doi: 10.18698/2309-3684-2021-1-4965
Разработан алгоритм обработки данных на основе вейвлет–анализа, позволяющий автоматизировать процесс частотно-временного анализа переходных процессов, полученных при статистическом моделировании движения БПЛА для большого числа случайно реализовавшихся наборов допусков. Статистическое моделирование движения БПЛА представляет собой основной инструмент для анализа и отработки функционирования разрабатываемых алгоритмов управления с учётом возможных разбросов характеристик БПЛА и параметров среды. Исходя из качества полученных при статистическом моделировании переходных процессов, определяется приемлемость выбранных параметров алгоритмов управления в части обеспечения устойчивого полёта БПЛА в заданном диапазоне допустимых траекторий с учётом допусков. Наибольшую трудность в этом случае представляет автоматизация частотно-временного анализа полученных переходных процессов, так как стандартные диагностики не позволяют выявлять критические варианты сочетания допусков, при которых в соответствующих им переходных процессах на исследуемых участках траектории присутствуют спектральные компоненты с превышением заданных значений по частоте, амплитуде и длительности. Для решения этой задачи в разработанном алгоритме используются вейвлетное и вейвлет–пакетное преобразования одномерных сигналов, которые как раз и относятся к типу частотно-временных преобразований сигналов, с целью получения и дальнейшего анализа частотно-временных представлений переходных процессов с заданными параметрами. Приведён пример использования разработанного алгоритма для оценки параметров спектральных компонент, таких как длительность, максимальное и среднее значение амплитуды, значение частоты в окрестности точки с максимальным значением амплитуды, требуемых для определения качества полученных при моделировании переходных процессов.
Флетчер К. Вычислительные методы в динамике жидкостей. Т. 2. Методы расчета различных течений. Москва, Мир, 1991, 552 с.
Точилова О.Л. Исследование устойчивости изделия ракетной техники на основе вейвлет–анализа. Труды МАИ, 2016, № 91, с. 1–25.
Точилова О.Л. Методика обработки данных статистического моделирования на основе вейвлет–анализа. Ракетные комплексы и ракетнокосмические системы — проектирование, экспериментальная отработка, летные испытания, эксплуатация. Труды секции 22 имени академика В.Н. Челомея XXXIX Академических чтений по космонавтике, Реутов, 2015, с. 202–217.
Плавник Г.Г., Лошкарев А.Н., Точилова О.Л. Использование методики обработки данных на основе вейвлет–анализа для корректировки параметров алгоритмов стабилизации беспилотных летательных аппаратов. Инженерный журнал: наука и инновации, 2016, вып. 9. DOI: 10.18698/2308-6033-2016-9-1528
Новиков Л.В. Основы вейвлет–анализа сигналов. Учебное пособие. Санкт-Петербург, Изд-во ООО МОДУС+, 1999, 152 с.
Блаттер К. Вейвлет–анализ. Основы теории. Москва, Техносфера, 2006, 272 с.
Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов. Москва, Мир, 2005, 672 с.
Штарк Г. Г. Применение вейвлетов для ЦОС. Москва, Техносфера, 2007, 192 с.
Ngui W.K., Leong M.S., Hee L.M., Abdelrhman A.M. Wavelet analysis: Mother wavelet selection methods. Applied Mechanics and Materials, 2013, vol.393, pp.953–958.
Polikar R. The engineer’s ultimate guide to wavelet analysis. Rowan University, College of Engineering, retrieved June, 2006.
Яковлев А.Н. Введение в вейвлет–преобразования. Новосибирск, Изд-во НГТУ, 2003, 104 с.
Астафьева Н.М. Вейвлет–анализ: основы теории и примеры применения. Успехи физических наук, 1996, т. 166, № 11, с. 1145–1170.
Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. Санкт-Петербург, Изд-во СПбГТУ, 1999, 132 с.
Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001, 464 с.
Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. Москва, ДМК Пресс, 2008, 448 с.
Точилова О.Л., Колготин А.В. Алгоритм автоматизации частотно–временного анализа переходных процессов, полученных при моделировании движения БПЛА. Математическое моделирование и численные методы, 2021, № 1, с. 49–65.
Количество скачиваний: 303