автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система исследования алгоритмов идентификации и прогнозирования аварийных состояний в импульсных системах преобразования энергии

ГОДОВНИКОВ Евгений Александрович

Автоматизированная система исследования алгоритмов идентификации и прогнозирования аварийных состояний в импульсных системах преобразования энергии.

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 7 НОЯ 2011

Ханты-Мансийск - 2011

005002297

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Югорский государственный университет» (ЮГУ), г. Ханты-Мансийск.

Научный руководитель: - доктор технических наук

Моновская Анна Владимировна

Официальные оппоненты: - доктор технических наук

Гуляев Павел Юрьевич; - кандидат физико-математических наук, доцент Евтюшкин Аркадий Викторович.

Ведущая организация: - Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Государственный университет — учебно-научно-производственный комплекс», г. Орел.

Защита состоится «7» декабря 2011 г. в1?-РР часов на заседании диссертационного совета Д 212.330.01 при Югорском государственном университете по адресу: 628012, г. Ханты- ■' Мансийск, ул. Чехова, 16, ЮГУ, корп. 5, ауд. 324. Тел./факс: (3467) 357-577

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ЮГУ. Автореферат разослан « 1 » 2011 г.

Отзывы на автореферат (в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения) просьба направлять в адрес диссертационного совета.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор физико-математических наук, профессор

Полищук Ю.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время решение проблемы энергосбережения в энергоемких технологических процессах преобразования энергии обеспечивается, в первую очередь, за счет использования импульсных способов преобразования энергии. Однако, наряду с высокой энергоэффективностью, эти способы характеризуются ограничениями на применение, обусловленными нелинейным характером динамики импульсных систем преобразования энергии (ИСПЭ). Эти ограничения связаны с возможностью потери устойчивости эксплуатационного процесса вследствие естественной эволюции динамики, что подтверждается результатами вычислительных и натурных экспериментальных исследований, например, в последние годы [Banerjee S., Tse С.К. и соавт.; Chen J.-N.. и соавт.; Chakrabarty К. и соавт.; Колоколов Ю.В. и соавт.; и др.]. Функционирование ИСПЭ в широком диапазоне внешних и внутренних воздействий (например, варьирование температуры и влажности, колебания входного напряжения и нагрузки, старение элементов и др.) существенно осложняет решение проблемы предотвращения нелинейных явлений на стадии проектирования ИСПЭ.

В этой связи в качестве направления решения подобных проблем все чаще рассматривается применение методов превентивной диагностики [De Gooijer J.G., Hyndman R.J., 2006; Дедученко Ф.М., 2009; Gandhi А. и соавт., 2011; и др.]. В частности, применительно к ИСПЭ один из перспективных вариантов видится в применении методологии символического прогнозирования нелинейной динамики [Колоколов Ю. В., Моновская А. В., 2005-2011]. Основное преимущество этой методологии - возможность распознания направления эволюции нелинейной динамики в ходе переходного процесса. Это преимущество сохраняется в условиях помех и вариации внешних и внутренних параметров в широком диапазоне за счет использования геометрической "трактовки инвариантов фазовых траекторий для описания нелинейных динамических процессов. На практике внедрение в системы управления ИСПЭ новых алгоритмов на основе этой методологии только начинает рассматриваться, что предполагает необходимость проведения больших объемов натурных экспериментальных исследований.

Особыми требованиями к этим исследованиям являются: комплексная автоматизация экспериментов для обеспечения необходимого уровня их интенсификации; выявление и анализ закономерностей нелинейных переходных и стационарных процессов во взаимосвязи; реализация исследований в режимах онлайн и реального времени. При этом в обоих указанных режимах речь идет о получении и обработке синхронизированных данных с действующей системы (например, синхронизированные временные ряды напряжений от датчиков тока и напряжения, управляющие напряжения синхроимпульса и функции коммутации и др.). В реальном времени обработка происходит до (в случае «прогнозирования») или одновременно (в случае «идентификации») с наступлением события, в режиме онлайн обработка происходит постфактум.

Анализ литературы [Mazumber S.K. at al., 2001; Kolokolov Yu at al., 1999-2011; Chen J.H. at al., 2011 ; С. К. Tse at al., 2004-2011 ; S.G. Stavrinides at al., 2009-2011 ; и др.] и сайтов производителей [www.langlois-france.com; ntpcentr.com; electrolab.ru; и др.] показывает, что существующие экспериментальные установки не обладают достаточными функциональными возможностями для удовлетворения данным требованиям. Кроме того, эти требования предполагают понимание нелинейных динамических процессов, что пока не характерно для инженерной практики [Jelali M., 2006]. Таким образом, для создания систем управления, обеспечивающих повышение надежности и безопасности ИСПЭ, актуальными представляются научные исследования по разработке автоматизированных систем с расширенными функциональными возможностями, а также соответствующего методологического и программного обеспечения, которые направлены на внедрение и развитие алгоритмов превентивной диагностики.

Цель работы: развитие научных исследований нелинейной динамики ИСПЭ, а также алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ посредством автоматизации натурных экспериментальных исследований и разработки методик и программ для их выполнения.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решались следующие основные задачи:

1. Анализ предметной области, проблемной ситуации и постановка задачи исследования;

2. Предварительные экспериментальные исследования нелинейной динамики ИСПЭ, разработка и реализация автоматизированной системы научных исследований, идентификация ее параметров, разработка алгоритмов и программ для ее функционирования;

3. Анализ и натурные экспериментальные исследования символических методов идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, разработка алгоритмов, формализующих этапы идентификации и прогнозирования, разработка программ для реализации этих алгоритмов, их имитационное моделирование и тестирование.

4. Разработка и апробация методик проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований нелинейной динамики ИСПЭ, а также работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Разработка руководства по эксплуатации автоматизированной системы научных исследований.

Методы и средства исследования. Для решения указанных задач в работе использовались методы теорий автоматического управления, нелинейных динамических систем, устойчивости, идентификации, вероятности и математической статистики. Исследование динамики объектов исследования и обработка полученных экспериментальных данных проводились на ЭВМ с использованием языков программирования Python, С, С++ Verilog HDL. Экспериментальная часть работы выполнена на установке «Импульсный понижающий преобразователь постоянного напряжения 24В-60Вт» в лаборатории Института (НОЦ) «Системы управления и информационные технологии» ЮГУ.

На защиту выносится:

1. Алгоритмы для реализации символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени;

2. Методики проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований;

3. Программы для реализации алгоритмов и автоматизации натурных экспериментальных исследований.

Научная новизна:

1. Разработаны алгоритмы для реализации символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени, а именно:

• Алгоритм определения границы устойчивости эксплуатационного процесса, отличающийся тем, что на основе анализа результатов натурных экспериментов оценивается зона неопределенности в окрестности бифуркационной границы;

• Алгоритм вычисления рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, отличающийся тем, что величина помеховой составляющей определяется на основе анализа результатов натурных экспериментов по исследованию эволюции нелинейной динамики;

• Алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных

состояний в ИСПЭ, отличающиеся тем, что реализуют в режиме реального времени постановку задачи превентивной диагностики, при которой «идентификация» означает распознание состояния системы одновременно с его наступлением, а «прогнозирование» - до его наступления.

2. Разработаны методики проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований с использованием предложенных алгоритмов, а именно: методика построения границы устойчивости эксплуатационного процесса; методика определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ; методика исследования работоспособности этих алгоритмов.

3. Разработан комплекс программ для реализации предложенных алгоритмов и автоматизации натурных экспериментальных исследований в соответствии с предложенными методиками.

Практическая значимость:

1. Автоматизированная система исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ предоставляет дополнительные функциональные возможности для комплексных натурных экспериментов по исследованию нелинейных динамических процессов (включая переходные процессы), по исследованию алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режимах онлайн и реального времени, а также для гибкого планирования сценариев экспериментальных исследований с учетом возможности варьирования параметров указанной автоматизированной системы;

2. Алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ совместно с методикой экспериментального определения рабочего параметра этих алгоритмов могут быть использованы для реализации новых технических решений, направленных на повышение надежности ИСПЭ при модернизации имеющихся и разработке новых систем управления ИСПЭ с использованием имеющейся базы промышленных контроллеров;

3. Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе при обучении бакалавров и магистров по дисциплинам «Организация ЭВМ и систем», «Системы реального времени», а также аспирантов по специальностям 05.13.06 и 05.13.18.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены и используются при проектировании автоматизированных систем управления ИСПЭ на ЗАО НТЦ «Модуль» (г. Орел);

Результаты внедрены в образовательный процесс в ЮГУ при подготовке студентов по специальности 230102.65 «Автоматизированные системы обработки информации и управления», аспирантов по специальностям 05.13.06. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки)» и 05.13.18. «Математическое моделирование, вычислительные методы и комплексы программ (технические науки)».

