Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий
Предложен синтез робастно-оптимальной системы управления для многомерной нелинейной модели квадрокоптера, основанный на оптимизации траекторий движения. С учетом неполной априорной информации о внешней среде синтезирован робастный контур управления на основе измерения выходных координат физического...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2019 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180655 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий / В.Л. Тимченко, Д.О. Лебедев // Проблемы управления и информатики. — 2019. — № 1. — С. 113-121. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859955126770335744 |
|---|---|
| author | Тимченко, В.Л. Лебедев, Д.О. |
| author_facet | Тимченко, В.Л. Лебедев, Д.О. |
| citation_txt | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий / В.Л. Тимченко, Д.О. Лебедев // Проблемы управления и информатики. — 2019. — № 1. — С. 113-121. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Предложен синтез робастно-оптимальной системы управления для многомерной нелинейной модели квадрокоптера, основанный на оптимизации траекторий движения. С учетом неполной априорной информации о внешней среде синтезирован робастный контур управления на основе измерения выходных координат физического квадрокоптера с дополнительным использованием сигналов, сформированных оптимальной (эталонной) системой управления переменной структуры. Приведенные результаты имитационного моделирования показывают минимальные значения погрешностей управления и затрат энергии
Запропоновано синтез робастно-оптимальної системи керування для багатовимірної нелінійної моделі квадрокоптера, що базується на оптимізації траєкторій руху. З урахуванням неповної априорної інформації про зовнішнє середовище синтезовано робастний контур керування на основі вимірювання вихідних координат фізичного квадрокоптера з додатковим використанням сигналів, сформованих оптимальною (еталонною) системою керування змінної структури. Наведені результати імітаційного моделювання демонструють мінімальні значення похибок керування та витрат енергії
Based on optimization of motion trajectories, the synthesis of robust-optimal control system for the multidimensional nonlinear model of quadrocopter is considered. Taking into account a priori incomplete information about environment, the robust control loop based on measurement of output coordinateds of physical quad-rocopter is synthesized. Reference model for the robust control is formed as optimal system with variable structure of feedbacks. The given results of simulation demonstrate minimal values of control errors and energy expenses.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:18:51Z |
| format | Article |
| fulltext |
© В.Л. ТИМЧЕНКО, Д.О. ЛЕБЕДЕВ, 2019
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2019, № 1 113
УДК 681.51
В.Л. Тимченко, Д.О. Лебедев
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ РОБАСТНОГО
УПРАВЛЕНИЯ КВАДРОКОПТЕРОМ
ДЛЯ МОНИТОРИНГА МОРСКИХ АКВАТОРИЙ
Ключевые слова: робастное управление, оптимизация, квадрокоптер, монито-
ринг, переменная структура.
Введение
Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) позволяет зна-
чительно расширить функциональные возможности средств визуального опера-
тивного мониторинга технических объектов различного назначения. Например,
постоянно возрастающая интенсивность эксплуатации морских и речных судов в
ограниченных водных акваториях требует обеспечения безопасности мореплава-
ния при выполнении различных технологических задач: маневрирование и букси-
ровка, бункеровка топливом, погрузочно-разгрузочные грузовые операции, в том
числе на открытых рейдах. Анализ статистики аварийности эксплуатации мирово-
го морского флота позволяет отметить, что около 70 % аварийных случаев проис-
ходит вследствие причин субъективного характера. Это обусловлено, в том
числе, недостаточной информационной обеспеченностью процессов принятия
операторских решений в экстремальных эксплуатационных условиях. Использо-
вание БПЛА (квадрокоптеров) для навигационного и экологического контроля
морской среды позволит расширить информационную оценку безопасности море-
плавания, возможности маневрирования морских подвижных объектов и предот-
вращения аварийных ситуаций. Это позволит капитанам судов и операторам
(диспетчерам), регулирующим морской трафик судов, с учетом возникновения
экстремальных ситуаций принимать эффективные управляющие решения.
Для выполнения поставленных функциональных задач квадрокоптер дол-
жен обеспечить маневрирование с выполнением требуемых показателей эко-
номичности, а также точности и быстродействия, определенных требованиями
позиционирования визуальной камеры мониторинга, с учетом функциониро-
вания в условиях влияния морской окружающей среды, которая характеризу-
ется переменными воздушными потоками с возможным шквальным изменени-
ем скорости и направления ветра, различными условиями возмущающего воз-
действия на квадрокоптер.
