Главная » 2014 » Июнь » 19 » Скачать Использование нейросетевых подходов в адаптивных системах управления летательными аппаратами. Хаммуд Абдулла бесплатно
5:42 PM
Скачать Использование нейросетевых подходов в адаптивных системах управления летательными аппаратами. Хаммуд Абдулла бесплатно
Использование нейросетевых подходов в адаптивных системах управления летательными аппаратами
Диссертация
Автор: Хаммуд Абдулла
Название: Использование нейросетевых подходов в адаптивных системах управления летательными аппаратами
Справка: Хаммуд Абдулла. Использование нейросетевых подходов в адаптивных системах управления летательными аппаратами : диссертация кандидата технических наук : 05.13.01 Москва, 2004 132 c. : 61 04-5/2447
Объем: 132 стр.
Информация: Москва, 2004
Содержание:
Глава! Адаптивные системы управления летательными аппаратами
11 Решение проблемы адат^ции
12 Принципы построения адаптивных систем
121 Пассивная адаптация
122 Активная адаптация
13 Выбор подхода к активной адаптации
14 Выводы
Глава 2 Современные подходы к формированию систем управления полётом летательных аппаратов
22 Методы проектирования систем управления
221 Классические методы
222 Нейросетевые методы '
23 Выводы
Глава 3 Методы адаптивного управления
32 Постановка Задачи синтеза адаптивных систем управления
33 Методы синтеза адаптивных систем
331 Синтез адаптивных систем методом функции Ляпунова
332 Алгоритмы скоростного градиента
342 АСГ в системах с эталонной моделью
34 Адаптивное управление
341 Постановка задачи управления неопределенными объектами
342 Управления по выходной переменной
35 Нейронные сети в системах управления
351 Архитектура нейронной сети
352 Идентификация на основе нейронных сетей
353 Системы управления на основе МНС
36 Выводы
Глава 4 Формирование адаптивной системы управления ЛА
42 Предлагаемая структура системы управления ЛА
43 Модель ЛА
431 Продольная статическая устойчивость
432 Линеаризация динамики ЛА
433 Базовая система
44 Идентификация параметров ЛА
45 Необходимость адаптивной эталонной модели системы
451 Определение параметров АЭМ системы
46 Расчёт сигнальной коррекции
461 Динамика ошибки
462 Нейронная сеть(НС2)
47 Выводы
Глава 5 Моделирование адаптивной системы
52 Поблочное исследование
521 Исследование работы нейроидентификатора
522 Исследование блока сигнальной коррекции
523 Исследование адаптивной эталонной модели
524 Блок логики и вычисления
53 Исследование всей адаптивной системы управления
54 Выводы
Введение:
После второй мировой войны возникла необходимость разработки более современных систем управления летательными аппаратами (ЛА) и, в частности, более современных автопилотов. Это объяснялось тем, что ЛА стали летать на большой высоте и с большими скоростями. Поэтому их лётные характеристики значительно изменялись при изменении скорости и высоты полёта ЛА. ЛА стали относиться к классу так называемых многорежимных объектов управления. Важный вопрос, который в то время стоял перед учёными, заключался в следующем: как управлять ЛА, который должен работать удовлетворительно в широком диапазоне режимов полёта? Так появилась проблема создания адаптивных систем управления ЛА. Проблема адаптании является одной из центральных в современной теории и практике автоматического управления. Построение адаптивных систем, позволяющих осуществлять оптимальное (квазиоптимальное) управление сложными техническими объектами в условиях весьма малой априорной информации о характеристиках управляемого объекта и внешней среды, является одной из важнейших задач для теоретиков и разработчиков систем управления.Интенсивные инженерные исследования адаптивных систем управления, связанные с проектированием автопилотов для самолётов, обладающих большим диапазоном высот и скоростей полёта начались в 1950 годах. В 1960 годах бурное развитие теории автоматического управления, связанрюе с большими достижениями в математике, физике, механике и технике, явилось важным фактором для развития адаптивных систем управления и, в первую очередь, для систем управления полетом различных ЛА [1].