автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интеллектуальная система управления маневрированием буксируемых тросовых систем

На правах рукописи

ЕЛИСЕЕВ АНТОН МИХАЙЛОВИЧ

1

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МАНЕВРИРОВАНИЕМ БУКСИРУЕМЫХ ТРОСОВЫХ СИСТЕМ

* г

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

I

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2003

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления летательных аппаратов» в Московском авиационном институте (Государственном техническом университете).

Научный руководитель - доцент, кандидат технических наук В.Е.Мосолов

Официальные оппоненты - профессор, доктор технических наук В.И.Куркин доцент, кандидат технических наук Д.Н.Анисимов

Ведущее предприятие - ФГУП «Центральный научно-исследовательский институт автоматики и гидравлики»

Защита диссертации состоится «_»_2003 года

в _ час._ мин. на заседании диссертационного совета

Д 212.125.11 в Московском авиационном институте ( Государственном техническом университете ) по адресу: Москва, 125080, Волоколамское шоссе, дом 4, зал заседаний Ученого Совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ.

Просим принять участие в работе совета или прислать отзыв в одном экземпляре.

Автореферат разослан "_"_2003 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Ю.В.Горбачев

Pûûf- 4

ZoSr%s№

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Актуальность работы определяется многообразием, сложностью и практической значимостью задач траекторного управления буксируемыми тросовыми системами (БТС), состоящими из ведущего объекта (судно, ЛА и т.п.), ведомого объекта (исследовательский аппарат, груз и др.) и соединяющего их троса. Рассматривается подкласс БТС, у которых ведущий объект является активным, а ведомый - пассивным (не имеющим собственных движителей и органов управления). Подводные БТС применяются для исследования дна мирового океана (системы DSS-125, DEEPTOW, DIGITOW - США, RAIE I, RAIE II - Франция, IBAK - Германия и др.), поиска и идентификации объектов (обломков самолетов, потерпевших крушение над океаном, затонувших кораблей, ракет, подводных лодок и др.), расположенных на больших глубинах (до нескольких километров). Областью применения аэродинамических БТС являются задачи транспортировки грузов на внешней подвеске JIA, мониторинга объектов на заданном полигоне, разведывательными работами в горной местности и др. Важными достоинствами БТС по сравнению с автономными системами являются большая продолжительность непрерывной работы, сравнительно низкая стоимость производства и эксплуатации, а также отсутствие риска для экипажа.

Существующие методы решения задач управления маневрированием БТС существенно зависят от рассматриваемых режимов функционирования БТС. В большинстве случаев для решения задачи управления траекторным движением БТС требуется труд высококвалифицированных специалистов в области решения дифференциальных уравнений динамики БТС и управления. Развитие информационных технологий и вычислительной техники позволяет ставить задачу определения единообразного подхода к решению характерных терминальных задач управления траекторным движением БТС, снижая при этом уровень требований к квалификации оператора системы управления БТС.

Задачами управляемого траекторного движения БТС являются: - вывод подводного буксируемого аппарата в заданный район полигона с соблюдением требуемого направления его прохода;

РОС !"UM,-> Л..1ЙНАЯ F M' " - Ci ' < XA

J' г >.'< ■mb»m,

- перевод БГС на новый галс (курс);

- транспортировка груза на внешней привязи JIA в заданный район;

- мониторинг заданного множества участков местности исследовательским

аппаратом на внешней привязи J1A.

Решение задачи траекторного управления БТС включает в себя выбор такой траектории маневра ее ведущего объекта, при которой обеспечивается допустимое движение БТС в целом, а оценка этого маневра является наилучшей в смысле принятого критерия, формализующего требования к продолжительности (экономичности) и безопасности маневра.

Проблемы при определении оптимальной траектории маневра БТС связаны с ее сложной динамикой, описываемой нелинейными дифференциальными уравнениями с частными производными, а также с необходимостью учета карты местности полигона при рассмотрении множества альтернативных траекторий БТС.

Цель работы заключается в разработке методического, математического и программного обеспечения решения задачи нахождения оптимальной с точки зрения выбранного критерия траектории маневра БТС, приводящей к решению выделенных характерных задач управления траекторными маневрами.

Таким образом, основными задачами, решаемыми в данной диссертационной работе являются:

- разработка метода определения оптимальной в смысле выбранного критерия траектории ведущего объекта БТС с учетом карты местности и специальных условий безопасности маневра;

- разработка методики организации процесса прогнозирования управляемого траекторного движения БТС на основе использования методов интеллектуального управления;

- разработка алгоритмов решения характерных задач траекторного управления БТС на основе предложенных методов и критериев;

- создание пакета прикладных программ, позволяющих реализовать работу указанных алгоритмов на ЭВМ с использованием специалистов средней квалификации.

Общая методика проведенных исследований. Для рещения задачи траекторного управления БТС использованы численные методы решения нелинейных дифференциальных уравнений с частными производными, методы теории нечетких множеств (НМ) и технологии экспертных систем (ЭС).

Научная новизна работы. В результате проведенных исследований:

- предложена структура СУ маневрированием БТС, осуществляющей управление на основе использования базы знаний о динамике БТС и учитывающей особенности рельефа местности и потока среды в районе выполнения маневра;

- разработана методика прогнозирования управляемого движения БТС на основе анализа ее движения при условии последующего прямолинейного движения ее ведущего объекта для различных исходных конфигураций троса;

- разработан метод построения искомой траектории движения ведущего объекта БТС на карте местности, позволяющий рассматривать множество исходных и целевых областей с заданными ограничениями на направление их прохода БТС;

- создано алгоритмическое и программное обеспечение единообразного решения типовых задач тракторного управления БТС.

Практическая ценность результатов работы заключается в том, что разработанный метод определения траектории маневра БТС позволяет учитывать не только сложную динамику БТС, но и рассматривать комплекс мер безопасности маневра, включающий в себя учет рельефа местности, потоков внешней среды и специальные условия сохранения целостности БТС. Созданные средства выбора и обеспечения оптимальности траектории маневра БТС не требуют высококвалифицированного труда специалистов по СУ. Разработанный в рамках данной диссертационной работы метод определения траектории маневра сложного динамического объекта реализован в виде пакета прикладных программ «Маневр» с удобной формой интерактивного пользовательского интерфейса, который может быть использован специалистом средней квалификации.

Реализация научно-технических результатов работы. Полученные в работе результаты внедрены в ОАО «ОКБ Сухого» для использования в рамках создания интеллектуальных систем управления летательными аппаратами, о чем имеется акт о внедрении.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены на:

1. Научно-технической конференции профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава, Москва, МТУСИ, 1998 г.

2. Научно-технической конференции профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава, Москва, МТУСИ, 1999 г.

3. Научно-технической конференции профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава, Москва, МТУСИ, 2002 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано восемь печатных научных трудов /1-8 /.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 72 наименований. Общий объем диссертации - 132 страницы, включая 38 рисунков и 7 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении отмечается актуальность решаемой задачи, формулируется цель исследования, указывается научная новизна исследований и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе рассмотрены основные факторы, влияющие на выбор траектории маневра БТС (ее динамика, рельеф местности, потоки внешней среды) и факторы, определяющие безопасность маневра (близость прохождения БТС от препятствий и вероятность выхода БТС из рабочего состояния (разрыв/скручивание троса и т.п.)).

Качество траектории маневра БТС определяется ее продолжительностью (экономичностью) и безопасностью. Для формализации критерия качества маневра рассмотрим карту местности М, как двумерный массив ячеек:

M = {cab}, a = Vw,b = Ui,

каждой из которых поставлен в соответствие набор параметров соответствующего участка местности (высота рельефа, направление и скорость потока среды (течения, ветра) и т.п.).

