Отзыв ведущей организации (785778)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель Генерального директора Федеральв~»я(фК твенного унитарного предприятия родинамический институт им. прф ~~фГУП <сЦАГИ») ханов В.Л. ,»» 20!бг. ф» я»» '", ' »» * ОТЗЫВ ведущей организации на диссертацию Тюменцева Юрия Владимировича на тему «Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем», представленную к защите на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (авиационная и ракетно-космическая техника)» Актуальность работы.

Обеспечение безопасности полетов летательных аппаратов (ЛА) — одна из важнейших проблем авиационной техники. Она обусловлена тем, что в ходе полета ЛА могут возникать различного рода особые (нештатные) ситуации (ОС) вследствие выхода из строя элементов системы управления, вследствие повреждений планера ЛА, изменяющих аэродинамические характеристики, а также свойства ЛА как динамической системы (ДС). При возникновении особой ситуации необходимо пытаться предотвратить перерастание аварийной ОС в катастрофическую. В целом ряде случаев это может бы гь осуществлено за счет корректировки законов управления движением ЛА, направленной на восстановление его характеристик устойчивости и управляемости до уровня, обеспечивающего безопасное завершение полета.

Такая корректировка (реконфигурация) законов управления состоит в перераспределении функций между органами управления, оставшимися исправными, а также в учете изменений в аэродинамических и динамических характеристиках ЛА. Решение этой задачи целесообразно возлагать на механизмы адаптации, обеспечивающие для ЛА как для динамической системы возможность оперативно приспосабливаться к меняющемуся состоянию ДС и условиям, в которых она функционирует. Концепция адаптивности ДС помимо существенного повышения безопасности полета и живучести ЛА играет также важную роль при решении еще одного комплекса проблем, связанных с созданием и эксплуатацией таких объектов авиационной техники, как роботизированные беспилотные ЛА, которые должны обладать высокой степенью автономности при решении ими целевых задач в самых разнообразных условиях.

В области адаптивных ДС в последние годы достигнуты значительные успехи, однако по-прежнему остаются проблемы, для которых отсутствуют удовлетворительные решения. В частности, важнейшее значение при решении задач анализа поведения, синтеза управления и идентификации характеристик адаптивных ДС имеют методы и средства математического и компьютерного моделирования.

Характерными для ДС данного класса являются высокий уровень сложности реализуемых процессов, их многомерность, нелинейность и нестационарность, наличие разнородных неопределенностей в параметрах и характеристиках ДС, а также в особенностях среды, с которой взаимодействует ДС. Диссертация Тюменцева Ю.В. посвящена решению актуальной проблемы получения адаптивных динамических систем с требуемыми свойствами. Адаптивность ДС при этом обеспечивается за счет воздействия как на законы ее управления, так и на модели ДС, используемые в системе управления.

При этом важно обеспечить адаптивность модели ДС с тем, чтобы при изменении свойств ДС была возможность оперативно восстанавливать адекдатность модели объекту моделирования. ~».-'2 В диссертации показана целесообразность использования для решения данной проблемы методов и средств математического и компьютерного моделирования, основанных на концепции искусственной нейронной сети (НС). Показано, что методы традиционного НС-моделирования, ориентированные на получение для ДС моделей типа «черный ящик», имеют ограниченные возможности при решении связанных с ЛА задач анализа, синтеза и идентификации.

В диссертации предложен комбинированный подход к моделированию адаптивных ДС, позволяющий объединить достоинства традиционных моделей движения ЛА (представленньгх в форме систем дифференциальных уравнений) с достоинствами динамических НС-моделей (в первую очередь — это их адаптивность). Этот класс моделей (модели типа «серый ящик» или полуэмпирнческие модели) позволяет объединить теоретические знания о ДС с экспериментальными данными о ее поведении. От теоретических моделей полуэмпирические модели наследуют точность и интерпретируемость основных соотношений, полученных «из первых принципов», от НС-моделей — адаптивность как возможность их оперативной перенастройки. Соответственно, цель диссертационной работы состоит в получении комплекса методов и средств математического и компьютерного моделирования адаптивных ДС„основанных на объединении теоретических знаний и экспериментальных данных, относящихся к исследуемой системе и обеспечивающих решение трех основных классов задач, связанных с ДС: анализ поведения, синтез управления, идентификация ДС и их характеристик.

