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

Москва - 2008

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

Научный консультант:

Официальные оппоненты:

лауреат Государственной премии СССР, доктор технических наук, профессор Дедков Виталий Кириллович

доктор технических наук Дивеев Асхат Ибрагимович

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. А.А. Дородницына РАН по адресу: 119333, г. Москва, ул. Вавилова, д.40.

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

Автореферат разослан «

2008г.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 002.017.03 кандидат физико-математических наук

Мухин А.В.

ОЫДАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Обоснованное применение аналитического и имитационного моделирования при разработке комплексов беспилотных летательных аппаратов (КБЛА) является одним из основных направлений совершенствования авиационной техники и повышения эффективности ее применения. Это обусловлено как высокими требованиями к характеристикам БЛА, так и рядом их специфических свойств, позволяющих создавать и выявлять в процессе разработки необходимые свойства КБЛА в заданных направлениях.

Технический прогресс в развитии КБЛА, их бурный рост, расширение «хозяйственных» и специальных возможностей, особенно в последнее время, могут в корне изменить информационно-исполнительную систему и в мире, и в РФ. Особенным событием становятся факты включения новых «цифровых» средств навигации, доставки груза, оптиколокационных и радиолокационных систем, средств радиационной, химической разведки и других информационно -управляющих систем в состав КБЛА. Успешное применение БЛА в задачах мониторинга, патрулирования, в локальных конфликтах, в борьбе с терроризмом (в мирное и в военное время) является новым этапом в развитии многоцелевых систем и робототехнических комплексов, концепции развития которых в то же время, часто носят рассеянный и противоречивый характер.

Гипотеза о возможности создания облика перспективного многофункционального комплекса с БЛА в РФ для решения задач двойного назаначения (мониторинга, разведки, постановки помех, ретранслятора, патрулирования, доставки грузов и удара) в народном хозяйстве и силовых ведомств, а также там, где участие человека «на борту» ЛА или исключено, или нежелательно, или неэффективно, требует дополнительных исследований и проведения эксперимента (а для этого нужен сам комплекс с БЛА или его модели). Если за последние годы в области методов разработки пилотируемых авиационных комплексов достигнут прогресс, то в вопросах анализа и синтеза КБЛА сохраняются значительные пробелы. Например, комплексы с БЛА в РФ с перспективными информационно-управляющими и навигационными системами (например, локальными), оптимальным комплексом авиационного вооружения, одновременно решающие основные вышеперечисленные задачи с заданными требованиями двойного назначения, пока отсутствуют.

Проблема оценки качества перспективных многофункциональных КБЛА, выявление их свойств на ранней стадии, разработка оптимальных алгоритмов управления и обработки информации, обеспечения надежного управления безопасностью полетов с вышеперечисленными задачами, требует системного анализа, концептуального подхода в системном управлении КБЛА.

На стадии проектирования, создания и эксплуатации (особенно с точки зрения функционального предназначения, безопасности применения и экономической эффективности) будущих комплексов БЛА с использованием новых технологий разработки, удовлетворяющих выдвинутым требованиям, наиболее «узким» местом является структурный и параметрический синтез в кон-

структивных, функциональных и алгоритмических соединениях. Возросшая сложность современных комплексов с БЛА, расширение сферы функциональных задач (в области специальных операций и задач народного хозяйства), возлагаемых на рассматриваемый класс динамических объектов, требуют использования новых подходов и средств для разработки, отладки и внедрения таких организационно-технических систем. Использование новых методов, различных классов моделей, алгоритмов управления и идентификации в разработках современных комплексов с БЛА в значительной степени определяют эффективность в выполнении целей управления в целом. Актуальность решения проблемы включения новых задач и структур в КБЛА-разработок на основе перспективных адаптивных методов, моделей и алгоритмов, необходима и очевидная. Синтез КБЛА - это создание системы с заранее заданными свойствами и управление ее развитием в заданных направлениях.

Целью работы является повышение эффективности функционирования комплексов с БЛА в РФ и обоснование тактико-технических требований (ТТХ) на разработку перспективного многоцелевого КБЛА на основе решения научно-технической проблемы, связанной с разработкой адаптивных методов, моделей и алгоритмов системно-структурного синтеза управления КБЛА.

Объектом исследования являются комплексы с БЛА различного функционального предназначения и класса.

Предметом исследования являются методы, модели, алгоритмы управления и идентификации системно-структурного синтеза перспективных КБЛА. Поставленная цель требует решения следующих задач:

1. Обосновать необходимость создания и применения перспективных комплексов БЛА, отвечающих уровню современных требований.

2. Определить границы области применения КБЛА по функциональному предназначению в зависимости от различных конструктивно-технологических, эксплуатационных факторов и факторов предполагаемых угроз.

3. Разработать метод и модели, позволяющие прогнозировать развитие, оценивать разработку и применение комплексов КБЛА.

4. Разработать метод и модели оценки эффективности комплексов БЛА с учетом известных и прогнозируемых угроз.

5. Систематизировать существующие принципы и методики планирования управления проектами, технологии создания, оценки прогнозирования и применения комплексов с БЛА.

6. Сформулировать принципы и рекомендации по применению разработанных методов, моделей и алгоритмов при оптимизации структурных соединений комплексов БЛА, обобщить имеющиеся и полученные результаты экспериментов к выработке предварительных ТТХ КБЛА.

Методы исследования. Проведенные теоретические и прикладные исследования 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.

Научная новизна. Новизна полученных автором результатов связана, прежде всего, с обоснованием и разработкой адаптивных методов системно-структурной оптимизации КБЛА и систем управления различными видами объектов ЛА на основе многокритериального подхода, разработанных моделей, алгоритмов управления и идентификации, позволяющих значительно сократить временные и стоимостные затраты на проектирование, испытание и разработку сложных комплексов с БЛА в РФ.

Автором получены новые результаты и разработки, выносимые на защиту:

1. Метод, модели и алгоритмы системно-структурного синтеза комплексов БЛА, основанные на разработанных автором моделях и методах, проведении аналитических и расчетно-экспериментальных исследований с использованием многокритериального подхода, автоматизированной системы принятия решений (АСПР), необходимые для повышения эффективности и прогнозирования развития КБЛА.

2. Метод, модели и алгоритмы многокритериального подхода, позволяющие существенно упростить процедуру оценок принятия решения в задачах анализа и синтеза перспективных КБЛА.

3. Математическая модель и адаптивная система управления многоцелевого КБЛА, основанные на критерии повышения достоверности прогнозирования развития и применения беспилотных авиационных систем с использованием в управлении проектов новых информационных технологий и компьютерного моделирования (формирование базы данных (БД) и АСПР).

4. Метод, модели и алгоритмы оценки эффективности применения КБЛА, основанные на результатах вычислительного эксперимента и аналитических расчетов, ориентированные на повышение качества управления и его оценки.

5. Метод, модели и алгоритмы управления программным самонаведением и безопасностью полетов БЛА, позволяющие реализовать различный характер управляемых траектории полета к цели с уменьшением динамических ошибок в системе управления, повысить автономность и безопасность полета, не снижая эффективности управления в целом.

6. Результаты моделирования применения КБЛА и методические рекомендации по организации, проведению и обработке результатов испытаний применения модельных образцов-свидетелей с целью выработки основных ТТХ базового КБЛА.

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

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

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

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

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

- в отраслевых министерствах и силовых структурах.

Полученные автором результаты использовались при разработке и исследовании системы устойчивости и управляемости БЛА в циклах НИР-ОКР ГНПП «Регион», ЗОЦНИИ МО РФ, в НПК «Штурмовики Сухого», что подтверждено актами о внедрении, использованы при подготовке учебно-методических пособий в КВВАИУ, ВВИА, НИБ, защищены Патентами РФ.

Достоверность. Достоверность научных положений, выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена результатами вычислительных экспериментов, алгоритмов и программного обеспечения с использованием разнообразных реальных данных, существующих аналитических решений и специально разработанных тестов на основе существующих методик, корректным обоснованием и анализом моделей, разработанных в диссертации математических алгоритмических и программных методов и средств. Разработанные методы и модели не противоречат данным о развитии авиационных беспилотных систем в РФ.

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 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 на изобретения РФ 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, 49 таблиц.

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

Охарактеризована эффективность применения комплексов БЛА в решении задач силовых ведомств и народнохозяйственных проблем РФ. Подчеркнуто, что при проектировании, создании и применении систем с комплексами БЛА «узким» местом является организация их рациональных структурных и параметрических соединений, а также отсутствие баз данных и баз знаний, необходимых при автоматизированном проектировании. Показано, что общих методов разработки и оценки развития КБЛА, отечественных и зарубежных, еще нет. Отмечено, что в РФ КБЛА, интегрированных в другие системы, а также способных решать одновременно множество информационных задач, доставки груза, удара и др., нет; нет и общей концепции развития КБЛА.

