Mai Vicerrectorado de Asuntos Académicos cortador de cabras. La principal universidad de aviación del país recibió un nuevo titular. Lista recomendada de tesis

En esta etapa del desarrollo de equipos de aviación militar en todos los países desarrollados del mundo, se presta una atención considerable a los vehículos aéreos no tripulados (UAV) de combate, que se utilizan cada vez más para resolver tareas de aviación militar. Esto está determinado por las ventajas proporcionadas por el uso de UAV para resolver tareas tales como reconocimiento, interferencia, entrega de cargas útiles, incluida la entrega de medios para influir en el enemigo, a saber: el bajo costo relativo de los UAV, alta capacidad de supervivencia y sigilo.

Estas cualidades de los UAV de combate se manifiestan más claramente cuando se utilizan en el modo de vuelo a baja altitud (LAF), es decir, al volar por el terreno.

El vuelo a baja altitud generalmente se denomina vuelo a una altitud extremadamente baja, siempre que se garantice la seguridad necesaria. En el modo MVP, la aeronave es el llamado objetivo de vuelo bajo (NLT). Desde el punto de vista de la detección y el seguimiento, el NLC es un objeto complejo, que está asociado a varias características del funcionamiento de las estaciones de radar terrestres (RLS), en particular:

El alcance de la línea de visión del NLC es mucho menor que cuando se vuela a gran altura, ya que la aeronave pasa un tiempo considerable en la llamada sombra del radar, una región del espacio donde la señal del radar no puede propagarse debido a la curvatura. de la tierra y la presencia de obstáculos en el camino de propagación de la señal del radar;

Debido a la reducción en el rango de detección del NLC, se reduce el tiempo para preparar e implementar la intercepción del objetivo;

El seguimiento de objetivos se interrumpe periódicamente cuando la aeronave ingresa al área de la sombra del radar;

La probabilidad de detección correcta del NLC se reduce debido al llamado efecto antípoda, cuya manifestación consiste en el "desenfoque" de la imagen del objetivo o la aparición de dos o más marcas del objetivo debido a múltiples reflejos de la LA señal de la superficie terrestre.

Uno de los tipos más populares de UAV que pueden operar en el modo MVP es un UAV tipo helicóptero, considerado como un reconocimiento, bloqueador o portador de armas de aviación de alta precisión.

De hecho, los UAV tácticos y los UAV del campo de batalla tienen la tarea de detectar y derrotar objetivos ocultos y camuflados, emitiendo designaciones de objetivos para aeronaves tripuladas que interactúan. Al mismo tiempo, es necesario garantizar el secreto de la aproximación a la zona de vuelo objetivo, el uso en cualquier condición climática, independientemente de la hora del día desde sitios no preparados o directamente desde el vehículo de transporte, la modularidad de la información del UAV. sistemas, la capacidad de operar a altitudes ultrabajas y la completa autonomía del UAV. Este último permite el uso efectivo de la guerra electrónica, golpeando las redes de información y los activos del enemigo, mientras mantiene su propia baja vulnerabilidad a los sistemas de defensa aérea.

Además, cabe señalar que, desde un punto de vista económico, son preferibles los UAV reutilizables que no utilizan un aeródromo con un punto de aterrizaje.

Los requisitos enumerados anteriormente se cumplen en su mayor parte con vehículos aéreos no tripulados tipo helicóptero que operan en modo de vuelo a baja altitud.

Al mismo tiempo, es obvio que para la implementación de tal modo de un helicóptero no tripulado, existen una serie de dificultades asociadas, por un lado, con las características del MVP enumeradas anteriormente y, por otro lado, con las características del helicóptero como objeto de control. También es necesario tener en cuenta el hecho de que el uso de un UAV como un UAV táctico o un UAV de campo de batalla conducirá inevitablemente al problema de garantizar su funcionamiento en condiciones de interferencia.

Al realizar el MVP, es necesario realizar el redondeo del terreno, que se implementa con la ayuda de maniobras de "bypass", "fly" y su combinación - "bypass-fly" de obstáculos que se elevan por encima del nivel promedio de el alivio.

