Научная статья на тему 'Медленно-летящий БПЛА с эллипсовидным крылом. Особенности управления'

Медленно-летящий БПЛА с эллипсовидным крылом. Особенности управления Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
647
207
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
БЕСПИЛОТНЫЙ ЛЕТАТЕЛЬНЫЙ АППАРАТ (БПЛА) / ЭЛЛИПСОВИДНОЕ КРЫЛО / ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ / МЕТОД ЧЕРНОГО ЯЩИКА / СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ / ЛЁТНЫЕ ИСПЫТАНИЯ / UNMANNED AIRCRAFT VEHICLE (UAV) / ELLIPTIC WING / ENERGY EFFICIENCY / THE BLACK BOX METHOD / CONTROL SYSTEM / FLIGHT TESTS

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Синютин Сергей Алексеевич, Горбунов Александр Александрович, Горбунова Екатерина Борисовна

Рассматриваются особенности управления беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) с эллипсовидным крылом. Показано, что подобные БПЛА занимают промежуточную нишу между БПЛА традиционной самолетной схемы и БПЛА мультироторного типа. При этом достигается большая энергоэффективность по сравнению с БПЛА мультироторного типа и меньшие минимальные скорости полета по сравнению с БПЛА традиционной самолетной схемы. Однако особенности формирования управляющих и возмущающих моментов приводят к необходимости адаптивного изменения расходов рулей в зависимости от скорости полета и величины мгновенного угла атаки БПЛА. Аналитический метод исследования, а так же CFD-моделирование, сложны и не дают достаточно точных результатов для формирования математической модели и, как следствие, законов управления. В качестве возможного решения поставленной задачи применяется метод черного ящика. С целью сбора данных, необходимых для создания математической модели объекта управления методом черного ящика, был создан ряд натурных моделей БПЛА с эллипсовидным крылом; разработано две версии специального бортового регистрирующего устройства, содержащего микроконтроллер, датчики и SD-карту для записи и сохранения полетных данных. Для расшифровки полученной информации используется программа, созданная в среде Matlab. В работе приведены примеры данных, полученных от чувствительных элементов. Показаны результаты применения фильтра первого порядка для уменьшения шумовой составляющей данных от акселерометра, а так же необходимость учета накопления ошибки при интегрировании данных от датчика угловых скоростей (ДУС). На основе данных акселерометра и ДУСа в сочетании с применением комплиментарного фильтра продемонстрировано определение углового положение летательного аппарата в пространстве относительно управляющих воздействий. В статье приведены результаты летных испытаний масштабных моделей БПЛА с эллипсовидным крылом с различными двигательными установками. Проверка правильности интерпретации данных осуществлена при помощи временной синхронизации полученных графиков с видеозаписью полета БПЛА. Выделены характерные особенности управления.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Синютин Сергей Алексеевич, Горбунов Александр Александрович, Горбунова Екатерина Борисовна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

SLOW-FLYING UAV WITH ELLIPTICAL WING. CONTROL FEATURES

The article describes special features of elliptical wing unmanned aerial vehicle (UAV) control. This kind of UAV occupies a niche between traditional airplane configuration and multicopter type of UAV. The elliptical wing UAVs achieve better energy efficiency compared to multicopters and lets to obtain lower minimal airspeed in comparison with traditional airplane configuration. At the same time the specificities of controlling actions and disturbance torques generating lead to the necessity of adaptive amount of controls changing depending on flying speed and actual angle of attack of the UAV. Analytical research method and SFD-modelling are too complicated and do not provide results of the satisfactory accuracy to a mathematical model and laws of control forming. As a suitable resolve we suggested to apply the black box method. In order to investigate the control laws and to construct the mathematical model of the scrutinizing aerial vehicle using the black box method a bank of scaled-down flying models with variety of configurations were produced and tested. We also developed the two versions of a special airborne recorder, containing a microcontroller, sensors and a SD-card for the flight test data saving. To interpret and process collected data we use specially developed Matlab script, which also lets to evaluate the interrelation between the controlling action and UAV's attitude changing. The paper presents examples of data obtained from the sensors; the results of data filtering to decrease noise term of accelerometer signal. Based on accelerometer and angular rate sensor data in conjunction with a complementary filter the determination of the aircraft angular position relative to the control actions is demonstrated. Verification of data interpretation was carried out by using time synchronization of appropriate data plots and the UAV flight video. Distinguishing characteristics of the researching UAV control are outlined.

