автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Идентификация динамических моделей САУ ГТД и их элементов статистическими методами

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ САУ ГТД НА ПРОТЯЖЕНИИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.

1.1. Анализ состояния проблемы идентификации динамических моделей САУ ГТД на протяжении жизненного цикла.

1.2. Методология идентификации моделей замкнутых САУ ГТД на режимах функционирования.

1.3. Информационная технология идентификации САУ ГТД на протяжении жизненного цикла.

1.4. Перспективы непараметрических методов идентификации и стохастических моделей ГТД и их систем управления.

Выводы по 1 главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ ИДЕНТИФИЦИРУЕМОСТИ МОДЕЛЕЙ САУ ГТД ПРИ ФУНКЦИОНИРОВАНИИ ЗАМКНУТЫХ КОНТУРОВ УПРАВЛЕНИЯ.

2.1. Задача контроля идентифицируемости динамических моделей в замкнутом контуре управления ГТД.

2.2. Контроль идентифицируемости по степени нормализации 91 распределения сигналов в замкнутом контуре.

2.3. Комплексное применение методов контроля идентифицируемости при экспериментальных исследованиях САУ ГТД.

Выводы по 2 главе.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ САУ ГТД В

ФОРМЕ УПРАВЛЯЕМЫХ ЦЕПЕЙ МАРКОВА.

3.1. Использование цепей Маркова в качестве динамических моделей

ГТД и их систем управления.

3.2. Исследование основных статистических свойств динамических моделей в форме марковских цепей.

3.3. Перспективы применения динамических моделей САУ ГТД в форме марковских цепей.

3.4. Контроль идентифицируемости динамических моделей по экспериментальным данным на основе анализа марковских цепей

Выводы по 3 главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ ЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК САУ ГТД С ОПТИМАЛЬНЫМ СПЕКТРАЛЬНЫМ РАЗРЕШЕНИЕМ.

4.1. Анализ методов спектрального оценивания, применяемых при идентификации динамических моделей САУ ГТД.

4.2. Резервы повышения точности идентификации частотных характеристик на основе современных технологий.

4.3. Косвенный выбор оптимального спектрального разрешения на основе когнитивной компьютерной графики

4.4. Пример идентификации частотных характеристик цифровой САУ

ТВВД с оптимальным спектральным разрешением.

Выводы по 4 главе.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИДЕНТИФИКАЦИИ САУ ГТД НА

ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ.

5.1. Построение динамических моделей САУ ГТД в форме марковских цепей с применением систем нечеткой логики.

5.2. Построение финальных фазовых траекторий и финальной статической матрицы марковских цепей.

5.3. Контроль идентифицируемости динамических моделей по экспериментальным данным с помощью цепей Маркова.

5.4. Практические аспекты реализации марковских моделей на высокопроизводительной вычислительной технике.

Выводы по 5 главе.

ГЛАВА 6. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГТД И ЭЛЕМЕНТОВ САУ.

6.1. Пассивная идентификация моделей турбовинтовентиляторного двигателя на режимах функционирования.

6.2. Анализ идентифицируемости моделей САУ ТВВД при работе замкнутых контуров управления.

6.3. Активная идентификация моделей винтовентилятора в замкнутой САУ с подачей пробных полигармонических сигналов.

6.4. Пассивная и активная идентификация моделей двухвального двухконтурного турбореактивного двигателя.

Выводы по главе 6.

Данная работа посвящена идентификации моделей авиационных газотурбинных двигателей (ГТД) статистическими методами. Дается обзор существующих методов и технологий математического моделирования ГТД и их САУ. Первой предпосылкой работы является необходимость идентификации моделей объекта управления на различных этапах жизненного цикла. Второй предпосылкой является развитие вычислительной техники и способов автоматизированного анализа, что открывает возможность разработки информационных технологий и решения проблем идентификации в различных аспектах.

Актуальность работы

Повышение эффективности и конкурентоспособности авиационных силовых установок может быть достигнуто путем улучшения конструкции самого двигателя и развития системы управления [35, 48, 49, 120, 134, 135, 164].

Как показывает анализ тенденций в совершенствовании авиационных газотурбинных двигателей (ГТД), за последние десятилетия основные характеристики и показатели ГТД достигли высоких значений, близких к предельным, в том числе по уровням коэффициентов полезного действия (к.п.д.), температуры газа, степени повышения давления воздуха и т.д. В частности, температура газа перед турбиной, которая определяет к.п.д. и тягово-мощностные характеристики двигателя, достигла предельного уровня, за которым начинает окисляться атмосферный азот и образуются оксиды азоты. Содержание >Юх в выхлопных газах ограничено российскими и международными нормами для гражданской авиации, поэтому дальнейшее повышение температуры газа сопряжено с большими технологическими сложностями. Таким образом, возможности совершенствования конструкции ГТД и повышение несущей способности материалов двигателей во многом затруднены или ограничены.

В то же время, развитие систем автоматического управления (САУ) ГТД как средства реализации возможностей, заложенных в силовой установке, по-прежнему имеет высокий потенциал. В этом отношении, совершенствование САУ представляет собой резерв повышения качества силовой установки и обеспечения летно-технических требований. Разработка и внедрение современных алгоритмов управления может позволить улучшить параметры силовой установки на переходных режимах (по мощностным показателям, а также по времени приемистости и сброса режима) и на установившихся режимах (оптимизация режима работы двигателя с несколькими управляющими факторами, например с минимизацией расхода топлива).

После гидромеханических и аналоговых электронных систем были созданы цифровые системы автоматического управления ЦСАУ. На первых этапах внедрения ЦСАУ эти системы выполняли функции надстройки над гидромеханической САУ, то есть работали в супервизорном режиме. Следующим шагом стали САУ двигателем с полной ответственностью типа FADEC (Full Authorised Digital Engine Control). Эти САУ отвечают за выполнение функций управления двигателем и имеют упрощенный гидромеханический или электронный аналоговый резерв.

Развитие САУ происходит по двум основным направлениям. Во-первых, происходит совершенствование электронной аппаратуры. Создаются высокопроизводительные процессоры, интеллектуальные датчики с цифровым выходом и исполнительные механизмы с цифровым управлением. Современный уровень стандартизации и унификации аппаратуры позволяет сравнительно быстро и легко создавать систему управления из готовых блоков и модулей.

Во-вторых, совершенствуется алгоритмическое и программное обеспечение (АПО) САУ. Следует отметить, что уровень развития аппаратной части САУ, прежде всего бортовых цифровых вычислительных машин (БЦВМ), существенно опережает состояние АПО. В большинстве случаев цифровые САУ (ЦСАУ) представляют собой цифровую реализацию тех же законов и алгоритмов управления, которые использовались в гидромеханических и аналоговых системах на протяжении многих лет. Доля консерватизма в отношении развития АПО поддерживает преемственность технологий и устойчивость проектирования. В то же время, вычислительные возможности существующих бортовых компьютеров позволяют легко реализовать более сложные современные алгоритмы управления. Программное обеспечение (ПО) остается уникальным элементом современной САУ, куда должны войти все предшествующие знания и опыт. Качественное работоспособное ПО формируется постепенно, эволюционно в процессе проектирования, доводки и совершенствования САУ на этапе эксплуатации. Поэтому необходимо рассматривать весь жизненный цикл САУ в аспекте моделирования, при этом вся имеющаяся накопленная информация должна быть доступна для оперативной работы и анализа.

Развитие АПО во многом определяется качеством используемых моделей. Известно, что алгоритмы и программы управления могут быть разработаны только «с точностью» до исходных моделей. Технология имитационного моделирования динамических систем в настоящее время достигла высокого совершенства. Остается открытой проблема построения и использования индивидуальных моделей каждого отдельного двигателя для индивидуальной подстройки САУ конкретного объекта управления (ОУ) с учетом его текущего состояния. Решение вопросов адаптации САУ, а также контроля состояния и диагностики отказов неизбежно требует использования методов идентификации, явного либо косвенного [2, 5, 33, 36, 38, 39-, 44, 132, 196, 198, 199, 205, 206, 222, 224, 229].

Одной из актуальных проблем в области идентификации является оценивание моделей ОУ при нормальной работе САУ на штатных режимах. Далее, надежность САУ и силовой установки в целом существенно зависит от АПО, что обеспечивается за счет введения алгоритмической избыточности и возможностей реконфигурации системы без потери качества управления.

Модели ОУ начинают играть важную роль в системе технической диагностики силовой установки и элементов ее САУ как средство неразрушающего контроля. Решение задачи контроля состояния связано с отслеживанием индивидуальных свойств ОУ, которые определяются только путем идентификации.

В свете вышесказанного становится понятной необходимость информационного сопровождения жизненного цикла силовой установки и ее САУ. Экспериментальные данные и модели должны собираться, систематизироваться и обновляться, причем вся эта информация должна быть доступной для оперативного анализа и обработки. Решение задачи идентификации не может рассматриваться как однократная операция в отрыве от существующих данных и моделей, полученных на всех этапах жизненного цикла системы. Поэтому необходимо изучение, систематизация методов моделирования на этапах жизненного цикла от проектирования до эксплуатации. В этом случае становится очевидной роль и место идентификации в системе методов математического моделирования ЦСАУ гтд.

Современные методы и опыт построения и идентификации математических моделей ГТД изложены в работах таких ведущих ученых, как

A.А.Шевяков, А.Я.Черкез, В.Т.Дедеш, Г.В.Добрянский, Т.С.Мартьянова, О.С.Гуревич, Б.С.Стечкин, С.А.Сиротин, Ю.В.Любомудров, Б.А.Черкасов,

B.Г.Августинович, А.В.Штода, Б.Н.Петров, А.П.Тунаков, а также в работах ученых научных школ УГАТУ, таких как А.М.Ахмедзянов, Ф.А.Шаймарданов, Б.Г.Ильясов, Ю.М.Гусев, В.И.Васильев, В.Г.Крымский, В.Н.Ефанов,

Ю.С.Кабальнов, Г.Г.Куликов, В.А.Семеран и других [2, 4, 27, 29, 34, 42, 43, 50, 54-56, 112, 114, 117, 120, 134, 163,168-172].

