The 16 reference contexts in paper K. Parfentyev V., A. Zhiltsov I., К. Парфентьев В., А. Жильцов И. (2018) “Разработка интеллектуальной системы оценки состояния беспилотного летательного аппарата на основе нейросетевых технологий // Intelligent System Development for Assessing the Unmanned Aerial Vehicle State Based on Neural Network Technologies” / spz:neicon:radiovega:y:2018:i:2:p:13-28

  1. Start
    1184
    Prefix
    Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, искусственные нейронные сети, самоорганизующиеся карты Кохонена, нейросетевое управление, системный анализ Введение В настоящее время спрос на применение беспилотных летательных аппаратов (БЛА) непрерывно увеличивается. Растущий спрос на БЛА обоснован не только экономическими соображениями
    Exact
    [1]
    Suffix
    , а именно, относительной дешевизной конструкции, но и возможностью выполнять задачи повышенного риска. БЛА применяются в боевых действиях [2], сельском хозяйстве [3], при мониторинге пожаров [4]. Однако для поддержания аппарата в рабочем состояния требуется полностью автономная интеллектуальная система, способная определять исправность всех датчиков, выполнять их резервирование, прогнозировать
    (check this in PDF content)

  2. Start
    1323
    Prefix
    Растущий спрос на БЛА обоснован не только экономическими соображениями [1], а именно, относительной дешевизной конструкции, но и возможностью выполнять задачи повышенного риска. БЛА применяются в боевых действиях
    Exact
    [2]
    Suffix
    , сельском хозяйстве [3], при мониторинге пожаров [4]. Однако для поддержания аппарата в рабочем состояния требуется полностью автономная интеллектуальная система, способная определять исправность всех датчиков, выполнять их резервирование, прогнозировать опасные ситуации и траекторию полета.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    1347
    Prefix
    Растущий спрос на БЛА обоснован не только экономическими соображениями [1], а именно, относительной дешевизной конструкции, но и возможностью выполнять задачи повышенного риска. БЛА применяются в боевых действиях [2], сельском хозяйстве
    Exact
    [3]
    Suffix
    , при мониторинге пожаров [4]. Однако для поддержания аппарата в рабочем состояния требуется полностью автономная интеллектуальная система, способная определять исправность всех датчиков, выполнять их резервирование, прогнозировать опасные ситуации и траекторию полета.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    1374
    Prefix
    Растущий спрос на БЛА обоснован не только экономическими соображениями [1], а именно, относительной дешевизной конструкции, но и возможностью выполнять задачи повышенного риска. БЛА применяются в боевых действиях [2], сельском хозяйстве [3], при мониторинге пожаров
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Однако для поддержания аппарата в рабочем состояния требуется полностью автономная интеллектуальная система, способная определять исправность всех датчиков, выполнять их резервирование, прогнозировать опасные ситуации и траекторию полета.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    1781
    Prefix
    поддержания аппарата в рабочем состояния требуется полностью автономная интеллектуальная система, способная определять исправность всех датчиков, выполнять их резервирование, прогнозировать опасные ситуации и траекторию полета. Нейросетевые и другие интеллектуальные подходы нашли себе применение в самых разных отраслях. Не является исключением и авиация, в том числе беспилотная. В работе
    Exact
    [5]
    Suffix
    предлагается использовать искусственные нейронные сети для оценки устойчивости и надежности летательных аппаратов на этапе их проектирования. В работе [6] рассматривается подход к созданию двухуровневой системы управления на базе нейроконтроллеров, способной к обучению и адаптации.
    (check this in PDF content)

  6. Start
    1936
    Prefix
    Не является исключением и авиация, в том числе беспилотная. В работе [5] предлагается использовать искусственные нейронные сети для оценки устойчивости и надежности летательных аппаратов на этапе их проектирования. В работе
    Exact
    [6]
    Suffix
    рассматривается подход к созданию двухуровневой системы управления на базе нейроконтроллеров, способной к обучению и адаптации. В работе [7] предлагается управлять БЛА с помощью нейро-нечетких контроллеров.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    2078
    Prefix
    В работе [5] предлагается использовать искусственные нейронные сети для оценки устойчивости и надежности летательных аппаратов на этапе их проектирования. В работе [6] рассматривается подход к созданию двухуровневой системы управления на базе нейроконтроллеров, способной к обучению и адаптации. В работе
    Exact
    [7]
    Suffix
    предлагается управлять БЛА с помощью нейро-нечетких контроллеров. В работе [8] решается более узкая задача - автономной посадки БЛА с использованием нейросетевого анализа оптического изображения. В работе [9] искусственные нейронные сети используются для коррекции спутниковой и инерциальной навигации.
    (check this in PDF content)

  8. Start
    2156
    Prefix
    В работе [6] рассматривается подход к созданию двухуровневой системы управления на базе нейроконтроллеров, способной к обучению и адаптации. В работе [7] предлагается управлять БЛА с помощью нейро-нечетких контроллеров. В работе
    Exact
    [8]
    Suffix
    решается более узкая задача - автономной посадки БЛА с использованием нейросетевого анализа оптического изображения. В работе [9] искусственные нейронные сети используются для коррекции спутниковой и инерциальной навигации.
    (check this in PDF content)

  9. Start
    2285
    Prefix
    В работе [7] предлагается управлять БЛА с помощью нейро-нечетких контроллеров. В работе [8] решается более узкая задача - автономной посадки БЛА с использованием нейросетевого анализа оптического изображения. В работе
    Exact
    [9]
    Suffix
    искусственные нейронные сети используются для коррекции спутниковой и инерциальной навигации. Также нейросетевые подходы используются в технической диагностике отдельных систем летательного аппарата.
    (check this in PDF content)

  10. Start
    2525
    Prefix
    В работе [9] искусственные нейронные сети используются для коррекции спутниковой и инерциальной навигации. Также нейросетевые подходы используются в технической диагностике отдельных систем летательного аппарата. Например, в работе
    Exact
    [10]
    Suffix
    предложен нейросетевой подход для технической диагностике авиационных двигателей. В работе [11] рассматривается нейросетевой подход для контроля бортовых систем летательного аппарата. Схожая задача решается в работе [12], в которой предлагается контроль бортовых систем управления на этапе всего жизненного цикла, в том числе создания.
    (check this in PDF content)

  11. Start
    2622
    Prefix
    Также нейросетевые подходы используются в технической диагностике отдельных систем летательного аппарата. Например, в работе [10] предложен нейросетевой подход для технической диагностике авиационных двигателей. В работе
    Exact
    [11]
    Suffix
    рассматривается нейросетевой подход для контроля бортовых систем летательного аппарата. Схожая задача решается в работе [12], в которой предлагается контроль бортовых систем управления на этапе всего жизненного цикла, в том числе создания.
    (check this in PDF content)

  12. Start
    2749
    Prefix
    Например, в работе [10] предложен нейросетевой подход для технической диагностике авиационных двигателей. В работе [11] рассматривается нейросетевой подход для контроля бортовых систем летательного аппарата. Схожая задача решается в работе
    Exact
    [12]
    Suffix
    , в которой предлагается контроль бортовых систем управления на этапе всего жизненного цикла, в том числе создания. В работе [13] для определения неисправностей датчиков и исполнительных устройств используется нейросетевая модель с обновляемыми с помощью фильтра Калмана весовыми коэффициентами.
    (check this in PDF content)

  13. Start
    2877
    Prefix
    В работе [11] рассматривается нейросетевой подход для контроля бортовых систем летательного аппарата. Схожая задача решается в работе [12], в которой предлагается контроль бортовых систем управления на этапе всего жизненного цикла, в том числе создания. В работе
    Exact
    [13]
    Suffix
    для определения неисправностей датчиков и исполнительных устройств используется нейросетевая модель с обновляемыми с помощью фильтра Калмана весовыми коэффициентами. В работе [14] решается эта же задача, но с использованием нейронных сетей, оптимизированных генетическими алгоритмами.
    (check this in PDF content)

  14. Start
    3058
    Prefix
    Схожая задача решается в работе [12], в которой предлагается контроль бортовых систем управления на этапе всего жизненного цикла, в том числе создания. В работе [13] для определения неисправностей датчиков и исполнительных устройств используется нейросетевая модель с обновляемыми с помощью фильтра Калмана весовыми коэффициентами. В работе
    Exact
    [14]
    Suffix
    решается эта же задача, но с использованием нейронных сетей, оптимизированных генетическими алгоритмами. В рассмотренных работах решаются узкоспециализированные задачи с использованием нейронных сетей прямого действия, работающих по строгому принципу заданного числа входов и выходов.
    (check this in PDF content)

  15. Start
    6909
    Prefix
    Каждый нейрон представляет собой некоторый вектор, определяющий в пространстве признаков одну из характерных точек. В результате обучения векторы-нейроны распределяются в пространстве признаков, аппроксимируя статистические взаимосвязи между данными обучающего множества
    Exact
    [15]
    Suffix
    . Такой подход обладает высокой универсальностью, так как единожды обученная структура имеет набор характерных состояний вместо строго заданного набора входов и выходов. Благодаря этому систему можно использовать в любом из требуемых применений, таких как резервирование выбранного датчика или прогнозирование определенного параметра полета.
    (check this in PDF content)

  16. Start
    10010
    Prefix
    Определение ошибки датчиков Одной из важнейших задач данной работы было определение неисправностей датчиков и замена их на интеллектуальную систему оценки состояния ЛА. На протяжении всего полета система сравнивала все поступающие на вход данные с показаниями откликнувшегося на эти данные нейрона-победителя
    Exact
    [15]
    Suffix
    . Если показания одного из датчиков и отклик системы начинали расходиться, то определялся факт неисправности. В представленном тесте в процессе полета был искусственным образом выведен из строя датчик угловой скорости крена, после чего на систему продолжали поступать ложные значения.
    (check this in PDF content)