АРХІТЕКТУРА ВБУДОВАНОЇ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СТРУКТУРИ ПРЕДИКТИВНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЗБУРЕНЬ БПЛА НА ОСНОВІ РЕКУРЕНТНОЇ НЕЧІТКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

Анотація

Представлена робота фокусується на створенні інтелектуально-робастної архітектури керування БПЛА, здатної забезпечувати стабільне функціонування в умовах часової латентності, зашумленості навігаційних даних та динамічної непевності об'єкта. Наукова новизна дослідження полягає у розробці та впровадженні рекурентної самоеволюціонуючої нейро-нечіткої мережі (RSEFNN), інтегрованої в контур адаптивного контролера змінного режиму (ASMC) для онлайн-ідентифікації та компенсації нестаціонарних зовнішніх збурень. Ключовою особливістю розробленої мережі є механізм автономної структурної адаптації, який дозволяє системі самостійно визначати оптимальну кількість нечітких правил залежно від складності середовища, автоматично генеруючи нові вузли за критерієм новизни або видаляючи надлишкові елементи через алгоритм прунінгу. Це забезпечує гнучке управління обчислювальною інтенсивністю: мережа не використовує надмірні ресурси в стабільних режимах польоту, проте миттєво нарощує потужність при входженні в зони турбулентності. Впровадження рекурентних зв'язків у архітектуру мережі наділило систему властивостями динамічної пам'яті, що дозволяє враховувати передісторію збурень без використання громіздких обчислювальних структур. Аналіз обчислювальної складності підтвердив високу ефективність алгоритму: лінійна залежність трудомісткості та використання SIMD-оптимізації дозволяють підтримувати частоту керування до 1000 Гц на сучасних мікроконтролерах. Важливим аспектом програмної реалізації є забезпечення детермінованості часу виконання (WCET) через використання статичних пулів пам'яті, що виключає ризики фрагментації ОЗП. Експериментальна перевірка на цифровому двійнику БПЛА в умовах штормового вітру підтвердила, що використання RSEFNN як домінуючого компонента знижує похибку позиціонування (SS-MAE) на 69,4% порівняно зі стандартними методами, забезпечуючи прецизійну точність донаведення при збереженні робастності системи.