автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методика формирования управляющих воздействий для объективной оценки летно-технических характеристик авиационных тренажеров

На правах рукописи

ДЕРЕВЯНЧУК Наталия Владимировна

МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ ДЛЯ ОБЪЕКТИВНОЙ ОЦЕНКИ ЛЕТНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АВИАЦИОННЫХ ТРЕНАЖЕРОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2005

Работа выполнена на кафедре «Компьютерные технологии управления» Пензенского государственного университета.

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Годунов А. И.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Лебедев В. Б.; кандидат технических наук, доцент Пушкин В. А.

Ведущее предприятие - Летно- исследовательский институт имени М. М. Громова, г. Жуковский Московской области.

Защита диссертации состоится «/У» уз^^Ку-^ 2005 г., в 14 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.04 в Пензенском государственном университете по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пензенского государственного университета.

Автореферат разослан <'_Л_» ».У/л^УхД Я 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н., профессор

Смогунов В. В.

ОБШДЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время авиационные тренажеры (АТ) являются наиболее эффективным наземным обучающим средством для подготовки экипажей летательных аппаратов (ЛА). Совершенствование ЛА, усложнение деятельности экипажей, необходимость повышения надежности их работы требуют поиска новых методов повышения эффективности тренажных средств.

Большой вклад в решение проблем разработки АТ внесен работами Безбогова А. А, Годунова А. И., Горячева В. А, Ефремова А В., Красовского А. А., Мееровича Г. Ш., Мыльникова В. Г., Предтеченского А. Н., Пономаренко В. А., Сотникова Д. А. и др.

Современные требования, предъявляемые к авиационным тренажерам в рамках отечественных требований (Нормы годности авиационных тренажеров для подготовки авиаперсонала воздушного транспорта) и требований зарубежных нормативных документов по оцениванию характеристик тренажера, предполагают проведение целого комплекса испытаний.

Комплекс испытательных режимов включает в себя как объективную оценку характеристик АТ, так и субъективную (экспертную). Для объективной оценки летно-технических характеристик (ЛТХ) тренажера при выполнении режимов полета необходимо автоматически формировать управляющие воздействия для модели динамики полета.

Необходимыми условиями для создания и выполнения автоматических тестов являются разработка и применение методики формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета АТ.

Разработка данной методики и ее применение на всех стадиях разработки и эксплуатации АТ обусловлена необходимостью:

- иметь систему, которая позволяла бы решать задачи, аналогичные тем, какие решает летчик или другой член экипажа по формированию управляющих воздействий, которые позволили бы с минимальными затратами выполнить поставленную задачу;

- прогнозировать адекватность модели реальному ЛА на этапе разработки АТ в рамках внедрения САЬБ-технологий;

- использовать данную методику при выполнении автоматических тестов на этапах испытаний АТ в рамках международных стандартов.

Целью исследования является теоретическое обоснование, разработка, алгоритмическая и программная реализация методики формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- обоснование разработки методики формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах;

- анализ существующих подходов к автоматическому формированию управляющих воздействий в технических средствах подготовки и обучения авиационных специалистов;

- анализ структуры и особенностей формирования управляющих воздействий летчиком по управлению ЛА и учета этих особенностей в разрабатываемой методике;

- разработка структуры модуля формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах;

- разработка методики, алгоритмов и программного обеспечения модуля формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы современной теории управления и эргатиче-ских систем, теории математического моделирования и системного анализа, теории искусственных нейронных сетей и инженерной психологии. В экспериментальных исследованиях применялось цифровое моделирование с использованием ЭВМ.

Научная новизна работы заключается в разработке:

- методики формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ АТ с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме и на основе прогнозно-оптимизационного управления;

- схемы построения управления на траекторном уровне, позволяющей формировать заданные перегрузки и заданные угловые

скорости модели динамики полета ЛА для обеспечения движения по заданной пространственной траектории с заданным угловым положением;

- схемы построения управления на пилотажном уровне, позволяющей формировать управляющие сигналы органов управления для обеспечения достижения и выдерживания заданных перегрузок и заданных угловых скоростей модели динамики полета ЛА;

- архитектуры, методики обучения и построения нейрокон-троллеров, используемых для формирования прогнозно-оптимизационного управления на траекторном уровне.

Практическая значимость работы заключается в том, что предложенная методика позволила решить комплекс задач по разработке модуля формирования управляющих воздействий в AT и тем самым повысить эффективность получения объективной оценки ЛТХ AT, сократить временные затраты при разработке и испытаниях AT, снизить объем летной оценки AT, выполняемой летчиком.

Основные положения, выносимые на защиту:

- методика формирования управляющих воздействий в AT с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме;

- принципы построения управления на траекторном уровне, формирующем заданные перегрузки и заданные угловые скорости модели динамики полета ЛА;

- принципы построения управления на пилотажном уровне, формирующем управляющие сигналы органов управления;

- архитектура, методика обучения и построения нейроконт-роллеров, формирующих прогнозно-оптимизационное управление на траекторном уровне;

- формирование управляющих воздействий для различных этапов и режимов полета в AT.

Реализация и внедрение. Теоретические и практические результаты работы были использованы и внедрены в виде программного обеспечения в Пензенском конструкторском бюро моделирования при разработке, испытаниях и эксплуатации AT для гражданской авиации.

Полученные в диссертационной работе результаты используются в учебном процессе на кафедре «Компьютерные технологии управления» Пензенского государственного университета.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Пензенского государственного университета (2002-2004), международных научно-технических конференциях «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров» (Пенза, 2000—2001), Всероссийской научно-практической конференции «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров» (Пенза, 2002), Юбилейной Международной научно-практической конференции «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров» (Пенза, 2004), Международной научно-технической конференции «Методы и средства измерения в системах контроля и управления» (Пенза, 2002), Второй научно-технической конференции «Тренажерные технологии и симуляторы» (С.-Петербург, 2002), Международном юбилейном симпозиуме «Актуальные проблемы науки и образования» (Пенза, 2003), международных симпозиумах «Надежность и качество» (Пенза, 2002, 2004).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы, включающего 79 наименований, и двух приложений. Основной текст изложен на 179 страницах, содержит 5 таблиц и 51 рисунок.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и основные задачи, решаемые в работе, методы исследований, научная новизна, а также основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ состояния проблемы. Ставится задача формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета АТ на основе теории прогнозно-оптимизационного управления с использованием иерархической схемы управления и обученных нейросетей в качестве нейро-контроллеров. Дается анализ существующих и перспективных

систем, использующих последние достижения в области аналитических и интеллектуальных технологий для построения технических средств подготовки и обучения авиационных специалистов.

