Treffer: НЕЙРОАВТОПІЛОТ ПОВЗДОВЖНЬОГО КАНАЛУ ПОВІТРЯНОГО СУДНА

The use of Classical Control Theory leads to necessity to consider linearized models, to use linear laws of control, the simplified data that reduces the practical importance of the results received. Accordingly, the problem of aircraft control systems creation is actual that uses nonlinear algorithms of control. After two decades of almost full oblivion, interest to artificial neural networks has quickly grown up for the last several years. Experts from such areas as technical design, Philosophy, Physiology and Psychology, are intrigued by the possibilities given by this technology, and are in search for its applications in directions of their interest. Such a revival of interest has been caused by both theoretical, and applied achievements. For today, the working prototypes of regulators of various types based on “purely” neural networks are developed. For research of dynamic characteristics of the aircraft in a longitudinal control channel, under influence of the autopilot on it, using programming language Java, the autopilot has been simulated that supplements the model of the aircraft. It was offered to include neuro-autopilot in a altitude control contour, that is the included neuro-autopilot covers the main functions on working out control signals on altitude stabilisation during transition to other altitude similar to developed autopilot (without speed control). To study the influence of neuro-autopilot on transient processes of model of the longitudinal channel of the aircraft, two situations are simulated: descent at the preset altitude, and ascent at the preset altitude, while making comparison of transient processes by altitude between autopilot control and neuro-autopilot control. Analyzing the transient processes graphs, we can make a conclusion that the airplane under neuro-autopilot not only reduces a static error, but essentially makes smoother the transient by altitude. More stable and smooth transient process improves the safety of air transportation. The conducted research shows that the approach to control of complex, nonlinear, dynamic systems in situations of uncertainty which is realised with the use of adaptation, gives a chance to a control system to adapt to change of a current situation, including the supernumerary ones. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Использование классической теории управления приводит к необходимости рассматривать линеаризованные модели, использовать линейные законы управления, упрощенные данные, что снижает практическую значимость полученных результатов. Соответственно, актуальной является задача создания систем управления воздушными судами, которые используют нелинейные алгоритмы управления. После двух десятилетий почти полного забвения интерес к искусственным нейронным сетям быстро вырос за последние несколько лет. Специалисты из таких областей, как техническое конструирование, философия, физиология и психология, заинтригованы возможностями, предоставленными этой технологией, и ищут приложения им внутри своих направлений. Это возрождение интереса было вызвано как теоретическими, так и прикладными достижениями. На сегодняшний день разработаны рабочие прототипы регуляторов основанных на "чисто" нейронных сетях различных типов. Для исследования динамических характеристик воздушного судна в продольном канале управления, при воздействии на него автопилота, средствами языка программирования Java смоделирован автопилот, дополняющий модель воздушного судна. Было предложено включить нейроавтопилот в контур управления по высоте, то есть включенный нейроавтопилот охватывает основные функции по работе в выработке сигналов управления по стабилизации высоты при переходе на другую высоту аналогично разработанному автопилоту (без учета контроля скорости). Для исследования влияния нейроавтопилота на переходные процессы модели продольного канала воздушного судна, смоделированы две ситуации: спуск на заданной высоте, и подъем на заданную высоту, сравнивая переходные процессы по высоте между управлением под влиянием автопилота и нейроавтопилота. Анализируя графики переходных процессов, можем сделать вывод, что самолет под действием нейроавтопилота не только уменьшает статическую ошибку, а и существенно сглаживает переходный процесс по высоте. Более стабильный и сглаженный переходный процесс повышает безопасность авиационных перевозок. Проведенные исследования показывают, что подход к управлению сложными, нелинейными, динамическими системами в ситуациях неопределенности, который реализуется с использованием адаптации, дает возможность системе управления приспосабливаться к изменению текущей ситуации, включая нештатные. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Science-Based Technologies is the property of National Aviation University and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)