Functional adaptive automatic control system for a multi-environment vehicle

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents the results of a research of the possibility of using a digital functionally adaptive automatic control system with a reference model synthesized by the method of component-by-component control formation, for the pitch channel of an unmanned vehicle, assuming movement in two environments (water and air). The objects dynamic parameters can vary over a wide range of values. Presents the results of modeling the operation of the digital and the analog functionally adaptive automatic control systems in the flight against the influence of external influences, such as a gust of stormy wind, under various control influence, as well as the results the operation of the system when the object moves along a given trajectory are present. A key feature of the application of a functionally adaptive automatic control system is its ability to adapt to new conditions without the need to change system settings. The principle of operation of the adaptation circuit is based on the calculation of the control action from the mismatch between the signals taken from the sensors and signals of the reference model. The integration of such a system will reduce the cost of modernization and implementation of new control systems.

About the authors

Anna Evgen'evna Selezneva

Moscow Aviation Institute

Email: seleznevaae@yandex.ru
Moscow

Evgeny Sergeevich Neretin

Moscow Aviation Institute

Email: evgeny.neretin@gmail.com
Moscow

References

  1. АЛЕКСАНДРОВ А.Г. Оптимальные и адаптивные си-стемы: Учебное пособие. – М.: Высшая школа, – 1989.
  2. БЕЗЯЕВ В.С., МАКАРЫЧЕВ П.П. Идентификация па-раметров моделей объектов методом регрессионного анализа // Известия высших учебных заведений. Поволж-ский регион. Технические науки. – 2020. – №1(53). – С. 19–27.
  3. БИККЕНИН Р.Р., ЧЕСНОКОВ М.Н. Теория электриче-ской связи. – М.: Издательский центр «Академия», 2010.
  4. ДЕНИСЕНКО В.В. ПИД-регуляторы: принцип построе-ния и модификации // Современные технологии автома-тизации. – 2006. – №4. – С. 66–74.
  5. ИГНАТЬЕВ А.А., ИГНАТЬЕВА С.А. Основы теории ав-томатического управления: учеб. Пособие по курсу «Теория автоматического управления» для студентов машиностроительных специальностей. – Саратов: СГТУ, 2009.
  6. ЛАЩЁВ А.Я. Синтез адаптивных систем управления с использованием идеи параметрических отрицательных обратных связей // Автоматика и телемеханика. – 1994. – №3.
  7. ПОПОВ Е. П. Динамика систем автоматического регу-лирования. – М: Государственное изд-во технико-теоретической лит-ры, 1954.
  8. ПУПКОВ К.А. Моделирование и испытание систем ав-томатического управления: выставочные материалы. – М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014.
  9. РЕМЕНЬ – САФИ. Большая советская энциклопедия: Т. 22 / Гл. ред. А.М. Прохоров. – М.: Советская энцикло-педия, 1975.
  10. СЕЛЕЗНЕВА А.Е., НЕРЕТИН Е.С. Параметрически-адаптивная система автоматического управления // Актуальные проблемы развития авиационной техники и методов ее эксплуатации – 2022: сборник трудов XV Всероссийской научно-практической конференции сту-дентов и аспирантов, посвященный празднованию 100-летия конструкторского бюро «Туполев», 55-летия Ир-кутского филиала МГТУ ГА, 74-летия Иркутского авиа-ционного колледжа 8-9 декабря 2022 г. – Иркутск: Иркутский филиал МГТУ ГА. – 2023. – Т. 1 – С. 112–118.
  11. СЕЛЕЗНЕВА А.Е., НЕРЕТИН Е.С. Применение парамет-рически-адаптивной системы автоматического управ-ления для объекта с широким диапазоном изменения аэродинамических параметров. // XVI Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (МКПУ–2023): материалы мультиконференции. – Волгоград: ВолгГТУ, 2023. – Т. 3 – С. 123–125.
  12. ФУРТАТ И.Б. Адаптивное управление неминимально-фазовыми объектами определенного класса // Проблемы управления. – 2013. – №1. – С. 19–25.
  13. ЩЕПЕТОВ А.Г. Об оптимальных формах переходного процесса и амплитудно-частотной характеристики ли-нейной динамической системы // Проблемы управления. – 2008. – №3. – С. 30–36.
  14. BARKANA I. Adaptive control? But is so Simple! // Journal of Intelligent & Robotic Systems. – 2016 – No. 83 – С. 3-34.
  15. BARKANA I. Output feedback stabilizability and passivity in nonstationary and nonlinear systems // Int. Journal of Adaptive Control and Signal Processing. – 2010 – No. 7 – P. 568–591.
  16. BARKANA I. Simple adaptive control – a stable direct model reference adaptive control methodology – brief sur-vey // Int. Journal of Adaptive Control and Signal Processing. – 2014. – No. 28 – P. 567–603.
  17. GAO Q.Z., XIE X.J. Robustness analysis of discrete-time indirect model reference adaptive control with normalized adaptive laws // Int. Journal of Automation and Computing. – 2010. – No. 3. – P. 381–388.
  18. IWAI Z., MIZUMOTO I. Realization of simple adaptive con-trol by using parallel feedforward compensator // Int. Jour-nal of Control. – 1994. – Vol. 59, No. 6. – P. 1543–1565.
  19. KANNAN S.K., CHOWDHARY G.V., JOHNSON E.N. Adaptive control of unmanned aerial vehicles: Theory and flight tests // Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. – Springer, 2015. – P. 613–673.
  20. KAUFMAN H., BAR-KANA I., SOBEL K. Direct adaptive control algorithms. – N.Y.: Springer-Verlag, 1994.
  21. LAVRETSKY E. Robust and Adaptive Control Methods for Aerial Vehicls // Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Springer, Dordrecht, 2015. – P. 675–710.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).