Текст научной работы на тему «Медленно-летящий БПЛА с эллипсовидным крылом. Особенности управления»

21. Arapov O.L., Zuev Yu.S. K voprosu o protivoraketnom manevre [To the question of antimissile maneuver], Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. N.E. Baumana. Seriya: Priborostroenie [Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering, 2015, Vol. 1, No. 1 (100), pp. 34-46.

22. Batenko A.P. Upravlenie konechnym sostoyaniem dvizhushchikhsya ob"ektov [Management of the end state of moving objects]. Moscow: Sov. radio, 1977, 256 p.

23. Gorchenko L.D. Metod terminal'nogo navedeniya po trebuemomu uskoreniyu aerodinamicheski upravlyaemykh letatel'nykh apparatov [Method of terminal guidance on the required acceleration aerodynami-Cesky piloted aircraft], Polet [Flight], 1999, No. 6, pp. 21-24.

24. Gorchenko L.D., Evseev I.V., Mishin A.A. Modelirovanie konfliktnykh situatsiy mezhdu planiruyushchim letatel'nym apparatom i zenitnoy upravlyaemoy raketoy-perekhvatchikom [Modeling of conflict situations between planning aircraft and anti-aircraft guided missile-interceptor], Voprosy elektromekhaniki. Trudy VNIIEM [Questions of electromechanics. Proceedings of VNIIEM], 2013, Vol. 137, No. 6, pp. 23-30.

Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н. С.В. Беневольский.

Гончаренко Владимир Иванович - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет); e-mail: fvo@mai.ru; 125993, г. Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, 4; тел.: +79154606442; директор Военного института: д.т.н.; доцент.

Горченко Лев Дмитриевич - Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого; e-mail: fvo@mai.ru; 109074, г. Москва, Китайгородский проезд, 5/9; тел.: +79154201925; научный сотрудник.

Goncharenko Vladimir Ivanovich - Moscow Aviation Institute (National Research University); e-mail: fvo@mai.ru; 4 Volokolamskoe shosse, Moscow, 125993, Russia;; phone: +79154606442; Director of the Military Institute; dr. of eng. sc.; assistant professor.

Gorchenko Lev Dmitrievich - Military Academy of the Strategic Missile Forces named after Peter the Great; e-mail: fvo@mai.ru; 5/9, Kitaygorodsky trave, Moscow, 109074, Russia; phone: +79154201925; researcher.

УДК 681.5

С.А. Синютин, А.А. Горбунов, Е.Б. Горбунова

МЕДЛЕННО-ЛЕТЯЩИЙ БПЛА С ЭЛЛИПСОВИДНЫМ КРЫЛОМ. ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ

Рассматриваются особенности управления беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) с эллипсовидным крылом. Показано, что подобные БПЛА занимают промежуточную нишу между БПЛА традиционной самолетной схемы и БПЛА мультироторного типа. При этом достигается большая энергоэффективность по сравнению с БПЛА муль-тироторного типа и меньшие минимальные скорости полета по сравнению с БПЛА традиционной самолетной схемы. Однако особенности формирования управляющих и возмущающих моментов приводят к необходимости адаптивного изменения расходов рулей в зависимости от скорости полета и величины мгновенного угла атаки БПЛА. Аналитический метод исследования, а так же CFD-моделирование, сложны и не дают достаточно точных результатов для формирования математической модели и, как следствие, законов управления. В качестве возможного решения поставленной задачи применяется метод черного ящика. С целью сбора данных, необходимых для создания математической модели объекта управления методом черного ящика, был создан ряд натурных моделей БПЛА с эллипсовидным крылом; разработано две версии специального бортового регистрирующего устройства, содержащего микроконтроллер, датчики и SD-карту для записи и сохранения полетных данных. Для расшифровки полученной информации используется программа, созданная в среде Matlab. В работе приведены примеры данных, полученных от чувстви-

тельных элементов. Показаны результаты применения фильтра первого порядка для уменьшения шумовой составляющей данных от акселерометра, а так же необходимость учета накопления ошибки при интегрировании данных от датчика угловых скоростей (ДУС). На основе данных акселерометра и ДУСа в сочетании с применением комплиментарного фильтра продемонстрировано определение углового положение летательного аппарата в пространстве относительно управляющих воздействий. В статье приведены результаты летных испытаний масштабных моделей БПЛА с эллипсовидным крылом с различными двигательными установками. Проверка правильности интерпретации данных осуществлена при помощи временной синхронизации полученных графиков с видеозаписью полета БПЛА. Выделены характерные особенности управления.

Беспилотный летательный аппарат (БПЛА); эллипсовидное крыло; энергоэффективность; метод черного ящика; система управления; лётные испытания.

