Синтез комплексованої системи автоматичного керування літаком малої авіації в умовах невизначеності

Размещено на http://www.allbest.ru/

НАЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

УДК 629.4.073(043.3)

Синтез комплексованої системи автоматичного керування літаком малої авіації в умовах невизначеності

Спеціальність 05.13.03 - Системи та процеси керування

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Завгородній Сергій Олександрович

Київ 2007

Дисертацією є рукопис.

Роботу виконано в Національному авіаційному університеті Міністерства освіти і науки України.

Захист відбудеться " 07 " лютого 2008 р. о 15 год 30 хв. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.062.03 в Національному авіаційному університеті за адресою: 03680, м. Київ, просп. Космонавта Комарова, 1.

Із дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного авіаційного університету за адресою: 03680, м. Київ, просп. Космонавта Комарова, 1.

Автореферат розіслано " 21 " грудня 2007 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради, канд. техн. наук, доцент, старш. наук. співр. С.В. Павлова

АНОТАЦІЯ

Завгородній С.О. Синтез комплексованої системи автоматичного керування літаком малої авіації в умовах невизначеності. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.03 - системи та процеси керування. - Національний авіаційний університет, Київ, 2007.

Дисертацію присвячено удосконаленню САК польотом ЛМА при стабілізації на траєкторії шляхом розроблення КС і синтезу ННР для ефективного керування польотом в умовах невизначеності.

У роботі розроблено структуру, моделі й алгоритм роботи КС, що складається з БІНС, приймача СНС і ННР. Алгоритм роботи КС дозволяє оцінювати похибки БІНС, які коригуються за рахунок інформації, яка надходить від СНС.

Розроблено ННР для стабілізації заданої траєкторії ЛМА в умовах невизначеності компенсацією наростаючих відхилень від траєкторії руху в разі зникнення сигналу від СНС. Дослідження за допомогою математичного моделювання показує переваги ННР перед НР та традиційними методами керування (ПІД-регуляторами) у точності утримання ЛМА на траєкторії в умовах невизначеності.

Ключові слова: система автоматичного керування, комплексована система, нечітке керування, лінгвістична змінна, функція належності, нейро-нечіткий регулятор.

навігаційний автоматичний спостерігач комплексований

АННОТАЦИЯ

Завгородний С.А. Синтез комплексированной системы автоматического управления самолетом малой авиации в условиях неопределенности. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.03. - истемы и процессы управления. - Национальный авиационный университет, Киев, 2007.

Диссертация посвящена совершенствованию системы управления движением самолета малой авиации при стабилизации на траектории путем повышения точности определения текущего местонахождения, а также путем повышения эффективности управления движением в условиях неопределенности.

Первая задача решена за счет разработки комплексированной системы (КС) ориентации и навигации, которая вырабатывает управляющие воздействия для удержания самолета малой авиации (СМА) на заданной траектории и состоит из недорогих и малогабаритных датчиков угловых скоростей и линейных ускорений, что отвечает требованиям малой авиации. Решение второй задачи состоит в разработке нейро-нечеткого регулятора (ННР) для повышения эффективности управления в условиях неопределенности.

В работе разработаны структура, модели и алгоритм работы КС, состоящей из безплатформенной инерциальной навигационной системы (БИНС), приемника СНС. Алгоритм КС реализуется в виде комплексной обработки информации от БИНС и СНС, тем самым повышает точность и надежность определения навигационных и динамических параметров - информационной составляющей системы автоматического управления движением СМА на траектории.

Проведен расчет точностных характеристик КС, который показывает высокую точность в определении навигационных и динамических параметров движения СМА на заданной траектории. Проведено компьютерное моделирование работы КС, в результате которого доказана эффективность работы с датчиками низкой точности. Результаты полунатурного моделирования совпадают с результатами компьютерного моделирования, чем подтверждена работоспособность и эффективность разработанной системы.

Разработанная структура и алгоритм функционирования ННР для повышения эффективности управления СМА в условиях неопределенности. Особенностью разработанного ННР является использование нейронной сети для классификации различных типов неопределенностей и выбора необходимых законов управления представленных в виде: “если…, то…, иначе - ухудшенное развитие процесса” для более эффективной стабилизации самолета на заданной траектории. Нейронная сеть в структуре регулятора-наблюдателя обеспечивает гибкость и адаптивность разработанной комплексной системы автоматического управления к влиянию порывов ветра, отсутствия сигнала от приемника СНС и т.п. Результаты математического моделирования подтверждают эффективность использования предложенной КС.

Ключевые слова: система автоматического управления, комплексированная система, нечеткое управление, нейро-нечеткий регулятор.

SUMMARY

Zavgorodniy S.O. Synthesis integrated automatic control systems by plane of a small aviation in condition of indeterminacy. - Manuscript.

