Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
NHẬN DẠNG HỆ SỐ LỰC NÂNG THEO GÓC TẤN CÔNG CỦA<br />
THIẾT BỊ BAY BẰNG MẠNG NƠRON HỒI QUY PHI TUYẾN<br />
Trương Đăng Khoa1*, Nguyễn Đức Thành2*<br />
Tóm tắt: Bài báo đề xuất việc sử dụng mạng nơron hồi quy phi tuyến để có thể<br />
xác định hệ số lực nâng theo góc tấn công của thiết bị bay khi giá trị góc tấn công<br />
là lớn. Nội dung bài báo bao gồm việc xây dựng mô hình mô phỏng một kênh điều<br />
khiển thiết bị bay theo các hệ phương trình và bộ dữ liệu giả thiết ban đầu, tiến<br />
hành xây dựng mạng và luyện mạng để xác định hệ số này. Bài báo đã đề xuất và<br />
đưa ra các kết quả ban đầu khả quan khi sử dụng mạng hồi quy phi tuyến để nhận<br />
dạng các hàm số phụ thuộc phi tuyến trong thiết kế và điều khiển thiết bị bay.<br />
Từ khóa: Thiết bị bay, Nhận dạng, Hệ thống phi tuyến, Mạng nơron.<br />
<br />
1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br />
Trong thiết kế sơ bộ cũng như mô phỏng thử nghiệm, để đánh giá chất lượng<br />
các thuật toán điều khiển thiết bị bay, cần xác định các hệ số khí động trong các<br />
điều kiện và thời gian bay. Các tài liệu nghiên cứu về thiết bị bay chứng tỏ các hệ<br />
số này là phi tuyến và phụ thuộc nhiều tham số (độ cao, tốc độ bay, hình dạng, đặc<br />
trưng khí động của thân vỏ, cánh, sơ đồ bố trí khí động…). Trong tính toán, để đơn<br />
giản, thường đưa quan hệ này về tuyến tính hoặc tuyến tính từng đoạn [1, 2].<br />
Để xác định các hệ số khí động, một trong các công cụ mô phỏng, tính toán<br />
được sử dụng rộng rãi là mạng nơron. Các vấn đề mà bài toán đề cập trong các tài<br />
liệu [4, 5, 6, 7]. Tài liệu [4] sử dụng các cấu trúc mạng nơron xác định các tham số<br />
khí động của thiết bị bay cũng như tham số các cơ cấu điều khiển và động cơ. Tài<br />
liệu [5] nhận dạng mô hình toán học chuyển động dọc trục của thiết bị bay khi có<br />
tác động của tạp âm và sự dịch chuyển tham số của các cảm biến. Tài liệu [7], trên<br />
cơ sở nhận dạng tham số trong chế độ trượt, đã mô phỏng điều khiển thiết bị tác<br />
động lái của thiết bị bay khi tính đến sự biến đổi lớn các tham số điều khiển và đối<br />
tượng điều khiển. Một ưu điểm nổi bật của mạng nơron là khả năng xấp xỉ hóa các<br />
dạng hàm phi tuyến [6]. Các mạng nơron hiện nay được ứng dụng rất nhiều trong<br />
các bài toán nhận dạng, đặc biệt là nhận dạng các hàm phi tuyến.<br />
<br />
2. CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG THAM SỐ PHI TUYẾN<br />
DẠNG HỒI QUY<br />
Hệ động học phi tuyến có đầu vào u và đầu ra y có thể xác định bởi mô hình:<br />
(1)<br />
Trong đó: ym(k) - Đầu ra mô hình; φ(k) - Vectơ hồi qui; - Vectơ tham số cần<br />
nhận dạng.<br />
Đối với mô hình NARX (Nonlinear AutoRegressive with exogenous inputs),<br />
vectơ hồi quy φ(k) là tập hợp các giá trị đầu vào và đầu ra giữ chậm của mô hình:<br />
φ(k)= (u(k-1), u(k-2),…, u(k-nu), y(k-1), y(k-2),…, y(k-ny)) (2)<br />
Sơ đồ khối mô hình NARX thể hiện trên hình 1.<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 46, 12 - 2016 19<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 1. Cấu trúc mô hình NARX.<br />
Sự sai lệch giữa đầu ra hệ thống thực và đầu ra của mô hình sẽ đóng vai trò là<br />
tín hiệu hiệu chỉnh, thay đổi các tham số của mô hình sao cho sai lệch này đạt tới<br />
giá trị nhỏ nhất.<br />
3. NHẬN DẠNG ĐẠO HÀM HỆ SỐ LỰC NÂNG THEO GÓC TẤN CÔNG<br />
KÊNH ĐỘ CAO CỦA THIẾT BỊ BAY<br />
Chuyển động của tên lửa theo kênh độ cao được thể hiện qua hình 2.<br />
Trên hình 2, ký hiệu: α- Góc<br />
tấn công; θ - Góc nghiêng quỹ<br />
đạo; V- Tốc độ thiết bị bay; G-<br />
Trọng lực thiết bị bay; Y- Lực<br />
nâng; P- Lực đẩy động cơ; 0xy-<br />
Hệ tọa độ tốc độ; Ox1- Trục dọc<br />
thiết bị bay; Oxg- Trục Ox trong<br />
hệ tọa độ đất.<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 2. Vị trí tên lửa trong mặt phẳng đứng.<br />
3.1. Nhận dạng tham số<br />
Xác định giá trị các hệ số lực nâng của thiết bị bay bao gồm hệ số và hệ số<br />
Hình chiếu của vectơ quá tải lên trục 0y trong hệ tọa độ tốc độ được xác định:<br />
(3)<br />
Giá trị lực nâng khí động: Y= Cy.q.S<br />
(4)<br />
Chuyển từ hệ tọa độ tốc độ chuyển sang hệ tọa độ liên kết:<br />
<br />
(5)<br />
<br />
Từ (5), nhận được giá trị quá tải theo kênh độ cao trong hệ tọa độ liên kết:<br />
(6)<br />
Thay (3, 4) vào (6) và biểu diễn qua hệ số Cy , nhận được:<br />
<br />
<br />
20 T. Đ. Khoa, N. Đ. Thành, “Nhận dạng hệ số lực nâng… mạng nơron hồi quy phi tuyến.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
(7)<br />
Trong quá trình thử nghiệm hoặc bằng cách mô phỏng, xác định được các tham<br />
số α(t), nx(t), ny(t) đưa vào công thức (7) thì có thể xác định được hệ số lực nâng<br />
= f(t).<br />
Khi giá trị α nhỏ, hệ số lực nâng là một hàm phụ thuộc tuyến tính vào α và [2]:<br />
(8)<br />
Từ (7) và (8) tính được giá trị , qua đó xác định được thành phần :<br />
(9)<br />
Bằng cách xây dựng mô hình kênh đứng thiết bị bay, xác định được mối quan<br />
hệ giữa với và xác định , đồng nhất về thời gian sẽ xác định được<br />
.<br />
3.2. Xác định các đặc trưng mômen<br />
Hệ số mô men kênh đứng của thiết bị bay với giá trị góc tấn công nhỏ:<br />
(10)<br />
Trong đó, là đạo hàm hệ số mômen ổn định: (11)<br />
với, xd – Tọa độ tâm áp; xT – Tọa độ tâm trọng; L – Kích thước đặc trưng của thiết<br />
bị bay.<br />
- Đạo hàm hệ số mômen điều khiển: (12)<br />
Đạo hàm hệ số mômen cản được xác định [3]:<br />
(13)<br />
với, - đường kính thân thiết bị bay; là tọa độ tâm trọng của cánh lái điều<br />
khiển.<br />
3.3. Xây dựng mô hình xác định tham số<br />
Trên hình 3 thể hiện cấu trúc tính toán để xác định tham số<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 3. Mô hình cấu trúc xác định tham số .<br />
Để xác định cần phải xây dựng mô hình tên lửa để xác định mối liên<br />
hệ giữa góc tấn công α và góc quay cánh lái δ qua ba nhóm hệ phương trình (xem<br />
hình 2):<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 46, 12 - 2016 21<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
<br />
- Phương trình chuyển động trong mặt phẳng đứng:<br />
(14a)<br />
(14b)<br />
<br />
- Phương trình mômen: (15)<br />
<br />
Trong đó: ; ;<br />
; ; lần lượt là momen ổn định, momen điều khiển và momen cản; là<br />
