автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы, модели и системный синтез управления комплексами беспилотных летательных аппаратов двойного назначения

На правах рукописи

ПОЛТАВСКИЙ Александр Васильевич

МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И СИСТЕМНЫЙ СИНТЕЗ УПРАВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСАМИ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ ДВОЙНОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (транспорт)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

003463318

Москва - 2009

003463318

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском городском педагогическом университете»

Научный консультант: лауреат Государственной премии СССР,

доктор технических наук, профессор Дедков Виталий Кириллович

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Дивеев Асхат Ибрагимович

лауреат Государственной премии СССР, доктор технических наук, профессор Воробьев Алексей Минаевич

заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Воскобоев Виктор Федорович

Ведущая организация: ФГУП ЦНИИ «Комета»

Защита состоится «___»_2009г. в час. на заседании

Диссертационного совета Д 002.017.03 при Вычислительном центре им. A.A. Дородницына РАН по адресу:

119333, г. Москва, ул. Вавилова, д.40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Вычислительного центра им. A.A. Дородницына РАН

Автореферат разослан « »_2009г.

Ученый секретарь Диссертационного совета Д 002.017.03 ^г/^^

кандидат физико-математических наук Агг Мухин А.В.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

(АББРЕВИАТУРЫ)

АУ - алгоритм управления, АСУ - автоматизированная система управления, АОИ - алгоритм обработки информации, АО - алгоритм оптимизации,

АСПР - автоматизированная система принятия решений,

АСП - авиационное средство поражения,

АРГС - активная радиолокационная головка самонаведения,

АБ - авиационная бомба,

БЛА - беспилотный летательный аппарат,

БЦВС - бортовая цифровая вычислительная система,

БД - база данных,

БИНС - бесплатформенная инерциальная навигационная система, ЗУР - зенитная управляемая ракета,

ГЛОНАССДЗРЗ - глобальная навигационная спутниковая система,

ЗСК - земная система координат,

ИСК - инерциальная система координат,

ИНС - инерциальная навигационная система,

ИК - инфракрасное (излучение),

ИУ - информационно-управлящий,

КАВ - комплекс авиационного вооружения,

КБЛА - комплекс беспилотных летательных аппаратов,

ЛЫС - локальная навигационная система,

НСП - неградиентный случайный поиск,

ОРП -область разрешенных пусков (сбросов),

ОЛС - оптико-локационная система,

ОП - огневое противодействие,

ОВТ - объект военной техники,

УАБ - управляемая авиационная бомба,

ПНС - прицельно-навигационная система,

ПЗС - приемо-зарядовая связь (матрица ПЗС),

ПП - постановка помех,

ПВО - противовоздушная оборона,

ППМ - промежуточный пункт маршрута,

ПЛА - пилотируемый летательный аппарат,

РТР - ретранслятор,

РЛС - радиолокационная станция,

СК - система координат,

СУ - система управления,

СУВ - система управления вооружением,

СН - система наведения,

УАСП - управляемое авиационное средство поражения, ТТХ - тактико-технические характеристики.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Применение аналитического и имитационного моделирования на базе современных компьютерных технологий при разработке комплексов беспилотных летательных аппаратов стало основным направлением совершенствования авиационной техники на стадии предпроектных исследований, обеспечивающим повышение эффективности операций с их применением [7,13].

Технический прогресс в развитии КБЛА, бурный рост их номенклатуры, расширение сферы их применения в народном хозяйстве и при решении специальных задач силовых ведомств, особенно в последнее время, могут в корне изменить как способы решения многих задач государственного уровня, так и сам подход к решению таких задач. Важную роль для расширения возможностей БЛА сыграло оснащение их цифровыми средствами навигации, цифровыми оптиколо-кационными и радиолокационными системами, средствами радиационной и химической разведки, средствами доставки грузов и другими информационно-измерительными и управляющими системами. Успешное применение БЛА в решении задач мониторинга пожароопасных районов, патрулирования важных объектов в труднодоступной местности, выполнение особо важных операций в локальных военных конфликтах, а также в борьбе с терроризмом (в мирное и в военное время) открывают новые возможности в развитии многоцелевых авиационных систем и робототехнических комплексов. К сожалению, концепция развития многоцелевых КБЛА, как составной части авиации, в ряде случаев еще отстает от актуальных задач, выдвигаемых практикой [5].

Гипотеза о возможности создания облика перспективного многофункционального комплекса БЛА для решения задач двойного назначения (в интересах народного хозяйства и силовых ведомств) требует дополнительных исследований и проведения эксперимента (а для этого нужен сам комплекс БЛА или его модели). Если за последние годы в области методов разработки пилотируемых авиационных комплексов достигнут известный прогресс, то в вопросах анализа и синтеза КБЛА сохраняются значительные пробелы. Например, комплексы БЛА с перспективными информационно-управляющими и навигационными системами (в частности - локальными) и оптимальным комплексом авиационного вооружения, способные решать задачи двойного назначения с заданными требованиями, пока отсутствуют.

Проблема оценивания качества перспективных многофункциональных КБЛА, выявление их свойств на ранней стадии проработки, требует для своего решения разработки соответствующих методов и моделей, учитывающих специфику задач КБЛА, а также необходимость разработки оптимальных алгоритмов управления и обработки информации, обеспечивающих надежное управление безопасностью полетов. Наиболее «узким» местом на стадии проектирования будущих комплексов БЛА является структурный и параметрический синтез системных решений в части конструктивных, функциональных и алгоритмических блоков системы. Возросшая сложность современных комплексов БЛА, расширение сферы функциональных задач (в области специальных операций и задач народно-

го хозяйства), возлагаемых на рассматриваемый класс динамических объектов, требуют разработки новых подходов к организации процессов создания, отладки и внедрения таких систем. Использование новых методов и моделей оптимизации различных классов КБЛА, алгоритмов управления и обработки информации, методов оценивания эффективности новых структур динамических объектов в значительной степени определяют эффективность достижения целей операций, связанных с применением КБЛА. В свете изложенного, разработка моделей и методов системного синтеза управления БЛА двойного назначения, на данном этапе их развития, приобретает особую актуальность.

Целью работы является обоснование тактико-технических характеристик перспективных многофункциональным КБЛА двойного назначения на основе разработки адаптивных методов, моделей и алгоритмов системно-структурного и параметрического синтеза.

Объектами исследования являются различные классы КБЛА двойного назначения.

Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы управления системно-структурным синтезом перспективных КБЛА.

Поставленная цель требует решения следующих задач:

1. Обоснование целесообразности решения рассмотренных выше задач с помощью КБЛА двойного назначения и возможности создания перспективных комплексов БЛА, отвечающих уровню современных требований.

2. Определение границ области применения КБЛА по функциональному предназначению в зависимости от конструктивно-технологических и эксплуатационных факторов и факторов предполагаемых угроз.

3. Разработка метода и моделей, позволяющих оценивать тактико-технические характеристики существующих КБЛА и прогнозировать их развитие.

4. Разработка методов и моделей оценивания эффективности применения комплексов БЛА для решения народнохозяйственных и оборонных задач с учетом известных и прогнозируемых угроз.

5. Систематизация известных и разработанных в диссертации моделей и методов оценивания качества управления проектами, технологиями создания, прогнозирования и применения комплексов БЛА.

6. Формирование рекомендаций по применению результатов диссертационной работы для системно-структурной и параметрической оптимизации КБЛА и разработки предварительных ТТХ КБЛА с обобщением имеющихся и полученных в диссертации результатов.

Методы исследования. Теоретические и прикладные исследования, проведенные в диссертации, базируются на методах системного анализа, аппарата теории вероятностей и математической статистики, теории случайных процессов и методах оптимизации линейных и нелинейных, стохастических и детерминированных систем, методах теории выбора и оптимального управления.

Научный базис решения проблемы. Объекты КБЛА являются сложными структурами, реализующими при функционировании нелинейные, нестационарные, многомерные и многосвязные зависимости. Построение математических моделей этих объектов представляет собой сложную самостоятельную задачу. Эти

модели используются при разработке адаптивных методов и алгоритмов управления и обработки информации, для оценивания эффективности операций и оценивания качества систем.

Разработке методов синтеза адаптивных систем управления сложными техническими объектами JIA посвящены труды многих ученых, среди которых следует отметить работы академика B.C. Пугачева, профессоров И.Е. Казакова, В.Н. Афанасьева, В.Н. Букова, С.Д. Землякова, В.Ю. Рутковского, А.Н. Акимова и др. Методам случайного поиска оптимальных характеристик динамических систем посвящены труды профессоров JI.A. Растригина, Д.И. Гладкова, Я.З. Цыпкина, К.К. Рипа, Г.С. Тарасенко и др.

В области оценивания надежности и аэродинамического проектирования JIA значительный вклад внесли труды профессоров Б.В. Гнеденко, H.A. Северце-ва, профессоров С.М. Белоцерковского, М.И.Ништ, В.А. Подобедова и др.

Значительный вклад в теорию исследования эффективности операций и оценивания качества создаваемых и имеющихся сложно-организованных технических объектов внесли профессора Г.Б. Петухов, И.С. Попов и др.

Работы, приведенных выше ученых, научных школ и направлений явились научным базисом исследований, выполненных в диссертации, и использовались при разработке моделей и методов структурно-параметрического синтеза перспективных многофункциональных КБЛА двойного назначения.

Научная новизна. Новизна полученных результатов заключается в разработке новых адаптивных методов системно-структурной и параметрической оптимизации КБЛА и систем управления различными ЛА на основе многокритериального подхода, позволяющего значительно сократить временные и стоимостные затраты на проектирование, испытание и разработку сложных КБЛА.

Новые результаты, выносимые на защиту:

1. Метод и модели системно-структурного синтеза комплексов БЛА, обеспечивающие повышение функциональной эффективности существующих БЛА и прогнозирование развития КБЛА в РФ [1,2,3,4,5,6,7,8,9, 10, 11, 12,13, 14,44,45,46,47,48,49].

2. Метод и модели многокритериального оценивания показателей эффективности КБЛА на этапе разработки, позволяющие существенно упростить процедуру оценок принятия решения в задачах анализа и синтеза перспективных КБЛА (формирование базы данных и автоматизированной системы принятия решений) [3,4,7,8,9,12,13,14,44,45,46,47].

3. Математическая модель адаптивной системы управления структурным синтезом КБЛА с использованием новых информационных технологий и компьютерного моделирования, обеспечивающая повышение достоверности прогнозирования характеристик беспилотных авиационных систем [1,3,12,14,48,49].

4. Метод и модели оценивания эффективности применения КБЛА, основанные на результатах вычислительного эксперимента и аналитических расчетов, ориентированных на повышение качества управления в целом [1,3,8,13,14,44,45,46,47].

5. Метод и модели управления программным самонаведением и безопасностью полетов БЛА, позволяющие реализовать различный характер управляемых траекторий полета к цели с уменьшением динамических ошибок в системе управления, повысить автономность и безопасность полета без снижения эффективности управления в целом [1,2,3,8„10,11,12,14,44,45,48,49].

6. Результаты моделирования целевого применения КБЛА и методические рекомендации по организации, проведению и обработке результатов испытаний модельных образцов-свидетелей с целью выработки основных ТТХ базового КБЛА [3,7,10,14,15,17,18,19,20,21,22].

