Интегрированная навигационная система на основе МЭМС для адаптивного управления полетом беспилотного аппарата
Аннотация
Рассматривается предназначенная для управления беспилотным летательным аппаратом (БПЛА) интегрированная навигационная система. Приводятся характеристики входящих в нее датчиков, а также их модели, определенные на основе вариации Аллана. Предлагается закон управления БПЛА адаптивный к неопределенностям условий полета и повреждениям исполнительных органов. Приводятся результаты моделирования, подтверждающие эффективность закона управления.
Статья по приглашенному докладу на XIX Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам.
Об авторах
П. Ферсман
Институт аэрокосмических систем Технического университета Брауншвейга
Германия
Германия
Ферсман Петер, профессор
К. Кашвих
Институт аэрокосмических систем Технического университета Брауншвейга
Германия
Германия
Кашвих Клаус, инженер
T. Крюгер
Институт аэрокосмических систем Технического университета Брауншвейга
Германия
Германия
Крюгер Томас, инженер
Ф. Шнеттер
Институт аэрокосмических систем Технического университета Брауншвейга
Германия
Германия
Шнеттер Филипп, инженер
К.-С. Вилкенс
Институт аэрокосмических систем Технического университета Брауншвейга (Брауншвейг)
Германия
Германия
Вилкенс Клаус-Себастьян, инженер
Список литературы
1. Allan, D. W., Statistics of Atomic Frequency Standards, Proceedings of IEEE, 1966, vol. 54, no. 2, pp. 221-230.
2. Brockhaus, R., Alles, W., and Luckner, R., Flugregelung, Berlin: Springer Verlag, 2011, ISBN: 978-3-642-01442-0.
3. Calise, A., Lee, S., and Sharma, M., Development of a Reconfigurable Flight Control Law for the X-36 Tailles Fighter Aircraft, AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, Denver, CO, 2000, AIAA 2000-3940.
4. Farrell, J. L. and Barth, M., The Global Positioning System and Inertial Navigation, New York: McGraw-Hill, 1999.
5. Farrell, J. L., Carrier Phase Processing Without Integers, Proceedings of Institute of Navigation 57th Annual Meeting/CIGTF 20th Biennial Guidance Test Symposium, Albuquerque, New Mex-ico, USA, 2001, pp. 423--428.
6. Holzapfel, F., Nichtlineare adaptive Regelung eines unbemannten Fluggerätes, Ph.D. thesis, Lehrstul für Flugmechanik und Flugregelung, Technische Universität München, 2004.
7. Hornik, K., Stinchcombe, M., and White, H., Multilayer Feedforward Networks Are Universal Approximators, Neural Networks 2, 1989, pp. 359--366.
8. Hou, H. and El-Sheimy, N., Inertial Sensors Errors Modeling Using Allan Variance, ION GPS/GNSS 2003 Proceedings, 2003, pp. 2860--2867.
9. Hou, H., Modeling Inertial Sensors Errors Using Allan Variance, Master Thesis, University of Calgary, 2004.
10. IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros, IEEE Std.952 – 1997.
11. Isidori, A., Nonlinear Control Systems, Berlin: Springer Verlag, 1996.
12. Johnson, E. N., Limited Authority Adaptive Flight Control, Ph.D. thesis, Georgia Institute of Technology, 2000.
13. Julier, S. J. and Uhlmann, J. K., A General Method for Approximating Nonlinear Transforma-tion of Probability Distributions, Technical report, Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, OX1 3PJ UK, 1996.
14. Julier, S. J., Uhlmann, J. K. and Durrant-Whyte, H. F., A New Approach for Filtering Nonlin-ear Systems, Proceedings of the American Control Conference, 1995, pp. 1628--1632.
15. Kálmán, R. E., A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, Transaction of SME – Journal of Basic Engineering, 1960, no. 82(2), pp. 35--45.