The Thesis for Candidate of Technical Sciences degree on specialty 05.13.03 - Control system and Processes. - National Aviation University, Kyiv, 2007.

The dissertation is devoted to perfection of a automatic control system by movement a plane of a small aviation at stabilization on a trajectory by development of the integrated system of orientation and navigation from inexpensive and small-sized gauges of the information and synthesis of a neuro-fuzzy regulator for efficient control movement a plane of a small aviation in conditions of indeterminacy. In work models and algorithm of work of the integrated system consisting from strap down inertial navigating system (SINS), receiver of global sputnik navigating system (GSNS) are developed structure.

The structure and algorithm of functioning the neuro-fuzzy regulator for increase of control efficiency by plane of a small aircraft in condition of indeterminacy is developed.

The neural network structure of a regulator-observer provides flexibility and adaptability of the developed integrated system of automatic control to influence of impulses of a wind, absence of a signal from receiver GSNS. Results of mathematical modelling confirm efficiency of used integrated systems.

Key words: the automatic control system, the integrated system, neuro-fuzzy regulator, linguistic variable, membership function, experts rule base.

1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Авіація загального призначення бурхливо розвивається і широко використовується фізичними або юридичними особами не лише в провідних авіаційних державах, але й у всьому світі для вирішення приватних завдань транспорту, виконання пошукових, аварійно-рятувальних, інспекційних, моніторингових та інших видів робіт. Льотна експлуатація літаків малої авіації (ЛМА) обумовлена невизначеністю їх стану, стану навігаційного обладнання, метеорологічних умов і зростаючою інтенсивністю повітряного руху, малими висотами цільового використання. Ручне керування, яке на сьогодні є основним способом керування пілотуванням і навігацією ЛМА, вимагає від пілота (екіпажу) великих фізичних і психологічних навантажень, що призводить до їх швидкої стомлюваності та, як наслідок, до зниження безпеки польотів і продуктивності виконуваних робіт, особливо при моніторингу або чергуванні уздовж ліній електротранспорту (лінії електропередач, трубопроводів нафти, газу тощо). У зв'язку з цим автоматизація керування ЛМА в умовах невизначеності зовнішніх деградаційних дій і зміни власних параметрів літака є актуальним завданням.

Автоматизація керування рухом літальних апаратів, наземних і мор-ських рухомих об'єктів завжди перебувала у центрі уваги дослідників і конструкторів. Вагомий внесок у вирішення завдань автоматизації керування такими об'єктами зробили В.М. Кунцевич, В.Г. Пешеходов, М.Д. Агєєв, В.Б. Ларін, Л.С. Житецький, В.М. Казак, В.А. Первозванський, Л.Л. Вагущен-ко, Ю.П. Кондратенко, А.А. Кошевий, Б.Р. Андрєєвській, А.Л. Фрадков, В.С. Блінцов, В.А. Никіфоров, J.N. Gores, G.Griffiths, K. Glover, H. Kwakermaak, C. Mott, J.G. Bellinqham та ін.

Одним з нових напрямів розвитку теорії та практики систем автоматичного керування (САК) рухомими об'єктами в умовах значної невизначеності, є використання інтелектуальних систем. У ряді праць (В.С. Бліцова, Е.В. Бодянського, В.І. Гостєва, В.М. Казака, А.П. Ротштейна, Ю.П. Кондратенко, А.А. Туніка, L. Zadeh, M. Sugeno, T. Yamakawa та ін.) на прикладах простих ПД- і ПІД-регуляторів показано можливість вирішення складних завдань керування шляхом комплексування традиційних “чітких” регуляторів із нечіткими елементами в замкнених контурах. Ці результати стали основою для подальшого розвитку в дисертаційній роботі питань керування ЛМА в умовах невизначеності.

Таким чином, актуальність дисертаційних досліджень полягає в розробленні методу створення САК ЛМА, що дозволяє підвищити якісні характеристики керування, а отже, й безпеку польотів за рахунок комплексування інформації від супутникової навігаційної системи (СНС) і недорогої безплатформної інерціальної системи (БІНС) для постійного спостереження за навігаційними параметрами нейро-нечітким регулятором (ННР).

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота є складовою частиною досліджень, які проводяться в Національному авіаційному університеті (НАУ) і спрямовані на подальше вдосконалення методів забезпечення безпеки польотів і підвищення ефективності малої авіації. Роботу виконано відповідно до Державної програми розвитку авіаційного транспорту України на період до 2010 р., розробленої згідно з Указом Президента України від 18 жовтня 2000 р. № 1143/2000 “Про рішення Ради національної безпеки і оборони України від 27 вересня 2000 р. “Про стан транспорту та авіаційної промисловості””.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є удосконалення САК польотом ЛМА в умовах невизначеності шляхом комплексування інерціальної системи, СНС і ННР.

