Автореферат (1025619), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Выявление используемых переменныхсостояния моделей проводится с помощью ансамбля критериев селекции вполете. Системный синтез моделей осуществляется в динамике взависимости от режима полета ЛА. В алгоритмах обработки информацииНК использованы модели с максимально возможными степеняминаблюдаемости и управляемости переменных состояния (Кузовков Н.Т.,Парусников, Неусыпин К.А., Фам Суан Фанг, Шэнь Кай).В случае потери информационного контакта с внешнимиизмерительнымисистемамидлякоррекциииспользуютсяпрогнозирующие модели погрешностей ИНС, построенные с помощьюалгоритма самоорганизации. Каждой базисной функции поставим всоответствие вектор параметров. Рассмотрим случай двухмерного вектораT a, f , где a – амплитуда, f – частота. Тогда имеем параметризованноемножество базисных функцийFп { a ii fi x |i 1, , N }.(9)Набор базисных функций определяется с учётом априорнойинформации об исследуемом процессе.
Модель имеет вид:NM ( х ) ai ni ( f i х ) ,i 1(10)где N – число базисных функций в модели; ni – базисные функции из Fп .В БКС определяются степени наблюдаемости, формируютсяизмерения для алгоритмов оценивания и построения прогнозирующихмоделей.Полученная на основе проведенных измерений математическаямодель используется в алгоритме оценивания, в критерии селекцииизмерительных сигналов, а также с помощью математической моделиосуществляется прогноз состояния системы и по результатам прогнозаопределяют состав НК. Если на первом этапе функционирования НКнекоторые компоненты вектора состояния были слабонаблюдаемыми и неподвергались оцениванию, то с течением времени появляется возможностьиспользовать более подробную модель исследуемого процесса и степеньнаблюдаемости этих компонент может увеличиться. В этом случаеслабонаблюдаемые компоненты переходят в разряд оцениваемыхкомпонент вектора состояния.Если использование более подробной модели приводит к тому, чтостепень наблюдаемости конкретного параметра увеличивается, тооцениваемый вектор состояния расширяется и в конечном итоге (в случае,когда все параметры НК становятся «хорошо» наблюдаемыми)осуществляется переход от редуцированного к обычному полному векторусостояния.10Рис.
4. Структурная схема алгоритма построения модели погрешностейИНС с использованием динамического системного синтезаВ пятой главе представлены результаты экспериментальныхисследований разработанных алгоритмов.Результаты математического моделирования работы НК сиспользованием тестовых моделей погрешностей ИНС представлены наРис.
5-7.Рис. 5. Погрешность ИНС в определении скорости и ее оценкиселективным НК и НК с интеллектуальной компонентой.11По результатам математического моделирования точностьопределения углов отклонения ГСП с помощью разработанного НК синтеллектуальной компонентой повышается в среднем на 7%.Рис. 6. НК с интеллектуальной компонентой при коррекции вструктуре ИНС (ошибки в определении скорости)Рис. 7. НК с интеллектуальной компонентой при коррекции вструктуре ИНС (ошибки в определении углов отклонения ГСП)По результатам математического моделирования точностьвычисления ошибок в определении скорости с помощью разработанногоНК с коррекцией в структуре ИНС повышается в среднем на 7%, ошибок вопределении углов отклонения ГСП повышается на 10%Результаты моделирования по данным лабораторного экспериментапродемонстрировали высокую эффективность разработанного подходадинамического системного синтеза КОИ.
Точность навигационныхопределений скорости ЛА в среднем повышается на 8%; угла отклоненияГСП – 10-12%; скорости дрейфа ГСП – 15%.Результаты моделирования по реальным данным ИНС Ц060продемонстрировали работоспособность использованного нелинейногоалгоритма управления, базирующегося на SDC-представлении нелинейноймодели погрешностей ИНС. С помощью разработанного алгоритмауправления удается существенно повысить точность навигационных12определений ЛА.В заключении приведены основные результаты диссертационнойработы.ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ1.Проведен системный анализ существующих структур НК ЛА.Выявлены недостатки и намечены пути совершенствования структуралгоритмическим путемсиспользованиемэлементовтеорииинтеллектуальных систем, концепции системного синтеза и методовкомплексирования с использованием в ансамбле селекции критериевстепени наблюдаемости и управляемости.2.Разработана структура НК с интеллектуальной компонентой,способная изменять свой рабочий контур в зависимости от уровня помех иусловий полета ЛА.
Алгоритмическое обеспечение НК ЛА дополнительновключает алгоритм самоорганизации, алгоритм прогноза и критерийсравнения прогноза и текущего состояния комплекса.3.Разработан алгоритм комплексирования, включающийрасширенный ансамбль критериев селекции, включающий критериистепени наблюдаемости и управляемости, позволяющий формироватьоптимальнуюструктуру, а также строить модели с желаемымихарактеристиками наблюдаемости и управляемости.4.Разработан комплекс алгоритмов для НК, функционирующегодлительное время без коррекции от стационарных навигационныхстанций, включающий нелинейный алгоритм управления, которыйиспользован для компенсации погрешностей в структуре ИНС.
Присинтезе алгоритма управления использован метод SDC-представлениянелинейной модели.5.Предложен и разработан подход динамического системногосинтеза алгоритмов обработки информации НК перспективного ЛА,позволяющий изменять конфигурацию НК, алгоритмов и моделей вполете.Перспективы дальнейшей разработки связаны с исследованиемдругих качественных характеристик моделей алгоритмическогообеспечения НК ЛА, а также с расширением применения концепциидинамического системного синтеза.ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ1.Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Разработка измерительногокомплекса с интеллектуальной компонентой // Измерительная техника.2016.