В первом разделе охарактеризованы области применения БЛА, основные тенденции развития и схемы их разработок. Показаны роль и место БЛА в структуре народнохозяйственных проблем и в решении задач силовых ведомств РФ. Дан анализ проблем и путей решения задач структурного синтеза комплексов БЛА. Отмечено, что без выработки научно-обоснованных методов построения комплексов с БЛА, решение этой проблемы не имеет системных целей, а поэтому может стать на определенном периоде развития попросту невыполнимым. В связи с этим требуются новые решения, с включением в них основных тенденций (закономерностей) развития беспилотной авиации, использования современных информационных и конструкторских технологий в разработках, оценки эффективности применения КБЛА в новой системе и структуре, оценки мониторинга, разведки, транспортировки и доставки груза к объектам, обеспечения связью и мн. др.

ИЕРАРХИЯ МНОЖЕСТВА ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА КАВ В СТРУКТУРЕ МНОГОЦЕЛЕВОГО КБЛА

1-й уровень критериев-показателей (оперативно-тактический):

- коэффициент необходимого потенциала ае=«е(Рц,Н,1*), суммарные затраты на разработку, производство и эксплуатацию новой структуры Сх КБЛА.

- полигонный наряд N. выживаемость БЛА Р„ж, интенсивность вылетов Р(1.

2-й уровень критериев-показателей (системно-технический):

- вероятность атаки Рат, вероятность нанесения (предотвращения) заданного ущерба Рц(и3), вероятность преодоления угроз среды и ПВО Рпу, коэффициент готовности Кг.

- вероятность правильного обнаружения Рпо, точность навигации Рн, точность прицеливания Рпр, размеры приведенной зоны 8,„ РЛ и ИК заметность, выживаемость, надежность (безотказность) 1\пк> ремонтопригодность КрМ, эксплуатационная технологичность Кэт.

3-й уровень критериев-показателей (схемо-техническиЙ):

- тактические, технические, эксплуатационные и экономические показатели.

Отмечено, что методы и модели, предлагаемые автором на основании отечественного и зарубежного опыта разработок подобных систем, базирую-

тся на результатах комплексных аналитических и расчетно-эксперимен-тальных исследований, которые дают возможность обоснованно вести разработку, создание и эксплуатацию КБЛА, а также прогнозировать, оценивать возможное их применение по двойному назначению в народном хозяйстве и в силовых ведомствах РФ.

Сформулированы цели и задачи исследования, в основу в которых положена разработка адаптивных методов, моделей и алгоритмов системно-структурного синтеза комплексов беспилотных летательных аппаратов в интересах решения задач силовых ведомств и народнохозяйственных проблем РФ. Реализация этих разработок позволит создавать рациональные соединения КБЛА, удовлетворяющие предъявляемым требованиям по эффективности применения, управления надежностью и безопасностью полетов БЛА.

Второй раздел посвящен методам, моделям, алгоритмам системного и структурного синтеза комплексов БЛА. Подчеркнуто, что данный анализ невозможен без изучения основных принципов и закономерностей формирования комплексов с БЛА, если не вскрыты причинно-следственные связи структуры, нет критерия оценки развития, применения, методов оптимизации сложных организационно-технических комплексов с БЛА.

Проведен аналитический обзор полученных, а также обобщенных и систематизированных автором отечественных и зарубежных теоретических и экспериментальных данных, характеризующих БЛА, практику их проектирования, создания, применения и методы их оценки. Выявлены основные факторы, влияющие на эффективность основных этапов жизненного цикла КБЛА. Дан анализ возможных структурных соединений БЛА, а также охарактеризованы возможные методы и критерии оптимизации, которые определяют формирование рациональной структуры на всех этапах жизненного цикла создаваемой системы. Отмечено, что только поэтапное решение задачи системного и структурного синтеза, определение необходимости создания нового образца, целей и задач новой системы, возможных структур и параметров, критериев и методов оптимизации, прогнозирование применения и учет возможных угроз позволяют обосновано сформировать концепцию построения оптимального КБЛА по заданным критериям. Показано, что на начальном этапе разработки моделирование и оптимизация производится аналитическими методами, далее следует применять имитационное моделирование и доводку образца-аналога на полунатурных моделях.

В начале производился анализ возможных направлений развития и целесообразности создания модельного образца по критерию Jкo:=Ф(KmylKaJ, - где ¡(ту, /("„-коэффициенты технического уровня и сложности с рассматриваемыми параметрами в виде:

¥„ - параметры вновь разрабатываемого комплекса с БЛА; Ус - параметры существующего отечественного аналога; УЛ, - параметры комплекса мирового уровня (или теоретического Уг). Чем «ближе» вновь разрабатываемая система будет к мировому уровню (или, к теоретической системе), тем больше величина соответствующей проекции век-

тора АУ„ = YH - Yс на соответствующий вектор A YM = YM- Yc„ рассматривая в качестве характеристики такого приближения коэффициент технического уровня образца КБЛА

К„= 1 +AYjK^Y,/AYMrK'AYM, где К - корреляционная матрица параметров. Принимая, что К -диагональная матрица и дисперсии с Oj /3, получим расчетный метод определения КТУ: N

I Д Y Л Y . . . м Ml

KTV = (1-—-), ATnHY„i - Ycd/Ycb и A7W YMl - Yci)/Yd-

T IA У 2

i-1 m

В зависимость Kc„. входят С„, Сс - стоимость нового и старого комплекса, Н,,„ Нс - число функций нового и старого комплекса с БЛА, соответственно.

Важным этапом синтеза являлось определение аэродинамического облика будущих БЛА, который состоял из следующих подэтапов управления:

- концептуальный (определяются тип обтекания и общая аэродинамическая схема);

внешнее аэродинамическое проектирование (установление допустимых аэродинамических характеристик);

- структурный синтез (выявление конфигурации элементов аэродинамической компоновки);

- параметрический синтез (поиск сочетаний геометрических параметров элементов компоновки).

Отмечены преимущества и недостатки аэродинамических схем «нормальная», «утка»,«летащее крыло» и множества других известных аэросхем ЛА.

Моделирование разработки системы наведения БЛА также проводится поэтапно, исходя из полученных на предыдущем этапе обликовых параметров и структур, выбранного критерия решаемой задачи и определенных ограничений. Управление сложной технической системой с БЛА как динамического объекта в / структуре описывается векторным уравнением в форме

T(t) = Y, и, Ny; t) Y(Q = YB, I — 1,L ( 1 )

где £ m(Y,u.Ny,t)~ А0)(Оср0)(У, t)+B0)(Y, t)u(t)+F®(Y,t)NJt); A m(t), B0)(Y, t), ^(Y.t) - заданные нелинейные дифференцируемые функции, Y0 - случайный вектор начального состояния системы, Ny(t) - п - мерный векторный центрированный белый шум, u(t)-x - мерный вектор управления (г < п). Управление организуется на основании наблюдения вектора состояния или его части как

Щ = dl>(Y, t) + Nz(t), ( 2 )

где Nz(t) - вектор белого гауссова шума, не связанный с Ny и Ya.

Критерий s этапа структурного и параметрическощринтеза имеет вид Л» - ^ (Y,Yv,u; t\Z(t), ta<r< t), s = l,S, ( 3 )

где Ут - вектор требуемого состояния системы. Искомый вектор управления u(t) следует находить для I структуры по критерию s этапа оптимизации (разработки - применения) системы (1).

В общем случае, для нелинейного объекта, описываемого уравнением ( 1 ) при наблюдении на интервале ¡Ч0, 1*] вектора Ъ{\) ( 2 ), оптимальное управлением и(Т) минимизирующее функционал (3 ) / структуры

= Мг[1,(¥^}+ Мг[1(Ь(¥т) + ит(т)К'и(т))с1т1 ( 4 ) где 1(Т, г), ¡¡(УЛк) - заданные положительно определенные функции, М2{А}-математическое ожидание от А, К - симметричная положительно определенная или диагональная матрица положительных коэффициентов, будет

1^(1) = - ЦЦBl■l)(f■r),t)fдЩt{l\t)/дf}, ( 5 )

где f = Мг[¥(1)], а функция С/^ является решением уравнения вида диМ+[ди/д¥]тг{])+0.5и-[(д1и/дУ8¥т)аи)] + ИЦди/д)Г\1ВтКВ(,)[сЮ/д¥] = М7Щ, при граничном условии ( 6 )

для терминальной задачи или частным решением, соответствующим правой части этого уравнения для нетерминальной задачи. В (6) -вектор

коэффициентов сноса, а - матрица диффузии для динамической

системы (1). Процедура доказательства сформулированного простая основывается на применении процедуры динамического программирования. При этом полученное оптимальное управление для линейного объекта будет оптимальным и для нелинейного при неизменном векторе состояния. Управление БЛА

в котором ( ' )

А(1) = - А® А® М В^Л® -Г2, =Г,; Г2, Г\ - известные матрицы,

=А,1) УЧв^+Л^а'р - (УФ») + £(Р/Р^(г) - ?(1) ), ?„,

Г=1

н<"=^"вур<1, ,+А")я<')+к(1>А">г -к(1)сд-'с,,>к<,)+1(р,/р1)ц.1(к(г) -Щ1)), лгд=д0,

I £ г=1

Р/ = -Р,Еу,,.(1) + ЕРГ\>Г1(1); Рп Р/ - апостериорные вероятности состояния,

г=1 г =1

У/г, К/ ~ соответствующие интенсивности переходов.