Полученные результаты составляют решение крупной научной и практической проблемы: - разработки адаптивных методов, моделей и алгоритмов системно-структурного и параметрического синтеза управления комплексами БЛА в интересах решения многоцелевых задач силовых ведомств и народного хозяйства РФ.

Практическая ценность и реализация результатов. Разработанные методы, модели, алгоритмы управления и обработки информации, а также созданные программные средства вошли в состав математического и программного обеспечения:

- в НИИ, ОКБ и на авиапредприятиях при проектировании и создании беспилотной авиационной техники;

- в научно-исследовательских лабораториях при проведении расчетно-экспериментальных исследований;

- в ВУЗах, готовящих специалистов по проектированию и эксплуатации современных беспилотных летательных аппаратов;

- в отраслевых министерствах и силовых структурах.

Результаты, полученные в диссертации, использовались при разработке и исследовании устойчивости и управляемости БЛА в циклах НИР-ОКР ГНПП «Регион», 30ЦНИИ МО РФ, в НПК «Штурмовики Сухого», что подтверждено актами о внедрении, а также использованы при подготовке учебно-методических пособий в КВВАИУ, ВВИА, НИБ и защищены Патентами РФ.

Достоверность научных положений, выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена результатами вычислительных экспериментов на основе созданных алгоритмов и программного обеспечения с использованием реальных исходных данных. Верификация результатов моделирования производилась на основе действующих методик с помощью специально разработанных тестов. Кроме того, достоверность полученных результатов обеспечивается корректным использованием математических, алгоритмических и программных методов и средств. Полученные результаты не противоречат существующим прогнозам развития авиационных беспилотных систем в РФ и существенно их дополняют.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены на научных конференциях и семинарах: на межведомственной научно-технической конференции «Перспективы и проблемы современных беспилотных авиационных систем»(ВВИА им проф. Н.Е. Жуковского, 1999г.); на межведомственной научно-технической конференции «Концепции развития беспилотных

авиационных комплексов» (ВВИА им. проф.Н.Е. Жуковского, 2005г.); на международном симпозиуме «Управление и самоуправление в сложных системах» в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН в ноябре 2005г., на 12 расширенных семинарах в НИИ и ВУЗ РФ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 49 печатных работ, общим объемом 63 п.л., из них 14 работ в журналах рекомендованных ВАК РФ, общим объемом 7,2 п.л., получено 5 патентов РФ на изобретения и один Евразийский.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, приложения и списка использованных источников. Работа изложена на 359 страницах машинописного текста, содержит 164 рисунка и 49 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследований. Рассмотрены мировые закономерности развития беспилотных авиационных комплексов.

Дана характеристика эффективности применения комплексов БЛА при решении задач силовых ведомств и народнохозяйственных проблем РФ. Подчеркивается, что при проектировании и создании систем с комплексами БЛА проблема заключается в разработке методов синтеза таких систем. Разработка методов структурного и параметрического синтеза, наряду с созданием баз данных и баз знаний, необходимых для обеспечения автоматизированного проектирования, являются главными проблемами обеспечения рациональной структурной и параметрической организации КБЛА двойного назначения. Показано, что обобщенных методов разработки и оценки перспектив развития КБЛА, как отечественных, так и зарубежных, еще не создано. В РФ пока не созданы многоцелевые КБЛА, интегрированные в другие системы, и приспособленные для решения, например, информационных задач, задач доставки грузов, нанесения удара и др. Отсутствует также и общая концепция развития КБЛА [5,16,24,42].

В первом разделе дана характеристика области применения БЛА, основных тенденций их разработки и развития. Показаны роль и место БЛА в структуре народнохозяйственных проблем и в решении задач силовых ведомств. Дан анализ проблем и путей решения задач структурного синтеза комплексов БЛА.

Под структурным синтезом КБЛА подразумеваются методы и модели создания системы с заранее заданными свойствами. Качество - это способность системы соответствовать своему предназначению. Без выработки научно-обоснованных методов построения комплексов БЛА, решение этой проблемы не имеет системных целей, а поэтому может оказаться попросту невыполнимым. В связи с этим требуются новые решения оценивания качества КБЛА с учетом мировых тенденций развития беспилотной авиации двойного назначения на основе разработки адаптивных методов, моделей и алгоритмов системно-структурного синтеза КБЛА. Научно-методическая основа стратегии системно-структурного синтеза КБЛА - это разработка целей, задач и показателей эффективности операций с применением КБЛА (рис.1).

Показатели эффективности выбираются исходя из основного назначения системы. Наиболее информативным показателем эффективности является вероят-

ность выполнения задачи р = рт = р(0), стоящей перед системой. В качестве критериев, используемых для оценивания пригодности (оптимальности) систем по показателям эффективности, применяются условия

С,: (?<п> б })={/;-(критерий пригодности по принадлежности);

йг : Рю > Р^; - (критерий пригодности по превосходству);

03 : Рю = Р°™ - (критерий пригодности по оптимальности).

Необходимым компонентом перспективных многофункциональных КБЛА двойного назначения (как следует из задачи анализа) является включение в их структуру комплекса авиационного вооружения с соответствующими целями, задачами и показателями качества (рис.2).

Задачи и показатели функциональной эффективности КБЛА двойного

назначения:

Основные

1. Нанесение (предотвращение) ущерба объекту (цели) -Рт\ =РЦ ~М[и1], (где Рц - вероятность поражения цели);

2. Обнаружение и распознавание объектов (целей) - Рюг = Рт2 = Рт- (где Рп0 - вероятность правильного обнаружения объекта-цели). Дополнительные - ретрансляция данных, постановка помех, мониторинг среды -объектов, доставка груза Рдг., радиационная, бактериологическая и химическая разведка РРЧ), патрулирование границ и др. задачи.

Рис.1. Алгоритм системной стратегии разработки КБЛА в АСПР Новые структуры и задачи КБЛА двойного назначения Задачи и показатели комплекса авиационного вооружения КБЛА.

1. Обнаружение, распознавание объектов (целей) - Рт.

2. Выбор АСП и нанесение заданного ущерба цели - Р„ М[их].

3. Управление автоматикой (система управления вооружением) -Рю.

4. Пуск (сброс-доставка к объекту-цели груза) АСП - Р„ ,РП0Р№.

5. Контроль применения (проводимой операции) - Рт.

* ОПЕРАЦИИ. ЗАДАЧИ И ПОКАЗАТЕЛИ ПНС КБЛА

1. Навигация и управление полетом БЛА - Рн.

2. Обнаружение и распознавание объектов (целей) - Рпо.

3. Применение АСП (сброс-доставка груза к объекту) - Ри.

4. Управление безопасностью движения БЛА и применения АСП - Рб„.

5. Управление возвращением БЛА в заданный район - Рвз.

* ОПЕРАЦИИ. ЗАДАЧИ И ПОКАЗАТЕЛИ ПРИМЕНЕНИЯ АСП

1. Точность вывода в район применения БЛА, объекта (цели) - Ри, Рзрп.

2. Управление временными уставками и зоной поражения 5„.

3. Управление поражением цели (по заданному типу - АуВуС) - Ра*.

* ОПЕРАЦИИ. ЗАДАЧИ И ПОКАЗАТЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕОДОЛЕНИЕМ УГРОЗ ЕЛА и АСП

1. Преодоление ПВО противника - Ряво.

2. Потеря управления БЛА (отказы в СУ, перерыв информации) - Рт.

3. Столкновение объектов в воздухе и с Землей -

4. Поражение собственными АСП - Ра.

5. Выход из области ОРП - (1- Рн).

6. Классы задач других подсистем КБЛА приведены в тех. описаниях.

Уровень №1 оперативно-тактический

Д ср»Д<» I

Уровень №2

систекно-технический

0 О

----------------V

©(Р6*.Л ( >011 \

тактические

технические

эксплуатационные

акономические

Уровень

сйночекничсски« ХАРАКТЕРИСТИКИ СТРУКТУР КАБ КБЛА

Рис. 2. Иерархические связи множества показателей новой структуры КБЛА

Основной и конечной целью типовой операции КБЛА является нанесение заданного ущерба объекту, оцениваемой вероятностью Ра. Этот показатель является ведущей компонентой суждения о качестве системы и имеет вид [23]:

Рц = т) = ] |) G{x, y,z)f(x, у, Ddxdydz,

«1 ч

где G(x,y,z)- координатный закон поражения цели;

fix,y,z)- трехмерная плотность распределения вероятности точек разрыва (срабатывания взрывательного устройства) АСП (УАСП).

Приведенный выше перечень целей и задач новой системы КБЛА определяет задачи и структуру проблемы, составляющей предмет исследований данной диссертационной работы [1,9,13,15,40].

Второй раздел диссертации посвящен непосредственно разработке методов, моделей и алгоритмов, необходимых для проведения системно-структурного и параметрического синтеза (оценки эффектов и оптимизации) комплексов БЛА.

Динамическую систему - общую модель функционирования КБЛА, изначально представим как стохастическую (вероятностную) систему в следующем виде:

= Е W (0f W (г) + g W (ОХ{1) (О.У(г) (О = г}£) Л1 = ТГ), (1)

где Е, F, G - известные матрицы коэффициентов размерности (лхи), (fal), (шхп); X(t)~ входной вектор-сигнал является случайным, Y(t) - выходной вектор-сигнал полагается случайным, т. к. он является реакцией на случайный входной сигнал, L - число переключений системы с одной структуры на другую за время Т = tk-f„, в каждой структуре система работает в течении времени T, = t[-t[, отрезки времени Т, и моменты переключения структур могут быть случайными и неслучайными.

Случайные сложные события сигналы X(t) и Y(t) характеризуются безусловными вероятностями Р(Х), P(Y) и условными P(Xi\Xj), P(YV\YM), P(Yv\Xj), P(Xj\YM). Выходной сигнал Y(t) полностью характеризует систему (1) и ее качество, несет информацию о ее функциональном совершенстве, надежности, ремонтопригодности, затратам на разработку и обслуживание, является подсистемой множества показателей качества КБЛА. Поэтому к Y(t) предъявляются особые требования в виде сигнала Ут.

Минимизация разности величин сигналов У и Ут - это и есть управление качеством на протяжении всего жизненного цикла комплекса. Сигнал X(t) представим в виде полезной составляющей S(t) и помехи (возмущений) N(t). При оптимизации КБЛА на основе функционала (1) показатель Ут оказывается связанным с X(t) по условию задающего сигнала Sc. Связав управляющий сигнал (У и Ут) со сложным событием в, получим критерий оптимизации комплексами т.е. его структуры в виде Р{в\А„ Sc) (7). Сложное событие в связано с конечной целью функционирования КБЛА.

Поиск оптимальной структуры КБЛА будем производить с помощью управляющей матрицы Sc, которая является блочной и состоит из матриц Sc, и Sc2

(5с, - управление параметрами и 5с2 - управление структурой). Требуется определить матрицу Бс = 50 так, чтобы вероятность Р(в|80) свершения события в была бы максимально возможной. Предлагаемая в диссертации АСПР реализует метод системно-структурной оптимизации, в основу которого положены процедуры автоматизации и метод НСП [7].