S.A. Sinutin, A.A. Gorbunov, E.B. Gorbunova SLOW-FLYING UAV WITH ELLIPTICAL WING. CONTROL FEATURES

The article describes special features of elliptical wing unmanned aerial vehicle (UAV) control. This kind of UAV occupies a niche between traditional airplane configuration and multicopter type of UAV. The elliptical wing UAVs achieve better energy efficiency compared to multicopters and lets to obtain lower minimal airspeed in comparison with traditional airplane configuration. At the same time the specificities of controlling actions and disturbance torques generating lead to the necessity of adaptive amount of controls changing depending on flying speed and actual angle of attack of the UAV. Analytical research method and SFD-modelling are too complicated and do not provide results of the satisfactory accuracy to a mathematical model and laws of control forming. As a suitable resolve we suggested to apply the black box method. In order to investigate the control laws and to construct the mathematical model of the scrutinizing aerial vehicle using the black box method a bank of scaled-down flying models with variety of configurations were produced and tested. We also developed the two versions of a special airborne recorder, containing a microcontroller, sensors and a SD-card for the flight test data saving. To interpret and process collected data we use specially developed Matlab script, which also lets to evaluate the interrelation between the controlling action and UAV's attitude changing. The paper presents examples of data obtained from the sensors; the results of data filtering to decrease noise term of accelerometer signal. Based on accelerometer and angular rate sensor data in conjunction with a complementary filter the determination of the aircraft angular position relative to the control actions is demonstrated. Verification of data interpretation was carried out by using time synchronization of appropriate data plots and the UAV flight video. Distinguishing characteristics of the researching UAV control are outlined.

Unmanned aircraft vehicle (UAV); elliptic wing; energy efficiency; the black box method; control system; flight tests.

Введение. Ни для кого не секрет, что область применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) становится шире с каждым годом. Совершенствование микроэлектронной базы и алгоритмов функционирования встраиваемых систем управления и стабилизации полета делает возможным использование БПЛА в труднодоступных местах и вне видимости оператора, увеличивает спектр решаемых с их помощью задач. Наиболее распространенными являются следующие два типа БПЛА: аппараты с несущим крылом и аппараты мультироторной схемы. Обоим типам присущи специфичные для каждой аэродинамической схемы свойства, определяющие область их применения. Так, мультироторные БПЛА характеризуются значительной маневренностью и простотой управления; хорошо приспособлены для медленного полета, что делает их превосходным средством для осуществления аэрофотосъёмки, при этом они сильно уступают в энергоэффективности аппаратам самолетного типа, имея значительно меньшее время полета (в 3-8 раз, в зависимости от аэродинамического качества БПЛА с несущим крылом).

Хотя согласно [1] число БПЛА, построенных по одной из указанных схем, очевидно, превалирует над прочими, в инженерном сообществе появилась тенденция к разработке и изучению концептуально новых типов летательных аппаратов, отражением которой является ряд опубликованных работ [2-9].

Новые концепции аэродинамических схем нужны для оптимизации свойств аппарата к области его использования, при этом наличие в распоряжении современных разработчиков аппаратно-программных средств проектирования, отладки и верификации бортовых радиоэлектронных систем позволяет применять и исследовать схемы, ранее не используемые в связи со сложностью в управлении.

Целью исследования, предварительные результаты которого изложены в данной работе, является разработка системы управления и стабилизации БПЛА с эллипсовидным крылом. Выбор данного типа ЛА обусловлен следующим набором свойств такой схемы: возможность полета при минимальных горизонтальных скоростях от 4 м/с в сочетании с маневренностью вне режима «висение на винте» [10-12]; плавное обтекание крыла воздушным потоком, что расширяет доступный диапазон углов атаки; энергопотребление, сопоставимое с ЛА самолетной схемы. Область применения такого типа аппаратов - высококачественная аэрофотосъемка; точное разбрасывание триангуляционных маяков на больших расстояниях.

Методы. Использование математического моделирования для изучения свойств и особенностей конкретного объекта с целью последующего управления им необходимо для создания адаптивной системы, в которой на основе построенной модели объекта управления вырабатываются оптимальные управляющие воздействия.

Аналитический метод исследования, а так же CFD-моделирование [11], к сожалению, не дают достаточно точных результатов для формирования математической модели и, как следствие, законов управления. Решением в этом случае является применение метода черного ящика (рис. 1), когда вместо свойств и взаимосвязей составных частей системы изучается реакция системы как целого на изменяющиеся условия. В данном случае под изменяющимися условиями следует понимать управляющие команды с наземного пульта человека-оператора, а под реакцией - изменение положения беспилотного летательного аппарата в пространст-ве[10, 11].

