Модель оценки коэффициента готовности электрических кабельных систем космических средств, учитывающая особенности определения технического состояния


DOI: 10.34759/trd-2023-131-17

Авторы

Тарасов А. Г.*, Миляев И. К., Мусиенко А. С.**

Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского, Санкт-Петербург, Россия

*e-mail: Atol-77@mail.ru
**e-mail: vka@mil.ru

Аннотация

Рассматривается модель оценки коэффициента готовности электрической кабельной системы космического средства, позволяющая получить адекватную оценку коэффициента готовности с учетом особенностей определения технического состояния и сравнить эффективность применения различных способов коммутации при диагностировании электрической кабельной системы. Предлагаемая модель может быть использована специалистами при проведении операций контроля и диагностирования электрической кабельной системы с целью повышения их оперативности.

Ключевые слова:

электрическая кабельная система, коэффициент готовности, количество коммутаций, процессы контроля и диагностирования

Библиографический список

  1. Дорожко И.В., Кочанов И.А., Осипов Н.А., Бутырин А.В. Комплексная модель надежности и диагностирования сложных технических систем // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2016. № 652. С. 137–146.
  2. Дорожко И.В., Копейка А.Л. Исследование коэффициента готовности сложных технических комплексов с помощью имитационной модели, разработанной в среде Stateflow // Интеллектуальные технологии на транспорте (Intellectual Technologies on Transport). 2018. № 3. С. 18–26.
  3. Дорожко И.В., Копейка А.Л., Захарова Е.А. Модель диагностирования сложного технического комплекса с учетом охвата показателей надежности на основе байесовских сетей доверия // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2018. № 12. С. 335-342.
  4. Дорожко И.В., Копейка А.Л., Осипов Н.А. Имитационная модель оценивания коэффициента готовности сложных технических комплексов с учетом показателей контроля и диагностирования технического состояния // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2019. № 671. С. 303–313.
  5. Дорожко И.В., Горохов Г.М., Кириллов И.А. Методический подход к разработке системы поддержки принятия решений оператора автоматизированной системы управления технологическими процессами на основе динамических байесовских сетей // Труды МАИ. 2022. № 125. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168195. DOI: 34759/trd-2022-125-23
  6. Зайцев Д.О., Павлов Д.А., Нестечук Е.А. Методика контроля технического состояния бортовых систем ракет-носителей на основе обработки быстроменяющихся параметров // Труды МАИ. 2021. № 121. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=162665. DOI: 34759/trd-2021-121-18
  7. Павлов А.Н., Павлов Д.А., Умаров А.Б. Метод оценивания показателей живучести бортовых систем малых космических аппаратов в условиях изменяющихся режимов функционирования и деструктивных воздействий // учетом метрологического обеспечения // Труды МАИ. 2021. № 120. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=161425. DOI: 34759/trd-2021-120-11
  8. Минаков Е.П., Привалов А.Е., Бугайченко П.Ю. Модель оценивания эффективности управления многоспутниковыми орбитальными системами // Труды МАИ. 2022. № 125. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168196. DOI: 34759/trd-2022-125-24
  9. Гусеница Я.Н., Дорожко И.В., Кочанов И.А., Петухов А.Б. Научно-методический подход к оцениванию готовности сложных технических комплексов с учетом метрологического обеспечения // Труды МАИ. 2018. № 98. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=90383
  10. Кобзарев И.М., Копкин Е.В. Оптимальный алгоритм анализа технического состояния объекта на основе меры ценности диагностической информации // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2018. № 661. С. 15–31.
  11. Копкин Е.В., Кравцов А.Н., Лазутин О.Г. Выбор дискретных диагностических признаков с учетом их ценности для распознавания технического состояния объекта // Информация и космос. 2015. № 2. С. 111-117.
  12. 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. № 4 (41). С. 106–130.
  13. IEC 61070. Compliance test procedures for steady-state availability, IEC, 1991, 52 p. URL: https://webstore.iec.ch/publication/4413
  14. IEC 61165. Application of Markov techniques, BSI, 2008, 40 p. URL: https://knowledge.bsigroup.com/products/application-of-markov-techniques/standard
  15. Микрин Е.А. Бортовые комплексы управления космических аппаратов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014. С. 29-43.
  16. Shubinsky Igor B., Zamyshlyaev Alexey M. Topological semimarkov method for calculation of stationary parameters of reliability and functional safety of technical systems // Theory & Applications, 2012, no. 2, pp. 12-22.
  17. Деменков Н.П., Микрин Е.А. Управление в технических системах. — М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. С. 232-254.
  18. Левин В.М. Статистический метод распознавания дефектов в силовых трансформаторах при их техническом обслуживании по состоянию // Промышленная энергетика. 2013. № 8. С. 37–42.
  19. Хальясмаа А.И., Дмитриев С.А., Кокин С.Е., Осотова М.В. Оценка состояния силовых трансформаторов на основе анализа данных технической диагностики // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика. 2013. Т. 13. № 2. С. 114-120.
  20. Соколов В.В., Маяков В.П., Осервассер М.Я., Бережной В.Н. Методы испытания и диагностики трансформаторного оборудования в эксплуатации. — Новосибирск: Сибприн, 2015. С. 122–134.

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход