автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы проектирования математических моделей и математического обеспечения для компьютерных систем и тренажеров

Введение.

Глава 1. Математическое моделирование в системах тренажерной подготовки

1.1 Система тренажерной подготовки.

1.2 Описание процессов тренировок. Общие требования к математическим моделям

1.3 Особенности математических моделей для решения тренажерных задач

1.4 Форматы описания технологических процессов и процессов управления технологическим оборудованием.

1.5 Системы интерпретации динамических параметров и их реализация

Выводы.

Глава 2. Параметрический синтез математических моделей в унифицированных форматах

2.1 Классификация математических моделей.

2.2 Форматы описания математических моделей динамических процессов управления.

2.3 Параметрическая настройка математических моделей.

2.4 Формирование критериев настройки

2.5 Чувствительность характеристик математических моделей к вариациям настраиваемых параметров

2.6 Нелинейная дифференциальная коррекция параметров математических моделей

Выводы

Глава 3. Методы и алгоритмы настройки параметров математических моделей

3.1 Настройка параметров моделирования.

3.2 Автоматизированная "сборка" математической модели сложной технологической системы

3.3 Разработка автоматизированных алгоритмов формирования модели чувствительности параметров математических моделей

3.4 Контроль процессов настройки

3.5 Характеристики процессов параметрической настройки математической модели

Выводы

Глава 4. Программная реализация методов и алгоритмов настройки параметров и моделирования систем

4.1 Программно-инструментальная система проектирования математических моделей

4.2 Методы описания и ввода результатов испытаний натурных образцов элементов.

4.3 Программное обеспечение модуля настройки параметров модели

4.4 Программа испытаний и верификации математических моделей

4.5 Библиотека математических моделей

Выводы

Возрастающая сложность современных систем, увеличивающаяся частота смены персонала обслуживания, серьезность возможных последствий для жизни регионов, необходимость снижения технологических последствий аварийных ситуаций и повышения экологической безопасности определяет возрастающий уровень требований к процессу подготовки персонала, повышения и постоянного поддержания его квалификации /19, 68, 69, 95, 104, 105/.

Анализ обстоятельств возникновения и развития аварийных ситуаций и катастроф в различных технологических системах показывает, что наряду с техническими нарушениями и сбоями функционирования этих систем одной из серьезных причин являются ошибки в работе персонала /4, 13, 39, 46, 47, 108, 109/. Эти ошибки связаны с недостаточной квалификацией персонала, особенно в определении стратегии управления, как в штатных ситуациях, так и в нештатных.

В этих условиях все возрастающее значение приобретают системы тренажерной подготовки на основе широкого применения в учебном процессе персональных компьютеров. При этом наряду с повышением качества подготовки обеспечивается снижение ин тегральных затрат на подготовку персонала, так как проведение натурных или полномасштабных тренировок связано с большими расходами на их техническое и материальное обеспечение. Кроме того, сегодня в целом ряде отраслей приемка технических систем в эксплуатацию осуществляется только при наличии мощной тренировочной базы, особенно в случаях, когда реальная работа персонала проводится в режиме эпизодических (нерегулярных) нагрузок. Примером таких систем являются комплексы специального энергоснабжения.

Комплекс специального энергоснабжения имеет два основных режима эксплуатации. В режиме нормальной эксплуатации комплекс работает как штатная ДЭУ (дизельная энергетическая установка). В режиме специального цикла в комплекс дополнительно включается система, обеспечивающая функционирование в условиях замкнутой системы подготовки газовой смеси (СПИГС).

Система квалификации эксплуатирующего персонала ДЭУ-СЦ выполняет две основные задачи обучения:

- регламент перевода системы из одного режима в другой;

- эксплуатация системы в особых условиях.

Для решения задач подготовки персонала и постоянного поддержания его квалификации необходимо включать в учебный процесс тренажерные системы и комплексы, которые обеспечили бы постоянное сопровождение во всех режимах работы установки в течение всего срока эксплуатации /78, 95, 104, 108/.

Таким образом, одним из направлений повышения качества подготовки персонала является создание компьютерных тренажеров - функциональных, аналитические тренажеры, а также тренажеров по «местным пультам» и разделам регламента эксплуатации. Это, в свою очередь, предполагает разработку комплексов математических моделей и обеспечение возможности настройки их в соответствии с тренировочными заданиями с использованием всех доступных данных, полученных как при экспериментальной отработке систем, так и в ходе эксплуатации. Кроме того, математические модели должны иметь возможность объединения их в соответствии с технологической схемой установки, а также обеспечить возможность оперативной подстройки (коррекция параметров) при обнаружении отклонений характеристик от данных, полученных в реальной системе.

Целью работы является разработка методики и технологии проектирования математических моделей для тренажерных систем и заданий. Комплекс задач, поставленных в работе включает :

- отработку структуры Математических моделей типовых элементов технологической схемы системы,

- параметрический синтез моделей типовых элементов по экспериментальным характеристикам,

- обеспечение автоматизированной «сборки» модели тренажерного занятия из моделей типовых элементов,

- коррекцию параметров собранной математической модели по данным, полученным в эксплуатации моделируемой технологической системы.

Для выполнения этих задач необходимо : определить универсальный для выделенного класса задач моделирования формат записи нелинейных уравнений модели,

- разработать методику и автоматизированный алгоритм «сборки» математической модели из типовых модулей,

- создать программно-инструментальное обеспечение для проектирования математических моделей тренажерных заданий,

- разработать метод и математическое обеспечение системы настройки параметров моделей на заданные характеристики.

Основной составляющей всех тренажеров и тренажерных систем являются математические модели. Поэтому качество подготовки и квалификации персонала определяется характеристиками моделирующей среды. Главным требованием, предъявляемым к математическим моделям, является адекватность результатов работы модели в рамках конкретной тренажерной задачи тем процессам, которые происходят в реальных устройствах и системах. В свою очередь адекватность моделирования определяется структурой математической модели и качеством настройки параметров в определенной структуре.

В такой постановке задача параметрического синтеза моделей аналогична задаче настройки параметров систем управления.

Задача настройки математических моделей, также как и систем автоматизации управления, является одной из серьезных и ресурсоемких задач их сопровождения в ходе продолжительного функционирования и обеспечения процессов обучения и поддержания квалификации обслуживающего персонала.

Настройка параметров технических систем проводится на начальном этапе эксплуатации при вводе объектов в работу. При этом необходимо таким'образом задать значения регулируемых параметров системы, чтобы она удовлетворяла требованиям технического задания. Задачей настройки является выбор таких поправок к параметрам, которые обеспечили бы нахождение координат движения системы в заданных пределах. В данном случае изменение координат системы при вводе стандартных командных сигналов должно происходить в строго определенном (заданном) динамическом диапазоне. Для решения этой технической задачи для систем автоматического управления /94/ используется метод дифференциальной коррекции (МДК).

Название МДК впервые появилось в научной литературе в 20-х годах в работах, посвященных настройке параметров линейных математических моделей. Первое упоминание об этом методе относятся к 1913 году. Этой проблемой занимался академик Стек-лов В.А. В его первых работах, посвященных коррекции параметров линейных систем, этот метод назывался как метод коррекции отклонений. Последующие работы были выполнены и опубликованы в известном в то время итальянском журнале "Anally di mathematika pur ed applicata" (Аналлы математики и ее приложения) на французском языке. При переводе на русский язык этот метод получил название метод дифференциальной коррекции - МДК. В работах Трапезникова С.Н., Шумилова Б.Ф., Петроченко A.B. /9092/ предложен метод дифференциальной коррекции для настройки параметров технических систем, математическая модель которых может быть представлена системой нелинейных дифференциальных уравнений с аналитической правой частью.

Метод дифференциальной коррекции является методом настройки параметров систем заданной структуры и с этой точки зрения относится к классу методов параметрического синтеза /32, 33, 40/. Проблемы структурного синтеза математических моделей /35, 38, 54, 74, 86/ находятся вне рамок данной работы.

В работах Марковского М.В. и Чалого В.Д. /107/ предложена технология синтеза динамических моделей на основе экспериментальных данных, когда правые части дифференциальных уравнений формируются с использованием указанных базисных функций. При этом параметрический синтез проводится с применением рядов Фурье.

Метод дифференциальной коррекции по своему математическому аппарату может быть отнесен к методам нелинейного программирования /2,9,12/.

Большинство методов нелинейного программирования могут быть получены из метода дифференциальной коррекции путем введения дополнительных условий или ограничений. Так, например, метод наискорейшего спуска может быть получен из МДК отбрасыванием ^координат (параметров) малочувствительных к вариациям настраиваемых коэффициентов. Информация о малочувствительных коэффициентах (параметрах) может быть получена при этом из анализа функций чувствительности. Градиентный метод может быть получен из метода дифференциальной коррекции путем нормировки вектора поправок к настраиваемым параметрам.

В основу метода дифференциальной коррекции положены:

- метод наименьших квадратов - МНК,

- представление координат движения системы в виде ряда Тейлора с ограничением количества членов разложения,

- модель чувствительности - МЧ - координат движения системы к вариациям настраиваемых параметров.