Критерий (3) задается из смысла решаемой задачи на б этапе для / структуры системы. Во многих этапах разработки оптимизация проводилась известными методами, среди которых основное применение нашел метод неградиентного случайного поиска (НСП),разработанный профессором Д.И. Гладковым. В связи с этим автором предлагается метод многокритериального подхода, позволяющий в процессе разработки КБЛА проводить последовательные действия в альтернативах создаваемого образца по выбранным показателям управления качеством критерия (3) с учетом ограничений (рис. 1).

Рис. 1. Схематизация многокритериального подхода в разработке КБЛА

Созданные автором математические модели и имеющиеся ЭВМ позволяют проводить многовариантную проработку планов. В связи с этим предварительный анализ возможных вариантов и отсев тех из них, которые являются не формализуемыми в этих моделях, соображениях и критериях, представляется целесообразным проводить с использованием квантификации предпочтений. Заметим, что многомерные функции эффективности особенно удобно применять при анализе и выборе решений, работая с ЭВМ в диалоговом режиме. Также следует отметить, что анализ сложных проблем связан с обработкой большого объема информации. Методы многомерной эффективности, позволяя учесть присущую анализируемым решениям неопределенность, оказываются также удобными с точки зрения структуризации и агрегирования информации. Дело в том, что изучение проблемы влечет за собой подробную детализацию, что в свою очередь ведет к быстрому разрастанию объема данных, относящихся к проблеме. С другой стороны, сокращая объем «рабочей информации», агрегирование вносит дополнительную неопределенность. В результате появляются два вида неопределенности: первый вид связан с возможностью осуществления на рассматриваемом отрезке времени неконтролируемых событий, второй - с неопределенностью, вносимой в результате агрегирования данных. Задачей является исследование возможности взаимной компенсации значений различных критериев или, иначе говоря, возможности замещения по эффективности. 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 J ¡(а), ... , Jm(a). Можно считать, что т показателей J], ..,, Jm отображает каждое а из А в точку тя-мерного пространства исходов (последствий) действий.

Очевидно, что во всякой точке (Ji( J...» Jnj пространства последствий невозможно непосредственно сравнивать величины Ji и Jj при i #J, ибо в большинстве случаев это было бы просто бессмысленно, поскольку критерии Ji и Jj могут измеряться в совершенно разных единицах.

Задача состоит в таком выборе а из А, чтобы получить в наибольшей мере устраивающий результат Ji(a), ..., Jm(a), Поэтому нужна такая функция оценки, которая сводила бы совокупность J ¡(а), ..., J „¡(а) в скалярный показатель предпочтительности. В другой формулировке это равносильно заданию скалярной функции J (Ji, J2, JJ ¿J(J'i, J'2, J'n) <= => №> J2, .... JJ > (J'h J'2, .... J'J, где символ > означает «не менее предпочтителен, чем».

Показатель J(-) назовем функцией эффективности при выборе альтернатив. Теория исследования операций предполагает ряд способов формирования единого критерия J(-) из набора частных критериев Ji с оценкой свойств этих способов. Для решения задач оптимизации использовались критерии J(-) = Jko взвешенной суммой критериев Ji:

Неравнозначность частных критериев Л отражается выбором весовых коэффициентов М, что позволило с помощью этого критерия сформулировать разные цели операции (существует методика экспертных оценок этих коэффициентов). Общим свойством критерия является то, что достижение высокого значения ,!(■) будет в ущерб какому-то частному критерию Л, поэтому критерий типа взвешенной суммы используется там, где в число ограничений включены ограничения на каждый из выходных параметров. А также, критерий максимизации минимального запаса вида

=тгаЛ ( 9 )

Так поступали, когда Л представляет собой запас в выполнении некоторых ограничений на параметр т.е. Л =у;/(у?) - 1. При этом .!(■) является минимальным из запасов, т. е. запасом в выполнении всей совокупности ограничений на выходные параметры. Целью операции будет максимизация минимального запаса. Использование этого критерия оправдано в условиях неопределенности некоторых параметров, поскольку оптимальное в смысле данного критерия решение лучше всего гарантирует выполнение заданных ограничений на выходные параметры при возможных колебаниях значений неопределенных параметров. Свойством этого критерия будет тенденция к равномерной степени достижения целей по каждому частному критерию. Придав ему гибкость, используем его как:

Jкг-mmЯlJt ( 10 )

Л,! \SISm 11 4 '

Изменением А,-, получены математические формулировки самых разнообразных целей и задач. Метод введения ограничений на выходные параметры в функцию эффективности позволяет решать задачу оптимизации, в которой ограничения на выходные параметры можно не учитывать (они учитываются автоматически), что облегчает построение алгоритма 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 в поэтапной разработке моделей системы управления КБЛА в задачах синтеза соответствовала функция в виде: У,к) ~ функция потерь (ошибка) в конце управления системой; 12( У, и, т) - функция потерь в каждый момент времени (текущие потери), которые учитывают в критерии = 10, {к) + /¡¡( У, С/, т)с!т Множество этапов разработки КБЛА включали зависимость как

Г /,=е;

1(У,Ут)= ( И )

I //=0,

где ¡, - величина (число) потерь; Ут - вектор требуемых параметров уь 0 - событие, обеспечивающее близость У и Ут (управление качеством (1)) при М ограничениях, критерием задачи оптимизации является максимум вероятности свершения события 6 - Зко=пгах Р(9). Событие 0 - сложное,

которое связано с конечной целью функционирования системы и может быть произведением, суммой нескольких событий и их комбинаций (0=110^0 =П6|). Процесс поиска оптимального комплекса БЛА достигается под управлением блочной матрицы 5С при равенстве Р(0) = Р(0 |5О), в котором матрица

&

Со1

Сом

= 1,г)-оптимальные параметры,С О" = !,/•)-решения. ЕслиА ^ ■■

м

П С „тогда

7 = 1

<У

Р(в) = Р{в!8 Ао), е П, иУЛ, е П, : Р(0/5с) = Р(6>), с, "

Р(в!&) = Р(9/

01, " '~с,~'5, V 3' Не включенные в событие 0 требования, учитываются при формировании окончательного мнения о решениях. Например, выбор альтернатив для КАВ критерием принятия решений является условие {аэМ^геО), Се®<Се05}_> ]

Разработанные метод и модели технологических решений структурного синтеза перспективных комплексов БЛА на основе метода многокритериального подхода в сочетании с известными методами - результат этого раздела.

В третьем разделе, с учетом выбранных методов, автором разрабатываются математические и имитационные модели КБЛА с учетом моделей -аналога среды и прогнозируемых угроз. Учитывая особенности использования БЛА, сформулированы основные принципы построения сложной системы:

- по архитектуре построения система должна быть открытой, т. е. обеспечивать наращивание своих возможностей путем включения в свою структуру разнородных структурных элементов. В том числе и из других структурных подразделений с минимальными затратами времени и ресурсов на обработку взаимодействия;

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

Постоянная часть (базовая) функционирует всегда, независимо от состава переменной части. Переменная - определяется характером задач (рис. 2).

постоянная составляющая (ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА)

СИСТЕМА ПУНКТ

ИНФОРМАЦИОННОГО ПОЛЯ ы УПРАВЛЕНИЯ

(ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА)

БЛА

ЦЕЛИ

переменная составляющая

(ИСПОЛНИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА) УПРАВЛЯЕМЫЕ КОМПЛЕКСЫ ЛА И другие системы

Рис. 2. Комплексы с БЛА - сложная система с полусвободной структурой

Информационно-управляющая система осуществляет постоянный мониторинг (создает информационное поле) для последующего принятия решений,

при этом она интегрируется в глобальную спутниковую систему и является, с одной стороны, резервной и дублирующей, с другой - альтернативной. Основной состав системы - БЛА - разведчики, ретрансляторы, маяки и др. Дополнительный состав ЛА определяется кругом дополнительных задач. Управление осуществляется с пунктов управления, которые могут быть воздушными (космическими), наземными (подземными), надводными (подводными), автоматическими и автоматизированными. Анализ тенденций в мировом развитии БЛА (проведенный в первой главе) показывает, что основным направлением здесь является создание комплексов воздушной разведки различного класса, причем самое широкое развитие и распространение начинают получать комплексы с малыми БЛА, предназначенные для задач наблюдения и передачи информации (рис. 3). Исполнительная система рассматривается как более варьируемая, состав ее определяется более широким спектром задач. Она может включать как БЛА (доставки груза, ударные, демонстративные, подавления ПВО и радиоэлектронной борьбы, разового и многоразового применения), так и другие виды ЛА, которые по определенным параметрам и показателям способны более эффективно решить поставленные задачи (например, уничтожение группы террористов, доставка груза в район стихийного бедствия, борьба с пожарами и т.д.). В состав исполнительной системы следует включить другие системы и подсистемы для

решения народнохозяйственных проблем в РФ. р*

О 500 1000 1500 т, Кг масса БЛА

Рис. 3. Частота применения КБЛА в целях разведки

Отмечено, что вышеперечисленные особенности позволяют классифицировать систему по функциональному предназначению как информационно-разведывательную адаптивную, ударную, интегрированную с переменной и многоступенчатой структурой (см. уравнения выбранной модели (1)).

