Диссертация (1025659), страница 6
Текст из файла (страница 6)
Постановка задачи исследованияИнформационно-измерительные сигналы поступают от измерительныхсистем ЛА. В качестве измерительных систем используют различные навигационные системы, например, ИНС, СРНС, разнообразные РЛС и др. Измерительные сигналы этих систем имеют погрешности, обусловленные конструктивными особенностями и условиями функционирования ЛА. Повышение точностиизмерительной информации осуществляется конструкторским и алгоритмическим путем. Разработка новых конструкций измерительных систем требует новой технологической базы и больших финансовых затрат.
Алгоритмическийподход позволяет существенно повысить точность определения навигационных37параметров с использованием измерительных систем современного уровня точности [28,30,100].Алгоритмическая коррекция навигационных систем обычно осуществляется с помощью компенсационных сигналов, которые получены на основе анализа и испытаний навигационных систем [13,61]. Примерами такой коррекцииявляются способ компенсации динамического дрейфа ГСП на основе сигналов сдатчиков углов прецессии [61], алгоритмы компенсации теплового дрейфа поплавковых гироскопов, предварительная фильтрация сигналов радиолокационных систем и др.Однако более точную компенсацию погрешностей проводят с использованием алгоритмов коррекции высокого уровня – алгоритмов оценивания, прогнозирования и комплексирования [4,7,8,30,88]. Такая алгоритмическая коррекция предусматривает использование второго измерительного датчика информации, внешнего по отношению к корректируемой системе.
С помощью этоговнешнего датчика формируется измерительный сигнал для алгоритмов, представляющий собой смесь ошибок измерительной системы и внешнего датчика.Алгоритмы оценивания [25,35,36,50] применяются для компенсации погрешностей в выходном сигнале измерительной системы. Такие схемы являются наиболее распространенными при коррекции измерительных систем ЛА [4].С помощью алгоритма оценивания проводится оценка погрешностей навигационной системы, которая, затем, алгебраически вычитается из выходного сигналасистемы. Таким образом, компенсируется большая часть погрешностей навигационной системы.Часто в качестве алгоритма оценивания используются фильтр Калмана иего адаптивные модификации [10,48,49,52,54]. Преимуществами коррекции ввыходном сигнале является простота – не происходит вмешательство в работусамой системы, а коррекция происходит в выходном сигнале.
Недостатком такой коррекции является возможность снижения точности из-за неадекватностимодели исследуемого процесса [47,63] и отсутствия достоверной априорнойинформации о статистических характеристиках входного и измерительного шу-38мов [72]. Частично эти недостатки предотвращаются с помощью адаптивныхмодификаций алгоритмов оценивания [34,63,64].Алгоритмы прогнозирования [32,53,66] используются для компенсациипогрешностей навигационной системы при исчезновении сигнала от внешнегодатчика информации.
На интервале работы навигационной системы с внешнимдатчиком запоминается измерительная выборка, включающая несколько последних измерений (измерения представляют собой смесь ошибок навигационной системы и внешнего датчика). При отключении внешнего датчика на основепоследней измерительной выборки строится математическая модель, котораязатем используется для прогнозирования погрешностей навигационной системы. Прогнозные значения используются для коррекции в выходном сигналенавигационной системы, также как при коррекции с помощью фильтра Калмана.Преимуществом такой схемы коррекции является возможность алгоритмической коррекции в автономном режиме работы навигационной системы.Недостатками являются невысокая точность коррекции при маневрированииЛА [6,61], обусловленная неадекватностью модели вызванной эффектом старения измерений.
Для построения прогнозирующих моделей использованы алгоритм МГУА и ГА [47,103]. С помощью этих алгоритмов проводится построениемоделей погрешностей навигационной системы в полете.Для повышения точности навигационной информации в рамках алгоритмического подхода используют методы комплексирования: навигационные системы объединяют в комплексы [8,27,40,43]. Совместная обработка информации от навигационных систем ЛА позволяет повысить точность навигационныхопределений.Задачи коррекции, оценивания и комплексирования предлагается решатьна основе анализа прогнозирующих моделей погрешностей навигационных систем. В процессе полета ЛА необходимо построить модели с максимально возможной точностью и за ограниченное время. Поэтому целесообразно разработать компактные быстродействующие алгоритмы построения прогнозирующихматематических моделей погрешностей измерительных систем, которые будут39использованы для определения структуры комплекса, в измерительных системах ЛА и для априорного и динамического оценивания точности выполненияЛА поставленных задач.В исследованных схемах коррекции навигационных систем используютсяразличные математические модели.