Алгоритм метода дифференциальной коррекции обеспечивает минимизацию интегрального отклонения характеристик системы от соответствующих характеристик, полученных из требований технического задания и из сравнения их с данными натурного эксперимента.

При определении поправок к настраиваемым параметрам с помощью метода дифференциальной коррекции учитывается значения функций чувствительности (функций влияния) характеристик настраиваемой модели к вариациям настраиваемых параметров. Функции чувствительности определяются как решение уравнений Дифференциальной модели чувствительности - ДМЧ.

В свою очередь дифференциальная модель чувствительности может быть получена из математической модели системы - ММС. Единственным ограничением на этом этапе дифференциальной коррекции является требование дифференцируемости правых частей дифференциальных уравнений математической модели.

Задача настройки параметров моделей возникает в случае, когда требуется создать математическую модель объекта (системы), адекватно воспроизводящую характеристики реальной системы. При решении задачи моделирования в классе тренажерных задач математическая модель должна обеспечивать характеристики, максимально близкие к характеристикам реальных объектов. Здесь в качестве характеристик, по которым ведется настройка, принимаются данные, полученные в результате эксперимента или эксплуатации. Поправки к настраиваемым параметрам определяются из условия минимума отклонения характеристик модели от соответствующих характеристик объекта. При этом в качестве настраиваемых параметров математической моделйГ выступают как параметры собственно математической модели, так и начальные условия моделирования.

При сопровождении технических (технологических) систем, особенно в условиях изменения параметров системы в ходе продолжительной эксплуатации, требуется оперативно вносить изменения в математические модели, используемые при подготовке персонала и поддержания его квалификации. И, кроме того, в ходе эксплуатации могут быть выявлены режимы и свойства системы, не предусмотренные или не оговоренные в исходной постановке задачи на создание тренажерной системы.

Для настройки параметров математической модели в классе и тренажерных задач исходными данными являются:

- структура уравнений математических моделей - нелинейные дифференциальные уравнения,

- характеристики настройки (экспериментальные характеристики),

- начальные значения настраиваемых параметров,

- характеристики модели, полученные при начальных условиях,

- модель чувствительности характеристик математической модели к вариациям настраиваемых параметров.

При этом необходимо выбрать такие поправки к настраиваемым параметрам, чтобы настраиваемая характеристика модели (характеристики модели) достаточно точно воспроизводила экспериментальные данные.

Дифференциальная коррекция проводится на основе данных, полученных из эксперимента, либо из испытаний технических систем или их отдельных элементов.

Известны работы, где рассматриваются вопросы оптимального планирования экспериментов как с точки зрения затрат ресурса и времени, так и с точки зрения повышения качества (точности) экспериментальных данных.

Системы планирования эксперимента отражены в работах Акафьева Г.И., Вучкова В.И., Налимова В.А., Чернова H.A. /6, 22, 63 - 65/. Целая серия работ по оптимальным планам проведения эксперимента вышла под редакцией Г.К. Круга /48, 97, 98/.

Проблема организации эксперимента для определения и оценки динамических характеристик посвящены работы Дейча A.M., Егорова B.C., Иванова А.З., Фатуева В.А., Попкова Ю.С. /27, 28, 32, 33, 40, 72, 97/, а также зарубежных ученых Галмана Ф., Наренд-раК., ГюиЮ. /116, 117, 119, 121/. При отсутствии возможности проведения специальных экспериментов для обеспечения настройки параметров технических систем и математических моделей необходимо использовать всю доступную информацию о поведении объектов или их элементов. Здесь особенно важно учитывать условия проведения эксперимента (испытаний), включая командные сигналы и управляющие воздействия.

Метод дифференциальной коррекции в таком походе к использованию экспериментальных данных оказывается достаточно универсальным. Необходимо лишь корректно учитывать в математической модели системы (ММС) и дифференциальной модели чувствительности (ДМЧ) командные сигналы, которые вводились при проведении испытаний (экспериментов) и начальные условия моделирования систем, заданных нелинейными уравнениями.

Особое значение такие возможности метода и алгоритма дифференциальной коррекции принимают при настройке динамических моделей технологических объектов и их элементов.

При настройке технических систем для определения чувствительности характеристик в ряде случаев проводят дополнительные исследования и испытания.

При коррекции параметров математической модели численные значения функций чувствительности могут быть получены из настраиваемой модели.

Проблема коррекции начальных условий для решения дифференциальных уравнений возникает в случае, когда вектор начальных значений оказывается не полностью определенным. Для решения задачи дифференциальной коррекции начальных значений характеристик математической модели начальные значения чувствительности определяются как нулевые. В практике создания моделей и организации моделирования эта задача носит название "балансировки модели по начальным условиям".