Для досягання цієї мети у роботі вирішено такі науково-технічні завдання:

- на основі аналізу сучасних систем навігації і керування рухом ЛМА розроблено структуру комплексованої системи (КС), що включає в себе БІНС низької вартості, яка складеться з малогабаритних навігаційних вимірників низької вартості, приймача СНС, а також регулятора-спостерігача для підвищення ефективності стабілізації ЛМА на заданій траєкторії в умовах невизначеності;

- розроблено математичні моделі похибок складових вимірників КС, а також алгоритм її функціонування, який дозволяє виконувати комплексну обробку навігаційної інформації про місцеперебування ЛМА;

- розроблено структуру, математичну модель і алгоритм функціонування ННР, що входить до складу запропонованої КС автоматичного керування і виконує функції регулятора-спостерігача;

- розроблено модель, яка використовується для дослідження функціонування КС автоматичного керування польотом ЛМА, а також для дослідження роботи різних типів регуляторів-спостерігачів;

- виконано комп'ютерне моделювання роботи КС автоматичного керування, визначені і проаналізовані її точності характеристики для різних видів невизначеностей. Досліджено ефективність використання розробленої КС для стабілізації ЛМА на заданій траєкторії;

- методом математичного моделювання підтверджено ефективність використання ННР як регулятора-спостерігача КС для стабілізації ЛМА на траєкторії в умовах відсутності сигналу від СНС і дії поривів вітру.

Об'єктом дослідження є процес керування траєкторним рухом ЛМА в умовах невизначеності.

Предмет дослідження - системи автоматичного керування на основі комплексування інерціальної системи, супутникової навігаційної системи і нейро-нечіткого регулятора.

Методи дослідження для розв'язання поставлених завдань, використані в роботі: три основні складові сучасної теорії керування (класичної теорії керування, теорії робастних систем і теорії нечітких систем керування); методи системного аналізу; теорії математичного моделювання і натурного експерименту, які використані для створення інструментарію досліджень характеристик КС автоматичного керування ЛМА.

Наукова новизна отриманих результатів. У дисертаційній роботі отримано такі наукові результати:

- науково обґрунтовано і розроблено структуру САК рухом ЛМА для стабілізації на траєкторії в умовах невизначеності з підвищеною точністю на основі КС, що включає в себе інерціальну систему, СНС і ННР;

- отримано математичні моделі помилок складових елементів КС, на основі яких розроблено алгоритми функціонування запропонованої КС; алгоритми дозволяють оптимально обробляти навігаційну інформацію, що надходить від БІНС і СНС, і тим самим підвищити точність визначення навігаційних параметрів ЛМА в умовах невизначеності;

- розроблено ННР для класифікації різних типів невизначеностей і вибору необхідних законів керування, поданих у вигляді: “Якщо..., то..., інакше - погіршений розвиток процесу”, для більш ефективної стабілізації ЛМА на заданій траєкторії в умовах відсутності сигналу від СНС та впливу поривів бічного вітру;

- дістала подальшого розвитку теорія синтезу САК рухом ЛМА по заданій траєкторії шляхом побудови і використання КС, що дає змогу розробляти високоточні системи керування польотом ЛМА в умовах невизначеності.

Обґрунтованість і достовірність наукових положень, висновків і рекомендацій забезпечуються коректною постановкою наукового завдання і застосуванням апробованого математичного апарату, законів і технології “аналітичного конструювання” при створенні моделі керованого польоту ЛМА, а також збіжністю результатів математичного моделювання з відомими результатами.

Практичне значення одержаних результатів. Результати дисертаційної роботи використовуються для проектування САК польотом ЛМА в Державному київському конструкторському бюро “Луч”, а також у НАУ в процесі підготовки магістрів за спеціальністю 8.092507 “Автоматика та автоматизація на транспорті”. Крім того, вони можуть бути корисні під час досліджування ефективності та безпеки застосування авіації загального призначення.

Упровадження результатів досліджень підтверджено відповідними актами.

Особистий внесок здобувача. В опублікованих працях у співавторстві особистий внесок автора полягає в такому: у праці 1 розроблено концепцію та структуру КС автоматичного керування ЛМА, моделі похибок і алгоритми її функціонування; у 2 розроблено математичну модель здійснення посадки ЛМА в заданій точці злітно-посадкової смуги із застосуванням методу лінійного програмування в умовах невизначеності; у 3 на прикладі одного контрольованого параметра показано можливість визначення граничних значень узагальненого мінімального середнього ризику, а також розроблено алгоритм класифікації стану ЛМА в умовах виявлення пошкоджень несучої поверхні, що виникли в польоті; у 4 досліджено вплив пошкоджень зовнішніх обводів крила на керованість і точність утримання ЛМА на заданій траєкторії польоту

Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати дисертаційних досліджень доповідалися на таких науково-технічних конференціях: Міжнародній науковій конференції “Політ-2005” (м. Київ, НАУ, 2005 р.), II Міжнародному конгресі “Авіація в XXI-мe столітті. Безпека в авіації” (м. Київ, НАУ, 2005 р.), МНТК “ISDMIT 2006” (м. Євпаторія, Херсонський морський інститут, 2006 р.), МНТК “Авіа-2007” (м. Київ, НАУ, 2007 р.), МНК “Політ-2007” (м. Київ, НАУ, 2007 р.).

