Разработка алгоритмического обеспечения систем управления космическими летательными аппаратами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ким Чжэ Су

• Ким Чжэ Су
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ким Чжэ Су

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ НАВИГАЦИИ КЛА.

1.1. Навигационные системы.

1.2. Погрепшости'автономных навигационных систем.

1.3. Погрешности корректируемых навигационных систем.

1.4. Анализ погрешностей навигационных систем KJIA.

1.5. Принципы и варианты построения интегрированных инерциально-спутниковых систем.

1.6. Постановка задачи.

Выводы к главе 1.

Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СОВРЕМЕННЫХ И

ПЕРСПЕКТИВНЫХ СИСТИЕМ УПРАВЛЕНИЯ КЛА.

2.1. Анализ состояния разработок в области интеллектуальных систем.

2.2. Основные фазы системогенеза интеллектуальных систем.

2.3. Разработка общей концепции синтеза систем управления.

2.4. Общий подход к управлению динамическими системами.

2.5. Разработка системы управления возращающегося в атмосферу КЛА.

2.6. Системогенез псевдоинтеллектуальных систем.

Выводы к главе 2.

Глава 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ МЕТОДОМ

САМООРГАНИЗАЦИИ.

3.1. Построение прогнозирующих моделей.

3.2. Алгоритмы самоорганизации.

3.3. Метод Группового Учёта Аргументов ( МГУА ).

Выводы к главе 3.

Глава 4. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ПРОГНОЗА ДЛЯ СИСТЕМ

УПРАВЛЕНИЯ И НАВИГАЦИИ КЛА.

4.1. Синтез алгоритма прогноза для системы управления КЛА.

4.2. Модификация нейронной сети Вольтерра с помощью метода самоорганизации.

4.3. Алгоритм построения краткосрочной прогнозирующей модели.

4.4. Алгоритмические методы сокращения вычислительных затрат.

4.5. Расчет силы тяжести.

4.6. Прогнозирование параметров гравитационного поля.

4.7. Разработка алгоритма построения моделей для долгосрочного прогнозирования.

Выводы к главе 4.

Глава 5. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

5.1. Математическое моделирование разработанных алгоритмов.

5.2. Анализ результатов моделирования.

Выводы к главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка алгоритмического обеспечения систем управления космическими летательными аппаратами»

Управление космическими летательными аппаратами (KJIA) осуществляется на основе информации от различных измерительных систем. Обычно измерительные системы объединяются в измерительные комплексы, и, как правило, состоят из инерциальных навигационных систем (ИНС), спутниковых радио - навигационных систем GPS/ГЛОНАСС, различных РЛС и др. [9,22,36,39,43].

При штатном движении KJIA точностные характеристики современных измерительных систем вполне удовлетворяют требованиям, предъявленным к точности навигационных определений. Однако при интенсивном маневрировании к точности, измерительной информации предъявляются повышенные требования. Разработка и производство более точных измерительных систем требует больших временных и финансовых затрат. Поэтому для повышения точности навигационной информации с целью экономии предлагается осуществлять алгоритмическую обработку сигналовуже существующих измерительных систем KJIA.

В связи с усложнением задач которые решаются с использованием навигационной информации, осуществляется комплексная обработка информации от нескольких датчиков или систем, объединенных в измерительный комплекс KJIA.

Традиционной схемой навигационного комплекса является ИНС, принятая за базовую систему, снабженная несколькими датчиками внешней информации, алгоритмами комплексирования, управления, оценивания и прогнозирования.

В настоящее время наиболее точными являются навигационные системы с коррекцией от спутников. Однако встречаются случаи, когда воспользоваться корректирующим сигналом со спутников не представляется возможным. Поэтому используются различные навигационные системы и их сочетания, а также алгоритмический метод повышения точности навигационной информации при функционировании систем в условиях активных и пассивных помех, а также при энергичном маневрировании KJIA.

Таким образом, необходимо исследовать особенности функционирования измерительных систем KJIA в различных условиях его движения и разработать алгоритмическое обеспечение, позволяющее повысить точность определения параметров KJIA, а также выбрать или синтезировать структуры систем управления, в которых будут использованы разработанные алгоритмы. Повышение точности измерительной информации алгоритмическим путем позволит использовать серийные навигационные системы, существенно повышая их точность. На основе более точной навигационной информации появляется возможность эффективно осуществлять маневры KJIA.

Целью диссертации является разработка алгоритмических способов повышения точности системы управления КЛА и навигационных определений КЛА при интенсивном маневрировании, что позволяет повысить эффективность осуществления маневров, сократить энергетические и временные затраты.