В связи с особенностями приведенной структуры, система управления является двухуровневой. На верхнем уровне функционирует объединенный командный пункт управления, на втором этаже (среднем уровне) -совокупность распространенных как в функциональном, так и в пространственном положении пунктов управления подсистем.

Отсюда следует, что ожидаемое применение рассматриваемой системы на основе комплексов БЛА предполагает достижение следующих результатов:

1) обеспечивается устойчивая длительная информационная поддержка исполнительной системы в различных условиях применения;

2) создаются условия для структурного маневра силами и средствами (возможность быстрого сосредоточения необходимых сил и средств на критичных направлениях);

3) обеспечивается экономия сил и средств при гарантированном решении поставленной задачи.

Математические модели рассматриваемых систем построены по модульному иерархическому принципу и включают в себя: группы БЛА (разведки и мониторинга, ретрансляторы, доставки груза и ударный БЛА, постановки помех, демонстрации и подавления ПВО), модель пункта управления, объекты воздействия (цели), модели - аналог среды и предполагаемых угроз (случайных и организованных факторов). На низшем уровне каждый блок имеет также иерархическую структуру, например, в модель многоцелевого БЛА включены основные подсистемы: прицельно-навигационная система, система радиоэлектронного оборудования и связи, двигательные установки, планер, система взлета и посадки, БЦВМ, КАВ (см. рис. 4). В свою очередь, КАВ дополняют установки, авиационные средства поражения (АСП), системы обнаружения и распознавания объекта, прицеливания и целеуказания, система управления оружием, сигнальные ракеты и ложные тепловые цели бортового комплекса обороны, локальной навигации БЛА и АСП.

Покажем модель управляемого авиационного средства поражения (УАСП).

Математическая модель УАСП включает в себя уравнения движения центра масс, относительно центра масс и уравнения, описывающие систему управления. Последние делятся на уравнения измерителя - активная радиолокационная головка самонаведения, фильтра, сигналов управления по оценкам с фильтра, автопилота с его измерителями и рулевыми приводами, двигательной установки. Моделью движения ЛА будет следующая система геометрических уравнений, записанная в инерциальной системе координат (ИСК), или в земной системе координат (ЗСК)

с1К=У!сН, >

При решении уравнений (12) вектор ускорения^определяется через проекции вектора ускорения на оси поточной системе координат (СК) ¥у. Пересчет осуществляется с помощью матрицы перехода от поточной к инерциальной системе координат- ,которая постоянно корректируется. Таким же образом осуществляется вычисление матрицы перехода от связанной СК УАСП к ИСК АгХ),через известную угловую скорость вращения. С помощью стандартных подпрограмм формируется матрица перехода от СК измерителя к

I УГШСНЬЬЛК | КБЛА |

II УГОНЕНЬ полгипрм к,па

С1КГ1ТМЛ

кпити-в Э»»ЕК1ИВНШИ

I

I_______1

III УРОНИНЬ

подсисшм

БЛА

I______I

Рис.4.Структура КБЛА двойного назначения для решения многоцелевых задач

М^+гД»^ = Д, ДХ

Ускорение \УЮ, действующее по оси X в поточной СК, изменяет модуль |Й|

где С,„,С,аэродинамические коэффициенты силы лобового сопротивления;

, Р , т - соответственно площадь крыла, тяга двигателя и масса Л А; р - плотность воздуха, а„ - параметр углов атаки и скольжения ЛА. Управляющие ускорения зависят от углов отклонения рулей 8у и 8, в

соответствующих плоскостях управления. Формирующее 1Уиу, имеет вид

Щ1У= V (V,aua2Mha4A5Л5y,Ф1A,,(OгmЛ¡,...Л2Jl,■..J2.sJm,WTa,WJ, ( 13 ) где аэродинамические коэффициенты;К„...,Т1- соответствующие коэф-

фициенты и параметры автопилота; <5, ¿„...и^-ограничения по углу, угловой скорости рулей и максимальному ускорению, соответственно.

Система связей, формирующих , имеет аналогичный вид. При формировании IV,у, IVи1, как пидно, учитываются как ограничения по мощности приводов управления, так и ограничения по положению управляющих органов. 16

Формирование требуемого управления движения центра масс ЛА производится в блоке формирования управляющих сигналов по информации (оценкам) о координатах, скорости, ускорении цели и ЛА в ИНС, управление объектом формируется на основе оценок алгоритма обработки информации:

Г> =Кц-Я,Уг = ¥,

Пг- 1 | с - -

V II ПК К о» X к,- ))

Уг

(14:

а>р) + Кр(Тц№ц-Т1¥).

Алгоритмы обработки информации (АОИ) в БЦВМ ЛА строятся в виде:

Ал л л л

= У,,+кк(г -Й1|), Щ>по) = «'/да.

?ц .¡у„ +Ку@-л„), Ы'по^Кпо' (15)

Й7« = - Щ! тц + КП(2 -£„), Гц(/Ш) = >7,,1(Ш„

Коэффициенты фильтра КГ,К1,,К„ определяются из уравнений Риккати (для одной плоскости) или находятся путем параметрической оптимизации адаптивным методом НСП. Уравнения АОИ имеют следующий вид:

4 =-Р22 ~Ра РМ = 6п.

4-2РИ-(/>„.Я„)/б, =

Аз = Лз-(?п-Гп)1Я-Р* / Д, Со ) = ,

Аз = -2^33! Тц - (Ри ■ Ра) / е + С /(П( ■ 71,), Р33 (/„ ) = 033, где РИ...Р33- моменты ошибок оценивания вектора состояния модели движения; /},((<,),...,Р33(г0)- начальные моменты. В установившемся состоянии значения коэффициентов имеют вид

К, = Р„ /2; » К* /2; Я „ = АГг4 /(8(КГ +1/ Г,,)), где Р;/ - установившееся значение дисперсии ошибки оценки.

Математическая модель активной радиолокационной головки самонаведения (АРГС) представляет собой моноимпульсный пеленгатор цели с суммарно-разностной обработкой сигнала и имеет два канала сопровождения цели: по скорости сближения (доплеровская частота) и по угловым координатам, и включает составные модели, алгоритмы и блоки. Модель АРГС является составной частью основного измерителя - следящего координатора цели с ИК доводчиком на матрице 2 ПЗС. При формировании показателя вероятности правильного распознавания Рпр. рассматриваем к -1 случайных величин (СВ) Ду = 1,2,...,/с-1, определяемых при вычислениях разностей мер схожести распознаваемого контура с эталоном нулевого класса с мерами схожести этого контура с эталонами остальных (к -1) классов. Решение будет в том случае, когда мера схожести „ будет не

меньше любой из мер / = 1,2,...,£-1. Вероятность такого события равна искомой вероятности правильного распознавания контуров нулевого класса: Р1Г = Р(АС01 > 0,Д^И > О,..., г о)- После процедуры интегрирования, получим (к ~ 1) - мерную плотность распределения /(д^*0,,Л^02.....Д^.,):

Аг — 1

где /(Д<0|,Д£'02,...,Д£'0,Ы) - (£-1) - мерная плотность распределения вероятностей разностей мер схожести Д£,,, образующихся в нулевом и / -м каналах. Числовые характеристики одномерных случайных величин ,

/ = 0,1,...,к -1 будут одинаковы и равны тл(<и = 2к, = 2ксгга. Корреляционные моменты и коэффициенты корреляции СВ будут соответственно - Л£0()ДСо,„, '■

Для системы случайных величин корреляционная матрица будет выглядеть

~2 1 ... Г

К = ка1

2 ... 1

1 ... 2

Она имеет порядок, равный к -1 и одинаковые строчные суммы, равные к. Максимальное по модулю характеристическое число Х\=к. Остальные характеристические числа равны = /Ц =... = =' -Многомерная плотность распределения, необходимая для вычисления вероятностей правильного распознавания зашумленного сигнала нулевого класса, будет определяться как

- Т .2 I * >

2л к сг„

где элементы с/,„ матрицы С выражаются через алгебраические дополнения 5/„, и определитель |лг| —> с^-р4*-, 1,т = \,2,...,к-I, \К\ =

