автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Живучесть системы управления беспилотного летательного аппарата

На правах рукописи

ПРОКОПЬЕВ Игорь Витальевич

Живучесть системы управления беспилотного летательного аппарата

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

19 ДЕК ¡0)13 005544068

Москва 2013

005544068

Работа выполнена в отделе нелинейного анализа и проблем безопасности ФГБУН Вычислительный центр им. A.A. Дородницына РАН

НАУЧНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ: Заслуженный деятель науки и техники России,

Лауреат Государственных премий (СССР, России), доктор технических наук, зав. отделом нелинейного анализа и проблем безопасности ВЦ РАН им. A.A. Дородницына г. Москва профессор H.A. Северцев.

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ: доктор технических наук, профессор

Н.И. Сидняев. Зав. кафедрой высшей математики. ФГБОУ ВПО МГТУ им. Н.Э. Баумана

доктор технических наук,

В.М. Балык, профессор кафедры проектирования аэрогидрокосмических систем. ФГБОУ ВПО МАИ.

доктор технических наук профессор Е.А. Воронин Зав. кафедрой вычислительной техники и прикладной математики ФГБОУ ВПО МГАУ им. В.П. Горячкина

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ: ОАО «ВПК „НПО Машиностроения"»

Защита диссертации состоится...............................на заседании диссертационного со

вета Д.002.017.03 при Вычислительном центре им. A.A. Дородницына по адресу г. Москва ул. Вавилова, д. 40, ауд. 353 (конференц-зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Вычислительного центра им. A.A. До родницына по списку, утвержденному директором ВЦ РАН.

Автореферат разослан «_»_2013 г.

Ученый секретарь

Диссертационного Совета Д. 002.017.03

кандидат физико-математических наук A.B. Мухин

I. Общая характеристика работы

Актуальность темы. Анализ существующих и перспективных систем управления техникой в промышленности и в оборонных областях показывает, что в настоящее время прослеживается тенденция активного применения роботизированных систем и их комплексов, при этом особенно выделяются малоразмерные беспилотные летательные аппараты (БПЛА) наземного и корабельного базирования. Широкое применение беспилотных летательных аппаратов стало обычной практикой последнего десятилетия.

Безопасное и эффективное применение беспилотных летательных аппаратов, как в военных, так и мирных условиях, связано с разработкой автономных систем управления, действующих без участия оператора в случае частичной потери работоспособности. Основным направлением в этой области является повышение интеллектуализации роботов и обеспечения возможности их самодиагностики для принятия решения с учетом поставленных целей и уровня повреждений.

Таким образом, представляется весьма актуальным проведение исследований, направленных на создание систем управления, обеспечивающих безопасное продолжение функционирования при повреждениях несущих и рулевых поверхностей БПЛА и отказах элементов системы управления. Подтверждением объективной возможности решения задачи обеспечения функциональной устойчивости систем управления к отказам и повреждениям являются выполненные в ВВИА, ЦАГИ, НИИ АС, других научно-исследовательских и испытательных учреждениях обширные исследования по оценке изменения характеристик к устойчивости и управляемости.

Обеспечению требуемых характеристик устойчивости и управляемости летательных аппаратов, при повреждениях и отказах, посвящен цикл работ, выполненных: Коноплевым Ю.К., Шабалиным В.А., Воробьевым В.В, Рякиным A.B., Третьяковым A.B., Косьянчуком В.Ю.. В этих работах доказано, что повреждение или полный отказ отдельных органов управления может только снизить эффективность системы управления, если их функции берут на себя оставшиеся исправные органы управления.

Алгоритм реконфигурации СУ при повреждениях и отказах требует знания фактических параметров поврежденного ЛА. Попытка решать эту задачу, считая каждый динамический параметр независимым, приводит к системе высокой размерности. Это осложняет решение задачи идентификации параметров объекта и затрудняет практическую реализацию алгоритма.

В этой связи разработка методов и алгоритмов обеспечения функциональной устойчивости и живучести системы управления поврежденного БПЛА, является актуальной проблемой. Предлагаемые в данной работе методы и алгоритмы обеспечения живучести, используют результаты теории синтеза адаптивных систем управления.

Для решения этой проблемы предлагается использовать понятие живучести. Поврежденный объект управления, обладающий свойством живучести, продолжает функционировать в ограниченной области возможных классов решаемых задач.

Понятие живучесть системы управления связано со свойством самовосстановления, надёжностью, искусственным интеллектом и т.д..

Здесь выбрано направление живучести системы управления, как свойства системы сохранять и восстанавливать способность к выполнению основных функций в заданном объеме и в течение заданной наработки при изменении параметров (структуры) системы и (или) алгоритмов и условий ее функционирования вследствие неблагоприятных воздействий (непредусмотренных регламентом нормальной работы).

Для обеспечения свойств живучести предлагается разработать новые алгоритмы адаптации и трансформации системы управления (самовосстановления), устойчиво работающие в экстремальных условиях, а также в широком диапазоне изменений параметров (структуры) самого объекта и внешней среды.

Адаптивные методы управления интенсивно изучались и им посвящено большое количество публикаций. Широкую известность в этой области получили результаты В.Ю. Рутковского, Б.Н. Петрова, Я.З. Цыпкина, А.Л. Фрадкова, Г. Гуд-вина, С.Д. Землякова, Ж. Ландо, П. Паркса, Дж. Саридиса, В.Н. Фомина, В.А. Якубовича и их учеников. Разработано значительное число методов адаптации, на основе которых получены разнообразные алгоритмы управления. В связи с бурным развитием микроконтроллеров, вычислительные затраты уже не являются серьез-

ным препятствием к применению сложных методов управления Адаптивные регуляторы обладают большой надежностью и устойчивостью в работе, способностью компенсировать разного рода нарушения. Регулятор, обеспечивающий устойчивость замкнутой системы, адаптивен в некотором классе объектов для естественно сформулированной цели управления. Этот класс, однако, достаточно узок.

Одной из задач ставиться расширить класс адаптивных систем управления. В основе метода лежит трансформация множества моделей, учитывающих существенные изменения параметров и структуры.

Для реализации управления БПЛА, обладающими запасом живучести, необходимы интеллектуальные системы управления. Основой этих систем является наличие режимов принятия решения на основе логической обработки данных. Такая интеллектуальная система управления обеспечивает автономный режим управления БПЛА.

Проблема создания или синтеза интеллектуальных систем управления, функционирующих в случае частичной потери работоспособности, сегодня не решена. В подавляющем большинстве БПЛА, управляются оператором вручную с помощью дистанционных систем управления.

Соединение адаптивных методов с методами оптимального управления, вычислительными методами синтеза интеллектуальных, логико-функциональных систем управления дают новые возможности для синтеза перспективных интегрированных систем управления.

Логико-функциональная система управления включает две подсистемы. Первая подсистема обеспечивает управления в виде непрерывных управляющих воздействий на объект для достижения поставленной цели и обеспечения качества управления. Данную подсистему называем функциональной и, как правило, она реализуется в виде регуляторов с обратной связью или блоков управления, которые работают под сигналом, определяющим состояния объекта. Вторая подсистема обеспечивает режим принятия решения или выбора. Данную подсистему называем логической и, как правило, она реализуется на основе множества логических операций. Логическая подсистема реализует структурную перестройку системы управления.

