автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы синтеза робастного и адаптивного управления необитаемыми подводными аппаратами

На правах рукописи

Лебедев Александр Васильевич

МЕТОДЫ СИНТЕЗА РОБАСТНОГО И АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НЕОБИТАЕМЫМИ ПОДВОДНЫМИ АППАРАТАМИ

Специальность: 05.13.01 - системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат | 4851242

диссертации на соискание ученой степей_________

доктора технических наук

3 О ИЮН 2011

Владивосток 2011

4851242

Работа выполнена в лаборатории робототехнических систем Института автоматики и процессов управления ДВО РАН

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

Филаретов Владимир Федорович заслуженный деятель науки РФ заслуженный изобретатель РФ

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Подураев Юрий Викторович

доктор технических наук, профессор Девятисильный Александр Сергеевич

доктор технических наук, профессор Карпачев Александр Афанасьевич

Ведущая организация: Институт прикладной математики

им. М.В. Келдыша РАН (г. Москва)

Защита состоится « 04 » июля 2011 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 005.007.01 в Институте автоматики и процессов управления ДВО РАН по адресу: 690041, г. Владивосток, ул. Радио, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института автоматики и процессов управления ДВО РАН.

Автореферат разослан у,2-7» 2011 г.

И.о. ученого секретаря

диссертационного совета Д 005.007.01, ^ /

д.т.н. Г) В.А. Бобков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Астуальность темы. Создание высококачественной подводной робототехники является одним из приоритетных направлений в области исследования и освоения Мирового океана. Важным элементом в арсенале соответствующих технических средств являются необитаемые подводные аппараты (НПА), позволяющие исключить непосредственное присутствие человека в зоне подводных работ. По мере расширения круга и усложнения задач, решаемых НПА, повышаются и требования к системам управления (СУ) этими объектами. Для выполнения сложных маневров в рабочей зоне СУ должна обеспечить точное движение НПА по заданной пространственной траектории с заданной (возможно, изменяющейся) ориентацией. В других случаях (например, при работе подводного манипулятора и т.д.) требуется точное позиционирование и стабилизация аппарата-носителя в заданной точке пространства с компенсацией всех возможных внешних возмущений.

В указанных режимах (в отличие от задачи терминального управления, когда достаточно лишь гарантировать перемещение НПА в заданную точку или даже в район по произвольной траектории) на качество функционирования СУ существенное влияние оказывают факторы, связанные с нелинейностью, нестационарностью и многосвязностью полной динамической модели подводного аппарата. Прежде всего это априорная неопределенность и значительные изменения массо-инерционных и гидродинамических характеристик НПА, наличие сильного взаимовлияния между степенями подвижности и неконтролируемых внешних воздействий со стороны вязкой окружающей среды. При использовании традиционных линейных регуляторов указанные факторы приводят к значительному снижению качества управления, а зачастую вся система в целом теряет работоспособность.

Значительный вклад в развитие современной подводной робототехники и методов синтеза систем управления НПА внесли отечественные и зарубежные ученые М.Д.Агеев, Е.Н.Пантов, В.С.Ястребов, .1.У.Атегоп£еп, ТЛ-Роэзеп, •Г.Е.БЫте, и.Тагп, В.Я.Уое^ег и др.

В настоящее время для управления нестационарными динамическими объектами успешно используются адаптивные и робастные СУ, которые обеспечивают высокие показатели качества и инвариантность по отношению к изменяющимся параметрам. Однако при несомненных достоинствах известных подходов их применение при синтезе СУ НПА весьма ограничено и зачастую наталкивается на значительные трудности. Так, методы параметрической адаптации не позволяют эффективно парировать быстрые изменения параметров НПА в широких пределах. Многие СУ синтезируются на базе неадекватных линеаризованных или упрощенных нелинейных моделей НПА, а также имеют заведомо заниженное быстродействие. Кроме того, большинство известных подходов не учитывает влияние на качество функционирования СУ неидеальностей исполнительных элементов и ограничений управляющих сигналов. В целом применение адаптивного и робастного подходов при синтезе

СУ подводными аппаратами весьма затруднено, а сложность синтезируемых систем в большинстве случаев (особенно при использовании многомерной централизованной модели НПА) остается слишком высокой, что является серьезным препятствием на пути их практической реализации.

Как показывают результаты многочисленных исследований, наиболее простые и эффективные законы управления многосвязными нестационарными нелинейными объектами удается сформировать в классе систем с разрывными управляющими сигналами, к которым относятся системы с переменной структурой (СПС) и самонастраивающиеся системы (СНС) с эталонной моделью. Основы построения таких СУ заложены в трудах российских ученых Ю.А.Борцова, С.В.Емельянова, Б.Н.Петрова, В.Ю.Рутковского, В.И.Уткина. Дальнейшему развитию методов синтеза СПС и СНС посвящены работы Ю.Ю.Воронина, В.П.Грехова, Д.Б.Изосимова, В.Ф.Филаретова, К.Я.СоЬееп, Е.Я.ЫГегуз, \V.Li, .ЫЕ-БЫте, О.Л.Уое^ег и др.

В этих системах инвариантность показателей качества к изменению параметров объекта управления (ОУ) и внешних воздействий, а также компенсация нежелательного взаимовлияния между каналами управления обеспечивается за счет специфических свойств скользящих режимов или быстрой сигнальной самонастройки по эталонной модели.

В ряде случаев при синтезе СПС и СНС целесообразно построение систем децентрализованного управления с использованием предварительной декомпозиции математических моделей ОУ. Однако такие СУ успешно функционируют только при малых скоростях движения объектов, когда взаимовлияние между каналами управления достаточно мало. В противном случае для сохранения высоких показателей качества следует формировать централизованное управление на базе полной многомерной модели объекта.

В связи с этим является актуальной рассматриваемая в диссертации проблема разработки и теоретического обоснования различных новых методов синтеза адаптивных и робастных систем управления пространственным движением НПА, основанных на указанных принципах. Весьма важен учет при синтезе СУ реальных ограничений мощности и неидеальностей усилительных и исполнительных элементов. Эффективным подходом является объединение принципов робастности и адаптации в рамках единой системы управления.

Сравнительная простота реализации и эффективность создаваемых законов управления позволяет использовать их при проектировании НПА, предназначенных для сложных и точных перемещений в водной среде.

Целью диссертационной работы является создание, теоретическое обоснование и развитие новых методов синтеза робастных и адаптивных систем, позволяющих за счет использования разрывных управляющих сигналов обеспечивать требуемые показатели качества управления НПА и их инвариантность в условиях неопределенности или непрерывного быстрого изменения трудно идентифицируемых параметров этих объектов и внешних воздействий, а также наличия неидеальностей и ограничений мощности усилительных и исполнительных элементов.

Задачи исследования. Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

- создание методов синтеза систем с нелинейной коррекцией и сигнальной настройкой по эталонной модели для централизованного и децентрализованного управления скоростью движения НПА, а также локальных подсистем управления движителями подводного аппарата;

- разработка и развитие методов синтеза многоканальных СПС, в том числе с использованием нелинейных корректирующих устройств, предназначенных для централизованного и децентрализованного управления скоростью, пространственным положением и ориентацией НПА;

- создание методов синтеза систем с разрывным управлением с учетом неидеальностей переключающих элементов и ограничений мощности исполнительных устройств, определение особенностей функционирования указанных систем в этих условиях и модификация законов управления с целью обеспечения их работоспособности в реальных условиях эксплуатации;

- разработка и теоретическое обоснование методов адаптивной подстройки параметров явных и неявных эталонных моделей в системах с разрывным управлением для обеспечения максимального быстродействия;

- разработка метода формирования программных сигналов при управлении движением НПА в пространстве, обеспечивающего автоматическое изменение скоростного режима этого движения при выходе исполнительных элементов на ограничения;

- проектирование на основе созданных методов и исследование в различных режимах функционирования новых регуляторов, обеспечивающих повышенное быстродействие и динамическую точность управления НПА.

Методы исследования. Проводимые в диссертации теоретические и практические исследования базируются на методах теории автоматического управления, теории адаптивных систем и систем с переменной структурой, теории движения НПА, теории дифференциальных уравнений с разрывной правой частью, численных методах исследования динамических систем.

Достоверность полученных результатов обеспечена корректным выполнением математических выкладок и преобразований, строгим доказательством основных теоретических выводов и результатов, а также подтверждена численным моделированием и экспериментальными данными.

Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке теоретических основ и методов синтеза многоуровневых робастных и адаптивных систем с разрывными управляющими сигналами для управления пространственным движением НПА в условиях быстрого и значительного изменения параметров объекта с учетом взаимовлияния между его степенями подвижности, а также неидеальностей и ограничений мощности усилительных и исполнительных элементов.

Предложен новый метод синтеза нелинейных корректирующих устройств для движителей и для НПА в целом, которые обеспечивают высокие показатели качества СУ при номинальных параметрах объектов управления.

Разработаны методы построения СНС для управления отдельным движителем, а также скоростью движения НПА (в централизованном и децентрализованном вариантах), основанные на применении сигнальной самонастройки по эталонной модели и позволяющие компенсировать отрицательное влияние быстрых изменений параметров ОУ на качество их функционирования.

Разработаны методы синтеза СПС для децентрализованного и централизованного управления скоростью и положением НПА в пространстве, обеспечивающие за счет формирования скользящих режимов робастность к изменяющимся параметрам объекта (без их идентификации).

Предложены оригинальные модификации законов управления в многоканальных СНС и СПС, позволяющие компенсировать сильное взаимовлияние между каналами управления НПА и воздействие со стороны вязкой среды. Для указанных систем впервые сформулированы и доказаны условия устойчивости процесса самонастройки, а также возникновения и существования режимов скольжения с учетом особенностей нелинейных многомерных и многосвязных ОУ.

Разработана методика расчета регуляторов с учетом ограничений сигналов управления, обеспечивающая наилучшие показатели качества при изменении параметров ОУ в заданных диапазонах. Получена оценка робастности СПС при наличии неидеальностей переключающих элементов. Установлены и строго обоснованы зависимости между характеристиками разрывных управляющих сигналов и текущим состоянием СНС и СПС.

Предложены методы адаптивной подстройки управляющих устройств в СНС и СПС, основанные на указанных зависимостях. Это позволило расширить диапазон отрабатываемых входных воздействий и уменьшить нагрузку на исполнительные элементы в благоприятных режимах работы СНС, а также существенно повысить быстродействие децентрализованных и централизованных СПС за счет более полного использования запаса мощности движителей (без идентификации текущего состояния объекта).

Разработан новый метод формирования пространственной траектории движения НПА, основанный на дополнительной коррекции программных сигналов и позволяющий автоматически уменьшать скорость этого движения при недостаточном ресурсе мощности в некоторых каналах управления.

Практическая ценность и реализация результатов диссертации. На основе предложенных теоретических подходов и методов созданы законы управления и конкретные структуры робастных и адаптивных регуляторов и СУ НПА, которые позволяют увеличить точность выполнения ими заданных технологических операций в вязкой жидкости и значительно повысить производительность в большинстве режимов эксплуатации.

Проведенные исследования включались в основные направления научно-исследовательских работ ИАПУ ДВО РАН. Они выполнялись в рамках госбюджетных тем 0/20.050/943 "Проблемы анализа и синтеза сложных управляемых систем" (2005-2007 гг.), "Проблемы анализа и синтеза сложных

управляемых систем и управление в неопределенных средах" (2008-2010 гг.), а также проектов РФФИ, программ Президиума и Отделения РАН, проектов ДВО РАН. Отдельные результаты диссертации используются в научных исследованиях Института автоматики и процессов управления ДВО РАН и в учебном процессе Дальневосточного федерального университета в курсах "Теория автоматического управления" и "Системы управления роботами".

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: The 7th International Conference on Advanced Robotics (Catalonia, Spain, 1995), The Fourth ECPD International Conference on Advanced Robotics, Intelligent Automation and Active Systems (Moscow, Russia, 1998), Третья международная конференция: Электромеханика и электротехнологии (Клязьма, 1998), Международная конференция по проблемам управления (Москва, 1999), The European Control Conference (Karlsruhe, Germany, 1999), The International Conference on Automation, Control and Information Technology (Novosibirsk, Russia, 2002,2005), The International Conference on Intelligent Systems and Control (Tsukuba, Japan, 2002, Honolulu, USA, 2004), The ASME International Mechanical Engineering Congress & Exposition (New Orleans, Louisiana, 2002), The International Scientific Forum AIMS for Future of Engineering Science (Paris, France, 2004, Hong-Kong, China, 2005), The Sixth ISOPE Pacific/Asia Offshore Mechanics Symposium (Vladivostok, Russia, 2004), Дальневосточная математическая школа-семинар им. акад. Е.В.Золотова (Владивосток, 2005, 2008), IV Всероссийская конференция "Математика, информатика, управление" (Иркутск, 2005), The 6th Asian Control Conference (Bali, Indonesia, 2006), The 16th International Conference on Control Systems and Computer Science (Bucharest, Romania, 2007), VIII Международная научно-техническая конференция "Кибернетика и высокие технологии XXI века" (Воронеж, 2007), IX Международная Четаевская конференция "Аналитическая механика, устойчивость и управление движением" (Иркутск, 2007), The IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (Harbin, China, 2007, Changchun, China, 2009, Xi'an, China, 2010), The Ninth International Conference on Control and Applications (Montreal, Canada, 2007), The IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (Zurich, Switzerland, 2007, Xian, China, 2008), II Международная конференция "Технические проблемы освоения Мирового океана" (Владивосток, 2007), V Международная конференция по автоматизированному электроприводу (Санкт-Петербург, 2007), X международный семинар им. Е.С.Пятницкого "Устойчивость и колебания нелинейных систем управления" (Москва, 2008), Международная научно-техническая конференция "Мехатроника, автоматизация, управление" (Дивноморское, 2009), 16 М1жнародна конференщя з автоматичного управлшня "Автоматика-2009" (Чершвщ, Украша, 2009), The First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Vladivostok, Russia, 2010), Дальневосточная научно-практическая конференция "Проблемы транспорта Дальнего Востока" (Владивосток, 1995, 1997, 2001, 2003, 2005, 2007), Научно-техническая

конференция ДВГТУ (Владивосток, 1994, 1995), Научная конференция ДВГТУ. Вологдинские чтения (Владивосток, 1999,2007,2008).

Публикации. По результатам диссертации опубликованы 79 научных работ, в том числе 10 статей в журналах из списка ВАК, 2 монографии и 12 патентов на изобретения.

Личный вклад. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах [1-13,26,27,2932,35-45] автором диссертации разработаны методы синтеза различных типов робастных и адаптивных систем управления, проведено теоретическое обоснование этих методов и численное моделирование синтезированных СУ. В работах [14-25] предложены конкретные структуры управляющих устройств на основе разработанных методов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, восьми глав, заключения, списка литературы и приложений. Основное содержание работы изложено на 315 страницах машинописного текста, она содержит 67 рисунков. Список литературы включает 295 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы синтеза систем с разрывным управлением для необитаемых подводных аппаратов, сформулированы цели и задачи исследования, дана общая характеристика работы и ее содержание по главам, перечислены основные результаты, выносимые на защиту.

В первой главе дан подробный анализ существующих методов и систем управления сложными нелинейными динамическими объектами в условиях параметрической неопределенности и нестационарности. Рассмотрены методы описания динамики необитаемых подводных аппаратов (НПА) и типы систем управления НПА. На основе проведенного анализа определены основные подходы к решению проблемы синтеза систем управления НПА: разработка самонастраивающихся систем с эталонными моделями (СНС) и систем с переменной структурой (СПС), в том числе и с элементами адаптации. Конкретизирована постановка задачи исследования.

Во второй главе рассмотрены вопросы формирования различных типов математических моделей НПА, предложен новый подход к синтезу его СУ и разработан метод построения желаемых траекторий движения НПА в водной среде.

Динамика пространственного движения необитаемого подводного аппарата как свободного твердого тела в вязкой жидкости с учетом взаимосвязи между проекциями его линейной и угловой скорости на оси абсолютной и связанной систем координат (СК) определяется системой нелинейных нестационарных дифференциальных уравнений, которые записываются в матричной форме следующим образом:

M{t)ù + (C(i>, t) + D{v,t))o + f = rà, X = J{x)u,

(1) (2)

где M(t) - матрица инерции, C{ v,t) - матрица кориолисовых и центробежных сил, D(u,t) - матрица вязкого трения, J(x) - блочно-диагональная матрица преобразования координат, х - вектор положения и ориентации НПА в абсолютной СК, и - вектор проекций линейной и угловой скорости НПА на оси связанной СК, /- вектор внешних возмущений (в т.ч. гидростатических сил и моментов), гд - вектор сил и моментов движителей.

Здесь и далее размерность всех матриц 6x6, размерность векторов 6x1. Матрицы М, С и D включают параметры НПА, изменяющиеся во времени в процессе его движения (присоединенные массы и моменты инерции, коэффициенты вязкого трения и т.д.).

Как показывают результаты многочисленных исследований, нелинейная динамика движителей оказывает существенное влияние на качество функционирования СУ НПА. В качестве базовой математической модели отдельного движителя принимается следующая система уравнений:

Jàéà + ктКЩ1®д + Kaà I œà 1= kmkyRdXu > *д = Kaà К I > (3)

где Jà - момент инерции вращающихся частей движителя с учетом присоединенного момента инерции жидкости, /?а - активное сопротивление якорной цепи электродвигателя постоянного тока, кт, kw - коэффициенты момента и противо-ЭДС электродвигателя, ку - коэффициент усиления усилителя мощности, кв - коэффициент вязкого трения винта, соа - скорость вращения вала двигателя, кх- коэффициент тяги, г„ - сила тяги движителя, и -сигнал управления движителем соответствующей степени свободы.

Параметры движителя Jà и кв могут изменяться в заданных диапазонах. В работе рассматривается и более сложная модель движителя, учитывающая ряд особенностей взаимодействия винта с вязкой жидкостью, в частности, изменение шага винта при реверсе, влияние скорости движения НПА на упор, создаваемый винтом, а также профильные потери винта.