momen quán tính; q- Áp lực tốc độ; S- Diện tích đặc trưng; – Tốc độ tiêu hao<br />
nhiên liệu.<br />
- Mối quan hệ động hình học:<br />
<br />
(16)<br />
<br />
<br />
4. XÁC ĐỊNH SỰ PHỤ THUỘC SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NARX<br />
4.1 Xây dựng mô hình luyện mạng<br />
Mô hình mạng NARX để xác định các giá trị α(t), thể hiện trên hình 4.<br />
Mạng nơron NARX được chọn có cấu trúc như hình 5 [10]:<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 4. Mô hình mạng NARX. Hình 5. Cấu trúc mạng nơron NARX.<br />
- Hàm luyện mạng: trainlm; - Số nơron trong lớp ẩn: 10;<br />
- Bậc giữ chậm đầu vào: 3; - Bậc giữ chậm phản hồi: 3;<br />
- Số chu trình luyện mạng (epochs): 300; - Số đầu vào: 1 (góc quay cánh lái δ);<br />
- Số lượng đầu ra: 2 (góc tấn công α và hệ số lực nâng theo góc tấn công ).<br />
4.2. Bộ tham số phục vụ luyện mạng<br />
Bộ tham số luyện mạng sử dụng cho mô hình mô phỏng điều khiển kênh đứng<br />
thiết bị bay (hệ phương trình 14, 15, 16) đối với một loại tên lửa phòng không tầm<br />
trung kết hợp điều khiển gaz – khí động giai đoạn cuối với các tham số ban đầu<br />
như sau [1]:<br />
- Lực đẩy động cơ thiết bị bay: P= 5500 (N) - Độ cao bay: H= 10.000 (m)<br />
- Khối lượng ban đầu: m0= 1800 (kg) - Mômen quán tính: J= 250 (kg.m2)<br />
- Vận tốc bay: 1000 (m/s) - Diện tích đặc trưng: S= 2 (m2)<br />
- Đường kính thân: LΦ= 0,45 (m)<br />
- Tốc độ tiêu hao nhiên liệu tương đối: c =0,014 (1/s).<br />
<br />
<br />
22 T. Đ. Khoa, N. Đ. Thành, “Nhận dạng hệ số lực nâng… mạng nơron hồi quy phi tuyến.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
4.3. Sơ đồ mô phỏng để nhận số liệu luyện mạng<br />
Sự phụ thuộc hệ số Cy vào α với các dạng thiết bị bay có độ thu hẹp cánh (λ) và<br />
dạng profil khác nhau có một sự khác nhau, đặc biệt là sự khác nhau của góc tấn<br />
công tới hạn αmax (góc mà tại đó, hệ số lực nâng bắt đầu giảm). Đối với các thiết bị<br />
bay có λ> 2 giá trị αmax có thể đạt 160 180; còn các thiết bị bay có λ< 2 giá trị này<br />
có thể đạt 250 350 [3].<br />
Với mục đích sử dụng mạng NARX hồi quy nhằm nhận dạng sự phụ thuộc hệ<br />
số lực nâng vào góc tấn công đối với một loại tên lửa phòng không tầm trung trong<br />
trường hợp góc α là lớn (α> 300), đầu tiên, cần phải xây dựng mô hình tên lửa với<br />
đầu vào là góc δ, đầu ra là góc tấn công α trong dải góc tấn công α≤ 200. Hệ số<br />
khi mô phỏng được cho là cố định và bằng 0,2 [1/độ]. Sơ đồ mô phỏng kênh độ<br />
cao thiết bị bay được thể hiện trên hình 6.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 6. Sơ đồ mô phỏng xác định mối quan hệ giữa góc α và góc δ.<br />
Kết quả mô phỏng thể hiện trên hình 7.<br />
20<br />
Goc quay canh lai<br />
Goc tan cong<br />
18<br />
<br />
<br />
16<br />
<br />
<br />
<br />
14<br />
<br />
<br />
12<br />
Anpha - Delta [do]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
10<br />
<br />
<br />
8<br />
<br />
<br />
<br />
6<br />
<br />
<br />
4<br />
<br />
<br />
2<br />
<br />
<br />
<br />
0<br />
0 0.5 1 1.5 2 2.5<br />
t [s]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 7. Quan hệ giữa α và δ.<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 46, 12 - 2016 23<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
<br />
Từ kết quả mô phỏng thể hiện trên hình 7 ta thấy rằng trong dải α≤ 200, mối quan<br />
hệ giữa góc tấn công α và góc quay cánh lái δ gần như là phụ thuộc tuyến tính.<br />
Mô hình mô phỏng thiết bị bay với đầu vào là góc quay cánh lái δ, đầu ra là góc<br />
tấn công α và hệ số lực nâng theo góc tấn công thể hiện trên hình 8.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 8. Cấu trúc mô phỏng xác định bộ tham số luyện mạng.<br />
4.4. Kết quả luyên mạng<br />
Sử dụng mạng nơron NARX với cấu trúc như trong 4.1, tham số vào/ra lấy từ<br />
kết quả mô phỏng hình 8 để thực hiện luyện mạng. Kết quả luyện mạng trên hình<br />
9. Sai số xấp xỉ giữa đầu ra mạng sau khi luyện và kết quả đầu ra mô phỏng:<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 9. Kết quả luyện mạng. Hình 10. Sai số luyện mạng.<br />
Kết quả cho thấy sai số dao động xung quanh giá trị không với biên độ giảm<br />
dần và đạt đến giá trị khoảng 10-5, chứng tỏ mạng NARX được chọn bám sát tốt<br />
và đảm bảo khả năng hội tụ. Mạng sau khi luyện sẽ dùng để xác định trường<br />
0<br />
hợp α> 20 .<br />
Sơ đồ xác định sự phụ thuộc khi α lớn sử dụng mạng nơron NARX<br />
sau khi đã được luyện thể hiện trên hình 11; Kết quả đầu ra mạng thể hiện trên<br />
hình 12. Từ kết quả, có một số nhận xét:<br />
<br />
<br />
<br />
24 T. Đ. Khoa, N. Đ. Thành, “Nhận dạng hệ số lực nâng… mạng nơron hồi quy phi tuyến.”<br />
Nghiên cứu khoa học công nghệ<br />
<br />
- Đạo hàm hệ số lực nâng đã có giá trị nhỏ ngay khi α =00, điều này xuất phát<br />
từ dạng profil của cánh tên lửa có dạng không đối xứng và độ dốc profil khác không.<br />
- Trong khoảng góc α thay đổi từ 00 150, gần như tỷ lệ với α, khi này, mặc<br />
dù áp lực mặt dưới cánh (và thân) tên lửa tăng không đáng kể nhưng áp suất mặt<br />
trên cánh (và thân) lại giảm đều đặn khi tăng góc tấn công.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Hình 11. Sơ đồ xác định khi α >20.0 Hình 12. Giá trị đầu ra mạng.<br />
0 0<br />
- Khi tăng góc tấn công từ 15 26 , hệ số lực nâng bắt đầu tăng với tốc độ nhỏ<br />
hơn; nguyên nhân của sự suy giảm hệ số tỷ lệ này là do suy giảm áp suất ở trên<br />
mặt cánh bắt đầu tăng lên theo hướng từ rìa sau về rìa trước của cánh và tiến đến<br />
hình thành một dòng chảy xoáy có hướng ngược lại lớp không khí bên trên, dẫn<br />
đến sự giảm tốc độ luồng khí, tăng áp suất ở phía trên cánh.<br />
- Từ góc tấn công α >260, dòng chảy xoáy bao phủ toàn bộ mặt phía trên của<br />
cánh, gây ra hiện tượng đứt dòng chảy phía trên cánh, áp suất phía trên cánh tăng<br />
lên rất nhanh, độ chênh lệch áp suất phía trên và phía dươi cánh giảm xuông dẫn<br />
đến sự suy giảm hệ số lực nâng. Đối với kết quả mô phỏng này, góc α =260 là góc<br />
tấn công tới hạn.<br />
5. KẾT LUẬN<br />
Các kết quả mô phỏng đã thể hiện được khả năng sử dụng mạng nơron hồi quy<br />
phi tuyến NARX để xác định được sự phụ thuộc phi tuyến của hệ số lực nâng của<br />
thiết bi bay vào góc tấn công. Việc sử dụng cấu trúc mạng này cũng có thể được<br />
mở rộng để xác định các tham số khí động khác của thiết bi bay, ví dụ như các hệ<br />
số mômen. Để có thể xác định một cách chính xác hơn các sự phụ thuộc phi tuyến<br />
này, cần phải bổ sung các dữ liệu nhận được từ quá trình thử nghiệm thực tế thiết<br />
bị bay (sử dụng ống thổi khí động trên mô hình tỷ lệ thu nhỏ) để chính xác lại bộ<br />
tham số luyện mạng.<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1]. Vũ Hỏa Tiễn, “Cơ sở thiết kế hệ tự động ổn định tên lửa”, Nhà xuất bản Quân<br />
đội Nhân dân, Hà Nội, 2011.<br />
[2]. Nguyễn Xuân Căn, Huỳnh Lương Nghĩa, “Lý thuyết bay”, Tập 2, Học viện<br />
KTQS, 2005.<br />
[3]. Лебедев А.А, Карабанов В.А. “Динамика систем управления беспилотными<br />
летательными аппаратами”. Машиностроение, Москва, 1973.<br />
<br />
<br />
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 46, 12 - 2016 25<br />
Tên lửa & Thiết bị bay<br />
<br />
[4]. Васильев В.И, Ильясов Б. Г, Кусимов С.Т. “Нейрокомпьютеры в<br />
авиации”. М.: Радиотехника, 2004.<br />
[5]. A. A. Tyник, A. H. Kлипа, “Идентификация математической модели<br />
продольного движения летательного аппарата при наличии шумов<br />
измерений и смещений датчиков”. ІЅЅN 0204-3572. Электрон.<br />
Моделирование. 2011. T. 33, N0-6.<br />
[6]. Ю. B. Kyзнецов, A. Б. Баев, “Теоретическое и экспериментальное<br />
исследование алгоритма идентификации летательных аппаратов на<br />
основе метода E-импульса”. Радиотех, 2001, N0-3.<br />
[7]. Aндриевский Б. P, Фрадков A. Л, “Aдаптивное управление летательным<br />
аппаратом c идентификацией на скользящих режимах”, Уnpaвление<br />
большими cиcтeмами. Bыnyck 26<br />
ABSTRACT<br />
IDENTIFICATION OF LIFT COEFFICIENT ACCORDING<br />
TO THE ATTACK ANGLE OF A FLYING VEHICLE<br />
VIA NONLINEAR REGRESSION NEURAL NETWORK<br />
This paper proposes the use of a nonlinear regression neural network to<br />
determine the lift coefficient according to the attack angle of a flying vehicle<br />
when the angle is great. The content of the article includes the construction<br />
of a model that simulates a flying vehicle control channel with a system of<br />
equations and an initial hypothesis data set, as well as the conduction of<br />
building and practicing network in order to identify the coefficient. The<br />
article has presents positive initial results when using the nonlinear<br />
regression network to identify nonlinear dependent functions that could be<br />
apply in designing and controlling flying vehicle.<br />
Keywords: Flying vehicle, Identification, Nonlinear system, Neural network.<br />
<br />
<br />
Nhận bài ngày 23 tháng 11 năm 2016<br />
Hoàn thiện ngày 12 tháng 12 năm 2016<br />
Chấp nhận đăng ngày 14 tháng 12 năm 2016<br />
<br />
<br />
Địa chỉ: 1 Khoa Kỹ thuật Điều khiển - Học viện Kỹ thuật quân sự; *Email: khoahn@yahoo.com;<br />
2<br />
Viện Tên lửa - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự; *Email: nducthanh74@gmail.com.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
26 T. Đ. Khoa, N. Đ. Thành, “Nhận dạng hệ số lực nâng… mạng nơron hồi quy phi tuyến.”<br />