Развитие робастно-оптимальных систем управления подвижными объек-
тами основано на фундаментальных работах В.M. Кунцевича [1], С.В. Еме-
льянова [2], И. Горовица [3]. Развитие методов управления квадрокоптерами, в
том числе для обслуживания судов и мониторинга морской среды, описано
в работах А.А. Туника и В.Б. Ларина [4], Д. Островского [5], T. Фоссена [6] и
других ученых. В них проблемы робастно-оптимальных систем управления
рассмотрены на основе синтеза эффективных ПИ, ПИД-регуляторов; опти-
мального управления с использованием функций Ляпунова; систем со стати-
ческими обратными связями, основанными на использовании линейных мат-
ричных неравенств; построения ограниченной обратной связи с обеспечением
дополнительных свойств переходных процессов; систем стабилизации на ос-
нове количественной теории обратной связи и других подходов.
114 ISSN 0572-2691
Постановка задачи исследования
Система управления движением квадрокоптера с требуемой точностью на за-
данной траектории при выполнении задач мониторинга водных акваторий требует
использования оптимальных по расходу энергии управляющих алгоритмов при
ограниченных энергетических ресурсах квадрокоптера. Маневрирование квадро-
коптера на заданной траектории определяет высокие требования к точности
управления, в то же время характер выполняемых функциональных задач мони-
торинга трафика для сравнительно невысоких скоростей судов предполагает
обеспечение достаточного запаса быстродействия квадрокоптера. Проблема
управления квадрокоптером также осложняется необходимостью учета случай-
ного воздействия на квадрокоптер неконтролируемого (неизмеримого) ветрово-
го воздействия, характерного для морского нерегулярного волнения. Таким обра-
зом, формируются требования обеспечения оптимальной траектории Xopt(t) ста-
билизации движения квадрокоптера по всем заданным управляемым координатам
с выполнением оптимального критерия минимального расхода энергии
min,),(
0
T
dtQJ UX (1)
где Q — квадратичный функционал; X — вектор управляемых координат; U —
вектор управления; T — время переходного процесса управления.
С учетом неопределенности информации о действии неконтролируемых
внешних возмущений (при этом собственные параметры модели квадрокоптера
можно принять достаточно точно определенными) задаем требования к значениям
вектора ошибок управления E(t) следующим образом:
,0)()()( 21 ttt GG (2)
где G1, G2 — матрицы весовых коэффициентов.
Ветровое возмущение
x
y
z
l
x0
z0
y0
F1
F2
F3
F4
Fg
0
Рис. 1
Динамика движения квадрокоптера описывается системой из шести диффе-
ренциальных уравнений второго порядка [3–6] с учетом воздействия ветрового
возмущения. Сложность полного описания физического воздействия ветрово-
го возмущения на квадрокоптер предполагает [7] выделение следующих со-
ставляющих воздушного потока: высокочастотные случайные пульсации; низ-
кочастотные кусочно-постоянные компоненты в горизонтальных (постоянный ве-
тер) и вертикальных направлениях (восходящий или нисходящий потоки). Таким
образом, движение квадрокоптера описывается следующей системой дифферен-
циальных уравнений [4]:
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2019, № 1 115
.;;
;;;
;/)(
;/)(
;/)(
;coscos
;)sincoscossin(sin
;)sinsincossin(cos
36
2
64321
25
2
54321
14
2
44321
3
2
3
4
1
2
2
2
4
1
1
2
1
4
1
/
/
/
zyx
zg
j
jz
y
j
jy
x
j
jx
vzvyvx
JfcaFFFFC
JfcaFFFFl
JfcaFFFFl
mfcvaFFv
mfcvaFv
mfcvaFv
z
y
x
(3)
Здесь m — масса квадрокоптера; x, y, z — продольно-горизонтальная, поперечно-
горизонтальная и вертикальная координаты; vx, vy, vz — продольно-горизон-
тальная, поперечно-горизонтальная и вертикальная скорости; φ, ψ, θ — углы рыс-
кания, крена и тангажа; ωφ, ωψ, ωθ — угловые скорости рыскания, крена и танга-
жа; Fj — компоненты вектора подъемной силы каждого ротора; Fg — сила тяже-
сти; fx, fy, fz, fθ, fψ, fφ — компоненты ветрового воздействия; J1, J2, J3 — моменты
инерции относительно продольной, поперечной и вертикальной осей; l — рассто-
яние от ротора до центра масс; С — коэффициент момента рыскания; ai , ci — пара-
метры модели квадрокоптера.
Известные соотношения устанавливают взаимозависимость между подъем-
ной силой роторов и компонентами управляющих сил [5]:
.;
;;
4321443213
4321243211
FFFFUFFFFU
FFFFUFFFFU
(4)
Синтез робастно-оптимальной системы управления квадрокоптером
Систему уравнений (3) для модели квадрокоптера в векторно-матричной
форме с учетом (4) запишем в виде
,)()()()( gCfUBXAX XX tttt (5)
где X — вектор управляемых координат состояния размерности (12*1); XA —
матрица (12*12) параметров квадрокоптера, компоненты которой зависят от
управляемых координат; XB — матрица (12*4) параметров управления, компо-
ненты которой зависят от управляемых координат; U — вектор управлений (4*1);
C — матрица (12*12) параметров возмущающего воздействия на квадрокоптер;
f(t) — вектор (12*1) ветровых возмущений; g — вектор (12*1) с компонентой
ускорения свободного падения.
Предлагаемый подход базируется на использовании обратных связей с пере-
менной структурой и включает следующие основные этапы: планирование опти-
мальной траектории; определение моментов переключения управляющих функ-
ций в цепях обратной связи объекта; синтез управляющих функций в соответ-
ствующих цепях обратной связи многомерного объекта, изложены для
нелинейных моделей [8–10].
116 ISSN 0572-2691
Планирование траектории динамического объекта, в общем случае нелиней-
ного нестационарного вида, для заданных критериев оптимальности и граничных
условий заключается в определении необходимого количества отрезков траекто-
рии с постоянными значениями соответствующих производных координат состо-
яния, а также моментов времени переключения управляющих функций в цепях
обратных связей при переходе c начального отрезка на заданный отрезок траекто-
рии. Переключение управляющих функций изменяет структурную конфигурацию
обратных связей и решает задачу обеспечения оптимальной траектории объекта с
требуемым порядком производной координаты состояния с соответствующим по-
зитивным или негативным постоянным значением.
Переход подвижного объекта от начального отрезка траектории к заданному
отрезку, с учетом ограничений управления, можно представить следующими
уравнениями для вектора координат состояния:
,
!
)(
)(...)()( 1
1
)(
1opt
k
tt
ttt
ks
i
s
is
i
k
s
i
s
i
XXX (6)
где
s
it — моменты переключения управления для i-го отрезка траектории; k —
порядок высших производных координат состояния.
При этом размерность вектора координат состояния X для уравнений вида (6)
сокращается до значений скоростей квадрокоптера 6*1, так как указанные урав-
нения связывают шесть исходных переменных {x, y, z, θ, ψ, φ} с соответствующи-
ми производными (в том числе скоростями и ускорениями).
Синтез управляющих функций определяется на основе уравнений соответ-
ствующего баланса сил (моментов) и их производных, при которых на определен-
ных отрезках траектории выполняются условия постоянства соответствующих
производных координат состояния. В этом случае для квадрокоптера учитывают-
ся только переменные, входящие в уравнения сил и моментов системы (3).
Траектории вида (6) подвижного объекта в координатной форме при пози-
тивных значениях производных вектора координат состояния будут оптимальны
относительно критерия (1) при движении подвижного объекта с минимальным
возможным числом минимальных возможных значений производных вектора ко-
ординат ]}),([{minmin 0
)(
)( 0
)(
tt
k
t
k k
XX
X
для выполнения всех заданных граничных усло-
вий. В данном случае моменты переключения управляющих функций в обратных
связях обеспечивают только выполнение заданных граничных условий (в отличие
от задачи максимального быстродействия, когда переключения максимальных
значений управления также минимизируют время переходного процесса [8]) и
рассчитываются путем решения системы алгебраических уравнений, формируе-
мых на основе вида планируемых оптимальных траекторий с учетом заданных
граничных условий. Управляющие функции в цепях обратных связей обеспечи-
вают траектории с минимумом расхода энергии, поэтому полученные значения
управления определяют физические требования к минимальным значениям подъ-
емной силы роторов квадрокоптера, необходимых для выполнения всех требуе-
мых граничных условий.
