автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система управления технологическими процессами газотермического нанесения покрытий на основе алгоритмов адаптации и координации

доктора технических наук
Хасанов, Зимфир Махмутович
город
Уфа
год
2009
специальность ВАК РФ
05.13.06
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Автоматизированная система управления технологическими процессами газотермического нанесения покрытий на основе алгоритмов адаптации и координации»

Автореферат диссертации по теме "Автоматизированная система управления технологическими процессами газотермического нанесения покрытий на основе алгоритмов адаптации и координации"

На правах рукописи

ХАСАНОВ Зимфир Махмутович

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ГАЗОТЕРМИЧЕСКОГО НАНЕСЕНИЯ ПОКРЫТИЙ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ АДАПТАЦИИ И КООРДИНАЦИИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа 2009

2 6 НОЯ 2009

003484891

Работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете

Научный консультант д-р техн. наук, проф.

ГУЗАИРОВ Мурат Бакеевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

АФОНИН Вячеслав Леонидович

д-р техн. наук, проф. МУНАСЫПОВ Рустэм Анварович

д-р техн. наук, проф. ЯКИМОВИЧ Борис Анатольевич

Ведущая организация ОАО Государственный ракетный центр

«КБ им. академика В.П. Макеева», г. Миасс

Защита диссертации состоится « 11» декабря 2009 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «_»_2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. Миронов В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Для многих отраслей машиностроения, энергетики (в том числе атомной), авиастроения и химической промышленности наиболее прогрессивными и экономически выгодными технологическими процессами, позволяющими повышать износостойкость, жаропрочность, коррозийной стойкость и другие свойства рабочей поверхности выпускаемых машин и аппаратов, являются технологические процессы газотермического нанесения покрытий (ТП ГНП). К этим процессам относятся осаждение из газовой фазы, электродуговая металлизация и газопламенное напыление, плазменное напыление и детонационно-газовый метод нанесения покрытий.

За последние три десятилетия многое сделано для широкого внедрения ТП ГНП в промышленность. Разработан и выпускается широкий ассортимент материалов для нанесения покрытий различного функционального назначения; создано современное технологическое оборудование, имеющее приемлемый ресурс работы; проведены многочисленные экспериментальные исследования, определяющие режимы нанесения покрытий; исследованы многие аспекты кинетики образования соединений покрытия с основой; исследованы контактные взаимодействия нанесенных покрытий с поверхностью детали и друг с другом.

Дальнейшее повышение эффективности использования ТП ГНП, особенно в специальном машиностроении, связано с разработкой методов и средств автоматизации и компьютеризации технологических процессов нанесения покрытий.

Переход на автоматизированное нанесение покрытий позволит существенно улучшить качество и стабильность свойств нанесенных покрытий, повысить производительность труда, снизить себестоимость продукции и сократить количество обслуживающего персонала. Автоматизация эффективна и потому, что обеспечивает гибкость и быструю переналаживаемостъ технологического оборудования, способствует резкому повышению качества продукции, устраняет малопроизводительные формы ручного труда и сводит к минимуму влияние вредных условий труда. Кроме того, исключается влияние квалификации оператора на качество нанесения покрытий, уменьшается количество брака, полученного по вине технолога-оператора.

Одними из главных задач автоматизации ТП ГНП является разработка и создание автоматизированных систем управления технологическим процессом газотермического нанесения покрытий (АСУ ТП ГНП), в состав которых входят несколько взаимосвязанных цифровых подсистем автоматического управления. На них возлагаются задачи, связанные с обработкой данных о ТП ГНП и с последующим управлением или с выбором оптимальных режимов при решении целевых задач и др. Функции управления реализуются при этом программным обеспечением. Поскольку управление происходит в реальном масштабе времени, то в АСУ ТП ГНП время должно входить во все вычислительные и исполнительные программы. Вопрос о временном масштабе управления ТП ГНП на сегодняшний день не решен. Но грубо его диапазон можно принять в диапазоне 0,0005-Ю,05 с, причем, чем меньше временной интервал, тем более жесткие требования предъявляются к функциональным подсистемам АСУ.

При проектировании многосвязных цифровых систем автоматического управления (САУ) для АСУ ТП ГНП возникают серьезные проблемы, связанные с тем, что эти системы относятся к классу многофункциональных систем, характеризующихся большим числом изменяемых параметров, сильной их взаимозависимостью, наличи-

ем обратных связей, адаптивностью, нелинейностью и нестационарностью поведения. По мнению многих исследователей, на стабильность свойств и на качество нанесенного покрытия в той или иной степени влияет около 60 параметров. Функционируя в условиях существенной неопределенности параметров технологической среды, все подсистемы АСУ ТП постоянно находятся под влиянием внешних и внутренних возмущений, снижающих их эффективность и приводящих к неустойчивому функционированию. В качестве основных источников возникновения неопределенностей выступают непредсказуемость и непредвиденные изменения в поведении плазмотрона, связанные с выгоранием электродов и колебаниями плазменной струи. Поэтому придание АСУ ТП ГНП свойств самоорганизации и повышение эффективности работы ее функциональных подсистем, способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов, является весьма актуальной проблемой.

Кроме того, основными факторами, сдерживающими широкое внедрение АСУ ТП ГНП, на сегодня являются: невысокая точность функциональных зависимостей, описывающих ТП ГНП; отсутствие методик и алгоритмов адаптивного управления автоматизированными системами нанесения покрытий, учитывающих быстротекущие динамические процессы, как в зоне нанесения покрытий, так и в упругих системах технологического оборудования. Следствием этого является отсутствие точных моделей управления, либо их чрезмерная сложность и вероятностный характер, высокая размерность пространства состояний и стратегий управления. Данные факторы приводят к повышенной сложности и большому количеству решаемых задач, к еще большему увеличению количества регулируемых параметров в подсистемах, ужесточению требований к различным ее свойствам, к качеству функционирования отдельных подсистем и их взаимодействию. Попытки учесть все на ранних этапах проектирования, т.е. стремиться получить полную и абсолютно достоверную информацию, ориентироваться только на строгие модели, идеальную реализацию соответствующих методов и алгоритмов, обречены на провал.

Известные к настоящему времени результаты теории адаптивных систем позволяют во многих случаях синтезировать алгоритмы адаптивного управления, гарантирующие устойчивость и заданное качество систем при существенной неопределенности параметров объекта управления и внешних воздействий. Однако еще далеко не все прикладные задачи ТП ГНП поддаются точному решению известными методами. Поэтому одной из актуальных задач при синтезе АСУ ТП ГНП остается расширение применения методов синтеза адаптивных регуляторов с разработкой новых алгоритмов адаптивного и координированного управления, способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов ТП ГНП.

Таким образом, проблема разработки методологии и теории проектирования АСУ ТП ГНП на основе алгоритмов адаптации и координации функциональных подсистем с целью повышения эффективности и качества нанесения газотермических покрытий является актуальной и своевременной.

Объектом диссертационного исследования являются методическое и алгоритмическое обеспечение АСУ ТП ГНП, а предметом диссертационного исследования - структуры, модели и алгоритмы АСУ ТП ГНП.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологических и теоретических основ построения автоматизированных систем управления технологическими процессами газотермического нанесения покрытий на основе алгоритмов адаптации и координации функциональных подсистем, реали-

зуемых с помощью современных аппаратно-программных средств, а также оценка их эффективности по результатам экспериментальных исследований и математического моделирования.

Для достижения этой цели требуется решение следующих задач:

1. Разработать на основе системного анализа концепцию автоматизации технологических процессов газотермического нанесения покрытий.

2. Разработать методологию синтеза систем автоматизированного управления ТП ГНП как сложным многосвязанным и многоуровневым объектом управления.

3. Разработать математические модели ТП ГНП, позволяющие исследовать нестационарные режимы и механизмы повышения качества нанесения керамических и стеклянных покрытий при выполнении этих технологических операций.

4. Развить на основе системного подхода теоретические основы синтеза структуры и алгоритмов управления адаптивной САУ плазменной струей.

5. Разработать методы и алгоритмы оптимального адаптивного управления для САУ перемещением каретки плазмотрона.

6. Разработать алгоритмы идентификации и методы синтеза цифровых нелинейных фильтров для функциональных подсистем АСУ ТП ГНП.

7. Исследовать эффективность предложенных алгоритмов управления и внедрить разработанные методики, программные продукты и технические решения в автоматизированные системы управления ТП ГНП.

Методы исследования

Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, методы теории многосвязных систем оптимального и адаптивного управления, методы аналитического проектирования и разработки проблемно-ориентированного программного обеспечения, а также методы теории информационных систем. Для построения моделей и их анализа использовались методы механики сплошных сред, теории нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, численного интегрирования, теории устойчивости движения и математической физики. Исследование математических моделей и обработка экспериментальных данных проводились на основе оригинальных программ ЭВМ, составленных с использованием математических пакетов MATCAD, МАРЬЕ и MATLAB.

Достоверность и обоснованность результатов диссертации

Обоснованность результатов, полученных в диссертационной работе, базируется на использовании апробированных научных положений и методов исследования, корректном применении математического аппарата, согласовании новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность полученных теоретических положений и выводов работы подтверждается экспериментальными исследованиями, результатами численного моделирования, апробации и промышленного внедрения разработанных аппаратно-программных средств АСУ ТП ГНП на машиностроительных предприятиях РФ. Достоверность экспериментальных результатов обеспечивается применением сертифицированной и аттестованной измерительной аппаратуры в соответствии с действующими российскими и международными стандартами (ГОСТ 29024-91, ISO 7027).

Основные научные результаты, выносимые на защиту:

1. Концепция автоматизации ТП ГНП, основанная на усовершенствовании конструкции плазмотронов, нахождении оптимальных режимов нанесения покрытий и эффективного многоуровневого управления современными и перспективными ТП

ГНП как сложными, многомерными и взаимосвязанными объектами, функционирующими в условиях неопределенности, на основе алгоритмов адаптивного и координированного управления подсистемами АСУ ТП ГНП.

2. Методология построения АСУ ТП ГНП, основанная на рассмотрении ТП ГНП как сложного, многосвязанного и многоуровневого динамического объекта и представлении структуры АСУ ТП ГНП в виде взаимосвязанной совокупности информационно-измерительной подсистемы, функционально-технических подсистем, подсистем адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления.

3. Математические модели ТП ГНП, позволяющие моделировать нестационарные технологические режимы нанесения диэлектрических покрытий с заданными свойствами и определить механизмы повышения качества этих покрытий при выполнении перспективных технологических операций.

4. Метод синтеза алгоритмов адаптивного управления параметрами плазменной струи, основанный на декомпозиции задач управления термодинамическими процессами плазменной струи на три самостоятельные задачи: поиск оптимальных термодинамических параметров состояния плазменной струи для заданных режимов ТП ГНП, стабилизация параметров состояния струи вдоль заданной траектории и адаптивное управление термодинамическими параметрами струи при смене технологических операций.

5. Метод синтеза структуры адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона и алгоритмов оптимального управления, основанный на принципах полной или частичной адаптации к вектору приведенных параметрических рассогласований объекта управления, с использованием оценок, вырабатываемых на скользящих режимах идентификации.

6. Алгоритмы идентификации информационных сигналов функциональных подсистем АСУ ТП ГНП и метод цифрового спектрального анализа, основанный на определении параметров гармонических компонент, попавших в полосу пропускания высокодобротных рекурсивных цифровых фильтров.

7. Результаты экспериментальных исследований по оценке эффективности предложенной методологии построения технических решений АСУ ТП ГНП.

Научная новизна

1. Новизна предложенной концепции автоматизации ТП ГНП основана на усовершенствовании конструкции плазмотронов, нахождении оптимальных режимов нанесения покрытий и эффективного многоуровневого управления современными и перспективными ТП ГНП, функционирующими в условиях неопределенности, на основе алгоритмов адаптивного и координированного управления функциональными подсистемами АСУ ТП ГНП.

2. Новизна методологии построения АСУ ТП ГНП заключается в том, что она основана на рассмотрении ТП ГНП как сложного, многосвязанного, многоуровневого динамического объекта и представлении структуры АСУ ТП ГНП в виде взаимосвязанной совокупности информационно-измерительной подсистемы, функционально-технических подсистем; подсистем адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления.

3. Новизна математических моделей ТП ГНП заключается в том, что они позволяют моделировать нестационарные технологические режимы нанесения диэлектрических покрытий с заданными свойствами и определить механизмы повышения

качества этих покрытий при выполнении перспективных технологических операций. На этих моделях исследовано влияние режимных факторов, физических и геометрических показателей ТП ГНП на термодинамические процессы нанесения керамических и стеклянных покрытий с заданными свойствами.

4. Новизна предложенного метода синтеза адаптивной САУ плазменной струей основана на декомпозиции задачи управления процессами плазменной струи на три самостоятельные задачи: поиск оптимальных термодинамических параметров состояния плазменной струи для заданных режимов ТП ГНП, стабилизация параметров состояния струи вдоль заданной траектории и адаптивное управление термодинамическими параметрами струи при смене технологических операций. Разработана обобщенная модель управления движением плазмотрона, представленная в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений в физическом пространстве движения плазменной струи.

5. Новизна предложенного метода синтеза структуры адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона и алгоритмов оптимального управления заключается в повышении точности и быстродействия системы, за счет распределения задач адаптивного управления между интерполятором САУ, микроинтерполятором и контурными регуляторами цифрового регулятора. Алгоритм обладает свойством самокорректировки, что ослабляет влияние погрешности задания краевых условий в узлах аппроксимируемой последовательности.

6. Новизна предложенного метода цифрового спектрального анализа основана на определении параметров гармонических компонент, попавших в полосу пропускания цифрового фильтра функциональной подсистемы АСУ ТП ГНП и использовании в качестве идентификатора высокодобротного цифрового рекурсивного фильтра. Разработанные алгоритмы идентификации позволяют при минимальных аппаратных и вычислительных затратах существенно повысить быстродействие и точность информационно-измерительных и управляющих подсистем АСУ ТП ГНП.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в:

• разработке методологии построения АСУ ТП ГНП, обеспечивающей повышение эффективности процессов управления качеством нанесения покрытий за счет оптимального распределения функций управления в функционально-технических подсистемах; подсистемах адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления;

• разработке математических моделей и программ для их численного решения на ЭВМ, позволяющих исследовать нестационарные технологические режимы нанесения диэлектрических покрытий с заданными свойствами и определить механизмы повышения качества нанесения этих покрытий при выполнении перспективных технологических операций ГНП;

• разработке структур, алгоритмов адаптивного управления, расчетных линеаризованных моделей и методик синтеза многосвязных САУ параметрами плазменной струи, апробированных в производственных условиях в управлении несколькими типами плазмотронов и регуляторов расхода плазмообразующих газов;

• разработанных моделях, структурах и алгоритмах оптимального адаптивного управления перемещением каретки плазмотрона, внедренных при практическом проектировании АСУ ТП ГНП на ряде машиностроительных предприятий РФ;

• разработанном алгоритмическом и программном обеспечении, автоматизирующих основные этапы предлагаемых методик синтеза подсистем АСУ ТП ГНП, которые реализованы в виде программных модулей для персональной ЭВМ;

• разработанных мобильных приборах и ИИС, обеспечивающих достаточную точность и оперативность определения параметров ТП ГНП. Новизна предложенных технических решений защищена авторскими свидетельствами.

Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в виде методик, программных продуктов, ИИС и мобильных приборов в НПП «Плазмотрон», ОАО Государственный ракетный центр «КБ им. академика В.П. Макеева», ОАО «Нефтекамск™ автозавод», ОАО «Уфимское моторостроительное производственное объединение», ОАО «Уфимский тепловозоремонтный завод», ОАО «Чепецкий механический завод», ООО НИЦ «Поиск».

Результаты диссертационной работы, связанные с разработкой и исследованием оптоэлектронных измерителей линейных размеров («ИЛР-3», «ИЛР-11»), неконцентричности нанесения полимерного покрытия в двух сечениях («ОИ-1», «ОИ-2») внедрены в НИИ «Технического стекла» и в Уфимском конструкторском бюро «Кабель».

Все внедренные образцы получили ведомственную или государственную метрологическую аттестацию. За внедрение ряда высокоточных ИИС и на их базе уникальных САУ получены два аттестата I степени, две бронзовые и одна серебряная медали ВДНХ СССР.

В ходе промышленной эксплуатации внедренных образцов получен фактический экономический эффект в размере 313,254 тысяч рублей в год в ценах до 1991 года и более 880 тысяч рублей в год в ценах 1998-2009 годов. Разработанные средства защищены 14 авторскими свидетельствами, 11 из которых внедрены в промышленность с реальным экономическим эффектом 528,45 тысяч рублей в год, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Апробация работы

Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных и Российских научных совещаниях и конференциях. Наиболее значимые из которых: Всесоюзная конференция «Современные проблемы управления», Москва, 1985; Всесоюзный симпозиум «Проблемы управления», Алма-Ата, 1986; Всесоюзная конференция «Микропроцессорные системы автоматизации технологических процессов», Новосибирск, 1987; Всесоюзный семинар по теории машин и механизмов АН СССР «Измерение перемещений в динамическом режиме», Каунас, 1987; Всесоюзная конференция «Новые электронные приборы и устройства», Москва, 1988; Всесоюзная конференция «Методы и средства измерения механических параметров в системах контроля и управления», Пенза, 1989 -1994; VI Всесоюзное совещание «Управление многосвязными системами», Суздаль, 1990; III—V Межотраслевые научно-технические семинары «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения», Миасс, 1994; IV Международная конференция по интеллектуальным автономным системам, Карлсруэ, Германия, 1995; VII Всероссийское совещание с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», Москва-Гурзуф, 1995; VII Четаевская научно-техническая конференция «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением», Казань, 1997; Международный конгресс «Нелинейный анализ и его приложения», Москва, 1998; I Международная конференция «Новые технологии управ-

ления движением технических объектов», Ставрополь, 1999; X Юбилейная международная конференция «Вычислительная механика и современные прикладные программные системы», Переславль-Залесский, 1999; Республиканская конференция «Интеллектуальное управление в сложных системах», Уфа, 1999; Научно-техническая конференция «Наукоемкие технологии машиностроения», Уфа, 2000; Международная научная конференция «Идентификация систем и задачи управления (81СРКО—2000)», Москва, 2000; III Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (С51Т'2001), Уфа-Янгантау, 2001; Конференции «Мобильные роботы и мехатронные системы», Москва, 2001-2002; XII Всероссийское совещание с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», Москва, 2002; Конференция по теории управления, посвященная 90-летию академика Б.Н. Петрова, Москва, 2003; VI и VII Международные научно-практические конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права», Москва, 2003-2004; Всероссийская научно-техническая конференция «Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий», Уфа, 2006-2007; Всероссийская научно-техническая конференция «Машиностроительные технологии», Москва, 2008.

Связь исследований с научными программами

Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1983 по 2007 гг. в Уфимском государственном авиационном техническом университете и Институте механики УНЦ РАН в рамках: целевой комплексной программы «Автоматизация управления технологическими процессами, производствами, машинами, станками, оборудованием с применением мини-ЭВМ и микро-ЭВМ»; координационного плана НИР вузов Минвуза СССР в области механики на 1985-1990 гг., «Исследование несущей способности теплозащитных и конструкционных композиционных материалов при нестационарных воздействиях»; целевой программы научно-исследовательских работ Министерства авиационной промышленности СССР в рамках тем «Гироскоп», «Зонд 1», «Зонд 3» федеральной целевой программы «Интеграция» на 1998-2002 гг.», направление «Математическое моделирование энергетических систем», и связаны с выполнением ряда хоздоговорных научно-исследовательских работ с Государственным ракетным центром «КБ им. академика В.П. Макеева» (г. Миасс), НПП «Плазмотрон» (г. Уфа), НПО «Якорь» (г. Москва), п/я А-7727 (г. Москва), п/я Р-6679 (г. Сарапул), п/я Ю-9539 (г. Жуковский), ОАО «Нефтекамский автозавод», ОАО «Уфимское моторостроительное производственное объединение», ОАО «Уфимский тепловозо-ремонтный завод», ОАО «Чепецкий механический завод», ООО НИЦ «Поиск» (г. Уфа) и Уфимским конструкторским бюро «Кабель».