Оценки оптимальных значений параметров системы (1) при нормальном законе распределения апостериорной плотности вероятности /„(£,/0,,) находятся с помощью следующего выражения [7,13]:

где 5СР А^ - матрицы параметров и событий, соответственно. Моделирование разработки системы наведения БЛА производится поэтапно. Для управления сложной технической системой БЛА как динамическим объектом в I структуре применяется модель наведения БЛА в виде [3,7,13,38]

¥'(1) = ( V, и, I) ¥(10)=¥а I = 1,Ь (2)

где ^1)(У,и,ЩЛ)=Ат{1)<р(1}(¥, ОиМ+^У.ОЩф <р,1}, А<"(1), I), ¿''(У.О

- заданные нелинейные дифференцируемые функции, У„ - случайный вектор начального состояния системы, Л^*) - и-мерный векторный центрированный белый шум, и(- г-мерный вектор управления (г < л). Управление БЛА и(организуется на основании наблюдения вектора состояния У или его части

т = б\у, о + ща (3)

где N¿1) - вектор белого гауссова шума, не связанный с векторами Ыу и У0-Критерием оптимизации $ этапа структурного и параметрического синтеза будет /"ь = * = Б, (4)

где Кт - вектор требуемого состояния системы.

Для I структуры (2) найдем вектор управления и(1). В общем случае, для I структуры нелинейного объекта описываемого уравнением (2), минимизирующий функционал (4) принимает следующий вид

= МЦ,(УМ + МА\(ЦУ,т) + ит(г)К'и(тт, (5)

где ЦУ, г|/;(У,г*)-заданные положительно определенные функции, М^А]- математическое ожидание от А, К- симметричная положительно определенная или диагональная матрица положительных коэффициентов.

В этом случае оптимальным управлением будет зависимость вида

м(' }(1) = - ЩЩВ9 > (Р^дЩ?11 \tydf}, (6)

где У = М^У (г)], а функция и(?{1),0 является решением уравнения вида

ди/я+1ди/дЬтх®+о.5\х1(с1ги/дШ)^1)] + \1А[Ъи/дЬ^к^[ди/дЬ=мш

при граничном условии [/(?г)= , (7)

В (выражении (7) х( V V)

- вектор коэффициентов сноса, а а матрица диффузии для динамической системы (2). При этом, полученный алгоритм управления как для линейного объекта, так и для нелинейного объекта при неизменном векторе состояния (2) будет оптимальным. Вектором управления системы (2) будет служить следующее выражение [3]

и{1)(1) = - АК,)В(,)ТЛ(,)?<,), в котором (8)

А"' = - Л(,)А<1> ТЛ (1>+Л(1)в"*К В"'^" -Г2, Л%0) -Г,; Гъ Гх - известные матрицы 12

г-1

а^^^ву^+А^+^А^-$[>са'б1)1?1>+ I (Р/Р,) У,Щг)-Щ1)Мо)=Ко.

г=\

I I Ргуг{1);Рг,Р 1 - апостериорные вероятности состояния,

к,; - соответствующие интенсивности переходов в эти состояния.

Критерий (4) для I структуры системы задается исходя из смысла решаемой на ^ этапе задачи. Для многих этапов разработки СН оптимизация проводится известными методами, среди которых основное применение нашел метод неградиентного случайного поиска (НСП), разработанный профессором Д.И. Гладковым. Основная сложность принятия решений в НСП заключается в определении сложного события 0; и вероятности его появления.

Для принятия решения в НСП, входящем в АСПР, в работе предлагается использовать метод и модели многокритериального оценивания показателей эффективности КБЛА на этапе разработки [4,8,9,13,15,18,47], что позволяет в процессе разработки КБЛА проводить последовательные действия по выбранным критериям при управлении качеством (4) с учетом принятых ограничений (внутренних и внешних) (рис. 3).

Рис. 3. Схематизация многокритериального подхода в разработке КБЛА, в (с )

котором / г к0 соответствующие свертки критерия (4)

Математические модели, разработанные в диссертации, и имеющиеся ПЭВМ позволяют проводить многовариантную проработку вариантов оптимизации. В связи с этим предварительный анализ возможных вариантов и отсев тех из них, которые являются не формализуемыми, представляется целесообразным проводить с использованием квантификации предпочтений, что и отражено на рис.2. В математической формулировке (постановке задачи) это выглядит так: обозначим через а допустимую альтернативу и через А - множество всех допустимых альтернатив. Каждому действию а из А поставим в соответствие показатели Jl(a), ..., ^а). Можно считать, что т показателей //, ..., Jm отображает каждое а из А в точку /п-мерного пространства исходов действий (последствий). Очевидно, что во всякой точке (7/, •••. пространства последствий невозможно непосредственно сравнивать величины У, и ^ при г т?у, ибо в большинстве случаев это было бы просто бессмысленно. Задача состоит в таком выборе а из А, чтобы получить оптимальный в отношении принятого критерия (4) вариант 1\(а), ..., ]т(а).

Поэтому нужна такая «свертка», которая сводила бы совокупность З^а), ..., Л/а) в скалярный показатель предпочтительности. В другой формулировке это равносильно заданию скалярной функции У (7Л /2, ..., ]т) >1(Уь Уг, ■■■, Ут) <==>01, У, .... ./„) > {У}, 3'2, ..., ]'т), где символ > означает «не менее предпочтителен, чем». Показателем ](■) будет свертка критерия (4) при выборе альтернативы принятия решения. Теория исследования операций предполагает ряд способов формирования единого критерия ](■) из набора частных критериев Л. Метод введения ограничений на выходные параметры в форме «свертки» позволяет решать многие задачи оптимизации. Идея преобразования задачи оптимизации с ограничениями в задачу оптимизации без ограничений путем изменения целевой функции является основой целой группы методов, называемых методами штрафных функций. Например, решениям поэтапной разработки моделей системы управления в задачах синтеза соответствует функция потерь в виде [4] где:

и{У,к)~ функция потерь (ошибка) в конце управления системой;

У,и,т) - функция потерь в каждый момент времени (текущие потери). Функции //( У^к) и 12( У,и,т) учитывают потери в системе управления, выражаемые критериями вида Лен = ¡¡(У, хк) + ¡12{ У,и,т)йт. Функция потерь непосредственно связана со сложным событием 6; соотношением

[и=0;

1(У,Ут)= 1

1/у=0,

где I/ - величина (число) потерь; Ут - вектор требуемых параметров ус, в - сложное событие, обеспечивающее близость У и Кт (управление качеством (1)) при М ограничениях. Критерием оптимизации параметров и структуры системы управления служит максимум вероятности свершения события в

Ь0=тахР(в)-*р(5е) = тах Р(в) = . (9)

Процесс поиска оптимальной системы в отношении принятого критерия (4) достигается при управляющем воздействии блочной матрицы 5С [7]

& =

So, =

Sor

где

Soi« = l,r)~

So2 =

Сом

оптимальные параметры, CQj (j = 1,М)-оптимальные ре-

шения. Если структура представляет собой м

А - U С

1

of P(ff) = P(ßlSoX Ао), VSc e Qq1 nVAy 6 ßQ2 : P(OISc) = P(0),

где QQ1,i202 - области параметров и решений, соответственно, принадлежат области вероятности свершения сложного события 8 P(0/Sc) = Р(в/S£ , А^).

Не включенные к системе требования, учитываются при формировании окончательного мнения о решениях.

Третий раздел. Целью третьего раздела является создание аналитических и имитационных моделей для структурного и параметрического синтеза КБЛА.

Сформулируем основные принципы построения типовых моделей системы: - по архитектуре построения система должна быть открытой, т. е. обеспечивать наращивание своих возможностей путем включения в свою структуру разнородных элементов, в том числе и из других структурных подразделений с минимальными затратами времени и ресурсов;

по формированию структур во времени и пространстве модель должна быть динамичной и иметь две части - постоянную и переменную.

Постоянная часть модели (базовая) функционирует всегда. Переменная -определяется характером и множеством задач, решаемых комплексом (рис. 4).

ПОСТОЯННАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ - модели - ПЕРЕМЕННАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ

(ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА)

СИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННОГО ПОЛЯ (ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА) и п ПУНКТ УПРАВЛЕНИЯ Чг 3 С Соела К V/ (ИСПОЛНИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА) УПРАВЛЯЕМЫЕ КОМПЛЕКСЫ

БЛА ЦЕПИ ЛА и другие объекты

Рис. 4. Комплексы БЛА - сложная система с полусвободной стоуктувой

Ниже рассматриваются проблемы построения (формирования, синтеза) математических и имитационных моделей информационно-управляющей системы БЛА, УАСП, модели угроз и т.п., представляющих совокупность моделей, определяющих облик КБЛА, предназначенного для решения задач двойного назначения.

КБЛА, как информационно-управляемая система, позволяет осуществлять постоянный мониторинг среды, при этом она интегрируется в глобальную спутниковую систему и является, с одной стороны, резервной и дублирующей, а с другой - альтернативной. Управление БЛА осуществляется с пунктов управления как автоматических, так и автоматизированных. В этой системе широкое развитие и распространение начинают получать комплексы с малыми БЛА, предназначенные для решения задач наблюдения и передачи информации (рис. 5). Модель исполнительной системы (ЛА и др. системы) более варьируемая, чем постоянная модель. Она включает модели БЛА, модели доставки груза, ударные модели, модели разового и многоразового применения комплекса и другие виды моделей.

Р*

--------------------------------------------------------------

О 500 1000 1500 ш, Кг масса БЛА

Рис. 5. Частота применения КБЛА различных масс в целях разведки

Перечисленные выше факторы позволяют характеризовать обобщенные модели КБЛА по функциональному предназначению как информационно-разведывательные, адаптивные, ударные, интегрированные с переменной и многоступенчатой динамической структурой.

В связи с особенностями задач, решаемых с помощью КБЛА, система управления ими является двухуровневой. Поэтому на верхнем уровне модели управления КБЛА рассматривается функционирование объединенного командного пункта управления, на втором уровне - совокупность распространенных как в функциональном, так и в пространственном положении моделей пунктов управления (подсистем). Ожидаемое применение модели рассматриваемой системы предполагает исследование достижения следующих результатов операции:

- обеспечения длительной и устойчивой информационной поддержки исполнительной системы в различных условиях применения;

- создание условий для структурного маневра силами и средствами (возможность быстрого сосредоточения необходимых сил и средств на критичных направлениях);

- обеспечение экономия сил и средств при гарантированном решении поставленной задачи.

Математические модели КБЛА построены по модульному иерархическому принципу и включают в себя основные звенья: модели БЛА (для решения задач разведки, мониторинга, ретрансляции, доставки груза и удара, постановки помех, демонстрации и подавления ПВО), модели пункта управления, модели цели, модели аналога среды и предполагаемых угроз. На низшем уровне каждый блок модели также имеет иерархическую структуру, например, в модель многоцелевого БЛА включаются основные подсистемы: модель прицельно-навигационной системы (РЛС+ОЛС+ИНС), модель системы радиоэлектронного оборудования и связи, модели двигательных установок, планера, систем взлета и посадки, БЦВС, КАВ (см. рис. 6). В свою очередь, например, модели КАВ дополняют модели установок, АСП, подсистемы обнаружения и распознавания объекта, подсистемы прицеливания и целеуказания, системы управления оружием, сигнальными ракетами и ложными тепловыми целями, модели подсистемы локальной навигации БЛА и АСП [3,6,14,23,26,27,28]. Модели созданы на принципах открытой архитектуры, иерархии, модульности и адекватности происходящим процессам.

