Использование нейросетевых подходов в адаптивных системах управления летательными аппаратами

• Автор: Хаммуд Абдулла
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 132 с. : ил.

Оглавление
Введение.

Глава I. Адаптивные системы управления летательными аппаратами

1.1. Решение проблемы адаптации.

1.2. Принципы построения адаптивных систем

1.2.1. Пассивная адаптация

1.2.2. Активная адаптация.

1.3. Выбор подхода к активной адаптации.

1.4. Выводы.

Глава 2. Современные подходы к формированию систем управления

полбтом летательных аппаратов

2.1. Введение.
2.2. Методы проектирования систем управления
2.2.1. Классические методы
2.2.2. Нснросегевые методы
2.3. Выводы.
Глава 3. Методы адаптивного управления
3.1. Введение.
3.2. Постановка Задачи синтеза адаптивных систем управления.
3.3. Методы синтеза адаптивных систем.
3.3.1. Сшггсз адаптивных систем методом функции Ляпунова .
3.3.2. Алгоритмы скоростного градиента
3.4.2. ЛСГ в системах с эталонной моделью.
3.4. Адаптивное управление
3.4.1. Постановка задачи управления неопределенными объектами
3.4.2. Управления по выходной переменной
3.5. Нейронные сети в системах управления.
3.5.1. Архитектура нейронной сети.
3.5.2. Идентификация на основе нейронных сетей
3.5.3. Системы управления на основе МКС
3.6. Выводы.
Глава 4. Формирование адаптивной системы управления ЛА.
4.1. Введение.
4.2. Предлагаемая структура системы управления ЛА
4.3. Модель ЛА
4.3.1. Продольная статическая устойчивость
4.3.2. Линеаризация динамики ЛА.
4.3.3. Вазовая система
4.4. Идентификация параметров ЛА
4.5. Необходимость адаптивной эталонной модели системы
4.5.1. Определение параметров АЭМ системы.
4.6. Расчт сигнальной коррекции
4.6.1. Динамика ошибки
4.6.2. Нейронная сеть НС2
4.7. Выводы.
Глава 5. Моделирование адаптивной системы.
5.1. Введение.
5.2. Поблочное исследование
5.2.1. Исследование работы нейроидентификатора
5.2.2. Исследование блока сигнальной коррекции
5.2.3. Исследование адаптивной эталонной модели.
5.2.4. Блок логики и вычисления.
5.3. Исследование всей адаптивной системы управления
5.4. Выводы.
Заключение
Список литературы


Показаны недостатки и преимущества адагггивных систем. Приведены схем пассивной адаптации и активной адаптации, дается краткий обзор систем управления полётом ЛЛ, разработанных на принципах адаптации. Во второй главе рассмотренные современные методы разработки систем управления полётом ЛЛ, анализируется принцип проектирования нелинейных систем управления полётом на основе динамической инверсии с использованием нейронной сети для компенсации ошибки инверсии. Приводится обзор применения нейронных сетей при синтезе систем управления полётом ЛЛ. Третья глава посвящена различным методам проектирования адагггивных систем на основе функции Ляпунова, использовании алгоритма скоростного градиента, алгоритмов адаптивного управления. Показаны адаптивные и аппроксимирующие свойства нейронных сетей при применении их в системах управления, приведены алгоритмы обучения нейронных сетей в системах управления, функционирующих в реальном масштабе времени. Показана возможность использования нейронных сетей в процессе идентификации, рассмотренные различные схемы и с разными моделями описания объекта идентификации. Четвертая глава посвящена постановке задачи формирования адаптивной системы управления полётом ЛЛ. ЛЛ, описана структура базовой системы управления полёта ЛЛ, разработаны алгоритмы решения поставленной задачи при модернизации системы управления конкретного ЛЛ. Исследованы структура нейроидентификатора параметров ЛЛ, алгоритмы адаптивной эталонной модели системы и проведен синтез нейронной сети для компенсации неопределенностей и нелинейностей в системе управления полётом ЛА. Питан глава посвящена исследованию путём моделирования предлагаемой адаптивной системы управления полётом ЛА с адаптивной эталонной моделью и сигнальной коррекцией. Моделирование проводилось в три этапа. На первом этапе в процессе подготовки моделирования были разработаны несколько программ с использованием ПГ1П МаЙаЬ и 8|’тиНпк, была составлена схема моделирования для исследования предлагаемой адаптивной системы. На втором этапе система исследовалась поблочно. На третьем этапе исследовалась работоспособность всей адаптивной системы. Проведен анализ полученных результатов и даются выводы по возможности модернизации существующих СУП ЛА. В Заключении делаются выводы о проведенной работе: обобщаются полученные в работе научные результатов, показано отличие предлагаемой адаптивной системы от известных систем, математическое моделирование системы показало её работоспособность. Даются рекомендации по возможности использования результатов работы при моделировании систем управления полётом ЛА. Глава 1. Современный уровень развития средств цифровой вычислительной техники, управляющих ЭВМ и микропроцессоров открывает значительно более широкие возможности для построения адаптивных алгоритмов управления. Прогресс в области технологий производства цифровых интегральных схем создал предпосылки для практического внедрения сложных алгоритмов обработки информации и управления, которые либо вовсе нельзя было реализовать на аналоговой технике, либо это было принципиально возможно, но ценой неприемлемых затрат [5]. Кроме того, применение принципов адаптации с использованием достижений вычислительной техники открывает путь к созданию универсального автопилота, обеспечивающего оптимальную стабилизацию различных ЛЛ [3]. Одним из перспективных направлений при разработке адаптивных систем стабилизации ЛЛ является использование нейронных сетей. При решении проблемы адаптации используются два принципа: пассивная адатация и активная адаптация. Пассивными адаптивными системами называются системы управления, в которых изменения параметров регулятора ставятся в программную зависимость от информации о внешних и внутренних условиях работы системы. К таким системам относятся системы с программной перестройкой параметров регулятора в функции времени, широко используемые для стабилизации динамических свойств управления ЛЛ, осуществляющими полёт по жестким траекториям (например, системы управления баллистическими ракетами [5]).