При создании систем управления структура и параметры объекта известны, а параметры управляющего устройства рассчитываются так, чтобы контур управления был оптимальным для определенных условий работы системы управления и для данного класса входных воздействий. Но в процессе нормальной эксплуатации параметры объекта изменяются. С другой стороны, при изменении внешних условий могут изменяться характеристики входных сигналов. Кроме того, в некоторых случаях могут изменяться параметры отдельных устройства системы управления, в частности, исполнительных устройств [2]. Следовательно, приспосабливаться система должна или к изменяющимся характеристикам входных сигналов, или к изменяющимся параметрам, характеристикам, или к структуре KOinypa управления, или к сочетанию тех и других изменений.До настоящего времени есть четыре причины [3] для того, чтобы заменить понятие традиционного управления ЛЛ понятием адаптивного управления: 1. сложность современных систем управления ЛА увеличивается, увеличивается число регулируемых параметров; 2. расширение режимов полёта ЛА, возможность выхода ЛА на большие углы атаки при маневре типа спирали, при котором в настоящее время характеристики ЛА известны в меньшей степени, чем в обычных режимах полёта, требуют более быстрого изменения регулируемых параметров системы управления по сравнению с изменением параметров ЛА; 3. требование снижения сложности и стоимости, повьинение надёжности систем управления ЛА за счёт сокрап1ения числа измерителей; 4. большие достижения в теории и технике адаптивного управления позволяют решать задачи управления полётом перспективных и модернизируемых ЛА. Технология создания современных и перспективных высокоманёвренных самолётов и оборонительного оружия поставила перед разработчиками систем управления такими ЛА ряд сложных проблем.Общая характеристика работы Актуальность темы. С начала прошедшего века после успешной попытки братьев Wright подняться в воздух в США зародилась авиациогшая наука.Две страны в мире (СССР и США) И1ггенсивно развивали эту дисциплину, которая стала мерой силы и потенциала стран.Во время второй мировой войны самолеты играли болыпую роль в боевых действиях воюющих стран, В конце войны немцы закончили разработку боевой ракеты, с которой начиналась революция в производстве реактивного оружия.Развитие Л А тесно связано с достижением в такой области науки, как теория систем управления. Управлять ЛА при больших скоростях невозможно без помощи системы управления полетом, а при полётах ЛА в широком диапазоне режимов полёта - без адаптивной системы управления.Вначале при проектировании систем управления ЛА применялся принципы пассивной адаптации. Такие адаптивные системы работали удовлетворительно и надежно в течение многих лет. В шестидесятых годах прошлого века появились системы активной адаптации. В семидесятых годах прошлого века с развитием цифровой техники и повышением технических требований к характеристикам ЛА активная адаптация вновь стала интересовать ученых.Это было видно из публикаций в научных журналах: IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems в США, Automatica в Англии, Автоматика и телемеханика в СССР и других.В последнем десятилетии двадцатого века получили развитие системы искусственного интеллекта, в том числе с использованием нейронных сетей, обладающих адаптивными свойствами. Появились по этой тематике журналы IEEE Transactions on Neural Networks и другие. Большой объем исследований и выпуск литературы в этом направлении показывают достоинства применения нейронных сетей в системах управления полетом.С целью улучшения характеристик существующих систем управления ЛА в настоящее время во многих странах мира наметится тевденция модернизации автопилотов для находящихся на вооружении и серийно вглпускаемых ЛА, что позволяет уменьшить военный бюджет государства и сократить сроки создания современного оружия. Использование принципов адаптации даёт возможность наиболее просто решгггь проблемы, связанные с модернизацией систем управления ЛЛ. Самое важное преимущество модернизированных систем заключается в том, что они формируются на базе сложившихся систем с сохранением базовой структуры системЕл управления гюлётом ЛА [4].Цель диссертационной работы заключается в формировании и исследовании адаптивной системы с моделью применительно к системе стабилизации ЛА с использованием нейронных сетей. В соответствии с поставленной целью, основными задачами работы являются: • разработка алгоритмов идентификации динамических параметров ЛА в полёте; • анализ необходимости применения для всех режимов полёта ЛА адаптивной эталонной модели базовой системы управления полётом (СУП) и разработка алгоритма, обеспечивающего перестройку параметров адаптивной эталошюй модели на основе процесса идентификации параметров ЛА; • обеспечение адаптации системы стабилизации ЛА к изменению её параметров в полёте путём формирования сигнальной коррекции с помощью нейронной сети и разработки алгоритма адаптации.Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории нелинейных систем управления, адаптивных систем управления, систем стабилизации летательных аппаратов, и неиросетевых систем управления. При моделировании применялись пакеты прикладных программ Matlab и Simulink.Научная новизна. На основе анализа, систематизации и обобщения научных достижений в таких областях, как теория нелинейного управления, нейроконтроллеры с учётом технических требований, предъявляемых к современным летательным аппаратам, сформирован подход к решению задач модернизации систем стабилизации ЛА. Для этого потребовалось решить такие проблемы как идентификация динамики ЛА в реальном масштабе времени с использованием нейронных сетей, создание адаптивной эталонной модели базовой системы стабилизации ЛА и разработка алгоритмов и методики синтеза сигнальной коррекции с помощью нейронной сети.Пра1сгическая ценность. Разработанные методы и алгоритмы позволяют оценивать динамические параметры ЛА, адаптировать модель базовой системы управления в зависимости от режима полёта ЛА и компенсировать неопределенности и нелинейности системы управления, которые невозможно учитывать в процессе её проектирования.Внедрение результатов работы. Полученные в диссертации результаты предназначены для использования при разработке новых и модернизации систем управления полётом ЛА различных классов.Апробация работы и публикации. По материалам диссертации сделаны следующие научные работы: 1. Хаммуд Л.Х. Необходимость адаптации для работы динамических систем управления, работающих в жёстких условиях.- Отчет № 11-CY/2000SSRC- Дамаск (Сирия), 2000.- 20с.2. Хаммуд А.Х, Нейронные сети как адаптивные элементы в системах управления.- Отчет№ 34-ACy2001-SSRC.- Дамаск (Сирия), 20001.-18с.3. Хаммуд А.Х. Нейросетевая реализация систем управления полётом на основе метода динамической инверсии (по зарубежным источникам) // Мехатропика, Автоматизация, Управление.- 2003.-№ 9.- 25-31.4. Евстифеев В.В., Хаммуд А.Х. Использование адаптивных нейронных подходов при модернизации систем управления летательными аппаратами // V Международный научный симпозиум.-2003.-4с.Основные положения и результаты работы заслушивались и обсуждались на научно-технических семинарах кафедры «Системы автоматического управления» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, 2003 г).Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложения. Она изложена на 132 машинописных листах. Содержит 12 таблицы и 74 рисунков. Список литературы включает 107 наименований.Краткое содержание работы Во введении показана актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, обоснованы научная новизна и практическая ценность исследований.В первой главе рассматривается принципы построения адаптивных систем ЛА. Показаны недостатки и преимущества адаптивных систем. Приведенгл схем пассивной адаптации и активной адаптации, дается краткий обзор систем управления полётом ЛА, разработанных на принципах адаптации.Во второй главе рассмотренные современные методы разработки систем управления полётом ЛА, 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 ЛА. Третья глава посвящена различным методам проектирования адаптивных систем на основе функции Ляпунова, использовании алгоритма скоростного фадиента, 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 ЛА. Рассмотрены особенности динамики ЛЛ, описана структура базовой системы управления полёта ЛА, разработаны алгоритмы решения поставленной задачи при модернизации системы управления конкретного ЛЛ. Исследованы структура нейроидснтификатора параметров ЛА, алгоритмы адаптивной эталонной модели системы и проведен синтез нейронной сети для компенсации неопределенностей и нелипейностей в системе управления полётом ЛА. Пятая 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 ППП Matlab и Simulink, была составлена схема моделирования для исследования предлагаемой адагггивной 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 рекомевдации по возможности использования результатов работы при моделировании систем управления полётом ЛА. II