автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Исследование влияния ограниченности параметров технических средств на выбор и реализацию алгоритмов управления динамическими процессами

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПОСТАНОВКИ ЗАДАЧ УЧЕТА ИНФОРМАЦИОННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.

1.1. Общая характеристика выбранного направления исследований.

1.2. Общая характеристика систем управления с информационным запаздыванием.

1.3. Обзор задач и средств имитационного моделирования САУ. Выбор языка программирования для имитационного моделирования САУ с информационным запаздыванием.

1.4. Общая структура и функции программного комплекса для исследования САУ с информационным запаздыванием.

1.5. Выводы.

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЛИЯНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ НА КАЧЕСТВО УПРАВЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.

2.1. Модели объекта управления и каналов передачи данных в программном комплексе для исследования САУ с информационным запаздыванием.

2.1.1. Модель объекта управления.

2.1.2. Модели каналов передачи данных от объекта управления к управляющему устройству и от управляющего устройства к объекту управления.

2.2. Система показателей качества и вычислительных характеристик для оценки процесса и алгоритма управления динамическими объектами.

2.3. Библиотека алгоритмов управления дискретными динамическими процессами и оценка информационного запаздывания, вносимого их реализацией.

2.3.1. Постановка задачи аналитического конструирования оптимальных регуляторов (обзор).

2.3.2. Две схемы реализации задачи АКОР.

2.3.3. Частный случай задачи АКОР.

2.3.4. Перечень настраиваемых параметров задачи АКОР.

2.3.5. Оценка вычислительной сложности схем реализации расчетов задачи АКОР

-32.3.6. Постановка задачи разработки алгоритмов для цифрового регулятора с пропорционально-интегрально-дифференциалъным законом управления.

2.3.7. Адаптация параметров пропорционально-интегрально-дифференциального регулятора.

2.4. Выводы.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ С ИНФОРМАЦИОННЫМ ЗАПАЗДЫВАВАНИЕМ.

3.1. Перечень и характеристика вычислительных экспериментов для исследования систем управления динамическими объектами с учетом ограниченности ресурсов технических средств.

3.1.1. Методика проведения вычислительных экспериментов.

3.2. Программный комплекс для автоматизации исследования систем управления динамическими объектами при ограниченности ресурсов технических средств.

3.2.1. Требования к программному комплексу.

3.2.2. Структура программного комплекса.

3.3. Основные результаты исследований систем управления динамическими объектами при ограниченных ресурсах технических средств.

3.3.1. Группа вычислительных экспериментов №1.

3.3.2. Группа вычислительных экспериментов №2.

3.3.3. Группа вычислительных экспериментов №3.

3.3.4. Группа вычислительных экспериментов №4.

3.4. Выводы.

4. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ СТРУКТУРЫ АЛГОРИТМОВ, УМЕНЬШАЮЩИЕ ИНФОРМАЦИОННОЕ ЗАПАЗДЫВАНИЕ ЗА СЧЕТ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ.

4.1. Распределенная вычислительная систем и ее характеристики: основные понятия

4.2. Постановка задачи исследования распределенных алгоритмов настройки коэффициентов ПИД-регулятора в процессе управления.

4.3. Общая структура распределенной вычислительной системы. Выбор средств реализации.

4.4. Исследование распределенных алгоритмов адаптации ПИД-регулятора на базе гетерогенной вычислительной сети.

4.4.1. Группа вычислительных экспериментов №1.

-44.4.2. Группа вычислительных экспериментов №2.

4.4.3. Основные результаты вычислительных экспериментов.

4.5. Выводы.

Прогресс в области автоматического управления в значительной степени связан с переводом технических средств на цифровую основу. Появление цифровых датчиков, преобразователей, средств реализации управляющих воздействий и особенно цифровых регуляторов открывает принципиальную возможность реализации гораздо более сложных структур и алгоритмов обработки информации и управления по сравнению с традиционными вариантами. Однако алгоритмы, встраиваемые в современные разрабатываемые или освоенные промышленностью цифровые регуляторы, в подавляющем большинстве случаев являются дискретной формой реализации непрерывных во времени линейных законов управления [23, 41, 42, 44], освоенных и широко распространенных применительно к аналоговым техническим средствам. Усовершенствование алгоритмов относится, в основном, к встраиванию программ адаптации параметров регулятора в ходе работы системы управления [20, 29, 42, 67, 77, 81, 83]. Немногочисленные примеры использования законов управления, синтезированных на базе строгих теоретических позиций (в частности, оптимизационных), носят, в основном, исследовательский характер [1, 28, 30, 34, 39].

