Карта научных проектов: Институт космических и информационных технологий

Строим спутники-долгожители

Исследование, моделирование и разработка методов и технических решений по созданию энергопреобразующей аппаратуры перспективных космических аппаратов с повышенным КПД на основе радиационно-стойкой элементной базы российского производства класса «система на кристалле».

Основной целью научно-исследовательского проекта, ведущегося под руководством профессора кафедры систем автоматики, автоматизированного управления и проектирования Ю. В. Краснобаева и заведующего кафедрой вычислительной техники О. В. Непомнящего, является создание опережающего научно-технологического задела и получение значимых научных результатов по разработке систем электропитания (СЭП) перспективных космических аппаратов (КА) с повышенным сроком активного существования на базе высокоэффективных, модульных, зарядно-разрядных устройств с цифровым управлением и КПД до 98 %, базирующихся на основе сверхбольших интегральных схем (СБИС) российского производства, изготавливаемых по технологии «система на кристалле».

Предполагается вывод на рынок новой научно-технической продукции мирового уровня и обеспечение экспортного потенциала; импортозамещение радиационно-стойкой элементной базы; преодоление отставания отечественной энергопреобразующей аппаратуры (ЭПА) систем электропитания КА от зарубежных аналогов в части энерго-массовых характеристик и увеличение срока активного существования КА до 15 лет и более.

Основными задачами при создании высокоэффективных СЭП КА являются:

  • решение проблем улучшения качества электропитания бортовых систем;
  • снижение массогабаритных характеристик и собственного энергопотребления.

За два последних десятилетия мощность систем электропитания КА, в частности спутников связи, изменилась с 1–2 до 15–25 кВт. Дальнейшее развитие таких систем предполагает рост их энерговооруженности и сроков активного существования, что, в значительной мере, может быть обеспечено за счёт совершенствования систем электропитания.

В состав СЭП входит источник энергии — солнечная батарея (СБ), накопитель энергии — аккумуляторная батарея (АБ) и ЭПА, обеспечивающая подачу энергии от СБ и АБ на выход СЭП КА, заряд АБ и требуемое качество напряжения на выходе СЭП КА. Улучшить характеристики систем электропитания можно за счёт повышения удельных энергетических характеристик СБ, АБ и ЭПА. Применительно к ЭПА это достигается за счёт повышения КПД её силовых цепей при одновременном снижении их массы и габаритов. Решение этой комплексной задачи возможно за счёт применения силовых цепей ЭПА с новой схемотехникой, ранее не применявшихся в связи с высокой сложностью законов управления такими силовыми цепями. Достигнутый к настоящему времени уровень развития СБИС позволяет применить их для управления силовыми цепями ЭПА и реализовать на их основе сложные законы управления.

На сегодняшний день в экспериментальном макете силовых цепей ЭПА с новой схемотехникой получен КПД в 98%. Это соответствует лучшим мировым достижениям в этой области. Кроме того, разработанные законы управления силовыми цепями ЭПА и реализованные посредством СБИС, позволяют:

  • обеспечить требуемое качество электроэнергии на выходе СЭП без применения электрических фильтров большой ёмкости, что дополнительно снижает массу ЭПА;
  • повысить надёжность работы ЭПА и снизить уровень электромагнитных помех, генерируемых силовыми цепями за счёт переключение силовых транзисторов в режиме «мягкой коммутации»;
  • сократить сроки разработки, отладки и производства ЭПА.

Сроки выполнения: 2018–2020.

Разработка имитатора бортового комплекса управления космическим аппаратом

Ввиду увеличения сложности бортовой электронной аппаратуры (БЭА) космических аппаратов (КА) и уменьшения сроков отработочных испытаний, снижается процент выявления сбоев и отказов. При этом использовать штатное, цеховое испытательное оборудование для проведения длительных испытаний невозможно ни технически, ни организационно. Только лишь долговременный прогон сложных, программно-управляемых технических систем с максимально возможной имитацией реальных условий их функционирования способен выявить ошибки разработчиков, не обнаруженные в процессе относительно кратковременных отработочных испытаний. Кроме того, долговременные испытания позволяют увеличивать срок активного существования радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), а иногда и восстанавливают её утраченную работоспособность (если допустимо перепрограммирование РЭА в процессе эксплуатации, то предоставляется возможность выявить ошибки и должным образом скорректировать ПО уже функционирующей РЭА).

