Диссертация (Разработка алгоритмов комплексирования навигационных систем летательных аппаратов), страница 15

Часть этих параметров являетсяопределяющими (ключевыми, доминирующими) и именно эти параметрыиспользуются в алгоритмическом обеспечении НК. Существуют проекции наподпространство меньшего количества переменных, с достаточной степеньюадекватности отражающих ситуацию в исходном пространстве переменных. Изэтих наиболее информативных переменных состояния формируются русла.104относительно этих русел разрабатываются алгоритмы НК ЛА.

С помощьюансамбля критериев селекции определяется размерность русла, т.е. выделяютсяпеременные состояния, достаточно хорошо отражающие исследуемый процесс. Впрактических приложениях размерность русла, как правило, невелико.На этапе проектирования НК с помощью ансамбля критериев селекции иаприорной информации об исследуемых процессах, отбираются ключевыепараметры и определяются архитектура НК, а также модели алгоритмическогообеспечения. однако в процессе функционирования НК ЛА внешние возмущенияи собственное состояние НК могут существенно изменяться. Поэтому ключевыепараметры уже неадекватно отражают реальные процессы. При интенсивномманеврировании ЛА появляются параметры, которые раньше не являлисьопределяющими, а теперь именно они характеризуют состояние НК, другие жеключевые параметры становятся несущественными и выпадают из русла.Алгоритмы построения моделиДляпостроениямоделейалгоритмическогообеспеченияНКЛАиспользуются эволюционные алгоритмы.

Например, алгоритмы самоорганизации[20, 78] которые моделируют процессы селекции, размножения и наследования.Алгоритм самоорганизации основан на гипотезе селекции моделей сиспользованием ансамбля критериев. Модель алгоритма самоорганизации имеетвид:NM ( х )   ai ni ( f i х ) ,(4.1)i 1где N – число базисных функций в модели; ni – базисные функции из Fп .Использование в алгоритме для селекции моделей критериев степенинаблюдаемостииидентифицируемостипозволяетполучитьмоделисулучшенными качественными характеристиками. Алгоритм самоорганизации105позволяет автоматически выделять наиболее значимые переменные состояния,которые используются в формируемой модели.В НК блок БКС предназначен для определения степеней наблюдаемости[87] и управляемости [48, 87], а также для формирования измерения, которыеиспользуются в алгоритмах оценивания и управления, а также в блоке АПМ дляпостроения прогнозирующих моделей.НаРис.4.3.представленафункциональнаясхемаалгоритмакомплексирования, реализующего подход динамического системного синтеза.Рис.4.3.

Функциональная схема алгоритма комплексирования,реализующего подход динамического системного синтезагде БКС – блок комплексирования и сравнения, АПМ – алгоритмпостроения моделей; П – алгоритм прогноза; БО – блок оценивания; z –измерения;В блоке БКС1 происходит определения степеней наблюдаемости иформирование измерений, которые используются в алгоритме оценивания, атакже в блоке АПМ для построения прогнозирующих моделей.Работа блока БКС1 осуществляется в соответствии с алгоритмом,представленном на Рис.

4.4.106Рис.4.4. Алгоритм работы блока БКС1Использование на этапе селекции степеней наблюдаемости позволяетстроить модели с улучшенными качественными характеристиками. Моделистроятся при помощи алгоритма самоорганизации, который позволяетавтоматическивыделятьнаиболееиспользуемые в формируемой модели.значимыепеременныесостояния,107С помощью математической модели осуществляется прогноз погрешностейИНС на некотором интервале времени, который выбирается в соответствии срежимом функционирования ЛА.Выделенные в БКС измерительные сигналы поступают в Бо, где с помощьюалгоритмаоцениванияпроисходитподавлениеизмерительногошумаивосстановление всего вектора погрешностей ИНС.Сигнал, пропорциональный оценке вектора состояния xˆk с ошибкойоценивания xk вычитается из выходного сигнала ИНС, при этом повышаетсяточность навигационных определений ЛА.Так как в ансамбль критериев селекции БКС включены критерии степенинаблюдаемостииспользуютсяиуправляемоститолькохорошовалгоритмическомнаблюдаемыеиобеспеченииуправляемыеНКпеременныесостояния.При изменении режима функционирования НК ЛА анализируются степенинаблюдаемости и управляемости переменных состояния подвергаются анализу вБКС и осуществляется автоматический выбор наилучшей структуры НК.Полученную в АПМ математическую модель используют в алгоритмеоценивания для определения состояния исследуемой системы, а также в ансамблекритериев селекции БКС.Если на первом этапе функционирования НК некоторые компонентывектора состояния были слабонаблюдаемыми и не подвергались оцениванию [76],то с течением времени появляется возможность использовать более подробнуюмодель исследуемого процесса и степень наблюдаемости этих компонент можетувеличиться.