Внедрение результатов подтверждается соответствующими актами.

Связь темы работы с научно-исследовательскими программами:

В 2006 году исследования по теме диссертационной работы выполнялись в рамках программы ФЦНТП «Проведение научных исследований молодыми учеными» по приоритетному направлению «Энергетика и энергосбережение» по теме работы «Прогнозирование опасных процессов в динамике импульсных систем преобразования энергии» (государственный контракт 2006-РИ-19.0/001/503);

В 2009-2011 годах исследования выполнялись в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2011 годы, мероприятие «Проведение научных исследований коллективами научно-образовательных центров», по теме «Снижение риска и уменьшение последствий аварийных ситуаций, обусловленных нелинейными явлениями в динамике импульсных систем преобразования энергии»

(государственный контракт №02.740.11.0034).

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы представлены и обсуждались на 6 конференциях: научной сессии ТУСУР Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск 2006); на научно-технической конференции молодых ученых в рамках 11-й Балтийской международной олимпиады по автоматическому управлению (Санкт-Петербург, СПбГИТМО, 2006), где доклад занял 3 место в номинации за практическую значимость и за качество представления материала; на VIII конференция молодых специалистов организаций, осуществляющих виды деятельности, связанной с пользованием участками недр на территории Ханты-Мансийского автономного округа-Югры, приуроченная к Международному году планеты Земля (Ханты-Мансийск, 2008); на III международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: реальность и будущее». (Невинномысск, 2010); на IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2010)» (Орел, 2010), на конференции международного IT-форума (г. Ханты-Мансийск, 2010).

Публикации. По теме исследования опубликовано 15 печатных работ, включая 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 5 свидетельств на программу ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения четырех глав, заключения, списка использованных источников, включающего 149 наименований. Основная часть работы изложена на 183 страницах машинописного текста, включая 83 рисунка и 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и основные задачи исследования, приведены основные научные положения и результаты, выносимые на защиту, а также сведения об апробации и реализации результатов работы.

В первой главе проанализированы методы повышения надежности ИСПЭ, методы прогнозирования динамики нелинейных систем, кратко представлены понятия нелинейной динамики, используемые в работе, выполнена постановка задачи прогнозирования динамики ИСПЭ.

Эксплуатационный процесс в ИСПЭ представляет собой устойчивый периодический процесс преобразования энергии с частотой ШИМ (/¡¡¡им) - рисунок 1а. В результате нелинейного явления в ИСПЭ происходит изменение частотных и пульсационных характеристик процесса преобразования энергии и возникает один из аномальных процессов - субгармонический, квазипериодический или хаотический. Пример аномального процесса после первой бифуркации представлен на рисунке 16. Классификация стационарных процессов осуществляется по кратности т их периода относительно периода ТШим=1//шим (указывается в названии как «ет-процесс»), и по последовательности изменения структуры системы [Фейгин М.И., 1994; Tse С.К. et al, 2001; Колоколов Ю.В. и др., 2003-2009; Кобяков С.Ю., 2004]. Величина m определяется по условию периодичности Пуанкаре:

X] = F<'\X-m) = F^\X') (1)

где Xj - неподвижная точка отображения, j=l,2,...m; F°} -/-итерация отображения. В частности эксплуатационный процесс обозначается как «Ьпроцесс».

На основании анализа обзоров методов идентификации и прогнозирования [De Gooijer J.G., Hyndman R.J. 2006; Fildesl R., Nikolopoulos K., CronelS.F., Syntetos A.A., 2008] можно сделать заключение, что отличие методов прогнозирования заключается в степени успешности решения трех взаимосвязанных проблем: долгосрочности прогнозирования, стационарности анализируемого состояния и однозначности

соответствия между типами данных при отображении динамики. В частности, для предотвращения аварийных состояний в ИСПЭ перспективным представляется постановка задачи [Колоколов Ю.В., Моновская А. В., 2005-2010], когда «прогнозирование» подразумевает распознание зарождения стационарного процесса до его установления. Это условие формулируется следующим образом:

At=t,

■t,

(2)

1 т-процесс 1 прогноз -

где I т.„ротсс - момент начала т-процесса; I щмг„т - момент распознания т-процесса; А1 -«запас» времени до момента начала т-процесса. Эта постановка задачи используется далее.

i—i i

0,58 . 0,62

а)

046 ,, 0,60 б)

Рисунок 1 - эксплуатационный процесс (1-процесс) (а); аномальный процесс (2-процесс) (б).

Во второй главе диссертационной работы рассмотрены методы анализа и синтеза силовой части и систем управления ИСПЭ, которые получили наибольшее распространение в практических приложениях, выполнен расчет и выбор параметров автоматизированной системы исследования алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийный состояний в ИСПЭ, далее «автоматизированная система».

Обзор публикаций [Middlebrook R. D., 1973-1989; Guk S., 1976; Гелиг А. X., Чурилов

A.Н., 1982-2006; Oruganti R., Lee F. С., 1985; Мелешин В. И., 1986-2008; Колоколов Ю. В. и соавт., 1990-2008;] показал, что до сих пор на практике наиболее распространены методы анализа и синтеза систем управления в частотной области, основанные на работах

B. В. Солодовникова. Они интуитивно понятны, методики и математические средства их реализации хорошо развиты. В диссертационной работе использованы традиционные упрощения при формировании схемы замещения ИСПЭ [Middlebrook R. D., 1973-1989; Guk S.A., 1976; Четги П., 1990; Белов Г.А., 1990 - 2001; Соболев Л.Б., 1992; Северне. Р., Блум Г., 1998; и др.], полученная схема замещения представлена на рисунке 2, передаточная функция имеет вид:

(3)

коэффициент передачи

Т\2 +2#i -Т13 +1 где Гц, Г] 2 - постоянные времени передаточной функции, К/ силовой части по постоянному току.

Синтез автоматизированной системы выполнялся по традиционной методике [Шелле Д, Касторена Д., 2007] с учетом эмпирических рекомендаций по запасу устойчивости [Brown М., 1990; Lehman В., Bass R. М., 1996; Dixon L., 2001; Мелешин В. И., 2002]. Дополнительно, при выборе номинальных значений элементов схемы замещения силовой и управляющей частей учитывалась возможность проведения исследований нелинейных явлений. Принятые значения элементов схемы замещения удовлетворяют указанным реко-fuimi _

мендациям fed K=3,435 кГц;

Л

= 4,076; Л(^43 ° где/едж - частота единичного усиления.

ед.ус

Где: Е- Напряжение источника питания;

К/, К1 - Силовые ключи; Ь - Индуктивность; С - Ёмкость;

Иь Яс - Активные сопротивления индуктивности и емкости; ¡¡и- Коэффициент передачи датчика напрядения; и„/~ Опорное напряжение; КУ - Корректирующее устройство.

Кг - Функция коммутации

Рисунок 2 - Схема замещения силовой части и системы управления автоматизированной системы.

В третьей главе представлено описание структуры, состава и управляющих контуров автоматизированной системы для исследования нелинейной динамики ИСПЭ, а также описание методики построения границы устойчивости эксплуатационного процесса и методики определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийный состояний в ИСПЭ.

Рисунок 3 - Функциональная схема автоматизированной системы.

Автоматизированная система (рисунок 3) состоит из силовой и управляющей частей. Силовая часть включает: источник питания, выполненный по типовой схеме компенсационного стабилизатора с обратной связью; импульсный преобразователь -импульсный понижающий преобразователь напряжения с постоянной индуктивностью и набором конденсаторов; датчики тока и напряжения на основе операционных усилителей;

драйвер коммутирующих элементов, который обеспечивает согласование управляющей и силовой частей. В силовой части предусмотрено автоматическое дискретное варьирование выходного напряжения источника питания в диапазоне 15 - 30 В и сопротивления нагрузки в диапазоне 2-50 Ом, а также ручное варьирование емкости в диапазоне 1-400 мкФ.