Общие вопросы и теория идентификации изложены в трудах П.Эйкхоффа, Л.Льюнга, Т.Глада, Т.Седерстрема, Р.Изермана, Н.С.Райбмана и многих других [32, 46,47, 111, 158, 160, 174,216, 221,232, 265-267, 278,288].

Высокий уровень развития вычислительной техники и способов автоматизированного анализа данных и моделей открывает возможность разработки информационных технологий и решения проблем математического моделирования ГТД и их ЦСАУ. Можно сказать, что уже созданы предпосылки для одновременного анализа статических характеристик двигателя и его САУ, динамических моделей в большом, т.е. на режимах приемистости и сброса режима, и динамических характеристик на статических режимах. До настоящего времени эти задачи представляли собой отдельные методы, технологические приемы. Так, например, задачи сбора и регистрации данных представляли собой отдельную задачу и решались специалистами испытательных станций и институтов. Задача анализа статических характеристик на стационарных режимах относится к сфере деятельности специалистов по проектированию двигателя. Характеристики двигателя на переходных режимах рассматриваются частично специалистами моторных КБ, частично - разработчиками автоматики. Исследование динамических характеристик на режимах стабилизации - также решается независимо от других проблем моделирования, как самостоятельная изолированная задача.

Сегодня появляется возможность формировать единое информационное пространство для интегрированного применения методов математического моделирования ГТД и их САУ. В диссертации разработана информационная технология регистрации и анализа статических и динамических характеристик авиационного ГТД и элементов его САУ, эффективность которой продемонстрирована на примере современного винтовентиляторного двигателя Д-27 и его САУ. Первыми шагами в этом направлении является интеграция системы регистрации экспериментальных данных ЦСАУ, диалоговой системы обработки данных МАТЛАБ и среды визуального имитационного моделирования VisSim на платформе Windows [73].

При формировании единого информационного пространства выполняется формализованное описание отдельных технологий и процессов, частично это производится средствами автоматизированных языков описания системных моделей. В данной работе в качестве средства системного моделирования использована система IDEF. Методы структурированного анализа и проектирования автоматизированных систем SADT/SSADM широко используются на Западе, а недавно были рекомендованы для применения в России при построении автоматизированных систем управления. Кроме того, при формировании структуры будущей информационной системы учитывается общая направленность интеграции информации, собираемой на различных этапах жизненного цикла, что соответствует методологии CALS [173]. В данной работе для систематизации моделей и методов идентификации на этапах жизненного цикла используется их формализованное IDEF-представление. Упорядоченное объединение математических моделей и экспериментальных данных, получаемых на различных этапах жизненного цикла, в единую коллекцию также может выполняться с использованием стандартов типа IDEF [57].

Предлагаемая концепция формирования единого информационного пространства и применения моделей и методов идентификации на этапах жизненного цикла позволяет строить и реализовывать методики и технологии последовательного циклического улучшения процесса доводки ЦСАУ. В схеме проектирования основной внешний цикл содержит этапы моделирования, экспериментов, идентификации и уточнения моделей.

Одной из подсистем здесь является технология получения экспериментальных данных, проверки условий идентифицируемости и введения искусственных возмущений (при необходимости). Затем снова проводятся эксперименты, выполняется идентификация и цикл повторяется до тех пор, пока не будет достигнут нужный уровень идентифицируемости моделей. Таким образом, появляются контуры последовательного улучшения в этой среде. В качестве иллюстрации даются фрагменты функциональных моделей в тексте диссертации и в приложении.

Показано, что при построении индивидуальных моделей нужно строить стохастические модели в виде марковских моделей. Динамическая характеристика - комплексный когнитивный инструмент представления статических и динамических свойств объекта управления, что становится особенно важным в аспекте автоматизации.

Независимое применение многочисленных методов моделирования и идентификации на практике часто оказывается неэффективным, поэтому необходима их увязка и интеграция в едином информационном пространстве, что и предлагается в настоящей работе.

Методология ГОЕБ позволяет построить системную модель, функции которой могут быть организованы последовательно и параллельно, а некоторые функции могут выполняться асинхронно, независимо от других. При последовательном соединении блоков получаем частный случай функциональной модели в виде последовательного алгоритма. В отличие от алгоритма, блоки могут выполняться параллельно. В то же время, при построении информационной модели, связанной с функциональной моделью, определяются структуры данных, имеющихся на входе и выходе функций. Динамическая ГОЕР-модель содержит условия выполнения соответствующих функций, что позволяет проводить анализ и имитационное моделирование информационных систем с помощью окрашенных сетей Петри. Блоки в ГОЕР-диаграмме располагаются по специальным правилам для удобства зрительного восприятия и анализа. Кроме того, здесь используется иерархическая декомпозиция модели для сохранения обозримости каждой страницы схемы, чтобы специалист мог одновременно держать в поле зрения все элементы схемы. Таким образом, формируется репозитарий моделей, процессов обработки данных и самих массивов исходных данных (баз данных).

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка теоретических и методологических основ идентификации динамических моделей авиационных ГТД и их САУ на основных этапах жизненного цикла системы с учетом стохастических свойств объекта управления.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решаются следующие задачи:

1. Разработка формализованной структуры информационной системы математического моделирования ГТД и их САУ на всех этапах жизненного цикла САУ с учетом стохастических свойств объекта управления.

2. Разработка теоретических вопросов стохастической идентификации динамических моделей ГТД и их САУ на основе марковских моделей.

3. Разработка оптимальных методов идентификации частотных характеристик по реализациям случайных процессов с оптимальным спектральным разрешением.

4. Разработка нового класса марковских моделей динамических систем с применением нечеткой логики.

5. Разработка методов проверки условий идентифицируемости динамических моделей по экспериментальным данным.

6. Оценка эффективности разработанной теории и методов идентификации динамических моделей при решении проблем проектирования и доводки цифровых САУ ГТД.

Методы исследования

Поставленные в диссертационной работе задачи решались с использованием методов теории систем, системного анализа, математического моделирования, теории автоматического управления, теории идентификации, оптимизации, оптимальной фильтрации, численного моделирования, системного моделирования, теории воздушно-реактивных двигателей, теории марковских процессов и др.

Результаты, выносимые на защиту

1. Методология автоматизированного математического моделирования ГТД и их САУ в едином информационном пространстве на всех этапах жизненного цикла САУ с учетом стохастических свойств объекта управления.

2. Теоретические основы стохастической идентификации динамических моделей ГТД и их САУ на основе марковских моделей, включающие когнитивное графическое представление моделей стохастической динамики и условия идентифицируемости динамических моделей на основе анализа экспериментальных матриц вероятностей переходов.

3. Метод и методика идентификации частотных характеристик по реализациям случайных процессов с оптимальным спектральным разрешением, включающие многократное спектральное оценивание, анализ графического представления оценок частотных характеристик и оптимальный выбор разрешения с учетом априорной информации.

4. Методология построения, идентификации и имитационного моделирования нечетких марковских моделей стохастической динамики ГТД и элементов их САУ.

5. Метод и методика проверки условий идентифицируемости динамических моделей по экспериментальным данным на основе анализа свойств распределения сигналов и анализа стохастической управляемости замкнутого контура регулирования.

6. Результаты исследования работы ЦСАУ ГТД на имитационных моделях, полунатурных и моторных стендах и на опытном самолете, а также динамические модели ГТД и элементов их ЦСАУ, полученные по экспериментальным данным.

Научная новизна результатов

В результате выполнения данного исследования разработаны теоретические и методологические основы построения информационной системы математического моделирования ГТД и их САУ. Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1. Разработана структура информационной системы математического моделирования ГТД и их САУ, объединяющая и делающая доступной информацию, методы и модели, получаемые и используемые на различных этапах жизненного цикла. Предложенная структура объединяет методы моделирования, идентификации и проверки условий идентифицируемости вместе с исходными данными и полученными моделями в единый комплекс, что повышает точность и надежность моделей.

2. Разработана теория и прикладные методы применения марковских моделей для идентификации и моделирования ГТД и их САУ с учетом стохастических свойств. Управляемые цепи Маркова представляют собой непараметрические модели и открывают новые возможности для развития графических методов идентификации. Получен ряд необходимых условий идентифицируемости на основе анализа марковских моделей.

3. Разработан метод оптимальной идентификации ГТД и их САУ с применением оптимального спектрального разрешения и вейвлет-преобразования. В основу метода положены условия минимальной погрешности оценивания на каждой частоте в существенном диапазоне частот моделей ГТД и их САУ как объекта управления, а также условие постоянного время-частотного окна в методах вейвлет-анализа.

4. Предложены методы проверки условий идентифицируемости динамических моделей в замкнутом контуре регулирования по экспериментальным данным. Показана необходимость комплексного использования методов проверки условий идентифицируемости для повышения надежности решения о возможности идентификации.

5. Получены оценки динамических моделей ГТД и их САУ по экспериментальным данным в форме частотных характеристик, спектральных плотностей, марковских моделей и передаточных функций.

6. Предложен новый класс нечетких марковских моделей стохастических динамических систем. Применение методов нечеткой логики дает возможность улучшить многие свойства марковских моделей. Использование вероятностных методов расширяет возможности традиционных систем нечеткой логики.

Новизна предложенных технических решений защищена 19 патентами и свидетельствами РФ.

Практическая ценность результатов работы:

1. Разработанная структура информационной системы математического моделирования ГТД и их САУ объединяет методы моделирования, идентификации и проверки условий идентифицируемости вместе с исходными данными и полученными моделями в единый комплекс, что позволяет организовать единое информационное пространство математического моделирования, сделать доступными все имеющиеся данные для анализа на любом этапе жизненного цикла системы и таким образом повысить точность и надежность моделей и открыть возможность для автоматизации моделирования.

2. Разработанные метод и методика оптимального спектрального оценивания позволяют повысить точность идентификации динамических моделей в виде частотных характеристик по экспериментальным данным.

