автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Децентрализованное адаптивное управление динамическими системами с запаздыванием

1 ГЛАВА

Синтез адаптивных систем стабилизации взаимосвязными объектами с запаздыванием с децентрализованной структурой управления

1.1 Интегральные алгоритмы адаптации.

1.2 Пропорционально - интегральные алгоритмы адаптации и пропорционально - интегральные алгоритмы адаптации с запаздыванием.

1.3 Стабилизация систем при наличии неконтролируемых возмущений

1.4 Стабилизация систем с заданным интегральным показателем качества.

1.5 Примеры моделирования.

1.6 Выводы.

2 ГЛАВА

Адаптивное децентрализованное управление с модельной координацией многосвязными системами с запаздыванием.

2.1 Адаптивные системы с интегральными алгоритмами настройки параметров регулятора.

2.2 Адаптивные системы с пропорционально - интегральными алгоритмами настройки параметров регулятора и пропорционально - интегральными алгоритмами с запаздыванием

2.3 Адаптивное управление с эталонной моделью при наличии неконтролируемых возмущений.

2.4 Примеры моделирования.

2.5 Выводы.

3 ГЛАВА

Адаптивное децентрализованное управление многосвязными объектами

3.1 Адаптивное децентрализованное управление взаимосвязными систем с запаздыванием.

3.2 Алгоритмы адаптации для систем с эталонной моделью и нелинейностью во взаимосвязях и обратных связях по состоянию

3.3 Алгоритмы адаптации для систем с эталонной моделью и нелинейностью во взаимосвязях и управлении.

3.4 Синтез адаптивных децентрализованных систем управления с затрубленными алгоритмами настройки параметров регулятора при наличии неконтролируемых возмущений

3.5 Примеры моделирования.

3.6 Выводы.

4 ГЛАВА

Синтез адаптивных систем управления многосвязными системи со скалярными входами - выходами локальных объектов

4.1 Адаптивное децентрализованное управление с модельной координацией многосвязными объектами с запаздыванием во взаимосвязях локальных подсистем.

4.2 Адаптивное децентрализованное управление многосвязными объектами с запаздыванием во взаимосвязях локальных подсистем.

4.3 Примеры моделирования.

4.4 Выводы.

Основные результаты работы и выводы.

Современный уровень развития теории и техники управления характеризуется неуклонным повышением разнообразности и сложности управляемых объектов, а также требований к проектируемым системам управления. В то же время, типичным становится случай, когда отсутствует точное математическое описание объекта или происходит изменение его параметров неизвестным образом в широких пределах, т.е. многие объекты управления характеризуются неполнотой априорной и текупдей информапии относительно их характеристик и воздействий внешней среды, что супдественно влияет на качество управления и его результаты. Поэтому, как отмечалось в [87], проблема управления динамическими объектами в условиях неопределенности является пентральной проблемой современной теории управления. В этой ситуации возникает необходимость применения адаптивных систем управления, цель которых состоит в устранении неопределенности, связанной с незнанием структуры и параметров объекта. Это достигается при помощи алгоритмов, которые в результате обработки доступных наблюдений, полученных в процессе функционирования объекта управления, определенным образом изменяют параметры управляющего устройства.

Существенное отличие адаптивных методов управления от классических заключается в том, что они обеспечивают выполнение поставленной цели управления не для одного, полностью определенного объекта, а для некоторого множества объектов, принадлежащих определенному классу. Класс адаптивности обычно задается [75] с помощью граничных значений возможных изменений параметров управляемого объекта и действующих на объект возмущений.

Теория адаптивного управления начала стремительно развиваться в связи с появлением новых типов летательных аппаратов 117]. Неск°льк° п°зже, в работе [74] была впервые сделана попытка построения достаточно общей теории адаптивных систем управления в виде так называемой теории дуального управления. Другое самостоятельное научное направление было создано в работе [83] на основе использования и дальнейшего развития методов стохастической аппроксимации.

В настоящее время существует большое количество работ по теории адаптивных систем, например: [2] - [5], [18, 20], [23] -[26], [27, 31, 33, 42], [57 -59], [70, 73, 75, 76], [79] - [87], [113, 123]. Принципы адаптивного управления нашли широкое применение в различных отраслях промышленности: электронной и электротехнической 21] химической [4, 58, ^ металлургической 15], роботехнической [12, 13, 98, 123], управлении летательными аппаратами [31] - [33], [57, 59] и в других областях [98, 123 .

Применение адаптивного подхода к построению систем управления по сравнению с неадаптивным управлением позволяет [15]: осуществить оптимизацию режимов работы объекта; обеспечить работоспособность системы управления в условиях широкого изменения его динамических свойств объекта; повысить надежность системы, снизить технологические требования к изготовлению отдельных узлов и элементов системы.