В работе развиваются два подхода к синтезу СУ НПА, основанные на принципах централизованного и децентрализованного управления сложным многомерным объектом. Метод синтеза систем централизованного управления НПА базируется на непосредственном использовании полной модели его динамики (1), (2). При синтезе систем децентрализованного управления производится декомпозиция полной модели (1) с выделением уравнений, описывающих изменение каждой координаты НПА. Согласно этому методу система (1) разбивается на шесть сепаратных подсистем, соответствующих отдельным степеням свободы НПА. В каждой из них полностью сохраняются все взаимовлияния и взаимодействия с остальными пятью подсистемами, которые имеют место в процессе произвольного пространственного движения НПА, а также воздействия со стороны окружающей вязкой среды.

В частности, любая из трех подсистем, соответствующих линейным степеням свободы НПА, описывается уравнением:

тй + <1)р + (12иЩ+/и=тд, (4)

где т - масса НПА с учетом присоединенной массы жидкости по соответствующей степени свободы, сI\ - коэффициенты вязкого трения НПА (в зависимости от режима движения один из них принимается равным нулю),/„ - обобщенная функция, включающая все внешние воздействия на данную подсистему и внутренние взаимодействия между подсистемами, и - проекция вектора скорости НПА на одну из осей связанной СК.

Проведенные исследования показали эффективность применения метода поэтапного синтеза СУ НПА, в соответствии с которым последовательно синтезировались подсистемы (контуры) управления движительным комплексом (ДК), скоростью (режим управления скоростью) и положением (режим управления положением) подводного аппарата, как показано на рис. 1 (здесь УУС и УУП - устройства управления скоростью и положением НПА, и,Ха -вектора задающих сигналов по скорости и положению НПА). Указанный подход позволил упростить процедуру синтеза и применить на каждом этапе различные (наиболее эффективные) законы и способы управления.

I Контур управления положением I

Рис. 1. Подсистемы управления НПА

Дополнительной проблемой при синтезе СУ является формирование таких траекторий движения НПА (т.е. законов изменения вектора задающих сигналов х,1) и скоростных режимов движения НПА по этим траекториям, которые могут быть реализованы при ограниченной мощности движителей.

В качестве одного из подходов к решению указанной проблемы предложено задавать желаемую траектория движения НПА в виде некоторой пространственной кривой, которая в абсолютной СК однозначно определяется двумя уравнениями у = gy(x) и г = gz(x), где х, у, 2 - координаты центра масс НПА, gy(x), gг{x) - желаемые функции переменной х.

При этом в качестве дополнительных требований к функциям *(/), >'(/), г(1), удовлетворяющим указанным уравнениям, задается желаемый закон изменения модуля и вектора скорости НПА при движении по траектории, а также ограничения, накладываемые на проекции вектора ускорения х(/), у(1), ¿'(/) на оси абсолютной СК:

где gJt) - желаемая функция времени, ахтах, аутах, ашах - максимально возможные значения практически реализуемых величин проекций ускорения.

Показано, что искомая функция *(/), обеспечивающая желаемый закон (5) изменения модуля скорости движения НПА, является решением уравнения ■*(') - 8и(О/л/фМ. гДе Ф(х) = \ + (х)} + {¿2 (.х))2. Остальные функции ></) =

и -(') = &(*(')) легко определяются путем подстановки полученного выражения для х(/) в уравнения траектории.

Если желаемый скоростной режим движения gllt) требует слишком больших ускорений (т.е. неравенства (6) не выполнимы), должно быть обеспечено его автоматическое изменение таким образом, чтобы исключить нарушение неравенств (6), не искажая при этом желаемую траекторию.

Для решения этой задачи разработан способ коррекции сигнала gt^t) при движении НПА по сформированной траектории и в результате синтезировано двухконтурное устройство формирования сигналов х(г), у(1), г(/). В дальнейшем они используются в качестве задающих сигналов для подсистем управления по каждой степени подвижности НПА.

Математическая модель подводного аппарата (1), (2) с учетом уравнений динамики движителей (3) является многомерной, существенно нелинейной, нестационарной, содержит перекрестные связи и неконтролируемые внешние возмущения со стороны вязкой среды. В связи с этим синтез систем управления НПА представляет собой весьма сложную как в теоретическом, так и в практическом плане проблему. Ее решение предлагается искать в классе многомерных робастных и адаптивных систем.

В третьей главе синтезированы и исследованы СНС с эталонными моделями для отдельных подсистем и всего подводного аппарата в целом.

Система уравнений (3), описывающая динамику каждого движителя, является весьма сложной, существенно нелинейной и нестационарной. Поэтому задача синтеза адаптивной СУ движительным комплексом решается в два этапа. Вначале разрабатывается специальный нелинейный регулятор, предназначенный для компенсации нелинейностей при некоторых фиксированных (номинальных) значениях и кви переменных параметров и кв. Затем синтезируется дополнительный контур самонастройки по эталонной модели, позволяющий исключить отрицательное влияние на качество процесса управления отклонений этих параметров от номинала.

Яхтах. 1К01*Я,Ш„,

(5)

(6)

Желаемое линейное уравнение динамики движителя задается в виде:

где кц, Та - желаемые коэффициент усиления и постоянная времени движителя, соответственно.

Показано, что для придания движителю желаемых динамических свойств (7) необходимо сформировать следующий закон управления щ:

и А =

кщ^№ , К ,, I I

; ; ^ ыа + кв11шд I ыд I

Кл

, (8)

где г - дополнительный сигнал самонастройки.

Управление (8) при равенстве нулю сигнала г гарантирует, что движение нелинейной системы (3) при заданных постоянных значениях ^ = З^н, К = кт будет происходить в точном соответствии с решением желаемого линейного дифференциального уравнения (7).

Для компенсации отклонения параметров движителя от его заданных номинальных значений Ф Уй„ и к„ ф кт) и, соответственно, стабилизации его динамических свойств на заданном уровне, определяемом желаемым дифференциальным уравнением (7), необходимо с помощью сигнала г поддерживать нулевой ошибку ем = тм - тд системы относительно эталонной модели (тм - сигнал на выходе модели), структура которой определяется в точном соответствии с уравнением желаемого процесса управления (7).

С помощью метода Ляпунова получен закон изменения сигнала самонастройки, обеспечивающий устойчивость положения равновесия ем = 0:

г = Й81ёпОл), (9)

А = (Ю)

где кЬт> 0, ккш > 0 - постоянные коэффициенты.

Сформированы условия устойчивости процесса самонастройки в виде неравенств для коэффициентов управляющего устройства к/,т и

Применение разработанного закона управления (8) - (10) позволяет описывать движитель уравнением (7) и в дальнейшем использовать эту упрощенную модель при синтезе других подсистем управления НПА.

В соответствии с предложенной процедурой на этапе синтеза подсистемы управления скоростью движения НПА ставится задача добиться инвариантности к изменяющимся параметрам объекта и внешним возмущениям. Для решения этой задачи разработаны различные варианты СУ с нелинейной коррекцией и сигнальной самонастройкой по эталонной модели, причем предполагалось, что инерционность движительного комплекса с учетом

его локальной подсистемы управления (8) - (10) пренебрежимо мала по сравнению с подводным роботом в целом (что вполне согласуется с техническими данными многих НПА).

Первый вариант СНС реализует принцип децентрализованного управления и строится на основе математической модели НПА (4), полученной с применением метода декомпозиции, с учетом квадратичного характера зависимости упора движителя Тд от скорости вращения винта со,,.

Желаемое движение объекта и динамика эталонной модели задаются уравнением линейного апериодического звена с постоянной времени Тж и коэффициентом усиления кж, аналогичным (7). Особенности нелинейного ОУ приводят к необходимости построения специальной нелинейной коррекции для обеспечения его желаемого движения при номинальных параметрах т = т„, (1г = и отсутствии внешних возмущений. Отклонения параметров от номинальных значений и влияние внешних возмущений компенсируются за счет дополнительного сигнала самонастройки 2 с амплитудой И, формируемого в соответствии с выражением (9), в котором принимается ем=им-и. В результате закон управления имеет вид:

(П) (12)

где ки = к^кцку)1 — обобщенный коэффициент усиления усилителя и движителя, кт и ки - коэффициенты блока самонастройки, и-ш() - задающее воздействие по скорости НПА, д - вспомогательная переменная, - наибольшее значение внешнего возмущения/„.

Применение новых законов (10) и (12) формирования амплитуды А разрывного сигнала г позволило автоматически уменьшать ее величину в благоприятных режимах работы СУ и, тем самым, исключить неоправданный перерасход энергии и возможность выхода систем в нелинейную зону насыщения усилителя мощности.

Предложенная система децентрализованного управления сравнительно проста, однако при сильном взаимовлиянии между каналами управления НПА ее эффективность значительно снижается. Учет этих взаимовлияний может потребовать реализации управляющих сигналов недопустимо большой величины. В этом случае более целесообразно синтезировать СНС с применением принципов централизованного управления на базе полной математической модели объекта (1) с учетом его неопределенных и изменяющихся параметров, а также перекрестных связей между всеми каналами управления.

Желаемые динамические свойства объекта (1) определяются линейным дифференциальным уравнением эталонной модели:

* = {т,Хж - и) + с1ьр\и\ + г]к~и{,

Ь = ким\им\+кио2+/ит^.

М

*MUd>

(13)

где им(0) - вектор выходных координат модели, А„ - отрицательно определенная (для обеспечения устойчивости решения ия(0) постоянная матрица, Вм - постоянная матрица коэффициентов при задающих сигналах, щ -ц//) - вектор задающих сигналов по скорости.

В процессе синтеза СУ необходимо так сформировать вектор дополнительных сигналов самонастройки гХ0> чтобы при любых значениях параметров НПА и возмущений из заданных диапазонов обеспечивалось выполнение предельного соотношения Нт||е„(/)|| = 0, где ег = и - им - вектор

ошибки по скорости НПА относительно модели (13). Тогда по завершении процесса самонастройки поведение нелинейного нестационарного ОУ (1) будет определяться желаемым уравнением (13) с постоянными параметрами.

Доказано, что отрицательную определенность производной V„ функции Ляпунова Уу-0.5е1Ре1, (где Р — симметричная положительно определенная матрица) и, следовательно, асимптотическую устойчивость состояния еу = О, можно обеспечить с помощью закона самонастройки:

где hv = const > 0, sign(B^,Pev) - вектор, элементы которого определяются выражениями (sign(ВтмРеу)), = sign{BrMPev)i, Ms = sup]]<rv + <р*\\ - оценка вектора <7V + <р„ <т„ - составляющая, характеризующая отклонения параметров ОУ от заданных значений, <pv - составляющая, характеризующая влияние нелинейностей и внешних возмущений, || В* || - норма матрицы В„+, аь = const < 1 - вспомогательный коэффициент.

Обобщенная структурная схема многоканальной СУ с эталонной моделью приведена на рис. 2 (здесь ЛКУ - линейное корректирующее устройство, БСН - блок самонастройки, матрицы условно представлены в виде единых блоков, а каждый вектор - в виде одного сигнала).

Наличие ограничений (15) позволяет применить сигнальную самонастройку только для тех режимов работы НПА, в которых элементы векторов <TV и <р, варьируются в сравнительно узком диапазоне. В этом случае разработанный закон самонастройки при условии достаточной мощности используемых исполнительных устройств (усилителей и движителей НПА) позволяет придать системе желаемые динамические свойства эталонной модели (13) и обеспечить высокое качество управления скоростью движения НПА в условиях существенного изменения параметров объекта, наличия сильного взаимовлияния между степенями подвижности и внешних воздействий.

zv =-hvsign(BrMPev), К>(\-аьУх \\B:\\Ms

(14)

(15)

Рис. 2. Структурная схема системы с эталонной моделью для централизованного управления НПА

Для исследования эффективности всех синтезированных на основе предложенных методов СНС и СПС при управлении НПА в диссертации проведено их численное моделирование в среде MATLAB с использованием полной нелинейной и многосвязной модели подводного аппарата при различных задающих сигналах. Здесь и далее в силу ограниченности объема представлены только основные, наиболее характерные результаты моделирования СУ при ступенчатых задающих сигналах, позволяющие тем не менее однозначно судить о качестве разработанных систем.

На рис. За показаны переходные процессы, соответствующие изменению ошибок по отдельным составляющим вектора скорости НПА (кривая 1 -ошибка em=uJx-vx по одной из проекций линейной скорости и, кривая 2 -ошибка е^ = - ах по одной из проекций угловой скорости а), в многоканальной СНС с эталонной моделью при ступенчатых задающих воздействиях (ujx = и^ = щ = 1 м/с, a>jx = щ = coj: = 1 рад/с) в каждом канале управления и наихудшей комбинации параметров объекта (присоединенных масс и моментов инерции жидкости и коэффициентов вязкого трения) из заданных диапазонов. При этом предполагается, что внутри этих диапазонов параметры могут претерпевать значительные (не менее чем двукратные) изменения. Для сравнения на рис. 36 представлены переходные процессы в системе с традиционным ПИД-регулятором при тех же условиях.

Как показало проведенное исследование, линейный регулятор способен обеспечить заданное качество переходных процессов только при некоторых номинальных параметрах НПА и отсутствии взаимовлияния между каналами управления. При изменении параметров объекта и особенно при сильном взаимовлиянии между подсистемами переходные процессы приобретают колебательный характер, качество управления значительно снижается (рис. 36).

а) б)

Рис. 3. Переходные процессы изменения ошибок по скорости в СНС при наихудшей комбинации параметров НПА

Результаты моделирования разработанной многоканальной СНС (рис. За) свидетельствуют о том, что она позволяет обеспечить требуемое качество переходных процессов (отсутствие перерегулирования и статической ошибки, малое время переходного процесса) при сильном взаимовлиянии и сохраняет его при любых изменениях параметров объекта из заданных диапазонов.

В четвертой главе исследована возможность реализации заданных эталонных процессов управления (эталонной динамики) и определения наилучших показателей качества, достижимых в СНС с моделью при наличии ограничений управляющего сигнала.

Рассмотрено управление линейным динамическим объектом, который описывается уравнением первого порядка х = -ах + Ьи с переменными коэффициентами а > 0 и Ь > 0 (здесь х = x(t) - выходная координата ОУ, и = u(t) - управляющее воздействие). Диапазоны изменения параметров объекта ограничены наименьшими атт, Ьтт и наибольшими атт 6шах значениями коэффициентов а и Ъ, а ограничение на управляющее воздействие и задается неравенством |и| < итах, где г/тах - максимально возможное значение сигнала и.

Желаемый процесс управления задан как решение дифференциального уравнения эталонной модели:

xM=~aMx„+bMg, (16)

где g - ограниченное входное воздействие (|g| < gmm gm3tx - максимальное значение сигнала g), ам, Ьм — известные постоянные параметры, полностью определяющие желаемое движение ОУ при заданном g.

В соответствии с предложенным в третьей главе методом сформирован закон управления и = g + г, где сигнал самонастройки г = z(t) определяется выражением вида (9), а его амплитуда h > 0 полагается постоянной.

Сформулированы условия устойчивости процесса самонастройки в виде неравенств для параметров ОУ и некоторого коэффициента khg = h/g, характеризующего соотношение величин сигнала самонастройки и задающего воздействия. На основании этих условий найдено наименьшее значение khgmm (а

значит, минимальная амплитуда hmm сигнала самонастройки z и максимальный диапазон отрабатываемых сигналов g), которое требуется для компенсации любых изменений параметров ОУ в заданном диапазоне:

к _ ^шах min ~ ^min max /-1 74

hg min /А x /А '

^шах/ min ^min/ max

Важно, что это значение не зависит от выбора желаемого процесса управления (величины Ьм/ам), а определяется только предельными значениями параметров ОУ.

Показано, что при таком минимальном khgm;„ существует единственный реализуемый желаемый процесс управления, определены его свойства (показатели качества), которые однозначно задаются отношением (Ьм/ам)ср:

(bJaAp =2kaxAnin +amJbmJ-1. (18)

Выбор в качестве желаемого любого другого процесса управления приводит к необходимости увеличения khg по сравнению с kt,gmm.

Решена задача вычисления такого значения k),g,,ped < khgmm, при котором условия устойчивости процесса самонастройки выполняются при некоторых а = Отек, Ь = Ьтек, отличающихся от их граничных значений, и заданном К1ам-{рм1ам)Ср• Этот результат указывает на возможность снижения

амплитуды h сигнала самонастройки в благоприятных режимах работы СНС.

На основе полученных теоретических выводов осуществлен синтез закона адаптивной подстройки амплитуды h разрывного сигнала управления z в СНС с неидеальностью гистерезисного типа. Целью такой подстройки является автоматическое снижение величины h до некоторого минимально необходимого уровня, соответствующего значению khgnped, при произвольных (априорно неизвестных) параметрах а и Ъ объекта управления из заданного диапазона без измерения этих трудно идентифицируемых параметров.

Отмечено, что при работе СНС в реальном режиме переключений существуют отличные от нуля промежутки времени /+ и Г, в течение которых сигнал самонастройки имеет положительное (г > 0) или отрицательное (г < 0) значения, соответственно. Для формирования требуемого закона подстройки амплитуды А вводится в рассмотрение специальный параметр являющийся характеристикой управляющего сигнала г:

X = t+/(t+ + r). (19)

Показано, что при уменьшении амплитуды h от любого произвольного значения до требуемого h„ped (соответствующего khg„pe,)) величина параметра % монотонно стремится к 0 или к 1, т.е. близость % к одному из этих значений

однозначно указывает на близость А к hnpet). Таким образом, параметр % характеризует близость фактически реализованной в системе в текущий момент времени величины k/,g к искомому предельному значению fagnped-

На основе выявленной зависимости предложен способ практической реализации искомого закона подстройки амплитуды А:

h = h'-Ah,

М = Zo-Uo-Zl, (20)

где А* - фиксированное значение амплитуды, задаваемое на этапе проектирования и соответствующее Ah - дополнительный сигнал

подстройки амплитуды, Ха ~ 1/2 - заданная константа.