Логико-функциональные системы управления входят в состав интеллектуальных систем управления, которые имеют широкое применение в робототехнике. Интеллектуальные системы управления должны обязательно включать систему принятия решений, которая, как правило, реализуется в виде логических функций. Научные и технические методы создания этих систем управления сегодня находятся в стадии развития и ей посвящены работы российских ученых (Васильева С.Н., Макарова И.М., Осипова Г.С., Пупкова К.А и др.). Но, несмотря на большое количество работ, посвященных исследованию интеллектуальных систем управления, проблема синтеза интеллектуальных или логико-функциональных систем управления сегодня не решена. В настоящее время появилась возможность построить вычислительные методы решения проблемы синтеза управления на основе последних достижений в области алгоритмизации и программирования. К таким достижениям следует отнести, прежде всего, методы обеспечивающие возможности поиска структуры и параметров математического выражения с помощью компьютера. Достаточно перспективным направлением является метод сетевого оператора (Дивеев А.И. и др.). На основе данного подхода были разработаны численные методы синтеза систем управления. Он также позволяет конструировать алгоритмы поиска логических функций. Данная методология не использовалась для синтеза интеллектуальных систем управления. В настоящей работе предпринята попытка исследовать применимость данного метода для синтеза интеллектуальных адаптивных систем управления с трансформацией.

Цель работы и задачи исследования. Целью работы является решение актуальной научно-технической проблемы, заключающейся в разработке методов обеспечения функциональной устойчивости и живучести системы управления БПЛА и применения полученных результатов для создания систем управления БПЛА нового поколения, обладающих необходимым запасом живучести.

При проектировании нового поколения систем управления БПЛА и на этапе своего создания они должны будут тестироваться в программных комплексах, учитывающих всевозможные случаи их применения и использования множества моделей трансформаций при повреждениях, что в конечном итоге, должно поменять в целом облик БПЛА.

Объект исследования: Системы управления БПЛА, обладающие свойством живучести.

Предмет исследования: Разработка методов и алгоритмов обеспечения живучести системы управления БПЛА, функционирующих в агрессивных условиях внешней среды.

Основная задача исследования: Разработать научные подходы, методы, модели, алгоритмы и вычислительные процедуры обеспечения функциональной устойчивости и живучести системы управления поврежденного БПЛА.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. Проведен анализ тенденций развития исследований по созданию перспективных систем управления.

2. Выполнена концептуальная и формальная постановка научной проблемы живучести системы управления поврежденного БПЛА и сформулированы основные принципы построения адаптивного координатно-параметрического управления с эталонной подстраиваемой моделью.

3. Разработаны методы и алгоритмы адаптации системы управления с трансформацией.

4. Обосновано применение метода прямой оптимизации траектории движения поврежденного БПЛА с учетом оптимального расходования сохранившихся ресурсов системы управления.

5. Разработана структура логико-функциональной системы управления с трансформацией, обеспечивающая последовательное достижение целей с оптимальными значениями критериев качества.

Методы исследования. При разработке моделей, методов, алгоритмов и вычислительных процедур обеспечения функциональной устойчивости и живучести системы управления поврежденного БПЛА в работе использовались методы системного анализа, теории информации, теории управления, имитационного моделирования, оптимального управления, теории графов, теории алгоритмов.

Научная новизна работы

Научная новизна решения проблемы заключается:

1. В разработке новых подходов, расширяющих класс адаптивных систем управления, методов и алгоритмов адаптации системы управления поврежденного БПЛА.

2. В разработке метода и алгоритма адаптации системы управления с трансформацией.

3. В разработке подходов к построению метода и алгоритма оптимизации траектории движения поврежденного БПЛА с учетом сохранившихся ресурсов системы управления.

4. В разработке вычислительного метода синтеза логико-функциональной системы управления с трансформацией на основе арифметического и логического сетевых операторов.

Практическая значимость и реализация результатов работы

Научные результаты, подходы и алгоритмы, полученные в процессе выполнения диссертационного исследования, использовались в СЧ НИР, шифр «Экспеди-ция-2020-ВЦ», а также используются в опытно конструкторских разработках перспективных систем управления БПЛА.

Практическая ценность результатов заключается в том, что разработанный вычислительный метод синтеза и построения логико-функциональных систем управления БПЛА позволит обеспечить их применение с высокой живучестью и функциональной эффективностью.

Личный вклад автора. Личный вклад автора заключается в выборе направления исследований, формулировке и постановке основных задач, проведении теоретического анализа живучести системы управления, экспериментальных исследованиях и интерпретации полученных результатов, а также в разработке алгоритмического и программного обеспечения для решения сформулированных задач.

Все вошедшие в диссертационную работу результаты получены лично автором, либо при его непосредственном участии. Интерпретация научных результатов осуществлялась вместе с соавторами публикаций в равных долях, которым автор благодарен за плодотворную совместную работу.

Результаты, выносимые на защиту:

1. Методы и алгоритмы обеспечения живучести, функциональной устойчивости системы управления БПЛА.

2. Метод и алгоритм адаптации СУ с переменной структурой, обеспечивающий выбор наиболее адекватной модели повреждения СУ из используемого множества. Понятие «трансформация СУ».

3. Метод оптимизации траектории движения поврежденного БПЛА с учетом сохранившихся ресурсов системы управления.

4. Вычислительный метод синтеза и построения логико-функциональных систем управления БПЛА с трансформацией. Методы моделирования процессов управления БПЛА, функционирующих в условиях неопределенности.

Апробация работы.

- на Всероссийской научной конференции «Проблемы повышения эффективности функционирования и развития транспорта». Доклад: «Статистическое оценивание параметров безопасности и надежности транспортных систем по ограниченной исходной информации», г. Москва. РАН. 1 - 4 октября 2002 г. С. 3-5.

- на 5 Международной научно-технической конференции «Чкаловские чтения». Доклад: «О корректировках межремонтных ресурсов стареющих агрегатов авиационных систем», г. Егорьевск, 4 — 6 февраля 2004 г. ЕАТК ГА, 2004. С. 150.

- на IX Международной научно-практической конференции: «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов». Доклад: «Автоматизация системы управления беспилотным летательным аппаратом». Москва. 25 мая -26 мая 2010. Академии управления МВД России. С. 474-478.

- на Международной научной конференции, посвященной 50-летию первого

космонавта Ю.А. Гагарина в космос. 20-23 апреля 2011 г. Звездный городок на тему: «Интеллектуальная система обеспечения живучести и управления беспилотным летательным аппаратом». Сб. науч. ст. Ф 94 Вып. 3. Вычислительный центр им. A.A. Дородницына РАН. С.430-432.

- на семинаре отдела нелинейного анализа и проблем безопасности, Федерального государственного бюджетного учреждения науки Вычислительного центра им. A.A. Дородницына Российской академии. Доклад: «Живучесть

системы управления беспилотных летательных аппаратов», г. Москва 14 мая 2013 г.

- на Международном симпозиуме «Надежность и качество», посвященный 350-летию г. Пензы и 70-летию ПГУ. Доклад: «Влияние нерегулярного морского волнения на безопасность движения противокорабельной ракеты вблизи поверхности раздела сред». Труды Международного симпозиума Надежность и качество 2013. Пенза. 27 мая -03 июня 2013. С. 217-219.

- на XV Международной научно-практической конференции: «Проблемы и перспективы противодействия современным угрозам безопасности личности, общества и государства». Доклад: «Управление состоянием готовности аэромобильного комплекса специального назначения к отражению угрозы». Москва. Академии управления МВД России. 21 ноября 2013 г. С. 182-186.

Достоверность научных положений и выводов, содержащихся в работе, основывается на экспериментальном подтверждении эффективности предложенных положений, а так же на успешной апробации.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 34 печатных работах (18,56 п.л.), в том числе 20 работ (9,44 п.л.) - в рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК России.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав основного материала, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 315 страниц машинописного текста, включая 39 рисунков и 10 таблиц. Библиографический список содержит 149 наименований.