Существует большое количество различных классификаций адаптивных систем управления [15, 27, 31, 57, 98]. Следуя [15], адаптивные системы можно разделить на два больших класса: самоорганизующиеся системы и самонастраивающиеся.

Самоорганизующиеся системы характеризуются наличием процесса формирования алгоритма управления, связанного не только с изменением параметров, но и с отысканием необходимой структуры регулятора с целью достижения поставленной цели.

В самонастраивающихся системах структура регулятора задана, и нерестраиваются лишь параметры управляющего устройства. Данный класс адаптивных систем является более простым и изученным, и в настоящее время находит большое практическое применение.

Самонастраивающиеся системы, в свою очередь, делятся на два класса: поисковые и беспоисковые. В поисковых системах изменение параметров управляющего устройства осуществляется в результате поиска экстремума некоторого критерия качества на основе поисковых движений системы 5, 31, 83]. В беспоисковьБс системах [3, 10, 18], [23] -[26], [57, 59, 75, 76] в явном и неявном виде задается модель с желаемыми динамическим свойствами. В процессе работы системы измеряются некоторые характеристики модели и системы и на основании их рассогласования перестраиваются параметры регулятора так, чтобы свести это рассогласование к нулю или допустимо малой величине. Отсутствие специальных поисковых сигналов сокращает время настройки параметров управляющего устройства, упрощает техническую реализацию беспоисковых систем по-сравнению с поисковыми, однако, при этом требуется, как правило, большой объем априорной информации.

Перестройка параметров регулятора в беспоисковых самонастраивающихся системах может осуществляться либо непосредственно по рассогласованию динамических характеристик модели и системы без предварительной идентификации объекта (прямое адаптивное управление) [57, 59, 75, 112, 124], либо производится идентификация объекта, а затем соответствующим образом выставляются параметры регулятора (непрямое адаптивное управление) [33, 67, 97 .

К преимуществам метода прямого адаптивного управления следует отнести возможность отработки адаптивным регулятором дрейфа параметров как объекта, так и самого регулятора. Однако, в общем случае. контуры самонастройки увеличивают порядок общей системы, влияют на ее динамику, и поэтому требуются специальные исследования системы на устойчивость.

В случае непрямого адаптивного управления контуры самонастройки не влияют на динамику системы, но все ошибки идентификации, изменение параметров регулятора и контура самонастройки существенно влияют на точность управления.

Для построения адаптивных систем управления используются следующие методы: прямой метод Ляпунова [2, 3, 20], [23] -[26], [57, 59, 72, 75, 76, 116], метод стохастической аппроксимации [83], метод рекуррентных целевых неравенств [75, 92], метод скоростного градиента [75, 76, 82], методы, основанные на идентификационном подходе [33, 67, 83] и другие [10, 20, 73, 110]. К числу наиболее широко используемых, как отмечено в [72], следует отнести прямой метод Ляпунова, который является мощным средством не только анализа, но и синтеза структуры и параметров системы управления из условий устойчивости.

Таким образом, к настоящему времени в теории адаптивных систем управления получены интересные и конструктивные результаты. Тем не менее, это новое направление в теории управления требует своего дальнейшего развития, создания новых алгоритмов адаптации, новых методов расчета и исследований как средства разрешения существующих проблем и трудностей.

В современной теории управления особое место занимают многосвязные системы, задача управления которыми всегда привлекала внимание многих исследователей [43, 76, 91, 100, 101, 104, 130]. Вьщеление многосвязных объектов в отдельный класс вызвано прежде всего большой сложностью их исследования по сравнению с объектами, содержащими один канал управления, и свидетельствует о важности рассмотрения вопросов теории управления для многосвязных систем. С одной стороны, методы исследования многосвязных систем корнями глубоко уходят в традиционные проблемы управления и регулирования с четко очерченной проблематикой. Естественно, что при этом наличие большого числа связанных между собой управляемых и управляющих величин, которые влияют друг на друга в том смысле, что изменение какой - либо из них вызывает изменение всех других, усложняет эти проблемы и ставит новые. Для разрешения трудностей, возникающих при разработке для таких систем, на передний план выдвигается требование децентрализации.

Децентрализованные алгоритмы управления обладают рядом существенных преимуществ в сравнении с централизованными, связанные как с их разработкой, так и с реализацией. Использование децентрализованньгх: алгоритмов больше отвечает самой природе больших взаимосвязньЕх систем, поскольку она предполагает распределенность компонентов системы в пространстве и позволяет получать более качественные и надежные системы управления, так как приближает управляющий орган к объекту и значительно упрощает структуру системы.

