Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Анализ и разработка интеллектуальной системы управления летательными аппаратами одного класса

Диссертация: Анализ и разработка интеллектуальной системы управления летательными аппаратами одного класса
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практическая ценность результатов диссертационной работы состоит в разработке компактных и быстродействующих алгоритмов построения прогнозирующих математических моделей погрешностей инерциальных навигационных систем (ИНС), которые используются как в структуре ИС, так и в качестве интеллектуальной компоненты классических СУ ЛА и БЛА. Разработанный алгоритм управления позволяет существенно… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ II ОЦЕНКА СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ РАЗВИТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Анализ состояния исследования и разработок в области интеллектуальных систем
      • 1. 1. 1. Интеллектуальные компоненты, применяемые в системах управления
      • 1. 1. 2. Тенденция развития интеллектуальной системы управления -проблема повышения уровня интеллектуальности систем управления
      • 1. 1. 3. Реализации ИСУ ЛА в практике
    • 1. 2. Концептуальный синтез интеллектуальных систем на основе теории функциональных систем
      • 1. 2. 1. Функциональная схема ИС
      • 1. 2. 2. Блок синтеза цели
      • 1. 2. 3. Динамическая экспертная система (ДЭС)
    • 1. 3. Проблемы теории и реализации современных интеллектуальных систем
    • 1. 4. Выводы по первой главе
  • 2. РАЗРАБОТКА АКЦЕПТОРА ДЕЙСТВИЯ В ДИНАМИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМИ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ
    • 2. 1. Метод самоорганизации
    • 2. 2. Временные ряды
    • 2. 3. Модифицированный тренд Демарка
    • 2. 4. Выводы по второй главе
  • 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ
    • 3. 1. Иерархия управления в интеллектуальной системе управления летательных аппаратов
    • 3. 2. Принятие решений на верхнем уровне иерархии алгоритма управления
    • 3. 3. Структура управления на нижнем уровне иерархии
    • 3. 4. Закон оптимального управления на нижнем уровне иерархии
    • 3. 5. Линеаризация модели объекта с использованием теорией дифференциальной геометрии
    • 3. 6. Разработка релейного регулятора на основе точной линеаризации с применением теории дифференциальной геометрии
    • 3. 7. Выводы по третьей главе
  • 4. СИСТЕМОГЕИЕЗ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМИ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ
    • 4. 1. Постановка задачи
    • 4. 2. Функционирование интеллектуальной системы управления беспилотными летательными аппаратами
    • 4. 3. Основные фазы системогенеза интеллектуальных систем
    • 4. 4. Функционирование акцептора действия на разных фазах движения беспилотного летательного аппарата, 107 возвращающегося в атмосферу
    • 4. 5. Выводы по четвёртой главе
  • 5. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
    • 5. 1. Математическое моделирование алгоритма построения прогнозирующих моделей с помощью 112 модифицированного тренда Демарка
      • 5. 1. 1. Результаты моделирования прогнозирования ошибок 112 инерциалыюй навигационной системы
      • 5. 1. 2. Результаты моделирование выбора структуры 121 шмерительного комплекса
    • 5. 2. Математическое моделирование реализации акцепторе действия в трёх фазах системогенеза беспилотного летательного аппарата, возвращающегося в атмосферу
    • 5. 3. Математическое моделирование алгоритма управления движением летательными аппаратами с использованием 127 теории дифференциальной геометрии
    • 5. 4. Выводы по пятой главе
  • ВЫВОДЫ

Анализ и разработка интеллектуальной системы управления летательными аппаратами одного класса (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Управление разнообразными летательными аппаратами (JIA) осуществляется посредством систем управления. Обычно системы управления JIA строятся в основном, с использованием априорных сведений об окружающей среде, понятие цели системы вырождалось в решение задачи отработки некоторого программного сигнала системой, и лишь иногда вводились некоторые элементы адаптации систем к тем или иным изменяющимся условиям. Практически вся интеллектуальная часть работы системы выполнялась человеком, сводя функционированиесистемы управления к реализации фиксированных алгоритмов, выработанным им. Реальная ситуация требует других подходов к созданию систем. В действительности изменяется среда, в которой работает система, изменяются характеристики собственного её состояния. Учесть эти изменения априори практически не возможно. Поэтому точность таких систем управления сшгжается, а в некоторых практических приложениях и вообще применять такие системы не представляется возможным.