Bypass" se denomina comúnmente una maniobra de aeronave asociada con un cambio de rumbo y balanceo a una altitud de vuelo constante. "Volar" es una maniobra en un plano vertical que te permite superar un obstáculo con una altura relativa determinada sin cambiar de rumbo.

La posibilidad de realizar estas maniobras en modo automático está asociada a una serie de problemas técnicos, en particular, al realizar el MVP, se produce una importante disminución de la maniobrabilidad de la aeronave como consecuencia de la proximidad de la superficie subyacente y la presencia de obstáculos, que requieren una evolución importante de la aeronave para superarlos. Este hecho refuerza los requisitos de precisión para resolver el problema de navegación y control automático del UAV hasta 30-60 m en posición, 5-10 metros de altura y 5-10 m/s de velocidad, con una frecuencia de generación de solución de navegación. de al menos 10 Hz.

Un análisis de las tareas típicas realizadas en el modo MVP, teniendo en cuenta las propiedades dinámicas de los helicópteros no tripulados avanzados y los requisitos de seguridad para su vuelo, nos permite formular los siguientes requisitos para el sistema de navegación a bordo (NC) en el modo MVP:

El CN debe asegurar la solución del problema de navegación en el proceso MVP con la confiabilidad, precisión y frecuencia necesarias;

La precisión de determinar la posición 3D del centro de masa de la aeronave debe caracterizarse por un valor del orden de unidades de metros, por los componentes de la velocidad - por un valor del orden de unidades de m/s, por los ángulos de orientación - por valores del orden de 1°;

La frecuencia de actualización de la información debe ser de unos 100 Hz;

La solución debe formarse en sistemas de coordenadas topográficas.

Los requisitos anteriores para el NDT de un helicóptero capaz de realizar el MVP determinan la elección de un sistema de navegación inercial strapdown (SINS) como subsistema principal del NDT. Una extensa literatura, tanto de autores nacionales como extranjeros, se dedica a la construcción de estos dispositivos.

Tenga en cuenta que los SINS, que no utilizan dispositivos técnicos tan complejos y costosos como las plataformas giroestabilizadas para la estabilización de sus sensores de inercia, se han desarrollado de manera especialmente intensa en los últimos años. Las ventajas potenciales de SINS sobre las ANN de plataforma incluyen:

Menor tamaño, peso y consumo de energía;

Simplificación significativa de la parte mecánica del sistema y su diseño y, como resultado, un aumento en la confiabilidad del sistema;

Sin restricciones en los ángulos de giro;

Reducir el tiempo de la exposición inicial;

Universalidad del sistema, ya que la transición a la determinación de ciertos parámetros de navegación se realiza algorítmicamente;

Simplificación de la solución del problema de redundancia y control del sistema y sus elementos.

La principal desventaja de SINS es su precisión relativamente baja, que está determinada por la tasa de deriva o "salida" de la solución de navegación generada por SINS a partir de los valores "verdaderos" de posición y velocidad. En particular, en relación con la exactitud de los elementos sensibles utilizados en SINS, se pueden tomar los siguientes datos:

Tipo de sensor inercial Precisión de la solución de navegación, no menos de

Giroscopio láser 0,003 grados/h

Giroscopio de fibra óptica 0,05 grados/h

Giroscopio de estado sólido de onda 0,005 grados/h Giroscopio micromecánico 30 grados/h Acelerómetro micromecánico 5x10"5 g Acelerómetros de péndulo 2x10"6 g Acelerómetros de vibración 1x10"6 g

Cabe señalar aquí que el uso de los tradicionales (láser, fibra óptica y giroscopios de estado sólido, acelerómetros de péndulo y vibración) para la instalación en vehículos aéreos no tripulados no es económicamente factible debido a su alto costo, y los elementos sensores micromecánicos relativamente baratos tienen una alta deriva. tasas y baja precisión de medición. Por lo tanto, con respecto a los UAV en el modo MVP, SINS no puede proporcionar una precisión aceptable de las determinaciones de navegación para garantizar un vuelo seguro durante un período de tiempo prolongado. La salida a esta situación es utilizar fuentes adicionales de información de navegación, que le permitirán ajustar periódicamente la solución de navegación proporcionada por SINS.