16. Kaynak, O., Erbatur, K., and Ertugrul, M., The Fusion of Computationally Intelligent Method-ologies and Sliding-Mode Control – A Survey, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2001, no. 48 (1), pp. 4--17.
17. Kayton, M. and Fried, W. R., Avionics Navigation Systems, Second Edition, New York: John Wiley & Sons, Inc., 1997.
18. Kim, N., Improved Methods in Neural Network-Based Adaptive Output Feedback Control with Applications to Flight Control, Ph.D. thesis, School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, 2003.
19. Krüger, T., Schnetter, P., Placzek, R., and Vörsmann, P., Fault-Tolerant Nonlinear Adaptive Flight Control Using Sliding Mode Online Learning, in: Neural Networks, 2012, DOI 10.1016/j.neunet.2012.02.025.
20. Lewis, F. L., Yegildirekt, A., and Liu, K., Multilayer Neural-Net Robot Controller with Guaran-teed Tracking Performance, IEEE Transactions on Neural Networks, 1996, no. 7(2), pp. 388--399. Doi:10.1109/72.485674.
21. Narendra, K. and Annaswamy, A., A New Adaptive Law for Robust Adaption without Persistent Excitation, IEEE Transactions on Automatic Control, 1987, no. 32(2), pp. 134-145. Doi:10.1109/TAC.1987.1104543.
22. Nied, A., Seleme, S.I., Parma, G.G., and Menezes, B. R., On-line Neural Training Algorithm with Sliding Mode Control and Adaptive Learning Rate, Neurocomputing 70, 2007, pp. 2687--2691.
23. Rauch, H.E., Tung, F., and Striebel, C.T., Maximum Likelihood Estimates of Linear Dynamic Systems, AIAA Journal, 1965, no. 3(8), pp. 1445--1450.
24. Scholtz, A., Krüger, T., Wilkens, C.–S., Krüger T., Hiraki, K., and Vörsmann P., Scientific Application and Design of Small Unmanned Aircraft Systems, in: 14th Australian international aerospace congress, Melbourne, Australia, Paper no 58.00.
25. Simon, D., Optimal State Estimation, Hoboken: John Wiley & Sons, 2006.
26. Tehrani, M. M., Ring Laser Gyro Data Analysis with Cluster Sampling Technique, Proceedings SPIE, 1983, vol. 412, pp. 207--220.
27. Utkin, V., Sliding Modes in Control and Optimization, Berlin: Springer Verlag, 1992.
28. Van den Kroonenberg, A. C., Bange, J., Buschmann, M., Martin, T. and Vörsmann, P., Measuring the Wind Vector Using the Autonomous Mini Aerial Vehicle M²AV, Journal of At-mospheric and Oceanic Technology, 1969--1982, 47(11).
29. Wendel, J., Integrierte Navigationssysteme – Sensordatenfusion, GPS und Inertiale Navigation, Second edition, Munich: Oldenbourg Verlag, 2011.
30. Wilkens, C.-S. and Vörsmann, P., An Approach to Sensor Data Fusion of GPS, INS, and Air Data, Proceedings of the European Navigation Conference (ENC), London, United Kingdom, No-vember 29 - December 01, 2011.
31. Winkler, S. and Vörsmann, P., Multi-Sensor Data Fusion for Small Autonomous Unmanned Aircraft, European Journal of Navigation, 2007, no. 5(2), pp. 32--41.
32. Zhang, X., Li, Y., Mumford, P. and Rizos, C., Allan Variance Analysis on Error Characters of MEMS Inertial Sensors for an FPGA-based GPS/INS System, 2008.
Рецензия
Для цитирования:
Ферсман П., Кашвих К., Крюгер T., Шнеттер Ф., Вилкенс К. Интегрированная навигационная система на основе МЭМС для адаптивного управления полетом беспилотного аппарата. Гироскопия и навигация. 2013;21(1):3-18.
Просмотров:
23
JATS XML
Послать статью по эл. почте 