Дневник прохождения производственной практики
Дата | Место работы (цех, отдел, сектор) | Содержание проделанной работы | Подпись руководителя |
8.07 | АПИ(ф)НГТУ | Инструктаж по прохождению практики | |
8.07 | ОАО «Темп – Авиа» | Инструктаж по прохождению практики. Распределение по отделам предприятия. Инструктаж по технике Безопасности. | |
9.07-10.07 | Тематическийотдел ТО - 11 | Ознакомление со структурой цеха | |
11.07 | Постановка задачи | ||
15.07-23.07 | Реализация задачи | ||
24.07 | Анализ полученной информации | ||
25.07 | Заполнение журнала прохождения производственной практики |
Ознакомление со структурой отдела
Практика проходила в тематическом отделе ТО –11.
Основными задачами этого отдела являются:
- проведение НИР и ОКР по тематике информационно-измерительных систем и инерциальных систем управления;
- координация работ подразделений направления по вопросам проектирования изделий
- поисковые и проектные исследования в области разработки инерциальных и комплексных систем управления, структурных, информационных и аппаратных решений по проектированию перспективных систем
- формирование идеологии построения разрабатываемых направлением изделий (систем) с учетом требований заказчика и возможностей предприятия
- разработка общих алгоритмов работы изделий, решение отдельных задач
- разработка систем математического обеспечения для решения научно-технических задач в области создания информационных систем и систем управления на базе инерциальных измерений и измерений другой физической природы
- разработка математических моделей информационных систем, датчиков первичной информации, объектов управления, среды функционирования
- разработка программ и алгоритмов информационных систем, систем управления и стабилизации, обеспечение испытаний алгоритмов методами цифрового, математического, имитационного и логического моделирования
- разработка методик и программ испытаний изделий, участие в проведении летных и иных видов натуральных испытаний
- анализ результатов полунатурного моделирования и натуральных испытаний, подготовка материалов и выводов о работе систем и изделия в целом
- участие в проектных работах по созданию инерциальных датчиков и систем на их основе в части формирования требований, анализа схемных и иных решений
- системное сопровождение изделий в процессе их эксплуатации
- разработка и внедрение программных средств для обеспечения поддержки технологий проектирования, отработки и испытаний разрабатываемых систем и изделий
- подготовка научных и технических кадров, участие в научно-технических конференциях, повышение влияния, авторитета и значимости направления и предприятия в целом
- работа по усилению влияния систем направления и предприятия в целом на процессы создания бортовых комплексов управления изделий в рамках предприятий ОАО «КТРВ»
- поиск тем и рынков сбыта выпускаемой направлением продукции
В данных задачах использованы следующие сокращения:
НИР – научно-исследовательская работа
ОКР – опытно-конструкторская работа
КТРВ – ОАО «Корпорация «Тактическое ракетное вооружение»
Схема организации структуры ТО-11
Начальник отдела |
Заместитель начальника отдела |
Сектор информационно-измерительных систем |
Сектор динамики полета и управления |
Группа навигации и начальной подготовки |
Группа комплексных решений и моделирования |
Группа инерциальных датчиков и систем |
Группа систем стабилизации |
Группа систем траекторного управления |
Группа систем наведения |
Прямое подчинение
Совместное выполнение работы
Постановка задачи
Реализовать в среде программирования MATLAB классический метод наименьших квадратов и алгоритм фильтрации Калмана.
Пусть в точках t1, t2, …,tT заданы соответственно значения y1, y2, …,yT некоторой функции. Для простоты будем считать точки t1, t2, …,tT целочисленными, полагая tk=k. Построим по этой информации кубический многочлен .
Если величины y1, y2, …,yT получены в результате измерений и, следовательно, содержат случайные ошибки, то имеем:
где - случайные ошибки измерений. В этом случае необходимо построить сглаживающий многочлен, и искомые оценки соответственно параметров a, b и c в сглаживающем многочлене найти методом наименьших квадратов и с помощью алгоритма фильтрации Калмана.
Алгоритм решения поставленной задачи
Классический метод наименьших квадратов реализуется при помощи следующих формул:
где
В алгоритме фильтрации Калмана применяются следующие формулы:
Пусть истинные значения параметров суть a=4, b=2, c=4, так что истинный многочлен есть .
:
Текст программы
Классический метод наименьших квадратов:
clc
clearall
closeall
a=4;
b=2;
c=4;
T=100;
for k=1:1:T
t(k)=k;
y(k)=a*t(k)+b*t(k).^2+c*t(k).^3;
end
D=25;
y1=y+randn(size(y))*D;
alfa=zeros(6,1);
beta=zeros(3,1);
x_new=zeros(3,1);
for k=1:1:T
for i=2:1:6
alfa(i)=alfa(i)+k.^i;
end
for i=1:1:3
beta(i)=beta(i)+k.^i*y1(k);
end
x=inv([alfa(2) alfa(3) alfa(4);
alfa(3) alfa(4) alfa(5);
alfa(4) alfa(5) alfa(6)])*[beta(1) beta(2) beta(3)]’;
x_new=[x_new x];
end
a=x(1)
b=x(2)
c=x(3)
figure('Name','Метод наименьших квадратов')
subplot(3,1,1)
plot(a*ones(size(t)),’b’)
holdon
plot(x_new(1,:),’r’)
gridon
xlabel(‘t’);
ylabel(‘a’);
legend(‘a заданное’,’a полученное’);
subplot(3,1,2)
plot(b*ones(size(t)),’b’)
holdon
plot(x_new(2,:),’r’)
gridon
xlabel(‘t’);
ylabel(‘b’);
legend('b заданное','b полученное');
subplot(3,1,3)
plot(c*ones(size(t)),’b’)
holdon
plot(x_new(3,:),’r’)
gridon
xlabel(‘t’);
ylabel(‘c’);
legend('c заданное','c полученное');
АлгоритмфильтрацииКалмана:
clc
clearall
closeall
a=4;
b=2;
c=4;
T=100;
for k=1:1:T
t(k)=k;
y(k)=a*t(k)+b*t(k).^2+c*t(k).^3;
end
D=25;
y1=y+randn(size(y))*D;
x=[7 5 7]’;
P=[9 0 0;
0 9 0;
0 0 9];
R=sqrt(D);
x_new=x;
for k=1:1:T
H=[k k.^2 k.^3];
P=inv(inv(P)+(H’*H)/R);
x=x+(P*H’)/R*(y1(k)-H*x);
x_new=[x_new x];
end
a=x(1)
b=x(2)
c=x(3)
figure(‘Name’,’АлгоритмфильтрацииКалмана’)
subplot(3,1,1)
plot(a*ones(size(t)),’b’)
title('Метод наименьших квадратов');
holdon
plot(x_new(1,:),’r’)
gridon
xlabel(‘t’);
ylabel(‘a’);
legend(‘a заданное’,’a полученное’);
subplot(3,1,2)
plot(b*ones(size(t)),’b’)
holdon
plot(x_new(2,:),’r’)
gridon
xlabel(‘t’);
ylabel(‘b’);
legend('b заданное','b полученное');
subplot(3,1,3)
plot(c*ones(size(t)),’b’)
holdon
plot(x_new(3,:),’r’)
gridon
xlabel(‘t’);
ylabel(‘c’);
legend('c заданное','c полученное');