3. Разработанная методология идентификации динамических моделей ГТД и их САУ на основе марковского моделирования позволяет перевести идентификацию моделей в форму когнитивного графического анализа данных с использованием САПР, аналогичных системам твердотельного моделирования в машиностроении, что дает возможность существенно упростить технологию идентификации по экспериментальным данным при сохранении семантики и физического смысла динамических моделей, как линейных, так и нелинейных.

4. Предложенные методы и методики проверки условий идентифицируемости на основе анализа динамических, вероятностных и априорных свойств элементов системы, объединенные в автоматизированную информационную технологию, позволяют выполнять проверку условий идентифицируемости и принимать обоснованные заключения о возможности идентификации либо о необходимости проведения новых экспериментов с подачей пробных сигналов.

5. Разработанная методология нечеткого марковского моделирования позволяет снизить размерность и повысить точность марковских моделей стохастической динамики за счет нечеткой интерполяции между базовыми точками, а также ввести новые вероятностные методы в схемы традиционных систем нечеткой логики.

6. Полученные результаты анализа работы ЦСАУ ГТД и экспериментальные модели позволяют провести доводку алгоритмического и программного обеспечения ЦСАУ и выполнить требования технического задания по качеству регулирования. Предложенная схема проведения активного эксперимента с введением генератора пробных сигналов в цифровой блок СУА упрощает дальнейшие опыты по идентификации моделей объекта управления. Продемонстрированная возможность идентификации динамических моделей ГТД и САУ как объекта управления дает возможность сократить сроки экспериментальной доводки ЦСАУ за счет более полного использования информации по испытаниям, проводимым с целью опытной доводки самого двигателя.

Внедрение результатов работы

Основные результаты работы внедрены на предприятиях ОАО «Аэросила» (г. Ступино), УНПП «Молния» (г. Уфа), ЗМКБ «Прогресс» (г. Запорожье), АНТК «Антонов» (г. Киев) в виде методик, алгоритмов и информационных подсистем идентификации и математического моделирования, а также моделей, полученных с их помощью по экспериментальным данным. Результаты исследований по нечетким марковским моделям внедрены в учебном процессе на кафедре Автоматизированных систем управления Уфимского государственного авиационного технического университета, где используются в курсе «Интеллектуальные информационные системы».

Основания для выполнения работы

Работа является обобщением результатов исследований автора с 1984 по 2002 гг. и выполнена на кафедре Автоматизированных систем управления Уфимского государственного авиационного технического университета

УГАТУ) и в совместной лаборатории Информационных технологий, организованной Институтом механики УНЦ РАН и УГАТУ. Начальный этап исследований был отражен в кандидатской диссертации, выполненной в Уфимском авиационном институте и защищенной в 1993 году. Работа выполнена при поддержке грантов Министерства образования Российской Федерации, хозяйственных договоров с промышленными предприятиями авиационной отрасли (темы ИФ-ТК-35-90-ОГ, ИФ-ТК-11-91-ОГ, ИФ-ТК-15-92-ОГ, ИФ-АС-56-93-03, ИФ-АС-56-94-03, ИФ-АС-14-94-ГР, ИФ-АС-56-95-03, ИФ-АС-14-95-ОК, ИФ-АС-11-97-ХГ, ИФ-АС-14-98-ХПГ, ИФ-АС-56-99-03, ИФ-АС-08-00-03), грантов Королевского общества Британской академии наук и международных грантов на развитие научных связей.

Апробация работы

Основные положения и результаты работы регулярно докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях (НТК), симпозиумах и семинарах, всего на 46 конференциях, включая следующие:

- 2-я НТК «Летные испытания силовых установок летательных аппаратов», Жуковский, 1992 г.;

- Молодежные НТК XVIII, XX, XXI Гагаринские чтения, Москва, 1992 г., 1994 г, 1995 г.

- 1 Всероссийское совещание «Новые направления в теории систем с обратной связью», Уфа, 1993 г.;

- Российская НТК «Новые материалы и технологии машиностроения», Москва, 1993 г.;

- Межгосударственная НТК «Динамические системы: устойчивость, управление, оптимизация», Минск, 1993 г.;

Всероссийская НТК «Технология и оборудование современного машиностроения», Уфа, 1994 г.;

Всероссийская НТК «Управление и контроль технологических процессов изготовления деталей авиакосмической техники», Уфа, УГАТУ, 1994 г.; Воронежская зимняя математическая школа «Современные методы теории функций и смежные проблемы прикладной математики и механики», Воронеж, 1995 г.;

2-й Всероссийский Ахметгалеевский семинар «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением, Казань, 1995 г.; Всероссийская молодежная НТК «Проблемы энергомашиностроения», Уфа, 1996 г.;

IEE Colloquium on Modelling and signal processing for fault diagnosis, Leicester, UK, 1996;

2nd Asian Control Conference, Seoul, Korea, 1997; International Gas Turbine Congress, Kobe, Japan, 1999;

IEEE Singapore International Symposium on Control Theory and Applications, Singapore, 1997;

IF AC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes SAFEPROCESS'97, Hull, UK, 1997;

IF AC International Workshop on Nonsmooth and Discontinuous Problems of Control and Optimization, Chelyabinsk, 1998;

3-й Конгресс двигателестроителей Украины с иностранным участием «Прогресс, качество, технология», Киев, 1998 г.;

Международная конференция по проблемам управления, посвященная 60-летию Института проблем управления РАН им. В.А.Трапезникова, Москва, 1999 г.;

14th Triennal IF AC World Congress, Beijing, 1999;

IEEE International Symposium on Intelligent Control ISIC 2000, Patras, Greece, 2000;

- 11th IF AC International Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000;

- Международная научная конференция «Моделирование, вычисления, проектирование в условиях неопределенности», Уфа, 2000 г. и других международных и Всероссийских конференциях (всего 48 конференций).

Публикации

По теме работы имеется 130 публикаций, в том числе 1 монография (в соавторстве), 1 учебное пособие с грифом УМО (в соавторстве), 14 статей в центральных и иностранных журналах, 16 статей в межвузовских сборниках, 35 докладов в материалах международных конференций, 9 научно-технических отчетов, 18 патентов и свидетельств на полезные модели, 35 тезисов докладов на международных, всесоюзных, всероссийских и иных конференциях. Основные результаты опубликованы в работах [1, 5-26, 28, 30, 36, 58-97, 99104, 122-127, 136-147, 154, 175-192, 202-204, 239-260].

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на 287 листах машинописного текста, включая 121 рисунок и 22 таблицы, списка использованных источников из 298 наименований и 3 приложений, вынесенных в отдельную часть работы.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 6

1. Проведенная идентификация моделей ГТД и элементов ЦСАУ демонстрирует работоспособность предложенных методов идентификации и условий идентифицируемости. Результаты идентификации сравнивались с моделями среднестатистических объектов управления и с моделями, полученными альтернативными методами.

2. Анализ идентифицированных моделей подтвердил качество существующих проектных моделей ТВВД в части газогенератора. Разница между проектными и экспериментальными моделями не превышает доверительного интервала «три сигмы».

3. Успешная идентификация динамических моделей демонстрирует возможность прямой пассивной идентификации по экспериментальным данным при нормальной работе замкнутого контура регулирования двигателя без подачи пробных сигналов. Такая идентификация может стать средством неразрушающего контроля состояния двигателя и его САУ на этапе эксплуатации.

4. При выявлении ситуации неидентифицируемости моделей необходимо использовать пробные сигналы, как продемонстрировано на примере планирования активного эксперимента. Введение пробных сигналов в контур регулирования винтовентилятора улучшило идентифицируемость моделей и позволило провести идентификацию. Полученные модели существенно отличаются от проектных, что свидетельствует о необходимости дополнительных НИР по идентификации и доводке контура регулирования винтов.

5. Анализ случайных процессов и условий идентифицируемости в контуре регулирования степени повышения давления в компрессоре позволил определить возможные пути повышения точности регулирования за счет фильтрации основного возмущающего воздействия по давлению воздуха на входе в двигатель.

6. Рассмотрен пример идентификации динамических моделей двухвального двухконтурного ГТД по экспериментальным данным. Качество полученных моделей подтверждается сравнением с экспериментальными статическими характеристиками. Демонстрируются особенности анализа

278 идентифицируемости для замкнутого контура регулирования частот! вращения ротора.

7. Рассмотренный пример идентификации моделей двухвальног* двухконтурного ТРД показывает, какие проблемы могут возникать пр] использовании различных методов идентификации. В отличие от "чистого компьютерного моделирования, в реальных экспериментах проявляются самые неожиданные факторы. Поэтому опыты по идентификацш проводятся многократно, с постепенным улучшением организацш эксперимента в каждом последующем опыте. Например, при анализе экспериментальных данных были выявлены большой шум измерение частоты вращения ротора и тренд по расходу топлива. Соответствующие рекомендации помогут улучшить систему в целом и провести последующие опыты с большей точностью идентификации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная, имеющая важное народнохозяйственное значение проблема повышения эффективности процессов идентификации динамических моделей САУ ГТД на основе статистических методов и новых информационных технологий. Использование полученных результатов позволяет улучшить тактико-технические и эксплуатационные характеристики силовой установки и ее систем. При решении этой проблемы получены следующие результаты:

1. Разработаны методология и информационная технология автоматизированной идентификации индивидуальных динамических моделей САУ ГТД, включающие усовершенствованные методы оценивания моделей и контроля идентифицируемости моделей по экспериментальным данным на основе непараметрических моделей в форме цепей Маркова и частотных характеристик, а также взаимную увязку отдельных методов путем формирования единого информационного пространства для математического моделирования и актуализации информации, порождаемой на протяжении жизненного цикла системы управления. Реализация основных элементов предложенной информационной технологии в программных средах Matlab, Simulink, VisSim на предприятиях авиационной отрасли (УНПП "Молния", УНПП «Аэросила», ЗМКБ "Прогресс" и АНТК "Антонов") подтвердило ее высокую эффективность.