Управляющая часть состоит из ШИМ-регулятора, блока управления, блока обработки данных, блока сбора данных (максимальное число каналов 4, АЦП с частотой дискретизации до 10 МГц) и ЭВМ. ШИМ-регулятор позволяет дискретное варьирование коэффициента усиления в диапазоне 1-80 и частоты ИШМ в диапазоне 9-45 кГц. Исходя из выполняемых функций, условно выделены три управляющих контура (рисунок 4): контур для получения синхронизированных временных рядов (синий), контур для определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ (красный) и контур для отладки указанных алгоритмов (зеленый). Каждому контуру соответствует комплекс алгоритмов и программ ЭВМ, микроконтроллера и программируемой логической интегральной схемы для управления, сбора и обработки данных.

ШИМ-Регупятар U(CV)

11

г, F

СУ

ПЛИС

МК АИМ7

АЦП

Блок обработки[ данных

Блок питания

ЦАП\ É

Импульсный преобразователь ДТ ДН

' О

1

II

АЦП 14 бит 10 МГц

Блок сбора данных

HHJ use

SPI о FIFO

1 4

Блок управления

Рисунок 4 - Управляющие контуры АСНИ.

«Синий» контур обеспечивает сбор синхронизированных временных рядов апряжений от датчиков тока (4) и напряжения (ин), синхроимпульса (и(Сг)) и функции оммугации (и(Кр)), а также их преобразование в сигналы тока дросселя (/), выходного апряжения преобразователя (и), синхроимпульса (Си функции коммутации (КГ). 1олученные данные используются при исследовании нелинейных динамических роцессов (стационарных и переходных) в режиме онлайн. «Красный» контур еспечивает проведение экспериментальных исследований по оценке рабочего параметра РП) алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний ИСПЭ режиме онлайн. «Зеленый» контур обеспечивает реализацию алгоритмов рагментации, символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в СПЭ в режиме реального времени. В контуре предусмотрена возможность внесения оррекгирующего воздействия на параметры автоматизированной системы

Рисунок 5 - Пример бифуркационной диаграммы при номинальном значении нагрузки.

Предложенная методика построения цэаницы устойчивости эксплуатационного процесса исходит из ограничения о рассмотрении только основного сценария эволюции динамики ИСПЭ, связанного с потерей устойчивости эксплуатационного процесса в рамках сценария удвоения периода 1-,2-,4-... Цель методики заключается в исключении зоны неопределенности состояния ИСПЭ в окрестности бифуркационной границы из рассмотрения в рамках эксплуатационного процесса (1-процесса). Пример выполнения

исследований с использованием .этой

¡,А

0,8

0,6

0,4

: :

¡/О

: Г10/ — у—

I ' 1 1

(1 ! |

т

•-------------1--- —1. 1 -

методики представлен на рисунке 5. На рисунке выделены диапазоны 1- й 2-процессов, а также зона неопределенности. Согласно методу прикладной статистической обработки экспериментальных данных [Кендалл М., Стьюарт А., 1966-1976; Айвазян С.А., 1983-1998 и др.] при каждом значении бифуркационного параметра (а) вычисляются математические

ожидания (МО) - для 1-процесса, Ме(0 и М„(1) - для верхней и нижней «ветвей» 2-процесса), и среднеквадра-тические отклонения (а(0 - для 1-процесса, Г7„П) и аи(0 - для верхней и нижней «ветвей» 2-процесса). Правая граница зоны неопределенности (а^-) определяется при условии

однозначного «расхождения» ветвей бифуркационной диаграммы после бифуркации, что задается следующим образом: ¿>3ое(0+3<г„(0, где А=\Мв-М„\. Левой границей зоны неопределенности (але) является значение а, после которого всегда выполняется условие: За(1)>4а, где а - константа, которая представляет собой усредненное значение среднеквадратического отклонения в диапазоне безусловного существования 1-процесса.

Предложенная методика определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ исходит из понятия «рабочего параметра» (РП), сформулированного на основе выполнения условия

9,57 9,9 Ю,24 I, мс

Рисунок 6 - «Фрагмент» - часть временного ряда тока дросселя между двумя последовательными изменениями Кр из «0» в «1».

(1) и символической классификации периодических процессов на основе понятия «фрагмент» [Колоколов Ю.В., Моновская А.В., 2007-2011] - рисунок 6. При этом принято следующее ограничение: для устранения проблемы влияния коммутационной помехи (выделено окружностями на рис.6) сначала происходит выборка мгновенного значения тока (/), а сигнал К,- задерживается на /0=0,8 мкс, что равно 1/90 периода ШИМ. В ходе выполнения методики последовательно происходят: выборка значения /' в начале текущего фрагмента (¡оЛ вычисление абсолютной разности между значениями ¡01 текущего и предыдущего фрагментов (Ш); определение математического ожидания и среднеквадратического отклонения с11. В работе РП обозначается как а(Ш). Обоснованность методики сохраняется для 1-процесса, исключая зону неопределенности вблизи бифуркационной границы.

В четвертой главе представлены алгоритмы апостериорной обработки экспериментальных временных рядов, алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени, а также методика экспериментального исследования работоспособности указанных алгоритмов.

Рисунок 7 - Пример синхронизированных временных рядов: выходного напряжения (а); тока дросселя (б); синхроимпульса СР (в); функции коммутации Ку (г).

Апостериорная обработка (в режиме онлайн) синхронизированных временных рядов, полученных посредством «синего» и «красного» контуров автоматизированной системы, использовалась в ходе предварительных исследований по разработке алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Основное внимание было уделено визуализации всех этапов обработки данных с целью

проверки корректности выполняемых процедур алгоритмов, с последующей обработкой в соответствии с предложенными методиками. Например, на рисунке 7 представлены результаты визуализации синхронизированных временных рядов в режиме онлайн. В алгоритмах используется новая классификация динамических процессов [Колоколов Ю. В., Моновская А. В., 2006-2010], когда они представляются посредством «фрагментов». Каждый фрагмент описывается тремя параметрами: т, г, сИ (рисунок 8а), где т -длительность фрагмента в периодах ШИМ, г - количество целых периодов 1ПИМ, когда Кр=«1». Полученные результаты стали основой для разработки алгоритмов, выполняемых в режиме реального времени.

Рисунок 8 - Диаграмма /, Кг, СР временных рядов для фрагмента (а); Конечный автомат алгоритма прогнозирования (б).

Алгоритмы в режиме реального времени реализуются «зеленым» контуром. Для формализации последовательности идентифицируемых и прогнозируемых состояний в ИСПЭ разработана «карта событий», сформулированы условия их возникновения и составлен конечный автомат переходов (рисунок 86). В алгоритмах рассматриваются 5 событий: е=1 - начало переходного процесса; е=2 - состояние неопределенности ИСПЭ в течение переходного процесса; е=3 - сходимость переходного процесса к структуре предельного цикла т-процесса; е=4 - прогнозирование устанавливающегося то-процесса и определение запаса времени (А() до момента начала /«-процесса (согласно выражению (2)); е=5 - идентификация установившегося от-процесса. Алгоритм идентификации отличается тем, что событие е=4 в нем не рассматривается.

На рисунке 9 представлен пример результата визуализации работы алгоритма символического прогнозирования в режиме реального времени. Визуализация выполнена в режиме онлайн на основе данных, сбор и передача которых на жесткий диск ЭВМ происходит в режиме реального времени. Обработка данных в соответствии с указанным алгоритмом осуществляется микроконтроллером в режиме реального времени. Рисунок иллюстрирует, что при пуске автоматизированной системы из нулевых начальных условий последовательно идентифицируются: начало переходного процесса; далее сходимость переходного процесса к структуре предельного цикла 1-процесса; далее прогнозирование 1-процесса; далее идентификация 1-процесса при попадании (II в коридор 2о(с11).

Полученный «запас» времени /1/ до момента начала 1-процесса составляет 9 периодов ШИМ.

Также в 4 главе предложена методика проведения натурных экспериментальных исследований работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Критерием работоспособности алгоритма прогнозирования является выполнение условия Л(>0 (рисунок 9), критерием работоспособности алгоритма идентификации является А1=0. В ходе исследований выполнены серии экспериментов в области варьирования параметров нагрузки (Я„) и коэффициента усиления (а). Каждый эксперимент заключается в выполнении алгоритма в режиме реального времени при пуске автоматизированной системы из нулевых начальных условий и вычислении значения Л/. Результаты исследований показывают: в области эксплуатационного процесса запас времени /1/>0 и составляет от 3 до 25 периодов ШИМ; в зоне неопределенности вблизи бифуркационной границы этот запас, как правило, вначале увеличивается, а затем состояние ИСПЭ становится неопределенным.