Текущее значение параметра £ вычисляется в блоке идентификации на основе информации только о разрывном сигнале z. Предложенный метод обеспечивает расширение диапазона отрабатываемых входных воздействий, уменьшение потерь мощности в контуре самонастройки и нагрузки на исполнительные элементы в благоприятных режимах работы СУ.

В пятой главе разрабатываются управляющие устройства для отдельной подсистемы управления скоростью движения НПА (по одной из координат) и для контура управления скоростью в целом на базе принципов теории систем с переменной структурой. Затем с учетом уже синтезированных СУ формируется нелинейная коррекция в контуре управления положением НПА.

При синтезе децентрализованной СПС математическая модель ОУ в каждом канале управления (с учетом предложенной подсистемы управления движителями) представляет собой совокупность уравнений (4) и (7).

Независимость процессов управления от текущих значений переменных параметров ОУ, компенсация взаимовлияния между подсистемами и внешних возмущений обеспечивается за счет реализации в СПС скользящего режима, условие существования которого выражается неравенством вида ss< 0, где сигнал s=ё+ке представляет собой линейную комбинацию ошибки е = uj- и и ее производной ё (здесь к, = const > 0 - некоторый коэффициент).

Поведение подсистемы управления скоростью после попадания на линию скольжения s = 0 в процессе движения по этой линии описывается уже не соотношениями (4), (7), а уравнением первого порядка ё + кге = 0, решение которого зависит только от выбранного значения коэффициента ks.

В процессе синтеза СПС решена задача формирования такого управляющего сигнала, который гарантирует выполнение условий возникновения, существования и устойчивости скользящего режима:

td=(,KM + киге2 + kJcuW) sign(j), (21)

> шах | ((тк, +d,+ 2с!Л)(\ + Тдк, + k,kai) + Ы2Тл)к'д> |,

*„2>тахК(1 + 2ГА+*А,)С1> Кг > max | (TdF/F + 1, (22)

где к„\, ки2, Кз - постоянные коэффициенты, F = mud+dlvd± d2u] + /.

Как следует из неравенств (22), выбор коэффициентов должен осуществляться не только с учетом параметров НПА и возмущения f, но и желаемого закона его движения (vj и ôd). Очевидно, что с целью практической реализации £„3 необходимо заранее согласовать законы изменения ил и ùd, чтобы избежать возникновения случая, когда F/F -> со.

Предложенная система с переменной структурой для скалярного (децентрализованного) управления скоростью движения НПА обеспечивает высокое качество только в режимах движения с малыми скоростями, когда взаимовлияние между подсистемами мало. В противном случае возникают сложности с обеспечением условия существования скользящего режима, в результате возможен его срыв и потеря работоспособности системы.

Для обеспечения функционирования СУ в режиме больших скоростей движения НПА предложен вариант построения СПС для векторного (централизованного) управления всеми каналами ОУ, при котором в контуре управления скоростью формируется режим скольжения по пересечению многомерных гиперповерхностей в пространстве фазовых координат.

В этом случае синтез производится на базе полной централизованной модели НПА (1), в которой взаимовлияния между каналами управления рассматриваются не как внешние возмущения для каждой подсистемы, а как внутренние координаты объекта в целом. Это позволяет сформировать более эффективный закон управления в классе СПС.

Условия существования скользящего режима в данном случае представляют собой набор из шести неравенств, одно из которых (например, в канале управления по координате х) имеет вид s^s^ <0, где sM = + кшеих, еих = udx-ux, Vdx - задающий сигнал для контура скорости данного канала управления, кт> 0 — постоянный коэффициент. Выполнение этих условий при любых значениях параметров НПА и взаимовлияний между подсистемами обеспечивается за счет формирования разрывных сигналов управления скоростью движения по каждой координате. В частности, закон управления ит скоростью движения по координате х имеет следующий вид:

11 vx = Кх sign(-v), (23)

Wux = *„, I «Ль I +кш2 I Ч& I +КхЪ I ÙdxUx I +K,lPdx + КхЬ I Ùdzay + à>dy»z I +

+ КхЬ I Ùdy^z + ÙdzVy I +Kxl I udzady I +Kxi I VJyadz I +Kx9 I UJxeux I + + Kxio I I +*W*111 Vdzevy I +Кх\11 todztuy I +^«131 v^e^ I +kwM I e^e^y \ +

|. (24)

где Wvx > 0 - нелинейная функция, kKXi (/ = 1,17) - некоторые постоянные коэффициенты, удовлетворяющие полученным в работе специальным неравенствам, ет ет еш, ет ujy, vj:, cojx, щ, coj. - ошибки и задающие воздействия в других подсистемах.

При использовании любого из синтезированных законов (21) или (23), (24) каяедая подсистема управления после возникновения скользящего режима будет описываться дифференциальным уравнением ёш + кихеих = 0 (или аналогичным), и движение СУ в целом будет происходить в соответствии с желаемым процессом управления, который задается путем выбора коэффициентов кш, к^, кт кш, к0Уу, кт или К управляющих устройств.

В этом случае динамические свойства внутреннего контура управления скоростью не зависят от параметров НПА, эффектов взаимовлияния между подсистемами и воздействия вязкой среды и определяются следующим матричным дифференциальным уравнением:

где Ки - диагональная матрица коэффициентов кш, кщ, к^, к^, кшу, кш.

В соответствии с предложенной процедурой синтеза далее сформирован нелинейный закон управления положением НПА в пространстве. Для этого с учетом выражений (2) и (25) получено уравнение динамики внешнего контура управления НПА, совершающего произвольное пространственное движение:

Требуемый закон управления (закон изменения сигнала иД который независимо от значений элементов матриц 3 и У обеспечит движение НПА в соответствии с желаемым уравнением х = -К р1х- К р2х + К р3хи (где Кр1, Кр1,

Крз - диагональные матрицы коэффициентов, надлежащий выбор которых позволяет обеспечить заданное качество управления), имеет вид:

Аналогичный закон управления положением НПА получен и при использовании в каждой подсистеме СНС с эталонной моделью. В результате удалось компенсировать кинематические связи между подсистемами и обеспечить заданное качество процессов изменения всех координат объекта.

Обобщенная структурная схема СУ положением НПА показана на рис. 4.

о = ил +Ки{и(1 -о),

(25)

х = {1-Жи)о + 1(Кии„+й11).

(26)

о, =-К„о„+Г\Кр,х,1-Кргх-0 + КрХ1-Ши)и). (27)

Рис. 4. Обобщенная структурная схема СУ положением НПА

В данной главе диссертации представлены результаты натурных экспериментов, проведенных с использованием электромеханического стенда, общий вид которого показан на рис. 5. Стенд содержит электродвигатель постоянного тока с цифровым управлением и систему вращающихся масс, обеспечивающих в ходе экспериментов изменение момента инерции исследуемого объекта. Особенности указанной установки позволяют организовать исследование синтезированной в параграфе 5.1 одноканальной СПС, предназначенной для управления одной выходной координатой нестационарного динамического объекта.

Рис. 5. Электромеханический лабораторный стенд

На рис. 6 приведены процессы изменения ошибки ео = а, - а по углу поворота а вала двигателя при подаче на вход СПС ступенчатого задающего сигнала (оу = 10 рад) и почти трехкратном изменении момента инерции объекта (рис. 6а - момент инерции ^ = 0.007 кг/м2, рис. 66 - момент инерции Ух = 0.02 кг/м2). На рис. 7 показаны соответствующие фазовые траектории системы (построенные в реальном времени), свидетельствующие о реализации в ней устойчивого режима высокочастотных переключений.

Рис. 6. Переходные процессы изменения ошибки по углу в СПС

Рис. 7. Фазовые траектории системы с переменной структурой

Вид переходных процессов практически не зависит от параметров ОУ (в заданном диапазоне). Незначительные различия наблюдаются только на начальном этапе движения системы (до ее вхождения в режим переключений). Отклонение реального движения системы от режима идеального скольжения (рис. 7) обусловлено неидеальностью переключающего элемента, однако это не оказывает существенного влияния на качество работы системы в целом.

Таким образом, результаты натурных экспериментов подтверждают эффективность и высокое качество работы синтезированной системы с переменной структурой при изменении параметров объекта в заданном диапазоне. Аналогичные эксперименты проводились и для исследования одноканальной СНС с эталонной моделью, синтезированной в главе 3. Они также подтвердили высокую эффективность указанной системы при управлении нестационарным техническим объектом.

В шестой главе разработана методика синтеза СПС для управления положением и ориентацией НПА в пространстве (без разделения СУ на контуры скорости и положения). Такой подход позволяет преодолеть сложности, характерные для рассмотренного выше метода и связанные с формированием скользящего режима в контуре управления скоростью при непрерывно изменяющемся задающем сигнале на его входе (поступающем с выхода контура управления положением). Кроме того, в результате удалось получить универсальный закон управления в классе СПС для произвольного многомерного и многоканального объекта в компактной матричной форме, удобный для дальнейшего использования при синтезе адаптивной СПС.

Математическая модель НПА, учитывающая особенности его динамики (в случае пренебрежимо малой инерционности движителей) и кинематические взаимосвязи между всеми подсистемами, получена путем объединения выражений (1) и (2). При синтезе многоканальной СПС поставлена задача обеспечения устойчивости состояния 5 = 0, где 5 = ё + Кге - вектор вспомогательных сигналов л,, е = ха - х - вектор ошибки системы в целом, К, -положительно определенная матрица известных постоянных коэффициентов кщ (|',у = 1,6). Тогда поведение НПА будет определяться не выражениями (1), (2), а системой линейных дифференциальных уравнений с желаемыми постоянными

коэффициентами е = —Кае. В частности, использование диагональной матрицы Кц позволяет добиться независимости движения по всем координатам е, в соответствии с уравнениями ë¡ + к!Не1 = 0.

Синтез закона управления производится на основе метода Ляпунова, причем положительно определенная функция Ляпунова выбирается в виде V = 0.5хтР«, где Р - диагональная положительно определенная матрица. Для обеспечения устойчивости состояния $ = 0 путем выбора сигнала и достаточно добиться выполнения неравенства V < 0 при любых параметрах ОУ в заданных диапазонах и любых значениях сигналов е и ж. На основе полученного в работе выражения для производной функции V по времени в силу уравнений системы (1), (2) строго доказано, что для выполнения этого требования достаточно сформировать закон управления в следующем виде:

где signj и signe - диагональные матрицы, элементы которых задаются равенствами (signs),, = signj,, (sign е)^ = signeJt Ku - матрица постоянных коэффициентов kuiJ, r^ - элементы вспомогательной матрицы R, зависящие от

параметров ОУ и коэффициентов кщ.

Сформированный закон (28) векторного управления движением НПА обеспечивает существование устойчивого режима скольжения по пересечению многомерных поверхностей в пространстве координат системы и тем самым гарантирует инвариантность к любым изменениям параметров ОУ и внешних воздействий в заданных пределах без их идентификации.

В ряде случаев для компенсации кинематических взаимосвязей при некоторых номинальных параметрах ОУ в СУ пространственным движением НПА целесообразно ввести предварительную нелинейную коррекцию, а затем для уже скорректированной системы синтезировать управляющее устройство с переменной структурой с целью стабилизации ее динамических свойств при отклонении параметров НПА от их номинальных значений. Указанный подход применен при разработке СУ ориентацией НПА в пространстве. В результате получен нелинейный закон управления сферическим движением НПА при его номинальных параметрах. В частности, уравнение для проекции Мдг управляющего момента на одну из осей связанной СК имеет вид:

где крг = к^1П, кп = с1\6п - К^т - коэффициенты управляющего устройства, синтезированного при постоянных (номинальных) значениях параметров НПА

и = sign s • Ки ■ sign ее,

(28) (29)

Màz= kpz(~("<p -<p)s\n вcost{/ + (uv-Y)COS9)+ + Kaz + (Jyn - J*n - Jzn )axay + Jzn (tf COS 0 --2(ùya! sin3 в + {(о1у -®2)sin2 #cos0)tg^,

(30)

■Л = Ли, -¡у - ¿уп, -Л = Л/» ^16 = <1\бп внутри заданных диапазонов, ./,, Л -моменты инерции НПА относительно осей связанной системы координат (с учетом присоединенных моментов инерции жидкости), с1\в - один из коэффициентов вязкого трения при вращательном движении, а,, о)у, съ -проекции вектора угловой скорости на оси связанной системы координат, у/, 0, (р - эйлеровы углы, определяющие ориентацию НПА относительно абсолютной системы координат, и¥, и9 - задающие сигналы для каждого канала управления.

На рис. 8 показаны переходные процессы изменения ошибок по отдельным составляющим вектора положения и ориентации НПА (кривая 1 -ошибка ех по линейной координате кривая 2 - ошибка е, по угловой координате в), в многоканальной СПС при ступенчатых задающих сигналах (ха - У а ~ ~ 1 м, = щ = щ = 1 рад) в каждом канале управления. Причем на рис. 8а представлены процессы изменения ошибок при наилучшей комбинации параметров НПА, а на рис. 86 - при наихудшей комбинации. На рис. 9а и 96 представлены фазовые траектории системы при тех же условиях.

а) б)

Рис. 8. Переходные процессы изменения ошибок в СПС при различных комбинациях параметров НПА

а) б)

Рис. 9. Фазовые траектории при различных комбинациях параметров НПА

Очевидно, что в обоих случаях синтезированная многоканальная СПС обеспечивает стабильно высокое качество управления положением и ориентацией НПА в условиях нестационарности и наличия взаимовлияний между подсистемами. При этом, как следует из рис. 9, в системе реализуется устойчивый скользящий режим при любых значениях параметров НПА из заданных диапазонов.

В седьмой главе проанализированы особенности функционирования СПС с неидеальными усилительными и исполнительными элементами.

Как и при исследовании СНС с эталонной моделью, рассмотрен случай скалярного управления (отдельная подсистема управления НПА в режиме малых скоростей). При этом динамика объекта управления описывается линейным дифференциальным уравнением второго порядка х + + агх = Ъи с неопределенными (переменными) коэффициентами et) > 0, а2 > 0 и Ь > 0.

Проведено исследование СПС, предназначенной для управления указанным объектом, с наиболее распространенной неидеальностью переключающего устройства гистерезисного типа, которая описывается нелинейной функцией g(s) = ±l, где s = e + kse (е - ошибка системы, ks -постоянный положительные коэффициент).

С учетом указанной неидеальности закон управления в данном случае сформирован следующим образом:

« = (31)

где ки = const > 0 - коэффициент управляющего устройства.

Показано, что в соответствии с (31) на фазовой плоскости системы имеются три прямые переключения ¿ = -kse + As (т.е. s = As), e = -kse-As (т.е. s = -As) и e = 0, разбивающие ее на области с различными законами движения (различными типами фазовых траекторий).

Основным режимом работы СПС является режим переключений, при котором в любой момент времени выполняется неравенство |s| < А? (т.е. изображающая точка не покидает зоны |s| < As, ограниченной на фазовой плоскости двумя параллельными прямыми s = As и s = -As, где As - малая положительная константа) и для заданного £>0 найдется такое значение t\ > 0, что при любом t>t\ выполняется неравенство \e(t)\ < е.

Сформированы условия существования указанного режима переключений в виде неравенств ¿<0,если5-Лг>0 и ¿>0,еслиi-А?<0. Получены ограничения, которым должны удовлетворять коэффициенты ка и к, управляющего устройства для выполнения этих условий при любых at, а2 и b из заданных диапазонов:

ku>\{ai-ks)ks-a2\b'\ ks<a]. (32)

Сформулированы условия устойчивости режима переключений (ks > 0) и попадания изображающей точки в зону переключений |s| < As.

Отмечено, что характер движения СПС в режиме переключений определяется не только коэффициентами закона управления (31), но и параметрами ОУ. Поэтому в данном случае проведено дополнительное исследование вопроса о сохранении свойства робастности СПС относительно изменений этих параметров. В результате сформулировано и доказано важное свойство СПС, работающей в режиме переключений: при движении изображающей точки в зоне |я| < фазовой плоскости в любой момент времени < > га выполняется неравенство |е(/) - е (/)| < где е (() - ошибка системы в режиме идеального скольжения.

В соответствии с доказанным свойством возможное отклонение текущего значения ошибки е(/) в процессе реального движения системы в режиме переключений от значения ошибки е (/) не зависят ни от значений параметров объекта управления, ни от конкретного вида фазовых траекторий системы внутри области переключения, а определяются только величинами постоянных коэффициентов 4$ и к5 управляющего устройства, которые выбираются на этапе проектирования системы исходя из требований к качеству управления.

На основе анализа фазового портрета СПС показано, что в некоторой е-окрестности начала координат существует предельный цикл, которому соответствуют установившиеся колебания системы вокруг положения равновесия с некоторой амплитудой етак < + 8 (где 5 > 0 - малая константа) и конечной частотой со. На основании полученной оценки определен способ снижения амплитуды автоколебаний за счет уменьшения 4$ и увеличения к5 при фиксированных параметрах ОУ.

Установлена однозначная зависимость между величиной коэффициента наклона линии скольжения кг (близостью к5 к некоторому предельному значению для которого еще сохраняется устойчивый скользящий режим) и некоторой характеристикой управляющего сигнала и, легко доступного для измерения. В дальнейшем указанная зависимость использована для реализации новых законов адаптивной настройки линии скольжения, основанных на информации о структуре управляющего сигнала и и не требующих измерения трудно идентифицируемых параметров объекта а\, аг и Ь.

В качестве этой характеристики рассматривается параметр скольжения /л, определяемый аналогично х п0 формуле /л = /+/('+ +Г), где /+ и Г -промежутки времени, в течение которых сигнал и имеет положительное (и > 0) или отрицательное (и < 0) значения, соответственно.

