izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2023-12-4-11izmertech-2081Research ArticleИЗМЕРЕНИЯ В ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХMEASUREMENTS IN INFORMATION TECHNOLOGIESСинтез измерительной процедуры оценки ориентации малого беспилотного летательного аппарата в условиях изменения статуса результатов измеренийSynthesis of a measurement procedure for estimating the orientation of a small unmanned aerial vehicle under conditions of changing status of measurement resultshttps://orcid.org/0000-0003-4006-2436КостоглотовА. А.KostoglotovA. A.

Костоглотов Андрей Александрович - профессор кафедры "Радиоэлектроника".

Ростов-на-Дону

Andrey A. Kostoglotov.

Rostov-on-Don

kostoglotov@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0001-7307-8325ЗехцерВ. О.ZekhtserV. O.

Зехцер Владимир Олегович - младший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории технологий беспилотного транспорта.

Ростов-на-Дону

Vladimir O. Zekhtser.

Rostov-on-Don

vova-zehcer@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9358-4356ПеньковА. С.PenkovA. S.

Пеньков Антон Сергеевич - старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории технологий беспилотного транспорта.

Ростов-на-Дону

Anton S. Penkov.

Rostov-on-Don

pencha_@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7533-2822ЛазаренкоС. В.LazarenkoS. V.

Лазаренко Сергей Валерьевич - заведующий кафедрой "Радиоэлектроника".

Ростов-на-Дону

Sergey V. Lazarenko.

Rostov-on-Don

lazarenkosv@icloud.comДонской государственный технический университетРоссияDon State Technical UniversityRussian Federation202330012024012411Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20242024ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/2081

Рассмотрена задача обработки измерительной информации при изменении статуса результатов измерений микромеханических датчиков интеллектуальной бортовой измерительной системы малого беспилотного летательного аппарата. Во время нахождения данного аппарата в воздухе статус результатов измерений изменяется с подтверждённого на ориентирующий, например, из-за дефектов датчика, деградации измерительного канала, появления ложных выходных измерительных сигналов микромеханических датчиков вследствие вибраций и ударов, обусловленных движением воздушных масс. В результате увеличивается вероятность потери устойчивости малого беспилотного летательного аппарата и требуется повышать точность оценки его ориентации в условиях изменения статуса результатов измерений. Синтезирована измерительная процедура калмановской структуры, уравнения которой определены с точностью до характеризующих измерительный процесс параметров матриц перехода и шума состояния, а также вектора возмущения. Значения параметров определяются математической моделью преобразования измерительной информации, построенной на базе динамической математической модели, что отличает разработанную измерительную процедуру от измерительной процедуры с классической переходной матрицей. Для нахождения неизвестных параметров применена нейронная сеть. Выбран многослойный персептрон как основа нейронной сети, для обучения которой использован алгоритм обратного распространения ошибки. По итогам математического моделирования и измерительного эксперимента установлено, что точность синтезированной на основе динамической математической модели измерительной процедуры выше точности измерительной процедуры на основе фильтра Калмана с классической переходной матрицей. Результаты исследования можно использовать при разработке интеллектуальных измерительных процедур бортовых измерительных систем, функционирующих в условиях изменения статуса результатов измерений.

The problem of processing measurement information with changing status of measurement results of micromechanical sensors of an intelligent on-board measuring system of a small unmanned aerial vehicle is considered. While vehicle is in the air, the measurement results status changes from confirmed to orienting, for example, due to sensor defects, degradation of the measuring channel, the appearance of false measurement output signals of micromechanical sensors due to vibrations and shocks caused by the movement of air masses. As a result, the probability of stability loss of a small unmanned aerial vehicle increases and it is necessary to raise the accuracy of estimating its orientation in conditions of changing status of measurement results. The measuring procedure of the Kalman structure is considered, the equations of which are determined with accuracy to the parameters of the transition and noise matrices of the state, as well as the perturbation vector, characterizing the measuring process. The parameter values are determined by a mathematical model for converting measuring information based on a dynamic mathematical model, which distinguishes the developed measuring procedure from a measuring procedure with a classical transition matrix. A neural network is used to find unknown parameters. A multilayer perceptron was selected as the basis of a neural network, for which an error back propagation algorithm is used to train. Based on the results of mathematical modeling and measurement experiment, it was found that the accuracy of the synthesized measuring procedure based on a dynamic mathematical model is higher than the accuracy of the measuring procedure of the Kalman structure with a classical transition matrix. The results of the study will be useful in the development of intelligent measurement procedures for on-board measurement systems operating under conditions of changing status of measurement results