В настоящее время летательные аппараты (JIA) используются для выполнения чрезвычайно сложных задач, которые предполагают синтез цели функционирования JIA в полёте, принятие оптимальных решений к действию с учётом разнообразных факторов состояния ЛА и внешней среды, исполнение этих решений с высокой точностью. Эти функции современных J1A могут быть реализованы с помощью нового класса систем управленияинтеллектуальных систем (ИС).

Под интеллектуальной системой понимается объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающая во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способная на основе использования сведений и знаний при наличии мотивации синтезировать цель, вырабатывать решение о действии и находить рациональные способы её достижения.

Разработка ИС задача сложная и многоплановая, поэтому решать её целесообразно поэтапно. В связи с этим решаемые в диссертации задачи, связанные с синтезом акцептора действия (построением прогнозирующей модели) и разработкой алгоритма управления являются важными и актуальными, т.к. позволяют реализовать два сложных механизма ИС, а также имеют важное практическое значение как автономные интеллектуальные компоненты классических серийных систем управления ЛА.

Целыо работы является разработка и исследование алгоритмов автономной интеллектуальной системы управления JIA, основанных на подходе самоорганизации и теории дифференциальной геометрии.

На защиту выносятся: а) результаты анализа существующих и применяемых на практике интеллектуальных систем управления JIAб) компактный алгоритм построения прогнозирующих моделей, построенный на основе трендов Т. Демарка и метода самоорганизациив) релейный алгоритм управления ИС, основанный на применении теории дифференциальной геометрииг) структура алгоритмического обеспечения акцептора действия интеллектуальной системы управления (ИСУ) беспилотными летательными аппаратами (БЛА), полученная на основе анализа системогенеза возвращающихся в атмосферу БЛА.

Научная новизна проведенных исследований и полученных результатов заключается в проведенном системном анализе существующих ИС управления ЛА, обосновании выбора наиболее перспективной структуры ИС ЛА, а также разработке оригинальных алгоритмов прогноза и управления, являющихся составляющими ИС JTA. Алгоритм прогноза является прямой модификацией трендов Демарка с помощью метода самоорганизации. Алгоритм управления основан на использовании теории дифференциальной геометрии и позволяет осуществлять релейное переключение нелинейного регулятора на адекватный линейный регулятор.

На основе анализа функционирования БЛА представлена структура системы управления (СУ) и осуществлён выбор её алгоритмических составляющих для каждой фазы движения БЛА.

Практическая ценность результатов диссертационной работы состоит в разработке компактных и быстродействующих алгоритмов построения прогнозирующих математических моделей погрешностей инерциальных навигационных систем (ИНС), которые используются как в структуре ИС, так и в качестве интеллектуальной компоненты классических СУ ЛА и БЛА. Разработанный алгоритм управления позволяет существенно упростить реализацию процесса управления в ИС ЛА за счёт перехода от нелинейного регулятора к линейному регулятору на определённых интервалах функционирования ЛА. Подобный переход в линейное пространство на этих интервалах осуществляется без потери точности.

На основе системогенеза ИСУ БЛА осуществлен выбор алгоритмического обеспечения СУ на каждой фазе функционирования БЛА, что позволяет существенно экономить вычислительные ресурсы и повысить быстродействие системы.

Достоверность полученных в диссертации результатов и выводов обеспечивается достаточной адекватностью полученных математических моделей и реального процесса изменения погрешностей ИНС, полученных в результате лабораторного эксперимента, корректностью математических выводов при разработке алгоритмов, а также согласованностью полученных результатов с известными данными в этой области, опубликованными в печати.

