Nhận dạng dẫn xuất khí động kênh độ cao máy bay sử dụng mạng RBN và phương pháp Gauss - Newton

Bài viết đề xuất một phương pháp nhận dạng các dẫn xuất khí động của kênh độ cao máy bay khi sử dụng mạng nơron hàm xuyên tâm cơ sở (RBN) và phương pháp Gauss-Newton theo dữ liệu thu nhận được của các chuyến bay thực tế. Trong bài báo sử dụng mô hình mạng nơron để dự báo một bước các tham số khí động và chuyển động kênh độ cao khi xem xét mô hình động học kênh độ cao là phi tuyến. Việc đánh giá các dẫn xuất khí động trong bài báo được thực hiện theo thuật toán Gauss –Newton với tiêu chuẩn đánh giá dựa trên sự sai lệch giữa các tham số đầu ra của mạng dự báo và dữ liệu thực tế thu nhận được có tính đến phương sai của sai số phép đo. Các kết quả thu được được so sánh với các kết quả nhận được khi coi mô hình động học kênh độ cao là tuyến tính.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nhận dạng dẫn xuất khí động kênh độ cao máy bay sử dụng mạng RBN và phương pháp Gauss - Newton Nghiên cứu khoa học công nghệ NHẬN DẠNG DẪN XUẤT KHÍ ĐỘNG KÊNH ĐỘ CAO MÁY BAY SỬ DỤNG MẠNG RBN VÀ PHƯƠNG PHÁP GAUSS - NEWTON Nguyễn Đức Thành1*, Trương Đăng Khoa2*, Hoàng Minh Đắc1 Tóm tắt: Bài báo đề xuất một phương pháp nhận dạng các dẫn xuất khí động của kênh độ cao máy bay khi sử dụng mạng nơron hàm xuyên tâm cơ sở (RBN) và phương pháp Gauss-Newton theo dữ liệu thu nhận được của các chuyến bay thực tế. Trong bài báo sử dụng mô hình mạng nơron để dự báo một bước các tham số khí động và chuyển động kênh độ cao khi xem xét mô hình động học kênh độ cao là phi tuyến. Việc đánh giá các dẫn xuất khí động trong bài báo được thực hiện theo thuật toán Gauss –Newton với tiêu chuẩn đánh giá dựa trên sự sai lệch giữa các tham số đầu ra của mạng dự báo và dữ liệu thực tế thu nhận được có tính đến phương sai của sai số phép đo. Các kết quả thu được được so sánh với các kết quả nhận được khi coi mô hình động học kênh độ cao là tuyến tính. Từ khóa: Nhận dạng khí động học; Mô hình tuyến tính; Mô hình phi tuyến; Thiết bị bay. 1. MỞ ĐẦU Đánh giá tham số từ dữ liệu chuyến bay thực tế là một thủ tục bắt buộc trong quá trình thiết kế chế tạo một loại thiết bị bay (TBB) mới nhằm tính toán, chuẩn hóa lại các tham số phục vụ cho bài toán thiết kế mà không thể nhận được theo tính toán lý thuyết. Mặc dù các dẫn xuất khí động TBB có thể được nhận dạng thông qua các dữ liệu từ ống thổi khí động trên mô hình tỷ lệ thu nhỏ nhưng không thể thay thế hoàn toàn việc nhận dạng qua các chuyến bay trên mô hình thử nghiệm thực tế [11], [12]. Bài toán nhận dạng các dẫn xuất khí động của TBB tương đối phức tạp, bao gồm việc xây dựng kế hoạch và tiến hành thử nghiệm chuyến bay, thu nhận, phân tích tương thích dữ liệu, xem xét mô hình chuyển động ở dạng đầy đủ (phi tuyến), sau đó thực hiện các thủ tục nhận dạng thông qua các thuật toán tính toán thống kê bằng giải tích hoặc bằng các phương pháp lặp. Mô hình chuyển động dưới dạng phi tuyến của thiết bị bay có thể được đơn giản hóa bằng cách tuyến tính hóa với các giả định nào đó hoặc được xấp xỉ hóa bằng các mô hình đa thức, mô hình hồi quy phi tuyến, mô hình mạng nơron...nhằm giảm bớt khối lượng tính toán mà vẫn đảm bảo chính xác