Многокритериальный синтез позиционного управления на основе многопрограммной стабилизации - Программирование, компьютеры и кибернетика дипломная работа

Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Многокритериальный синтез позиционного управления на основе многопрограммной стабилизации

Многокритериальный синтез позиционного управления. Применение подхода для решения задачи обеспечения максимальной скорости за минимальное время на конечном участке пути. Задача многопрограммной стабилизации линейной системы на конечном интервале времени.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

многопрограммная стабилизация позиционное управление
Летательный аппарат покинул пределы трассы (его центр пересек границу трассы)
Скорость летательного аппарата стала меньше, чем один м/с
Летательный аппарат столкнулся с другим летательным аппаратом
Относительная скорость столкновения летательных аппаратов
Количество топлива, которое осталось у летательного аппарата
При подведении итогов гонки учитываются только результаты летательных аппаратов, нормально ее завершивших. Результатом команды считывается наибольшее из расстояний, на которое удалились от линии старта ее летательные аппараты, которые нормально завершили гонку. Если все летательные аппараты команды вышли из гонки аварийно, результат команды считается равным нулю. Победителем признается команда, прошедшая наибольшее расстояние. В случае равенства результатов гонка считается завершившейся вничью.
Динамика беспилотного летательного аппарата
Беспилотный летательный аппарат представляет собой дискообразное "летающее крыло" радиусом один метр. На рис.3 представлен вид сверху описываемого летательного аппарата.
Беспилотный летательный аппарат имеет реактивный двигатель (горизонтальный прямоугольник на рис.3), топливный бак (вертикальный прямоугольник), аэродинамические рули и бортовой компьютер, который регулирует расход топлива и положение аэродинамических рулей. Летательный аппарат может передвигаться со скоростями от 1 м, с. Его максимальная скорость зависит от запаса топлива и сопротивления воздуха.
Беспилотный летательный аппарат движется в соответствии со вторым законом Ньютона. Его движение определяется двумя силами: сопротивлением воздуха F и тягой двигателя T. Если тяга не равна сопротивлению воздуха, то летательный аппарат движется с ускорением, которое может быть положительным (если тяга больше сопротивления воздуха) или отрицательным (если сопротивление воздуха больше тяги).
где m - масса беспилотного летательного аппарата. При этом считается, что изменение его массы за счет выгорания горючего пренебрежимо мало.
Сопротивление воздуха определяется по формуле (2):
где v - скорость беспилотного летательного аппарата, а коэффициенты c1 и c2 определяются его аэродинамическими характеристиками и одинаковы для всех аппаратов обеих команд.
Тяга двигателя определяется по формуле (3):
где q - расход топлива в сантиметрах кубических в секунду. Расход топлива находится под контролем бортового компьютера летательного аппарата, что позволяет изменять расход от 0 до 1. Константа c 4 определяется характеристиками двигателя беспилотного летательного аппарата и одинакова для всех аппаратов обеих команд.
Аэродинамические рули позволяют летательному аппарату поворачивать относительно его текущего направления движения на угол, не больше 25 градусов.
Аэродинамическое взаимодействие между летательными аппаратами
При полете беспилотного летательного аппарата от траектории его полета в направлениях назад и в стороны под углом около 30° распространяются конические вихревые потоки воздуха. Если другой аппарат попадает в этот вихрь, то сопротивление воздуха его полету резко снизится (рис.4).
Отметим, что летательный аппарат, находящийся за хвостом (два сектора по 20 ° ) другого беспилотного летательного аппарата, испытывает дополнительное сопротивление движению, обусловленное реактивной струей.
Если центр второго летательного аппарата находится в областях, отмеченных на 0 знаком "+", сопротивление воздуха его движению падает на 50%.
Если же центр второго летательного аппарата находится в области, помеченной знаком "-", сопротивление воздуха возрастает на 50%.
Аэродинамические воздействия от нескольких летательных аппаратов складываются, так что в зоне "++" на рис.5 сопротивление воздуха отсутствует, а в зонах "0" воздействия компенсируют друг друга.
