Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
САМОПОДСТРАИВАЮЩАЯСЯ МНОГОКАНАЛЬНАЯ СИСТЕМА СЛЕЖЕНИЯ ЗА ФАЗОЙ СИГНАЛОВ ГЛОБАЛЬНЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СПУТНИКОВЫХ СИСТЕМ
А. А. Черкасова , А. Ю. Шатилов2025-04-27Аннотация ▼Спутниковая навигационная аппаратура зачатую работает в условиях априорной неопреде-
ленности параметров взаимной динамики между передатчиком и потребителем и отношения
сигнал/шум принимаемых сигналов спутниковых радионавигационных систем. Классические опти-
мальные системы слежения за фазой сигнала в таких условиях оказываются не оптимальны по
критерию минимума дисперсии ошибки. Более того, резкое изменение отношения сигнал/шум илидинамки, может приводить в такой системе к срыву слежения. Для работы в подобных условиях
синтезирована самоподстраивающаяся многоканальная система слежения за фазой сигнала.
Синтез проведен с использованием методов статистической теории синтеза оптимальных ра-
диотехнических систем. Адаптивность к меняющейся мощности принимаемого сигнала достига-
ется за счет включения отношения сигнал/шум [дБГц] в вектор оцениваемых параметров фильт-
ра. Адаптивность к интенсивности динамики изменения фазы достигается за счет применения
системы многоканальной фильтрации. Проведено статистическое моделирование самоподстраи-
вающейся многоканальной системы слежения за фазой с комплексным алгоритмом слежения за
задержкой огибающей сигнала спутниковых радионавигационных систем. Определена чувстви-
тельность слежения за фазой в различных динамических условиях. Самоподстраивающаяся мно-
гоканальная система слежения за фазой с комплексным алгоритмом слежения за задержкой оги-
бающей сигнала способна в условиях низкой динамики (обусловленной только динамикой опорного
генератора) отрабатывать скачок отношения сигнал/шум с 50 до 10 дБГц и обратно без потери
слежения за фазой. Синтезированная система способна сохранять слежение за фазой при скач-
кообразных переходах динамики между низкой и высокой (обусловленной синусоидальным ускоре-
ние 10g и синусоидальным рывком 10 g/s) динамикой при отношении сигнал/шум 24 дБГц. Таким
образом, в реальных условиях, когда динамика изменения фазы и отношения сигнал/шум прини-
маемых сигналов меняются непредсказуемым образом, самоподстраивающаяся многоканальная
система слежения за фазой сигнала сохраняет слежение за фазой в гораздо более широком диапа-
зоне условий, чем классическая оптимальная система слежения за фазой сигнала -
БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ИНВАРИАНТНЫХ ГРАФОВЫХ ЗАДАЧ
О.Б. Лебедев , А.А. Жиглатый2022-11-01Аннотация ▼Предлагается биоинспирированный метод решения набора инвариантных комбина-
торно-логических задач на графах: формирования паросочетания графа, выделения внут-
ренне-устойчивого множества вершин, выделения клики графа. Описывается модифициро-
ванная парадигма муравьиной колонии использующая, в отличие от канонического метода,
механизмы формирования решений на модели пространства поиска в виде звездного графа.
