В работе предложены методы интеллектуального анализа телеметрической информации космического аппарата, решающие задачи прогнозирования и диагностики его подсистем. Для предобработки телеметрической информации используются нейронные сети различных конфигураций и модификация ZET-алгоритма. Описаны результаты кластеризации телеметрической информации нейронной сетью Кохонена. Показано, что разработанные методы способны решать задачи мониторинга и диагностики состояния подсистем космических аппаратов по телеметрическим данным.
космический аппарат, контроль, диагностика, прогнозирование, нейронные сети, интеллектуальный анализ, телеметрические данные