CC BY
17
Понятский В.М.1, Яковлев А.Е.2, Корзунов О.В. 3, Лужинский А.И. 4,
Кислинский И.В.5
1 АО Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова, г. Тула, начальник
бюро, Тульский государственный университет, к.т.н., доцент кафедры Проектирование автоматизированных комплексов, [email protected]
2 АО Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова, г. Тула, начальник
отдела
3 АО Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова, г. Тула, начальник
сектора
4 АО Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова, г. Тула, инженер,
Тульский государственный университет, г. Тула, аспирант кафедры радиоэлектроники,
5 АО Конструкторское бюро приборостроения им. академика А.Г. Шипунова, г. Тула, ведущий
инженер, Nick- 51 - [email protected]
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИТ ПРИ КОМАНДНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ РАЗРАБОТКИ
МОДЕЛИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Системы управления, командная разработка, MATLAB,
оптико-электронная система (ОЭС), модель, фильтр Калмана.
АННОТАЦИЯ
Разработка ОЭС является сложным итерационным процессом. Командная работа обеспечивает эффективную разработку сложных многоуровневых систем. К основным принципам командной работы можно отнести организацию работы на верхнем и нижнем уровнях. Для взаимодействия пользователей необходимо использование системы управления версиями, библиотек моделей и данных, технологии «модель-ссылка». Для пользователя обеспечивается возможность организации проектов, векторизации и параметризации моделей, а также комплексный анализ результатов моделирования. Предложенный подход был использован при проектировании режима слежения за малоконтрастными объектами для ОЭС, в котором наблюдаются частые переходы в инерционное сопровождение и раскачки системы сопровождения. Применение методов командной разработки при построении модели ОЭС позволило за короткое время получить эффективные решения за счет возможности проверки вариантов корректировки математического и программного обеспечения на модели ОЭС.
Введение
На сегодняшний день активно развивается направление создания и изучения ОЭС на базе телевизионных пеленгаторов. Разработка ОЭС является сложным итерационным процессом. Актуально использование командной организации работы при разработке ОЭС с применением модельно-ориентированного проектирования. Командные принципы разработки
При разработке модели ОЭС в среде MATLAB использовались принципы командной разработки модели (рис. 1).
Командная работа обеспечивает эффективность сложных многоуровневых систем. Основные принципы командной разработки разделяются на локальные и сетевые.
Сетевые принципы обеспечивают взаимодействие пользователей и включают в себя создание и повторное использование библиотечных блоков, систему управления версиями, а также технологию создания моделей-ссылок Model Reference.
Рис. 1. Основные принципы командной разработки модели
Создание и повторное использование библиотечных блоков является функциональным узлом, который неоднократно повторяется в рамках одной модели или может быть использован в других моделях. Данный метод позволяет создать библиотечный блок и добавить его в директорию Simulink Library.
Локальные принципы обеспечивают работу отдельных пользователей и включают в себя методы построения и формирования отдельных подсистем общей модели. Рассмотрим их подробнее на примере использования программного комплекса MATLAB.
Векторизация используется для упрощения модели, чтобы избежать повтора применения одних и тех же функций для разных источников. Так, сигналы от разных источников объединяются в одну шину данных, которая проходит через один блок функции, вместо того, чтобы этот блок функции был скопирован и вставлен столько раз, сколько есть источников.
Параметризация применяется для упрощения ввода данных при создании сложных подсистем. Различают три вида параметризации:
- маскирование;
- с использованием рабочего пространства модели;
- с использованием скрипта.
Маскирование применяется индивидуально к блоку, в котором напрямую пользователь задаёт или меняет значение параметра. Использование рабочего пространства предоставляет возможность задавать или менять значения параметров в рамках всей модели из одной директории. Использование скрипта позволяет автоматизировать процесс задания или изменения параметров модели до запуска или непосредственно во время моделирования.
Комплексный анализ результатов моделирования подразумевает использование инструмента Simulink Data Inspector. Данный инструмент даёт представление всех сигналов модели в едином интерфейсе и графическом пространстве, позволяет сравнивать сигналы.
Использование Simulink Project предоставляет возможность управлять версиями файлов
проекта (особенно удобно, если разработчики модели работают в разных версиях программы), отслеживать изменения файлов проекта на уровне версионности.
Командная разработка модели ОЭС
Предложенный подход был использован при проектировании режима слежения за малоконтрастными объектами для ОЭС.