Децентрализованные структуры в исследованиях по адаптивному управлению вызывают большой интерес в связи с усложнением технологий современного производства, в которых объекты включают набор взаимодействующих подсистем, имеют большую размерность, рассредоточены в пространстве, характеризуются неопределенностью в описании и жесткими требованиями к качеству управления. Кроме того, новые компьютерные технологии с мультипроцессорной архитектурой и параллельными вычислениями хорошо адаптированы к системам с децентрализованной структурой. И, несмотря на различные сложности, преимущества децентрализации очевидны: именно ее использование позволяет повысить гибкость и живучесть системы, упростить техническую реализацию и обслуживание, снизить стоимость системы и конструировать более сложные системы из более простых.

Децентрализация, усложняет задачу синтеза, т.к. решение должно удовлетворять структурным ограничениям на закон управления: каждому локальному блоку управления доступна только часть информации о системе. И эти сложности не единственные, встречающиеся при проектировании децентрализованных САУ.

Увеличение разнообразия прикладных задач в теории адаптивного децентрализованного управления приводит к тому, что часто создание систем управления затруднено не только априорной неопределенностью параметров объекта, но и наличием временного запаздывания, которое необходимо учитывать при разработке систем управления. Характерной особенностью систем управления для объектов с запаздыванием является зависимость состояния управляемого процесса от предыстории, и пренебрежение влиянием запаздывания приводит к ухудшению качества функционирования системы, а часто и к утрате ею работоспособности. Такие объекты имеются в авиации [28], в химической [20], нефтяной и легкой промышленностях 12, 13], в металлургии [19], ирригации [41, 42] и других областях.

В настоящее время имеется большое количество работ по исследованию систем с последействием [19, 28, 30, 66, 69, 79, 89, 96]. Отметим, что использование прямого метода Ляпунова для исследования устойчивости данного типа систем нельзя рассматривать в качестве общего подхода, поскольку теоремы прямого метода Ляпунова не допускают обращения [89]. Поэтому большое значение имела работа [30], где было предложено для исследования устойчивости систем управления с последействием рассматривать вместо функций Ляпунова обладающие аналогичными свойствами функционалы.

Таким образом практика в изобилии доставляет задачи управления различными объектами с последействием при наличии той или иной степени неопределенности, но вопросы построения адаптивных систем управления многосвязными объектами с последействием рассматривались недостаточно, а методы, применимые для многосвязных систем без запаздывания, тре-65ЯСТ дополнительного рассмотрена с целью их использования при разработке многосвязных адаптивных децентрализованных систем с последействием.

Недостаточная изученность изложенных выще вопросов для случая динамических многосвязных объектов с запаздыванием обуславливает актуальность диссертационной работы.

Исследования, представленные в диссертации, выполнены в рамках работ, проводимых в Институте автоматики АН Республики Кыргызстан в соответствии с заданием 1.12.1.4. плана научных исследований по естественным наукам АН СССР и HAH KP, а также в соответствии с заданием 1.15.3 плана научных исследований, проводимых в Международном Университете Кыргызстана.

Целью работы является разработка и исследование адаптивных децентрализованных систем управления для динамических многосвязных объектов с запаздыванием в условиях априорной неопределенности.

Методы исследований. Основным методом исследований является метод функционалов Ляпунова - Красовского [30]. В работе использованы также квадратичный критерий абсолютной устойчивости, общие методы теории автоматического управления, теории матриц, теории дифференциальньгх уравнений с отклоняющимся аргументом.

Научная новизна работы.

Получены различные алгоритмы настройки параметров децентрализованного регулятора для систем стабилизации многосвязных объектов с запаздыванием.

Синтезированы алгоритмы адаптивной децентрализованной стабилизации для многосвязньЕх объектов с запаздыванием с заданным качеством переходных процессов в период адаптации, получены условия на выбор параметров управляющего устройства для обеспечения требуемых оценок качества.

Использование децентрализованной структуры управления с модельной координацией для многосвязных систем с запаздыванием дало возможность решить задачу асимтотически точного отслеживания эталонных траекторий.

Использование контура знаковой настройки в алгоритме управления позволило получить новые децентрализованные структуры управляющего устро ства, обеспечивающие асимпотически точное отслеживание эталонных траекторий.

Исследованы вопросы работоспособности полученных алгоритмов адаптации в условиях действия на управляемый объект затухающих во времени или ограниченных по норме возмущений.

Совместное использование фильтров состояния и децентрализованной структуры управления с модельной координацией для класса многосвязных объектов с запаздыванием, когда измерению доступны скалярные входные и вьпсодные сигналы локальных подсистем, позволило получить структуру управления, позволяющую точно отслеживать выходы локальных эталонных моделей.

Практическая ценность работы состоит в том, что полученные алгоритмы адаптации могут быть использованы для решения в условиях априор

12

НОЙ неопределенности задач управления определенным, довольно птироким классом многосвязных объектов, характерными чертами которых являются: многомерность, наличие нелинейностей, нестационарность ряда параметров, наличие временных запаздываний, неполное измерение вектора состояния и т.д. При этом синтезированные алгоритмы адаптации достаточно просты и не требуют для своей реализации больших ресурсов вычислительных средств.

Результаты работы реализованы при разработке системы адаптивного децентрализованного управления многозвенным манипулятором, практическое применение которой подтверждено Актом об использовании результатов работы при разработке алгоритмического и программного обеспечения робототехническими комплексами в производстве приборов автоматики в системе водоснабжения.

1 ГЛАВА

Синтез адаптивных систем стабилизации взаимосвязными объектами с запаздыванием с децентрализованной структурой управления

В данной главе рассматриваются задачи синтеза децентрализованных адаптивных систем стабилизации для взаимосвязных объектов с запаздыванием. Задача децентрализованной стабилизации формулируется как задача определения параметров несвязанных друг с другом локальных блоков управления, гарантирующих устойчивость всей связной системы. К настоящему времени в решении задач децентрализованной стабилизации получены интересные и конструктивные результаты [12, 14, 41, 42, 76, 104 . Тем не менее, это направление в теории управления требует своего дальнейшего развития, создания новых алгоритмов адаптации, новых методов расчета и исследований как средства разрешения существующих проблем и трудностей, которые появляются при исследовании многосвязных систем с запаздыванием. Приведенные в этой главе непрерывные алгоритмы адаптивного управления обеспечивают решение этой задачи.

Для улучшения свойств стабилизируемой системы используются различные алгоритмы настройки параметров регулятора, при этом структура локальных регуляторов остается неизменной. При использовании предложенных алгоритмов может быть достигнута предписанная степень устойчивости.

Рассмотрена задача робастной децентрализованной стабилизации при наличии неконтролируемых возмущений, т.е. найдены такие алгоритмы настройки параметров локальных блоков управления, что замкнутая децентрализованными управлениями возмущенная система остается устойчивой для всех вариаций возмущений из ограниченной области.

Синтез алгоритмов адаптации основан на использовании аппарата функционалов Ляпунова - Красовского.

Основные результаты работы и выводы

1.Предложена совокупность алгоритмов адаптивной децентрализованной стабилизации для многосвязных систем с запаздыванием по состоянию и в передаче информации между подсистемами, функционирующих в условиях априорной неопределенности.

2. Синтезированы алгоритмы адаптивной децентрализованной стабилизации для многосвязных объектов с запаздыванием с заданным качеством переходных процессов в период адаптации, получены условия на выбор параметров управляющего устройства для обеспечения требуемых оценок качества.

3. Использование децентрализованной структуры управления с модельной координацией для многосвязных систем с запаздыванием дало возможность рещить задачу асимтотически точного отслеживания эталонных траекторий.

4. Синтезированы алгоритмы адаптации, содержащие интегральную и пропорциональную или пропорциональную с последействием составляющие. Включение этих несложных в вычислительном отношении алгоритмов в контур адаптации позволяет улучшить динамические свойства системы в условиях априорной неопределенности.

5. Предложена децентрализованная структура управляющего устройства с контуром знаковой настройки, обеспечивающая асимптотически точное отслеживание локальных эталонных траекторий. Для многосвязных систем со скалярным управлением при неполностью измеряемом векторе состояния синтезированы упрощенные алгоритмы настройки параметров регулятора.

6. Разработаны алгоритмы адаптации для случая динамических нестационарных объектов с запаздыванием. Предложенные алгоритмы адаптации позволяют обеспечивать выполнение поставленных целей управления в условиях, когда неизвестны границы и скорость изменения ряда неста-ционарньгх параметров объекта, а нелинейные характеристики заданы с точностью до класса, определяемого их принадлежностью к первому и третьему квадрантам плоскости.

7. Исследована работоспособность синтезированных алгоритмов адаптации при действии на управляемый объект неконтролируемых затухающих с течением времени или ограниченных по норме возмущений.

8. Совместное использование фильтров состояния и децентрализованной структуры управления с модельной координацией для класса многосвязных объектов, когда измерению доступны скалярные входные и выходные сигналы локальных подсистем, позволило получить структуру управления, позволяющую точно отслеживать выходы локальных эталонных моделей. Этот же результат был получен и при использовании децентрализованного регулятора с контуром знаковой настройки и известной схемы расщирения ошибок с небольшим видоизменением.