2. Разработан и исследован новый класс моделей стохастической динамики САУ ГТД в форме нечетких цепей Маркова, получены соотношения для статистических характеристик случайных процессов управления и описание их связи с детерминированными моделями, для чего введены новые характеристики марковских цепей - финальная фазовая траектория и финальная статическая матрица. Использование предложенного класса моделей позволяет исследовать динамические свойства системы в окрестности режима работы в рамках единой стохастической модели, а также существенно упростить методики анализа систем управления и идентификации по экспериментальным данным за счет применения когнитивного графического анализа. Применение аппарата нечеткой логики сокращает необходимые вычислительные ресурсы за счет снижения размерности матрицы вероятностей переходов при сохранении точности моделирования на уровне 0,5-1%.

3. Разработан метод идентификации динамических моделей ГТД и их САУ во временной области на основе марковских цепей, включающий когнитивное графическое представление стохастической динамики объекта управления и формирование финальных фазовых траекторий и финальных статических матриц. Использование разработанного метода идентификации динамических моделей ГТД и их ЦСАУ на основе нечетких марковских цепей, включающего формирование финальных фазовых траекторий и финальных статических матриц, позволяет практически реализовать непараметрические методы оценивания во временной области и более глубоко исследовать динамику объекта. При этом погрешность воспроизведения динамических и статических свойств с помощью нечетких марковских цепей не превышает 1%.

4. Разработан метод идентификации динамических моделей ГТД и их САУ в форме частотных характеристик с оптимальным спектральным разрешением, которое определяется косвенным образом на каждой частоте в существенном диапазоне частот ГТД и их САУ как объекта управления путем многократного спектрального оценивания и когнитивного графического анализа. Метод идентификации частотных характеристик ГТД и элементов их САУ с оптимальным спектральным разрешением позволяет достичь равномерно низкого уровня погрешности оценивания (около 5%) в существенном диапазоне частот - в отличие от методов идентификации с постоянным размером окна, где погрешность возрастает до 100% за пределами интервала оптимального разрешения.

5. Разработан метод контроля идентифицируемости динамических моделей САУ ГТД по экспериментальным данным в замкнутом контуре регулирования, включающий анализ когнитивного графического представления экспериментальных матриц вероятностей переходов марковской модели, исследование степени заполнения указанных матриц и нормализации

281 эмпирического распределения сигналов и формирование векторного критерия. Использование предложенного метода дает возможность принимать обоснованные решения о возможности идентификации и планировать эксперименты с последовательным повышением степени идентифицируемости. 6. Продемонстрирована возможность прямой идентификации при функционировании замкнутых многосвязных САУ ГТД в режиме пассивного эксперимента и с формированием полигармонического пробного сигнала в цифровом блоке САУ, что подтверждено результатами экспериментального исследования эффективности разработанной информационной технологии идентификации на имитационных моделях, полунатурных и моторных стендах и на опытном самолете. По экспертным оценкам, использование разработанной информационной технологии позволит сократить объем экспериментальных работ на двигателе на 30% за счет использования экспериментов, связанных с отработкой конструкции двигателя, для идентификации моделей ГТД и его САУ как объекта управления. Полученные результаты анализа работы ЦСАУ ГТД и экспериментальные модели позволяют провести доводку алгоритмического и программного обеспечения ЦСАУ и выполнить требования технического задания по качеству регулирования. В частности, точность регулирования степени повышения давления воздуха за компрессором возросла в среднем в 3 раза за счет выявления и фильтрации источников возмущений в замкнутом контуре.

1. A.c. № 1408852 (СССР). Способ управления газотурбинным двигателем/ Арьков Ю.Г., Куликов Г .Г., Арьков В.Ю.- 1988.

2. Автоматический контроль и диагностика систем управления силовыми установками летательных аппаратов/ В.И.Васильев, Ю.М.Гусев, А.И.Иванов и др.- М.: Машиностроение, 1989.- 240 с.

3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий.-М.:Наука, 1976.- 279 с.

4. Андрианова Л.П., Шаймарданов Ф.А. Идентификация коэффициентов передаточных функций динамических объектов.- Уфа: УГАТУ, 1997.195 с.

5. Арьков Ю.Г., Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Некоторые проблемы построения оптимальных алгоритмов управления ГТД// Автоматизация разработки авиационных двигателей: Межвуз. науч. сб-к.- Уфа: УАИ, 1989.-С.115-122.

6. Арьков В.Ю. Идентификация динамических характеристик цифровых САУ ТВВД на основе статистических методов: Дис. к.т.н./ Уфим. гос. авиац. техн. ун-т.- Защищена 93.12.24.- 203 е., ДСП.

7. Арьков В.Ю. Нечеткие марковские модели систем управления// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб-к.- Уфа: УГАТУ,1999.- С.45-54.

8. Арьков В.Ю. Об идентифицируемости динамических моделей систем управления// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб-к.Уфа: УГАТУ, 2001.- С.24-30.

9. Арьков В.Ю. Оптимальное регулирование радиальных зазоров в турбине ГТД// Вопросы теории и расчета рабочих процессов тепловых двигателей: Межвуз. науч. сб-к№ 17.- Уфа, УГАТУ, 1996.- С.135-143.

10. Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Куликов Г.Г. Синтез стохастических систем управления реального времени с применением обратных моделей Маркова// Электродинамика и техника СВЧ и КВЧ (ЖЭДТ), т.Ш, №4(12), 1995.- С.22-26.

11. Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Куликов Г.Г. Марковское моделирование динамических объектов для полунатурных испытаний// Известия РАН. Теория и системы управления.- №2, 2000.- С. 124-128.

12. Арьков В.Ю., Куликов Г.Г., Брейкин Т.В. Нечеткие марковские модели сложных систем// Новые решения в современных технологиях: Вестник Харьковского гос. политехи, ун-та, вып. № 82. Харьков: ХГПУ, 2000.-С.10-12.

13. Арьков В.Ю., Минаев И.И., Брейкин Т.В. Адаптивное моделирование случайных шумов в нелинейных устройствах и системах// Разработка и применение САПР ВЧ и СВЧ электронной аппаратуры: Тез. докл. Всеросс. науч.- техн. конф.- Владимир, ВлГУ, 1994.-С.5.

14. Арьков В.Ю., Молотков Е.Г., Молотков А.Г. Проблемы создания сети и базы данных Института механики РАН// Проблемы создания национальной академической системы баз данных и баз знаний: Тез. докл. Всеросс. совещ. Уфа: УГАТУ, 1995.- Ч.1.-С.24-25.

15. Арьков В.Ю., Струков И.Т. Критерий оценки стационарности марковского случайного процесса// Современные научно-техническиепроблемы транспорта России. Сб-к м-лов межд. науч.-техн.конф. Ульяновск, УВАУ ГА,1999.-С.94-95.

16. Арьков В.Ю., Струков И.Т. Непараметрические модели Маркова: построение и моделирование/ Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве: Тез. докл. I Всеросс. науч.-техн. конф.-Ниж.Новгород: НГТУ, 1999.- Ч. 17, 30 с.

17. Арьков В.Ю., Струков И.Т. Применение генетических алгоритмов при планировании эксперимента/ Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве: Тез. докл. I Всеросс. науч.-техн. конф.-Ниж.Новгород: НГТУ, 1999.- 4.17, 31 с.

18. Арьков В.Ю., Струков И.Т. Применение однородных цепей Маркова к описанию динамических объектов// Современные научно-технические проблемы транспорта России: Сб-к м-лов межд. науч.-техн.конф.-Ульяновск: УВАУ ГА, 1999.- С.95-96.

19. Арьков В.Ю., Струков И.Т. Формирование случайных сигналов с заданными характеристиками с использованием управляемых цепей Маркова// Моделирование, вычисления, проектирование в условиях неопределенности-2000. Труды межд. научн. конф. Уфа:УГАТУ.- С.444.

20. Ахмедзянов A.M., Алаторцев В.П., Аксельрод С.Е., Дружинин JI.H., Сахабетдинов М.А. Термогазодинамические расчеты авиационных ГТД.- Уфа: УАИ, 1982.- 256 с.

21. Ахмедзянов A.M., Дубравский Н.Г., Тунаков А.П. Диагностика состояния ВРД по термогазодинамическим параметрам.-М.-Машиностроение, 1983.- 206 с.

22. Ахмедзянов A.M., Лазарев В.А., Яруллин Т.Р., Арысов В.Ю., Драган В.Ф. Проблемы автоматизации некоторых работ в геоинформационных системах// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб-к.- Уфа: УГАТУ, 1996.- С.36-41.

23. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы.- М.: Высш.шк., 2000.462 с.

24. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных/ Пер. с англ.- М.: Мир, 1989,- 540 с.

25. Биргер И.А. Техническая диагностика.- М.: Машиностроение, 1978.240 с.

26. Боднер В.А, Рязанов Ю.А., Шаймарданов Ф.А. Системы автоматического управления двигателями летательных аппаратов.- М.: Машиностроение, 1973.- 247 с.

27. Братухин А.Г., Рынкевич С.Ю., Калачанов В.Д. Состояние и перспективы развития гражданского авиастроения в России// Конверсия в машиностроении, №2, 2000.- С.23-26.

28. Брейкин Т.В., Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Контроль информационно-измерительных каналов цифровых САУ ГТД на основе моделей// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб-к.- Уфа: УГАТУ, 1999.- С.79-84.

29. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики.- Уфа: УГАТУ, 1995.- 80 с.

30. Верзаков Г.Ф., Киншт Н.В., Рабинович В.И., Тимонен Л.С. Введение в техническую диагностику.- М.: Энергия, 1968.- 224 с.

31. Вибрационный контроль технического состояния газотурбинных газоперекачивающих агрегатов/ Ю.Н.Васильев, М.Е.Бесклетный, Е.А.Игуменцев и др. М.: Недра, 1987. - 197 с.

32. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования.- СПб.: ВУС, 1999.- 208 с.

33. Губарев B.B. Вероятностные модели. Новосибирск: НЭТУ-1992.- 198 с.

34. Гуревич О.С., Гольберг Ф.Д., Селиванов О.Д. Интегрированное управление силовой установкой многорежимного самолета.-М.: Машиностроение, 1994.- 304 с.

