97

Оглавление

Обозначения и сокращения............................................................................ Введение........................................................................................................... Глава I. Аналитическая часть 1.1. Постановка задачи……………………………………………………. 1.2. Обзор предметной области 1.2.1. Назначение и принципы действия КЭНС…………………………... 1.2.2. Программно-аппаратная реализация КЭНС………………………... 1.2.3. Режим разовой коррекции…………………………………………… 1.2.4. Выбор ЗК для КЭНС………………………………………………… 1.2.5. Вычисление высоты рельефа………………………………………... 1.3. Обоснование целесообразности статистического моделирования…. 1.4. Обоснование новизны научного исследования…………………….. 1.5. Выводы………………………………………………………………….. Глава II. Экспериментальная часть 2.1. Разработка методики моделирования работы КЭНС........................... 2.1.1. Выбор типа распределения вероятностей и определение необходимого числа опытов........................................................................... 2.1.2. Подбор исходных данных..................................................................... 2.1.3. Программно-математическая модель ошибок.................................... 2.1.4. Настройка параметров КЭНС.............................................................. 2.1.5. Накопление массивов ошибок КЭНС................................................. 2.1.6. Статистическая обработка накопленных ошибок............................. 2.2. Результаты статистического моделирования......................................... 2.3. Анализ полученных результатов............................................................ 2.4. Выводы………………………………………………………………….. Глава III. Технологический процесс разработки и отладки программы статистического моделирования работы КЭНС 3.1. Обоснование разработки технологического процесса разработки и отладки программы…………………………………………………………. 3.2. Описание технологического процесса разработки и отладки программы…………………………………………………………………... 3.2.1. Постановка задачи…………………………………………………… 3.2.2. Изучение предметной области………………………………………. 3.2.3. Определение трудоёмкости разработки……………………………. 3.2.4. Проектирование алгоритмов программы……..……………………. 3.2.5. Выбор операционной системы и инструментария…………………. 3.2.6. Выбор вспомогательного программного обеспечения……………. 3.2.7. Написание программы………………………………………………. 3.2.8. Тестирование и отладка программы………………………………... 3.2.9. Оптимизация программы……………………………………………. 3.2.10. Написание программной документации…………………………. 3.2.11. Эксплуатация и сопровождение…………………………………… 3.3. Схемы технологического процесса разработки и отладки программы………………………………………………………………....... 3.4. Выводы………………………………………………………………….. Глава IV. Обоснование и расчет финансовых затрат 4.1. Анализ рынка программного обеспечения…………………………… 4.2. Оценка целесообразности разработки программного продукта……. 4.3. Определение себестоимости программного обеспечения………….. 4.4. Определение годовых эксплуатационных затрат программного обеспечения…………………………………………………………………. 4.5. Построение ленточного графика……………………………………… 4.6. Выводы………………………………………………………………….. Глава V. Безопасность жизнедеятельности 5.1. Анализ условий труда…………………………………………………. 5.2. Пожарная безопасность………………………………………………. 5.3. Электробезопасность……………………………………………........... 5.4. Освещённость………………………………………………………….. 5.5. Микроклимат…………………………………………………………… 5.6. Шум……………………………………………………………………. 5.7. Выводы………………………………………………………………….. Заключение...................................................................................................... Библиографический список……………………………………………….. Приложение. Техническая документация………………………………….

Стр. 10 12 17 18 24 24 26 29 30 31 31 32 32 34 35 37 39 40 Стр. 41 47 47 48 49 50 50 51 52 52 54 59 60 62 63 63 63 67 Стр. 68 69 71 74 78 79 80 82 84 85 90 93 94 95 96 98

Обозначения и сокращения

В настоящей магистерской диссертации применяют следующие обозначения и сокращения с соответствующими расшифровками:

БВ — барометрический высотомер;

БКУ — бортовой комплекс управления;

БЦВМ — бортовая цифровая вычислительная машина;