9. Предложена новая схема загрубления алгоритмов адаптации, в которой используются регулируемые обратные связи, при этом система остается асимптотически устойчивой. Применение этой схемы загрубления позволило повысить робастные свойства алгоритмов адаптации.

10. Разработанные алгоритмы адаптивного управления исследованы с помощью цифрового моделирования. Решена прикладная задача адаптивного децентрализованного управления многозвенным манипулятором. Документы, подтверждающие внедрение и экономическую эффективность, представлены в приложении.

1. Айзерман М.А., Гантмахер Ф.Р. Абсолютная устойчивость регулируемых систем. М.: АН СССР, 1963.

2. Аксенов Г.С, Фомин В.Н. Метод функций Ляпунова в задаче синтеза адаптивных регуляторов. / В кн.: Вопросы кибернетики. Адаптивные системы управления. М.: АН СССР, 1979. с.69 93.

3. Аксенов Г.С, Фомин В.Н. Синтез адаптивных регуляторов на основе метода функций Ляпунова.// А и Т., 1982. 6. с. 126 137.

4. Александровский Н.М., Егоров СВ., Кузин P.E. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. М.: Наука, 1973.

5. Аналитические самонастраивающиеся системы автоматического управления./ Под ред. Солодовникова В.В. М.: Машиностроение, 1965.

6. Андреев Ю.Н. Алгебраические методы пространства состояний в теории управления линейными объектами.(Обзор зарубежной литературы.)// А и Т.,1977. 3. 0.5 35.

7. Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.:Наука, 1976.

8. Беллман Р. Процессы регулирования с адаптацией. М.: Наука, 1964.

9. Брусин В.А. Синтез беспоисковой самонастраивающейся системы методом теории абсолютной устойчивости.// АиТ.,1978. 7. с.61 67.

10. Брусин В.А., Угриновская Е.Я. Децентрализованное адаптивное управление с эталонной моделью.// АиТ.,1992.

11. Вукобратович М., Стокич Д. Управление манипуляционными роботами. М.: Наука, 1985.

12. Вукобратович М., Стокич Д., Кирчански Н. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами. М.: Мир, 1989.

13. Воронов A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука.,1985.

14. Воронов A.A., Рутковский В.Ю. Современное состояние и перспективы развития адаптивных систем.// Вопросы кибернетики. Проблемы теории и практики адаптивного управления.М.: Научный совет по проблеме "Кибернетика" АН СССР, 1985. С.5 48.

15. Воронов A.A. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость. М.: Нау-ка,1979.

16. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1967.

17. Громыко В.Д., Санковский Е.А. Самонастраиваюпдиеся системы с моделью. М.: Энергия, 1974.

18. Гурецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. М.: Машиностроение, 1974.

19. Деревицкий Д.П., Фрадков А.Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука, 1981.

20. Догановский С.А. Параметрические сисмы автоматического регулирования. М.: Энергия, 1973.

21. Запопадько B.B. Синтез Алгоритмов адаптации для нелинейных систем с явной эталонной моделью.// Микропроцессорные системы. Фрунзе: ФПИД989. С.58 63.

22. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Обобщенные алгоритмы адаптации одного класса беспоисковых самонастраивающихся систем с моделью.// А и Т., 1967. 6. с.88- 94.

23. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Алгоритмы адаптации и условия работоспособности самонастраивающейся системы управления многомерным объектом с переменными параметрами.// А и Т., 1981. 1. с.65 73.

24. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Синтез систем координатно параметрического управления на основе беспоисковых самонастраивающихся систем с эталонной моделью.// Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1973 . 2. С. 168- 178.

25. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Условия функционирования многомерной самонастраивающейся системы управления с эталонной моделью при постоянно действующих параметрических возмущениях.// Докл. АН СССР, 1978. Т.241. 2. с.301 304.

26. Козлов Ю.М., Юсупов P.M. Беспоисковые самонастраивающиеся системы. М.: Наука, 1969.

27. Колмановский В.Б., Носов В.Р. Устойчивость и периодические режимы регулируемых систем с последействием. М.: Наука, 1981.

28. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1974.

29. Красовский H.H. Некоторые задачи теории устойчивости движения. М.: Физматгиз, 1959.

30. Красовский A.A. Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. М: Физматгиз, 1963.

31. Красовский A.A. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. М.: Наука, 1973.

32. Красовский A.A., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977.

33. Кунцевич В.М., Лычак М.М. Синтез систем автоматического управления с помощью функций Ляпунова. М.: Наука, 1977.

34. Ляпунов A.M. Общая задача об устойчивости движения. М.: Физматгиз, 1959.

