АЛГОРИТМ АНАЛИЗА ТРАЕКТОРИИ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ

ANALYSIS OF MEASUREMENT INFORMATION PROCESSING METHODS

Nazar Pchelintsev

student, Department of Hardware and software complexes, Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

АННОТАЦИЯ

В настоящее время в теории управления наметилась тенденция к разработке оптимальных методов синтеза, максимально использующих информацию о свойствах исследуемого объекта.

ABSTRACT

Currently, there is a tendency in control theory to develop optimal synthesis methods that make maximum use of information about the properties of the object under study.

Ключевые слова: модель, дискретизация, фильтр, режим.

Keywords: model, sampling, filter, mode.

Обычные фильтры Калмановского типа, основанные на применении одной модели возможного движения сопровождаемого объекта, удовлетворить этим требованиям не могут. Для большинства воздушных судов (ВС) большую часть полета эта модель адекватно описывает реальное движение. Но при маневрировании ВС, вызванным сменой эшелона, курса, при выполнении взлета и посадки, эта модель не соответствует реальному движению.

К сожалению, на участках маневра оценивание координат таких фильтров имело точность близкую к точности первичных измерений в лучшем случае. Это делает нежелательным использование таких алгоритмов для решения задач, связанных с предсказанием нарушений правил эшелонирования ВС. Необходимы алгоритмы, обеспечивающие хорошие оценки координат и параметров движения ВС не только на участках прямолинейного равномерного движения, но и на участках маневрирования, и при смене типа движения.

Для повышения точности алгоритмов траекторной обработки на участках маневрирования необходимо отказаться от его описания как прямолинейного равномерного движения с большими возмущениями. Необходимо использовать более точные модели движения ВС, что позволит существенно уменьшить мощность случайных возмущений в ней. Такие фильтры способны лучше сгладить координаты и параметры движения ВС на участках маневрирования по сравнению с первичными наблюдениями [1].

Алгоритм взаимодействия нескольких моделей (IMM) является одним из наиболее эффективных среди многомодельных алгоритмов, используемых для преодоления возникающей неопределенности относительно состояний и параметров динамических систем. Дискретизируя непрерывную область неизвестных параметров управления, поведение системы рассматривается как последовательность системных переходов среди конечного числа известных режимов дискретной системы, отличающихся своими конкретными параметрами управления. Для военных самолетов предположение, что скорость разворота известна, менее естественно, а область неизвестных скоростей поворота значительно больше. Часто для разработки трекера с алгоритмом IMM с фиксированной структурой (FSM), способным охватить широкий спектр маневров, обычно используется единая модель CV и значительное количество моделей CT. Как известно, алгоритм FS использует заранее определенный фиксированный набор моделей. Требуемая вычислительная нагрузка зависит от количества моделей [2].

Скользящие наблюдатели применяются для решения задачи идентификации дефектов в линейных и нелинейных системах, в ряде практических приложений.

Такие наблюдатели являются нелинейными и имеют высокий коэффициент усиления. Они способны доводить динамическую ошибку оценивания координаты к нулю за конечное время. Кроме того, наблюдатели, работающие в режиме ключа, устойчивы к шумам в измерениях подобно фильтру Калмана. В простейшем случае, рассматривается скользящий режим для традиционного наблюдателя Люенбергера в линейной стационарной системе (LTI). В наблюдателях со скользящим режимом порядок наблюдателя снижается на единицу, когда система переходит в скользящий режим. Данная особенность заключается в следующем, когда ошибка оценивания одного состояния доходит до нуля за конечное время, то только после этого другие ошибки восстановления экспоненциально стремятся к нулю [3].

Список литературы:

1. Лазаренко, С. В. Объединенный принцип максимума в задачах оценки параметров движения маневрирующего летательного аппарата / С. В. Лазаренко, А. А Костоглотов, А. И. Костоглотов // Радиотехника и электроника. 2009 –№4. С.450-457.
2. Колос, М. В. Методы оптимальной линейной фильтрации : учебное пособие / М. В. Колос, И. В. Колос. – Москва : МГИМО, 2000. – 102 с.
3. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптимальных процессов : учебно-методическое пособие / Л. С. Потрягин – Москва : Наука, 1976. – 392 с.