Диссертация (Разработка алгоритмов комплексирования навигационных систем летательных аппаратов), страница 2

Н.Э. Баумана.Достоверность и обоснованность научных положений и результатовподтверждены корректным использованием методов и алгоритмов теорииуправления, результатов теории интеллектуальных систем, достаточным объемомматематического и полунатурного моделирования, а также полученныминепротиворечивыми результатами, которые согласуются с известными данными,опубликованными в открытой печати.Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту.Комплекс алгоритмов обработки информации НК ЛА, реализующий подходдинамического системного синтеза и включающий алгоритм комплексирования сансамблемкритериевселекции,адаптивныйфильтрКалмана,алгоритмсамоорганизации, алгоритм управления для компенсации погрешностей вструктуре ИНС.Комплекс алгоритмов перспективного НК ЛА, позволяющий изменятьконфигурацию комплекса, основанный на элементах теории интеллектуальныхсистем.Апробация работы.

Результаты исследований докладывались и обсужденына: второй международной научно-практической конференции «Теоретические ипрактические исследования XXI века» (Дедовск, 2016г.); второй международнойнаучно-практической конференции «Достижения вузовской науки» (Дедовск,2016г.); международной научно-практической конференции «Наука сегодня:проблемы и пути решения» (Вологда, 2016г.); Всероссийской конференциимолодых ученых и специалистов «Будущее машиностроения России» (Москва,2015);второммеждународномсимпозиуме«Современныеаспекты10фундаментальных наук» (Дедовск, 2015); международной научной конференции«Актуальныевопросыфундаментальныхнаук»(Дедовск,2014);первоммеждународном симпозиуме «Современные аспекты фундаментальных наук»(Дедовск, 2013); международной конференция.

«Бъдещите изследвания» (София,2014); международной конференции. ИСТ-2014 (Нижний Новгород, 2014);международной конференции. ИСТ-2015 (Нижний Новгород, 2015).научном семинаре кафедры «Системы автоматического управления» МГТУим. Н.Э. Баумана.Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 научных работы, изних 4 статьи в журналах, входящих в Перечень ВАК Минобрнауки РФ, 2 статьи вжурналах, входящих в перечень Scopus, общий объемом 4.5 п.л.Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения,пяти глав, заключения, списка литературы.

Текст диссертации изложен на 143машинописных страницах, содержит 43 рисунка. Список литературы содержит102 источников.СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВпервойглаведиссертациирассмотреныНКсовременныхиперспективных ЛА, выявлены их недостатки и достоинства.Все последние десятилетия преобладающей тенденцией при решении задачпо обеспечению соответствующего уровня информационного обеспечения ЛАбыло объединение бортового оборудования в единые комплексы.Интеграция бортового оборудования на базе БЦВС привела к появлению наборту ЛА автоматизированных прицельно-навигационных комплексов (ПНК),составляющих ныне основу бортового оборудования.Так,разработанывысокоэффективныеиПНКвнедренысвсоставевысокоманевренныхмагистрально-модульнойструктуройЛАиоригинальными алгоритмами формирования текущей информации, имеющие11повышенную помехо- и отказоустойчивость, высокую точность формированияданных и широкий диапазон изменений навигационно-пилотажных параметровЛА.Информация от измерительных систем подвергается совместной обработке,что позволяет повысить точность определения параметров ЛА.

Для управлениясовременными высокоточными ЛА используются НК, состоящие из максимальновозможногоколичестваизмерительныхсистемидатчиков,атакжеалгоритмического обеспечения.В НК в качестве базового источника информации используют ИНС.Основным преимуществом ИНС является инвариантность к горизонтальнымускорениям.ПогрешностиИНСобусловленныедрейфомгироскопов,акселерометров и другими возмущающими факторами с течением времениэксплуатации достигают значительных величин. Поэтому для повышенияточности измеряемой информации используют алгоритмы коррекции ИНС.Коррекция ИНС предусматривает использование внешних по отношению к ИНСисточников информации, объединенных в НК.

Алгоритмы обработки информацииНКобычноиспользуютматематическиемодели,вчастностимоделипогрешностей ИНС. Как правило, это линейные модели погрешностей ИНС,которые с течением времени становятся неадекватными реальному процессу.РассматриваемыесовременныеНКвысокоточныхЛАвключаютплатформенную ИНС, СНС и другие датчики навигационной информации.

Надлительных интервалах функционирования углы ГСП ИНС нарастают и линейнаямодель погрешностей становится неадекватной реальному процессу. Дляпредотвращения этого эффекта применяется коррекция в структуре ИНС спомощью линейного редуцированного регулятора.Дальнейшее повышение точности НК ЛА связано с использованием болееподробных нелинейных моделей погрешностей ИНС. Способы обработкиинформации НК в выходном сигнале с помощью нелинейного фильтра Калмана.Коррекция в структуре ИНС НК с использованием нелинейных алгоритмов12управления не используется из-за трудностей получения адекватных нелинейныхмоделей и формирования нелинейных управляющих сигналов на вход ИНС.Перспективнымспособомповышенияточностинавигационныхопределений является использование селективных НК [54, 69]. Во времяфункционирования ЛА постоянно происходит изменение конфигурации НК сцелью получения наиболее достоверной измерительной информации, т.е.