\К\

Аналогичным образом построены модели оценки движения и управления БЛА, дополненные системой связи, взлета и посадки, двигательными_установ-ками, пунктом управления и др. Модель угроз включает детерминированную (постоянную) и случайную составляющие. К наиболее вероятным 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 - включает разведку воздушного противника и оповещение о нем, применение зенитных управляемых ракет (ЗУР), зенитной артиллерии, истребительной авиации, радиоэлектронную борьбу. Динамичный

характер современных операции не выявляет стандартной организации системы ПВО, тем не менее, с учетом последних конфликтов, при создании модели были включены основные блоки ПВО - РЛС обнаружения, целеуказания и слежения за объектом-целью, БЛА ("А1М-120", "Хок", "Стингер","Пэтриот"), которые обеспечивают прикрытие одиночного объекта - цели, заданной следующими уравнениями:

= С17)

Модель РЛС ПВО имеет структуру, аналогичную РЛС БЛА, поэтому нет смысла здесь ее подробно описывать. Алгоритм обработки информации формируется по гипотезе модели движения БЛА и УАСП в виде:

У У(0 = У„ (18)

где Т- определяющая инерционность БЛА в создании управляющей перегрузки; N - векторный белый шум с м[м]=Ои матрицей интенсивности шумов диагонального вида Сн,. Измеряемой величиной будет являться Я

Дд1 + £»1,^„ЛГ<, + Л„

(19)

где X" - орт оси чувствительности диаграммы направленности антенны РЛС. Векторы относительного положения управления движением РЛС в ИСК:

£>2 = Я -ЯГ,Уг2 = У-УР,авг,

/ г д -1 (

Дг / йр-в X У, 2

V V

( 20 )

Фильтрация измерений, по существу, останется прежней и имеет вид:

р = лу7«.)-Г.,

где ¥~ вектор состояния системы; А- известная матрица; К - матрица коэффициентов, определяемых из уравнений К(1) = Р(е)Сгд~', где £> -матрица интенси-

вностей ; Р(1) - корреляционная матрица вектора ошибки £(0 = ,

Р = АР + РТАТ +РвуРт-Р^^-'СР, ?(<„) = 0и (21 )

В качестве исходной модели обработки информации нелинейным фильтром автором была выбрана модель движения БЛА как

У О) — /УрО + ИЧО- уравнения движения "объекта-БЛА", ( 22) г(/) = Л(У,1) + У(/)- уравнения "наблюдателя" или уравнения измерений (У(0,У(0 - "белые" гауссовы шумы с корреляционными функциями вида ООЩт), Я«Жг), Л/Ио19г(' + г)-И(/Ж<).

Моделью нелинейного алгоритма оценивания будут уравнения в виде:

Y(t)-h(Y,t)

,Y(t0) = mYo,

( 23 )

где A --

Y,

H = A

а)У = /(Г,0 + К(0

б)£(г) = («/7' + К)Я~1(0,

в) Р = АР + РАТ -.ШГГ, Р(е0) = р0, ал

аг к.

Для повышения точности определения вектора скорости и координат БЛА с помощью фильтрации Капмана следует выписать уравнения объекта и уравнения измерений. Уравнениями объекта управления будут соотношения:

¿ = -Л-'(Д Г,+ЛГ,) + <ц„

к

дУ

у = -Я-\АУ(+ЛУ() + аъ„

дк^гг + л-'^к.-^-^-^ + Д«,

VX=V;-AV4, V, = V;-AV4, B = Q-\-VxsmA + VycosA] Q

( 24 )

(1 - e sin2 By L = G[К, cos Л + sin ф, G = a% + h, Á = G"1 [p, cos Л + Vy sin A}gB. Моделью измерений примем разницу по скоростям и координатам, как Д У„ = V\-AVf-GncosBcosB-W;, Д Vy = V' - Д У, ■- G П cos В sin В- W'y,

ДВ = В;-В, AL = L'p-Í, (26)

где путевые скорости; измеренные широта и долгота.

Рассогласования по координатам (ДА и AL) приводим (спроектируем) к осям X a Y .Тогда в линейной форме они будут равны следующим записям

( 25 )

АХ = -QAB sin Л+ G cos В AL cos В, AY = QAB cos A+ G cos В AL sin A.

( 27 )

Алгоритмы обработки сигналов измерений от ИНС (У', Уу) и от радиодатчика (В'р,Ь'р) будет описываться следующими зависимостями

Д л л л л

ДК^+ю + KjAKj, о ~ О»

л л л л л

у = -д~~ + ю yq = о,

ДАЛ АЛ

ЛР/7 = %P+vx<°iB + u4+K2*Vy +к4А?> = АУП0>

Л А Л А А

=g/J-r*ffl35 + »5 +к2ЛКх + к4Дх, A7£(i„) = ДК£0,

А Л Л Л Л

л л л л л

-1

л л л л л л

Я = й ^^(Др-В), Д(/„) = Я0,

Алл лл

L = (GcosB) Vg-n + KjCip-I), Л(/0) = £о. 1 '

Входными сигналами в алгоритм обработки информации являются:

(К(?)Гу(.0)1Ж и . ( 29 )

Функции управления в фильтре определяются как

»2 = хК> =хК* U4=r v;vy -g„, из = r vy; - g(_ (зо)

Коэффициенты фильтра к1,к2,к},к4,к1 определяются (настраивают) решением уравнений Риккати или методом НСП в ходе имитационного моделирования.

Модель ПВО имеет в составе высокоманевренные БЛА - ЗУР - УАСП. Описание модели ЛА - подобное УАСП функционально, но входная информация и параметры характерны конкретному образцу. Например, управление БЛА "AIM-120" принимало вид:

v0,., + KmW,,,„, ( 31 )

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

Модель оператора включена в контур управления БЛА и представлена как W (Р) = (1 + г, Р) ехр( - Тг Р) /(1 + Т) Р),

где - т\ = 0,25с -компенсирующая составляющая, ti = 0,05с - учитывает запаздывание реакции, Г3 = 0,1с -учитывает запаздывание нервно-мышечной нагрузки оператора. Модель дополняет многофакторная модель эксперимента управления БЛА оператором ЭВМ с оценкой по критерию Вилкоксона-Ман-на-Уитни, показано преимущество голосового ввода управляющих сигналов.

Моделью управления обеспечения безопасности движения БЛА в качестве объекта диагностирования выбран БЛА с многоканальной автоматизированной системой управления, описываемый уравнениями в известной форме

и„

Vr

х = лх+ви,

Г = Р(ОГ + £>1/) + Г, (32)

и = 0(Ку{г1)У + КМУ) + и'.

Здесь X - и-мерный вектор состояния объекта управления; ¡7 - т-мерный вектор управлений; У - г-мерный вектор наблюдений, включающий сигналы, используемые в системе управления; А.В.С.Ю - матрицы параметров соответствующих размеров; V - ^-мерный вектор командных входных сигналов управления; Ку{т]), Ку (77) - матричные передаточные функции обратных и прямых связей автоматизированной систелш управления; триерный вектор параметров коррекции передаточных коэффициентов (число М, скоростной напор, высота, скорость и т.д.) Матрицы, описывающие отказы, типа обрыва канала связи, имеют вид р _ \ЕГ -датчики исправны,

[Р, =diag(\u...,0¡1...Лm) -отказ 1-го датчика;

[Е,„ - органы управления исправны,

[GJ = diag(\^,...fiJ■,...,lm)-oткaз у'-го управления.

Ег, Ет -единичные матрицы соответствующих размеров. Таким образом, матрицы Р/ и £5/ осуществляют исключение отказавших компонентов векторов У и 17 из состава переменных СУ. Векторы У* и Е7* соответствуют значениям отказавших компонентов и являются параметрами СУ. Их выражения имеют . _ [0 -датчики исправны,

\(ЕГ - Ц) ■ У(/0) -отказ г'-го датчика; [О-органы управления исправны,

и=<

[(£„, -отказ/-го управления,

где ¿о - момент времени отказа с изменением структуры СУ. и' _ -органы управления исправны,

I {Ет - ) • и(г0) -отказ /-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 Лщ. Приращение и является искомой величиной для алгоритма идентификации. В случае описания отказа типа наличия постороннего сигнала, матрицы б и Р задаются единичными, а искомыми являются компоненты векторов И(1о) и У(1п), которые представляют собой отказы соответствующего типа. Схема идентификации отказов включает контролируемую СУ, ее модель и непосредственно сами алгоритмы обнаружения и идентификации. Модель должна отслеживать движение СУ иа

интервале идентификации Г2] при одном и том же командном задающем воздействии V. Предполагается, что параметры модели подстраиваются при изменении условий полета и режимов функционирования СУ имеем вектор функции чувствительности вида

, У=1,... т;

, /=1.... г;

ди^Ц)

В данных функциях аргументы в скобках имеют следующий смысл: ( - текущее время, ^ - начало процесса во времени, - начальные

условия соответствующих функций чувствительности. Идентификацию отказавшего элемента СУ рассмотрим на примере отказов органов управления. Если предположить гипотезу отказа /'-го органа управления, то необходимо проанализировать соблюдение равенства

<5Т(М т )!ди М ))

ду(м тп ))=—— 7

ви Мх)

■Ди.{1а), ( 33 )

где АУ(-) - дополнительное движение, вызванное отказом /'-го органа управления (/'- неизвестно), на величину Дщ от номинального положения (¿% - неизвестно).Трудность заключается в том, что дУ(*)!ди^) рассчитываются

с момента времени и, а Л7(*) может появиться в любой момент 1а € /2] на интервале контроля, когда отказ проявит себя ("активизируется"). Для того чтобы соблюдалось равенство (33), необходимо, чтобы момент времени 1а начала появления дополнительного движения ДУ(*) совпадал с начальным моментом времени вычисления функций чувствительности дУ{*)/дг^^).