các dẫn xuất khí động nhận được ở một mức độ nào đó. Khi sử dụng các thủ tục nhận dạng theo các phương pháp truyền thống [3]-[5], phải yêu cầu về mô tả chính xác mô hình khí động của TBB; tuy nhiên việc xác định mô hình trạng thái và các tham số khí động của TBB một cách chi tiết, đầy đủ là một vấn đề khá phức tạp và thường áp dụng một số giả định để đơn giản hóa mô hình hoặc giảm sự có mặt của các tham số ít ảnh hưởng đến trạng thái [6]. Trong vài thập kỷ gần đây, sự phát triển của mạng nơron đã được áp dụng trong các vấn đề về xấp xỉ phi tuyến mô hình trạng thái của TBB phục vụ cho các bài toán nhận dạng dẫn xuất khí động. Trong [8] sử dụng mạng nơron hàm xuyên tâm cơ sở (RBN) đóng vai trò xấp xỉ đạo hàm bậc nhất trong việc tính toán ma trận độ nhạy khi lan truyền ngược trong quá trình luyện mạng. Mô hình sử dụng để tính toán các dẫn xuất khí động là mô hình tuyến tính với tham số đầu vào là góc trượt, tốc độ góc liệng, góc hướng, góc quay cánh lái liệng và hướng; đầu ra là các hệ số lực bên, hệ số mômen liệng, mômen hướng và tham số cần phải nhận dạng là các dẫn xuất khí động tương ứng với các thành phần đầu vào. Việc cập nhật các tham số mạng được thực hiện theo thuật toán lọc Kalman mở rộng (EKF). Kết quả nhận dạng được so sánh với các phương pháp sử dụng mạng truyền thẳng (FNN) sử dụng hàm kích hoạt logarit sigmoid, mạng RBN với cập nhật  và phương Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 65, 02 - 2020 15  Tên lửa & Thiết bị bay pháp sai số phương trình (OEM) và kết quả nhận được là tương đương. Trong các tài liệu [9], [10] đề xuất sử dụng mô hình FFNN để xấp xỉ mô hình trạng thái của thiết bị và sử dụng thuật toán Gauss – Newton để đánh giá các tham số khí động đối với kênh chuyển động bên của máy bay. Các kết quả nhận dạng khí động theo phương pháp này được so sánh với với phương pháp truyền thống như hồi quy tuyến tính (LS), tựa thực cực đại (ML). Ưu điểm cơ bản của phương pháp này là không cần phải xây dựng mô hình đủ chính xác đối với thiết bị bay. Dựa trên các kết quả nghiên cứu [9], [10], bài báo sẽ thực hiện nhận dạng các dẫn xuất khí động kênh độ cao của máy bay với việc sử dụng mạng RBN đóng vai trò xấp xỉ mô hình phi tuyến trạng thái của máy bay và thuật toán Gauss – Newton (RBN - GN) để đánh giá các tham số khí động. Ưu điểm lớn nhất của mạng RBN là thuật toán luyện mạng tương đối đơn giản, số lần luyện (epochs) ít và có độ chính xác xấp xỉ tốt, nhược điểm cơ bản là số lượng nơron tương đối lớn. 2. MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC MÁY BAY Trong hệ tọa độ liên kết của máy bay 0xyz trên hình 1, đưa ra các ký hiệu [4]: α, β - góc tấn công và góc trượt; V - tốc độ máy bay; X,Y, Z - các thành phần lực khí động; Vx ,Vy ,Vz - các thành phần tốc độ trong hệ tọa độ liên kết; ω x , ω y , ωz - các thành phần tốc độ góc; M x , M y , M z - các thành phần mômen khí động. Hình 1. Hệ tọa độ liên kết của máy bay. Giả định chuyển động của máy bay theo kênh độ cao và kênh bên là độc lập. Theo tài liệu [5], chuyển động của máy bay trong kênh độ cao được mô tả bởi hệ phương trình phi tuyến:  P qS  V = m c os α - m C D - gsin( -α )   α = ω - P sinα - q S C + g c os (  -α ) (1)  y mV mV ...