На защиту выносятся:

- на основе анализа систем управления KJIA разработаны структуры систем управления, включающие блок прогноза;

- алгоритм построения прогнозирующих моделей для экстраполяции ошибок инерциальной навигационной системы при движении КЛА на атмосферном участке; гибридный модифицированный алгоритм построения прогнозирующих моделей с использованием подхода самоорганизации и нейронной сети, отличающийся повышенным быстродействием; компактный алгоритм самоорганизации для краткосрочного прогнозирования ошибок навигационного комплекса KJIA, включающего ИНС и GPS.

Научная новизна проведенных исследований и полученных результатов заключается в проведенном анализе наиболее перспективных систем управления и разработанных, на его основе, структур систем управления KJIA. В структурах систем управления KJIA предложено использовать блок прогноза для предсказания информации о траектории движения и ошибках в определении навигационной информации.

При движении KJIA на атмосферном участке для построения прогнозирующей математической модели ошибок базовой системы навигационного комплекса KJIA используется алгоритм самоорганизации с априорным выбором базисных функций.

Гибридный модифицированный алгоритм построения прогнозирующих моделей представляет собой симбиоз нейронной сети и метода самоорганизации. Для ускорения работы алгоритма на начальном этапе использована структура сети Вольтерра.

При использовании в навигационном комплексе ИНС и GPS возникают ситуации, когда сигнал GPS пропадает на короткое время (смена рабочего созвездия, аномальные измерения и др.) Для предотвращения потери информации предложено осуществлять краткосрочное прогнозирование информационного сигнала с помощью компактного алгоритма самоорганизации, который отличается простотой реализации.

Выполненные теоретические исследования и практические расчеты базируются на использовании теории навигационных систем, математической статистики, теории самоорганизации, оптимального управления, теории интеллектуальных систем, а также методах программирования и компьютерного моделирования.

Достоверность полученных теоретических и практических результатов подтверждается результатами математического моделирования, а также согласованностью полученных теоретических и практических результатов с имеющимися данными в литературе.

Практическая ценность и реализация результатов работы:

Разработанные структуры систем управления KJIA и алгоритмическое обеспечение позволяют повысить точность осуществления маневров, увеличить точность навигационных определений KJIA, повышает эффективность функционирования KJIA в целом. Представленные структуры систем управления и алгоритмы прогнозирования могут составлять основу построения перспективных KJIA. Материалы диссертации использованы в учебном процессе кафедры ИУ-1 МГТУ им. Н.Э.Баумана.

Результаты диссертационной работы докладывались на конференциях и семинарах, в том числе на:

- XXVIII академических чтениях по космонавтике, Москва, 2004;

- всероссийской международной конференции «Космонавтика, радиоэлектроника, геоинформатика», Рязань, 2003;

- VI международном симпозиуме «Интеллектуальные системы», Саратов, 2004;

- VII международной симпозиум «Интеллектуальные системы», Краснодар, 2006;

- «XXXI актуальные проблемы Российской Космонавтики», Москва,

2007;

- «XXXII актуальные проблемы Российской Космонавтики», Москва, 2008;

- VII международной симпозиум «Интеллектуальные системы», Нижний Новгород, 2008;

- семинаре кафедры ИУ-1 МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2008.

По теме диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем диссертации:

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ким Чжэ Су

Выводы и заключение

Исследованы особенности функционирования измерительных систем КЛА в различных условиях его движения и разработаны элементы алгоритмического обеспечения, позволяющее повысить точность определения параметров КЛА, представлены структуры систем управления с акцептором действия, в которых использованы разработанные алгоритмы.

Разработанные алгоритмические способы повышения точности навигационных определений КЛА, представляющие различные модификации алгоритма самоорганизации позволяют повысить эффективность системы управления КЛА.

- на основе анализа систем управления КЛА разработаны структуры систем управления, включающих блок прогноза;

- алгоритм построения прогнозирующих моделей для экстраполяции ошибок инерциальной навигационной системы при движении КЛА на атмосферном участке; гибридный модифицированный алгоритм построения прогнозирующих моделей с использованием подхода самоорганизации и нейронной сети, отличающийся повышенным быстродействием;

- компактный алгоритм самоорганизации для краткосрочного прогнозирования ошибок навигационного комплекса КЛА, включающего ИНС и GPS.

1. Проведен анализ наиболее перспективных систем управления и разработанных, на его основе, структур систем управления КЛА. В структурах систем управления КЛА предложено использовать блок прогноза для предсказания информации о траектории движения и ошибках в определении навигационной информации.

2. При движении KJIA на атмосферном участке для построения прогнозирующей математической модели ошибок базовой системы навигационного комплекса КЛА разработан алгоритм самоорганизации с априорным выбором базисных функций. Разработан метод непрерывного определения гравитационного поля в коридоре движения КЛА на атмосферном участке.

3. Представлен гибридный модифицированный алгоритм построения прогнозирующих моделей, который представляет собой симбиоз нейронной сети и метода самоорганизации. Для ускорения работы алгоритма на начальном этапе использована структура сети Вольтерра.

