Велищанский Михаил Александрович

С. 301-318

Рассматривается задача построения пространственных траекторий для беспилотного летательного аппарата (БПЛА) и синтеза реализующих их программных управлений. Приведена нелинейная математическая модель движения БПЛА как материальной точки. Кинематическая траектория строится на основе полиномов по времени, а реализующее ее программное управление – на основе концепции обратных задач динамики. Целью работы является нахождение такого времени маневра БПЛА, при котором построенные кинематическая траектория и программное управление удовлетворяли бы наложенным на переменные состояния и управления ограничениям. При этом найденное время маневра должно быть минимально возможным. Для решения поставленной задачи используются методы численной оптимизации. Приводятся результаты численного моделирования.

Рассматривается квазиоптимальный алгоритм управления угловым положением космического аппарата (КА), переводящий КА из произвольного начального положения в конечное положение покоя за заданное время. Целью работы является нахождение условий, при которых синтезируемое  программное управление задает плоский поворот космического аппарата (КА). Программное управление строится на основе концепции обратных задач динамики. Показано, что в общем случае программное управление задает пространственный разворот КА. Автором получены условия, при выполнении которых программное управление реализует плоский поворот КА. Приведены частные случаи, когда полученные условия имеют простую интерпретацию. Приводятся результаты численного моделирования, подтверждающие полученные теоретические результаты.

В работе дается сравнительный анализ двух различных подходов к синтезу алгоритмов управления пространственной переориентацией  космического аппарата. Одним из таких подходов является концепция обратных задач динамики, что позволяет синтезировать гладкие непрерывные программные управления, строить управления, стабилизирующие программные траектории, учитывать ограничения и позволяет проводить численную оптимизацию траектории по выбранному критерию. Второй подход основан на синтезе оптимального программного управления при помощи принципа  максимума Понтрягина. Приводятся результаты численного моделирования, демонстрирующие работу обоих алгоритмов. Приводится анализ полученных результатов.