В главе рассмотрены современные подходы к разработке технических средств обучения управлением ЛА, рассмотрены задачи, при которых в АТ могут быть использованы новые интеллектуальные технологии.

В качестве теоретической базы при разработке методики формирования управляющих воздействий предложено использовать теорию прогнозно-оптимизационного управления, в основе которой лежит моделирование пространственного свободного (с зафиксированным управлением) движения ЛА Целесообразность использования прогнозно-оптимизационного управления заключается в том, что между действиями по управлению ЛА летчика, который для управления летательным аппаратом также прогнозирует именно свободное движение ЛА, и теорией прогнозно-оптимизационного управления прослеживается достаточно четкая аналогия. Другим важным критерием для выбора теории прогнозно-оптимизационного управления является то, что данный подход позволяет формировать оптимальное управление для нелинейного многомерного объекта, каким является модель динамики полета самолета, используемая в АТ.

Формирование управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета АТ связано с управлением многомерными взаимосвязанными процессами. Высокие порядки уравнений движения ЛА могут явиться серьезным препятствием на пути практической реализации разрабатываемых алгоритмов. При этом возникает задача декомпозиции процессов управления на основе иерархического управления, для решения которой в работе предложено формировать управление по иерархической трехуровневой схеме.

Показано, что прямое решение задачи формирования управляющих воздействий в АТ в реальном масштабе времени не всегда достижимо. Поэтому для ее решения предложено использовать искусственные нейронные сети (ИНС). В данном случае ИНС применяются как нейроконтроллеры, предварительно обученные формированию управления при разработке модуля формирования управляющих воздействий.

Во второй главе обосновываются принципы формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ АТ на основе про-

гнозно-оптимизационного управления и психофизиологического механизма деятельности человека. Представлены модель динамики полета и модель движения по взлетно-посадочной полосе, принятые для моделирования. Исходя из высокой размерности уравнений модели динамики полета предложено формировать управление по иерархической трехуровневой схеме с разделением на программный, траекторный и пилотажный уровни.

В работе показано, что оптимизация на основе получения прогнозно-оптимизационного управления с прогнозированием процессов в разомкнутом контуре при фиксированных управляющих факторах адекватна структуре действий человека-оператора при управлении эргатической системой. Прогнозный характер деятельности летчика при управлении ЛА подтверждают многочисленные данные.

Данный подход, когда прогнозирование осуществляется для свободной модели с фиксированным управлением, позволил сформулировать концепцию формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ АТ с учетом прогнозно-оптимизационной деятельности человека-оператора. Задачи, связанные с формированием управляющих воздействий для оценки ЛТХ АТ, решает оптимальный в смысле минимизации заданных целевых функционалов модуль. Этот модуль получает информацию от имитаторов тренажера и формирует оптимальные с учетом прогнозно-оптимизационной деятельности человека-оператора управляющие воздействия.

Главное в данном модуле - соответствие формируемого прогнозно-оптимизационного управления, которое является аналогом механизма действий оператора (летчика), и общих психофизиологических моделей действий оператора. Фактически вследствие этого соответствия модуль формирования управляющих воздействий обеспечивает автоматическое управление на заданных режимах полета и может использоваться для получения объективной оценки ЛТХ АТ.

Суть прогнозно-оптимизационного управления сводится к получению оптимального управления

(1)

где - вектор оптимальных управляющих воздействий, формируемых модулем; К — диагональная матрица коэффициентов

усиления управляющих сигналов, характеризующая «свободу» выбора управлений в области возможных значений управляющих воздействий.

Для того чтобы получить это оптимальное управление, минимизируется функционал вида

1 = ¥ Л ЛиЧТ1.. + и^К"1..^ , (2)

'о

где - заданные функции указанных аргументов, удовлетворяющие некоторым условиям.

При этом осуществляется оптимизация скоростью управления рулевых органов объекта, описываемого уравнением

Х = !(Х,8,4 5 = и, (3)

где Г - известная с точностью до вектора параметров векторная функция указанных аргументов; 8 - вектор управления.

Задача управления движением модели ЛА в AT связана с проблемой управления многомерными взаимосвязанными процессами. Для решения задач большой размерности разработана теория многоуровневого иерархического управления, заключающаяся в декомпозиции и формировании максимально упрощенных локальных задач, составляющих нижний уровень управления, с координацией последних для обеспечения решения всей задачи.

В работе для задач формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ AT предлагается использовать иерархический принцип управления по трехуровневой схеме с разделением на программный, траекторный и пилотажный уровни. Автоматизация и оптимизация траекторного и пилотажного уровней управлений возможны на основе алгоритмов с прогнозирующими моделями. В работе предложена методика формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ AT с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме (программный, траекторный и пилотажный уровни).

На программном уровне управления в зависимости от поставленной задачи задаются углы рысканья, тангажа, крена, проекции путевой скорости на оси связанной системы координат, проекции положения объекта на оси нормальной системы координат. Данные параметры передаются на траекторный уровень.

Задачей управления на траекторном уровне является формирование заданных перегрузок и угловых скоростей, обеспечивающих движение модели ЛА вдоль заданной (формируемой на программном уровне) пространственной траектории с заданным угловым положением. Критерии оптимизации управляющих сигналов тра-екторного уровня необходимо формировать в отклонениях действительного состояния модели динамики полета ЛА на траектор-ном уровне от заданного. Траекторное управление, основанное на таком подходе, обеспечивает оптимальное в смысле этого критерия отслеживание моделью ЛА. заданной траектории полета и углового положения ЛА.

Задачей управления на пилотажном уровне является формирование управляющих сигналов для органов управления модели ЛА, обеспечивающих достижение и выдерживание заданных на траек-торном уровне перегрузок и угловых скоростей. Критерии оптимизации управляющих сигналов пилотажного уровня необходимо формировать в отклонениях действительного состояния модели динамики полета ЛА на пилотажном уровне от заданного. Пилотажное управление, основанное на таком подходе, обеспечивает оптимальное в смысле этого критерия слежение моделью динамики полета ЛА за заданным состоянием.