Публікації. За темою дисертації опубліковано п'ять друкованих робіт, з них чотири статті у фахових наукових журналах і збірниках наукових праць.

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та трьох додатків. Обсяг роботи 171 сторінок, містить 41 рисунків, 17 таблиць, список використаної літератури з 127 найменувань.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету і завдання дисертаційної роботи, визначено об'єкт і предмет дослідження, а також наукову новизну і практичне значення отриманих результатів.

У першому розділі виконано аналіз методологічних передумов застосування теорії нечітких множин у задачах забезпечення стабілізації ЛМА на заданій траєкторії польоту в умовах невизначеності. Наведено поняття авіації загального призначення (АЗП) - авіація, використовувана фізичними або юридичними особами для задоволення власних потреб відповідно до встановлених для неї правил і норм. Літаки малої авіації призначено для виконання спортивних польотів, навчання пілотів-спортсменів, пілотів-любителів, повітряні кулі, відновлені повітряні кораблі старого зразка (історичні ЛА), а також будь-які інші ЛА, що перебувають у володінні, користуванні або розпорядженні суб'єкта.

Проаналізовано сучасний стан малої авіації. Показано, що тільки в США використовується приблизно 5400 злітно-посадкових смуг і майданчиків для літаків авіації загального призначення і лише 580 аеродромів для літаків рейсової авіації. За цими ж даними літаків авіації загального призначення в США за останні десять років нараховується 160577 одиниць, з них: приватних літаків - 58%; корпоративних -5%; літаків бізнесу - 17%; учбових - 8%; аеротаксі - 2%; інших - 10%.

Наведено класифікацію літальних апаратів (ЛА), які можуть бути віднесені до малої авіації (рис. 1).

На підставі аналізу даних 42 типів ЛМА як типовий об'єкт дослідження обрано багатофункціональний ЛМА, що має такі основні характеристики: довжина 8...10 м, висота - 2,5...3 м, розмах крила 10 м, площа крила 15...18 м2, крейсерська швидкість 120...180 км/год, практична стеля 4000 м і дальність польоту до 1000 км.

Показано, що на безпеку польотів впливає велика кількість факторів, зокрема: структура і організація повітряного простору з урахуванням інтенсивності повітряного руху; зближення ЛМА з іншими ЛА; характеристики систем зв'язку, навігації та керування; людський фактор. На практиці в розпорядженні є лише приблизне знання про місцеперебування ЛМА і швидкості його руху. Це зумовлено тим, що внаслідок впливу різних випадкових факторів (наприклад, турбулентного впливу повітря, зсуву вітру тощо) траєкторія ЛМА та їх миттєві швидкості самі стають випадковими; крім того, у вимірювання за параметрів руху ЛМА завжди трапляються випадкові похибки. Тому виникає актуальне завдання підвищення якості стабілізації ЛМА на заданій траєкторії за рахунок розроблення високоточних САК польотом ЛМА в умовах невизначеності. Зроблено аналіз стану і описуються тенденції розвитку навігаційних приладів і САК рухом сучасних ЛМА, які полягають в комплексній обробці інформації з різних джерел.

Пропонуються такі напрями досліджень з удосконалення САК рухом ЛМА при стабілізації на траєкторії в умовах невизначеності:

- розроблення і дослідження КС, що складається з БІНС, приймача СНС і забезпечує підвищення точності визначення навігаційних та динамічних параметрів руху ЛМА за мінімальних малогабаритних розмірів приладів;

- удосконалення САК ЛМА при його стабілізації на траєкторії в умовах невизначеності на основі синтезу ННР.

Доведено можливість використання методів нечіткої логіки для підвищення ефективності САК ЛМА. Зазначено, що нечітке керування виявляється необхідним, коли досліджувані процеси надто складні для аналізу за допомогою загальноприйнятих математичних методів, або коли доступні джерела інформації інтерпретуються якісно, неточно або невизначено. Показано, що синтез САК польотом ЛМА на основі нечітких регулювальних пристроїв можливий на базі різних підходів, зокрема, таких, що ґрунтуються на реалізації принципів керування за відхиленням, збуренням, принципів комбінованого та адаптивного керування.