Actualmente, los receptores GNSS son ampliamente utilizados como una herramienta adicional que corrige la solución de navegación SINS. Este hecho está determinado por el hecho de que SINS y GNSS utilizan señales de navegación que son diferentes en su naturaleza física y espectro de error. El uso conjunto de las soluciones de navegación proporcionadas por los sistemas de navegación inercial y por satélite permite, por un lado, limitar el crecimiento de los errores SINS y, por otro lado, nivelar las principales desventajas del GNSS: una baja tasa de actualización de navegación. información y escasa inmunidad al ruido. Cabe señalar aquí que la tarea de garantizar el funcionamiento de un receptor GNSS en condiciones de interferencia natural y artificial es una tarea independiente, cuya solución requiere cambios significativos en el equipo de navegación del consumidor y el algoritmo para procesar los datos de los recibidos. medidas de navegación.

La combinación del receptor SINS y GNSS en un solo sistema de navegación (integración de datos del receptor SINS y GNSS) se puede realizar de varias formas. Actualmente, existen 4 opciones principales para la integración de datos: esquema separado, esquema débilmente acoplado, sistema estrechamente acoplado y profundamente integrado. Cada uno de estos esquemas tiene sus propias ventajas y desventajas. Sin embargo, como muestra el análisis, en ausencia de interferencia, es recomendable utilizar un esquema débilmente acoplado para combinar los sistemas de navegación inercial y por satélite, ya que tal opción, por un lado, debido a la componente inercial, asegurará la la continuidad de la solución de navegación y, por otro lado, la solución del problema de navegación proporcionada por el receptor GNSS, elimina el principal inconveniente del sistema inercial: la acumulación de errores. Al mismo tiempo, tanto el SINS como el receptor GNSS siguen siendo dispositivos independientes, lo que facilitará la adaptación de dicho sistema de navegación a un UAV específico, de acuerdo con los requisitos de masa, dimensión, precisión y costo.

Sin embargo, tal composición de equipo a bordo no es suficiente para el soporte de navegación del MVP. Esto se debe a que la solución de navegación generada por el SINS es inestable en el canal de altitud, lo cual es de suma importancia en la implementación del MVP. Una adición necesaria a la NC para garantizar la posibilidad de realizar el MVP es un radio baro-altímetro (RBV), que es un dispositivo complejo que combina radio y baro-altímetros. La eficiencia del uso de RBM se basa en la diferencia en los principios físicos de funcionamiento de los medidores (es decir, baroaltímetro y radioaltímetro), así como en el hecho de que los errores de baroaltímetro se concentran en la parte de baja frecuencia del espectro, y los errores de radioaltímetro en la parte de alta frecuencia. En este sentido, en el complejo EWM existe un algoritmo para el procesamiento primario de las mediciones, que permite tomar en cuenta información de otros subsistemas de navegación y eliminar errores de compensación de altura, así como algunos de los errores causados ​​por la dinámica del helicóptero. Además, el RBM estándar (típico) contiene un algoritmo de procesamiento secundario, que es el filtro de Kalman más simple que estima la altitud medida y los parámetros de los errores metodológicos de los altímetros de radio y baro.

Se sabe que ante la presencia de interferencia a las señales GNSS, es necesario utilizar una arquitectura de integración de datos profundamente integrada y el uso de equipos de navegación especiales para el consumidor del SNS, que proporcionarían detección y filtrado de interferencias de la señal de navegación. . Por lo tanto, es necesario considerar no solo arquitecturas de integración de datos débilmente acopladas, sino también profundamente integradas.

Como resultado, se determinó y justificó la elección de tipos de arquitecturas de integración de datos y la composición mínima requerida del NC de un helicóptero prometedor para proporcionar el MVP.

