В.М. Понятский’s scientific contributions

Рассматриваются вопросы сглаживания информационных сигналов в технических системах с подвижным основанием. В таких системах используются различные системы координат и при управлении исполнительными элементами осуществляется преобразование сигналов из одной системы координат в другую. Выбор системы координат, в которой осуществляется обработка информационных сигналов, должен осуществляться с учетом характера изменения обрабатываемых сигналов. В статье рассматривается обработка информационных сигналов с учетом системы измерения координат с помощью фильтрации Калмана. Учет системы измерения координат при фильтрации Калмана позволяет обеспечить требуемую точность обработки сигналов. The article describes information signal smoothing problems in the technical systems with movable platform. In such technical systems different coordinate system are used and there is a signal conditioning from one coordinate system into one another when actuating element controlling. A choice of coordinate system, which is used for information signal processing, must take account of behavior of processed signals. Kalman filter allows providing signal processing required accuracy, if there is taken account of a system of dimensioning.

Рассматриваются вопросы комплексирования измерений с двух датчиков, моменты получения измерений с которых не совпадают по времени, при этом требуемые моменты выдачи результатов их обработки также лежат внутри интервалов между показаниями. Предложено несколько вариантов алгоритмов объединения на основе калмановской фильтрации как с использованием централизованного фильтра, так и на основе параллельно работающих частных фильтров в рамках децентрализованной фильтрации. Описана адаптация параметров фильтра к работе в условиях неэквидистантной сетки рабочих тактов. Рассмотрены варианты объединения оценок состояния процесса внутри контура фильтрации и за его пределами. Сравнение методов выполняется с точки зрения величины относительной среднеквадратической ошибки получаемой на выходе оценки. Отдельно анализируются случай равноточных измерений и случай, когда уровень шумов в показаниях датчиков значительно различается. Работоспособность методов исследуется при различных значениях ширины полосы пропускания, определяемой соотношением интенсивности шума процесса и шума измерения.

При разработке сложной оптической техники трудоемкой задачей является выбор шагового двигателя. Разработана методика по оценке мощности шагового двигателя, основанная на использовании САПР SOLIDWORKS и Matlab/Simulink. Для механизма панкратического объектива разработана динамическая модель, позволяющая определить необходимый крутящий момент, развиваемый двигателем, с учетом воздействия пружин, сложного профиля и программного изменения угла поворота кулачкового механизма. Данная методика включает в себя несколько этапов. Сутью первого этапа является получение из 3D-модели САПР SolidWorks модели в среде MatLab. Сначала 3D-модель экспортируется в xml-файл данных с помощью транслятора Simscape Multibody Link. После того как произведен экспорт в xml-файл, модель импортируется непосредственно в Simscape Multibody Model. При трансляции, телам модели Simulink передаются соответствующие массо-инерционные характеристики компонентов сборки SolidWorks, а также сопряжения между телами 3D-модели SolidWorks, которые преобразуются в степени свободы динамических тел Simulink. Фактически при трансляции осуществляется построение динамической модели механизма. Для обеспечения визуализации модели Simulink геометрия элементов сборки SolidWorks передается с помощью транслируемых stl-файлов. Вторым этапом является доработка полученной динамической модели.

Рассматриваются вопросы получения оценки состояния процесса с использованием аппарата калмановской фильтрации при наличии измерителя, выдающего показания с временным разрешением меньше требуемого. Выделены два пути решения проблемы: повышение частоты следования отсчетов выходных данных фильтра при использовании данных одного датчика и введение в систему второго, удовлетворяющего требованию по временному разрешению выдаваемых данных, но недостаточно точного, с последующим комплексированием показаний двух датчиков. Проведен анализ известных методов повышения разрешения оценок при использовании одного измерителя, предложены модификации. С использованием этих результатов предлагаются варианты алгоритмов комплексирования, основанные на известных ранее разработанных для объединения показаний с одинаковыми частотами следования и адаптированные под рассматриваемую задачу, в том числе метод объединения измерений на входе фильтра Калмана, метод объединения векторов состояния и его последующие модификации. Также приводятся известные из литературы алгоритмы комплексирования, изначально разработанные для объединения показаний с различными частотами следования. Проводится сравнительный анализ результатов работы всех алгоритмов на примере оценивания процесса по измерениям с различными уровнями шумов, различным соотношением интервалов следования показаний датчиков, исследуется их поведение при различных частотных свойствах фильтрующих контуров. Приводятся соображения по выбору оптимального для конкретного набора значений метода. Проведено сравнение ошибки оценивания с получаемой при использовании одного измерителя, сделаны выводы относительно целесообразности использования каждого из двух обозначенных в начале путей.

В данной статье рассмотрена задача селекции полезного источника излучения по его нескольким слабовыраженным параметрам. Для реализации алгоритма селекции, а также расчета вероятности обнаружения полезного источника, в известных методах селекции используются интегрирование многомерных плотностей вероятности случайных величин. Такой расчет требует высоких вычислительных затрат, а также знания законов распределения плотностей вероятности случайных величин, используемых для селекции, что при реализации на практике затруднительно. С целью упрощения многомерной селекции предлагается использовать метод селекции на основе комплексного критерия. Метод селекции по комплексному критерию заключается в вычислении функционалов источников на основе их параметров с учетом взвешенных коэффициентов. Такой функционал по сути является применением метода наименьших квадратов для получения оценки степени соответствия рассматриваемых объектов заданным условиям. А при использовании взвешенных коэффициентов для расчета значения комплексного критерия менее выраженные параметры полезного сигнала вносят меньший вклад при принятии решения об обнаружении полезного сигнала. В данной статье основное внимание уделено проведению анализа влияния набора параметров, использованных для селекции по комплексному критерию.

Предлагается в задачах управления осуществлять оценку качества выделенных с помощью видеосенсоров координат источника полезного излучения по совокупности показателей, в частности, используя вероятность обнаружения полезного сигнала. Традиционно оценка вероятности обнаружения источника полезного излучения осуществляется исходя из предположения о нормальном законе распределении плотности вероятности полезного сигнала и помехи. Рассматривается оценка вероятности обнаружения источника полезного излучения, яркость которого изменяется по произвольному закону. Получаемые в процессе управления оценки используются для выбора методов обработки изображений, а также для их настройки. It is offered in control problems to carry out assessment quality of the coordinates of useful radiation source allocated by means of video sensors on set of indicators, in particular, using probability of detection of desired signal. Traditionally the assessment of detection probability of useful radiation source is carried out proceeding from the assumption of the normal law distribution of probability density of desired signal and hindrance. The assessment of detection probability of useful radiation source which brightness changes under any law is considered. The estimates received in control process are used for choice of methods of processing of images, and also for their setup.