Столкновение беспилотных летательных аппаратов
При столкновении двух беспилотных летательных аппаратов происходит их абсолютно упругое соударение без передачи вращательного момента. Если относительная скорость столкновения была более 1 м/с, то оба участвовавшие в столкновении аппараты повреждаются и завершают гонку.
Под относительной скоростью столкновения понимается величина проекции векторной разности скоростей летательных аппаратов на прямую, проходящую через центры аппаратов в момент столкновения (рис.6). На рисунке вектор v rel соответствует относительной скорости.
Моделирование гонки происходит по ходам, каждый из которых занимает t миллисекунд. В начале каждого хода игроки обладают информацией о координатах и скоростях всех беспилотных летательных аппаратов. Каждый игрок имеет возможность устанавливать расход топлива и угол поворота аэродинамических рулей каждого летательного аппарата своей команды.
Каждые t миллисекунд обновляются параметры. Во-первых, с соревнования снимаются летательные аппараты, движущиеся со скоростью, меньшей 1 м/с.
Во-вторых, производится расчет ускорений летательных аппаратов в соответствии с установленными расходами топлива и углами поворотов, а также аэродинамическим сопротивлением.
В-третьих, производится расчет новых скоростей летательных аппаратов по формуле (4):
где v temp - вектор скорости летательного аппарата после учета ускорения, v old - вектор старой скорости летательного аппарата, a - вектор ускорения. После этого происходит поворот вектора скорости на угол равный углу поворота аэродинамических рулей (рис.7). В результате поворота получается вектор новой скорости беспилотного летательного аппарата v new .
В-четвертых, снимаются с соревнования аппараты, движущиеся медленнее 1 м/с. При завершении полета летательными аппаратами с пустыми баками, пройденные ими расстояния засчитываются в результат команды. В-пятых, происходит равномерное прямолинейное движение летательных аппаратов. Если при этом происходит соударение аппаратов, то их скорости и координаты изменяются в соответствии с законами сохранения импульса и энергии. При этом летательные аппараты, относительная скорость которых превосходила 1 м/с, выбывают из гонки.
В-шестых, производится проверка того, что все беспилотные летательные аппараты находятся в пределах трассы. При выходе центра аппарата за пределы трассы, он выбывает из гонки.
Гонка продолжается до тех пор, пока ее не завершил хотя бы один летательный аппарат. После этого гонка заканчивается.
Структура системы управления беспилотным летательным аппаратом
Каждый беспилотный летательный аппарат управляется системой, состоящей из нейронной сети и конечного автомата. Таким образом, используется мультиагентный подход [23] - каждый летательный аппарат представляет собой агента, взаимодействующего с внешней средой и другими агентами.
При этом нейронная сеть используется для классификации значений вещественных входных переменных и выработки входных логических переменных для автомата, а автомат - для выработки выходных воздействий на беспилотный летательный аппарат (рис.8).
Структура нейронной сети и способ ее взаимодействия с конечным автоматом показаны на рис.9.
Символами S на рис.9 обозначены нейроны с сигмоидальной функцией активации, символами L - нейроны с пороговой функцией активации. На каждый из трех выходов нейронной сети поступает число равное 0 или 1. Таким образом, существует восемь вариантов комбинаций выходных сигналов нейронной сети (000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111), подаваемых на вход конечного автомата.
Алгоритм генетического программирования для построения системы управления беспилотным летательным аппаратом
Алгоритм генетического программирования состоит из пяти частей:
· отбор особей для формирования следующего поколения;
· вычисление функции приспособленности (фитнес-функции).
Структура особи в используемом алгоритме
Особь в описываемом алгоритме генетического программирования состоит из двух систем управления беспилотным летательным аппаратом (рис.10).
Каждая система управления беспилотным летательным аппаратом состоит из нейронной сети и конечного автомата. Нейронная сеть состоит из четырех нейронов с сигмоидальной функцией активации и трех нейронов с пороговой функцией активации. Каждый из нейронов характеризуется порогом активации и весами связей, которые соединяют другие элементы сети с рассматриваемым.
Конечный автомат состоит из номера начального состояния и описания состояний. Описание состояния состоит из описаний восьми переходов, соответствующих восьми вариантам значений входных переменных автомата.
Начальное поколение заполняется случайно сгенерированными системами управления. При этом в каждой системе управления случайным образом генерируются конечный автомат и нейронная сеть - веса связей в ней инициализируются случайными числами от - 1 до 1.
Мутация особи . При мутации особи с равной вероятностью мутирует либо одна система управления летательным аппаратом, либо вторая.
Мутация системы управления беспилотным летательным аппаратом . При мутации системы управления беспилотным летательным аппаратом мутирует либо нейронная сеть, либо конечный автомат.
При мутации нейронной сети мутирует случайно и равновероятно выбирается один элемент сети и мутирует.
При мутации элемента сети случайно выбирается один из весов связей, и к нему прибавляется случайное число из отрезка [-0.05; 0.05]. Мутация нейронной сети показана на рис.11.
При мутации конечного автомата производится либо изменение начального состояния, либо мутация случайно выбранного перехода.
Начальное состояние изменяется на случайно выбранное состояние автомата. Мутация перехода. При мутации перехода с равной вероятностью происходит либо изменение номера состояния, в которое ведет переход, либо мутация одного из действий, связанных с переходом - может мутировать действие, связанное с изменением расхода топлива или с изменением угла поворота аэродинамических рулей.
Оператор скрещивания получает на вход две особи (P1, P2) и выдает две особи (S1,S2). Пусть X - некоторая особь. Пусть X. s1 и X. s2 - системы управления беспилотными летательными аппаратами, входящие в эту особь. Пусть s - некоторая система управления аппаратом. Обозначим как s. ns входящую в нее нейронную сеть, а как s. a - входящий в нее автомат.
Скрещивание особей . При скрещивании особей происходит скрещивание систем управления летательными аппаратами: P1. s1 и P2. s1, P1. s2 и P2. s2. Обозначим системы, получившиеся в результате первого скрещивания, s11 и s12, а в результате второго - s21 и s22. Тогда для особей-потомков будет справедливо: S1. s1=s11, S1. s2=s21, S2. s1=s21, S2. s2=s22.
Скрещивание систем управления беспилотными летательными аппаратами . При скрещивании систем управления беспилотными летательными аппаратом s1 и аппаратом s2 происходит скрещивание автоматов s1. a и s2. a и скрещивание нейронных сетей s1. ns и s2. ns. Получившиеся в результате скрещиваний автоматы обозначим a1 и a2, а нейронные сети ns1 и ns2. В результате скрещивания системы управления летательными аппаратами получаются системы управления s3 и s4: s3 содержит a1 и ns1, s4 - a2 и ns2.
Скрещивание автоматов. Обозначим автоматы, поступающие на вход оператора скрещивания автоматов, A1 и A2. Начальное состояние некоторого автомата А обозначим A. is, а переход из состояния I по значению входной переменной j как A (i, j). Обозначим автоматы, получающиеся в результате скрещивания A3 и A4. Для их начальных состояний справедливо:
либо A3. is = A1. is и A4. is = A2. is;
либо A3. is = A2. is и A4. is = A1. is.
Скрещивание производится отдельно для каждого состояния i и для каждого значения j входной переменной. В каждом случае возможно два равновероятных варианта:
A3 (i, j) = A1 (i, j) и A4 (i, j) = A2 (i, j);
A3 (i, j) = A2 (i, j) и A4 (i, j) = A1 (i, j).
Проиллюстрируем скрещивание автоматов на примере случая одной входной переменной. Обозначим переход из состояния номер i в автомате A1 по значению входной переменной "1" как A1 (i, 1), а по значению "0" как A1 (i,0). Аналогичный смысл придадим обозначениям A2 (i,0) и A2 (i, 1). Тогда для переходов из состояния с номером i в автоматах-потомках A3 и A4 будет справедливо одно из четырех соотношений:
либо A3 (i, 0) = A1 (i, 0), A4 (i, 1) = A2 (i, 1) и A4 (i, 0) = A2 (i, 0), A4 (i, 1) = A1 (i, 1);
либо A3 (i, 0) = A2 (i, 0), A4 (i, 1) = A1 (i, 1) и A4 (i, 0) = A1 (i, 0), A4 (i, 1) = A2 (i, 1);
либо A3 (i, 0) = A1 (i, 0), A4 (i, 1) = A1 (i, 1) и A4 (i, 0) = A2 (i, 0), A4 (i, 1) = A2 (i, 1);
либо A3 (i, 0) = A2 (i, 0), A4 (i, 1) = A2 (i, 1) и A4 (i, 0) = A1 (i, 0), A4 (i, 1) = A1 (i, 1).
Скрещивание нейронных сетей. Обозначим нейронные сети, поступающие на вход оператора скрещивания нейронных сетей, NS1 И NS2, а получающиеся в результате его применения - NS3 и NS4. Опишем их устройство. Обозначим NS (i) нейрон с номером i сети NS (рис.9).
Скрещивание нейронных сетей показано на рис.13.
Формирование следующего поколения
В качестве основной стратегии формирования следующего поколения используется элитизм. При обработке текущего поколения отбрасываются все особи, кроме нескольких наиболее приспособленных. Доля выживающих особей постоянна для каждого поколения и является одним из параметров алгоритма.
Эти особи переходят в следующее поколение. После этого оно дополняется до требуемого размера следующим образом: пока оно не заполнено выбираются две особи из текущего поколения, и они скрещиваются или мутируют. В результате обе особи попадают в следующее поколение.
Функция приспособленности особи вычисляется в ходе соревнований команды, аппараты которой управляются описываемыми особью системами управления беспилотным летательным аппаратом, с некоторыми командами, управляемыми системами управления. В качестве таких систем используются системы, реализующие "агрессивную" и "простую" стратегию.
Проводилось по пять соревнований с каждой из стратегий при следующих параметрах летательных аппаратов:
Результатом вычисления функции приспособленности является сумма результатов команды, аппараты которой управляются описываемыми особью системами управления беспилотным летательным аппаратом.
Результаты применения метода совместного применения нейронных сетей, генетического программирования и конечных автоматов
Системы управления беспилотным летательным аппаратом строилась с помощью описанного алгоритма генетического программирования.
Соревнования проводились при числе летательных аппаратов в каждой команде, равном восьми. Для того, чтобы построенные с помощью генетического программирования системы управления беспилотным летательным аппаратом могли работать в этом случае, на первые два входа нейронной сети подавались относительные координаты ближайшего летательного аппарата из "своей" команды, а на входы с третьего по шестой подавались координаты двух ближайших аппаратов из обеих команд. При этом летательные аппараты с нечетными номерами управлялись системой, построенной для первого аппарата, а с четными номерами - построенной для второго аппарата.
С помощью алгоритма генетического программирования была построена особь, содержащая две системы управления беспилотными летательными аппаратами, каждая из которых содержит автомат с шестью состояниями.
Функция переходов и действий автомата, входящего в систему управления первым беспилотным летательным аппаратом, приведена в таблице 2. Строки этой таблицы соответствуют состояниям автомата (пронумерованы числами от 0 до 5), столбцы - возможным комбинациям значений трех входных переменных. Серым цветом отмечена строка с начальными состояниями.
В таблице 4 приведены веса нейронной сети, входящей в построенную систему управления первым беспилотным летательным аппаратом.
В таблице 5 показаны значения функций переходов и действий для автомата, управляющего вторым беспилотным летательным аппаратом.
В таблице 6 приведены веса связей нейронной сети, входящей в построенную систему управления вторым беспилотным летательным аппаратом.
На рисунке 14 показано распределение результатов, обеспеченных системой управления с помощью генетического программирования.
Мы рассмотрели алгоритм генетического программирования, осуществляющий построение системы управления беспилотным летательным аппаратом. Система управления строится как совокупность нейронной сети и конечного автомата. Нейронная сеть служит для преобразования вещественных входных переменных от внешней среды в логические переменные. Эти переменные подаются на вход конечного автомата, который вырабатывает выходные воздействия.
Строение и функционирование спутниковой системы навигации и навигационной аппаратуры потребителя. Особенности баллистических ракет как динамических систем. Формирование и синтез алгоритмов управления и стабилизации систем управления летательным аппаратом. дипломная работа [2,8 M], добавлен 01.11.2013
Структура системы многокритериального управления безопасностью техногенного объекта. Учет взаимосвязей подсистем безопасности. Экспертные методы принятия решений на основе сравнений многокритериальных альтернатив. Сущность подхода аналитической иерархии. курсовая работа [737,7 K], добавлен 17.09.2013
Синтез системы автоматического управления корневым методом, разработанным Т. Соколовым. Определение передаточных функций по задающему и возмущающему воздействиям. Оценка устойчивости замкнутой нескорректированной системы регулирования по критерию Гурвица. курсовая работа [1,3 M], добавлен 26.01.2015
Определение зависимости скорости вала двигателя от времени. Математическая модель решения задачи. Решение задачи Коши на интервале методом Эйлера и Рунге-Кутта четвертого порядка точности. Алгоритм решения задачи. Текст программы и результаты ее работы. контрольная работа [108,9 K], добавлен 08.03.2013
Анализ вариантов проектных решений и выбор на его основе оптимального решения. Синтез функциональной схемы микропроцессорной системы на основе анализа исходных данных. Процесс разработки аппаратного и программного обеспечения микропроцессорной системы. курсовая работа [469,1 K], добавлен 20.05.2014
Системы стабилизации летательного аппарата по углу тангажа с учетом независимости составляющих углового движения. Передаточные функции воздушного судна. Задание матрицы весовых коэффициентов функционала; расчет рулевого привода; синтез фильтра Калмана. курсовая работа [309,7 K], добавлен 07.08.2013
Методы решения задачи синтеза систепроцесса символьной регрессии. Генетический алгоритм с эволюционной стратегией. Разработка программы на языке Python версии 2.7 в среде Eclipse Juno с использование библиотеки для построения графиков Matplotlib. дипломная работа [1,6 M], добавлен 17.09.2013
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Многокритериальный синтез позиционного управления на основе многопрограммной стабилизации дипломная работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Всероссийское Эссе
Сочинение Александр Прохоренко
Курсовая работа: Управление стрессами. Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат: Методика по расчету выбросов п арниковых газов в атмосферу
Доклад: Язык детского рисунка. Этапы развития. Задачи развития ребёнка в рисовании
Реферат: Управление затратами на производство 2
Страна происхождения товаров, товарная номенклатура внешнеэкономической деятельности
Контрольная работа по теме Математические уравнения и функции
Реферат: Аннотация: Во второй том антологии включены произведения виднейших германских, английских, американских, французских публицистов, созданные в период с начала XV
Пособие по теме О растворимости полиарилатов на основе фенолфталеина и дикарбоновых кислот
Реферат Княжеская Власть В Древней Руси
Лекция по теме Радиоактивные изотопы, возникшие при аварии на Чернобыльской АЭС
Реферат по теме Определение условий перевозки и хранения муки пшеничной
Реферат по теме Зеркала из материалов с высокой отражательной способностью
Контрольная работа по теме Анализ фонда заработной платы
Контрольная работа по теме Организация платных дополнительных услуг
Клиент Реферат
Речь Реферат
Лекция по теме Ревматизм
Реферат: Основные направления развития энергетики Республики Беларусь
Символика Великобритании - Краеведение и этнография реферат
Мировой рынок нелегальных наркотических средств - Международные отношения и мировая экономика реферат
Разработка системы управленческого учета на предприятии - Бухгалтерский учет и аудит курсовая работа