Схематизация решения задачи поиска отказа в СУ БЛА показана на рис. 5. д У .ау,

д и ■ _интервал контроля_ -

Ч 1о б н 2

Рис. 5. Схематизация поиска отказа в системе управления БЛА

Здесь линии еК/ди.} и АУ представляют собой траектории в

нормированном пространстве IV; [/ь Ь] - интервал контроля; /р момент начала вычисления функций чувствительности; момент "активизации" отказа, смещенный относительно ¡1 на неизвестную величину г ; - момент обнаружения отказа (|/1У|| > ; гйК(/„б„)/£%', АУ(1адн) - мгновенные значения

соответствующих векторов в точке обнаружения. Перед тем как сформулировать критерий, на основании значения которого выявляется отказавший орган управления, обратим внимание на следующий факт. Если время /в найдено и определен у'-й отказавший орган управления, то между л У(-) и скЦ:) существует линейная зависимость. В качестве меры линейной зависимости между этими нормированными векторами принят угол, вычисляемый в момент времени при выполнении условия :

дгтО-(<?гО/л,уо) , ,

<р, = ягссоз--¡¡-*-¡Г. ( ¿4 )

Когда /„ и компоненты (23) соответствуют этим векторам и отказавший орган и) известны, то ср ^ 0. Если момент и момент начала расчета функций чувствительности не совпадают и смещены на величину г, то угол (р(т) & 0. Аналогичная картина будет в случае, если дополнительное движение появляется в результате отказа не у-го органа. Таким образом, алгоритм определения отказавшего органа управления будет состоять из двух этапов.

На первом этапе выдвигается гипотеза, что отказал _/-й орган управления. Для этой гипотезы вычисляется время активизации отказа г„.

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

га =ш%т\г\(р.(т),<рЛт:)<р., ( 35)

у } 1 1

где (р)- заданное пороговое значение угла для у-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 (формально его номера) используется второй критерий

у* =агвттго-(г .). (36)

у=1 ,...т а->

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

Используя систему (32), где известны вектор Л¥(1о6„) и вектор значений функций

чувствительности в этот же момент времени, получим

значение искомого смещения отказавшего органа управления

г, \ " л \ ( обн) ДУ(( ) ( 37 )

Суммируя данную величину с номинальным значением и//0г>н)/«ш> получим пространственное положение отказавшего органа управления

Щ = Щ (/об») тт + Л Щ {и„). ( 38 )

В результате идентификации происходит коррекция модели (32) и соответствующих уравнений чувствительности в смысле изменения матрицы

в и вектора II*. В результате дополнительное движение ЛУ(') исчезает и алгоритм вновь готов к обнаружению последующих смещений данного органа управления и других отказов. Аналогичным образом осуществляется идентификация отказов измерителей вектора У сигналов обратных связей СУ и вектора г] параметров коррекции передаточных коэффициентов СУ БЛА.

Представляется необходимым определение принципиальной возможности идентификации изложенным методом. Объектом, на котором оценивается идентифицируемость отказов, является матрица размера (г{ш+г+ £)

Щ-

; щ) ; щ) ; ^о ;

( 39 )

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

' ~

Критерием идентифицируемости заданных типов отказов является линейная независимость столбцов матрицы Ъ (■) при различных значениях времени внутри интервала контроля [<ь ¿2], т.е. углы между всеми (т+г+Е) векторами должны быть различны. Отметим, что подобная модель позволяет идентифицировать отказы СУ, признаваемые их разработчиками как принципиально не распознаваемые для используемых методов контроля СУ. 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.

Модель среды включает в себя характеристики и параметры блоков, характеризующие состояние атмосферы Земли, рельеф местности и других случайных факторов, учтенных автором в блоке возмущений АСПР.

Модель и метод оценки эффективности КБЛА основаны и построены на полученных автором аналитико-имитационных моделях. Они позволяют оценивать работу (процессы) функциональных блоков, точность наведения БЛА, определять вероятности успешной транспортировки-доставки грузов к объекту-цели, оценивать работу каналов управления и передачи информации, получить вероятности успешного старта, наведения, преодоления угроз в соответствии с выбранными показателями и структуры критерия (3).

Итогом раздела явилось то, что автором разработаны системная математическая модель и программа модульной структуры применения комплекса БЛА для решения поставленных задач Р„3. Предложены метод, классы математических моделей и программы оценки эффективности применения комплексов с БЛА. Разработаны метод, алгоритмы и программы управления обеспечения безопасности полетов на разных этапах применения БЛА.

В четвертый раздел включены результаты вычислительного эксперимента, полученные в ходе аналитического и имитационного моделирования

комплекса БЛА в решении функциональных задач. Основные этапы моделирования включали (критерий ¡-го этапа - вероятность свершения события 01 Р|):

- успешный старт и выход БЛА на заданную высоту (Рст);

- полет по маршруту в заданный район (навигационный этап Р„);

- преодоление зоны ПВО (Рпв0), угроз радиационного, химического, бактериологического заражения, угроз грозовых облаков и др. угроз;

- выход в заданный район, обнаружение и распознавание объекта (Рп0);

- локализация и/или уничтожение (атака объекта Рат) объекта Рц;

- контроль объекта и возвращение в назначенный район (Рв), посадку (Р„с). Оптимизация и применение комплекса БЛА осуществлялись по двум

наиболее вероятным функциональным признакам - обнаружение (вскрытие) и доставка груза для нанесения заданного ущерба (или предотвращение ущерба) целевому объекту. В процессе статистических испытаний производилась транспортировка и сброс неуправляемого авиагруза (авиабомбы). Условной доставкой груза считалось событие 6 [-попадание в круг с приведенным радиу сом 11п=5и. Получены неудовлетворительные результаты моделирования вероятности доставки груза Р{в1) АБ к объекту - цели в зависимости от промаха.

Применение по той же цели УАСП значительно увеличивает показатель эффективности и составляет 95 - 99%. Даже уменьшение калибра не вызвало заметного его снижения, поэтому имеет смысл рассмотреть различные номенклатуры применяемых ЛА в целях их оптимизации в выбранных структурах системы с комплексами БЛА. В работе установлены факты достаточно высокой эффективности применения БЛАУАСП и показана общая тенденция в сторону минимизации их калибра. Моделированием (вычислительным экспериментом) также установлены действия по БЛА - ЗУР ПВО противника. Установлено, что ПВО противника составляет значительную угрозу БЛА и вряд ли удастся ее "подавить" возможным увеличением (демонстрацией) количественного состава БЛА (дорого и неэффективно). Встает очевидная проблема - преодоление ПВО. Следует также учитывать действие ПВО (огневое противодействие) непосредственно на атакующий объект - цель А СП, сбить АСП современными комплексами ПВО противника - вполне осуществимая задача. Автором предложены метод и алгоритмы преодоления зоны ПВО БЛА, в которых предусматривалось «информационное» воздействие на систему управления ПВО ЗУР путем организованного маневрирования. Метод основан на управлении априорной информацией выбранных моделей для синтеза фильтра Калмана.

В качестве управления априорной информацией используются уравнения движения БЛА в виде геометрии движения в инерциальной СК:

К(о=уц(1% Щ1)=-^ц(0+£у(0)/тц. (40)

Из уравнений (40) видно, что перегрузка ЛА возникает только под действием шумового фактора. Шум С,у полагается белым с известной противнику интенсивностью. Динамика формирования перегрузки описывается апериодическим звеном с постоянной времени Т,„ которая также выбирается противником априори на основании динамических свойств ЛА, рассматриваемых в

_ Z(t) = CY(t) +

гдe-Y(t) -векторсостояния,Z(ti -[ZK(t), - известные матрицы; F =[ 0, 0, -jlTaJ,

качестве целей. Кроме шума, не предусмотрены какие - либо случайные или неслучайные возмущения, приводящие к изменению перегрузки.