II. Краткое содержание работы

Во введении изложено состояние научной проблемы, обоснована актуальность проводимых исследований, сформулированы цель и решаемые в диссертационной работе задачи, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, отражен личный вклад автора и приведены сведения об апробации полученных в диссертационной работе результатов.

Первая глава посвящена анализу тенденций развития исследований по созданию перспективных систем управления военного назначения с применением беспилотных летательных аппаратов.

Современный опыт промышленного и иного использования беспилотных летательных аппаратов показывает, что в процессе эксплуатации БПЛА возникают неизбежные потери. Эксперты, анализируя основные причины потерь, выявили пять основных проблем по степени их приоритетности по мере убывания: проблемы с двигательной установкой, ошибки системы управления, ошибки операторов, проблемы со связью, и прочие (повреждение конструкции планера и т. д.).

Анализ причин потерь показал, что эффективность применения роботизированных технических систем, таких как БПЛА будет зависеть от автономности и живучести системы управления.

Проанализированы подходы, позволяющие восстановить в некоторых пределах устойчивость и управляемость поврежденного БПЛА. На основании анализа литературы можно предположить, что наиболее эффективным средством восстановления свойств поврежденного БПЛА является реконфигурация его системы управления. Несмотря на значительное число работ зарубежных авторов, получение работающих алгоритмов реконфигурации с учетом особенностей СУ конкретных БПЛА является нетривиальной задачей, требующей проведения необходимого теоретического обоснования и моделирования.

Информационный поиск основных тенденций развития исследований по созданию перспективных систем управления обладающих свойством живучести показал, что исследуемая предметная область находится в фазе постоянного накопления знаний.

Проведен анализ содержащегося в диссертациях изложенного исследователями материала. Построены зоны сильной и слабой концентрации научного внимания уделяемого учёными при проведении исследований, также рассмотрена количественная характеристика накопления знаний с позиции их активности и пассивности в процентном соотношении по объёму защищаемых работ за восемнадцатилетний период.

Обоснован рациональный подход к направлению научного исследования заключающийся в комбинировании научных аспектов на основе выбора их из активного и пассивного сегмента зоны слабой концентрации внимания или как альтернативного варианта из активного сегмента зоны слабой концентрации внимания совместно с сегментом пассивной зоны сильной концентрации внимания. Такой под-

ход упрощает процесс познания слабо изученных научных аспектов, используя уже сформированную в той или иной степени систему научных взглядов.

В последние годы внимание специалистов приковано к изучению возможностей использования результатов теории адаптивного и оптимального управления, в том числе и в системах реального времени на борту JIA. Наиболее результативными среди подходов являются алгоритмы, реализующие методы аналитического конструирования оптимальных регуляторов (АКОР) в формулировке академика РАН Красовского A.A. Смещаясь в направлении исследований применения адаптивного автоматизированного управления с использованием генетических алгоритмов в условиях неопределенности позволяет судить о том, что необходимы новые методы познания в этой области.

Исходя из этого сформулирована постановка задачи:

Задана модель объекта управления

x = f(x,s,u), (1)

где х- вектор состояния системы, xel", s— вектор повреждений, ieXcE1, и— вектор управления, «еС/с Ш."1, S ,U - ограниченные множества.

Для системы (12.1) заданы начальные значения

*(0) = *°. (2)

Заданы функционалы, определяющие цель управления

'/ _

j. = \fJ(x,u)dt->mm, i = \,D , (3)

и

где iy-заданное время управления.

Необходимо найти управление в виде

u = g(x,q{s))zU, (4)

где 9(5)-вектор параметров зависящих от s , q(s) е

и обеспечить функциональную устойчивость системы управления при изменении </(.?) в следствии повреждении конструкции и рулевых органов БПЛА с целью, определенной в (3), продолжения функционирования при ограниченной эффективности. Любая система управления обладает некоторой степенью робастности и может компенсировать повреждения из некоторого класса Е. В этом случае класс Е

определим как прямое произведение двух множеств: множества в пространстве повреждений объекта {я}, которые СУ компенсирует и множества в пространстве возмущений, которые могут действовать на объект }.

нс(М®{<г}).

Задача ставиться расширить класс повреждений объекта, при котором управление (4) достигает цели (3). Чем шире класс Е, тем больше запас живучести системы управления.

Сформированы основные подходы к проведению исследований с выделением частных исследовательских задач.

Вторая глава посвящена решению задачи осуществления синтеза такого управления и, которое позволило бы в условиях отказов и повреждений обеспечивать максимально достижимое качество процессов управления при быстром и оптимальном использовании сохранившихся в СУ ресурсов.

Пусть объект управления описывается уравнением состояния вида

х 0 + <р(х, д, 0 и, (5)

п т п пхт

где хеЯ - вектор состояния; иек - вектор управления; Д )еЯ , гр(-) е. Я

векторная и матричная функции указанных аргументов соответственно; д еК - вектор параметров, изменяющийся в зависимости от режимов полета. Кроме того, вектор параметров может претерпевать непредсказуемые заранее изменения вследствие отказов и боевых повреждений ЛА.

Обеспечить требуемое управление потенциально могут алгоритмы оптимального управления. Однако в силу непредсказуемости изменения вектора параметров объекта д при отказах и боевых повреждениях использование этих алгоритмов представляется проблематичным.

С другой стороны, имеется обширный класс алгоритмов адаптивного управления, но они не в состоянии обеспечить оптимальное расходование ограниченных ресурсов СУ ЛА при отказах и боевых повреждениях.

Практическую результативность в прикладных задачах управления имеют методы аналитического конструирования оптимальных регуляторов (АКОР), на их основе разработаны алгоритмы функционирования отказоустойчивых систем управления. Для нетерминальной (для ЛА - пилотажной), со скользящим интервалом оп-

тимизации [/, /+7*„] задачи управления объектом (5) традиционный оптимизирующий критерий (функционал) имеет вид

/+тп . <+тп

/ = - Г (х-хУ (](х-х3)сИ + - Г итК~\Л , (6)

2 1 2 J I 1

где /?=diag /?>,.....Р„) - матрица весов управляемых координат вектора

состояния; х. - вектор заданного состояния объекта управления; ^=diag(A:^,í:^,......к,„)

- матрица коэффициентов усиления.

Оптимальное управление, минимизирующее критерий (6), вычисляется по формуле

(7)

ах

дУ

где-:

дх

дУ пТ дхх дхп

- вектор-градиент функции Беллмана.

Краткий анализ свойств оптимального управления (6)-(7) показывает, что в силу случайного изменения параметров объекта при отказах и боевых повреждениях программные настройки не обеспечат необходимое качество процессов управления.

Для модификации функционала с целью придания ему адаптивных свойств, осуществляется синтез оптимального управления с учетом требований малой чувствительности. Он предполагает включение в функционал наряду с векторами со-

пТ

ск. Зс„

стояния х и и вектор - функцию чувствительности х„1,....х„г; х , = —-...—-

вектор-функция чувствительности вектора состояния по параметру При этом размерность пространства состояния увеличивается на число функций чувствительности, т.е. на пг.

Рассмотренным подходам присущ недостаток, связанный с эвристичностью задания критерия оптимальности, который не гарантирует глубоких оптимизационных свойств формируемых управлений с точки зрения поставленной задачи оптимального включения сохранившихся в системе ресурсов, выражающегося в минимальном расходе управляющих воздействий для сохранения заданного качества переходных процессов.

Для управления нестационарными объектами с широкими диапазонами изменения динамических свойств, при отсутствии априорной информации о законах изменения переменных коэффициентов (структуры) во времени, имеется обширный класс алгоритмов адаптивного управления.

