Автореферат (1025658)
Текст из файла
На правах рукописиШЭНЬ КАЙРАЗРАБОТКА ВЫСОКОТОЧНЫХ АЛГОРИТМОВКОРРЕКЦИИ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВСпециальность 05.13.01 –Системный анализ, управление и обработка информации(в технических системах)АВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукМосква – 2017Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательскийуниверситет)» (МГТУ им.
Н.Э. Баумана).Научный руководитель:Неусыпин Константин АвенировичДоктор технических наук, профессор,профессор кафедры «Системыавтоматического управления»МГТУ им. Н.Э. БауманаОфициальные оппоненты:Афанасьев Валерий НиколаевичДоктор технических наук, профессор,профессор Национальногоисследовательского университета«Высшая школа экономики»Веселовская Ольга АлександровнаКандидат технических наук, начальникотдела ПАО «Научно-производственноеобъединение «Алмаз»Ведущая организация:АО «Раменское приборостроительноеконструкторское бюро»Защита состоится «10» октября 2017 г. в 14 час.
30 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.141.02 при Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана по адресу: 105005, г. Москва, Госпитальный переулок, д. 10, факультет «Специальное машиностроение» МГТУим. Н.Э. Баумана, ауд. 613м.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайтеhttp://www.bmstu.ru МГТУ им. Н.Э.
Баумана.Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью учреждения, просьба направлять по адресу: 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.141.02.Автореферат разослан «____»__________ 2017 г.Ученый секретарьдиссертационного совета Д 212.141.02кандидат технических наук, доцентИ.В. МуратовОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы исследования.
Работа относится к области управления подвижными объектами. В качестве подвижных объектов используются летательные аппараты (ЛА), так как ЛА как объект управления является наиболеесложным из-за высоких требований к точности управления. Разработка системуправления перспективными динамическими объектами, в частности ЛА, требуетизучения новых подходов к их проектированию, создания новых концепций, модернизации существующего программно-алгоритмического обеспечения, созданияновой элементной базы, применения новых информационных технологий.Успешное решение задач управления ЛА во многом определяется уровнемразвития измерительной техники.
Эксплуатационные характеристики ЛА в большой степени определяются совершенством бортового оборудования, в частности,качеством информационно-измерительных сигналов, используемых для управления. Информационно-измерительные сигналы поступают от измерительных систем ЛА. В качестве измерительных систем используют различные гироскопические навигационные системы, в частности для атмосферных ЛА используютинерциальные навигационные системы (ИНС), спутниковые навигационные системы (GPS, ГЛОНАСС), разнообразные радиолокационные системы (РЛС) и др.Измерительные сигналы этих систем имеют погрешности, обусловленныеконструктивными особенностями и условиями функционирования ЛА. Повышение точности измерительной информации осуществляется конструкторским и алгоритмическим путем.
Разработка новых конструкций измерительных систем требует новой технологической базы и больших финансовых затрат. Алгоритмический подход позволяет существенно повысить точность навигационного определения с использованием измерительных систем современного уровня точности.Алгоритмическая коррекция навигационных систем обычно осуществляетсяс помощью алгоритмов коррекции высокого уровня – алгоритмов оценивания,прогнозирования и комплексирования.
Такая алгоритмическая коррекция предусматривает использование второго измерительного датчика информации, внешнего по отношению к корректируемой системе. С помощью этого внешнего датчикаформируется измерительный сигнал для алгоритмов, представляющий собойсмесь ошибок измерительной системы и внешнего датчика.Алгоритмы оценивания применяются для компенсации погрешностей в выходном сигнале базовой измерительной системы.
Для повышения точности навигационных определений на современных ЛА используют несколько измерительных систем, объединенных в измерительные комплексы (ИК).ИК, снабженные сложным алгоритмическим обеспечением, отличаются высокой точностью. Алгоритмическое обеспечение включает высокоточные алгоритмы, в частности нелинейный фильтр Калмана (НФК), эволюционные алгоритмы построения моделей исследуемых процессов и др.Алгоритмы прогнозирования используются для компенсации погрешностейнавигационной системы при исчезновении сигнала от внешнего датчика информации. Для построения прогнозирующих моделей обычно используют алгоритмметода группового учета аргументов (МГУА) и генетический алгоритм (ГА).1Дальнейшее повышение точности возможно путем использования в алгоритмах моделей с повышенными качественными характеристиками.В схемах коррекции навигационной информации используются алгоритмы,включающие различные математические модели исследуемых процессов, в частности модели погрешностей ИНС.
Эти модели отличаются уровнем подробностии качественными характеристиками.В теории управления для определения свойств систем используются такиепонятия как устойчивость, наблюдаемость, управляемость, идентифицируемость.Известны разнообразные критерии оценки этих свойств. Однако в практическихприложениях часто недостаточно получить принципиальный ответ на вопросустойчива, наблюдаема, управляема, идентифицируема система или нет.