Траектория движения ведущего объекта БТС ищется в виде ломаной линии, звеньями которой являются отрезки прямой, соединяющие центры некоторых участков карты местности. Интегральный критерий оптимальности маневра запишем в следующем виде:

R = minjt L(VlL)(pL(aKbhcpb + PF(af,b?,q>f) + PTi )J.

где

L((pf") - протяженность i-го участка траектории маневра ведущего объекта БТС; ф[" - направление траектории движения ведущего объекта БТС на i -ом участке; PL(ap,bJ",<pp), PF(af,bf,cpf) - оценки безопасности прохода ведущим и ведомым объектами БТС i -го участка траектории маневра;

PTl- оценка близости БТС к нештатному режиму функционирования на i -м участке траектории маневра;

а[,b,L,a,F, bf - координаты участка карты местности, через которые проходят i -ые участки траектории ведущего и ведомого объектов БТС соответственно; п - количество участков, составляющих траекторию манера. Запишем терминальные условия задачи:

(Vcab eS)((plab е[ф0™п;ф0^х]) (начальные условия),

(Vcab eF)(faab е[ф™п;ф™]) (условия прохождения целевых областей),

где фаь - направление движения объекта на участке с координатами (а, Ь);

[Фоа7;ФоГ] - диапазон возможных стартовых направлений движения объекта для ячейки cab е S;

[Ф|Гь,П;Ф1ГХ]> [(Р2л'П'(Р2™Х] " диапазоны искомых конечных направлений движения ведущего и ведомого объектов БТС для ячейки cab е F; S, F - множества исходных и целевых ячеек карты местности.

7

С целью выбора имитационной модели БТС рассмотрены ее полная и упрощенная (стержневая) математические модели. Математическая модель БТС в общем случае (вариант полной модели) представляет собой систему дифференциальных уравнений с частными производными, описывающих динамику гибкой связи, обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающих динамику концевых объектов БТС, и алгебраических уравнений, задающих кинематические соотношения для точек соединения гибкой связи с концевыми объектами. Дифференциальные уравнения с частными производными являются главной частью математического описания динамики БТС, именно с ними связана сложность анализа динамического поведения тросовой системы. Решение этих уравнений «классическими» методами математической физики возможно только для небольшого числа частных случаев движения БТС, не имеющих практического значения. Для анализа движения БТС используют численные методы решения дифференциальных уравнений с частными производными. Решение сводится к выбору схемы дискретизации исходных уравнений и выбору метода решения полученных краевых задач либо задач Коши.

Уравнения движения гибкой связи (троса) в среде запишем в следующем виде:

дГТ да

-Gey+^(cnvn|vn| + ctv,|vt|)

at

n >

где ?(а,1)= [х(а,1),у(ст,1),г(ад)]т - вектор положения точки троса с дуговой координатой ст,

Т = Тх (о, 1),Ту (а, I),Тг(а, 1)| - вектор натяжения троса, I - время,

ёу = [0,1,0]Т - вертикальный орт земной системы координат,

в - погонный вес троса,

ш - погонная масса троса,

п^ = рБ - присоединенная погонная масса троса,

р - плотность среды,

ё - диаметр троса в нерастянутом состоянии,

Сп, С{ - коэффициенты нормального и тангенциального аэрогидродинамического сопротивления троса;

У„, V, - нормальная и касательная составляющие скорости троса относительно среды, ап - нормальная составляющая ускорения троса, Е - модуль Юнга троса.

Для того, чтобы система уравнений была полностью определена, для нее необходимо задать граничные и начальные условия. Граничные условия в общем виде можно записать как

Начальные условия в общем случае имеют вид

Ф0(Т0,г0,10,и;)=0, Ф!(т„г1,11,^)=0,

где Ф0, Ф) - задают уравнения концевых объектов, они могут включать в себя и операторы дифференцирования;

и^Ц - внешние силы, действующие на концевые объекты, и управляющие воздействия.

Основным требованием к упрощенной модели является обеспечение высокой скорости моделирования с сохранением приемлемого уровня точности получаемых результатов. Для формирования упрощенной модели динамики БТС используется «скрытие» пространственной распределенности гибкой связи путем разбиения ее на конечное число элементов с сосредоточенными параметрами, взаимодействующими между собой. Так «стержневая» модель гибкой связи предполагает введение «математической модели элемента» гибкой связи как объекта с сосредоточенными параметрами. Математическая модель связи представляет собой набор таких элементов.

Отличие стержневой модели от полной состоит в том, что при моделировании вместо краевой задачи для системы обыкновенных дифференциальных уравнений по дуговой координате на каждом шаге по времени несколько раз решается система линейных алгебраических уравнений. Для решения этой системы можно использовать либо метод Гаусса с выбором ведущего элемента, либо, с учетом существенной вытянутости ненулевых элементов матрицы системы вдоль главной диагонали, метод прогонки. Параметрами, влияющими на скорость и точность моделирования, оказываются число стержней в представлении троса, шаг по времени и число внутренних итераций.

Для оценки быстродействия и точности моделирования динамики БТС с помощью полной и упрощенной моделей был проведен вычислительный эксперимент, в ходе которого типовой маневр БТС несколько раз моделировался в течение заданного промежутка модельного времени с различными настройками моделей. В качестве типового маневра был выбран поворот ведущего объекта (буксировщика) на другой курс. Угол между старым и новым курсом составлял 80°. До начала маневра БТС находилась в установившемся состоянии. В ходе вычислительного эксперимента изменялись настройки модели, влияющие на скорость и точность процесса моделирования. Результаты моделирования показали, что полученная упрощенная модель обеспечивает сравнительно такую же скорость моделирования, как и полная модель с «облегченными» параметрами (100 или 20 узловых точек), однако при этом уступает ей в точности моделирования.

Таким образом, в качестве имитационной модели БТС выбрана математическая модель, описываемая нелинейными дифференциальными уравнениями с частными производными (вариант полной модели).

Анализ традиционных подходов к решению задач управления траектор-ным движением БТС позволил сделать следующие выводы.

Методы одношаговых и оптимизационных задач не могут быть использованы для поиска оптимального движения ведущего объекта БТС на заданной карте местности, поскольку они не учитывают динамику движения объекта. Численные решения нелинейных задач динамики БТС в потоках среды на основе использования метода последовательных приближений, метода характеристик, сеток Бубнова-Галеркина, метода конечных элементов отличаются высо-

10

кими вычислительными затратами при реализации соответствующих алгоритмов и мало приспособлены к итерационному решению задач управления БТС. Метод динамического программирования как в дискретной, так и в непрерывной форме в сочетании с имитационным моделированием траекторного движения БТС также является очень трудоемким и не может быть использован для решения большинства практически значимых задач управления маневрированием БТС в реальном времени.

В качестве наиболее приемлемых традиционных подходов к выбору траектории маневра БТС можно выделить:

- построение интегрируемых комбинаций и аналитических решений частных задач управления траекторным движением БТС для заданных режимов ее движения;

- применение искусственных нейронных сетей для выбора наилучшей из альтернативных программных траекторий БТС;

- использование базы знаний о ситуационном управлении БТС.

Первый из указанных подходов позволяет решать задачу управления траекторным движением БТС только для ограниченного числа режимов ее функционирования и требует разработки частных решений для каждого из них, что влечет за собой необходимость использования труда высококвалифицированных специалистов и отличается повышенным риском допущения ошибки.

Недостаток искусственных нейронных сетей связан со сложностью процесса их обучения, стремительно возрастающей с ростом числа используемых нейронов. В существующих работах, посвященных построению систем нейро-сетевого управления маневрированием БТС, внимание уделяется, в основном, показу принципиальной возможности такого планирования. Качество решения рассматриваемых задач оставляет желать лучшего ввиду использования малоразмерных искусственных нейронных сетей.