По аналогии с тем, что формирование управляющих воздействий для оценки ЛТХ АТ осуществляется по иерархической схеме управления, в работе предложено декомпозировать используемую в АТ модель динамики полета, то есть выделить в этой модели траекторный и пилотажный уровни.

Модель динамики полета на траекторном уровне состоит из уравнений, описывающих кинематику вращательного движения ЛА, динамику движения центра масс ЛА и кинематику поступательного движения ЛА. В данных уравнениях при формировании оптимального управления на траекторном уровне в качестве управляющих сигналов рассматриваются проекции угловой скорости и перегрузки.

Подынтегральная функция качества процесса управления в минимизируемых функционалах обычно назначается в виде квадратичной формы компонент вектора состояния. В общем случае функция 0 минимизируемого функционала на траекторном уровне может быть записана в виде

где индексом «з» отмечены заданные значения соответствующих величин, поступающие из программного уровня. Выбор конкретного вида функционала зависит от решаемой задачи.

Модель динамики полета на пилотажном уровне состоит из уравнений, описывающих динамику вращательного движения ЛА, и уравнений решения перегрузок.

В общем случае функция минимизируемого функционала на пилотажном уровне может быть записана в виде

При формировании управления на пилотажном уровне в качестве управляющих сигналов рассматриваются традиционные органы управления ЛА (руль высоты, стабилизатор, руль направления, элероны и др.).

Декомпозиция управления и модели динамики полета на траек-торный и пилотажный уровни позволила управление на траектор-ном уровне сделать унифицированным и не зависящим от типа ЛА и тем самым переносить его с одной модели на другую без изменений. Уникальным, в смысле настройки коэффициентов минимизируемых функционалов, и зависящим от типа ЛА является только управление на пилотажном уровне.

В третьей главе для формирования управляющих воздействий на траекторном уровне предложено использовать предварительно

обученные прогнозно-оптимизационному управлению нейрокон-троллеры.

Управление на основе многослойной нейронной сети, наряду с экспертными адаптивными регуляторами и системами с ассоциативной памятью, относится к интеллектуальным технологиям управления и обработки информации. Многослойная нейронная сеть выполняет в динамической системе управления функцию адаптивного регулятора объекта. При этом ИНС в процессе обучения одновременно формирует оптимальное в смысле минимальности требуемой целевой функции управляющее воздействие. Разработка ИНС состоит из двух этапов:

1. Обучение сети закону управления, заранее вычисленному на основе выбранной теории (в данном случае теории прогнозно-оптимизационного управления) в соответствии с заданным функционалом обучения;

2. Воспроизведение управляющей функции на выходе сети.

Высокая степень параллельности нейронных сетей позволяет

реализовывать очень быстрые методы мультипроцессорной обработки на основе использования параллельных аппаратных средств. Более того, часто нейросетевые схемы управления, реализованные на однопроцессорных вычислительных машинах, работают быстрее, чем схемы управления, реализованные традиционными методами. Это достоинство является наиболее важным при работе в реальном масштабе времени.

В работе представлен анализ наиболее эффективных в вычислительном отношении алгоритмов обучения ИНС. Проанализированы основные схемы обучения нейроконтроллеров, и для задачи формирования управляющих воздействий разработана схема предварительного непосредственного обучения нейроконтроллера управлению по обучающим выборкам. Впервые предложено использовать схему непосредственного обучения нейроконтроллера прогнозно-оптимизационному управлению. Данная схема для модели динамики полета представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Схема обучения нейроконтроллера прогнозно-оптимизационному

управлению

В качестве наиболее эффективного в вычислительном отношении алгоритма обучения нейроконтроллера предложен алгоритм Левенберга—Марквардта с обучением по методу обратного распространения ошибки.

В качестве архитектуры нейроконтроллера в работе была предложена рекуррентная нейросеть, построенная на базе двухслойного персептрона с одним скрытым слоем. На рисунке 2 показана структура этой сети. Особенностью сети является подача на нейроны входного слоя,кроме текущих значений управляющих координат (параметров пространства состояний модели динамики полета ЛА), также по два их предыдущих (задержанных) значения, что отражено на схеме в виде линии задержки (ЛЗ). В качестве дополнительных входов нейросети также используются выходной сигнал сети и два его предыдущих значения.

Рисунок 2 — Укрупненная схема нейроконтроллера

Для траекторного уровня управления разработано шесть нейро-контроллеров, формирующих управление по трем перегрузкам и трем угловым скоростям и позволяющих осуществлять управление пространственным движением на траекторном уровне. Каждый нейроконтроллер обучался отдельно по предварительно сформированным обучающим выборкам. Использование обученных ней-роконтроллеров для формирования прогнозно-оптимизационного управления возможно как отдельно, так и совместно.

Формирование нейросетевого управления по угловой скорости ю* рассмотрено для задачи вывода на заданный угол крена. В этом случае для траекторного уровня минимизируемый функционал может быть представлен в виде

(6)

Сигнал управления определяется по формуле

«опт ('и )=«>,,

2А

(7)

где Д — вариация угловой скорости крена при прогнозировании; и — значения функций

(8)

вычисляемые на прогнозируемых движениях модели с положительной и отрицательной вариациями угловой скорости крена.

По результатам моделирования вывода на различные заданные углы крена была сформирована обучающая выборка для обучения нейросети. В качестве нейроконтроллера использовалась рекуррентная нейросеть следующей архитектуры: число слоев - 2; число нейронов в скрытом слое - 9; число нейронов в выходном слое — 1; функция активации в скрытом слое — сигмоидальная (гиперболический тангенс); функция активации в выходном слое -

линейная. Ошибка обучения сети с использованием алгоритма Jle-венберш—Марквардга составила Ю-6 град./с. В качестве математического пакета для расчета параметров нейросети использовалась система матричной математики MATLAB с пакетом прикладных программ Neural Network Toolbox.

Обученный нейроконтроллер использовался для формирования управления по угловой скорости % при выводе на заданные углы крена. В работе показано, что нейроконтроллер может использоваться для формирования управления, аналогичного управлению, формируемому с помощью прогнозирующей модели. Достоинством данного подхода является то, что подобное нейросетевое управление в вычислительном отношении на два порядка эффективнее, чем непосредственное прогнозно-оптимизационное управление за счет отсутствия процедуры прогнозирования.