35. Добрянский Г.В., Мартьянова Т.С. Динамика авиационных ГТД.- М.: Машиностроение, 1989.- 240 с.

36. Дорошко С.М. Контроль и диагностирование технического состояния газотурбинных двигателей по вибрационным параметрам.- М.: Транспорт, 1984.- 128 с.45.3енкин A.A. Когнитивная компьютерная графика/ Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1991. - 192 с.

37. Идентификация систем управления авиационных газотурбинных двигателей/ В.Г.Августинович и др. Под ред В.Т.Дедеша.- М.: Машиностроение, 1984.- 200 с.

38. Изерман Р. Цифровые системы управления: Пер. с англ.- М.: Мир, 1984.- 541 с.

39. Иностранные авиационные и ракетные двигатели (по данным иностранной печати).- М.: ЦИАМ, 1971.- 696 с.

40. Иностранные авиационные и ракетные двигатели (по данным иностранной печати).- М.: ЦИАМ, 1975.- 280 с.

41. Испытания воздушно-реактивных двигателей/ Под общ. ред.

42. A.Я.Черкеза.- М.: Машиностроение, 1992.- 304 с.51 .Исследование частотной структуры регулируемых измеряемых параметров ЦСАУ ТРДДФ/ Науч.рук. И.Д.Рыжов, Г.Г.Куликов. Исп.

43. B.Г.Белюшин, В.В.Степанов и др.// НТО №570-89-3 о НИР 2000360, ЛИИ, 1989.- 89 с.

44. Каримов И.А. Описание алгоритмов обработки информации в замкнутых каналах регулирования САУ ДУ-27: Техническая справка №8-96-240.- Уфа: УАКБ «Молния», 1996.- 28 с.

45. Крымский В.Г. Проектирование систем управления ГТД с учетом неопределенных факторов// Вестник УГАТУ, 2000, №1.-Уфа:УГАТУ.-С.123-132.

46. Куликов Г.Г. Динамическая характеристика ГТД// Оптимизация многомерных систем управления газотурбинных двигателей летательных аппаратов: Системный подход/ Под ред. А.А.Шевякова и Т.С.Мартьяновой. М.: Машиностроение, 1989. С. 35—41.

47. Куликов Г.Г. Системное проектирование и проблема эффективного использования информационных ресурсов// Вестник УГАТУ, №1, 2000.- С.141-146.

48. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю, Брейкин Т.В. Идентификация частотных характеристик по случайным реализациям статистическими методами// Известия вузов. Авиационная техника, № 3, 1998.- С.78-84.

49. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Идентификация гидромеханических элементов в замкнутых системах управления// Проблемы механики и управления: Сб-к статей.- Уфа: УНЦРАН, 1994.-С.163-171.

50. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Идентификация динамических характеристик сложных динамических объектов при нечеткойинформации// Новые материалы и технологии машиностроения: Тез. докл. Росс, науч.-техн. конф.- М.: МГАТУ, 1993- С.8.

51. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Идентификация параметров ДУ-27 и элементов САУ ДУ-27 (разд. 1)// Идентификация характеристик САУ и ДУ-27 по результатам испытаний объекта на ЗМКБ "Прогресс": Науч. -техн. отчет № 08-93-240.- Уфа: УАИ, 1992.- С.7-12.

52. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Идентификация частотных характеристик и параметров ЛДМ ТВВД по случайным реализациям методами корреляционного и спектрального анализаЛ 60-летию УАИ посвящается: Сб-к трудов УАИ, ч.2.- Уфа: УАИ, 1992.- С. 172-179.

53. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. К вопросу идентификации модели параметров случайных возмущений на силовую установку и ее систему управления// XVIII Гагаринские чтения: Тез. докл. молодежи, науч.-техн. конф.- М.: МАТИ, 1992.- С.6.

54. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Кусочно-нелинейная идентификация в алгоритмах квазиоптимального управления// Автоматизация и современные технологии, №11, 1995.- С.32-35.

55. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Метод проверки условий идентифицируемости элементов замкнутого контура САУ ГТД// XX

56. Гагаринские чтения: Тез. докл. молодежи, науч.- техн. конф.- М.: МГАТУ, 1994. 4.4- С.51-52.

57. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Статистические оптимальные алгоритмы для цифровых САУ// Динамические системы: устойчивость, управление, оптимизация: Тез. докл. Межгосуд. научн. конф.- Минск: БелГУ, 1993.-С.100-101.

58. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю. Цифровые алгоритмы экстремального управления на основе статистической кусочно-линейной идентификации// Известия РАН. Теория и системы управления.- №3, 1995.- С.116-122.

59. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В. Диагностика отказов информационных каналов в цифровых САУ// XXI Гагаринские чтения: Тез. докл. Всеросс. молодеж. научн. конф.- М.:МГАТУ, 1995. 4.4-С.103.

60. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В. Информационная технология идентификации моделей ТВВД и элементов САУ// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб.- Уфа: УГАТУ, 1995.- С. 174-180.

61. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В. К вопросу о контроле информационно-измерительных каналов в цифровых двухканальных

62. САУ авиационных двигателей// Известия вузов. Авиационная техника, №4, 1995.- С.75-79.

63. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В. К вопросу о применении моделей Маркова в полунатурных стендах для испытания САУ ГТД // Известия вузов. Авиационная техника, 2000, № 1.- С.50-53.

64. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В. Квазиоптимальное управление с применением идентификации// Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетич. системах: Межвуз. научн. сб-к.- Уфа, УГАТУ, 1996.- С.32-37.

65. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В. Марковское моделирование динамических объектов для полунатурных испытаний// Изв. РАН. Теория и системы управления, №2, 2000, с. 124-128.

66. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В. Об оптимальном управлении газотурбинными двигателями на основе марковских моделей//

67. Проблемы энергомашиностроения: Тез. докл. Всеросс. молодежи, науч.-техн. конф.- Уфа: УГАТУ, 1996.- С.47-48.

68. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В. Создание средств оперативного контроля и диагностики двигателей летательных аппаратов и их систем управления (Заключительный): Отчет о НИР.-Уфа: УГАТУ, 2000.- Деп. ВНТИЦ 02.20.00 № 04553, ГР 01990004969.24 с.

69. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В. Экстремальное управление динамическими объектами на основе статистической идентификации// Проблемы механики и управления. Сб-к статей.- Уфа: Институт механики УНЦ РАН, Гилем, 1996.- С. 197-207.

70. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В., Каримов И.А. Технология автоматизированного контроля в цифровых САУ ГТД// Технология и оборудование современного машиностроения: Тез. докл. Всеросс. молодежи, науч.- техн. конф.- Уфа, УГАТУ, 1994.-С.38.

71. Куликов Г.Г., АрьковВ.Ю., Брейкин Т.В., Минаев И.И. Методы идентификации характеристик сложных технических объектов принеполной информации: Отчет о НИР по теме ИФ-АС-56-95-03.- Деп. ВНТИЦ, ГР 01940008137, 1997, реф. № 50.01.97.0391.

72. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Федорова Н.И., Низамутдинов М.М., Бажин Д.Н. О применении вероятностного регулятора для управления ГТД// XXI Гагаринские чтения: Тез. докл. Всеросс. молодеж. научн. конф.- М.: МГАТУ, 1995.- 4.4.- С. 104.

73. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Погорелов Г.И., Хаит Л.Х. Унификация информационно-измерительных систем стендов для испытаний ГТД совместно с цифровой САУ// Авиационная промышленность, № 5-6,1997.- С. 52-57.

74. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие.- Уфа:УГАТУ,1999.- 129 с.

75. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Создание средств оперативного контроля и диагностики двигателей летательных аппаратов и их систем управления (Этап 1): Отчет о НИР.- Уфа: УГАТУ, 2000.- Деп. ВНТЩ 02.20.00 № 04552, ГР 01990004969.- 27 с.

76. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю., Еникеев Р.Р. К вопросу о построении быстросчетных моделей ГТД// Проблемы авиации икосмонавтики и роль ученых в их решении: Тез. докл. науч.- техн. конф.- Уфа:УГАТУ, 1998. С.21-22.

77. Куликов Г.Г., Павлов C.B., Степанов В.В., Арьков В.Ю. Системы автоматического управления со статистической обратной связью// Новые направления в теории систем с обратной связью: Тез. докл. 1-го Совещ.- М.: ИПУ, 1993.-С.27-28.

78. Куликов Г.Г., Флеминг П.Дж., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Марковские модели сложных динамических систем: идентификация,моделирование и контроль состояния (на примере цифровой САУ ГТД). Уфа: УГАТУ, 1998.- 104 с.

79. Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В. Контроль идентифицируемости в ИС математического моделирования ЦСАУ ГТД с применением марковских моделей// Управление в сложных системах: Межвуз. научн. сб-к.- Уфа: УГАТУ, 2001.- С. 127-136.

80. Купер Дж., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем/ Пер. с англ. Е.М.Липовецкого. Под ред В.Т.Горяинова.- М.: Мир. 1989.- 376 с.

81. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники-М.: Сов.радио, 1974,- 241 с.

82. Лившиц Н.А, Пугачев В.Н. Вероятностный анализ систем автоматического управления. Т.1. Вероятностные и статистические характеристики воздействий и процессов. Линейные стационарные и нестационарные системы.- М: Сов.радио, 1963.- 896 с.

83. Лившиц H.A., Виноградов В.Н., Голубев Г.А. Корреляционная теория оптимального управления многомерными процессами. М.: Советское радио, 1974.

84. Ловинский С.И. Теория авиационных двигателей.- М.: Машиностроение, 1982.- 223 с.

85. Лотош М.М„ Шустер А.Л. Основы теории автоматического управления: математические методы.- М.: Наука, 1992.- 288 с.

86. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ./ Под ред. Я.З.Цыпкина.- М.: Наука, 1991.- 432 с.

87. Любомудров Ю.В. Применение теории подобия при проектировании систем управления газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1971.-200 с.

88. Малышев В.В., Кибзун А.И. Анализ и синтез высокоточного управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1987.