Объект управления описывается уравнениями в операторной форме с одним входом:

B{p,t)y{t) = D{p,t)p(t)- (8)

[В0(р)- ДВ(р,t)}y(t) = [Da{p) + AD(p,/)]p{t); (9)

p(t) = «!(/)- -f - [AN(P, t)p(t) + AK(p,t)y(t)]; (10)

B0(p)yit(t) = D„(p)u(t); (11)

г(0 = >'(0"ЛД0; (12)

p&nj{t) = cr{t)pip(t), ptJcj(i) = o-(/)p>(0, j = O^t,; = 0,n-1; (13) a(t)=W{p)E(t). (14)

Где p — dldt, y(t) - регулируемая координата (выход обобщенного настраиваемого объекта), p(t) - входная координата исполнительного механизма, u(t) - управление, yM(t) - выходная координата модели, e(t) - рассогласование между выходными координатами объекта и модели

B(p,t) = Ba{p)-kB(p,t),D(p,t) = Д(р)-Д£>(р,0- дифференциальные операторы объекта, рассматриваемые как алгебраические суммы некоторых операторов с постоянными коэффициентамиВ0(р),£>0(р), характеризующими модель системы с желаемыми динамическими характеристиками, и операторов ДB(p,t), AD(p,t), - изменение вектора параметров в результате отказов (повреждений), определяемых отклонениями параметров.объекта от их желаемых значений.

Влияние нестационарных операторов AB(p,t)vi AD(p,t)m динамику системы компенсируется контурами (адаптации), реализующими операторы

;=0 /=0 алгоритмы перестройки параметров, которых определяются уравнениями (13)

Параметрическое управление - целенаправленное изменение конструктивных параметров объекта вместе с координатным управлением значительно расширяет возможности управления существенно нестационарными объектами.

Рассмотрена математическую модель обобщенного настраиваемого объекта (ОНО) координатно-параметрического управления:

ЛК, (р,I) = |>„ (1)&киР', Щ (р,!) = (,) дпчр>, 1=0

где Аки,Апу- координаты параметрического управления объектом, Ьи (/)- по-

ложительные весовые коэффициенты параметрического управления. Структуру регулятора координатного управления в виде:

Ы2{р,1)р{1) = 0„,{р)и-АК2(р,!)у(1) ,

где

^ ( А 0 = 2Ко + (0) Р> > (Р>')= X (0 Р' .

у=о /=0

ДЛГ, (/>,/) = (/)/>' .

¡-а

При условиях:

ДК1 (р, /) + ДЛГ2 (р, 0 = /), АЛ'! (р, /) + ДЛГ2 (р, /) = АО (р, I), О01[р)=О0(р)

обобщенный настраиваемый объект при параметрическом и координатном управлении описывается стационарным оператором

В0(РМО = £>„(/>)"(').

Синтеза алгоритмов функционирования контуров параметрического управления объектом в целом не отличается от синтеза беспоисковой самонастраивающейся системы (БСНС) с эталонной моделью на основе прямого метода Ляпунова и других методов

рДлД0 = а(1)р'р{0, рАк1 (0 = аЦ)р'у(?), у = , / = 0,п-1, а(0 = Щр)е(0.

Рассмотрены методы обеспечения заданной динамической точности движения адаптивной системы, среди которых можно выделить два основных направления:

- отыскание более совершенных нелинейных и нестационарных алгоритмов работы БСНС, отталкиваясь от уже известных структур адаптивных систем;

- применение методов линеаризации известных нелинейных алгоритмов

БСНС.

К первым относятся алгоритмы адаптации с наличием релейной составляющей.

Для этого в закон регулирования введем релейную составляющею p(t) = u(t)-—]—[AN(p,t)p(t) + AK(p,t)y(t)] - у sgn сг„

у = const > 0, sgn <Tn =

+ 1 при <тл > О, О при ап = О, -1 при <т„ < 0.

Кроме релейной составляющей закона регулирования введем релейные составляющие в перестраиваемые коэффициенты

p(t) = u(t)--^[(mil(p,t) + ANp(p,t))p(t) + (AKu(p,t) + AKp(p,t))y(t)]-

-7Sgner„

где

ANu(p,t),AKu(p,t)- интегральные составляющие перестраиваемых коэффициентов;

ANp(p,t), AKp(p,t)- релейные составляющие перестраиваемых коэффициентов.

При адаптивном координатно-параметрическом управлении поврежденным объектом с интегральными и релейными составляющими алгоритмов работы контуров адаптации уравнении вида

с обратной связью

(15)

p{t) = „(/) - —— [(ДЛГ2. ip,t) + bNlp{pj))p{t) + (лк2„(р,0 + Д K2p(p,t))y(t)] ^Л)\P)

-У Sgnt7„,

с алгоритмами адаптации

pAnJ(t) = a(t)pJp(t), pAkj(t) = cr(t)ply(t), j = 0,m ,i = 0,n-l,

(18)

a(t) = W(p)e(t),

приводят к стационарному оператору

Ba(p)yu(t) = Da(p)u(t).

(19)

К методам линеаризации известных нелинейных алгоритмов БСНС можно отнести обеспечение качества процессов самонастройки адаптивных систем физически реализуемых корректирующих устройств.

Алгоритмы самонастройки, синтезированные с помощью второго метода Ляпунова, требуют, чтобы

Таким образом, для реализации алгоритмов (17), (18) необходимо иметь чистые производные от регулируемой координаты >•(/) (до (л -1) - го порядка), от входной координаты исполнительного механизма р(1) (до т- го порядка) и физически нереализуемое корректирующее устройство (19).

Поэтому представляет большой практический интерес синтез физически реализуемого корректирующего устройства с оператором

Критерием оптимальности J, характеризующим качество управления в линеаризованной модели беспоисковой самонастраивающейся системы, выбран критерий в виде квадратичного функционала качества:

W{p) = YiPlp', Pl=const> 0.

(20)

(21)

J = \(by(t))1 dt + \(y(p)<p{t)i dt,

(22)

0

0

где /{р)-^/кр1 - полином весовых коэффициентов. Оператор Ш {р), опре-

/Ы

делен из условия минимума данного функционала, который позволит в условиях отказов и боевых повреждений обеспечивать качество процессов управления при быстром и оптимальном использовании сохранившихся в СУ ресурсов.

В третьей главе ставиться задача расширить класс адаптивных регуляторов, в котором на основе адаптивных систем с переменной структурой решается задача трансформации системы управления.

Предлагается для решения данной проблемы использовать множество моделей повреждения (МП), для трансформации системы управления, каждая из которых описывает новую структуру при характерном (базовом) повреждении или отказе, а также при существенных изменениях параметров объекта или условий эксплуатации, приводящих к функциональной неустойчивости.

Если объект управления описывается уравнениями вида (15)-(19), в случае, когда движение системы управления БПЛА невозможно адаптировать к желаемому движению стационарного оператора (19) в силу непредсказуемости изменения вектора параметров и структуры объекта при отказах и повреждениях использование алгоритмов (17)-(18) представляется проблематичным. Предлагается трансформировать систему управления и перейти к новому желаемому движению - движению с учетом характера повреждений и оставшихся ресурсов управления.

