Адаптивный алгоритм управления с заданной точностью при неопределенных внешних возмущениях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗбруцкий, Александр Васильевич
dc.contributor.authorМищук, Анастасия С.
dc.contributor.authorЗбруцький, Олександр Васильович
dc.contributor.authorМіщук, Анастасія С.
dc.contributor.authorZbrutcky, A. V.
dc.contributor.authorMishchuk, A. S.
dc.date.accessioned2016-09-21T13:45:23Z
dc.date.available2016-09-21T13:45:23Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractenTypical tasks that UAVs deal with are aerial patrols, monitoring, landscape photos and others, and flight parameters are required to be kept guaranteed with the desired accuracy. At the same time UAVs are flying on low altitudes in the turbulent atmosphere. The external disturbance perceived on UAV cannot be determined with sufficient accuracy. Therefore, the creation of Automatic Control System (ACS) to provide the desired accuracy keeping flight parameters in the face of uncertain external perturbations is an urgent task. Purpose of work - to develop an algorithm for adaptive systems control that allows keeping guaranteed specified accuracy under unknown disturbances. Regulator control law was synthesized by the method of standard coefficients (at the minimum of the error criteria and maximum speed control). To ensure the specified accuracy (α changes in a specified range) under the action of perturbations change the feedback coefficient K and exclude its influence on the stability and quality of the system, provide value parameters. The adaptive algorithm used online neural network that learns “on-flight”. System was tested with different parameters of disturbance, “unknown” disturbance was emulated. We’ve tested neural network behavior on real test flight results and it was proven that neural network works adequately for prediction. Desired angle value was chosen as 1° for System to be hold. Under different parameters system was proved to work better than without adaptive algorithm or existing analogues. Research showed that developed algorithm for adaptive systems control with unknown disturbances using neural networks for forecasting allows keeping guaranteed specified accuracy under unknown disturbances. Further work will deal with improving of performance of the algorithm and testing on UAV control system in real flight.uk
dc.description.abstractruПредложен адаптивный алгоритм управления с гарантированной точностью, который зависит от прогнозирования состояния системы в каждый следующий момент времени. Изменение параметров системы происходит в зависимости от прогнозируемого изменения внешнего возмущения. Рассмотрено использование нейронной сети в качестве модуля прогнозирования состояния системы в каждый следующий момент времени. Приведены результаты моделирования функционирования системы. Доказана эффективность адаптивного алгоритма для обеспечения заданной точности системы управления по произвольному возмущению.uk
dc.description.abstractukЗапропоновано адаптивний алгоритм керування із гарантованою точністю, який залежить від прогнозування стану системи в кожен наступний момент часу. Зміна параметрів системи відбувається в залежності від прогнозованої зміни зовнішнього збурення. Розглянуто використання нейронної мережі в якості модулю прогнозування стану системи в кожен наступний момент часу. Наведено результати моделювання функціонування системи. Доведено ефективність адаптивного алгоритму для забезпечення заданої точності системи керування за довільного збурення.uk
dc.format.pagerangeC. 170-177uk
dc.identifier.citationЗбруцкий, А. В. Адаптивный алгоритм управления с заданной точностью при неопределенных внешних возмущениях / А. В. Збруцкий, А. С. Мищук // Інформаційні системи, механіка та керування : науково-технічний збірник. – 2014. – Вип. 10. – С. 170–177. – Бібліогр.: 15 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/17602
dc.language.isoruuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameІнформаційні системи, механіка та керування : науково-технічний збірникuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectсистемы автоматического управленияru
dc.subjectинтеллектуальные системы управленияru
dc.subjectадаптивное управлениеru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectсистеми автоматичного керуванняuk
dc.subjectінтелектуальні системи керуванняuk
dc.subjectадаптивне керуванняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectUAV control systemen
dc.subjectadaptive controlen
dc.subjectneural networksen
dc.subject.udc519.71uk
dc.titleАдаптивный алгоритм управления с заданной точностью при неопределенных внешних возмущенияхuk
dc.title.alternativeАдаптивний алгоритм керування із заданою точністю за невизначених зовнішніх збуренняхuk
dc.title.alternativeAdaptive control algorithm with given accuracy under unknown external disturbancesuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ismk10_21_Zbrutcky.pdf
Розмір:
804.8 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Інформаційні системи, механіка та керування: науково-технічний збірник, Вип. 10