89. Методы оптимизации испытаний и моделирования систем управления ГТД/ В.Т.Дедеш, В.Г.Августинович и др.; Под ред. В.Т.Дедеша.- М.: Машиностроение, 1990.

90. Минаев И.И. Автоматизация процессов испытаний интегрированных САУ многодвигательными силовыми установками летательных аппаратов. Дисс. . к.т.н. Уфа: УГАТУ, 1996.- 162 с.

91. Минаев И.И., Каримов И.А. Система автоматического управления САУ ДУ-27. Упрощенные математические модели неизменяемой части: Техническая справка №4-95-240.- Уфа: УАКБ «Молния», 1995.

92. Многоуровневое управление динамическими объектами / В.И.Васильев, Ю.М.Гусев, В.Н.Ефанов и др.- М.: Наука, 1987.- 305 с.

93. Морозов A.A., Никонова И.А., Ройтман А.Б. Приложения теории марковских процессов к задачам надежности и воспроизводства авиационных ГТД// Труды ЦИАМ, 1976, №711.- 25 с.

94. Никонова И.А., Шепель В.Т. Технико-экономическая эффективность авиационных ГТД в эксплуатации.- М. Машиностроение, 1989.- 200 с.

95. Оптимизация многомерных систем управления газотурбинных двигателей летательных аппаратов/ А.А.Шевяков, Т.С.Мартьянова, В.Ю.Рутковский и др.: Под общ. ред. А.А.Шевякова и Т.С.Мартьяновой. М.: Машиностроение, 1989. - 256 с.

96. Острем К.Ю. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Мир, 1973.

97. Патент № 2023897 (РФ) Способ регулирования авиационного турбовинтового двигателя/ Куликов Г.Г., Степанов В.В., Арьков В.Ю.-1994.-БИ №22.

98. Патент № 2052644 (РФ). Способ регулирования радиальных зазоров в турбине турбовинтового двигателя и устройство для его осуществления/ Арьков Ю.Г., Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., 1996, Бюл.№2.

99. Патент № 2057365 (РФ). Способ идентификации матрицы коэффициентов передачи ГТД и устройство для его осуществления/ Кулйков Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1996, Бюл. №9.

100. Патент № 2078369 (РФ). Способ регулирования частоты вращения винтов турбовинтового двигателя/ Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1997, Бюл. №12.

101. Патент № 2094837 (РФ). Способ регулирования динамических объектов/ Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1997, Бюл. № 30.

102. Патент № 2098790 (РФ). Способ испытания электронных регуляторов ГТД и устройство для его реализации/ Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1997, Бюл. №34.

103. Пащенко Ф.Ф., Турчанинова Ю.С., Чернышев K.P. Методы идентификации в интеллектуальных системах управления// Принятие решений при управлении сложными объектами: системы, методы, алгоритмы: Сб-к трудов.- М: ИПУ РАН, 1997.- С.98-120.

104. Петров Б.Н. Теория автоматического управления: Избранные труды.-М.: Наука, 1983, т.1-2.- 432 е., 328 с.

105. Петров Б.Н., Черкасов Б.А., Ильясов Б.Г., Куликов Г.Г. Частотныйметод анализа и синтеза МСАР// Доклады Академии наук СССР.

106. Кибернетика и теория регулирования. Т.247, №2, 1979.- С.304-307.

107. Питерсон И.Л. Статистический анализ и оптимизация систем автоматического управления/Пер. с англ. Н.Н.Коробова.- М.: Советское радио, 1964.-248 с.

108. Проблемы проектирования и развития систем автоматического управления и контроля ГТД/ С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев и др.- М.: Машиностроение, 1999.- 609 с.

109. Программа стандартизации в области CALS-технологий на 2000-2003 гг.- М.: Госстандарт России, 1999.- 56 с.

110. Проектирование газотурбинных авиационных двигателей/ Под ред. А.М.Ахмедзянова.- М.: Машиностроение, 1999.- 592 с.

111. Распопов Е.В., Каримов И.А. Система автоматического управления силовой установки самолета АН-70// Мир авионики, №3, 1998.- 31-35.

112. Свид. РФ на полезн. модель № 1338. Стенд для испытания электронных регуляторов ГТД// Погорелов Г.И., Еникеев P.P., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Нуриев Р.В.- 1995.- Бюл. №12.

113. Свид. РФ на полезн. модель № 15799. Универсальный генератор случайного сигнала/ Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Струков И.Т., 2000, Бюл. №31.

114. Свид. РФ на полезн. модель № 1879. Устройство для идентификации матрицы коэффициентов передачи газотурбинного двигателя/ Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1996, Бюл. №3.

115. Свид. РФ на полезн. модель № 2438. Устройство для испытания электронных регуляторов ГТД/ Мунасыпов P.A., Арьков В.Ю., Еникеев P.P., Минаев И.И., Мельников С.А., 1996, Бюл. №7.

116. Свид. РФ на полезн. модель № 2439. Устройство для испытания электронных регуляторов ГТД/ Погорелов Г.И., Еникеев P.P., Арьков В.Ю., Камалов Ф.Ф., 1996, Бюл. №7.

117. Свид. РФ на полезн. модель № 2440. Стенд для испытания электронных регуляторов газотурбинных двигателей/ Погорелов Г.И., Еникеев P.P., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Кузьмин И.В., 1996, Бюл. №7.

118. Свид. РФ на полезн. модель № 2882. Стенд для испытания электронных регуляторов ГТД/ Погорелов Г.И., Еникеев P.P., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Исламгулов М.Г., 1996, Бюл. №9.

119. Свид. РФ на полезн. модель № 3038. Устройство для испытаний электронных регуляторов ГТД/ Погорелов Г.И., Куликов Г.Г., Минаев И.И., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1996.

120. Свид. РФ на полезн. модель № 3164. Устройство для испытаний электронных регуляторов ГТД/ Еникеев P.P., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю., Погорелов Г.И., Хакимов И.Р., 1996, Бюл. №11.

121. Свид. РФ на полезн. модель № 3331. Устройство для испытаний электронного регулятора ГТД/ Еникеев P.P., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., Погорелов Г.И., Ардуванов А.Ш., 1996, Бюл. №12.

122. Свид. РФ на полезн. модель № 5451. Стенд для испытаний систем автоматического управления авиационных силовых установок/ Еникеев P.P., Арьков В.Ю., Рахманов С.Э., Погорелов Г.И., 1997, Бюл.№11.

123. Свид. РФ на полезн. модель № 6920. Устройство для регулирования частоты вращения винтов ТВД/ Куликов Г.Г., Арьков В.Ю., Брейкин Т.В., 1998, Бюл. №6.

124. Синяков А.Н., Шаймарданов Ф.А. Системы автоматического управления JIA и их силовыми установками.- М.: Машиностроение, 1991.-320 с.

125. Сиротин H.H., Коровкин Ю.М. Техническая диагностика авиационных газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1979. -272 с.

126. Системы управления и регулирования авиационных двигателей/

127. A.В.Штода, Ф.Н.Морозов, А.Г.Шиуков; Под ред.А.В.Штоды,- М.: ВВИА, 1977.- 267с.

128. Спектральные методы расчета и проектирования систем управления/

129. B.В.Солодовников, А.Н.Дмитриев, Н.Д.Егупов.- М.: Машиностроение, 1986.-439с.

130. Срагович В.Г. Управление и адаптация. М.: Знание, 1985.

131. Степанов В.В., Арьков В.Ю. Методика идентификации характеристик СВ-27 и изд.27 по результатам испытаний: Техническая справка.- Уфа: УАКБ "Молния", 1990.-13 с.

132. Теория двухконтурных турбореактивных двигателей/ Под ред.

133. C.М.Шляхтенко, В.А.Сосунова.- М.: Машиностроение, 1979.- 432 с.

134. Теория и расчет воздушно-реактивных двигателей/ Под ред. С.М.Шляхтенко.- М.: Машиностроение, 1987.- 568 с.

135. Теория реактивных двигателей. Лопаточные машины/ Под ред. Б.С.Стечкина.- М.: Оборонгиз, 1956.- 548 с.

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

137. Типовые линейные модели объектов управления/ С.А.Анисимов, И.С.Зайцев, Н.С.Райбман, А.А.Яралов; Под ред. Н.С.Райбмана.- М.: Энергоатомиздат, 1983.

138. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некоторых некорректных задач.- М.: Наука, 1979.- 285 с.

139. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника.- М.: Радио и связь, 1982.-624 с.

140. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов. радио, 1977.

141. Тунаков А.П. Методы оптимизации при доводке и проектировании газотурбинных двигателей.- М.: Машиностроение, 1979.- 184 с.

142. Управление динамическими системами в условиях неопределенности/ С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев и др.- М.: Наука, 1998.- 452 с.

143. Фельдбаум A.A., Бутковский А.Г. Методы теории автоматического управления. М.: Наука, 1971.

144. Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., А.В.Плющев. Отбраковка аномальных результатов измерений.- М.: Энергоатомиздат, 1985,- 200 с.

145. Хаит Л., Солдатов В., Егошин Е., Сошин Д., Ямалов Р. Автоматизированные информационно-измерительные системы испытаний авиационных двигателей// Современные технологии автоматизации, № 1, 1999.- С. 12-16.

146. Черкасов Б.А. Автоматика и регулирование воздушно-реактивных двигателей. М.: Машиностроение, 1988. - 360 с.

147. Черкез А.Я. Инженерные расчеты газотурбинных двигателей методом малых отклонений.- М.: Машиностроение, 1975.- 380 с.

148. Чуян Р.К. Методы математического моделирования двигателей летательных аппаратов.- М.Машиностроение, 1988.- 288 с.

149. Шевяков А.А. Автоматика авиационных и ракетных силовых установок. М.: Машиностроение, 1965. - 547 с.

150. Югов O.K., Селиванов О.Д., Дружинин J1.H., Оптимальное управление силовой установкой самолета.- М.: Машиностроение, 1978.204 с.

