ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ИДЕНТИФИКАЦИИ В СИСТЕМЕ КОМПЛЕКСА ПОЛУНАТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТЕНДА-ТРЕНАЖЕРА ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА (49-55)

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ИДЕНТИФИКАЦИИ В СИСТЕМЕ КОМПЛЕКСА ПОЛУНАТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТЕНДА-ТРЕНАЖЕРА ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА (49-55)

21.07.2020
автор Artem
1 мин. на чтение
Выбор валюты
Дата публикации статьи в журнале: 2020/07/14
Название журнала: Американский Научный Журнал, Выпуск: 38, Том: 1, Страницы в выпуске: 49-55
Автор:
Россия, Москва , Московский Государственный Технический Университет им. Н. Э. Баумана, кандидат технических наук
Автор: Пролетарский А.В.
Россия, Москва , Московский Государственный Технический Университет им. Н. Э. Баумана, доктор технических наук
Автор: Неусыпин К.А.
Россия, Москва , Государственный Технический Университет им. Н. Э. Баумана, доктор технических наук, профессор
Анотация: Обсуждаются методы решения задач идентификации динамических объектов с использованием математических моделей исследуемых процессов. Уточнение структуры и параметров моделей систем производится с использованием алгоритмов построения моделей. Разработан алгоритм идентификации , построенный на основе метода группового учета аргументов в котором сформирован ансамбль критериев селекции. Предложен критерий простоты модели, который позволяет строить компактные модели исследуемых процессов. Эффективность разработанного алгоритма продемонстрирована на примере задачи формирования базы данных моделей погрешностей навигационных систем для кабины-тренажера летательного аппарата. Представлены результаты математического моделирования и полунатурного моделирования с серийной инерциальной навигационной системой Ц060. Анализ результатов моделирования нейросети Вольтерра и разработанного алгоритма показал преимущество предложенного алгоритма.
DOI: 10.31618/asj.2707-9864.2020.1.38.9
Данные для цитирования: Шолохов Д.О. Пролетарский А.В. Неусыпин К.А. . ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ИДЕНТИФИКАЦИИ В СИСТЕМЕ КОМПЛЕКСА ПОЛУНАТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТЕНДА-ТРЕНАЖЕРА ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА (49-55). Американский Научный Журнал. Технические науки. 2020/07/14; 38(1):49-55. 10.31618/asj.2707-9864.2020.1.38.9

View Fullscreen
Список литературы: 1. Лукьянова Н.В., Мешков Н.А., Колупаев Р.В. Исследование систем управления: идентификация, моделирование, прогнозирование: Учеб. пособ. / Под общ. ред.: К.А. Неусыпина. М.: ИИУ МГОУ, 2015. 110 с. 2. Льюнг Л. Идентификация систем: Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. 431 с. 3. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: Математические основы. М.: Мир, 1978. 311 с. 4. Александров А.А., Ван Сяофэн, Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Комплексные инновационные разработки в инжиниринговом центре Авионика. // В сб. современные аспекты фундаментальных наук. Труды второго международного симпозиума. М. МГОУ. 2015. С. 150–154. 5. Неусыпин К. А., Пролетарская В. А., Алексеева Е. Ю. Алгоритмические методы коррекции навигационных систем летательных аппаратов// Инженерный вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана. 2013. № 3. С. 557–568. 6. Неусыпин К.А. Разработка модифицированных алгоритмов самоорганизации для коррекции навигационной информации. // Автоматизация. Современные технологии. 2009. № 1. С. 37–39. 7. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.Я. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев, Техника, 1985. 362 с. 8. Неусыпин К.А., Вайс Ю.Л. Модификация нейронной сети Вольтерра методом самоорганизации. Автоматизация и современные технологии. 2007. №1. С. 30–34. 9. Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Вайс Ю.Л., Шолохов Д.О. Формирование ансамбля критериев селекции компактного алгоритма самоорганизации. Автоматизация и современные технологии. 2012, № 11. С. 14–16. 10. Неусыпин. K. A., Кэ Фан., Шолохов Д. О. Разработка алгоритма построения моделей с помощью метода самоорганизации для коррекции навигационных систем. М: Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Приборостроение». 2010. № 3. C 57–67. 11. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. М.: Мир, 1978. 418 с. 12. Лукьянова Н.В. Модульный метод моделирования с использованием разложения Винера. // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 9. С. 17–22. 13. Лукьянова Н.В., Мешков Н.А., Колупаев Р.В. Исследование систем управления: идентификация, моделирование, прогнозирование: Учеб. пособ. / Под общ. ред.: К.А. Неусыпина. М.: ИИУ МГОУ, 2015. 110 с. 14. Лукьянова Н.В., Пьо Си Тху. Выбор метода идентификации для комплекса полунатурного моделирования. // Автоматизация. Современные технологии. 2016. № 6. С. 32–37. 15. Лукьянова Н.В., Пьо Си Тху. Идентификация нелинейных систем на основе разложения функционалов Винера. В сб. Актуальные вопросы фундаментальных наук. // Труды II межд. Научно-практической конференции. 2016. С.18–20. 16. Цибизова Т.Ю. Методы идентификации нелинейных систем управления // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1; URL: http://www.science-education.ru/121-17910. 17. Carrette P.Analysis of a constrained forgetting factor recursive least squares algorithm in system identification // Proc. 35th IEEE Conf. on Decision and Control. Kobe, 1996. V. 1. P. 1079–1080. 18. Yang Z.-J., Hachino T., Tsuji T.On-line identification of continuous time-delay systems combining least-squares techniques with a genetic algorithm // Int. J. Control. 1997. V. 66. No. 1. P. 23– 42.