Abstract
Наноспутниктер шектеулі адам қатысуымен жұмыс істейтіндіктен, борттық ақауларды диагностикалау миссияның сенімді орындалуы үшін аса маңызды. Бұл мақалада жасанды интеллектке (ЖИ) негізделген автономды ақауларды анықтау және оқшаулау жүйесі бар 1U-3U CubeSat наноспутнигін әзірлеу қарастырылады. Зерттеу машиналық оқыту әдістерін қолданатын наноспутниктің техникалық күйін басқару жүйесіне бағытталған. Жұмыста классикалық шектік мониторинг пен заманауи ЖИ әдістері салыстырылып, маңызды борттық ішкіжүйелердегі аномалияларды жоғары дәлдікпен және аз кідіріс уақытымен анықтайтын борттық диагностикалық үдеріс ұсынылады. Аппараттық архитектура, телеметрияға негізделген ақаулар симуляторы және симуляцияланған деректерде оқытылған ЖИ алгоритмі сипатталады. Ұсынылған жүйе ақауларды анықтауда шамамен 98% дәлдік көрсетіп, классикалық әдістерден айтарлықтай артық екенін дәлелдеді, ал ақауды анықтау кідірісі бірнеше секундпен шектеледі. Нәтижелер машиналық оқыту әдістерінің модельге негізделген диагностиканы тиімді толықтыра алатынын көрсетеді. Әзірленген ЖИ-негізделген диагностикалық жүйе аномалияларды ерте анықтау және қалпына келтіру шараларын автономды түрде іске асыру арқылы наноспутниктер миссиясының төзімділігін арттырады.