события /

ХГ /

/ + Л1 —

Т-,- ,-|- - -1......... > —

5"'

г) 3"

Рисунок 9 - Пример результата работы алгоритма прогнозирования, где исходный временной ряд тока (а); значения т иг (б); значения <И (в); диаграмма событий (г).

На рисунке 10 представлен результат вычисления запаса времени А/, где серым обозначена область исследования в окрестности бифуркационной границы, представляющая наибольший интерес и включающая как часть области 1-процесса, так и зону неопределенности. Значение РП в алгоритмах предварительно вычислялось в соответствии с предложенной методикой, также в соответствии с предложенной ранее методикой предварительно определялась зона неопределенности вблизи бифуркационной

границы. На рисунке 10 представлены характерные примеры результатов исследования, где длительность А1 обозначена кругами с различной прозрачностью (чем темнее круг, тем больше значение Л/), треугольниками обозначены состояния неопределенности ИСПЭ. Результаты проведенных исследований работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ позволяют сделать заключение, что в области 1-процесса (исключая зону неопределенности вблизи бифуркационной границы) предложенные алгоритмы являются работоспособными в режиме реального времени.

В заключении приведены результаты диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ:

1. Проанализирована область исследований, отличительной особенностью которой является рассмотрение новой постановки задачи символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени;

2. Реализована автоматизированная система исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в соответствии с требованиями традиционной методики проектирования ИСПЭ на основе малосигнального моделирования, которая, в тоже время, позволяет выполнять исследования нелинейной динамики ИСПЭ; выполнена идентификация параметров этой системы; в средах Qt4 и Quartus II с использованием языков С, С++, Python, Verilog HDL разработан и протестирован комплекс алгоритмов и программ для ее функционирования;

3. С использованием реализованной автоматизированной системы выполнены исследования нелинейных динамических процессов и эволюции нелинейной динамики ИСПЭ, на основе результатов которых разработаны: алгоритм и методика построения границы устойчивости эксплуатационного процесса; алгоритм и методика вычисления рабочего параметра алгоритмов

символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Выполнены исследования в соответствии с предложенными методиками;

4. Разработаны алгоритмы, формализующие этапы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режимах онлайн и реального времени, разработаны программы для реализации этих алгоритмов, проведено их имитационное моделирование на ПЛИС и тестирование с использованием системы ModelSim-AItera в среде Quartus II; разработана методика и проведены исследования работоспособности указанных алгоритмов. Выполнены исследования в соответствии с предложенной методикой. Результаты исследований позволяют сделать заключение о работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ с использованием РП, вычисляемого в области эксплуатационного процесса (исключая зону неопределенности вблизи бифуркационной границы).

5. Разработано руководство по эксплуатации автоматизированной системы исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ и проведению автоматизированных натурных экспериментальных исследований.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Журнальные статьи из перечня ВАК РФ:

1. Моновская, A.B. Интеллектуализация процессов диагностики и управления в импульсных преобразователях энергии. [Текст]/ A.B. Моновская, Е.А. Годовников // Информационные системы и технологии. -2010 - № 3. - С. 117-120

2. Колоколов, Ю.В. Нелинейная динамика и проектирование импульсных преобразователей энергии. [Текст] / Ю.В. Колоколов, A.B. Моновская, С.Н. Горбунов, Е.А. Годовников // Системы управления и информационные технологии. -2009.- № 3.2(37). - С. 245-247.

Остальные публикации:

3. Колоколов Ю.В., Моновская A.B., Годовников Е.А. Программа фрагментации временных рядов импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011615705 правообладатель Югорский государственный университет: -№ 2011613877; заявл. 25.05.2011; зарег. 20.07.2011.

4. Колоколов Ю.В., Моновская A.B., Годовников Е.А. Программа реализации алгоритма идентификации состояний импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011615703 правообладатель Югорский государственный университет: -№ 2011613875; заявл. 25.05.2011; зарег. 20.07.2011.

5. Колоколов Ю.В., Моновская A.B., Годовников Е.А. Программа реализации алгоритма идентификации состояний импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011615704 правообладатель Югорский государственный университет: -№ 2011613876; заявл. 25.05.2011; зарег. 20.07.2011.

6. Колоколов Ю.В., Моновская A.B., Годовников Е.А. Программа построения бифуркационной диаграммы импульсной системы преобразования энергии Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011616052 правообладатель Югорский государственный университет: - №2011614230; заявл. 08.06.2011; зарег. 03.08.2011.

7. Колоколов Ю.В., Моновская A.B., Годовников Е.А. Программа построения синхронизированных временных рядов импульсной системы преобразования .энергии Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011616053 правообладатель Югорский государственный университет: -№ 2011614231; заявл. 08.06.2011; зарег. 03.08.2011.

8. Godovnikov, Е. A. Emergency forecasting in DC-DC buck converter dynamics. / Godovnikov E. A., Demkin D. V., Kozel A.O. // 11th International Student Olympiad on Automatic Control (Baltic Olympiad). St.Peterburg, 2006. P. 144-147.

9. Годовников E. А. Прогнозирование опасных процессов в динамике импульсных понижающих преобразователей напряжения. / Годовников Е. А., Дёмкин Д. В., Козел А. О. // Научная сессия ТУСУР - 2006: Материалы докладов Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. г.Томск С 118-121.

10. Годовников Е. А. Моделирование динамики импульсных систем преобразования энергии при случайных возмущениях и наличии помех. / Годовников Е. А., Дёмкин Д. В., Козел А. О. // Электротехнические комплексы и системы управления, г. Воронеж 2006 г. С 80-81.

11. Годовников, Е. А. Экспериментальная установка для исследования алгоритмов идентификации и прогнозирования динамики импульсных систем / Годовников Е. А., Дёмкин Д. В., Козел А. О. // Электротехнические комплексы и системы управления, г. Воронеж 2007г. С 85-87.

12. Колоколов, 10. В. Алгоритмизация и структуризация процесса экспериментального исследования алгоритмов прогнозирования аномальной динамики / Колоколов Ю. В., Годовников Е. А. И VIII конференция молодых специачистов организаций, осуществляющих виды деятельности, связанной с пользованием участками недр на территории Ханты-Мансийского автономного округа-Югры, приуроченная к Международному году планеты Земля, г. Ханты-Мансийск 2008г.

13.Годовников, Е. А. Моделирование динамики импульсных преобразователей энергии: обратная периодическая задача / Годовников Е. А., Горбунов С.Н., Керамов Н.Д. // III Международная научно-практическая конференция «Молодежь и наука: реальность и будущее», г. Невинномысск 2010. т.5. С. 447-449.

14.Моновская, A.B. Интеллектуализация процессов диагностики и управления в импульсных преобразователях энергии. / A.B. Моновская, Е.А. Годовников // Материалы IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2010)». г.Орел, апрель, 2010. т.З. С. 197-201.

15. Моновская, А. В. Экспериментальное исследование алгоритмов превентивной диагностики состояния импульсных преобразователей энергии. / Моновская, А. В., Колоколов Ю.В., Годовников Е. А., Литвинов А. А. // Материалы конференции международного IT-форума г. Ханты-Мансийск С. 182-185.

Отпечатано с готового оригинал-макета Подписано в печать 29.10.2011 Формат 60x84/16. Гарнитура Times New Roman.

Усл. п.л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ №145 Управление по информационной политике ЮГУ, 628012, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра г. Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16.

Введение.

Глава 1. Анализ проблем прогнозирования опасных ситуаций в импульсных системах преобразования энергии в режиме реального времени.

§ 1.1. Анализ методов повышения надежности.

§ 1.2 Постановка задачи прогнозирования динамики ИСПЭ.

§1.3 Анализ методов прогнозирования динамики нелинейных систем.

Результаты главы 1.

Выводы главы 1.

Глава 2. Теоретические основы синтеза ИСПЭ.

§ 2.1. Линейный синтез импульсных регуляторов.

§ 2.2. Нелинейная динамика и проблемы проектирования импульсных понижающих преобразователей постоянного напряжения.

§ 2.3. Теоретические основы анализа и обработки данных.