Результаты. С целью сбора данных, необходимых для создания математической модели объекта управления методом черного ящика, был создан ряд натурных моделей БПЛА с эллипсовидным крылом; разработано две версии специального бортового регистрирующего устройства, содержащего микроконтроллер, датчики и SD-карту для записи и сохранения полетных данных.

В качестве чувствительных элементов используются 3 -х осевой акселерометр LIS302DL [13] и 3-х осевой датчик угловой скорости (ДУС) L3GD4200 [14]. На SD-карту записываются[15-18] показания датчиков, а также данные об управляющих сигналов с наземного пульта оператора.

Первая версия бортового регистрирующего устройства была построена на основе микроконтроллера AtMega328 в составе отладочной платы Arduino UNO/ Pro Mini [11]. Для дальнейшего развития проекта было принято решение о переходе на платформу STM32F4 [18]. На данный момент все летные испытания проводились в ручном режиме управления. Вся полетная информация представляется в текстовом виде и хранится в файле с расширением txt (рис. 1).

■ ш 38.2015 — Блокнот

Файл Правка Формат Вид Справка

N 253 205 0 52 -83 0 0 0

е 254 2Э2 0 45 -84 0 0 0

6 255 203 0 54 -77 0 0 0

е 255 203 119 0 -115 0 0 0

5 255 203 153 -60 31 0 0 0

4 253 204 128 -33 83 27 82 2

3 254 205 99 -52 94 68 80 54

4 1 203 0 -65 47 68 80 54

0 1 204 -32 -68 43 68 80 54

6 2 204 -82 -68 0 68 80 54

5 254 203 -43 0 0 68 80 54

9 255 204 0 0 0 68 80 54

6 254 203 74 58 9 68 80 54

Рис. 1. Представление первичных полетных данных

Для расшифровки полученной информации используется программа, созданная в среде МайаЬ. На рис. 2 представлены необработанные данные. В левой части отображены диаграммы управляющих воздействий. Сверху вниз: левый элевон, правый элевон, газ. В центре - данные, поступающие с акселерометра. Справа -данные об угловых скоростях, регистрируемые ДУСом. Для чувствительных элементов: верхний график - ось X, средний - ось Y, нижний - ось 2.

Рис. 2. Первичные полетные данные

Как легко заметить на рис. 2, данные, полученные от акселерометра, сильно зашумлены. Для фильтрации использовано цифровое инерциальное звено первого порядка с коэффициентом а = 0,02. Обработанные данные представлены на рис. 3.

50

-50

20

100

0 50 100 150 200 250

0 50 100 150 200 250

О 50 100 150 200 250

Время, сек.

Рис. 3. Данные акселерометра после фильтрации

Для определения пространственного положения БПЛА необходимо дополнить данные [19], полученные от акселерометра, информацией об его угловой скорости. С этой целью в системе используется трехосевой ДУС. Интегрирование его показаний по времени дает соответствующие углы, однако результат всегда имеет некоторый тренд, обусловленный накоплением ошибки при интегрировании (рис. 4).

Учет ошибки интегрирования позволяет нормализовать данные об угловых скоростях (рис. 5).

250

250

100 150

Время, сек.

250

Рис. 4. Результат интегрирования данных ДУС

Время, сек.

Рис. 5. Данные об угловых скоростях с учетом тренда

Использование данных акселерометра и ДУСа в сочетании с применением комплиментарного фильтра c коэффициентом К = 0.05, позволяет с требуемой точностью определить угловое положение летательного аппарата в пространстве, и следовательно, отклик исследуемой системы на управляющие воздействия (рис. 6). Эти данные необходимы для исследования и численного описания особенностей управления [19, 20], однако их недостаточно для получения полного описания поведения исследуемого объекта управления и формирования законченной математической модели ввиду отсутствия в них информации о высоте и скорости полета.

Рис. 6. Слева - изменение угла тангажа БПЛА; справа - управляющее воздействие

по каналу тангажа

Проверка правильности интерпретации данных осуществляется при помощи временной синхронизации полученных графиков с видеозаписью полета БПЛА. На нижнем графике на рис. 7 отчетливо виден момент запуска моторов, который обычно и является точкой начала синхронизации.

Выделим характерные особенности управления, обнаруженные в результате проведенной работы:

♦ устойчивый полет при положительных значениях угла атаки крыла;

♦ при достижении нулевого угла атаки ЛА опускает нос, набирает скорость и самостабилизируется;

♦ демпфированность управления по каналу крена, растущая при увеличении скорости;

♦ повышенная чувствительность управления по каналу тангажа, особенно при близких к нулю значениях угла атаки.

