Recovery of Aircraft Motion Parameters Using the Optimal Control Algorithms

O. N. Korsun; Корсун О. Н.; A. V. Stulovsky; Стуловский А. В.

doi:10.31857/S0002338823010055

Recovery of Aircraft Motion Parameters Using the Optimal Control Algorithms

Authors: Korsun O.N.¹, Stulovsky A.V.¹
Affiliations:
1. Federal State Unitary Enterprise State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), 125167, Moscow, Russia
Issue: No 1 (2023)
Pages: 44-55
Section: OPTIMAL MANAGEMENT
URL: https://rjmseer.com/0002-3388/article/view/676509
DOI: https://doi.org/10.31857/S0002338823010055
EDN: https://elibrary.ru/JAAOFU
ID: 676509

Cite item

Full Text

Open Access
Restricted Access

Access granted
Restricted Access

Subscription Access

Abstract

A method for solving the signal recovery problem based on a direct search for the optimal program control is considered. It is based on the parameterization of the desired signals and finding a solution by numerical optimization in a finite-dimensional space using any genetic or population algorithm. In order to check the efficiency of the method, the problem of finding the angular velocities and orientation angles of the aircraft from the data available onboard in the absence of direct measurements is given. Different variants of signal parameterization are compared based on Hermitian cubic splines.

About the authors

O. N. Korsun

Federal State Unitary Enterprise State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), 125167, Moscow, Russia

Email: marmotto@rambler.ru
Россия, Москва

A. V. Stulovsky

Federal State Unitary Enterprise State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), 125167, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: marmotto@rambler.ru
Россия, Москва

References

Биард Р.У., МакЛэйн Т.У. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. М.: Техносфера, 2015. 311 с.
Корсун О.Н., Данеко А.И., Мотлич П.А., Ом М.Х. Оценка углов атаки и скольжения беспилотного летательного аппарата при отсутствии датчиков аэродинамических углов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. № 5. С. 274–280.
Пушков С.Г., Ловицкий Л.Л., Корсун О.Н. Методы определения скорости ветра при проведении летных испытаний авиационной техники с применением спутниковых навигационных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 9. С. 65–70.
Харьков В.П. Дискретно-непрерывный алгоритм определения высотно-скоростных параметров полета ЛА // Инновационные, информационные и коммуникационные технологии. 2019. № 1. С. 330–333.
Падерин Ф.Г. Комплексная обработка информации в бортовом навигационном комплексе БПЛА с использованием метода одновременной навигации и составления карты (SLAM) // Труды МИЭА. Навигация и управление летательными аппаратами. 2017. № 19. С. 79–87.
Жарков М.В., Веремеенко К.К., Антонов Д.А., Кузнецов И.М. Вычисление параметров ориентации по интерферометрическим неоднозначным фазовым измерениям спутниковых навигационных систем и измерениям абсолютной угловой скорости // Гироскопия и навигация. 2018. № 3(102). С. 54–68.
Богдановский С.В., Симонов А.Н., Севидов В.В. Поляризационный способ определения ориентации БЛА // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 10. С. 15–19.
Davis L. Handbook of Genetic Algorithms. N. Y., USA: Van Nostrand Reinhold, 1991. 385 p.
Методы классической и современной теории автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2004. 656 с.
Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352 с.
ГОСТ 20058-80. Динамика летательных аппаратов в атмосфере. Термины, определения и обозначения. М.: Изд-во стандартов, 1981. 54 с.
Klein V., Morelli E. Aircraft System Identification. Theory and Practice. Reston: AIAA, 2006. 484 p.
Корсун O.H., Мотлич П.А. Оценка погрешностей бортовых измерений на основе уравнений движения самолета // Вестник метролога. 2019. № 1. С. 5–8.
Аэродинамика, устойчивость и управляемость сверхзвуковых самолетов / Под ред. Г.С. Бюшгенса. М.: Наука. Физмалит, 1998. 816 с.
Овчаренко В.Н. Аэродинамические характеристики летательных аппаратов: идентификация по полетным данным. М.: ЛЕНАНД, 2019. 236 с.
Rao A.V. Survey of Numerical Methods for Optimal Control // Advances Astronautical Sciences. 2010. V. 135. P. 497–528.
Корсун О.Н., Стуловский А.В. Прямой метод формирования оптимального программного управления летательным аппаратом // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 2. С. 75–89.
Hull D.G. Conversion of Optimal Control Problems into Parameter Optimization Problems // J. Guidance, Control, Dynamics. 1997. V. 20. № 1. P. 57–60.
Conway B.A. A Survey of Methods Available for Numerical Optimization of Continuous Dynamic Systems // J. Optimization Theory Appl. 2012. V. 152. № 2. P. 271–306.
Nature-inspired Optimizers: Theories, Literature Reviews and Applications / Eds S. Mirjalili, J.S. Dong, A. Lewis. Switzerland, AG: Springer Nature, 2020. 239 p.
Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2016. 448 с.
Степанов Д.В. Популяционные алгоритмы в задачах оптимального управления // Системы управления и обработки информации. 2013. № 26. С. 118–127.
Дивеев А.И. Гибридный эволюционный алгоритм для решения задачи оптимального управления // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. 2021. № 23. С. 3–12.
Diveev A., Shmalko E. Comparison of Direct and Indirect Approaches for Numerical Solution of the Optimal Control Problem by Evolutionary Methods // Communications in Computer and Information Science. 2020. V. 1145 CCIS. P. 180–193.
Eberhardt R.C., Kennedy J.A. Particle Swarm Optimization // Proceedings of the IEEE Intern. Conf. on Neural Networks. Piscataway, NJ, 1995. P. 1942–1948.
Olsson A.E. Particle Swarm Optimization: Theory, Techniques and Applications. Hauppage, USA: Nova Science Publishers, 2011. 305 p.
Курейчик В.М., Каланчук С.А. Обзор и состояние проблемы роевых методов оптимизации // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2016. № 1(25). С. 1–13.
Clerc M. Guided Randomness in Optimization. Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2015. 320 p.