С целью изучения зависимости /Хк$) получены аналитические выражения для определения интервалов времени /+ и Г как функций изменяющегося параметра к5. На основании анализа этих выражений доказано, что при увеличении коэффициента кБ от некоторого граничного значения до предельного значения ¿„„и величина интервала времени С монотонно возрастает, а Г - монотонно убывает, как показано на рис. 10. Это приводит к монотонному возрастанию параметра скольжения от до причем граничные значения ц определяются с учетом величин и кшгх.

gtfk 1

t

<—>

t

4->

Рис. 10. Структура сигнала g(t) при малом и большом значениях ks

С помощью численного моделирования подтверждено, что найденная однозначная зависимость параметра скольжения /j от величины к, имеет место и в процессе управления нелинейным объектом с возмущениями, т.е. она может быть использована при синтезе законов управления НПА.

С целью оценки работоспособности синтезированных систем в реальных условиях эксплуатации проведено исследование СПС при наличии ограничений М ^ «max. накладываемых на управляющий сигнал и.

Для этого с учетом выражения (31) и указанных ограничений получен в окончательном виде закон управления и в системе с переменной структурой (при идеальном переключающем устройстве g(s) = sign(i)):

[- ких sign(ix), если |*| < итт Д,, и~\ м (33)

шах/ и '

Фазовый портрет СПС с управлением (33) имеет существенные особенности. На основании его анализа показано, что, в отличие от идеального случая, устойчивый скользящий режим существует не на всей прямой s = 0, а лишь на некотором ее отрезке АА], координаты концов которого определяются значениями параметров объекта и управляющего устройства ха =~итйХ/ки,

Определено граничное значение начальных условий, превышение которого приводит к возникновению в СП С перерегулирования и колебаний:

r _ umj(i+ji-k:/bkj3+ji-k:/bku) Xmk" 2k] ' [ )

В соответствии с выражением (34) увеличение к„ приводит к уменьшению диапазона начальных условий, для которых возможен переходный процесс движения в точку (0;0) без перерегулирования и колебаний. Одновременно происходит уменьшение отрезка скольжения по х. Увеличение ks (при постоянном ¿„) также приводит к уменьшению этого диапазона, но не влияет на длину отрезка скольжения по х.

Получены соотношения для расчета коэффициентов ки и к„ обеспечивающих асимптотическую устойчивость состояния х = О, х = 0 для любого хо, не превышающего заданного значения х0к:

Вычисление коэффициентов (.и^в соответствии с неравенствами (35), (36) позволяет обеспечить максимально возможное быстродействие системы без возникновения перерегулирования и колебаний. С другой стороны, в ряде случаев целесообразнее уменьшать ки с целью снижения амплитуды разрывного сигнала управления и уменьшения потерь энергии в скользящем режиме.

В восьмой главе разработан метод синтеза СПС с адаптивной настройкой параметров линии (или гиперповерхности) скольжения для управления движением НПА.

Основные принципы формирования закона адаптивной настройки рассмотрены для одноканальной СПС в контуре управления скоростью движения НПА по отдельной координате, предложенной в пятой главе. Как уже отмечалось, эта СУ обеспечивает заданные неизменные показатели качества независимо от текущих значений параметров НПА. Однако в такой СПС для обеспечения условий существования режима скольжения величина ks рассчитывается при некоторых наихудших параметрах ОУ т, d\ и d2. Очевидно, полученное значение кт¡n = const, а следовательно, и быстродействие СПС, оказываются заведомо заниженными в тех режимах работы НПА, когда его параметры существенно (зачастую более чем вдвое) отличаются от наихудших.

Для повышения быстродействия уже синтезированной СПС предложен адаптивный закон формирования управляющего сигнала, который позволяет увеличивать коэффициент ks (наклон линии скольжения) при благоприятных параметрах НПА, что приводит к уменьшению времени движения по линии переключения. Стандартные подходы к обеспечению выполнения данного условия основаны на определении изменяющихся параметров ОУ, что с учетом особенностей НПА является трудноразрешимой задачей и требует создания весьма сложных и дорогостоящих технических устройств.

Чтобы избежать непосредственной идентификации этих параметров, на базе обоснованных выше теоретических положений разработан способ косвенной оценки текущего состояния СУ с использованием в качестве информационного самого управляющего сигнала, который формируется в переключающем устройстве и легко доступен для измерения. При этом для практической реализации устройства настройки коэффициента линии скольжения использована установленная зависимость между ks и ц.

В качестве одного из вариантов предложен следующий адаптивный закон изменения коэффициента ks:

(35)

(36)

К < кц(ртт -fi), ks = ksml„ + ks,

(37)

где ks - дополнительный сигнал настройки, кц = const > 0 - коэффициент, определяющий быстроту протекания процесса самонастройки, = 1 — <5 — наибольшее значение параметра скольжения, 8 - малая константа, необходимая для исключения срыва скользящего режима при fia 1.

Согласно (37) значение ks будет увеличиваться в тех режимах работы НПА, когда его параметры отличаются от "наихудших", пока fi < /w (так как в

этом случае//ти - ц > 0 и ^>0). Это, в свою очередь, в соответствии с установленной зависимостью ft(ks) приведет к росту /л При fi = будем иметь ks=0, т.е. процесс самонастройки закончится. При этом запас, необходимый для выполнения условия существования в случае "ухудшения" параметров системы, обеспечивается за счет выбора коэффициента 8.

Определение параметра скольжения fi, изменяющегося в процессе управления, не представляет особой трудности, так как сигнал rjf) легко доступен для измерения. Для идентификации fi разработано устройство (блок идентификации) в цифровом и аналоговом исполнении.

Сформулированные принципы положены также в основу синтеза многоканальной адаптивной СПС, предназначенной для централизованного управления пространственным движением НПА (рис. 11).

xd.

Sign

Sign

Л (*,■*,О

№ЦЩН8К11

- Î /^max I

блок идентификации

4ГМ'

Рис. 11. Структурная схема адаптивной СПС для управления НПА

Показано, что в совокупности увеличение всех элементов к,и матрицы К5 (а также любого одного из них) приводит к увеличению значения |г,у| во всех каналах управления и к перемещению многообразия у = 0 в пространстве координат системы. Для повышения быстродействия СП С следует максимально увеличивать все коэффициенты кх11, контролируя выполнение неравенств (29) во всех каналах управления. Как показывает проведенный

анализ, в данном случае по аналогии с одноканальной СПС также имеет место однозначная зависимость параметра скольжения от ksjj в кавдом канале

управления. Поэтому близость к единице (для каждого сигнала и,) принимается в качестве критерия сохранения условий (29) при изменении |r,j|.

Для реализации предложенного алгоритма настройки следует измерять параметры ¡.ц для каждого сигнала управления «/ и на основе полученной информации определять значение /¿тах по формуле //тах = тах. Тогда

увеличение всех значений производится до тех пор, пока выполняется неравенство /*тах < Дтах, где Дтах =1-5 - вспомогательный коэффициент, обеспечивающий запас устойчивости алгоритма адаптации, S - малая константа. Процесс настройки (увеличения) коэффициента ksjj завершается, когда хотя бы одно из значений \r,j\ достигнет величины rijmix. Настройка

коэффициентов ksjj в зависимости от осуществляется по закону (37).

Процессы управления в синтезированной адаптивной СПС с настройкой поверхностей скольжения представлены на рис. 12а (процессы изменения ошибки ех по линейной координате х в одном из каналов управления). Здесь кривая 1 соответствует переходному процессу в системе при наихудших значениях параметров объекта, когда настройка коэффициентов регулятора не производится (ksi = 1)- Кривая 2 отражает переходный процесс в системе при наилучших значениях параметров объекта, когда за счет адаптивной настройки коэффициенты регулятора удается увеличить до ksi ~ 2.5 без срыва скользящего режима. На рис. 126 показаны соответствующие фазовые траектории СПС.

а) б)

Рис. 12. Переходные процессы и фазовые траектории в адаптивной СПС

Анализ результатов моделирования показывает, что благодаря применению предложенного адаптивного закона настройки положения поверхностей скольжения в каждом канале управления удалось почти в 2.5 раза уменьшить время обнуления ошибки системы в благоприятном режиме работы (при наилучших значениях параметров НПА). В итоге обеспечивается максимально возможное быстродействие и высокая динамическая точность системы без нарушения условий существования скользящего режима.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертации на основе единого методологического подхода решена научная проблема создания и теоретического обоснования комплекса новых методов синтеза робастных, самонастраивающихся и адаптивных систем для управления пространственным движением НПА в условиях параметрической неопределенности и нестационарности, наличия воздействий со стороны окружающей вязкой среды, с учетом неидеальности усилительных и исполнительных элементов и ограничений управляющих сигналов.

При решении указанной научной проблемы получены следующие основные теоретические и практические результаты

1. Предложен способ декомпозиции сложной многомерной модели подводного аппарата на подсистемы, соответствующие его отдельным степеням свободы, а также на контуры управления скоростью и положением. Определена последовательность синтеза многоуровневых иерархических СУ на основе полученной децентрализованной модели.

2. Разработан метод синтеза локальных адаптивных систем с нелинейной коррекцией и самонастройкой по эталонной модели для управления движителями и для децентрализованного управления скоростью НПА, позволяющих компенсировать значительное и быстрое изменение параметров ОУ. Предложен новый подход к формированию сигнала самонастройки, позволяющий варьировать его амплитуду в зависимости от состояния СУ, снижая ее в слабо нагруженных режимах работы.

3. Разработан метод синтеза СНС с эталонной моделью для централизованного управления скоростью движения НПА, позволяющий компенсировать сильное взаимовлияние между его степенями свободы без предварительной коррекции нелинейной динамики.

4. Разработаны методы синтеза двух типов систем с переменной структурой для децентрализованного и централизованного управления скоростью движения НПА по заданной пространственной траектории. На основе этих методов синтезированы новые законы формирования управляющих сигналов в СПС, обеспечивающие учет нелинейностей, независимость показателей качества от изменений параметров объекта и компенсацию неконтролируемых внешних возмущений и динамического взаимовлияния между всеми степенями свободы аппарата при любых скоростях его движения.

5. Предложен метод синтеза многосвязной нелинейной системы управления пространственным положением и ориентацией НПА, учитывающий особенности различных типов СУ скоростью, гарантирующий компенсацию кинематических взаимосвязей между всеми степенями свободы и высокую динамическую точность отслеживания заданных траекторий.

6. Разработан и теоретически обоснован метод синтеза многоканальной СПС для централизованного управления пространственным движением подводного аппарата, не требующий предварительной декомпозиции его полной многомерной математической модели. Сформулированы и доказаны

условия возникновения, существования и устойчивости режима скольжения с учетом нелинейных перекрестных связей по внутренним координатам. Предложены различные модификации законов управления в СПС.

7. Предложена методика исследования и выполнен анализ влияния неидеальностей переключающих устройств и ограничений управляющих сигналов на функционирование СНС с эталонной моделью и СПС. Разработан подход к выбору желаемых процессов управления и определению наилучших показателей качества, достижимых в СНС и СПС в указанных условиях. Сформулировано и доказано свойство робастности СПС при наличии неидеальности гистерезисного типа, и получена оценка точности ее работы по сравнению с идеальным режимом скольжения.

8. Предложен и обоснован метод адаптивной подстройки параметров разрывного управляющего сигнала в СНС, обеспечивающий расширение диапазона отрабатываемых входных воздействий и уменьшение нагрузки на исполнительные элементы без нарушения условий устойчивости и при этом не требующий идентификации изменяющихся параметров НПА. Разработан и теоретически обоснован метод адаптивной настройки коэффициентов управляющих устройств в СПС на основе информации о характеристиках сигналов управления, обеспечивающий максимально возможное быстродействие и высокую динамическую точность СУ без нарушения условий существования скользящего режима.

9. Предложен новый подход к построению и автоматической коррекции пространственных траекторий и скоростных режимов движения НПА по этим траекториям, которые могут быть реализованы при наличии ограничений, накладываемых на управляющие воздействия.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Дыда A.A., Лебедев A.B. Нелинейная адаптивная коррекция движителя подводного робота // Известия ВУЗов. Электромеханика. - 1996. - №1-2. -С.83-87.

2. Дыда A.A., Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез системы с переменной структурой для управления движением подводного робота // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2000. - №1. - С.155-162.

3. Филаретов В.Ф., Лебедев A.B., Юхимец Д.А. Синтез и исследование нелинейной самонастраивающейся системы управления движителями подводного аппарата // Известия ВУЗов. Электромеханика. - 2000. — №4. — С.60-64.

4. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Децентрализованное адаптивное управление скоростью движения подводного робота // Мехатроиика. - 2000. -№6. - С.35-39.

5. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф., Стаценко О.М. Многоканальная самонастраивающаяся система централизованного управления движением подводного робота // Мехатроника. - 2001. -№9. - С.41-45.

6. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез самонастраивающейся системы с эталонной моделью для управления скоростью пространственного движения подводного аппарата // Известия РАН. Теория и системы управления. -

2002. -№2. - С.170-176.

7. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез многоканальной системы с переменной структурой для управления пространственным движением подводного аппарата И Мехатроника, автоматизация, управление. - 2005. -№3.-С.18-26.

8. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Анализ системы второго порядка с переменной структурой и неидеальностью переключающего устройства // Автометрия. - 2006. - Т.42. - №2. - С.21-28.

9. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Система с переменной структурой для централизованного управления движением автономного подводного аппарата // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2009. - №4. - С.73-78.

Ю.Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Система со скользящим режимом для управления многомерным нестационарным линейным объектом // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2010. - Т.8. -№8.-С.16-23.

И.Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Исследование зависимости параметра скольжения от текущего состояния адаптивной системы с переменной структурой // Дальневосточный математический журнал. - 2000. - № 1 .-С.74-85.

12. Филаретов В.Ф., Алексеев Ю.К., Лебедев A.B. Системы управления подводными роботами. - М.: Круглый год, 2001. - 288 с.

13. Филаретов В.Ф., Лебедев A.B., Юхимец Д.А. Устройства и системы управления подводных роботов. - М.: Наука, 2005. - 270 с.

14. Патент России №2147000. Устройство для программного управления манипулятором / В.Ф.Филаретов, А.В Лебедев. Бюл. №9, 2000.

15. Патент России №2147001. Устройство для управления движителем подводного робота / А.В.Лебедев, В.Ф.Филаретов, А.А.Дыда. Бюл. №9,2000.

16. Патент России №2147985. Устройство для управления движителем подводного робота / В.Ф.Филаретов, А.В.Лебедев, Д.А.Юхимец. Бюл. №12, 2000.

17. Патент России №2187426. Самонастраивающийся электропривод робота / В.Ф.Филаретов, А.Н.Жирабок, А.В.Лебедев, А.Е.Шумский. Бюл. №23, 2002.

18. Патент России №2191106. Устройство для управления движителем подводного робота / А.ВЛебедев, В.Ф.Филаретов. Бюл. №29,2002.

19. Патент России № 2208241. Самонастраивающийся электропривод робота / В.Ф.Филаретов, А.В.Лебедев. Бюл. №19,2003.

20. Патент России № 2209718. Устройство для управления движителем подводного робота / В.Ф.Филаретов, Д.А.Юхимец, А.ВЛебедев. Бюл. №22,

2003.

21. Патент России № 2230654. Устройство для управления подводным роботом / А.В.Лебедев, В.Ф.Филаретов. Бюл. №17,2004.

22. Патент России № 2258601. Устройство для управления приводом робота / В.Ф.Филаретов, А.Н.Жирабок, А.В.Лебедев. Бюл. №23,2005.

23. Патент России № 2309444. Самонастраивающийся электропривод робота / В.Ф.Филаретов, А.В.Лебедев, А.Н.Жирабок, Д.А.Юхимец. Бюл. №30, 2007.

24. Патент России № 2312007. Устройство для управления приводом робота / В.Ф.Филаретов, А.В.Лебедев, А.Н.Жирабок, Д.А.Юхимец. Бюл. №34, 2007.

25. Патент России № 2335389. Устройство для управления приводом робота / В.Ф.Филаретов, А.Н.Жирабок, А.А.Кацурин, А.В.Лебедев, Д.А.Юхимец. Бюл. №28,2008.

26. Лебедев А.В., Филаретов В.Ф. Разработка и исследование многомерной СПС с нелинейной коррекцией для управления пространственной ориентацией подводного аппарата // Материалы IV Всероссийской конференции "Математика, информатика, управление" (CD-ROM). - Иркутск. -2005.-С.1-9.

27. Лебедев А.В., Филаретов В.Ф. Синтез системы с переменной структурой для управления многомерным нестационарным линейным объектом // Доклады VIII Международной научно-технической конференции "Кибернетика и высокие технологии XXI века". - Воронеж. - 2007. - С.41-50.

28. Лебедев А.В. Синтез алгоритма и устройства формирования траектории движения динамического объекта с учетом ограничений на управляющие сигналы // Материалы IX Международной Четаевской конференции "Аналитическая механика, устойчивость и управление движением". - Иркутск. - 2007. - Т.4. - С.137-145.

29. Лебедев А.В., Филаретов В.Ф. Синтез робастной системы управления пространственным движением автономного подводного аппарата // Материалы II Международной конференции "Технические проблемы освоения Мирового океана". - Владивосток. - 2007.-C.il 7-122.

30. Лебедев А.В., Филаретов В.Ф. Разработка методов синтеза систем с разрывным управлением для автономных подводных роботов // Материалы Международной научно-технической конференции "Мехатроника, автоматизация, управление". - Дивноморское. - 2009. - С.82-84.

31.Fílaretov V.F., Dyda A.A., Lebedev A.V. The Sliding Mode Adaptive Control System for Autonomous Underwater Robot // Proc. of The 7th Int. Conf. on Advanced Robotics. Catalonia, Spain, 1995, Vol.8, pp. 263-266.

32. Filaretov V.F., Lebedev A.V., Dyda A.A. The Underwater Robot Thruster Control System with Non-Linear Correction and Reference Model Self-Adjustment // CD-ROM Proc. of The European Control Conf. Karlsruhe, Germany, 1999, pp. 1-6.

33. Lebedev A.V. The Analysis of Variable Structure System with Control Signal Saturation // Proc. of The IASTED International Conf. Automation, Control and Information Technology. Novosibirsk, Russia, 2002, pp. 494-498.

34. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Adaptive Control System with Reference Model for Autonomous Underwater Vehicle // The CD-ROM Proc. of

The ASME International Mechanical Engineering Congress & Exposition. New Orleans, Louisiana, 2002, pp. 1-6.

35.Lebedev A.V. The Features of Reference Model Self-Adjustment Application in Conditions of Control Signal Saturation // Proc. of The IASTED Int. Conf. Intelligent Systems and Control. Tsukuba, Japan, 2002, pp. 18-23.

36. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Multi-Dimentional Variable Structure System for Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of The Sixth ISOPE Pacific/Asia Offshore Mechanics Symp. Vladivostok, Russia, 2004, pp. 236-240.

37. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Analysis of Variable Structure System with The Non-Ideal Switching Device // Proc. of The Second IASTED International Conf. Automation, Control and Information Technology (Automation, Control and Applications). Novosibirsk, Russia, 2005, pp. 420-424.

38. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Variable Structure System with Nonlinear Correction for the Centralized Control of Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of The 6th Asian Control Conf. Bali, Indonesia, 2006, pp. 923-930.

39. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Sliding Mode Control of Multidimensional Nonstationary Nonlinear Object // Proc. of The Ninth IASTED International Conf. Control and Applications. Montreal, Quebec, Canada, 2007, pp. 261-266.

40. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Variable Structure System for the Control of Multidimensional Nonstationary Linear Object // Proc. of The 16th Int. Conf. on Control Systems and Computer Science. Bucharest, Romania, 2007, pp. 601-605.

41. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Multi-Channel Variable Structure System for the Control of Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of The IEEE International Conf. on Mechatronics and Automation. Harbin, China, 2007, Vol. I, pp. 221-226.

42. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Synthesis of Variable Structure System for the Complex Dynamic Object // CD-ROM Proc. of The IEEE/ASME International Conf. on Advanced Intelligent Mechatronics. Zurich, Switzerland, 2007, pp. 1-5.

43. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Variable Structure System with the Adaptive Adjustment of Sliding Surfaces // Proc. of The IEEE/ASME International Conf. on Advanced Intelligent Mechatronics. Xian, China, 2008, pp. 1248-1253.

44. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Multi-Channel Adaptive Variable Structure System for the Control of AUV // Proc. of The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 2834-2839.

45. Lebedev A., Filaretov V., Nesenchuk A. The Analysis of Adaptive System with Reference Model Self-Adjustment and Control Signal Saturation // Proc. of The IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Changchun, China, 2009, pp. 2841-2845.

46. Lebedev A.V. The Synthesis of Multi-Channel Adaptive Control System for the Autonomous Underwater Robot // Proc. of the First Russia and Pacific Conf. on Computer Technology and Applications. Vladivostok, Russia, 2010, pp. 324-328.

47. Lebedev A. The Multi-Dimensional Adaptive Control System with Reference Model for the AUV // Proc. of the IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Xian, China, 2010, pp. 1837-1841.

Лебедев Александр Васильевич

Методы синтеза робастного и адаптивного управления необитаемыми подводными аппаратами

Автореферат

Подписано к печати 21.03.11 Усл. печ. л. 1,8 Уч.-изд. л. 1,5

Формат 60x84/16 Тираж 100 Заказ 16

Издано ИАПУ ДВО РАН, г. Владивосток, ул. Радио, 5 Отпечатано участком оперативной печати ИАПУ ДВО РАН г. Владивосток, ул. Радио, 5

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ СИНТЕЗА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НПА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Анализ существующих методов описания динамики НПА.

1.2. Анализ используемых систем управления НПА.

1.3. Применение принципов адаптивности и робастности при построении систем управления НПА.

1.4. Постановка задач исследования.

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. ФОРМИРОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НПА И ПОСТРОЕНИЕ ЖЕЛАЕМЫХ ТРАЕКТОРИЙ ЕГО ДВИЖЕНИЯ.

2.1. Кинематика пространственного движения НПА.

2.2. Динамика пространственного движения НПА.

2.3. Математическая модель движителя.

2.4. Декомпозиция математической модели 'НПА.

2.5. Разработка алгоритма синтеза многоуровневой СУ НПА.

2.6. Формирование желаемой траектории движения и желаемого закона изменения скорости НПА.

2.7. Результаты численного моделирования системы формирования траектории НПА.

2.8. Выводы.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ СИНТЕЗА САМОНАСТРАИВАЮЩИХСЯ СИСТЕМ С ЭТАЛОННЫМИ МОДЕЛЯМИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ НПА.

3.1. Синтез нелинейной коррекции для локальной подсистемы управления движителем при его номинальных параметрах.

3.2. Синтез самонастраивающегося регулятора с эталонной моделью для подсистемы управления движителем.

3.3. Особенности формирования законов управления движителями при использовании их уточненной математической модели.

3.4. Численное моделирование подсистемы управления движителем.

3.5. Синтез СНС с эталонной моделью и нелинейной коррекцией для децентрализованного управления скоростью НПА.

3.6. Численное моделирование подсистемы децентрализованного управления скоростью НПА.

3.7. Результаты экспериментального исследования одноканальной

СНС при управлении электромеханическим объектом.

3.8. Разработка и обоснование метода синтеза СНС с эталонной моделью для централизованного управления скоростью НПА.

3.9. Разработка самонастраивающихся регуляторов для отдельных каналов управления скоростью.

3.10. Исследование системы централизованного управления скоростью КОПА в различных режимах работы.

3.11. Выводы.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ СНС С ЭТАЛОННОЙ МОДЕЛЬЮ В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННОГО РЕСУРСА УПРАВЛЕНИЯ.

4.1. Постановка задачи исследования СНС с эталонной моделью при наличии ограничений на управляющий сигнал.

4.2. Определение условий устойчивости процесса самонастройки и минимально необходимого значения амплитуды сигнала z.

4.3. Определение показателей качества реализуемых процессов управления.

4.4. Определение диапазона реализуемых процессов управления при заданных значениях параметров ОУ и коэффициента kflg.

4.5. Определение величины khg, достаточной для реализации желаемого процесса при заданных значениях параметров ОУ.

4.6. Анализ СНС с неидеальностью и синтез закона адаптивной подстройки амплитуды разрывного управляющего сигнала.

4.7. Результаты численного моделирования СНС с подстройкой амплитуды разрывного управляющего сигнала.

4.8. Выводы.

ГЛАВА 5. МЕТОДЫ СИНТЕЗА СИСТЕМ С ПЕРЕМЕННОЙ СТРУКТУРОЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СКОРОСТЬЮ ДВИЖЕНИЯ НПА.

5.1. Синтез СПС для децентрализованного управления скоростью движения НПА.

5.2. Исследование синтезированной СПС для децентрализованного управления скоростью НПА.

5.3. Результаты экспериментального исследования одноканальной

СПС при управлении электромеханическим объектом.

5.4. Результаты экспериментального исследования одноканальной

СПС при управлении необитаемым подводным аппаратом.

5.5. Разработка системы с переменной структурой для централизованного управления скоростью движения НПА.

5.6. Исследование синтезированной многоканальной СПС для централизованного управления скоростью НПА.

5.7. Синтез контура управления положением НПА.

5.8. Исследование многоканальной СПС с нелинейной коррекцией в режиме управления положением НПА.

5.9. Выводы.

ГЛАВА 6. МЕТОД СИНТЕЗА МНОГОКАНАЛЬНОЙ СПС

ДЛЯ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЕМ НПА.

6.1. Создание и обоснование метода синтеза СПС для управления положением НПА на основе его полной математической модели.

6.2. Численное моделирование многоканальной СПС для управления^ положением НПА.

6.3. Разработка метода синтеза СПС с нелинейной коррекцией для управления пространственной ориентацией НПА.

6.4. Выводы.

ГЛАВА 7. АНАЛИЗ СПС ПРИ НАЛИЧИИ НЕИДЕАЛЬНОСТЕЙ И

ОГРАНИЧЕНИЙ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ.

7.1. Исследование СПС с неидеальностью переключающего устройства.

7.2. Обоснование зависимости параметра скольжения в СПС от положения линии переключения на фазовой плоскости.

7.3. Исследование СПС при наличии ограничений управляющего сигнала.

7.4. Выводы.

ГЛАВА 8. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АДАПТИВНОЙ НАСТРОЙКИ

РЕГУЛЯТОРОВ В СИСТЕМАХ С ПЕРЕМЕННОЙ СТРУКТУРОЙ.

8.1. Создание адаптивного алгоритма настройки положения линии переключения в одноканальной СПС.2698:2. Расчет коэффициентов адаптивного регулятора. в одноканальной СПС.

8.3. Разработка адаптивного СПС-регулятора и устройства1 идентификации параметра скольжения.

8.4. Особенности метода адаптивной настройки положения поверхностей скольжения в многоканальной СПС.

8.5. Результаты численного моделирования адаптивных СПС.

8.6. Выводы.

Создание высококачественной подводной робототехники является одним из важнейших направлений в области исследования и освоения Мирового океана. Особое место в арсенале соответствующих технических средств занимают необитаемые подводные аппараты (ЕЛА), позволяющие исключить непосредственное присутствие человека в опасной для него зоне подводных работ. В настоящее время количество созданных в нашей стране и за рубежом НПА постоянно растет, а область их применения значительно расширяется. Среди выполняемых НПА видов работ в океане можно особо выделить поиск, обследование и подъем затонувших объектов, прокладывание и инспекцию подводных сооружений и коммуникаций (трубопроводов и кабельных линий), разведку и эксплуатацию нефтяных и газовых месторождений на шельфе, обследование, акустическое профилирование и картографирование рельефа больших районов морского дна, океанографические исследования и мониторинг водной среды, осуществление работ военного назначения [3].

Для эффективного решения возникающих при этом задач НПА, представляющие собой сложные многомерные и многосвязные нелинейные динамические объекты, функционирующие в условиях параметрической неопределенности и нестационарности, должны обладать качественными системами управления (СУ). Так, для выполнения сложных маневров в рабочей зоне СУ должна обеспечивать точное движение НПА по заданным пространственным траекториям в широком диапазоне скоростей с одновременным изменением как линейных, так и угловых координат. В других случаях (например, при зависании подводного аппарата вблизи объекта работ) требуется точное позиционирование НПА в заданной точке пространства с компенсацией всех возможных внешних возмущений. Как следствие, проблема синтеза систем управления пространственным движением НПА приобретает особую актуальность.

Трудность решения этой проблемы обусловлена наличием целого ряда специфических факторов, связанных с влиянием на НПА окружающей вязкой среды. В частности, при движении в водной среде неконтролируемо изменяются его массо-инерционные характеристики из-за влияния присоединенных масс и моментов инерции жидкости. При перемещении с большой скоростью и одновременном изменении нескольких координат возникает сильное взаимовлияние между каналами управления движением по отдельным степенями свободы БОТА. На подводный аппарат действуют изменяющиеся и трудно идентифицируемые гидродинамические (вязкое трение) и гидростатические (подъемная сила, опрокидывающий момент) силы и моменты, зависящие от режимов его движения. В результате при решении задачи синтеза СУ НПА имеет место недостаточность априорной информации о параметрах и характеристиках этих сложных динамических объектов. Зачастую на этапе формирования математической модели НПА удается получить сведения лишь о граничных значениях ее коэффициентов.

Существенное влияние на динамику всего НПА оказывает и динамика движителей, описываемых (с учетом окружающей вязкой среды) сложными нелинейными уравнениями с переменными параметрами. Значительную сложность при реализации сигналов управления аппаратом представляет необходимость формирования кинематических соотношений, позволяющих осуществить переход от связанной к абсолютной системе координат НПА.

Значительный вклад в развитие современной подводной-робототехники и методов синтеза систем управления НПА внесли отечественные и зарубежные ученые М.Д.Агеев, Е.Н.Пантов, В.С.Ястребов, J.V.Amerongen, T.I.Fossen, J.-J.E.Slotine, T.J.Tarn, D.R.Yoerger и др. Работы по данной тематике ведутся в таких российских научных организациях, как МГТУ им. Н.Э.Баумана, ИПМ РАН им. М.В.Келдыша, ИО РАН им. П.П.Ширшова, ИПМТ ДВО РАН и других. Под руководством академика М.Д.Агеева сложилась научная школа на Дальнем Востоке России, занимающаяся разработкой НПА и их систем управления.

Однако в области создания- подходов и методов, синтеза СУ НПА остается много нерешенных проблем. В условиях существенного влияния указанных выше факторов становится неэффективным использование известных и достаточно хорошо- разработанных методов линейной теории-управления. Как следствие, многие существующие СУ, построенные на базе линеаризованных или слишком упрощенных нелинейных моделей. НПА, оказываются способны обеспечить лишь некоторые простые, хотя и важные на практике, типы движения НПА (например, прямолинейное движение), а в более сложных режимах движения они значительно снижают показатели качества, а зачастую вообще теряют работоспособность.

Среди разработанных к настоящему времени систем управления такими нестационарными нелинейными динамическими объектами, как подводные аппараты^ наиболее перспективными являются адаптивные и робастные системы, способные сохранять заданные динамические свойства и, показатели качества в условиях значительных изменений параметров объекта управления (ОУ) и наличия внешних возмущений [8,99,102,137,149,174,205, 251]. Их синтезу и исследованию посвящены работы Б.Р.Андриевского, И.В.Мирошника, В.О.Никифорова, А.В.Тимофеева, А.Л.Фрадкова, J.J.Craig, A.N.Isidory, K.S.Narendra и др.

В "то же время существующие подходы и методы синтеза нелинейных, самонастраивающихся и адаптивных, систем из-за высокой размерности и многосвязности объекта управления в большинстве своем приводят к реализации слишком сложных и дорогостоящих управляющих устройств. Зачастую они имеют низкое быстродействие, требуют непрерывной идентификации параметров НПА и подстройки большого количества коэффициентов регуляторов, что сдерживает их практическое применение.

Как показывают результаты многочисленных исследований, наиболее простые и эффективные законы адаптивного и робастного управления неопределенными и нестационарными объектами удается сформировать в классе систем с разрывными управляющими сигналами, к которым относятся системы с переменной структурой (СПС) и самонастраивающиеся системы (СНС) с эталонной моделью [22,23,40,52,136,138].

Основы построения таких СУ заложены в трудах российских ученых Ю.А.Борцова, С.В.Емельянова, Б.Н.Петрова, В.Ю.Рутковского, В.И.Уткина. Дальнейшее развитие методов синтеза СПС и СНС дано в работах Ю.Ю.Воронина, В.П.Грехова, Д.Б.Изосимова, С.А.Красновой, И.Н.Крутовой, Г.А.Французовой. Применению этих методов при синтезе СУ НПА посвящены работы Л.В.Киселева, А.А.Дыды, В.Ф.Филаретова, К.К.ОоЬееп, Е.11Ле££егу8, W.Li, .Г.-Т.Е^ойпе, Б.К.Уоег§ег и др.

Использование сигнальных законов самонастройки по явным и неявным моделям в рамках структур СПС и СНС позволяет обеспечить хорошее быстродействие и высокую динамическую точность синтезируемых СУ и регуляторов, а также простоту их практической реализации. Однако при несомненных достоинствах указанных подходов общие методы, позволяющие синтезировать такие системы именно для НПА, до настоящего времени недостаточно развиты. Имеются примеры (особенно в публикациях зарубежных авторов) построения этих СУ для конкретных объектов (в том числе и НПА), но без достаточно глубокого теоретического обоснования. Именно решению важной и актуальной проблемы развития и практического использования подходов, методов и алгоритмов синтеза СПС и СНС для управления НПА посвящено содержание диссертационной работы.

Целью диссертации является создание, теоретическое обоснование и развитие комплекса новых методов синтеза робастных и адаптивных систем с разрывными управляющими сигналами, обеспечивающих требуемые показатели качества управления НПА и их инвариантность в условиях неопределенности или быстрого изменения трудно идентифицируемых параметров этих объектов и внешних воздействий, а также наличия неидеальностей и ограничений мощности исполнительных элементов.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие основные задачи:

- создание методов синтеза систем с нелинейной коррекцией и сигнальной настройкой по эталонной модели для централизованного и децентрализованного управления скоростью движения НПА, а также локальных подсистем управления движителями подводного аппарата;

- разработка и развитие методов синтеза многоканальных СПС, в том числе с использованием нелинейных корректирующих устройств, предназначенных для централизованного и децентрализованного управления скоростью, пространственным положением и ориентацией НПА;

- создание методов синтеза систем с разрывным управлением с учетом неидеальностей переключающих элементов и ограничений мощности исполнительных устройств, определение особенностей функционирования указанных систем в этих условиях и модификация законов управления для повышения их эффективности в реальных условиях эксплуатации;

- разработка и теоретическое обоснование методов адаптивной подстройки параметров явных и неявных эталонных моделей в системах с разрывным управлением для обеспечения максимального быстродействия;

- разработка метода формирования программных сигналов при управлении движением НПА в пространстве, обеспечивающего автоматическое изменение скоростного режима этого движения при выходе исполнительных элементов на ограничения;

- проектирование на основе созданных методов и исследование в различных режимах функционирования новых регуляторов, обеспечивающих повышенное быстродействие и динамическую точность управления НПА.

В качестве основных режимов работы НПА в диссертации рассматривается отслеживание ими сложных пространственных траекторий при высоких скоростях движения, а также точный выход в определенную точку пространства с требуемой ориентацией и стабилизация в этой точке. Полная модель подводного аппарата, описывающая его движение в этих режимах, является многомерной, нелинейной, нестационарной, содержит перекрестные связи и неконтролируемые внешние воздействия со стороны вязкой среды. Все эти факторы учитываются при синтезе глобальной многоуровневой СУ сложным пространственным движением НПА.

