ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТРАЕКТОРИИ ПОЛЕТА ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА В УСЛОВИЯХ ПОЛНОЙ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

  • В. В. Косьянчук ФУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем»
  • В. В. Гласов ФУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем»
  • Е.Ю. Зыбин ФУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем»
  • Лиго Тань Харбинский политехнический институт
Ключевые слова: Летательный аппарат, прогнозирование траектории, непараметрический метод, параметрическая неопределенность

Аннотация

Большинство методов прогнозирования поведения динамических систем основаны на
использовании информации о параметрах их математических моделей. Однако проблемы
нестационарности, нелинейности и неидентифицируемости моделей реальных сложных
систем приводят к тому что, традиционные параметрические методы применимы на
практике только тогда, когда достоверно известны параметры и структура моделей
систем, а неопределенности при постановке задачи существенно ограничены. В статьеописывается оригинальный непараметрический метод прогнозирования траектории поле-
та летательного аппарата в условиях полного отсутствия априорной информации о па-
раметрах его математической модели динамики полета. Предлагаемый метод, в отличие
от аналогичных широко известных, не использует логические или статистические вычис-
ления и не требует своего предварительного обучения или длительной настройки. Он по-
строен только на основе ретроспективного анализа нескольких последовательных значе-
ний пространственных координат летательного аппарата и его сигналов управления, по-
этому не подвержен влиянию модельных ошибок и может быть использован для прогнози-
рования траектории полета летательного аппарата в условиях полной параметрической
неопределенности даже в случае неидентифицируемости модели его динамики полета.
Приведены результаты численного моделирования решения задачи прогнозирования тра-
ектории полета беспилотного летательного аппарата наиболее распространенного типа
квадрокоптера в условиях полной неопределенности параметров его математической мо-
дели. Полученные результаты подтверждают работоспособность разработанного мето-
да и показывают высокие характеристики точности решения задачи и скорости настрой-
ки алгоритма. Описанный подход может быть использован для прогнозирования траекто-
рии движения любого другого транспортного средства (автомобиля, водного судна и т.д.)
при условии линеаризуемости его модели на наблюдаемом интервале времени и наличия
информации о его сигналах управления. Практическая реализация описываемого непара-
метрического метода совместно с традиционными параметрическими позволит повысить
точность прогнозирования траектории полета и решить задачу высокоточной посадки
беспилотного летательного аппарата на активно маневрирующее судно, в том числе, при
возникновении различных критических ситуаций.