Желательно оценить качества исследуемой динамической системы: максимум ошибки,быстродействие, различные интегральные оценки, запас устойчивости, чувствительность, степени наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости.Критерии оценки качества системы с помощью запаса устойчивости ифункции чувствительности (ФЧ) хорошо теоретически отработаны и имеют широкое практическое применение. Другие качественные характеристики моделей динамических систем – показатели степени наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости разработаны не так подробно.Как правило, известные критерии определения степени наблюдаемости позволяют определить лишь какие из компонент одного вектора состояния наблюдаются лучше.
Эти критерии дают только относительную оценку качественных характеристик компонент конкретного вектора состояния исследуемой системы и непозволяют проводить сравнение компонент векторов состояния различных систем.Поэтому они неудобны для использования при сравнении качества наблюдения вобщем случае.Обычно в практических приложениях необходимо знать возможность эффективного наблюдения каждой конкретной компоненты вектора состояния. Дляэтого введено понятие меры или степени наблюдаемости каждой конкретной переменной состояния. При проведении параметрической идентификации также целесообразно знать качественные характеристики этого процесса, которые определяются степенью идентифицируемости каждого исследуемого параметра матрицымодели.Вопрос о том, что «не только наблюдаемы, а как наблюдаемы», т.е.
степеньнаблюдаемости, впервые рассмотрен Р.Г. Брауном в 1966 году. После этого былопредложено несколько критериев степени наблюдаемости. Х.Л. Аблин определилкритерий степени наблюдаемости с помощью взаимного значения ошибок оценивания переменных вектора состояния и ошибок наблюдения (измерения). Ф.М.Хамм и Р.Г. Браун доказали, что собственные числа и собственные векторы ковариационной матрицы ошибок оценивания могут предоставить полезную информацию о наблюдаемости системы. Критерии определения качества процессауправления были предложены Н.Т. Кузовковым и Фам Суан Фангом, а критериймеры наблюдаемости разработали Н.А.
Парусников и В.М. Морозов. Эти критерии отличаются сложными предварительными вычислениями.2Простой критерий степени наблюдаемости, предложенный О.С. Салычевым,предполагает анализ приведенного измерительного шума. С точки зрения точности оценивания, степень наблюдаемости исследовали В.Н. Афанасьев и К.А.Неусыпин, которые определяли соотношением дисперсии произвольной компоненты вектора состояния и дисперсии непосредственно измеряемого вектора состояния, а также с учетом дисперсии шума, приведенного к исследуемой компоненте вектора состояния (аналогично определялась степень идентифицируемости).Все упомянутые критерии степени наблюдаемости разработаны для линейных стационарных систем.
Разработка простых критериев для нестационарных инелинейных моделей исследуемых объектов является важной задачей при синтезеалгоритмического обеспечения высокоточных навигационных систем.Качественные характеристики моделей, которые используют в алгоритмическом обеспечении навигационных систем, могут быть различными, т.е. степенинаблюдаемости и идентифицируемости имеют различные значения.
От качественных характеристик моделей, используемых в алгоритмическом обеспечении, зависит точность коррекции навигационных систем ЛА. Поэтому разработка критериев степени наблюдаемости и идентифицируемости и способов их использования валгоритмическом обеспечении навигационных систем представляет собой комплекс актуальных задач.Целью диссертационной работы является повышение точности определения навигационной информации алгоритмическим путем за счет использования моделей с повышенными качественными характеристиками наблюдаемостии идентифицируемости.
Для достижения постановленной цели решаются следующие основные задачи:1. Разработка критерия степени наблюдаемости переменных состояниянестационарных систем;2. Разработка критерия степени наблюдаемости переменных состояниянелинейных систем;3. Разработка критерия степени идентифицируемости параметров нестационарной модели динамических объектов;4. Разработка комплексного критерия селекции алгоритма МГУА;5. Разработка адаптивного нестационарного фильтра Калмана с повышенными характеристиками наблюдаемости;6.
Разработка адаптивного алгоритма нелинейного фильтра Калмана сМГУА или ГА.Методы исследования. При решении сформулированных задач использовались методы теории автоматического управления, системного анализа,навигационных систем, метод группового учета аргументов и генетический алгоритм. Проверка эффективности разработанных алгоритмов проводится моделированием по данным лабораторного эксперимента с реальными навигационными системами.Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:31.
Разработан оригинальный численный критерий степени наблюдаемостипеременных состояния нестационарных систем;2. Разработан оригинальный численный критерий степени наблюдаемостипеременных состояния нелинейных систем;3. Разработан оригинальный численный критерий степени идентифицируемости параметров нестационарной модели динамических объектов;4. Разработан адаптивный нестационарный фильтр Калмана с повышенными характеристиками наблюдаемости;5. Разработан алгоритм МГУА с комплексным критерием селекции, позволяющим строить модели с повышенными характеристиками наблюдаемостии идентифицируемости;6. Разработаны адаптивные модификации нелинейного фильтра Калмана,включающие модели, построенные алгоритмами МГУА и ГА.Практическая ценность результатов исследования. Разработанные алгоритмы оценивания и прогнозирования позволяют осуществить высокоточнуюкоррекцию навигационной информации ЛА.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
