CC BY
8
Автоматизация заключается в контроле над базой мероприятий, а также изучение накопленных статистических данных, которая является основным инструментом специалиста по безопасности, которому в целом необходимо обеспечить работу службы безопасности.
Выполняются данные процедуры путем автоматизации отчетности по результатам работы. Это поможет создать постоянный характер для проведения проверок.
Одним из непрямых преимуществ является обеспечение постоянного контроля деятельности СБ со стороны руководства компании. Когда выполняется оценка рисков, специалисты опираются на самый негативный результат и предположение.
Ожидаемая эффективность может снижаться по двум причинам:
1) по причине погрешности оценки уровня риска;
2) по причине погрешности оценки уровня мероприятия;
3) по причине наличия противодействующей стороны.
Как правило, нужно произвести переоценку эффективности проводимых обычно мероприятий и изменить схемы управляющего воздействия, а также поднять деятельность на новый уровень так, чтобы ликвидировать возможность проникновения полностью.
Повторный анализ, осуществляемый регулярно, способствует изменению значений вероятности возникновения повторного риска.
Организация, которая стремится составить рабочую политику информационной безопасности, должна иметь четко определенные цели в отношении безопасности и стратегии.
Список литературы /References
1. Резников Г.Я., Бабин С.А., Костогрызов А.И., Родионов В.Н. Количественная оценка
защищенности автоматизированных систем от несанкционированного доступа.
Информационные технологии в проектировании и производстве. № 1, 2004. С. 11-22.
2. Галатенко В.А. Стандарты информационной безопасности. Под редакцией академика
РАН В.Б. Бетелина. // М.: ИНТУИТ.РУ «Интернет-университет информационных
технологий», 2014. 328 с.
ОПТИМИЗАЦИЯ БЛОКА АВТОНОМНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОЛЕТОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМА РОЯ ЧАСТИЦ Нгуен Минь Хонг Email: Nguyen1181@scientifictext.ru
Нгуен Минь Хонг - кандидат технических наук, старший преподаватель, факультет технического управления, Вьетнамский государственный технический университет им. Ле Куй Дона, г. Ханой, Социалистическая Республика Вьетнам
Аннотация: блок автономного управления играет важную роль при управлении полетом. Может ли летательный аппарат входить в расчетную траекторию, зависит от качества блока автономного управления, потому что это блок отвечает за обеспечение того, чтобы летательный аппарат подчинялся командам управления, полученным от системы наведения. В данной статье представлен метод оптимизации коэффициентов блока автономного управления для системы управления полетом на основе алгоритма роя частиц с функцией критерия оптимальной оценки, являющейся характеристическими параметрами для качества летательного аппарата. Также в статье представлены результаты исследования параметров, характеризующих качества системы управления
32
полетом по высотам, для подтверждения эффективности предложенного метода проектирования.
Ключевые слова: блок автономного управления, система управленияя полетом, алгоритм роя частиц.
OPTIMIZATION OF THE ACCELERATED AUTONOMOUS CONTROL UNIT FOR THE FLIGHT CONTROL SYSTEM USING THE PARTICLE
SWEEP ALGORITHM Nguyen Minh Hong
Nguyen Minh Hong - PhD in Technical Sciences, Senior Lecturer,
FACULTY OF TECHNICAL CONTROL, LE QUY DON UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, HA NOI, SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM
Abstract: the autonomous control unit plays an important role in flight control. Whether the aircraft can enter the calculated trajectory depends on the quality of the autonomous control unit, because, this unit is responsible for ensuring that the aircraft obeys the control commands received from the guidance system. This article presents a method for optimizing the coefficients of the autonomous control unit based on the particle sweep algorithm with the optimal evaluation criterion function, which is the characteristic parameters for the quality of the aircraft. The article also presents the results of a study of the parameters characterizing the quality of the altitude flight control system to confirm the effectiveness of the proposed design method. Keywords: autonomous control unit, flight control system, particle sweep algorithm.
УДК 004.932.1
1. Введение
Блок автономного вождения обеспечивает полет ракеты согласен с командами, поэтому ракета должна иметь возможность быстрого реагирования на маневры цели, а также обеспечивать устойчивость системы под действием случайных элементов [1].