Актуальность темы. Представляет интерес создание методики и аппарата для обоснования целесообразности усложнения моделей и алгоритмов на этапе проектирования системы автоматического управления (САУ).

Актуальность темы работы в решении теоретических вопросов управления объектами с помощью цифровых средств состоит в выработке подхода к учету принципиальной ограниченности ресурсов вычислительной цифровой техники управления. В предшествующей работе Асанова М.С. «Оптимизация замкнутых систем управления с учетом ограниченного быстродействия технических средств» [6] в качестве параметра, который требуется учитывать на этапе синтеза цифровых алгоритмов, рассматривается ограниченность быстродействия средств контроля и реализации управляющих воздействий. Поскольку средства управления производственными объектами реализуются на базе микропроцессорной техники, требуется учитывать также объемы оперативной и внешней памяти и разрядность цифровых средств, реализующих алгоритмы. Выработка средств решения таких задач является одной из целей данной работы.

Актуальность темы в решении прикладных задач подтверждается потребностью в средствах моделирования для проектирования цифровых систем управления, с помощью которых можно было бы провести сопоставление различных вариантов алгоритмов и способов их реализации и на его основе обосновать выбор алгоритмического обеспечения системы и оценить значения показателей качества управления, достижимые при использовании комплекса технических средств, предусмотренных в проекте системы автоматизации. Для реализации этой задачи в работе предлагается программный комплекс, позволяющий моделировать работу цифровой системы управления с учетом ограниченности ресурсов технических средств.

Актуальность темы с позиции применения современных идей вычислительной техники при синтезе цифровых алгоритмов состоит в переносе концепций распределенных вычислений, развиваемых в рамках сетевых и интернет-технологий, в сферу управления динамическими процессами. Базой для решения таких задач является учет информационного запаздывания, вносимого в систему управления техническими средствами, благодаря чему удается сопоставить как различные алгоритмы управления, так и различные варианты их реализации и организации.

Объектом исследования являются дискретные системы управления динамическими процессами с информационным запаздыванием в технических приложениях.

Целью диссертационной работы является разработка подхода, методики и программного комплекса, позволяющих учесть ограниченность быстродействия, памяти и разрядности цифровых средств на этапе проектирования систем управления.

Для достижения цели в работе решены следующие задачи:

1. Анализ особенностей цифровых систем управления динамическим объектом, связанных с ограниченностью ресурсов управляющей техники, постановка задачи выбора рационального соотношения между уровнем сложности модели объекта и алгоритма управления, с одной стороны, и возможностями средств управления, с другой стороны.

2. Создание программного комплекса для моделирования цифровых систем с ограниченными ресурсами техники управления, в состав которого входит библиотека алгоритмов управления разной сложности, библиотека вариантов их цифровой реализации и средств формирования дискретной модели непрерывного многомерного объекта управления.

3. Разработка методики вычислительных экспериментов с моделями цифровых систем управления, базирующейся на предлагаемой в данной работе совокупности показателей качества управления.

4. Конструирование различных вариантов реализации ряда алгоритмов на базе идей распределенных вычислений и оценка эффективности распараллеливания алгоритма с использованием техники с гетерогенными характеристиками.

5. Разработка методики повышения быстродействия алгоритмов прямого поиска и генетических алгоритмов настройки параметров цифровых систем в реальном времени на основе рациональной организации распределенных вычислений.

Методы исследований. В работе использованы математические методы, методы системного анализа, методы объектно-ориентированного анализа и проектирования программных средств. Проведение исследований систем управления динамическими процессами с информационным запаздыванием базируется на методах имитационного моделирования и планирования экспериментов.

Достоверность результатов. Обоснованность и достоверность полученных данных и зависимостей обеспечивается внутренней непротиворечивостью результатов исследования и их соответствием теоретическим положениям теории управления, кибернетики, теории оптимизации и адаптации; последовательным проведением имитационных экспериментов, согласованием результатов экспериментов, полученных с помощью разработанных программных комплексов, с результатами расчетов с помощью коммерческих математических пакетов.