У другому розділі розроблено структуру системи “БІНС-СНС-ННР” ЛМА, що складеться з БІНС, приймача СНС і ННР, розроблено моделі і алгоритми її роботи.

Показано, що одним з основних способів підвищення точності стабілізації ЛМА на заданій траєкторії є створення комплексних навігаційних систем. Суть комплексування полягає у використанні інформаційної і структурної надмірності для підвищення точності, надійності та завадозахиcту інформації під час вимірювання одних і тих самих або функціонально-зв'язаних навігаційних параметрів. У розглядуваному випадку інформаційна надмірність полягає в тому, що забезпечується отримання однорідної інформації від декількох навігаційних датчиків (БІНС та СНС) різної фізичної природи з наступною сумісною обробкою цієї інформації спеціалізованим обчислювачем. Надмірність структури запропонованої КС забезпечує його працездатність за короткочасної відсутності сигналу відмови одного з датчиків. Визначено завдання обробки інформації в КС “БІНС - СНС - ННР”.

Досліджено підходи до побудови алгоритмів комплексної обробки в системі “БІНС - СНС - ННР” залежно від того, яким чином розподіляється вся наявна вимірювальна інформація та на якому рівні реалізується обробка. З'ясовано, що найбільшого поширення набувають дві схеми побудови інваріантних алгоритмів інерціально-супутникових систем: слабкозв'язана і сильнозв'язана. Розроблено моделі похибок БІНС та СНС. З урахуванням цих моделей розроблено слабкозв'язаний алгоритм функціонування комплексної навігаційної системи “БІНС - СНС - ННР” ЛМА. Модель похибок БІНС з урахуванням моделей похибок датчиків кутових швидкостей (ДКШ) і акселерометрів має вигляд:

Модель похибки приймача СНС має вигляд:

снс = + v1 (t); VE снс = VE + v4 (t);

снс = + v2 (t); VN снс = VN + v5 (t);

hснс = h + v3 (t); VВ снс = VВ + v6 (t),

де vі (t), - випадкові похибки у вигляді білого шуму.

Модель похибки БІНС подано у матричній формі:

h VE VN VВ ma1 ma2 ma3 mщ1 mщ?2 .

Розроблено алгоритм роботи КС орієнтації та навігації у вигляді оптимального фільтра Калмана зі структурою:

де - матриця оптимальних коефіцієнтів підсилення; P(t) коваріаційна матриця похибок оцінювання r(t) = X(t) (t), яку знайдено інтегруванням диференціального рівняння Ріккаті:

Вектор вимірів для оптимального фільтра Калмана сформовано з різниць між координатами та швидкостями об'єкта, визначеними за допомогою БІНС і приймача СНС:

Розроблену структуру КС автоматичного керування ЛМА по курсу, в основу якої покладено принцип сумісної обробки інформації з різнорідних датчиків, показано на рис. 2.

Сформульовано вимоги до компонентів системи “БІНС - СНС - ННР”, основними з яких є забезпечення високої точності та надійності видачі навігаційної інформації за малих габаритних характеристик і невисокої вартості, а також сформовано необхідні керувальні впливи для парирування відхилень від заданої траєкторії польоту в умовах стохастичного впливу. Обмірювані координати ЛМА за допомогою БІНС коригуються від приймача СНС. Для зменшення відхилення ЛМА від заданої траєкторії в умовах невизначеності в структуру КС пропонується включити ННР. Залежно від величини відхилення курсу від заданого значення включається, або не включається регулятор-спостерігач у контур керування.

Виконано аналіз неув'язок швидкостей приймача СНС та інерціальних систем двох типів: платформної та безплатформної. У ході проведення аналізу різниць швидкостей приймача СНС та інерціальних навігаційних систем з'ясовано, що досліджуваний процес є стаціонарним на робочих інтервалах часу випадковим процесом, який можна розглядати як суму двох процесів: виродженого (квазідетермінованого) процесу, що являє собою синусоїду з випадковою фазою, амплітудою близько 1,1 м/с, періодом коливань 85 хв і марковського процесу із середньоквадратичним відхиленням близько 0,04 м/с з часом кореляції 1 с. Визначено статистичні параметри різниці векторів швидкості БІНС (ІНС) і СНС, що дозволяють зробити висновок про можливість застосування фільтрації Калмана для знаходження лінійної оптимальної оцінки цієї величини.