Задача формирования в графе внутренне-устойчивого множества вершин может быть
сформулирована, как задача разбиения. На начальном этапе на всех ребрах звездного графа
H откладывается одинаковое (небольшое) количество феромона ξ/m, где m=|E|. Процесс
поиска решений итерационный. Каждая итерация l включает три этапа. Агенты облада-
ют памятью. На каждом шаге t в памяти агента ak имеется количество феромона фj(t),
отложенного на каждом ребре графа H. На первом этапе каждый агент ak популяции
конструктивным алгоритмом находит решение Ur
0k, рассчитывает оценку решения
ξk(Ur
0k) и значение степени пригодности полученного агентом решения φk (количество фе-
ромона, соответствующее оценке). На втором этапе, после полного формирования всеми
агентами решений на текущей итерации, феромон ωj, накопленный в j-ой ячейке в буфер-
ном массиве КЭПб, добавляется в каждую j-ю ячейку основного массива Q2={qj|j=1,2,…,m}
коллективной эволюционной памяти КЭПo. На третьем этапе происходит общее испаре-
ние феромона на множестве ребер E звездного графа H. Временная сложность алгоритма,
полученная экспериментальным путем, совпадает с теоретическими исследованиями и для
рассмотренных тестовых задач составляет О(n2). -
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ИНТЕГРАЛЬНОЙ АДАПТАЦИИ ДЛЯ СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ ЗАКОНОВ УПРАВЛЕНИЯ ПНЕВМОПРИВОДОМ В УСЛОВИЯХ ГАРМОНИЧЕСКОГО ВОЗМУЩЕНИЯ
Е. Н. Обухова2020-11-22Аннотация ▼Активное использование электропневматических систем в различных сферах про-
мышленной автоматизации обусловлено такими достаточно высокими эксплуатационны-
ми показателями пневмопривода как надежность, быстродействие, низкая стоимость,
доступность использования в условиях высокой влажности, а так же во взрыво- и пожа-
роопасных средах. В статье приведен краткий анализ отечественных и зарубежных науч-
ных работ, посвященных разработке различных методов управления пневматической системой, в которых ставится задача синтеза эффективных законов управления обладающих
адаптационными свойствами к внешним возмущениям. Целью данной работы является
разработка адаптивного нелинейного синергетического закона управления для подавления
возмущающего воздействия, которое было задано и аддитивно введено в математическую
модель в виде гармонической функции. Синтез адаптивного закона управления проводился
посредством метода интегральной адаптации, входящего в концепцию синергетической
теории управления. Полученные результаты компьютерного моделирования подтвержда-
ют адаптационные свойства полученных нелинейных синергетических законов управления
и достижения поставленной технологической цели управления – перемещение штока в
заданное положение в условиях гармонического возмущения. Одним из важных этапов ана-
лиза представленных в данной работе результатов является проведение эксперименталь-
ных исследований, которые позволяют проверить работоспособность полученных анали-
тическим путем синтезированных нелинейных синергетических законов управления на
учебно-экспериментальном стенде пневматических приводов вертикального и горизон-
тального перемещения компании Camozzi. Для практической реализации полученных синер-
гетических законов управления было произведено программирование контроллера в инст-
рументальной среде разработки программ для промышленной автоматизации CoDeSys на
графическом языке функциональных блоковых диаграмм FBD (Function Block Diagram)
МЭК 61131-3 программирования. -
СИНТЕЗ СИНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РАЗРЫВНОГО УПРАВЛЕНИЯ АКТИВНОЙ ПОДВЕСКОЙ АВТОМОБИЛЯ
А. С. Синицын2020-07-20Аннотация ▼Рассматривается проблема проектирования активных систем подвески транспортных
средств, в которых исполнительный механизм (ИМ) не является идеальным и подвержен влия-
нию гистерезиса и мертвой зоны. Целью данной работы является синтез системы управления,
позволяющей уменьшить влияние гистерезиса и мертвой зоны на эффективность работы сис-
темы адаптивной подвески. Параметры системы подобные гистерезису требуют значитель-
ных усилий для их идентификации и более того могут в широких пределах изменяться на про-
тяжении жизненного цикла системы. Таким образом учесть гистерезис при синтезе системы
управления является весьма трудной задачей, равно как и построение наблюдателей. Решением
данной проблемы может быть применение систем разрывного управления, которые в извест-
