Актуальность работы заключается в том, что вибрационные помехи, возникающие вследствие работы двигателей квадрокоптера, остаются одной из ключевых причин ухудшения точности и устойчивости систем управления беспилотными летательными аппаратами. Эти помехи, вызванные переключением магнитных потоков в электродвигателях, могут существенно влиять на показания датчиков, таких как гироскопы и акселерометры, что снижает общую эффективность навигации и стабилизации. Поэтому исследование свойств таких помех и их влияния на динамику квадрокоптера является важной и практически значимой задачей.
Цель данной работы заключается в определении свойств вибрационных помех, вызванных переключением магнитных потоков в двигателях, и влияния этих помех на работу квадрокоптера.
Методы. В работе использованы методы математического моделирования, спектрального анализа и экспериментального исследования.
Результаты. В работе предложена модификация модели квадрокоптера, учитывающая эти помехи. Результаты моделирования и экспериментальных исследований подтверждают, что частота вибрации связана с управлением двигателей и присутствует в спектре силы тяги, что в свою очередь отражается на показаниях гироскопа и акселерометра. Подчеркивается необходимость учета вибрационных помех для качественного синтеза систем управления квадрокоптером, а также разработки новых алгоритмов, устойчивых к шумам.
Выводы. Дальнейшие исследования могут быть направлены на оптимизацию архитектуры управления с учетом выявленных спектральных составляющих помехи, а также на разработку более эффективных фильтров, которые могли бы обеспечить высокий уровень производительности и точности при условии наличия помех.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Математика
Синтез системы управления полетом квадрокоптера является сложной и интересной научной задачей с точки зрения исследования замкнутых контуров с ПИД-регулированием.
Список литературы
1. Kurak S., Migdat H. Control and estimation of a quadcopter dynamical model. Periodicals of Engineering and Natural Sciences (PEN). 2018. Vol. 6. No. 1. Pp. 63-75. DOI: 10.21533/pen.v6i1.164
2. Cao N., Alan F.L. Inner-outer loop control for quadrotor UAVs with input and state constraints. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2015. Vol. 2. No. 5. Pp. 1797-1804. DOI: 10.1109/TCST.2015.2505642
3. Azfar A.Z., Hazry D. A simple approach on implementing IMU sensor fusion in PID controller for stabilizing quadrotor flight control. IEEE 7th International Colloquium on Signal Processing and its Applications. Penang. Malaysia. 2011. Pp. 28-32. DOI: 10.1109/CSPA.2011.5759837
4. Khatoon S., Shahid M., Chaudhary H. Dynamic modeling and stabilization of quadrotor using PID controller.International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI). Delhi. India. 2014. Pp. 746-750. 10.1109/ICACCI.2014.6968383 SYSTEM ANALYSIS, MANAGEMENT AND INFORMATION PROCESSING, STATISTICS. DOI: 10.1109/ICACCI.2014.6968383SYSTEMANALYSIS
5. News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of RAS Vol. 27 No. 3 2025.
6. Rinaldi M., Stefano P., Giorgio G. A comparative study for control of quadrotor UAVs. AppliedSciences. 2023. Vol. 13. No. 6. Pp. 3464. DOI: 10.3390/app13063464 EDN: TDNUFW
7. Белов H. B., Борис Б. Я. Построение математической модели управления высотой и углами движения БПЛА // Телекоммуникации и информационные технологии. 2018. Т. 5. № 1. С. 100-111. Belov N.V., Boris B.Ya. Building a mathematical model for controlling UAV altitude and angles of motion. Telecommunications and Information Technologies. 2018. Vol. 5. No. 1. Pp. 100-111. (In Russian). EDN: UROPEO
8. Oloo J.O. Design of extended kalman filter optimized fuzzy PID controller for a quadcopter in the event of one rotor failure: Dis. JKUAT-COETEC. 2021. 71 p.