Публикации

Основные научные и практические результаты диссертации опубликованы в 61 печатных работах, в том числе 18 статьях в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 учебном пособии с грифом УМО, 14 авторских свидетельствах на изобретения и 3-х свидетельствах об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и содержит 394 страниц основного текста, кроме того, содержит 77 рисунков и 11 таблиц. Список литературы включает 300 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируется цель исследования, указывается связь с научными программами, перечисляются подходы и методы решения задач, приводятся задачи, выносимые на защиту, отмечается их научная новизна и практическая ценность. Приводятся сведения об апробации работы и внедрении результатов исследований.

В первой главе проведен анализ работ, прямо или косвенно связанных с вопросами автоматизации ТП ГНП и проектирования высокоскоростных автоматизированных систем управления для этих технологических процессов. Выполнен обзор существующих методов обеспечения эффективности ТП ГНП и проанализированы факторы, сдерживающие дальнейшее увеличение производительности и улучшения качества наносимого покрытия. Определена степень негативного влияния динамической неустойчивости ТП ГНП на производительность технологического оборудования и на качество нанесенного покрытия. Решения этих задач имеют значительный практический интерес, так как могут позволить рациональным образом проектировать технологические комплексы. Под этим подразумевается синтез АСУ ТП, средств измерений, исполнительных устройств, регуляторов и программного обеспечения для них.

В первом разделе главы проводится анализ работ по автоматизации современных и перспективных ТП ГНП, обосновывается необходимость построения АСУ ТП ГНП. Анализу теоретических и экспериментальных исследований в области автоматизации ТП ГНП посвящены работы многих ученых: А. В. Белова, М. М. Бубнова, Ю. С. Волкова, В. В. Григорьянца, Л. И. Готлиба, Г. Г. Девятых, Е. М. Дианова, М. Е. Жаботинского, И. Г. Жаркова, В. М. Иванова, В. А. Ким, А. А. Кудинова, В. В. Кудинова, А. Ф. Пузрякова, В. Л. Колпащикова, Д. К. Саттарова, А. Г. Суслова, В. П. Уварова, А. В. Фойгеля, И. П. Черкасова, А. Хасуй и др., ставшие фундаментальными, классическими работами в области ГНП.

Анализ литературных данных показывает, что изучение процессов ГНП в основном осуществляется на базе экспериментальных исследований. Кроме того, основное большинство этих процессов в реальных условиях представляют собой нелинейные стохастические процессы, достаточно полные математические модели, которых отсутствуют. Вследствие того, что физико-химические процессы, протекающие при ТП ГНП, очень сложны и, главное, очень скоротечны, и большинство из них могут быть описаны только качественно, требуются обширные теоретические и экспериментальные исследования. Поэтому для выбора режимов ТП ГНП, обеспечивающих максимальную производительность с обеспечением необходимого качества, необходимы специальные промышленные испытания.

Во втором разделе главы проводится анализ современного состояния методов и подходов к исследованию и проектированию АСУ ТП ГНП. На современном технологическом оборудовании ГНП автоматизировано большинство основных и вспомогательных операций нанесения покрытий. С помощью различных систем управления осуществляется автоматизированное перемещение плазмотрона (газовой горелки) относительно обрабатываемой детали, автоматизирована смена режимов источника питания плазмотрона и режимов подачи плазмообразующих газов в зону обработки. Однако для обеспечения высоких технологических показателей ГНП необходимо автоматическое управление всеми взаимосвязанными параметрами ТП ГНП с оптимизацией основных технологических операций. Однако решение этих задач с помощью существующих систем управления не дает должного результата, так как эти системы

разработаны без учета специфики выполнения технологических операций ГНП и показателей качества нанесения покрытий.

Разработка АСУ ТП ГНП и ее функциональных подсистем связана с решением многочисленных взаимосвязанных задач, охватить которые в полном объеме не представляется возможным. Отмечены основные особенности и требования к функциональным подсистемам, подчеркнуты большие перспективы применения адаптивных принципов при создании АСУ ТП. Вместе с тем ряд вопросов, необходимых для создания высокоэффективных АСУ ТП, обеспечивающих высокое качество управления, не только не решен, но даже и не ставится. Во-первых, отсутствует анализ взаимосвязи подсистем друг с другом. В результате, непонятно, на внедрение каких средств нужно обратить внимание, чтобы получить ожидаемый результат. Во-вторых, практически во всех источниках отмечается, что АСУ в любом случае обеспечивает повышение эффективности ТП ГНП. Это действительно так, но внедрение даже известных подсистем АСУ ТП в новой структуре АСУ ТП ГНП предполагает обязательное создание новых программ и алгоритмов функционирования этих средств. Данная проблема относительно автоматизации ТП ГНП в известных источниках не решена и не поставлена. В-третьих, не решены задачи обеспечения требуемого быстродействия и защиты подсистем АСУ ТП от электромагнитных и высокотемпературных помех технологического оборудования ГНП.

Неопределенности в АСУ ТП ГНП в значительной степени порождаются неточностью и недостоверностью получаемой информации. Эта неточность присутствует при синтезе регулирующей аппаратуры технологического оборудования, при определении целей, при выборе критериев оценки, т.е. в тех задачах, где есть альтернативный выбор. Сложность компенсации неопределенностей в том, что все они взаимосвязаны и оказывают косвенное воздействие на каждую подсистему по иерархии.

Информационно-измерительные системы (ИИС) в АСУ ТП ГНП весьма многообразны, что определяется сложностью структуры технологических операций, реализуемых в многосвязанных системах технологического оборудования. Поэтому при создании каждой адаптивной САУ предъявляют дополнительные требования к ИИС. На сегодняшний день, к сожалению, существующие ИИС для ТП ГНП недостаточно совершенны, и вопросам построения алгоритмов обработки измерительной информации в АСУ ТП ГНП уделяется мало времени. Поэтому на этапе разработки ИИС и алгоритмов управления адаптивной САУ представляется актуальной оценка рациональных временных интервалов опроса датчиков и погрешности их измерения.

Показана актуальность разработки новых ИИС как для отдельной адаптивной САУ, так и для группы САУ с учетом их взаимовлияния в составе АСУ ТП ГНП. Проводится анализ тенденций развития перспективных ИИС с точки зрения общих закономерностей развития сложных технических систем. На конкретных примерах показана возрастающая роль использования высокоточных (погрешность контроля 0,05-0,1 %), быстродействующих (400-1000 измерений в секунду) и помехоустойчивых ИИС при решении технологических, технических и научных задач в широком круге проблем автоматизации ТП ГНП.

С расширением номенклатуры выпускаемой продукции и увеличением производительности ТП ГНП, когда параметры динамической модели технологического оборудования как объекта управления изменяются в десятки раз, рассматриваются различные варианты построения и координации АСУ к новым условиям ТП ГНП. Сложность ее решения заключается в том, что при формировании алгоритмов управ-

ления необходимо учитывать не только изменение динамических свойств объекта в прямом канале, но и изменение отношений (связей) между функциональными подсистемами АСУ ТП ГНП.

В третьем разделе главы проводится анализ существующих подходов к исследованию и синтезу структур адаптивных САУ для АСУ ТП ГНП. Показано, что при проектировании АСУ, когда получение простых и однозначных зависимостей между изменяемыми параметрами системы и параметрами окружающей среды затруднительно (невозможно), целесообразно использовать замкнутые алгоритмы адаптации, построенные в классе беспоисковых самонастраивающихся систем (БСНС) с эталонной моделью на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта. В БСНС существует принципиальная возможность раздельного рассмотрения регуляторов, обеспечивающих требуемые качества отработки задающих воздействий и сигнальных возмущений, и регулятора, обеспечивающего стабилизацию динамических свойств системы. Это в значительной степени облегчает как расчет и синтез, так и доводку системы, позволяя, например, изменять структуру и параметры регулятора, не затрагивая при этом той части системы, которая придает ей свойство адаптации.

Отмечается распространенность использования алгоритмов адаптивного управления в различных АСУ ТП. Однако практическое использование цифровых адаптивных САУ в структурах АСУ ТП ГНП пока находится в стадии становления. Проблема состоит в том, что развитие систем автоматизации и адаптивного управления ТП ГНП представляет собой единый процесс, недостаточно изученный с позиций интеграции. Кроме того, большие возможности, открываемые адаптивными САУ в автоматизации ТП ГНП еще мало исследованы. Это обосновывает необходимость усовершенствования и разработки новых структур цифровых адаптивных САУ.

Теория и техника адаптивного управления наиболее полно изложены в трудах Ю. А. Борцова, Д. П. Деревицкого, Ю. М. Козлова, А. А. Красовского, Б. Н. Петрова, А. Л. Фрадкова, В. В. Солодовникова, Е. Д. Теряева, А. В. Тимофеева, Я. 3. Цыпкина, И. Б. Ядыкина, В. А. Якубовича. Большой вклад внесли и зарубежные ученые: У. Эшби, Г. Лонг, Р. Ли, С.Г. Леондес, Х.П. Уитейкер, К.И. Острем и др.

Структура цифровой адаптивной САУ определяется задачами, которые должна решать система, и техническими особенностями используемой аппаратуры. Поскольку эти два основных фактора не могут жестко определить структуру схемы, то появляется возможность разных решений. От правильного выбора схемы во многом зависят такие важные характеристики, как быстродействие, надежность и гибкость этой САУ. Кроме того, разработку цифровой адаптивной САУ невозможно эффективно осуществить без четкого определения стратегии управления АСУ ТП ГНП. Выработка такой стратегии должна быть основана на достаточно полном изучении всех характеристик ТП ГНП, а также на их взаимосвязи со свойствами наносимых покрытий и параметрами обрабатываемых деталей. Выработка стратегий развивается по двум направлениям: экспериментальные и теоретические.

Практически все современные цифровые адаптивные САУ имеют в своем составе: микроконтроллер; информационно-измерительные устройства с сигнализаторами состояния; исполнительные механизмы, реализующие управляющие воздействия. Здесь микроконтроллер предназначен для обработки информации и принятия решений по воздействию на заданные механизмы, различные аналоговые и цифровые устройства, позволяющие осуществлять раздельное регулирование и стабилизацию по каждому из управляемых параметров.

В цифровых адаптивных САУ рациональная организация процессов измерения, передачи и обработки информации также занимает особое место. К настоящему времени теоретическая и практическая проработка структурных решений устройств передачи и ввода основывается на моделях, реализуемых на основе отдельных компонентов и их связях (взаимодействиях) через интерфейс. Существенными недостатками при этом являются относительно низкая пропускная способность, невысокая точность и быстродействие. Указанные недостатки становятся неприемлемыми при проектировании цифровых адаптивных САУ, работающих в режиме реального времени с интенсивными измерительными потоками подсистем АСУ ТП ГНП.

На основе проведенного анализа принципов построения цифровых адаптивных САУ, с учетом основных тенденций автоматизации ТП ГНП сделан вывод о том, что на сегодняшний день в этой области существует целый ряд нерешенных задач, к основным из которых можно отнести следующие:

• не разработаны математические модели, позволяющие оценить нестационарные режимы и механизмы повышения качества нанесения покрытий в перспективных технологических операциях ГНП, и на их основе разработать новые методы синтеза цифровых адаптивных САУ, функционирующих в среде мощных электромагнитных и тепловых помех технологического оборудования ГНП;

• не разработаны алгоритмы адаптивного управления, учитывающие много-связанность и многомерность объектов управления адаптивных САУ;

• не разработаны высокоточные, быстродействующие и помехоустойчивые цифровые адаптивные САУ, что не позволяет проектировать высокоэффективные АСУ ТП ГНП и выявить перспективные направления их совершенствования.

Таким образом, нерешенность отмеченных задач вызывает серьезные затруднения при проектировании АСУ ТП ГНП, поскольку при изменении компоновки адаптивных САУ или изменении динамических свойств функциональных подсистем меняются и описывающие их системы дифференциальных уравнений.

На основе проведенного анализа проблем повышения эффективности и надежности ведения ТП ГНП обоснована необходимость построения АСУ ТП ГНП как динамичного, многосвязанного и многофункционального объекта управления, обладающего свойствами адаптивности и управляемого с участием оператора. Реализация выбранного пути решения проблемы требует теоретического обобщения известных научных подходов и методов с целью разработки методологических и теоретических основ построения АСУ ТП ГНП. Кроме того, проведенный анализ позволяет сформулировать основные требования к АСУ ТП ГНП и выбрать для нее необходимые функциональные подсистемы. Эти подсистемы должны быть многосвязными и многорежимными, что требует согласования путем координации процесса функционирования, как отдельных подсистем, так и всех подсистем в целом. С учетом всего вышеизложенного, сформулирована цель и определены основные задачи исследования.

Вторая глава посвящена выработке методологических основ разработки и создания высокоэффективных автоматизированных систем управления сложными динамическими объектами, к каким относятся технологические объекты и процессы ГНП, особенности функционирования которых определяются тем, что ТП ГНП являются распределенными многосвязанными иерархическими процессами.

Рисунок 1. Методология разработки АСУ ТП ГНП

Обобщены в систему и классифицированы принципы, позволяющие корректно осуществлять процессы автоматизации ТП ГНП, что позволяет в рамках единой концепции решать многочисленные задачи исследования, моделирования и управления динамическими объектами технологического оборудования ГНП и составить в будущем основу методологии создания АСУ ТП ГНП.

На основе системного, динамического, структурно-функционального подходов, а также на различных принципах, определяющих эти подходы, предлагается методология разработки АСУ ТП ГНП, представленная в виде множества взаимосвязанных друг с другом этапов (рисунок 1). Данная системная концепция охватывает все основные этапы разработки АСУ ТП ГНП, объединяя их в единую систему. Преимущество разработанной методологии разработки АСУ ТП ГНП состоит в том, что она:

• во-первых, формирует не только единую концепцию построения и развития АСУ ТП ГНП, но и всего комплекса своих функциональных подсистем управления;

• во-вторых, характеризует принципиальные особенности построения и функционирования функциональных подсистем АСУ ТП ГНП;

• в-третьих, позволяет выявить основные свойства проектируемого класса подсистем АСУ ТП ГНП, формулируя с единых теоретических позиций задачи исследования, моделирования и управления;

• в-четвертых, служит основой для разработки новых алгоритмов адаптивного и координированного управления функциональными подсистемами АСУ ТП ГНП.

В рамках предложенной методологии разработана иерархическая многоуровневая структура АСУ ТП ГНП (рисунок 2). Здесь можно выделить три уровня управления: стратегический, тактический и исполнительный.

На стратегическом уровне по командам от центрального управляющего компьютера (ЦУК) производится формирование цели управления и организация принципов супервизорного управления с учетом реальной обстановки ведения ТП ГНП. Совокупность аппаратных и программных средств ЦУК генерирует оптимальную последовательность действий, которая с помощью подсистемы координации и принятия решений декомпозируется на локальные планы действий отдельных функциональных подсистем АСУ ТП ГНП (адаптивных САУ и ИИС). Структура центрального устройства управления и обмена характеризуется вполне определенной функциональной и пространственной организацией, соответствующей назначению устройства и условиям функционирования. От правильного выбора структуры этого устройства во многом зависят такие важные характеристики АСУ ТП ГНП, как быстродействие, надежность и гибкость.

На тактическом уровне по командам подсистемы координации и принятия решений производится формирование программ управления для каждой адаптивной САУ и ИИС, согласование процессов управления и взаимодействия подсистем друг с другом, а также адаптация САУ и ИИС при смене технологических операций ГНП. Для реализации функций адаптации на основе принципа управления по модели в подсистему координации и принятия решений вводятся многосвязная эталонная модель и построенный на основе принципа инвариантности многосвязный регулятор параметрического управления, настраиваемые коэффициенты которого обеспечивают желаемое движение управляемых координат многосвязанного технологического объекта управления, задаваемое эталонной моделью.

На исполнительном уровне решаются задачи стабилизации нелинейных характеристик исполнительных механизмов адаптивных САУ и ИИС, отработки заданных

программ управления с требуемым качеством переходных процессов, обеспечение робастности к внутренним и внешним возмущениям и т.д. Данные функции реализуются с помощью многосвязанных цифровых регуляторов координатного управления технологическими объектами ГНП. Так как все контура управления адаптивных САУ замкнуты, то функции оператора сводятся к наблюдению за работой АСУ ТП и регулированию ТП ГНП только при возникновении аварийных ситуаций.

Рисунок 2. Структура АСУ ТП ГНП

Информационное обеспечение АСУ представлено соответствующими адаптивными ИИС и структурами базы данных. Базы данных реализованы в виде иерархических структур с заданным уровнем вложенности, что обеспечивает гибкость структуры базы данных, возможность настройки в соответствии с требованиями пользователей АСУ ТП ГНП. Открытость предлагаемой структуры ИИС обеспечивает возможность дальнейших расширений в системе, а также совместное использование как адаптивных, так и интеллектуальных алгоритмов измерения и передачи информации.

В третьей главе представлены результаты математического и имитационного моделирования объектов управления АСУ ТП ГНП. Изучены и исследованы особенности протекания теплофизических процессов в ТП ГНП.

Определены общие критерии качества управления температурными полями ТП ГНП: стабилизация температуры в зоне нанесения покрытия на уровне 0.2-0,5 %; допустимые колебания температуры в глубину проникновения детали в течение одной технологической операции не должны превышать 0.05-0,1 %; стабилизация температуры плазмотрона на уровне ±0,1 % и т.п. На основе этих критериев, учитывая установленные связи между прочностными и термическими характеристиками детали с покрытием, решена задача математического моделирования температуры на поверхности нанесенного покрытия. Целью такого моделирования является получение высокого качества нанесения покрытия при минимальных материальных и энергетических затратах. Например, при рациональном управлении процессами теплообмена при электродуговом плазменном напылении можно добиться как экономии энергии, так и легирующих элементов. Кроме того, температурное поле является основным управляющим фактором фазового перехода при ТП ГНП.

Процессы фазового перехода создают некую неопределенность при автоматизированном управлении ТП ГНП (процессами кристаллизации). Проблема оценки тепловой энергии кристаллизации и исследование ее характеристик с физической точки зрения стала особенно актуальной в связи с тем, что рассматриваемая тепловая энергия обладает большой энергетической емкостью и нестабильностью ее характеристик. Фактором нестабильности являются колебания температурных полей. Следовательно, средства управления ТП ГНП должны быть оснащены необходимыми моделями, описывающими процессы теплообмена во всех технологических операциях ГНП.

Особенностью задач определения температурного поля в приповерхностных слоях из диэлектрических материалов (керамика, кварц и т.д.), является сложность описания процессов теплопроводности, конвекции, лучистого теплопереноса и газодинамики, которые имеют пространственно-временной, часто нелинейный характер, отличаются разнообразием граничных условий и широким диапазоном определяющих параметров. Поэтому моделирование процессов теплообмена в приповерхностных слоях из диэлектрических материалов при высоких температурах представляет значительную трудность, так как с повышением температуры все более заметную роль в процессах теплопередачи играет радиационная составляющая. Следовательно, интерпретация теплопередачи на основе закона Фурье становится невозможной, так как перенос тепла в рассматриваемых диэлектриках осуществляется как за счет излучения, так теплопроводности и массопереноса.

Проведен математический эксперимент по определению коэффициента теплопроводности диэлектрического покрытия для заданных коэффициентов теплоемкости и плотности материала покрытия, и в предположении, что первоначально покрытие прогрето до заданной температуры на всю глубину. Поскольку при обратном возвращении плазмотрона нанесенный слой покрытия остывает в широком диапазоне <Т(<Тк , соответственно модель управления ТП нанесения следующего слоя

имеет погрешность управления.

Разработана математическая модель и решена задача управления процессами теплообмена между подвижным источником тепла (плазмотроном) и приповерхностными слоями диэлектрического нанесенного покрытия, учитывающая нелинейность теплофизических характеристик материала (теплопроводность 1(Т), теплоемкость С(Т) и плотность р(г)), что позволяет адекватно управлять процессами теплообмена в приповерхностных слоях нанесенного покрытия.

Построены аналитические описания продольных и продольно-изгибных коле-

баний детали при неравномерном нанесении покрытий. Приведены решения задач, получены расчетные схемы для моделей с дискретно-распределенными параметрами (первая задача) и с непрерывно-распределенными параметрами (вторая задача). На основе проведенных исследований разработан способ бесконтактной электростатической стабилизации положения нанесенного покрытия в ТП ГНП и предложена технология нанесения диэлектрических покрытий с требуемыми (заданными) параметрами.