Результаты главы 2.

Выводы главы 2.

Глава 3. Автоматизированная система исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ.

§ 3.1 Структурная схема автоматизированной системы.

§ 3.2. Идентификация параметров автоматизированной системы.

§ 3.3 Контуры автоматизированной системы.

Результаты главы 3 Выводы по главе 3.

Глава 4. Натурные экспериментальные исследования.

§ 4.1. Алгоритм апостериорного построения временных рядов.

§ 4.2 Алгоритм построения диаграммы Пуанкаре.

§ 4.3. Алгоритм построения фазовых траекторий.

§ 4.4 Фрагментация временных рядов импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени.

§ 4.5 Идентификация состояний импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени.

§ 4.6 Прогнозирование состояний импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени.

§ 4.7 Алгоритм визуализация результатов исследования работоспособности алгоритмов прогнозирования.

Результаты главы 4.

Выводы по главе 4.

В настоящее время решение проблемы энергосбережения в энергоемких технологических процессах преобразования энергии обеспечивается, в первую очередь, за счет использования импульсных способов преобразования энергии. Однако, наряду с высокой энергоэффективностью, эти способы характеризуются ограничениями на применение, обусловленными нелинейным характером динамики импульсных систем преобразования энергии (ИСГТЭ). Эти ограничения связаны с возможностью потери устойчивости эксплуатационного процесса вследствие естественной эволюции динамики, что подтверждается результатами вычислительных и натурных экспериментальных исследований, например, в последние годы [33-37, 100, 101, 143, 144, 149]. Функционирование ИСПЭ в широком диапазоне внешних и внутренних воздействий (например, варьирование температуры и влажности, колебания входного напряжения и нагрузки, старение элементов и др.) существенно осложняет решение проблемы предотвращения нелинейных явлений на стадии проектирования ИСПЭ.

В этой связи в качестве направления решения подобных проблем все чаще рассматривается применение методов превентивной диагностики [21, 110]. В частности, применительно к ИСПЭ один из перспективных вариантов видится в применении методологии символического прогнозирования нелинейной динамики [52, 124— 126]. Основное преимущество этой методологии — возможность распознания направления эволюции нелинейной динамики в ходе переходного процесса. Это преимущество сохраняется в условиях помех и вариации внешних и внутренних параметров в широком диапазоне за счет использования геометрической трактовки инвариантов фазовых траекторий для описания нелинейных динамических процессов. На практике внедрение новых алгоритмов в системы управления ИСПЭ с использованием этой методологии только начинает рассматриваться, что

Введение6 предполагает необходимость проведения больших объемов натурных экспериментальных исследований.

Особыми требованиями к этим исследованиям являются: комплексная автоматизация экспериментов для обеспечения необходимого уровня их интенсификации; выявление и анализ закономерностей нелинейных переходных и стационарных процессов во взаимосвязи; реализация исследований в режимах онлайн и реального времени. При этом в обоих указанных режимах речь идет о получении и обработке синхронизированных данных с действующей системы (например, синхронизированные временные ряды напряжений от датчиков тока и напряжения, управляющие напряжения синхроимпульса и функции коммутации и др.). В реальном времени обработка происходит до (в случае «прогнозирования») или одновременно (в случае «идентификации») с наступлением события, в режиме онлайн обработка происходит постфактум.

Анализ литературы [124- 126, 5, 33-37, 143, 144] и сайтов производителей показывает, что существующие экспериментальные, установки не обладают достаточными функциональными возможностями для удовлетворения данным требованиям. Кроме того, эти требования предполагают понимание нелинейных динамических процессов, что пока не характерно для инженерной практики. Таким образом, для создания систем управления, обеспечивающих повышение надежности и безопасности ИСПЭ, актуальными представляются научные исследования по разработке автоматизированных систем с расширенными функциональными возможностями, а также соответствующего методологического и программного обеспечения, которые направлены на внедрение и развитие алгоритмов превентивной диагностики.

Цель работы: развитие научных исследований нелинейной динамики ИСПЭ, а также алгоритмов - символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ посредством автоматизации натурных экспериментальных исследований и разработки методик и программ для их выполнения.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решались следующие основные задачи:

1. Анализ предметной области, проблемной ситуации и постановка задачи исследования;

2. Предварительные экспериментальные исследования нелинейной динамики ИСПЭ, разработка и реализация автоматизированной системы научных исследований, идентификация ее параметров, разработка алгоритмов и программ для ее функционирования;

3. Анализ и натурные экспериментальные исследования символических методов идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, разработка алгоритмов, формализующих этапы идентификации и прогнозирования, разработка программ для реализации этих алгоритмов, их имитационное моделирование и тестирование.

4. Разработка и апробация методик проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований нелинейной динамики ИСПЭ, а также работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ. Разработка руководства по эксплуатации автоматизированной системы научных исследований.

Методы и средства исследования. Для решения указанных задач в работе использовались методы теорий автоматического управления, нелинейных динамических систем, устойчивости, идентификации, вероятности и математической статистики. Исследование динамики объектов исследования и обработка полученных экспериментальных данных проводились на ЭВМ с использованием языков программирования Python, С, С++ Verilog HDL. Экспериментальная часть работы выполнена на установке «Импульсный понижающий преобразователь постоянного напряжения 24В

Введение8

60Вт» в лаборатории Института (НОЦ) «Системы управления и информационные технологии» ЮГУ.

На защиту выносится:

1. Алгоритмы для реализации символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени;

2. Методики проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований;

3. Программы для реализации алгоритмов и автоматизации натурных экспериментальных исследований.

Научная новизна:

1. Разработаны алгоритмы для реализации символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режиме реального времени, а именно:

• Алгоритм определения границы устойчивости эксплуатационного процесса, отличающийся тем, что на основе анализа результатов натурных экспериментов оценивается зона неопределенности в окрестности бифуркационной границы;

• Алгоритм вычисления рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, отличающийся тем, что величина помеховой составляющей определяется на основе анализа результатов натурных экспериментов по исследованию эволюции нелинейной динамики;

• Алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ, отличающиеся тем, что реализуют в режиме реального времени постановку задачи превентивной диагностики, при которой «идентификация» означает распознание состояния системы одновременно с его наступлением, а «прогнозирование» — до его наступления.

Введение9

2. Разработаны методики проведения автоматизированных натурных экспериментальных исследований с использованием предложенных алгоритмов, а именно: методика построения границы устойчивости эксплуатационного процесса; методика определения рабочего параметра алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ; методика исследования работоспособности этих алгоритмов.

3. Разработан комплекс программ для реализации предложенных алгоритмов и автоматизации натурных экспериментальных исследований в соответствии с предложенными методиками.

Практическая значимость:

1. Автоматизированная система исследований алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ предоставляет дополнительные функциональные возможности для комплексных натурных экспериментов по исследованию нелинейных динамических процессов (включая переходные процессы), по исследованию алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ в режимах онлайн и реального времени, а также для гибкого планирования сценариев экспериментальных исследований с учетом возможности варьирования параметров указанной автоматизированной системы;

2. Алгоритмы символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний в ИСПЭ совместно с методикой экспериментального определения рабочего параметра этих алгоритмов могут быть использованы для реализации новых технических решений, направленных на повышение надежности ИСПЭ при модернизации имеющихся и разработке новых систем управления ИСПЭ с использованием имеющейся базы промышленных контроллеров;

3. Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе при обучении бакалавров и магистров по дисциплинам

Введение¿0

Организация ЭВМ и систем», «Системы реального времени», а также аспирантов по специальностям 05.13.06 и 05.13.18.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены и используются при проектировании автоматизированных систем управления ИСПЭ на ЗАО НТЦ «Модуль» (г. Орел);

Результаты внедрены в образовательный процесс в ЮГУ при подготовке студентов по специальности 230102.65 «Автоматизированные системы обработки информации и управления», аспирантов по специальностям 05.13.06. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки)» и 05.13.18. «Математическое моделирование, вычислительные методы и комплексы программ (технические науки)».

Внедрение результатов подтверждается соответствующими актами.

