Разработка измерительного комплекса с интеллектуальной компонентой

Авторы: Кузнецов М.А., Суркова А.Д.
Опубликовано в выпуске: #8(61)/2021
DOI: 10.18698/2541-8009-2021-8-722
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Ключевые слова: измерительный комплекс, навигационная система, интеллектуальная система, алгоритм самоорганизации, прогнозирующая модель, критерий степени наблюдаемости, комплексная обработка, селективный подход, вектор состояния
Опубликовано: 26.08.2021

Исследован способ построения измерительного комплекса с переменной структурой, суть которого заключается в определении наиболее оптимальной конфигурации и адаптации комплекса под нее, что позволяет ему динамически подстраиваться в процессе работы. Алгоритмическое обеспечение комплекса формируется на основе теории функциональных систем П.К. Анохина с использованием скалярного алгоритма оценивания, алгоритма самоорганизации и критерия степени наблюдаемости переменных состояния. В алгоритмах обработки информации комплекса использованы модели с повышенными степенями наблюдаемости переменных состояния. Интеллектуальная компонента состоит из алгоритмов построения прогнозирующих моделей и сравнения прогноза с текущим результатом измерений.

Литература

[1] Агеев В.М., Павлова Н.В. Приборные комплексы летательных аппаратов и их проектирование. М., Машиностроение, 1990.

[2] Джанджгава Г.И., Герасимов Г.И., Бабиченко А.В. и др. Развитие методов и алгоритмов комплексной обработки информации бортового радиоэлектронного оборудования. Авиакосмическое приборостроение, 2015, № 8, с. 9–18.

[3] Ивахненко А.Г., Мюллер Й.Я. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев, Техника, 1985.

[4] Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Цибизова Т.Ю. Системы управления летательными аппаратами и алгоритмы обработки информации. М., МГОУ, 2006.

[5] Салычев О.С. Скалярное оценивание многомерных динамических систем. М., Машиностроение, 1987.

[6] Neusipin K.A., Ke Fang. Research progress of intelligent control systems of aerocrafts. Acta Armamentarii, 2010, vol. 31, no. 7, pp. 939–949.

[7] Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Вайс Ю.Л. и др. Формирование ансамбля критериев селекции компактного алгоритма самоорганизации. Автоматизация и современные технологии, 2012, № 11, с. 14–16.

[8] Fang Ke, Proletarsky A., Neusipin K. Selection of measured signals in the navigation measuring complex. J. Meas. Sci. Instrum., 2011, vol. 4, no. 2, pp. 346–348.

[9] Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. М., Медицина, 1968.

[10] Proletarsky A.V., Neusipin K.A. Research scalar filtering algorithm with self-organization method for modeling control system. Science & Military, 2010, vol. 5, no. 2, pp. 35–39.

[11] Proletarsky A.V., Neusipin K.A. Adaptive filtering for navigation systems of robot-aercraft. Science & Military, 2010, vol. 5, no. 3, pp. 75–80.

[12] Neusipin K.A., Ke Fang. The research on modeling algorithm using self-organization method in aircraft intelligent control system. Journal of Projectiles, Rocket, Missiles and Guidance, 2010, vol. 30, no. 5, pp. 39–42.