В этом случае слабонаблюдаемые в прошлом компоненты (ставшиехорошо наблюдаемыми) включаются в состав русла, т.е. переходят в разрядоцениваемых компонент вектора состояния.По мере накопления полезнойинформации с помощью алгоритма самоорганизации строится более подробнаямодель исследуемого процесса.108Если использование более подробной модели приводит к тому, что степеньнаблюдаемости конкретного параметра увеличивается, то оцениваемый векторсостояния расширяется и в конечном итоге (в случае, когда все параметрыкомплекса становятся «хорошо» наблюдаемыми) осуществляется переход отредуцированного к обычному полному вектору состояния.

В блоке Боиспользуются скалярные алгоритмы оценивания, поэтому в случае измененияразмерностивекторасостояниянетребуетсяменятьматрицымоделиоцениваемого процесса и формулы для вычисления матриц усиления иковариационных матриц ошибок оценивания.Изложенные соображения по поводу использования критерия степенинаблюдаемости аналогичны для критерия степени управляемости переменныхсостояния.Модели оцениваемого процесса – погрешностей ИНС строятся с помощьюэволюционных алгоритмов для каждой переменной в скалярной форме. В рамкахконцепции динамического системного синтеза, в процессе функционирования НКЛА осуществляется выбор доминирующих переменных состояния, которыенаилучшим образом определяют исследуемый процесс.Таким образом, реализована концепция динамического системного синтезав НК ЛА. Алгоритмическое обеспечение НК легко реализуемо в современныхсерийных БЦВМ ЛА.Критерии степени наблюдаемости и управляемости используются валгоритмах построения моделей для придания им улучшенных качественныххарактеристик: высоких степеней наблюдаемости и управляемости.4.3.

Разработка алгоритма построения модели погрешностей ИНСРассмотрим НКИ. При проведении коррекции ИНС от внешних поотношению к ней приборов и систем осуществляется выбор модели погрешностей109ИНС, которая используется в алгоритмическом обеспечении НК.На практике использование в алгоритмическом обеспечении НКаприорных математических моделей не представляется возможным.При функционировании динамического объекта в стохастическихусловиях объем априорной информации о нем, как правило, минимален.Поэтомуцелесообразноиспользоватьдляэкстраполяцииподходсамоорганизации [96].Метод самоорганизации дает возможность построить математическуюмодель без априорного указания закономерностей исследуемого объекта.Разработчику математической модели необходимо задать ансамбль критериевселекции (критериев самоорганизации) выбора модели, а математическаямодель оптимальной сложность уже выбирается автоматически.Реализация алгоритма самоорганизации предполагается на борту ЛА.обычно к таким алгоритмам предъявляются достаточно жесткие требования побыстродействию, компактности и простоте реализации в БЦВМ.

особеннобольшое значение эти требования имеют при прогнозировании состояния НКвысокоманевренных ЛА.Проведем построение модели погрешностей ИНС для алгоритмическогообеспечения НК в рамках концепции динамического системного синтеза [76].В соответствие с этой концепцией осуществляется построение моделей впроцессе полета ЛА, а также с помощью ансамбля критериев селекциипостоянно определяется наилучший состав вектора состояния модели.Выделяются самые эффективные компоненты вектора состояния и для нихвычисляется модель оптимальной сложности.

Для упрощения процессаперехода с одной модели на другую реализация алгоритмического обеспеченияНК осуществляется в скалярной форме [37].110Модель погрешностей ИНСТрадиционнаяматематическаямодельпогрешностейИНС,котораяиспользуется в алгоритмическом обеспечении НК ( в алгоритме оценивания,управления и др.) имеет вид:(4.2)где T – период дискретизации; W – дискретный аналог белого гауссовашума; β – средняя частота случайного изменения дрейфа гироскопа; R – радиусЗемли; g – ускорение свободного падения.Эта априорная модель имеет невысокую точность, поэтому целесообразностроить реальную модель в полете.

Реальная модель – это набор параметров,которые МГУА или ГА должен будет определить в процессе полета, а такжеопределить их связи.В процессе работы НК с интеллектуальной компонентой в блокекомплексирования определяется наилучший вектор измерений. Далее в блокепостроения моделей с помощью ансамбля критериев селекции выбираютсяключевые переменные состояния из которых формируется русло строящейсямодели.В ансамбль критериев селекции включены универсальные критерии,специальные критерии и точностные критерии, определяющие русло.При функционировании МГУА возможно построение полной моделигоризонтального канала погрешностей ИНС (4.2), редуцированной модели сменьшей размерностью руслаили вообще русло сокращается до однойнепосредственно измеряемой переменной состояния.