Связь темы работы с научно-исследовательскими программами:

В 2006 году исследования по теме диссертационной работы выполнялись в рамках программы ФЦНТП «Проведение научных-, исследований молодыми учеными» по приоритетному направлению «Энергетика и энергосбережение» по теме работы «Прогнозирование опасных процессов в динамике импульсных систем преобразования энергии» (государственный контракт 2006-РИ-19.0/001/503);

В 2009-2011 годах исследования выполнялись в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2011 годы, мероприятие «Проведение научных исследований коллективами научно-образовательных центров», по теме «Снижение риска и уменьшение последствий аварийных ситуаций, обусловленных нелинейными явлениями в динамике импульсных систем преобразования энергии» (государственный контракт №02.740.11.0034).

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы представлены и обсуждались на 6 конференциях: научной сессии ТУСУР Всероссийской научно-технической конференции

Введение11 студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск 2006); на научно-технической конференции молодых ученых в рамках 11-й Балтийской международной олимпиады по автоматическому управлению (Санкт-Петербург, СПбГИТМО, 2006), где доклад занял 3 место в номинации за практическую значимость и за качество представления материала; на VIII конференция молодых специалистов организаций, осуществляющих виды деятельности, связанной с пользованием участками недр на территории Ханты-Мансийского автономного округа-Югры, приуроченная к Международному году планеты Земля (Ханты-Мансийск, 2008); на III международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: реальность и будущее». (Невинномысск, 2010); на IV Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2010)» (Орел, 2010), на конференции международного IT-форума (г. Ханты-Мансийск, 2010).

Публикации. По теме исследования опубликовано 15 печатных работ, включая 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 51 свидетельств на программу ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, включающего 149 наименований. Основная часть работы изложена на 183 страницах машинописного текста, включая 83 рисунка и 8 таблиц.

Выводы по главе 4

-Разработанные алгоритмы обработки временных рядов в режиме онлайн позволяют представлять полученные экспериментальные данные в различных формах, в зависимости от поставленных задач.

- Результаты исследований позволяют сделать заключение о работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний ИСПЭ с использованием РП, вычисляемого в соответствии с предложенной методикой.

- Установлена принципиальная возможность реализации алгоритмов прогнозирования и идентификации с использованием типовых промышленных микропроцессорных устройств.

Заключение 162 онлайн и реального времени, разработаны программы для реализации этих алгоритмов, проведено их имитационное моделирование на ПЛИС и тестирование с использованием системы Мос1е181т-Акега в среде С^иаЛш II; разработана методика и проведены исследования работоспособности указанных алгоритмов. Результаты исследований позволяют сделать заключение о работоспособности алгоритмов символической идентификации и прогнозирования аварийных состояний ИСПЭ с использованием РП, вычисляемого в соответствии с предложенной методикой.

- Разработано руководство по эксплуатации АСНИ и проведению автоматизированных натурных исследований.

1. Андерс В.И., Коськин O.A., Карапетян А.К. Исследование систем управления в тиристорно-импульсных тяговых приводах городского электрического транспорта // Энергетика и транспорт, 1990, № 5, с. 65 -77.

2. Анищенко B.C. Сложные колебания в простых системах: Механизмы возникновения, структура и свойства динамического хаоса в радиофизических системах. — М.: «Наука», 1990.

3. Багров В.В. Оптимизация параметров импульсных регуляторов постоянного тока систем электромеханического преобразования энергии. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук 05.13.06. Орел, ОрелГТУ. 2003

4. Баушев B.C., Жусубалиев Ж.Т. О недетерминированных режимах функционирования стабилизатора напряжения с широтно-импульсным регулированием // Электричество. 1992. № 8. С. 47-53.

5. Баушев B.C., Жусубалиев Ж.Т., Колоколов Ю.В., Терехин И.В. К расчету локальной устойчивости периодических режимов в импульсных системах автоматического регулирования // Автоматика и телемеханика. 1992. № 6. -С. 93-100.

6. Баушев B.C., Жусубалиев Ж.Т., Михальченко С. Г. Стохастичность в динамике стабилизатора напряжения с широтно-импульсным регулированием // Электричество. 1996. № 3. С. 69-75.

7. Белов Г.А. Исследование колебаний в импульсном стабилизаторе напряжений вблизи границы устойчивости Текст. / Г.А. Белов // Электричество. — 1990. — No 9. — С. 44-51.

8. Белов Г.А. Синтез оптимальных систем управления импульсными стабилизаторами напряжения на основе квадратичного критерия качества Текст. / Г.А. Белов, М.Ю. Мочалов // Электричество. — 2001. — No 4. — С. 37-42.

9. Белов, М.П. Автоматизированный электропривод типовых производственных механизмов и технологических комплексов Текст. / М.П. Белов, В.А. Новиков, Л.Н. Рассудов. — М.: Академия, 2004. С. 575

10. Ю.Берже П, Помо И, Видаль И. Порядок в хаосе. О недетерминистском подходе к турбулентности. Пер. с фр. Череповец: «Меркурий-ПРЕСС», 2000, 366 с.

11. Бесекерский, В.А. Теория систем автоматического регулирования Текст. / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. — М.: Наука, 1975. — 768 с. 30 Ерофеев,

12. A.A. Теория автоматического управления Текст. / A.A. Ерофеев. — СПб.: Политехника, 2003. — 302 с.

13. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. -М.: Мир, 1974.

14. Браун М. Источники питания. Расчет и конструирование. /Пер. с англ. -Киев.: «МК-Пресс», 2007. 288.: ил.

15. Брянский Л.Н., Дойников A.C. Краткий справочник метролога. — М.: Издательство стандартов, 1991.

16. Васильев С.И. Определение передаточных функций на основе обобщенной модели ключевых преобразователей постоянного напряжения//Электротехника. 1994. № 1, С. 18-22.

17. Воробьев А.Ю. Электроснабжение компьютерных и телекоммуникационных систем. М.: ЭкоТрендз. 2002. С. 280

18. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач теории вероятностей и математической статистике. — М.: Высшая школа, 1979. — 400 с.

19. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 2003. 480 с.

20. ГОСТ 25242-93 Измерители параметров иммитанса цифровые. Общие технические требования. Методы испытаний.

21. Дадонов Ю.А., Лисанов М.В., Гражданкин А.И., Печеркин A.C., Сидоров

22. B.И., Дегтярев Д.В., Сумской С.И. Оценка риска аварий намагистральных нефтепроводах КТК-Р и БТС. URL: http://safety.iromru.com/BTPcopy/BTP0602/KtkBts.htm

23. Дедученко Ф.М. Научно-технические аспекты создания объектно-ориентированных систем контроля, диагностирования и аварийной защиты. URL: http://www.mrks.ru/articlc.aspx?p= l&id=72

24. Ерофеев, A.A. Теория автоматического управления Текст. /A.A. Ерофеев. — СПб.: Политехника, 2003. — 302 с.

25. Жусубалиев Ж.Т., Колоколов Ю.В., Пинаев C.B., Рудаков В.Н. Детерминированные и хаотические режимы преобразователя напряжения с широтно-импульсной модуляцией // Энергетика. 1997. № 2. С. 125136.

26. Иващенко H.H. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем. М.: Машиностроение, 1973, 606 с.

27. Измаилов А.Ф., Солодов М.В. Численные методы оптимизации: Учеб. пособие. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 304 с.

28. Кадацкий, А.Ф. Анализ электрических процессов в импульсных преобразователях постоянного напряжения с широтно-импульсным регулированием Текст. / А.Ф. Кадацкий, А.П. Русу // Электричество. — 2005. — No 9, — С. 43-54.

29. Кашьяп Р.Л., Pao А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М.: Наука, 1983.

30. Ким, Д.П. Теория автоматического управления. Т.1. Линейные системы. Текст. / Д.П. Ким. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 288 с.

31. Клейман Е.Г., Мочалов И.А. Идентификация нестационарных объектов //Автоматика и телемеханика, 1994, №2, с. 3 22.

32. Клюев, A.C. Проектирование систем автоматизации технологических процессов Текст. / A.C. Клюев, Б.В. Глазов, А.Х. Дубровский, A.A. Клюев. — М.: Энергоатомиздат, 1990. — 464 с

33. Кобзев A.B., Баушев B.C., Алейников O.A., Михальченко Г.Я.

34. Исследование локальной устойчивости периодических режимов в нелинейных импульсных системах // Электричество. 1991. № 4. С. 1621.

35. Кокс Д. Сердечники из распылённого железа в импульсных источниках питания

36. Колоколов Ю.В., Косчинский С.Л. Динамика и синтез регуляторов тока импульсных автоматизированных электроприводов. // М.: Машиностроение-1, 2006. 97 с.

37. Колоколов Ю.В., Косчинский С.Л. Нелинейная динамика и синтез регуляторов тока асинхронного электропривода с векторным управлением. Электротехника, 2006. №7. С. 7-12

38. Колоколов, Ю.В. Динамика импульсного понижающего преобразователя напряжения в режиме прерывистых токов Текст. / Ю.В. Колоколов, С.Л. Косчинский, А.П. Шолоник // Электричество. 2003. - № 9. - С. 4054.

39. Корнилов А. Г. Методические материалы для изучения алгоритмов реализации методов безусловной оптимизации непрерывных одномерных и многомерных унимодальных функций

40. Корытин A.M., Петров Н.К., Радимов С.Н., Шапарев Н.К. Автоматизация типовых технологических процессов и установок. Учебник для ВУЗов. М.: Энергоатомиздат, 1988, 432с.

41. Косчинский C.JL, Обрусник Г.В., Шолоник А.П. Некоторые проблемы моделирования вторичных источников питания автономных систем // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. 1999. №4.-С. 91-93.t

42. Крассовский A.A. Справочник по теории автоматического управления. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. 712 с.

43. Куо, Б. Теория и проектирование цифровых систем управления Текст. / Б. Куо. — М.: Машиностроение, 1986. — 448 с.

44. Ларионов А. Н., Чернышев В. В., Ларионова Н. Н. Методы измерения физических величин. Учебное пособие. Воронеж: ВГУ, 2005 -23 с.

45. Лотоцкий В.А. Идентификация структур и параметров систем управления // Измерения, контроль, автоматизация, 1991, №3, с. 30 39.

46. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов. Наука 1986 С. 232

47. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991.

48. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М. Едиториал УРСС, 2002, 360 с.

49. Малиновский Д.И. Источники питания: надежная энергия для промышленной автоматики. Автоматизация в промышленности, 2007. № 2. С. 38-42

50. Мартин Т. Микроконтроллеры ARM7. Семейство LPC2000 компании Philips. Вводный курс + CD. Пер. с англ. М.: Додэка XXI, 2006, - 240с.

51. Мелешин В.И. Динамические свойства преобразователей с ШИМ-2 в режимах прерывистого и непрерывного токов // Электронная техника в автоматике. Вып. 17. М.: Радио и связь, 1986. - С. 35-57

52. Мелешин, В.И. Получение непрерывной линейной модели силовой части импульсного преобразователя как начальный этап проектирования его динамических свойств Текст. / В.И. Мелешин // Электричество. — 2002.1. No 10. —С. 38-43.

53. Моновская А. В. Прогнозирование аварийных состояний в автоматизированных импульсных системах преобразования энергии. Диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук 05.13.06, 2010, ЮГУ, Ханты-Мансийск.

54. Мэк. Р. Импульсные источники питания. Теоретические основы проектирования и руководство по практическому применению./Пер. с англ. М.: Издательский дом «Додэка-ХХ1», 2008. — 272.: ил. (Серия «Силовая электроника»).

55. Неймарк Ю.И. Метод точечных отображений в теории нелинейных колебаний. М.: Наука, 1972.5 5.Никитин, A.B. Параметрический синтез нелинейных систем автоматического управления Текст. / A.B. Никитин, В.Ф. Шишлаков. — СПб.: СПбГУАП, 2003. — 358 с.

56. Панев Б. И. Электрические измерения: справочник (в вопросах и ответах).- М.: Агоропромиздат, 1987. 224 с.

57. Первозванский A.A. Курс теории автоматического управления: Учебное пособ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 616 с.

58. Петухов В., Соколов В. Диагностика состояния электродвигателей на основе спектрального анализа потребляемого тока. // Техническая диагностика и неразрушаюгций контроль. №1(31) 2005

59. Прокопов Б.И. Последовательная идентификация параметров линейных систем при неполных измерениях // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика 1982, №1, с. 171-176.

60. Редькин П. П. Микроконтроллеры ARM7. Семейство LPC2000. Руководство пользователя + CD. М.: Додэка XXI, 2007. - 560с.

61. Ротач, В .Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами Текст. / В.Я. Ротач. — М.: Энергоатомиздат, 1985. — 296 с.

62. Самарский А.А, Гулин А. В. Численные методы.: Наука 1989г.

63. Северне. Р., Блум Г. Импульсные преобразователи постоянного напряжения для систем вторичного электропитания / Пер. с англ. под ред. JI.E. Смольникова. -М.: Энергоатомиздат, 1998. — 294 с

64. Семенов Б. Ю. Силовая электроника для любителей и профессионалов. -М.: Издательский дом «Солон-Р», 2001 337.

65. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003, 608 с.

66. Смольников B.JI. Динамические свойства широтно-импульсных преобразователей постоянного напряжения в режиме прерывистого потока // Электричество. 1996. № 12. С. 25-31.

67. Соболев Л.Б. Прямой синтез переходных характеристикзпреобразователей постоянного напряжения // Электротехника. 1992. № 6, С. 52-57.

68. Современная прикладная теория управления: Синергетический подход в теории управления. / Под. Ред. A.A. Колесникова, Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000, Ч.И, 559с.

69. Справочник по проектированию автоматизированного электропривода и систем управления технологическими процессами Текст. / Под ред. В.И. Круповича, Ю.Г. Барыбина, М.Л. Самовера. — М.: Энергоиздат, 1982. —416 с.

70. Сукер К. Силовая электроника. Руководство разработчика./Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Додэка-ХХ1», 2008. 272.: ил. (Серия «Силовая электроника»).

71. Титце У., Шенк К. Полупроводниковая схемотехника. — М.: «Мир», 1982, 512с.

72. Фейгин М.И. Вынужденные колебания систем с разрывными нелинейностями. -М.: «Наука», 1994.

73. Фрумкин В.Д., Рубичев H.A. Теория вероятностей и статистика в метрологии и измерительной технике. М.: Машиностроение, 1987. -168 с

74. Хоровиц П., Хилл У. «Искусство схемотехники»

75. Чернецкий В.И. Математическое моделирование динамических систем. Петрозаводский государственный университет. Петрозаводск, 1996, 432 с.

76. Четти, П. Проектирование ключевых источников электропитания Текст. / П. Четти. — М.: Энергоатомиздат, 1990. — 240 с.

77. Шафрайчук A.A. Повышение эффективности прогнозирования динамических режимов в автоматизированном электроприводе постоянного тока с импульсным управлением. Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, 2004, ОрелГТУ, Орел.

78. Шишкин И.Ф. Теоретическая метрология. М.: Изд-во стандартов, 1991. - 492с.

79. Шолоник А.П. Анализ динамики и синтез регуляторов импульсных преобразователей энергии автоматизированных систем аналитического контроля // Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук 05.13.06, 2004, ОрелГТУ, Орел.

80. Шолоник А.П. Особенности моделирования источника вторичного электропитания, нагруженного на линию с распределенными параметрами // Известия ОрёлГТУ. Машиностроение и приборостроение Орёл: ОрёлГТУ, 2000, № 4. - С 90-96.

81. Шолоник А.П. Особенности моделирования понижающего преобразователя напряжения с широтно-импульсной модуляцией в режиме прерывистых токов // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. 2001. № 4. С. 138-139.

82. Шолоник А.П. Особенности реализации математической модели источника питания, нагруженного на линию с распределенными параметрами // Вестник науки: Сборник научных трудов ученых Орловской области. Вып. 6. В 2 т. Т. 1. - Орёл: ОрёлГТУ, 2001. - С. 110118.

83. Шолоник А.П., Алтынников И.В. Стенд для экспериментального исследования динамики импульсных источников питания.// Информационно — управляющие системы на железнодорожном транспорте. 2001. № 4. С. 139-140.

84. Электрон, дан. Документация АОБ7886

85. Электрон, дан. Документация БТ245

86. Электрон, дан. Документация IRFIZ24

87. Электрон, дан. Документация LPC2000

88. Электрон, дан. — Документация SDK-2.0YE

89. Электрон, дан. Документация на микросхему МС33064.

90. Электрон, дан. JI-Кард руководство пользователя

91. Электрон, дан. Л-Кард руководство программиста

92. Юревич, Е.И. Теория автоматического управления Текст. И. Юревич. — Л.: Энергия, 1975. — 415^с.

93. Abarbanel H.D.I., R., Brown, J.J., Sidorowich and L.C., Tsimring. The analysis of observed chaotic data in physical systems. Rev. Mod. Phys., 65, p. 13311391, 1993.