Los datos del complejo de navegación se utilizarán en el futuro para resolver el problema de controlar el centro de masa en el modo MVP, es decir. implementar las maniobras antes descritas de bypass, sobrevuelo y su combinación bypass-fly. Asumiremos que el helicóptero está equipado con un sistema de estabilización estándar (piloto automático) para helicópteros de un solo rotor. En este caso, la tarea es formar un algoritmo para controlar el centro de masa del UAV, que opera sobre la base de datos del complejo de navegación y un mapa digital de la superficie subyacente almacenado a bordo, bajo el supuesto de que la estabilización sistema funciona perfectamente. El algoritmo de control debe asegurar la elección del tipo de maniobra, la determinación del punto de inicio de la maniobra y el cálculo de la acción de control requerida. Formaremos los llamados algoritmos racionales que aseguran la elección del tipo de maniobra del helicóptero en base a la llamada “regla de decisión” (es decir, el criterio de control de trayectoria), a partir de la condición del recurso dinámico disponible para el control y es determinado a partir de la condición de minimizar el recurso utilizado.

Como se mencionó anteriormente, el uso de UAV como UAV tácticos y de campo de batalla implica la presencia de una estación de radar de ondas milimétricas (RLS) a bordo, cuyas tareas incluyen, en particular, garantizar el uso de equipos de alta precisión. A la luz de lo anterior y en relación con la presencia de un mapa digital de la superficie subyacente a bordo del UAV, es posible vincular con gran precisión el UAV a las coordenadas topográficas del área utilizando los datos del radar a bordo y el mapa digital de la superficie subyacente en el algoritmo de navegación de correlación extrema (CEAN). La solución de navegación obtenida del CEAN para las coordenadas planificadas puede ser utilizada en el OC, en caso de posible degradación del OC, en particular, en ausencia de señales GNSS por diversas razones.

Cabe señalar aquí que el principal problema de utilizar la solución CEAN en un sistema integrado de navegación es la falta de información sobre la confiabilidad y precisión de las estimaciones de los parámetros de navegación obtenidos utilizando el CEAN, por lo que es necesario desarrollar un criterio para evaluando la solución de navegación obtenida por el CEAN.

Así, la implementación del MVP de un UAV tipo helicóptero bajo la influencia de interferencias y posible degradación (falta de señales GNSS) de la NC lleva a la necesidad de resolver dos problemas: la navegación, teniendo en cuenta todas las dificultades anteriores, y controlar el movimiento del centro de masas de acuerdo con la solución del problema de navegación, teniendo en cuenta las restricciones anteriores.

Ambas tareas pueden interpretarse como la tarea de formar la apariencia de un sistema de control y navegación integrado a bordo para un helicóptero. Aquí, bajo la apariencia del sistema nos referimos a su arquitectura, su composición de hardware, así como a los algoritmos de navegación y control que aseguran el cumplimiento de las tareas enumeradas anteriormente.

Así, teniendo en cuenta lo anterior, el objetivo del trabajo fue aumentar la eficiencia del uso de JIA no tripulados tipo helicóptero mediante la implementación de un MVP seguro en el modo de evitación del terreno, incluso en presencia de interferencia activa.

El tema del estudio es un conjunto de herramientas de hardware y software que aseguran el logro del objetivo establecido, y el objeto del estudio es el sistema integrado de navegación y control automático a bordo del MVP de un helicóptero prometedor.

De acuerdo con el propósito del trabajo, se estableció una tarea técnica: determinar la apariencia, es decir. la arquitectura y la composición requerida de hardware y software, así como las propiedades del sistema integrado de navegación y control a bordo de un vehículo aéreo no tripulado automático tipo helicóptero.

En última instancia, para lograr el objetivo del trabajo, se deben resolver las siguientes subtareas:

Definición de la arquitectura del sistema integrado aerotransportado,

Formación de modelos matemáticos del objeto y equipo a bordo,

Resolver el problema de la navegación, incluso en condiciones de interferencia,

Solución del problema de control en el modo MVP,

Creación de un prototipo funcional y software de un sistema integrado,

Creación de un paquete de software para la simulación de procesos.

Implementación de modelos de simulación de centros de beneficio,

Análisis de los resultados y desarrollo de recomendaciones sobre la composición y estructura de los medios de navegación y control de un UAV automático de tipo helicóptero

MVP, incluso en condiciones de interferencia.

El primer capítulo de la tesis presenta modelos matemáticos y algoritmos utilizados en la formación de sistemas integrados de navegación y control. La atención principal se presta a tener en cuenta los factores incontrolables que afectan el funcionamiento de los componentes del sistema de navegación. Se presta especial atención a la arquitectura del receptor GNSS que opera en condiciones de interferencia activa de ruido blanco, así como a la modificación del algoritmo de navegación correlación-extrema, complementado con un criterio probabilístico de confiabilidad de la solución de navegación obtenida.

