Студент МАИ разработал методику идентификации повреждений солнечных панелей космических аппаратов

Студент института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» Московского авиационного института Степан Бокарев разработал методику идентификации повреждений солнечных панелей космических аппаратов с помощью нейронной сети.

Внедрение данной методики на предприятиях ракетно-космической отрасли позволит своевременно идентифицировать дефекты на панелях солнечных батарей, снизить время на проверку панелей и их ремонт. Это повысит эффективность использования солнечных батарей, а также поспособствует экономии финансовых средств на эксплуатацию.

По словам Степана Бокарева, в случае обнаружения дефектов на солнечных панелях нейронная сеть сообщает о найденных бракованных частях. Эта информация позволяет оператору постоянно и точно отслеживать состояние панелей на массовом производстве.

— Конструкция солнечных панелей состоит из фотоэлементов, соединенных в модули. При производстве, транспортировке, эксплуатации и ремонте солнечных панелей целесообразно производить видеосъемку ячеек солнечной панели и проводить оценку целостности каждой ячейки панели. Это поможет в обнаружении негативных областей, которые не участвуют в выработке электроэнергии. Для этого с помощью обученной нейронной сети предлагается выявлять производственные дефекты: загрязнения фотоэлементов, трещины и сколы, — говорит Степан Бокарев.

Автор разработки учёл несовершенность системы, которая может периодически неточно определять класс повреждений. Чтобы исправить этот недочёт существует «функционал перепроверки панелей». Благодаря ему у оператора есть возможность вручную посмотреть на изображение панели и пометить ее класс. Эти данные, размеченные вручную, можно использовать для дообучения нейронной сети.

— Использование компьютерного зрения для обнаружения дефектов на солнечных батареях поможет повысить скорость визуального осмотра и достоверность распознавания. Это, в свою очередь, позволит нам не допустить отказа целевых функций космического аппарата из-за потери возможности электрогенерации, — добавил студент МАИ. .

В конце прошлого года гендиректор Роскосмоса Юрий Борисов заявил о планах перехода на серийное производство космических аппаратов. Маёвец Степан Бокарев надеется, что его разработка сможет удовлетворить потребность в автоматизации выявления дефектов в работе панелей солнечных батарей на ранних этапах их создания.

Стоит отметить, что разработка «Методика идентификации повреждений солнечных панелей космических аппаратов с помощью нейронной сети» заняла призовое место на 50-ой Международной молодёжной научной конференции «Гагаринские чтения» в секции «Интеллектуальные системы и авиационное вооружение», и была высоко оценена экспертами.

Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.