WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |

УДК: 629.7.064.5:[681.52 + 004.94 + 004.8](043)

На правах рукописи

Видов Кирилл Сергеевич

УПРАВЛЕНИЕ ВЫБОРОМ ПАРАМЕТРОВ БЛОКОВ БОРТОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ МОДЕЛИРУЮЩИХ СРЕД

Специальность 05.13.01

Системный анализ, управление и обработка информации

(информатика, управление и вычислительная техника)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

МОСКВА 2008

Работа выполнена на кафедре «Приборы и измерительно-вычислительные комплексы» Московского авиационного института (государственного технического университета), МАИ.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Павлова Наталия Владимировна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Хахулин Геннадий Федорович

кандидат технических наук

Капитонов Сергей Александрович

Ведущая организация: Федеральное государственное унитарное предприятие научно-исследовательский институт авиационных систем (ФГУП «ГосНИИАС»)

Защита состоится « » 2008 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 212.125.11 при Московском авиационном институте (государственном техническом университете) «МАИ» по адресу: 125993, А-80, ГСП-3, Москва, Волоколамское ш., 4, зал заседаний Ученого Совета МАИ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ.

Автореферат разослан « » 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

к.т.н., доцент Горбачев Ю.В.

общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Постоянно возрастающие требования, предъявляемые к бортовому оборудованию летательных аппаратов (ЛА), а также повышение сложности решаемых им задач непрерывно сказываются на облике бортового оборудования и, в частности, современных интегрированных комплексов бортового оборудования (ИКБО). ИКБО современного или перспективного ЛА представляет собой сложную систему, включающую блоки измерения, преобразования, обработки, хранения, отображения и передачи информации всем потребителям комплекса.

Расширение перечня задач ИКБО, изменение идеологии построения комплекса, использование сходных информационных систем приводят к усложнению процесса разработки и повышению ее стоимости. Эти и другие факторы привели к тому, что для сокращения времени разработки ИКБО, уменьшения затрат на его разработку и комплексную проверку, в авиационной промышленности широко применяется полунатурное, а в последние годы и имитационное моделирование.

В ходе создания ИКБО на этапе проектирования его состава и оценки особенностей работы всех его составляющих, проводится ряд экспериментов с использованием современных моделирующих сред, позволяющих оценить характеристики составных частей комплекса и его работоспособность в целом. При этом важной и нерешенной задачей является оценка взаимного влияния составных частей ИКБО в этом процессе, влияние различных параметров на работу комплекса в целом, а также определение этих параметров ИКБО на этапе предварительного проектирования с учетом особенностей взаимного функционирования его блоков.

Одним из возможных путей решения задачи управления процессом разработки и определения параметров ИКБО при использовании современных моделирующих сред, является использование информационной модели ИКБО на базе искусственной нейронной сети (ИсНС), представляющей собой дополнительное инструментальное средство (структуру-надстройку над этой средой моделирования).

При постановке и решении такой задачи поиска параметров ИКБО должно быть учтено следующее:

  • невозможность формализованного решения данной задачи;
  • взаимное влияние составных частей ИКБО друг на друга;
  • ресурсные ограничения, накладываемые на бортовую цифровую вычислительную машину (БЦВМ);
  • достаточно полное отображение основных параметров, влияющих на процесс разработки ИКБО;
  • ограничения, связанные с временем, необходимым для настройки информационной модели и динамичность процессов ее отладки;
  • необходимость встраивания информационной модели в существующие среды проектирования и моделирования (в части доступа к результатам экспериментов).

В настоящее время задача управления выбором параметров ИКБО, отвечающая всем перечисленным требованиям не решена.

Актуальная научная задача – разработать программно-алгоритмические средства, обеспечивающие достаточно эффективный процесс анализа и управления выбором параметров ИКБО на этапе предварительного проектирования, а также инструмент, позволяющий оценивать эффективность этого процесса.