Литература

1. Bukov V.N. Adaptivnye prognoziruyushchie sistemy upravleniya poletom [Adaptive predictive
flight control systems]. Moscow: Nauka. Gl. red. fiz.-mat. lit., 1987, 232 p.
2. Rabochaya kniga po prognozirovaniyu [Working book on forecasting], ed. by Bestuzhev-Lada
I.V. Moscoq: Mysl', 1982, 430 p.
3. Roffel B., Betlem B. Process dynamics and control: modeling for control and prediction. West
Sussex: John Wiley & Sons, 2006, 543 p.
4. Zybin E.Yu. Ob identifitsiruemosti lineynykh dinamicheskikh sistem v zamknutom konture v
rezhime normal'noy ekspluatatsii [On the identifiability of linear dynamical systems in a
closed circuit in the normal operation mode], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya
SFedU. Engineering Sciences], 2015, No. 4 (166), pp. 160-170.
5. Zybin E.Yu., Misrikhanov M.Sh., Ryabchenko V.N. O reshenii zadachi identifikatsii lineynykh
diskretnykh sistem metodom kanonizatsii [On solving the problem of identification of linear
discrete systems by the method of canonicalization], Vestnik IGEU [Bulletin of the IGEU],
2005, No. 5, pp. 192-196.
6. Hilgert N., Rossi V., Vila J.-P., Wagner V. Identification, Estimation, and Control of Uncertain
Dynamic Systems: A Nonparametric Approach, Communications in Statistics – Theory and
Methods, 2007, Vol. 36, No. 14, pp. 2509-2525.
7. Kutz J.N. Data-driven Modeling & Scientific Computation: Methods for Complex Systems &
Big Data. Oxford: Oxford University Press, 2013, 638 p.
8. Schwabacher M. A Survey of Data-driven Prognostics, AIAA Infotech@Aerospace, 2005,
pp. 7002.
9. Yin S., Li X., Gao H., Kaynak O. Data-based Techniques Focused on Modern Industry: An
Overview, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, Vol. 62, No. 1, pp. 657-667.
10. Hou Z., Jin S. Model Free Adaptive Control: Theory and Applications. New-York: CRC press,
2013. 372 p.
11. Satriawan Y.S., Machbub C., Hidayat E.M.I. Comparison of prediction methods for moving
objects in 3D coordinates using Kalman filter and least square, 2016 6th International Conference
on System Engineering and Technology (ICSET). IEEE, 2016, pp. 128-131.
12. Wang Z., Liang M., Delahaye D. Short-term 4d trajectory prediction using machine learning
methods, Proc. SID, 2017, pp. 1-10.
13. Shi Z. et al. LSTM-based flight trajectory prediction, 2018 International Joint Conference on
Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2018, pp. 1-8.
14. Lian K.Y., Yang C.Y. Image recognition system with predicting flying object path using 3D
sensors, 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE,
2014, pp. 2317-2321.
15. Xie G. et al. Vehicle trajectory prediction by integrating physics-and maneuver-based approaches
using interactive multiple models, IEEE Transactions on Industrial Electronics,
2017, Vol. 65, No. 7, pp. 5999-6008.
16. Chekin A.Yu., Bondarenko Yu.V., Zybin E.Yu., Kiselev M.A. Nonparametric method for aircraft
state prediction, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2019, Vol. 476,
pp. 012003.
17. Kos'yanchuk V.V., Zybin E.Yu. CHekin A.Yu., Bondarenko Yu.V. O prognozirovanii vektora
sostoyaniya vozdushnogo sudna v usloviyakh polnoy parametricheskoy neopredelennosti [On
predicting the state vector of an aircraft under conditions of complete parametric uncertainty],
Perspektivnye sistemy i zadachi upravleniya: Mater. XIV Vserossiyskoy nauchnoprakticheskoy
konferentsii i X molodezhnoy shkoly-seminara «Upravlenie i obrabotka
informatsii v tekhnicheskikh sistemakh» [Perspective systems and management tasks: Materials
of the XIV All-Russian Scientific and Practical Conference and the X Youth School-
Seminar "Management and Information Processing in Technical Systems"]. Rostov-on-Don –
Taganrog: Izd-vo YuFU, 2019, pp. 234-239.
18. Zybin E.Yu., Glasov V.V., Chekin A.Yu. Neparametricheskiy metod prognozirovaniya
dvizheniya sudna posadki bespilotnogo letatel'nogo apparata [Nonparametric method of predicting
the movement of the landing craft of an unmanned aerial vehicle], Sb. tezisov dokladov
IV Vserossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii «Modelirovanie aviatsionnykh sistem»,
26–27 noyabrya 2020 g., g. Moskva, 2020 [Collection of abstracts of the IV All-Russian Scientific
and Technical Conference "Modeling of Aviation Systems", November 26-27, 2020,
Moscow, 2020], pp. 212-213.
19. Zybin E.Yu., Kos'yanchuk V.V., Karpenko S.S. O nekotorykh neparametricheskikh metodakh teorii
upravleniya dinamicheskimi ob"ektami [On some non-parametric methods, control theory, dynamic
objects], Nauchnye chteniya po aviatsii, posvyashchennye pamyati N.E. Zhukovskogo [Scientific
readings in aviation, dedicated to the memory of N.E. Zhukovsky], 2018, No. 6, pp. 288-298.
20. Kos'yanchuk V.V., Zybin E.Yu., Glasov V.V., Chekin A.Yu., Karpenko S.S., Bondarenko Yu.V.
Metody resheniya nekotorykh zadach teorii lineynykh dinamicheskikh sistem v usloviyakh
polnoy parametricheskoy neopredelennosti [Methods for solving some problems of the theory
of linear dynamical systems under conditions of complete parametric uncertainty], XIII
Vserossiyskoe soveshchanie po problemam upravleniya VSPU-2019: Sb. trudov XIII
Vserossiyskogo soveshchaniya po problemam upravleniya VSPU-2019. Institut problemupravleniya im. V.A. Trapeznikova RAN, 2019 [XIII All-Russian Meeting on VSPU Management
Problems-2019: Proceedings of the XIII All-Russian Meeting on VSPU Management
Problems-2019. V.A. Trapeznikov Institute of Control Problems of the Russian Academy of
Sciences, 2019], pp. 724-729.
21. Zybin E.Yu., Misrikhanov M.Sh., Ryabchenko V.N. O minimal'noy parametrizatsii resheniy
lineynykh matrichnykh uravneniy [On the minimal parametrization of solutions of linear matrix
equations], Vestnik IGEU [Bulletin of the IGEU], 2004, No. 6, pp. 127-131.
22. Prouty R. Helicopter Performance, Stability, and Control. PWS Publishers, 2005.
23. Ponds P., Mahony R., Corke P. Modelling and control of a large quadrotor robot. Control Engineering
Practice. 2010.
24. Glasov V.V., Zybin E.Yu., Kos'yanchuk V.V. Neparametricheskiy metod stabilizatsii
prostranstvennogo polozheniya bespilotnogo letatel'nogo apparata [Nonparametric method for
stabilizing the spatial position of an unmanned aerial vehicle], Mater. konferentsii «Upravlenie
v aerokosmicheskikh sistemakh» (UAKS-2020) im. akademika E.A. Mikrina [Proceedings of
the conference" Management in Aerospace Systems " (UAKS-2020) named after Academician
E.A. Mikrin]. Saint Petersburg: AO «Kontsern «TSNII «Elektropribor», 2020, pp. 22-25.
Опубликован
2021-04-04
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