Терминальное управление подвижными объектами в классе кусочно-постоянных и кусочно-непрерывных функций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Сформулирована задача синтеза терминального управления с разделением координат состояния объекта на два типа: медленно меняющиеся координаты, участвующие в краевых условиях, и координаты контура стабилизации. Для построения управления введена прогнозирующая модель объекта. Получено дифференциальное уравнение для прогнозируемых невязок краевых условий. На его основе произведена дискретизация системы. Задача синтеза рассмотрена поэтапно для управления в классе кусочно-постоянных и кусочно-непрерывных функций. В качестве примера рассмотрена задача управления расходованием топлива ступени жидкостной ракеты-носителя. Актуальность расширения класса функций связана с возможностью учета дополнительных требований к процессу управления. При этом для выбора непрерывных функций на интервалах между разрывами управления используются локальные краевые условия, полученные на этапе синтеза терминального управления в классе кусочно-постоянных функций.

Об авторах

В. К Завадский

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: vladguc@ipu.ru
г. Москва, Россия

В. П Иванов

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: vladguc@ipu.ru
г. Москва, Россия

Е. Б Каблова

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: vladguc@ipu.ru
г. Москва, Россия

Л. Г Кленовая

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: vladguc@ipu.ru
г. Москва, Россия

В. Ю Рутковский

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Сихарулидзе Ю.Г. Баллистика и наведение летательных аппаратов. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2011. [Siharulidze, Yu.G. Ballistika i navedenie letatelnykh apparatov. – M.: Binom. Laboratoriya znanii, 2011. (In Russian)]
  2. Haeussermann, W. Description and Performance of the Saturn Launch Vehicle’s Navigation, Guidance, and Control System // 3rd Int. IFAC Conf. on Automatic Control in Space. – Toulouse, France, 1970. – Vol. 3. – P. 275–312.
  3. Петров Б.Н., Портнов-Соколов Ю.П., Андриенко А.Я., Иванов В.П. Бортовые терминальные системы управления. – М.: Машиностроение, 1983. – 200 с. [Petrov, B.N., Portnov-Sokolov, Yu.P., Andrienko, A.Ya., Ivanov, V.P. Onboard Terminal Control Systems (Principles of Construction and Elements of the Theory). – M.: Mechanical Engineering, 1983. – 200 s. (In Russian)]
  4. Веремей Е.И., Еремеев В.В. Введение в задачи управления на основе предсказаний // Всероссийская науч. конф. «Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB». – Москва, 2004. – C. 98–115. [Veremej, E.I., Eremeev, V.V. Vvedenie v zadachi upravleniya na osnove predskazanij // Vserossijskaya nauch. konf. «Proektirovanie nauchnyh i inzhenernyh prilozhenij v srede MATLAB». – Moscow, 2004. – C. 98–115. (In Russian)]
  5. Grüne, L., Pannek, J. Nonlinear Model Predictive Control. Theory and Algorithms. – Springer, 2011.
  6. Гулько Ф.Б., Новосельцева Ж.А. Применение методов прогнозирования в задачах синтеза систем автоматического управления // VIII Всесоюзное совещание по проблемам управления. – Москва, 1980. – Т. 1. – C. 32–34. [Gul'ko, F.B., Novosel'ceva, Zh.A. Primenenie metodov prognozirovaniya v zadachah sinteza sistem av-tomaticheskogo upravleniya // VIII Vsesoyuznoe soveshchanie po problemam upravleniya. – Moscow, 1980. – T. 1. – C. 32–34. (In Russian)]
  7. Klaučo, M., Kalúz, M., Kvasnica, M. Real-time Implementation of an Explicit MPC based Reference Governor for Control of a Magnetic Levitation System // Control Engineering Practice. – 2017. – Vol. 60, no. 3. – P. 99–105.
  8. Langson, W., Chryssochoos, I., Rakovic, S.V., Mayne, D.Q. Robust Model Predictive Control Using Tubes // Automatica. – 2004. – Vol. 40, no. 1. – P. 125–133.
  9. Иванов В.П., Табалин Д.Д. Об одном методе детерминированного терминального управления с предиктивным прогнозированием невязок краевых условий // Автоматика и телемеханика. – 2022. – № 1. – С. 77–94. [Ivanov, V.P., Tabalin, D.D. On a deterministic terminal control method with predictive forecasting of mismatches in the boundary conditions // Automation and Remote Control. – 2022. – Vol. 83, no 1. – P. 62–77.]
  10. Табалин Д.Д. Детерминированный синтез алгоритмов терминального управления с прогнозированием невязок краевых условий // Тезисы международного молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2020». Секция «Вычислительная математика и кибернетика». – Москва, 2020. [Tabalin, D.D. Determinirovannyj sintez algoritmov ter-minal'nogo upravleniya s prognozirovaniem nevyazok krae-vyh uslovij // Tezisy mezhdunarodnogo molodezhnogo nauchnogo foruma «LOMONOSOV-2020». Sektsiya «Vychislitel'naya matematika i kibernetika». – Moscow, 2020. (In Russian)]
  11. О семинаре по проблемам нелинейной динамики и управления при московском государственном университете им. М.В. Ломоносова. Семинар основан академиками РАН С.В. Емельяновым и С.К. Коровиным // Дифференциальные уравнения. – 2020. – Т. 56. – № 8. – С. 1135–1144. [O seminare po problemam nelineinoi dinamiki i upravleniya pri moskovskom gosudarstvennom universitete im. M.V. Lomonosova. Seminar osnovan akademikami RAN S.V. Emel'yanovym i S.K. Korovinym // Differentsial'nye uravneniya. – 2020. – T. 56. – № 8. – S. 1135–1144. (In Russian)]
  12. Chai, J., Medagoda, E., Kayacan, E. Adaptive and Efficient Model Predictive Control for Booster Reentry // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. – 2020. – Vol. 43(12). – P. 2372–2382. – DOI: https://doi.org/10.2514/1.G004925.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».