Подход, основанный на использовании базы знаний о ситуационном управлении БТС, является эффективным в том случае, когда возможно рассмотрение всего многообразия возможных ситуаций. Однако в случае учета рельефа местности в районе выполнения маневра БТС множество возможных

ситуаций становится слишком большим и не может быть промоделировано и

11

размещено в базе знаний СУ. Поэтому указанный подход применим только для ограниченного круга практически значимых задач.

В данной диссертационной работе для решения задачи управления маневрированием БТС предлагается подход, основанный на использовании базы знаний о динамике траекторного движения БТС. В отличие от ситуационного подхода этот вариант построения базы знаний позволяет разделить задачи прогнозирования траекторного движения БТС и выбора наилучшей траектории ее маневра, расширяя тем самым границы своей применимости.

Сложность реализации предлагаемого подхода связана с необходимостью создания специальных методов генерирования и оценки множества конкурирующих программных траекторий движения ведущего объекта БТС и высокопроизводительных в вычислительном отношении методов прогнозирования траекторного движения БТС в целом для обеспечения высокоточного решения поставленной задачи в реальном масштабе времени.

Удовлетворение требований по скорости и точности прогнозирования траекторного движения БТС может быть достигнуто за счет использования модуля СУ, осуществляющего прогнозирование на основе предварительно накопленной информации о динамике траекторного движения БТС. Эта информация необходима для прогнозирования параметров состояния БТС при формировании множества конкурирующих траекторий ее движения.

На рисунке 1 представлена блок-схема предлагаемой в данной диссертационной работе СУ маневрированием БТС. Элементы функциональной схемы разделены на три группы в зависимости от того, на каком этапе решения задачи они используются. Всего выделено три этапа: предварительный, подготовительный и финальный. На предварительном этапе заполняется база знаний нечеткой модели БТС. Правила прогнозирования траекторного движения БТС формируются на основе результатов вычислительных экспериментов с ее имитационной моделью. Подготовительный этап предусматривает анализ исходных данных и постановку задачи управления маневрированием БТС. На финальном этапе происходит автоматическое решение поставленной задачи путем генерации и сравнения множества альтернативных программных траекторий маневра БТС.

Рис. 1 Блок-схема СУ маневрированием БТС Во второй главе рассмотрен предлагаемый вариант решения задачи прогнозирования траекторного движения БТС, соответствующего определенной траектории движения ее ведущего объекта, на основе использования базы знаний о динамике БТС. В связи с тем, что траектория движения ведущего объекта БТС ищется в виде ломаной линии, траектория движения ведущего объекта БТС может быть найдена путем последовательного решения задач прогнозирования для каждого звена заданной траектории ее ведущего объекта. Поэтому прогнозирование траекторного движения БТС проводится при условии последующего исключительно прямолинейного движения ее ведущего объекта. Это, однако, не означает, что движение БТС можно считать близким к установившемуся, поскольку начальные условия могут соответствовать любым стадиям переходных процессов, протекающих в БТС.

Способ построения базы знаний путем опроса человека-эксперта малоэффективен, поскольку в этом случае экспертные оценки будут относиться к узкому диапазону условий буксировки. Для решения этой задачи лучше подходит использование имитационной модели, играющей роль тренажера для обучения ЭС. Подобное индуктивное получение знаний позволяет осуществить накопление множества результатов имитационного моделирования движения БТС, соответствующего различным исходным состояниям БТС.

13

Для описания исходной ситуации выберем следующие лингвистические переменные:

Pi - величина проекции троса на линию истинного курса ведущего объекта БТС; Р2 - отстояние ведомого объекта БТС от линии истинного курса ее ведущего объекта;

Рз - разность курсов ведущего и ведомого объектов БТС;

Р4 - разность направления движения потока среды и курса ведущего объекта БТС; Р5 - скорость движения потока среды.

Для описания величины временного интервала введем лингвистическую переменную:

Рб - величина интервала прогнозирования.

Для описания функций принадлежности термов (нечетких чисел) будем использовать унимодальные нечеткие подмножества, которые аппроксимируются с помощью функций L - R типа.

Набор контролируемых параметров БТС определяется спецификой рассматриваемой задачи. В качестве основных параметров, описывающих состояние БТС, можно выделить:

- координаты X', У, Z' относительного положения ведомого и ведущего объектов БТС;

- разность курсов ведомого и ведущего объектов;

- угол схода троса с лебедки;

- натяжение троса в точке крепления ведомого объекта.

Для того чтобы ЭС могла предсказывать поведение БТС для любого реального исходного ее состояния необходимо, чтобы в базу знаний были помещены результаты поведения БТС, соответствующие всем ее возможным начальным конфигурациям, а также всем возможным состояниям потока среды. Поскольку количество таких состояний бесконечно, целесообразно дискрети-зировать признаки каждой ситуации и ограничить количество значений, принимаемых каждой лингвистической переменной, несколькими качественными состояниями. Заполнение базы знаний ЭС следует осуществлять на этапе пред-

варительного обучения ЭС ввиду большой трудоемкости процесса имитационного моделирования и неизменности содержания базы знаний в процессе эксплуатации.

В качестве эталонных траекторий движения ведущего объекта БТС предлагается рассматривать ломаные линии, состоящие из двух звеньев, что соответствует двукратному изменению направления движения БТС. Для случаев большего отклонения от первоначального курса рекомендуется рассматривать большее количество точек изменения направления движения БТС. Предложенный подход позволяет достигнуть относительно равномерного заполнения пространства возможных исходных положений концевых объектов БТС.

Параметрами эталонных маневров выступают: Дф - шаг изменения направления ведущего объекта БТС; At - шаг по времени второго переключения курса БТС;

«Ртах - максимальное значение угла изменения направления движения ведущего объекта БТС;

tmax - максимальная продолжительность маневра. Условиями завершения маневра являются:

- совпадение курсов ведущего и ведомого объектов БТС с заданной точностью;

- уменьшение скорости изменения разности высот положения ведущего и ведомого объектов БТС до заданного значения;

- падение силы натяжения троса в точке крепления ведомого объекта ниже установленного уровня.

Маневр рассчитывается с заданным шагом по времени AtHM и считается завершенным, если выполняются все перечисленные условия. В процессе выполнения серии тестовых маневров для каждого из них запоминается вектор состояния БТС, соответствующий расчетным моментам времени и определяемый следующим набором параметров:

< (X,, Z,),(X'f, Yf Z'f),(Vft, Vfy_ Vfz), Tf >,

где X(,Z| - координаты ведущего объекта БТС;

X'f, Yf Z'f - координаты ведомого объекта БТС относительно ее ведущего объекта;

Vfx, Vfy Vfz - проекции вектора скорости ведомого объекта БТС;

Tf - величина силы натяжения троса в точке крепления ведомого объекта БТС.

Анализ полученного множества решений позволяет выделить три основных параметра, определяющих траекторию движения БТС при последующем прямолинейном движении ее ведущего объекта. Это координаты положения ведомого объекта БТС относительно ведущего в плане, а также разность курсов концевых объектов БТС. На основе результатов проведенного моделирования для всех возможных сочетаний нечетких значений данных параметров определяются эталонные решения базы знаний. Определение решений происходит интерполяцией траекторий, начальные условия которых соответствуют рассматриваемому случаю. При интерполяции учитываются весовые коэффициенты используемых решений, определяемые как функция эквивалентности эталонной и рассматриваемой ситуации.