Обычно, проектирование блока автономного вождения представляется собой процесс определения его коэффициентов. В работе [2] рассмотрена система управления полетом в частотной и во временной области для определения зависимости между коэффициентами блока автономного управления и частотой среза открытого цикла, постоянной величиной времени, коэффициентом затухания системы управления полетом, и с дальнейшим решением системы уравнений для определения коэффициентов блока автономного управления.
Однако, для определения этой зависимости, линейная динамика управления часто не считается. Кроме того, проводящая система должна работать в условиях, на которые часто влияют на их случайные факторы, т.е. увеличивается частота среза и возможно, привести к нестабильности системы управления [3].
Оценка качество блока автономного управления затрудняется с использованием величины частоты среза. Поэтому, необходимо разработать новый метод для определения массовых коэффициентов блока автономного управления, основанный на выполнения его основной задачей по командам. В данной работе предлагается метод оптимизации массовых коэффициентов на основе алгоритма роя частиц (АРЧ) с использованием целевая функция трех параметров, в том числе, два параметра характеризуются качеством блока автономного управления (неминимальный фазовый эффект) во временной области: время установки и понижение заданного значения (undershoot), один параметр характеризуется качеством блока автономного управления в частотной области: запас амплитуды.
Время установки указывает на быструю реакцию системы, a понижение заданного значения (undershoot) указывает неминимальный фазовый эффект летательного аппарата. Неминимальным фазовым эффектом является направление реакции системы, в противоположность желаемой реакции, на начальном этапе управления, которое вызывает некоторые трудности в процессе управления, а также снижает эффективность быстрой реакции системы.
Метод расчета коэффициентов блока автономного управления в документе [2] не решил представленную проблему. В данной статье используется понижение заданного значения (undershoot) в целевую функцию при реализации АРЧ, чтобы оптимизировать коэффициенты блока автономного управления и уменьшить влияние этого эффекта в процессе управления.
Представленный метод проектирования будет проверен посредством моделирования в частотной и временной области, чтобы показать преимущества этого метода по сравнению с методом проектирования, использованным в статье [2].
2. Модель системы управления полетом
При проектировании, блок автономного управления рассматривается в отношении с другими компонентами системы управления полетом. В этом случае, входным и выходным параметрами системы управления полетом являются команды перпендикулярного ускорения nc и нормального ускорения nL. Схема системы управления полетом, содержащей блок автономного управления, представлена на рис. 1 [2].
Рис. 1. Схема системы управления полетом
где: К А , щ , Кос и Кк : коэффициенты блока автономного управления, зависящие от варианта проектирования этого блока;
^АСТ и юАСТ : коэффициент демпфирования и удельная частота колебания рулевой машины;
5С и 5 : команда отклонения рулевого управления и отклонение рулевого управления;
Гироскоп и акселерометр являются компонентами гиростабилизатора, и кинетика этих двух компонентов приблизительно равна 1.
и (Одр: коэффициент демпфирования и удельная частота колебания ракеты, зависящие от различных условий полета, рассчитываются по формуле:
( ; = (1)
2Ма
К и К3: коэффициенты усиления по угловому каналу и по каналу нормального ускорения, определяющие по формулам:
К __ Ум \MgZs- _ [ма13- 1амз]
1 м„ ' 3 м
а а
( определяется по формуле [2]:
ма15_ 1ам5
( _
(3)
Т определяется по формуле [2]:
т мя
Т« _-^^- (4)
а ма15_ 10м5
В уравнениях (1), (2), (3) и (4), Ум - скорость ракеты, Ма, М8, , ZQ, и ^ -
аэродинамические коэффициенты, зависящие от различных условий полета ракета.
Из рисунка 1 видно, что блок автономного управления имеет три цикла обратной связи,
соответствующие трем коэффициентам блока: Кк , ( и КА .
Коэффициент Кос обеспечивает заданное значение нормального ускорения равно значению входной команды нормального ускорения системы управления полетом, поэтому Кос определяется в соответствии с Кя , ( и Кл .
При этом, проектирование блока автономного управления приводит к определению трех коэффициентов Кя, ( и Кл. В следующем разделе статьи представляется метод определения этих трех коэффициентов на основе алгоритма роя частиц.
3. Оптимизация блока автономного управления с использованием алгоритма роя частиц
Каждый элемент в ансамбле поиска оптимального решения по алгоритму роя частиц использует информацию о лучшей позиции этого элемента (представленную параметром рЪе$() и информацию о лучшей позиции ансамбля (представленную параметром gbest) в данный момент.
