Д.С. Андрашитов1, А.А. Костоглотов2, А.С. Пеньков3, С.В. Лазаренко4

1 Военная академия РВСН им. Петра Великого (Моск. обл., г. Балашиха, Россия)

2−4 Донской государственный технический университет (г. Ростов-на-Дону, Россия)

1 dima-andrahitov@rambler.ru; 2 kostoglotov@icloud.com; 3 pencha@mail.ru; 4 lazarenkosv@icloud.com

Постановка проблемы. Измерительные каналы, обеспечивающие получение информации в системах автоматического управления, контроля и диагностики, могут быть подвержены случайным и целенаправленным внешним воздействиям, способным значительно искажать показания датчиков, а в некоторых случаях полностью выводить их из строя, вызывая деградацию измерительного канала. Перспективным способом обеспечения безотказного функционирования системы управления в условиях деградации измерительного канала является применение алгоритмов обработки данных, обеспечивающих аварийный режим функционирования с использованием информации датчиков, работоспособность которых не нарушена. Качество функционирования сложной многосвязной системы управления беспилотного летательного аппарата (БПЛА) существенно зависит от точности измерительных данных, полученных от бортовых инерциальных датчиков (акселерометра или гироскопа) в случае отказа одного из них в процессе выполнения полетного задания. Для устранения нештатной ситуации может быть использован адаптивный фильтр Калмана, для применения которого необходимо определить его параметры.

Цель. Рассмотреть возможность повышения точности обработки полученных от инерциальных датчиков данных угловой ориентации БПЛА в условиях деградации измерительного канала.

Результаты. Синтезирован интеллектуальный алгоритм обработки данных инерциальных датчиков в условиях деградации измерительного канала с использованием нейросетевого идентификатора, учитывающий в структуре переходных матриц параметры, связанные с динамическими характеристиками БПЛА и режимом движения. Определено, что адаптация параметров модели БПЛА может быть успешно реализована на основе искусственных нейронных сетей относительно простой структуры с обучением на основе результатов эксперимента и численного моделирования процесса оценки угловой ориентации БПЛА.

Практическая значимость. Представленные результаты обеспечивают повышение точности определения угловой ориентации БПЛА в условиях деградации измерительного канала, тем самым позволяют снизить вероятность потери его устойчивости в процессе выполнения полетного задания при возникновении нештатной ситуации, вызванной отказом гироскопа.

Андрашитов Д.С., Костоглотов А.А., Пеньков А.С., Лазаренко С.В. Синтез интеллектуальных алгоритмов обработки информации инерциальных датчиков в условиях деградации измерительного канала // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 8. С. 146-155.
DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202408-14

1. Ишков А.С., Солодимова Г.А., Кучковская Н.А. Управление надежностью и качеством датчиков как изделий ответственного назначения // Надежность и качество сложных систем. 2018. № 2(22). С. 18–25.
2. Микрин Е.А., Кульба В.В., Сомов С.К. Синтез оптимальных распределенных модульных систем обработки данных реального времени. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2012. 161 с.
3. Мариам М., Похващев В.Н., Рязанцев Л.Б. К вопросу повышения эффективности противодействия малоразмерным беспилотным летательным аппаратам // Военная мысль. 2022. № 6. С. 45–52.
4. Матвеев В.В., Распопов В.Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем. СПб: ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор». 2009. 280 c.
5. Кузовков Н.Т., Салычев О.С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. М.: Машиностроение. 1982. 216 с.
6. Костоглотов А.А. Цифровая интеллектуальная измерительная процедура // Измерительная техника. 2002. № 7. С. 16–21.
7. Костоглотов А.А., Пеньков А.С., Зехцер В.О. Синтез адаптивных алгоритмов оценки ориентации беспилотных транспортных средств с использованием интеллектуального нейросетевого идентификатора // Вестник Ростовского гос. ун-та путей сообщения. 2022. № 1(85). С. 186–194.
8. Костоглотов А.А., Пеньков А.С., Лазаренко С.В. Структурно-параметрический синтез фильтра сопровождения на базе декомпозиции по целевому функционалу с адаптацией к возмущениям траектории // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 19. № 2. С. 14–25. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202102-02.
9. Пеньков А.С., Костоглотов А.А., Мамай В.И. Анализ функционирования фильтра Калмана при оценке углового положения объекта // Сб. науч. трудов «Транспорт: наука, образование, производство». Ростов-на-Дону: Ростовский гос. ун-т путей сообщения. 2019. Т. 1. С. 200–204.
10. Вавилова Н.Б., Сазонов И.Ю. Калибровка бескарданной инерциальной навигационной системы в сборе на грубых стендах с одной степенью свободы // Вестник Московского университета. Серия 1. Математика. Механика. 2012. № 4. С. 64–66.
11. Крылов А.А., Корниюк Д.В. Технологические подходы к устранению смещения нуля МЭМС гироскопов в составе гироинерциального блока // Труды МАИ. 2018. № 103. С. 18.
12. Вторушин С.Е., Аршинова А.А., Нестеренко Т.Г. Температурный дрейф собственных частот микромеханического гироскопа // Вестник науки Сибири. 2014. № 1(11). С. 61–65.