Рассмотрим пример математической модели-аналога управляемого авиационного средства поражения в модульной структуре, включенной в КБЛА (рис. 6).

Математическая модель УАСП включает в себя уравнения движения центра масс, движения относительно центра масс и уравнения, описывающие систему управления УАСП. Модели систем управления включают: уравнения измерителя - активная радиолокационная головка самонаведения, алгоритмы фильтрации и алгоритмы сигналов управления, модели автопилота с измерителями и рулевыми приводами, и модели двигательной установки.

Для решения задачи наведения УАСП в заданную область объекта-цели примем уравнения модели движения ЛА в ИСК в виде

Данная модель соответствует некоторым конкретным образцам современных УАСП. При решении уравнений (10) управляющий вектор (У ускорения V/ определяется через проекции вектора ускорения на оси поточной СК

и = + Й'Л %= [К ЖиуЖи11,

Пересчет координат осуществляется с помощью матрицы перехода от поточной к инерциальной системе координат А^, которая постоянно корректируется. Таким же образом осуществляется вычисление матрицы перехода от связанной СК УАСП к ИСК через известную угловую скорость вращения. С помощью стандартных подпрограмм формируется матрица перехода от СК измерителя к ИСК Ай,, затем вычисляются углы пеленга координатора цели УАСП

Рис.6. Структура КБЛА двойного назначения для решения многоцелевых задач

Ускорение и^, действующее по оси X в поточной СК, изменяет модуль |к| в (20)

=у =1Р,-(С„ +ся. ■а1п)р8,У112]1т ,

где С„,С„- аэродинамические коэффициенты силы лобового сопротивления; 5'к,Рх,т - соответственно площадь крыла, тяга двигателя и масса ЛА; р - плотность воздуха, а„ - параметр углов атаки и скольжения ЛА. Управляющие ускорения И7^, \Уг зависят от углов отклонения рулей <^и<У2в соответствующих плоскостях управления. Связи, формирующее , имеют вид

У(У,а1,а2,аз,а4,а5,а,ду,(ог,5т,ю2т,К1,...,К2,Т1.....Т26т8п,\УТт,\УТР), (11)

где а,...а5 - аэродинамические коэффициенты;К,,...,Т2 - соответствующие коэффициенты и параметры автопилота;Зтё„~1УТт- учтенные ограничения по углу, угловой скорости рулей и максимальному ускорению, соответственно.

Система связей, формирующих ^, имеет аналогичный вид. При формировании IV^, 1Уи1, как видно, учитываются как ограничения по мощности приводов управления, так и ограничения по положению управляющих органов. Формирование требуемого управления движением центра масс ЛА производится в блоке формирования управляющих сигналов по информации (оценкам) о координатах, скорости, ускорении цели и ЛА. Алгоритм управления (закон управления ЛА) объектом (10) формируется на основе оценок АОИ в виде [41,49]:

о.

■■Ящ-Я,Уг=У,-У,еов, =А„

О,

О.

У г

У,

(12)

Алгоритм обработки информации в БЦВС ЛА формируется на основе уравнений: %

= [К ]+ к» (й- [К }, [Л, (гле)] = ]

|>, ] = ]+ К г (И-[й, ]), [уч (<„„)] = ]

= К«*.)]-

(13)

Коэффициенты АОИ К „ К г, К ^определяются из уравнений Риккати или находятся путем параметрической оптимизации. Для решения задачи наведения в БЦВМ в диссертации предлагается использовать уравнения, связывающее дисперсионные ошибки с АОИ. Эти уравнения имеют вид:

1.С .) = «„.

РпС о) =^12,

РаС о) = ^2-

Аз С») =^23.

(14)

Р,г=Рг,-Р0-{Рп-Ра)1<2. Ра=Ра-(Р,,-Ра)Ш-Ра'П1. Ра=2Ра-(Ра-РаШ Ра=Р*-(Рп-Ра)Ш-Рп1Тч, К =-2Р„/тч-(рп.ри)/д+с/(тч-тц), р„(10)=е,„ где Рц.-Р^ - моменты ошибок оценивания вектора состояния модели движения; Ри(10),...,Р„(10)- начальные моменты. В установившемся состоянии значения коэффициентов принимают вид

А'г = Рн /<2; АГ, = К]/2; К, = К* ЩК, +1 /Гц)), где Рц - установившееся значение дисперсии ошибки оценки. Математическая модель активной радиолокационной головки самонаведения включает модель моноимпульсного пеленгатора цели с суммарно-разностной обработкой сигнала и имеет два канала сопровождения цели: по скорости сближения (по доплеровской частоте) и по угловым координатам. Модель АРГС является составной частью основного измерителя - следящего координатора цели с ИК доводчиком на матрице 2 ПЗС. Показателем вероятности правильного распознавания Рпр, в котором рассматривается ¿-1 случайных величин (СВ) Д= Ке(ы,Е0)-Ке[!Ч,Е]), } = \,2,...,к-\, определяемых при вычислениях разностей мер схожести распознаваемого контура с эталоном нулевого класса с мерами схожести этого контура с эталонами остальных (к -1) классов. Решением в этом случае будет мера схожести , величина которой не меньше любой из мер £и. у = 1,2,...,к-1. Вероятность такого события равна искомой вероятности правильного распознавания контуров нулевого класса: Р1г = Р(ь.£т >0,...,го). После интегрирования плотности распределения разностей мер схожести получим величину вероятности правильности распознавания объекта-цели

Р =Ти/(^01ЛС02,...ЛС Х^оМ^ЛсолЛ

оо^о к- 1

где - (к -1)-мерная плотность распределения вероятностей

разностей мер схожести Д£,,, образующихся в нулевом и I -м каналах. Числовые характеристики распределений одномерных случайных величин , / = 0,1,...Д-1 будут одинаковы и равны =2к, а\к =2каг0. Корреляционные моменты и коэффициенты корреляции СВ будут соответственно Д£,,, Ц0 т:

Для системы случайных величин Д£о; =Не(лг,Е0)-Ке(лг,Е;) корреляционная матрица будет выглядеть следующим образом

"2 1 ... 1"

1 1 ... 2

Корреляционная матрица имеет порядок, равный <:-1 и одинаковые строчные суммы, равные к. Максимальное по модулю характеристическое число А.1 = к. Остальные характеристические числа будут Л-2 = Х3 =... = = 1. Многомерную плотность распределения, необходимую для вычисления вероятностей правильного распознавания зашумленного сигнала нулевого класса, находим как

/(л<Го,.Д<Ги.....л<Го.,-,)=—ггЛ—«рЦ^Зк^й» -4.

-г 5 , I ^ ы «=1 >

2я к2 (С

где элементы с/т матрицы С выражаются через алгебраические дополнения иопределитель|к| -> с„ = ^ ,1, т = 1,2.....й: -1 ,|к| = *»<х2м>, Би = {к-- 1)кк-2с2в{к~2\

= и.....к-1.

Приведенный выше алгоритм распознавания образов используется бортовым компьютером для решения задачи распознавания с использованием критерия Ртг в реальном масштабе времени.

Предложенный в диссертации комплекс моделей УАСП является адекватным аналогом реальных образцов оружия перспективных КБЛА и разработан (как и модель многоцелевого КБЛА) впервые. Основные блоки этих моделей опубликованы в журналах, в том числе рекомендованных ВАК, и защищены Патентами РФ [1,2,3,5,8,10,11,12,14,49].

Аналогичным образом построены модели (и алгоритмы) управления БЛА, дополненные моделями системы связи, взлета-посадки, двигательных установок, пункта управления и др.

Модель угроз включает детерминированную (постоянную) и случайную составляющие. К наиболее серьезным угрозам следует отнести противодействие ПВО и действие среды. ПВО противника считается одним из важных видов боевого обеспечения войск. Она предусматривает защиту войск и объектов от ударов авиации и беспилотных средств с воздуха, разведку воздушного противника и оповещение о нем, применение зенитных управляемых ракет, зенитной артиллерии, истребительной авиации, радиоэлектронную борьбу. Динамичный характер современных операций не выявляет стандартной организации системы ПВО, тем не менее, с учетом возможных конфликтов, при создании модели угроз в АСПР были включены основные блоки моделей ПВО вероятного противника - РЛС обнаружения, целеуказания и слежения за объектом-целью, ЛА ("А1М-120","Хок","Стингер","Пэтриот"), обеспечивающие прикрытие одиночного объекта. Эти блоки заданы уравнениями:

= (15)

Модель РЛС ПВО противника имеет структуру, аналогичную РЛС БЛА. Алгоритм АОИ в модели формируется по гипотезе движения БЛА в виде:

V =Г, = (16)

где Т - постоянная времени инерционности БЛА в создании управляющей перегрузки; ы- векторный белый шум с л/[лГ]=0 и матрицей интенсивности шумов диагонального вида Вектором измерения (наблюдения) будет являться

2 = Ар й + Ъв Аг1 Х° +ЁР, (17)

где Х°- орт оси чувствительности диаграммы направленности антенны РЛС.

Векторы относительного положения БЛА в системе управлении движением РЛС в инерциалыюй СК определяются в виде зависимости:

" л - ( " л " „ vi

Di { Des X V л

L - - ))

£>2 = й -Ир.Уг! = У-Ур,Шоп = Алгоритм фильтрации, по существу, останется прежним и имеет вид:

У = АУ+кт1-Су\ У(г„) = Ь.

(18)

где У - вектор состояния системы; А- известная матрица; К- матрица коэффициентов, определяемых из уравнений K(t) = P(t)CrQ'\ где Q - матрица интенсивно-

стей Nг; P(t)~ корреляционная матрица вектора ошибки E(r) = у-У,

P = AP + PTAT + FGyFT-PTCTQ->CP, P(t0) = Bij (19)

В качестве исходной модели обработки информации нелинейным фильтром в комплексированной ИНС была выбрана модель БЛА по типу [1,2,14,28,37,49]:

Y(f) = /(F,r)+W(i) - уравнения движения «объекта-БЛА», (20)

Z(t) = h(y,t)+V(t)- уравнения "наблюдателя" или уравнения измерений W(t),V(t) - "белые" гауссовы шумы с корреляционными функциями вида Q{t)S(r), R(t)S(r), Ai[W(t)]i5r(i + T)=V(t)6(t).

Моделью нелинейного алгоритма оценивания будут уравнения в виде:

a)Y = f(Y,t) + K{t)

m-h(X,t)

Y(t0) = mYo,

(21)

6)K(l) = (PHT+V)R-'(í),

В)P = AP + PAT-KRKT, P(í0) = P0, A =

. H-AA

Y, 3Y

Y.