У третьому розділі наведено синтез САК з використанням теорії нечіткої логіки, яку застосовують для стабілізації ЛМА на заданій траєкторії польоту в умовах невизначеності. Розроблено методику формалізації лінгвістичних правил керування ЛМА, що ґрунтуються на використанні попереднього позитивного досвіду дій екіпажів в аналогічних ситуацій у польоті, алгоритм формування вихідного значення КС, а також принципи побудови функцій належності та методи дефаззифікації. Показано, що основне завдання синтезованої КС полягає у переведенні ЛМА з початкового стану в потрібний цільовий стан найбільш ефективним способом за мінімальний відрізок часу. Початковий стан - це етап, на якому відбувається автоматичне ввімкнення в контур керування ЛМА регулятора-спостерігача, а необхідний цільовий стан - повернення ЛМА на задану траєкторію польоту. Визначено, що з математичного погляду завдання синтезу регулятора-спостерігача, який є частиною КС, полягає в побудові відображення. Вектор лінгвістичного керування визначено лінгвістичними значеннями стану системи “ЛМА - КС - середовище” і метою керування . Для вироблення потрібного керувального впливу потрібно з класу лінгвістичних правил, які вважатимемо припустимими, вибрати послідовність впливів таким чином, щоб у разі переходу за тактів керування з початкової точки у потрібку, а функціонал, залежний від параметрів, що характеризують цю систему і керування , досліджувані на інтервалі часу польоту ЛМА на заданій траєкторії , досягав екстремуму:

Для формалізації потрібних керувальних впливів як лінгвістичні правила керування запропоновано використати метод лінгвістичної апроксимації, розроблений професором О. П. Ротштейном. Лінгвістичні правила керування бази знань, сформульовані досвідченими пілотами та експертами з керування, установлюють залежність між ситуацією, що склалась у повітрі (вплив поривів вітру, відсутність сигналу від СНС тощо), та потрібним керувальним впливом засобами природної мови. Проаналізуємо регулятор з входами і одним виходом:

Лінгвістичні правила керування, які встановлюють зв'язок між набором можливих відхилень ЛМА від траєкторії та потрібним набором керувальних впливів , , мають вигляд сукупності логічних висловлювань типу “Якщо (значення параметрів польоту), то (для парирування збурювання потрібен певний керувальний вплив), інакше - погіршений розвиток процесу”:

якщо, то , інакше - погіршений розвиток процесу. Співвідношення (1), що встановлює зв'язок між параметрами системи “ЛМА - КС - середовище” і вихідною зміною нечіткого регулятора (НР) , можна формалізовувати у вигляді системи логічних рівнянь:

Таким чином, вираження вхідних параметрів у вигляді лінгвістичних змінних, які оцінюються нечіткими множинами, дозволяє описати причинно-наслідкові зв'язки “відхилення ЛМА - потрібний керувальний вплив” природною мовою за допомогою нечітких логічних висловлювань. Використовуючи нечіткі логічні рівняння (4), визначаємо функції належності. За наявності системи з дискретним виходом шуканим керуванням для вектора вхідних змінних системи “ЛМА - КС - середовище” буде значення , функція належності якого максимальна:

Для випадку системи з неперервним виходом необхідно одержати конкретне числове значення керувального впливу, яке подається на виконавчі механізми ЛМА. Таку операцію можна виконати процедурою перетворення нечіткої множини, що характеризує вихідне керувальне значення НР, у чітке число (процедуру дефаззифікації). Але спочатку необхідно одержати цю нечітку множину, тобто сформувати результуючу функцію належності вихідного параметра (процедура агрегації), де - нечітка множина, яка характеризує числове значення керувального впливу. У першому випадку результуюча функція належності формуємо за правилом

Таким чином, результуюча функція належності дорівнює функції належності з максимальним числовим значенням у діапазоні усіх існуючих.

Для другого випадку пропонується в лінгвістичних правилах керування висловлення “інакше - погіршений розвиток процесу” замінити на. Тоді

Отже, алгоритм визначення потрібного керувального впливу регулятора-спостерігача на виконавчі механізми ЛМА визначено так:

1. Зафіксувати вектор значень вхідних змінних системи “ЛМА - КС - середовище”.

2. Визначити значення функцій належності нечітких множин для значень вхідних змінних системи “ЛМА - КС - середовище” .

3. За допомогою логічних рівнянь (4), що враховують попередній позитивний досвід експертів з керування, визначаються функції належності вектора для всіх значень , вихідної змінної .

4. За формулами (5) або (6) визначити результуючу функцію належності нечіткої множини, яка характеризує числове значення керувального впливу регулятора-спостерігача.

5. Виконати процедуру дефаззифікації для переходу від результуючої функції належності до чіткого значення, яке подається на виконавчі механізми ЛМА.

Показано, що для застосування наведених алгоритмів необхідно задавати функції належності, що дозволяють вхідні параметри подавати у вигляді нечітких множин. При цьому функції належності доцільно задавати на єдиній універсальній множині, де - ціле число, що відповідає кількості нечітких множин (для цього випадку), якими оцінюються лінгвістичні змінні. Всі розрахунки та дії з функціями належності виконуються в області їх визначення. Перехід від фіксованих значень параметрів, до відповідних значень виконується за виразом, а перехід до значення з єдиної універсальної множини - згідно з, де - результат процедури дефаззифікації результуючої функції належності, також визначений на єдиній універсальній множині.