В работе также была показана совместная работа нейрокон-троллеров на задаче координированного управления движением модели динамики полета по курсу. При этом с помощью нейро-контроллеров формировалось управление по угловым скоростям с целью достижения заданных значений углов рыскания и крена, и управление по перегрузкам пх, пу, nz, с целью стабилизации заданных параметров скорости и высоты.

В четвертой главе на основе предложенной методики формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ AT с учетом прогнозно-оптимизационной деятельности человека-оператора разработан модуль формирования управляющих воздействий в составе автоматизированной системы испытаний AT. Разработан пилотажный уровень управления для модуля формирования управляющих воздействий, представлены результаты экспериментальных исследований по формированию управляющих воздействий для различных этапов и режимов полета.

Методика формирования управляющих воздействий по управлению моделью динамики полета AT с помощью иерархического управления была рассмотрена на примере вывода модели динамики полета на заданную высоту. На пилотажном уровне управление осуществлялось через руль высоты. В этом случае минимизируемый функционал имеет вид

Сигнал управления определяется по формуле

у\УГУ

2Д

где Д - вариация положения руля высоты при прогнозировании; Г+(ги)и К"(ги) - значения функций

< ^ ^ и

и)-*яг к Д«; -«Л+® г2У

вычисляемые на прогнозируемых движениях модели с положительной и отрицательной вариациями положений руля высоты.

На траекторном уровне управление осуществлялось через вертикальную перегрузку, которая являлась заданным значением для пилотажного уровня. В этом случае минимизируемый функционал имеет вид

1 ,+т 1иТ( ■) ■) \ /=1 \ Кн(Н-Н3У* + ± I [п]^) + п1шу. (12)

Сигнал управления определяется по формуле

«опт('„)=«„ =--Ки', (13)

Уот 2Д

где Д - вариация вертикальной перегрузки при прогнозировании; К+(гц)и У~({и) - значения функций

Лт (14)

г

и

вычисляемые на прогнозируемых движениях модели с положительной и отрицательной вариациями вертикальной перегрузки.

На рисунке 3 представлены результаты моделирования по иерархической схеме управления с помощью прогнозирующих моделей при выводе модели динамики полета на заданную высоту

(1000 +10?, при/<20 с;

Яз(>) =

1200, при />20 с.

Н, м

л„ >

8„ град

с

и с

Рисунок 3 - Моделирование вывода на заданную высоту по иерархической схеме

управления:

а - программный уровень; б — траекторный уровень; в — пилотажный уровень

Штриховой линией на рисунке 3 показаны значения высоты и вертикальной перегрузки, которые формировались бы при чисто траекторном управлении. Как видно из рисунка, выбранная схема управления обеспечивает выдерживание заданной траектории полета (заданной высоты полета) с высокой точностью и оптимальными расходами по управлению рулем высоты. Данная схема управления используется для объективной оценки ЛТХ при выводе на заданную высоту.

В главе показано, что для некоторых режимов полета, когда необходимо стабилизировать заданные параметры, предпочтительней формировать управляющие воздействия по одноуровневой схеме управления, а также рассмотрены задачи формирования управляющих воздействий на режимах взлета и посадки.

Разработанный модуль формирования управляющих воздействий может использоваться на всех этапах разработки, испытаний, эксплуатации АТ и обеспечивает получение объективной оценки ЛТХ в рамках современных требований. В главе также показано, что применение методики формирования управляющих воздействий позволяет повысить эффективность АТ, осуществить автоматизированную проверку АТ по объективным критериям, сократить временные затраты при испытаниях АТ в 6—8 раз, снизить объем летной оценки ЛТХ АТ, выполняемой летчиком-экспертом.

В заключении приводятся основные результаты и выводы.

В приложениях представлены параметры нейросетевых регуляторов для траекторного уровня и документы, подтверждающие внедрение результатов работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложена методика формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ АТ с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме и на основе прогнозно-оптимизационного управления. На основании предложенной методики формирования управляющих воздействий в составе автоматизированной системы испытаний АТ разработан модуль формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ АТ.

2. Модуль формирования управляющих воздействий может использоваться на всех этапах разработки, испытаний, эксплуатации АТ и позволяет формировать управляющие воздействия, анало-

гичные управляющим воздействиям летчика, обеспечивая выполнение нормативных требований. Показано, что применение методики формирования управляющих воздействий позволяет повысить эффективность авиационных тренажеров, осуществить автоматизированную проверку АТ по объективным критериям, сократить временные затраты при испытаниях АТ в 6—8 раз, снизить объем летной оценки ЛТХ АТ, выполняемой летчиком-экспертом.

3. Разработана схема построения управления на траекторном уровне, позволяющая формировать заданные перегрузки и заданные угловые скорости модели динамики полета ЛА для обеспечения движения по заданной пространственной траектории, формируемой на программном уровне. Траекторный уровень управления является унифицированным, не зависящим от типа ЛА.

4. Разработана схема построения управления на пилотажном уровне, позволяющая формировать управляющие сигналы органов управления для обеспечения достижения и выдерживания заданных перегрузок и заданных угловых скоростей модели динамики полета ЛА.

5. Предложены архитектура, методика обучения и построения нейроконтроллеров, используемых для формирования прогнозно-оптимизационного управления на траекторном уровне управления. Вычислительная эффективность одного нейроконтроллера на два порядка выше, чем непосредственное использование алгоритмов прогнозно-оптимизационного управления, что позволяет использовать подобные нейроконтроллеры при формировании управления в авиационном тренажере в реальном масштабе времени.

6. Показано, что для некоторых режимов полета, когда необходимо стабилизировать заданные параметры, предпочтительней формировать управляющие воздействия по одноуровневой схеме управления.

7. Результаты работы внедрены в производство и использованы при разработке комплексных тренажеров семейства самолетов Ту-204.

8. Полученные результаты могут быть использованы при разработке современных технических средств обучения операторов динамических объектов. Дальнейшие направления исследований необходимо вести в направлении разработки автоматизированных обучающих систем в составе АТ, советующих систем, интеллектуальных обучающих систем.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ

1. Деревянчук Н. В. Использование трехмерной графики в компьютерных системах обучения / Н. В. Деревянчук, Д. М. Деревянчук // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы междунар. науч.-практ. конф. — Пенза, 2000. - С. 78-79.

2. Деревянчук Н. В. Использование современных технических средств в процессе формирования образа пространственных перемещений // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы междунар. науч.-практ. конф. -Пенза, 2001. - С. 29-30.