Для решения первой задачи в работе изложены основные положения теории свободного вращения детали с покрытием, выбраны обобщенные координаты системы и составлены дифференциальные уравнения Лагранжа второго рода. Ввиду сложности решения системы из 12-и нелинейных дифференциальных уравнений движения, последние приведены к виду, удобному для численного анализа.

Во второй задаче (модель с непрерывно-распределенными параметрами) излагается методика вычисления частот собственных колебаний системы при неравномерном распределении толщины покрытия детали. Математическая модель процесса представлена в виде задачи на собственные значения, для дифференциального уравнения поперечных колебаний детали с учетом деформации сдвига и инерции поворота сечения. При этом упрощается постановка промежуточных и краевых условий, а также учет дискретных инерционных, жесткостных и диссипативных характеристик течения наносимого покрытия по поверхности детали. Коэффициент сдвига принимается постоянным по всей поверхности детали, так как его изменением на больших участках рассматриваемых конструкций детали можно пренебречь.

В работе также приводится вычисление частот собственных колебаний многоопорной детали, несущей сосредоточенные или непрерывно распределенные массы. На основе этих моделей исследованы закономерности релаксации собственных колебаний детали с заданным неравномерным покрытием.

Важным звеном при построении математической модели процесса плазменного нанесения покрытий является описание процессов транспортировки, фокусировки и ускорения потока напыляемых частиц в турбулентном потоке плазменной струи. Строгой теории расчета параметров плазменной струи нами не обнаружено, однако постановка задач по исследованию плазменной струи представлена в ряде работ.

Движение потока расплавленных частиц в газовом потоке определяется гидродинамическими и массовыми силами. Массовые силы обусловлены физическими внешними полями, например, гравитационными, электромагнитными, электростатическими и другими, которые могут быть применены в ТП ГНП. Гидродинамические силы обусловлены взаимодействиями расплавленных частиц с несущим их газовым потоком. К этим силам следует отнести силы сопротивления, трения и давления, а также силы, создаваемые продольными и поперечными градиентами давления и температуры газовой среды, и подъемные инерционные силы, связанные с ускорением частиц в плазменном потоке газов.

К примеру, скорость напыляемых частиц описывается уравнением

¿дч=с зРп(»п-»ч)2

Л г 4рч' где -0Ч, рч, <1ч — скорость, плотность и диаметр расплавленных частиц соответственно; рп - скорость и плотность плазменной струи; Сг - коэффициент гидродинамического сопротивления. Обозначим через £ объемную концентрацию расплавленных частиц, тогда объемная плотность смеси частиц и плазменной струи примет вид

Пусть масса элементарного объема смеси частиц и плазменной струи равна рп -^¡¿хйуйг, а соответствующая масса расплавленных частиц - рч g't1dxdydz,

тогда для первого потока перенос количества массы равен рп § (1 — £;)ип <рп с1хс1у, а для второго потока - рч <рч сЬсйу. Выполняя операцию осреднения и считая равными нулю третьи гидродинамические моменты, распределение расплавленных частиц в турбулентном потоке транспортирующего газа определяется по формуле

Ф

1(1-

Ф

где у =

_ Рч~РП_____г. в я),

= -; ф: h

+ Yif dvl ln(l + \|//y)'

; h - усредненный путь прохождения частиц;

Рп ' Л <?ч^[gh<? г - расстояние от центра плазмы до поверхности детали; 9 - постоянная Кармана.

Тогда решение поставленной задачи сводится к определению координат (х, у) расплавленных частиц на срезе плазменной струи

пх>ч \kt

x = ^^-cos cpj--

п

п-ич . y = —r1sin94 к

kt

1 1 kt

1-ехр|--

1-ехр| -—

+ —=-coscpn к

пх>„ . + —2-sincpn к

1 - ехр -

kt

1 1 kt

1 — ехр|--

где t)n - усредненная скорость турбулентных пульсаций в потоке газа; к - коэффициент диффузии частиц; t - время полета частиц.

На основе этих математических моделей построено программное обеспечение для IBM PC. Даны рекомендации по усовершенствованию конструкций плазматронов и регуляторов расхода плазмообразующих газов, обеспечивающих повышение производительности и улучшение физико-механических свойств нанесенного покрытия.

В четвертой главе выявлены и разработаны управляющие переменные, регулируемые координаты, программы управления, критерии эффективности, применяемые при формировании алгоритмов управления показателями качества наносимого покрытия и параметрами плазменной струи.

С физической точки зрения, термодинамические процессы нанесения плазменных покрытий представляют собой особый класс объектов управления, характеризуемых наложением явлений различной физической природы и изменением тепловых состояний материала покрытия и детали. В результате термодинамических процессов происходит изменение состояния плазменной струи, численно оцениваемое ее параметрами. Кроме того, параметры состояния, определяющие термодинамическое равновесие, являются зависимыми и однозначно не определяют текущее и последующее состояние подсистем плазменного нанесения покрытий.

В целях стабилизации плазменной струи предложена идея жесткой стабилизации одних параметров и адаптивного управления другими параметрами, что позволяет выбрать их в качестве базиса при разработке эталонной математической модели управления плазменной струей.

Задача раскрытия топологической и структурной неопределенности модели сводится к перечислению элементарных термодинамических процессов, протекающих в системе, и «сшивке» описывающих их динамику уравнений феноменологиче-

скими соотношениями. Феноменологические уравнения составляются для всех элементарных объемов У1, в которых выполняются условия локального термодинамического равновесия. В пределе осуществляется дробление плазменной струи на бесконечно большое количество с рангом дробления, стремящимся к нулю, и производится переход к уравнениям динамики в частных производных. На следующем этапе эти уравнения преобразуются к обыкновенным дифференциальным уравнениям.

Показатели качества ТП ГНП 2 зависят от траектории изменения термодинамических сил плазменной струи ос, и их потоков. Между термодинамическими силами и потоками плазменной струи существует феноменологическая зависимость

ВV *

где дУ - поверхность, ограничивающая элементарный объем V, в котором выполняются условия локального термодинамического равновесия плазменной струи; йа -нормальный элемент поверхности дУ . Тогда физически корректной является декомпозиция системы 5 на две: подсистему «стабилизация» 5е с {X}' х{<2} и подсистему «управление» с {[/}' х{х}'. Динамическое представление подсистемы Ба

е = Р0(*(г)). = »6 [О,Г]

где Р и Ра - непрерывные вектор функции, удовлетворяющие условиям существования и единственности решения системы, Т - длительность процесса стабилизации.

Оценим чувствительность (2 к отклонениям траекторий изменения термодинамических параметров состояния от номинальной. Воспользуемся неравенством

/=| о

где г = (г,, г2 ,—гп )т - решение системы дифференциальных уравнений

й г/</г = Л(0г+е. Введем вещественный параметр Р Ф 0 и получим

е = *Ь(в(А)). = ре,г),

где Ре = Х(г)-Х0(г). Тогда отклонение Д<2 для всех ге [О, Т] определяется как

э*

где - решение системы уравнении чувствительности

Эр Э<? Эр Эе После несложных преобразований можно записать

^эе,

о и

эр

Неравенство обосновывает выбор в качестве цели управления минимизацию |е, (т)| , что может быть достигнуто обеспечением условий инвариантности параметров состояния X, ко всему комплексу возмущающих воздействий.

Рассматриваются вопросы построения адаптивной САУ плазменной струей с эталонной моделью на внутреннем контуре и сигнальной настройкой на внешнем контуре. Здесь нелинейный и нестационарный пг-мерный объект Xr = f(Xr,Ur,t) с qr -мерным входом Uг и рг -мерным выходом Уг представляется в виде

^ = Ar(Xr,t)-Xr(t) + Br(Xr,t)-Ur(t) + Z,{t), at

Zr(t) = Dr(Xr,t)-Xr(t) + Er(Xr,t)-^(t), Yr{t)=Cr{Xr,t)Xr{t)+Zr{t),

где Zr(t) - -мерный сигнал измерений, поступающих с ИИС; qr(t) - нормальные центрированные белые шумы с единичными интенсивностями; Dr{Xr,t), Er(Xr,t) -пхк, кхк мерные функциональные матрицы; Cr- рхп-мерная известная и постоянная матрица, а управление UT - кусочно-непрерывная функция и входит в уравнение в отрезке Дг линейно Ar(Xr,t) и Br(Xr,t) - пхп и nxq мерные функциональные матрицы, непрерывные и ограниченные вместе со своими частными производными для всех Хх(г) из некоторой области

Показатель качества управления задается состоянием эталонной модели

*,(„>(0 = {х,,t)Xr{m)(г) + Впя) (Xr,t) Gr(t), а цель управления заключается в выполнении

limer(f) = 0, при Г -» Т, где er=Xr- X г{т); Аг{т) - гурвицева матрица, рассчитывается из априорно известных требований к желаемой динамике основного контура САУ; Вг(т) - удовлетворяет требованиям, аналогичным Br(Xr,t); G(f) - программное управление.

Уравнение для ошибки:

е, = Аг(т)ег + л:Хг(т) + A-bUr + Br(Ur - Gr), где Д™ =Ar(Xr,t)-Ar{my A1=Br(Xr,t)-Br(m). Управление Ur(t), обеспечивающее максимальную скорость убывания функции Ляпунова V(e,t) = е ■ Рг ■ е на решениях адаптивной САУ, будет иметь следующий вид:

Ur=Gr-Hrsign[Bj(Xr,t)-Pr-er\, где #rsign[sJ(X,.,f)-.Pr -ег\ - выходной сигнал адаптации; Рг - постоянная симметричная положительно определенная матрица (>0); Н, - скаляр (>0).

К достоинствам предложенного метода синтеза САУ следует отнести:

• возможность адаптивного управления многомерными объектами управления плазменной струей с большим числом регулирующих органов;

• возможность реализации многопараметрической адаптации, когда математическая модель объекта содержит большое количество идентифицируемых параметров;

• возможность учета широкого круга структурных изменений объекта;

• возможность осуществления на единой алгоритмической основе высокого качества управления и заданных ограничений.

В пятой главе рассматриваются основные аспекты проблемы проектирования

основного контура и контуров самонастройки цифровых адаптивных САУ перемещением каретки плазмотрона. Объекты управления САУ и исполнительные механизмы каретки описываются линеаризованными уравнениями. Синтез основного контура проводится на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта (ОНО), которая состоит в следующем. Сначала синтезируем ОНО, включающий в себя собственно объект, датчики, исполнительные механизмы и корректирующие устройства с перестраиваемыми коэффициентами. Затем для стационарного ОНО проводится синтез управления, обеспечивающего заданные динамические характеристики замкнутой системы. Учет нелинейных характеристик проводится на втором этапе синтеза с целью уточнения и корректировки структуры и параметров цифровых адаптивных САУ. Синтез алгоритмов адаптации проводится прямым методом скоростного градиента.

При расчете контуров самонастройки цифровых регуляторов адаптивных САУ перемещением каретки плазмотрона использованы линеаризованные параметрические модели самонастраивающихся систем. Параметрические модели представляют собой стационарные линейные системы, входами которых являются переменные параметры объекта, а выходами - настраиваемые коэффициенты цифровых регуляторов. Основной контур и нелинейные зависимости в алгоритмах адаптации заменены эквивалентным линеаризованным звеном.

Разработаны адаптивные алгоритмы управления, основанные на принципе полной или частичной адаптации к вектору приведенных параметрических рассогласований объекта с помощью сигналов, получаемых из оценок, вырабатываемых на скользящих режимах в адаптивных процессах идентификации. С помощью второго метода Ляпунова исследовано асимптотическое поведение процессов адаптации и идентификации с сигнальными алгоритмами.

Наибольший интерес эти алгоритмы представляют с практической точки зрения, так как в этом случае в качестве исполнительного механизма может быть использован более широкий спектр электроприводов, используемых в технологическом оборудовании ГНП. Например, и таких электроприводов, для которых применение было нецелесообразным из-за ухудшения энергетических показателей или из-за создания высокого уровня электромагнитных помех.

Кроме того, в наблюдателе с сигнальной настройкой согласуется не только оценка с реальным движением объекта управления, но и предусмотрены плавные в широких пределах регулировки глубин линейной и адаптивной обратной связи, позволяющие путем экспериментальной настройки непосредственно на технологическом объекте добиваться повышения быстродействия цифрового регулятора САУ.

Поставлена и решена задача синтеза алгоритмов оптимального адаптивного управления перемещением каретки плазмотрона, полученные на основе метода аналитического конструирования в форме А. А. Красовского (по критерию обобщенной работы). Получены алгоритмы оптимального адаптивного управления исполнительными механизмами перемещения каретки на основе принципа стохастической эквивалентности и адаптивного управления с эталонной настраиваемой моделью.

Достоинством предложенного подхода является возможность его применения для решения задач оптимальной адаптивной стабилизации, адаптивного программного управления нелинейными электромеханическими объектами перемещения каретки плазмотрона. Фрагмент структуры адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона, использующей этот подход оптимального управления, показан на рисунке 3, где 5 - переменная в преобразовании Лапласа.

Рисунок 3. Фрагмент структуры САУ перемещением каретки плазмотрона

Микроинтерполятор выполняет функции нелинейного фильтра и совместно с контурным регулятором минимизирует интегральную составляющую критерия качества управления. Блок разгона и торможения интерполятора реализует ограничение на управление. Предикатор снижает влияние чистого запаздывания, связанного с временным квантованием сигналов контурного регулятора.

Предложен алгоритм микроинтерполяции, удовлетворяющий требованию дифференцируемости задающего воздействия. В качестве аппроксимирующего полинома последовательности приращений интерполятора выбрана сплайн-функция

Ф„(т) = а„т3+£„т2+с„т, где 1 - свободный параметр, который на интервале базового интерполятора [0, Гб] изменяется от 0 до 1 с произвольным шагом Я в интервале п = 0,т.

Коэффициенты полинома определяются решением системы а„+Ь„+с„=ДР„, п = \,т;

3a„+2b„+cn=Vn, n=Zmi

6an+2bn=Gn, n = l,m-l;

c„=V„-i. n = l,m;

G„_, = 2h„, n = l,m-l;

Vm-,=APm_v

где ДP„ - приращение базового интерполятора, V„ и Gn - соответственно средняя скорость и среднее ускорение функции Ф„(т) на интервале [о, Г6].

Последовательность приращений микроинтерполятора в ;г-м цикле Дг<"> = Ф„(т) < -Ф„(т)|Т( - <M>„(x)/¿ttf|t¡ .

Значения высших производных (разностей) от задающего воздействия

Д'гГ^Д'-'гГ-А'-'гй.

А'г,-"' = ¿'Ф„(х)/Х(.

где / > 1 - показатель производной или разности.

Разработан оптимальный адаптивный алгоритм цифрового управления перемещением каретки плазмотрона в условиях действия мощных электромагнитных шумов и неполной определенности параметров возмущающих воздействий. Решена задача синтеза алгоритмов оптимального адаптивного управления перемещением каретки плазмотрона, когда статистические свойства электромагнитных помех определены с точностью до конечного набора параметров. Здесь на каждом отрезке [¿¡,г,ч1]

находим вектора управления ¿/¡(X,, ?,), доставляющие минимум функционалу

Р, = Ф,Лии.}]+ ВД.О. 5Ш)(Х„/), Ло

где 6,1Х.(Г,+1),Г1Ч1] - функция, имеющая непрерывные частные производные. Модель электропривода каретки описывается линейным разностным уравнением

Управление формируется по принципу обратной связи. Для точной формулировки оптимизационной задачи управления примем, что

при ; < гс,

*)[*,(»), 5,(0(Х/.0. /,]*0.

Решение задачи условно разделено на два этапа. На первом этапе исходная математическая модель задачи оптимального управления преобразуется в приближенную модель на графах. В результате преобразования появляется возможность моделированием графов на быстродействующем процессоре цифрового регулятора достичь высоких характеристик получения приближенного решения. После проводится уточнение приближенного решения на спектральных моделях, формируемых на основе дифференциальных преобразований исходной математической модели. Дифференциальные преобразования не вносят методической погрешности при переходе от исходной математической модели к его изображению в виде спектральной модели. Поэтому использование спектральных моделей на втором этапе решения позволило повысить точность моделирования. В работе приводятся примеры.

Показана асимптотическая устойчивость предложенных алгоритмов управления и исследована достижимая точность управления. Рассмотрены вопросы теоретического обоснования и практического применения алгоритмов управления и идентификации с сигнальной адаптацией в предложенных структурах адаптивных САУ.

В шестой главе проведен синтез алгоритмов идентификации для цифровых электромеханических регуляторов АСУ ТП ГНП с настраиваемой обратной связью, в которых параметры модели определяются по наблюдениям входных и выходных сигналов, а управляющие воздействия вычисляются на основании соотношений, связывающих параметры цифрового электромеханического регулятора (ЦЭМР) и модели, при которых ЦЭМР обладает желаемыми свойствами. Рассмотрены характерные особенности идентификации состояния ЦЭМР в условиях воздействия интенсивных сто-

хаотических шумов и неполной определенности о характере возмущающих воздействий технологического оборудования. Известно, что для оценивания изменяющихся во времени по неизвестному закону вышеперечисленных воздействий необходимо фильтровать поступающую в ЦЭМР информацию с помощью алгоритмов нестационарной фильтрации Калмана-Бьюси, использующих априорные вероятностные характеристики возмущающих воздействий. Однако, такие априорно доступные характеристики процесса, как математическое ожидание и дисперсия, практически не несут полезной для оценивания информации о характере изменения нагрузки параметров ЦЭМР. Кроме того, фильтр Калмана-Бьюси, коэффициенты которого изменяются в функции матриц ковариации ошибок измерения возмущающих воздействий, не оптимален в отношении характера переходных процессов ЦЭМР.

В рамках стохастического подхода разработан алгоритм нелинейной фильтрации, основанный на апостериорной оценке коэффициентов изменения нагрузки ЦЭМР с электромагнитными помехами типа марковский случайный процесс. Алгоритм фильтрации основан на более точной оценке скорости, ускорения и момента статической нагрузки ЦЭМР в соответствии с изменениями величины тока якорной цепи ЭД постоянного тока и скорости его изменения, вычисленной методом первой разности кода положения исполнительного механизма регулятора САУ.

Хг(п)

им Управляющее

с 0 устройство

Датчик положения

Комплексное возмущающее воздействие

1/Л

Рисунок 4. Схема идентификатора состояния ЦЭМР

Разработан и исследован идентификатор состояния ЦЭМР (рисунок 4), обеспечивающий минимум средней квадратической ошибки нелинейного фильтра. Основные параметры детерминированного идентификатора состояния (ИС) и его динамическую характеристику определяет распределение корней характеристического полинома = Те • я2 + А", -5 + К2. Если корни полинома распределены в виде

X(.s) = (Я-í + l)2, то коэффициенты K¡ и К2 нелинейного фильтра вычисляются из уравнений K¡=2J1/X и Кг = Jx/A? . Производя замену а = Аг' и выбрав функцию Ф(а) = Ке ■ |а|, коэффициенты выбираются в виде К{ = 271Ф(а), К2 = 71Ф(а2). Здесь параметр а - аргумент функции Ф(а) и определяет время переходного процесса, Ке.- коэффициент чувствительности нелинейного фильтра.

Для помех типа гауссовский марковский случайный процесс, параметр а находим из оценки

а = £{Мн(0-Мн(г-т)}, где Е - символ математического ожидания. Смысл локальной характеристики а с физической точки зрения можно интерпретировать как коэффициент сноса диффузионного марковского процесса Мн(0- Величина интервала т совпадает с величиной интервала оценивания и задается соотношением x = l/K2K¿. Здесь Кг - коэффициент, определяющий фильтрующие свойства ИС. Модифицированное выражение для оценки изменений нагрузки ЦЭМР имеет вид

й„ = {е • Кх + £ ■ К2)■+ КА ■ мн(í - г), где Кц - коэффициент пропорциональности. Путем изменения коэффициентов K¡ и К2 нелинейного фильтра регулируем постоянную времени ИС, а, следовательно, и его фильтрующие свойства. При этом оценка характеристик переходного процесса соответствует заданному распределению корней полинома X (i). Аналогичный идентификатор состояния на основе фильтра Калмана-Бьюси, коэффициенты которого изменяются в функции дисперсии шумов, таким свойством не обладает и в отношении характера переходного процесса не оптимален.

Результаты математического моделирования показали, что предложенный нелинейный фильтр при действии интенсивных электромагнитных помех технологического оборудования (отношение сигнал/шум равен трем) превосходит по быстродействию все известные стационарные наблюдатели в 2-4 раза, обладает пониженной чувствительностью к изменению электротехнических параметров ЦЭМР.

