Диссертация (Разработка алгоритмов комплексирования навигационных систем летательных аппаратов), страница 8

Следовательно онобладает одинаковыми узловыми механизмами, такими, как афферентный синтезцели, принятие решения к действию, эфферентная программа действия, акцептордействия, обратная афферентация о параметрах результата, а также сличениепараметров результата с параметрами, которые были спрогнозированы вакцепторе действия.Рассматриваетсяизмерительныйинтеллектуальная система, представляющая собойкомплекс,снабженныйсоответствующимпрограммнымобеспечением [11, 38, 68].Для получения полной информации о состоянии интеллектуальной системынеобходимо рассматривать не только измеряемые параметры, а и наблюдаемые,но непосредственно не измеряемые переменные состояния. Собственноесостояние интеллектуальной системы определяется посредством различныхалгоритмовоценивания,вкоторыхпоизмерениямосуществляется восстановление всего вектора состояния.частяпараметров53Алгоритмическаясвязьосуществляетсяпосредствомалгоритмовкомплексирования. В современных измерительных комплексах проводитсяобработка сигналов от всех измерительных систем с целью получения наиболеедостоверной информации о состоянии объекта исследования.

Наибольшейпопулярностью в последнее время пользуются методы комплексирования,основанные на применении какого-либо критерия селекции измерительныхсигналов или ансамбля критериев.В настоящем разделе предложен способ селекции информационныхсигналов позволяющий определить оптимальный состав измерительных систем,используемых для получения информации о состоянии интеллектуальнойсистемы.Синтез структуры измерительного комплекса.Приразработкеконцепциипостроенияоптимальнойструктурычувствительных элементов интеллектуальной системы целесообразно обратитьсяк живым организмам. У живых организмов помимо прочих, есть функциональныесистемы с относительно пассивным внешним звеном саморегуляции.

Органычувств у живых организмов воспринимают информацию об окружающей среде идействуют на основе различных физических принципов. При ухудшениивосприятия информации одним чувствительным органом доверие к этойинформации уменьшается и информационный дефицит пополняется посредствомдругого чувствительного органа.

Например, при уменьшении освещенностизрительная (визуальная) информация становится недостоверной и предпочтениеотдается другим органам чувств - осязанию, обонянию. Аналогичную структуруфункциональнойсистемыцелесообразноиспользоватьприсинтезеизмерительного комплекса.Современныеизмерительныекомплексысострятизмаксимально54возможногоколичестваалгоритмическогоизмерительныхобеспечения,системвключающегоидатчиков,критерийвыбораатакженаиболеедостоверной информации. Так как последующая обработка информации отизмерительных систем обычно проводится посредством различных алгоритмовоценивания, предлагается в качестве критерия достоверности использоватьчисленный критерий степени наблюдаемости.Применение селективного подхода к задаче определения наилучшейструктуры измерительного комплекса позволяет использовать комплекс наиболееэффективно на каждом этапе его функционирования.Одним из недостатков селективного измерительного комплекса являетсяспособ выбора математической модели в алгоритме оценивания.

Предполагаетсяиспользование модели из ограниченного числа заранее определенных моделей,разработанных на основе априорной информации. Выбор модели осуществляетсяв соответствии с результатами анализа степенен наблюдаемости посредствомчисленного критерия. Набор математических моделей ограничен и т.к. синтезмоделей осуществляется на основе априорных данных, то часто имеющиесямодели недостаточно точно описывают реальный исследуемый процесс. Поэтомуточность оценивания и следовательно достоверность информации о состоянииобъекта может существенно снижаться.Другим недостатком селективного измерительного комплекса является то,что для определения структуры комплекса используется информация, полученнаяна предыдущем этапе его функционирования. Выбранная таким образомструктура может быть не оптимальной на следующем интервале работыкомплекса, т.к.

при выборе не учитываются текущие информационные сигналы.Эти недостатки могут быть в досгаточной степени скомпенсированыалгоритмическим путем. Селекция информационных сигналов в измерительномкомплексе осуществляется на основе концепции построения функциональныхсистем, с использованием алгоритма прогноза.Измерительный комплекс с интеллектуальной компонентой [13, 43, 44, 60,5573] предусматривает изменение структуры чувствительных элементов, а такжеизменение конфигурации алгоритмического обеспечения. В случае, когдачисленныезначениястепенейнаблюдаемостинепревышаютзаранееустановленного порогового значения, т.е. анализируемые измерительные системыне позволяют оценить состояние системы достаточно точно, предусмотреноизменение рабочего контура.