3. Деревянчук Н. В. Методы автоматического расчета режимов набора высоты и снижения в авиационных тренажерах / Д. М. Деревянчук, Н. В. Деревянчук, Э. В. Лапшин // Надежность и качество: Труды междунар. симпозиума. - Пенза, 2002. — С. 230-231.

4. Деревянчук Н. В. Методы автоматического расчета режимов разгона и торможения в авиационных тренажерах / Д. М. Деревянчук, Н. В. Деревянчук Ц Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Труды междунар. конф. - Пенза, 2002. — С. 150-151.

5. Деревянчук Н. В. Методика объективной летной оценки лет-но-технических характеристик авиационных тренажеров / Д. М. Деревянчук, Н. В. Деревянчук, А. Я. Дмитриев, С. Е. Кольцов// Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы Всерос. науч.-практ. конф. - Пенза, 2002. — С. 18—19.

6. Деревянчук Н. В. Коррекция динамических характеристик авиационного тренажера на основе алгебраических инвариантов / Д. М. Деревянчук, Н. В. Деревянчук // Тренажерные технологаи и симуляторы: Материалы второй науч.-техн. конф. — С.-Петербург, 2003. - С. 26-31.

7. Деревянчук Н. В. Использование современных интеллектуальных технологий в авиационных тренажерах / А И. Годунов, Н. В. Деревянчук, Д. М. Деревянчук ДАкгуальные проблемы науки и образования: Труды междунар. юбилейного симпозиума: В 2-х т. Т. 2 / Под ред. д.т.н., проф. М. А. Щербакова. — Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2003. - С. 205-206.

8. Деревянчук Н. В. Формирование оптимальных траекторий полета в авиационных тренажерах // Надежность и качество: Труды междунар. симпозиума. - Пенза, 2004. - С. 285-287.

9. Деревянчук Н. В. Нейросетевое управление при формировании оптимальных траекторий полета в авиационных тренажерах // Надежность и качество: Труды междунар. симпозиума. — Пенза, 2004. - С. 287-288.

10. Деревянчук Я. В. Формирование оптимального управления на этапе взлета в авиационных тренажерах / Я. В. Деревянчук, Д. М. Деревянчук, Э. В. Лапшин // Надежность и качество: Труды междунар. симпозиума. - Пенза, 2004. - С. 293-295.

11. Деревянчук Я. В. Формирование оптимального управления на этапе посадки в авиационных тренажерах / Я В. Деревянчук, Д. М. Деревянчук, Э. В. Лапшин // Надежность и качество: Труды междунар. симпозиума. - Пенза, 2004. - С. 291-293.

12. Деревянчук Я. В. Формирование управляющих воздействий для оценки летно-технических характеристик авиационных тренажеров на основе иерархического прогнозно-оптимизационного управления // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы юбилейной Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза, 2004. - С. 19-25.

13. Деревянчук Я. В. К вопросу формирования управляющих воздействий для оценки летно-технических характеристик авиационных тренажеров // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы юбилейной Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза, 2004. - С. 136-139.

14. Деревянчук Я. В. Траекторное нейросетевое управление моделью динамики полета в авиационных тренажерах / А. И. Годунов, Я. В. Деревянчук, Д. М. Деревянчук // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы юбилейной Междунар. науч.-практ. конф. — Пенза, 2004. — С. 14—19.

15. Деревянчук Я. В. Многомашинные вычислительные комплексы, транспьютеры и нейрокомпьютеры в отечественном авиационном тренажеростроении / М. М. Кваша, Ю. Г. Квятковский, В. И. Мандриков, Я. В. Деревянчук // Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров: Материалы юбилейной Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза, 2004. — С. 133—136.

Деревянчук Наталия Владимировна

Методика формирования управляющих воздействий для объективной оценки летно-технических характеристик авиационных тренажеров

Специальность 05 13 01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Редактор Т В Веденеева Технический редактор Н А Вьямсова

Корректор Н А Сидельникова Компьютерная верстка Н В Ивановой

ИД № 06494 от 26 12 01

Сдано в производство 06 12 04 Формат 60х84!/16 Бумага писчая Печать офсетная Уел печ л 1,16 Заказ №774 Тираж 75

Издательство Пензенского государственного университета 440026, Пенза, Красная, 40 Отпечатано в типографии ПГУ

Ob. il-os /3

Z 2 ФЕ0 2305 i * ^^

V í - - -

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Состояние и тенденции развития авиационных технических средств подготовки и обучения авиационных специалистов

1.2 Современные подходы к разработке технических средств обучения управлением летательными аппаратами.

1.3 Методологические основы и принципы объективной оценки летно-технических характеристик авиационных тренажеров

1.4 Постановка задачи. Выбор методов исследования поставленной задачи

1.5 Выводы.

2 ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЛЕТНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ПОЛЕТА В АВИАЦИОННЫХ ТРЕНАЖЕРАХ

2.1 Моделирование деятельности оператора на основе прогнозно-оптимизационного управления

2.2 Формирование управляющих воздействий на основе прогнозно-оптимизационного управления

2.3 Математические модели кинематики и динамики движения самолета в авиационных тренажерах

2.4 Декомпозиция процессов управления по иерархическому принципу

2.5 Выводы.

3 ФОРМИРОВАНИЕ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В АВИАЦИОННЫХ ТРЕНАЖЕРАХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ . .88 3.1 Применение искусственных нейронных сетей для траекторного уровня управления моделью динамики полета.

3.2 Выбор архитектуры и методики обучения нейроконтроллеров

3.3 Нейросетевое управление вращательным движением модели динамики полета на траекторном уровне

3.3.1 Формирование нейросетевого управления по угловой скорости крена

3.3.2 Формирование нейросетевого управления по угловой скорости тангажа

3.3.3 Формирование нейросетевого управления по угловой скорости рыскания

3.4 Нейросетевое управление поступательным движением модели динамики полета на траекторном уровне

3.4.1 Формирование нейросетевого управления по продольной перегрузке.

3.4.2 Формирование нейросетевого управления по нормальной перегрузке.

3.4.3 Формирование нейросетевого управления по поперечной перегрузке.

3.5 Использование нейроконтроллеров при управлении пространственным движением модели динамики полета

3.6 Выводы.

4 РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОСТАВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИСПЫТАНИЙ ДЛЯ ОБЪЕКТИВНОЙ ОЦЕНКИ ЛЕТНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АВИАЦИОННЫХ ТРЕНАЖЕРОВ

4.1 Разработка структурной схемы модуля формирования управляющих воздействий.

