|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Разработка измерительного комплекса с интеллектуальной компонентой
Аннотация
Explored ways of building of measurement complex with variable structure. For high-precision determination of the parameters of the dynamic object, measurement complex with an intelligent component is developed. Algorithmic support of the complex formed based on the theory of functional systems of P.K.Anohin, using scalar estimation algorithm, the self - organization algorithm with reservation trends and criterion the degree of observability of state variables. The processing complex algorithms used in the model with a higher degree of observability of state variables. Intelligent component consists of algorithms for constructing predictive models and comparing the forecast with the current measurement results.
Ключевые слова
измерительный комплекс,
навигационная система,
интеллектуальная система,
алгоритм самоорганизации,
прогнозирующая модель,
критерий степени наблюдаемости,
measurement complex,
navigation system,
intelligent system,
the self-organization algorithm,
predictive model,
the criterion of the degree of observability
Об авторах
М. Селезнёва
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия
Россия
К. Неусыпин
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Россия
Россия
Список литературы
1. Агеев В. М., Павлова Н. В. Приборные комплексы летательных аппаратов и их проектирование. М.: Машиностроение, 1990.
2. Джанджгава Г. И., Рогалев А. П., Сухоруков С. Я., Бабиченко А. В. Комплексная обработка информации навигационных и обзорно-прицельных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2002. № 6. С. 15-29.
3. Неусыпин К. А., Пролетарский А. В., Цибизова Т. Ю. Системы управления летательными аппаратами и алгоритмы обработки информации. М.: Изд-во. МГОУ, 2006.
4. Салычев О. С. Скалярное оценивание многомерных динамических систем. М.: Машиностроение, 1987.
5. Neusipin K. A., Ke Fang. Research Progress of Intelligent Control Systems of Aerokrafts. Acta Armamentarii. 2010. V. 7. N. 8. P. 247-251.
6. Proletarsky A. V., Neusipin K. A. Adaptive filtering for navigation systems of robot-aerocraft // Science & military. 2010. V. 5. P. 75-80.
7. Neusipin K. A., Ke Fang. Algoritm in intelligent control systems of aerocrafts. China. Chendu: Sichuan university press. 2011.
8. Fang Ke, Proletarsky A. V., Neusipin K. Selection of Measured Signals in the Navigation Measuring Complex // J. Measurement Science and Instrumentation. 2011. V. 02. N. 12. P. 346-348.
9. Анохин П. К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. М.: Медицина, 1968.
10. Proletarsky A. V., Neusipin K. A. Reserch scalar filtering algorithm with selforganization method for modeling control system // Science & military. 2010. V. 5. N. 2. P. 36-39.
11. Ивахненко А. Г., Мюллер Й. Я. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, 1985.
12. Неусыпин К. А., Пролетарский А. В., Вайс Ю. Л., Шолохов Д. О. Формирование ансамбля критериев селекции компактного алгоритма самоорганизации // Автоматизация и современные технологии. 2012. № 11. С. 14-16.
Рецензия
Для цитирования:
, . Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2016;(9):10-14.
For citation:
Селезнёва М.С., Неусыпин К.А. Разработка измерительного комплекса с интеллектуальной компонентой. Izmeritel`naya Tekhnika. 2016;(9):10-14. (In Russ.)
Просмотров:
97
Послать статью по эл. почте 