Несомненным преимуществом долговременных испытаний является возможность организации ресурсных испытаний бортовой программно-управляемой РЭА с полным контролем дрейфа параметров и технических характеристик аппаратной части. Это позволяет разрабатывать более стойкое к такому роду изменений ПО и точнее определять предельные сроки активного существования космических аппаратов.

Цель исследования, проводящегося учёными института под руководством заведующего кафедрой вычислительной техники О. В. Непомнящего, состоит в разработке многомодульного, реконфигурируемого, мобильного комплекса испытательной аппаратуры, предназначенного для интеграционных испытаний наземного комплекса управления системы ГЛОНАСС и бортового комплекса управления космическим аппаратом.
В настоящее время разработан имитатор бортового комплекса управления космическим аппаратом, предназначенный для проведения автономных испытаний бортовой аппаратуры (БА) КА, в том числе при исследованиях отказов БА в цехе-изготовителе и испытаниях на электромагнитную совместимость в безэховой камере.

Аппаратура, требующая высокой скорости и степени реконфигурируемости, реализуется на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Это позволяет реализовывать сложнейшие устройства, микропроцессоры, таймеры, счетчики, генераторы импульсов, измерители частотно-временных параметров и импульсных последовательностей, аппаратные вычислительные и коммуникационные устройства и другое.

Реализация модели РЭА на ПЛИС позволяет исключить моделирование временных промежутков, так как современные ПЛИС поддерживают такой же уровень скоростей, как и целевая аппаратура. Эксплуатационные характеристики имитатора и результаты наземных испытаний наглядно демонстрируют перспективность создания подобных комплексов автоматизированных проверок.

Благодаря использованию серийных модулей различного назначения имитатор обладает рядом несомнительных преимуществ пред традиционной контрольно-измерительной аппаратурой. Более того, учитывая высокую сложность и неуклонно повышающиеся требования к эксплуатационным характеристикам бортовой аппаратуры, сегодня только такие решения являются единственно оправданными.

Основной комплекса выступает промышленный или персональный компьютер с установленной автоматизированной системой обработки информации и управления. По существу, это программно-техническая система реального времени, которая включает моделирование объектов отработки и испытаний. Данная технология базируется на реализации функционирования программного обеспечения в реальном процессорном модуле с имитацией реальных условий, в которых проходит работа в процессе штатной эксплуатации в составе космических аппаратов. Это достигается отработкой аппаратуры путем имитации поведения реальных каналов ввода-вывода, соединяющих объект испытаний с окружающей средой. При помощи специальной контрольно-испытательной аппаратуры отладочного комплекса имитируется процесс, подобный штатной эксплуатации. Это позволяет на порядок сократить время проведения испытаний, значительно повысить процент выявленных ошибок, использовать комплекс на различных стадиях отработки в различных подразделениях.

Сроки выполнения: 2018–2020.

Методы и средства самоадаптивного интеллектуального управления силовыми установками электротранспортных систем

При создании высокотехнологичного электротранспорта основным критерием эффективности является оценка протяженности трасс в пересчете на затрачиваемую энергию (кВт/км пройденного пути). При этом учитывается «пробег» на одном заряде аккумуляторных батарей, при условии подзарядки в движении. Важно также обеспечить длительный «жизненный цикл» аккумулятора, поскольку эффективность функционирования электротранспорта непосредственно связана с режимом его эксплуатации. Общепринятой практикой для промышленных электромобилей считается замена батареи менее чем раз в 1,5-2 года.