Оба разрабатываемых в диссертации типа систем с разрывным управлением (СПС и СНС) имеют свои особенности, которые определяют их области применения. В СПС весь сигнал управления является релейным, поэтому их следует применять в тех случаях, когда предъявляются наиболее жесткие требования к качеству управления НПА, а проблемы с возможной перегруженностью исполнительных элементов второстепенны. Особая необходимость в реализации скользящих режимов возникает при движении аппарата в относительной близости к объекту работ, так как монотонный характер переходных процессов при любых изменениях параметров НПА гарантирует предотвращение столкновений с объектом. СНС обеспечивают более мягкое управление (так как релейным в них является только сигнал самонастройки), но также имеют некоторые недостатки, в частности, необходимость построения дополнительного устройства — эталонной модели.

В работе предложено два основных подхода к синтезу СПС и СНС, связанных с построением централизованного и децентрализованного управления НПА. Выбор одного из них определяется особенностями модели и режима движения подводного аппарата. Если основным режимом является режим движения НПА с малой скоростью, то взаимовлияние между подсистемами будет невелико, и в этом случае вполне эффективными будут системы децентрализованного управления. При синтезе таких систем предложено производить декомпозицию полной модели НПА с выделением уравнений, описывающих изменение каждой его координаты. Согласно этому методу система разбивается на шесть сепаратных подсистем, соответствующих отдельным степеням свободы НПА. В каждой из них полностью сохраняются все взаимовлияния и взаимодействия с остальными пятью подсистемами, которые имеют место в процессе произвольного пространственного движения НПА, но при этом они рассматриваются, как ограниченные внешние возмущения для отдельных подсистем. Естественно, системы децентрализованного управления оказываются наиболее простыми.

Однако при движении НПА с большой скоростью, когда взаимовлияния между подсистемами велики, для их компенсации в рамках систем децентрализованного управления может потребоваться реализация релейных сигналов слишком большой величины (причем в течение всего процесса управления). Этого недостатка лишены более сложные системы централизованного управления, которые рекомендуются именно для таких НПА, у которых основным является режим движения с большой скоростью.

Следует отметить, что даже после декомпозиции модель динамики каждой подсистемы остается весьма сложной, особенно с учетом динамики движителей, поэтому в работе предлагается процедура поэтапного синтеза СУ НПА. На первом этапе предложено синтезировать локальную подсистему управления движительным комплексом с целью стабилизации его параметров и придания движителю свойств линейного апериодического звена. На втором этапе синтезируется СНС или СПС в контуре управления скоростью НПА для обеспечения инвариантности к изменяющимся параметрам объекта и компенсации динамического взаимовлияния между подсистемами. И затем, на третьем этапе, разрабатывается нелинейный закон управления положением НПА (в контуре управления положением) с целью обеспечения требуемых динамических свойств и показателей качества независимо от кинематических взаимосвязей между подсистемами. При этом сформированная на предыдущем этапе подсистема управления скоростью рассматривается в качестве ОУ с уже застабилизированными параметрами.

Указанный подход позволяет не только упростить процедуру синтеза, но и применить на каждом этапе различные (наиболее эффективные) законы и способы управления. Кроме этого, в работе предложен также и альтернативный подход, который заключается в синтезе единой (одноконтурной) СПС для управления непосредственно положением и ориентацией НПА в пространстве. В этом случае синтез проводится на базе преобразованной математической модели, учитывающей как особенности его динамики, так и кинематические взаимосвязи между всеми подсистемами.

В диссертации выполнен анализ влияния на функционирование СНС с эталонной моделью и СПС неидеальностей переключающих устройств и ограничений управляющих сигналов, которые не учитываются в большинстве известных методов. Разработан подход к выбору желаемых процессов управления и определению наилучших показателей качества, достижимых в СНС и СПС в указанных условиях. Сформулировано и доказано свойство робастности СПС при наличии неидеальности гистерезисного типа, и получена оценка точности ее работы по сравнению с идеальным режимом скольжения. Предложено решение важной проблемы, заключающейся в разработке и обосновании законов адаптивной подстройки параметров управляющих устройств в СНС и СПС для повышения их быстродействия и снижения нагрузки на исполнительные элементы.

По результатам проведенных исследований и разработок сформулированы следующие основные положения, выносимые на защиту:

- принцип построения многоуровневых иерархических систем управления НПА на основе декомпозиции его математической модели;

- методы синтеза и законы формирования нелинейной коррекции для движителей и для НПА в целом при номинальных параметрах ОУ;

- методы построения СНС с сигнальной самонастройкой по эталонной модели для управления отдельным движителем и скоростью движения НПА;

- методы синтеза СПС для управления скоростью и положением НПА в пространстве, обладающих свойством робастности за счет формирования скользящих режимов;

- доказательство условий устойчивости процессов самонастройки в СНС, возникновения и существования режимов скольжения в СПС с учетом особенностей нелинейных многомерных и многосвязных ОУ;

- доказательство зависимости между характеристиками разрывных управляющих сигналов и текущим состоянием СНС и СПС;

- методы адаптивной подстройки управляющих устройств в СНС и СПС, не требующие идентификации текущих значений параметров НПА.

В соответствии с поставленными задачами определена структура диссертации, состоящей из введения, восьми глав, заключения и списка литературы.

В первой главе дан подробный анализ существующих методов и систем управления сложными нелинейными динамическими объектами в условиях параметрической неопределенности и нестационарности. Рассмотрены методы описания динамики и типы систем управления НПА. Определены преимущества и недостатки существующих методов и намечены перспективные подходы к синтезу наиболее качественных СУ, обеспечивающих НПА высокую динамическую точность при их скоростном перемещении по сложным пространственным траекториям. На основе проведенного анализа определены основные подходы к решению проблемы синтеза систем управления НПА: разработка самонастраивающихся систем с эталонными моделями и систем с переменной структурой, в том числе и с элементами адаптации. Конкретизирована постановка задачи исследования.

Во второй главе диссертации дано детальное описание используемой полной математической модели пространственного движения НПА, а также модели его движительного комплекса. Обоснована стратегия и сформирован многоступенчатый алгоритм синтеза многоуровневой СУ движением НПА с учетом эффектов взаимовлияния между степенями свободы и воздействий со стороны окружающей вязкой среды. Разработан метод построения желаемых траекторий пространственного движения НПА в водной среде.

Третья глава посвящена разработке методов синтеза СНС с эталонной моделью для отдельных подсистем и всего НПА в целом. Прежде всего синтезирована локальная подсистема управления каждым движителем НПА, представляющая собой совокупность нелинейного регулятора, который обеспечивает желаемую динамику ОУ при заданных номинальных параметрах, и блока самонастройки (с эталонной моделью), который позволяет сохранить высокую динамическую точность управления движителем при неконтролируемом изменении его параметров в широких пределах. Далее в соответствии с предложенной процедурой на этапе синтеза подсистемы управления скоростью движения НПА разработаны различные варианты СУ с нелинейной коррекцией и сигнальной самонастройкой по эталонной модели, обеспечивающие инвариантность к изменяющимся параметрам объекта и внешним возмущениям. Первый вариант СНС реализует принцип децентрализованного управления и строится на основе математической модели НПА, полученной с применением метода декомпозиции. Во втором варианте синтезируется СНС с эталонной моделью для управления скоростью движения НПА при использовании централизованной модели его динамики, представленной в матричной форме. Далее с учетом общего вида полученных законов самонастройки в главе сформированы относительно простые для реализации адаптивные регуляторы, устанавливаемые в каждую степень свободы НПА.

В четвертой главе исследована возможность реализации заданных эталонных процессов управления (эталонной динамики) и определения наилучших показателей качества, достижимых в СНС с моделью при наличии ограничений управляющего сигнала. Сформулированы условия устойчивости процесса самонастройки в виде неравенств для параметров, ОУ и некоторого коэффициента, характеризующего соотношение величин сигнала самонастройки и задающего воздействия. На основании этих условий найдена минимальная амплитуда сигнала самонастройки, которая требуется для компенсации любых изменений параметров ОУ в заданном диапазоне. Предложен и обоснован метод адаптивной подстройки параметров разрывного управляющего сигнала в СНС, обеспечивающий расширение диапазона отрабатываемых входных воздействий и уменьшение нагрузки на исполнительные элементы без нарушения условий устойчивости и при этом не требующий идентификации изменяющихся параметров ОУ.

В пятой главе решена задача синтеза СПС для управления скоростью движения НПА. Разработаны управляющие устройства для отдельной подсистемы управления скоростью движения НПА (по одной из координат) и для контура управления скоростью в целом. Независимость процессов управления от текущих значений переменных параметров ОУ, компенсация взаимовлияния между подсистемами и внешних возмущений обеспечены за счет реализации в СПС скользящего режима. В процессе синтеза решена задача формирования такого управляющего сигнала, который гарантирует выполнение условий возникновения, существования и устойчивости скользящего режима. Для обеспечения нормального функционирования СУ в режиме достаточно больших скоростей движения НПА предложен вариант построения СПС для централизованного управления одновременно всеми каналами ОУ. Затем с учетом уже синтезированных СУ сформирована нелинейная коррекция в контуре управления положением НПА.

В шестой главе диссертации разработана методика синтеза СПС для управления непосредственно положением и ориентацией НПА в пространстве (без разделения системы управления на контуры скорости и положения). В результате удалось получить универсальный закон управления в классе СПС для многомерного и многоканального объекта в компактной матричной форме, удобный для дальнейшего использования при синтезе адаптивной СУ. Сформированный на основе метода Ляпунова закон векторного управления движением НПА обеспечивает существование устойчивого режима скольжения по пересечению многомерных поверхностей в пространстве координат системы и тем самым гарантирует инвариантность к любым изменениям параметров ОУ и внешних воздействий в заданных пределах без их идентификации. На основе предложенного общего подхода синтезирована многоканальная СПС с предварительной нелинейной коррекцией для управления ориентацией НПА в процессе его пространственного движения.

В седьмой главе проанализированы особенности функционирования СПС с неидеальными усилительными и исполнительными элементами. Этот анализ позволил уточнить условия возникновения, существования, и устойчивости режима высокочастотных переключений в СПС с реальным релейным переключающим устройством, имеющим характеристику гистерезисного типа. Определены условия сохранения свойств робастности СПС при наличии указанных неидеальностей. Кроме того, установлена однозначная зависимость между величиной коэффициента наклона линии скольжения (его близостью к некоторому предельному значению, для которого еще сохраняется устойчивый скользящий режим) и некоторой характеристикой управляющего сигнала, легко доступного для измерения. В дальнейшем указанная зависимость использована для реализации новых законов адаптивной настройки линии скольжения, основанных на информации о структуре управляющего сигнала и не требующих измерения трудно идентифицируемых параметров объекта. С целью оценки работоспособности синтезированных систем в реальных условиях эксплуатации проведено исследование СПС при наличии ограничений управляющего сигнала. Разработан подход к выбору желаемых процессов управления и определению наилучших показателей качества, достижимых в СПС в указанных условиях.

Восьмая глава посвящена разработке метода синтеза СПС для управления движением НПА с адаптивной настройкой параметров линии (или поверхности) скольжения. Для повышения быстродействия уже синтезированной одноканальной СПС предложен адаптивный закон формирования управляющего сигнала, который позволяет увеличивать коэффициент наклона линии скольжения при отклонении параметров НПА от наихудших значений, что приводит к уменьшению времени движения по линии переключения. Чтобы избежать непосредственной идентификации изменяющихся параметров НПА для контроля выполнения условия существования скользящего режима, на базе обоснованных в диссертации теоретических положений разработан способ косвенной оценки текущего состояния СУ с использованием в качестве информационного самого управляющего сигнала, который формируется в переключающем устройстве и легко доступен для измерения. При этом для реализации устройства настройки коэффициента линии скольжения использована установленная в работе зависимость. Аналогичный подход реализован и в многоканальной СПС. Предложенный закон адаптивной настройки обеспечивает максимально возможное быстродействие и высокую динамическую точность системы без нарушения условий существования скользящего режима.

В диссертации представлены и проанализированы результаты численного моделирования всех синтезированных систем управления НПА, а также исследования одноканальных СПС и СНС в ходе натурных экспериментов с использованием специального электромеханического стенда и малогабаритного необитаемого подводного аппарата. Эти результаты подтвердили эффективность предлагаемых подходов и методов синтеза.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в диссертационной работе, и сделаны обобщающие выводы.

По теме диссертации опубликовано 79 работ, из них две монографии, 10 статей в журналах из списка ВАК РФ, 12 патентов на изобретения. Отдельные положения работы докладывались более чем на 20 международных, а также на всероссийских и региональных научных конференциях.

Сравнительная простота реализации и высокая эффективность предложенных в диссертации методов и законов управления позволяет использовать их при проектировании различных НПА, предназначенных для осуществления сложных перемещений в водной среде. Разработанные в диссертации системы и устройства должны существенно расширить функциональные возможности НПА, а также значительно повысить производительность и качество выполнения ими различных подводно-технических операций и работ.

11АНАЛИЗ МЕТОДОВ СИНТЕЗА еИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НШШ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Широкий спектр новых возможностей, открывающихся: перед; исследователями Мирового океана? благодаря, использованию? подводных автономных и телеуправляемых необитаемых аппаратов, обусловливает бурный рост интереса ученых и конструкторов к проблемам проектирования' и эксплуатации данного класса технических средств.

Общее представление о современном состоянии и перспективах подводной робототехники дают работы [2,3,5,6,11,12,19,60,61,116,130,158160,285,291]. Их анализ показывает значительное расширение области применения НПА, прежде всего за счет выполнения ими новых видов работ в океане, среди которых, как уже отмечалось, выделяются поиск, осмотр и подъем затонувших объектов; прокладывание и инспекция подводных трубопроводов, m кабелей [64,249], разведка и эксплуатация; нефтяных и газовых месторождений, обследование и. картографирование больших районов морского дна [217] и мониторинг водной' среды, проведение научных исследований, осуществление работ военного назначения [62] и др.

В свою очередь, увеличение разнообразия и сложности: решаемых с помощью НПА задач; влечет за собой постоянное усложнение конструкции! подводных аппаратов и требует создания новых, более совершенных систем управления ими. В качестве примера последних достижений в этой области можно привести построение интеллектуальных СУ НПА [266], в том числе с использованием нейронных сетей [200,211,250] и нечеткой логики [69,213].

В данной главе выполняется анализ предлагаемых отечественными и зарубежными учеными подходов к созданию систем управления НПА, на его основе определяются наиболее перспективные пути; построения таких систем. Затем формулируются цель и задачи; исследования по разработке различных методов, синтеза высококачественных СУ подводными аппаратами, а также выделяются основные этапы их построения.

8.6. Выводы

1. Разработан и теоретически обоснован закон адаптивной настройки - коэффициентов регуляторов в одноканальных и многоканальных СПС, не требующий идентификации изменяющихся параметров объекта и обеспечивающий автоматическое изменение положения (параметров) линий или поверхностей скольжения в некоторых диапазонах, ограниченных условиями существования скользящего режима.

2. В качестве критерия сохранения указанных условий предложено использовать текущие значения параметров скольжения, являющихся характеристиками управляющих сигналов и поэтому легко доступных для непосредственного измерения в каждом канале управления.

3. Результаты численного моделирования подтвердили, что синтезированный алгоритм адаптивной настройки коэффициентов управляющего устройства гарантирует максимально возможную скорость протекания режимов скольжения (а следовательно, и максимально возможное быстродействие и высокую динамическую точность системы в целом) при управлении одновременно всеми пространственными координатами многосвязного нестационарного динамического объекта с учетом значительных вариаций его параметров. Применение адаптивного алгоритма позволило более чем в 2 раза уменьшить время переходного процесса в системе при благоприятных значениях параметров НПА.

4. По предложенной методике сформированы структуры регуляторов, реализующих настройку линии скольжения и идентификацию параметра скольжения на основе как цифровых, так и аналоговых устройств. Получены соотношения, позволяющие рассчитать параметры блока изменения структуры в соответствии с требованием сохранения в системе устойчивого режима переключений при любых параметрах объекта управления из заданного диапазона и тем самым обеспечить синтез высококачественного адаптивного регулятора для подводного аппарата.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации на основе единого методологического подхода решена научная проблема создания и теоретического обоснования комплекса новых методов синтеза робастных, самонастраивающихся и адаптивных систем для управления пространственным движением НПА в условиях параметрической неопределенности и нестационарности, наличия воздействий со стороны окружающей вязкой среды, с учетом неидеальности усилительных и исполнительных элементов и ограничений управляющих сигналов.

При решении указанной проблемы получены следующие основные теоретические и практические результаты.

1. Предложен способ декомпозиции сложной многомерной модели подводного аппарата на подсистемы, соответствующие его отдельным степеням подвижности, а также на контуры управления скоростью и положением НПА. Определена последовательность синтеза многоуровневых иерархических СУ на основе полученной децентрализованной модели.

2. Разработан метод синтеза локальных адаптивных систем с нелинейной коррекцией и самонастройкой по эталонной модели для управления отдельными движителями и для децентрализованного управления скоростью НПА, позволяющих компенсировать значительное и быстрое изменение параметров ОУ. Предложен новый подход к формированию сигнала самонастройки, позволяющий варьировать его амплитуду в зависимости от состояния СУ и тем самым снижать нагрузку на исполнительные элементы в благоприятных режимах работы.

3. Разработан метод синтеза СНС с эталонной моделью для централизованного управления скоростью движения НПА, позволяющий компенсировать сильное взаимовлияние между степенями подвижности без предварительной коррекции его нелинейной динамики. Получены и строго доказаны условия устойчивости процессов самонастройки во всех разработанных системах управления.

4. Разработаны методы синтеза двух типов систем с переменной структурой для децентрализованного и централизованного управления скоростью движения НПА по заданной пространственной траектории, позволяющих парировать любые отклонения параметров объекта от номинальных значений. На основе этого метода синтезирован новый закон формирования сигнала управления в многоканальной СПС, обеспечивающий учет нелинейностей и компенсацию сильного динамического взаимовлияния между всеми степенями подвижности аппарата при любых скоростях его движения, а также неконтролируемых внешних возмущений.

5. Предложен метод синтеза многосвязной нелинейной системы управления пространственным положением и ориентацией НПА, учитывающий особенности различных типов СУ скоростью, гарантирующий компенсацию кинематических взаимосвязей между всеми степенями свободы и высокую динамическую точность отслеживания заданных траекторий.