Множество моделей повреждений МП состоит из моделей вида:

(р"+6„-.(Р))Я0 = *.(/>)«(0 + £(0 . (23)

где у(1), и(1), — соответственно координаты выхода, входа, случайного

возмущения, Ьп_1(р) = Ь„_1р"~'+... + Ь0, с!т(р) = с1тр'" +... + с10 - дифференциальные операторы с неизвестными постоянными параметрами 6,, йп / = 0, п -1, у = 0, т, с условиями:

1) структурные характеристики МП у = (п,т), причем п>т\

2) выпуклая область £>са"+"'+1 существования вектора -с с О с границей Э£>, где с = со1 ,..., с1т, -Ь0,..., -А„_, ];

3) оператор ОНО МП минимально-фазовый (оператор с1т{р) устойчивый), знак параметра известен, например с!т>0;

4) возмущение имеет ограниченную область реализации и удовлетворяет условию |#0(/)| < и0(г), где сигнал у0(1) ограничен и известен.

В задаче прямого адаптивного управления с эталонной моделью функциональная цель управления задается отношением

•Л =|Я0 ДЛЯ любого />/+е[0,а>[,

где е, — ошибка, вызванная действием помехи.

В задаче адаптивного управления с множеством моделей повреждения и трансформацией, функциональную цель управления зададим отношениями: J\=\y(t)-yэ{t)\^£¡ Для любого е[0,°о[,

,12 = |^(?)->>"(г)|<£'Л-для любого />/+ е[0,оо[, где е6 — ошибка, вызванная отличаем поврежденного объекта от модели повреждения.

Для реализации алгоритма адаптации с трансформацией в системе адаптивного управления, кроме двух контуров адаптивного управления, реализован третий контур управления в виде множества моделей повреждений.

Технически это можно сделать, спроектировав перспективный БПЛА с трансформацией органов управления, то есть с изменяющейся размерностью органов управления.

Трансформированная система, таким образом, должна быть достаточно робаст-ной. При анализе результатов моделирования процесса бокового движения поврежденного БПЛА с учетом функционирования САУ, направленной на стабилизацию и управление его центром масс, для нескольких полетных случаев можно сделать следующие выводы:

- при оценке влияния изменения двух наиболее интенсивно меняющихся в результате повреждения конструкции планера аэродинамических характеристик было установлено значительное увеличение бокового отклонения центра масс БПЛА от заданной траектории при полете в возмущенной атмосфере;

- отмечено, что подобные нарушения аэродинамических свойств, однако, не приводят к потере БПЛА своего курса, но в тоже время способны значительно снизить вероятность выполнения им поставленной задачи посредством существенного снижения точности;

- автопилот с постоянными коэффициентами в обратной связи можно сделать малочувствительным к параметрическим и координатным возмущениям.

Анализ разработанного подхода на примерах различных систем управления беспилотными летательными аппаратами показал, что система управления сохраняет функциональную устойчивость при изменении основных аэродинамических характеристик на 30%.

Для повышения качества и точности движения объекта как можно ближе к желаемому движению будем производить подстройку эталона и моделей повреждения. После трансформации происходит доопределение параметров объекта в процессе адаптации для "фоновой" настройки коэффициентов в обратной связи системы управления объектом.

Будем полагать, что движение на небольшом отрезке времени [?0, М динамику объекта зададим дифференциальным уравнением

{р+Ь^(р))у{1) = с1т{р)и(1), (24)

где у(1), и(1), - соответственно координаты выхода, входа,

Ь„_|(р) = Ьп_\р"А +... + Ьи, с1т(р) = <1трт +... +с10 - дифференциальные операторы с неизвестными постоянными параметрами , Ы-, ¡' = 0,п — 1 ,у' = 0,т .р — оператор дифференцирования. Поскольку при синтезе регулятора выбор базиса уравнений состояния для таких объектов несуществен, можно ограничиться моделью в виде входо-выходных соотношений, то есть его передаточной функцией

IV (р) = и идентифицировать коэффициенты многочленов

Я(р),£>(р). Операторные многочлены В[р) = р" + ^Ь1р', = СОДер-

г.О 1=1)

жат п+т+1 неизвестных параметров. Требуется провести идентификацию этих параметров, используя только измерения .

Для решения задачи, введем два дополнительных «фильтра состояния» -звена с передаточными функциями Щ(р) = —-—

Цр)

где L{p) - некоторый гурвицев многочлен, причем deg L{p) >п-1. Подавая на входы фильтров с передаточными функциями Щ(р) сигналы и(/) и y(t) с выходов, получаем «отфильтрованные» процессы u,(i) и >',(/), которые являются решениями уравнений:

L{p)y,{t) = y{t), L(p)u,{t) = u{t). (24)

Сформируем сигнал ошибки модели

e(0,t) = B(e,t)yl(t)-D(0,t)ul{t). (25)

Здесь вектор настраиваемых параметров в состоит из оценок коэффициентов

bt,dj,i = 0,п, j = \,тто есть 0 = \J>nb0,dnМногочлены

B(9,t), D(9,t) описывают неявную настраиваемую модель. Эта модель не входит в систему как динамическое звено, а присутствует в виде своих коэффициентов.

Основываясь на методе, скоростного градиента, получаем следующий алгоритм идентификации:

^bt(t) = -re{t)ti{t)T =

d т — (26)

—dj(t) = -ye{t)u{(t)T ,j = \,m

Здесь у > 0 — коэффициент усиления алгоритма, е(г) определяется выражением (25), а сигналы и;(?), у, (/) уравнениями (24). Заметим, что для реализации алгоритма не требуется дифференцировать сигналы «,(/),>>,(;), так как производные у\ (/), и{ (f) могут быть получены как «промежуточный сигнал» фильтров без дифференцирования.

Доопределение параметров БПЛА, кроме точности управления необходимо производить также для системы ориентации БПЛА.

Для реализации концепции трансформации СУ дана оценка уровня производительности БЦВС. Для интегрирования, с шагом 0,01 сек., необходима БЦВС

с производительностью не менее 1 млн. коротких операций в секунду на одну модель повреждения. Мощность современных процессоров 450Нг 90 ОРЬОРБ и более, это более 10' операций в секунду, что не является ограничением для данного метода.

В четвертой главе рассмотрена задача оптимизации управления поврежденного БПЛА. Решается вопрос, насколько достаточны оставшиеся ресурсы по управлению для достижения тех или иных областей пространства из текущего либо заданного состояния и какой вид имеет траектория движения.

Рассмотрен объект исследования, поведение которого описывается некоторой системой п обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений

х = /(х,и,0, (27)

п III

где л еЯ - вектор состояния; Vек - вектор управления, входящий в общем случае в правую часть системы (27) нелинейно; / - время, принадлежащее заданному интервалу [/„, ?,,.]; /(■) - векторная «-мерная нелинейная функция.

В общем случае полагается, что для значений времени и 4 заданы соответствующие начальные и конечные условия:

*(',<)= х„, х(1к)=хк, и(1„)=и„, и(1к)=ик. (28)

При этом рассматриваются только те значения фазовых координат и управлений, которые принадлежат соответствующим замкнутым областям их допустимых значений и йт представляемых в виде ограничений типа неравенств.

В рассматриваемых условиях ставится задача определения такого вектора управлений «(/) и соответствующего ему вектора фазовых координат х(г), которые бы доставляли экстремальное значение некоторому фиксированному функционалу 3{х,иЛ), конкретный вид и физический смысл которого определяются характером исследуемого объекта:

•*(х<и) {С,.ц,) (5ЦР)- (29)

Известно, что экстремуму функционала соответствует равенство нулю линейной части вариации функционала

SJ = -^тSx + ■^т5u = 0, (30)

где 8хп5и - соответствующие вариации состояния и управления.

В прямом методе оптимизации, получено необходимое условие экстремума в виде

83* = - 0, (31)

дх

где 8х соответствует (30).

В итоге задача сводится к оптимизации функции, но уже одной переменной.