Для решения обозначенных задач при разработке систем управления электротранспортом основное внимание уделяется обеспечению раздельного, адаптивного движения колес в различных режимах. Например, при попадании в занос, снос одного из колес, пробуксовки, старта и пр. Использование принципа адаптивного управления для каждого колеса позволяет исключить колесный дифференциал из состава электротранспортных средств, увеличить запас хода и срок эксплуатации аккумуляторных батарей и, как следствие, добиться повышения эксплуатационных характеристик в целом.

При адаптивном контроле электротранспортного средства процесс управления заключается в изменении коэффициентов регуляторов тока и напряжения электродвигателей, а также в обеспечении эффективных режимов функционирования энергоустановки в состоянии рекуперации и заряда батарей. Поскольку режим функционирования системы электропитания динамически изменяется в зависимости от дорожных условий, а также при изменении режимов заряда и разряда аккумуляторных батарей, для обеспечения эффективного функционирования требуется именно адаптивное управление.

Учёными под руководством заведующего кафедрой вычислительной техники О.В. Непомнящего ведётся разработка и изготовление интеллектуальной системы управления силовой энергоустановкой электротранспортных средств.

В рамках проекта для повышения эффективности электротранспортных средств в системе управления силовой установкой используется наблюдатель, функционирующий на основе нейросети. Речь идёт о двухуровневой системе регулирования. На верхнем уровне — на основе данных о текущем состоянии и фазе задачи — система управления выбирает сценарий переключения/подачи электропитания к электродвигателю от суперконденсатора или аккумулятора. В случае отсутствия необходимого сценария, система генерирует оптимальный сценарий на основе эвристических алгоритмов. При этом новые, сформированные сценарии сохраняются в базе – таким образом осуществляется самообучение системы.

На нижнем уровне происходит управление электродвигателями. Определено, что для создания эффективных силовых агрегатов требуется введение интеллектуального контроля распределением энергии. Это обеспечит раздельное управление колесами, что позволяет избавится от механического дифференциала и ввести адаптивное управление на местности. Кроме того, такой подход обеспечит режимы плавного пуска, что позволит избавится от потери энергии, увеличить пробег и повысить срок службы аккумуляторных батарей.

При решении поставленной задачи определен перечень метрик для анализа эффективности энергоустановки и разработана модель системы управления энергоустановкой электромобиля с ПИ-регулятором. В состав модели предложено ввести наблюдатель с блоком предсказания, формирующий сигналы управления двигателями на основе нейронной сети.

Для предложенного подхода разработана модель нейронаблюдателя, подготовлены массивы данных и выполнено обучение нейросети. Нейронаблюдатель введен в состав системы управления и выполнено моделирование. Анализ полученных результатов в части управления двигателями показал снижение времени переходных процессов в два раза. При этом произошло исключение бесполезных выбросов энергии и перерегулирование оборотов. Время выхода двигателей на режим сократилось более чем в два раза. Определено, что суммарная экономия потребленной электроэнергии силовой установкой с нейронаблюдателем может достигать 60 %.

Сроки выполнения: 2018–2019.

В поисках спутника

Математические методы в эфемеридно-временном обеспечении системы ГЛОНАСС.

Основные проблемы повышения точности решения навигационных задач связаны с современными способами обработки измерительной информации, полученной от сети наземных станций слежения (приемников). Целью исследования, проводящегося коллективом учёных института под научным руководством профессора кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности С. П. Царёва, является уменьшение влияния посторонних факторов на измерения и, с другой стороны, вычисления на основе измерений точных траекторий спутников и других необходимых параметров работы космических навигационных систем.

В настоящее время удалось с помощью нового метода свободной нелинейной интерполяции существенно упростить алгоритм нахождения промежуточных положений спутников по предоставляемым центрами обработки SP3-данным. Не прибегая к сложным методам расчета орбит с использованием способов численного решения уравнений движения (в которых не все действующие на спутник силы точно известны), удалось свести вычисления к простой интерполяционной формуле методами машинного обучения. Достигнута точность метода в несколько миллиметров.

