РАЗРАБОТКА НАВИГАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ СИСТЕМНОГО СИНТЕЗА

THE DEVELOPMENT OF AIRCRAFT NAVIGATION COMPLEX ON THE BASIS OF A SYSTEM SYNTHESIS CONCEPT

Maria Selezneva

post-graduate student of Bauman Moscow State Technical University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Исследовано алгоритмическое обеспечение современных НК ЛА, которое включает алгоритмы обработки информации. Для разработки высокоэффективного программно-алгоритмического обеспечения НК предложено использовать концепцию системного синтеза. Количество доминирующих параметров, достаточно хорошо отражающих исследуемый процесс, как правило, невелико и определяется в процессе предполетной подготовки в зависимости от полетного задания. В практических приложениях размерность русла определяется априорно. В условиях интенсивного маневрирования ЛА русло постоянно изменяется, поэтому при построении моделей в алгоритмическом обеспечении НК предложено использовать динамический системный синтез. Использование предложенного подхода позволяет повысить точность навигационных определений ЛА.

ABSTRACT

Algorithmic support of modern navigation complexes (NC) of aircraft, which includes data processing algorithms is studied. For the development of high-performance software and algorithmic support of NK the usage of the concept of system synthesis is proposed. The number of dominant parameters sufficiently well investigated reflecting process is generally low and is determined in the flight preparation process as a function of the flight mission. In practical applications, the dimension of the channel is determined a priori. In the aircraft maneuvering the channel constantly changes, so the construction of models in NC algorithmic support suggested to use a dynamic system synthesis. Using the proposed approach to improve the accuracy of navigation determinations LA.

Ключевые слова: навигационный комплекс, динамический системный синтез, прогнозирующая модель, размерность русла, ансамбль критериев.

Keywords: navigation complex, dynamic system synthesis, predictive model, the dimension of the channel, the criteria ensemble.

Повышение точности навигационных комплексов (НК) летательных аппаратов (ЛА) осуществляется с помощью разработки используемых в НК измерительных систем с повышенными точностными характеристиками и/или алгоритмическим путем [1,2,5]. Алгоритмическое обеспечение современных НК ЛА включает алгоритмы обработки информации, как правило, это алгоритмы комплексирования, оценивания, идентификации и построения моделей [5]. Перспективные НК ЛА снабжены дополнительно различными интеллектуальными компонентами [7,9], включающими ансамбль критериев селекции, прогнозирующие самоорганизующиеся модели и механизм сравнения прогноза с текущим результатом [6,4].

При совершении ЛА интенсивного маневрирования в процессе выбора структуры НК проявляется эффект старения измерений и возможно выделение неоптимальной структуры комплекса, снижение точности навигационных определений. Поэтому предлагается использовать системный синтез [8,3] для определения структуры НК и состава вектора состояния математических моделей в процессе полета ЛА, названный динамическим системным синтезом.

Базовая структура НК, реализующего концепцию динамического системного синтеза, представлен на рис.1.

Рисунок 1. Структура навигационного комплекса, реализующего концепцию динамического системного синтеза

На Рис. 1 введены следующие обозначения: 1…,N – датчики и измерительные системы внешней информации; БКС – блок критериев селекции; БО – блок оценивания; АПМ – алгоритм построения модели; АП – алгоритм прогноза;  – истинная навигационная информация;  – погрешности ИНС;  – измерения;  – оценки погрешностей ИНС;  – ошибки оценивания.  – прогноз погрешностей ИНС;  - ошибки прогноза.

Количество доминирующих (определяющих, ключевых) параметров (размерность русла), достаточно хорошо отражающих исследуемый процесс, как правило, невелико. В практических приложениях размерность русла определяется априорной и апостериорной информацией об исследуемом объекте и вычислительными возможностями БЦВМ ЛА.