Научная новизна. Впервые поставлена задача совместного учета ограниченности быстродействия, объема памяти и разрядности технических средств при синтезе цифровых систем, в процессе решения которой получены следующие новые результаты:

1. Проанализированы возможные потери оптимальности алгоритмов, синтезированных без учета ограниченности быстродействия, памяти и разрядности цифровых средств управления, в системах с реальными техническими средствами. Данный результат связан с учетом информационного запаздывания, вносимого техническими средствами в систему управления.

2. Показано, что различные варианты структурной организации вычислений для одного и того же алгоритма управления вносят в систему разное информационное запаздывание, благодаря чему показатели качества работы системы автоматического управления (САУ) оказываются различными и открывается возможность выбора наилучшей организации алгоритма управления.

3. Предложена реализация алгоритмов управления с адаптацией параметров управляющих устройств на базе гетерогенной распределенной вычислительной структуры.

4. Получены новые варианты настройки параметров САУ на базе генетических алгоритмов с реализацией в гетерогенной распределенной вычислительной структуре, позволяющей снизить влияние информационного запаздывания на качество управления.

Практическая полезность результатов.

1. Разработан программный комплекс («Simulator»), позволяющий выбрать рациональное алгоритмическое обеспечение цифровых систем управления на стадии ее проектирования. Программный комплекс передан на предприятие «Камышинская ТЭЦ» для использования при модернизации систем автоматического управления режимами работы котельных агрегатов.

2. Предложена система показателей качества для сопоставления различных вариантов структурной организации алгоритмов управления и разработана методика проведения вычислительных экспериментов для обоснования выбора алгоритмического обеспечения.

3. На базе результатов работы поставлены исследовательские лабораторные работы по анализу эффективности распараллеливания алгоритмов в задачах обработки информации и управления, внедренные в учебный процесс подготовки инженеров по специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Камышинском технологическом институте (филиале) Волгоградского государственного технического университета.

На защиту выносятся:

- методика обоснования использования алгоритмов управления и технических средств их реализации в системах управления многомерными динамическими процессами с информационным запаздыванием;

- программный комплекс для проведения вычислительных экспериментов с моделями цифровых систем управления с информационным запаздыванием согласно разработанной методике;

- способ повышения быстродействия адаптивных алгоритмов настройки параметров регулятора в реальном времени за счет их реализации в распределенной вычислительной системе;

- новая реализация генетических алгоритмов настройки параметров управляющих устройств на базе распределенной вычислительной системы в гетерогенной сети.

Внедрение. Программный комплекс внедрен на Камышинской ТЭЦ Волгоградэнерго для использования при разработке модернизированных систем автоматического управления режимами работы котельных агрегатов, что подтверждается приведенным в Приложении актом внедрения.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на VIII, IX международных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино 2001, Дубна 2002), шестой международной конференции «Экология и здоровье» (Краснодар, 2001), международной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2000), III Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (Кисловодск, 1999), Всероссийской конференции «Прогрессивные технологии в обучении и производстве» (Камышин, 2002), IV и VI межвузовских конференциях молодых ученых (Волгоград, 1998, 2001, в 2001 году работа получила третье призовое место в конкурсе, проводимом в рамках конференции), конкурсе научно-методических работ в Волгоградском государственном техническом университете (Волгоград 2000, 2001, в 2001 году работа получила первое и второе призовые места), а также на региональных научно-практических конференциях, проводимых в г. Камышине в 1998, 1999, 2000 годах.

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в [31, 48 - 56].

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит 149 страниц основного текста, 34 рисунка, 13 таблиц, список литературы (83 наименования), материалов о внедрении и приложения 3 стр.

Основные результаты, полученные в работе, состоят в следующем:

1. Поставлена задача исследования САУ с учетом информационного запаздывания, вносимого в систему техническими средствами сбора информации, ее обработки, расчета и реализации управляющих воздействий. Обоснована необходимость учета быстродействия, объема памяти и разрядности цифровых технических средств реализации алгоритмов управления. Выявлены новые свойства САУ с ИЗ.

2. Сформулированы принципы учета ограниченности ресурсов техники управления (быстродействия, памяти, разрядности) при решении задачи проектирования цифровых систем управления. Разработана структура обеспечивающих компонентов программного комплекса, позволяющего проводить вычислительные эксперименты по исследованию влияния ИЗ на качество управления.