Стоит отметить, что для оптимизации энергопотребления в режиме малых горизонтальных скоростей полета с большими углами атаки выбирается силовая установка с учетом применения воздушного винта большого диаметра. Для одного из исследуемых БПЛА диаметр воздушного винта составляет 65 % размаха крыла (рис. 8). Как следствие, такой аппарат подвержен «скручиванию», особенно в момент взлета. Для компенсации крутящего момента существует необходимость применение адаптивного управления по каналу крена относительно горизонтальной скорости БПЛА (рис. 8).

Выделим два режима полета: Forward Fast Flight (FFF - быстрый горизонтальный полеты) и Forward Slow Flight (FSF - медленный горзонтальный полет), термины обычно используется применительно к ЛА с несущим винтом. Для первого режима полета требование к энерговооруженности составляет 25 %. Для второго этот показатель составляет (35-65 %), что гораздо ниже, чем у мультиротор-ных систем (не менее 100 %).

Рис. 7. Началом синхронизации считается момент запуска моторов на временных

диаграммах и видеозаписи

Рис. 8. Компенсация крутящего момента, создаваемого воздушным винтом у одномоторного БПЛА с эллипсовидным крылом, посредством отклонения

воздушных рулей

Рис. 9. Использование особенностей геометрии крыла для эффективного гашения скорости при подлете к цели и переходе из FFF в FSFрежим

Рис. 10. Полет в режиме FSF

Моменты, которые формируются за счет разности центра масс и давления, становятся недостаточными для парирования возможных воздействий по тангажу. В результате, аппарат в смысле управления по тангажу становится нейтральным, а потом и статически неустойчивым. Особенно опасна такая ситуация при наличии нестационарных возмущающих моментов. Управляемость по каналу крена нейтральна, но с уменьшением скорости уменьшается и момент управления. Решением данной проблемы может быть увеличение площади аэродинамических рулей, но возникает необходимость в адаптивном управлении, ввиду избыточности момента в режиме полета FFF.

Принудительный обдув рулевых поверхностей показал эффективность данного решения. На рис. 11 можно видеть взаиморасположение аэродинамических рулей и силовых установок. Следует учитывать, что модель ЛА не является идеально гладкой, следовательно, аэродинамические рули работают в шумовом воздушном потоке. Дополнительное высокочастотное воздействие на рули оказывает возмущенный поток от винтов двигательной установки.

Особое значение имеет слежение за началом скольжения, так как режим FSF преимущественно используется в непосредственной близости к земле.

Выводы. БПЛА с эллипсовидным крылом могут занять промежуточную нишу между БПЛА традиционной самолетной схемы и БПЛА мультироторного типа. Данные БПЛА выигрывают у БПЛА мультироторного типа по энергоэффективности (в 3-5)раз в зависимости от соотношения участков полета в режимах FFF и FSF). Кроме того, рассматриваемые БПЛА имеют меньшие минимальные скорости полета по сравнению с БПЛА традиционной самолетной схемы.

Однако управление такими БПЛА имеет особенности вследствие большего количества нестационарных возмущающих моментов в совокупности с малыми управляющими моментами в режиме FSF, что приводит к необходимости адаптивного изменения расходов рулей в зависимости от скорости полета и величины мгновенного угла атаки БПЛА. Построение системы управления БПЛА, реализующей работу в режимах FFF и FSF возможно при весьма подробном изучении модели БПЛА, особенно при наличии нестационарных возмущающих моментов.

1. Зинченко О.Н. Беспилотный летательный аппарат: Применение в целях аэрофотосъемки для картографирования. «Ракурс». - М., 2011.

2. Трупкин В.В., Соляник П.Н. Аэродинамическая компоновка перспективного летательного аппарата с крылом малого удлинения // Авиационно-космическая техника и технология. - 2004. - Вып. 3 (11). - С. 65-68.

3. Recktenwald B., Crouse Gilbert L., Anwar A. Experimental Investigation of a Circular-Planform Concept // Journal of Aircraft. - 2010. - Vol. 47, No. 3.

4. Jongerius S.R., Lentin D. Structural Analysis of a Dragonfly Wing // Experimental Mechanics. - November 2010. -Vol. 50, Issue 9. - P. 1323-1334.

5. Shkarayev, S., Silin, B., Abate, G., and Albertani, R., Aerodynamics of Cambered Membrane Flapping Wings, 47th AIAA Aerospace Sciences Meeting, AIAA Paper 2010-0058, Orlando, FL, 4-7 Jan. 2010.

