Автореферат (785776), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Систематизированы имеющиеся результаты в области моделирования ДС с использованием НС традиционного типа (модели типа «черный ящик»), выявлены ограничения иобласть возможного использования этих средств.12. Систематизированы и обобщены имеющиеся результаты в области моделирования ДСс использованием моделей типа «серый ящик», выявлены перспективные направленияразвития данной области.13. В серии вычислительных экспериментов проведена верификация разработанных полуэмпирических НС-моделей и методов их формирования.14. В серии вычислительных экспериментов проведено формирование эмпирических и полуэмпирических НС-моделей для объектов различных классов, проведено сопоставлений свойств этих двух классов моделей.15.
В рамках предложенного подхода решено значительное число задач адаптивного управления для ЛА различных классов, в которых модель объекта и закон управления былиреализованы в виде динамических НС-структур.Научная новизна работы состоит в том, что:разработан подход к гибридному нейросетевому моделированию динамических системи основанный на нем класс моделей полуэмпирического типа, объединяющий теоретические знания об объекте моделирования и экспериментальные данные о его поведении;разработано унифицированное структурное описание НС-моделей, обеспечивающее единообразное представление всех видов статических и динамических сетей, позволяющееавтоматизировать процесс синтеза НС-моделей;разработан композиционный подход к синтезу статических и динамических НС-моделей,основанный на интерпретации НС-модели как разложения по обобщенному функциональному базису;разработаны алгоритмы формирования гибридных нейросетевых моделей полуэмпирического типа, а также алгоритмы их структурной корректировки и параметрическойнастройки;6разработаны методы и алгоритмы получения обучающих данных для НС-моделей динамических систем;для ДС разработан подход к решению задачи идентификации их характеристик какнелинейных функций многих переменных.сформирована типология ДС, обеспечивающая единый контекст для решения задач анализа поведения, синтеза управления и идентификации характеристик при создании перспективных технических систем различных классов;Теоретическая и практическая значимость работы.
Предложенный в диссертации классНС-моделей ДС, а также методы синтеза и параметрической настройки таких моделей открывают новые возможности для решения задач управления поведением сложных техническихсистем, включая их роботизированные варианты, в условиях неопределенности. Роботизация ЛА, осуществляемая на этой основе, позволит существенно повысить их эффективностьпри решении сложных целевых задач, а также выживаемость в неблагоприятных условиях.Полученные результаты могут быть использованы разработчиками перспективных ЛА приформировании алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления их поведением, атакже анализа их поведения и решения задач идентификации характеристик.Методы исследования.
В ходе выполнения диссертационной работы использовались методы системного анализа, математического и компьютерного моделирования, вычислительнойматематики, нейросетевого моделирования, а также вычислительный эксперимент.Реализация результатов работы. В процессе выполнения диссертационной работы получено 5 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ (по одному в 2011и 2012 гг., три в 2015 г.).Материалы, полученные при выполнении диссертационной работы используются в учебном процессе МАИ. Изданы два учебных пособия по тематике нейросетевого моделирования, подготовлены и в течение ряда лет читаются курсы лекций: «Оптимальное и адаптивноеуправление» (с 2008 г.), «Информационные технологии в динамике полета» (с 2006 г.) —кафедра 106 «Динамика и управление летательных аппаратов» факультета «Авиационная техника»; спецкурс «Нейроинформатика» (с 2011 г.) — кафедра 806 «Вычислительная математикаи программирование» факультета «Прикладная математика и физика».Обоснованность и достоверность результатов.
Достоверность результатов подтверждается данными обширного цикла вычислительных экспериментов, а также сопоставлением симеющимися данными физических экспериментов.7Апробация работы. В процессе выполнения диссертационной работы получаемые результаты представлялись для обсуждения на 21 международной, 13 всероссийских и 5 отраслевых конференциях, перечень которых приведен в конце автореферата.Публикация результатов.
Результаты, полученные в ходе выполнения диссертационнойработы, представлены в монографии, в 86 публикациях в рецензируемых журналах и сборниках научных трудов, а также в сборниках тезисов конференций. В том числе: 23 статьи вжурналах из перечня ВАК РФ, 9 статей в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus, 42публикации в изданиях, индексируемых в РИНЦ. Список публикаций по теме диссертацииприведен в конце автореферата.На защиту выносятся следующие результаты:1. Типология динамических систем, обеспечивающая единый контекст для решения всегокомплекса задач, связанных с проблемой управления поведением перспективных ЛА, атакже других классов управляемых динамических систем.2. Класс гибридных математических моделей (полуэмпирических НС-моделей), сочетающих теоретические знания об объекте моделирования со средствами нейросетевогообучения на экспериментальных данных.3.
Комплекс методов и средств структурного формирования и параметрической настройки(обучения) полуэмпирических НС-моделей управляемых динамических систем.4. Комплекс методов и средств получения обучающих данных, требуемых для формирования полуэмпирических НС-моделей управляемых динамических систем.5. Комплекс методов и средств для решения задач идентификации нелинейных функциональных зависимостей, входящих в состав моделей управляемых динамических систем.6. Комплекс методов и средств, обеспечивающих решение задач адаптивного отказоустойчивого управления нелинейными динамическими системами.Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, 6 глав, заключения, списка используемой литературы и 2 приложений.
Она содержит 466 страниц, в томчисле 288 страниц основного текста и 178 страниц приложений, 276 рисунков, 10 таблиц.Список используемой литературы включает 211 наименований.Личный вклад автора. Все основные результаты, изложенные в диссертации, включаяпостановки задач, их алгоритмическое решение и созданное программное обеспечение получены автором лично или выполнены под его научным руководством и при непосредственномучастии.8Содержание работыВо введении обосновывается потребность в формировании механизмов, наделяющих управляемые динамические системы свойствами адаптивности. Для таких ДС показана необходимость нового подхода к математическому и компьютерному моделированию, играющему критически важную роль в процессах их создания и последующей эксплуатации.
Характернымдля технических систем из таких областей, как авиация и ракетно-космическая техника является высокий уровень сложности моделируемых ДС, их многомерность, нелинейность инестационарность, многообразие и сложность функций, реализуемых ДС. Решение проблеммоделирования для них существенно осложняется наличием таких неопределенностей, какнеполное и неточное знание свойств моделируемой ДС, а также условий, в которых она будетдействовать. Кроме того, моделируемая ДС может претерпевать непредсказуемые измененияв ее свойствах непосредственно в процессе функционирования, например, вследствие отказовоборудования и/или повреждений в ее конструкции.Традиционными классами математических моделей для технических систем являются обыкновенные дифференциальные уравнения (для ДС с сосредоточенными параметрами) и дифференциальные уравнения в частных производных (для ДС с распределенными параметрами).Применительно к управляемым ДС в качестве аппарата моделирования наибольшее распространение получили обыкновенные дифференциальные уравнения.
Эти модели, в сочетании ссоответствующими численными методами, широко используются при решении задач синтезаи анализа управляемого движения ЛА.Методы формирования и использования моделей традиционного типа к настоящему времени достаточно детально разработаны и с успехом применяются для решения широкогокруга задач. Однако применительно к перспективным техническим системам возникает рядпроблем, решение которых не может быть обеспечено традиционными методами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
