reforef.ru 1
На правах рукописи



КИМ ЧЖЭ СУ
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОСМИЧЕСКИМИ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ 

Специальность 05.13.01

Системный анализ, управление и обработка информации

автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

МОСКВА 2008

Работа выполнена в Московском Государственном Техническом Университете им. Н.Э.Баумана


Научный руководитель:

Доктор технических наук, профессор

Неусыпин К.А.

Официальные оппоненты:

Доктор физ.-мат. наук, профессор

Хаметов В.М.

Кандидат технических наук, доцент

Зеленко Г.В.

Ведущая организация:

Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова, РАН


Защита состоится 16 сентября 2008 г. в 14 ч. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.141.02 в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана по адресу: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5, ауд. 613М.


С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ им. Н.Э.Баумана

Автореферат разослан 25 июня 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат технических наук _______________Иванов В.А.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы: Управление космическими летательными аппаратами (КЛА) осуществляется на основе информации от различных измерительных систем. Обычно измерительные системы объединяются в измерительные комплексы, и, как правило, состоят из инерциальных навигационных систем (ИНС), спутниковых радио – навигационных систем GPS/ГЛОНАСС, различных РЛС и др.

При штатном движении КЛА точностные характеристики современных измерительных систем вполне удовлетворяют требованиям, предъявленным к точности навигационных определений. Однако, при интенсивном маневрировании, к точности измерительной информации предъявляются повышенные требования. Разработка и производство более точных измерительных систем требует больших временных и финансовых затрат. Поэтому для повышения точности навигационной информации с целью экономии предлагается осуществлять алгоритмическую обработку сигналов уже существующих измерительных систем КЛА.

В связи с усложнением задач, которые решаются с использованием навигационной информации, осуществляется комплексная обработка информации от нескольких датчиков или систем, объединенных в измерительный комплекс КЛА.

Традиционно схемой навигационного комплекса является ИНС, принятая за базовую систему, снабженная несколькими датчиками внешней информации, алгоритмами комплексирования, управления, оценивания и прогнозирования.

В настоящее время наиболее точными являются навигационные системы с коррекцией от спутников. Однако встречаются случаи, когда воспользоваться корректирующим сигналом со спутников не представляется возможным. Поэтому используются различные навигационные системы и их сочетания, а также алгоритмический метод повышения точности навигационной информации при функционировании систем в условиях активных и пассивных помех, а также при энергичном маневрировании КЛА.


Таким образом, необходимо исследовать особенности функционирования измерительных систем КЛА в различных условиях его движения и разработать алгоритмическое обеспечение, позволяющее повысить точность определения параметров КЛА, а также выбрать или синтезировать структуры систем управления, в которых будут использованы разработанные алгоритмы. Повышение точности измерительной информации алгоритмическим путем позволит использовать серийные навигационные системы, существенно повышая их точность. На основе более точной навигационной информации появляется возможность эффективно осуществлять маневры КЛА.

Целью диссертации является разработка алгоритмических способов повышения точности системы управления КЛА и навигационных определений КЛА, что позволяет повысить эффективность осуществления маневров, сократить энергетические и временные затраты.

На защиту выносятся:

- на основе анализа систем управления КЛА разработана структура системы управления, включающая блоки построения моделей, прогноза и сличения результата;

- алгоритм построения прогнозирующих моделей для экстраполяции ошибок инерциальной навигационной системы при движении КЛА на атмосферном участке;

- гибридный модифицированный алгоритм построения прогнозирующих моделей с использованием подхода самоорганизации и нейронной сети, отличающийся повышенным быстродействием;

- компактный алгоритм самоорганизации для краткосрочного прогнозирования ошибок навигационного комплекса КЛА, включающего ИНС и GPS.

Научная новизна проведенных исследований и полученных результатов заключается в проведенном анализе наиболее перспективных систем управления и разработанных, на его основе, структур систем управления КЛА. В структурах систем управления КЛА предложено использовать блоки прогноза и сличения результата действия для предсказания информации о траектории движения и ошибках в определении навигационной информации, а также коррекции этой информации.


При движении КЛА на атмосферном участке для построения прогнозирующей математической модели ошибок базовой системы навигационного комплекса КЛА используется алгоритм самоорганизации с априорным выбором базисных функций.

