CC BY
41
Известия ЮФУ. Технические науки
Специальный выпуск
УДК 629.78.05.001.2
Ю.А. Г еложе, П.П. Клименко, А.Н. Евтушенко
ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ В КАНАЛЕ КРЕНА АВТОПИЛОТА С ГИБКОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ В КРИТИЧЕСКИХ
РЕЖИМАХ
Объектом исследования является канал крена автопилота с астатизмом первого порядка, гибкой обратной связью и дополнительным управлением. Характеристика датчика угла крена - пилообразная.
Цель работы - исследование процессов в нелинейном автопилоте при больших кратковременных возмущениях.
Исследование проводилось с помощью метода анализа в пространстве состояний путем моделирования на ЭВМ в системе МаЙаЬ.
Проведенное моделирование на ЭВМ выявило особенности процессов в классическом автопилоте в условиях воздействия на летательные аппараты больших кратковременных возмущений. Доказана устойчивость в «большом» системы с дополнительным управлением при значительном изменении параметров системы. Выполнено сравнение показателей качества переходных процессов с процессами в системах с линейной характеристикой датчика углов. Для систем с оптимальными параметрами наименьшая длительность переходных процессов наблюдается в гипотетической линейной системе, что обусловлено неограниченным ресурсом управления и высоким демпфированием. При существенном уменьшении запасов по фазе (до 20 - 30 градусов) длительности переходных процессов в системах становятся сопоставимыми. Наибольшая длительность переходных процессов в большинстве случаев наблюдается в нелинейной системе с линейной характеристикой позиционного датчика. В отличие от систем с пилообразной характеристикой, устанавливающих заданный угол крена на первой же ветви, на которой удалось рассеять энергию, эти системы заставляют совершать вращение летательного аппарата в обратную сторону, более чем в два раза увеличивая время нахождения летательного аппарата в критическом режиме.
УДК 621.396
А.П. Горбенко МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ
Продолжается поиск эффективных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне комбинированных помех в условиях априорной неопределенности статистических характеристик последних. В [1] был проанализирован алгоритм обнаружения сигнала на фоне релеевских и импульсных помех. При этом предполагалось, что длительность импульсной помехи совпадает с интервалом разрешения РЛС. Однако это условие не всегда выполнимо, а также в некоторых случаях более точной аппроксимацией распределения гладкой помехи является не релеевское, а, например, логнормальное [2]. В этом случае возникают сложности с расчетом кривых обнаружения и целесообразно использовать моделирование алгоритма обнаружения.