Прогнозирование траекторного движения БТС осуществляется на основе сравнения текущего вектора состояния БТС с ближайшими эталонными вариантами базы знаний. Множество решений (нечетких множеств), соответствующих различным сочетаниям термов лингвистических переменных, суммируются с учетом степени уверенности в них. Суммированию нечетких множеств соответствует операция максимума соответствующих им функций принадлежности. В качестве метода дефазификации предлагается использовать центр тяжести полученного нечеткого множества.

Для оценки быстродействия и точности прогнозирования траектории движения БТС в результате применения изложенной методики маневр БТС, рассмотренный в первом разделе, был повторен для случая использования нечеткой модели БТС. Точность полученных решений частично снижается за счет нечеткого представления результатов моделирования, но позволяет осуществлять прогнозирование практически мгновенно за счет переноса основной массы вычислений на предварительный этап. Вычислительный эксперимент показал, что использование нечеткой модели БТС позволяет рассчитать прогноз вектора состояния БТС в произвольный момент времени за 6*10'5 с. Это на три порядка быстрее моделирования одного шага самого облегченного варианта полной мо-

дели. Предложенный подход к решению задачи маршрутизации на карте местности предусматривает проведение большого количества вычислительных экспериментов, а значит предъявляет высокие требования к скорости их проведения. Кроме того, выбор растрового метода представления информации о карте местности влечет за собой некоторую дискретность получаемых траекторий, а, следовательно, нет смысла предъявлять слишком высокие требования к точности прогнозирования траектории БТС. Все это говорит о целесообразности выбора варианта с предварительным накоплением информации о динамике траек-торного движения БТС. Объем этой информации не предъявляет дополнительных требований к ресурсам используемой вычислительной техники, т.к. используемый метод поиска траектории ведущего объекта подразумевает наличие большего объема памяти.

Третья глава посвящена изложению разработанной методики планирования программной траектории движения ведущего объекта БТС. В основу предлагаемого метода генерации альтернатив в процессе выбора наилучшей траектории маневра БТС положена идея пошагового наращивания траекторий движения БТС во всех допустимых направлениях за счет присоединения ближайших ячеек матрицы М.

При получении очередного варианта траектории происходит определение ее допустимости и целесообразности. Допустимость траектории определяется из одновременного выполнения следующих условий:

- ведущий и ведомый объекты БТС находятся вне «запрещенных» областей карты местности;

- концевые объекты БТС не сталкиваются с поверхностью земли;

- изменение курса ведущего объекта БТС не превышает заданное ограничение;

- вектор состояния БТС не соответствует критической ситуации базы знаний СУ (сила натяжения троса в точке крепления ведомого объекта не выходит за пределы установленного диапазона и т.п.).

Целесообразность рассматриваемой траектории обуславливается ее критериальной оценкой в сравнении с другими рассмотренными ранее траекториями. Если ранее была рассмотрена траектория, приводящая БТС в то же положение на местности с качественно тем же вектором ее состояния, но с лучшей

17

критериальной оценкой, то продолжение построения текущей траектории считается нецелесообразным. На каждом шаге метода каждая из маршрутных цепочек, критериальная оценка которых Rjk отвечает условию

Rjk < m,in Ri(k-i) + mmSm, j = Ц •

где Ri(k-i) - оценка 1-ой траектории на предыдущем (k-1) шаге; Sm - m -ый коэффициент проходимости участков карты местности; J - количество рассматриваемых траекторий на k-ом шаге, «порождает» до 16 новых за счет присоединения ячеек-соседей ее последней ячейки в двух вариантах: с образованием узловой точки и в виде продолжения текущего звена траектории.

При решении в полном объеме задачи выбора траектории маневра БТС необходимо качественно различать ее состояния, соответствующие конкурирующим траекториям. Отдание предпочтения одной из траекторий возможно лишь при качественном совпадении вектора состояния БТС для рассматриваемых альтернатив. В противном случае необходимо продолжать рассмотрение всех имеющихся вариантов.

Другим фактором, определяющим возможность прямого сравнения конкурирующих траекторий, является порядок обхода целевых областей карты местности в случае множественности целевых пунктов назначения. Даже если в результате нескольких различных маневров БТС ведущий объект БТС оказался на одном и том же участке местности и соответствующие векторы состояния БТС качественно идентичны, но траектории этих маневров прошли через различную комбинацию целевых областей, то прямое сравнение таких траекторий недопустимо.

Для допустимых и целесообразных траекторий рассчитываются новые векторы состояния БТС. Каждому звену траектории ведущего объекта БТС ставятся в соответствие адрес последней узловой ячейки, диапазон допустимых направлений траектории и текущее значение критериальной оценки траектории.

Полученные траектории оцениваются при помощи принятого критерия оптимальности маневра БТС. Процесс построения траекторий заканчивается в

случае достижения цели выполнения маневра. Восстановление искомой траектории осуществляется посредством обратного хода предложенного метода. Так как каждая ячейка саЬ карты М хранит адрес ячейки, соответствующей предыдущей узловой точке проходящей через нее траектории, то построение результирующей траектории происходит последовательными переходами по имеющимся ссылкам от одной узловой точки к другой (начиная с конечной узловой точки).

Анализ результатов моделирования решения задач выбора траектории маневра БТС позволил сделать вывод о нелинейном характере зависимости эффективности решения задачи управления от степени детализации используемой карты местности (рис. 2).

10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Степень дискретности карты (%)

Рис. 2 Зависимости критериальной оценки и трудоемкости решения задачи от степени дискретности карты местности

При необходимости решения задачи на карте высокой детализации представляется целесообразным подход, предполагающий определение траектории маневра БТС в два этапа. На первом этапе определяется решение на загрублен-ной карте местности. Предпочтительной оказывается максимальная дискретность карты, при которой сохраняют свою целостность (не сливаются в одно целое) основные ландшафтные объекты. При переходе ко второму этапу фор-

мируется слой маски карты местности, в котором ячейки отмечаются как непроходимые, если расстояние от них до какой-либо точки, найденной на первом этапе траектории движения ведущего объекта БТС, превышает заданное значение. В результате на втором этапе на карте исходной детализации будут рассмотрены только те траектории движения БТС, которые лежат в заданной окрестности полученного приближенного решения. Такой подход позволяет практически без потери качества решений в несколько раз (в ряде случаев более чем на порядок) повышать скорость определения искомой траектории маневра БТС.

В четвертой главе приводится описание пакета прикладных программ «Маневр», реализующего разработанные методы и алгоритмы определения наилучшей траектории маневра БТС, излагается методика применения пакета для решения характерных задач управления маневрированием БТС и рассматриваются примеры решения нескольких типовых задач. В процессе разработки пакета использовались методы модульного и объектно-ориентированного программирования, что позволило представить данное ПО в виде функционального и масштабируемого набора программных модулей. Все операции в процессе разработки, тестирования и использования данного ПО проводилось на персональных компьютерах. Тестирование осуществлялось на компьютерах с процессорами DURON (700 MHz), CELERON (900 MHz).

При описании условий выполнения маневра в данной диссертационной работе предлагается многослойная структура карт местности, каждый слой которых содержит описание того или иного фактора, влияющего на оценку траектории маневра БТС. Так один слой карты местности определяет высоту рельефа, другой характеризует потоки среды и т.д. Отдельный слой служит для задания исходных и целевых областей. В пакете прикладных программ «Маневр» каждый слой карты представлен двумерным рисунком, оттенок точек которого определяет оценку влияния соответствующего этому слою фактора. Размер изображения соответствует степени разбиения карты местности на участки (одна точка несет информацию об одном участке).