6. Chattot J.J., Hafez M.M., Glider and Airplane Design // Chapter Theoretical and Applied Aerodynamics. - April 2015. - P. 373-397.

7. Dunn T. Designing a New Breed of Flying Disc. URL: http://www.tested.com/ tech/robots/460940-designing-new-breed-flying-disc/ (дата обращения: 02.04.2014).

8. Гришанов В.В., Малинин А.В., Тарасенко М.М. Исследование аэродинамических характеристик винтокольцевых (вентиляторных) БПЛА ВВП с использованием численного моделирования в программном комплексе FLOWVISION. - URL: http://tesis.com.ru/infocenter/ downloads/flowvision/fv_es15_3.pdf. (дата обращения: 07.10.2015).

Рис. 11. Расположение элевонов БПЛА с эллипсным крылом

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК

9. Калашников С.В., Кривощапов А.А, Митин А.Л., Николаев Н.В. Расчетные исследования аэродинамических характеристик тематической модели ЛА схемы «Летающее крыло» с помощью программного комплекса FLOWVISION. - URL: http://tesis.com.ru/infocenter/ downloads/flowvision/fv_es15_13.pdf. (дата обращения: 07.10.2015).

10. Горбунов А.А., Горбунова Е.Б. Разработка системы управления беспилотным летательным аппаратом с эллиптическим крылом // Сборник научных статей Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Системотехника-2015».

- Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2015. - C. 48-54.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

11. Горбунов А.А., Горбунова Е.Б. Получение математической модели БПЛА с эллипсовидным крылом методом черного ящика // Материалы Международной научно-практической конференции молодых ученых стран БРИКС. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2015. - C. 60-64.

12. Горбунов А.А., Синютин С.А. Математическая модель беспилотного летательного аппарата с эллипсным крылом // Инженерный вестник Дона. - 2015. - № 1. - Ч. 2.

13. LIS302DL MEMS motion sensor 3-axis - ± 2g/± 8g smart digital output "piccolo" accelerometer. URL: http://www.st.com/st-web-ui/static/active/en/resource/technical/document/datasheet/ CD00135460.pdf (дата обращения: 20.04.2015).

14. L3G4200D MEMS motion sensor: three-axis digital output gyroscope. - URL: http://lib.chipdip.ru/093/DOC001093044.pdf (дата обращения: 15.05.2015).

15. Подключение SD карты к микроконтроллеру. - URL: http://microtechnics.ru/podklyuchenie-sd-karty-k-mikrokontrolleru (дата обращения: 20.07.2015).

16. SD-карта и файловая система FAT. - URL: http://microtechnics.ru/sd-karta-i-fajlovaya-sistema-fat (дата обращения: 28.07.2015).

17. STM32Cube. Настройка и использование FatFS. URL: http://microtechnics.ru/stm32cube-nastrojka-i-ispolzovanie-fatfs (дата обращения: 28.07.2015).

18. STM32F3 and STM32F4 Series Cortex-M4 programming manual. - URL: http://www.st.com/web/en/resource/technical/document/programming_manual/DM00046982. pdf (дата обращения: 7.06.2015).

19. Gabriel Hugh Elkaim, Fidelis Adhika Pradipta Lie, Demoz Gebre-Egziabher. Principles of Guidance, Navigation and Control of UAVs. - URL: http://citeseer.ist.psu.edu/viewdoc/ summary?doi=10.1.1.294.7295&rank=1 (дата обращения: 02.03.2015).

20. Pralio B, Lorefice L A Stochastic Approach to MiniUAVs Control Design // WSEAS Int. Conf. on DYNAMICAL SYSTEMS and CONTROL, Venice, Italy, November 2-4, 2005.

- P. 338-344.

REFERENCES

1. Zinchenko O.N. Bespilotnyy letatel'nyy apparat: Primenenie v tselyakh aerofotos"emki dlya kartografirovaniya [Unmaned aircraft vehicle. Usage for the goals of air-photography and mapping], «Rakurs» [Perspective], Moscow, 2011.

2. Trupkin V.V., Solyanik P.N. Aerodinamicheskaya komponovka perspektivnogo letatel'nogo apparata s krylom malogo udlineniya [Aerodynamic configuration of the aircraft from the perspective of small aspect ratio wing], Aviatsionno-kosmicheskaya tekhnika i tekhnologiya [Aerospace Engineering and Technology], 2004, Issue 3 (11), pp. 65-68.

3. Recktenwald B., Crouse Gilbert L., Anwar A. Experimental Investigation of a Circular-Planform Concept, Journal of Aircraft, 2010, Vol. 47, No. 3.

