоритмов реконфигурации осуществляется на основе инженерных методов и, как правило, индивидуален для конкретного класса КА. Для каждого вида отказов приборов СУД и их комбинаций составляются логические таблицы истинности, а затем компьютерными методами выполнятся синтез СЛА реконфигурации.

Отказоустойчивое гиросиловое управление ориентацией КА

Возможности обеспечения отказоустойчивости гиросиловых СУД в отношении исполнительных органов определяются на этапе проектирования. Здесь важную роль играет выбор схемы силового гироскопического комплекса (СГК) и его расположения относительно строительных осей КА. В СГК класса 2-SPE (см рисунок) один гиродин (№4) находится в «холодном» резерве, все четыре гиродина имеют возможность изменять положение вектора кинетического момента в диапазоне от базового направления , см. рисунок a. При отказе привода по оси ротора любого одного гиродина в этой схеме выполняется реконфигурация СГК, которая полностью нейтрализует аварийную ситуацию [6] (см. рисунок b и с). Высокой отказоустойчивостью обладает схема СГК типа 3-SPE на основе шести гиродинов, распределенных в три пары. Данная схема не имеет «холодного» резерва, но остается работоспособной при отказе любых трех гиродинов [7].

Заключение

Представлены приемы логико-динамического моделирования развития аварийных ситуаций, критерии диагностирования состояния, методы последовательной классификации отказов приборов в контуре автоматического управления и его реконфигурации в механических системах, в том числе с избыточными гироскопическими связями. Кратко указаны некоторые результаты анализа гиросиловых систем управления космических аппаратов. Полученные результаты нашли практическое применение при создании гиросиловых отказоустойчивых систем управления ориентацией российских космических аппаратов [1], [6-8].

Библиографический список

1. Somov Ye .I. Methods and software for research and design of the spacecraft robust fault tolerant control systems // Automatic Control in Aerospace 2001. Oxford: Elsevier Science. 2002. P. 28-40.

2. Frank P.M., Ding S.X., Marcu T. Model-based Fault Diagnosis in Technical Processes // Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2000. Vol. 22. No.1. P. 57-101.

3. Макаров В.П., Платонов С.Н. Элементы искусственного интеллекта в задаче обеспечения живучести системы ориентации ИСЗ // Динамика и управление космическими объектами. Новосибирск: Наука, 1992. С. 193-202.

4. Вальд А. Последовательный анализ. М.: Физматгиз, 1960.

5. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. М.: Наука, 1971.

6. Сомов Е.И., Бутырин С.А., Герасин С.А., Герасин И.А. Программное средство ДИНАМИКА в имитации гиросиловых отказоустойчивых систем управления ориентацией космических аппаратов // Навигация и гироскопия. 1999. № 42(25). C. 92-107.

7. Сомов Е.И., Бутырин С.А., Сорокин А.В., Платонов В.Н. Управление силовыми гирокомплексами космических аппаратов // Интегрированные навигационные системы: Труды X Санкт-Петербургской Междунар. конф. С.-Петербург: ЦНИИ «Электроприбор». 2003. C. 278-294.

8. Kozlov D.I., Anshakov G.P., Antonov Yu.G., Makarov V.P., Somov Ye.I. Precision flight control systems of Russian remote sensing spacecraft // Space Technology. 1999. Vol. 19. No. 3&4. P. 149-163.

Аннотация

Рассматриваются методы выявления причин аномального функционирования автоматических систем управления и практические приемы предотвращения развития аномальных ситуаций, методы последовательной классификации отказов бортовой аппаратуры систем и реконфигурации контура управления. Приводятся некоторые результаты анализа гиросиловых систем управления ориентацией космических аппаратов землеобзора.

Размещено на Allbest.ru