35. Лихтарников А.Л., Якубович В.А. Абсолютная устойчивость нелиней-ньгх систем.// Приложение к книге Резван В. Абсолютная устойчивость автоматических систем с запаздыванием. М.:Наука, 1983.

36. Матросов В.М. Метод векторных функций Ляпунова в системах с обратной связью.// АиТ.,1972. 9. с.63 75.

37. Мееров М.В. Синтез структур систем автоматического регулирования высокой точности. М.: Наука, 1967.

38. Мееров М.В., Литвак Б.Л. Оптимизация систем многосвязного управления. М.: Наука, 1972.

39. Мееров М.В.(ред.)Многосвязные системы управления. М.:Наука, 1990.

40. Миркин Б.М. Оптимизация динамических систем с децентрализованной структурой управления. Фрунзе: Клим, 1986.

41. Миркин Б.М., Цой Ман-Су. Адаптивное децентрализованное управление динамическими системами. Бищкек: Илим,1991.

42. Миркин Б.М. Адаптивное децентрализованное управление с модельной координацией. //А и Т, 1999 ,N1. с.90 100.

43. Миркин Е.Л. Синтез адаптивно робастного регулятора, функционирующего в скользящем режиме, для объекта с одним входом и одним выходом. // Проблемы автоматики и процессов управления. Бишкек: Илим, 1994.

44. Мирошник И.В., Никифоров В.О. Ускорение сходимости градиентных алгоритмов адаптации. // Изв. вузов. Приборостроение. 1991. 8. с.76 83.

45. Неймарк Ю.И. Динамические системы и управляемые процессы. М.: Наука, 1978.

46. Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Схемы адаптивного управления с расширенной ошибкой. // А и Т. 1994. N 9. с.3-22.

47. Остром К.И. Адаптивное управление с обратной связью.// АиТ.,1991. 7. С.4- 41.

48. Паршева Е.А., Миркин Б.М. Децентрализованное управление с эталонной моделью большими системами с запаздыванием.// Адаптивные и самоорганизующиеся системы. Бишкек: Илим, 1992. с.77 83.

49. Паршева Е.А. Адаптивное децентрализованное управление с расширенной ошибкой большими системами с запаздыванием.// "Вестник МУК ". 1(5) Бишкек, 1999. с.40 43.

50. Парпгева Е.А., Цыкунов A.M. Адаптивное децентрализованное управление сложными объектами по выходам.// "Вестник АГТУ". N1. Астрахань, 2000. С.45 52.

51. Парщева Е.А. Адаптивное децентрализованное управление с взаимосвязными объектами с запаздыванием.// "Вестник МУК ". 1(9). Бишкек, 2000. 0.35 42.

52. Парщева Е.А., Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектом с запаздывающим управлением с запаздывающим управлением со скалярными входами выходами.// АиТ.,2001. 1. с.142 149.

53. Паршева Е.А., Цыкунов A.M. Адаптивное децентрализованное управление многосвязными обьектами.//А и Т.,2001.N 2.с.135-148.

54. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Крутова И.Н., Земляков С.Д. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем управления. М.: Машиностроение, 1972.

55. Петров Б.П., Кафаров В.В., Рутковский В.Ю., Перов В.Л., Ядыкин И.Б. Применение беспоисковых самонастраивающихся систем для управления химике технологическими процессами.// Измерение, контроль, автоматизация., 1979. 3. С.46 - 54.

56. Петров Б.П., Рутковский В.Ю., Земляков С.Д. Адаптивное координат-но параметрическое управление нестационарными объектами. М.: Нау-ка,1980.

57. Попов В.М. Гиперустойчивость автоматических систем. М.: Наука, 1970.

58. Попов В.М., Халанай А. Об устойчивости нелинейных систем автоматического регулирования с запаздывающим аргументом.// АиТ.,1962. т.23. 7. С.849 851.

59. Приспосабливающиеся автоматические системы./ Под ред. Мищкина Э., Брауна М.М. М.: Изд-во иностр. лит.,1963.

60. Пятницкий E.G. О структурной устойчитвости одноконтурных систем регулирования при наличии запаздывания.// АиТ.,1962. т.23. 7. с.852 -862.

61. Пятницкий E.G. Новые исследования по абсолютной устойчивости систем автоматического регулирования: Обзор.// АиТ.,1968. 7. с.5- 36.

62. Павлов Б.П., Соловьев И.Г. О сходимости алгоритмов прямого адаптивного управления при наличии возмущений.// АиТ.,1981. 11. с.96 103.

63. Резван В. Абсолютная устойчивость автоматических систем с запаздыванием. М.: Наука, 1983.

64. Рубан A.M. Синтез алгоритмов адаптивного управления с идентификацией.// АиТ.,1983. 10. С.128 138.