Гибридный модифицированный алгоритм построения прогнозирующих моделей представляет собой симбиоз нейронной сети и метода самоорганизации. Для ускорения работы алгоритма на начальном этапе в структуре сети Вольтера использован алгоритм самоорганизации.

При использовании в навигационном комплексе ИНС и GPS возникают ситуации, когда сигнал GPS пропадает на короткое время (смена рабочего созвездия, аномальные измерения и др.) Для предотвращения потери информации предложено осуществлять краткосрочное прогнозирование информационного сигнала с помощью компактного алгоритма самоорганизации, который отличается простотой реализации.

Методы исследования: выполненные теоретические исследования и практические расчеты базируются на использовании теории навигационных систем, математической статистики, теории самоорганизации, оптимального управления, теории интеллектуальных систем, а также методах программирования и компьютерного моделирования.

Достоверность: полученных теоретических и практических результатов подтверждается результатами математического моделирования, а также согласованностью полученных теоретических и практических результатов с имеющимися данными в литературе.

Практическая ценность и реализация результатов работы:

Разработанные структуры систем управления КЛА и алгоритмическое обеспечение позволяют повысить точность осуществления маневров, увеличить точность навигационных определений КЛА, повышает эффективность функционирования КЛА в целом. Представленные структуры систем управления и алгоритмы прогнозирования могут составлять основу построения перспективных КЛА. Материалы диссертации использованы в учебном процессе кафедры ИУ-1 МГТУ им. Н.Э.Баумана.


Апробация работы: Результаты диссертационной работы докладывались на конференциях и семинарах:

1) VIII международной научно-технической конференции «Современные методы и средства океанологических исследований». –Москва, 2003;

2) Всероссийская международная конференция «Космонавтика, радиоэлектроника, геоинформатика». -Рязань, 2003;

3) XXVIII Академические чтения по космонавтике. -Москва, 2004;


  1. VI международный симпозиум «Интеллектуальные системы». -Москва, 2004;

  2. VII Международный симпозиум «Интеллектуальные системы». -Москва, 2006;

  3. «XXXI Актуальные проблемы Российской Космонавтики». -Москва, 2007;

  4. «XXXII Актуальные проблемы Российской Космонавтики». -Москва, 2008.

  5. VIII Международный симпозиум «Интеллектуальные системы». -Москва, 2008;

Публикации: По теме диссертационной работы опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем диссертации: диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснован выбор темы диссертационного исследования, рассмотрены вопросы актуальности и практической значимости исследуемых задач.

В первой главе диссертации проведен обзор и анализ навигационных систем, используемых для управления КЛА. Рассмотрены принцип действия, особенности и погрешности наиболее распространенных систем: ИНС и GPS. Обычно навигационные системы объединяются в навигационные комплексы. Навигационные комплексы КЛА, как правило, состоят из инерциальных навигационных систем (ИНС), спутниковых радио – навигационных систем GPS/ГЛОНАСС, радиолокационных систем и др.

При движении КЛА на орбитальном участке точностные характеристики современных навигационных систем вполне удовлетворяют требованиям, предъявленным к точности навигационных определений. Однако при интенсивном маневрировании на атмосферных участках к точности навигационной информации предъявляются повышенные требования. Разработка и производство более точных навигационных систем требует больших временных и финансовых затрат. Поэтому для повышения точности навигационной информации предлагается осуществлять алгоритмическую обработку сигналов современных навигационных систем.

В последнем разделе первой главы сформулированы цель и задачи диссертационной работы.

Исследование и решение задач, связанных с синтезом оптимальных структур систем управления КЛА в различных режимах их функционирования, приводит к необходимости разработки новых подходов и синтезу новых структур систем управления КЛА.

Вторая глава посвящена разработке компактных структур систем управления КЛА. Разработаны функциональные схемы систем управления с интеллектуальными компонентами. В качестве интеллектуальных компонент используются акцепторы действия, которые входят в состав интеллектуальных систем с функциональной структурой. По сравнению с интеллектуальными системами, представленные системы управления отличаются простотой реализации и могут быть использованы для управления современными и перспективными КЛА.


Функциональная схема системы управления КЛА с учетом различных моделей изменения внешней среды представлена на рис.1.