Визначено, що найбільш доцільним методом дефаззифікації для задачі може бути метод центра ваги. Відповідно до цього методу обирається таке значення , яке відповідає абсцисі центра ваги фігури, утвореної результуючою функції належності.

Для підвищення швидкодії функціонування регулятора-спостерігача у роботі пропонується оптимізувати діапазони зміни функцій належності нечітких множин, які описують вхідну величину і її похідну . Для оптимізації використано інтегральний критерій якості:

Установлено, що в разі настроювання діапазонів функції належності вручну без оптимізації інтегральний критерій якості, а за оптимізації функції належності НР на базі алгоритму Мамдані критерій якості, при цьому час перехідного процесу зменшується на 15% і становить (рис. 3).

У четвертому розділі розроблено методи: моделювання знань і процесів прийняття рішень на основі нечіткої логіки; побудови КС; настроювання параметрів, у якій виконується за допомогою нейронних мереж, а також виконано порівняльний аналіз застосування різних типів регуляторів-спостерігачів КС для стабілізації ЛМА траєкторії. Запропоновано концепцію побудови КС стабілізації ЛМА на базі інтеграції декількох технологій штучного інтелекту. Оскільки нечіткі системи працюють зі слабко структурованою якісною інформацією, а нейронні мережі використовують лише кількісну інформацію, поєднання цих двох методів дозволяє використовувати усю доступну інформацію про ЛМА у польоті. Розроблений на цій основі алгоритм поєднує певним чином здатність нейронних мереж до самонавчання та адаптації до зовнішніх збурювань і здатність нечітких систем обробляти якісну інформацію (рис. 4).

У запропонованому ННР елементи другого шару (позначені через min) реалізують нечітке виведення згідно з методом Мамдані, тому виконується операція логічного мінімуму. На виходах елементів другого шару отримаємо ступені істинності передумов кожного нечіткого правила бази даних, які обчислюють у цьому разі випадку так:

Кількість елементів у шарі дорівнює кількості нечітких правил . Елементами та є звичайні нейрони. У цих шарах виконується нечітка класифікація відхилень параметрів від заданих значень. На вхід шару подаються ступені істинності передумов нечітких правил, k=1,2,..,N, обчислювані за формулою (7). У ньому є -нейронів, де - кількість класів, у яких здійснюється зважене підсумовування значень виходів нейронів попереднього шару. Їх виходи формуються з використанням активаційних функцій. Як функцію активації нейронів використовують лінійну порогову функцію.

Методом комп'ютерного моделювання руху ЛМА по заданій траєкторії в умовах відсутності сигналу від СНС та дії бокового вітру 5 та 10 м/c, виконано перевірку ефективності функціонування запропонованої автором КС з різними регуляторами-спостерігачами. Порівняння дисперсій відхилення по курсу , та його кутовій швидкості в умовах відсутності сигналу від СНС та дії бокового вітру 5 та 10 м/c (рис. 5), показує що ННР пригнічує збурення ефективніше, ніж НР.

Максимальні значення дисперсій за параметрами бічного каналу наведено в табл. 1 (сила вітру 5 м/c) і табл. 2 (сила вітру 5 м/c).

Результати досліджень дозволяють зробити висновок, що при використанні ННР максимальні значення дисперсій відхилень за випадкового збурення типу “боковий вітер” та відсутності сигналу від СНС у 1,5-2,5 разу менше, ніж у разі використанні НР у контурі керування ЛМА.

На рис. 6 показано перехідні процеси за помилкою спостереження курсу силою бічного вітру 5 та 10 м/с, з різними регуляторами-спостерігачами, а також результати парирування відхилень ЛМА від заданого курсу за відсутності сигналу від СНС з 45 по 60 с, та бічного пориву вітру 5 і 10 м/с (рис. 7.).

Аналіз отриманих результатів досліджень, дозволяє зробити висновок про доцільність використання КС автоматичного керування, до складу якої включено ННР, оскільки він забезпечує підвищення швидкодії відображення відхилень за курсом порівняно із НР і ПІД-регуляторами на 16 і 28% відповідно, а також мінімальне відхилення від заданої траєкторії польоту в умовах відсутності сигналу від СНС і стохастичних збурень.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі вирішено актуальне наукове завдання - удосконалення САК з використанням КС для підвищення якості стабілізації ЛМА на заданій траєкторії польоту в умовах невизначеності, що забезпечує гарантований рівень безпеки польотів. При цьому отримані такі основні результати:

1. На підставі проведеного аналізу в досліджуваній галузі встановлено, що перспективним напрямом підвищення точності визначення навігаційних і динамічних параметрів руху ЛМА є об'єднання різних за принципом роботи і використовуваних фізичних принципів систем орієнтації і навігації в єдину КС. При цьому пропонується об'єднати БІНС, побудовану на основі недорогих мініатюрних інерціальних датчиках низької і середньої точності, та приймача глобальної СНС.