В качестве управления апостериорной информацией используется сигнал Z с измерительного комплекса, предназначенного для измерения вектора Л,

Zr(t)= CrR4(t)+Qt), (41 )

Матрица Сг и шум £ достоверно известны, т.к. они являются характеристиками аппаратуры, находящейся на пункте управления и на самом BJIA. Уравнения (40) и (41) в известной канонической форме следующие:

dY(t)/dt = AY(t) + FNy(t), (42 )

Z(tl = £Y(t) + Nz(t),

,Zy(t),Zw(t)lj вектор наблюдения, А,С ¡Ny~iу, Nz —[ h, "i 0]. Сигнал Zfí)действует на вход фильтра, который формирует оценку Y(t) матрицы f, решая уравнение (40) для алгоритма обработки информации df(t) = (A f(t) + K(t)[Z(t) - CY(t)])dt. ( 43 )

Коэффициент фильтра K(t) определяется по следующей формуле

K(t) = R(t)CTQ', (44)

где Q - матрица интенсивностей Nz; R(t)~ матрица вектора ошибки

E(t) = f(t)~ Y(t), (45)

R(t) - M[ E(t)E(i)TJ. Матрица R определяется путем решения нелинейного уравнения

R = AR + RTAT + FGFT - RTCTQ~'CR; R(t0) = &ij, { 46 ) где G - интенсивность белого шума (у, R (t) - R(t). Из равенства видно, что априорная информация по существу определяет структуру фильтра и его динамические свойства. Коэффициент K(t) зависит от R(t), a R(t) в зависит от A, F и G. Надежность априорной информации определяется БЛА, т. е. той целью, на которую наводится ракета. Намеренное искажение априорной информации, есть тот путь, по которому следует идти, обеспечивая уклонение БЛА от ракеты противника. Если в закон движения БЛА задать дополнительный детерминированный маневр управления U(t), то уравнение (40) запишется в другом виде в ИСК

R,rV4 , V¡rWq, W,r" (W„ + U(í) +КУ)/ТЧ ( 47)

при этом

dY(t)/dt = AY(t) + BU(t) + FNy(t), ( 48)

где В =/"0, 0, -У/Гм у, уравнение оценки с учетом управления будет

dY(t) =Af(t) + BU(t) + K(t)[Z(t) -Ct(t) Jdt. ( 49 )

Однако маневр U(t) не предусмотрен в составе априорной информации. На ракете фильтрация производится согласно (43), что приводит к ошибкам в оценке матрицы Y. Покажем это, получим алгоритм уравнения ошибки как

É(t) = AE(t) - K(t)CE(t) + K(t)Nz(t) - FNy(t) - BU(t). ( 50)

c¡Mm = ((A - K(t)C)MM-BU(t))dt. (51)

Учитывая, что M[Nj = M[Ny] = 0 и обозначено ME = М[Е]. Маневр U(t) полагается неслучайным. В установившемся состоянии уравнение имеет вид

Mm = (A-K(t)C)-'BU(t). ( 52)

Очевидно, при U Ф 0 среднее значение ошибки фильтрации МЕ ф 0.

R(t) = M[E(t)E(t)T] + M[ E(t)E(t)r], ( 53 )

M[EEr] = (A -KC)R + (KGZK )/2 + (FGyF )/2 - M[BUE ], ( 54 ) M [EET]=RT(A - KC)T+(KGzKT)/2+(FGyFT)/2-M[EUTBT], ( 55 ) M[ENzrKTJ =M[KN2Et]=(KG2Kt)/2M[FNy Et]=M[EN/F]^-'/iFGyF7,

dR ~((A-KC)R+R T(A - КС) t+KG!Kt+FG/''-M[B UEr] - M[EUTBT])dt.

Исключив К, R = AR+RtAt+FGyF-RtCtQ-'CR -BUMEt-MEUtBt. ( 56 )

Для определения R, следовательно, и К, их нужно решать совместно.

Другим направлением управления «информационного противодействия» фильтру, расположенному на ракете, является намеренное изменение случайной составляющей первой части уравнения (40). Путем организации «случайного маневра», т.е. маневра со случайной перегрузкой, изменить интенсивность шума Çy или ввести в процесс другие априори не предусмотренные случайные составляющие, то изменится матрица <?Y> которая входит в уравнение и, следовательно, будет изменяться коэффициент усиления К.

dMm = ((А - K(t)C)ME(0 + BM[U(t)])dt. ( 57 )

По существу изменение процесса фильтрации здесь связано только с изменением G в уравнении, т.к. M[U(t)]=0. Приращение СКО фильтрации определяется путем решения уравнения, где G = Gp - G к, Gp - априори принятая интенсивность белого шума, Ge - интенсивность белого шума обусловленная противоракетным маневрированием (ПРМ) БЛА по «случайному закону».

Итак, для построения оптимального фильтра Калмана на ракете следует учитывать управление U и шум G или непосредственно в структуре фильтра или, по крайней мере, в уравнениях Риккати. Реально ни в структуре фильтра ракеты, ни в уравнениях Риккати маневры уклонения не учитываются, т.к. противнику априори характер изменения U и G неизвестен. Именно это обстоятельство является причиной больших ошибок в формировании оценок вектора Y и, следовательно, закона управления ракетой. В результате, далеко не оптимальной становится траектория ракеты и уменьшается вероятность ее попадания в БЛА. Проведенные «вычислительные испытания» с включением в закон управления дополнительного сигнала маневрированием БЛА с учетом вышеперечисленных моментов, дали ощутимый результат по его выживанию. Вероятность сбить БЛА уже представляется затруднительным событием, правда, при этом наблюдаются потери в энергоресурсах 12%, но задача преодоления ПВО JIA решается путем организованного маневрирования. Дальнейшее моделирование действий ПВО (огневое противодействие) при традиционном управлении БЛА существенных изменений не выявило -вероятность сбить БЛА современными средствами ПВО противника оставалась достаточно высокой. Практически, в диапазоне высот полета БЛА H = 50 ... 30000м угроза быть сбитым ПВО будет оставаться существенной.

Учитывая современные средства позиционирования и связи, управление наведением осуществлялось (полет к цели БЛА) заданием координат псевдоцели (вместо промежуточных пунктов маршрута) на которую наводится БЛА ( режим самонаведения ), что позволило значительно повысить точность

выхода БЛА в заданный район. Результаты моделирования со спутниковой коррекцией координат, совместно с БИНС и локальной навигационной системой (ЛНС) БЛА и цели показывают, что такая организация полета может или вообще исключить из контура управления человека-оператора, или "оставить" ему "вмешательство" в СУ полетом БЛА лишь в экстренных случаях.

Автором предлагается реализовать в системах БЛА метод программных самонаведений, здесь полет к ППМ задается известным нам алгоритмом, промежуточные ППМ являются координатами 1 - й псевдоцели, на которую наводится БЛА. Траекторию псевдоцели можно задавать известным законом движения (управление БЛА в самонаведении с различными законами управления), что позволяет эффективно управлять БЛА. Преимущества метода: точность (компенсация динамических ошибок), автоматизация наведения БЛА и тактические соображения. Вероятность наведения БЛА в заданный район составила Рн « 1. В работе получены результаты решения задачи оптимального управления БЛА принципом максимума и методом имитационного моделирования на «быстрый разворот» и(г) = йуШ, и старта, управлением являлось - угловая скорость тангажа со7, для критерия ,//с(0= Тть.

В пятом разделе, по результатам задач анализа и вычислительного эксперимента, доводятся основные положения концепции технологических решений системно-структурного синтеза КБЛА. Функционирование базового КБЛА «строится» в связке Р=Р, П {Р:Ре П РеР2},в которой Рь -функции КБЛА в военное и в мирное время, Р - множество показателей (тактических, технических, эксплуатационных, экономических и эргономических) базового комплекса. В основу оптимизационных задач положены множества тактических и технических показателей КБЛА, другие множества с показателями считались условно известными (или фиксированными).

Оптимизация производилась в АСПР по показателям Р(в) — тахР(6\8) адаптивным методом НСП. Получен базовый многоцелевой комплекс с БЛА в интересах решения оборонных и народнохозяйственных задач РФ (рис. 6).

Рис. 6. Схематизация интеграции КБЛА

По результатам решения задачи управления системно-структурного синтеза КБЛА определена оптимальная адаптивная СУ как многоканальная (многоуровневая) с переменной структурой, схема ее на рис. 7

ЩО Рис. 7. Оптимальная многоканальная СУ БЛА

На рис. 8 показана схема интеграции навигационной системы БЛА в спутниковой системе и локальной навигационной системе (ГЛОНАСС+ОР8+ЛНС).

Рис. 8. Схематизация интеграции КБЛА в спутниковой системе и ЛНС

Показано, что применение КБЛА в сравнении с ПЛА в основном спектре выполняемых задач не уступают, а во многих случаях и превосходят ПЛА по основным показателям (критериям). В качестве сравнения приведем фрагмент расчета профилей эффектов действия БЛА с УАСП (рис. 9) в стандартных УБП по наземной цели (например, захваченный самолет террористами). Дей-

ствие комплекса БЛА с УАСП на борту по перехвату воздушной одиночной цели вероятного противника также оказалось достаточно эффективным.