Для определения поправок к настраиваемым параметрам математической модели, заданной дифференциальными уравнениями как линейными, так и нелинейными, используется метод дифференциальной коррекции. Применение этого метода требует большого объема вычислительных операций, пропорционального количеству настраиваемых переменных, так как по каждому из настраиваемых параметров необходимо составлять модели чувствительности характеристик, включать их в блоки вычисления поправок и вести контроль значений чувствительности на каждом шаге коррекции. Поэтому широкие возможности применения этого метода открылись, когда в арсенале пользователей - разработчиков появилась мощная вычислительная техника.

Научно-исследовательская работа проводилась в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации от 21.12.91г. №1341-68 (х/д тема «Аксамит-71», заказчик работ - НИП-7 НПО «Архей»),

ВЫВОДЫ

Разработана и реализована спецификация системы графической интерпретации текущего состояния математической модели при решении тренажерной задачи в соответствии с унифицированным форматом, принятым в программно-инструментальной системе.

Разработана методика и рабочий алгоритм описания экспериментальных данных, получаемых в испытаниях натурных образцов технологических элементов.

Разработано техническое задание на программный модуль дифференциальной коррекции параметров математических моделей.

Проведены испытания системы настройки при проектировании тренажерного комплекса по регламенту пуска системы и перевода установки в специальный режим эксплуатации.

Заключение

Проведенные исследования показали, что включение системы тренажерной подготовки на всех стадиях обучения и поддержания квалификации персонала позволяет повысить качество выполнения операторских функций и снизить показатели аварийности по вине персонала при эксплуатации установок.

Особенностью объектов специального энергоснабжения является невозможность непосредственного измерения ряда технологических параметров и характеристик.

Для решения задачи компьютерного сопровождения процесса обучения при подготовке операторов сложных технологических систем управления требуется создать и внедрить программно-инструментальное обеспечение системы проектирования и сопровождения тренажерных заданий и базы типовых математических моделей по конструктивным элементам технологической схемы.

Основой математических моделей для решения задач тренажерной подготовки и оперативного формирования тренажерных заданий является унифицированный формат представления систем уравнений различного класса - дифференциальных, статических (в том числе и логических). Второй составляющей тренажерного комплекса является система интерпретации параметров моделирования и управления.

Повышение качества настройки математических моделей определяется корректным выбором критериев, как частных, так и обобщенных. Существенную роль при настройке параметров модели играет информация о чувствительности характеристик модели к вариациям настраиваемых параметров.

Применение унифицированного формата представления математических моделей позволяет автоматизировать операции проектирования моделей объекта на базе типовых моделей элементов технологической схемы.

При настройке параметров моделей необходимо проводить текущий контроль процессов коррекции.

В ходе работы получены следующие результаты: 1. Разработана и обоснована базовая спецификация функций интерпретатора, позволяющая решить широкий класс задач графической интерпретации текущего состояния математической модели и обеспечения ввода и приема команд и действий оператора в процессе выполнения тренажерного задания.

2. Разработан алгоритм формирования обобщенного критерия настройки параметров; предложена и апробирована методика формирования модели чувствительности характеристик на основе уравнений модели системы.

3. Разработан метод дифференциальной коррекции, обеспечивающий настройку параметров нелинейных математических моделей, когда координаты движения системы регистрируются по косвенным измерениям. При этом в модель чувствительности необходимо включать характеристики вычислительных (измерительных) устройств.

4. Разработаны алгоритмы настройки параметров математических моделей, в основу которых положен метод дифференциальной коррекции, включая начальные условия моделирования, параметры статических моделей технологических элементов, линейных и нелинейных дифференциальных уравнений.

5. Разработана методика автоматизированной сборки модели для заданной тренажерной задачи, включая состав технологического оборудования.

6. Разработан алгоритм перекодировки параметров координат моделей, представленных в унифицированном формате программно-инструментальной системы.

7. Разработана методика применения градиентных и экстраполяционных методов настройки параметров, когда экспериментальные данные имеют выраженные периодические составляющие.

8. Разработана методика и алгоритмы управления процессами настройки параметров, основанные на анализе модели чувствительности и качества экспериментальных данных с учетом обобщенного критерия настройки.

9. Разработана и реализована спецификация системы графической интерпретации текущего состояния математической модели при решении тренажерной задачи в соответствии с унифицированным форматом, принятым в программно-инструментальной системе.

10. Разработана методика и рабочий алгоритм описания экспериментальных данных, получаемых в испытаниях натурных образцов технологических элементов.