4.2 Разработка пилотажного уровня управления для модуля формирования управляющих воздействий

4.3 Формирование управления на этапе взлета на основе прогнозно-оптимизационного управления

4.4 Формирование управления на этапе посадки на основе прогнозно-оптимизационного управления

4.5 Выводы.

Повышение профессиональной подготовки летных экипажей по управлению летательными аппаратами непосредственно связано с совершенствованием и активным использованием авиационных тренажеров (AT) [7, 40, 43,44,50] . Большой вклад в решение проблем разработки AT внесен работами Безбогова A.A., Годунова А.И., Горячева В.А., Ефремова A.B., Красовского A.A., Мееровича Г.Ш., Мыльникова В.Г., Предтеченскго А.Н., Пономаренко В. А., Сотникова Д.А. и др.

К тренажерам предъявляются строгие требования при их испытаниях, которые проводятся с целью оценки и подтверждения соответствия характеристик AT характеристикам реального воздушного судна. Традиционно при испытаниях AT проверка режимов полета, например, руление по взлетно-посадочной полосе (ВПП), взлет, набор высоты, заход на посадку осуществляется с помощью летчика и носит субъективный характер.

Современные требования, предъявляемые к авиационным тренажерам в «Нормах годности авиационных тренажеров для подготовки авиаперсонала воздушного транспорта», международном стандарте, в стандартах FAA США и ICAO, ставят задачу получения объективной оценки характеристик авиационных тренажеров. При этом необходимо автоматически формировать управляющие воздействия, аналогичные тем, которые осуществляет летчик при оценке характеристик на данных режимах полета. Обычно такие управляющие воздействия получают из записей, полученных в летных испытаниях. Однако, это сопряжено с большими трудозатратами, связанными с обработкой информации. Использование же летчика-эксперта для многократного повторения тестов в процессе оценки летно-технических характеристик (ЛТХ) является неэффективным. К тому же, выполняемые летчиком управляющие воздействия могут отличаться (не являются идентичными), что также затрудняет оценку ЛТХ.

Для обеспечения испытаний тренажера в соответствии с принятыми нормативами и для решения выше обозначенных проблем необходима разработка средств автоматизации. В связи с этим актуальной является задача разработки методики формирования управляющих воздействий.

Среди коллективов, занимавшихся вопросами формирования управляющих воздействий для оценки соответствия характеристик АТ характеристикам реального воздушного судна, следует отметить Летно-исследовательский институт им.Громова. Специалисты этого института предлагают формировать данное управление на основе классических методов теории автоматического управления.

Данная работа является продолжением исследований в этом направлении с использованием современных подходов, с учетом достижений вычислительной техники и интеллектуальных технологий.

Целью исследования является теоретическое обоснование, разработка, алгоритмическая и программная реализация методики формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить задачи: обоснование разработки методики формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах; анализ существующих подходов к автоматическому формированию управляющих воздействий в технических средствах подготовки и обучения авиационных специалистов;

- анализ структуры и особенностей формирования управляющих воздействий летчиком по управлению летательным аппаратом (ЛА) и учета этих особенностей в разрабатываемой методике;

- разработка структуры модуля формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ модели динамики полета в авиационных тренажерах;

- разработка методики, алгоритмов и программного обеспечения модуля формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели *динамики полета в авиационных тренажерах.

Для решения поставленных задач использовались методы современной теории управления и эргатических систем, теории математического моделирования и системного анализа, теории искусственных нейронных сетей и инженерной психологии. В экспериментальных исследованиях применялось цифровое моделирование с использованием ЭВМ.

Научная новизна работы заключается в разработке: методики формирования управляющих воздействий для объективной оценки летно-технических характеристик АТ с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме и на основе прогнозно-оптимизационного управления;

- схемы построения управления на траекторном уровне, позволяющей формировать заданные перегрузки и заданные угловые скорости модели динамики полета ЛА для обеспечения движения по заданной пространственной траектории с заданным угловым положением;

- схемы построения управления на пилотажном уровне, позволяющей формировать управляющие сигналы органов управления для обеспечения достижения и выдерживания заданных перегрузок и заданных угловых скоростей модели динамики полета ЛА;

- архитектуры, методики обучения и построения ней-роконтроллеров, используемых в качестве нейрорегулято-ров для формирования прогнозно-оптимизационного управления на траекторном уровне.

Практическая значимость работы определяется прикладным характером проведенных разработок и исследований, направленных на повышение эффективности использования авиационных тренажеров. Результаты работы внедрены в производство в Пензенском конструкторском бюро моделирования и использованы при разработке комплексных тренажеров семейства самолетов Ту-204.

На защиту выносятся:

- методика формирования управляющих воздействий в АТ с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме;

- принципы построения управления на траекторном уровне, формирующем заданные перегрузки и заданные угловые скорости модели динамики полета ЛА;

- принципы построения управления на пилотажном уровне, формирующем управляющие сигналы органов управления; архитектура, методика обучения и построения ней-роконтроллеров, формирующих прогнозно-оптимизационное управление на траекторном уровне; формирование управляющих воздействий для различных этапов и режимов полета в АТ.

Работа состоит из введения, четырех глав и заклюг чения.

В первой главе проводится анализ состояния проблемы. Обосновывается необходимость формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ АТ аналогичных управляющим воздействиям летчика. В качестве теоретической базы при разработке методики формирования управляющих воздействий предлагается теория прогнозно-оптимизационного управления с использованием иерархической схемы управления и использованием обученных нейросетей в качестве нейроконтроллера. Дается анализ существующих и перспективных систем, использующих последние достижения в области аналитических и интеллектуальных технологий для построения технических средств подготовки и обучения авиационных специалистов.

Во второй главе обосновываются принципы формирования управляющих воздействий для оценки ЛТХ модели динамики полета АТ на основе прогнозно-оптимизационного управления и психофизиологического механизма деятельности человека. Представлены модель динамики полета и модель движения по ВПП, принятые для моделирования. Исходя из структуры действий летчика по управлению ЛА и высокой размерности уравнений модели динамики полета, предложено формировать управление по иерархической трехуровневой схеме с разделением на программный, тра-екторный и пилотажный уровни. Предлагается декомпозировать модель динамики полета на траекторный и пилотажный уровни.