Цель работы. Разработка алгоритма управления выбором параметров ИКБО на базе многомерной информационной модели, встроенной в среду его проектирования и моделирования, обеспечивающего автоматический выбор этих параметров в реальном масштабе времени с исследованием эффективности полученных решений.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи исследования:

  • проведен анализ процесса разработки ИКБО;
  • осуществлена постановка трудно математически формализуемой задачи управления выбором параметров ИКБО с использованием информационной модели на базе ИсНС;
  • выбран метод и разработан алгоритм решения поставленной задачи управления выбором параметров ИКБО на базе многомерной информационной модели, встроенной в современную среду его проектирования и моделирования;
  • осуществлена программная реализация разработанного алгоритма и выбрано его программное окружение;
  • разработана ИсНС одной из составных частей ИКБО для исследования эффективности процесса управления выбором параметров в процессе проектирования и проведена оценка эффективности результатов работы информационной модели.

Методы исследований. Поставленная задача решалась с использованием системного анализа, методов искусственного интеллекта, методов моделирования сложных систем.

Научная новизна работы заключается в получении следующих результатов:

  • осуществлена на базе методов искусственного интеллекта постановка задачи управления выбором параметров ИКБО в виде задачи построения специальной структуры, обычно называемой информационной моделью, учитывающей размерность и основные характеристики ИКБО, различного рода ресурсные ограничения;
  • разработан алгоритм построения этой структуры на базе ИсНС;
  • создана ИсНС анализа процесса функционирования составной части ИКБО, для оценки эффективности процесса управления выбором параметров ИКБО и осуществления управления этим процессом.

Положения, выносимые на защиту:

  • постановка задачи управления выбором параметров ИКБО на базе построения специальной структуры, встроенной в среду моделирования и позволяющей анализировать параметры систем и составных частей ИКБО на этапе предварительного проектирования;
  • алгоритм решения задачи управления выбором параметров ИКБО с использованием ИсНС;
  • ИсНС, позволяющая построить программы набора высоты ЛА на этапе проектирования ИКБО при его имитационном моделировании;
  • результаты имитационных экспериментов по оценке эффективности процесса планирования.

Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается:

  • в использовании разработанной информационной модели как дополнительного инструмента исследования на этапе проведения НИР/ОКР по реализации имитационного макета кабины;
  • в создании информационной модели, используемой при проведении НИР/ОКР на предприятии ОАО «ОКБ Сухого» для управления процессом выбора параметров на этапе проектирования ИКБО.

Внедрение результатов. Результаты работы внедрены на ОАО «ОКБ Сухого» в качестве составной части НИР/ОКР. Внедрение результатов работы подтверждается соответствующим актом.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались :

  • на международных научно-технических семинарах «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» 2004 г., 2006г., 2007г. в городе Алушта;
  • на 5-ой международной конференции «Авиация и космонавтика 2006»;
  • на научной сессии МИФИ в 2008г.
  • на двух конкурсах научно-исследовательских работ ОАО «ОКБ Сухого» 2006, 2007 г.г.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в отчете о научно-исследовательской работе, имеющей государственную регистрацию и 7 печатных работах, в том числе 2 статьях (1 публикация в ведущем научно-техническом журнале «Мехатроника, автоматизация, управление», входящем в список ВАК РФ).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 82 наименований. Объем диссертации - 129 страниц машинописного текста, включая 40 рисунков и 3 таблицы.

краткое содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, сформулированы цель работы и задачи исследований, представлены выносимые на защиту результаты, охарактеризована их научная новизна и практическая ценность, приведены сведения о реализации полученных результатов, их опубликовании, об апробации работы, ее структуре и объеме.

В первой главе проведен анализ существующих подходов к проектированию современных ИКБО, структуры и состава ИКБО, процесса его проектирования и функционирования. Рассмотрены основные этапы разработки ИКБО, роль моделирования в этом процессе и построение комплекса имитационного моделирования (КИМ) ИКБО. В качестве наиболее важной и не решенной на сегодняшней день задачи при проектировании ИКБО, выделена задача управления выбором параметров проектируемого ИКБО.