4. Jongerius S.R., Lentin D. Structural Analysis of a Dragonfly Wing, Experimental Mechanics, November 2010, Vol. 50, Issue 9, pp. 1323-1334.

5. Shkarayev, S., Silin, B., Abate, G., and Albertani, R., Aerodynamics of Cambered Membrane Flapping Wings, 47th AIAA Aerospace Sciences Meeting, AIAA Paper 2010-0058, Orlando, FL, 4-7 Jan. 2010.

6. Chattot J.J., Hafez M.M., Glider and Airplane Design, Chapter Theoretical and Applied Aerodynamics, April 2015, pp. 373-397.

7. Dunn T. Designing a New Breed of Flying Disc. Available at: http://www.tested.com/ tech/robots/460940-designing-new-breed-flying-disc/ (Accessed 02 April 2014).

8. Grishanov V.V., Malinin A.V., Tarasenko M.M. Issledovanie aerodinamicheskikh kharakteristik vintokol'tsevykh (ventilyatornykh) BPLA VVP s ispol'zovaniem chislennogo modelirovaniya v programmnom komplekse FLOWVISION [The study of aerodynamic characteristics of the screw ring (fan) UAV with GDP numerical simulation software package FLOWVISION]. Available at: http://tesis.com.ru/infocenter/downloads/flowvision/ fv_es15_3.pdf. (Accessed 07 October 2015).

9. Kalashnikov S.V., Krivoshchapov A.A, Mitin A.L., Nikolaev N.V. Raschetnye issledovaniya aerodinamicheskikh kharakteristik tematicheskoy modeli LA skhemy «Letayushchee krylo» s pomoshch'yu programmnogo kompleksa FLOWVISION [Estimated study of aerodynamic characteristics of mathematical model and the scheme of "flying wing" with the help of software package FLOWVISION]. Available at: http://tesis.com.ru/infocenter/downloads/ flowvision/fv_es15_13.pdf. (Accessed 07 October 2015).

10. Gorbunov A.A., Gorbunova E.B. Razrabotka sistemy upravleniya bespilotnym letatel'nym apparatom s ellipticheskim krylom krylom [Development of a control system unmanned aircraft with an elliptical wing], Sbornik nauchnykh statey Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii molodykh uchenykh, aspirantov i studentov «Sistemotekhnika-2015» [Collection of scientific articles of the Scientific Conference of young scientists and students "Systems Engineering-2015"]. Taganrog: Izd-vo YuFU, 2015, pp. 48-54.

11. Gorbunov A.A., Gorbunova E.B. Poluchenie matematicheskoy modeli BPLA s ellipsovidnym krylom metodom chernogo yashchika [Obtaining a mathematical model of UAV with elliptical wing by Black Box], Materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii molodykh uchenykh stran BRIKS [[Proceedings of the International scientific-practical conference of young scientists of the BRICS]. Rostov-on-Don: Izd-vo YuFU, 2015, pp. 60-64.

12. Gorbunov A.A., Sinyutin S.A. Matematicheskaya model' bespilotnogo letatel'nogo apparata s ellipsnym krylom [A mathematical model of an unmanned aerial vehicle with elliptical wing], Inzhenernyy vestnikDona [Engineering journal of Don], 2015, No. 1, Part 2.

13. LIS302DL MEMS motion sensor 3-axis - ± 2g/± 8g smart digital output "piccolo" accel-erometer. Available at: http://www.st.com/st-web-ui/static/active/en/resource/technical/ document/datasheet/CD00135460.pdf (Accessed 20 April 2015).

14. L3G4200D MEMS motion sensor: three-axis digital output gyroscope. Available at: http://lib.chipdip.ru/093/DOC001093044.pdf (Accessed 15 May 2015).

15. Podklyuchenie SD karty k mikrokontrolleru [Connect the SD card to the microcontroller]. Available at: http://microtechnics.ru/podklyuchenie-sd-karty-k-mikrokontrolleru (Accessed 20 July 2015).

16. SD-karta i faylovaya sistema FAT [SD-card and the FAT file system]. Available at: http://microtechnics.ru/sd-karta-i-fajlovaya-sistema-fat (Accessed 28 July 2015).

17. STM32Cube. Nastroyka i ispol'zovanie FatFS [STM32Cube. Setting up and using FatFS]. Available at: http://microtechnics.ru/stm32cube-nastrojka-i-ispolzovanie-fatfs (Accessed 28 July 2015).

18. STM32F3 and STM32F4 Series Cortex-M4 programming manual. Available at: http://www.st.com/web/en/resource/technical/document/programming_manual/DM00046982. pdf (Accessed 7 June 2015).