наразных интервалах работы, с ИНС комплексируют различные внешниеизмерительные системы. Переключение на одну или другую структурупроводится с использованием какого-либо критерия степени наблюдаемости,который определяется по текущей информации.В условиях отключения внешних измерительных систем используетсякоррекция автономной ИНС с помощью прогноза погрешностей и ихкомпенсации в выходном сигнале.

Для осуществления прогноза погрешностейИНС необходимо построить прогнозирующую модель.При использовании селективного комплекса сказывается влияние эффектастарения измерений, не учитываются нелинейные составляющие используемыхмоделей погрешностей ИНС, что приводит к снижению точности навигационныхопределений.Сформулирована постановка задачи диссертационного исследования. Дляповышения точностиразработатьалгоритмов обработки информации НК предлагаетсяструктуруНКнаосновеиспользованияинтеллектуальныхтехнологий, применять в алгоритмическом обеспечении модели с улучшеннымихарактеристиками.Во второй главе разработан перспективный НК высокоточных ЛАпредставляетсобойинтеллектуальнойНКскомпонентыинтеллектуальнойиспользованкомпонентой.акцепторВкачестведействия,которыйвключает алгоритм построения прогнозирующей модели погрешностей ИНС,алгоритмы прогноза и сравнения текущих измерений с прогнозом.13В БКС определяются степени наблюдаемости, формируются измерения дляалгоритма оценивания (БО) и построения прогнозирующих моделей (АПМ), атакже проводится сравнение текущей апостериорной информации с результатамипрогноза.ПолученнаявАПМматематическаямодельпогрешностейИНСиспользуется в БО для оценки погрешностей ИНС, а также для их прогноза нанекотором интервале времени, который выбирается в соответствии с режимомфункционирования ЛА.Степени наблюдаемости вычисляются для погрешностей ИНС прикомплексировании с каждым внешним датчиком и по максимальному значениюстепени наблюдаемости выбирается наилучшая структура НК.

В критериистепени наблюдаемости используются информация о прогнозных значенияхпогрешностей ИНС и параметры математической модели погрешностей ИНС.Блок БО реализован в виде адаптивной модификации нелинейного фильтраКалмана, который вычисляет оценки погрешностей ИНС.

А блок АПМ –представляет собой алгоритм самоорганизации [97], на выходе которого получаемнелинейную прогнозирующую модель погрешностей ИНС.Сигнал, пропорциональный оценке вектора состояния xˆk , вычитается извыходного сигнала ИНС ( k  xk ), который приводит к повышению точности НК,т.к. ошибка оценивания гораздо меньше чем погрешность ИНС ( xk  xk ) врезультате обработки информации.Третья глава посвящена разработке НК с линейным редуцированнымрегулятором.

При функционировании ЛА на длительных временных интервалахдля предотвращения нарастания погрешностей ИНС применяется коррекция вструктуре ИНС с помощью линейного редуцированного регулятора.Блок АКС содержит критерии селекции, в частности критерии степенинаблюдаемости и управляемости. С помощью этих критериев выбираютсяизмерительные системы, которые позволяют строить модели с максимальными14степенями наблюдаемости и управляемости.В блоке АУ осуществляется реализация алгоритма управления и на выходеполучаем вектор управления uk .

Рассмотрим синтез алгоритма управления,используемого для компенсации погрешностей ИНС.Известный [54, 55, 56] алгоритм управления использует линейнуюматематическую модель погрешностей ИНС, поэтому при реализации известногоНК в АПМ применяется алгоритм самоорганизации с резервированием линейныхтрендов. Для получения более высокой точности НК целесообразно использоватьнелинейные модели погрешностей ИНС.Разработан нелинейный алгоритм управления для коррекции ИНС.Представлены нелинейные погрешности ИНС, которые описываютсявекторным дифференциальным уравнением.Чтобы формировать управление для коррекции в структуре ИНС,представим исходную систему в эквивалентном виде модели, имеющей структурулинейных дифференциальных уравнений с параметрами, зависящими отсостояния (State Dependent Coefficient, SDC), и функционалами, матрицы штрафакоторых также могут зависеть от состояния объекта.SDC-представление нелинейной системыявляется наблюдаемым, т.есуществует положительно определенная матрица - грамиан наблюдаемости,являющаяся решением уравнения Ляпунова.На практике необходимо учитывать измерительный шум, в этом случаесистема представима в виде системы с непрерывными параметрами, зависящимиот состояния.При использовании линейной модели с квадратичным критерием качества взадачах управления обеспечивается устойчивость этой модели при любыхначальных условиях.