65. Соловьев И.Г. Некоторые модификации регуляризованных алгоритмов адаптации.// АиТ.,1983. 9. с.119 126.

66. Солодов A.B., Солодова Е.А. Системы с переменным запаздыванием. М.: Наука, 1980.

67. Солодовников В.В., Шрамко Л.С. Расчет и пректирование аналитических систием с эталонными моделями. М.: Машиностроение, 1972.

68. Справочник по теории автоматического управления./ Под ред. Красов-ского A.A. М.: Наука, 1987.

69. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981.

70. Фельбаум A.A. Основы реории оптимальных автоматических систем. М.: Наука, 1966.

71. Фельбаум A.A. Теория дуального управления. 1,2,3.// А и Т., 1960. 9. С. 1240 1249; 11. с. 1453 - 1464; 1961. 1. с.З - 16.

72. Фомин В.П., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1982.

73. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах. М.:Наука, 1990.

74. Фурасов В.Д. Устойчивость движения, оценки и сиабилизация. М.: На-ука,1977.

75. Халанай А. Абсолютная устойчивость некоторых нелинейных регулируемых систем с запаздыванием.// АиТ.,1964. 3. с.290 301.

76. Цыкунов A.M. Управление объектами с последействием. М.: Нау-ка,1984.

77. Цыкунов A.M. Квадратичный критерий абсолютной устойчивости в теории адаптивных систем. Фрунзе: Илим, 1990.

78. Цыкунов A.M.Квадратичный критерий абсолютной устойчивости в теории адаптивных систем.// АиТ., 1983. 1 с.122 129.

79. Цыкунов A.M. Алгоритмы скоростного градиента для систем с запаздыванием.// АиТ., 1987. 3 С.97 106.

80. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.

81. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающих систем. М.: Наука, 1970.

82. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории систем. М.:Наука, 1984.

83. Цыпкин Я.З. Оптимальные адаптивные системы управления объектами с запаздыванием.// АиТ., 1986. 8. с.5 24.

84. Цыпкин Я.З., Кельманс Г.К. Дискретные адаптивные системы управления.// Итоги науки и техники. Техническая кибернетика, т. 17. М., ВНИТИ, 1984. с.ЗЗ- 73.

85. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Энергоиздат, 1987.

86. Эльсгольц Л.Э., Норкин СБ. Введение в теорию дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом. М.: Наука, 1971.

87. Ядыкин И.Б., Афанасьев В.М., Данилина А.Н., Данилин А.Б. Адаптивное управление сложными технологическимипроцессами.// Зарубежная электроника, 1980. 8. с.З 25.

88. Ядыкин И.В., Шумский В.М., Овсенян Ф.А. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами. М. :Энергоатомиздат, 1985.

89. Якубович В.А. К теории адаптивных систем.// Докл. АН СССР, 1968. Т.182. 3. С.518 521.

90. Якубович В.А. Методы теории абсолютной устойчивости. // Методы исследования нелинейных систем автоматического управления. М:Наука, 1975. С.74 180.

91. Якубович В.А. Адаптивная стабилизапия непрерывных объектов.// АиТ.,1988.4. с.97 107.

92. Янушевский Р.Т. Теория линейньгк: оптимальных многосвязных систем управления. М.: Наука, 1971.

93. Янушевский Р.Т. Управление объектами с запаздыванием. М.: Наука, 1978.

94. Astrom K.J. Self turing control of fixed - bed chemical reactor system.// Int. J. Control, 1980. V.36 2. p.221 - 256.

95. Astrom K.J. Theory and appHcation of adaptive control a survey. // Automática. 1983. V.19. 5. p.471 - 486.

96. Feuer A.,Morse A.S. Adaptive control of single-input, single-output Hnear system. // IEEE Trans. Aut. Contr., 1978. V.23. 4 p.557 569.

97. Feuer A., Barmish B.R., Morse A.S. An unstable dynamical systems associated with model reference adaptive control.// IEEE Trans. Aut. Contr., 1978. V.23. 4 p.499 500.

98. Gavel D.T., Siljak D.D. Decentralized adaptive control: structuraal conditions for stability. // IEEE Transs. Aut.Contr., V.34 N3 p.413 426.

99. Jacobs O.L.R. Introduction to adaptive control. // Selftuning and adaptive control: Theory and application. N.Y.: Peter Petegrinus Ltd., 1981. p.l 35.

100. James D.J.G. Stability of model reference adaptive control systems.// AIAA J.,1971. V.9. 5. p.950 952.

101. Kalman R.E. Lypunov function for the problem of Lur'e in automatic control.//Proc. of the National Academi of Sciences. 1963. V.49. 2. p.201 -205.