6. Разработан и теоретически обоснован метод синтеза многоканальной СПС для централизованного управления пространственным движением подводного аппарата, не требующий предварительной декомпозиции его полной многомерной математической модели. Сформулированы и доказаны условия возникновения, существования и устойчивости режима скольжения с учетом нелинейных перекрестных связей по внутренним координатам. Предложены различные модификации законов управления в рассматриваемом классе систем с переменной структурой.

7. Предложена методика исследования и выполнен анализ влияния неидеальностей переключающих устройств и ограничений управляющих сигналов на функционирование СНС с эталонной моделью и СПС. Разработан подход к выбору желаемых процессов управления и определению наилучших показателей качества, достижимых в СНС и СПС в указанных условиях. Сформулировано и доказано свойство робастности СПС при наличии неидеальности гистерезисного типа, и получена оценка точности ее работы по сравнению с идеальным режимом скольжения.

8. Предложен и обоснован метод адаптивной подстройки параметров разрывного управляющего сигнала в СНС, обеспечивающий расширение диапазона отрабатываемых входных воздействий и уменьшение нагрузки на исполнительные элементы без нарушения условий устойчивости и при этом не требующий идентификации изменяющихся параметров объекта. Разработан и теоретически обоснован метод адаптивной настройки коэффициентов управляющих устройств в СПС на основе информации о характеристиках сигналов управления, обеспечивающий максимально возможное быстродействие и высокую динамическую точность СУ без нарушения условий существования скользящего режима.

9. Разработан новый подход к построению и автоматической коррекции пространственных траекторий и скоростных режимов движения НПА по этим траекториям, которые могут быть реализованы при наличии ограничений, накладываемых на управляющие воздействия.

Для синтезированных в диссертации СУ разработаны конкретные структурные схемы и приведены соотношения для расчета параметров соответствующих регуляторов. Часть предложенных управляющих устройств защищены патентами РФ. Все системы управления основаны на доступной элементной базе, сравнительно просты с точки зрения практической реализации, допускают как аналоговое, так и цифровое исполнение.

Результаты выполненного численного моделирования и натурных экспериментов подтвердили разработанные в диссертации теоретические положения и показали, что синтезированные робастные и адаптивные СУ обеспечивают высокую точность и повышенное быстродействие при управлении КОПА, а также слабую чувствительность к изменению параметров объекта, взаимовлиянию между каналами управления и внешним возмущениям. Предложенные системы управления позволяют существенно повысить эффективность функционирования подводных аппаратов, предназначенных для выполнения сложных и точных технологических операций в водной среде.

1. Абрамов А.И., Белоконь С.А., Золотухин Ю.Н., Нестеров A.A., Ян А.П. Использование скользящего режима в управлении возбуждением синхронного двигателя // Автометрия. - 2006. - Т.42. - №2. - С. 10-20.

2. Автономные необитаемые подводные аппараты / Под ред. М.Д. Агеева. Владивосток: Дальнаука, 2000. - 272 с.

3. Автономные подводные роботы: системы и технологии / М.Д.Агеев, Л.В.Киселев, Ю.В.Матвиенко и др.; под общ. ред. М.Д.Агеева. — М.: Наука, 2005.-398 с.

4. Авторское свидетельство № 1571548 (СССР). Релейная адаптивная система / A.A. Дыда, 1988.

5. Агеев М.Д., Касаткин Б.А., Киселев Л.В. и др. Автоматические подводные аппараты. Л.: Судостроение, 1981. - 224 с.

6. Агеев М.Д., Киселев Л.В., Рылов Н.И. Актуальные вопросы создания и использования автономных необитаемых подводных аппаратов (Ч. 1,11) // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2003. №2. — С.22-28, №6. - С.23-28.

7. Агеев М.Д. Упрощенная методика расчета движителей для необитаемых подводных аппаратов // Подводные роботы и их системы / Отв. ред. Л.В.Киселев. Под общ. ред. М.Д.Агеева. Владивосток: Дальнаука, 1995.-С. 33-49.

8. Адаптивные системы автоматического управления / Под ред. В.Б. Яковлева. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984. - 204 с.

9. Айзерман М.А., Пятницкий Е.С. Основы теории разрывных систем (Ч. 1,11) // Автоматика и телемеханика. 1974. - №7. - С.33-47, №8. - С.39-61.

10. Александров А.Г. Адаптивное управление с эталонной моделью при внешних возмущениях // Автоматика и телемеханика. 2004. — №5. — С.77-90.

11. Алексеев Ю.К. Введение в подводную робототехнику: учебное пособие. Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2008. - 296 с.

12. Алексеев Ю.К., Макаров Е.В., Филаретов В.Ф. Состояние и перспективы развития подводной робототехники // Мехатроника. — 2002. — №2.-С. 16-26.

13. Ананьевский И.М., Решмин С.А. Метод декомпозиции в задаче об отслеживании траекторий механических систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. - №5. - С.25-32.

14. Андриевский Б.Р., Стоцкий A.A., Фрадков А.Л. Алгоритмы скоростного градиента в задачах управления и адаптации // Автоматика и телемеханика. 1988. - №12. - С.З.

15. Артюшок В.П., Соловьев И.Г. Прямое адаптивное управление с настраиваемым эталоном // Автоматика и телемеханика. — 1992. — №10. — С.105-112.

16. Асарин Е.А., Измайлов Р.Н. Об определении скорости скольжения по поверхности разрыва // Автоматика и телемеханика. — 1989. №9. -С.43-47.

17. Ащепков Л.Т., Баранникова Н.И. Канонические фазовые портреты системы двухэтапного быстродействия // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1993. - №4. - С. 116-124.

18. Бобцов A.A. Адаптивное управление по выходу с компенсацией гармонического смещенного возмущения // Известия РАН. Теория и системы управления. 2009. - №1. - С.45-48.

19. Боженов Ю.А., Борков А.П., Гаврилов В.М. и др. Самоходные необитаемые подводные аппараты / Под общ. ред. И.Б. Иконникова. Л.: Судостроение, 1986. - 264 с.

20. Бороздин П.А., Сыроквашин В.В., Фокин А.Л. Синтез робастной системы управления методами прямого поиска экстремума // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2007. - №5. - С.25-34.

21. Борейко A.A., Мун С.А., Щербатюк А.Ф. Определение движения подводного аппарата на основе обработки видеоизображений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. — №8. - С.2-8.

22. Борцов Ю.А. и др. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением / Ю.А. Борцов, Н.Д. Поляхов, В.В. Путов. — Л.: Энергоатомиздат, 1984. 216 с.

23. Борцов Ю.А., Юнгер И.Б. Автоматические системы с разрывным управлением. Л.: Энергоатомиздат, 1986. - 167 с.

24. Бронников A.M., Буков В.Н. Условия точного слежения выхода линейной системы за эталонной моделью пониженного порядка // Автоматика и телемеханика. — 2008. — №3. С.60-69.

25. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. — М.: Наука, 1986. 544 с.

26. Брусин В.А., Угриновская Е.Я. Децентрализованное адаптивное управление с эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. — 1992. — №10. — С.29-36.

27. Бурков И.В. Асимптотическая стабилизация заданного положения и перманентного вращения твердого тела с измерением и без измерения его скоростей // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1993. - №4. -С.133-140.

28. Бушуев А.Б., Исаева Е.Г., Морозов С.Н., Чепинский С.А. Управление траекторным движением многоканальных динамических систем // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2009. - №11. - С.50-55.

29. Васильев В.А. и др. Исследование динамики и управляемости глубоководных аппаратов / В.А. Васильев, Ю.С. Васильев, Ю.П. Потехин // Известия ВУЗов. Судостроение. 1975. - №12. - С.6-11.

30. Волков Е.А. Численные методы. М.: Наука, 1987. - 287 с.

31. Воронин Ю.Ю. Самонастраивающаяся система с эталонной моделью для управления манипуляционным роботом // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 1989. - №8. - С.23-29.

32. Востриков A.C., Юркевич В.Д. Синтез многоканальных систем с вектором скорости в законе управления // Автоматика и телемеханика. — 1993. — №2. — С.51-63.

33. Вукобратович М. и др. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами / Вукобратович М., Стокич Д., Кирчански Н. -М.: Мир, 1989.-376 с.

34. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1967. - 576 с.

35. Глумов В.М., Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарным объектом. Современные результаты и перспективы // Автоматика и телемеханика. — 1999. №6. - С.100-116.

36. Грейнер JI. Гидродинамика и энергетика подводных аппаратов. -Л.: Судостроение, 1978.-384 с.

37. Грехов В.П., Купринов A.B., Утурбакиев А.Д. Исследование динамических характеристик автоматизированного электропривода постоянного тока с релейным управлением в скользящем режиме // Известия ВУЗов. Электромеханика. 1985. -№3. - С.87-92.

38. Григорьев В.В., Никифоров В.О., Ушаков A.B. Многомерные системы с неопределенностями: алгоритмы сравнения, интервального и адаптивного управления // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2007. — №11. — С.5-18.

39. Громыко В. Д., Санковский Е. А. Самонастраивающиеся системы с моделью. М.: Энергия, 1974. - 80 с.

40. Гурьянов A.B., Кротенко В.В. Параметрический синтез цифровых систем управления с широтно-импульсными преобразователями и эталонными моделями // Известия ВУЗов. Приборостроение. — 2006. №3. — С. 17-24.

41. Дмитриев В.О., Макаров Г.В. Повышение точности позиционирования автономных подводных аппаратов методом ретрополяции // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2007. — №12. — С.27-31.

42. Доддс С.Д., Лукьянов А.Г. Синтез линейных многомерных нестационарных систем с разрывными управляющими воздействиями // Автоматика и телемеханика. — 1997. №5. - С.28-44.

43. Дорри М.Х. Автоматизация управления морскими подвижными объектами // Проблемы управления. 2009. - №3.1. — С.94-102.

44. Дружинина М.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Методы адаптивного управления нелинейными объектами по выходу (обзор) // Автоматика и телемеханика. — 1996. №1. — С.3-33.

45. Дыда A.A., Лебедев A.B. Нелинейная адаптивная коррекция движителя подводного робота // Известия ВУЗов. Электромеханика. 1996. -№1-2. - С.83-87.

46. Дыда A.A., Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез системы с переменной структурой для управления движением подводного робота // Известия РАН. Теория и системы управления. — 2000. №1. - С.155-162.

47. Дыда A.A., Маркин В.Е. Системы управления с переменной структурой с парными и нелинейно деформируемыми поверхностями переключения // Проблемы управления. — 2005. — №1. — С.22-25.

48. Дыда A.A., Филаретов В.Ф. Адаптивные системы с переменной структурой для управления электроприводом робота // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. — №1. - С.219.

49. Дыда A.A., Филаретов В.Ф. Самонастраивающаяся система с переменной структурой для управления электроприводами манипулятора // Известия ВУЗов. Электромеханика. 1989. - №2. - С. 102-106.

50. Евстигнеева Л.В., Тарасов H.H., Тахтамышев М.Г. Синтез алгоритма для одной задачи управления морскими подвижными объектами // Проблемы управления. 2007. - №4. - С.84-87.

51. Емельянов C.B. Системы автоматического управления с переменной структурой. М.: Наука, 1967. - 336 с.

52. Еремин Е.Л., Кван Н.В., Семичевская Н.П. Робастное управление нелинейными объектами с наблюдателем полного порядка и быстродействующей эталонной моделью // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. - №5. - С.2-6.

53. Жирабок А.Н., Писарец A.M. Диагностирование датчиков подводных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. -№9. - С.15-21.

54. Жирабок А.Н., Кучер Д.Н., Филаретов В.Ф. Обеспечение робастности при диагностировании нелинейных систем // Автоматика и телемеханика. 2010. — №1. — С. 159-173.

55. Жирабок. А.Н., Шумский А.Е. Алгебраические методы анализа нелинейных динамических систем. Владивосток: Дальнаука, 2008. - 232 с.

56. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Диагностирование нелинейных динамических систем: адаптивные соотношения паритета // Автоматика и телемеханика. -2002. -№11. С. 138-150.

57. Изосимов Д.Б., Скоропад C.B. Цифровая система управления электроприводом робота с использованием скользящих режимов // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1989. - №1. - С. 146-153.

58. Илларионов Г.Ю., Карпачев A.A. Исследовательское проектирование необитаемых подводных аппаратов. Владивосток: Дальнаука, 1988. - 270 с.

59. Илларионов Г.Ю. Необитаемые подводные аппараты и их системы. Владивосток: ДВГУ, 1990. — 56 с.

60. Илларионов Г.Ю., Сидоренков В.В., Потапов A.C. Противоминные необитаемые подводные аппараты. — Владивосток: ДВГУ, 1991. 118 с.

61. Инзарцев A.B., Павин A.M. Управление автономным необитаемым подводным аппаратом при инспекции искусственных протяженных объектов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. - №4. - С.47-54.

62. Киселев Л.В., Юдаков A.A. Динамика подводного робота при траекторном обследовании объектов // Подводные роботы и их системы / Отв. ред. Л.В.Киселев. Под общ. ред. М.Д.Агеева. Владивосток: Дальнаука, 1992. - С.28-50.

63. Киселев Л.В. О точности стабилизации автономного подводного аппарата // Подводные роботы и их системы / Отв. ред. Л.В.Киселев. Под общ. ред. М.Д.Агеева. Владивосток: Дальнаука, 1995. - С.84-93.

64. Киселев Л.В. О некоторых нелинейных алгоритмах коррекции динамики АНПА // Морские технологии / Отв. ред. Л.В.Киселев. Под общ. ред. М.Д.Агеева. Владивосток: Дальнаука, 1996. - С.37-49.

65. Киселев Л.В., Инзарцев A.B., Медведев A.B. О некоторых задачах динамики и управления пространственным движением АНПА // Подводные исследования и робототехника. 2006. - №2. - С. 13-26.

66. Киселев Л.В., Инзарцев A.B., Медведев A.B. О некоторых особенностях динамической модели АНПА с элементами нечеткой логики // Морские технологии. Владивосток, 2003. - С.18-31.

67. Козлов В.И. Самонастраивающиеся системы с релейными элементами. — М.: Энергия, 1974. 89 с.

68. Коломейцева М.Б., Агвами С.А. Синтез алгоритма прямого адаптивного управления многосвязным объектом методом декомпозиции с явной эталонной моделью // Мехатроника, автоматизация, управление. -2010. — №8. — С.7-12.

69. Кочетков В.П., Подборский П.Э., Коловский A.B. Оптимизация динамики электромеханической системы с помощью систем с переменной структурой // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2009. — №10. — С.42-47.

70. Краснова С.А., Кузнецов С.И. Оценивание на скользящих режимах неконтролируемых возмущений в нелинейных динамических системах // Автоматика и телемеханика. 2005. - №10. - С.54-69.

71. Краснова С.А., Михеев Ю.В., Уткин В.А. Каскадный синтез наблюдателей состояния нелинейных многомерных систем // Автоматика и телемеханика. 2001. - №2. - С.43-64.

72. Краснова С.А., Уткин В.А., Уткин A.B. Блочный синтез управления механическими системами в условиях неопределенности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. - №6. - С.41-54.

73. Красовский A.A. Проблемы физической теории управления (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1990. - № 11. - С. 3-28.

74. Крутова И.Н. Применение упрощенной эталонной модели в системе настройки параметров алгоритма управления методом адаптивной идентификации // Автоматика и телемеханика. 1997. -№11. - С. 131-144.

75. Крутько П.Д. Декомпозирующие алгоритмы робастно устойчивых нелинейных многосвязных управляемых систем. Теория и прикладные задачи // Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. - №1.- С.5-31.

76. Крутько П.Д. Новые структуры адаптивных алгоритмов управления автоматических систем // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. — 1990. №1. - С.3-17.

77. Куафе Ф. Взаимодействие робота с внешней средой. М.: Мир, 1985.-287 с.

78. Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа, 1980. - 280 с.

79. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Децентрализованное адаптивное управление скоростью движения подводного робота // Мехатроника. -2000. — №6. — С.35-39.

80. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Исследование зависимости параметра скольжения от текущего состояния адаптивной системы с переменной структурой // Дальневосточный математический журнал. — 2000. — №1. — С.74-85.

81. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф., Стаценко О.М. Многоканальная самонастраивающаяся система централизованного управления движением подводного робота // Мехатроника. 2001. - №9. - С.41-45.

82. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез самонастраивающейся системы с эталонной моделью для управления скоростью пространственного движения подводного аппарата // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. - №2. - С. 170-176.

83. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез многоканальной системы с переменной структурой для управления пространственным движением подводного аппарата // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. -№3.-С. 18-26.

84. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Анализ системы второго порядка с переменной структурой и неидеальностью переключающего устройства // Автометрия. 2006. - Т.42. - №2. - С.21-28.

85. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Синтез робастной системы управления пространственным движением автономного подводного аппарата // Материалы II Международной конференции "Технические проблемы освоения Мирового океана". Владивосток. - 2007. - С. 117-122.

86. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Система с переменной структурой для централизованного управления движением автономного подводного аппарата // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2009. — №4 — С.73-78.

87. Лебедев A.B., Филаретов В.Ф. Система со скользящим режимом для управления многомерным нестационарным линейным объектом // Информационно-измерительные и управляющие системы. — 2010. Т.8. — №8. - С. 16-23.

88. Лукомский Ю.А., Чугунов B.C. Системы управления морскими подвижными объектами. Л.: Судостроение, 1988. - 271 с.

89. Лукьянов А.Г. Блочный метод синтеза нелинейных систем на скользящих режимах // Автоматика и телемеханика. 1998. - №7. — С. 14-34.

90. Львов О.Ю. Система стабилизации движения автономного подводного робота в вертикальной плоскости // Подводные роботы и их системы. — Владивосток, 1988. — С.85-90.

91. Малышев В.А., Тимофеев A.B. Динамика манипулятора и адаптивное управление // Автоматика и телемеханика. 1981. - №8. -С.90-98.