Математические модели исследуемых процессов, в частности погрешностей навигационной системы, имеют различныесвойства [9,29]. Решение задачи исследования качественных характеристик моделей позволяет сформировать модели с желаемыми свойствами. Использование в алгоритмах коррекции моделей с улучшенными качественными характеристиками позволит повысить точность алгоритмической коррекции навигационной информации.Таким образом, разработка алгоритмов коррекции навигационных системс использованием моделей с повышенными качественными характеристикамиявляется важной и актуальной задачей.Выводы по Главе 1В первой главе:1.
Исследованы навигационные системы, которые используются дляопределения параметров современных ЛА;2. Приведен сравнительный анализ наиболее распространенных навигационных систем;3. Рассмотрены модели погрешностей ИНС и схемы их алгоритмическойкомпенсации;4. Сформулирована постановка задачи диссертационного исследования.40ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИКМОДЕЛЕЙ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМРешение задач управления различными динамическими объектами предполагает использование математической модели исследуемого процесса.
Изменение параметров динамической системы в процессе функционирования, атакже изменение параметров и/или структуры математической модели приводитк изменению статистических и динамических свойств исследуемой системы.В теории управления для определения свойств систем используются такие понятия как устойчивость, наблюдаемость, управляемость и идентифицируемости. В этой главе рассмотрены способы определения качественных характеристик математических моделей динамических систем.2.1. Исследование критериев наблюдаемости и идентифицируемостилинейных динамических системИзвестны разнообразные критерии [11,12,15] оценки свойств устойчивости,наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости. Однако в практическихприложениях часто недостаточно получить принципиальный ответ на вопросустойчива, наблюдаема, управляема и идентифицируема система или нет.
Желательно оценить качества исследуемой динамической системы: максимум ошибки,быстродействие, различные интегральные оценки, запас устойчивости, чувствительность, степени наблюдаемости и идентифицируемости.Запас устойчивости определяется путем решения дифференциального уравнения замкнутой системы, подверженной влиянию внешних возмущений. Другойподход предполагает исследование значений запасов устойчивости по амплитуде ипо фазе, которые определяются по годографу комплексной частотной характеристики разомкнутого контура и логарифмическим амплитудно- и фазово-частотнымхарактеристикам.41Весьма распространенным показателем качества системы с обратной связьюявляется функция чувствительности [20]. Под чувствительностью понимается зависимость характеристик исследуемой системы от изменения ее параметров.
ФЧ –это частные производные от координат системы или показателей качества процессов по вариациям параметров [108]. Чем больше чувствительность, тем сильнеевлияет исследуемый параметр на выходной сигнал системы.В практических приложениях теория чувствительности, основанная на понятии ФЧ, нашла различные приложения, например, в задачах синтеза системуправления, способ совершенствования моделей с применением ФЧ и схемы замещения системы передачи и распределения электроэнергии, использование ФЧ вметоде определения дальности цели пассивными комплексами и др. [20,56,76].Критерии оценки качества системы с помощью запаса устойчивости и ФЧхорошо теоретически отработаны и имеют широкое практическое применение.Данные качественные характеристики моделей системы имеют явно выраженнуюсвязь: мерой чувствительности системы к параметрическим возмущениям служатзапасы устойчивости по амплитуде и фазе.Другие качественные характеристики моделей динамических систем – показатели степени наблюдаемости и идентифицируемости [68] разработаны не такподробно, как запас устойчивости и чувствительность, представлены отдельнымикритериями и создание общей теории является перспективной задачей.Известные критерии [24,38] определения степени наблюдаемости позволяютопределить лишь какие из компонент одного вектора состояния наблюдаютсялучше.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