94. Anunciada A.V., Silva M.M. A new current mode control process and applications. //Proc. IEEE Power Electron. Specialists Con. (PESC'89), 1989; pp. 683694.

95. Banerjee S., Ott E., Yorke J.A., Yuan G.N. Anomalous bifurcations in dc-dc converters: borderline collisions in piecewise smooth maps // Proc. IEEE Power Electronics Specialists' Conf., 1997* P. 1337-1344.

96. Banerjee, S. Nonlinear phenomena in power electronics: attractors, bifurcations, chaos, and nonlinear control Text. / S. Banerjee, G.C. Verghese (Eds.). — New York: IEEE Press, 2001. — 441 p.

97. Banks H.T. and P.D. Lamm. Estimation of variable coefficients in parabolic distributor systems. IEEE Trans. Autom. Control. , V. AG-30 (4), p. 386-398, 1985. Attractors, Bifurcations, Chaos and Nonlinear Control. IEEE Press, 2001,441р.

98. Berezowski M. Fractal solutions of recirculation tubular chemical reactors. Chaos, Solitons and Fractals 16, p. 1-12, 2003.

99. Brown, M. Practical switching power supply design Text. / M. Brown. — USA: Academic Press, Inc., 1990. — 240 p.

100. Casdagli M. Nonlinear prediction of chaotic time series. Physica D., 35, p.335.356, 1989.

101. Charbonnier R., М. Barlaud, G. Alengrin and J. Menez. Results on AR-modeling of nonstationary signals. Signal Processing, 12 (2), p. 143-151, 1987.

102. Chou J.-H. and I.-R. Horhg. Parameter identification of lumped time-varying systems via shifted Chebyshev series Int. J. Syst. Sci. , 17 (3), p.459-464, 1986.

103. Chui H. and N.-J. Guo. Identification of lumped linear time-varying systems via block-pulse function. Int. J. Control, 40 (3), p. 571-583, 1984.

104. D.Keim and M.Ward, «Visualization. Intelligent Data Analysis, An Introduction", 2nd rev.ed., M.R. Berthold and D.J.Hand, Eds. New York: Springer-Verlad, 2002.

105. Dixon L. Switching power supply control loop design. Электронный ресурс. Режим AOCTyna:http://focus.ti.com/lit/ml/slup098/slup098.pdf, 2001

106. Feigenbaum M.J. Universal behaviour in nonlinear systems. Los Alamos Sci., 1 (1), p.4-27, 1980.

107. Franc P.M. Fault diagnosis in dynamic system using analytical and knowledge-based redundancy a survey and some new results. Antomatica, 3, p. 459-474,1990.

108. George W. Pan Wavelets in Electromagnetics and Device Modeling. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2003.

109. Hamill, D.C. Subharmonics and chaos in a controlled switched-mode power converter Text. / D.C. Hamill, D.J. Jefferies // IEEE Trans. Circuits Syst. I. — 1988. — Vol. 35. — P. 1059-1061.

110. Hardle W. Applied nonparametric regression. Cambridge Univ. Press., Cambridge, 1990.

111. Hunt K.J. A survey of recursive identification algorithms. IEEE Trans, on Instr, Meas. and Conntrol, 8(5), p.273-278, 1986.

112. Ionita S. A chaos theory perspective on system's failure. Information Sciences, 127, p. 193-215, 2000.

113. J.R. Smith, Ch.-Sh. Li and A. Jhingran, «A wavelet framework for adapting data cube views for OLAP". IEEE Trans, on Knowledge and Data Engineering, vol.16, n.5, pp. 552-565, 2004.

114. Kliman G. B. and Stein J. «Induction Motor Fault Detection Via Passive Current Monitoring», Proc Int Conf (ICEM'90), MIT, Boston, USA, 1990, pp 13-17.

115. Kolokolov Yu. and A. Monovskaya. Fractal regularities of sub-harmonic motions perspective for pulse dynamics monitoring. Chaos, Solitons and Fractals ,23 (1), p.231-241, 2005.

116. Kolokolov Yu., Monovskaya A. Fractal principles of multidimensional data structurization for real-time pulse system dynamics forecasting andidentification. // Chaos, Solitons & Fractals 2005, V.25, Issue 5, pp. 991-1006.i

117. Kolokolov Yu.V., Monovskaya A.V. Modified bifurcation diagrams in an approach to on-line pulse system dynamics forecasting. Int. J. of Bifurcation and Chaos, January, 2006, Vol.16, No.l., pp. 85-100.

118. Kuo, B.C. Automatic control systems Text. / B.C. Kuo, F. Golnaraghi. — USA: John Wiley & Sons, 2003. — 610 p.

119. Lin S. C. and Tsai C. C. «Adaptive backstepping control with integral action for PWM Buck DC-DC converters" Journal of the Chinese Institute of Engineers, Vol. 28, No. 6, pp. 977-984 (2005)

120. Lin, S. C., and Tsai, C. C., 2003a, «Backstepping Sliding Mode Control of PWM Buck DC-DC Converters," Proceedings of the 2nd Taiwan Power Electronics Conference, Changhua, Taiwan, pp. 71-75.

121. M.R. Berthold and L.O. Hall, «Visualizing fuzzy point in parallel coordinates". IEEE Trans, on Fuzzy Systems, vol.11, n.3, pp.369-374, 2003.

122. Middlebrook R.D., Cuk S. A general unified approach to modeling switching converter power stage. Proc. of IEEE «Power Electronics Specialists Conference", pp. 18-34, 1976

123. Middlebrook R.D., Cuk S. Modelling and analysis methods for dc-dc switching converters. Presented at the IEEE International Semiconductor Power Converter Conference, Orlando, FL, 1977., P. 90-111.

124. Morachek Z. and J. Fiala. Fractal dynamics in the growth of root. Chaos, Solitons and Fractals ,19, p.31-34, 2004

125. Ott E., Grebogi C, Yorke J. Controlling chaos. //Physical Review Lett., vol.64, no.l 1,1990, pp. 1196-1199.

126. Rashid, M.H. (Ed.) Power electronics handbook Text. / M.H. Rashid. — USA: Academic Press, Inc., 2001. — 910 p.

127. Redl R., Novak I. Instabilities in current-mode controlled switching voltage regulators. //Proc. IEEE «Power Electron. Specialists Con. (PESC'81)», 1981, pp. 17-28.

128. Saeed V. Vaseghi Signal processing 2000.

129. Sholonik A.P. Dynamics of the power supply, that is loaded on the distributed parameters line // Preprints of 8th International olympiad on automatic control (Baltic olympiad), Saint-Petersburg, 24-26 of May 2000. P.60.65.

130. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. Dynamical Systems and Turbulence. Warwick 1980, Lect. Notes in Math., 898, p. 366-381, Berlin: SpringerVerlag, 1981.

131. Taralova I. and D. Fournier-Prunaret. Dynamical study of a second-order DPCM transmission system modeled by a piecewise-linear function. IEEE Trans, on Circuits and Systems-1: Fundamental theory and application, 49 (11), p. 1592-1609, 2002.

132. Thomson W. T. and Rankin D. «Case Histories of Rotor Winding Fault Diagnosis in Induction Motors», 21" 1 Int Conf Proc on Condition Monitoring, University College Swansea, March 1987.

133. Tse C.K. Chaos from a buck switching regulator operating in discontinuous mode // International journal of circuit theory and applications, vol. 22, 1994. — P. 263-278.

134. Tse C.K. Flip bifurcation and chaos in three-state boost switching regulators // IEEE Transactions on circuits and systems — I: Fundamental theory and applications, vol.41, № 1. 1994, January. P. 16-23

135. Unbehauen H., and G.P. Rao. Continuous-time approaches to system identification. A survey. Automatica, 26 (1), p. 23-35, 1990.

136. William T.Thomson, Mark Fenger «Current Signature Analysis to Detect Induction Motor Faults»IEEE Industry Application Magazine July/August 2001.

137. Wu W.-T. and W.-H. Ou. Adaptive PID control with an adjustable identification interval. Chem. Eng. Commun., 77, p. 183-194, 1989.

138. Свидетельство о регистрации программ ЭВМ1. Л (г ,1.f \ 's * 7 С1. СВИДЕТЕЛЬСТВОf i tm f I i , И i * > 411. Y»^0llt)1570:s .