БПЛА — беспилотный летательный аппарат;

БИНС — бесплатформленная инерционная навигационная система;

ГИС — географическая информационная система;

ГК — грубая коррекция;

ЗК — зона коррекции;

ИНС — инерционная навигационная система;

КЭНС – корреляционно – экстремальная навигационная система;

ЛА — летательный аппарат;

МВ — матрица высот;

МК — моделирующий комплекс;

МО — математическое ожидание;

НАП — навигационная аппаратура пользователя;

ОС — операционная система;

ПЗК — паспорт зоны коррекции;

ППМ — поворотный пункт маршрута;

ПО – программное обеспечение;

ПрОО – признак отсутствия ориентации;

РВ — радиовысотомер;

РЗК — рельеф зоны коррекции;

РК — разовая коррекция;

СВ — случайная величина;

СКО – средне-квадратическое отклонение;

СНС — спутниковая навигационная система;

СП — случайный процесс;

СУБД — система управления базами данных;

ТК — точная коррекция;

ЦП — центральный процессор;

Введение

Человек находится в постоянном взаимодействии с внешней средой. Поэтому оценка состояния окружающего мира занимает важное место в научных исследованиях. Для точности оценок необходима объективная оперативная информация о фактическом состоянии природы, различных процессах и явлениях происходящих вокруг. Так же чрезвычайно важны прогнозы будущего состояния окружающей среды.

Сбор информации может производиться различными путями. Стационарный способ предполагает организацию поста наблюдения вблизи объекта изучения. Однако такой подход в силу ограниченности количества постов не рационален при перемещении исследуемых объектов, так как не позволяет осуществить прогнозы о их местоположении в следующий момент времени. Исследование человеком невозможно на большой и трудно проходимой местности, в неблагоприятных погодных условиях в любое время года. Передвижная наземная станция приемлема только там, где может проходить автомобиль. Водный транспорт невозможно применять в зарослях и на мелководье. А применение космических аппаратов для сбора информации приводит к неоправданным материальным затратам. Наиболее эффективное и сравнительно не дорогое обследование больших площадей земной и водной поверхности производится с помощью средств авиации.

Одним из наиболее рациональных технических средств оперативного мониторинга исследовательской авиации является класс беспилотных летальных аппаратов (БПЛА). Эти аппараты обладают рядом преимуществ, они не требуют специально подготовленных аэродромов, способны без риска для человека собрать нужную информацию практически в любой трудно доступной местности.

БПЛА и их комплексы на сегодняшний день являются наиболее перспективными, динамично развивающимися, уникальными системами военного и гражданского назначения. На сегодня большинство построенных, строящихся и находящихся в эксплуатации БПЛА — это крылатые аппараты самолетных схем. В настоящее время БПЛА используются для выполнения наиболее сложных и нетривиальных задач, которые требуют синтез цели функционирования БПЛА в полёте, принятие оптимальных решений к действию с учётом разнообразных факторов (например, состояние внешней среды или самого изделия), и исполнение этих решений с высокой точностью. БПЛА - это комплексные технические изделия, а работа по их созданию достаточно трудоёмка. Качественное решение целевой задачи БПЛА зависит от бесперебойной работы всех бортовых систем. Однако особая роль отводится приборам управления, так как автономность, независимость от человеческого фактора, а так же устойчивость к внешним воздействиям являются решающими факторами успешности выполнения исследовательских миссий.

Все более возрастающие требования к скоростям, диапазонам высот, маневренности, предъявляемые к современным и перспективным БПЛА делают невозможным их эксплуатацию без сверхточной и сверхнадёжной навигационной системы. Традиционно на борту аппарата роль такой системы выполняла инерциальная навигационная система (ИНС) на основе гироскопических элементов. Появление бесплатформенных ИНС (БИНС) позволило значительно упростить приборы навигации и стабилизации за счёт максимального использования возможностей БЦВМ, что удовлетворило требования минимизации размеров и цены. Однако существует немаловажная проблема, ограничивающая возможности ИНС. Это погрешности, возрастающие с течением времени. Поэтому важным требованием, предъявляемым к БИНС, является стабильная высокая точность измерений на протяжении всего полёта.