2. Науково обґрунтовано принцип комплексування САК і на його основі розроблено математичну модель, що включає БІНС, приймач СНС і ННР, для забезпечення підвищення точності визначення навігаційних і динамічних параметрів руху ЛМА, а також вироблення потрібних керувальних впливів в умовах невизначеності. Розроблено математичні моделі похибок складених вимірників, а також алгоритм функціонування КС автоматичного керування, що дозволяє виконувати комплексну обробку навігаційної інформації про місцеперебування ЛМА.

3. Зроблено оптимізацію параметрів регулятора-спостерігача КС автоматичного керування за запропонованим інтегральним критерієм якості. Оптимальні параметри функцій належності вхідного і вихідних змінних регулятора-спостерігача відповідають мінімальному значенню критерію якості, а мінімізація критерію якості автоматично приводить до оптимізації перехідних процесів у системі керування. На підставі проведеної оптимізації отримано підвищення швидкодії на 15% порівняно з ручним настроюванням, яке відповідає значенню часу перехідного процесу 5,5 с, що забезпечує більш швидке повернення ЛМА на потрібну траєкторію.

4. Розроблено структуру і алгоритм функціонування ННР, який входить до складу запропонованої КС автоматичного керування і виконує функції регулятора-спостерігача. Особливістю розробленого ННР є використання нейронної мережі для класифікації різних типів невизначеностей і вибору необхідних законів керування на основі алгоритму: “Якщо..., то..., інакше - погіршений розвиток процесу” для підвищення ефективності стабілізації ЛМА на заданій траєкторії в умовах відсутності сигналу від СНС і впливу поривів бічного вітру.

5. Отримані результати моделювання роботи КС добре узгоджуються з розрахунковими значеннями помилок “БІНС - СНС - ННР”, що підтверджує працездатність і високу ефективність розробленого алгоритму стабілізації ЛМА на заданій траєкторії в умовах невизначеності.

6. Аналіз отриманих результатів досліджень дозволяє зробити висновок про доцільність використання КС автоматичного керування, до складу якої включено ННР, оскільки він забезпечує підвищення швидкодії відображення відхилень за курсом порівняно із НР, і ПІД-регуляторами на 16 і 28% відповідно, а також мінімальне відхилення від заданої траєкторії польоту в умовах відсутності сигналу від СНС і стохастичних збурень.

7. Набула подальшого розвитку теорія синтезу САК рухом ЛМА по необхідній траєкторії через побудову і використання КС, що дає змогу будувати високоточні САК польотом ЛМА в умовах невизначеності.

8. Теоретичні результати, отримані в дисертаційній роботі, використовуються в Державному київському конструкторському бюро “Луч” під час модернізації існуючих та розроблення нових концепцій САК ЛМА, а також в НАУ для підготовки магістрів за спеціальністю 8.092507 “Автоматика та автоматизація на транспорті”.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ ДИСЕРТАЦІЙНОЇ РОБОТИ ВИКЛАДЕНИЙ У ТАКИХ ПУБЛІКАЦІЯХ

1. Казак В.Н., Завгородний С.А. Принципы построения комплексированной системы ориентации и навигации самолета малой авиации // Проблеми інформатизації та керування: Зб. наук. пр. - К.: НАУ, 2006. - Вип. 3(18). - С. 64-68.

2. Казак В.М., Кравчук М.П., Завгородній С.О. Оптимізація умов виконання літаком посадки в заданій точці злітно-посадкової смуги з застосуванням методу лінійного програмування // Автошляховик України. - 2006. - Вип. 9. - С. 145-148.

3. Казак В.М., Гальченко С.М., Завгородній С.О. Аналіз можливості застосування імовірнісних методів розпізнавання для виявлення пошкоджень зовнішнього обводу літака // Системні технології: Зб. наук. пр. - Дніпропетровськ: ДНВП “Системні технології”, 2006. - Вип.6(47). - С.131-140.

4. Казак В.М., Гальченко С.М., Завгородній С.О. Методика класифікації пошкоджень зовнішніх обводів крила повітряного судна // ISDMIT'2006: Зб. наук. пр. - Т. 1. - Євпаторія, 2006. - С. 88-91.

5. Zavgorodniy S. Control of nonlinear dynamical systems using fuzzy logic // Матеріали VІІІ “Авіа-2007”.- К.: НАУ, 2007. - Т. ІІ. - С. 34.33-34.36.

Размещено на Allbest.ru