Скорость каждого элемента для следующего движения определяются функциями рЪе^'(, gЪest и начальной скорости этого элемента. Каждый раз при переходе на новую позицию, через целевую функцию Д.), параметры рЪе^'( и gЪest обновляются. Этот процесс повторяется до остановки алгоритма [4].
Алгоритм роя частиц описывается следующим математическим образом:
Угл+1 _ + С1гап^1 (рЬЩ,к _ Хик ) + С2гаМ2 ^Ьев^ _ Х1к ) (5)
У,к+1 _ У,л + У,л+1. (6)
где: У к, У к+!: положение /-го элемента в момент времени к и к + 1,
У 1: скорость /-го элемента в момент времени к + 1,
pbestik : лучшее положение /-го элемента в момент времени к,
gbestk : лучшее положение ансамбля в момент времени к, w - коэффициент инерции,
rand и rand2: случайные числа в диапазоне [0, 1],
С : взвешенное число pbest, с2- взвешенное число gbest. pbest и gbest определяются следующим образом [5]:
\РЬЩ,к если f (рЬЩ,к f (ХгМ1)
I Xi,k+1 если f ipb )> f (x,k+1),
При этом, значение gbestk равно минимальному значению pbest, то есть:
Pbest,k+i =
gbeStk = т1П {Pbest1,k , PbeSt2,k , PbeStN,k )
(8)
где: N - количество элементов в ансамбле.
Блок-схема алгоритма оптимизации массовых коэффициентов блока автономного управления на основе алгоритма роя частиц представлена на рис. 2.
Рис. 2. Блок-схема алгоритма оптимизации массовых коэффициентов блока автономного управления
на основе алгоритма роя частиц
Шаг 1. Установка значения коэффициента инерции = 1,2; коэффициенты с = С = 2; максимальное количество повторений к = 100 ; количество элементов N = 125; лучшее
положение каждого элемента рЬеБЬ^.
Шаг 2: инициализация значений положения и скорости элементов в ансамбле. Целью статьи является определение значений трех коэффициентов КК, 01 и КА, поэтому положение /-го элемента в ансамбле характеризуется этими тремя параметрами. На этом этапе инициализируется случайное значение трех коэффициентов Кк , (01 и КА в диапазоне
значений соответственно \Кк _тп, КЯ _тах I К _тт ' _тах ] , [КА_тп> КА _тах | Скорость
элемента изначально установлена равной 0.
Шаг 3: каждый элемент имеет набор 3-х коэффициентов, замененных передаточной функцией блока автономного управления для определения характерных параметров качества блока.
Шаг 4: в конце шага 3 получаются 3 значения для оценки качества коэффициентов блока автономного управления, в том числе: время настройки ^ , понижение заданного значения
Ми и запас амплитуды GM. Необходимо уменьшить время настройки и понижение
заданного значения, но увеличить запас амплитуды. При этом, элементы в алгоритме роя частиц будут двигаться в направлении минимизации целевой функции. Для того, что входные параметры имеют одинаковое переменного направления и согласованы с переменным направлением алгоритма роя частиц. Таким обзором, целевая функция для >го элемента в к-й итерации задается следующим образом:
Ь-', к
^к = к;Х + кЖ + ^ , (10)
к 71,к 71,к
где: к , к , к - взвешенные числа, определяющие роль времени установки, понижения заданного значения и запаса амплитуды в процессе оптимизации алгоритма роя частиц.
Шаг 5: Выполнение обновления pЪestiк и по Jiк .
Шаг 6: Выполнение обновления положения и скорости элементов по pЪesti к и gЪestк .
Шаг 7: Проверка условия остановки. Алгоритм роя частиц остановится при выходе из
циКЛ°в ктах .
4. Результат исследования
Проведение исследования реакции системы управления неминимальным фазовым полетом с параметрами кинетики ракеты и высотой полета, представленными в документе [2], чтобы сравнить качество блока автономного управления при применении предложенного подхода к проектированию и с традиционным подходом.
Проведение исследования на двух высотах 0 м и 15240 м, удельная частота колебания рулевой машины Юдст = 150 рад/с, коэффициент затухания рулевой машины £лСт = 0,7, скорость ракеты Vм = 914 м/с.