адаптациядатчикинтеллектуальная измерительная системаизмерительная процедурамалый беспилотный летательный аппаратпараметрический синтезстатус результатов измеренийфильтр Калмананейронная сетьadaptationsensormeasurement systemintelligent measurement proceduresmall unmanned aerial vehicleparametric synthesisstatus of measurement resultsKalman filterneural networkРабота подготовлена в рамках научной темы «Разработка беспилотных технологий на основе комплексной поэтапной оптимизации с редукцией экстремальных задач и инструментов нейро-нечёткого моделирования (FZNE-2022-0006)».The work was carried out within the framework of the scientific topic “Development of unmanned technologies based on complex step-by-step optimization with reduction of extreme tasks and neuro-fuzzy modeling tools (FZNE-2022-0006)”.ReferencesBento M., Unmanned aerial vehicles: an overview, Inside GNSS, 2008, no. 1, pp. 54–61.Bento M., Unmanned aerial vehicles: an overview, Inside GNSS, 2008, no. 1, pp. 54–61.Шилов К. Е. Разработка системы автоматического управления беспилотным летательным аппаратом мультироторного типа // Труды МФТИ. 2014. Т. 6. № 4(24). С. 139–152. https://elibrary.ru/tiqkzlShilov K. E., Development of the multirotor unmanned aerial vehicle flight control system, Proceedings of MIPT, 2014, vol. 6, no. 4(24), pp. 139–152. (In Russ.)Старовойтов Е. И. Навигационное обеспечение мониторинга подстилающей поверхности БПЛА с пассивным оптическим датчиком // Радиостроение. 2020. № 5. С. 13–41. https://www.elibrary.ru/tctlkkStarovoitov E. I., Navigation support for monitoring the underlying surface from UAV with a passive optical sensor, Radio engineering, 2020, no. 5, pp. 13–41. (In Russ.)Фирсов С. Н. Обеспечение функциональной устойчивости измерителей параметров движения спутниковых систем стабилизации и ориентации // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2013. № 1(28). С. 144–150. https://www.elibrary.ru/qimiwdFirsov S. N., Obespechenie funkcional’noj ustojchivosti izmeritelej parametrov dvizheniya sputnikovyh sistem stabilizacii i orientacii, Radioelektronika, informatika, upravlenie, 2013, no. 1(28), pp. 144–150. (In Russ.)Вавилова Н. Б., Сазонов И. Ю. Калибровка бескарданной инерциальной навигационной системы в сборе на грубых стендах с одной степенью свободы // Вестник Московского университета. Серия 1. Математика. Механика. 2012. Т. 67. № 4. С. 64–66. https://elibrary.ru/peeyprVavilova N. B., Sazonov I. Yu., Moscow University Mechanics Bulletin, 2012, vol. 67, no. 4, pp. 96–98. https://doi.org/10.3103/S0027133012040048Крылов А. А., Корниюк Д. В. Технологические подходы к устранению смещения нуля МЭМС гироскопов в составе гироинерциального блока // Труды МАИ. 2018. № 103. 18 c. https://www.elibrary.ru/ywwytbKrylov A. A., Korniyuk D. V., Technological approaches to zero offset compensation in mems gyroscopes being a part of the inertial measurement unit, Trudy MAI, 2018, no. 103, 18 p. (In Russ.)Волынцев А. А., Казаков Б. А., Шустов И. Е. Гироскопический измеритель вектора угловой скорости. Опыт исследования отказов в эксплуатации // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия Приборостроение. 2015. № 5(104). С. 136–151. https://doi.org/10.18698/0236-3933-2015-5-136-151Volyntsev A. A., Kazakov B. A., Shustov I. E., Gyroscopic angular rate measurement device. In-service troubleshooting experience, Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering, 2015, no. 5(104), pp. 136–151. (In Russ.) https://doi.org/10.18698/0236-3933-2015-5-136-151Косцов Э. Г. Состояние и перспективы микро- и наноэлектромеханики // Автометрия. 