Возможность функционирования системы управления в условиях действия помех называется помехоустойчивостью. Для количественной оценки используют отношение сигнал-помеха, при котором погрешность системы не превышает заданного значения с требуемой вероятностью.
Задача повышения помехоустойчивости ОЭС рассматривается как удержание объекта в поле зрения ТА даже в случаях пропадания ошибки слежения от ТА (рис. 2). Для её решения недостаточно только прогнозирования траектории движения объекта, например, с помощью различного вида функций экстраполяции. Необходимо формировать либо сигнал управления ]упр, либо сигнал ошибки df. В случае формирования сигнала управления ]упр возникают проблемы с изменениями в режимах работы блока управления (БУ). В настоящее время для прогнозирования сигнала ошибки используются усредненные значения на нескольких тактах, предшествующих пропаданию. В этом случае БУ работает постоянно в нормальном режиме, но так как управление ПС осуществляется по его скорости, то при периодических кратковременных пропаданиях сигнала ошибки возникает раскачка ПС, и система теряет устойчивость.
I___________________I
Рис. 2. Функциональная схема системы ОЭС
При сопровождении ОЭС малоконтрастных объектов были выявлены частые переходы в инерционное сопровождение (ИС). Для обеспечения устойчивой работы ОЭС при формировании ошибки слежения за объектом предлагается использовать не только оценки параметров движения объекта (скорость, ускорение и координаты), но и динамическую модель ПС, а также команды управления или сигналы с датчиков углового положения ПС. Для устойчивого управления исполнительным приводом было предложено при пропадании координат объекта слежения использовать фильтрацию Калмана для прогнозирования ошибок слежения [1].
При сопровождении объекта телевизионный автомат (ТА) вырабатывает признак автоматического сопровождения (ИС = 0). Блок управления использует координаты от ТА, при этом фильтр Калмана находится в режиме подслеживания. Как только система переходит в режим инерционного сопровождения (ИС = 1), центральная вычислительная система переключает сигнал с ТА на фильтр Калмана (рис. 2).
Для трехмерной модели движения объекта было проведено проектирование дискретного фильтра Калмана (1) [2 - 7]:
= Л-О^! - XIи ■ Т0 - х2и - Т02П- кк ■ *Г . Т0;
= х\°к_1 +х2°к_1 -Т0;
х2% = х2к_1ш,
х\%=х\э -к\2ъ-{гкск -хО%У,
(1)
где 6 х\ - входной сигнал фильтра, 6 х°к = df х 0° - оценка координат объекта слежения
относительно линии визирования, выходной сигнал фильтра; х 1°. - оценка скорости движения
О С *
объекта; х 2к - оценка ускорения движения объекта; хк - сигнал управления приводом слежения (ПС), хСк* =/упр\ к 11к , к 12к, к 13, - коэффициенты фильтра, Т 0 - частота работы системы.
Сигналы с надстрочным индексом «о» являются оценочными, а сигналы с надстрочным индексом «э» - прогнозируемыми на один такт вперед.
При условии отсутствия автоматического сопровождения объекта происходит переход системы в инерционный режим (ИС = 1) и оцениваются координаты, скорости и ускорения объекта слежения:
„„ О .С* Т .
Ск'Хк-1'Т 0 >'
x 0° = x 0°_i• k 11 k + x 1°_i• To+ x2k_i• TO/2-k0 -'-c*
x l0= x l0_i •k 12k+x 2°-i •T0 x 20= x 20k_1 • k 13k
(2)
-k~ Л -1-Jk
Для корректности использованных алгоритмов фильтрации Калмана и разработки математического и программного обеспечения центральной вычислительной системы (ЦВС) была создана в среде MATLAB модель ОЭС, функциональная схема которой представлена на рис. 2.
Модель ОЭС (рис. 3) включает в себя основные функциональные узлы: подсистему «объект слежения», тепловизионный прибор, ТА, ЦВС, гироскопический датчик угла (ГДУ), корректирующий фильтр (КФ) и привод слежения (ПС).
При создании модели ОЭС были использованы локальные и сетевые принципы командной разработки.
Векторизация была использована для объединения двух каналов при моделировании системы ОЭС (горизонтальный X и вертикальный Y) в одну шину данных (X, Y).
При векторизации в модели ОЭС возникла проблема при формировании передаточных функций с помощью блоков Transfer Fcn: данный блок не может обрабатывать мультиплексный сигнал. Решение этой проблемы возможно при реализации передаточных функций отдельными элементарными блоками, такими как: Gain (коэффициент усиления), Integrator (интегратор), Sum (сумматор) и т.д.
ЦВС
ГДУ
шь
а)
б)
В)
0-R-
GD
0 ■
ЕЛ—■
И—
а
| ^ -
г)
Рис.3. Модель ОЭС в среде MATLAB: а) модель ОЭС; б) модуль Фильтр Калмана в виде модели-ссылки; в) подсистема модуля Фильтр Калмана при наличии АС; г) подсистема модуля Фильтр Калмана при наличии ИС
Параметризация была использована для гибкого изменения параметров подсистем модели: «Корректирующий фильтр» и «Привод слежения».
Учет дискретизации в Simulink-модели начинается с выбора фиксированного шага интегрирования. Также каждую подсистему или отдельный блок можно настроить на моделирование со значением шага интегрирования, который будет отличаться от системного, но не должен быть меньше его.
Технология Model Reference была применена при разработке модуля «Фильтр Калмана». Отдельно от основной модели ОЭС была создана модель фильтра Калмана. В модель ОЭС она была добавлена как ссылка при помощи блока Model Reference. Преимущество этой технологии в том, что она позволяет разным группам разработчиков независимо разрабатывать отдельные части системы, которые потом можно собрать в единую модель.
При разработке модели важную роль играет система управления версиями (CVS). CVS обеспечивает удобный для управления процессом разработки модели программный интерфейс.
Функция Simulink Variant Subsystem позволяет в одной модели иметь несколько реализаций отдельных функциональных блоков и выбирать ту реализацию, которая необходима в данный момент, делая её активной.
Разработанная модель «Фильтр Калмана» обеспечивает генерацию С-кода. Процесс генерации универсального С-кода включает: перевод модели для расчёта с фиксированным
шагом; выбор дискретного решателя; выбор конечного языка С или С++; применение команды генерации кода для блока «Build this block» или для всей модели «Build model».
Результатом генерации универсального С-кода является файл с расширением *.с или *.cpp в зависимости от выбранного языка. В данном случае, была выбрана генерация для С-кода и на выходе получен файл Kalman.c. На рис. 4 показан фрагмент кода файла, полученного из модели-ссылки двухканального Фильтра Калмана с векторным представлением сигналов, реализующего уравнения (1) и (2).
Анализ результатов моделирования проводился при помощи инструмента Simulink Data Inspector. Необходимые сигналы фиксируются флагами на соединительных линиях для отображения в едином интерфейсе компонента Simulink Data Inspector.
,1 HATLUU4L4«
HOUC WW
:iT ал Hrw Зг-ï' 5га I^HMFRH ^.t-ачв«« -^,№1 * • p | -¿с Г. ï-ч fri iHt fx 9 £ \
M-V»'
* Ш ^ ± » Ci » UW» » № k Сдота « «
Cutrcrtt Frtfcr _
и
H
в
H »
3dç — I IS 1-19 lit i4i зле т:т lit lit Hi ill 1LT Э--1M lit Hi Ц1
It iKdUj:: '-'. " i.Cl
:bt jdl - b:iu_
ГгЪ_1ННI t id* Q
■
P. Id:
_Р.ТП: Р. Тй +
ИН.х71[й| I 1
.та * тл :иж.-._р . та ■ ri I р. t« 1 1- -ССКЫыи DH.E7f[P| + Fl.ТП * EâlBU_H. |
Kb.Ml"' Мнп.И,ИГ|(|| - Kklau_T.it * ШВ1 ггЛ_3»1п - |(1M»BhSSm ■ t К|1нп_[". х)С|1]) » 1тЬ_
DOHjf.Г»111h - ■
rLh - Kilui;_L'.TI|]] -
:jf " EiLur._3.2i3nil * hlou P.iU 4
rrt_[i*in +» сто ■ rrh_M4J_idj(_lj
ШИ В.ШШ ■ Kt_«l| ■.=F - IfÉlM* T1 lluilÉI 4 HàifeU MU ■ Ttlun nr.xjr|û] - [KiLur. DK.xdf[Ql «
* rsi_M*r
ВЙ»_ИД[1| ■ [niHII_IP. K91111 * Il L«n_P ,ти » Шша рт.жИ'Ш) - I4> - itS_lMJ_ba«_lj
La* ■ Kdiui_-J. ■■ . эКЭ ■ . Ï6.h
Хл1хап_ПГ.±1Г|?] ' -г- ■ nkUM Х1]х|г_пт.х1Г|1] H— ■ rrta_ldd:_idi 1;
i;iiMn_T,s:i!j - ВжШ|| 1 tige L
:LU_SJJ ■ 1 пл. r._ L1. TÛ ■■ B^a Ln*.-._Ù . н! - Г|1м*т rT¥11limt_Y il iil Г rU)_CalB * h]ou_r.IO ■ Ыа*л_р.та ' |Uh^>Ii1bM> 0 ПСJldi: - IIFpIhp ■ nb_ldd + Kilcjz_F.7{] +
-----» rtt„Mi| - uâjiMii »
■ii^liliMi
irrD_5ùin - 11Mirin Mi,чг|il ' есь_ьи ■ niMj m * nuSim aiifl »
l EB_441h) - . TÛ ■ К-: . u L1J i
Хл1ш_Ыг.х] É(6] * itbjbadl* xd* flf
bWl P-ïUtll - xcb_G*Lir
rth Ud " Hilu:. F. та + 7Гл1|хлт. P.hï - bLsu P. Гвплслгт.1 '.'xi jf □
Нш^ЛЛЕ!! ' Kalun_3X .JIÎI [D] ' М Ш ♦ b^A_r.Ti ■ --
LiJj
Рис.4. Фрагмент с-кода модуля Фильтр Калмана
Результаты экспериментальных исследований
Были проведены эксперименты с ОЭС по сопровождению малоконтрастного подвижного объекта (рис. 5). В ходе испытаний установлено, что при сопровождении ОЭС с разработанным фильтром Калмана (1) - (2) малоконтрастного объекта, уровень ошибки сохранился, как и в режиме АС объекта, а переходы системы в инерционный режим, характеризуемые значительными отклонениями линии визирования, отсутствуют.
Экспериментальные исследования ОЭС с разработанным фильтром Калмана подтвердили повышение помехоустойчивости сопровождения малоконтрастного объекта [8].
Применение ИТ командной разработки при построении модели ОЭС позволило за короткое время получить эффективные решения за счет возможности проверки вариантов корректировки математического и программного обеспечения на модели ОЭС и уменьшить затраты при использовании техники на натурных экспериментах.
— признак перехода о I терцию - линия витарлюитя цели
Рис. 5. Экспериментальные результаты сопровождения ОЭС с фильтром Камана малоконтрастного
подвижного объекта
Литература
1. Ярлыков М.С. Статистическая теория радионавигации. - М.: Радио и связь, 1985. - 344 с.
2. Сейдж Э.П., Мелса Дж. Л. Теория оценивания и её применение в связи и управлении. - М.: Связь,1976. - 496 с.
3. Понятский В.М., Петрушин В.В. Повышение динамической точности и помехоустойчивости в системах телеуправления // Известия ТулГУ Сер. «Проблемы проектирования и производства систем и комплексов». -Тула: ТулГУ Вып. 6, 2003. - С. 333 - 335.
4. Понятский В.М. Проектирование фильтра Калмана для системы управления летательным аппаратом // Юбилейная научно-техническая конференция «Авиационные системы в XXI веке» (11 - 13 апреля 2006 г.) - М.: ГосНИИАС, 2 том, 2006. - С. 172 - 176.
5. Понятский В.М. Исследование способов реализации адаптивной системы управления с фильтром Калмана // Стохастическая оптимизация в информатике. Межвузовский сборник / Под ред. О.Н. Граничина - СПб.: Изд-во С.-Петербургского университета. Вып. 4, 2008. - С. 186 - 200.
6. Понятский В.М. Способ повышения помехоустойчивости робототехнической системы // Труды XII международного семинара «Супервычисления и математическое моделирование» (11 октября - 15 октября 2010 г.) - Саров: ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2011. - С. 288 - 300.
7. Понятский В.М. Способы повышения устойчивости оптико-электронной системы при использовании фильтрации Калмана // Стохастическая оптимизация в информатике. Межвузовский сборник. / Под ред. О.Н. Граничина. -СПб.: Издательство С.-Петербургского университета. Вып. 4, 2014. - С. 186 - 200.
8. Кислинский И.В., Корзунов О.В., Лужинский А.И., Понятский В.М., Яковлев А.Е. Исследование оптико-электронной системы с фильтром Калмана при сопровождении малоконтрастных объектов // Сб. докл. Х Всерос. юбилейной науч.-техн. конф. «Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов», Москва, Мос. авиац. ин-т, 26 июня 2015 г. / Редкол.: К.М. Тихонов (пред.). - М.: Изд-во МАИ, 2015. - С. 75 - 83.