Предположим, что влияние неконтролируемого воздействия ветра будет
компенсировано корректирующим робастным контуром управления, рассмотрен-
ном ниже. Следует отметить, что конфигурация четырехроторного квадрокоптера
не обеспечивает возможность формирования оптимальных (программных) траек-
торий по всем управляемым координатам. Возможный подход к разрешению про-
блемы неполной управляемости системы (5) — сформировать старшие координаты
{x, y, z} (для которых формируются оптимальные траектории управления) и младшие
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2019, № 1 117
управляемые координаты {θ, ψ. φ} (управляемые ПИД-регуляторами) [9, 10]. Пред-
лагаемое разделение переменных допустимо при выполнении заданных функцио-
нальных задач мониторинга водных акваторий, которые предполагают точную
стабилизацию по высоте и горизонтальным координатам, при этом угловая ори-
ентация квадрокоптера является вспомогательной задачей, обеспечивающей вы-
полнение поступательной ориентации. При этом уравнения баланса сил, момен-
тов и их производных формируются только для поступательных скоростей
квадрокоптера, а необходимая первичная информация об угловой ориентации бу-
дет поступать в текущем режиме из системы управления ПИД-регуляторами.
Для обеспечения движения квадрокоптера на представленных отрезках траек-
тории стабилизации, используя дифференциальное преобразование векторно-матрич-
ного уравнения (5) с учетом вышепринятых допущений для условий, например, вто-
рой и третьей нулевой производной вектора координат ,)( T
zyx vvvX формируем
соответствующие уравнения баланса сил и моментов, а таrже их производных:
для отрезка траектории с выполнением условия :0)( tX
;0)()()()( tttt UBUBXAXA XXXX
для условия :0)( tX
.0)()()()()(2)( tttttt UBUBUBXAXAXA XXXXXX
(7)
Векторно-матричные преобразования уравнений (7) позволяют записать их в
форме, которая определяет вектор управлений и обеспечивает движение квадро-
коптера на оптимальных траекториях, соответственно для условий второй и тре-
тьей нулевой производной вектора координат:
,)()()()()( 2
gAXAAUBBAUB XXXXXXX ttt ;
)()2()()2()( 2 ttt UBBABABAUBBAUB XXXXXXXXXXX
(8)
.)2()()2( 23
gAAXAAAAAA XXXXXXXX
t
Моменты переключения управляющих функций (8) определяют статические
точки, для которых конечные значения переменных состояния для i-го отрезка
траектории являются, совместно с новым значением высшей производной коор-
динаты, начальными значениями для (i+1)-го отрезка траектории.
Необходимые начальные значения управляющих функций, которые обеспе-
чивают движение квадрокоптера на соответствующем участке траектории, полу-
чаем из следующих алгебраических выражений:
)].()()()([)(
],)()([)(
1
1
s
i
s
i
s
i
s
i
s
i
s
i
s
i
s
i
ttttt
ttt
UBXAXAXBU
gXAXBU
XXXX
XX
(9)
Синтез робастного корректирующего контура
Решение проблемы управления квадрокоптером в условиях неопределенно-
сти информации о ветровом воздействии основано на использовании системы с
переменной структурой, которая формирует оптимальную эталонную модель
движения квадрокоптера. Сигнал оптимальной системы управления суммируется
с сигналом робастного контура, формируемого на основе рассогласования выход-
ного сигнала оптимальной модели с выходным сигналом физического квадроко-
птера, и поступает на движители квадрокоптера.
118 ISSN 0572-2691
Предложенный подход для допустимого упрощения синтеза робастного
управления включает линеаризацию уравнений динамики в окрестностях номи-
нальных значений параметров, что позволяет применить принцип суперпозиции
для анализа ошибок управления. Оптимальное управление и заданные траектории
квадрокоптера формируются, как и описано выше, с учетом нелинейности моде-
ли, а невязку, возникающую вследствие применения линеаризации, можно отне-
сти к дополнительной неопределенности, которая компенсируется робастным
контуром управления [8].
Таким образом, уравнение физического квадрокоптера (5), с учетом ветрово-
го воздействия и использования робастного контура, принимает форму
,)()]()([)()( gCfUUBXAX ttttt rm
(10)
где ,A B — матрицы линеаризованных коэффициентов; Um(t), Ur(t) — вектор
оптимального и робастного управления.
Уравнение (5) для оптимальной модели квадрокоптера запишем в виде
.)()()( gUBXAX ttt mmm
(11)
Для определения сигнала управления, используя выражения (10) и (11), прибли-
зительное выражение для вектора ошибок управления может быть записано в форме
).()()( ttt rUBEAE
(12)
Используя уравнения (2) и (12), получаем зависимость для вектора управле-
ния робастной коррекции
).()])[()()()( 21
2
1 ttt rr EGAGAUBAGUB (13)
С учетом линейности уравнений (10, 11) выражение (13) для передаточной
функции )( prW примет вид
).()()()])[(])([)( 21
21
1 ppppp rr EWEGAGABAGBU
(14)
Модельный пример
Функциональная задача визуального мониторинга морского трафика опреде-
ляет высокоточную стабилизацию квадрокоптера в горизонтальной плоскости,
движение по заданной траектории с последующей «мягкой» посадкой. Младшие
управляемые координаты углов рыскания φ, крена ψ и тангажа θ управляются
тремя оптимизированными ПИД-регуляторами. Траектории относительно стар-
ших координат x, y, z формируются для условия третьей нулевой производной
вектора координат. Для заданной траектории стабилизации квадрокоптера опреде-
лены моменты переключения управляющих функций T1, T2, T.
Структурная схема робастно-оптимальной системы управления квадрокопте-
ром (рис. 2) включает блоки: CAVCU — блок формирования заданных значений
углов ориентации квадрокоптера, CSFU — блок формирования корректирующего
сигнала робастного контура, SCU — блок переключения управляющих воздей-
ствий, SW — переключающий ключ; rW — передаточная функция (14); η(t) —
параметрический шум). Физическая и эталонная модели заданы с условием рассо-
гласования в пределах ± 15 %. Воздействие ветра формировалось кусочно-пос-
тоянной составляющей (среднечасовая скорость ветра Vw = 10 м/с) и высокоча-
стотной компонентой, сформированной «белым шумом» заданной интенсивности.
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2019, № 1 119
Рис. 2
Результаты моделирования движения по заданной траектории квадрокоптера
(рис. 3–5: графики ошибок и скоростей для старших координат, а также младших
координат угловой ориентации соответственно) демонстрируют достаточно ма-
лые значения ошибок управления (менее 1 %).
– 0,06
– 0,04
– 0,02
0
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 t, с
x (t), м
z (t), м
T1 T2
Рис. 3
3
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 t, с
dx (t), м/с
dy (t), м/с
dz (t), м/с
T1 T2
2
1
0
– 1
Рис. 4
120 ISSN 0572-2691
6
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 t, с
(t), град
(t), град
(t), град
T1 T2
2
4
0
– 6
– 4
– 2
Рис. 5
Для сравнительного анализа проведено сравнение точности управления и
расхода энергии для рассматриваемой системы управления с оптимизацией траек-
тории трех старших координат движения и трех ПИД-регуляторов (рис. 6, 7;
графики старших координат и управления соответственно, изображенные с
индексом xyz), и системы [10] с оптимизацией по двум старшим координа-
там x, y и блоком из четырех ПИД-регуляторов для остальных четырех коор-
динат (графики, изображенные с индексом xy). Результаты моделирования
демонстрируют снижение расхода энергии (значения даны в условных едини-
цах) управления для предложенной системы управления.
15
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
t, с
xxyz(t), м
yxyz(t), м
zxyz(t), м
xxy(t), м
yxy(t), м
zxy(t), м
T1 T2
10
5
0
20
Рис. 6
15
0 5 10 15 20 t, с
U1xyz(t), H
U2xyz(t), H
U1xy(t), H
U2xy(t), H
T1 T2
0
20
– 10
– 20
Рис. 7
Заключение
Процедура синтеза системы управления квадрокоптером на основе систем с пе-
ременными структурами обратных связей позволяет решить проблему оптимизации
траекторий стабилизации для прямых условий оптимальности движения и нелиней-
ных моделей квадрокоптера шестого порядка. В условиях неполной информации о
параметрах модели квадрокоптера и воздействия окружающей воздушной среды
сформирован робастный контур управления, который реагирует на отклонение теку-
щей траектории квадрокоптера от оптимальной траектории и минимизирует ошибки
управления, возникающие в процессе движения по оптимальной траектории. Резуль-
Международный научно-технический журнал
«Проблемы управления и информатики», 2019, № 1 121
таты имитационного моделирования процесса стабилизации квадрокоптера демон-
стрируют обеспечение достаточного уровня инвариантности к внешнему неконтро-
лируемому возмущению и параметрическим шумам измерительной системы при ми-
нимальных значениях ошибок и расхода энергии управления. Предложенный подход
применим для широкого класса подвижных объектов и позволяет синтезировать эф-
фективные системы управления высокой точности.