11. Проведены испытания системы настройки при проектировании тренажерного комплекса по регламенту пуска системы и перевода установки в специальный режим эксплуатации.

12. Теоретические и практические результаты диссертации внедрены в НИП-7 НПО «Архей» (г.С.-Петербург), разработано техническое задание на промышленный образец программного модуля настройки математических моделей.

1. Абрамов O.B. , Инберг С.П. Параметрический синтез настраиваемых технических систем. - М.: Наука, 1986. - 121 с.

2. Абрамов О.В., Бернацкий Ф.И., Здор В.В. Параметрическая коррекция систем управления. М.: Энергоиздат,1982. - 175 с.

3. Абрамов О.В. Прогнозирование состояния технических систем. М.: Энергоиздат, 1990.

4. Авиационные тренажеры. // Под ред. Ю. И. Кириленко. М.: Издательство иностранной литературы, 1959. -337 с.

5. Автоматизация проектирования: Сб. ст. // Под общ. ред. Трапезникова В.А. М.: Машиностроение, 1986. - 302 с.

6. Александровский Н.М., Егоров C.B., Кузин P.E. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. М.: Энергия, 1973, 272 с.

7. Амосов A.A., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы для инженеров: Учебное пособие. М. : Высшая школа, 1994. - 543 с.

8. Антушев Г.С. Методы параметрического синтеза сложных технических систем. М.: Наука, 1989.- 87 с.

9. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М.: Наука, 1965.

10. Аязян Г.К. Идентификация динамических характеристик нелинейных объектов управления. М.: МЭИ, 1972, вып.95.

11. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы: Перевод с английского М.: Мир, 1982. - 402 с.

12. Боднер В.А., Закиров P.A., Смирнова И.И. Авиационные тренажеры. М.: Машиностроение, 1978. - 192 с.

13. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. -М.: Энергия, 1971.

14. Буков В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. М.: Наука, 1987.

15. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. - 399 с.

16. Буткевич А.Ф., Кириленко A.B., Левитский В.Г. Формализация процедуры решения задач анализа чувствительности. ж. Электронное моделирование, 1993, №3, сс.48-51.

17. Василевский И.В. и др. Опыт разработки и эксплуатации противоаварийного тренажера диспетчера энергосистемы на базе ЭВМ СМ 4. - М. : Энергоатомиздат, ж. Электрические станции, 1990, № 2. - сс.2-9.

18. Веников В.А. Теория подобия и моделирования. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа., 1976. - 479 с.

19. Воронов A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука, 1985.-351 с.

20. Вучков И.Н., Круг Г.К. Оптимальное планирование экспериментальных исследований. ж. Автоматика и телемеханика, 1969, №11.

21. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание, 1979. - 64 с.

22. Гафт М.Г., Озерной В.М. Выделение множества неподчиненных решений и их оценок в задачах принятия решений при векторном критерии. ж. Автоматика и телемеханика, 1973, № 11, сс.85-94.

23. Гильбух Ю.З. Тренировочные устройства в профессиональном обучении. Киев: Высшая школа, 1979.

24. Гроп Д. Методы идентификации систем : Перевод с английского. М. : Мир, 1979. -302 с.

25. Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979. -240 с.

26. Дейч А.М. Некоторые вопросы представления динамических свойств нелинейных объектов рядом Вольтерра. М.: МЭИ, 1966, вып.67.

27. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.

28. Дьяков А.Ф., Гарбар С.Д. Технические средства реализации проблемного обучения операторского персонала. М. : Энергоатомиздат, ж. Электрические станции,1988, №7.-с. 8-10.

29. Дьяков А.Ф., Ципцюра Р.Д. Системы подготовки и поддержания квалификации операторов энергоблоков. М. : Энергоатомиздат, ж. Электрические станции,1989, № 3. с.13-20.

30. Егоров C.B. Способ определения динамических характеристик сложных объектов. -ж. Автоматика и телемеханика, 1966, № 12

31. Егоров C.B. Аналоговая идентификация сложных динамических процессов // Теория аналоговых и комбинированных вычислительных машин. М.: Наука, 1969.

32. Емельянов C.B., Бурков В.Н. Теория активных систем // Согласованное управление. -М.:ИПУ, 1975, сс.3-39

33. Емельянов C.B., Напельбаум Э.Л. Методы анализа сложных систем // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика, т.9 :ВИНИТИ, 1978.

34. Ефремов A.B., Оглоблин A.B., Предтеченский А.Н., Родченко В.В. Летчик как динамическая система. М.: Машиностроение, 1992.

35. Зубов В.И. Математические методы исследования систем автоматического регулирования. Л. : Энергия, 1974. - 495 с.

36. Зубов В.И. Теория уравнений управляемого движения. Л.: ЛГУ. 1980, 288с.

37. Иовенко О.В., Чачко А.Г. Моделирование решений оператора при оценке технологической ситуации. М.: ж. Приборы и системы управления, 1974, № 6. - сс.19-22.

38. Иванов А.З. Идентификация нелинейных динамических объектов методом задания начальных условий // Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях. М.: Советское радио, 1974.

39. Князева М.Д. Анализ критериев и определение области допустимых значений при последовательной оптимизации. // Проблемы управления точностью автоматизированных производственных систем. Пенза: ПГТУ, 1996. - сс.77-78.

40. Князева М.Д. Идентификация управления в задаче многошагового процесса принятия решений. // Применение вычислительных методов в научно технических исследованиях. - Пенза: ППИ, 1984. - сс.85-88.

41. Козлов A.A., Трапезников С.Н., Петроченко A.B. Выбор структуры нелинейных законов управления // Методы расчета нелинейных систем управления. Под ред. д.т.н., проф. Топчеева Ю.И. М.: Энергоатомиздат, 1983, сс.55-59.

42. Кокотович П.В., Рутман P.C. Матрица чувствительности и ее моделирование. ж. Автоматика и телемеханика, 1966, № 6. - сс. 149 - 160.

43. Костюк В.И., Широков Л.А. Автоматическая параметрическая оптимизация систем регулирования. М.: Энергоиздат, 1981. - 94 с.

44. Красовский A.A. Математическое моделирование и компьютерные системы обучения и тренажа. М.: ВВИА им. Жуковского, 1989, 254 с.

45. Красовский A.A. Основы теории авиационных тренажеров. М.: Машиностроение, 1995. - 354 с.

46. Круг Г.К., Сосулин Ю.А., Фатуев В.А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. М.: Наука, 1977,208с.

47. Крылов A.A. Человек в автоматизированных системах управления. Л.: ЛГУ, 1972.

48. Ку И.Х., Вольф A.A. Применение функционалов Вольтерра Винера для анализа нелинейных систем // Техническая кибернетика за рубежом. - М.: Машиностроение, 1968.

49. Кудрявцев Е.М. Исследование операций в задачах, алгоритмах и программах. М.: Радио и связь, 1984. - 184 с.

50. Летов А.Н. Математическая теория процессов управления. М.: Наука, 1981,255с.

51. Ли И.Т. Построение адаптивных моделей линейных объектов с запаздыванием. -М.: МЭИ, 1972, вып.95.

52. Липп Х.М. Методические аспекты логического синтеза / ТИИЭР, т.71, № 3,1983.

53. Лотош М.М., Шустер А.Л. Основы теории автоматического управления: Мат. методы. М., Наука, 1992. - 288 с.

54. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач методом наименьших квадратов. -М.: Наука, 1988.

55. Малашин И.И., Сидорова И.И. Тренажеры для операторов АЭС. М.: Атомиздат, 1972, 152с.

56. Мельник И.М., Оксимец В.И. Условия оптимальности по Парето для одного класса задач многокритериальной оптимизации. ж. Кибернетика, 1984, № 2. - сс.56-58.

57. Методы исследования операций. Методологические основы и математические методы. // Под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграба. М.: Мир, 1981, - т.1. - 712 с.

58. Методы анализа и синтеза структур управленческих систем // Волик Б.Г., Буянов Б.Б. и др. М.:Энергоатомиздат, 1988. - 285 с.

59. Методы теории чувствительности в автоматическом управлении. Под ред. Розенвас-сера E.H. и Юсупова P.M. JL: Энергия, 1971. - 344 с.

60. Мудров В.И., Кушко B.JI. Методы обработки измерений. М.: Сов. радио, 1976. -192 с.

61. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. - 207 с.

62. Налимов В.В., Голикова Т.И. Логические основания планирования эксперимента. -М.: Металлургия, 1981. -151 с.

63. Налимов В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965.

64. Нелинейные системы автоматического управления. Под ред. Е.П. Попова. М.: Машиностроение, 1970, 307с.

65. Озерной В.М. Принципы построения и использования многокритериальных моделей задач принятия решений // Проблемы принятия решений. Сб. научных трудов, вып. 5, М, ИПУ, 1974.

66. Охотин В.В., Балашов А.И. Диалоговый тренажер на базе ПЭВМ для энергоблока ВВЭР 1000. - М. : Энергоатомиздат, ж. Электрические станции, 1990, № 7. - сс.21-25.

67. Охотин В.В., Балашов А.И., Кузин Г.А. К реализации тренажерных комплексов на базе специализированных ПЭВМ.- ж. Электронное моделирование, 1993, № 1, сс.84-85.

68. Петренко А. И. Основы автоматизации проектирования. Киев: Техника, 1982. -295 с.

69. Петренко А.И., Тимченко А.П., Власов А.И. Машинные методы анализа чувствительности линейных и нелинейных электронных цепей. М.: Машиностроение, 1980.- 57 с.

70. Попков Ю.С. Динамические характеристики нелинейных систем. ж. Автоматика и телемеханика, 1970, №3.

71. Попов Е.П., Лоскутов Г.М., Юсупов P.M. Адаптивные системы управления без пробных входных сигналов // Дискретные и самонастраивающиеся системы. Труды П конгресса ИФАК. М.: АН СССР, 1966. - сс.ЗЗ 1-336.

72. Попов Е.П., Пальтов И.П. Приближенные методы исследования нелинейных автоматических систем. М.: Физматгиз, 1960, 792с.

73. Прангишвили И.В. Микропроцессоры и локальные сети микроЭВМ в распределенных системах управления. М.: Энергоиздат, 1985.

74. Райбман Н.С., Чадеев B.C. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия, 1975.

75. Райншке К. Модели надежности и чувствительности систем. М.:Мир, 1979. - 350 с.

76. Ралль В.Ю. Тренажеры и имитаторы ВМФ. М.: Военноиздат, 1969.

77. Растригин JI.A. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. Радио, 1980.-232 с.

78. Растригин JI.A., Пономарев Ю.П. Экстраполяционные методы проектирования и управления. М.: Машиностроение, 1986. - 116 с.

79. Ретинская И.В., Шургина М.В. Отечественные системы для создания компьютерных учебных курсов ж. Мир ПК, 1993, №7. - сс.55-60.

80. Розенвассер E.H., Юсупов P.M. Чувствительность систем управления. М.: Наука, 1981.-464 с.

81. Сигорский В.П., Петренко А.И. Алгоритмы анализа электронных схем. М.: Сов. радио, 1976. - 606 с.

82. Теория систем с переменной структурой. Под ред. С.В. Емельянова. М.: Наука, 1970, 592с.

83. Томович Р., Вукобратович М. Общая теория чувствительности. М.: Сов. радио,1972. - 239 с.

84. Томпсон Дж.М.Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и техике. М.: Мир, 1985. -254с.

85. Трапезников С.Н. Способы аналитического описания сложных многомерных объектов с помощью методов аппроксимации // Методы анализа эффективности сложных систем. Сб. статей под ред. Ю.И. Топчеева. М.:Энергоатомиздат, 1982. - сс.81 - 89.

86. Трапезников С.Н., Байдалинов A.B. Способ формирования динамической модели сложного объекта управления // Методы проектирования сложных систем. Сб. науч. тр. М.: МИФИ, 1985. - сс.31-35.

87. Трапезников С.Н., Иванова Н.В. Синтез законов управления нестационарными объектами методами нелинейного программирования // Нелинейные стационарные системы. Под ред. д.т.н., проф. Топчеева Ю.И. М.: Машиностроение, 1986, сс.299-312.

88. Трапезников С.Н., Козлов A.A., Петроченко A.B. Настройка параметров в нелинейной системе стабилизации // Гагаринские научные чтения по космонавтике и авиации 1982 г. М.: Наука, 1984.

89. Трапезников С.Н., Петроченко A.B. Настройка коэффициентов САУ самолета в процессе летных испытаний // Гагаринские научные чтения по космонавтике и авиации 1981 г. М.: Наука, 1983.

90. Трапезников С.Н., Петроченко A.B. Нелинейная коррекция параметров систем управления // Методы расчета нелинейных систем управления. Сб. науч. тр. М.: Энергоиздат, 1983. - сс.77-83.

91. Трапезников С.Н., Шумилов Б.Ф. Применение метода сплайн функций для аппроксимации аэродинамических коэффициентов // Гагаринские научные чтения по космонавтике и авиации 1980 г. - М.: Наука, 1981, с.

92. Трапезников С.Н., Нефелов А.И., Шумилов Б.Ф. и др. АС 1103706. Устройство для настройки параметров систем автоматического управления летательных аппаратов. 15.03.1984.

93. Тренажерные системы // Шукшунов В.Е., Бакулов Ю.А., Григоренко В.Н. и др. -М.: Машиностроение, 1981.-256 с.

94. Универсальный Редактор Обучающих Курсов. Под ред. Трапезникова С.Н. М. : ГАИН, 1996. - 108 с.