Рассмотрен порядок действий оператора на каждом из трех этапов решения задачи определения искомой траектории маневра БТС: предварительном,

20

подготовительном и финальном. Предварительный этап включает в себя настройку параметров БТС и среды и выбор базовых весовых коэффициентов критериев оценки качества маневра. На подготовительном этапе задаются условия завершения переходных процессов в БТС, осуществляется имитационное моделирование опорных траекторий движения БТС и формируются правила базы знаний. Финальный этап предусматривает формирование слоев карты местности, выбор степени ее дискретизации, установку значений критериальных параметров и поиск решения задачи управления траекторным движением БТС.

В качестве типовых задач маневрирования БТС рассмотрены проведение ведомого объекта над заданной точкой на карте местности, перевод БТС на другой галс и транспортировка груза на внешней подвеске вертолета при нескольких исходных пунктах. На примерах решения этих задач (рис. 3 - перевод подводной БТС из положения S на галс F) показано, что полученные в данной диссертационной работе результаты позволяют единообразно решать широкий круг задач этого класса с учетом сложной динамики БТС и карты местности в районе выполнения маневра. Использование разработанных программных средств не предъявляет высоких требований к квалификации персонала СУ маневрированием БТС. о

2000 4000 6000 8000 10000 12000

Рис. 3 Траектория движения БТС при переходе на параллельный галс с учетом рельефа местности и скорости подбора троса лебедкой

О 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана концепция построения интеллектуальной СУ траекторным движением БТС, обеспечивающей единообразное решение типовых задач тра-екторного маневрирования БТС с учетом заданных терминальных ограничений, динамики БТС и рельефа местности в районе выполнения маневра.

2. Выделены три основных параметра, определяющих траекторное движение БТС при условии последующего прямолинейного равномерного движения ее ведущего объекта: координаты положения в плане ведомого объекта относительно ведущего и угол между векторами скорости их движения. Допустимость описания состояния БТС этими параметрами для решения задач траекторного маневрирования БТС подтверждена результатами имитационного моделирования.

3. Разработана нечеткая продукционная база знаний, содержащая информацию о результатах тестового имитационного моделирования управляемого движения БТС на основе ее полной математической модели. Результаты компьютерного моделирования показали, что использование нечеткой модели БТС позволяет более чем на три порядка повысить скорость прогнозирования траекторного движения БТС по сравнению с вариантом решения уравнений динамики БТС численными методами.

4. Разработан метод генерации и сравнения программных траекторий движения ведущего объекта БТС, учитывающий вектор ее текущего состояния и позволяющий рассматривать множество исходных и целевых областей на заданной карте местности. Предложенная пошаговая организация процесса построения траекторий движения БТС позволяет при отыскании наилучшей из них в смысле принятого критерия исключить из рассмотрения траектории, критериальная оценка которых хуже оценки искомой траектории маневра БТС.

5. Разработано методическое, алгоритмическое и программное обеспечение решения задачи управления маневрированием БТС в классе интеллектуальных систем управления (пакет прикладных программ «Маневр»). Результаты моделирования показали способность разработанных средств единообразно решать широкий круг типовых задач управления траекторным движением БТС, не требуя высокой квалификации оператора СУ маневрированием БТС.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Елисеев A.M. Метод нахождения траектории объекта на заданной карте местности с учетом гибких терминальных условий. «Вестник МАИ». М.: МАИ, 2003 г., том 10, №2.

2. Мосолов В.Е., Лебедев В.И., Елисеев A.M. Решение задач управления маневрированием тросовых систем на основе использования базы знаний. «Авиакосмическое приборостроение». М.: Научтехлитиздат, 2002 г., №4.

3. Мосолов В.Е., Попов К.А., Елисеев A.M. Автоматизация управления пространственным движением тросовых систем в среде. Тезисы доклада -Алушта, 1998 г.

4. Елисеев A.M., Кудрявцева Ю.С. Попов К.А. Наведение на цель концевого объекта глубоководной трубной системы подъема с использованием экспертной системы. Тезисы доклада НТК профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава МТУСИ. - Москва. 1998 г. - С.96-97.

5. Мосолов В.Е., Елисеев А.М., Попов К.А., Кудрявцева Ю.С. Методика автоматизированного управления маневрированием буксируемого подводного аппарата с использованием технологии экспертных систем. НТК профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава МТУСИ. - Москва. 1999 г.-С.103-104.

6. Елисеев A.M., Кудрявцева Ю.С. Проводка подводного буксируемого аппарата над трубопроводом. НТК профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава МТУСИ. - Москва. 1999 г. - С. 104-105.

7. Мосолов В.Е., Елисеев A.M., Попов К.А. Постановка задачи управления транспортной космической системой с использованием технологии экспертных систем. НТК профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава МТУСИ. - Москва. 2000 г. - С.96-97.

8. Мосолов В.Е., Елисеев А.М. Использование интеллектуальных систем в задачах управления движением тросовых систем. НТК профессорско-преподавательского и инженерно-технического состава МТУСИ. - Москва. 2002 г. - С.91-92.

23 МАИ Лицензия N 040211 от 07.04.97 Заказ от /S. /О. ¿ООЗДираж 70 экз.

РНБ Русский фонд

2005-4 46894

28 ОКТ 2003

ВВЕДЕНИЕ.

1. УПРАВЛЕНИЕ МАНЕВРИРОВАНИЕМ БТС.

1.1. Формализация постановки задачи.

1.1.1. Принятые допущения и ограничения.

1.1.2. Основные факторы, определяющие траекторию маневра БТС.

1.1.3. Описание карты местности в районе выполнения маневра БТС.

1.1.4. Интегральный критерий качества маневра.

1.2. Имитационное моделирование движения БТС.

1.2.1. Особенности моделирования движения БТС.

1.2.2. Моделирование движения БТС с применением полной модели БТС.

1.2.3. Моделирование движения БТС с применением упрощенной модели

БТС.'.

1.2.4. Анализ быстродействия и точности моделирования.

1.2.5. Обзор традиционных подходов к решению задач управления маневрированием БТС.

1.2.6. Предлагаемый подход к определению траектории маневра БТС.

Выводы по первой главе.

2. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРНОГО ДВИЖЕНИЯ БТС.

2.1. Постановка задачи прогнозирования траекторного движения БТС.

2.2. Использование базы знаний о динамике БТС.

2.3. Имитационное моделирование эталонного набора маневров.

2.4. Анализ множества начальных условий выполнения маневра.

2.5. Определение решений задачи прогнозирования состояния БТС для выбранных нечетких значений лингвистических переменных.

2.6. Определение решения задачи прогнозирования состояния БТС для заданного вектора состояния БТС.

2.7. Анализ эффективности прогнозирования траекторного движения БТС.

2.8. Обоснование выбора метода прогнозирования БТС.

Выводы по второй главе.

3. МЕТОДИКА ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОГРАММНОЙ ТРАЕКТОРИИ ВЕДУЩЕГО

ОБЪЕКТА БТС.

3.1. Общий алгоритм решения задачи генерации и сравнения альтернативных траекторий маневра БТС.

3.2. Критерий спрямляемости маршрутных цепочек.

3.3. Алгоритм определения узловых точек траектории.

3.4. Способ учета состояния объекта управления и порядка обхода целевых областей.

3.5. Оценка производительности метода волнового распространения.

Выводы по третьей главе.

4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОИСКА ТРАЕКТОРИИ МАНЕВРА БТС.

4.1. Пакет прикладных программ «Маневр». Состав, структура и взаимодействие программного обеспечения.

4.2. Многослойная структура карты местности.

4.3. Методика применения пакета прикладных программ «Маневр» для решения задачи определения маневра БТС.

4.3.1. Предварительный этап.

4.3.2. Подготовительный этап.

4.3.3. Финальный этап.

4.4. Примеры решения задачи поиска траектории маневра БТС.

4.4.1. Проведение ведомого объекта БТС над заданной точкой карты местности.