Разработан алгоритм рекуррентного экстраполятора (РЭ), осуществляющего предварительную обработку сигнала Y(n) на входе нелинейного фильтра. В основу работы РЭ положено сопоставление двух последовательных интервалов измерения. Интервал измерения - это период времени между двумя последовательными отсчетами Y (ti). Последовательность У* (и) на выходе РЭ определяется из соотношений К„p/í, если i > j, Y(n) = 0; Knpli, если i < j, Y(n) * 0;

(П) = ' K„pY(n), если i = 0;

Y'(n -1), если i < j, при Y(n) = 0, i > j, при Y(n) Ф 0, где Knf =2n/(N0T0) - коэффициент пропорциональности для измерителя углового положения вала ЭД; i - текущее значение интервала измерения, выраженное целым числом периода Т0. Здесь i = i +1, если Y(п) = 0; j - зафиксированное значение предыдущего интервала измерения, j = i, если У(п)^0, i*0. РЭ выполняет функции экспандера частоты дискретизации последовательности Y(n), позволяющего стаби-

лизировать отношение сигнал/шум в нижней части диапазона скоростей, увеличить динамическую точность цифровой фильтрации.

Классические методы численного интегрирования не учитывают особенности микропроцессорной реализации алгоритмов нелинейной цифровой фильтрации, что приводит к увеличению требуемых вычислительных затрат. Разработан инженерный метод синтеза цифровых нелинейных фильтров. Метод основан на описании фильтра дифференциальными уравнениями в форме Шеннона с последующим их интегрированием по Стшггьесу и позволяет учесть ограничения на вычислительные ресурсы нелинейного цифрового фильтра. Полученные на основе этого метода формулы для численного интегрирования уступают по точности только методу Рунге-Кутта, но в сравнении с ним требуют на 50 % меньше число операций умножения, выполняемых в цикле. Имитационное моделирование подтвердило работоспособность разработанных алгоритмов и позволило вырабатывать рекомендации по их применению.

Разработан, для случая высокого уровня электромагнитных шумов в быстродействующих системах идентификации состояния ЦЭМР, метод высокоточной рекурсивной цифровой фильтрации и фильтр на его основе с низкими шумами округления и малыми искажениями частотных характеристик. Этот фильтр в условиях действия интенсивных технологических электромагнитных шумов в 2-4 раза превосходит по быстродействию известные и не требует дополнительных априорных данных о характере изменения нагрузки ЦЭМР, необходимых при разработке адаптивных алгоритмов для фильтра Калмана-Бьюси. Получены формулы для вычисления ошибки в расположении полюсов цифрового фильтра, обусловленные квантованием сигнала и округлением результатов арифметических операций. Показана оценка погрешностей предложенного цифрового фильтра, с новым алгоритмом спектрального анализа на основе оптимального выбора центральной частоты пропускания полосового фильтра.

В седьмой главе диссертации рассматриваются вопросы практического использования полученных теоретических результатов в ходе решения прикладных задач проектирования основных функциональных подсистем АСУ ТП ГНП, обсуждаются направления перспективных исследований и новые области применения разработанных методов и средств. Приведены структурное построение, программное обеспечение и результаты имитационного моделирования подсистем АСУ ТП ГНП.

В соответствии с разработанной в третьей главе диссертации методикой на этапе композиции уточнены структуры функциональных подсистем АСУ ТП ГНП в зависимости от способов обеспечения инвариантности, устойчивости и реализации аппаратных средств. Сформулированы требования к ИИС, исходя из специфики объекта управления и существующих требований к точности, быстродействию, помехозащищенности. Указаны основные источники возникновения статических и динамических погрешностей управления ТП ГНП и эффективные способы их уменьшения. Даны рекомендации, касающиеся улучшения характеристик подсистем АСУ ТП ГНП.

Предложены новые цифровые ИИС, отличающиеся повышенным быстродействием, точностью и наилучшим образом, удовлетворяющие заданным требованиям подсистем АСУ ТП ГНП. Рассмотрены вопросы построения подсистем ввода-вывода АСУ ТП ГНП, самонастраивающиеся к параметрам информационных потоков ИИС: очереди, временные задержки, достаточности ресурсов памяти и т.д. Структурно-технические решения ИИС защищены авторскими свидетельствами на изобретения и многолетняя эксплуатация их на технологическом оборудовании ГНП показала эксплуатационную надежность и высокую эффективность.

В основу построения структур цифровых адаптивных САУ положены принципы сигнальной самонастройки и комбинированного управления, что позволяет снизить влияние электромагнитных помех технологического оборудования ГНП. Кроме того, предложенные структуры адаптивных САУ учитывают конструктивные особенности ИИС и электромеханических систем АСУ ТП ГНП. Выявлены основные закономерности, устанавливающие взаимосвязь между структурным построением адаптивных САУ и достижимым качеством динамических процессов управления.

Разработаны вопросы построения цифровой адаптивной САУ расходом массы плазмообразующих газов на стадии проектирования и доводки опытного образца. Выявлены основные закономерности, устанавливающие получение высокой точности управления объемным расходом массы газов с возможно достижимыми метрологическими параметрами устройств контроля. Приведены схемы ИИС, в которых использованы, защищенные авторскими свидетельствами вихревой датчик расхода газов, цифровой термометр и волоконно-оптический датчик давления. Все датчики характеризуются относительно хорошей линейностью метрологических характеристик и отличной повторяемостью в заданном диапазоне изменения температур.

С учетом основных технологических требований разработан источник электропитания (ИЭП), который обеспечивает плавное регулирование тока плазмы в пределах от максимального расчетного значения до 50% номинального. Основные технические характеристики: максимальная мощность 30 кВт; диапазон изменения выходной частоты 25-40 кГц; КПД не ниже 0,92; коэффициент мощности не менее 0,95 и степень защиты 1Р20-1Р54. При этом точность поддержания заданных выходных параметров ИЭП в течение длительного времени не хуже 0,1%, а уровень их пульсаций не превышает 0,8% вплоть до характеристик частот порядка 40 кГц.

Разработана и изготовлена экспериментальная установка для измерения помехоустойчивости функциональных подсистем АСУ ТП ГНП. В результате были проведены экспериментальные исследования помехоустойчивости наиболее критичных к помехам подсистем АСУ и произведены изменения в их конструкциях с целью повышения помехоустойчивости. Получены зависимости, позволяющие определить помехоустойчивость по результатам регистрации сбоев физической модели под действием усиленных помех на входах цифровых адаптивных САУ. Разработана методика обработки результатов ускоренных натурных испытаний, что соответственно позволяет сократить время экспериментальных исследований.

Программное обеспечение АСУ ТП ГНП выполнено на основе принципов модульности, что позволяет при объектной настройке выбирать необходимое множество функциональных программных модулей для каждой из функциональных подсистем. Определен и обоснован рациональный набор прикладного программного обеспечения, позволяющий эффективно реализовать функции сбора, приема, обработки данных в режиме реального времени. Разработано программное обеспечение интерфейса оператора, позволяющее в диалоговом режиме осуществлять управление ТП ГНП.

Экспериментальные исследования подтвердили возможность практической реализации алгоритмов, методов, моделей и реальную эффективность теоретических положений. Выбор параметров реальной структуры АСУ ТП ГНП осуществлялся с использованием полученных в работе результатов опытной эксплуатации подсистем.

Результаты работы реализованы в промышленности в виде завершенных функциональных подсистем, пакетов прикладных программ, аппаратно-программных модулей ИИС и проектной технической документации на создание АСУ ТП ГНП.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основе принципов системного подхода разработана концепция автоматизации ТП ГНП, основанная на усовершенствовании конструкции плазмотронов, нахождении оптимальных режимов нанесения покрытий и эффективного многоуровневого управления современными и перспективными ТП ГНП как сложными, многомерными и взаимосвязанными объектами, функционирующими в условиях неопределенности, на основе алгоритмов адаптивного и координированного управления подсистемами АСУ ТП ГНП.

2. Предложена методология построения АСУ ТП ГНП, основанная на:

• рассмотрении ТП ГНП как сложного, многосвязанного, многоуровневого динамического объекта и определении основных управляющих и возмущающих факторов, влияющих на состояние и эффективность ТП ГНП в целом;

• представлении структуры АСУ ТП ГНП в виде многосвязанной совокупности информационно-измерительной подсистемы, функционально-технических подсистем; подсистем адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления;

• построении информационной схемы управления ТП ГНП как многомерным и многосвязанным объектом, которая является общесистемной основой для разработки специального математического и алгоритмического обеспечения АСУ ТП ГНП.

3. Разработаны математические модели ТП ГНП, позволяющие исследовать нестационарные режимы и механизмы повышения качества нанесения покрытий в перспективных технологических операциях ГНП, которые включают в себя:

• расчетную модель нестационарных процессов распространения тепла на многослойных диэлектрических покрытиях детали и модель расчета коэффициентов их теплопроводности, позволяющие исследовать влияние режимных факторов, физических и геометрических показателей плазмотрона и детали на поведение тепловых полей, получить решения для температурных полей при нанесении покрытий с переменной скоростью;

• модели нанесения покрытий при вынужденных колебаниях детали относительно оси вращения, позволяющие исследовать качество нанесения толщины покрытия при возможных колебаниях детали относительно оси вращения и при различных параметрах вибрационной обработки;

• расчетную модель скорости напыляемых частиц при плазменном нанесении диэлектрических покрытий, позволяющую определить время и температуру нахождения частиц в плазменной струе и на поверхности наносимого покрытия.

4. На основе предложенных алгоритмов адаптивного и оптимального управления параметрами плазменной струи поставлен и решен комплекс взаимосвязанных задач, включающих в себя:

• регулирование параметров плазменной струи;

• стабилизацию заданного уровня характеристик плазменной струи;

• оптимизацию параметров плазменной струи.

Предложены и реализованы алгоритмы управления параметрами плазменной струи, обладающие заданной точностью и быстродействием, необходимым для работы в режиме реального времени. Эти алгоритмы позволили построить структуры беспоисковых адаптивных САУ плазменной струей с настраиваемой моделью и линейной обратной связью. На основе полученных расчетных моделей для этих САУ и оп-

тимизационных методов разработана методика синтеза корректирующих устройств контура адаптации, обеспечивающих требуемое качество процессов настройки.

5. Предложены критерии и методы выбора проектных решений при синтезе структуры оптимальной цифровой САУ перемещением каретки плазмотрона, использующей эталонную модель во внутреннем контуре и адаптивный идентификатор состояния во внешнем контуре. Разработаны адаптивные алгоритмы, основанные на принципах полной или частичной адаптации к вектору приведенных параметрических рассогласований объекта управления, с использованием оценок, вырабатываемых на скользящих режимах идентификации. Предложен алгоритм микроинтерполяции, позволяющий получить высшие производные выходной последовательности интерполятора до третьей включительно, и, следовательно, повысить порядок астатизма адаптивной цифровой САУ.

6. Разработаны алгоритмы идентификации, позволяющие при минимальных аппаратных и вычислительных затратах повысить эффективность работы САУ перемещением каретки плазмотрона. Предложен метод цифрового спектрального анализа, основанный на определении параметров гармонических компонент, попавших в полосу пропускания цифрового фильтра, и позволяющий использовать высокодобротные цифровые фильтры при построении идентификатора адаптивной САУ.

7. На основе проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны и созданы программное и техническое обеспечение АСУ ТП ГНП, защищенные авторскими свидетельствами и свидетельствами об официальной регистрации программы для ЭВМ. Предложены рекомендации по совершенствованию технологических процессов нанесения диэлектрических покрытий, внедрение которых приводит к повышению производительности и уменьшению брака. Представленные в работе методики, программные продукты, технические решения и мобильные приборы внедрены в Государственном ракетном центре «КБ им. академика В.П. Макеева», НПП «Плазмотрон», ОАО «Нефтекамский автозавод», ОАО «Уфимское моторостроительное производственное объединение», ОАО «Уфимский тепловозоремонт-ный завод», ОАО «Чепецкий механический завод» и ООО НИЦ «Поиск».

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ Публикации в рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Особенности построения системы управления и моделирования температурных процессов в технологии изготовления кварцевых заготовок световодов / И. И. Голичев, Д. В. Кондратьев, 3. М. Хасанов // Автоматизация и современные технологии. 2000. № 3. С. 13-19.

2. Быстродействующий алгоритм адаптивного управления электроприводами в технологии производства кварцевой трубы / 3. М. Хасанов // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2001. № 2. С. 147-153.

3. Хасанов 3. М., Хасанов О. 3. Об эффективности использования функций связи между контрольно-управляющими устройствами в системах адаптивного управления электроприводами / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 6. С. 32-39.

4. Технологическое оборудование для нанесения износостойких покрытий на коленчатые валы методом плазменного элекгродугового напыления / 3. М. Хасанов //Технология машиностроения. 2005. № 12. С. 31-38.

5. Оценка погрешностей цифрового фильтра в контрольно-управляющих устройствах с многоэлементными фотоприемниками / 3. М. Хасанов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 4. С. 37—45.

6. Разработка интеллектуальных контрольно-управляющих устройств для изготовления заготовок световодов / 3. М. Хасанов, Р. Р. Ахметзянов // Технология машиностроения. 2006. № 5. С. 61-70.

7. Математическое моделирование и синтез адаптивных подсистем управления для АСУ ТП производства заготовки оптического волокна / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов // Автоматизация и современные технологии. 2006. № 5. С. 35—45.

8. Автоматизированное технологическое оборудование для электродугового плазменного напыления / 3. М. Хасанов // Сварочное производство. 2006. № 5. С. 44-50.

9. Проблемы автоматизации техпроцесса газоплазменного напыления / 3. М. Хасанов // Автоматизация и современные технологии. 2006. № 6. С. 3-10.

10. Коррекция структур нелинейных следящих подсистем автоматического управления в АСУ ТП производства заготовки световодов / 3. М. Хасанов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 6. С. 40-50.

11. Погрешности измерения оптоэлектронных контрольно-управляющих устройств / 3. М. Хасанов II Контроль. Диагностика. 2006. № 7. С. 59-75.

12. Оптоэлектронное устройство для контроля диаметра и концентричности полимерного покрытия оптического волокна в процессе его нанесения / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов // Контроль. Диагностика. 2006. № 6. С. 45-55.

13. Методика моделирования адаптивной системы управления автоматизированным электроприводом методом эквивалентных структурных преобразований / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов // Технология машиностроения. 2007. № 8. С. 58-67.

14. Некоторые проблемы расчета и промышленного изготовления упругих чувствительных элементов волоконно-оптических датчиков давления / 3. М. Хасанов, Р. Р. Ахметзянов // Технология машиностроения. 2007. № 10. С. 46-54.

15. Оптоэлектронные устройства контроля геометрических размеров заготовки световодов и методика оценки собственных колебаний заготовки в технологических процессах изготовления / 3. М. Хасанов // Контроль. Диагностика. 2007. № 10. С. 53-62.

16. Динамические погрешности в оптоэлектронных измерителях геометрических размеров / 3. М. Хасанов // Контроль. Диагностика. 2007. № 12. С. 62-72.

17. Самонастраивающаяся информационно-управляющая система с моделью для динамического управления электроприводами в высокотемпературных технологических процессах / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов // Автоматизация и современные технологии. 2008. № 12. С. 23-32.

Изобретения

18. A.c. СССР № 1014462, МКИ4 Н 02 М 7/537. Способ и устройство фильтрации выходного напряжения преобразователя частоты / А. А. Подьяков, С. А. Харитонов, В. В. Кожухов, 3. М. Хасанов. Опубл. 23.04.83. Бюл. № 15, (ДСП).

19. A.c. СССР № 1345077, МКИ4; G 01 L 11/00, 13/00. Измеритель разности давления / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Э. Р. Галлямов, Р. Г. Надыров. Опубл. 15.10.87. Бюл. №38.

20. A.c. СССР № 1364705, МКИ4 Е 21 В 47/024. Индикатор для определения угла разворота фотозонда вокруг оси / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, Р. Г. Надыров. Опубл. 07.01.88. Бюл. № 1.

21. A.c. СССР № 1379616, МКИ4; G 01 В 11/26. Фотоэлектрический датчик угловых перемещений / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, С. П. Баландин. Опубл. 07.03.88. Бюл. № 9.

22. A.c. СССР № 1446493, МКИ4; G 01 К 11/12, 5/12. Цифровой термометр / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Е. А. Чебоксаров, Э. Р. Галлямов. Опубл. 23.12.88. Бюл. № 47.

23. A.c. СССР № 1472756, МКИ4; G 01 В 11/00. Устройство для измерения геометрических размеров горячего проката / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, Э. Ф. Хамитова. Опубл. 15.04.89. Бюл. № 14.

24. A.c. СССР № 1490469, МКИ4 G 01 В 11/26. Фотоэлектрический датчик угловых перемещений / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, JI.P. Сафиуллин, С. В. Шевченко. Опубл. 30.06. 89. Бюл. № 24.

25. A.c. СССР № 1494217, МКИ4 Н 03 М 1/30. Фотоэлектрический преобразователь перемещения в код / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, Р. К. Сабиров. Опубл. 15.07.89. Бюл. № 26.

26. A.c. СССР № 1497452, МКИ4 G 01 В 11/08, G 01 В 9/02. Бесконтактный датчик геометрических размеров стекловолокна / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Р. И. Юсупова, А. А. Коршунов. Опубл. 30.07.89. Бюл. № 28.

27. A.c. СССР № 1504522, МКИ4 G 01 L 7/08, 11/00 Волоконно-оптический датчик давления / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, P. JI. Галимова. Г. Ю. Режа-метова. Опубл. 30.08.89. Бюл. № 32.

28. A.c. СССР № 1598705, МКИ4 F 02 С 9/28. Оптический вентиль / 3. М. Хасанов, Н.И. Гиниятуллин, И. М. Габасов, С. П. Баландин. - Опубл. 23.10.88. Бюл. № 39.

29. A.c. СССР № 1659744, МКИ5 G 01 К 5/12. Цифровой термометр / 3. М. Хасанов, Н. И. Гиниятуллин, Е. А. Чебоксаров, И. А. Фархутдинов, Р. Р. Мухаметов. Опубл. 30. 06. 91. Бюл. №.24.

30. A.c. СССР № 1736245, МКИ5 G 01 В 11/08. Способ измерения диаметра и толщины стенки прозрачной трубки в процессе изготовления и устройство для его осуществления / 3. М. Хасанов, Р. Г. Надыров, Н. И. Гиниятуллин, Е. С. Воронин. Опубл. 23. 05. 92. Бюл. №.19, (ДСП).

31. A.c. СССР № 1755602, МКИ5 G 05 D 21/12. Оптоэлектронный датчик положения светящегося объекта /3. М. Хасанов, Р. Г. Надыров, С.П. Баландин, Н. В. Хасанова. Опубл. 15. 08. 92. Бюл. №.30, (ДСП).

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

32. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2008612703. Подсистема автоматизации анализа и синтеза адаптивной информационно-управляющей системы с переменной структурой / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов. М.: Роспатент, 2008.

33. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2008612704. Комплекс программ для моделирования структур и оценки погрешностей квантования самонастраивающихся рекурсивных цифровых фильтров / 3. М. Хасанов, Р. Р. Ахметзянов. М.: Роспатент, 2008.

34. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2008612705. Диалоговая подсистема для автоматизированного синтеза и оптимизации параметров адаптивной информационно-управляющей системы по быстродействию / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов. М.: Роспатент, 2008.

Учебное пособие с грифом УМО

35. Системы управления и регулирования автоматизированного электропривода / 3. М. Хасанов, И. А. Макулов. Уфа: БГАУ, 2004.179 с.

Другие публикации

36. Распределенная оптоэлектронная система для обработки изображений / 3. М. Хасанов // Микропроцессорные системы автоматизации технологических процессов : тр. науч.-техн. конф. Новосибирск, 1992. С. 217-221.

37. Гибкая информационно-измерительная система контроля технологических параметров в АСУ ТП производства световодов / 3. М. Хасанов // Информационно-измерительная техника : межвуз. сб. науч. тр. Новосибирск : Изд-во Новосиб. элек-тротехн. ин-та, 1992. С. 116-121.

38. Математическое моделирование теплообмена в производстве заготовок световодов / 3. М. Хасанов // Кристаллизация и компьютерные модели : тр. V между-нар. науч.-техн. конф. Ижевск : Изд-во Удмуртск. гос. ун-та, 1994. С. 61-69.