ИКБО современного или перспективного ЛА необходимо рассматривать как сложную систему, поскольку при объединении компонент система в результате может обретать качественно новые свойства, не присущие ни одной из компонент в отдельности.

Модель сложной системы, основанная на принципах анализа, может быть неустранимо неадекватной изучаемой системе без применения системного подхода к ее созданию. В соответствии с принципами кибернетического моделирования, возможным выходом из положения является построение модели на основе синтеза компонент. В последнее время синтетические информационные модели широко используются при изучении технических и инженерных систем. В ряде приложений информационные и математические компоненты могут составлять единую модель (например, внешние условия описываются решениями уравнений математической физики, а отклик системы информационной моделью).

Основным принципом информационного моделирования является принцип "черного ящика". В противоположность аналитическому подходу, при котором моделируется внутренняя структура системы, в синтетическом методе "черного ящика" моделируется внешнее функционирование системы.

Функционирование системы в рамках синтетической модели описывается чисто информационно, на основе данных экспериментов или наблюдений над реальной системой. Как правило, информационные модели проигрывают формальным математическим моделям и экспертным системам по степени "объяснимости" выдаваемых результатов, однако отсутствие ограничений на сложность моделируемых систем определяет их важную практическую значимость.

Удобным и естественным базисом для представления информационных моделей являются методы искусственного интеллекта. Использование метода информационного моделирования для идентификации систем при проектировании и исследовании КИМ ИКБО позволяет комплексно оценивать возможности исследуемой системы, проверять адекватность имитационных моделей (ИМ) реальным аналогам и проводить усовершенствования ИМ на основе полученных результатов. Кроме того, характеристики одних моделей могут усиливаться или заглушаться характеристиками других, никогда вместе ранее не функционировавших, что невозможно оценить с помощью функционального анализа; перекрестные связи, возникающие в процессе функционирования, также оказывают существенное влияние на результаты экспериментов, и управление этим процессом может быть также необходимо. Учитывая вышесказанное, целесообразно разработать инструмент, позволяющий проводить исследование и тестирование КИМ с помощью векторов внешних воздействий, без использования внутренних зависимостей ИМ.

Во второй главе проведен анализ методов искусственного интеллекта, позволяющих решить поставленную задачу управления выбором параметров проектируемого ИКБО, и для решения рассматриваемой задачи выбран метод

построения информационных моделей на базе ИсНС.

Исходя из условий управления выбором параметров проектируемого ИКБО и его блоков, сформулированы основные свойства решаемой задачи:

  • нелинейность преобразования сигналов в каждом крупном составном модуле ИКБО;
  • сложность или невозможность представления функционирования ИКБО алгоритмически;
  • необходимость оценки влияния изменяемых параметров отдельного блока на характеристики работы комплекса в целом.

Исходя из этих свойств решаемой задачи, проведен анализ наиболее распространенных на сегодняшний день структур ИсНС и выбраны два типа структуры ИсНС, наиболее подходящие для ее решения:

  • многослойные ИсНС с обучением по методу обратного распространения ошибки (рис.1);
  • комбинированные ИсНС.

Так как для исследуемой проблемы не нужно решать обратные и комбинированные задачи, а необходимо строить прямые информационные модели, использованы многослойные нейронные сети с обучением по методу обратного распространения ошибки, которые обладают требуемыми обобщающими свойствами и предоставляют количественное решение поставленных задач.

Дополнительным аргументом служит тот факт, что многослойные сети с обучением по методу обратного распространения ошибки представляются более унифицированными по отношению к решаемой задаче. На базе выбранной нейросетевой структуры разработан алгоритм создания, обучения и использования информационной модели, представленный на рис. 2. Он включает три шага. На первом формируется структура сети и обучающая выборка, на втором производится обучение сети по этой выборке и на третьем шаге анализируется искомые параметры на обученной ИсНС.

Pages:     || 2 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»