4. При использовании в навигационном комплексе ИНС и GPS возникают ситуации, когда сигнал GPS пропадает на короткое время. Для предотвращения потери информации предложено осуществлять краткосрочное прогнозирование информационного сигнала с помощью компактного алгоритма самоорганизации, который отличается простотой реализации, и последующую коррекцию в выходном сигнале ИНС.

5. При длительном отсутствии сигнала GPS разработаны алгоритмы самоорганизации с априорным выбором базисных функций и с учетом эффекта инбридинга. Использование этих алгоритмов в схеме коррекции ИНС позволяют существенно повысить точность навигационной информации в автономном режиме работы системы.

Разработанные структуры систем управления КЛА и алгоритмическое обеспечение позволяют повысить точность осуществления маневров, увеличить точность навигационных определений КЛА, повышает эффективность функционирования КЛА в целом. Представленные структуры систем управления и алгоритмы прогнозирования могут составлять основу построения перспективных КЛА.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ким Чжэ Су, 2008 год

1. Абгарян К.А., Рапопорт И.М. Динамика ракет. -М.: Машиностроение, 1969. -378 с.

2. Анохин П.К. Проблемы центра и периферии в физиологии нервной деятельности. Н. Новгород: Н. Новгород, 1935. -235 с.

3. Батков A.M. Методы оптимизации в статистических задачах управления. -М.: Машиностроение, 1974. -240 с.

4. Береговой Г.Т. Моделирование систем полуавтоматического управления космических кораблей.-М.: Машиностроение, 1986. -276 с.

5. Бесекерский В.А. Теория систем автоматического регулирования. -М.: Наука, 1975. -766 с.

6. Богуславский И.А. Методы навигации и управления по неполной статистической информации. М.: Машиностроение, 1970. -256 с.

7. Брайсон А., Хо Ю-ши. Прикладная теория оптимального управления. -М.: Мир, 1972. -544 с.

8. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000. -460 с.

9. ГЛОНАСС. // Информационный бюллетень. №1 - М.: Координационный научно-информационный центр, 1999. -620 с

10. Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учётом экспертной информации // Автоматика и телемеханика. 1992. - № 11. -С.109-117.

11. Гордеев А.И. Автономные системы управления баллистических ракет. -М.: Воениздат, 1964. -190 с.

12. Грешилов А.А. Анализ и синтез стохастических систем. -М.: Радио и связь, 1990. -320 с.

13. Грешилов А.А. Математические методы построения прогнозов. -М.:

14. Радио и связь, 1997. -112 с.

15. Демарк Т. Технический анализ новая наука. - М.: Диаграмма, 1997. -412с.

16. Емельянов В.В. Теория и практика эволюционного моделирования,- М: Физматлит, 2003. -520с.

17. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Известия РАН. Теория и системы управления. -1997. -№ 3. -С. 138-145.

18. Ивахненко А.Г., Мюллер И.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, 1985. -223 с.

19. Ким Чжэ Су. Редуцированный алгоритм самоорганизации для системы управления космическим летательным аппаратом // Интеллектуальные системы(Интелс'2006): Труды международного симпозиума VII/ Под ред. К.А. Пупкова. -Москва, 2006. -С.225-227.

20. Козлов В.И. Системы автоматического управления летательными аппаратами. -М.: Машиностроение, 1979. -216 с.

21. Красовский А.А. Аналитическое конструирование контуров управления летательными аппаратами. -М.: Машиностроение, 1969. -240 с.

22. Красовский Н.Н. Теория управления движением. -М.: Наука, 1968.-475с.

23. Кузовков Н.Т., Сальчев О.С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. -М.: Машиностроение, 1982. -436 с.

24. Кэ Фан, Фам Суан Фанг, Ким Чжэ Су. Исследование интеллектуальных систем управления летательными аппаратами // Автоматизация и современныетехнологии-2006. -№ 7. -С. 31-34.

25. Лебедев А.А., Бобронников В.Т. Статистическая динамика и оптимизация управления летательных аппаратов. -М.: Машиностроение, 1985. -280 с.

26. Лебедев А.А., Карабанов В.А. Динамика система управлениябеспилотных летательных аппаратов. -М.: Машиностроение, 1965. -528с.

27. Лебедев А.А., Чернобровкин Л.С. Динамика полета. -М.: Машиностроение, 1973. -616 с.

28. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочно прогнозирования. -М.: Статистика, 1979. -254 с.

29. Лукьянова Н.В., Шолохов Д.О., Ким Чжэ Су. Некоторые особенности принятие решений в интеллектуальных системах // Интеллектуальные системы(Интелс'2004): Труды международного симпозиума W Под ред. К.А. Пупкова. -Москва, 2004. -С.271-272.