9. Калачев Ю. Н. SimInTech: моделирование в электроприводе. М.: ДМК Пресс, 2022. C. 26-33. Kalachev Yu.N. SimInTech: modeling in electric drive. Moscow: DMK Press, 2022. Pp. 26-33. (In Russian).
10. Bahari N.B., Jidin A.B., Abdullah M.N. et al. Modeling and simulation of torque hysteresis controller for brushless DC motor drives. IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications. Bandung, Indonesia. 2012. Pp. 152-155.
11. Мясищев А. А. Программирование ESC регуляторов прошивками SimonK и BLHeli через Arduino и полетный контроллер // Электронный ресурс. 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/332381105 Myasishchev A.A. Programming ESC controllers with SimonK and BLHeli firmware via Arduino and a flight controller. Electronic resource. 2019. Available at: https://www.researchgate.net/publication/332381105. (In Russian).
12. Yadav P.M., Gadgune S.Y. Position and speed control of brushless DC motors using sensorless techniques: A review.International Journal of Engineering Research & Technology. 2019. Vol. 8. No. 1. Pp. 62-69.
13. Dasari M., Reddy A.S., Kumar M.V. Modeling of a commercial BLDC motor and control using GA-ANFIS tuned PID controller.International Conference on Innovative Research In Electrical Sciences (IICIRES). Nagapattinam, India. 2017. Pp. 1-6. DOI: 10.1109/IICIRES.2017.8078305
14. Yamashita R.Y., Silva L.M., Santiciolli F.M. et al.Comparison between two models of BLDC motor, simulation and data acquisition. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2018. Vol. 40. ID: 63. DOI: 10.1007/s40430-018-1020-0
15. Ascorti L. An application of the extended Kalman filter to the attitude control of a quadrotor: Dis. Biblioteche e Archivi. 2012. Pp. 45-49.
16. Kiruthika A., Rajan A.A., Rajalakshmi P. Mathematical modelling and speed control of a sensored brushless DC motor using intelligent controller. IEEE International Conference ON Emerging Trends in Computing, Communication and Nanotechnology (ICECCN). Tirunelveli, India. 2013. Pp. 211-216. DOI: 10.1109/ICE-CCN.2013.6528495
17. Hai P.T. Reasearh data for this article. URL: https://github.com/tronghai180598/1_articles (accessed: 30.05.2025).
18. John B. Quadcopter Simulation and Control. Dynamics generated with PyDy. Available at: https://github.com/bobzwik/Quadcopter_SimCon (accessed: 05.10.2024).
19. Cárdenas R.C., Morales C.A.C., Ospina J.P. et al. Mathematical modeling and identification of a quadrotor.Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020: 20th International Conference. Cagliari, Italy, July 1-4, 2020, Proceedings, Part I 20. Springer International Publishing. 2020. Pp. 261-275. DOI: 10.1007/978-3-030-58799-4_19
20. Abdelhay S., Alia Z. Modeling of a quadcopter trajectory tracking system using PID controller. Procedia Manufacturing. 2019. Vol. 32. Pp. 564-571. DOI: 10.1016/j.promfg.2019.02.253
21. Nguyen N.P., Ming N.X., Thanh H.l.N.N. et al. Adaptive sliding mode control for attitude and altitude system of a quadcopter UAV via neural network. IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 40076-40085. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3064883
22. Hoffmann F., Niklas G., Torsten B. Attitude estimation and control of a quadrocopter. IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2010. P. 10721077. DOI: 10.1109/IROS.2010.5649111
23. Калачев О. Как я разработал квадрокоптер на ESP32 с нуля // Хабр. URL: https://github.com/okalachev/flix Kalachev O. How I developed a quadcopter on ESP32 from scratch, Khabr. Available at: https://github.com/okalachev/flix. (In Russian).