Рис. 1. Функциональная схема системы управления с учетом моделей внешней среды

В приведенной на рис. 1 системе управления в блоке прогноза осуществляется прогнозирование состояния КЛА с учетом различных моделей изменения внешней среды его функционирования. Несколько вариантов прогноза периодически сравниваются с реальным состоянием КЛА и оцениваются в соответствии с выбранными критериями с целью выявления оптимального состояния, и, следовательно, наилучшей стратегии управления.

Исследованы особенности функционирования псевдоинтеллектуальной системы управления КЛА в различных фазах системогенеза. Для каждой фазы обоснован выбор вида прогнозирующей модели для псевдоинтеллектуальной системы управления КЛА.

Третья глава посвящена исследованию метода самоорганизации, который используется для построения прогнозирующих математических моделей.

В разработанных системах управления КЛА предусмотрено использование математических моделей, которые используются для прогнозирования параметров КЛА и внешней среды.

Построение математических моделей может осуществляться различными методами, но наиболее универсальным и перспективным является метод самоорганизации. Этот подход может быть использован в условиях минимального объема априорной информации об объекте исследования.

Методологической основой использования подхода самоорганизации для построения прогнозирующих моделей является допущение о том, что исчерпывающая информация, характеризующая динамику исследуемого объекта, содержится в измерениях (таблице наблюдений, выборке данных) и в ансамбле критериев селекции моделей. Таким образом, подход самоорганизации позволяет построить математическую модель без априорного указания закономерностей исследуемого объекта. Необходимо иметь измерительные выборки и задать ансамбль критериев селекции, выбора модели, а математическая модель оптимальной сложности выбирается в алгоритме в автоматическом режиме.


В четвертой главе на основе метода самоорганизации разработаны алгоритмы построения прогнозирующих моделей для различных практических приложений.

При работе ИНС в автономном режиме погрешности могут достигать неприемлемых величин и использовать такие системы не представляется возможным. Компенсацию погрешностей измерительных систем в автономном режиме можно осуществлять с помощью алгоритмов прогноза. Погрешности в автономном режиме прогнозируются и, затем, компенсируются в выходной информации или в структуре системы.

Для осуществления прогноза необходимо иметь модель погрешностей исследуемой измерительной системы. В качестве такой модели может быть использована априорная модель погрешностей измерительной системы. Однако эта модель получена на основе априорной информации и не корректируется в процессе функционирования конкретной измерительной системы.

Метод самоорганизации позволяет построить прогнозирующую модель ошибок ИНС. Модель строится на интервале корректируемой работы ИНС. На интервале автономной работы ИНС с помощью этой модели осуществляется прогноз ошибок ИНС и коррекция в выходной информации системы. После восстановления измерительного сигнала GPS коррекция ИНС вновь осуществляется с помощью фильтра Калмана.

В связи с усложнением задач, которые решаются с использованием навигационной информации, повышаются требования к точности навигационных систем.

Традиционной схемой навигационного комплекса является (ИНС), принятая за базовую систему, снабженная несколькими датчиками внешней информации и алгоритмическим обеспечением. На практике при использовании систем управления КЛА некоторые параметры внешней среды задаются априори или измеряются периодически, что приводит к снижению точности определения навигационной информации. Поэтому с помощью алгоритмов прогнозирования предлагается осуществлять непрерывную экстраполяцию этих параметров и использовать ее на интервалах функционирования системы управления, когда непосредственные измерения отсутствуют.


В практических приложениях характеристикой внешней среды, которую необходимо постоянно корректировать, является, например гравитационное ускорение. На атмосферном участке движения КЛА гравитационное поле неоднородно и для его определения в каждой точке движения КЛА используются различные вычислительные методы.

В настоящей главе разработан метод непрерывного определения параметра гравитационного поля в коридоре движения КЛА на атмосферном участке.

В условиях коррекции ИНС от GPS возникают ситуации, когда сигналы GPS кратковременно пропадают. Такие ситуации возникают при смене рабочего созвездия GPS, затенении антенны и др. В автономном режиме работы ИНС коррекцию осуществлять не представляется возможным. Поэтому предложено проводить прогнозирование параметров навигационного комплекса и на основе прогноза осуществлять его коррекцию. Для прогнозирования параметров комплекса разработан компактный алгоритм самоорганизации, в котором редуцирован набор базисных функций. Ансамбль базисных функций определяется из практических соображений.