Для повышения точности определения вектора скорости и координат БЛА с помощью фильтрации Калмана следует выписать уравнения объекта и уравнения измерений. Уравнениями объекта управления будут соотношения: а = -R-\ ■y+R-,Vrp + (úu,

y = -R-\AVc +AV() + au,

AV, = gfi + R-\Vz~Sn -ши +Д oy,

AV{ =gy+R'xV(Vi -g(-V{-a>u+ba„ (22)

v,=v;-Avf. vy=v;-&vn,

В - Q-'[-V sin А + У, cos a\q - +h = a(l-e*)?h,

(1-е sin By

¿ = G[v, cos A + Vj, sin a]s2, G = a# + A, A = G_1 \v, cos A + Vy sin A}gB.

В качестве модели измерений положения БЛА принимаем разницу по скоростям и координатам, как

= yj-&F(-GC2cosBcosB-fVr\ ^

AVy = -AV,-GilcosBsinB-W'f,

AB = B'p-B, AL = L'p-L, (24)

где W'x, W't - путевые скорости; B'p, L'r - измеренные широта и долгота.

Рассогласования по координатам (ДВи AL) спроектируем на оси X и У. Тогда в линейной форме они будут соответствовать следующим записям

АХ = -QABsin A+Gcos В ALcos В, ^

AY - QABcosA+GcosBALsinA.

Алгоритм обработки сигналов измерений от ИНС (V',V'y) и от радиодатчика (В'р, L'p) описывается следующими зависимостями [3]

Р = + «ь + щ + к,АУу + к,Ау, Д = О,

у = -R~XAV( + а>2В + й2+к,АУх + к;Ах, у0 = О,

= gfi-VyO^B +Щ+к2АУ„ +к,Ах, AVf{tt) = ДК{о> (26)

VN = ~(V' - AV()sin A + (Vy -AVn)cosA, Vc = (V'x -AvpcosA + (V'y -AK,)sinA, k = Q-%+Ks(B-p-B),B(t0) = B0,

L = (GmS)-% -П + «г,(£, -£), £(/„) = £,.

Входными сигналами алгоритма обработки информации являются:

(КС),к(0)ннс и «К>0)гд ■ (27)

Функции управления в АОИ будут определяться в следующем виде

иг = xv;,m =xv:,u* =R 1y;y;-gn,us=R vyy-g( (28)

Коэффициенты фильтра определяются (настраиваются) решением

уравнений Риккати или методом НСП в ходе имитационного моделирования.

Модель ПВО имеет в своем составе модели высокоманевренных БЛА ~ ЗУР - УАСП. Описания этих моделей - подобны описанию модели УАСП. Алгоритм управления ЗУР принимал следующий вид:

V„=K,VrmD„ + KmWe4„, (29)

где Ку,Кр - коэффициенты, подлежащие оптимизации (настройке).

Модель оператора включена в контур СУ БЛА и представлена выражением W(P) = (1 + 7-,Р)ехр( -ТгР)Ц 1 + ТгР), где Т\ = 0,25с - компенсирующая составляющая, Т2 = 0,05с - учитывает запаздывание реакции, Г3 = 0,1с - учитывает запаздывание нервно-мышечной нагрузки оператора. Модель оператора дополняется многофакторной моделью оценки по

критерию Вилкоксона-Манна-Уитни, при этом показано преимущество голосового ввода управляющих сигналов [1,3 ДО,46].

При формировании модели управления обеспечением безопасности полетов БЛА в качестве модели объекта диагностирования СУ выбрана структура модели БЛА с многоканальной автоматизированной системой управления, описываемая уравнениями в форме

X = АХ + ви,

У = Р(СХ+ои) + У\ (30)

и = С(К,(п)У+К,(пУУ)+и'.

Здесь X - и-мерный вектор состояния объекта управления; и - т-мерный вектор управлений; У - г-мерный вектор наблюдений, включающий сигналы, используемые в системе управления; А,В,С,О - матрицы параметров соответствующих размеров; V - ¿-мерный вектор командных входных сигналов управления; Ку(т]), Ку (77) - матричные передаточные функции обратных и прямых связей автоматизированной системы управления", 1)А -мерный вектор параметров коррекции передаточных коэффициентов (число Маха М, скоростной напор, высота, скорость и т.д.) Матрицы, описывающие отказы, типа обрыва связи, имеют вид Ег - датчики исправны,

Р1 = 1), ...,0;,...,1от) -отказ 1-го датчика; Ет - органы управления исправны, [Оу =£//д£(11,...,0у,...,1т) -отказ у'-го управления.

Ег, Ет -единичные матрицы соответствующих размеров. Таким образом, матрицы П и (?у' осуществляют исключение отказавших компонентов векторов У и V из состава переменных СУ. Векторы У* и V* соответствуют значениям отказавших компонентов и являются параметрами СУ. Их выражения имеют вид: . _ |0 - датчики исправны,

\(ЕГ - Р,) • К(г0) - отказ 1-го датчика; [О-органы управления исправны,

и

[(Ет - ву) • 1/(г0) - отказ у'-го управления, где /о - момент времени отказа с изменением структуры СУ. , _ |0-органы управления исправны,

[(£ш -Су)•[/(/„)-отказу'-го управления,

где (о - момент времени отказа с изменением структуры СУ.

Параметрические отказы представляют собой нерасчетное изменение передаточных коэффициентов прямых и обратных связей СУ. Данные отказы чрезвычайно опасны, поскольку в одних случаях приводят к потере устойчивости замкнутого контура управления «оператор - СУ- БЛА», в других - к уменьшению эффективности канала управления и, как следствие, невозможности эффективного управления беспилотным ЛА. Вследствие параметрического отказа к-й параметр изменяется на Лт]к. Приращение Лт)к является искомой величиной для алгоритма идентификации отказов. В случае описания отказа типа наличия постороннего

сигнала, матрицы ОиР задаются единичными, а искомыми являются компоненты векторов Щг0) и которые представляют собой отказы соответствующего типа. Схема идентификации отказов включает контролируемую СУ, ее модель и непосредственно сами алгоритмы обнаружения и идентификации СУ. Модель отображает движение СУ на интервале идентификации г2] при одном и том же командном задающем воздействии V. Параметры модели идентификации отказов подстраиваются при изменении условий полета и режимов функционирования СУ, вектор функции чувствительности определяется из следующего выражения

дУЦ^дУЦу)! ди^)) ду^1х))

_ ■ ••• ТН*• _ « 1а ••• К•

В данных функциях аргументы в скобках имеют следующий смысл: г - текущее время, - начало процесса идентификации во времени, Л'01)/<?*(/]) - начальные значения соответствующих функций чувствительности.

Рассмотрим пример. Рассмотрим приращение управляющего сигнала ЛУ( •), вызванное отказом управляющего органа (или датчика) в виде

ЛЧ»,*Г<?У(/,)/«?« .(/,)) ДГ(Г,< Л1-(г )) =- , ' 1-Ли (I ), (31)

а а ) а

У 1

где ЛУ(-) - дополнительное движение, вызванное отказом ./'-го органа управления (/- неизвестно), на величину /Ц от номинального положения (Лму - неизвестно). Трудность заключается в том, что с?У(*)/<?цД*) рассчитываются с момента времени Гь а ¿Щ*) может появиться в любой момент г„е г2] на интервале контроля, когда отказ проявит себя («активизируется»). Для того чтобы соблюдалось равенство (31), необходимо, чтобы момент 1а начала появления дополнительного движения /1У(*) совпадал с начальным моментом времени вычисления функций чувствительности (?У(*)/<?м;(*) (рис.7).

На рис. 7 линии дУ/ди] и ЛУ представляют собой траектории в нормированном пространстве - интервал контроля; и- момент начала вычисления функций чувствительности; - момент «активизации» отказа, смещенный относительно Г/ на неизвестную величину г ; ¡обн - момент обнаружения отказа (|ЛУ|| > г); дУ{10в,Уди], - мгновенные значения соответствующих векторов в точке обнаружения. Формулируя критерий, на основании которого выявляется отказавший орган управления, обратим внимание на следующий факт. Если время найдено и определен у-й отказавший орган управления, то между ЛУ(-) и дУ{-)!ди]{-) существует линейная зависимость.

<р, = дгссоб-

(32)

11 'О 1о6и

Рис. 7. Схематизация поиска отказа в системе управления БЛА

Мерой зависимости между этими нормированными векторами принят угол, вычисляемый в момент времени соответствующий условию :

ДУТ (•)•(<??(■)/<?«,(■))

Ч-2__

Когда ¡а и компоненты (32) соответствуют этим векторам АУ(-) и отказавший орган и;- известны, тогда ср = 0. Если момент г„ и момент начала расчета функций чувствительности не совпадают и смещены на величину т, то угол Ф 0. Аналогичная картина наблюдается и в случае, когда дополнительное движение появляется в результате отказа не /-го органа. Таким образом, алгоритм определения отказавшего органа управления будет состоять из двух этапов.

На первом этапе работы алгоритма выдвигается гипотеза, что отказал у-й орган управления. Для гипотезы вычисляется время активизации отказа /„.

На втором этапе работы алгоритма из всех проверенных т гипотез выбирается наиболее близкая к искомому. Критерий для нахождения времени активизации отказа для у-й гипотезы имеет вид:

Зта. = а^тнш .(г),(3 ,(г) <<р-, ; г^га } 1 ]

(33)

где р,- заданное пороговое значение угла дляу-го отказа.

В случае, если <р1 (г)) , то данный орган из рассмотрения исключается.

Аналогичная проверка осуществляется для всех органов управления. Для определения отказавшего органа управления используется критерий

■// (г •).

(34)

Таким образом, совокупность проверок гипотез по рассматриваемым критериям позволяет выявить отказавший орган управления.

Используя систему (32), где известны вектор АУ^ое») и вектор значений функций чувствительности дУ^овУдщ в этот же момент времени, получим значение искомого смещения отказавшего органа управления

Д Uj =

¿Г«^)7 ¿У(г0б„)Т <?У(»о6н)т

ч duj{ta) диj(ta)J (?My(rJ

Суммируя данную величину с номинальным значением и^обн)ном, получим пространственное положение отказавшего органа управления СУ БЛА

Uj = Uj (Гоби) ном + Д Щ Соби)- (36)

В результате идентификации происходит коррекция модели (30) и соответствующих уравнений чувствительности в смысле изменения матрицы G и вектора U*. В результате дополнительное движение AY{-) исчезает и алгоритм вновь готов к обнаружению последующих смещений данного органа управления и других видов отказов. Аналогичным образом осуществляется идентификация отказов измерителей вектора Y сигналов обратных связей СУ и вектора т] параметров коррекции передаточных коэффициентов СУ БЛА.

Объектом СУ БЛА, на котором оценивается идентифицируемость отказов, является матрица размера (r{m+r+1)

Д У(гобн). (35)

Z(-) =

; м-); щ); ;

(37)

где точкой обозначены аргументы, используемые в уравнениях чувствительности, матрицы составлены из столбцов вектор-функций

dUj(tx)'ду^)'

Критерием идентифицируемости заданных типов отказов является линейная независимость столбцов матрицы Z() при различных значениях времени внутри интервала контроля [fj, t2], т.е. углы между всеми (m+r+i) векторами должны быть различны. Обладание подобной информацией в реальном масштабе времени позволяет кардинально перестроить (в алгоритмическом смысле) СУ БЛА, придав ей принципиально новые свойства, обеспечивающие максимально достижимую для данного отказа безопасность продолжения и завершения полета [параграфы диссертации 3.5,4.3 и 1,2,11,12,14,17,20,21,48].

Модель среды включает в себя характеристики и параметры блоков, характеризующих состояние атмосферы Земли, рельеф местности и других случайных факторов-условий применения КБЛА, учтенных в блоке базы данных и в блоке возмущений АСПР [параграф 3.3 и в 1,3,17,28,31].

Метод и модели оценки эффективности КБЛА созданы и построены на математических и имитационных моделях [параграфы 3.1-3.6 и 1,3,6,27]. Они позволяют вести оценки: процессов функциональных блоков КБЛА, точности наведения БЛА и УАСП, определять вероятности доставки заданных грузов к объекту-цели, оценивать работу каналов управления и АОИ, получать вероятности успешного старта, наведения, преодоления угроз в соответствии с выбранными показателями и структурой критерия (4) (отмечены основные компоненты моделей КБЛА, прикладные алгоритмы и программы, разработанные на языках FORTRAN, С++, приведенные в параграфах диссертации 3.6,4.1,4.3).

Итогом третьего раздела явилось то, что в диссертации впервые разработаны системная математическая модель и программа формирования модульной структуры применения комплекса БЛА для решения поставленных задач оценивания Рпз.

Четвертый раздел включает результаты эффектов имитационных испытаний, полученных в ходе имитационного моделирования функционирования КБЛА при решении многопрофильных задач (1). Основными этапами типовой операции применения КБЛА и оценки эффектов по функциональному показателю i-ro этапа (вероятность свершения случайного события >Р($)) являлись [3,8,15,16,23,24]: успешный старт и выход БЛА на заданную высоту (Р(0ст)=Рст); полет в заданный район (навигационный этап Р(#„)=Р„); преодоление зоны ПВО(Р(65тао)=Рпво), угроз радиационного, химического, бактериологического заражения, угроз грозовых облаков и др. угроз; выход в заданный район, обнаружение объекта Рп0( 0ПОУ, локализация и/или уничтожение (атака Рат(9ат)) объекта Рп =Р(0[)\ контроль удара, возвращение в назначенный район(Рв), посадку СРпс).

Эффективность применения комплекса БЛА (Jw) в типовой операции определяется по следующей формуле «свертке» [параграф 4.3 и публикации в 3,8,23,24,27] как произведение вероятностей

Jw=P(0)= Ра'Рк'Рпво'Рзл'Ри'Рв-где Р„- вероятность успешного старта, Р„- вероятность наведения БЛА в заданный район (этап навигации), Рпю — вероятность преодоления ПВО противника, Р„ - вероятность атаки цели, Р„- вероятность поражения цели, Р, — вероятность возвращения в назначенный район.

Последние четыре вероятности в формуле произведения являются условными, так как вероятности появления описываемых событий Д определяются при свершении события предшествующего этапа. Методы оценивания вероятностей и Л,приведенные в диссертации, изложены в работах [8,24,27].

Оценка функциональной эффективности применения комплекса БЛА осуществлялась по двум наиболее информативным функциональным признакам -обнаружение цели и доставка груза для нанесения заданного ущерба (или предотвращения ущерба) целевому объекту. В процессе статистических испытаний БЛА (1) производилась транспортировка и сброс неуправляемого груза (параграф 4,3). Доставкой груза считалось условие, определяющее событие 0\ - попадание АБ в круг приведенного радиуса поражения цели гп=5м, где Pu=P(|/i(tk)|<r)ri - вероятность попадания в цель, h{tO - величина промаха АБ в момент времени tk (встречи АБ с целью). Модель сброса неуправляемого груза (АБ) с БЛА имеет вид

dV dV

т—— = -Rcos0;m—- = -Я sin /яг, dt dt

где m- масса бомбы, g- ускорение свободного падения, R- сила лобового сопротивления, в— угол отклонения вектора скорости от горизонта (наклона траектории полета АБ).

Имитация сброса АБ производилась с высоты полета БЛА Н = 2000м, при скорости полета У=450км/час с углом бросания АБ h=0° град в ясный день, шти-

левые условия без противодействия ПВО противника (типовая операция). Оценкой вероятности выполнения КБЛА поставленной задачи являлась частота появления события 0/ .

Оценку вероятности Рц с помощью модели (1) находим по формуле

Р„ = мт - «Мг>=

Необходимое число наблюдаемых опытов (испытаний) ин выбиралось из

л

Пн~ир Л '

ь3

где Е3,ир- заданное значение доверительного интервала (ер = ±0,03) и аргумент

вхождения в табличные функции Лапласа; ц = 1- Р„.

Искомую вероятность поражения цели Рп находим как

Рц - Рч±£р.

Модельные эксперименты показали неудовлетворительные результаты -вероятность поражения элементарной цели АБ (доставки груза к объекту) Рц= Р(0,)<О.О12 для п=130 сбросов при доверительной вероятности /?=0.95.

Моделирование применения по той же цели УАСП (в тех же УБП) значительно повышает результативность - основной показатель |РЦ и составляет >0.97.

На основе модельного эксперимента в диссертации установлена возможность достижения высокой эффективности применения с БЛА УАСП и показана общая тенденция в сторону минимизации их калибра. В испытаниях также установлена степень угрозы для БЛА ЗУР ПВО противника (параграф 4.3). Современные системы ПВО ЗУР противника представляет значительную угрозу для БЛА. Решение проблемы преодоления ПВО противника возможным увеличением (демонстрацией) количественного состава БЛА, по-видимому, не эффективно (это дорого). Проблема преодоление ПВО противника - это сложная проблема не только для БЛА, но и для АСП. Попытки решения этой проблемы рассматривались в ряде работ [38,41].

В диссертации предложены метод и алгоритмы управления БЛА по преодолению зоны ПВО противника (путем изменения алгоритма управления - закона управления СУ БЛА), в которых предусматривается «информационное» (точнее - дезинформационное) воздействие на систему управления ПВО ЗУР противника путем специальной организации маневрирования БЛА. В основу этой идеи положена гипотеза предсказания возможного поведения противника на основе априорной информации о СУ БЛА. Пусть вероятный противник, в качестве априорной информации, использует уравнения движения БЛА в виде [10,19,38,41]:

Й", (0 = ^(0. (0 = Й; (»), ¡V, (г) = -((0 + /ду («)) / Г„. (38)

Из уравнений (38) видно, что перегрузка ЛА возникает только под действием шумового фактора. Шум Су полагается белым с известной противнику интен-

сивностыо. Динамика формирования перегрузки описывается апериодическим звеном с постоянной времени Тц, которая также выбирается противником априори на основании динамических свойств JIA, рассматриваемых в качестве целей. Кроме шума, не предусмотрены какие-либо случайные или неслучайные возмущения, приводящие к изменению перегрузки JIA.

При формировании закона управления в ЗУР используется сигнал Z с измерительного комплекса, предназначенного для измерения вектора R

ад= С,Щ1)+ СМ (39)

Матрица Сг и шум (г достоверно известны, т.к. они являются характеристиками аппаратуры, находящейся на пункте управления и на самом БЛА. Уравнения (38) и (39) в известной канонической форме следующие:

dY(t)/dt = AY(t) + FNy(t), (40)

Z(t) = CY(t) + NM

где-Ш) - вектор состояния, вектор наблюдения, А,С - из-

вестные матрицы; FT =[ О, 0, -ßT4 ], Ny = NZT=[ Çz, 0,0].

Сигнал г(>)действует на вход фильтра, который формирует оценку Y(t) матрицы У. Решая уравнение (38) для алгоритма обработки информации получим

dY(t) = (Aî(t) + K(t)fZ(t) - Cf(t)])dt. (41)

Коэффициенты K(t) находим как K(t)=R(t)CTQ~', (42)

где Q - матрица интенсивностей Nz\ R(t}~ матрица вектора ошибки будет

E(t)=Y(t)-Y(t), R(t) = М[ E(t)E(t)T]. (43)

dR/dt = AR + RTAT + FGF* - RTCTQ 'CR; R(t0) = 0ij, (44)

где G — интенсивность белого шума Çy, RT(t) = R(t).

Коэффициент K(t) зависит от R(t), a R(t) зависит от A, F и G. Если БЛА задать дополнительный маневр U(t), структура (40) изменится и будет иметь вид

dY(t)/dt = AY(t) + BV(t) + FNy(t), (45)

где Вт = [ 0, 0, -1/Тц У, алгоритм оценки вектора Y(t) с учетом управления будет df(t) = Af(t) + BU(t) + K(t)[ Ht) -Cf(t) ]dt. (46)

АОИ на ракете реализуется согласно равенству (41), что приводит к ошибкам в оценке матрицы У, так как он не учитывает управление U(t) БЛА [10,19]. Новым алгоритмом определения ошибки будет следующее уравнение

È(t) = AE(t) - K(t)CE(t) + K(t)NM - FNy(t) - BU(t). (47)

dMm = ((A - K(t)C)Mm-BU(t))dt. (48)

Учитывая, что M[NJ=M[Ny]=0 и ME=M[E] и полагая U(t) неслучайным, получим

МЩ1) = (А- K(t)C)'BU(t). (49)

Очевидно, при U Ф 0 среднее значение ошибки фильтрации Me Ф 0.

R(t) = М[ È(t)E(ty] + М[ E(t) È(t)T]. (50)

M[ÈET]=(A -KC)R + (KGZKT)/2 + (FGyFT)/2 — M[ BUET ] (51) M[EÈ T ]=RT(A - KC)T+(KGzKTy2+(FGyFT)/2 - M[EUTBT ]. (52)

Отсюда следует равенство

dR =((A-KC)R+RT(A-KC)T+KGzKT+FGyFT-M[BUET] - M[EÜTBT))dt. Исключив К из этого равенства, получим

R—AR+RTAT+FGyF-RTCTQ'lCR-BUMET-MEUTBT. (53)

Для определения R, а, следовательно, и К, выражения (45-53) нужно решать совместно.

Организация маневра БЛА со случайной перегрузкой ведет к изменению элементов матрицы Су и, следовательно, к изменению коэффициента К в АОИ

¿МЩ) = ((А - К(!)С)Мт + ВМ[и(0])Ж. (54)

По существу изменение АУ здесь связано только с изменением матрицы <3 в уравнении (44), т.к. М[11(1)]=0. Приращение ошибки в АОИ определяется из уравнения (44), где С=0Р-0Б, Ср- матрица, априори принятой интенсивности белого шума, СБ - матрица интенсивности, обусловленной маневрированием по «случайному закону».

Итак, для построения оптимального АОИ в СУ ракеты (и в РЛС ПВО) следует учитывать управление и и шум в непосредственно в структуре АОИ или, по крайней мере, в уравнениях Риккати. Реально ни в структуре АОИ ракеты, ни в уравнениях Риккати маневры уклонения не учитываются, т.к. противнику априори характер изменения £/иб неизвестен. Это обстоятельство является причиной больших ошибок в формировании оценок вектора У и, следовательно, алгоритма управления ракетой. В результате, далеко не оптимальной становится траектория ракеты, выпущенной ПВО противника, и уменьшается вероятность ее попадания в БЛА.