39. Краевая задача теплопроводности в многослойной среде заготовки кварцевых световодов / 3. М. Хасанов // Первая Рос. нац. конф. по теплообмену. М. : Изд-во МЭИ, 1994. Т. 10, ч. 1. С. 59-63.

40. Аналитическая оценка ослабления теплового излучения в оптической системе при различных апертурных углах фотоприемника / 3. М. Хасанов // Теплофизика высоких температур. 1995. Т. 34. № 6. С. 764-766.

41. Принципы построения системы управления технологическим процессом производства кварцевых заготовок световодов / С. А. Горбатков, 3. М. Хасанов // Управление в сложных системах : межвуз. науч. сб. Уфа : Изд. УГАТУ, 1996. С. 88-95.

42. Оптические схемы реализации контрольно-измерительных устройств для системы управления ТП производства оптических волокон / 3. М. Хасанов // Теория и проектирование систем автоматического управления и их элементов : межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 1996. С. 158-172.

43. Самонастраивающаяся подсистема управления перемещением газовой горелки с моделью для АСУ ТП производства заготовки световодов / 3. М. Хасанов // Методы и средства управления технологическими процессами : сб. науч. тр. III меж-дунар. науч. конф. Саранск : Изд-во Мордовск. гос. ун-та, 1999. С. 135-141.

44. Адаптивное цифровое управление регулятором положения горелки в АСУ ТП производства заготовки световодов с запаздыванием и на основе самонстраиваю-щейся системы с моделью / 3. М. Хасанов // Вычислительная техника и новые информационные технологии : межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 1999. С. 153-160.

45. Теория исследования оптоэлектронных первичных преобразователей с фотоприемной матрицей и волоконно-оптическим фильтр трансформатором / 3. М. Хасанов. Деп. в ВИНИТИ, № 1303-В99, 1999. Уфа : Институт механики УНЦ РАН. 24 с.

46. Многофункциональная цифровая адаптивная система управления регулятором движения горелки / 3. М. Хасанов, Р. Р. Ахметзянов, Д. В. Кондратьев // Методы и средства управления технологическими процессами : сб. науч. тр. III междунар. науч. конф. Саранск: Изд-во Мордовск. ун-та, 1999. С. 27-33.

47. Применение адаптивных цифровых моделей при разработке АСУ ТП плаз-мохимического осаждения / 3. М. Хасанов // Сб. тр. XXX Уральского семинара по неоднородным конструкциям. Миасс, 2000. С. 263-269.

48. Адаптивный цифровой регулятор на основе беспоисковой самонастраивающейся системы с моделью / 3. М. Хасанов, И. А. Макулов // Сб. трудов XXX Уральского семинара по неоднородным конструкциям. Миасс, 2000. С. 269-276.

49. Моделирование адаптивной системы управления электродвигателем постоянного тока независимого возбуждения / 3. М. Хасанов // Электротехнические комплексы и системы : межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2001. С. 171-175.

50. Самонастраивающаяся адаптивная система с моделью для динамического управления регулятором АСУ ТП / 3. М. Хасанов // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах : межвуз. науч. сб. Уфа :

УГАТУ, 2001. С. 194-201.

51. Математическая модель цифрового регулятора расхода газов в техпроцессах газоплазменного напыления / 3. М. Хасанов // Технологические проблемы развития машиностроения в Башкортостане : сб. науч. тр. Уфа : Гилем, 2001. С. 105-116.

52. Бесконтактные, оптоэлектронные приборы контроля геометрических параметров опорной трубки в технологических процессах производства заготовок световодов / 3. М. Хасанов // Фундаментальные и прикладные пробле-мы приборостроения, информатики, экономики и права : науч. тр. IV междунар. науч.-практ. конф. М.: МГАПИ, Кн. «Приборостроение», 2001. С. 74-79.

53. Быстродействующий алгоритм адаптивного управления электроприводами в технологии производства кварцевой трубы / 3. М. Хасанов // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2001. № 2. С. 147-153.

54. Анализ запаздывания в цифровых системах управления электроприводами / 3. М. Хасанов, Р. Р. Ахметзянов // Электротехнические комплексы и системы : межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2001. С. 137-141.

55. Газодинамические процессы в технологии плазменного нанесения покрытий / 3. М. Хасанов // Проблемы и перспективы развития агропромышленного комплекса РФ : материалы междунар. конф. Уфа : БГАУ, 2002. ч. 2. С. 279-284.

56. Адаптивный алгоритм для системы управления технологическими процессами / 3. М. Хасанов // Электрификация сельского хозяйства : межвуз. науч. сб. Уфа : БГАУ, 2002. С. 80-85.

57. Конструктивные и эксплуатационные параметры технологического оборудования газоплазменного напыления / 3. М. Хасанов // Электрификация сельского хозяйства : межвуз. науч. сб. Уфа : БГАУ, 2002. С. 75-80.

58. Адаптивная цифровая система с идентификатором для управления технологическим процессом / 3. М. Хасанов // Вопросы управления и проектирования в кибернетических системах : межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2002. С. 42-49.

59. Экспериментально-расчетное исследование характеристик тиристорного источника питания плазмотрона с микропроцессорным управлением / 3. М. Хасанов, Р. Г. Гизатуллин // Электротехнические комплексы и системы : межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2002. С. 180-186.

60. Расчет управляющих параметров для цифровой системы подчиненного регулирования электроприводом постоянного независимого возбуждения / 3. М. Хасанов // Матер. XLII науч.-техн. конф. Челябинск, 2003. ч.З. С. 162-167.

61. Оптоэлектронные системы контроля с волоконно-оптическим фильтр-трансформатором / 3. М. Хасанов // Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права : науч. тУ1 междунар. науч.-практ. конф. М.: МГАПИ, Кн. «Приборостроение», 2003. С. 2L64221.

ХАСАНОВ Зимфнр Махмутович

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ГАЗОТЕРМИЧЕСКОГО НАНЕСЕНИЯ ПОКРЫТИЙ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ АДАПТАЦИИ И КООРДИНАЦИИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано к печати 17.10.2009. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Усл. печ. л. 2,0. Усл. кр.-отг. 2,0. Уч. - изд.л. 2,0. Тираж 100 экз. Заказ № 528.

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Хасанов, Зимфир Махмутович

Принятые сокращения.

Введение.

Глава 1. Анализ проблем автоматизации ТПГНП.

1.1. Актуальность проблем автоматизации ТП ГНП.

1.2. Анализ проблем построения АСУ ТП ГНП.

1.3. Анализ принципов построения адаптивных САУ.

1.4. Цели и задачи исследований.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка методологических основ построения АСУ ТП ГНП.

2.1. Проблемы построения АСУ ТП ГНП.

2.2. Методологические подходы синтеза подсистем АСУ ТП ГНП.

2.3. Концепция построения адаптивных САУ для АСУ ТП ГНП

2.4. Обобщенная структура АСУ ТП ГНП.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка математических моделей управления ТП ГНП.

3.1. Задачи управления процессами теплообмена в ТП ГНП

3.2. Определение поверхностного теплообмена и коэффициента теплопроводности покрытия из диэлектрических материалов.

3.3. Математическая модель управления процессами теплообмена в приповерхностных слоях из диэлектрических материалов.

3.4. Моделирование процессов нанесения покрытий при вынужденных колебаниях детали относительно оси вращения.

3.5. Расчет вынужденных колебаний детали с непрерывно распределенным покрытием.

3.6. Алгоритм расчета параметров вынужденных колебаний детали с неравномерным покрытием относительно оси вращения.

3.7. Математическая модель переноса частиц в плазменной струе.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Разработка теоретических основ синтеза САУ плазменной струей.

4.1. Плазменная струя как динамический объект управления САУ.

4.2. Адаптивные алгоритмы для термодинамических процессов в плазменной струе.

4.3. Синтез адаптивной САУ плазменной струей.

4.4. Синтез адаптивной САУ плазменной струей с сигнальной настройкой на внешнем контуре.

4.5. Синтез адаптивной САУ плазменной струей с настраиваемой моделью и настраиваемой обратной связью . 175 Выводы по главе 4.

Глава 5. Синтез алгоритмов управления перемещением каретки плазмотрона.

5.1. Синтез алгоритмов основного контура управления перемещением каретки плазмотрона.

5.2. Синтез цифрового регулятора адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона.

5.3. Синтез алгоритма интерполяции для цифрового регулятора перемещения каретки плазмотрона.

5.4. Синтез алгоритмов управления адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона.

5.5. Синтез алгоритма оптимального адаптивного управления ЭМС перемещением каретки плазмотрона.

Выводы по главе 5.

Глава 6. Синтез алгоритмов идентификации и структур цифровых фильтров для адаптивных САУ.

6.1. Синтез беспоисковых алгоритмов идентификации для адаптивных САУ.

6.2. Синтез нелинейного цифрового фильтра.

6.3. Особенности синтеза нелинейных фильтров для цифрового регулятора перемещения плазмотрона.

6.4 Модель цифрового регулятора перемещения каретки плазмотрона в пространстве состояний.

6.5. Синтез рекурсивного цифрового фильтра адаптивной

САУ перемещением каретки плазмотрона.

Выводы по главе 6.

Глава 7. Построение и исследование подсистем АСУ ТП ГНП.

7.1. Особенности построения и структура АСУ ТП электродугового плазменного напыления.

7.2. Этапы построения цифровых адаптивных регуляторов плазмообразующих газов.

7.3. Структура САУ источником питания плазматрона.

7.4. Программное обеспечение АСУ ТП ГНП.

7.5 Помехоустойчивость подсистем АСУ ТП ГНП.

7.6. Оценка помехоустойчивости адаптивной САУ.

Выводы по главе 7.

Введение 2009 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Хасанов, Зимфир Махмутович

Актуальность проблемы

Для многих отраслей машиностроения, энергетики (в том числе атомной), авиастроения и химической промышленности наиболее прогрессивными и экономически выгодными технологическими процессами, позволяющими повышать износостойкость, жаропрочность, коррозийной стойкость и другие свойства рабочей поверхности выпускаемых машин и аппаратов, являются технологические процессы газотермического нанесения покрытий (ТП ГНП). К этим процессам относятся осаждение из газовой фазы, электродуговая металлизация и газопламенное напыление, плазменное напыление и детонационно-газовый метод нанесения покрытий [146].

За последние три десятилетия многое сделано для широкого внедрения ТП ГНП в промышленность [39, 107, 146, 147]. Разработан и выпускается широкий ассортимент материалов для нанесения покрытий различного функционального назначения; создано современное технологическое оборудование, имеющее приемлемый ресурс работы; проведены многочисленные экспериментальные исследования, определяющие режимы нанесения покрытий; исследованы многие аспекты кинетики образования соединений покрытия с основой; исследованы контактные взаимодействия нанесенных покрытий с поверхностью детали и друг с другом.

Дальнейшее повышение эффективности использования ТП ГНП, особенно в специальном машиностроении, связано с разработкой методов и средств автоматизации и компьютеризации технологических процессов нанесения покрытий [39, 146, 225, 227].

Переход на автоматизированное нанесение покрытий позволит существенно улучшить качество и стабильность свойств нанесенных покрытий, повысить производительность труда, снизить себестоимость продукции и сократить количество обслуживающего персонала. Автоматизация эффективна и потому, что обеспечивает гибкость и быструю переналаживаемость технологического оборудования, способствует резкому повышению качества продукции, устраняет малопроизводительные формы ручного труда и сводит к минимуму влияние вредных условий труда. Кроме того, исключается влияние квалификации оператора на качество нанесения покрытий, уменьшается количество брака, полученного по вине технолога-оператора [2, 69, 72].

Одними из главных задач автоматизации ТП ГНП является разработка и создание автоматизированных систем управления технологическим процессом газотермического нанесения покрытий (АСУ ТП ГНП), в состав которых входят несколько взаимосвязанных цифровых подсистем автоматического управления. На них возлагаются задачи, связанные с обработкой данных о ТП ГНП и с последующим управлением или с выбором оптимальных режимов при решении целевых задач и др. Функции управления реализуются при этом программным обеспечением. Поскольку управление происходит в реальном масштабе времени, то в АСУ ТП ГНП время должно входить во все вычислительные и исполнительные программы. Вопрос о временном масштабе управления ТП ГНП на сегодняшний день не решен. Но грубо его диапазон можно принять в диапазоне 0,0005-И),05 с, причем, чем меньше временной интервал, тем более жесткие требования предъявляются к функциональным подсистемам АСУ [1, 2, 9, 36, 154, 238, 259].

При проектировании многосвязных цифровых систем автоматического управления (САУ) для АСУ ТП ГНП возникают серьезные проблемы, связанные с тем, что эти системы относятся к классу многофункциональных систем, характеризующихся большим числом изменяемых параметров, сильной их взаимозависимостью, наличием обратных связей, адаптивностью, нелинейностью и нестационарностью поведения. По мнению многих исследователей, на стабильность свойств и на качество нанесенного покрытия в той или иной степени влияет около 60 параметров. Функционируя в условиях существенной неопределенности параметров технологической среды, все подсистемы АСУ ТП постоянно находятся под влиянием внешних и внутренних возмущений, снижающих их эффективность и приводящих к неустойчивому функционированию [107, 146, 225, 227]. В качестве основных источников возникновения неопределенностей выступают непредсказуемость и непредвиденные изменения в поведении плазмотрона, связанные с выгоранием электродов и колебаниями плазменной струи. Поэтому придание АСУ ТП ГНП свойств самоорганизации и повышение эффективности работы ее функциональных подсистем, способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов, является весьма актуальной проблемой [230, 238].

Кроме того, основными факторами, сдерживающими широкое внедрение АСУ ТП ГНП, на сегодня являются: невысокая точность функциональных зависимостей, описывающих ТП ГНП; отсутствие методик и алгоритмов адаптивного управления автоматизированными системами нанесения покрытий, учитывающих быстротекущие динамические процессы, как в зоне нанесения покрытий, так и в упругих системах технологического оборудования. Следствием этого является отсутствие точных моделей управления, либо их чрезмерная сложность и вероятностный характер, высокая размерность пространства состояний и стратегий управления. Данные факторы приводят к повышенной сложности и большому количеству решаемых задач, к еще большему увеличению количества регулируемых параметров в подсистемах, ужесточению требований к различным ее свойствам, к качеству функционирования отдельных подсистем и их взаимодействию. Попытки учесть все на ранних этапах проектирования, т.е. стремиться получить полную и абсолютно достоверную информацию, ориентироваться только на строгие модели, идеальную реализацию соответствующих методов и алгоритмов, обречены на провал [37, 39, 107, 146, 181, 193, 238].

Известные к настоящему времени результаты теории адаптивных систем позволяют во многих случаях синтезировать алгоритмы адаптивного управления, гарантирующие устойчивость и заданное качество систем при существенной неопределенности параметров объекта управления и внешних воздействий. Однако еще далеко не все прикладные задачи ТП ГНП поддаются точному решению известными методами. Поэтому одной из актуальных задач при синтезе АСУ ТП ГНП остается расширение применения методов синтеза адаптивных регуляторов с разработкой новых алгоритмов адаптивного и координированного управления, способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов ТП ГНП.

Таким образом, проблема разработки методологии и теории проектирования АСУ ТП ГНП на основе алгоритмов адаптации и координации функциональных подсистем с целью повышения эффективности и качества нанесения газотермических покрытий является актуальной и своевременной.

Объектом диссертационного исследования являются методическое и алгоритмическое обеспечение АСУ ТП ГНП, а предметом диссертационного исследования - структуры, модели и алгоритмы АСУ ТП ГНП.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологических и теоретических основ построения автоматизированных систем управления технологическими процессами газотермического нанесения покрытий на основе алгоритмов адаптации и координации функциональных подсистем, реализуемых с помощью современных аппаратно-программных средств, а также оценка их эффективности по результатам экспериментальных исследований и математического моделирования.

Для достижения этой цели требуется решение следующих задач:

1. Разработать на основе системного анализа концепцию автоматизации технологических процессов газотермического нанесения покрытий.

2. Разработать методологию синтеза систем автоматизированного управления ТП ГНП как сложным многосвязанным и многоуровневым объектом управления.

3. Разработать математические модели ТП ГНП, позволяющие исследовать нестационарные режимы и механизмы повышения качества нанесения керамических и стеклянных покрытий при выполнении этих технологических операций.

4. Развить на основе системного подхода теоретические основы синтеза структуры и алгоритмов управления адаптивной САУ плазменной струей.

5. Разработать методы и алгоритмы оптимального адаптивного управления для САУ перемещением каретки плазмотрона.

6. Разработать алгоритмы идентификации и методы синтеза цифровых нелинейных фильтров для функциональных подсистем АСУ ТП ГНП.

7. Исследовать эффективность предложенных алгоритмов управления и внедрить разработанные методики, программные продукты и технические решения в автоматизированные системы управления ТП ГНП.

Методы исследования

Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, методы теории многосвязных систем оптимального и адаптивного управления, методы аналитического проектирования и разработки проблемно-ориентированного программного обеспечения, а также методы теории информационных систем. Для построения моделей и их анализа использовались методы механики сплошных сред, теории нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных, численного интегрирования, теории устойчивости движения и математической физики. Исследование математических моделей и обработка экспериментальных данных проводились на основе оригинальных программ ЭВМ, составленных с использованием математических пакетов МАТС АО, МАРЬЕ и МАТЬАВ.

Достоверность и обоснованность результатов диссертации

Обоснованность результатов, полученных в диссертационной работе, базируется на использовании апробированных научных положений и методов исследования, корректном применении математического аппарата, согласовании новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность полученных теоретических положений и выводов работы подтверждается экспериментальными исследованиями, результатами численного моделирования, апробации и промышленного внедрения разработанных аппаратно-программных средств АСУ ТП ГНП на машиностроительных предприятиях РФ. Достоверность экспериментальных результатов обеспечивается применением сертифицированной и аттестованной измерительной аппаратуры в соответствии с действующими российскими и международными стандартами (ГОСТ 29024-91, ISO 7027).

Основные научные результаты, выносимые на защиту:

1. Концепция автоматизации ТП ГНП, основанная на усовершенствовании конструкции плазмотронов, нахождении оптимальных режимов нанесения покрытий и эффективного многоуровневого управления современными и перспективными ТП ГНП как сложными, многомерными и взаимосвязанными объектами, функционирующими в условиях неопределенности, на основе алгоритмов адаптивного и координированного управления подсистемами АСУ ТП ГНП.

2. Методология построения АСУ ТП ГНП, основанная на рассмотрении ТП ГНП как сложного, многосвязанного и многоуровневого динамического объекта и представлении структуры АСУ ТП ГНП в виде взаимосвязанной совокупности информационно-измерительной подсистемы, функционально-технических подсистем, подсистем адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления.

3. Математические модели ТП ГНП, позволяющие моделировать нестационарные технологические режимы нанесения диэлектрических покрытий с заданными свойствами и определить механизмы повышения качества этих покрытий при выполнении перспективных технологических операций.

4. Метод синтеза алгоритмов адаптивного управления параметрами плазменной струи, основанный на декомпозиции задач управления термодинамическими процессами плазменной струи на три самостоятельные задачи: поиск оптимальных термодинамических параметров состояния плазменной струи для заданных режимов ТП ГНП, стабилизация параметров состояния струи вдоль заданной траектории и адаптивное управление термодинамическими параметрами струи при смене технологических операций.

5. Метод синтеза структуры адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона и алгоритмов оптимального управления, основанный на принципах полной или частичной адаптации к вектору приведенных параметрических рассогласований объекта управления, с использованием оценок, вырабатываемых на скользящих режимах идентификации.

6. Алгоритмы идентификации информационных сигналов функциональных подсистем АСУ ТП ГНП и метод цифрового спектрального анализа, основанный на определении параметров гармонических компонент, попавших в полосу пропускания высокодобротных рекурсивных цифровых фильтров.

7. Результаты экспериментальных исследований по оценке эффективности предложенной методологии построения технических решений АСУ ТП ГНП.

Научная новизна

1. Новизна предложенной концепции автоматизации ТП ГНП основана на усовершенствовании конструкции плазмотронов, нахождении оптимальных режимов нанесения покрытий и эффективного многоуровневого управления современными и перспективными ТП ГНП, функционирующими в условиях неопределенности, на основе алгоритмов адаптивного и координированного управления функциональными подсистемами АСУ ТП ГНП.