Результаты исследования параметров, характеризующих качество системы управления полетом на обзорных высотах, представлены в таблицах 2, 3 и на рисунках 3 -8. Входные параметры исследования представлены в таблице 1.
Параметры Высота - 0 м Высота - 15240 м
шА¥ (rad/s) 25.3398 9.9531
0.0580 0.0268
шг (rad/s) 43.2067 18.8720
Та (S) 0.4571 2.3962
Ki -3.0715 -0.5595
Кз -1.8890 -0.3441
Результат исследования на высоте - 0 м.
Swarm movements
28 27.5 ч
^ 26.5
х хх*х
0.021
Рис. 3. Окончательное положение ансамбля в поисковой области
| 0.4
Step Response
1 1.6 2 Time (seconds)
Рис. 4. Функция реакции блока автономного управления
Bode Diagram
101 102 Frequency (rad/s)
Рис. 5. График Боде блока автономного управления
Таблица 2. Значения параметров, характеризующие качество системы управления полетом на
высоте - 0 м
Наименование параметров Обычный подход проектирования Метод роя частиц
Время установки (с) 1,180 0,858
Понижение заданного значения (undershoot) % 2,947 2,483
Запас амплитуды (dB) 11,128 28,415
Запас фазы (deg) 44,653 90,925
Частота среза (rad/s) 60,582 4,219
Результат исследования на высоте - 15240 м
Swarm movements
Рис. 6. Окончательное положение ансамбля в поисковой области
Рис. 7. Функция реакции блока автономного Рис. 8. График Боде блока автономного
управления управления
Таблица 3. Значения параметров, характеризующие качество системы управления полетом на высоте -
1542 м
Наименование параметров Обычный подход проектирования Метод роя частиц
Время установки (с) 1,143 0,498
Понижение заданного значения (undershoot) % 18,169 3,720
Запас амплитуды (dB) 10,301 24,304
Запас фазы (deg) 35,907 75,338
Частота среза (rad/s) 54,873 17,130
Из рис. 4 и 7 видно, что с увеличением высоты полета значение понижения заданного значения, вызванного эффектом неминимальной фазы, увеличивается.
Однако, для блока автономного управления, полученного по предложенному подходу, этот эффект несколько увеличился (от 2,483% на высоте 0 м до 3,720% на высоте 15240 м).
Между тем, при использовании обычного метода проектирования этот эффект значительно возрастает (от 2,947% на 0 м до 18,169% на 15240 м). По временным параметрам, приведенным в таблицах 2 и 3, можно увидеть, что быстрая реакция блока автономного управления, полученная с использованием оптимального метода роя частиц, намного лучше, чем с использованием метода, предложенного в работе [2].
Хотя проектирование блока автономного управления с использованием метода роя частиц выполняется только во временной области. Однако, при этом, результат исследования блока автономного управления в частотной области показывает, что значения запаса фазы, а также запаса амплитуды лучше, чем с традиционном методом проектирования.
Полученные результаты представлены на рисунках 7 и 10, в таблицах 2 и 3. Кроме того, значение частоты среза системы управления полетом при использовании предложенного метода меньше, чем при применении традиционного метода, тем самым повышая устойчивость системы управления полетом.
5. Вывод
С использованием метода расчета коэффициентов блока автономного управления, представленного в данной статьи, позволяет увеличивать чувствительность системы управления полетом, запас фазы и запас амплитуды, снизить частоту среза системы по сравнению с предложенным подходом к проектированию в статье [2].
Таким обзацом, стабильность системы увеличивается при воздействии случайных факторов. Кроме того, включение понижения заданного значения в адаптивную функцию
уменьшило влияние эффекта неминимальной фазы на качество системы управления полетом, что не было рассмотрено в документе.
Список литературы /References
1. Jackson Paul B. "Overview of Missile Flight Control Systems". Johns Hopkins APL Technical Digest, Volume 29. Number 1, 2010.
2. Zarchan P. "Tactical and strategic missile guidance". Reston VA: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2002.
3. Nesline F. W., Zarchan P. Why modern controllers can go unstable in practice. J Guid Control Dyn 1984. 7(4):495-500.
4. AroraR.K. "Optimization: algorithms and applications". CRC Press, 2015.
5. Vanapalli L.R. "Particle Swarm Optimization Algorithm for Leakage Power Reduction in VLSI Circuits". International Journal of Electronics and Telecommunications, 2016. Volume 62(2). 179-186.