№9. С. 10-14 (1,06 п.л./0,53 п.л.)2.Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Измерительный комплекс синтеллектуальной компонентой длялетательного аппарата //13Автоматизация. Современные технологии. 2016. №9. С. 27-30(1 п.л./ 0,5 п.л.)3.Навигационный комплекс с повышенными характеристикаминаблюдаемости и управляемости / Селезнева М.С. [и др.] //Авиакосмическое приборостроение.
2016. №6. С. 18-24 (1,2 п.л./ 0,24 п.л.)4.Динамическийсистемныйсинтезалгоритмическогообеспечения навигационного комплекса летательного аппарата / СелезневаМ.С. [и др.] // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.2017. №2 С. 36-42 (1 п.л./ 0,25 п.л.)5.Фам С.Ф., Селезнева М.С. Система управления летательнымиаппаратами с использованием концепции системного синтеза //Теоретические и практические исследования XXI века. Труды IIмеждународной научно-практической конференции.
2016. С. 104-106. (0,3п.л./ 0,15 п.л.)6.Нгуен Д.Т., Селезнева М.С. Выбор приоритетной ИНС всоставе бортового комплекса для решения целевых задач ЛА //Достижения вузовской науки. Труды II международной научнопрактической конференции. 2016. С. 127-130 (0,2 п.л./ 0,1 п.л.)7.Фам С.Ф., Неусыпин К.А., Селезнева М.С. Разработкакомпактного алгоритма самоорганизации // Наука сегодня: проблемы ипути решения. Материалы международной научно-практическойконференции в 2 частях.
2016. №6. С.64-65. (0,3 п.л./ 0,1 п.л.)8.Селезнева М.С. Селективный измерительный комплекс длялетательного аппарата // Наука сегодня: проблемы и пути решения.Материалы международной научно-практической конференции в 2 частях.2016. №6. С.66-67.
(0,2 п.л./ 0,2 п.л.)9.Селезнева М.С., Пролетарский А.В. Система управлениялетательными аппаратами с использованием концепции системногосинтеза // Технические науки – от теории к практике. 2016. №54. С. 73-77.(0,4 п.л./ 0,2 п.л.)10. Селезнева М.С. Применение интеллектуальных технологийпри проектировании систем управления и измерительных комплексов //Технические науки – от теории к практике.
2016. №58-1. С. 93-98. (0,4 п.л./0,4 п.л.)11. Неусыпин К.А., Селезнева М.С. Разработка навигационногокомплекса с интеллектуальной компонентой // Будущее машиностроенияРоссии. Сборник докладов восьмой Всероссийской конференции молодыхученых и специалистов.
2015. С. 1115-1118. (0,4 п.л./ 0,2 п.л.)12. Пролетарский А.В., Селезнева М.С. Измерительный комплексс интеллектуальной компонентой для летательного аппарата //Современные аспекты фундаментальных наук. Труды второгомеждународного симпозиума. 2015. С. 196-199. (0,3 п.л./ 0,15 п.л.)1413. СелезневаМ.С.,ОглоблинаЮ.С.Построениесамоорганизующейся модели с высокой степенью наблюдаемости //Научныйвзгляд.Трудымеждународнойнаучно-практическойконференции.
2015. С. 250-253. (0,2 п.л./ 0,1 п.л.)14. Высокова М.С., Кабакова А.С., Чан Н.Х. Методы коррекциинавигационных систем летательных аппаратов // Молодежный научнотехнический вестник. 2015. №2. С. 18. (0,2 п.л./ 0,06 п.л.)15. Высокова М.С., Чан Н.Х. Разработка алгоритмов коррекциинавигационных систем // Актуальные вопросы фундаментальных наук.Труды международной научной конференции. 2014. С.
155-158. (0,2 п.л./0,1 п.л.)16. Задача коррекции инерциальных навигационных систем сиспользованием самоорганизующейся прогнозирующей модели /Селезнева М.С. [и др.] // Технические науки – от теории к практике. 2016.№12. С. 28-33. (0,4 п.л./ 0,1 п.л.)17. Селезнева М.С. Разработка селективного измерительногокомплекса КЛА // Труды первого международного симпозиума«Современные аспекты фундаментальных наук». 2013. С.262-263.
(0,1 п.л./0,1 п.л.)18. Чан Н.Х., Высокова М.С. Коррекция навигационной системыКОМПАНАВ-2 с помощью алгоритма прогноза // Труды международнойконференции. ИСТ-2014. С.283. (0,2 п.л./ 0,1 п.л.)19. Селезнева М.С. Разработка высокоточных навигационныхкомплексов космических летательных аппаратов // Актуальные проблемыроссийской космонавтики. Труды XXXIX академических чтений покосмонавтике. 2015. С.420 (0,1 п.л./ 0,1 п.л.)20. Селезнева М.С., Кабакова А.С. Использование концепциисистемного синтеза в алгоритмах построения моделей летательногоаппарата // Труды международной конференции. ИСТ-2015. С.258. (0,2п.л./ 0,1 п.л.)21.
Селезнева М.С. Разработка навигационного комплексалетательного аппарата на основе концепции системного синтеза //Технические науки – от теории к практике. 2017. №2(62). С. 12-16. (0,4п.л./ 0,4 п.л.)22. Novel variable structure measurement system with intelligentcomponents for flight vehicles / Maria S. Selezneva [and others] // Metrologyand measurement systems. Vol. 24 (2017), No.
2, pp. 347–356. (1 п.л./ 0,25п.л.)23. Selezneva M.S., Neusypin K.A. Development of a measurementcomplex with intelligent component // Measurement Techniques, Vol. 59, №9,December 2016. pp. 916-922. (1,06 п.л./ 0,53 п.л.)15.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