2. Новизна методологии построения АСУ ТП ГНП заключается в том, что она основана на рассмотрении ТП ГНП как сложного, многосвязанного, многоуровневого динамического объекта и представлении структуры АСУ ТП ГНП в виде взаимосвязанной совокупности информационно-измерительной подсистемы, функционально-технических подсистем; подсистем адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления.

3. Новизна математических моделей ТП ГНП заключается в том, что они позволяют моделировать нестационарные технологические режимы нанесения диэлектрических покрытий с заданными свойствами и определить механизмы повышения качества этих покрытий при выполнении перспективных технологических операций. На этих моделях исследовано влияние режимных факторов, физических и геометрических показателей ТП ГНП на термодинамические процессы нанесения керамических и стеклянных покрытий с заданными свойствами.

4. Новизна предложенного метода синтеза адаптивной САУ плазменной струей основана на декомпозиции задачи управления процессами плазменной струи на три самостоятельные задачи: поиск оптимальных термодинамических параметров состояния плазменной струи для заданных режимов ТП ГНП, стабилизация параметров состояния струи вдоль заданной траектории и адаптивное управление термодинамическими параметрами струи при смене технологических операций. Разработана обобщенная модель управления движением плазмотрона, представленная в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений в физическом пространстве движения плазменной струи.

5. Новизна предложенного метода синтеза структуры адаптивной САУ перемещением каретки плазмотрона и алгоритмов оптимального управления заключается в повышении точности и быстродействия системы, за счет распределения задач адаптивного управления между интерполятором САУ, микроинтерполятором и контурными регуляторами цифрового регулятора. Алгоритм обладает свойством самокорректировки, что ослабляет влияние погрешности задания краевых условий в узлах аппроксимируемой последовательности.

6. Новизна предложенного метода цифрового спектрального анализа основана на определении параметров гармонических компонент, попавших в полосу пропускания цифрового фильтра функциональной подсистемы АСУ ТП ГНП и использовании в качестве идентификатора высокодобротного цифрового рекурсивного фильтра. Разработанные алгоритмы идентификации позволяют при минимальных аппаратных и вычислительных затратах существенно повысить быстродействие и точность информационно-измерительных и управляющих подсистем АСУ ТП ГНП.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в:

• разработке методологии построения АСУ ТП ГНП, обеспечивающей повышение эффективности процессов управления качеством нанесения покрытий за счет оптимального распределения функций управления в функционально-технических подсистемах; подсистемах адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления;

• разработке математических моделей и программ для их численного решения на ЭВМ, позволяющих исследовать нестационарные технологические режимы нанесения диэлектрических покрытий с заданными свойствами и определить механизмы повышения качества нанесения этих покрытий при выполнении перспективных технологических операций ГНП;

• разработке структур, алгоритмов адаптивного управления, расчетных линеаризованных моделей и методик синтеза многосвязных САУ параметрами плазменной струи, апробированных в производственных условиях в управлении несколькими типами плазмотронов и регуляторов расхода плазмообразующих газов;

• разработанных моделях, структурах и алгоритмах оптимального адаптивного управления перемещением каретки плазмотрона, внедренных при практическом проектировании АСУ ТП ГНП на ряде машиностроительных предприятий РФ;

• разработанном алгоритмическом и программном обеспечении, автоматизирующих основные этапы предлагаемых методик синтеза подсистем АСУ ТП ГНП, которые реализованы в виде программных модулей для персональной ЭВМ;

• разработанных мобильных приборах и ИИС, обеспечивающих достаточную точность и оперативность определения параметров ТП ГНП. Новизна предложенных технических решений защищена авторскими свидетельствами.

Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований внедрены в виде методик, программных продуктов, ИИС и мобильных приборов в НЛП «Плазмотрон», ОАО Государственный ракетный центр «КБ им. академика В.П. Макеева», ОАО «Нефтекамский автозавод», ОАО «Уфимское моторостроительное производственное объединение», ОАО «Уфимский тепловозоремонтный завод», ОАО «Чепецкий механический завод», ООО НИЦ «Поиск».

Результаты диссертационной работы, связанные с разработкой и исследованием оптоэлектронных измерителей линейных размеров («ИЛР-3», «ИЛР-11»), неконцентричности нанесения полимерного покрытия в двух сечениях («ОИ-1», «ОИ-2») внедрены в НИИ «Технического стекла» и в Уфимском конструкторском бюро «Кабель».

Все внедренные образцы получили ведомственную или государственную метрологическую аттестацию. За внедрение ряда высокоточных ИИС и на их базе уникальных САУ получены два аттестата I степени, две бронзовые и одна серебряная медали ВДНХ СССР.

В ходе промышленной эксплуатации внедренных образцов получен фактический экономический эффект в размере 313,254 тысяч рублей в год в ценах до 1991 года и более 880 тысяч рублей в год в ценах 1998-2009 годов.

Разработанные средства защищены 14 авторскими свидетельствами, 11 из которых внедрены в промышленность с реальным экономическим эффектом 528,45 тысяч рублей в год, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Апробация работы

Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных и Российских научных совещаниях и конференциях. Наиболее значимые из которых: Всесоюзная конференция «Современные проблемы управления», Москва, 1985; Всесоюзный симпозиум «Проблемы управления», Алма-Ата, 1986; Всесоюзная конференция «Микропроцессорные системы автоматизации технологических процессов», Новосибирск, 1987; Всесоюзный семинар по теории машин и механизмов АН СССР «Измерение перемещений в динамическом режиме», Каунас, 1987; Всесоюзная конференция «Новые электронные приборы и устройства», Москва, 1988; Всесоюзная конференция «Методы и средства измерения механических параметров в системах контроля и управления», Пенза, 1989 - 1994; VI Всесоюзное совещание «Управление многосвязными системами», Суздаль, 1990; III-V Межотраслевые научно-технические семинары «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения», Миасс, 1994; IV Международная конференция по интеллектуальным автономным системам, Карлсруэ, Германия, 1995; VII Всероссийское совещание с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», Москва-Гурзуф, 1995; VII Четаевская научно-техническая конференция «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением», Казань, 1997; Международный конгресс «Нелинейный анализ и его приложения», Москва, 1998; I Международная конференция «Новые технологии управления движением технических объектов», Ставрополь, 1999; X Юбилейная международная конференция

Вычислительная механика и современные прикладные программные системы», Переславль-Залесский, 1999; Республиканская конференция «Интеллектуальное управление в сложных системах», Уфа, 1999; Научно-техническая конференция «Наукоемкие технологии машиностроения», Уфа, 2000; Международная научная конференция «Идентификация систем и задачи управления (SICPRO-2000)», Москва, 2000; III Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT'2001), Уфа-Янгантау, 2001; Конференции «Мобильные роботы и мехатронные системы», Москва, 2001-2002; XII Всероссийское совещание с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», Москва, 2002; Конференция по теории управления, посвященная 90-летию академика Б.Н. Петрова, Москва, 2003; VI и VII Международные научно-практические конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права», Москва, 2003-2004; Всероссийская научно-техническая конференция «Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий», Уфа, 2006-2007; Всероссийская научно-техническая конференция «Машиностроительные технологии», Москва, 2008.

Связь исследований с научными программами

Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1983 по 2007 гг. в Уфимском государственном авиационном техническом университете и Институте механики УНЦ РАН в рамках: целевой комплексной программы «Автоматизация управления технологическими процессами, производствами, машинами, станками, оборудованием с применением мини-ЭВМ и микроЭВМ»; координационного плана НИР вузов Минвуза СССР в области механики на 1985-1990 гг., «Исследование несущей способности теплозащитных и конструкционных композиционных материалов при нестационарных воздействиях»; целевой программы научно-исследовательских работ Министерства авиационной промышленности СССР в рамках тем «Гироскоп»,

Зонд 1», «Зонд 3» федеральной целевой программы «Интеграция» на 19982002 гг.», направление «Математическое моделирование энергетических систем», и связаны с выполнением ряда хоздоговорных научно-исследовательских работ с Государственным ракетным центром «КБ им. академика В.П. Макеева» (г. Миасс), НПП «Плазмотрон» (г. Уфа), НПО «Якорь» (г. Москва), п/я А-7727 (г. Москва), п/я Р-6679 (г. Сарапул), п/я Ю-9539 (г. Жуковский), ОАО «Нефтекамский автозавод», ОАО «Уфимское моторостроительное производственное объединение», ОАО «Уфимский тепловозоремонтный завод», ОАО «Чепецкий механический завод», ООО НИЦ «Поиск» (г. Уфа) и Уфимским конструкторским бюро «Кабель».

Публикации

Основные научные и практические результаты диссертации опубликованы в 61 печатных работах, в том числе 17 статьях в рецензируемых центральных журналах, входящих в перечень ВАК, 1 учебном пособии с грифом УМО, 14 авторских свидетельствах на изобретения и 3-х свидетельствах об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и содержит 394 страниц основного текста, кроме того, содержит 77 рисунков и 11 таблиц. Список литературы включает 300 наименований.

Заключение диссертация на тему "Автоматизированная система управления технологическими процессами газотермического нанесения покрытий на основе алгоритмов адаптации и координации"

Выводы по главе 7

1. Разработана и внедрена в опытную эксплуатацию АСУ ТП ЭПН, обладающая широким набором функциональных возможностей. При этом автоматизированная система работает в замкнутом контуре, в котором воздействия на управляющие органы осуществляются самой системой. Кроме того, главное преимущество этой АСУ связано с потенциальной способностью к изменению своей конфигурации в зависимости от специфики задач ТП ЭПН. Эта особенность системы управления накладывает определенные требования на ее функциональные подсистемы управления и программно-алгоритмическое обеспечение, которые должны быть изначально ориентированы для работы на базе распределенных микроконтроллерных средств управления. Все контуры управления АСУ ТП ЭПН замкнуты, поэтому функции оператора сводятся к регулированию ТП ЭПН только при возникновении аварийных ситуаций.

2. На основе проведенных исследований установлено, что адаптивная корректировка нелинейностей выходных характеристик датчиков расхода, давления и температуры позволяет разработать высокоточные и быстродействующие регуляторы расхода массы газов. Практически эти нелинейности в зависимости от величины и типа датчиков находятся в пределах ±0,5-^2,5 % от измеряемого значения. В промышленном применении эти регуляторы расхода массы достигают точности регулирования ±0,01-^0,05 %, а стабильность измерений датчиков - 0,05 %.

3. Разработан и внедрен высокочастотный регулируемый источник питания с обратной связью по току и мощности плазмотрона, который обеспечивает уровень пульсаций тока не более ±0,54-1,0% во всем диапазоне частот. Стабилизация тока обеспечивается двухконтурной системой управления. За время не более 10 мс система управления изменяет ток в плазматроне от минимального значения до максимальной величины, а управление регулятором тока производится автоматическим поддержанием рабочей частоты выше резонансной. Высокие метрологические параметры устройств контроля источника питания удовлетворяют требуемым параметрам и характеристикам системы управления высокочастотным источником питания.

4. Разработано программное обеспечение, реализующее: алгоритмы адаптивного и программного управления; драйверы для ИИС; программы настройки ИИС на измерение и САУ на адаптивное управление; программы первичной и цифровой обработки информации ИИС (сжатие, цифровая фильтрация, тестовые методы повышения точности измерений и т.д.).

5. Разработана высокочувствительная установка, позволяющая в цеховых условиях оперативно исследовать помехоустойчивость всех электронных блоков подсистем АСУ ТП ГНП. Кроме того, эта установка может быть использована для оценки тепловых и электромагнитных помех электромеханических систем технологического оборудования ГНП.

6. Разработана методика ускоренных натурных испытаний помехоустойчивости электронных блоков АСУ ТП ГНП в цеховых условиях эксплуатации, использующая принципы физического и математического моделирования воздействия электромагнитных помех. Создана математическая модель действия помех на электронные блоки АСУ ТП ГНП при следующих допущениях: суммарную помеху на входе блоков можно представить как стационарный нормальный процесс, сбои в работе редкие и независимые, вероятность распределения количества их за время измерения подчиняется закону Пуассона. Показано, что усиление помехи на входе функционального блока в 1,5-К2 раза повышает интенсивность сбоев в сотни, тысячи раз, что соответственно позволяет сократить время экспериментальных исследований.

364

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основе принципов системного подхода разработана концепция автоматизации технологических процессов газотермического нанесения покрытий (ТП ГНП), основанная на усовершенствовании конструкции плазмотронов, нахождении оптимальных режимов нанесения покрытий и эффективного многоуровневого управления современными и перспективными ТП ГНП как сложными, многомерными и взаимосвязанными объектами, функционирующими в условиях неопределенности, на основе алгоритмов адаптивного и координированного управления подсистемами АСУ ТП ГНП.

2. Предложена методология построения АСУ ТП ГНП, основанная:

• на рассмотрении ТП ГНП как сложного, многосвязанного, многоуровневого динамического объекта и определении основных управляющих и возмущающих факторов, влияющих на состояние и эффективность ТП ГНП в целом.

• на представлении структуры АСУ ТП ГНП в виде многосвязанной совокупности информационно-измерительной подсистемы, функционально-технических подсистем; подсистем адаптивного управления качеством, координации, принятия решений и программного управления;

• на построении информационной схемы управления ТП ГНП как многомерным и многосвязанным объектом, которая является общесистемной основой для разработки специального математического и алгоритмического обеспечения АСУ ТП ГНП.

3. Разработаны математические модели ТП ГНП, позволяющие исследовать нестационарные режимы и механизмы повышения качества нанесения покрытий в перспективных технологических операциях ГНП, которые включают в себя:

• расчетную модель нестационарных процессов распространения тепла на многослойных диэлектрических покрытиях детали и модель расчета коэффициентов их теплопроводности, позволяющие исследовать влияние режимных факторов, физических и геометрических показателей плазмотрона и детали на поведение тепловых полей, получить решения для температурных полей при нанесении покрытий с переменной скоростью;

• модели нанесения покрытий при вынужденных колебаниях детали относительно оси вращения, позволяющие исследовать качество нанесения толщины покрытия при возможных колебаниях детали относительно оси вращения и при различных параметрах вибрационной обработки;

• расчетную модель скорости напыляемых частиц при плазменном нанесении диэлектрических покрытий, позволяющую определить время и температуру нахождения частиц в плазменной струе и на поверхности наносимого покрытия.

4. На основе предложенных алгоритмов адаптивного и оптимального управления параметрами плазменной струи поставлен и решен комплекс взаимосвязанных задач, включающих в себя:

• регулирование параметров плазменной струи;

• стабилизацию заданного уровня характеристик плазменной струи;

• оптимизацию параметров плазменной струи.

Предложены и реализованы алгоритмы управления параметрами плазменной струи, обладающие заданной точностью и быстродействием, необходимым для работы в режиме реального времени. Эти алгоритмы позволили построить структуры беспоисковых адаптивных САУ плазменной струей с настраиваемой моделью и линейной обратной связью. На основе полученных расчетных моделей для этих адаптивных САУ и оптимизационных методов разработана методика синтеза корректирующих устройств контура адаптации, обеспечивающих требуемое качество процессов настройки.

5. Предложены критерии и методы выбора проектных решений при синтезе структуры оптимальной цифровой САУ перемещением каретки плазмотрона, использующей эталонную модель во внутреннем контуре и адаптивный идентификатор состояния во внешнем контуре. Разработаны адаптивные алгоритмы, основанные на принципах полной или частичной адаптации к вектору приведенных параметрических рассогласований объекта управления, с использованием оценок, вырабатываемых на скользящих режимах идентификации. Предложен алгоритм микроинтерполяции, позволяющий получить высшие производные выходной последовательности интерполятора до третьей включительно, и, следовательно, повысить порядок астатизма адаптивной цифровой САУ.

6. Разработаны алгоритмы идентификации, позволяющие при минимальных аппаратных и вычислительных затратах повысить эффективность работы САУ перемещением каретки плазмотрона. Предложен метод цифрового спектрального анализа, основанный на определении параметров гармонических компонент, попавших в полосу пропускания цифрового фильтра, и позволяющий использовать высокодобротные цифровые фильтры при построении идентификатора адаптивной САУ.

7. На основе проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны и созданы программное и техническое обеспечение АСУ ТП ГНП, защищенные авторскими свидетельствами и свидетельствами об официальной регистрации программы для ЭВМ. Предложены рекомендации по совершенствованию технологических процессов нанесения диэлектрических покрытий, внедрение которых приводит к повышению производительности и уменьшению брака. Представленные в работе методики, программные продукты, технические решения и мобильные приборы внедрены в Государственном ракетном центре «КБ им. академика В.П. Макеева», НПП «Плазмотрон», ОАО «Нефтекамский автозавод», ОАО «Уфимское моторостроительное производственное объединение», ОАО «Уфимский тепловозоремонтный завод», ОАО «Чепецкий механический завод» и ООО НИЦ «Поиск».

367

Библиография Хасанов, Зимфир Махмутович, диссертация по теме Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

1. Автоматизированные системы управления технологическими процессами: Справочник //Под ред. Тимофеева Б.Б. Киев: Техника, 1983. 351с.

2. Алексеев В. Н., Воржев Б. Г., Гырдымов Г. П. и др. Многоцелевые системы ЧПУ гибкой механообработкой. JL: Машиностроение. 1984. 224 с.

3. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления / Пер. с англ. под ред. Ю. В. Матиясевича. М.: Мир. 1987. 360 с.

4. Альберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и ее применение. М.: Мир, 1972. 316 с.

5. Андреева Е.А., Колмановский В.Б., Шайхет JI.E. Управление системами с последствием. М.: Наука, 1992. 217 с.

6. Андриевский Б. Р. Анализ систем в пространстве состояний. СПб.: ИП Маш. РАН, 1997. 206 с.

7. Андриевский Б. Р., Фрадков A.JI. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. СПб.: Наука, 1999. 467 с.

8. Андриевский Б. Р., Фрадков А. JI. Элементы математического моделирования в программных средах MATLAB 5 и Scilab. СПб.: Наука, 2001.286 с.

9. Андрющенко В. А. Системы автоматического управления технологическим оборудованием. Л.: Машиностроение, Ленингр. отделение, 1983. 256 с.

10. Анфилатов В. С. Системный анализ в управлении: учеб. для вузов / Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. М.: Финансы и статистика. 2007. 368 с.

11. Арнольд В. И. Математические методы классической механики. М.: Наука, 1979. 432 с.

12. A.c. СССР № 1014462, МКИ4 Н 02 М 7/537. Способ и устройство фильтрации выходного напряжения преобразователя частоты /

13. А. А. По дьяков, С. А. Харитонов, В. В. Кожухов, 3. М. Хасанов. Опубл. 23.04.83. Бюл. № 15, (ДСП).

14. A.c. СССР № 1345077, МКИ4; G 01 L 11/00, 13/00. Измеритель разности давления / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Э. Р. Галлямов, Р. Г. Надыров. Опубл. 15.10.87. Бюл. № 38.

15. A.c. СССР № 1364705, МКИ4 Е 21 В 47/024. Индикатор для определения угла разворота фотозонда вокруг оси / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, Р. Г. Надыров. Опубл. 07.01.88. Бюл. № 1.

16. A.c. СССР № 1379616, МКИ4; G 01 В 11/26. Фотоэлектрический датчик угловых перемещений / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, С. П. Баландин. Опубл. 07.03.88. Бюл. № 9.

17. A.c. СССР № 1446493, МКИ4; G 01 К 11/12, 5/12. Цифровой термометр // Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Е. А. Чебоксаров, Э. Р. Галлямов. Опубл. 23.12.88. Бюл. № 47.

18. A.c. СССР № 1472756, МКИ4; G 01 В 11/00. Устройство для измерения геометрических размеров горячего проката / Н. И. Гиниятуллин, З.М. Хасанов, Н.В. Гурьянова, Э. Ф. Хамитова. Опубл. 15.04.89. Бюл. № 14.

19. A.c. СССР № 1490469, МКИ4 G 01 В 11/26. Фотоэлектрический датчик угловых перемещений / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, JI.P. Сафиуллин, С. В Шевченко. Опубл. 30.06. 89. Бюл. № 24.

20. A.c. СССР № 1494217, МКИ4 Н 03 М 1/30. Фотоэлектрический преобразователь перемещения в код / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Н. В. Гурьянова, Р. К. Сабиров. Опубл. 15.07.89. Бюл. № 26.

