Разработка и исследование информационной системы автоматизированного диагностирования ИНС в процессе стендовых испытаний

• Автор: Прокошев, Илья Владимирович
• Шифр специальности: 05.11.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 198 с. : ил.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

® 1. Анализ состояния вопроса и постановка задачи исследования

1.1. Анализ точностных характеристик современных ИНС российского и зарубежного производства

1.2. Основные типы отказов ИНС

1.3. Анализ ИНС как объекта функционального контроля и диагностирования

1.4. Методы компенсации погрешностей и восстановления работоспособности ИНС

1.5. Характеристики методов функционального контроля и диагностирования ИНС

1.6. Анализ состояния систем контроля и диагностики ИНС и методов их модернизации

1.7. Анализ подходов к совершенствованию алгоритмического обеспечения систем контроля и диагностирования ИНС

1.8. Постановка задач исследования

Выводы
2. Разработка алгоритмического обеспечения ИНС как объекта функционального контроля и диагностирования
2.1. Комплексная обработка информации в ИНС на основе алгоритмов фильтрации
2.2. Построение обобщенной математической модели ИНС как объекта контроля и диагностирования
2.3. Разработка модели ошибок ИНС
2.4. Разработка алгоритмов наблюдения ошибок ИНС
Выводы
3. Разработка методов и алгоритмов диагностирования ИНС при стендовых испытаниях
3.1. Разработка адаптивной модели погрешностей ИНС
3.2. Методы оптимального сглаживания оценок ошибок ИНС при 80 стендовых испытаниях

3.3. Модернизация алгоритмического обеспечения встроенной системы контроля ИНС
3.4. Разработка алгоритмов диагностирования ИНС на основе совместных процедур оптимальной фильтрации и сглаживания экспериментальных данных
Выводы
4. Экспериментальная отработка и реализация алгоритмов
диагностирования ИНС в процессе стендовых испытаний
4.1. Анализ эффективности автоматизированных систем контроля ИНС
4.2. Характеристики технологического процесса испытаний современной ИНС
4.3. Разработка методики математической отработки алгоритмов оценивания состояния и диагностирования ИНС
4.4. Экспериментальные исследования алгоритмов диагностирования ИНС на математической модели
4.5. Программно-математическое и аппаратное обеспечение стендовой отработки алгоритмов оценивания параметров состояния и диагностирования ИНС
4.6. Стендовая отработка алгоритмов оценивания и диагностирования ИНС
Выводы
5. Методы повышения точности и компенсации погрешностей ИНС
5.1. Параметрическая идентификация моделей ошибок ИНС по текущему состоянию чувствительных элементов
5.2. Разработка автоматизированной системы информационной поддержки функционального контроля ИНС
Выводы
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ
АРМ - автоматизированное рабочее место
АСК - автоматизированная система контроля
АТ - авиационная техника
БД - база данных
БЦВМ - бортовая цифровая вычислительная машина
ВС - вектор состояния
ГК - гирокомпасирование
ГПК - гирополукомпас
ГСП - гироскопическая платформа
д - диагностика
дви - датчик внешней информации
дпи - датчик первичной информации
дс — динамическая система
дткз - двухточечная краевая задача
зк - заданный курс
ИИ Б - инерциальный измерительный блок
инс - инерциальная навигационная система
ИТ - измерительный трехгранник
кои - комплексная обработка информации
КПА - контрольно-проверочная аппаратура
кц - контроль целостности
ЛА - летательный аппарат
мкио - мультиплексный канал информационного обмена
НК - навигационный комплекс
НС — навигационная система
ОФК - оптимальный фильтр Калмана
пги - платформа гироскопическая инерциальная
пз - повторный запуск
пзк - подготовка по заданному курсу
пи - предъявительские испытания
пине - платформенная ИНС
пмо - программно-математическое обеспечение
пси - приемо-сдаточные испытания
ПЭВМ - персональная электронно-вычислительная машина
ско - среднеквадратическая ошибка
СУБД - система управления базами данных
тс - техническое состояние
ТУ - технические условия
ЦВМ - центрально-вычислительная машина
чэ - чувствительный элемент

2. Разработка алгоритмического обеспечения ИНС как объекта функционального контроля и диагностирования
# 2.1. Комплексная обработка информации в ИНС на основе
алгоритмов фильтрации
Задачей комплексной обработки навигационной информации (КОИ) является совместная обработка данных от устройств, работа которых основана на различных физических принципах. При этом точность определения навигационных параметров зависит как от аппаратного (датчиков навигационной информации), так и от алгоритмического обеспечения (КОИ). Качество алгоритмов КОИ определяется их структурой и степенью адекватности моделей
• ошибок реальным измерительным процессам. Структура алгоритмов КОИ зависит от реализуемых критериев оптимальности, от уровня знаний об условиях функционирования навигационных систем, характера возмущающих воздействий и ошибок измерений, а также от степени разработанности математического аппарата решения задач оптимизации.
В настоящее время для решения задач комплексной обработки навигационной информации широко применяется математический аппарат калманов-ской фильтрации [86,93,95]. Такой аппарат обеспечивает получение оценок с минимальной дисперсией ошибок оценок для линейных гауссовских (мар-® ковских) процессов с известными статистическими характеристиками.
Обработка навигационной информации с использованием алгоритмов, основанных на применении аппарата теории фильтрации, опирается на марковское представление случайных процессов [53]. Случайным марковским процессом [20, 34] является процесс, для которого каждое последующее значение вектора состояния зависит лишь от его предыдущего значения
х(1() и не зависит от всех остальных предшествующих значений. Это свойство может быть выражено соотношением для условной плотности вероятно-^ сти