В общем случае решение поставленной задачи оптимального управления предлагается искать в виде последовательности следующих операций:

- математическая формулировка исходной задачи оптимального управления приводится к форме, удобной для реализации метода прямой оптимизации;

- осуществляется поуровневая декомпозиция математической модели объекта управления;

- формируются аналитические зависимости выражений для вычисления управляющих функций на соответствующих подуровнях исходной модели;

- определяются процедуры выдерживания ограничений на векторы состояния и управления;

- формируется алгоритм построения допустимого реализуемого опорного решения краевой задачи;

- осуществляется вариация опорного решения в соответствии с требованиями обеспечения экстремального значения целевой функции.

В соответствии с общей постановкой задачи в настоящей диссертационной работе рассматривается разрабатываемый метод прямой оптимизации на примере решения конкретных задач управления движением БПЛА в условиях действия ограничений в результате трансформации системы управления БПЛА. При этом будем различать два уровня сложности решаемых задач.

Во-первых, это задачи траекторного анализа, под котором в работе понимается оценка возможности достижения определенных областей пространства поврежденным БПЛА. Объект исследования (в данном случае БПЛА) рассматривается в виде материальной точки переменной массы. Полагается также, что турбулентные возмущения атмосферы отсутствуют и ее параметры стационарны.

Во-вторых, это задачи синтеза управлений в пилотажном контуре, когда в описание движения исходного объекта исследования вводятся действующие на него силы и моменты, непосредственно связанные с влиянием различных органов управления, имеющихся на борту ЛА.

В работе рассмотрено решение задачи оптимального управления пространственным движением БПЛА как объекта траекторного анализа.

Для метода прямой оптимизации получена разностная схема аппроксимации опорной траектории движения поврежденного БПЛА, определяющая приращение вектора управлений Ли¡к при интегрировании системы (27) "слева направо" (то есть от момента времени до момента 1К) в пространстве сеточных функций будет выглядеть следующим образом:

где /¡(¿,) - в общем виде произвольная функция времени, определяющая

интенсивность формируемых управлений. Будем полагать, что общий вид опорной функции интенсивности управлений может быть представлен в виде

Реализация схемы (32), в силу способа ее получения, гарантирует сходимость параметров опорной траектории к значениям краевых условий по координатам вектора состояния. Если условия задачи не требуют обеспечения сходимости по значениям производных вектора состояния и управлений, то процедура формирования опорного решения, определяемая системой (32), может считаться завершенной.

Последовательность выполняемых операций по формированию текущих управлений и соответствующих траекторий следующая:

1. Используя значения граничных условий краевой задачи (28) и осуществляя по-уровневую декомпозицию математической модели объекта управления (27)

(32)

С* О, - 1 < С < 1,

(33)

2. находим последовательно векторы приращений псевдоуправлений и управлений, соответствующие виду функции /¡(i,). В силу нелинейности системы (27) матрицы \_dffcty]. и \д^Иди\. вычисляются и обращаются на каждом цикле формирования управлений, а матрицы \с[/ду\к и \дЧ'/ди\к однократно.

3. Суммируем Аи,с исходными управлениями: и^^О.б^и^+и^+Аи/.

4. Проверяем полученное управление на удовлетворение ограничений типа неравенств заданные трансформацией системы управления. В случае превышения ими соответствующих предельных значений осуществляется их пересчет или переприсваивание типа и=итах.

5. Вводим полученное управление в модель (27).

6. Интегрируем значения фазовых координат в течение времени цикла At,,. При наличии ограничений типа неравенств на параметры фазовых координат и их производные осуществляется проверка на их удовлетворение. В случае превышения установленных граничных значений осуществляется коррекция управления с целью обеспечения движения по границе допустимой области. Алгоритм коррекции рассматривается в следующем подразделе.

7. Запоминаем новые значения векторов х„ у„ а также новое управление щ и время U-

8. Проверяем условие tK4t >0: если оно удовлетворяется, то цикл повторяется с п.1.; в противном случае процесс вычисления прекращается, а в памяти вычислителя находятся параметры траектории и соответствующих им управлений.

Соответствующая полученному допустимому решению вариационная функция hfc) может быть аппроксимирована с помощью некоторой ограниченной кусочно непрерывной кривой заданного класса гладкости. Полученная новая функция является исходной для вариационной задачи поиска экстремума заданного функционала J. Будем искать опорную функцию h(t,) в численном виде. Для этого разобьем заданный отрезок интегрирования [/,„ /к] на р частей и зафиксируем в точках разбиения значения опорной функции h(t,), определенные с помощью (33). В результате получим р опорных точек функции h(t,), варьируя которыми будем искать экстремальное в смысле заданного функционала допустимое решение. Вид функционала J в этом случае будет определяться значениями р параметров исходной опорной функции h(tj), /'=1,2,..., р.

Фактически мы получили неявную функцию р переменных J(hlt h2..... hp),

определенную на интервале [/„, ij. Предполагается, что множество всех возможных значений функционала J является непустым и конечным, поэтому можно говорить о существовании на нем некоторой наилучшей функции J„(lii, h2, ..., hp)=Jexlr, которой соответствуют одна или несколько траекторий и управлений, называемых оптимальными.

Модельная схема решения полученной р-мерной задачи безусловной оптимизации согласно может быть представлена в виде некоторой фиксированной последовательности операций:

1. Проверка условий соблюдения условия останова (для данной функции J и некоторого числа /? множество L{P)={h: J{h)</J) должно быть ограниченным и замкнутым). Если условия выполнены, то вычисления прекращаются и текущее решение hTK берется в качестве искомого. В противном случае переходим к следующему шагу.

2. Расчет ненулевого р-мерного вектора dK направления поиска.

3. Расчет длины шага ак, обеспечивающего неравенство J(hk+ak-dk)<J(hk).

4. Пересчет оценки решения. Полагаем hk+ ak-dk—>hk+\, к—>к+1 и возвращаемся к п. 1.

где а - шаг вариации соответствующих переменных;

h - некоторая точка в пространстве координат hh h2,..., hp; d - направление в р-мерном пространстве;

В условиях п.1. функция h(t) изменяется таким образом, чтобы окончательное решение доставляло экстремальное значение заданному функционалу J исходной задачи.

Полученное решение предлагается считать оптимальным в заданном классе кривых и принятой схемы формирования и вариации функций вектора производных. Для решения задач управления поврежденным БПЛА данное решение представляется наиболее инженерно обоснованным.

В пятой главе рассмотрен синтез системы управления с трансформацией. С формальной точки зрения синтез системы управления заключается в построении структуры и определении параметров некоторой сложной функции, называемой синтезирующей, которая преобразует наблюдаемые сигналы с объекта управления в

управляющие воздействия. С технической точки зрения синтезирующая функция представляет собой блок управления, чаще всего реализуемый в виде алгоритмов на бортовой вычислительной машине. Блок управления, получая информацию о состоянии объекта управления и оценку достижения цели, вырабатывает управляющее воздействие на объект, обеспечивая его оптимальное поведение и решение им поставленной задачи.

Сегодня задачу синтеза системы управления решают на основе интуиции и опыта разработчика, применяя формальные методы, типа аналитического конструирования оптимальных регуляторов, только для очень простых несложных моделей и критериев качества. Вычислительные методы в основном используют для поиска значений параметров систем управления, ограничиваясь набором типовых структур управления в виде линейных или ограниченного класса нелинейных регуляторов.

Последние достижения в области вычислительных алгоритмов, в частности метод генетического программирования и его развитие, методы грамматической эволюции, аналитического программирования и метод сетевого оператора позволяют сконструировать процедуры автоматического синтеза систем управления. Данные методы позволяют находить структуру оптимальной системы управления для объектов управления любой сложности в виде кода формальной или программной записи. Методы используют для поиска оптимального решения современные эволюционные алгоритмы. Данные методы позволяют также искать структуру систем управления с включенными в нее операторами условия, что является очень важным при синтезе интеллектуальных систем управления.