151. Якимов О.С. Стандартизация в области CALS-технологий. Результаты работы ТК №431 Госстандарта РФ// CALS-технологии -ключ к обеспечению успеха предприятий на внутреннем и внешнем рынках: Тез. Докл. Науч.-техн. конф.- М: ВИМИ, 2000.- С. 10-14.

152. Anderson B.D.O., Gevers M.R. Identifiability of linear stochastic systems operating under linear feedback// Automática, 1982, vol. 18, pp. 195-213.

153. Arkov V., Evans D.C., Fleming P.J., Hill D.C., Norton J.P., Pratt I., Rees D., Rodriguez-Vazquez K. System identification strategies applied to aircraft gas turbine engines// Annual Reviews in Control, No 24, 2000, pp.67-81.

154. Arkov V., Kulikov G., Breikin Т., Fleming P. Dynamic model identification of gas turbines// Prepr. of Special session on gas turbine testingand modelling, UKACC Int. Conference on Control'98, Swansea, UK, 1998, Paper 2, pp. 1-5.

155. Arkov V., Kulikov G., Breikin Т., Fleming P. Dynamic model identification of gas turbines// Proc. UKACC Int. Conference on CONTROL'98, Swansea, UK, IEE Conf. publication №455, v.II, 1998, pp.1367-1371.

156. Arkov V., Kulikov G., Breikin Т., Fleming P. Evolution of mathematical models in automatic control of gas turbine engines at life cycle stages// Proc. Symp. on actual problems of aircraft engines construction, Ufa: USATU, NUAA, 1999, pp.87-94.

157. Arkov V., Kulikov G.G., Breikin T.V. Fuzzy Markov modeling in automatic control of complex dynamic systems// Abstr. 7th Int. Conf. on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems (ICALEPCS'99), Trieste, Italy, 1999, paper TC1P11, pp.l.

158. Arkov V., Kulikov G.G., Breikin T.V. Fuzzy Markov modeling in automatic control of complex dynamic systems// Proc. 7th Int. Conf. on Accelerator and Large Experimental Physics Control Systems (ICALEPCS'99), Trieste, Italy, 1999, pp.287-289.

159. Arkov V.Y., Breikin T.V., Kulikov G.G. Fuzzy Markov simulation technique for product testing equipment// Prepr. 4th IF AC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems IMS'97, Seoul, 1997, pp. 415-419.

160. Arkov V.Y., Kulikov G.G. Dynamic model identification using spectral analysis: optimization approach// Proc. IEEE Singapore Int. Symp. on Control Theory and Applications, 1997, pp. 415-418.

161. Arkov V.Y., Kulikov G.G. On gas turbine engine dynamic model identification// Proc. 12th International Conf. on Systems Engineering (ICSE'97), Coventry, UK, 1997, pp. 28-32.

162. Arkov V.Y., Kulikov G.G., Breikin T.V., Patel V.C. Chaotic and stochastic processes: Markov modeling approach// Proc. 1st Int. Conf. on Control of Oscillations and Chaos (COC'97), St.Petersburg, Russia, v.3, 1997, pp.488-491.

163. Arkov V.Y., Patel V.C., Kadirkamanathan V., Kulikov G.G., Breikin T.V. Aircraft Engine Condition Monitoring: Stochastic Identification and Neural Networks, Proc. 5th IEE Int. Conf. on Artificial Neural Networks (ANN'97), 1997, pp. 295-299.

164. Arkov V.Yu, Kulikov G.G. Digital algorithms of extremal control on the basis of statistical piecewise linear identification// Journal of computer and systems sciences international, Vol.34, № 4,1996, pp.52-58.

165. Arkov V. Life cycle support for dynamic modelling of gas turbines based on unified information space// Proc. 3rd Int. Workshop on Computer science and information technologies CSIT2001, Ufa, Yangantau, 2001, v.3, pp.171-176.

166. Arkov V., Kulikov G., Breikin T. Optimal spectral resolution in systems identification// Proceedings of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, Edited by V.Zakharov, Pergamon, 2000, vol.1, pp.23-28.

167. Barnes O. Engine Health and Usage Monitoring: A Military Vewpoint// Proc. 5th AIDAA/AAAF/DGLR/RAeS European Propulsion Forum EPF-95, 1995, pp.30-36.

168. Basseville M. Detecting changes in signals and systems a survey, Automatica, №24, v.3, 1988, pp.309-326.

169. Bay E.W., Sastry S.S., Persistency of excitation, sufficient richness and parameter convergence in discrete time adaptive control// System and control Letters, 1985,

170. Bendat J.S., Piersol A.G. Randon data: analysis and measurement procedures, JohnWiley & Sons, NY, Chichester, Brisbane, Toronto, Singapore, 1986.

171. Breikin T.V., Arkov V.Y., G.G. Kulikov, On stochastic system identification: Markov models approach// Proc. 2nd Asian Control Conf. ASCC97, v.2, 1997, pp. 775-778.

172. Breikin T.V., Kulikov G.G., Arkov V.Y. On fuzzy-Markov approach for identification of aviation engine// Proc. 3rd Asian Control Conf. ASCC2000, Shanghai, China, 2000, pp.2649-2654.

173. Cannici F. Engine Monitoring Systems and Life Cycle Cost in New Military Engine Design// Proc. 5th AIDA/AAAF/DGLR/RAeS European Propulsion Forum EPF-95,1995, pp. 14-29.

174. Castro J.L. Fuzzy logic controllers are universal approximators// IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics, v.25, № 4, 1995.

175. Chipperfield A., Fleming P., Poltheim H., Fonseca C. Genetic algorithm toolbox for use with MATLAB: User's guide, version 1.2, University of Sheffield, ACSE Dept., UK, 1994.

176. Chui C.K. An introduction to wavelets: Wavelet analysis and its applications, Academic Press, NY, London, 1992.

177. Cohen H., Rogers G., Saravanamuttoo H. Gas turbine theory, Addison Wesley Longman, London, 1996.

178. Cooper G., McGillem C. Probabilistic Methods of Signal and System Analysis, NY, London, Holt, Rinehart and Winston, 1986.

179. Dandini F. Limitations and Opportunities for Engines Condition Monitoring in Civil Aircraft Operation: An Airline Overview// Proc. 5th AIDAA/AAAF/DGLR/RAeS European Propulsion Forum, 1995, pp. 1-13.

180. Daubechies I. Ten lectures on wavelets, Capital City Press, Montpelier, Vermont, 1995.

181. Doel D.L. An assessment of weighted-least-sqares-based gas path analysis// J. of engineering for gas turbines and power, Transactions of the ASME, v.l 16, April 1994, pp. 366-373.

182. Eisen M. Introduction to mathematical probability theory, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1969.

183. Eykhoff P. System identification: parameter and state estimation, Wiley-Interscience, London, 1974.

184. Ferretti G., Maffezzoni C., Scattolini R. On the identifiability of the time delay with least-squares method// Automatica, 1996, vol.32, №3, pp.449453.

185. Fonseca C.M., Fleming P.J. Multiobjective optimization and multiple constraint handling with evolutionary algorithms// IEEE Trans, on systems, man and cybernetics, part A, vol.28, N 1, January 1998, pp. 26-47.

186. Fonseca C.M., Fleming P.J: An overview of evolutionary algorithms in multiobjective optimization// Evolutionary Computation, vol 3, no 1, 1995, pp 1-16.

187. Forssell U., Gustafsson F., McKelvey T. Time-domain identification of dynamic errors-in-variables systems using periodic excitation signals// Proc. 14th Triennal IF AC World Congress, paper № H-3a-12-6, 1999, pp.421-426.

188. Forssell U., Ljung L. Closed-loop identification revisited// Automatica, vol.35, №7, July 1999, pp.1215-1241.

189. Frank P.M. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy A survey and some new results// Automatica, 1990, v.26, pp.459-474.

190. Frank P.M. Model-Based Fault Diagnosis// Proc. IMeC Workshop on Quantitative and Qualitative Methods for Fault Diagnosis in Process Control, 1994, pp. 1-9.

191. Gertler J. Fault detection and diagnosis in engineering systems. Marcel Dekker, NY, 1998.

192. Graps A.L. An Introduction to Wavelets// IEEE Trans, on Computational Sciences and Engineering, v.2, №2, Summer 1995, pp 50-61.

193. Gustavsson I., Ljung L., Soderstrom T. Identification of processes in closed loop Identification and accuracy aspects// Automatica, 1977, vol.13, N 1, pp.59-75.

194. Hill D. System identification of gas turbines: PhD thesis, University of Birmingham, Faculty of Engineering, UK, 1993.

195. Isermann R. Digital control systems. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1981.

196. Isermann R. Fault diagnosis of machines via parameter estimation and knowledge processing tutorial paper// Automatica, 1993, №29, v.4, pp.815835.

197. Isermann R., Balle P. Trends in the application of model based fault detection and diagnosis of technical processes// 13th IF AC Triennal World Congress, 1996, pp.1-12.

198. Jang J.-S.R., Sun C.-T. Predicting chaotic time series with fuzzy if-then rules// Proc. IEEE Int. Conf. on fuzzy systems, San Francisco, 1993.

199. Jenkins G.M., Watts D.G. Spectral analysis and its applications, Holden-Day, London, 1968.

200. Jiang Q. Orthogonal multiwavelets with optimum time-frequency resolution// IEEE Trans, on Signal Processing, v.46, №4, April 1998, pp.830844.

201. Johansen T.A. Identification of non-linear systems using empirical data and prior knowledge an optimization approach// Automatica, 1996, vol.32, №3, pp.337-356.

202. Kay S.M., Marple S.L. Spectrum analysis A modern perspective// Proc. IEEE, 1981, vol.69, pp.1380-1419.

203. Kerr L.J., Nemec T.S., Gallops G.W. Real-time estimation of gas turbine engine damage using a control-based Kalman filter algorithm// J. of Engineering for Gas Turbines and Power, Transactions of ASME, v. 114, April 1992, pp. 187-195.

204. Kollar I. Frequency domain system identification toolbox for use with MATLAB: User's manual, The Math Works, 1994.

205. Koza J. Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selection, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1992.

206. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Markov modelling of complex stochastic dynamics// Proc. Int. Conf. on Modeling, computing, design under indeterminacy conditions, Ufa, pp.325-334.

207. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Markov simulation of dynamic objects for scaled-down tests// Journal of Computer and Systems Science International, vol.39, No 2,2000, pp.283-287.

208. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Optimal spectral resolution in systems identification// Preprints of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000, pp.30-35.

209. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Optimal spectral resolution in systems identification// Abstracts of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000, pp. 18-19.

210. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Real-time modelling of gas turbines with optimal smoothing// Preprints of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000, pp.212-217.

211. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Real-time modelling of gas turbines with optimal smoothing// Abstracts of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000, pp. 132-133.

212. Kulikov G., Arkov V., Breikin T., Mort N. Application of evolutionary optimization techniques in control systems identification// Preprints of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000, pp.36-41.

213. Kulikov G., Arkov V., Breikin T., Mort N. Application of evolutionary optimization techniques in control systems identification// Abstracts of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, SPb, 2000, pp. 16-17.

214. Kulikov G., Arkov V., Qian F., Deng F. Statistical identification of uncertainty in electro-hydraulic servo system// Proc. Int. Conf. on Modeling, computing, design under indeterminacy conditions-2000, Ufa, USATU, 2000, pp.37-40.

215. Kulikov G., Breikin T., Arkov V., Fleming P. Gas turbine engine fault detection using Markov simulation technique// Proc. IEE Int. Conf. on Innovation through Simulation, York, UK, 1998, pp. 69-72.

216. Kulikov G., Breikin T., Arkov V., Fleming P. On implementation of genetic algorithms for gas turbine engine condition monitoring models creation// Intelligent autonomous systems, Intern, scientific issue.- Ufa, Karlsruhe, 1998, pp. 190-194.

217. Kulikov G., Breikin T., Fleming P., Arkov V. On evolutionary optimization of Markov models of aero engines// Proc. of 2000 IEEE Int. Symp. on Intelligent Control (ISIC 2000), Rio, Patras, Greece, 2000, pp.23 5239.

218. Kulikov G.G., Arkov V.Yu. Adaptive statistical algorithm of engine control// Proc. 3rd China-Russia-Ukraine Symposium on astronautical science and technology, Xi'an, China, 1994, pp.522-523.

219. Kulikov G.G., Arkov V.Yu., Breikin T.V. Frequency characteristic identification by random realizations using statistic methods// Russian Aeronautics, Vol.41, №3, 1998, pp.76-82.

220. Kulikov G.G., Arkov V.Yu., Breikin T.V. On checking information-measuring channels in digital two-channeled automatic control systems of aircraft engines// Russian Aeronautics, Vol.38, № 4, 1995, pp.70-73.

221. Kulikov G.G., Arkov V.Yu., Breikin T.V. On Markov model applications in aircraft gas turbine engine full authority digital controller test-beds// Proc. UKACC Int. Conf. on CONTROL'96, Exeter, UK, 1996, Vol.1, pp. 120-124.

222. Kulikov G.G., Arkov V.Yu., Breikin T.V. Simulation of random disturbances in CAD of complex systems// Proc. XXII Int. school and conference on computer-aided design (CAD-95).- Gurzuff, 1995.- Vol 1, pp.146.

223. Kulikov G.G., Arkov V.YU., Pogorelov G.I. On gas turbine engine with digital controller test automation// Abstracts of 2nd scientific-technical seminar on gas turbine engines.- Istanbul Technical University, 1996, pp.6.

224. Kulikov G.G., Breikin T.V., Arkov V.Y., Fleming P.J. Real-time simulation of aviation engines for FADEC test-beds// Proc. Int. Gas Turbine Congress, 1999, Kobe, Japan, pp.949-952.

225. Kulikov G.G., Breikin T.V., Arkov V.Yu., Fleming P.J. On real-time Markov simulation for gas turbine engine condition monitoring// 5th IF AC Workshop on Algorithms and Architectures for Real-time Control (AARTC'98), Cancun, Mexico, 1998, pp.191-195.

226. Kulikov G., Arkov V., Breikin T. Real-time modelling of gas turbines with optimal smoothing// Proceedings of 11th IF AC Int. Workshop on Control Applications of Optimization, Edited by V.Zakharov, Pergamon, 2000, vol.1, pp.211-216.

227. Kuo B.C. Digital control systems, Saunders College Publishing, London, 1992.

228. Leontaritis I.J., Billings S.A. Input-output parametric model for nonlinear systems// Int. Journal of Control, 1985, Vol. 1, pp.303-344.

229. Lewis F.L., Liu K. Towards a paradigm for fuzzy logic control// Automatica, 1996, vol.32, №2, pp. 167-181.

230. Ljung L. System identification toolbox for use with MATLAB: User's manual, The Math Works, 1991.

231. Ljung L. System identification: theory for the user, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, London, 1987.

232. Ljung L., Glad T. Modeling of dynamic systems, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, London, 1994.

233. Ljung L., Glover K. Frequency domain versus time domain methods in system identification// Automatica, 1981, vol.17, N 1, pp.71-86.

234. Mamdani E.H., Advance in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller// Int. J. Man-Machine Studies, 1976, 8, pp.669-678.

235. Marple S.L. Digital spectral analysis with applications, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, London, 1987.

236. MATLAB statistics toolbox: User's guide, The Mathworks, 1997.

237. McCormack A.S., Godfrey K.R. Rule-based autotuning based on frequency domain identification// IEEE Trans, on control systems technology, v.6, N 1, January 1998, pp.43-61.

238. Mehra R.K. Optimal input signals for parameter estimation in dynamic systems A survey and new results// IEEE Transactions on Automatic Control, 1974, vol. AC-19, pp.753-768.

239. Merrington G., Kwon O.-K., Goodwin G., Carlsson B. Fault detection and diagnosis in gas turbines// J. of engineering for gas turbines and power, Transactions of the ASME, v.l 13, April 1991, pp. 276-282.

240. Merrington G.L. Fault diagnosis of gas turbine engines from transient data// J. of Engineering for Gas Turbines and Power, Transactions of the ASME, April 1989, V.III, pp. 237-243.

241. Merrington G.L., Fault diagnosis in gas turbines using a model-based technique// J. of engineering for gas turbines and power, Transactions of the ASME, v.l 16, April 1994, pp. 374-380.

242. Milne R., Trave-Massuyes L. Real-Time Model Based Diagnosis of Gas Turbines// Proc. IMeC Workshop on Quantitative and Qualitative Methods for Fault Diagnosis in Process Control, 1994, pp.28-41.

243. Milne R., Trave-Massuyes L., Quevedo J. TIGER: numeric and qualitative model based diagnosis, 13th IF AG Triennal World congress, 1996, pp. 127-132.

244. Otnes R.K., Enochson L. Applied time series analysis: basic techniques, Wiley-Interscience, New York, Chichester, 1978.

245. Patton R.J., Chen J., Nielsen S.B. Model-Based Methods for Fault Diagnosis: Some Guidelines// Proc. IMeC Workshop on Quantitative and Qualitative Methods for Fault Diagnosis in Process Control, 1994, pp.60-76.

246. Patton R.J., Frank P.M., Clark R.N. Fault diagnosis in dynamic systems, theory and application, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1989.

247. Peterson E.L. Statistical analysis and optimization of systems, Technical Military Planning Operation, General Electric Company, NY, London, John Wiley and Sons, 1961.

248. Press W.H., Flannery B.P., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Numerical recipes in C: the art of scientific computing, Cambridge University Press, New York, 1990.

249. Rohrs C.E., Melsa J.L., Schultz D.G. Linear control systems, McGraw-Hill, NY, London, 1993.

250. Rozanov I. A. Introductory probability theory, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, London, 1969.

251. Schoukens J., Rolain Y., Guillaume P. Design of narrow band, high resolution multi sines// IEEE Trans, on instrumentation and measurements, v.45, N 3, June 1996, pp. 750-753.

252. Searle S.R., Hausman W.H. Matrix algebra for business and economics, Wiley-Interscience, NY, London, Sydney, Toronto, 1970.

253. Sóderstróm T., Stoica P. System identification, Prentice Hall, NY, London, 1989.

254. Sorsa T., Koivo H.N. Application of artificial neural networks in process fault diagnosis// Automatica, 1993, V.29, No.4, pp.843-849.

255. Thompson H.A. Parallel processing for jet engine control, SpringerVerlag, London, 1992.

256. Torella G., Lombardo G. Neural Networks for Diagnostics and TroubleShooting of Aero Engines// Proc. 5th AIDAA/AAAF/DGLR/RAeS European Propulsion Forum EPF-95, 1995, Paper 95-03.

257. Trends and progress in system identification, Ed. by P.Eykhoff,, Pergamon, 1981.

258. Tugnait J.K. Techniques for stochastic system identification with noisy input and output system measurements: Control and dynamic systems, 1995, №73, pp.41-88.

259. Van der Bos, Krol R.G. Synthesis of discrete-interval binary signals with specified Fourier amplitude spectra// Int. J Control, 1971, vol.30, N 5, pp.871-886.

260. Van der Ouderaa E., Shoukens J., Renneboorg J. Pear factor minimisation using a time-frequency domain swapping algorithm// IEEE Trans on instrumentation and measurement, March 1988, vol.37, N 1, pp.145-158.

261. Warden A.T., Percival D.B., McCoy E.J. Spectrum estimation by wavelet thresholding of multitaper estimators// IEEE Trans, on Signal Processing, v.46, №12, December 1998, pp.3153-3165.

262. Wellstead P.E. Non-parametric methods of systems identification// Automatica, 1981, vol.17, №1, pp.55-69.

263. Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes// IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics, 1973, 3(1), pp.28-44.

264. П.2.1. Пассивные эксперименты на моторном стенде

265. Рис.П.2.2. Расход топлива и частота вращения ротора низкого давления10

266. Рис.П.2.3. Выбор разрешения0 1 2 (од

267. Рис.П.2.4. Функция когерентности0 =