Для исследований применялись методы теории управления и теории случайных процессов, методы теории дифференциальной геометрии и методы самоорганизации, теории функциональных систем, а также вычислительные методы, математическое моделирование и моделирование по данным лабораторного эксперимента.

Результаты диссертации докладывались на международных конференциях: «второй международной конференции по проблемам управления» (Москва, 2003), «2003 Intelligent automation conference» (Hong Kong, China, 2003), «X X Vffl академических чтениях по космонавтике» (Москва, 2004), «шестом международном симпозиуме» (Саратов, 2004), «Международной научно-практической конференции: электронные средства и системы управления» (Томск, 2004) и т. д.

По теме диссертации опубликовано 17 работ.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы.

ВЫВОДЫ

Проведенные в работе исследования позволили получить следующие научно-технические результаты.

1. На основе анализа существующих и применяемых на практике ИСУ JIA выделен наиболее перспективный вид ИСУ, структура которой основана на применении теории функциональных систем и метода самоорганизации.

2. Реализация акцептора действия ИСУ J1A предполагает построение прогнозирующих моделей. В условиях дефицита времени и машинной памяти, отводимой для реализации алгоритмического обеспечения акцептора действия предложено использовать оригинальный алгоритм построения прогнозирующих моделей — модифицированный алгоритм трендов Демарка. Модификация осуществляется посредством метода самоорганизации. Эффект старения измерений парируется посредством применения «окна Язвинского». Предложенный алгоритм отличается компактностью и простотой реализации.

3. Разработан релейный алгоритм управления для ИСУ БЛА, основанный на применении теории дифференциальной геометрии. В предложенном алгоритме управления выделяются интервалы функционирования на которых возможно использование вместо нелинейного регулятора линейный регулятор без потери точности. Применение такого алгоритма управления существенно упрощает реализацию, что является важным при синтезе ИСУ БЛА.

4. Проведен анализ основных фаз системогенеза возвращающегося в атмосферу БЛА. На основе анализа проведен выбор алгоритмического обеспечения акцептора действия ИСУ БЛА. Для каждой фазы функционирования БЛА предложены компактные и простые в реализации алгоритмы прогноза.

5. Результаты моделирования подтвердили работоспособность и достаточно высокую точность разработанных алгоритмов. Результаты моделирования по данным лабораторного эксперимента также показали эффективность предложенного алгоритма прогноза.

6. Практическая ценность работы определяется тем, что выполненные исследования, разработанные алгоритмы позволяют повысить точность выполнения БЛА поставленных задач, снизить себестоимость БЛА за счет использования более дешевых систем при сохранении заданных точностных характеристик, экономить энергоресурсы БЛА путем выбора оптимального маршрута полета.

Материалы диссертации использованы в учебном процессе кафедры «Системы автоматического управления» МГТУ им. Н. Э. Баумана в курсовом и дипломном проектировании, а также в лекциях по курсу «Интеллектуальные системы».