В процессе исследования были одновременно использованы основные принципы системного анализа: принцип целостности, принцип автономности, принцип дополнительности, принцип неопределенности, принцип выбора поведения. Предложены принципы построения перспективных КВЛА, 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 автором созданы адаптивные методы, модели и алгоритмы, АСПР и БД - все основные разработки автора опубликованы и защищены Патентами РФ).

Эти комплексы целесообразно использовать в следующих случаях:

- 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.

- задачи, связанные с длительным монотонным полетом по замкнутой стандартной траектории (патрулирование границ-объектов и их мониторинг).

В таблице 1 приведены показатели сравнительного моделирования КБЛА.

Таблица 1

П.п Тип т„/тш, Углах. Нтах. Ттах. Радиус Рпво Рпор.

страна БЛА кг Км/час Км Полета Км Тип.ц

США Предатор 850/200 240 7.5 > 24ч 930 0.2 >0.78

США Гл. Хоук 10900/970 820 20.5 > 24ч 27000 0.3 -

Израиль Герои 1100/300 220 11.0 48ч 5000 0.2 -

РФ —

Модель Модель 6200/500 950 24.0 >бч >600 0.84 > 0.95

без ОП

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Основные научные теоретические и практические результаты, полученные автором в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. Исследован и обобщен отечественный и зарубежный опыт, выявлены основные мировые закономерности развития беспилотных авиационных комплексов, необходимые для управления качеством разработок и прогнозирования развития авиационных систем с использованием современных методов, аналитического и компьютерного моделирования:

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

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

2. Разработаны метод, модели и алгоритмы системно-структурного синтеза комплексов с БЛА, основанные на проведении аналитических, расчетно-экспериментальных исследований и многокритериального подхода, что позволило определить предварительный облик базового многоцелевого информационно-управляющего (ИУ) КБЛА, создать АСПР, БД, адаптивную систему управления БЛА, обеспечивающих наибольшую технико-экономическую отдачу в данных финансово-экономических условиях.

3. Разработаны метод, модели и алгоритмы многокритериального подхода, позволяющие существенно (на 30 - 40%) упростить процедуру оценок принятия решений в задачах анализа и синтеза современных и перспективных комплексов с БЛА, включающие принципы системного анализа - декомпозиции, открытой архитектуры КБЛА с подсистемами, что обеспечивает возможность целенаправленного выбора в решениях и обоснования приоритетных задач в процессе ведения разработки.

4. Разработаны математическая модель и адаптивная система управления ИУ БЛА в условиях предполагаемых угроз, основанные на критерии повышения применения беспилотных авиационных комплексов (для решения задач в народном хозяйстве и в силовых ведомствах РФ) с использованием в процессе автоматизированных решений цифровых информационных технологий и компьютерного моделирования, что позволило учесть адекватность физических процессов и возмущений (внутренних и внешних) действующих на систему в целом.

5. Разработаны методы, модели и алгоритмы оценки эффективности, управления безопасностью полетов и программным самонаведением БЛА, которые позволили учесть основные факторы, действующие на комплекс с БЛА, учесть основные угрозы, оценивать функционирование

в целом, оценивать возможности применения комплекса БЛА с АСП по наземным и воздушным целям противника, определять резервы повышения эффективности в управлении планированием операций.

6. Сформулированы принципы и методические рекомендации по организации, проведению и обработке результатов испытаний применения образцов-моделей с целью выработки основных ТТХ, направленных на разработку «базового» КБЛА в основе которого - 2 ИУ БЛА, скоростных (>200км/ч), большой дальности (> 400км) и продолжительности (>6ч) полета, стратосферных (>12км), для решения задач разведки, мониторинга, доставки грузов, ударов, патрулирования, ретранслятора, постановки помех, 1.. .^(У) одноразовых, 1.. .N-^(11) многоразовых информационных (в зависимости от масштабов планируемой и/или проводимой операции, соответственно, в мирное или в военное время).

7. Разработанные методы, классы моделей, алгоритмы управления, идентификации и безопасности полетов системно-структурного синтеза КБЛА внедрены в деятельность научных и конструкторских подразделений ИПУ РАН, ГНПП «Регион», ФГУП «Комета», 30ЦНИИ, ВВИА, НПК «Штурмовики Сухого», а также в учебный процесс ВУЗ РФ.

8. Полученные результаты диссертационной работы свидетельствуют:

- о возможности применения с БЛА УАСП с достаточно высокой эффективностью Р„ =0,82...0,98 по наземным типовой целям (танк, БМП, автомобили), а также применение с БЛА УАСП по воздушным целям (ракеты, самолеты, вертолеты и БЛА противника - см. приложение);

- разработанные методы и алгоритмы управления обеспечения безопасности полетов позволяют почти не снижать вероятность выполнения поставленной перед комплексом задачи на обнаружение, распознавание, доставки груза или уничтожение объектов (например, террористов);

- об эффективном применении разработанного КБЛА в сфере решения задач народного хозяйства - разведка, патрулирование, доставка грузов, мониторинг среды, ретранслятор и др. В зависимости от задач, комплекс может быть дооснащен другими ЛА и системами народного хозяйства.

9. Реализация предлагаемых адаптивных методов управления.технологиче-скими и техническими решениями на основе многокритериального подхода, разработанных моделей, алгоритмов управления, идентификации и безопасности полетов позволит повысить достоверность летно - технических характеристик разрабатываемых комплексов с БЛА на ранней стадии их проектирования на 20 - 30%. Включение в структуру СУ КБЛА комплексированной инерциально - спутниковой и локальной навигационной системы (БИНС+СНС+ЛНС) может позволить добиться следующих эффектов (данные имитационного моделирования в АСПР):

- повышение точности определения координат в 8... Юраз;

- уменьшение массы до 50%;

- уменьшение объема до 40%;

- уменьшение потребляемой мощности до 25%;

- повышение надежности (уменьшение Р0Тк~ в 2 раза);

- увеличение степени резервирования до 50%.

10. Полученные автором коэффициенты технического уровня КтУ=1,25 и технико-экономической эффективности Кта = 0,68 на основе разработанных методов, моделей и алгоритмов системно-структурного синтеза, свидетельствуют о перспективности создания базового ИУ КБЛА в РФ.

11. Таким образом, решена крупная научно-техническая проблема, связанная с разработкой, созданием и апробацией адаптивных методов, моделей, алгоритмов управления и идентификации системно-структурного синтеза КБЛА, необходимых в повышении эффективности функционирования КБЛА, внедрение которой вносит значительный вклад в развитие экономики страны и повышения ее обороноспособности. В работе предложена новая структура и облик базового ИУ КБЛА, в основу разработки которого входят предложенные автором адаптивные методы, модели и алгоритмы, созданная АСПР и БД, Апробирована гипотеза включения КАВ в структуру КБЛА отечественных современных и перспективных комплексов, дана оценка качества и целесообразности такого включения для решения многоцелевых задач.

В зависимости от масштабов задач, комплекс (его базис) может быть дооснащен как информационными многоразовыми БЛА различного класса, так и одноразовыми, например, ударными, и/или, например, агитационными (происходит его интеграция в информационную систему и исполнительную систему, соответственно). Разработаны и предложены требования ТТХ к базовому ИУ КБЛА для решения оборонных задач, проведения специальных операций и решения задач в области народного хозяйств РФ.

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 Л А по крену и тангажу II 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.3-9.

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 II 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 и технических комплексов// Материалы международного симпозиума «Управление и самоуправление в сложных системах» ИПУ РАН. -М.: 2007. С.26-32.

16. Полтавский A.B. и др. Концепции создания и применения 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 и повреждений в 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 и научно-технических решений в ракетно-космической и авиационной промышленности» ИПУ РАН. -М.: 2008. С.23-24.

Книги и учебные пособия:

23. Ефимов В.А., Попов A.M., Полтавский A.B. Шапоров В.В. 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 // 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 11 Проблемы повышения эффективности КБЛА. ИПУ РАН. -М.: 2008. C.I57.

Статьи трудов во всероссийских и ведомственных научных изданиях:

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 ЛАУ/ 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 РДТТ // 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 ЛА 11 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. A.M. Краснова ВВИА. -М.: 1995. С.14-17.

38. Гладков Д.И., Полтавский A.B. Информационный аспект маневренного противодействия антирекете // 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 icth 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 эффективности JIA // 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) //ПатентРФ № 2178201. 2002.

45. Полтавский A.B., Бурба А.А.,Кпышинская 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., МирошникВ.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.

09- ?4 С б ^

Подписано в печать

Формат 60x84/16. Заказ №#7^. Тираж П. л.

Отпечатано в РИИС ФИАН с оригинал-макета заказчика. 119991 Москва, Ленинский проспект, 53. Тел. 499 783 3640

2008150212