В работе рассмотрена формальная постановка задачи синтеза логико-функциональной системы управления. Приведен обзор методов синтеза логико-функциональных систем управления. Рассматриваемая задача декомпозирована на несколько подзадач. Каждая подзадача содержит свои цель управления и функционал качества. Конечная цель управления достигается решением всех подзадач. При решении основной задачи синтеза вместе с синтезирующими функциями для каждой подзадачи необходимо определить функцию выбора, которая обеспечивает переключение управления от решения одной подзадачи к решению следующей.

Рассмотрим формальную постановку задачи. Задана математическая модель объекта управления

* = /(*>«). (34)

где х - вектор состояния объекта управления, х е М", и - вектор управления, и е К'".

Для системы (1) Задана область начальных значений.

*(0) е!,с Е". (35)

Заданы ограничения на управление.

иеи, (36)

где и - ограниченное замкнутое множество.

Задана цель управления в виде терминального многообразия.

= / = (37)

где время окончание процесса управления, г < п.

Задан критерий качества управления в виде интегрального функционала.

J = \fa(x(t),u(t))dt->mm. (38)

о

Необходимо найти управление, в виде многомерной функции от вектора координат пространства состояний.

и = И(х), (39)

где 1г(х): М" —»Е'".

Управление с учетом ограничения (36) для любого начального значения из области начальных значений (35) достигает цели управления (37) и минимизирует при этом функционал (38).

Минимальное значение функционала (38) определяем по решению задачи оптимального управления для каждого конкретного значения х(0) е Х0.

Достижение основной цели управления (37) включает достижение промежуточных целей.

ф/(х(^)) = 0 / = Оу,7 = 0^1, (40)

где 7 ■ - время совершения процесса управления для достижения цели у .

При достижении каждой промежуточной цели качество управления определяется критерием.

^=|/оЛ*(0."(0)Л->т»1> у^од^т. (41)

о

При решении задачи синтеза управления для каждой промежуточной цели получаем свою синтезирующую функцию.

u = h'{x), j = \,k-\ (42)

Для решения задачи выбора ослабим требования выполнения целей управления, заменив условие (40), попадания на терминальные многообразия, условиями попадания в окрестности терминальных многообразий.

\ф/(х(^))\<£ i = Üj,j = ÖJ^Т, (43)

где е - малая положительная величина.

С учетом условий (43) сформулируем дополнительный критерий определяющий точность достижения целей.

J, = тахЦф-' )|| -» min, j = ОД -1, (44)

где )) = [>'(*(',)) Ф(Ш)]Т ■

Частный критерий (41) заменим суммарным критерием качества

J2 = t I/oЛх(0<"(0)<й

■ min, у = 0, £ -1. (45)

Задача заключается в том, чтобы найти управления в форме

и = /г(х,у), (46)

где V- целочисленный вектор, определяющий управления для решения частной задачи у . Управления (46) должно обеспечить достижения минимумов функционалов (44) и (45).

В общем случае, так как задача содержит два критерия (45) и (46), то ее решением будет множество Парето в пространстве функционалов Кон-

кретное решение на множестве Парето выбирает разработчик по результатам моделирования и исследования синтезированной системы управления.

В синтезирующей функции (46) компоненты целочисленного вектора v = [v] ••• v^] могут быть бинарными v, e{0,l}, i = \,p. Тогда их можно получать в результате синтеза логических функций

V = g(d(x)), (47)

п

где d(x) - функция дискретизации, d{x): R" —> {0,1} х...х {0,1}, g(d) -

п Р

логическая функция, g(d) :{0,l}x...x {0,l}-> {0Д}х...х{ОД}.

Задача (34) - (36), (43) - (47) называем задачей синтеза логико-функциональной системы управления. Для ее решения необходимо найти две многомерные синтезирующие функции u = h(x,v) v = g(d). Для решения задачи используем метод сетевого оператора. Для нахождения функции и = h(x,v) используем обычный арифметический сетевой оператор, в котором в качестве конструктивных функций используем множество арифметических функций с одним или двумя аргументами. В методе сетевого оператора эти функции называются унарными или бинарными операторами. Для нахождения логической функции v = g(i/) используем логический сетевой оператор, соответственно с унарными и бинарными логическими операциями.

III. Основные научные результаты диссертационного исследования

1. Разработаны новые методы и алгоритмы обеспечения живучести, функциональной устойчивости и безопасности систем управления БПЛА, которые позволяют обеспечить живучесть объекта управления при существенных параметрических и структурных изменениях системы управления. Анализ разработанного подхода на примерах моделирования различных систем управления беспилотными летательными аппаратами показал, что система управления сохраняет функциональную устойчивость при изменении основных аэродинамических характеристик на 30%.

2. Разработан новый подход к адаптации системы управления, обеспечивающий выбор наиболее адекватной модели из используемого множества. Разработан новый метод и алгоритм адаптации СУ с переменной структурой.

3. Определено новое понятие «трансформация СУ».

4. Развиты методы и алгоритмы адаптации систем координатно-параметрического управления с подстраиваемым эталоном.

5. Обоснован подход к построению метода и алгоритма оптимизации траектории движения поврежденного БПЛА с учетом сохранившихся ресурсов системы управления.

6. На основе арифметического и логического сетевых операторов разработан вычислительный метод синтеза логико-функциональной системы управления с трансформацией.

7. Разработаны новые методы моделирования процессов управления БПЛА, функционирующих в условиях неопределенности. На основе нового вычислительного метода сетевого оператора разработан метод синтеза робастной системы управления, нечувствительной к изменению параметров объекта и его начального состояния.

IV. Публикации автора по теме диссертации

Научные статьи, опубликованные в журналах, рекомендованных ВАК:

1. Прокопьев И.В. Оптимальная замена зарезервированных элементов в системах ответственного назначения и оценка их надежности // Научный вестник МГТУ ГА. 2002. №52. С. 66-71.

2. Гипич Г.Н., Прокопьев И.В. Оценка старения технической системы по данным о моментах возникновения отказов // Научный вестник МГТУ ГА. 2002. № 52. С. 55-61.

3. Барзилович Е.Ю., Бецков A.B., Прокопьев И.В. Метод предупреждения отказов в сложных авиационных радиоэлектронных системах // Научный вестник МГТУ ГА. 2003. №63. С. 13-21.

4. Барзилович Е.Ю., Прокопьев И.В. Определение оптимальных сроков регламентных работ частично восстанавливаемых объектов // Научный вестник МГТУ ГА. 2002. №52. С. 61-66.

5. Жалялов P.M., Прокопьев И.В. Расчёт срока испытаний уникальных авиационных систем с учётом некоторых экономических факторов. Динамика неоднородных систем //Труды ИСА РАН. Том 50(1), 2010 г. С 262-265.

6. Бецков A.B., Лончаков Ю.В., Прокопьев И.В. Модели повышения уровня безопасности полётов за счёт повышения надёжности воздушных судов. Динамика неоднородных систем // Труды ИСА РАН. Том 50(1), 2010 г. С 273-274.

7. Лончаков Ю.В., Бецков A.B., Осташкевич В.А., Прокопьев И.В. Надёжность авиационных систем с учётом проверок и простоев на земле. Динамика неоднородных систем // Труды ИСА РАН. Том 50(1), 2010 г. С. 287-289.

8. Лончаков Ю.В., Осташкевич В.А., Прокопьев И.В. Схема обслуживания авиационного двигателя с модульной конструкцией. // Труды ИСА РАН, том 49(1), 2010 год. С 61-63.