Основные материалы диссертации докладывались и обсуждались на: а) второй международной конференции по проблемам управления (Москва, 2003) — б) четвертой международной научно-технической конференции (Рязань, 2003) — в) третьей научно-технической конференции (Москва, 2003) — г) восьмой международной научно-технической конференции (Москва, 2003) — д) intelligent automation conference (Hong Kong, China, 2003) — е) ХХ1 академические чтения по космонавтике (Москва, 2004) — ж) международной научно-практической конференции (Томск, 2004) — и) шестом международном симпозиуме (Москва, 2004) — к) Chinese control conference (Shanghai, China, 2004) — л) XIX академические чтения по космонавтике (Москва, 2005) — м) X XIX академические чтения по космонавтике (Москва, 2005). По материалам диссертации автором опубликовано 17 работ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Интеллектуальное управление динамическими системами / С. Н. Васильев, А. К. Жерлов, Е. А. Федосов, Б. Е. Федунов.-М.: Фшматшгт, 2000.- 351с.
  2. Narendra K.S. Neural network for control: Theory and practice // Proc. of the IEEE. -1996.- V.84, № 10.- P.1385−1406.
  3. B.B. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. — 431с.
  4. Н. Кибернетика и общество. Творец и робот: Пер. с англ. М.: Тайдекс Ко, 2003.-246с.
  5. Handelman D.A., Stengel R.F. An architecture for real-time rule-based // Proc. of the American control conference. 1987.-P. 1636−1642.
  6. Wos L. Solving open questions with an automated theorem proving program // Lecture notes in computer science. 1982.- V.138.-P.1−31.
  7. Kambhampati S.K., Davis L.S. Multi-resolution Path planning for mobile robots // IEEE J. of robotics and automation. 1986. -№ 2. — P. 135−145.
  8. Drescher G.L. Made-Up minds: A constructivists approach to artificial intelligence. London: Cambridge, the MIT press, 1991.-220 p.
  9. Vassilyev S.N. Machine synthesis of mathematical theorems // J. of logical programming. 1990. -V.9, № 2−3. — P.235−266.
  10. Guy A. Dumont, Mihai Huzmezan. Concepts, methods and techniques in adaptive control // Proc. of the Americal control conference. -N.Y., 2002. -P.l 137−1155.
  11. С.Н. Методы синтеза условий выводимости хорновских и некоторых других формул // Сибирский математический журнал. 1997. -Т. 38, № 5.-С. 1034−1046.
  12. В.М., Убейко В. В. Экспертные системы в технике и экономике. -М.: Изд-во МАИ, 1992.- 238с.
  13. К.А. Динамические экспертные системы в управлении // Изв. Вузов. Приборостроение. 1996. -Т.39, № 8−9. — С.39- 50.
  14. К.А. О некоторых новых задачах теории и техники интеллектуальных систем // Интеллектуальные системы: Труды третьего международного симпозиума / Под ред. К. А. Пупкова. М.:000 «ТВК», 1998.-С. 19−23.
  15. К.А., Коньков В. Г. Интеллектуальные системы. -М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2003. 345с.
  16. А.Н. Динамические интеллектуальные системы: 2. Моделирование целенаправленного поведения // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2003. -№ 1— С. 87 — 94.
  17. Кэ Фан, Неусыпин К. А. Концептуальный синтез интеллектуальных систем // Тезисы докладов второй международной конференции по проблемам управления. Москва, 2003. — С. 168.
  18. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. — М.: Мир, 1990.-206с.
  19. К.A., Neusipin К.А., Ке Fang, The genetic program of intelligent systems of dynamic objects // Proc. of the 23rd Chinese control conference. -Shanghai (China), 2004. P. 1143−1144.
  20. B.H. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1997. -№ 3. -С. 138−145.
  21. П.К. Проблемы центра и периферии в физиологии нервной деятельности. Н. Новгород, 1935. — 120с.
  22. Е.А. Критические технологии России // Труды всероссийской конференции государственных научных центров РФ. — М., 1995.-С.80−95.
  23. .Е. Проблемы разработки бортовых оперативно-советующих систем для антропоцентрических объектов // Изв. РАН. Теория и системы управления. -1996. -№ 5. -С. 147−160.
  24. П.В., Федунов Б. Е. Основы информационной интеграции бортовой аппаратуры. М.: Изд-во МАИ, 1993.-127с.