В.Л. Тимченко, Д.О. Лебедєв
ОПТИМІЗАЦІЯ ПРОЦЕСІВ РОБАСТНОГО
КЕРУВАННЯ КВАДРОКОПТЕРОМ
ДЛЯ МОНІТОРИНГУ МОРСЬКИХ АКВАТОРІЙ
Запропоновано синтез робастно-оптимальної системи керування для багатовимірної
нелінійної моделі квадрокоптера, що базується на оптимізації траєкторій руху. З ура-
хуванням неповної априорної інформації про зовнішнє середовище синтезовано ро-
бастний контур керування на основі вимірювання вихідних координат фізичного ква-
дрокоптера з додатковим використанням сигналів, сформованих оптимальною (ета-
лонною) системою керування змінної структури. Наведені результати імітаційного
моделювання демонструють мінімальні значення похибок керування та витрат енергії.
Ключові слова: робастне управління, оптимізація, квадрокоптер, моніторинг,
змінна структура.
V.L. Timchenko, D.O. Lebediev
OPTIMIZATION OF PROCESSES
OF ROBUST CONTROL OF QUADROCOPTER
FOR MONITORING OF SEA WATERS
Based on optimization of motion trajectories, the synthesis of robust-optimal control
system for the multidimensional nonlinear model of quadrocopter is considered. Tak-
ing into account a priori incomplete information about environment, the robust
control loop based on measurement of output coordinateds of physical quad-
rocopter is synthesized. Reference model for the robust control is formed as op-
timal system with variable structure of feedbacks. The given results of simula-
tion demonstrate minimal values of control errors and energy expenses.
Keywords: robust control, optimization, quadcopter, monitoring, variable structure.
1. Kuntsevich V.M. Synthesis of Robust Optimal Adaptive Control Systems for Nonstationary Ob-
jects under Bounded Disturbances. Journal of Automation and Information Sciences. 2004,
Vol. 36, N 3. P. 14–24. doi 10.1615/JAutomatInfScien.v36.i3.20.
2. Horowitz I. Survey of quantitative feedback theory (QFT). International Journal of Robust and
Non-Linear Control. 2001. 11, N 10. P. 887–921. doi 10.1002/rnc.637.
3. Altug E., Ostrowski J.P., Taylor C.J. Сontrol of a quadrotor helicopter using dual cameravisual
feedback. The International Journal of Robotics Research. 2005. 24, N 5. P. 329–341. doi
10.1177/0278364905053804.
4. Пыркин A.A., Мальцева T.A., Лабадин Д.В., Суров M.O., Бобцов A.A. Синтез систем
управления квадрокоптером с использованием упрощенной математической модели. Изве-
стия ВУЗов. Приборостроение. 2013. 56, № 4. С. 47–51.
5. Leira F.S., Johansen T.A., Fossen T.I. Automatic detection, classification and tracking of objects in the
ocean surface from UAVs using a thermal camera. Proceeding of Aerospace Conf. 2015, P. 1–10. doi
10.1109/AERO.2015.7119238.
6. Larin V.B., Tunik A.A. Synthesis of the quad-rotor flight control system. Proceeding of IEEE 4th
International Conference «Methods and Systems of Navigation and Motion Control». Ukraine, K.
2016. С. 12–17. doi 10.1109/MSNMC.2016.7783095.
7. Andreev M.A., Miller B., Miller B.M., Stepanyan K.V. Path planning for unmanned aerial vehi-
cle under complicated conditions and hazards. International Journal of Computer and Systems
Sciences. 2012. 51, № 2. P. 328–338. doi 10.1134/S1064230712010030.
8. Timchenko V.L., Ukhin O.A., Lebedev D.O. Optimization of non linear systems of variable structure for
control of marine moving vehicles. Ibid. 2017. 49, N 7. P. 33–47. doi 10.1615/JAutomatInfScien.v49.i7.30.