4.4.2. Перевод БТС на параллельный галс.

4.4.3. Транспортировка груза на внешней подвеске вертолета при нескольких исходных пунктах.

Выводы по четвертой главе.

Проблемной областью данной диссертационной работы являются вопросы управления маневрированием в среде буксируемых тросовых систем (БТС), состоящих из ведущего объекта (судно, ЛА и т.п.), ведомого объекта (исследовательский аппарат, груз и др.) и соединяющего их троса. Рассматривается подкласс БТС, у которых ведущий объект является активным, а ведомый - пассивным (не имеющим собственных органов управления).

Актуальность работы определяется многообразием, сложностью и практической значимостью задач траекторного управления БТС. Подводные БТС применяются для исследования дна мирового океана (системы DSS-125, DEEPTOW, DIGITOW - США, RAIE I, RAIE II - Франция, IBAK - Германия и др.) [72,77], поиска и идентификации объектов (обломков самолетов, потерпевших крушение над океаном, затонувших кораблей, ракет, подводных лодок и др.), расположенных на больших глубинах (до нескольких километров) [13,14].

Областью применения аэродинамических БТС являются задачи транспортировки грузов на внешней подвеске ЛА, мониторинга объектов на заданном полигоне, разведывательные работы в горной местности и др. Важными достоинствами БТС по сравнению с автономными системами являются большая продолжительность непрерывной работы, сравнительно низкая стоимость производства и эксплуатации, а также отсутствие риска для экипажа [46,62].

Решению задач управления маневрированием БТС в среде посвящен целый ряд отечественных и зарубежных работ [3,4,20,22,29,45,47,65,73 и др.]. При этом решение этих задач ведется, как правило, в предположении об отсутствии рельефа местности, либо рассматривается только такой рельеф, при котором избежание столкновений ведомого объекта с препятствиями может быть достигнуто за счет подбора троса при помощи лебедки. Однако даже в этом случае методы решения задачи существенно отличаются в зависимости от рассматриваемых режимов функционирования БТС. Несмотря на большое количество наработок в данной области, в большинстве случаев для решения задачи управления траекторным движением БТС требуется труд высококвалифицированных специалистов в области составления и решения дифференциальных уравнений динамики БТС.

Работы, посвященные разработке методов определения траекторий маневра БТС с учетом рельефа местности, на сегодняшний день очень немногочисленны, что свидетельствует о том, что данная проблема требует дальнейшего исследования.

Развитие информационных технологий и вычислительной техники позволяет ставить задачи в более общем виде, устраняя принципиальное различие между методами решения задач выбора траектории маневра БТС для различных режимов ее функционирования и позволяя учитывать более широкий спектр факторов, влияющих на выбор траектории маневра БТС.

Работа посвящена разработке методического, алгоритмического и программного обеспечения процесса нахождения оптимальной траектории маневра БТС, приводящего к единообразному решению характерных терминальных задач.

В качестве характерных задач рассматриваются:

- вывод подводного буксируемого аппарата в заданный район полигона с соблюдением требуемого направления его прохода;

- перевод БТС на новый галс (курс);

- транспортировка груза на внешней привязи ЛА в заданный район;

- мониторинг заданного множества участков местности исследовательским аппаратом на внешней привязи ЛА.

Для решения задачи выбора маневра БТС необходимо найти такую траекторию движения ее ведущего объекта, при которой обеспечивается допустимое движение БТС в целом, а оценка соответствующего маневра является наилучшей в смысле принятого критерия. В качестве критерия оптимальности рассматривается взвешенная сумма оценок экономичности и безопасности маневра БТС.

Эффективность решения задачи в значительной мере зависит от того, насколько точно модели БТС и окружающей среды отражают объективные условия выполнения маневра.

Задача определения текущего положения концевых объектов и конфигурации троса БТС также является важной, но она может быть решена независимо от выбора метода определения траектории маневра БТС. Методы решения этой задачи рассмотрены в [4]. В данной диссертационной работе исходное состояние БТС считается известным.

Движение БТС в целом определяется движением ее ведущего объекта, потоком внешней среды (течением, ветром) и характером рельефа местности в районе маневра. Проблемы при определении оптимальной траектории маневра БТС связаны с двумя основными факторами. Во-первых, динамика БТС, как объекта с распределенными параметрами, описывается нелинейными дифференциальными уравнениями с частными производными, граничные условия для которых задаются выбранным законом движения ведущего объекта и динамикой ведомого объекта. Поэтому прогнозирование управляемого траекторного движения БТС является самостоятельной сложной задачей. Во-вторых, к маневру БТС предъявляются требования по обеспечению минимума продолжительности и максимума безопасности, что может быть достигнуто только с учетом карты местности в районе маневра.

Важным аспектом решаемой задачи маневрирования БТС является возможность практической реализации метода отыскания требуемого маневра БТС, т.е. возможность создания методического, математического и программного обеспечения, необходимого для машинной реализации этого метода в допустимых временных пределах.

Таким образом, основными свойствами, которыми должен обладать метод решения рассматриваемой задачи оптимального управления, являются точность решения и его практическая реализуемость.

Цель работы заключается в разработке методического, математического и программного обеспечения решения задачи определения наилучшей в смысле принятого критерия траектории маневра БТС с учетом заданной карты местности и потоков внешней среды. В связи с этим основными задачами, решаемыми в данной диссертационной работе являются:

- высокопроизводительная организация процесса прогнозирования управляемого траекгорного движения БТС на основе использования методов интеллектуального управления;

- разработка метода нахождения траектории ведущего объекта БТС с учетом карты местности и специальных условий безопасности маневра;

- разработка алгоритмов решения характерных задач управления БТС на основе предложенных методов и критериев;

-создание пакета прикладных программ, позволяющих реализовать работу указанных алгоритмов на ЭВМ.

Для решения задачи определения траектории маневра ведущего объекта БТС использованы методы оптимального управления, методы на основе теории нечетких множеств (НМ) и технологии экспертных систем (ЭС).

Научная новизна данной диссертационной работы состоит в использовании методов интеллектуального управления для единообразного решения комплекса задач поиска оптимальной траектории с учетом моделей местности и нелинейной динамики траекторного движения БТС в среде и определяется следующими результатами проведенных исследований:

-предложена структура системы управления (СУ) маневрированием БТС, осуществляющей управление на основе использования базы знаний о динамике БТС и учитывающей особенности рельефа местности и потоков среды в районе выполнения маневра;

- разработана методика прогнозирования управляемого траекторного движения БТС на основе анализа ее движения при условии последующего прямолинейного движения ее ведущего объекта для различных исходных конфигураций троса;

- разработан метод построения искомой траектории движения ведущего объекта БТС на карте местности, позволяющий рассматривать множество исходных и целевых областей с заданными ограничениями на направление их прохода БТС;

- построена система эффективных алгоритмов, позволяющих осуществить машинную реализацию процесса нахождения искомой траектории движения БТС.

Практическая ценность результатов работы заключается в том, что разработанный метод определения траектории маневра БТС позволяет учитывать не только сложную динамику БТС, но и рассматривать комплекс мер безопасности маневра, включающий в себя учет рельефа местности, потоков внешней среды и специальные условия сохранения целостности БТС. Созданные средства выбора траектории маневра БТС не требует высококвалифицированного труда для составления и решения уравнений динамики БТС для каждого из режимов ее функционирования. Разработанные в рамках данной диссертационной работы методы определения траектории маневра сложного динамического объекта реализованы и внедрены в ОАО «ОКБ Сухого» для использования в рамках создания интеллектуальных систем управления ЛА.

В первом разделе диссертационной работы формулируются общие принципы выбора траектории движения БТС с учетом особенностей ее динамики и характеристик ландшафта окружающей среды. Выделяются факторы, определяющие эффективность решения задачи выбора траектории маневра БТС. Формулируется интегральный критерий качества маневра, учитывающий наряду с продолжительностью маневра оценку его безопасности. При задании терминальных условий задачи предполагается возможность наличия одновременно целой группы исходных и конечных пунктов БТС. Рассматриваются особенности моделирования движения БТС с применением полной и упрощенной (стержневой) ее моделей и дается их сравнительная оценка с точки зрения точности и скорости моделирования. Приводится обзор традиционных методов решения задачи управления маневрированием БТС. Рассматриваются подходы, основанные на методах численного решения уравнений динамики БТС, методах ситуационного управления с использованием базы знаний об управлении маневрированием БТС, метод динамического программирования и подход, основанный на идее применения искусственных нейронных сетей для выбора наилучшего из нескольких эталонных решений.

Во втором разделе рассматривается задача прогнозирования (моделирования) траекторного движения БТС. Рассматривается вариант применения ЭС для прогнозирования траектории маневра БТС, предполагающий использование информации, накопленной в базе знаний в процессе предварительного обучения. При заполнении базы знаний предлагается использовать подход, основанный на проведении тестового имитационного моделирования с последующим переходом к логико-лингвистическому описанию задачи управления. Дается сравнительная оценка эффективности применения различных математических моделей БТС.

Третий раздел посвящен изложению метода определения программной траектории движения ведущего объекта БТС. Предложенный метод предполагает построение множества аппроксимированных траекторий движения ведущего объекта БТС, при которых обеспечивается допустимое движение БТС в целом. Рассматривается множество только таких траекторий, критериальная оценка которых не превышает оценку искомой траектории. Формулируется критерий, позволяющий классифицировать определенные последовательности ячеек карты местности как прямолинейные участки результирующей траектории маневра. Использование этого критерия позволяет повысить точность учета направления движения БТС, а также сократить продолжительность искомого маневра. При сравнении конкурирующих траекторий маневра учитываются параметры текущего состояния БТС.

В четвертом разделе приведено описание структуры разработанного в рамках данной диссертационной работы пакета прикладных программ «Маневр». Изложена методика использования этого пакета для решения задачи управления траекторным движением БТС. Выделяются три этапа решения задачи выбора траектории маневра БТС: предварительный, подготовительный и финальный.

Основные результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, Москва, МТУСИ, 1998, 1999 и 2002 гг. и отражены в восьми научных статьях [15-17,39-43] и четырех отчетах о НИР [31-34].

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:

1. Структура интеллектуальной системы выбора траектории движения БТС, обеспечивающей выполнение задачи управления с учетом динамики БТС, рельефа местности и заданных терминальных условий.

2. Методика прогнозирования управляемого траекторного движения БТС на основе использования базы знаний о динамике БТС.

3. Метод построения и сравнения программных траекторий движения БТС с учетом параметров ее состояния и возможностью решения задач управления с множеством целевых областей.

4. Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы управления маневрированием БТС.

Выводы по четвертой главе

1. На базе разработанных средств методического и математического обеспечения рассматриваемой задачи создано ее программное обеспечение в виде пакета прикладных программ «Маневр».

2. Разработана методика применения пакета прикладных программ «Маневр» при решении задачи выбора траектории маневра БТС. Методика включает в себя три этапа: предварительный (определение параметров БТС), подготовительный (заполнение нечеткой базы знаний) и финальный (задание карты местности и решение задачи).

3. Для описания условий выполнения маневра в данном пакете предложена многослойная структура карт местности, каждый слой которых содержит описание того или иного фактора, влияющего на оценку траектории маневра БТС.

4. На примерах решения характерных задач управления маневрированием БТС в среде показано, что полученные в данной диссертационной работе результаты позволяют единообразно решать широкий круг задач этого класса.

Заключение

В процессе выполнения работы были получены следующие основные результаты:

1. Разработана интеллектуальная СУ траекторией движения БТС, обеспечивающая единообразное решение типовых задач траекторного маневрирования БТС с учетом заданных терминальных ограничений, динамики БТС и рельефа местности в районе выполнения маневра.

2. Разработана нечеткая продукционная база знаний, содержащая информацию о результатах тестового имитационного моделирования управляемого движения БТС на основе ее полной математической модели. Результаты компьютерного моделирования показали, что использование нечеткой модели БТС позволяет более чем на три порядка повысить скорость прогнозирования траекторного движения БТС по сравнению с вариантом решения уравнений динамики БТС численными методами.

3. Выделены три основных параметра, определяющих движение БТС при условии последующего прямолинейного равномерного движения ведущего объекта БТС: координаты положения в плане ведомого объекта относительно ведущего и угол между векторами скорости их движения. Допустимость описания состояния БТС этими тремя параметрами для решения задач траекторного маневрирования БТС подтверждена результатами имитационного моделирования.

4. Разработан метод генерации и сравнения программных траекторий движения БТС, учитывающий вектор ее текущего состояния и позволяющий рассматривать множество исходных и целевых областей на заданной карте местности.

5. Разработано методическое, алгоритмическое и программное обеспечение решения задачи управления маневрированием БТС в классе интеллектуальных систем управления (пакет прикладных программ «Маневр»). Результаты моделирования показали способность разработанных средств единообразно решать широкий круг характерных задач управления траекторным движением БТС, не предъявляя высоких требований к квалификации оператора СУ маневрированием БТС.

1. Алиев Р.А., Церковный А.З., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991. 240с.

2. Беллман Р. Динамическое программирование. М.:ИИЛ,1961.

3. Бураков М.В. Попов О.С. Принципы построения ситуационной модели для управления пространственным движением подводного буксируемого аппарата. /Мат. НТК «Проблемы создания морских технологических комплексов», Санкт Петербург 1991г.

4. Бураков М.В. Система автоматизированного управления движением подводного буксируемого комплекса. Санкт-Петербург: Ротапринт, 1993. - 152 с.

5. Валяев В.И., Кожевникова Г.Л. Тросовые системы в потоке жидкости (по материалам зарубежной печати за 1966-1973 гг.). /В сб.: Обзоры. Переводы. Рефераты. ЦАГИ, ОНТИ, 1976, N 489. 57с.

6. Гельфанд И.М., Фомин С.В. Вариационное исчисление. М.: Физматгиз, 1961 г.

7. Гермейер Ю.Б. Математические основы теории принятия решений. В сборнике "Вопросы кибернетики". Вып.8. М.: 1975, стр.32-43.

8. Горбань А.Н. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, 1998. 296с.

9. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП Параграф, 1990 г.

10. Горбань В.А. Исследование динамики гибких нитей в потоках: Автореф. Канд. Ф.-м. Наук. Киев. 1978. 24с.

11. Гордиенко Е.К., Лукьяница А.А. Искусственные сети Основные определения и модели. Известия РАН, Техническая кибернетика, 1994, №5.

12. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. 287с.

13. Егоров В.И. Подводные буксируемые системы. Л.: Судостроение, 1981. 304с.

14. Егоров Н.И. Физическая океанография. Л: Гидрометеоиздат, 1974. 456с.

15. Елисеев А.М. Метод нахождения траектории объекта на заданной карте местности с учетом гибких терминальных условий. «Вестник МАИ». М.: МАИ, 2003 г., том 10, №2.

16. Елисеев A.M., Кудрявцева Ю.С. Наведение на цель концевого объекта глубоководной трубной системы подъема с использованием экспертной системы. Тезисы доклада Инсвязьиздат, 1998.

17. Елисеев A.M., Кудрявцева Ю.С. Проводка подводного буксируемого аппарата над трубопроводом. Тезисы доклада Информсвязь издат, 1999.

18. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения. /В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С.5-49.

19. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1978.165с.

20. Зарецкий А.В. О методе решения задачи двух тел с гибкой связью с помощью многозвенной аппроксимации в приложении к океанологической практике. Рук. Деп. В ВИНИТИ N 2028-82, М.: 1981. 28с.

21. Зарецкий А.В. Расчет стационарного движения буксируемых систем. Рук. Деп. В ВИНИТИ N 2029-82, М.: 1981. 37с.

22. Зурепур Голамреза Управление транспортным вертолетом с тросовой системой при помощи искусственной нейронной сети, диссертация 2000 г.

23. Искусственный интеллект. В 3-х кн., Кн.2. Модели и методы\ Справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304с.

24. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 286с.

25. Кузин Л.Т. Основы кибернетики том 1, 2, М.: Энергия, 1973.

26. Ленский Э.В. Движение гибкой нити в идеальной жидкости. Вестник МГУ, 1978, N1, с.116-121.

27. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568с.

28. Лукомский Ю.А., Чугунов B.C. Системы управления морскими подвижными объектами. Л.: Судостроение, 1972. 624с.

29. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: «Радио и связь», 1988. 232с.

30. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272с.

31. Меркурьева Г.В., Меркурьев Ю.А. Экспертные системы имитационного моделирования (обзор) // Изв. АН СССР. Техническая кмбернетика. 1991. N3. С.156-173.

32. Михайлов В.В., Подражанский A.M., Ястребов B.C. Анализ динамики буксируемой кабельной линии подводного телеуправляемого аппарата. /В сб.: Океанологические телеуправляемые аппараты и роботы. Л.: Судостроение, 1976. С.80-95.

33. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столяров Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.

34. Мосолов В.Е., Лебедев В.И., Елисеев A.M. Решение задач управления маневрированием тросовых систем на основе использования базы знаний. «Авиакосмическое приборостроение». М.: Научтехлитиздат, 2002 г., №4.

35. Мосолов В.Е., Попов К.А., Елисеев А.М. Автоматизация управления пространственным движением тросовых систем в среде. Тезисы доклада Алушта 1998 г.

36. Мосолов В.Е., Елисеев A.M. Использование интеллектуальных систем в задачах управления движением тросовых систем. Тезисы доклада Информсвязь издат, 2002.

37. Мосолов В.Е., Елисеев A.M., Попов К.А. «Постановка задачи управления транспортной космической системой с использованием технологии экспертных систем» Тезисы доклада Информсвязь издат, 2000.

38. Мосолов В.Е., Елисеев A.M., Попов К.А., Кудрявцева Ю.С. Методика автоматизированного управления маневрированием буксируемого подводного аппарата с использованием технологии экспертных систем. Тезисы доклада Информсвязь издат, 1999.

39. Мосолов В.Е., Лебедев В.И. Нелинейные модели динамики распределенной буксируемой системы в задачах управления. Препринт. М.: МАИ, 1988. - 50 с.

40. Мосолов В.Е., Лебедев В.И. Терминальное управление распределенными буксируемыми системами // Высокоточные системы терминального управления ЛА, М.:МАИ, 1987,-сс. 56-61.

41. Необитаемые подводные аппараты /Под ред. Сытина А.В., М: Воениздат, 1975. 159с.

42. Нечаев В.А., Афонин В.В., Акимов В.Л. О синтезе системы управления движением буксируемых подводных аппаратов. /В сб.: Управление, надежность, навигация., Саранск, Мордовский Гос. ун-т, 1984. С.145-150.

43. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986,1986. 386с.

44. Нечеткие множества в моделях управления: Библиогр. Указ. НПО ЦНИИКА М, 1990.

45. Новиков А.Н. и др. Сборник задач по теории оптимальных систем. Учебное пособие, МАИ, 1994.Г.

46. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1989. 304с.

47. Олейник А.Я., Салтанов Н.В., Горбань В.А. Задачи прикладной гидромеханики гибких нитей в потоках. /В кн.: Прикладные задачи гидромеханики. Киев, Наукова думка, 1981. С.60-76.

48. Петров Б.Н., Уланов Г.М., Гольденблат И.И., Ульянов С.В. Теория моделей в процессах управления. М.: Наука, 1978. 224с.

49. Поляков Н.Н., Зегжда С.А., Юшков М.П. Теоретическая механика. Л.: ЛГУ, 1985, 536с.

50. Попов О.С., Бруслиновский Б.В., Леонтьев О.А. Стационарные режимы движения подводных буксируемых систем. /В сб.: Известия ЛЭТМ, 1977, вып.227. с.69-72.

51. Попов О.С., К расчету динамических режимов движения буксируемых систем. /В сб.: Известия ЛЭТИ, 1977, вып.227. с.64-68.

52. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энер-гоиздат, 1981. 232с.

53. Рахматулин Х.А., Осокин Е.Е. О численном решении уравнений движения гибкой нити. Вестник МГУ, 1976, N 4, с.84-88.

54. Репкин И.А., Обход плоскостных препятствий с использованием алгоритма бегущей волны. В сборнике "Автоматическое управление и интеллектуальные системы", М.:,1996, стр.97-100.

55. Салтанов Н.Г. Гибкие нити в потоках. Киев: Наукова думка, 1974.140с.

56. Ситуационное управление \ теория и практика. М.: Наука, 1986. 288с.

57. Технические средства для изучения и освоения Мирового океана. Зарубежное судостроение 1979-1989 гг. /Гапоненко В.Г., Карпов И.Г. и др. Л.: ЦНИИ РУМБ, 1989. 120с.

58. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теорити-ческие и прикладные аспекты (обзор) // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1991. N3. С.3-28.

59. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. 388с.

60. Управление морскими подвижными объектами / Лернер Д.М., Михайлов В.А., Попов О.С. и др. Л л Судостроение, 1979. 272с.

61. Хахулин Г.Ф. Постановки и методы решения задач динамического программирования. 1992. 62 с.

62. Шеремет Н.А. Исследование математической модели буксируемого комплекса при пространственном маневрировании судна. /В кн.: Вопросы гидродинамики, аэрофизики и прикладной механики. М.: МФТИ, 1985. С.143-147.

63. Экспертные системы при создании и функционировании систем управления:

64. Библиогр. Указ. /НПО ЦНИИКА- М, 1990.

65. Ablow С.М., Schecheter S. Numerical Simulation of Undersea Cable Dynamics. Ocean Eng., 1983, v.10, N 6, p.443-457.

66. Benz R.C. Dynamic Simulation by Dygital Computer of Undersee Towed System -Ocean'74. IEEE Inf. Conf. Eng. Res. Halifax. N4, 1974, n1, p.403-410.

67. Jane's ocean technology, 1979-1980, 4th ed. 1979.72, 824 p.

68. Jonh D. Mudie, Kim A. Kastens. Computer Aided Piloting of a Deeply Towed Venicle. Ocean Eng., 1980, v.7, pp. 743-754.

69. Mamdani E.H. Application of fussy algorithms for control of simple dynamic plant. -IEEE Proc., 1974, vol.121, No 12, p.1585-1588.

70. Partington D. Искусственный интеллект в управлении процессами // Meas. Cont. -1988. -v.21, N6 с.177-178/ Экспертные системы при создании и функционировании систем управления: Библиогр. Указ. /НПО ЦНИИКА - М, 1990.

71. Paul В., Soler A. Cable Dynamics and Optimum Towing Strategies for Submersibles. -MTS Journal, 1972, vol.6, N2.

72. Remotely operated vehicles/- Washington: Government printing office, 1979,150 p.

73. Zadeh L.A. Fussy sets. Information and Control, 1965, v.8, p.338.