Для определения русла разработана методика: сформирован ансамбль критериев, по которому отбираются ключевые параметры. Однако в процессе функционирования НК с течением времени окружающая среда и состояние НК могут существенно изменяться. В этом случае выбранные ключевые параметры могут перестать адекватно отражать исследуемые процессы – русло меняется. При исследовании НК такие ситуации возникают, например, при интенсивном маневрировании ЛА, появляются параметры, которые раньше не являлись определяющими, а теперь именно они характеризуют исследуемый процесс. В тоже время некоторые ключевые параметры становятся несущественными при

описании исследуемого процесса.

Возможно возникновение другой ситуации, когда русло закончилось, а новое русло определить не представляется возможным. В этом случае выделить ключевые параметры не удается. В фазовом пространстве подобные области называются областями джокеров и в настоящей работе они не рассматриваются.

В практических приложениях в случае потери информационного контакта с внешними измерительными системами (ГЛОНАСС, РЛС и др.) для коррекции используются прогнозирующие модели погрешностей ИНС. Известно много способов построения прогнозирующих моделей, одним из которых является алгоритм самоорганизации [5].

В БКС определяются степени наблюдаемости, формируются измерения для алгоритмов оценивания и построения прогнозирующих моделей.

Полученная на основе проведенных измерений математическая модель используется в алгоритме оценивания для определения состояния исследуемой системы, в критерии селекции измерительных сигналов, а также с помощью математической модели осуществляется прогноз состояния системы на некотором интервале времени, который выбирается в соответствии с режимом функционирования ЛА.

Результаты обработки информации позволяют определить оптимальный состав НК. В процессе функционирования проводятся измерения, вычисляются значения критериев селекции при использовании каждого внешнего датчика совместно с ИНС, проводится построение модели и прогноз, оценивается вектор состояния, включающий погрешности ИНС, осуществляется коррекция погрешностей ИНС, определяется оптимальная структура НК, которая будет использована на этом интервале функционирования ЛА (интервале прогнозирования).

Для получения наиболее достоверной информации в БКС использован ансамбль критериев, в который включены критерии степени наблюдаемости, идентифицируемости и управляемости. Таким образом, в процессе системного синтеза используются только хорошо наблюдаемые, управляемые и идентифицируемые переменные состояния. В рамках концепции динамического системного синтеза построение прогнозирующих моделей осуществляется в скалярном виде, что позволяет реализовать алгоритмическое обеспечение НК в условиях меняющегося русла, т.е. изменяющихся ключевых параметрах НК в процессе полета ЛА.

Список литературы:

1. Агеев В. М., Павлова Н. В. Приборные комплексы летательных аппаратов и их проектирование. М.: Машиностроение, 1990.
2. Кабакова А.С., Высокова М.С., Чан Н.Х. Методы коррекции навигационных систем летательных аппаратов // Молодежный научно-технический вестник. 2015. №2. С.18.
3. Неусыпин К.А. Концептуальный синтез интеллектуальных систем. Автоматизация. Современные технологии. 2000. №6. С.23-26.
4. Неусыпин К. А. Системный синтез систем управления с интеллектуальной компонентой. // Автоматизация. Современные технологии. 2007. № 3. С.35-39.
5. Неусыпин К. А. Современные системы и методы наведения, навигации и управления летательными аппаратами. М.: МГОУ, 2009.
6. Неусыпин К.А., Логинова И.В. Вопросы теории и реализации интеллектуальных систем. М., Сигналъ МПУ, 1999. 220с.
7. Неусыпин К.А., Селезнева М.С. Измерительный комплекс с интеллектуальной компонентой для летательного аппарата. Автоматизация. Современные технологии. 2016. №9. С. 27-30.
8. Пролетарский А.В. Концепция системного синтеза динамических объектов. // Автоматизация и современные технологии. 2007. №8. С. 28-33.
9. Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Разработка измерительного комплекса с интеллектуальной компонентой. Измерительная техника. 2016. №9. С.10-14.