El segundo capítulo analiza los algoritmos de integración de datos de navegación desarrollados utilizando arquitecturas débilmente acopladas y profundamente integradas.

El tercer capítulo de la disertación presenta los principales resultados del modelado de simulación del funcionamiento de los prototipos de software funcional creados de sistemas integrados a bordo, demostrando las capacidades y ventajas de las arquitecturas de integración de datos débilmente acopladas y profundamente integradas. Estos son los resultados que prueban la posibilidad de realizar un vuelo seguro a baja altura de un UAV tipo helicóptero utilizando las arquitecturas propuestas de los sistemas a bordo y el sistema de control automático desarrollado "piloto ideal". Se muestra que, en ausencia de interferencia, una arquitectura de integración de datos de navegación débilmente acoplada es suficiente para un vuelo seguro a baja altitud. Se muestra que cuando se expone a la interferencia activa de banda estrecha de ruido blanco, el uso de un receptor GNSS especial junto con una arquitectura de integración de datos de navegación profundamente integrada proporciona la precisión de la solución de navegación suficiente para realizar un vuelo seguro a baja altitud de un UAV tipo helicóptero.

Conclusiones del capítulo 3.

1. El software y el software matemático se crearon en forma de complejos orientados a objetos con una arquitectura abierta en los entornos de desarrollo Borland Delphi 7.0 y Microsoft C ++, que brindan una imitación del proceso de funcionamiento de prototipos de software funcional de sistemas integrados. Los complejos incluyen un modelo del entorno externo, teniendo en cuenta los factores no controlados y un modelo de un helicóptero no tripulado que interactúa como objeto de control con un prototipo funcional y de software de un sistema integrado a bordo.

2. Se han desarrollado prototipos funcionales y de software del sistema integrado de control y navegación a bordo en forma de dos arquitecturas: débilmente acoplada y profundamente integrada. Los prototipos de software funcional son sistemas de software en entornos Borland Delphi 7.0 y Microsoft C++ que combinan algoritmos de navegación e integración de datos de navegación, así como algoritmos de estabilización y control, en el marco de las arquitecturas correspondientes.

3. El modelado de simulación del proceso MVP se ha llevado a cabo en relación con arquitecturas débilmente acopladas y profundamente integradas.

4. Con base en los resultados del modelo de simulación, podemos afirmar lo siguiente:

En ausencia de interferencia, una arquitectura débilmente acoplada de integración de datos, composición de hardware (SINS, RBV, receptor GNSS), algoritmos (integración de datos SINS, GNSS, RBV), un "piloto ideal", la precisión de la solución de navegación en este caso, la tarea es de 30 m en posición, 0,5 m/s en velocidad;

Bajo las condiciones de interferencia de banda estrecha (0,1 MHz), con una potencia de hasta 300 W, a una distancia de 80 km, para implementar un MVP seguro en el modo de envolvente del terreno, es necesario utilizar un integrado profundamente arquitectura, composición de hardware (SINS, RBV, receptor GNSS, FAROS, buscador de dirección de interferencia, radar), algoritmos (integración de datos de SINS, GNSS, RBV, radar, control direccional de antena, filtrado adaptativo), la precisión de resolver el problema de navegación es 15 m en posición, 0,3 m/s en velocidad;

En condiciones de interferencia de banda ancha (1 MHz), potencia de hasta 300 W, a una distancia de 80 km, el uso de un receptor GNSS como parte de una arquitectura profundamente integrada como proveedor de información de navegación es imposible;

En ausencia de señales GNSS, así como en condiciones de interferencia de banda ancha, los sistemas a bordo con arquitecturas débilmente acopladas y profundamente integradas, composición de hardware (SINS, RBV, radar), algoritmos (integración de datos de SINS, RBV, radar), "piloto ideal", correlación el algoritmo de navegación extrema, en presencia de secciones características (informativas) en la superficie subyacente, permite obtener la precisión de resolver el problema de navegación por posición - 50 m, por velocidades 0,8 m/s;

Conclusión

En el trabajo presentado, se formula y resuelve un problema técnico urgente para formar la apariencia de un sistema integrado a bordo de un prometedor helicóptero no tripulado en vuelo a baja altura.

