https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45412| Title: | Hybrid artificial neural networks for component design of space telemetry processing systems |
| Other Titles: | Гибридные искусственные нейронные сети для компонентного проектирования систем обработки космической телеметрии |
| Authors: | Doudkin, A. A. Marushko, Y. Y. Zolotoy, S. Zheng, X. |
| Keywords: | материалы конференций;neural network;telemetry;spacecraft |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Hybrid artificial neural networks for component design of space telemetry processing systems / A. Doudkin [et al.] // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2021) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2021. – Вып. 5. – С.257–262. |
| Abstract: | This paper describes a software system of neural network control of space telemetry data for malfunction diagnosis of spacecraft subsystems. This system is used for testing of intelligent technologies for processing information about a spacecraft subsystems state, prediction and detection of irregularities of the spacecraft subsystem modes. The information obtained from on-board data sources on space communication channel is used for processing. |
| Alternative abstract: | В статье описывается программная нейросетевая система контроля телеметрической информации для диагностики подсистем космических аппаратов. Предназначена для отработки интеллектуальных технологий обработки информации, поступающей по космическому каналу связи от бортовых источников данных о состоянии подсистем космических аппаратов, предсказания и обнаружения нарушений штатных режимов функционирования бортовых подсистем. Описывается двухуровневая модель ансамблей нейронных сетей для обработки многомерных временных рядов телеметрии подсистем космических аппаратов. Входными данными для обработки являются измерения физических величин, характеризующих состояние аппаратуры, подсистем и процессов положение космического аппарата, параметры внешней среды, передачу результатов этих измерений, регистрацию и обработку полученных данных в центрах управления полетами. Предлагается также гибридная сверточная нейронная сеть, которая комбинирует признаки, выделенные нейронной сетью и экспертами. Оптимальные значения гиперпараметров моделей вычисляются методами сеточого поиска с использованием k-кратной перекрестной проверки. Представлена структура телеметрической системы. Предложена технология компонентного проектирования, которая может эффективно поддержана технологией ОСТИС и базовыми технологиями онтологий для для описания и мониторинга предметной области, связанной со сбором данных с помощью датчиков и процессом наблюдения (сбора данных). |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45412 |
| ISSN: | 2415-7740 |
| Appears in Collections: | OSTIS-2021 |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Doudkin_Hybrid.pdf | 133.15 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.