21. A.c. СССР № 1497452, МКИ4 G 01 В 11/08, G 01 В 9/02 Бесконтактный датчик геометрических размеров стекловолокна / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Р. И. Юсупова, А. А. Коршунов. Опубл. 30.07.89. Бюл. № 28.

22. A.c. СССР № 1504522, МКИ4 G 01 L 7/08, 11/00 Волоконно-оптический датчик давления / Н. И. Гиниятуллин, 3. М. Хасанов, Р. JI. Галимова. Г. Ю. Режаметова. Опубл. 30.08.89. Бюл. № 32.

23. A.c. СССР № 1598705, МКИ4 F 02 С 9/28. Оптический вентиль // 3. М. Хасанов, Н. И. Гиниятуллин, И. М. Габбасов, С. П. Баландин. Опубл. 23.10.88. Бюл. №39.

24. A.c. СССР № 1659744, МКИ5 G 01 К 5/18, 11/12 Цифровой термометр / 3. М. Хасанов, Н. И. Гиниятуллин, Е. А.Чебоксаров, Р. Р. Мухаметов. Опубл. 30. 06. 91. Бюл. №.24.

25. A.c. СССР № 1755602, МКИ5 G 05 D 21/12. Оптоэлектронный датчик положения светящегося объекта /3. М. Хасанов, Р. Г. Надыров, С.П. Баландин, Н. В. Хасанова. Опубл. 15. 08. 92. Бюл. №.30, (ДСП).

26. Афанасьев В. Н., Колмановский В. Б., Носов В. Р. Математическая теория конструирования систем автоматического управления. М.: Высшая школа, 1998. 574 с.

27. Афонин В. Л., Крайнов А. Ф. и др. Обрабатывающее оборудование нового поколения: Концепция проектирования. М.: Машиностроение. 2004. 256 с.

28. Ашманов С.А., Тихонов A.B. Теория оптимизации в задачах и упражнениях. М.: Наука, 1991. 446 с.

29. Бабкин В. А., Щедринов А. В. Повышение качества идентификации адаптивной системы управления // Автоматизация и современные технологии. 2006. № 9. С. 42 46.

30. Бавалов Н.С., Кобельков Г.М. Численные методы. М.: Наука, 1987. 599 с.

31. Барвинок В. А. Управление напряженным состоянием и свойства плазменных покрытий. М.: Машиностроение. 1990. 383 с.

32. Башарин А. В., Колесников А. А. Синтез систем подчиненного регулирования электроприводов, оптимальных по переменным критериям качества // Изв. вузов. Электромеханика, 1984. №2.С. 57 65.

33. Башарин А. В. Примеры расчета автоматизированного электропривода на ЭВМ: Учебное пособие для вузов. Л.: Энергоатомиздат, 1990. 511 с.

34. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического управления. СПб: Изд-во «Профессия», 2007. 752 с.

35. Блейз Е.С., Зимин A.B., Иванов Е.С. и др. Теория и проектирование следящих приводов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. 904 с.

36. Богданович В. И. Влияние скорости перемещения плазмотрона на распределение температур при плазменном напылении // Известия вузов. Машиностроение. 1984. № 6. С. 144 147.

37. Бондарко В. А. Адаптивные субоптимальные системы с переменной размерностью вектора подстраиваемых параметров // Автоматика и телемеханика. 2006. № 11. С. 38 59.

38. Борисов Ю.С. и др. Газотермические покрытия из порошковых материалов: Справочник. Киев: Наукова Думка, 1987.

39. Борцов Ю. А., Поляхов Н. Д., Путов В. В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. Л.: Энергоатомиздат, 1984. 215 с.

40. Борцов Ю. А., Соколовский Г.Г. Автоматизированный электропривод с упругими связями. СПб.: Энергоатомиздат, 1992. 268 с.

41. Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана-Бьюси / М.: Наука, 1982. 200 с.

42. Брюханов В.Н., Косов М.Г., Протопопов С.П. Теория автоматического управления. / Под ред. Ю.М. Соломенцева. М.\ Высш. школа, 2000. 268 с.

43. Буков В. Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом М.: Наука, 1988. 186 с.

44. Васильев К.К. Теория автоматического управления (следящие системы). Ульяновск: УлГТУ, 1999. 98 с.

45. Венгеров А. А., Шаренский В. А. Прикладные вопросы оптимальной линейной фильтрации. М.: Энергоиздат, 1982. 192 с.

46. Вишняков А.Н. Цыпкин Я.З. Синтез модальных дискретных систем управления // Автоматика и телемеханика. 1993. № 7. С. 86 94.

47. Воротников В.И. Задачи и методы исследований устойчивости и стабилизации движения по отношению к части переменных: направления исследования, результаты, особенности // Автоматика и телемеханика. 1993. №3. С. 3-62.

48. Гайцгори В.Г. Управление системами с быстрыми и медленными движениями. М.: Наука, 1991. 223 с.

49. Гаврилова, Т. А., Хорошевский, В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. 384 с.

50. Гаскаров, Д. В. Интеллектуальные информационные системы: учеб. для вузов. -М.: Высшая школа, 2003. 431 с.

51. Галикеев С. Н., Кондратьев Д. В., Хасанов 3. М. Математическое моделирование частотного преобразования в цифровых фильтрах контрольно-управляющих устройств / ЭВТ в моделировании: Сб. науч. тр.: 2 Всеросс. науч.-теорет. конф. Бирск. 2001. 4.1. С.18 21.

52. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем. М.: Мир, 1981. Кн.1. 341 е., Кн. 2. 730 с.

53. Гиниятуллин Н. И., Хасанов 3. М., Рабчук А. В. Расчет точности изготовления волоконных дискретизирующих пучков // Оптико-механическая промышленность. Оптический журнал, 1987. № 10. С.38 -40.

54. Гиниятуллин Н. И., Хасанов 3. М. Светоэнергетический расчет и согласование параметров оптических цепей волоконно-оптическихпреобразователей // Деп. в ВИНИТИ, № 3767-В87, 1987. Уфа: Уфимск. авиац. инст-т, 1987. 9 с.

55. Гиниятуллин Н. И., Хасанов 3. М. Волоконно-оптические устройства контроля малых перемещений / Новые электронные приборы и устройства: Тр. Всесоюзной конф. М.: МИЭМ, 1988. С.66 70.

56. Гиниятуллин Н. И., Хасанов 3. М. Разработка и исследование устройств для измерения геометрических параметров объектов / Отчет по научно-исследовательской работе. Инв. №02900007748, Москва, 1990. 54 с.

57. Гилл Ф., Мюррей У. Практическая оптимизация. М.: Мир. 1985. 324 с.

58. Голичев И. И., Кондратьев Д. В., Хасанов 3. М. Особенности построения системы управления и моделирования температурных процессов в технологии изготовления кварцевых заготовок световодов // Автоматизация и современные технологии, 2000. № 3. С. 13-19.

59. Горбатков С. А., Хасанов 3. М. Принципы построения системы управления технологическим процессом производства кварцевых заготовок световодов / Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 1996. С.88-95.

60. Гудвин Г.К., Гребе С.Ф., Сальгаро М.Э. Проектирование систем управления. М.: БИНОМ Лаборатория знаний, 2004. 911 с.

61. Гусев Ю. М., Ефанов В. Н., Крымский В.Г. и др. Анализ и синтез линейных интервальных динамических, систем (состояние и проблемы) // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1991. №1. С. 3 24; №2. С. 3 - 30.

62. Дезоер, Ч., Видьясагар, М. Системы с обратной связью. М.: Наука, Главная ред. физ.- мат. литературы, 1983. 280 с.

63. Деревицкий Д. П., Фрадков А. JI. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука, 1981. 216 с.

64. Дмитриев А. К., Мальцев П. А. Основы теории построения и контроля сложных систем. JL: Энергоатомиздат, 1988. 192 с.

65. Дорф Р.К., Бишоп Р. К. Современные системы управления. М.: Лаборатория базовых знаний, 2004. 831 с.

66. Дульнев Г. Н., Парфенов В. Г., Сигалов А. В. Методы расчета теплового режима приборов. М.: Радио и связь. 1990. 312 с.

67. Дьяконов В. П., Круглов В. В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. 480 с.

68. Емельянов В. В. Многоагентная модель децентрализованного управления производственными ресурсами // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. № 1. С. 69-77.

69. Ерофеев A.A. Теория автоматического управления. М.: Политехника. 2002.

70. Жданов А. А. Автономный искусственный интеллект. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. 359 с.

71. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во Института математики СО РАН, 1999. 270 с.

72. Заде Л., Дезоер Ч. Теория линейных систем. Метод пространства состояний. М.: Наука, 1970. 704 с.

73. Захаров В. Н. Интеллектуальные системы управления // Изв.РАН: Теория и системы управления, 1997. №3. С.138 145.

74. Земляков С. Д., Рутковский В. Ю. Функциональная управляемость и настраиваемость систем координатно-параметрического управления // Автоматика и телемеханика. 1986. № 2. С. 21 30.

75. Земляков С. Д., Рутковский В. Ю. О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем // Автоматика и телемеханика. 2001. №5. С.113 131.

76. Игнатьев И. П. Исследование структур и разработка микропроцессорной системы прямого цифрового управления электроприводом. Дисс. канд. техн. наук. Л.: ЛЭТМ, 1985. 234 с.

77. Интеллектуальные системы автоматического управления /под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 576 с.

78. Ильясов Б. Г., Кабальнов Ю. С., Мунасыпов Р. А., Рутковский В. Ю. Оптимизация корректирующих устройств в контурах самонастройки адаптивных систем с моделью на основе их линеаризованных эквивалентов // Автоматика и телемеханика, 1989. №7. С. 97 109.

79. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 576 с.

80. Кабальнов Ю. С., Мунасыпов Р. А., Распопов Е. В. Синтез самонастраивающихся систем с эталонной моделью // Учебное пособие. Уфа: Изд. УАИ, 1991. 101 с.

81. Казаченко, В. Ф. Микроконтроллеры: руководство по применению 16-разрядных микроконтроллеров Intel MCS-196/296 во встроенных системах управления. М.: ЭКОМ, 1997. 688 с.

82. Казмиренко В.Ф., Лесков А.Г., Введенский В.А. Системы следящих приводов. М.: Энергоатомиздат, 1993. 304 с.

83. Калабеков Б.А. Цифровые устройства и микропроцессорные системы. М.: Горячая линия Телеком, 2002. 336 с.

84. Карнаухов Н.Ф. Электромеханические и мехатронные системы. Ростов н/Д: Феникс, 2006. 320 с.

85. Карпов Ю.Г. Теория автоматов: учебник для вузов. СПб.: 2003. 208 с.

86. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления / Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 650 с.

87. Ким Д.П. Теория автоматического управления: Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. М.: Физматлит, 2007. Т.2. 433 с.

88. Клюев А. С., Колесников А. А. Оптимизация автоматических систем управления по быстродействию. М.: Энергоиздат, 1982. 240 с.

89. Кожухов В. В., Хасанов 3. М., Проектирование выходного фильтра инвертора напряжении с ШИМ / Силовые вентильные преобразователи: Межвуз. сб. науч. тр. Новосибирск: НЭТИ, 1984. С. 23 29.

90. Кожухов В. В., Хасанов 3. М. Активный фильтр в системе источника электропитания переменного тока / Тиристорные преобразователи: Межвуз. сб. науч. тр. Новосибирск: НЭТИ, 1985. С. 86 89.

91. Козлов В. Н., Купринов В.Е., Заборовский B.C. Вычислительные методы синтеза систем автоматического управления. Л.: Изд-во ЛГУ, 1989. 223 с.

92. Козлов Ю. М. Адаптация и обучение в робототехнике. М.: Наука, 1990.

93. Колесников А. А. Последовательная оптимизация нелинейных агрегированных систем управления. М.: Энергоатомиздат, 1987. 160 с.

94. Колесников A.A., Гельфгат А.Г. Проектирование многокритериальных систем управления промышленными объектами. М.: Энергоатомиздат, 1993. 303 с.

95. Колосов Г. Е. Синтез оптимальных автоматических систем при случайных возмущениях. М.: Наука, 1984. 256 с.

96. Кондаков А. И. САПР технологических процессов. М.: Академия, 2008. 272 с.

97. Кондратьев Д. В., Хасанов 3. М. Математическая модель алгоритма цифрового регулятора линейного перемещения горелки / Ученые записки: Сб. научных статей. Уфа: Изд. БГПУ, 2001. Вып.З. С.78 84.

98. Коу Б. Теория и проектирование цифровых систем управления / Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1986. 448 с.

99. Юб.Красовский А. А., Шендрик В. С. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977. 272 с.

100. Кудинов В.В., Бобров Г.В. Нанесение покрытий напылением / Теория, технология и оборудование. М.: Металлургия, 1992.

101. Кудинов В. А., Карташов Э. М. Техническая термодинамика: Уч. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2001. 261 с.

102. Кудинов В. А., Карташов Э. М., Калашников В.В. Аналитические решения задач тепломассопереноса и термоупругости для многослойных конструкций. М.: Высшая школа, 2005. 429 с.

103. Ю.Куликов Г. Г. Управление в сложных системах. Уфа: УГАТУ, 2002. 331 с.

104. Кунцевич. В. М. О точности построения аппроксимирующих моделей при ограни, ченных помехах измерений // Автоматика и телемеханика. 2005. № 5. С. 125 -133.

105. Кунцевич В. М. Синтез оптимальных и адаптивных систем управления: , Игровой подход. Киев: Наукова думка, 1985. 248 с.

106. Кунцевич В. М., Лычак М. М. Синтез оптимальных адаптивных системi управления: Игровой подход. Киев: Наук, думка, 1985. 247 с.

107. Куропаткин П. В. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа, 1980. 287 с.

108. Кутепов В. П. Интеллектуальное управление процессами и загруженностью в вычислительных системах // Известия РАН. Теория и системы управления. 2007. № 5. С. 58 73.

109. Лебединский Б. П. Неравномерность движения автоматизированных приводов металлорежущих станков. Дисс. канд. техн. наук. М.: 1983. 221 с.

110. Летов А. М. Математическая теория процессов управления. М.: Наука, 1981.255 с.

111. Лотош М.М., Шустер А.Л. Основы теории автоматического управления: Математические методы. М.: Наука, 1992. 288 с.

112. Ляпунов A.M. Общая задача об устойчивости движения. М.: Меркурий-Пресс, 2000. 386 с.

113. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под ред. Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. 744 с.

114. Методы классической и современной теории автоматического управления: учебник в 5 т. Методы современной теории автоматического управления /под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. Т.5. 784 с.

115. Минаев, Ю. Н. и др. Методы и алгоритмы идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности / Ю.Н. Минаев, О.Ю. Филимонова, Лиес Бенамеур. М.: Горячая линия Телеком, 2003. 205 с.

116. Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков А. А. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука. 2000.549 с.

117. Многорежимные и нестационарные системы автоматического управления. / Под ред. Б. Н. Петрова. М.: Машиностроение. 1978. 240 с.

118. Молчанов А. А. Моделирование и проектирование сложных систем. Киев: Вища школа. 1988. 359 с.

119. Мороз Ю. Н., Табачников Э. Б. Исследование токарного станка с лазерной системой обратной связи.// Станки и инструмент, 1988. №4. С. 9 13.

120. Мороз А. И. Курс теории систем. М.: Высшая школа, 1987. 304 с.

121. Мышляев Ю. И. Об одном подходе к синтезу систем с переменной структурой в условиях параметрической неопределенности / Тр. МГТУ им. Н. Э. Баумана. 1999. № 575. С. 68 73.

122. Небылов A.B. Гарантирование точности управления. М.: Наука. 1998. 304 с

123. Нелинейная динамика и управление: сб. статей /Под ред. C.B. Емельянова, С.К. Коровина. М.: Физматлит, Вып. 1, 2001. 448 с.

124. Нелинейная динамика и управление: сб. статей /Под ред. C.B. Емельянова, С.К. Коровина. М.: Физматлит, Вып. 3, 2003. 336 с.

125. Никифоров В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб.: Наука, 2003. 282 с.

126. Ню JL, Тарасов В. А., Пузряков А. Ф. Модель формирования остаточных напряжений в системе деталь покрытие в процессах плазменного напыления // Технология машиностроения. 2004. № 6. С. 37-41.

127. Острем К. Адаптивное управление с обратной связью // ТИИЭР, пер. с англ. 1987. Т.75. №2. С. 4 41.

128. Панасенко JT.H. Тепловые потоки в канале плазмотрона // Инженерно-физический журнал. 1997. Т.70. №4. С. 580 583.

129. Пантелеев A.B., Бартаковский A.C. Теория управления в примерах и задачах. М.: Высш. шк., 2003. 583 с.

130. Петров Б. Н., Уланов Г. М., Гольденблат И. И., Ульянова C.B. Теория моделей в процессах управления М.: Наука, 1978. 312 с.

131. Петров Б. Н., Рутковский В. Ю. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами. М.: Наука, 1980. 253 с.

132. Петров Б. Н., Соколов Н. И., Липатов А. В. и др. Системы автоматического управления объектами с переменными параметрами: Инженерные методы анализа и синтеза. М.: Машиностроение, 1986. 256 с.

133. Петров Н. Б. Современные проблемы термодинамики / Пер.с болг. В.А.Загребнова. М.: Мир, 1986. 285с.

134. Писаревский А. Н., Чернявский А. Ф., Афанасьев Г. К. и др. Системы технического зрения. JL: Машиностроение, 1988. 424 с.

135. Поденок JI.H., Шараховский Л.И., Шиманович В.Д., Ясько О.И. О влиянии свойств плазмы на дестабилизацию дуговых разрядов // Инженерно-физический журнал. 1997. Т.70. №1. С. 93 98.

136. Понтрягин Л. С. Избранные научные труды: учебник для вузов в 3 т. М.: Наука, 1988.

137. Поздеев Д. А. Разработка быстродействующих электроприводов станков с пониженной чувствительностью к вариациям параметров упругого исполнительного механизма: Дисс. канд. техн. наук. М.: МЭИ, 1986. 226 с.

138. Поляк Б. Т., Цыпкин Я. 3. Оптимальные псевдоградиентные алгоритмы адаптации // Автоматика и телемеханика, 1980. № 8. С. 74 84.

139. Пузряков А. Ф. Теоретические основы технологии плазменного напыления: Учебное пособие по курсу «Технология конструкций из металлокомпозитов». М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. 360 с.

140. Пузряков А. Ф. Теплофизическая модель и расчет остаточных напряжений в газотермических покрытиях // Технология машиностроения. 2006. № 2. С. 39-44.

141. Пупков К.А., Егупов Н.Д. и др. Методы классической и современной теории автоматического управления: учебник для вузов в 5 т. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. 656 с.

142. Пупков К.А., Егупов Н.Д. Матричные методы расчета и проектирования сложных систем автоматического управления для инженеров. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. 661 с.

143. Пупков К.А., Фалдин Н.В., Егупов Н.Д. Методы синтеза оптимальных систем автоматического управления. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000.512 с.

144. Путов В. В. Развитие беспоисковых адаптивных методов и их приложения к задачам управления сложными механическими системами // Авиакосмическое приборостроение. 2003. № 6. С. 31 -41.

145. Пухов Г. Е. Приближенные методы математического моделирования, основанные на применении дифференциальных Т-преобразований Киев: Наук, думка. 1988. 316 с.

146. Разумов О. С. Системные знания: Концепция, методология, практика // Разумов О. С., Благодатских В. А. М.: Финансы и статистика. 2007. 400 с.

147. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983. 638 с.

148. Розенвассер Е. Н. Линейная теория цифрового управления в непрерывном времени. М.: Физматлит, 1994. 464 с.

149. Сасонкин В. Л., Михайлов О. П., Павлов Ю. А. и др. Программное управление станками. /М.: Машиностроение, 1981. 398 с.

150. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2008612703. Подсистема автоматизации анализа и синтеза адаптивной информационно-управляющей системы с переменной структурой / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов. М.: 2008.

151. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2008612704. Комплекс программ для моделирования структур и оценки погрешностей квантования самонастраивающихся рекурсивных цифровых фильтров / 3. М. Хасанов, Р. Р. Ахметзянов. М.: 2008.

152. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2008612705. Диалоговая подсистема для автоматизированного синтеза и оптимизации параметров адаптивной информационно-управляющей системы по быстродействию / 3. М. Хасанов, О. 3. Хасанов. М.: 2008.

153. Сейдж Э. П., Уайт Ч. С. Оптимальное управление системами. М.: Радио и связь, 1982. 392 с.

