1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Известия РАН. Теория и системы управления
  4. № 3, 2023

Известия РАН. Теория и системы управления, 2023, № 3, стр. 106-119

ОЦЕНИВАНИЕ УГЛОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА НА ОСНОВЕ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ЕГО ЛИНЕЙНОГО ДВИЖЕНИЯ

О. Н. Корсун a, *, А. В. Стуловский a

a ФАУ “ГосНИИАС”
Москва, Россия

* E-mail: marmotto@rambler.ru

Поступила в редакцию 19.12.2022
После доработки 09.01.2023
Принята к публикации 06.02.2023

Аннотация

Рассматривается метод определения значений углов ориентации летательного аппарата. Для предлагаемого метода исходными данными являются значения перегрузок в связанной и проекций скорости в нормальной земной системах координат. Предлагается, используя подходы прямых методов поиска оптимального управления, параметризовать углы тангажа, крена и рыскания, а затем найти значения параметров на основе исходных данных. Решить полученную оптимизационную задачу можно при помощи популяционного алгоритма.

Список литературы

  1. Биард Р.У., МакЛэйн Т.У. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. М.: Техносфера, 2015. 311 с.

  2. Kassas Z.M., Closas P., Gross J. Navigation Systems Panel Report. Navigation Systems for Autonomous and Semiautonomous Vehicles: Current Trends and Future Challenges // IEEE Aerospace and Electronic System Mag. 2019. № 5 (34). P. 82–84.

  3. Dorobantu A., Murch A., Mettler B., Balas G. System Identification for Small, Low-cost, Fixed-wing Aircraft // J. Aircraft. 2013. № 4 (50). P. 1117–1130.

  4. Корсун О.Н., Поплавский Б.К. Оценивание систематических погрешностей бортовых измерений углов атаки и скольжения на основе интеграции данных спутниковой навигационной системы и идентификации скорости ветра // Изв. РАН. ТиСУ. 2011. № 1. С. 133–146.

  5. Пушков С.Г., Ловицкий Л.Л., Корсун О.Н. Методы определения скорости ветра при проведении летных испытаний авиационной техники с применением спутниковых навигационных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 9. С. 65–70.

  6. Методы классической и современной теории автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2004. 656 с.

  7. Ванько В.И., Ермошина О.В., Кувырин Г.Н. Вариационное исчисление и оптимальное управление (3-е изд.). М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2006. 488 с.

  8. Rao A.V. Survey of Numerical Methods for Optimal Control // Advances Astronautical Sciences. 2010. V. 135. P. 497–528.

  9. Conway B.A. A Survey of Methods Available for Numerical Optimization of Continuous Dynamic Systems // J. Optimization Theory Appl. 2012. V. 152. № 2. P. 271–306.

  10. Корсун О.Н., Стуловский А.В. Прямой метод формирования оптимального программного управления летательным аппаратом // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 2. С. 75–89.

  11. Аэродинамика, устойчивость и управляемость сверхзвуковых самолетов / Под ред. Г.С. Бюшгенса. М.: Наука. Физмалит, 1998. 816 с.

  12. Дивеев А.И., Константинов С.В. Исследование эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимального управления // Тр. МФТИ. 2017. № 3 (35). С. 76–85.

  13. Пантелеев А.В., Евдокимова М.Д. Методы “роевого” интеллекта в задачах оптимизации параметров технических систем // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2017. № 2. С. 6–15.

  14. Advances in Swarm Intelligence. Variations and Adaptations for Optimization Problems / Eds S. Mirjalili, A. Biswas, C. B. Kalayci. Switzerland, AG: Springer Nature, 2022. 416 p.

  15. Olsson A.E. Particle Swarm Optimization: Theory, Techniques and Applications. Hauppage, USA: Nova Science Publishers, 2011. 305 p.

  16. ГОСТ 20058-80. Динамика летательных аппаратов в атмосфере. Термины, определения и обозначения. М.: Изд-во стандартов, 1981. 54 с.

  17. Лебедев А.А., Чернобровкин Л.С. Динамика полета беспилотных летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973. 615 с.

  18. Корсун О.Н., Данеко А.И., Мотлич П.А., Ом М.Х. Оценка углов атаки и скольжения беспилотного летательного аппарата при отсутствии датчиков аэродинамических углов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. № 5. С. 274–280.

  19. Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352 с.

  20. Eberhardt R.C., Kennedy J.A. Particle Swarm Optimization // Proc. IEEE Intern. Conf. on Neural Networks. Piscataway, NJ, 1995. P. 1942–1948.

  21. Ермаков Б.С. Метод роя частиц с адаптивными социальной и когнитивными компонентами // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. № 3 (26). С. 6.

  22. Gad A.G. Particle Swarm Optimization Algorithm and its Applications: a Systematic Review // Computational Methods in Engineering. 2022. № 29. P. 2531–2561.

  23. Nature-inspired Optimizers: Theories, Literature Reviews and Applications / Eds S. Mirjalili, J.S. Dong, A. Lewis. Switzerland, AG: Springer Nature, 2020. 239 p.

  24. Корсун О.Н., Стуловский А.В. Восстановление параметров движения летательного аппарата с использованием алгоритмов оптимального управления // Изв. РАН. ТиСУ. 2023. № 1.

  25. Васильченко К.К., Леонов В.А., Пашковский И.М., Поплавский Б.К. Летные испытания самолетов. М.: Машиностроение, 1996. 719 p.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Известия РАН. Теория и системы управления

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал