The 15 references with 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
Клочков В.В., Никитова А.К. Методы прогнозирования спроса на беспилотные летательные аппараты и работы по воздушному патрулированию // Проблемы прогнозирования. 2007. No 6. С. 144-152.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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

2
Каримов А.Х. Цели и задачи, решаемые беспилотными авиационными комплексами нового поколения // Тр. МАИ: электрон. журн. 2011. No 47. С.5. Режим доступа: http://trudymai.ru/upload/iblock/65b/tseli-i-zadachi_-reshaemye-bespilotnymiaviatsionnymi-kompleksami-novogo-pokoleniya.pdf (дата обращения 19.10.2017).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

3
Галеев Э.И. Применение беспилотных летательных аппаратов в землеустройстве и в кадастровой деятельности // Аграрная наука в инновационном развитии АПК: Междунар. науч.- практ. конф. в рамках XXVI Междунар. специализиров. выставки "Агрокомплекс - 2016". Ч. 1: Инновационные технологии в агрономии и лесном хозяйстве. Землеустройство и природообустройство в современных условиях: Сб. тр. Уфа: Изд-во Башкир. гос. аграр. ун-та, 2016. С. 281 – 285.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

4
Воропаев Н.П. Применение беспилотных летательных аппаратов в интересах МЧС России // Вестник Санкт-Петербург. ун-та гос. противопожарной службы МЧС России. 2014. No 4. С. 13-17.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

5
Хлопков Ю.И., Дорофеев Е.А., Зея Мьо Мьинт, Поляков М.С., Хлопков А.Ю., Агаева И. Разработка нейронных сетей для расчета аэродинамических характеристик высокоскоростных летательных аппаратов // Фундаментальные исследования. 2013. No 11 (ч. 9). С. 1834-1840.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

6
Бецков А.В., Прокопьев И.В. Анализ живучести беспилотного летательного аппарата // Надежность и качество сложных систем. 2014. No 2(6). С. 3–6.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

7
Прокопьев И.В. Автоматизация системы автономного управления беспилотным летательным аппаратом // Междунар. симпозиум «Надежность и качество» (Пенза, Россия, 24-31 мая 2010 г.): Тр. Т. 1. Пенза: Изд-во Пензен. гос. ун-та, 2010. С. 420-422.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

8
Moriarty P., Sheehy R., Doody P. Neural networks to aid the autonomous landing of a UAV on a ship // 28 th Irish signals and systems conf.: ISSC 2017 (Killarney, Ireland, June 20-21, 2017): Proc. N.Y.: IEEE, 2017. Pp. 1-4. DOI: 10.1109/ISSC.2017.7983613
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

9
Yimin Zhou, Jiao Wan, Zhifei Li, Zhibin Song. GPS/INS integrated navigation with BP neural network and Kalman filter // IEEE intern. conf. on robotics and biomimetics: ROBIO 2017 (Macau, China, December 5-8, 2017): Proc. N.Y.: IEEE, 2017. Pp. 2521-2526. DOI: 10.1109/ROBIO.2017.8324798
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

10
Гущин С.В., Полонский А.П. Использование искусственных нейронных сетей системы SIMULINK/MATLAB в технической диагностике двигателей летательных аппаратов // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. 2011. No 11(58). С. 124–127.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

11
Ефимов В.Г., Карпачев Ю.Н. Нейросетевое устройство контроля бортовых систем беспилотного летательного аппарата // Науч. вестник Моск. гос. техн. ун-та гражданской авиации. 2012. No 185. С. 27–32.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

12
Говоренко Г.С. Обеспечение показателей надежности и качества бортовых систем управления летательных аппаратов на этапах жизненного цикла // Междунар. симпозиум «Надежность и качество» (Пенза, Россия, 23 мая – 2 июня 2011 г.): Тр. Т. 1. Пенза: Изд-во Пензен. гос. ун-та, 2011. С. 14–18.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

13
Alireza Abbaspour, Payam Aboutalebi, Kang K. Yen, Sargolzaei A. Neural adaptive observer-based sensor and actuator fault detection in nonlinear systems: Application in UAV // ISA Trans. 2017. Vol. 67. Pp. 317-329. DOI: 10.1016/j.isatra.2016.11.005
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

14
Yuepeng Chen, Cong Zhang, Qingyong Zhang, Xia Hu. UAV fault detection based on GABP neural network // 32 nd youth academic annual conf. of Chinese Association of Automation: YAC 2017 (Hefei, China, May 19-21, 2017): Proc. N.Y.: IEEE, 2017. Pp. 806-811. DOI: 10.1109/YAC.2017.7967520
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate 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.

15
Парфентьев К.В. Разработка системы распознавания изображений с использованием самоорганизующихся карт Кохонена // Молодежный науч.-техн. вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. No 11. Режим доступа: http://sntbul.bmstu.ru/file/out/635661 (дата обращения 19.10.2017).
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate 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.

  2. In-text reference with the coordinate 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.