  25. .Е., Романова В. Д., Юневич Н. Д. Бортовые оперативно-советующие экспертные системы на борту антропоцентрических человеко-машинных объектов // Интеллектуальные системы. 1996.-Т.1,№ 1−4.-0.145−157.
  26. К.А. Направления развития интеллектуальных систем //Автоматизация и современные технологии. 2002.- № 12.-С. 12−15.
  27. А.И. Формирование облика авионики перспективных летательных аппаратов // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2002.-№ 6.-С. 128−138.
  28. Е.А. Бортовые экспертные системы тактических самолётов 5-го поколения. -М.: Научно-информационный центр ГосНИИАС, 2002.-140 с.
  29. К.А. Интеллектуальные системы: проблемы теории и практики // Изв. Вузов. Приборостроение. 1994. -Т.37, № 9−10. -С.5−7.
  30. An introduction to fuzzy control / D. Driankov, H. Hellendoorn, M. Reinfrankwith corp. from R.Palm, B. Graham and A.Ollero. Berlin: Springer, 1993. -316p.
  31. Нгуен Хай Зыонг, Шахназаров Г. А. Структурирование алгоритмическогообеспечения интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами // Интеллектуальные системы: Труды шестого международного симпозиума. — Москва, 2004. — С. 113 116.
  32. В.В., Хаммуд А. Нейронные сети в адаптивных системах
  33. Аэрокосмические технологии: Научные материалы первой международной научно-технической конференции. — Реутов, 2004. -С. 216- 223.
  34. Nichols R.A., Reichert R.T., Rugh W.J. Gain scheduling for H-infinity controllers: A flight control example // IEEE Trans, on control systems technology. 1993. -V.l, № 2. — P.69−79.
  35. K.A., Неусыпин K.A. Вопросы теории и реализации систем управления и навигации. -М.: Биоинформ, 1997. 364с.
  36. К.А. Синтез интеллектуального измерительного комплекса. —1. М.:МПУ, 1998.-94с.
  37. К.А., Логинова И. В. Вопросы теории и реализации интеллектуальных систем. — М.:МПУ, 1999. 202с.
  38. К.А. О некоторых новых задачах теории и техники интеллектуальных систем // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2000. — № 1.-С.З-10.
  39. Э.А., Кочеткова А. И. Управление персоналом в малом и среднембизнесе. М.: Акалис, 1996. — 207с.
  40. А.Г., Мюллер Й. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей.— Киев: Техника, 1985.-225с.
  41. А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложныхсистем. Киев: Наука, 1982.-296с.
  42. К.А., Забелинский А. И. Некоторые аспекты теории организации и прогнозирования. М.: Сигналь МПУ, 2000. — 120с.
  43. Ivaknenko A.G., Ivaknenko G.A. Problems of further development of the group method of data handing algorithms. Parti. // Pattern recognition and image analysis. 2002. — V. 10, № 2.- P. 187−194.
  44. K.A., Фалднн H.B., Егупов Н. Д. Методы синтеза оптимальных систем автоматического управления. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002.-5 Юс.
  45. Т. Технический анализ — новая наука. М.: Диаграмма, 1997. -280с.
  46. К.А., Ке Fang. The new orientation of development in the field of intelligent systems // Proc. of 2003 Intelligent automation conference. Hong Kong (China), 2003. -P.30−34.
  47. Jazwinski A.H. Stochastic processes and filtering theory. N.Y., 1970. — 376 p.
  48. В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука, 1999. — 88с.
  49. В.Б. Прогнозирование временного ряда по экспертным высказываниям // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. -№ 3. -С.47−51.
  50. В.Б., Носков С. И. Комбинирование прогнозов с учётом экспертной информации // Автоматика и телемеханика. 1992. -№ 11. -С. 109−117.
  51. М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. — 736с.
  52. Makridakis, Spyros G. Forecasting: Methods and applications. Santa Barbara:1. John Wiley, 1978.-713 p.
  53. Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. —1. М.:Мир, 1974.-286 с.
  54. Кэ Фан. Модификация трендов Демарка методом самоорганизации // X VIII
  55. Академические чтения по космонавтике: Сборник материалов. Москва, 2004.-С.379.
  56. К.А., Неусыпин К. А., Кэ Фан.Модификация трендов Демарка спомощью подхода самоорганизации // Автоматшация и современные технологии. 2004. -№ 1. — С. 10 -13.