95. Фатуев В.А. Применение теории планирования эксперимента для идентификации линейных динамических объектов // Автоматические системы оптимального управления технологическими процессами. Тула :ТПИ, 1973.

96. Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1971.

97. Фельдбаум A.A., Бутковский А.Т. Методы теории автоматического управления. -М.: Наука, 1971.-287 с.

98. Фомин В.Н. Методика оценки технологических процессов и производства. М.: НПФ, 1992. - 52 с.

99. Фомин В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация. М.: Наука, 1984. -286 с.

100. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.Л. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1981. - 260 с.

101. Халиф А.И. Метод многокритериальной оценки. ж. Автоматика и телемеханика, 1982, № 12.-сс.124-130.

102. Ципцюра Р.Д. Комплексная система обучения и тренажа операторов энергоблоков ТЭС и АЭС. М. : Энергоатомиздат, ж. Электрические станции, 1985, № 8. - с. 8-13.

103. Цыганок А.П. Математическое моделирование энергетического оборудования Красноярской ТЭЦ -1 для тренажера. М.: Энергоатомиздат, ж. Электрические станции, 1990, №11.- сс.61-62.

104. Цыпкин ЯЗ. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1967. - 339 с.

105. Чалый В.Д., Марковский М.В. Технология идентификации и моделирования сложных нелинейных динамических систем. ж. Приборы и системы управления, №9, 1998.

106. Чачко А.Г. Подготовка операторов энергоблоков: Алгоритмический подход. М.:

107. Энергоатомиздат, 1986. 232 с.

108. Шеридан Т.Б., Фарелл У.Р. Системы человек машины. - М.: Машиностроение, 1980.

109. Шур Т. Решение инженерных задач на ЭВМ: практическое руководство. Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 238 с.

110. Ш.Шургина М.В. Система показателей оценки программно-инструментальных систем разработки учебных компьютерных программ. Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук, 1966.

111. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. М. : Мир, 1975. - 683 с.

112. Ditzinger A. Optimierung des Realisierungsaufwandes degitaler steuerragen durch Modifikation der internen Schnittstellen, Reihe 9, Nr. 33, Dusseldorf: VDI Verlag, 1982.

113. Dixon J. R., Simons M.K., Cohen P.R. An architecture for application of artificial intelligence to design. ACM ШЕЕ 21st Des. Autom. Conf. Proc., Albuquerque, N.M., 25-27 June, 1984 , Silver Sring, Md, 1984,634-640.

114. Frank R. Rechnergestutzte Konstruction Anforderungen, Modelierung und Implementierung. - Rechentech. Datenverarb, 1985,22, №5. - s. 9-11.

115. Galman Philip G., Narendra Kumpati S.A. A new non linear model for system identification. Proc. 5th Ann. Princeton Conf. Inform., 1971.

116. Guy lumarie. Description mathématique des systems non linéaires a paramétré reparti. -Ann. Math. Statist, 1965, 36.136• til

117. Mehra Raman K. Optimal imputs for linear system identification. 13 Joint Automat.

118. Control Conf., N. Y., 1972.

119. Randya R.N. A class of bootstrap estimators for linear system identification. Internat. J. Control., 1972, №6.

120. Wernstedt J. Methoden und Erfahrungen zur Processteuerung und Entscheidung der Grundlage von Beratungs // Expertensystemen. Mess. - Steuernregeln, 1985, 28, №7. -pp. 295-298.

121. Koller R. Constructions methode fur den Maschinen Gerateund Apparatenban - Berlin, Springer - Verlag, 1976, 386p.

122. Sielicki A., Jeleniewski T. Elementy Metodologii Projektowania. Technicznego. Wy-dawnictwa Naukowo - Techniczna, Warszawa, 1980,170p.

123. Smith J. Mathematical Modeling and Digital Simulation for Engineers and Scientists. John Wiley and Sons, Ins, New York, 1977,330p.

124. Robakiewicz M. Model System Proeckmujacego Usprawnionego. Materialy Ogolnok-rajowej Konferencje Naukowej Projtesowanie 3, Wroclaw, 1978, pp.228-236.

125. Характеристики методов и алгоритмов параметрического синтеза

126. Для решения задач параметрического синтеза используются различные подходы и методы, основанные на поиске в пространстве параметров точки, где функция характеристик модели (объекта) принимает минимальное ( в общем случае экстремальное) значение.

127. При оценке возможностей применения того или иного метода для решения конкретной задачи принимаются во внимание следующие основные характеристики :- математический аппарат решения задачи,- достоинства,- ограничения применения.

128. Сводные и сравнительные данные по характеристикам перечисленных выше методов приведены в табл. П1-1.