Приведенные в диссертации результаты «вычислительных испытаний» с включением в закон управления БЛА дополнительного сигнала маневрированием с учетом вышеперечисленных моментов, дали ощутимый результат по увеличению вероятности его выживания |Р,Ж. Вероятность сбить БЛА существенно уменьшается, однако в результате дополнительного маневрирования наблюдаются потери в энергоресурсах БЛА до 12%. Таким образом, задача преодоления ПВО противника решается путем организованного маневрирования ЛА.

Дальнейшее моделирование действий ПВО (огневое противодействие) при традиционном управлении БЛА существенных изменений не выявило - вероятность сбить БЛА современными средствами ПВО противника остается достаточно высокой. По результатам имитационного моделирования в диапазоне высот Н = 50.. .30000м угроза для БЛА быть сбитым ПВО остается существенной.

Учитывая современные средства позиционирования и связи, моделирование управления наведением БЛА в «вычислительном эксперименте» осуществлялось заданием координат псевдоцели, на которую наводится БЛА (режим самонаведения), что позволяет значительно повысить точность выхода БЛА в заданный район. Результаты моделирования со спутниковой коррекцией координат, совместно с ИНС и ЛНС БЛА и цели показывают, что такая организация полета позволяет либо вообще исключить из контура управления человека-оператора, или «оставить» ему «вмешательство» в СУ полетом БЛА лишь в экстренных случаях. В работах автора [1,3,24,48,49] впервые предложено реализовать в СУ БЛА метод программных самонаведений, когда траектория полета задается АУ, а промежуточные ППМ являются координатами 1-й псевдоцели, на которую наводится БЛА. Преимущества предлагаемого метода - точность (компенсация динамических ошибок), автоматизация наведения БЛА и тактические соображения.

Вероятность наведения и выхода в заданный район (с новой СН БЛА) составила Р„ » 1. При проведении исследований по теме диссертации получены решения многих задач оптимального управления БЛА путем применения принципа

максимума Понтрягина (аналитически) и методом имитационного моделирования на «быстрый разворот» с оптимизацией по критерию быстродействия Jк(t) = Ттт.

При моделировании управления по крену И^^^Зх и для поиска оптимального управления БЛА в задаче старта оптимизируемой компонентой являлась угловая скорость тангажа БЛА, а для оптимизации организованного «информационного» противодействия ПВО противника в АУ БЛА (в закон управления СУ БЛА) добавлен задающий сигнал на маневр изм и др. [36,37,49].

В пятом разделе по результатам решения задач анализа и «вычислительного эксперимента», рассмотрены основные положения концепции технологических решений системно-структурного синтеза КБЛА.

Функционирование базового КБЛА определяется логической моделью Р=Р1ПР2{ Р:Ре ПРе }, в которой - функции КБЛА в военное и в мирное время, Р - множество показателей базового комплекса.

При решении оптимизационных задач принималось, что часть множества тактических и технических показателей КБЛА представляет собой искомые (оптимизируемые) характеристики, а другая часть показателей БЛА считалась известной (фиксированной, параграф диссертации 1.6).

Оптимизация характеристик КБЛА в созданной АСПР производилась по критерию Р(в) = тахР(в\Зс) адаптивным методом НСП. При этом оптимальной матрице показателей 50 соответствовало условие (9)

где БС1 -матрица искомых параметров, Ау- событие, состоящее в появлении у-го сочетания элементов матрицы 5с2, /<?(.)- плотность вероятности свершения события в и события Ау, /»(.)- плотность вероятности события А„ Р(АУ) - вероятность появления события А,, Р(АУ \ в)- условная вероятность появления события Ау. В результате многокомпонентного поиска в АСПР впервые получены тактические и технические характеристики базового многоцелевого КБЛА, используемого в интересах решения оборонных задач и народнохозяйственных проблем (рис. 8).

ИНФОРМАЦИОННАЯ С ПУТНИКОВАЯ СИСТЕМА (ГЛОИЛСС. СК)

1

СИСТЕМА С КОМПЛЕКСАМИ БЛА (ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИЕЙ Н&ВИПШЦН И СШИ ) СПЕЦИАЛЬНЫЕ БЛА. ДРУГИЕ ЛА И СИСТЕМЫ • ихаиды

ПУ

1 \ / 1 1

БЛА РАЗВЕДКИ. МОНИТОРИНГА. СВЯЗИ РЕТРАНСЛЯЦИИ ДАННЫХ

_______

СИСТЕМЫ НА-

РОДНОГО ХОЗЯЙСТВА

И ОБОРОНЫ СТРАНЫ

ПИЛОТИРУЕМЫЕ ЛА ГА РФ. СИСТЕМЫ вмл влв га ригн

СИСТЕМЫ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И ОКОРПНЫ СТРАНЫ

Рис. 8. Схематизация обобщенной интеграции КБЛА

По результатам решения задачи управления системно-структурным синтезом КБЛА определена оптимальная адаптивная СУ в КБЛА как многоканальная (многоуровневая) с переменной структурой, ее схема приведена на рис. 9.

Рис. 9. Схема оптимальной многоканальной СУ БЛА

На рис. 10 показана возможная схема интеграции навигационной системы БЛА в спутниковую систему и локальную навигационную систему (ГЛОНАСС+СР8+ЛНС).

канал сопровождения кода

.................................................|

канал сопровождения несушей частот

источник навигационных данных

псевдоЛЭ ГЛОНАСС/Сге/ЛНС

фильтр Калмана АОИ

Б И Н С

Рис. 10. Схематизация интеграции КБЛА в спутниковую систему и ЛНС В диссертации показано, что применение КБЛА в рассматриваемом спектре выполняемых задач не уступает ПЛА, а в некоторых случаях и превосходит ПЛА по основным показателям. В качестве сравнения приведем фрагмент расчета профилей эффектов действия БЛА с УАСП в стандартных УБП по наземной цели (например, по захваченному террористами самолету) (рис. 11). Действия комплекса БЛА с УАСП на борту по перехвату воздушной одиночной цели вероятного противника также оказываются достаточно эффектными.

Рис. 11. Сравнительные профили эффектов испытаний КБЛА, в которых V™, Н^ - максимальные скорость и высота полета ЛА, Т,-время управляемого полета, Дф) - версжносль поражения цели, Рт - версяпюсгь правили юго обнаружения объекта-цели, С - априорная стоимость проведения типовой операции в относительных единицах.

В диссертации предложены принципы построения перспективных КБЛА, предусматривающие на случай модернизации БЛА и совершенствования его тактико-технических характеристик расширение функциональных возможностей комплекса, изменение его структуры и наращивание программного обеспечения (для достижения этих целей разработаны адаптивные методы, модели, алгоритмы и программы, АСПР и БД - все основные разработки опубликованы и запатентованы).

Рекомендации по применению разработанного в диссертации базового комплекса БЛА. Базовый КБЛА целесообразно использовать в следующих случаях [3,16]:

- сильное противодействие средств ПВО противника, когда уровень ожидаемых потерь является недопустимо высоким;

- радиационное, химическое и бактериологическое заражение воздуха и местности в районе предстоящих или проводимых операций;

- отсутствие аэродромной сети в районе проводимых мероприятий;

- решение задач, связанных с длительным монотонным полетом по замкнутой стандартной траектории (патрулирование границ-объектов и их мониторинг).

Сравнительные показатели базового КБЛА РФ, США и Израиля. Таблица 1

П.п Страна Тип БЛА ЕПо/Шщ, кг Ушах. Км/час Нтах. Км Ттах. Время полета Радиус Км Рпво вер.преод. ПВО Рпор. тип.цели

США США Израиль РФ — Модель Предатор Гл. Хоук Герои 850/200 10900/970 1100/300 240 820 220 7.5 20.5 11.0 >24ч >24ч 48ч 930 27000 5000 _ >0.78

Модель 6200/500 950 24.0 >6ч >600 0.96 > 0.96 (без ОП)

Разработанная в диссертации модель базового ИУ КБЛА удовлетворяет требуемой вероятности выполнения задачи Рщ= 0.95 по основному показателю Ра. Платформой при создании ИУ КБЛА могут стать ЛА-«СКАТ», Як-130, Ту-300.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертации решена новая крупная научно-практическая проблема разработки методов, моделей и алгоритмов системного синтеза управления комплексами беспилотных летательных аппаратов двойного назначения. Результаты работы обеспечивают внешнее проектирование новых КБЛА, предназначенных для решения современных задач силовых структур и народного хозяйства, исходя из условий оптимального структурно-параметрического синтеза.

При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты:

1. Обобщен отечественный и зарубежный опыт разработки КБЛА и выявлены основные мировые закономерности развития беспилотных авиационных комплексов, определяющие управление качеством разработок и прогнозирование развития авиационных систем с использованием современных методов аналитического и компьютерного моделирования:

- установлено, что общая теория проектных решений и системно-структурного синтеза комплексов БЛА еще не разработана, в связи с чем, при создании и прогнозировании развития ЛА предложено использовать синтез современных аналитических методов и имитационных компьютерных моделей;

- обобщены и систематизированы отечественные и зарубежные данные, характеризующие общую тенденцию и закономерности развития КБЛА; выявлено влияние различных факторов на решение поставленных задач.

2. Разработаны метод, модели и алгоритмы системно-структурного синтеза комплексов БЛА, что позволило определить предварительный облик базового многоцелевого ИУ КБЛА, создать АСПР, БД и адаптивную систему управления БЛА, обеспечивающих наибольшую технико-экономическую отдачу в современных финансово-экономических условиях.

3. Разработаны метод, модели и алгоритм многокритериального оценивания показателей качества функционирования и эффективности применения КБЛА, позволяющие существенно упростить процедуру оценивания и принятия решений в задачах анализа и синтеза современных и перспективных КБЛА.

4. Разработаны математическая модель и адаптивная система ИУ БЛА, применяемых для решения задач народного хозяйства и силовых ведомств в условиях предполагаемых угроз, реализуемых с помощью цифровых информационных технологий и компьютерного моделирования, предназначенных для автоматизации процессов выработки принимаемых решений. Адаптивная система управления БЛА обеспечила адекватность физических процессов (внутренних и внешних), действующих на систему, модельным возмущениям, действующим на вход в АСПР.

5. Разработаны методы, модели и алгоритмы оценивания качества функционирования и эффективности операций применения БЛА, показатели качества управления безопасностью полетов и программным самонаведением БЛА, позволившие учитывать основные факторы, действующие на комплекс БЛА, внешние угрозы и оценивать возможности применения комплекса БЛА с АСП по наземным и воздушным целям.

6. Сформулированы принципы и методические рекомендации по организации, проведению и обработке результатов испытаний образцов-моделей с целью выработки основных ТТХ, направленных на разработку «базового» КБЛА с характеристиками: - ИУ БЛА, скорость -(>200 км/ч), дальность - (> 400км), продолжительность полета - (> 6ч), высота полета - (>12км), предназначенного для решения комплекса задач: разведки, мониторинга, доставки грузов, патрулирования, ретрансляции, постановки помех и др. в режиме одноразового и многоразового применения.