Для компенсации ошибок базовой системыиспользуется их прогноз. Полученные посредством алгоритма самоорганизациимодели применяются для прогнозирования ошибок базовой системы. В выходнойинформации базовой системы компенсация осуществляется посредством сигналовот алгоритма прогноза, а не с помощью сигналов с блока оценивания.Таким образом, использована концепция построения интеллектуальныхсистем при синтезе селективного измерительного комплекса. Принятие решения овыборе структуры измерительного комплекса сопровождается формированиемпрограммыдействиясодновременнымпрогнозомрезультата(акцептордействия).

Это важнейший феномен, связанный с функционированием ИС, - когдав конце процесса получается результат, который уже в начале этого процессаимелся в ее представлении.Использование концепции построения интеллектуальных систем вместоселективного комплекса несколько усложняет алгоритмическое обеспечение.Помимоалгоритмаопределениястепенейнаблюдаемости,алгоритмаформирования измерений и алгоритма оценивания необходимо дополнительнореализовать алгоритм самоорганизации для построения модели оптимальнойсложности, алгоритм прогноза, используемый для предсказания состояниясистемыидинамическуюбазуданных,состоящуюизпредсказанныххарактеристик погрешностей базовой измерительной системы, а также алгоритмсравнениядействительнойаприорнойинформацииспрогнозированной.Совокупность алгоритмов прогноза и сравнения представляет собой акцептордействия.56Измерительный комплекс с интеллектуальной компонентой.НИК обладает специфическим узловым механизмом - акцептором действия[2, 13, 44, 73], который представляет собой интеллектуальную компоненту.Акцептор действия включает алгоритм построения прогнозирующей моделиисследуемых параметров НИК, алгоритмы прогноза и сравнения текущихизмерений с прогнозом.В НИК в качестве базовой измерительной системыиспользована инерциальная навигационная система (ИНС).

ГЛОНАСС, РЛС идругие измерительные системы применяются в качестве дополнительныхвнешних по отношению к ИНС датчиков информации с целью повышенияточности выходной информации. Структура НИК представлена на Рис. 2.1.Рис. 2.1. Структура измерительного комплекса с интеллектуальнойкомпонентойНа Рис. 2.1.

введены следующие обозначения:1 – базовая навигационная система, обычно ИНС; 2, …, N – датчики иизмерительные системы внешней информации; z k , БО – блок оценивания; Θk –истинная навигационная информация; х – погрешности ИНС; x̂k – оценки~погрешностей ИНС; xk – ошибка оценивания; x̂ˆk – прогноз погрешностей ИНС;БКС – блок комплексирования и сравнения; АПМ – алгоритм построения модели;АП – алгоритм прогноза.57В БКС определяются степени наблюдаемости, формируются измерения дляалгоритмов оценивания и построения прогнозирующих моделей, а такжепроводится сравнение текущей апостериорной информации с результатамипрогноза.Алгоритм работы блока БКС представлен на Рис. 2.2.Рис.2.2.

Функциональная схема работы блока БКСМатематическая модель, которая получается на основе проведенных58измерений далее используется в алгоритмическом обеспечении (в алгоритмеоценивания для определения состояния исследуемой системы, в критерииселекции). Также при помощи данной модели осуществляется прогноз состояниясистемы на некотором интервале времени, который определяется из практическихсоображений.На рисунке 2.3. представлена блок схема алгоритма прогноза.Рис.

2.3. Функциональная схема алгоритма прогнозаРезультаты обработки информации позволяют определить наилучшийсостав НИК. В процессе функционирования проводятся измерения, вычисляютсязначения критерия селекции при использовании каждого внешнего датчикасовместно с ИНС, проводится построение модели, прогноз и сличение прогноза срезультатом действия, оценивается вектор состояния, включающий погрешностиИНС, осуществляется коррекция погрешностей ИНС, определяется оптимальная59структура НИК, которая будет использована на интервале прогнозирования.БОреализуетсяпосредствомалгоритмаоценивания,напримермодификации фильтра Калмана [47, 83, 85, 86].Обычно в практических приложениях необходимо знать возможностьэффективного управления и оценивания каждой конкретной компоненты векторасостояния. Для этого введено понятие меры или степени управляемости (степенинаблюдаемости) каждой конкретной переменной состояния [37, 41, 63].