В 2018 году разработчиками предложена новая интерполяционная модель ионосферных задержек, способная обеспечить точность определения наклонного полного электронного содержания (ПЭС) 0,02 TECU (стандартных единиц полного электронного содержания) относительно соответствующих наклонных ПЭС, вычисленных с помощью современных трёхмерных моделей ионосферы.

Эта модель определения ионосферных задержек универсальна, стабильна по времени, мало чувствительна к положению приемника на поверхности Земли. Стандартные, широко используемые в практике модели ионосферных задержек, основаны на приближении трехмерного распределения электронов в ионосфере однослойным или двухслойным распределением и имеют точность 1−8 TECU.

Сроки выполнения: 2017–2019.

Считаем геном быстро

Разработка алгоритмов быстрого поиска приближенных совпадений в символьных последовательностях.

Накопленные к настоящему времени открытые базы данных по генетическим структурам живых организмов предполагают их активное использование исследователями по всему миру в режиме on-line запросов с целью поиска близких (в той или иной формальной метрике) генетических структур или их частей. Имеющиеся публичные сервисы типа BLAST допускают такие запросы, однако имеют время выполнения, иногда исчисляющееся сутками. С математической точки зрения указанная проблема появляется также при сборке полного генома организма на основании данных, получаемых благодаря секвенаторам «нового поколения» (New generation sequencing). Сборка геномов многих растений (в частности, геномов хвойных, характеризующихся большой долей повторов) требует недель работы крупных вычислительных кластеров и не всегда приводит к окончательному ответу в силу большого числа приближённо совпадающих фрагментов внутри анализируемого генома и еще большего количества перекрывающихся отсеквенированных фрагментов (ридов).

Аналогичные проблемы возникают и в других областях (поиск правильного наложения рядов данных в дендрохронологии, поиск сходных текстов в системах типа «антиплагиат», анализ изменения текстов в системах версирования при сжатии избыточных данных и т. п.).

Научным коллективом учёных под руководством профессора кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности С. П. Царёва, в соавторстве с сотрудниками Института фундаментальной биологии и биотехнологии СФУ и ИВМ СО РАН, усовершенствован алгоритм поиска приближенных совпадений в длинных и коротких последовательностях нуклеотидов, который планируется в ближайшие годы применить для существенного увеличения скорости работы программ сборки полных геномов по данным секвенирования, в частности для внедрения в проводимых СФУ работах по сборке геномов хвойных пород деревьев Сибири.

На сегодняшний день разработан новый быстрый алгоритм обработки больших рядов данных, применимый к сверхбыстрому поиску приближенно совпадающих участков в заданных рядах данных с возможными ошибками типа мутаций, вставок и удалений символов. Предложенный подход позволяет находить длинные повторы и ускоряет поиск совпадений в 10–100 раз.

Сроки выполнения: 2018–2020.

Найти подход к каждому студенту

Технология разработки адаптивных обучающих систем, обеспечивающая персонализацию обучения в электронной среде.

Разработка инновационных технологических решений, обеспечивающих персонализацию обучения в электронной среде, является сегодня фундаментальной научной задачей. Существующие электронные образовательные пространства и ресурсы не обеспечивают гибкой адаптации полного цикла образовательного процесса под индивидуальные характеристики каждого студента. Решение задачи персонализации образовательного процесса в электронной среде позволит развить личностный потенциал каждого участника образовательного процесса и обеспечить повышение качества подготовки специалистов, обладающих высоким уровнем самостоятельности, ответственностью в принятии решений, способных к постоянному самообразованию, саморазвитию и готовых решать сложные научно-профессиональные задачи.

В ходе научно-практического исследования, проводящегося на базе института под руководством заведующего кафедрой систем искусственного интеллекта Г. М. Цибульского, разрабатываются новые подходы к проектированию и реализации адаптивных электронных обучающих курсов и систем, содействующих индивидуализации и активизации учебной деятельности. Разрабатывается комплекс моделей, включающий формализованную модель предметной области (модель представления разнородного образовательного контента) адаптивной обучающей системы на основе развития и интеграции логико-гносеологических методов анализа понятий с методами теории графов и гиперграфов, модель пользователей адаптивных систем, включающая признаки и параметры индивидуальных характеристик участников образовательного процесса и модель адаптации, обеспечивающая автоматическую навигацию участников образовательного процесса и представляющая собой средство построения индивидуальных образовательных траекторий в электронной среде.