При этом объектом исследования являются управляемые ДС, действующие в условиях разнообразных неопределенностей, включая неконтролируемые воздействия на ДС; неполное и неточное знание свойств ДС и условий, в которых они функционируют;неопределенностей, порождаемых изменением свойств ДС вследствие отказов оборудования и повреждений конструкции. В этих условиях предмет исследования — многомерные нелинейные управляемые ДС, обладающие свойством адаптивности, обеспечиваемым за счет изменчивости законов управления ДС и моделей их поведения. Общая характеристика работы.

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и двух приложений. Общий объем ее составляет 466 страниц, в том числе 288 страниц основного текста и 178 страниц приложений, 276 рисунков, 10 таблиц. Список использованной литературы содержит 211 наименований. Во введении обосновывается необходимость наделения ДС свойствами адаптивности, что позволяет эффективно решать задачу реконфигурации законов управления ДС при возникновении особых ситуаций, а также открывает новые возможности в части решения проблемы роботизации беспилотных ЛА. Показано, что реализация адаптивных ДС требует формирования нового подхода к их математическому и компьютерному моделированию, поскольку модель объекта управления является неотьемлемой и критически важной частью практически всех схем адаптивного управления ДС. Выявляются проблемы, которые возникают на пути решения проблемы адаптивного моделирования, намечаются пути их решения. Обосновывается необходимость использования нейросетевых технологий для формирования и эксплуатации адаптивных ДС, дается характеристика трудностей, возникающих при этом.

Рассмотрению указанных проблем посвящены последующие шесть глав диссертации применительно к трем основным задачам, традиционным для управляемых ДС: анализу повсдения ДС, синтезу законов управления ДС, идентификации ДС и их характеристик. В иер«ой главе формулируется проблема моделирования управляемого движения нелинейных ДС, перечисляются задачи, требующие решения. С позиций общей теории систем формируются иерархии определений ДС и сред, в которых они функционируют, формализуются понятия поведения и деятельности ДС, уточняется характер учитываемых неопределенностей. Это обеспечивает единый контекст для рассмотрения динамических систем различных классов, в рамках которого формулируется постановка задачи моделирования ДС, а также требования к формируемой модели ДС.

В рассматриваемом контексте вводится понятие адаптивности ДС, а также уточняются элементы ДС, оперативно корректируемые для обеспечения ее адаптивности. Во второй главе рассматривается НС-подход к решению задач моделирования ДС и управления ими. Выявляются три основных элемента процесса синтеза НС-моделей: построение семейства моделей, включающего искомую НС-модель; получение информативного набора экспериментальных данных, необходимого для структурной корректировки и параметрической настройки НС-модели; построение алгоритма обучения, осуществляющего выделение искомой модели из сформированного семейства, основываясь на имеющихся экспериментальных данных.

Первая из этих трех задач решается в рамках предложенного в диссертации порождающего подхода к формированию НС-моделей, представляющего собой развитие аналогичного подхода, используемого в вычислительной математике. Для решения второй задачи, которая заключается в получении информативного обучающего набора, используется непрямой подход, состоящий в формировании специального входного управляющего сигнала, объединяющего управляющий сигнал для реализации тестового маневра с возбуждающим сигналом для получения возмущенного движения ДС. Третий составной элемент для реализации процесса синтеза НС-моделей представляет собой комплекс средств для обучения НС-моделей, т.е.

для их структурной корректировки и параметрической настройки. Для преодоления трудностей, связанных с обучением динамических НС-моделей, предложен алгоритм, основанный на сведении исходной задачи к последовательности подзадач, сходящийся к решению исходной задачи.

В третьей главе изучается проблема моделирования управляемого движения ДС с использованием НС-технологий. Необходимость привлечения этих технологий обосновывается тем, что традиционные модели движения ДС в виде систем дифференциальных уравнений не обеспечивают удовлетворения требования адаптивности, в то время как НС-модели изначально обладают таким свойством.

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.

Список файлов диссертации