9. Лончаков Ю.В., Осташкевич В.А., Прокопьев И.В. Количественная оценка оптимальных моделей эксплуатации систем по фактическому состоянию. // ТРУДЫ ИСА РАН, ТОМ 49 (1), 2010 год. Динамика неоднородных систем. С 76-79.

10. Прокопьев И.В. Модель интеллектного контроллера подстройки эталонной модели для системы координатно-параметрического управления. // Труды ИСА РАН. Динамика неоднородных систем. Том 53(5), 2010 г. С. 80-88.

11. Прокопьев И.В. Математическая модель беспоисковой самонастраивающейся системы для объекта координатного управления. // Труды ИСА РАН. Динамика неоднородных систем. Том 53(5), 2010 г. С. 89-98.

12. Бецков A.B., Осташкевич В.А., Прокопьев И.В. Технологический подход к оценке параметров безопасности полетов и надежности функционирования воздушных судов. // Наукоёмкие технологии №10. 2010 г., т. 11. С 22 - 29.

13. Бецков A.B., Прокопьев И.В. Метод выбора системы координат состояния и наблюдения за параметрами беспилотного летательного аппарата для поддержания его живучести при управлении. // Международный научно-технический журнал «Наукоемкие технологии», ISSN №1999-8465. -2013. -№6; С.9-12.

14. Северцев H.A., Бецков A.B., Прокопьев И.В. Принципы построения управления летательными аппаратами при их функционировании. // Международный научно-технический журнал «Наукоемкие технологии», ISSN №1999-8465. — 2013. -№6; С. 13-16.

15. Северцев H.A., Мухин Ф.В., Бецков A.B., Прокопьев И.В. Логико-вероятностная структура системы обеспечения безопасности на транспорте в режиме быстрого реагирования на поражающие факторы с минимизацией рисков негативных последствий. // Международный научно-технический журнал «Наукоемкие технологии», ISSN №1999-8465. - 2013. - №6; С. 17-20.

16. Бецков A.B., Прокопьев И.В. Показатели безопасности текущего состояния динамических систем. // Международный научно-технический журнал «Наукоемкие технологии», ISSN № 1999-8465. - 2013. - №6. С.27-29.

17. Бецков A.B., Прокопьев И.В. Управление состоянием готовности аэромобильного комплекса специального назначения к отражению угрозы. // Международный научно-технический журнал «Наукоемкие технологии», ISSN №1999-8465. -2013,-№6; С.33-36.

18. Северцев H.A., Бецков A.B., Прокопьев И.В. Вероятностный метод исследования влияния надежности элементов на живучесть системы. // Международный научно-технический журнал «Наукоемкие технологии», ISSN №1999-8465. -2013. -№6; С.45-49.

19. Северцев H.A., Бецков A.B., Прокопьев И.В. Системное представление методологии безопасности. // Научный вестник МГТУ ГА, ISSN №2079-0619.- 2013.- № 193. С. 79-84.

20. Северцев H.A., Бецков A.B., Прокопьев И.В. Принципы оценки текущего состояния безопасности динамических систем. // Научный вестник МГТУ ГА, ISSN №2079-0619,- 2013,- № 193. С. 87-90.

Публикации в других научных изданиях:

21. Барзилович Е.Ю., Лончаков Ю.В., Прокопьев И.В. Статистическое оценивание параметров безопасности и надежности транспортных систем по ограниченной исходной информации // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции «Проблемы повышения эффективности функционирования и развития транспорта». г. Москва. РАН. 1 - 4 октября 2002 г. М., 2002. С. 3-5.

22. Байков А.Е., Прокопьев И.В. Оптимизация обслуживания систем с труднодоступными элементами // Тезисы докладов МНТК «Гражданская авиация на со-

временном этапе развития науки, техники и общества», г. Москва. 17—18 февраля 2003 г. М.: МГТУ ГА, 2003. С. 190-193.

23.Бецков A.B., Лончаков Ю.В., Прокопьев И.В. Эксплуатация систем с труднодоступными элементами // Модели оценок и снижений рисков на воздушном транспорте. М.: МГУ, 2004. С. 132 - 139.

24. Байков А.Е., Бачурин ЕЛО., Прокопьев И.В. О корректировках межремонтных ресурсов стареющих агрегатов авиационных систем // Тезисы докладов 5 МНТК «Чкаловские чтения», г. Егорьевск, 4-6 февраля 2004 г. Егорьевск: ЕАТК ГА, 2004. С. 19-22.

25. Бецков A.B., Лончаков Ю.В., Прокопьев И.В. Обзор работ по техническому обслуживанию сложных систем. // Научный сборник МВИРЭ КВ, 2006 г. С. 56-59.

26. Бецков A.B., Лончаков Ю.В., Прокопьев И.В. Управляемые случайные процессы в задачах оптимальной эксплуатации авиационных систем. // Научный сборник МВИРЭ КВ, 2006 г. С. 32-34.

27. Бецков A.B., Прокопьев И.В. Определение оптимального момента и оптимальной процедуры настройки авиационной радиоэлектронной системы. // Научный сборник МВИРЭ КВ, 2008 г. С. 18-21.

28. Бецков A.B., Прокопьев И.В. Автоматизация системы управления беспилотным летательным аппаратом. // Сборник трудов 9-я Международная научная конференция «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов». Москва. 25 мая -26 мая 2010. Изд-во Академии управления МВД России. С. 474-478.

29. Прокопьев И.В. Аналитическая модель нечёткого нейросетевого управления беспилотным летательным аппаратом. Фундаментальные труды системной безопасности: Сб. науч. ст. Ф 94 Вып. 3 , // Вычислительный центр им. A.A. Дородницына РАН.- М.: Вузовская книга, 2012.- 664 е.: ил. С.420-423.

30. Прокопьев И.В., Бецков A.B. Интеллектуальная система обеспечения живучести и управления беспилотным летательным аппаратом. Фундаментальные труды системной безопасности: Сб. науч. ст. Ф 94 Вып. 3 , / Вычислительный центр им. A.A. Дородницына РАН.- М.: Вузовская книга, 2012.-.664 е.: ил. С.430-433.

31. Северцев H.A., Прокопьев И.В. Модель безопасного движения летательных роботов корабельного базирования с учетом влияния экранирующих свойств подстилающей морской поверхности. // Сб. статей Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. М.: ВЦ РАН. 2013. Вып. 15. С. 44-51.

32. Северцев H.A., Прокопьев И.В. Влияние нерегулярного морского волнения на безопасность движения противокорабельной ракеты вблизи поверхности раздела сред. // Труды Международного симпозиума Надежность и качество 2013. Пенза. 27 мая -03 июня 2013. Изд-во ПГУ. С. 217-219.

33. Прокопьев И.В., Северцев H.A. Основополагающие показатели текущего состояния живучести беспилотных летательных аппаратов. Принципы оценки. // Сб. статей Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. М.: ВЦ РАН. 2012. Вып. 14. С. 44-51.

34. Прокопьев И.В., Северцев H.A. Принципы прогнозирования живучести беспилотных летательных аппаратов. // Сб. статей Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. М.: ВЦ РАН. 2012. Вып. 14. С. 44-51.

Монографии:

35. Прокопьев И.В. Методы выявления старения в технических системах, повышения их надежности и ресурсосбережения. М.: МГУ, 2002. - 87 с.

Подписано в печать: 27. 12.2013 Объем: 2 усл. п.л. Тираж: 100 экз. Заказ №731 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, Ленинградский пр-т, д. 74, корп.1 (495)790-47-77; www.reglet.ru