Вопросы построения адаптивного режима полета разведывательного беспилотного летательного аппарата


Авторы

Алиева Г. В.*, Гусейнов О. А.

Национальное аэрокосмическое агентство Азербайджана, ул. Ахундова Сулеймана Сани, 1, Баку, AZ1115, Азербайджанская Республика

*e-mail: gunelcelilova@mail.ru

Аннотация

Необходимость правильной оценки эффективности проводимой разведки, осуществляемой с использованием интегрированных пространственно-распределенных авиационных комплексов пилотируемых средств воздушной разведки объясняется теми экстремальными условиями, в которых они часто должны быть реализованы. При этом правильное планирование таких полетов является одним из важнейших задач, решение которых обеспечил бы успешное завершение миссии беспилотных летательных аппаратов разведывательного типа. Принятие мер, обеспечивающих высокое качество изображений, получаемых в ходе полета БПЛА безусловно является существенной компонентой такого планирования. изображения. Целью настоящего исследования является определение основных закономерностей при организации адаптивного режима работы опто-электронной воспроизводящей аппаратуры. Суть предлагаемого адаптивного режима, заключается в оперативном изменении фокусного расстояния в зависимости от высоты полета БПЛА с целью достижения максимально возможной величины показателя по шкале NIIRS. В настоящее время для оценки качества изображений, получаемых от электрооптических систем БПЛА в инфракрасном диапазоне, используется критерий NIIRS. NIIRS является оценочной шкалой степени интерпретируемости получаемых от БПЛА изображений. Чем выше оценка по шкале NIIRS, тем больше деталей можно разобрать в полученном изображении. Шкала NIIRS содержит 10 уровней, где нулевой уровень обозначает изображение, в котором невозможно различить, какие-либо детали, девятый уровень обозначает изображения, в которых отчетливо видно передвижение людей. Математическим аппаратом, наиболее часто употребляемым для вычисления уровней этой шкалы является Общее уравнение качества изображения. Исследованы возможности адаптивного построения БПЛА разведывательного типа с переменным фокусным расстоянием. Показано, что корневая зависимость второй степени высоты полета БПЛА от фокусного расстояния оптоэлектронной аппаратуры является наихудшим вариантом адаптивного управления высотой полета, при реализации которого оценка выполнения миссии БПЛА по шкале NIIRS достигает минимальной величины. При проектировании, а также функционировании БПЛА разведывательного типа, целесообразно избегать организации такого режима адаптивного управления.

Ключевые слова:

адаптивное управление, беспилотный летательный аппарат, фокусное расстояние, высота полета, оптоэлектронная аппаратура

Библиографический список

  1. Ананьев А.В., Иванников К.С. Динамическая модель оценки эффективности сценариев ведения воздушной разведки интегрированным пространственно-распределенным разведывательным авиационным комплексом // Труды МАИ. 2022. № 122. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=164268. DOI: 10.34759/trd-2022-122-16

  2. Трохов Д.А., Туркин И.К. К вопросу проектирования беспилотного летательного аппарата для решения разведывательных задач на море // Труды МАИ. 2014. № 78. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=53735

  3. Каримов А.Х. Особенности проектирования беспилотных авиационных систем нового поколения // Труды МАИ. 2011. № 47. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=26769

  4. Андриевский Б.Р., Попов А.М., Михайлов В.А., Попов Ф.А. Применение методов искусственного интеллекта для управления полетом беспилотных летательных аппаратов // Аэрокосмическая техника и технологии. 2023. Т. 1. № 2. С. 72-107.

  5. Zuo Z., Liu C., Han Q., Song J. Unmanned aerial vehicles: control methods and future challenges // IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, vol. 9, no 4, pp. 1-14. DOI: 10.1109/JAS.2022.105410

  6. Agbeyangi A.O., Odiete J.O., Olorunlomerue A.B. Review on UAVs used for aerial surveillance // Journal of multidisciplinary engineering science and technology, 2016, vol. 3, issue 10.

  7. Teli S.N., Jagtap M., Nadekar R., Gudade P., More R., Bhagat P. Unmanned aerial vehicle for surveillance // International Journal of Scientific & Technology Research, 2014, vol. 3, issue 5.

  8. El-Sherbeny N.A. Vehicle routing with time windows: an overview of exact, heuristic and metaheuristic methods // Journal of King Saud University - Science, 2010, vol. 22 (3), pp. 123-131. DOI: 10.1016/j.jksus.2010.03.002

  9. Schneider M. The vehicle-routing problem with time windows and driver-specific times // European Journal of Operational Research, 2016, vol. 250, pp. 101-119. DOI: 10.1016/j.ejor.2015.09.015

  10. Hu C., Lu J., Liu X., Zhang G. Robust vehicle routing problem with hard time windows under demand and travel time uncertainty // Computers & Operations Research, 2018, vol. 94, pp. 139-153. DOI: 10.1016/j.cor.2018.02.006

  11. Тимошенко А.В., Балдычев М.Т., Маренков И.А., Пивкин И.Г. Способ построения «субоптимальных маршрутов мониторинга разнотипных источников беспилотным летательным аппаратом // Труды МАИ. 2020. № 111. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=115145. DOI: 10.34759/trd-2020-111-10

  12. Nasab H.M., Navazani N. Adaptive control for trajectory tracking of an unmanned aerial vehicle // Advanced Engineering Forum, 2016, vol. 17, pp. 101-110. DOI: 10.4028/www.scientific.net/AEF.17.101

  13. Xue W., Zhu X., Yang X., Ye H., Chen X. A moving target tracking control of quadrotor UAV based on passive control and super-twisting sliding mode control // Mathematical problems in engineering, 2021. URL: https://doi.org/10.1155/2021/6627495

  14. Zhang J., Huang H. Occlusion-aware UAV path planning for reconnaissance and surveillance // Drones, 2021, vol. 5, pp. 98. DOI: 10.3390/drones5030098

  15. Архипов А.В., Тимошенков С.П. Применение адаптивных регуляторов в системах управления беспилотными летательными аппаратами // Известия вузов. Электроника. 2022. Т. 27. № 5. С. 652-663. DOI: 10.24151/1561-5405-2022-27-5-652-663

  16. Vachtsevanos G., Tang L., Drozeski G., Gutierrez L. From mission planning to flight control of unmanned aerial vehicles: startegies and implementation tools // Annual reviews in control, 2005, vol. 29, issue 1, pp. 101-115. DOI: 10.1016/j.arcontrol.2004.11.002

  17. Korneyev A., Gorobetz M., Alps I., Ribickis L. Adaptive traction drive control algorithm for electrical energy consumption minimization of autonomous unmanned aerial vehicle // Electrical, Control and Communication Engineering. 2019, vol. 15, no. 2, pp. 62-70. DOI: 10.2478/ecce-2019-0009

  18. Bai J., Su Y., Chen L., Feng Y., Liu J. EO Sensor planning for UAV engineering reconnaissance based on NIIRS and GIQE // Mathematical Problems in Engineering, 2018, vol. 4, pp. 1-9. DOI: 10.1155/2018/6837014

  19. Stecz W., Gromada K. Determining UAV flight trajectory for target recognition using EO/IR and SAR // Sensors, 2020, vol. 20 (19), pp. 5712. DOI: 10.3390/s20195712

  20. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. - М.: Наука, 1974. – 432 c.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход