Введение. Задача построения оптимального управления в режиме реального времени сложными нелинейными динамическими объектами такими, напри-мер, как авиационные средства поражения, является чрезвычайно сложной, и до сих пор нет каких-либо общих подходов, позволяющих без линеаризации системы и использования только одного квадратичного критерия, обычно ха-рактеризующего точность наведения, синтезировать управление [1, 2]. Рассмотрим метод формирования многокритериально-оптимального нели-нейного закона пространственного наведения на примере образца массового авиа-ционного средства поражения (МАСП) с конкретными характеристиками. Теоре-тические и алгоритмические положения способа синтеза многопрограммного по-зиционного управления (МПУ) наиболее полно представлены в работах [3][4][5][6]. С синергетическим подходом управления, являющимся неотъемлемой частью ме-тодики, можно ознакомиться, например, в работах [7][8][9][10][11][12]. Основными этапами формирования закона управления на основе МПУ являются следующие.1. Получение стабилизирующих компонент (СК) МПУ, т. е. определение аналитических зависимостей от текущего состояния объекта управления (ОУ), придающих притягивающие (асимптотические) свойства многокритериально-оптимальным программным траекториям. Выбор конкретных значений пара-метров сходимости.
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Российская Федерация Аннотация Ключевые слова На примере задачи пространственного наведения ракеты рассмотрена перспективная технология многокритериальной оптимизации на основе многопрограммного позиционного управления для формирования траекторий, обеспечивающих эффективное попадание в цель. Для существенного уменьшения размерности пространства поиска неизвестных параметров вместо параметризации самого управления осуществлен переход в пространство поиска параметров некоего желаемого вида опорных траекторий. На основе «тяготения» к опорным траекториям сформирован набор решений (зависимости вектора состояния, управления от времени, значения критериев оптимизации), из которых выбрано наиболее предпочтительное Многокритериальная оптимизация, позиционное управление, многопрограммное управление, пространственное наведение, нелинейный синтез Поступила в редакцию 26.10.2017 © МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018 Получение многокритериально-оптимальных программных управлений и траекторий (МОПУТ) для нелинейных объектов, например таких, как система наведения ракеты, является сложной и непростой задачей [1, 2]. В целом подходы к решению многокритериальных задач оптимизации можно разделить на два основных направления. Первое связано с получением тем или иным способом области значений показателей, на которой любым из известных методов многокритериальной оптимизации осуществляется поиск наиболее подходящего решения. К таким подходам относятся прямые интерактивные методы, например методы конусов доминирования [3], а также NIMBUS, SIGMOP, STEM, MAUT, AHP, ELECTRE и др. [4, 5]; методы скаляризации -свертка показателей, лексикографическая оптимизация, «пороговая» оптимизация (метод главного критерия), метод уступок, целевое программирование; методы компромиссов -метод «идеальной» точки, компромиссы на основе точки Шепли, равновесно-арбитражная схема Нэша, метод паритета [3]. Второе направление связано с использованием численных технологий многокритериальной оптимизации, к которому в первую очередь можно отнести методы многомерной оптимизации при скаляризации вектора показателей [6], генетические алгоритмы при получении области Парето [7-12], метод малых возмущений [13] и др.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.