9. Timchenko V.L., Lebedev D.O., Kuklina K.A., Timchenko I.V. Robust-optimal control system of
quadrocopter for maritime traffic’s monitoring. Proceeding of IEEE 4th International Conference
«Actual Problems Of Unmanned Aerial Vehicles Development». K. 2017, P. 192–196. doi 10.
1109/APUAVD.2017.8308807.
10. Timchenko V.L., Lebedev D.O. Optimization of stabilization processes of quadrocopter for mari-
time traffic’s monitoring. Electronics and Control Systems. K. 2017. 3, N 53. P. 32–38. doi
10.18372/1990-5548.53.12140.
Получено 02.07.2018
https://elibrary.ru/item.asp?id=17991408
https://elibrary.ru/item.asp?id=17991408
https://elibrary.ru/contents.asp?issueid=1036365
https://elibrary.ru/contents.asp?issueid=1036365
https://elibrary.ru/contents.asp?issueid=1036365&selid=17991408
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180655 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:18:51Z |
| publishDate | 2019 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Тимченко, В.Л. Лебедев, Д.О. 2021-10-10T18:56:18Z 2021-10-10T18:56:18Z 2019 Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий / В.Л. Тимченко, Д.О. Лебедев // Проблемы управления и информатики. — 2019. — № 1. — С. 113-121. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180655 681.51 Предложен синтез робастно-оптимальной системы управления для многомерной нелинейной модели квадрокоптера, основанный на оптимизации траекторий движения. С учетом неполной априорной информации о внешней среде синтезирован робастный контур управления на основе измерения выходных координат физического квадрокоптера с дополнительным использованием сигналов, сформированных оптимальной (эталонной) системой управления переменной структуры. Приведенные результаты имитационного моделирования показывают минимальные значения погрешностей управления и затрат энергии Запропоновано синтез робастно-оптимальної системи керування для багатовимірної нелінійної моделі квадрокоптера, що базується на оптимізації траєкторій руху. З урахуванням неповної априорної інформації про зовнішнє середовище синтезовано робастний контур керування на основі вимірювання вихідних координат фізичного квадрокоптера з додатковим використанням сигналів, сформованих оптимальною (еталонною) системою керування змінної структури. Наведені результати імітаційного моделювання демонструють мінімальні значення похибок керування та витрат енергії Based on optimization of motion trajectories, the synthesis of robust-optimal control system for the multidimensional nonlinear model of quadrocopter is considered. Taking into account a priori incomplete information about environment, the robust control loop based on measurement of output coordinateds of physical quad-rocopter is synthesized. Reference model for the robust control is formed as optimal system with variable structure of feedbacks. The given results of simulation demonstrate minimal values of control errors and energy expenses. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы обработки информации Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий Оптимізація процесів робастного керування квадрокоптером для моніторингу морських акваторій Optimization of processes of robust control of quadrocopter for monitoring of sea waters Article published earlier |
| spellingShingle | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий Тимченко, В.Л. Лебедев, Д.О. Методы обработки информации |
| title | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий |
| title_alt | Оптимізація процесів робастного керування квадрокоптером для моніторингу морських акваторій Optimization of processes of robust control of quadrocopter for monitoring of sea waters |
| title_full | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий |
| title_fullStr | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий |
| title_full_unstemmed | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий |
| title_short | Оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий |
| title_sort | оптимизация процессов робастного управления квадрокоптером для мониторинга морских акваторий |
| topic | Методы обработки информации |
| topic_facet | Методы обработки информации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180655 |
| work_keys_str_mv | AT timčenkovl optimizaciâprocessovrobastnogoupravleniâkvadrokopteromdlâmonitoringamorskihakvatorii AT lebedevdo optimizaciâprocessovrobastnogoupravleniâkvadrokopteromdlâmonitoringamorskihakvatorii AT timčenkovl optimízacíâprocesívrobastnogokeruvannâkvadrokopteromdlâmonítoringumorsʹkihakvatoríi AT lebedevdo optimízacíâprocesívrobastnogokeruvannâkvadrokopteromdlâmonítoringumorsʹkihakvatoríi AT timčenkovl optimizationofprocessesofrobustcontrolofquadrocopterformonitoringofseawaters AT lebedevdo optimizationofprocessesofrobustcontrolofquadrocopterformonitoringofseawaters |