В третьей главе для формирования управляющих воздействий предложено использовать предварительно обученный нейроконтроллер. Дается анализ наиболее эффективных в вычислительном отношении алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Проанализированы основные схемы обучения нейроконтроллеров, и для задачи формирования управляющих воздействий в АТ разработана архитектура нейроконтроллера на базе рекуррентной ИНС, а также предложена схема предварительного непосредственного обучения нейроконтроллера управлению по обучающим выборкам. Разработаны нейроконтроллеры для траекторного уровня управления.

В четвертой главе на основании предложенной методики формирования управляющих воздействий в составе автоматизированной системы испытаний АТ разработан модуль формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ АТ. Разработаны математические модели и схемы построения управления на траекторном и пилотажном уровнях, представлены результаты экспериментальных исследований по формированию управляющих воздействий для различных этапов и режимов полета.

7. Результаты работы внедрены в производство и использованы при разработке комплексных тренажеров семейства самолетов Ту-204.

8. Полученные результаты могут быть использованы при разработке современных технических средств обучения операторов динамических объектов. Дальнейшие направления исследований необходимо вести в направлении разработки автоматизированных обучающих систем в составе АТ, советующих систем, интеллектуальных обучающих систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Предложена методика формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ АТ с помощью иерархического управления по трехуровневой схеме и на основе прогнозно-оптимизационного управления. На основании предложенной методики формирования управляющих воздействий в составе автоматизированной системы испытаний АТ разработан модуль формирования управляющих воздействий для объективной оценки ЛТХ АТ.

2. Модуль формирования управляющих воздействий может использоваться на всех этапах разработки, испытаний, эксплуатации АТ и позволяет формировать управляющие воздействия, аналогичные управляющим воздействиям летчика, обеспечивая выполнение нормативных требований. Показано, что применение методики формирования управляющих воздействий позволяет повысить эффективность авиационных тренажеров, осуществить автоматизированную проверку АТ по объективным критериям, сократить временные затраты при испытаниях АТ в 6-8 раз, снизить объем летной оценки ЛТХ АТ, выполняемой летчиком-экспертом.

3. Разработана схема построения управления на траекторном уровне, позволяющая формировать заданные перегрузки и заданные угловые скорости модели динамики полета ЛА для обеспечения движения по заданной пространственной траектории, формируемой на программном уровне. Траекторный уровень управления является унифицированным, не зависящим от типа ЛА.

4. Разработана схема построения управления на пилотажном уровне, позволяющая формировать управляющие сигналы органов управления для обеспечения достижения и выдерживания заданных перегрузок и заданных угловых скоростей модели динамики полета ЛА.

5. Предложены архитектура, методика обучения и построения нейроконтроллеров, используемых для формирования прогнозно-оптимизационного управления на траектор-ном уровне управления. Вычислительная эффективность одного нейроконтроллера на два порядка выше, чем непосредственное использование алгоритмов прогнозно-оптимизационного управления, что позволяет использовать подобные нейроконтроллеры при формировании управления в авиационном тренажере в реальном масштабе времени.

6. Показано, что для некоторых режимов полета, когда необходимо стабилизировать заданные параметры, предпочтительней формировать управляющие воздействия по одноуровневой схеме управления.

1. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. — М.: Медицина. 1975. — 220 с.

2. Аэромеханика самолета: Динамика полета: Учебник для авиационных вузов / Бочкарев А.Ф., Андреевский В.В., Белоконов В.М., и др. — М.: Машиностроение, 1985. 360 с.

3. Белоцерковский С.М., Кочетков Ю.А., Красовский A.A., Новицкий В.В. Введение в аэроавтоупругость. — М., Наука, 1980. 384 с.

4. Береговой Г.Т., Завалова Н.Д., Ломов Б.Ф., Поно-маренко В. А. Экспериментально-психологические исследования в авиации и космонавтике. — М.: Наука, 1978. — 302 с.

5. Бешчев Ю.И. и др. Концепция построения специализированных компьютерных тренажеров для летного и инженерно-технического состава модернизируемых и перспективных ЛА // А и Т. 2001. - №7. - С.26-36.

6. Боднер В.А., Закиров P.A., Смирнова И.И. Авиационные тренажеры. — М.: Машиностроение, 1978. — 192 с.

7. Бодрунов С.Д. Авиационное тренажеростроение в России, история, современное состояние, перспективы развития // Тренажерные технологии и симуляторы: Сборник докладов конференции. — С-Петербург, 2002. — С.4-12.

8. Буков В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. — М.: Наука, 1987. — 231 с.

9. Буков В.Н., Красовский A.A. Операционный алгоритм оптимального управления // А и Т. — 1974. — №10. — С.5-12.

10. Бюшгенс Г.С., Студнев Р. В. Аэродинамика самолета. Динамика продольного и бокового движения. — М. : Машиностроение, 1979. — 349 с.

11. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. 4.1. Линейные системы регулирования одной величины. — М. ; JI.: Энергия, 1965. — 396 с.

12. Губинский А.И. Надежность и качество функционирования эргатических систем. — Л.: Наука, 1982. — 216 с.

13. Деревянчук Д.М., Деревянчук Н.В., Лапшин Э.В. Методы автоматического расчета режимов набора высоты и снижения в авиационных тренажерах // Надежность и качество: Труды международного симпозиума. — Пенза, 2002. — С.230-231.

14. Деревянчук Д.М., Деревянчук Н.В. Методы автоматического расчета режимов разгона и торможения в авиационных тренажерах / / Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Труды международной конференции. — Пенза, 2002. — С.150-151.

15. Деревянчук Д.М., Деревянчук Н.В. Коррекция динамических характеристик авиационного тренажера на основе алгебраических инвариантов // Тренажерные технологии и симуляторы: Материалы второй научно-технической конференции. — С.-Петербург, 2003. — С.26-31.

16. Деревянчук Н.В. Формирование оптимальных траекторий полета в авиационных тренажерах // Надежность икачество: Труды международного симпозиума. — Пенза, 2004. С.285-287.

17. Деревянчук Н.В. Нейросетевое управление при формировании оптимальных траекторий полета в авиационных тренажерах // Надежность и качество: Труды международного симпозиума. — Пенза, 2004. — С.287-288.

18. Деревянчук Н.В., Деревянчук Д.М., Лапшин Э.В.с

19. Формирование оптимального управления на этапе взлета в авиационных тренажерах // Надежность и качество: Труды международного симпозиума. — Пенза, 2004. — С.293-295.

20. Деревянчук Н.В., Деревянчук Д.М., Лапшин Э.В. Формирование оптимального управления на этапе посадки в авиационных тренажерах // Надежность и качество: Труды международного симпозиума. — Пенза, 2 004. — С.2 91-2 93.

21. Динамика полета: Учебник для авиационных вузов / Мхитарян A.M., Лазнюк П.С., Максимов B.C. и др. — М. : Машиностроение, 197 8. — 424 с.

22. Доброленский Ю.П. и др. Методы инженерно-психологических исследований в авиации. — М.: Машиностроение, 1975. — 280 с.

23. Доброленский Ю.П. Динамика полета в неспокойной атмосфере. — М.: Машиностроение, 1969. — 252 с.

24. Дружинин Г.В. Анализ эрготехнических систем. — М.: Энергоатомиздат, 1984. — 160 с.

25. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В., Круглов В.В. MATLAB 5.3.1 с пакетами расширений./ Под ред. проф. В.П. Дьяконова. — М.: Нолидж, 2001. — 880 с.

26. Дьяконов В.П., Круглов В.В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. - 448 с.

27. Калман Р., Фалб П., Арбиб. Очерки па математической теории систем. — М.: Мир, 1971. — 400 с.

28. Касти Д. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. — М.: Мир, 1982. — 216 с.

29. Козиоров J1.M., Колчин A.A., Пономаренко В. А., Сильвестров М.М. Автоматизация управления летательными аппаратами на различных этапах полета с учетом человеческого фактора. — М.: Воениздат, 1984. — 233 с.

30. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). — М.: Наука, 1973. — 831 с.

31. Красовский A.A. Основы теории авиационных тренажеров. — М.: Машиностроение, 1995. — 303 с.

32. Красовский A.A. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. — М.: Наука, 1973. 558 с.

33. Красовский A.A., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. — М.: Наука, 1977. — 271 с.

34. Красовский A.A., Лопатин В.И., Наумов А.И., Са-молаев Ю.Н. Авиационные тренажеры. — М. : ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1992. 320 с.

35. Красовский A.A., Кудиненко A.B. Пилотажно-навигационные и комплексные тренажеры. — М. : ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1984. 204 с.

36. Куратовский К., Мостовский А. Теория множеств. — М.: Мир, 1970. 416 с.4 6.Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 736 с.

37. Мамаев В.Я. Болевые точки тренажеростроения и возможные пути их устранения. // В ж.: Мир авионики, №1, 2003. С. 38-39.

38. Меерович Г.Ш., Годунов А.И., Ермолов O.K. Авиационные тренажеры и безопасность полетов. — М. : Воздушный транспорт, 1991. — 341 с.

39. Меньшов А.И., Рыльский Г.И. Человек в системе управления летательными аппаратами. — М. : Машиностроение, 1976. 192 с.

40. Месарович М.Д., Макр Д., Такахара У. Теория многоуровневых иерархических систем. М.: Мир, 1973. — 367 с.

41. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты)./ Под ред. В.И. Васильева, Б.Г. Ильясова, С.Т. Кусимова. Кн.14: Учеб. пособие для вузов. — М.: Радиотехника, 2004. — 496 с.

42. Нейроматематика. Кн. 6: Учеб. Пособие для вузов / Агеев А.Д., Балухто А.Н., Бычков A.B. и др.; Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2002. - 448 с.

43. Остославский И.В. Аэродинамика самолета. — М. : Оборонгиз, 1957. — 556 с.

44. Пашковский И.М. Динамика и управляемость самолета. — М.: Машиностроение, 1987. — 248 с.

45. Платонов К.К., Гольдштейн Б.М. Основы авиационной психологии. — М.: Транспорт, 1987. — 222 с.

46. Пономаренко В.А. Психология духовности профессионала. — М.: Изд. Дом «Русский врач», 1997. — 296 с.

47. Пономаренко В.А., Лапа В.В. Профессия летчик. - М.: Наука, 1985. - 136 с.

48. Попов О.С., Третьяков A.B. Задачи построения компьютерных систем обучения для пилотов гражданскойавиации. // В ж. : Авиакосмическое приборостроение, №9, 2003. С. 38-40.

49. Практическая аэродинамика маневренных самолетов. /Под общ. ред. Лысенко Н.М. — М.: Воениздат, 1977 . — 439 с.

50. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросете-вые системы управления. Кн. 8: Учеб. Пособие для вузов / Общая ред. А.И.Галушкина. М. : ИПРЖР, 2002. - 480 с.

51. Фаворова Г. Н., Болдырев И. В., Цаплина Н. А. Структура системы автоматизированного контроля адекватности комплексного тренажёра гражданского самолёта. Научно-технический сборник № 222, 1990.

52. Фельдбаум A.A. Основы теории оптимальных автоматических систем. — М.: Физматгиз, 1963. — 549 с.

53. Хартман Ф. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Мир, 1970. - 720 с.

54. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. — М.: Мир, 1975. — 534 с.

55. Цибулевский И.Е. Человек как звено следящей системы. М.: Наука, 1981. - 288 с.

56. Шеридан Т.Б., Феррелл У.Р. Системы человек-машина: Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором. — М. : Машиностроение, 1980. 400 с.

57. Battiti R. First and second order methods for learning: Between steepest descent and Newton's method. // Neural Computation. 1992. Vol. 4, № 2. P. 141-166.

58. Beale E.M.L. A derivation of conjugate gradient in F. A. Loostma. // Numerical method for nonlinear optimization. London: Academic Press, 1972.

59. Dennis J.E., Schnabel R.B. Numerical methods for unconstrained optimization and nonlinear equations. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall,1983.

60. Fletcher R., Reeves C.M. Function minimization by conjugate gradient // Computer Journal. 1964. Vol. 7. P. 149-154.

61. Hagan M.T., Demuth H.B., Beale M.H. Neural Network Design. Boston, MA: PWS Publishing, 1996.

62. Hagan M.T., Menhaj M. Training feedforward networs with the Marquardt algorithm. // IEEE Transactions on Neural Networks. 1994. Vol.5,№ 6. P. 989-993.

63. Riedmiller M., Braun H. A direct adaptive method for faster backpropagation learning: The RPROP algorithm // Proceeding of the IEEE International Conference on Neural Networks. 1993.