La novedad científica del trabajo viene determinada por los siguientes resultados:

1) se ha formado la imagen del sistema integrado de navegación y control a bordo de un helicóptero no tripulado prometedor, que garantiza un MVP seguro en el modo de envolver el terreno, incluso en presencia de interferencia activa;

2) se propone la arquitectura del sistema integrado, la composición del hardware y los algoritmos de navegación y control, que garantizan el MVP seguro del UAV en ausencia de interferencia con la precisión de las determinaciones de navegación (3 cg): en posición - 30 m , en velocidad - 0,5 m/s, en altura - 3 m , incluida la degradación del sistema de navegación (falta de señales GPS/GLONASS);

3) se propone la arquitectura del sistema integrado, la composición del hardware y los algoritmos de navegación y control, que garantizan el MVP seguro del UAV ante la presencia de interferencia activa de ruido blanco con una potencia de hasta 300 W, con una banda de 0,1 MHz y una distancia a la fuente de interferencia del orden de 80 km.

4) los algoritmos de integración de datos de navegación se han desarrollado en el marco de una arquitectura profundamente integrada y poco acoplada del complejo a bordo, proporcionando la precisión de vincular el centro de masa del UAV a las coordenadas geográficas requeridas para un MVP seguro;

5) Se ha creado un algoritmo de navegación de correlación extrema modificado (CEAN) para UAV. La modificación del algoritmo consiste en tener en cuenta la evolución del UAV en la formación de una imagen de referencia, así como en utilizar una evaluación probabilística de la fiabilidad y precisión de la solución de navegación resultante. El KEAN modificado proporciona, en ausencia de señales GPS/GLONASS, la precisión de resolver el problema de navegación, se caracteriza por los parámetros del mapa digital a bordo de la superficie subyacente;

6) se ha desarrollado un algoritmo para controlar el centro de masa del UAV que, con la precisión mencionada anteriormente de vincular el centro de masa a las coordenadas geográficas, proporciona un MVP seguro al realizar "bypass", "volar" y " maniobras de “bypass-fly”;

7) se ha desarrollado un modelo matemático de la influencia de la interferencia activa en el funcionamiento del receptor GNSS;

8) se propone la arquitectura del receptor GNSS y el algoritmo de filtrado adaptativo de la señal de navegación recibida, que aseguran la operatividad del receptor en condiciones de interferencia activa;

9) Se han desarrollado modelos matemáticos para: un receptor GNSS estándar, teniendo en cuenta los errores del equipo a bordo del SV, el error causado por el retraso de la señal ionosférica, el error causado por el retraso de la señal troposférica, el error causado por el efecto multitrayecto, el error introducido por el ruido interno del receptor, el error sistemático del vector de velocidad, introducido por la parte de alta frecuencia del receptor, componentes aditivos aleatorios de los errores de estimación.

Un receptor GNSS que opera bajo interferencia activa, que incluye un buscador de dirección de la fuente de interferencia, un conjunto de antenas en fase con un sistema de control de haz y una unidad de filtrado adaptable. Este modelo de receptor tiene en cuenta el efecto de la interferencia al determinar el error de seudodistancia equivalente;

10) se desarrolló un prototipo de software funcional de un sistema integrado a bordo en dos versiones, implementado en forma de sistemas de software de arquitectura abierta en los entornos Delphi y C ++;

11) Se ha creado un paquete de software que proporciona simulación del proceso de funcionamiento del complejo integrado a bordo en el entorno externo, teniendo en cuenta la naturaleza de la superficie subyacente, la influencia de la interferencia, el viento y las variaciones en la densidad atmosférica;

12) Se llevó a cabo un modelado de simulación del proceso de operación del prototipo de software funcional bajo varias condiciones de integración y varios niveles de degradación del complejo, demostrando la precisión satisfactoria de la solución de navegación resultante para la implementación de MVP automático, incluso bajo interferencia activa. .

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