24. Open Source Autopilot For Drone Developers // PX4. URL: https://github.com/px4/px4-autopilot/(accessed: 25.06.2024).
25. Жмудь В. А., Кузнецов К. А., Кондратьев Н. О. и др. Акселерометр и гироскоп MPU6050: первое включение на STM32 и исследование показаний в статике // Автоматика и программная инженерия. 2018. № 3(25). Pp. 9-22. Zhmud V.A., Kuznetsov K.A., Kondratyev N.O. et al. Accelerometer and gyroscope MPU6050: first inclusion on STM32 and study of readings in statics. Avtomatizatsiya i programmnaya inzheneriya [Automation and software engineering]. 2018. Vol. 3. No. 25. Pp. 9-22. (In Russian). EDN: YALYRF
Выпуск
Другие статьи выпуска
Пространственное развитие сельского хозяйства связано с разнообразием более или менее благоприятных природных и экономических условий для производства сельскохозяйственной продукции. Поэтому оно должно быть сориентировано на рациональное размещение, углубление специализации и оптимальную концентрацию производства отдельных видов сельскохозяйственной продукции, ведение подотраслей за счет эффективного использования природных и производственных ресурсов. Основой территориального разделения в сельском хозяйстве является развитие ее производственных сил, что требует учета всей совокупности факторов, влияющих на пространственную организацию отрасли. Характерной особенностью Российской Федерации является, в отличие от многих других государств, наличие огромной, но относительно слабозаселенной территории. Поэтому Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2036 года предусматривает максимальное использование территории страны в решении национальных интересов, применении ресурсов с учетом существующих тенденций, новых вызовов и возможностей, роста издержек в экономике. К пространственным приоритетам относится организация опорных населенных пунктов, которая предусматривает возможность расселения, формирования производственной и социальной инфраструктуры, развития прилегающих к ним территорий. Особенно это касается сельских территорий с низким уровнем заселенности, со слаборазвитой социальной, производственной и транспортной инфраструктурой. Проблемными остаются регионы с трудоизбыточным сельским населением и малоземельем, где сложились особой уклад жизни и специфические условия ведения сельского хозяйства. Успешное решение этих проблем и развитие сельского хозяйства на всей территории страны требуют реализации государственной социально-экономической и особенно аграрной политики.
Цель исследования - разработка научно обоснованных предложений по приоритетным направлениям развития сельского хозяйства и сельских территорий.
Методы исследования. В процессе проведения исследований применялись экономико-статистические, монографический, расчетно-конструктивный и программно-целевой методы.
В мировом сообществе растет понимание необходимости сохранения и восстановления лесных массивов. На долю России приходится пятая часть всего мирового лесного фонда. Цель исследования - обзор информации по лесовосстановлению в Республике Бурятия, а также анализ и интерпретация полученных данных на основе различных материалов и выработка научно обоснованных решений по улучшению ситуации. В качестве объекта исследования выбран один из регионов России - Республика Бурятия. Леса в Бурятии занимают практически 83 % и являются основной лесосырьевой базой для удовлетворения потребности в древесине. Но сейчас запасы истощаются, особенно спелой древесины, кроме прибрежной защитной зоны озера Байкал. В качестве методов исследования использовались дешифрирование, анализ материалов ДЗЗ, использовались открытые Web-картографические сервисы и данные. На территории Республики Бурятия наибольшее количество пожаров происходит по вине человека.