154. Семенов В. В., Пантелеев А. В., Реденко Е. А. Методы описания, анализа и синтеза нелинейных систем управления: М.: Изд-во МАИ, 1993. 312 с.

155. Сильвестров А. И., Чинаев П. И. Идентификация и оптимизация автоматических систем. М.: Энергоатомиздат, 1987. 200 с.

156. Сингх М., Титли А. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление. М.: Машиностроение, 1986. 475 с.

157. Смирнов Н. И., Сабанин В. Р., Репин А. И. Оптимизация настроечных параметров автоматических систем регулирования с дифференциатором // Теплоэнергетика, 2004. № 10. С. 10 16.

158. Соболев О. С. Проблемы, этапы и направления в развитии автоматизации производства // Промышленные АСУ и контроллеры, 2006. № 11. С. 7 11.

159. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 2001. 343с.

160. Соколов Н. И., Рутковский В. Ю., Судзиловский Н. Б. Адаптивные системы автоматического управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1988. 208 с.

161. Солодовников В. В., Тумаркин В. Н. Теория сложности и проектирование систем управления. М.: Наука. 1990. 168 с.

162. Справочник по теории автоматического управления // Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука. 1987. 712 с.

163. Срагавич В. Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. 381 с.

164. Теория автоматического управления / Под ред. A.A. Воронова. М.: Высшая школа, 1986. 4.1. 367 е.; 4.2. 504 с.

165. Теряев Е. Д., Шамриков Б. М. Цифровые системы и поэтапное адаптивное управление. М.: Наука. 1999. 330 с.

166. Тимофеев А. В. Построение адаптивных систем управления программным движением. Л.: Энергия, 1980. 88 с.

167. Тимофеев А. В., Юсупов Р. М. Интеллектуализация систем автоматического управления // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994. № 5. С.211 224.

168. Тимофеев A.B. Адаптивные робототехнические комплексы. М.: Машиностроение, 1998. 332 с.

169. Тихонов А.Н., Кальнер В.Д., Гласко В.Б. Математическое моделирование технологических процессов и метод обратных задач в машиностроении. М.: Машиностроение, 1990. 264 с.

170. Толмачев В. А., Никитина М. В. Адаптивная система управления многомодульного источника тока с индуктивным сглаживающим фильтром // Известия вузов. Приборостроение. 2004. Т. 47. С. 48 54.

171. Топчеев Ю. И. Атлас для проектирования систем автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1989. 752 с.

172. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений: научно-практич. издание. (Серия "Информатизация России на пороге XXI века"). М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

173. Тугенгольд А.К., Богуславский И.В., Лукьянов Е.А. и др. Введение в мехатронику. Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2004. 249 с.

174. Тушинский Л.И., Плохов A.B. Исследование структуры и физико-механических свойств покрытий. Новосибирск: Наука, 1986.

175. Усков A.A., Кузьмин A.B. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая линия-Телеком, 2004. 143 с.

176. Федоров В. П. Разработка и исследования быстродействующих систем управления скоростью в электроприводах с упругими механическими связями: Дисс. канд. техн. наук. МЭИ, 1982. 202 с.

177. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. 616 с.

178. Филонов И.П., Анципорович П.П., Акулич В.К. Теория механизмов, машин и манипуляторов. Мн.: Дизайн ПРО, 1998. 656 с.

179. Фомин В. Н., Фрадков А. Л., Якубович В. А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1981. 447 с.

180. Фрадков А. Л. Адаптивное управление в сложных системах / Беспоисковые методы. М.: Наука. 1990. 292 с.

181. Хасанов 3. M. Первичные преобразователи информации для системы управления технологическим процессом производства оптических волокон Дисс. канд. техн. наук. УАИ, 1991. 234 с

182. Хасанов 3. М. Исследование выходных оптических сигналов сканирующих волоконно-оптических преобразователей / Новые электронные приборы и устройства: Тр. Всесоюз. конф. М.: Изд. МИЭМ. 1988. С.70 74.

183. Хасанов 3. М. Распределенная оптоэлектронная система для обработки изображений / Микропроцессорные системы автоматизации техпроцессов: Тр. науч.-техн. конф. Новосибирск, 1992. С.217 221.

184. Хасанов 3. М. Математическое моделирование теплообмена в производстве кварцевых заготовок световодов методом MVCD / Кристаллизация и компьютерные модели: Тр. V Междунар. науч.-техн. конф. Ижевск: Изд-во Удмуртского гос. ун-та, 1994. С.61 69.

185. Хасанов 3. М. Краевая задача теплопроводности в многослойной среде заготовки кварцевых световодов / Первая Российская национальная конф. по теплообмену. М: Изд-во МЭИ, 1994. Т. 10. Часть 1. С.59 63.

186. Хасанов 3. М. Аналитическая оценка ослабления теплового излучения в оптической системе при различных апертурных углах фотоприемника. / Теплофизика высоких температур. М: Наука, 1995. Т.34. № 6. С.764 766.

187. Хасанов 3. М. Вероятностно-статистические методы оценки характеристики оптоэлектронных измерителей геометрических размеров / Информационно-измерительная техника: Межвуз. науч. сб. Новосибирск: Изд. Новосибр. гос. техн. ун-та. 1996. С.101 109.

188. Хасанов 3. М. Теория исследования оптоэлектронных первичных преобразователей с фотоприемной матрицей и волоконно-оптическим фильтр трансформатором / Деп. в ВИНИТИ, № 1303-В99, 1999. Уфа: Институт механики УНЦ РАН. 1999. 24 с.

189. Хасанов 3. М. Применение адаптивных цифровых моделей при разработке АСУ ТП плазмохимического осаждения / Сб. тр. XXX Уральского семинара по неоднородным конструкциям. Миасс, 2000. С.263 269.

190. Хасанов 3. М., Макулов И.А. Адаптивный цифровой регулятор на основе самонастраивающейся системы с моделью / Сб. трудов XXX Уральского семинара по неоднородным конструкциям. Миасс. 2000. С.269 276.

191. Хасанов 3. М. Моделирование адаптивной системы управления электродвигателем постоянного тока независимого возбуждения / Электротехнические комплексы и системы: Межвуз. науч. сб. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2001. С.171 175.

192. Хасанов 3. М. Математическая модель алгоритма цифрового регулятора расхода газов в технологических процессах газоплазменного напыления / Технологические проблемы развития машиностроения в Башкортостане: Сб. науч. тр. Уфа: Гилем. 2001. С. 105 116.

193. Хасанов 3. М. Быстродействующий алгоритм адаптивного управления электроприводами в технологии производства кварцевой трубы // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2001. №2. С. 147 153.

194. Хасанов 3. М., Ахметзянов P.P., Галикеев С. Н. Анализ запаздывания в цифровых системах управления электроприводами / Электротехнические комплексы и системы: Межвуз. науч. сб. Уфа: Изд. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 2001. С. 137 141.

195. Хасанов 3. М. Газодинамические процессы в технологии плазменного нанесения покрытий из сплавов металла / Проблемы и перспективы развития агропромышленного комплекса регионов России: Материалы междунар. науч.-практ. конф. Уфа: 2002. 4.2. С. 279 284.

196. Хасанов 3. М. Адаптивный алгоритм для системы управления технологическими процессами / Электрификация сельского хозяйства: Межвуз. науч. сб. Уфа: Изд. Башкирск. гос. аграр. ун-та, 2002. С.80 85.

197. Хасанов 3. М., Швейкин Е. В. Проектирование адаптивных цифровых регуляторов для автоматизации технологических процессов / Электрификация сельского хозяйства: Межвуз. науч. сб. Уфа: Изд. Башкирск. гос. аграр. ун-та, 2002. С.85 90.

198. Хасанов 3. М. Расчет управляющих параметров для цифровой системы подчиненного регулирования электроприводом постоянного независимого возбуждения / Матер. ХЫ1 науч.-техн. конф. Челябинск: ЧГАУ, 2003. Ч.З. С. 162- 167.

199. Хасанов 3. М. Контроль технологических параметров в процессах газоплазменного электродугового напыления / Пути повышения эффективности АПК России. Уфа: БГАУ, 2003. 4.1. С.276 279.

200. Хасанов 3. М., Макулов И.А. Системы управления и регулирования автоматизированного электропривода. Уфа: БГАУ, 2004. 179 с.

201. Хасанов 3. М., Хасанов О. 3. Об эффективности использования функций связи между контрольно-управляющими устройствами в системах адаптивного управления электроприводами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 6. С.32 39.

202. Хасанов 3. М. Технологическое оборудование для нанесения износостойких покрытий методом плазменного электродугового напыления // Технология машиностроения. 2005. № 12. С.31 38.

203. Хасанов 3. М. Оценка погрешностей цифрового фильтра в контрольно-управляющих устройствах с многоэлементными фотоприемниками // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 4. С.37 — 45.

204. Хасанов 3. М. Автоматизированное технологическое оборудование для электродугового плазменного напыления // Сварочное производство. 2006. № 5. С.44 50.

205. Хасанов 3. М., Ахметзянов Р. Р. Разработка интеллектуальных контрольно-управляющих устройств для изготовления заготовок световодов // Технология машиностроения. 2006. № 5. С.61 70.

206. Хасанов 3. М., Хасанов О. 3. Математическое моделирование и синтез адаптивных подсистем АСУ ТП производства заготовки оптического волокна // Автоматизация и современные технологии. 2006. № 5. С. 35 45.

207. Хасанов 3. М. Проблемы автоматизации технологического оборудования газоплазменного напыления // Автоматизация и современные технологии. 2006. №6. С. 3-10.

208. Хасанов 3. М. Коррекция структур нелинейных следящих подсистем автоматического управления в АСУ ТП производства заготовки световодов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 6. С.40 50.

209. Хасанов 3. М. Погрешности измерения оптоэлектронных контрольно-управляющих устройств // Контроль. Диагностика. 2006. № 7. С.59 75.

210. Хасанов 3. М., Хасанов О. 3. Оптоэлектронное устройство для контроля диаметра и концентричности полимерного покрытия оптического волокна в процессе его нанесения // Контроль. Диагностика.2006. № 6. С.45 55.

211. Хасанов 3. М. Методика моделирования адаптивной системы управления автоматизированным электроприводом методом эквивалентных структурных преобразований // Технология машиностроения. 2007. № 8. С.58 67.

212. Хасанов 3. M., Ахметзянов Р. Р. О некоторых проблемах расчета и промышленного изготовления упругих чувствительных элементов волоконно-оптических датчиков давления // Технология машиностроения. 2007. № 10. С.46 54.

213. Хасанов 3. M Оптоэлектронные устройства контроля геометрических размеров заготовки световодов и методика оценки собственных колебаний заготовки в технологических процессах изготовления // Контроль. Диагностика. 2007. № 10. С. 53 62.

214. Хасанов 3. М., Хасанов О.З. Динамические погрешности в оптоэлектронных измерителях геометрических размеров // Контроль. Диагностика. 2007. № 12. С. 62 72.

215. Хасанов 3. М., Хасанов О.З. Самонастраивающаяся информационно-управляющая система с моделью для динамического управления электроприводами в высокотемпературных технологических процессах // Автоматизация и современные технологии. 2008. № 12. С. 23-32.

216. Хасуй А. Наплавка и напыление. М.: Машиностроение, 1985. 288 с.

217. Ходько С. Т. Проектирование систем управления с нестабильными параметрами. JI.: Машиностроение, 1987. 232 с.

218. Цыпкин Я. 3. Оптимальные алгоритмы оценивания параметров в задачах идентификации // Автоматика и телемеханика, 1982. № 12. С. 9 23.

219. Цыпкин Я. 3. Кельманс Г. К. Дискретные адаптивные системы управления // Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1984. Т. 17. С. 3 64.

220. Цыпкин Я. 3. Информационная теория идентификации. М.: Наука, Физматлит, 1995. 336 с.

221. Цыкунов А. М. Адаптивное управление линейным динамическим объектом по выходу с векторным управляющим воздействием // Промышленные АСУ и контроллеры. 2006. № 3. С. 29 33.

222. Цыкунов А. М. Об одном методе синтеза адаптивных систем управления для объектов с запаздыванием / Адаптация и обучение в системах управления и принятия решений. Новосибирск: Наука, 1982. С. 71 77.

223. Чмут В. И. Разработка и исследование системы прямого цифрового управления электроприводом на микропроцессорных комплектах: Дисс. канд.техн. наук. Л.: ЛЭТИ, 1986. 220 с.

224. Чудаков А. Д. Системы управления гибкими комплексами механообработки. М.: Машиностроение, 1990. 240 с.

225. Шагурин, И. И. Микропроцессоры и микроконтроллеры фирмы Motorola: справ, пособие. М.: Радио и связь, 1998. 560 с.

226. Шаймарданов Ф. А., Хасанов 3. М. Анализ и синтез измерительных цепей волоконно-оптического датчика с линеаризованной выходной характеристикой / Измерительные преобразователи и информационные технологии: Межвуз. науч. сб. Уфа: Гилем, 1996. С.194 205.

227. Шишмарев В.Ю. Основы автоматического управления. М.: Академия, 2008. 352 с.

228. Щедринов А. В., Феденко С. В. Адаптивная система управления с идентификатором и неявной эталонной моделью // Автоматизация и современные технологии. 2006. № 3. С. 8- 11.

229. Шульце К.-П., Реберг К.-Ю. Инженерный анализ адаптивных систем. М.: Мир, 1992. 280 с.

230. Эшби, У. Р. Введение в кибернетику /пер. с англ., 2-е изд. М.: Ком. Книга, 2005. 432 с.

231. Юревич Е.И. Теория автоматического управления. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 540 с.

232. Юревич Е.И. Основы робототехники. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.

233. Ядыкин И. Б. Адаптивное управление с неявной эталонной моделью на основе метода наименьших квадратов // Изв. вузов. Приборостроение. 1988. №2. С. 57 65.

234. Яковлев В. А. Цифровой электропривод подач станков с программным управлением: Дисс. канд. техн. наук. Л.: ЛЭТИ, 1984. 257 с.

235. Astom K. J. Theory and applications of adaptive control // Preprints of 8-th Triennal World Congress of IF AC, Japan, 1981. Plenary sessions P. 28 39.

236. Bakken J.A., Liping Gu, Larsen H.L. and Sevastyanenko V.G. Numerical modeling of electric arc. // Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 1997. Vol. 70. P.532 545.

237. Bar-Капа I. Parallel feed forward and simplified adaptive control // Int. Journ. of Adapt. Contr. and Sign. Processing. 1987. Vol. 1. P. 95 109.

238. Boehm H. Adaptive control to a dry etch process by microcomputer // Automatica 1982. vol. 18, № 6, p. 665 673.

239. Bondarko V.A., Yakubovich V.A. The Method of recursive aim inequalities in adaptive control theory //Int. J. Adaptive Control and Signal Processing. 1992. Vol. 6(3). P. 141 160.

240. Bialas S. A necessary and sufficient condition for stability of interval matrices // Intern. J. Contr. 1983. Vol. 37. №4, P. 712-722.

241. Byrnes C.I., Isidori A., Willems J.C. Passivity, feedback equivalence, and the global stabilization of minimum phase nonlinear systems. IEEE Trans. AC. Vol.36. 1991. № 11, P. 1228 1240.

242. Chen G., Dong X. From chaos to order: Perspectives, Methodologies and Applications. Singapore: World Scientific, 1998. 753 p.

243. X.Cuomo K., Oppenheim A., Strogatz S. Robustness and signal recovery in a synchronized chaotic system. //Int. J. Of Bifurcation and Chaos. 1993. Vol. 3. P. 1629-1638.

244. Egardt B. Unification of some discrete-time adaptive control schemes // IEEE Trans., 1980, vol. AC-25, № 4, P. 693 697.

245. Egardt B. Stability analysis of discrete-time adaptive control schemes // IEEE Trans., 1980, vol. AC-25, № 4, P. 710 716.

246. Etter D.M. Engineering Problem Solving with MATLAB*. New Jersey.: Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1993. 434 p.

247. Fradkov A.L. Swinging control of nonlinear oscillations. //Intern. J. Control. 1996. Vo/.64. № 6. P. 1189 1202.

248. Fradkov A.L., Miroshnik I.V., Nikiforov V.O. Nonlinear and adaptive control of complex systems. Dordrecht: Kluwer Academic Publ., 1999. 510/?.

249. Fradkov A.L., Nijmeier H., Markov A. Yu. On adaptive observer-based synchronization for communication //Prepr. of 14 th IF AC World Congress, Beijing, 5-9 July 1999, Vol. D. P. 461 -466.

250. Fradkov A.L., Pogromsky A.Yu. Speed gradient control of chaotic continuous-time systems //IEEE Transactions on Circuits and Systems, part I. 1996 Vol A3. № IIP. 907-913.

251. Frans L., Hotmann M. CFD/CAM Systeme, Grundlagen and Anwendung veb Fachbuchverlag. Leipzig, 1989, P. 352.

252. Fujii S. On the trend of the researches in adaptive control. Systems and Control, Japan, 1981, Vol. 25, № 12, P. 715 726.

253. Hansen C.H., Snyder S.D. Active control of sound and vibration. Chapman and Hall, 1997. 1260 p.

254. Hasler M. Synchronization of chaotic systems and transmission of information. //Int.J. of Bifurcation and Chaos. 1998. Vol. 8. A£4. P. 647 660.

255. Isidori A., Nonlinear control systems. Berlin: Springer-Verlag, 3rd edition, 1995.

256. Iwai Z., Mizumoto I. Realization of simple adaptive control by using parallel feedforward compensator//Int. J. Contr. 1994. Vol. 59. P. 1543- 1565.

257. Jackson E.A. Perspectives of nonlinear dynamics. Vol. 1, 2. Cambridge, England: Cambridge University Press, 1990.

258. Kaufman H., Bar-Kana I., Sobel K. Direct adaptive control algorithms. New-York: Springer-Verlag, 1994.

259. Ljung L. System identification toolbox: manual, The Math Works Inc., Sherbom, Mass., 1986.

260. Markov A.Yu., Fradkov A.L. Adaptive synchronization of chaotic systems based on speed gradient method and passification //IEEE Trans. Circ. and Syst. 1997. №11. P. 905-912.

261. Marotts A., Sharakhovsky L.I. and Borisyuk V.N. Heat transfer and plamatron electrode erosion// Journal of Engineering Physics and Thermophysics, 1997. Vol. 70. P.551-560.

262. Microprocessor controlled DC motor for load - insen sitive position servo system / Ohishi K., Makao M., Ohnishik K., Myachi K. // IEE Trans. Ind. Electon. 1997. Vol.34. № 1. P. 44 - 49.

263. Neubauer, A. On-Line System Identification Using the Modified Genetic Algorithm // Proc. Of the International Conference EUFIT'97. Aachen, Germany. 1997. P. 764 768.

264. Nishikawa Y., Sannomiya N., Ohta 71, Tanaka H., Tanaka K. A method for autotuning of PID-control parameters / Preprints of the 8-th Triennil World Congress, Japan, 1981, vol. VII, P. 65 -70.

265. Petrov V., Gaspar V., Masere J., Showalter K. Controlling chaos in Belousov-Zhabotinsky reaction //Nature. 1993. Vol. 361. 240 p.

266. Proceedings of 6th St.Petersburg Symposium on Adaptive Systems Theory. Vol. 1, 2. St.Petersburg, 1999.

267. Roy R., Hunt E., Murphy T.W. et al. Dynamical control of a chaotic laser: Experimental stabilization of a globally coupled system //Phys. Rev. Lett. 1992. Vol. 68. № 9, P. 1259-1262.

268. Saridis, G. N. Entropy in Control Engineering, World Scientific Pub.Co., 2001. 134/7.

269. Shiriaev A.S., Fradkov A.L. Stabilization of invariant manifold for nonaffine nonlinear systems //IFAC Symp. on Nonlinear Control Systems Design. Enschede. Netherlands, 1998. P. 215 228.

270. Sobel K., Kaufman H., Mabius L. Implicit adaptive control for a class of MIMO systems//IEEE Trans. Aeros3. Electr. Syst. 1982. Vol. 18. P. 576 590.

271. Stotsky, A.A. Combined adaptive and variable structure control //Variable Structu re and Lyapunov Control, /Ed: A.S.I. Zinober. London: Springer-Verlag. 1994. P. 313-333.

272. Xiaoying Rong. Gravüre Printability Comparison of Laser & Electromechanically Engraved Cylinders // Gravüre. April 2004. P. 30 36.