19. Gabriel Hugh Elkaim, Fidelis Adhika Pradipta Lie, Demoz Gebre-Egziabher. Principles of Guidance, Navigation and Control of UAVs. Available at: http://citeseer.ist.psu.edu/ viewdoc/summary?doi=10.1.1.294.7295&rank=1 (Accessed 02 March 2015).

20. Pralio B, Lorefice L A Stochastic Approach to MiniUAVs Control Design // WSEAS Int. Conf. on DYNAMICAL SYSTEMS and CONTROL, Venice, Italy, November 2-4, 2005, pp. 338-344.

Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор А.А. Колесников.

Синютин Сергей Алексеевич - Южный федеральный университет; e-mail: ssin@mail.ru;

347900, г. Таганрог, пер. Малый Садовый, 16 А; тел.: +79660294767; кафедра встраиваемых

систем, к.т.н.; доцент.

Горбунова Екатерина Борисовна - e-mail: kattag@gmail.com; 347900, г. Таганрог, ул. 2-я

Котельная, 24; тел.: +79286277299; аспирант.

Горбунов Александр Александрович - НТЦ «Техноцентр» ЮФУ; e-mail: alexillaiho@gmail.com; 347900, Таганрог, ул. 2-я Котельная, 24, тел.: +79286277155; м.н.с.

Sinutin Sergey Alekseevich - Southern Federal University; e-mail: ssin@mail.ru; 347900, 16 A, Maliy Sadoviy per., Taganrog, 347900, Russia; phone: +79660294767; the department of embedded systems; cand. of eng. sc.; associate professor.

Gorbunova Ekaterina Borisovna - e-mail: kattag@gmail.com; 24, 2-d Kotelnaya street, Taganrog, 347900, Russia; phone: +79286277299; postgraduate student.

Gorbunov Alexandr Alexandrovich - Engineering Center "Technocenter" SFedU; e-mail: alexillaiho@gmail.com; 24, 2-d Kotelnaya street, Taganrog, 347900, Russia; phone: +79286277155; junior research assistant.

УДК 629.7.01

В.Н. Евдокименков, М.Н. Красильщиков, Г.Г. Себряков

РАСПРЕДЕЛЕННАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ

ГРУППОЙ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ: АРХИТЕКТУРА И ПРОГРАММНО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Описан облик распределенной системы интеллектуального управления группой ударно-разведывательных беспилотных летательных аппаратов (БЛА), объединяющей внебортовую и бортовую компоненты. Рассмотрены современные подходы к разработке алгоритмов, составляющих основу внебортовой компоненты. Эти подходы различаются сценариями целевого применения групп БЛА, требованиями к информационному обмену между ними и тем математическим аппаратом, который составляет основу планирования. В современной литературе получили развитие группы методов предполетного планирования, базирующиеся на использовании: методов математического программирования, сетей Петри, диаграммы Вороного, триангуляции Делоне. Наряду с изложением существующих подходов представлены результаты собственных исследований авторов. В частности, описан оригинальный метод предполетного планирования групповых действий БЛА, развивающий известные работы на основе триангуляции Делоне. Рассмотрен алгоритм планирования действий группы БЛА в операции поражения (разведки) комплекса наземных объектов в условиях неопределенности данных о местоположении источников потенциальной угрозы. Работа алгоритма иллюстрируется практическим примером решения задачи предполетного планирования для группы, объединяющей четыре БЛА, действующих по комплексу из четырех наземных объектов, важность которых различна, в условиях присутствия статистической неопределенности относительно расположения источников угрозы в районе применения группы. Изложены алгоритмы распознавания тактических ситуаций и выработки управляющих решений, реализованные в составе бортовой компоненты. С учетом особенностей их реализации эти алгоритмы объединены в две группы: 1) алгоритмы распознавания тактических ситуаций и принятия решений, использующие элементы искусственного интеллекта, применение которых целесообразно для типовых ситуаций, характеризующихся высокой степенью неопределенности в оценке текущих условий применения группы БЛА; 2) алгоритмы распознавания тактических ситуаций и принятия решений на основе математических моделей и методов оптимизации. Данная группа алгоритмов особенно эффективна при управлении действиями группы БЛА на этапах, предшествующих непосредственными контактам с противником. Более подробно представлены алгоритмы распознавания тактических ситуаций и принятия решений на основе математических моделей и методов оптимизации. В качестве примера реализации подобного алгоритма рассмотрен алгоритм управления полетом БЛА в групповых порядках, основанный на использовании традиционных пропорциональных интегрально-дифференциальных

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.