30. Мирошник И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами.-М.: Наука, 2000. -548 с.

31. Неусыпин А.К., Неусыпин К.А. Системы управления космическими летательными аппаратами.- М.: Издательство МГОУ, 2004. -232 с.

32. Неусыпин К.А. Направления развития интеллектуальных систем //Автоматизация и современные технологии. -2002. -№ 12. -С.28-30.

33. Неусыпин К.А., Забелинский А.И. Некоторые аспекты теории организации и прогнозирования. М.: Сигналь МПУ, 2000. -452 с.

34. Неусыпин К.А. Концептуальный синтез интеллектуальных систем // Автоматизация и современные технологии. -2000. -№ 6. -С.21-24.

35. Неусыпин К.А., Логинова И.В. Вопросы теории и реализации интеллектуальных систем. М.:Сигналъ, 1999. -220 с.

36. Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Цибизова Т.Ю. Системы управлениялетательными аппаратами и алгоритмы обработки информации. -М.: Издательство МГОУ, 2006. -220 с.

37. Неусыпин К.А., Фам Суан Фанг, Ким Чжэ Су. Повышение степени управляемости летательного аппарата // Актуальные проблемы российской космонавтики: Материалы XXXI академических чтений по космонавтике. -Москва, 2007. -С.404-406.

38. Позняков П.В., Федунов Б.Е. Основы информационной интеграции бортовой аппаратуры. М.: Изд-во МАИ, 1993. -294 с.

39. Попов В.И. Системы ориентации и стабилизации космических аппаратов.-М.: Машиностроение, 1986. -183 с.

40. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: Изд-во МГТУ им.Баумана, 2003. -335 с.

41. Пупков К.А., Н.Д.Егупов, А.И.Гаврилов и др. Методы робастного, нейро-нечетного и адаптивного управления. /Под ред. К.А.Пупкова. -М.: Издательство МГТУ имени Баумана, 2002. -744 с.

42. Пупков К.А., Неусыпин К.А. Вопросы теории и реализации систем управления и навигации. -М.: Биоинформ , 1997. -368 с.

43. Пупков К.А., Неусыпин К.А., Пролетарский А.В. Исследование факторов влияния на характеристики движения аэродинамических JIA. // Интеллектуальные системы): Труды международного симпозиума IV / Под ред. К.А. Пупкова. -Москва, 2000. -С.85-87.

44. Ривкин С.С. Метод оптимальной фильтрации Калмана и его применение в инерциальных навигационных системах. -М.: Судостроение, 1973.-143 с.

45. Суховрученков Б.И. Методы анализа характеристик летательных аппаратов. -М.: Машиностроение, 1995. -365 с.

46. Федосов Е.А. Динамическое проектирование систем управления автоматических маневренных летательных аппаратов. -М.: Машиностроение, 1997. -336 с.

47. Фриденсон Е.С. Основы ракетной техники. -М.: М.О. СССР, 1973. -203 с.

48. Хорошевский В.Ф., Шерстнев В.Ю. Программный инструментарий представления знаний в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы. -М.: Наука, 1989. -С. 38-46.

49. Чембровский О.А., Топчеев Ю.И., Самойлович Г.А. Общие принципы проектирования систем управления. -М.: Машиностроение, 1972. -414 с.

50. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. -М: Статистика, 1975. -200 с.

51. Шапиро И.И. Расчет траекторий баллистических снарядов по данным радиолокационных наблюдений. -М.: Издательство иностранной литературы, 1961. -319 с.

52. Ярлыков М.С. Статистическая теория радионавигации. -М.: Радио и связь, 1985. -344 с.

53. Eds.M.M.Gupta, N.K.Sinha. Intelligent control systems: Theory and application. New York: IEEE Press, 1996. -442P.

54. Jazwinski AH. Stochastic Processes and Filtering Hieroy: New York, 1970.-1248P.

55. Narendra K.S. Neural network for control: Theory and practice // Proc. Of the IEEE. -1996.-V.84, No 10.-P. 1385-1406.

56. Rauch H.E., Schaecter D:B. Neural networks for control, identification, and diagnosis //Proc. World space congress. -1992.-P. F4.4-M1.06.-P.712-719.

57. White D.A., Sofge D.A. Handbook of intelligent control. Neural, Fuzzy, and adaptive approaches.- New York: Van Nostrand Reinhold, 1992.-65 IP.в/

58. А К Т об использовании результатов диссертационной работы Ким Чжэсу «Разработка алгоритмического обеспечения систем управления КЛА».

59. В курсах лекций «Интеллектуальные системы» и « Управление в технических системах» использованы материалы, посвященные синтезу компактных структур систем управления с интеллектуальными компонентами, разработанные в диссертации Ким Чжэсу.