102. Krause J.M. Generalization of Monopoli's error augmentation and an application. // IEEE TVanss. Aut.Contr.,1988.V.33. 1. p.117 118.

103. Landau I.D. A hyperstability criterion of model reference adaptive control systems.// IEEE Transs. Aut.Contr.,1969.V. 14. 5. p.552 555.

104. Landau I.D. A generalization of the hyperstability conditions for model adaptive systems.// IEEE Transs. Aut.Contr.,1972.V.17. 5. p.246 247.

105. Landau I.D. A survey of model reference adaptive techniques: theory and application. // Automática., 1974. V.IO. 10. p.353 379.

106. Landau I.D. Adaptive control systems: The model reference approch. New York: Marcel Dekker.,1979.

107. Landau I.D., Courtiol B. Adaptive model following for flight control and simulation.// J. Air or aft., 1974. 9. p.668 674.

108. Landau I.D., Courtiol B. Design of multivariable adaptive model following control systems.// Automática., 1974. V.IO. p.483 494.

109. Lindorf D.P., Carroll R.L. Survey of adaptive control using Lyapunov design.// Int.J.Control, 1973. V.18. 5. p.879 914.

110. Marx M.F. Application of a self adaptive system to the control of airplane normal accaleration.// AIEE convention on computes nd control. New York: Atlantic City., 1957.

111. Mirkin B.M., Gandelman M.H., Tsoy Man-Su. Coordinated decentralised adaptive control large scale dynamical system.// Prepr.3rd IFAC Symposium on adaptive systems in control and signal processing. Glasgow, UK, 1989. p.141 - 145.

112. MonopoH R.V. Lyapunov's method for adaptive control systems design.// IEEE Transs. Aut.Contr.,1967. V.AC-12. 3. p.334 336.

113. MonopoH R.V. Model reference adaptive control with an augmented error signal.// IEEE TYanss. Aut.Contr.,1974. V.AC-19. 4. p.474 484.

114. Monopoli R.V. The Kalman Yacubovich lemma in adaptive control system design.// IEEE Transs. Aut.Contr.,1973. V.18. 5. p.527 - 529.

115. Morse A.S. Global stability of parameter adaptive controller systems. // IEEE Transs. Aut.Contr.,1980. V.25. 3. p.433 - 439.

116. Narendra K. S., Monopoli R. V. Application of adaptive control. New York: Academic press, 1980.

117. Narendra K.S., Valavani L.S. Stable adaptive controller design direct control. // IEEE Transs. Aut.Contr.,1978. v.23. N4. p.570 - 583.

118. Narendra K. S., Annaswamy A.M., Singh R.P. A geeneral approuch to thee stability of odapyive systems. // Int.J.Control,1985. v.41. p.193 215.

119. Narendra K.S., Lin Y.H. Stable model reference adaptive control system for a plant with input amplitude constraints.// Int. J. Contr.,1983. V.36. p.747- 753.

120. Narendra K.S., Lin Y.H. Design of stable model reference adaptive controllers. // Application od Adaptive Control. London: Academic Press, 1980. p.lOO 130.

121. Narendra K. S., Lin Y.H., Valavani L.S. Stable adaptive controller design. Part 2: proof of stability// IEEE Transs. Aut.Contr.,19780. v.25. N3. p.440- 448.

122. Nikiforov V.O. A stable gradient algorithm of adaptation using an output signal. // Int. J. of Adapt. Control and Signal Proc. 1992. v.6. 3. p.265 269.

123. Ortega P., Herrera A. A solution to the decentralized adaptive control: A new model reference scheme. // IEEE Trans. Aut. Contr., 1993. V.38 N2 p.1717 1727.

124. Pares P.O. Luapunov's redisign of model reference adaptive control systems.// IEEE Transs. Aut.Contr.,1966. V.AC-11. N3. p.362 367.

125. МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО И ВОДНОГО ХОЗЯЙСТВА КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ•Л: ОПЫТНО-КОНСТРУКТОРСКОЕ БЮРО 15#

126. Й (ОКБ-ВОДАВТОМАТИКА") . •л1.1Л1, Ш1.КС. Лх.;.(жтк;.« Ал. теясфон 42-.63.|2. 44-60.47.44-18.2Г'1. Утверждаю Директор ОКБ1. Водавтомат! Насонов В.В.

127. Акт об использовании результатов л диссертационной работы Паршевой Е.А «Адаптивное децентрализован-ное упраление динамическими системами с запаздыванием».

128. Председатель комиссии Члены комиссии

129. Насонов В.В. КоманАирова Е.Л. Себас+ьяено'ва Г.П., Бирюкова П.Р.