Пшеница ( Triticum aestivum L.) является основной культурой в России. Грибные болезни, такие как ржавчинные болезни, септориоз листьев, фузариоз колоса, мучнистая роса зерновых, ежегодно сильно снижают урожайность и качество зерна. Патогены могут уничтожить до 70 % урожая, что негативно сказывается на экспорте и продовольственной безопасности. Увеличение устойчивости грибов к фунгицидам и изменения климата требуют новых данных о болезнях и адаптированных мер контроля. Исследования в этой области крайне важны для создания устойчивых сортов, улучшения агротехнологий и уменьшения зависимости от химикатов. Цель исследования - провести обзор основных заболеваний пшеницы в России и потенциального их влияния на экономику и продовольственную безопасность, а также подчеркнуть важность контроля и предотвращения этих заболеваний с помощью правильного севооборота, устойчивых сортов и своевременного применения эффективных фунгицидов для обеспечения устойчивого и продуктивного сельскохозяйственного сектора. Основное внимание в статье уделяется ржавчине, септориозу, фузариозу и мучнистой росе. Результаты показывают, что грибные болезни распространены в южной части России, включая Краснодарский край, Ростовскую область, Северный Кавказ, в Поволжье и Западной Сибири. Комбинированные методики, такие как использование устойчивых сортов и севооборот, помогают снизить количество патогенов и отслеживать болезни. Наше исследование может помочь в защите пшеницы и уменьшении экономических рисков в агросекторе России.
Поддержание работоспособности и своевременное восстановление после отказа радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) программно-аппаратных комплексов (ПАК) является важной задачей. Данную задачу на этапе эксплуатации, как правило, решает система технического диагностирования. Для информационной поддержки обслуживающего персонала при выполнении ими задач технического диагностирования разрабатывается диагностическая модель, которая входит в состав диагностического обеспечения изделия. Очевидным преимуществом при выполнении операций технического диагностирования является автоматизация информационной поддержки обслуживающего персонала при техническом диагностировании с применением вычислительных систем. По результатам проведенных исследований в статье предложена автоматизированная система информационной поддержки технического диагностирования на основе объектно-диагностической декомпозиции радиоэлектронной аппаратуры программно-аппаратного комплекса, которая позволяет существенно сократить среднее время поиска диагностической информации в процессе восстановления РЭА.
Данная статья представляет читателям обзор современного состояния и развития искусственного интеллекта (ИИ) в пищевой отрасли. На основе обзора научных трудов отражено собственное видение понятия ИИ. Используются методы обобщения, систематизации, анализа научных трудов по применению технологий ИИ в пищевой отрасли. Приведен ряд популярных нейросетей для генерации рецептов.
Возможность прогнозировать тренды на будущий период всегда была востребована на коммерческих и государственных предприятиях. На основе прогнозирования принимаются эффективные управленческие решения, способствующие развитию предприятия и экономике страны. Для таких расчетов необходим инструмент, способный сделать качественный расчет и анализ с учетом нестабильного поведения рынка. Для реализации данной системы необходимо учитывать макроэкономические показатели, показатели промышленного производства и правильный выбор архитектуры программного обеспечения.
Цель исследования - анализ архитектуры программного обеспечения и разработка информационно-аналитической системы.
Методы исследования - сравнительный анализ архитектуры программного обеспечения, статистические данные получены путем метода классификации.
Результаты. В рамках данной работы разобраны и проанализированы архитектуры программного обеспечения для решения задачи прогнозирования показателей Российской Федерации на основе авторского метода оценки архитектуры. Составлена таблица сравнительного анализа, на основе которой была выявлена оптимальная архитектура, подходящая для решения поставленной задачи. В работе выявлена актуальность данного исследования, поставлены цели и задачи. Разработана информационно-аналитическая система прогнозирования, показан процесс разработки системы на основе выбранной автором архитектуры. Продемонстрирована работа ИАС, сделаны первичные расчеты методами прогнозирования, на основе результатов сделаны выводы. Каждая поставленная задача была выполнена.
Для решения задачи получения целевых продуктов сжигания черного щелока в топке СРК - карбоната и сульфида натрия - выполнена разработка имитационной модели подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК. Разработанная имитационная модель подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК даст возможность моделировать процессы: горения черного щелока - для изучения влияния различных факторов (состав черного щелока, расход воздуха, температура) на эффективность сжигания и тепловую мощность СРК; восстановления сульфата натрия - для изучения влияния температуры, состава газов и содержания углерода на скорость восстановления сульфата натрия до сульфида натрия в СРК. Применение имитационной модели подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК позволит оптимизировать процесс сжигания, минимизировать выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, снизить потребление ресурсов и отходов, а также повысить общую эффективность процессов регенерационного цикла.
Рост развития автономного транспорта связан с повышением безопасности на дорогах, снижением столкновений и повышением эффективности логистических операций. На безопасность также влияет такой фактор, как усложнение дорожных условий и задач, связанных с навигацией и управлением автомобиля, и поэтому традиционные алгоритмы управления оказываются недостаточно качественными и эффективными.
Цель исследования - разработка интеллектуальной системы, которая позволяет автономному транспортному средству самостоятельно управлять курсом движения автономного агента (модель автомобиля), который обучается навигации и следованию по заданному курсу с помощью обучения с подкреплением на основе взаимодействия с имитационной средой методом актер-критик.
Материалы и методы. В данной работе для реализации и обучения модели с подкреплением использовалась библиотека Stable-Baselines3 (SB3), построенная на фреймворке PyTorch. В качестве среды обучения использовался симулятор DonkayCar. Для повышения скорости и эффективности обучения был применен алгоритм шумоподавляющего автокодера для выделения зоны интереса.
Результаты. В рамках исследования была проведена серия сравнительных тестов, направленных на оценку влияния различных параметров эффективности обучения модели - ограничение скорости, ограничение угла поворота колес, ширины допустимого отклонения, непрерывности движения, коэффициента дисконтирования, частоты отрисовки кадров.
Выводы. Результаты исследования позволяют сделать выводы о потенциале использования обучения с подкреплением в сфере автономного транспорта, включая необходимость дообучения модели на реальных данных, перспективы масштабирования на транспортные средства различного класса, ограничения, связанные с вычислительными ресурсами и необходимостью безопасной верификации поведения.
В статье рассматривается нейросетевая модель оценки надежности контрагентов в системе закупок металлургического предприятия. Цель исследования - разработка нейросетевой модели для оценки надежности контрагентов в системе управления закупками металлургического предприятия.
Результаты. В рамках исследования произведены сбор, анализ и обработка релевантных данных, проведен комплексный анализ параметров, характеризующих поставщиков, включая финансовые, юридические, операционные, организационные и репутационные показатели, построена архитектура модели, выполнены ее обучение и проверка на тестовой выборке, а также осуществлено сравнение с традиционными подходами оценки. Результаты тестирования модели показали высокую точность прогнозирования и подтвердили целесообразность ее применения в условиях информационной неопределенности. Представлены перспективы интеграции модели в корпоративные информационные системы металлургических предприятий.
Данная работа посвящена изучению особого, в классическом смысле, случая и выводу необходимых условий оптимальности второго порядка в терминах второй вариации минимизируемого функционала в стохастической задаче управления, описываемой системой стохастических нелинейных гиперболических уравнений первого порядка, записанной в канонической форме.
Результаты. Для одной стохастической задачи оптимального управления, описываемой стохастической системой нелинейных гиперболических уравнений первого порядка, получены необходимые условия оптимальности первого и второго порядков, которые представляют собой соответственно стохастические аналоги уравнения Эйлера и условия оптимальности классической экстремали.
Методы. При получении результатов использовались теории оптимального управления и вариационного исчисления с учетом стохастических свойств рассматриваемой задачи. Подобные задачи управления возникают при оптимизации ряда химико-технологических процессов под влиянием случайных воздействий.
Издательство
- Издательство
- КБНЦ РАН
- Регион
- Россия, Нальчик
- Почтовый адрес
- 360002, Кабардино-Балкарская республика, г. Нальчик, Долинск, ул. Балкарова, дом 2
- Юр. адрес
- 360002, Кабардино-Балкарская республика, г. Нальчик, Долинск, ул. Балкарова, дом 2
- ФИО
- Нагоев Залимхан Вячеславович (Директор)
- E-mail адрес
- kbncran@mail.ru
- Контактный телефон
- +8 (866) 2420557