3. Предложены способы оценки информационного запаздывания, вносимого в систему управления техническими средствами с ограниченными возможностями на этапе анализа и синтеза алгоритмов управления.

4. Разработана система показателей качества и характеристик алгоритмов, позволяющая сопоставить различные варианты алгоритмов и их структурной организации с учетом вносимого ими информационного запаздывания.

5. Получены оценки вычислительной сложности различных алгоритмов управления многомерными объектами, в том числе: ряда вариантов алгоритма, синтезированного методами аналитического конструирования оптимальных регуляторов; пропорционально-интегрально-дифференциального алгоритма управления с двумя вариантами адаптации параметров (на основе поиска экстремума показателя качества в пространстве настроечных параметров и на основе применения эволюционных методов улучшения настроек).

6. Предложена методика проведения вычислительных экспериментов и определения области эффективного использования алгоритмов управления, синтезированных с учетом информационного запаздывания, а также обоснования использования технических средств для реализации алгоритмов управления.

7. Описана структура разработанного программного комплекса и предложены группы вычислительных экспериментов для испытания различных вариантов алгоритмического обеспечения управления динамическими объектами в цифровых системах управления.

8. Приведены основные результаты исследований различных цифровых систем управления с учетом ограниченности ресурсов технических средств и информационным запаздыванием.

9. Поставлена общая задача использования специальных структур алгоритмов управления с целью уменьшения вносимого ими информационного запаздывания; базой для построения таких структур выбрана распределенная система с параллельными вычислениями.

10.Спроектирована архитектура распределенной вычислительной системы для гетерогенных сетей на базе технологий RMI, Jini, JavaSpaces. Разработана структура и реализованы обеспечивающие программные компоненты, позволяющие проводить вычислительные эксперименты по исследованию распараллеленных алгоритмов.

11 .Предложена методика и на ее базе проведено исследование распределенных вычислительных систем, реализующих алгоритмы настройки САУ с ПИД-регулятором на основе генетических и поисковых алгоритмов.

12.Получены оценки быстродействия системы для различных параметров распределенной системы, в том числе: объема передаваемых данных, количества вычислительных, решающих сервисов и сервиса РСИП и сделаны выводы по возможному использованию распределенных вычислительных систем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа, 1989.-262 с.

2. Александров А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем. М.: Энергия, 1986.-272 с.

3. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука, 1971. - 424 с.

4. Артамонов Д.В. Модели и средства управления системами с переменными параметрами при наличии запаздывания: Дис. . канд. тех. наук: 05.13.01. -Пенза, 1999.- 141 с.

5. Асанов М.С. Оптимизация замкнутых систем управления с учетом ограниченного быстродействия технических средств: Дис. . канд. тех. наук: 05.13.01. Фрунзе, 1984. - 184 с.

6. Асанов М.С., Брусиловский Р.Д., Крушель Е.Г. Двухуровневое агрегированное управление в условиях неполной информации. В кн.: Оптимизация динамических систем. - Минск, 1978. - С. 13-18.

7. Брайсон А. Хо Ю-ши. Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972.-544 с.

8. Буч. Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд. / Пер. с англ. М.: Бином, СПб.: Невский диалект, 1999.-560 с.

9. Ю.Воронов А.А., Рутковский В.Ю. Современное состояние и перспективы развития адаптивных систем // Вопросы кибернетики. Проблемы теории ипрактики адаптивного управления. М.: Научный совет по кибернетике АН СССР, 1985.-С. 5-48.

10. П.Говорухин В.Н., Цибулин В.Г. Введение в Maple V. Математический пакет для всех. М.: Мир, 1997. - 208 с.

11. Гультяев А.К. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows. М.: КОРОНА принт, 2001. - 400 с.

12. Дейкстра Э. Взаимодействие последовательных процессов // Языки программирования. -М.: Мир, 1972. С. 9-86.

13. Денисов А.И. Синтез оптимальных по быстродействию систем управленияметодом малых приращений: Автореф. дис.канд. техн. наук: 05.13.01. 1. Тула, 1999.-22 с.

14. Дьяконов В.П. Maple 7. Учебный курс. СПб.: Питер, 2002. - 672 с.