7. Разработанные методы, классы моделей, алгоритмы управления и обработки информации практически используются в ИПУ РАН, ГНПП «Регион», ФГУП «Комета», 30 ЦНИИ ВВС, ВВИА им Н.Е Жуковского, НПК «Штурмовики Сухого», а также в ВУЗ РФ.

8. Результаты «вычислительных экспериментов» свидетельствуют о возможности применения с достаточно высокой эффективностью Рц=0,82- 0,98 БЛА с УАСП по наземным типовым целям (танки, БМП, автомобили), а также возможности применения БЛА с УАСП по воздушным целям;

9. Реализация предлагаемых в диссертации адаптивных методов управления технологическими и техническими решениями на основе многокомпонентного подхода к структурно-параметрическому синтезу КБЛА, идентификации отказов и обеспечения безопасности полетов позволяет повысить достоверность оценок качества летно-технических характеристик разрабатываемых комплексов БЛА на ранней стадии их проектирования.

Включение в структуру ИНС КБЛА комплексной инерциально-спутниковой и локальной навигационной системы может обеспечить следующие результаты:

- повысить точность определения координат в 8-10 раз;

- уменьшить массу на 50%;

- снизить объем до 40% от исходного;

- уменьшить потребляемую мощность до 25% от исходной;

- повысить надежность (снизить вероятность отказа Р0Т1(~ в 2 раза);

- повысить степень резервирования на 50%.

10. Полученные в диссертационной работе на основе моделей и алгоритмов системно-структурного синтеза значения коэффициента технического уровня Кту = 1,25 и технико-экономической эффективности Кто = 0,68 свидетельствуют о перспективности создания базового ИУ КБЛА в РФ.

В зависимости от масштабов решаемых задач комплекс БЛА (его базис) может быть дооснащен как информационными многоразовыми БЛА различного класса, так и одноразовыми БЛА. В диссертации разработаны первичные ТТХ базового ИУ КБЛА.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в ведущих рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

1. Полтавский A.B. Модель адаптивной системы управления беспилотным ЛА по крену и тангажу//Научный вестник МГТУ ГА. 2008. №130. С.167-171.

2. Полтавский A.B., Рякин A.B. Обеспечение безопасности полетов БЛА // Научный вестник МГТУ ГА. 2007. №119. С.24-31.

3. Полтавский A.B. Математическая модель информационно-ударного комплекса БЛА// Боеприпасы. 2008. №1. С.19-24.

4. Полтавский A.B. Критериальное замещение в исследованиях // Научный вестник МГТУ ГА. 2007. №119. С.36-41.

5. Полтавский A.B., Семенов С.С. Основные закономерности создания комплексов БЛА // Боеприпасы. 2008. №1. С.13-19.

6. Полтавский A.B. и др. Мощные импульсно-периодические эксимерные лазеры // Двойные технологии. 2007. №1. С.49-58.

7. Полтавский А.В.Структурный синтез системы // Боеприпасы.2008 №4.С.З-9.

8. Полтавский A.B., Бурба A.A., Семенов С.С. Метод оценки эффективности комплексов БЛА // Боеприпасы. 2008. №1. С.24-34.

9. Полтавский A.B. и др. Критериальное замещение в задачах предпочтения // Двойные технологии. 2007. №1. С.64-68.

10. Полтавский A.B. Организация информационного противоборства в алгоритмах фильтра Калмана // Двойные технологии. 2007. №2. С.26-29.

11. Полтавский A.B. Повышений выживаемости БЛА в условиях внезапных отказов в СУ// Двойные технологии. 2008. №4. С.44-49.

12. Полтавский A.B. Управление безопасностью движения БЛА // Датчики и системы. 2008. №9. С. 4-8.

13. Полтавский A.B. Метод и алгоритмы структурного синтеза системы с переменной структурой // Двойные технологии. 2008. №4. С.50-55.

14. Полтавский A.B. Коррекция вертикального канала в системе управления роботом // Научный вестник МГТУ ГА. 2008. №130. С.163-166.

Конференции:

15. Полтавский A.B. и др. Общесистемные принципы исследований сложных организованных комплексов // Материалы международного симпозиума «Управление и самоуправление в сложных системах» ИПУ РАН. -М.: 2007. С.26-32.

16. Полтавский A.B. и др. Концепции создан беспилотной авиации в армиях зарубежных стран // Материалы международного симпозиума «Управление и самоуправление в сложных системах» ИПУРАН. -М.: 2007. С.35-42.

17. Полтавский A.B. Математическая модель воздействия воздушной ударной волны на ракету // Проблемы повышения эффективности ЛА. Материалы 33-й военно-научной конференции КВВАИУ. Киев. 1992. С.12-16.

18. Полтавский А. В. и др. Метод критериального замещения в задачах проектировании сложных систем // Материалы международного симпозиума

«Управление и самоуправление в сложных системах» ИПУ РАН.-М: 2007.С.151-155.

19. Полтавский A.B. и др. Информационное управление противодействием в сложной системе // Материалы международного симпозиума «Управление и самоуправление в сложных системах» ИПУ РАН. -М.: 2007.

20. Полтавский A.B. и др.Адаптивная система управления БЛА по крену и тангажу // Труды XI Международного салона «Архимед-2008»-М.: 2008. С.4-6.

21. Полтавский A.B., Бородуля В.М.Повышение выживаемости БЛА в условиях внезапных отказов СУ// Труды международной конференции «Перспективы использования новых технологий и научно-технических решений в ракетно-космической и авиационной промышленности» ИПУ РАН. -М.: 2008. С.23-24.

22. Бородуля В.М., Полтавский A.B. Прецизионная оптико-электронная система контроля координат крупноапертурных нежестких конструкций // Труды международной конференции «Перспективы использования новых технологий в ракетной и авиационной промышленности» ИПУ РАН. -М.:2008. С.23-24.

Книги и учебные пособия:

23. Ефимов В.А., Попов A.M., Полтавский A.B. Оценка эффективности управляемых авиационных ракет // Учебное пособие ВВИА. -М.: 1998. 39с.

24. Лапсаков O.A., Полтавский A.B., Бурба A.A. и др. // Боевые комплексы БЛА (системная характеристика БЛА). ВВИА.-М.: 2005. С.237.

25. Азеркин А.Е., Полтавский A.B. Информационные технологии управления П Учебное пособие НИБ. -М.: 2006. 34с.

26. Полтавский А. В. Особенности эксплуатации и применения ракеты Х-25 // Учебное пособие под ред. Ефимова Е.В.ВВИА. -М.: 1998. С.164.

27. Полтавский A.B., Семенов С.С., Бурба A.A. и др. Оценка эффективности управления комплексами БЛА ударного назначения // Проблемы повышения эффективности КБЛА. ИПУ РАН. -М.: 2009. С.67.

Статьи в трудах всероссийских и ведомственных научных изданий:

28. Полтавский A.B. Математическая модель беспилотного летательного аппарата ударного назначения // Межведомственный сборник НММ под редакцией Кучина В.П. КВВАИУ. Киев. 1991. С.6-11.

29. Игошин A.B., Полтавский A.B. Снижение ИК заметности ЛА// Проблемы повышения эффективности ЛА. Сборник НММ КВВАИУ. Киев. 1992. С.7-14.

30. Игошин A.B., Полтавский A.B. Методика оценки ИК излучения обшивки ЛА // Сборник НММ КВВАИУ. Киев. 1992. С. 12-18.

31. Полтавский A.B., Бурлаков И.В. Определение максимальной дальности захвата цели ГСН. Научные труды КВВАИУ. Киев. 1993. С.10-15.

32. Полтавский A.B. Модифицированный алгоритм наведения ЛА // Проблемы повышения эффективности ЛА. Сборник НММ КВВАИУ. Киев. 1993. С. 6-9.

33. Полтавский A.B. Повышение дальности полета ракеты за счет импульсного двигателя РДГТ//Сборник НММ КВВАИУ. Киев. 1993.С.6-17.

34. Лавринец К.Г., Полтавский A.B. Применение композиционных материалов в линзах // Сборник НММ КВВАИУ. Киев. 1993. С.11-16.

35. Полтавский A.B., Измайлов К.Э. Определение коэффициента продольного момента ЛАII Сборник НММ. КВВАИУ. Киев. 1993. С.21-25.

36. Полтавский A.B., Тетеревятников А.И., Видяйкин А.Б. Организация управления ракетой в условиях огневого противодействия // Сборник НММ по проблемам обработки информации и управления в системах управления ракет под ред. А.Г. Моисеева ВВИА. -М.: 1994. С.8-12.

37. Полтавский A.B., Никишин А.Н. Математическая модель процесса наведения ракеты в условиях огневого противодействия // Сборник НММ под ред. А.М. Краснова ВВИА. -М.: 1995. С.14-17.

38. Гладков Д.И., Полтавский A.B. Информационный аспект маневренного противодействия антиракете II Проблемы повышения эффективности УАСП. Сборник НММ ВВИА. -М.: 1996. С. 37-45.

39. Григорьев В.Г., Полтавский A.B. Влияние ударной волны на процесс наведения У АР// Сборник НММ под ред. Моисеева А.Г. ВВИА. -М.: 1995. С.7-11.

40. Зорин В.А., Полтавский A.B. Опыт создания и использования автоматизированных информационных средств // Научные чтения по авиации, посвященные памяти проф. Н.Е. Жуковского: Научные труды ВВИА. -М.: 1997. Зс.

41. Полтавский A.B. Алгоритм наведения ракеты СД с АРГС в условиях ОП // Автореферат к.т.н. ВВИА. -М.: 2005. С.24.

42. Полтавский A.B., Бородуля В.М. Развитие беспилотной авиации в армиях зарубежных стран// Стратегическая стабильность. 2007. №1. С.45-53.

43. Подвочатный В.М., Полтавский A.B. Оценка степени поражения ЛА // Межведомственный сборник научных трудов ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского под редакцией А.И. Буравлева. ВВИА. -М.: 1993. С.14-17.

Изобретения:

44. Бурба A.A., Полтавский A.B., Хрипунов С.П. Устройство оценки эффективности (технические комплексы) // Патент РФ № 2178201. 2002.

45. Полтавский A.B., Бурба A.A., Клышинская О.И. Устройство оценки эффективности (системы массового обслуживания) // Патент РФ № 2178201.2007.

46. Бурба A.A., Полтавский A.B., Русецкая М.Н. Устройство для оценки качества обучения ПЭВМ // Патент РФ № 2330323. 2008.

47. Полтавский A.B. и др. Устройство оценки и сравнения эффективности функционирования однотипных организаций (системы ) // Евразийский патент на изобретение № 008678.2007.

48. Полтавский A.B., Бурба A.A., Мирошник В.В. Система управления БЛА по крену и тангажу//Патент РФ №2293366.2007.

49. Полтавский A.B., Бурба A.A., Мирошник В.В. Адаптивная система управления БЛА по крену и тангажу // Патент РФ № 2302030. 2007.

Подписано в печать Формат 60x84/16. Заказ № /3 • Тираж#?#экз. П. л.2,5-Отпечатано в РИИС ФИАН с оригинал-макета заказчика. 119991 Москва, Ленинский проспект, 53. Тел. 499 783 3640