2009. Т. 45. № 3. С. 3–52. https://elibrary.ru/kvdbyzKostsov E. G., Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2009, vol. 45, no. 3, pp. 189–226. https://doi.org/10.3103/S8756699009030017Nesterenko T., Barbin E., Koleda A., Zorina E., Microelectromechanical accelerometer under mechanical impact conditions, Proceedings of 2016 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2016, Moscow, May 12–14, 2016, IEEE, 2016, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/SIBCON.2016.7491845Nesterenko T., Barbin E., Koleda A., Zorina E. Microelectromechanical accelerometer under mechanical impact conditions, Proceedings of 2016 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2016, Moscow, May 12–14, 2016, IEEE, 2016, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/SIBCON.2016.7491845Тюменцев Ю. В., Козлов Д. С. Нейросетевые методы обнаружения отказов датчиков и приводов летательного аппарата // Труды МАИ. 2012. № 52. 16 c. https://elibrary.ru/oxazonTiumentsev Y. V., Kozlov D. S., Neural Network Techniques for Fault Identification of Aircraft Sensors and Actuators, Trudy MAI, 2012, no. 52, 16 p. (In Russ.)Галкин А. А., Еркин П. В., Захаров В. П. и др. Применение инерциальных МЭМС в системе автоматической отцепки десантируемого груза // Известия высших учебных заведений. Электроника. 2023. Т. 28. № 4. С. 489–499. https://elibrary.ru/bqufvfGalkin A. A., Erkin P. V., Zakharov V. P., et al., Automatic payload system separation device based on inertial MEMS, Proceedings of universities. Electronics, 2023, vol. 28, no. 4, pp. 489–499. (In Russ.)Мариам М., Похващев В. Н., Рязанцев Л. Б. К вопросу повышения эффективности противодействия малоразмерным беспилотным летательным аппаратам // Военная мысль. 2022. № 6. С. 45–52. https://elibrary.ru/letzmgMariam M., Pokhvashchev V. N., Ryazantsev L. B., K voprosu povysheniya effektivnosti protivodejstviya malorazmernym bespilotnym letatel’nym apparatam, Voennaya mysl, 2022, no. 6, pp. 45–52. (In Russ.)Кузовков Н. Т., Салычев О. С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. М.: Машиностроение, 1982. 216 с.Kuzovkov N. T., Salychev O. S., Inercialnaya navigaciya i optimalnaya filtraciya [Inertial navigation and optimal filtration], Moscow, Mashinostroenie Publ., 1982, 216 p. (In Russ.)Великанова Е. П., Ворошилин Е. П. Адаптивная фильтрация координат маневрирующего объекта при изменениях условий передачи в радиолокационном канале // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2012. № 2-1(26). С. 29–35. https://elibrary.ru/pvsntdVelikanova E. P., Voroshilin E. P., Adaptivnaya fil’traciya koordinat manevriruyushchego ob”ekta pri izmeneniyah uslovij peredachi v radiolokacionnom kanale, Doklady Tomskogo gosudarstvennogo universiteta sistem upravleniya i radioelektroniki, 2012, no. 2-1(26), pp. 29–35. (In Russ.)Костоглотов А. А., Лазаренко С. В., Пеньков А. С. и др. Синтез интеллектуального алгоритма оценки ориентации подвижных объектов транспортной инфраструктуры на базе многопараметрического идентификатора // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2023. № 1(89). С. 144–151. https://doi.org/10.46973/0201-727X_2023_1_144Kostoglotov A. A., Lazarenko S. V., Penkov A. S., et al., Synthesis of an intelligent algorithm for assessing the orientation of movable objects of transport infrastructure on the basis of a multi-parameter neural network identifier, Vestnik RGUPS, 2023, no. 1(89), pp. 144–151. (In Russ.)Павлов Д. В., Лукин К. Г., Петров М. Н. Разработка математической модели MEMS-акселерометра // Вестник Новгородского государственного университета. 2015. № 8(91). С. 22–25. https://elibrary.ru/vlecdxPavlov D. V., Lukin K. G., Petrov M. N., Razrabotka matematicheskoj modeli MEMS-akselerometra, Vestnik Novgorodskogo gosudarstvennogo universiteta, 2015, no. 8(91), pp. 22–25. (In Russ.)Костоглотов А. А., Лазаренко С. В. Синтез адаптивных систем сопровождения на основе гипотезы о стационарности гамильтониана гиперповерхности переключения // Радиотехника и электроника. 2017. Т. 62. № 2. С. 121–125. https://doi.org/10.7868/S0033849417020061Kostoglotov A. A., Lazarenko S. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2017, vol. 62, pp. 123–127. https://doi.org/10.1134/S1064226917020061Костоглотов А. А., Костоглотов А. И., Лазаренко С. В., Ценных Б. М. Метод структурно-параметрической идентификации лагранжевых динамических систем в задачах обработки измерительной информации // Измерительная техника. 2014. № 2. С. 32–36. https://elibrary.ru/saepcpKostoglotov A. A., Kostoglotov A. I., Lazarenko S. V., Tsennykh B. M. Measurement Techniques, 2014, vol. 57, pp. 153–159. https://doi.org/10.1007/s11018-014-0422-3Кублановский В. Б., Кошелев С. В. Математические модели и алгоритмы сглаживания входных сигналов бортовых автоматизированных систем контроля // Информационно-управляющие системы. 2010. № 2(45). С. 71–74. https:// elibrary.ru/mhvfatKublanovsky V. B., Koshelev S. V., Matematicheskie modeli i algoritmy sglazhivaniya vhodnyh signalov bortovyh avtomatizirovannyh sistem kontrolya, Information and Control Systems, 2010, no. 2 (45), pp. 71–74. (In Russ.)Микрин Е. А., Кульба В. В., Сомов С. К. Синтез оптимальных распределенных модульных систем обработки данных реального времени. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2012. 161 с.Mikrin E. A., Kulba V. V., Somov S. K., Sintez optimalnyh raspredelennyh modulnyh sistem obrabotki dannyh realnogo vremeni [Synthesis of optimal distributed modular real-time data processing systems], Moscow, V. A. Trapeznikov Institute of Management Problems of the Russian Academy of Sciences, 2012, 161 p. (In Russ.)Костоглотов А. А., Лазаренко С. В. Негладкий анализ в задачах обработки измерительной информации // Измерительная техника. 2009. № 2. С. 6–11. https://elibrary.ru/mvqjxdKostoglotov A. A., Lazarenko S. V., Measurement Techniques, 2009, vol. 52, pp. 117–124. https://doi.org/10.1007/s11018-009-9246-yШмалько Е. Ю., Прокопьев И. В., Дивеев А. И. Поддержка средств автономной навигации мобильного робота с помощью внутренней модели на нейронной сети // International Journal of Open Information Technologies. 2023. Т. 11. № 2. С. 25–31. https://elibrary.ru/jyibmxShmalko E. Yu., Prokopyev I. V., Diveev A. I., Support for autonomous navigation of a mobile robot using an internal model on a neural network, International Journal of Open Information Technologies, 2023, vol. 11, no. 2, pp. 25–31. (In Russ.)Матвеев В. В., Распопов В. Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем. Санкт-Петербург: ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2009. 280 с.Matveev V. V., Raspopov V. Ya. Osnovy postroeniya besplatformennyh inercialnyh navigacionnyh sistem [Fundamentals of the construction of free-form inertial navigation systems], Saint Petersburg, Concern CSRI Elektropribor, JSC, 2009, 280 p. (In Russ.)Андрашитов Д. С., Костоглотов А. А., Лазаренко С. В., Пеньков А. С. Метод синтеза алгоритмов сопровождения с использованием формирующего фильтра и квазиоптимальных законов управления маневрирующими объектами // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 2. С. 93–104.Andrashitov D. S., Kostoglotov A. A., Lazarenko S. V., Penkov A. S., Synthesis method for the tracking algorithm using a shaping filter and quasi-optimal control laws for maneuvering objects, Radioengineering, 2023, vol. 87, no. 2, pp. 93–104. (In Russ.)Костоглотов А. А., Корнев А. С., Пугачев И. В., Лазаренко С. В. Модифицированный метод инвариантного погружения при синтезе измерительных процедур оценки параметров движения маневрирующей цели // Измерительная техника. 2023. № 2. С. 47–54. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2023-2-47-54Kostoglotov A. A., Kornev A. S., Pugachev I. V., Lazarenko S. V., Measurement Techniques, 2023, vol. 66, pp. 124–133. https://doi.org/10.1007/s11018-023-02200-1

The authors declare that there are no conflicts of interest present.