15. Дьяконов В.П. Mathcad 2001. Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. - 624 с.

16. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В., Круглов В.В. Matlab 5 с пакетами расширений. М.: Нолидж, 2001. - 880 с.

17. Емельянов В. В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. - 427 с.

18. Жалалов А. Применение теории линейных систем с квадратическим критерием к управлению объектами с запаздыванием. В кн.: Применение вычислительных машин в системах управления непрерывными производствами. -Фрунзе: Илим, 1975. С. 46-59.

19. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. О некоторых результатах совместного использования принципов построения систем с переменной структурой и адаптивных систем с эталонной моделью // Автоматика и телемеханика, 1999, №5.-С. 67-78.

20. Изерман Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984. - 541 с.

21. Исаев С.А. Разработка и исследование генетических алгоритмов для принятия решений на основе многокритериальных нелинейных моделей: Автореф. дис.канд. техн. наук: 05.13.17. -Н. Новгород, 2000. 18 с.

22. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э. Кьюсиака; Пер. с англ. А.П. Фомина; Под ред. А. И. Дашенко, Е.В. Левнера. М.: Наука, 1991. - 544 с.

23. Кваркернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.-650 с.

24. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. - 544 с.

25. Ковалев А.А., Колмановский В.Б., Шайхет Л.Е. Уравнение Рикатти в устойчивости стохастических линейных систем с запаздыванием / Автоматика и телемеханика, 1998, №10. С. 35-54.

26. Койво Х.Н., Пузырев В.А. Самонастраивающиеся управляющие устройства // Зарубежная радиоэлектроника, 1986, №11. С. 3-6

27. Красовский А.А., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Энергия, 1977. -272 с.

28. Крушель Е.Г., Степанченко И.В. О влиянии информационного запаздывания на качество управления // Актуальные проблемы развития г. Камышина: Тезисы докладов региональной межвузовской научно-практической конференции. Камышин, 1998.-С. 169-171.

29. Кудрявцев Е.М. Mathcad 2000 Pro. М.: ДМК Пресс, 2001. - 576 с.

30. Левин В. И. Структурно-логические методы исследования сложных систем с применением ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 304 с.

31. Летов A.M. Аналитическое конструирование регуляторов / Автоматика и телемеханика, 1960, №4, С. 436-441; №5, - С. 561-568; №6, - С. 661-665; 1961, №4,-С. 425-435.

32. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Control System Toolbox. MATLAB 5 для студентов. M.: Диалог - МИФИ, 1999. - 288 с.

33. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы / Пер. с англ. -М.: Мир, 1978.-312 с.

34. Метод прямого поиска экстремума функции многих переменных (алгоритм Хука-Дживса): Методические указания / Сост. О.В. Барабашова, Е.Г. Кру-шель; Волгоград, гос. техн. ун-т. Волгоград, 2000. - 16 с.

35. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 3-х т. Т.2: Синтез регуляторов и теория оптимизации систем автоматического управления / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 736 с.

36. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 3-х т. Т.З: Методы современной теории автоматического управления / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 748 с.

37. Миркин Б.М. Адаптивное децентрализованное управление с модельной координацией // Автоматика и телемеханика, 1999, № 1. С. 90-100.

38. Основы управления технологическими процессами / С.А. Анисимов, В.Н. Дынькин, А.Д. Красавин и др.: под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1978. -440 с.42.0стрём К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ: Пер. с англ. М.: Мир, 1987.-480 с.

39. Очков В.Ф. MathCAD 7 Pro для студентов и инженеров. М.: Компьютер Press, 1998.-384 с.

40. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. -М.: Наука, 1975.-616 с.

41. Понтрягин JI.C., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1976. - 392 с.

42. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СДАМ И. М.: Мир, 1987.-644 с.

43. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красов-ского. М.: Наука, - 1987. - 712 с.

44. Степанченко И.В. Автоматизация научных исследований систем управления с квадратическим критерием // В сб. тезисы докладов IV межвузовской конференции молодых ученых / ВолгГТУ, Волгоград, 1998.-С. 177-179.

45. Степанченко И.В. Имитационное моделирование дискретных систем управления с информационным запаздыванием // Математика. Компьютер. Образование. Вып. 8. Часть II. Сб. науч. тр. / Под редакцией Г.Ю. Ризниченко. -М.: Прогресс-Традиция, 2001. С. 523-528.