В настоящее время осуществляется развитие технологии разработки адаптивных обучающих систем при поддержке гранта РФФИ в области гуманитарных и общественных наук под руководством В. А. Шершневой «Технология разработки адаптивных обучающих систем, обеспечивающая персонализацию обучения в электронной среде».

Сроки выполнения: 2018–2020.

Космический агромониторинг

Система космического агромониторинга.

Научно-исследовательским коллективом под руководством профессора кафедры систем искусственного интеллекта, руководителя научно-учебной лаборатории информационной поддержки космического мониторинга Ю. А. Маглинца разрабатывается система агромониторинга (далее система), функционирующая на основе использования данных дистанционного зондирования Земли, web-ГИС-технологий, технологий искусственного интеллекта.

Целевая аудитория Системы — агропроизводители Красноярского края и представители региональных органов власти. Система поддерживает web-ГИС-интерфейс и предоставляет такие возможности, как ведение карточки поля, истории полей, дистанционный контроль состояния сельскохозяйственных культур в период вегетации по результатам обработке космических снимков.

Основные конкурентные характеристики системы:

  • гибкая программная среда взаимодействия с конечным пользователем, позволяющая моделировать состояние и динамику агроценозов на основе комплексного анализа таких характеристик, как сортамент с/х культур, химический состав почвы, погодные условия, техногенные воздействия и др.;
  • методы детектирования неоднородной динамически изменяющейся структуры растительного покрова агроценоза, позволяющие локализовать неоднородные участки объекта для последующей оценки необходимости их точечной обработки в задачах точного земледелия;
  • база знаний о семантике исследуемого объекта, его поведении во времени, синтаксисе изображений и правилах их интерпретации. Система используется в ряде хозяйств Красноярского края.

В настоящее время осуществляется усовершенствование и развитие системы при поддержке грантов РФФИ и КГАУ «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности».

Сроки выполнения: 2017–2020.

Экология: взгляд из космоса

Геоинформационное сопровождение административно-управленческих решений для задач пространственно-территориального планирования и аналитики.

Современные методы геоинформационной инфраструктуры в комплексе с технологиями дистанционного зондирования земли (спутниковые методы, малые беспилотные летательные аппараты) позволяют решать широкий круг прикладных и аналитических задач, в частности, в области территориального планирования и экологии городских агломераций.

В рамках проекта, реализуемого под руководством доцента базовой кафедры геоинформационных систем А. А. Романова, разработана 3d-модель Красноярска и его окрестностей, характеризующая гражданскую и промышленную застройку, дорожную инфраструктуру и рельеф (включая экспозиции склонов и пр.), позволяющая моделировать продуваемость территории города и анализировать вклады различных источников выбросов в загрязнение приземного слоя атмосферы Красноярска.

В настоящее время для реализации задач экологического мониторинга разработаны методы автоматического детектирования мест несанкционированного расположения отходов промышленных производств (добыча полезных ископаемых, деревообработка и пр.). Результаты обработки временных серий космических снимков позволяют установить дату начала образования свалок, соотнести месторасположения с кадастровой картой и оценить динамику использования территорий, а также экологически последствия (ущербы).

<nobr>3D-модель</nobr> агломерации краевого центра, характеризующую геоморфологию местности, гражданскую и промышленную застройки, развитость дорожной инфраструктуры и другие факторы

Результаты проекта обладают несомненной значимостью в рамках реализации комплексного плана мероприятий по улучшению экологической обстановки и снижению выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух Красноярска. Также они востребованы на уровне Министерства природных ресурсов и экологии, и прочих профильных ведомств.

Сроки выполнения: с 2017 по настоящее время.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.