ной мере являются робастными к параметрических и структурным изменениям в объекте
управления. Существующие подходы к синтезу систем разрывного управления опираются на
линейную или линеаризованную модель объекта управления. Таким образом эффективность
подобного рода систем может существенно отличаться при работе регулятора в составе
реального, нелинейного объекта управления. Предлагаемая система разрывного управления
позволяет снизить чувствительность системы к возмущениям, обусловленным неидеально-
стью ИМ, а так-же учитывает нелинейную структуру объекта управления. Эффективность
замкнутой системы исследована на динамической модели построенной при помощи пакета
Simulink. Предлагаемая система разрывного управления сравнивается с адаптивным синерге-
тическим регулятором. В качестве возмущающего воздействия выбрано дорожное покрытие
класса C по классификации ISO 8608. Для оценки эффективности предлагаемой системы оцени-
ваются следующие параметры: взвешенной ускорение подрессоренной массы; относительное
перемещение амортизатора и сила реакции шины. Для каждого параметра определяется сред-
неквадратическое и максимальное значение. Результаты численного моделирования позволяют
сделать вывод что применение систем разрывного управления позволяет улучшить следующие
показатели эффективности адаптивной подвески: более чем в два раза уменьшить максималь-
ное значение взвешенного ускорения подрессоренной массы и более чем на 20 % уменьшить мак-
симальную нагрузку на шину. -
ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ РАЗБИЕНИЯ МЕТОДОМ КРИСТАЛЛИЗАЦИИ РОССЫПИ АЛЬТЕРНАТИВ
Б.К. Лебедев, О. Б. Лебедев, Е. О. Лебедева2020-07-20Аннотация ▼Работа алгоритма разбиения базируется на использовании коллективной эволюцион-
ной памяти, под которой подразумевается информация, отражающая историю поиска
решения и хранится независимо от индивидуумов. Алгоритм, связанный с эволюционной
памятью, стремится к запоминанию и многократному использованию способов достиже-
ния лучших результатов. Коллективная эволюционная память алгоритма разбиения со-
стоит из некоторого количества статистических индикаторов, отображающих для ка-
ждого выполненного варианта число θ его вхождений в состав лучших решений на выпол-
ненных генерациях алгоритма и число, δ определяющее насколько полезна реализованная
альтернатива при формировании результатов на прошлых генерациях алгоритма. Коллек-
тив не имеет централизованного управления, и в связи с этим используется непрямой об-
мен информацией. Непрямой обмен состоит в выполнении неких действий, в различное
время, при которых происходит изменение некоторых частей эволюционной памяти одним
агентом. В дальнейшем происходит использование этой измененной информации другими
агентами, в этих частях. Вначале на каждой итерации конструктивным алгоритмом
формируется nk решений Qk,. Каждое решение Qk является отображением Fk=V→X, пред-
ставляется в виде двудольного подграфа Dk и формируется путем последовательного на-
значения элементов в узлы. Формирование каждого решения Qk выполняется множеством
агентов A, посредством вероятностного выбора каждым агентом ai узла vj. Процесс на-
значения элемента в узел включает две стадии. На первой стадии выбирается агент ai, а
на второй стадии − узел vj. При этом должно выполняться ограничение: каждому агенту
множества A соответствует один единственный узел множества V. Рассчитывается
оценка ξk решения Qk и оценка полезности δk множества альтернатив, реализованных
агентами в решении Qk. На втором этапе агенты увеличивают в интегральной россыпи
альтернатив R* интегральную полезность множества альтернатив на величину δk..
На третьем этапе осуществляется снижение оценок полезности δk интегральной россыпи
альтернатив на величину μ. В работе используется циклический метод формирования ре-
шений. В этом случае наращивание оценок интегральной полезности δk множества пози-
ций P выполняется после полного формирования множества решений Q на итерации l.
Экспериментальные исследования проводились на основе сформированных тестовых при-
меров с полученным ранее оптимальным решением. Полученные результаты сравнивались
с результатами полученными другими известными алгоритмами разбиения схем на части.
Для сравнения был сформирован набор стандартных бенчмарок. Проанализировав получен-
ные результаты, можно сделать вывод, что предложенный метод позволяет получать на
4–5 % решения качественнее, чем его аналоги.
1 - 5 из 5 результатов