С развитием современных технологий появляются новые возможности повышения точности определения местоположения, например такие спутниковые навигационные системы (СНС), как ГЛОНАСС. СНС относятся к классу многопозиционных радионавигационных систем и предназначены для определения пространственного местоположения объекта. Определение местоположения ЛА с помощью СНС основано на определении дальности до некоторого количества спутников (3—4) с заранее известным местоположением на искомый момент времени. Такой способ позволяет достаточно точно и надежно определить координаты ЛА, но обладает рядом существенных недостатков. Внедрение и содержание группировки спутников весьма дорогостояще, а без неё отсутствует возможность использования такой системы, например, в военной отрасли. Ещё одним существенным недостатком является невозможность работы на участках с неустойчивой пеленгацией спутников и невозможность заранее определить такие участки.

Для решения задачи корректировки существуют и другие, более продуктивные способы. Наиболее выгодным из них является использование корреляционно-экстремальных навигационных систем (КЭНС) вместе с СНС. Применение КЭНС позволяет проводить коррекцию курса и скорости БПЛА в условиях отсутствия связи со спутниками. КЭНС строят свою работу на заранее известной информации об участках маршрута ЛА (эталонная информация). Получая текущую информацию от датчиков, КЭНС при помощи корреляционно-экстремальных методов сравнивает её с эталонной. Таким образом, КЭНС определяет текущую погрешность ИНС. Так же немало важно то, что КЭНС не требует дополнительных аппаратных средств и выполняется на БЦВМ с помощью программно-математического обеспечения.

Научных работ по данной тематике не так много, и все они так или иначе связаны непосредственно с разработкой, либо модификациями алгоритмов КЭНС. В связи с этим научные исследования в области моделирования работы КЭНС представляются весьма рациональными и перспективными.

Магистерская диссертационная работа посвящена планированию и реализации эксперимента по статистическому моделированию работы КЭНС в процессе полёта БПЛА.

Объектом научного исследования выступают алгоритмы КЭНС. Предметом — статистическое моделирование.

Целью данной работы является оценка точностных характеристик КЭНС. В качестве методов оценки используются расчетные формулы основных статистических характеристик. Практическая полезность работы заключается в том, что полученные в ней результаты позволяют выявить сильные и слабые места в системе, на основе которых уже можно проводить оптимизацию параметров КЭНС.

В виду того, что научных публикаций по данной тематике сравнительно мало, и все они затрагивают выбранное направление лишь косвенно, результаты исследований могут оказаться весьма востребованными, например, в области метеорологии или экологическом мониторинге.

В главе I поставлена задача, проведён анализ теории, обоснована целесообразность разработки и разработана методика оценки качества исследуемой системы.

В главе II приведены и проанализированы результаты проведённых исследований.

В главе III спроектирован технологический процесс разработки и отладки программного обеспечения.

В главе IV проведён анализ и обоснование финансовых затрат на разработку и эксплуатацию программного обеспечения, а так же построен ленточные график работ.

В главе V проведен анализ условий труда на рабочем месте, определены пожароопасность, электропасность, уровень шума, освещённость и микроклимат, рассчитана система вентиляции производственного помещения.

Данная научно-исследовательская работа обсуждалась на учебных семестровых семинарах в 2012 году, и на научно-исследовательской конференции проффессорско-преподавательского состава МГУЛ в 2013 году. По тематике научного исследования была опубликована статья «Методика оценки качества КЭНС» в электронном журнале МГУЛ в 2012 году.

На защиту выносятся:

• Методика оценки качества работы КЭНС;

• Программное обеспечение статистического моделирования;

• Результаты статистического моделирования.

Таким образом, данная магистерская диссертация является не тривиальной и весьма актуальной.