  57. К.А., Неусыпин К. А., Кэ Фан. Интеллектуальная система управления динамическим объектом // Авиакосмическая техника и технология. 2004. — № 1. — С. 20 — 28.
  58. К.А., Неусыпин К. А., Кэ Фан. Интеллектуализация измерительного комплекса летательного аппарата // Изв. Вузов. Приборостроение. 2004. -Т. 47, № 8. — С. 18 — 23.
  59. К.А., Неусыпин К. А., Кэ Фан. Модификация интеллектуальной системы в условиях сенсорной депривации // Интеллектуальные системы: Труды шестого международного симпозиума. Москва, 2004. -С. 147.
  60. К.А., Кэ Фан. Измерительный комплекс летательного аппаратас интеллектуальной компонентой // Электронные средства и системы управления: Сборник материалов международной научно-практической конференции. Томск, 2004. — С.255.
  61. Кэ Фан. Разработка блока синтеза цели шггеллектуалыюй системы управления // X XIX академические чтения по космонавтике. Москва, 2005.-С.387−388.
  62. К.А., Неусыпин К. А., Кэ Фан, Алгоритмы управления интеллектуальной системы возвращающегося в атмосферу БЛА //XX IX академические чтения по космонавтике. -Москва, 2005. С. 389 — 390.
  63. А., Хо Ю-ши^Прикладная теория оптимального управления: Пер. с англ./ Под ред. А. М. Летова. -М.: Мир, 1972. -544 с.
  64. А.А., Карабанов В. А. Динамика система управления беспилотных летательных аппаратов. -М.: Машиностроение, 1965.-528 с.
  65. А.А., Чернобровкин Л. С. Динамика полета. -М.: Машиностроение, 1973. -616 с.
  66. Методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления / К. А. Пупков, Н. Д. Егупов, В. Г. Коньков и др.- Под ред. Н. Д. Егупова. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1999. -683 с.
  67. Н.Н. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978. -351 с.
  68. Е.А. Динамическое проектирование систем управления автоматических маневренных летательных аппаратов. -М.: Машиностроение, 1997. -336 с.
  69. Н.Т., Сальчев О. С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. М.: Машиностроение, 1982. — 215с.
  70. Статистическая динамика и оптимизация управления летательных аппаратов / А. А. Лебедев., В. Т. Бобронников., М. Н. Красилышков и др. — М.: Машиностроение, 1985. -280 с.
  71. К.А., Егупов Н. Д., Гаврилов А. И. Методы робастного, нейро-нечетного и адаптивного управления / Под ред. К. А. Пупкова. — М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. -744 с.
  72. К.А., Неусыпин К. А., Кэ Фан. Применение метода дифференциальной геометрии в задаче управления беспилотными летательными аппаратами // Сборник материалов XL научных чтений памяти К. Э. Циолковского. Москва, 2005. — С.72−73.
  73. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического управления.
  74. Санкт-Петербург: Профессия, 2004. -747 с.
  75. Э.П., Уайт Ч. С. Оптимальное управление системами: Пер. с англ.
  76. Под ред. Б. Р. Левина. -М.: Радио и связь, 1982. —392 с.
  77. Isidory A. Nonlinear control systems: An introduction. New York: Springer1. Verlag, 1985.-297c.
  78. В.И., Крищенко А. И. Нелинейные системы: Геометрические методы анализа и синтеза. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. 519с.
  79. Е.А., Инсаров В. В., Селивохин О. С. Системы управления конечными положением в условиях противодействия среды. -М.: Наука, 1989. -272 с.
  80. М.С., Федоров С. М. Динамика систем управления ракет с бортовыми цифровыми вычислительными машинами. -М.: Машиностроение, 1976. —292 с.
  81. А.В. Разработка компонентов интеллектуальной системы управления движением // Интеллектуальные системы: Труды шестого международного симпозиума. — Москва, 2004. — С. 190−191.
  82. К.А. Алгоритмические методы повышения точности навигационной системы: Дис. .д-р техн. наук. Москва, 1996. — 362с.
  83. А.В. Направления совершенствования навигационной аппаратурылетательных аппаратов // Автоматизация н современные технологии. — 2000.-№ 7.-С. 29−34.
  84. Бобров А. В. Использование каскадной фильтрации для повышения точности навигационного комплекса летательных аппаратов
  85. Автоматизация и современные технологии. 2001. -№ 7. — С. 6 — 8.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?