46. Степанченко И.В. Исследование дискретных систем управления при влиянии ограниченности параметров технических средств // Наука Кубани. Библиотека журнала: Сб. науч. тр. Краснодар, 2001. - С. 201-212.

47. Теория автоматического управления: Учебное пособие для вузов: В 2-х ч.: Под ред. Воронова А.А. М.: Высшая школа, 1977. - 303 с.

48. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Энергия, 1981. - 448 с.

49. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.-С. 157-163.

50. Цирлин A.M. Оптимизационное управление технологическими процессами, М.: Энергоатомиздат, -1986. - 400 с.61 .Четвериков В.Н. Подготовка и телеобработка данных в АСУ. М.: Высшая школа, 1981.-320 с.

51. Чумаков А.В. Адаптивно-оптимальные регуляторы для объектов с запаздыванием: Дис. . канд. тех. наук: 05.13.01. Тула, 1997. - 162 с.

52. Шварцман В.О., Емельянов Г.А. Теория передачи дискретной информации. -М.: Связь, 1979.-424 с.

53. Alan W. Brown (ed.), Component-Based Software Engineering, IEEE Computer Society, Los Alamitos, CA, 1996,140 p.

54. Basic Reference Model of Open Distributed Processing. ISO/IEC JTC1/SC212/WG7 CD 10746-1, International Standards Organization, 1992.

55. Birman K.P. The process group approach to reliable distributed computing. Comms. ACM, Vol. 36, №12,1993. pp. 36-53.

56. Cameron F., Seborg P.E. A self-tuning controller with a PID structure // Int. J. Control. 1983 / Vol. 38. №2, pp. 401-417.

57. Cheriton D.R. Preliminary thoughts on problem-oriented shared memory: a decentralized approach to distributed systems. ACM Operating Systems Review, Vol. 19, №4, 1985. pp. 26-33.

58. Coulouris G., Dollimore J., Kindberg T. Distributed systems. Concepts and design. 3-d edition. Pearson Education Limited, 2001. - 772 c.

59. Dahlin E.B. Designing and Tuning Digital Controllers // Instruments and Control System, 41, №6,1968. pp. 77-83.

60. Edwards W.K. Core Jini. 2-d edition. Sun Microsystems Press, 2001. - 1004 p.

61. Freeman E., Hupfer S., Arnold K. JavaSpaces. Principles, patterns and practice. Addison-Wesley Publishing Company, 2001. 364 p.

62. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company, 1989.

63. Grady Booch, Ivar Jacobson, and James Rumbaugh, Unified Modeling Language 1.3, White paper, Rational Software Corp., 1998.

64. Grady Booch, Object Solutions, Addison-Wesley, 1995.

65. Ivar Jacobson, Magnus Christerson, Patrik Jonsson, and Gunnar Overgaard, Object-Oriented Software Engineering A Use Case Driven Approach, Wokingham, England, Addison-Wesley Publishing Company, 1992, 582 p.

66. Karr C. L. An Adaptive System for Process Control Using Genetic Algorithms / Int. Symp. on Artificial Intelligence in Real-Time Control, IFAC/IFIP/IMACS preprints, Delft, Netherlands, 1992. pp. 585-590.

67. Monagan В., Geddes K.O., Heal K.M., Labahn G., Vorkoetter S.M. Maple V Release 5. Programming Guide. Springer, 1998. 380 p.

68. Mosberger D. Memory Consistency Models. Technical Report 93/1/, University of Arizona, 1993.

69. Philippe Kruchten, Rational Unified Process An Introduction, Addison-Wesley Publishing Company, 1999.

70. Porter B. and Jones A.H. Genetic Tuning of Digital PID Controllers / Electronics Letters, Vol. 28, No. 9, 1992. pp. 843-844.-149

71. Saltzer J.H., Reed D.P., Clarke D. End-to-End Arguments in System Design,

72. ACM Transactions on Computer Systems Vol.2, №4, 1984. pp. 277-288. 83.Varsek A., T. Urbacic and B. Filipic. Genetic Algorithms in Controller Design and Tuning / IEEE Trans. Sys. Man and Cyber., Vol. 23, No. 5, 1993. pp. 1330- 1339.-150