Реализация алгоритма самоорганизации предполагается на борту КЛА. Поэтому к алгоритму предъявляются повышенные требования по быстродействию и потребляемому объему памяти. Разработан высокоточный алгоритм, отличающийся повышенным быстродействием. Ускорение работы алгоритма осуществляется за счет использования нейросетевой структуры на первом этапе функционирования алгоритма. В качестве нейросетевой структуры использована сеть Вольтерра.

Метод самоорганизации определяет веса связей при помощи нормализации по Гауссу, причем для каждого сочетания функций строится модель вида:


где “i” – номер шага алгоритма, а “k”, “l”, “m” – индексы функций внутри наборов “i”-го и “i-1”-го шага алгоритма, причём индекс “k” не должен совпадать с “l”.




Сеть Вольтерра используется для определения весовых коэффициентов функции вида:






Здесь x - измерительные сигналы, составляющие входной вектор алгоритма; y - выходной сигнал нейронной сети; L+1 – размерность входного вектора.

При завершении функционирования метода самоорганизации, после получения финальных коэффициентов, можно определить соответствующие базисные функции, а через них и весовые коэффициенты сети Вольтерра.

Сеть Вольтерра без использования повторяющихся произведений представлена на рис.2.

Рис. 2. Редуцированная сеть Вольтерра

Следует заметить, что в структуру сети вводится дополнительный элемент – константа, так как это не противоречит теории, в то же время дает полное соответствие с методом самоорганизации.

Такое редуцирование структуры сети приводит к резкому сокращению количества входных элементов сети. К тому же, редуцированная сеть не требует усложнения алгоритма для контроля равенства весов связей совпадающих базисных функций.

Таким образом, разработаны алгоритмы самоорганизации для определения навигационных параметров КЛА и параметров внешней среды в различных практических приложениях.


В пятой главе представлены результаты моделирования разработанных алгоритмов прогнозирования. Для проверки работоспособности алгоритмов самоорганизации использована математическая модель погрешностей ИНС.

xk = Фxk-1 + Wk-1,
dV 1 –g 0 B

где xk = j ; Ф = T/R 1 T ; Wk-1 = 0

e 0 0 1 wk-1

dV – ошибки ИНС в определении скорости; j - угол отклонения ГСП относительно сопровождающего трехгранника; e – скорость дрейфа ГСП; R – радиус Земли; g – ускорение силы тяжести; В - смещение нуля акселерометра;wk-1 – дискретный аналог белого гауссового шума.


Измеряется только первая компонента вектора состояния, т.е.

zk = Hxk + Vk ,

где zk – вектор измерений,

H = [ 1 0 0 ]

Vk – измерительный шум, который представляет собой дискретный аналог белого гауссового шума; Wk-1 и Vk – независимые процессы.

Результаты моделирования продемонстрировали, что при использовании краткосрочного алгоритма прогнозирования удается повысить точность определения навигационных параметров в среднем на 20%. В случае использования долгосрочного прогнозирования с помощью модифицированного алгоритма удается ускорить работу алгоритма на 15%, практически без потери точности определения навигационных параметров.

Представлены результаты моделирования тестовой модели изменения гравитационного ускорения и ее прогноз с помощью алгоритма самоорганизации с редуцированным набором базисных функций. По сравнению с классическим алгоритмом самоорганизации с полным набором базисных функций потеря точности составляет 40%. Однако классический алгоритм отличается низким быстродействием и реализовать его на борту КЛА затруднительно. По результатам математического моделирования использование разработанного алгоритма позволяет повысить точность определения гравитационного ускорения в среднем на 25%.


Результаты математического моделирования погрешностей ИНС в определении скорости и прогноз погрешностей посредством алгоритмов самоорганизации с различным набором базисных функций представлены на рис.3.

Рис. 3. Результаты долгосрочного прогноза погрешностей ИНС в определении скорости с помощью алгоритма самоорганизации
На рис. 3 введены следующие обозначения: 1 – тестовая модель изменения погрешностей ИНС в определении скорости; 2 – измерения погрешности ИНС в определении скорости; 3 – прогноз погрешности ИНС в определении скорости с помощью алгоритма самоорганизации с редуцированным набором базисных функций; 4 – прогноз с использованием алгоритма самоорганизации с полным набором базисных функций; 0