Диссертация (1025634), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Модифицированный трендпозволяет учитывать нелинейный характер исследуемого процесса. Алгоритмсамоорганизации с априорным выбором базисных функций позволяет быстрееуловить специфику прогнозируемого процесса за счет удачного выборабазисных функций. Далее результаты, прогнозируемые с помощью алгоритмасамоорганизации и модифицированного тренда совпадают по критериюточности. С возрастанием длительности прогноза использование линейноготренда в чистом виде не представляется возможным.
Как показано на графикахлинейные тренды постоянного модифицируются нелинейной комбинацией,подобранной методом самоорганизации. Особенно на участках, когдапоявляютсясущественнонелинейныехарактеристикивпроцессефункционирования исследуемого объекта. За счёт модификации методомсамоорганизации точность прогноза повышается и вычислительные затраты повремени и машинной памяти БЦВМ увеличиваются незначительно в связи стем, что при селекции нелинейной комбинации используется скудный наборбазисных функций.В итоге величины погрешностей, прогнозируемые модифицированнымалгоритмом являются самыми близкими к истинным величинам.135Таблица 4.1.Величина СКО при использовании различных процедур оцениванияПроцедура оценкиСКО, м.Без использования фильтрации20Адаптивный фильтр Калмана4,2Медианный фильтр11,7Процедура Тьюки 53Х9,4Скользящего среднего6,5Разработанный алгоритм3,8Время, затраченное на отбор нелинейной поправки на 7 раз больше, чемна построение линейной модели.
В долгосрочном прогнозе модифицированныйтренд даёт результаты в 2 раза точнее, чем линейный тренд в чистом виде. Примоделировании уровень шумов в измерении скорости выбран 5м/с изпрактических требований реальной навигационной системы.Результатыразработанногомоделирования подтверждают эффективность примененияалгоритмакоррекциипогрешностейИНСвусловияхисчезновения сигнала СНС.Метод самоорганизации, как один из алгоритмов построения моделей,может быть использован для эффективного построения прогнозирующихмоделей погрешностей навигационных систем после модификации.Представлены результаты математического моделирования линейныхтрендов, алгоритмов самоорганизации. Для проверки работоспособностиалгоритмов использована математическая модель ошибок СНС и ИНС.Продемонстрирована работоспособность представленного динамическогокритерия эффективности КОИ в полете ЛА.
С помощью критерия удаетсяавтоматически выбирать наилучшую структуру измерительного комплекса приизменении точности обработки навигационной информации.136Выводы по главе 4Приведены результаты моделирования и проведен анализ результатовматематического моделирования. На основе анализа характеристик алгоритмовсформированы рекомендации по использованию исследованных алгоритмов.В условиях появления аномальных измерений разработанный алгоритмоценивания продемонстрировал высокую точность оценивания погрешностейИНС.При исчезновении сигналов СНС разработанный алгоритм коррекциипогрешностей ИНС показал высокую точность при компенсации в условияхкраткосрочногоидолгосрочногоисчезновениясигналовотвнешнихизмерителей.Продемонстрированаработоспособностьэффективности КОИ в процессе полета.предложенногокритерия137ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕВ диссертационной работе исследованы способы алгоритмическойкоррекцииИНС с использованием СНС.
Рассмотрены режимы наличияаномальных измерений, которые возникают в условиях активных и пассивныхпомех, восстановления сигналов СНС. Исследованы режимы автономнойработы ИНС после исчезновения сигналов СНС различной длительности. ДлявсехисследованныхрежимовработыИНСиСНСпредложеныалгоритмические способы коррекции ИНС, основанные на примененииалгоритмов оценивания и прогноза погрешностей ИНС.1. Исследованы схемы алгоритмической коррекции навигационныхсистем ЛА. Рассмотрены возмущающие факторы, действующие на ИНС и СНСи обуславливающие появление погрешностей.
Проведен системный анализматематических моделей погрешностей навигационных систем и на его основевыбраны наиболее перспективные алгоритмы коррекции.2. Разработан алгоритм оценивания для схемы коррекции погрешностейИНС,способныйфункционироватьвусловияхотсутствияаприорнойинформации о статистических характеристиках входных и измерительныхшумов, а также в условиях аномальных измерений.3. Разработан алгоритм коррекции ИНС в условиях исчезновениясигналовСНСспомощьюпрогнозирующихтрендовиалгоритмовсамоорганизации.4. Разработаны критерии оценки эффективности использования КОИ впроцессе полета ЛА, основанные на использовании текущей информации оковариационной матрице ошибок оценивания или прогнозных значениях.5. Анализ результатов математического моделирования показал, чтопредложенные алгоритмы позволяют повысить точность навигационныхопределений в условиях стохастической неопределенности и при воздействиивысокого уровня помех.
Разработанные критерии оценки эффективности138использованияКОИпозволяютпринятьпроведения коррекции в процессе полета ЛА.решениеоцелесообразности139СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Бабиченко А.В., Никулин А.С., Радченко И.В. Информационная интеграцияинерциальной и спутниковой навигационных систем в модернизируемыхбортовыхкомплексахвысокоманевренныхлетательныхаппаратов//Авиакосмическое приборостроение. 2008. № 11. С. 18-25.2. Бабиченко А.В., Орехов М.И., Рогалев А.П. Основы построения системыкомплексной обработки информации в интегрированных комплексах бортовогооборудования перспективных многофункциональных летательных аппаратов //Авиакосмическое приборостроение.
2007. № 2. С. 43-49.3. Багрова М. С. Алгоритмы комплексирования инерциального блока низкогокласса точности и системы спутниковой навигации: дис. … канд. техн. наук.Москва, 2001. 121 с.4. Балакришнан А.Б. Теория фильтрации Калмана. М.: Мир, 1988. 166 с.5. Богуславский И.А.
Прикладные задачи фильтрации и управления. М.:Наука, 1983. 400 с.6. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.:Мир, 1974. 286 с.7. Бромберг П.В. Теория инерциальных систем навигации. М.: Наука, 1979.296 с.8. Быковский А.В., Неусыпин А.К., Салычев О.С. Повышение точностиинерциальных навигационных систем с использованием внешней информации.М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1989. 42 с.9. Гироскопические системы, часть II / Под ред. Д.С. Пельпора. М.: Высшаяшкола, 1971.
568 с.10. Джанджгава Г.И., Голиков В.П., Шкред В.К. Алгоритмы обработкиинформациисерийныхсамолетныхплатформенныхинерциальныхнавигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2008. № 11. С. 411.11. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.Я. Самоорганизация прогнозирующих моделей.140Киев: Техника, 1985. 223 с.12. Инерциальныенавигационныесистемы:Учеб.пособие.Ч.1:Одноканальные инерциальные навигационные системы / Л.М. Селиванова, Е.В.Шевцова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 46 с.13.
Использованиекомплексабортовыхтраекторныхизмеренийдляоценивания характеристик систем и комплексов бортового оборудования прилетных испытаниях самолетов / Е.Г. Харин [и др.] // Гироскопия и навигация.2006. № 3(54). С. 89-93.14. Кабакова А.С., Высокова М.С., Чан Нгок Хыонг. Методы коррекциинавигационных систем летательных аппаратов // Молодежный научно технический вестник. МГТУ им. Н.Э.
Баумана. Электрон. журн. 2015. № 2.Режимдоступа:http://sntbul.bmstu.ru/doc/759014.html(датаобращения02.02.2015).15. Каршаков. Е. В. Задача комплексирования инерциальных и спутниковыхнавигационных систем по первичным данным: дис. … канд. техн. наук.Москва, 2001. 136 с.16. Кузовков Н.Т., Карабанов С.В., Салычев О.С. Непрерывные и дискретныесистемы управления и методы идентификации.
М.: Машиностроение, 1978. 221с.17. Кузовков Н.Т., Салычев О.С. Инерциальная навигация и оптимальнаяфильтрация. М.: Машиностроение, 1982. 215 с.18. Летные исследования алгоритмов комплексной обработки информацииинерциальных и радионавигационных систем / Е.Г. Харин [и др.] // Новостинавигации. 2010. № 1. С. 8-17.19. ЛукашинЮ.П. Адаптивные методы краткосрочно прогнозированиявременных рядов.
М.: Финансы и статистика, 2003. 419 с.20. Лукьянов В.В. Бесплатформенные инерциальные навигационные системына базе MEMS – чувствительных элементов // Нано – и микросистемнаятехника. 2006. № 12. С. 60-64.21. Лукьянов В.В. Персональный навигационный комплекс // Вестник МГТУ141им. Н. Э.
Баумана. Серия Приборостроение. 2006. № 2. С. 87-89.22. Лукьянова Н.В., Мешков Н.А., Колупаев Р.В. Исследование системуправления: идентификация, моделирование, прогнозирование / Под ред. К.А.Неусыпина. М.: ИИУ МГОУ, 2015. 110 с.23. Матвеев В. А., Лунин Б.С., Басараб М.А. Навигационные системы наволновых твердотельных гироскопах. М.: Физматлит, 2008. 240 с.24. Методы коррекции навигационных систем беспилотных летательныхаппаратов /К.А.
Неусыпин [и др.] // Автоматизация и современные технологии.2013. № 2. С. 30-34.25. Нгуен Динь Тхай, Веселовская О.А., Неусыпин К.А. Повышение точностиалгоритмов оценивания погрешностей навигационных систем с помощьюлинейных трендов //Информационные технологии в современном мире.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
