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

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

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.

Об авторах

О. Н. Корсун

ФАУ “ГосНИИАС”

Email: marmotto@rambler.ru
Россия, Москва

А. В. Стуловский

ФАУ “ГосНИИАС”

Автор, ответственный за переписку.
Email: marmotto@rambler.ru
Россия, Москва

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 файлы


© О.Н. Корсун, А.В. Стуловский, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах