Нейроавтопілот повздовжнього каналу повітряного судна

Ю. Б. Моденов, О. В. Гордуз

Анотація


Використання класичної теорії управління призводить до необхідності розглядати ліанеаризовані моделі, використовувати лінійні закони управління, спрощені дані, що знижує практичну значимість отриманих результатів. Відповідно, актуальною є задача створення систем управління повітряними суднами, що використовують нелінійні алгоритми управління. Після двох десятиліть майже повного забуття інтерес до штучних нейронних мереж швидко виріс за останні кілька років. Фахівці з таких  областей, як технічне конструювання, філософія, фізіологія і психологія, заінтриговані можливостями, наданими цією технологією, і шукають застосування їм всередині своєї галузі. Це відродження інтересу було викликане як теоретичними, так і прикладними досягненнями. На сьогоднішній день розроблені робочі прототипи регуляторів заснованих на "чисто" нейронних мережах різних типів. Для дослідження динамічних характеристик повітряного судна у повздовжньому каналі управління, при впливі на нього автопілота, засобами мови програмування Java змодельований автопілот, що доповнює модель повітряного судна. Було запропоновано включити нейроавтопілот в контур управління по висоті, тобто включений нейроавтопілот охоплює основні функції по роботі у виробленні сигналів управління по стабілізації висоти при переході на іншу висоту аналогічно розробленому автопілоту (без урахування контролю швидкості). Для дослідження впливу нейроавтопілоту на перехідні процеси моделі повздовжнього каналу повітряного судна, змодельовано дві ситуації: спуск на задану висоту, та підйом на задану висоту, порівнюючи перехідні процеси по висоті між управлінням під впливом автопілоту та нейроавтопілоту.  На основі аналізу графіків перехідних процесів зроблено висновок, що літак під дією нейроавтопілоту не тільки зменшує статичну помилку, а й істотно згладжує перехідний процес по висоті. Більш стабільний і згладжений перехідний процес підвищує безпеку авіаційних перевезень. Проведені дослідження показують, що підхід до управління складними, нелінійними, динамічними системами в ситуаціях невизначеності, який реалізується з використанням адаптації, дає можливість системі управління пристосовуватись до зміни поточної ситуації, включаючи нештатні.

Ключові слова


автопілот; нейроавтопілот; математична модель; модель повздовжнього каналу повітряного судна; перехідний процес

Посилання


Васильев В. И., Ильясов Б. Г., Кусимов С. Т. Нейрокомпьютеры в авиации. М.: Радиотехника, 2004. 412 с.

Кондратьев А. И., Тюменцев Ю. В. Нейро-сетевое адаптивное отказоустойчивое управление движением маневренного самолета // Нейроинфор-матика–2010. Сб. научн. трудов. Ч. 2. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. С. 262–273.

Андриевский Б. Р., Фрадков А. Л. «Совре-менные направления синтеза систем автоматичес-кого управления летательными аппаратами» // Известия Академии наук. Теория и системы управления, 2004. № 2. С. 126–136.

Лысенко Н. М. Практическая аэродинамика маневренных самолетов. М., 1977. 246 с.

Хайкин С. Нейронные сети. М. : Вильямс, 2006. 983 с.

Бураков М. В. Генетический алгоритм: теория и практика. СПб.: ГУАП. 2008. 265 с.


Повний текст: PDF

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


E-ISSN 2310-5461, ISSN 2075-0781

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.

Ulrich's Periodicals DirectoryIndex CopernicusDOAJSSMРИНЦWorldCatCASBASEDRIVERНаціональна бібліотека ім. ВернадськогоНауково-технічна бібліотека НАУ