Отзыв ведущей организации (785778), страница 2

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

Текст из файла (страница 2)

Первоначально исследуются возможности динамических НС- моделей традиционного типа, рассматривающие объект моделирования как «черный ящик». НС-модели такого типа являются единственно возможными в случае, когда отсутствуют теоретические знания о ДС и имеются только экспериментальные данные о ее поведении. Наиболее востребованной в приложениях является НС-модель типа ВАКХ, представляющая собой нелинейную авторегрессию с внешним входом и реализуемую в виде рекуррентной слоистой динамической сети с элементами задержки на входах сети и обратными связями между ее слоями.

Оценка работоспособности данного подхода выполнена на примере формирования НС-модели для продольного углового движения ЛА нескольких классов, существенно отличающихся друг от друга по динамическим свойствам. Показано, что в задачах такого уровня сложности, которая определяется числом переменных состояния и управления, а также величиной их области определения, НС-модели традиционного типа в большинстве случаев достаточно эффективны с точки зрения их быстродействия и точности. Однако эти результаты выявили также ограничения, присущие традиционным НС-моделям. Они не всегда удовлетворяют требованиям по точности даже в задачах невысокой размерности, например, в задаче моделирования продольного углового движения ЛА.

С ростом размерности задачи эти трудности многократно возрастают. Пути преодоления указанных трудностей рассматриваются в главах 5 и 6. В четвертой главе, рассматривается задача НС-реализации адаптивных ДС, в том числе применительно к задаче отказоустойчивого управления ДС. Сопоставляются возможности нескольких схем адаптивного управления (АУ), включая АУ с эталонной моделью, АУ с прогнозирующей моделью, АУ с инверсной моделью и АУ на основе метода обратной задачи динамики. Для этих схем АУ проведена обширная серия вычислительных экспериментов (их результаты представлены в приложении А) для ЛА различных классов. Полученные результаты показывают высокую эффективность НС-подхода к реализации АУ применительно к парированию воздействия неопределенностей различных видов, включая те из них, что порождаются отказами оборудования и повреждениями конструкции ЛА.

В лясой главе решается указанная в главе 3 проблема, заключающаяся в ограниченности возможностей динамических НС-моделей традиционного типа. Предлагаемый подход к ее решению состоит во включении в традиционную НС-модель теоретического знания о моделируемой ДС, что позволяет резко сократить размерность формируемой модели, понимаемую как число настроечных параметров в ней. В итоге получается комбинированная НС-модель типа «серый ящик» (называемая в диссертации полуэмпирической НС-моделью), формируемая на основе теоретических знаний о ДС, представленных в форме дифференциальных уравнений, а также экспериментальных данных о ее поведении, используемых в качестве обучающего набора при параметрической настройке и структурной корректировке НС-модели.

Специфика процесса формирования таких моделей поясняется на демонстрационном примере, убедительно показывающем превосходство по точности полуэмпирических НС-моделей по сравнению с традиционными НС-моделями даже на простых задачах, причем с ростом сложности решаемой задачи разрыв в точности для этих двух классов моделей быстро растет. В исестой главе показана высокая эффективность полуэмпирических НС-моделей. Здесь они использованы для решения задачи формирования моделей движения ЛА, а также для идентификации аэродинамических характеристик (АДХ) ЛА. В первом примере рассматривается продольное угловое движение маневренного самолета с формированием полуэмпирической НС-модели.

Результаты, полученные с использованием этой модели (типа «серый ящик»), сопоставляются с ранее приведенными в главе 3 результатами для традиционной НС-модели (типа «черный ящик»). Эти результаты убедительно показывают превосходство по точности введенных в диссертации НС-моделей типа «серый ящик» в сравнении с традиционными НС- моделями типа «черный ящик».

Кроме того, полуэмпирическая модель обеспечивает возможность в процессе ее формирования одновременно решить задачу идентификации АДХ самолета (безразмерные коэффициенты подъемной силы и момента тангажа в рассматриваемой задаче), тогда как традиционная НС-модель не позволяет решать данную задачу в силу особенностей ее структурной организации.

Вторая рассматриваемая в этой главе задача представляет собой формирование полной модели углового движения маневренного самолета, для которой исходная теоретическая модель включает 14 обыкновенных дифференциальных уравнений и три управляющих переменных (углы отклонения управляющих поверхностей). Полученная полу- эмпирическая НС-модель обеспечивает высокую точность моделирования, кроме того, с высокой точностью решается задача восстановления АДХ самолета по экспериментальным данным (пять из шести коэффициентов аэродинамических сил и моментов, шестой — коэффициент аэродинамического сопротивления восстанавливается в рамках отдельной задачи).

При этом реализованный в диссертации подход к идентификации АДХ существенно отличается от традиционного, основанного на линеаризованном представлении зависимостей для аэродинамических сил и моментов, действующих на ЛА. В полуэмпирическом подходе АДХ трактуются как целостные нелинейные функции нескольких переменных, рассматриваемых на всей области определения их аргументов. Значения частных производных коэффициентов снл и моментов по соответствующим параметрам полета при необходимости могут быть получены из результатов решения, полученных в рамках полуэмпирического подхода. В Приложениях приводятся результаты обширной серии вычислительных экспериментов, выполненных с целью верификации и демонстрации возможностей разработанных моделей и методов.

Эти результаты показывают возможности НС-технологий в части адаптивного отказоустойчивого управления, а также в части парирования воздействия неопределенностей других видов. Представлены результаты вычислительных экспериментов, наглядно показывающие характер влияния двух составляющих тестового сигнала — тестового маневра и возбуждающего сигнала, на информативность получаемого обучающего набора, что весьма важно с точки зрения получения НС-модели с требуемыми характеристиками точности. Научная значимость работы. В диссертационной работе Ю.В.

Тюменцева крупная научная проблема, состоящая в формировании подхода к математическому и компьютерному моделированию адаптивных динамических систем, решена с привлечением методов и средств нейросетевых технологий. При решении данной проблемы сделан существенный вклад в три научные области. Во-первых, — вклад в область нейросетевых технологий, являющихся эффективным инструментом изучения как управляемых, так и неуправляемых нелинейных динамических систем.

Этот вклад заключается во введении понятие порождающей математической модели нейронной сети, позволяющей унифицировать ее математическое представление как статической (без обратных связей), так и динамической (с обратными связями) НС. Это дает возможность автоматизировать трудоемкий процесс формирования НС-моделей под заданный комплекс требований к ним. Во-вторых, — вклад в математическое моделирование ДС. А именно, в рамках порождающего подхода к формированию НС введен и развит новый класс математических моделей ДС (полуэмпирические НС-модели), представляющих собой модели гибридного типа, объединяющие теоретические знания об объекте моделирования и экспериментальные данные о его поведении. Этот класс моделей позволил объединить достоинства и компенсировать недостатки традиционных математических моделей, а именно, моделей движения ДС в виде дифференциальных уравнений и обычных НС-моделей типа «черный ящик». Данный класс моделей (его можно отнести к типу «серый ящик») позволяет получать точные и быстродействующие модели ДС, обладающие свойством адаптивности, что представляется весьма важным при использовании таких моделей в составе систем управления ЛА, особенно в ситуациях, когда у объекта управления изменились динамические свойства и требуется восстановить адекватность модели объекту моделирования.

В-третьих, — это вклад в методику идентификации характеристик ДС. А именно, средствами полуэмпирического НС-моделирования решена задача идентификации характеристик ДС, в частности, АДХ ЛА. В отличие от подхода, доминирующего в практике решения задач идентификации АДХ, основанного на линеаризованном представлении аэродинамических сил и моментов и «точечном» их рассмотрении, в диссертации предложен и реализован подход, при котором коэффициенты сил и моментов восстанавливаются на основе экспериментальных данных о поведении ЛА как нелинейные функции многих переменных во всей области определения этих переменных.

Такого рода восстановление, осуществляемое в процессе формирования полуэмпирической модели, дает возможность определять АДХ с достаточной точностью. Из полученного функционального представления АДХ при необходимости могут быть получены значения производных аэродинамических сил и моментов по различным параметрам полета. Аналогичным образом можно решать задачи идентификации не только для АДХ, но и для других характеристик ДС. Полученные в работе результаты обеспечили возможность решения задач анализа, синтеза и идентификации для адаптивных ДС, что в свою очередь позволило решить задачу формирования адаптивных систем, устойчивых к отказам оборудования и повреждениям конструкции ДС.

Практическая ценность работы. Предложенный в диссертации класс НС-моделей ДС, а также методы синтеза и параметрической настройки таких моделей открывают новые возможности для решения задач управления поведением сложных технических систем, включая их роботизированные варианты, в условиях неопределенности. Роботизация ЛА, осуществляемая на этой основе, позволит существенно повысить их эффективность при решении сложных целевых задач, а также выживаемость в неблагоприятных условиях.

Полученные результаты могут быть использованы разработчиками перспективных ЛА при формировании алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления, а также анализа их поведения и решения задач идентификации характеристик. Рекомендации по практическому использованию и развитию результатов работы. Рекомендуется интенсифицировать работы по приложению полученных методов и средств к решению задач идентификации АДХ для БПЛА, прежде всего малоразмерных, для которых задача нахождения АДХ по данным летного эксперимента особенно актуальна. Полученные результаты могут быть рекомендованы для использования в ГосНИИ ГА, ЛИИ, МНПК Авионика, МИЭА, ГосНИИ АС, а также в других организациях, занимающихся разработкой систем управления ЛА, а также определением АДХ ЛА по результатам летных испьгганий. Отзыв обсужден на заседании НТС НИО-15 НИК Безопасности полетов, протокол №7 от 24 ноября 2016 г.

Характеристики

Список файлов диссертации