92. Медведев B.C., Романова Т.А. Синтез алгоритмов управления, обеспечивающих независимость подсистем многомерного объекта // Известия РАН. Теория и системы управления. 1995. — №1. — С.54-71.

93. Миркин Б.Н. Адаптивное децентрализованное управление с модельной координацией // Автоматика и телемеханика. — 1999. №1. — С.90-100.

94. Мирошник И.В. Геометрические методы синтеза и управление пространственным движением нелинейных динамических систем // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2000. - Т.43. - №1-2. - С.23-30.

95. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков A.JI. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. - 549 с.

96. Мышляев Ю.И. Алгоритмы управления линейными объектами в условиях параметрической неопределенности на основе настраиваемого скользящего режима // Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. -№2. - С.11-16.

97. Мюдж С.К., Патон Р.Дж. Улучшенная оценка робастности регулятора самолета, работающего в режиме скольжения // Аэрокосмическая техника. 1989. - №9.

98. Никифоров В.О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб.: Наука, 2003. - 282 с.

99. Никифоров В.О., Фрадков A.JI. Схемы адаптивного управления с расширенной ошибкой (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1994. - №9. -С.3-22.

100. Носов В.Р., Прокопов Б.И. Асимптотическая устойчивость в целом самонастраивающихся систем с эталонной моделью // Прикладная математика и механика. 1977. - Т.41. - Вып.5. - С.850-858.

101. Носов P.P., Пушкин М.М. Адаптивное управление в линейно-квадратичной задаче в условиях априорной неопределенности // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. - №4. - С. 153-158.

102. Павлов Б.В., Соловьев И.Г. Системы прямого адаптивного управления. -М.: Наука, 1989. 129 с.

103. Пак В.Е. Некоторые свойства скользящих режимов нелинейных управляемых систем с разрывной правой частью // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1994. — №4. — С.210-217.

104. Пантов E.H. и др. Основы теории движения подводных аппаратов / Е.Н.Пантов, Н.Н.Махин, Б.Б.Шереметов. — JL: Судостроение, 1973. 216 с.

105. Патент России №2147001. Устройство для управления движителем подводного робота / А.В.Лебедев, В.Ф.Филаретов, А.А.Дыда. Бюл. №9, 2000.

106. Патент России №2147985. Устройство для управления движителем подводного робота / В.Ф.Филаретов, А.В.Лебедев, Д.А.Юхимец. Бюл. №12, 2000.

107. Патент России №2191106. Устройство для управления движителем подводного робота / А.В.Лебедев, В.Ф.Филаретов. Бюл. №29, 2002.

108. Патент России №2209718. Устройство для управления движителем подводного робота / В.Ф.Филаретов, Д.А.Юхимец, А.В.Лебедев. Бюл. №22, 2003.

109. Патент России №2230654. Устройство для управления подводным роботом / А.В.Лебедев, В.Ф.Филаретов. Бюл. №17, 2004.

110. Перельман И.И. Анализ поисковых алгоритмов адаптации в замкнутых линейных САР // Автоматика и телемеханика. 1993. — №7. -С.110-129.

111. Петров Б.Н. Управление авиационными и космическими аппаратами. Избранные труды. Т.2. М.: Наука, 1983. - 327 с.

112. Подводные роботы / В.С.Ястребов, М.Б.Игнатьев, Ф.М.Кулаков и др. Под общ. ред. В.С.Ястребова. Л.: Судостроение, 1977. - 368 с.

113. Попов Е.П. Теория нелинейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1979. - 256 с.

114. Потапенко Е.М. Синтез и анализ системы управления с переменной структурой // Известия РАН. Теория и системы управления. -1996. — № 2. — С. 104-108.

115. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем управления / Б.Н.Петров, В.Ю.Рутковский, И.Н.Крутова. М.: Машиностроение, 1972. -260 с.

116. Путов В.В. Прямые и непрямые беспоисковые адаптивные системы с мажорирующими функциями и их приложения к управлениюмногостепенными нелинейными упругими механическими объектами // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2007. -№10. С.4-11.

117. Пятницкий Е.С. Синтез управления манипуляционными роботами на принципе декомпозиции // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. - №3. - С.92-99.

118. Пятницкий Е.С. Синтез иерархических систем управления механическими и электромеханическими объектами на принципе декомпозиции (Ч. 1,11) // Автоматика и телемеханика. 1989. — №1. - С.87-98, №2. - С.57-71.

119. Пятницкий Е.С. и др. Метод функций Ляпунова в задачах синтеза управления пространственным движением самолета / Г.С.Бюшгес, М.Г. Гоман, Г.И.Загайнов, В.И.Матюхин, Е.С.Пятницкий (Препринт / Институт проблем управления). М., 1992. - 57 с.

120. Разработка алгоритмов полуавтоматического управления движением ПТА. Отчет о НИР МАИ. М.: МАИ, 1988. - 104 с.

121. Растригин JI.A. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.-630 с.

122. Решетняк Е.П. Беспоисковая адаптивная система управления с эталонной моделью и измерением производных // Автоматика и телемеханика. 1992. -№11. - С. 101-108.

123. Романов А.Ю. Прямая адаптация САУ при развязывании каналов управления // Автоматика и телемеханика. — 1992. №10. - С. 111-117.

124. Рустамов Г.А. Синтез систем управления с переменной структурой с конечным временем установления // Известия РАН. Теория и системы управления. 2000. - №1. - С. 15-20.

125. Системы автоматического управления объектами с переменными параметрами / Б.Н.Петров, Н.И.Соколов, А.В.Липатов. М.: Машиностроение, 1986. — 256 с.

126. Смирнов Г.В., Еремеев В.Н., Агеев М.Д., Коротаев Г.К., Ястребов B.C., Мотыжев C.B. Океанология. Средства и методы океанологических исследований. — М.: Наука, 2005.

127. Соколов В.Ф. Адаптивное субоптимальное робастное управление объектом первого порядка // Автоматика и телемеханика. — 2008. — №8. — С.96-112.

128. Соколов Н.И., Рутковский В.Ю., Судзиловский Н.В. Адаптивные системы автоматического управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1988.-208 с.

129. Солодовников В.В., Шрамко JI.C. Расчет и проектирование аналитических самонастраивающихся систем с эталонными моделями. М.: Машиностроение, 1972. — 270 с.

130. Справочник по теории корабля. Т. 1. Гидромеханика. Сопротивление движению судов. Судовые движители / Под ред. Я.И. Войткунского. JL: Судостроение, 1985. - 768 с.

131. Тарасов А.З., Фирсова Е.М. Адаптивное децентрализованное управление маневренными самолетами на больших углах атаки // Известия РАН. Теория и системы управления. — 1997. — №6. — С.87-97.

132. Теория систем с переменной структурой / С.В.Емельянов, В.И. Уткин, В.А.Таран и др. Под ред. С.В.Емельянова. М.: Наука, 1970. - 592 с.

133. Тимофеев A.B. Адаптивные робототехнические комплексы. — Л.: Машиностроение, 1988. 332 с.

134. Уткин В.И. Скользящие режимы и их применение в системах с переменной структурой. М.: Наука, 1974. - 272 с.

135. Уткин В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. М.: Наука, 1981. - 368 с.

136. Уткин В.И. Системы с переменной структурой: состояние, проблемы и перспективы // Автоматика и телемеханика. 1983. - №9. -С.5-26.

137. Филаретов В.Ф. Синтез самонастраивающихся систем управления электроприводами манипуляционных механизмов // Известия ВУЗов. Приборостроение. 1989. - №12. - С.24-28.

138. Филаретов В.Ф., Лебедев A.B., Юхимец Д.А. Синтез и исследование самонастраивающейся системы управления движителями подводного аппарата // Известия ВУЗов. Электромеханика. — 2000. — №4. -С.60-64.

139. Филаретов В.Ф., Алексеев Ю.К., Лебедев A.B. Системы управления подводными роботами. М.: Круглый год, 2001. - 288 с.

140. Филаретов В.Ф., Лебедев А.В:, Юхимец Д.А. Устройства и системы управления подводных роботов. — М.: Наука, 2005. — 270 с.

141. Филиппов А.Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью. М.: Наука, 1985. - 244 с.

142. Финогенко И.А. О правосторонних решениях одного класса разрывных систем (Ч. 1,11) // Автоматика и телемеханика. 2001. - №9. -С.149-158, №11. - С.95-108.

143. Финогенко H.A. О скользящих режимах регулируемых разрывных систем с последействием // Известия РАН. Теория и системы управления. -2004.-№4.-С. 19-26.

144. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. — М.: Наука, 1981. — 448 с.

145. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы. М:: Наука, 1990. - 296 с.

146. Французова Г.А. Двухконтурные системы экстремального регулирования с формированием заданной динамики // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2008. №5. - С.7-11.

147. Цурков В.И., Литвинчев И.С. Декомпозиция в динамических задачах с перекрестными связями: в 2-х частях. М.: Наука, 1994.

148. Черноусько Ф.Л. Декомпозиция и синтез управления в динамических системах // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. -1990. — №6. — С.64-82.

149. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Энергоатомиздат, 1987. - 256 с.

150. Чхеидзе Г.А. Синтез алгоритмов управления движением динамических систем в скользящих режимах // Известия РАН. Теория и системы управления. — 1995. №2. - С.43-50.

151. Шумский А.Е., Жирабок А.Н. Методы и алгоритмы диагностирования и отказоустойчивого управления динамическими системами. — Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2009. 196 с.

152. Шумский А.Е. Функциональное диагностирование нелинейных динамических систем в условиях параметрической неопределенности моделей // Автоматика и телемеханика. — 1994. — №3. — С.104-107.

153. Ястребов B.C., Армишев С.В. Алгоритмы адаптивного движения подводного робота. М.: Наука, 1988. — 85 с.

154. Ястребов B.C. и др. Системы и элементы глубоководной техники подводных исследований / В.С.Ястребов, Г.П.Соболев, А.В.Смирнов. Под общ. ред. В.С.Ястребова. JL: Судостроение, 1981. - 304 с.

155. Ястребов B.C. Методы и технические средства океанологии. — Л.: Гидрометеоиздат, 1986.-271 с.

156. Ястребов B.C. Телеуправляемые подводные аппараты (с манипуляторами). — Л.: Судостроение, 1973. — 199 с.

157. Ястребов B.C., Филатов A.M. Системы управления подводных аппаратов-роботов. М.: Наука, 1983. - 87 с.

158. Aicardi М., Casalino G., Indiveri G. Closed Loop Time Invariant Control of 3D Underactuated Underwater Vehicles // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Automation, Seoul, Korea, 2001, pp. 903-908.

159. Aicardi M., Casalino G., Indiveri G. Planar Motion Steering of Underwater Vehicles by Exploiting Drag Coefficient Modulation // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Automation, Seoul, Korea, 2001, pp. 915-919.

160. Alekseev Ju.K., Kostenko V.V., Shumsky A.E. Use of Identification and Fault Diagnostic Methods for Underwater Robotics // Proc. of The Int. Conf. "Ocean 94" Brest, France, V.II, 1994, pp. 489-495.

161. Antonelli G., Caccavale F., Chiaverini S., Fusco G. A Novel Adaptive Control Law for Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Automation, Seoul, Korea, 2001, pp. 447-452.

162. Antonelli G. Underwater Robots: Motion and Force Control of Vehicle-Manipulator Systems, Springer-Verlag, 2003.

163. Bartolini G., Bronco M., Cannata G., Casalino G., Garibotto G., Sardini G. Advanced Simulation and Control Technicues of Underwater Robots // International Advanced Robotics Program, 1990, pp. 1-14.

164. Benayache R., Chrifi A.L., Bussy P., Dovifaaz X., Anouar B. Robust Control of Nonlinear Uncertain Systems Via Second Order Sliding Mode with

165. Backstepping Design // Proc. of American Control Conference, Baltimore, MD, 2010, pp. 4695-4700.

166. Bulter H., Honderd G., Amerongen J.V. Reference Model Decomposition in Direct Adaptive Control // International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 1991, Vol. 5, № 3, pp. 199-217.

167. Cao W.-J., Xu J.-X. Nonlinear integral-type sliding surface for both matched and unmatched uncertain systems // IEEE Trans. Automatic Control, 2004, Vol. 49, № 8, pp. 1355-1360.

168. Chiang M.-L., Fu L.-C. Variable Structure Adaptive Backstepping Control for a Class of Unknown Switched Linear Systems // Proc. of American Control Conference, Baltimore, MD, 2010, pp. 2476-2481.

169. Cheng C.-C., Guo C.-Z. Design of Adaptive Sliding Mode Controllers for Systems with Mismatched Uncertainty to Achieve Asymptotic Stability // Proc. of American Control Conference, Baltimore, MD, 2010, pp. 1683-1688.

170. Corradini M.L., Orlando G. A Discrete Adaptive Variable-Structure Controller for MIMO Systems and its Application to an Underwater ROW // IEEE Trans. On Control Systems Tech., Vol. 5, 1997, pp. 349-359.

171. Craig J.J. Adaptive Control of Mechanical Manipulators. Addison-Wesley Publishing Company, 1988, 287 p.

172. Craig J.J. Introduction to Robotics. Addison-Wesley Publishing Company, 1989, 325 p.

173. Cristi R., Popoulies F., Healey A. Adaptive sliding mode control of autonomous underwater vehicles in the dive plane // IEEE Journal, of Oceanic Engineering, 1990, Vol. 15, №3. pp. 462-470.

174. Datta A. Performance improvement in decentralized adaptive control: A new model reference scheme // IEEE Trans. Automation Control, 1993, Vol.38, №2, pp. 1717-1722.

175. Doniec M., Vasilescu I., Detweiler C., Rus D. Complete SE(3) Underwater Robot Control with Arbitrary Thruster Configurations // Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Anchorage, AK, 2010, pp. 5295-5301.

176. Dubowsky S., Papadopoulos E. The Kinematics, Dynamics and Control of Free-Flying and Free-Floating Space Robotic Systems // IEEE Tran, on Robotics and Automation, 1993, Vol. 9, № 5, pp. 531-543.

177. Dyda A.A. Design of Adaptive VSS Algorithm for Robot Manipulator Control // Proc. of the 1st Asia Control Conf. Tokyo, Japan, 1994, pp. 1077-1080.

178. Dyda A.A., Filaretov V.F. Algorithm of Time-Sub-Optimal Control for Robots Manipulator Drives // Proc. of the 12th World IF AC Congress, Sydney, Australia, 1993, pp. 314-319.

179. Filaretov V.F., Dyda A.A., Lebedev A.V. The Sliding Mode Adaptive Control System for Autonomous Underwater Robot // Proc. of the 7th International Conf. on Advanced Robotics, Sant Feliu de Guixols, Catalonia, Spain, 1995, Vol.8, pp. 263-266.

180. Filaretov V., Dyda A., Vukobratovic M. Sliding Regimes in Adaptive Robot Control // Proc. 3rd European Control Conference. Roma, Italy, 1995, pp. 2363-2367.

181. Filaretov V.F., Lebedev A.V. The Variable Structure System Synthesis for Autonomous Underwater Robot // Proc. of the 4th ECPD Int. Conf. on Advanced Robotics, Intelligent Automation and Active Systems, Moscow, Russia, 1998, pp.417- 421.

182. Filaretov V.F., Lebedev A.V., Dyda A.A. The Underwater Robot Thruster Control System with Non-Linear Correction and Reference Model Self-Adjustment // CD-ROM Proc. of the European Control Conf., Karlsruhe, Germany, 1999, pp. 1-4.

183. Fjellstad O. E., Fossen T. I., Egeland O. Adaptive Control of ROVs with Actuator Dynamics and Saturation // Proc. of the 2nd International Offshore and Polar Engineering Conference, San Francisco, USA, 1992, pp. 513-519.

184. Fossen T.I. Guidance and Control of Ocean Vehicles. Chichester (London): John Wiley and Sons, 1994, 480 p.

185. Fossen T.I., Blanke M. Nonlinear Output Feedback Control of Underwater Vehicle Propellers Using Feedback Form Estimated Axial Flow Velocity // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2000, Vol.25, №2, pp. 241-255.

186. Fossen T.I., Sagatun S.I. Adaptive Control of Nonlinear Underwater Robotics Systems // Proc. of The IEEE Conf. on Robotics and Automations. Sacramento, USA, 1991, pp. 1687-1695.

187. Greytak M.5 Hover F. Underactuated Point Stabilization Using Predictive Models with Application to Marine Vehicles // Proc. of The IEEE/RS J Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 3756-3761.

188. Goheen K.R., Jefferys E.R. System Identification of ROV Dynamics // Proc. of the 8th Conf. on OMAE, Hague, 1989, pp. 87-98.

189. Goheen K.R., Jeffeiys E.R. Multivariable Self-Tuning Autopilots for Autonomous and Remotely Operated Underwater Vehicles // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1990, Vol. 15, № 3, pp. 144-151.

190. Goheen K.R., Jefferys E.R., Broome D.R. Robust Self-Designing Controllers for Underwater Vehicles // Trans. ASME Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering, 1987, Vol.109, pp. 170-178.

191. Goheen K.R. Modeling Methods for Underwater Robotic Vehicle Dynamics // Journal of Robotic Systems, 1991, Vol. 8, № 3, pp. 295-317.

192. Gueler G.F. Modeling, Design and Analysis of an Autopilot for Submarine Vehicle // International Shipbuilding Progress, 1989, Vol. 36, №15, pp. 81-85.

193. Hanai A., Rosa K., Choi S., Yuh J. Experimental analysis and implementation of redundant thrusters for underwater robots // Proc. of The IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. Sendai, Japan, 2004, pp. 1109-1114.

194. Han J., Chung K.W. Coordinated Motion Control of Underwater Vehicle-Manipulator System with Minimizing Restoring Moments // Proc. of The IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 3158-3163.

195. Healey A., Lienard D. Multivariable sliding mode control for autonomous diving and steering of unmanned underwater vehicles // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1993, vol. 18, no. 3, pp. 327-339.

196. Herman M., Albus J.S., Hong T.H. Intelligent Control for Multiple Autonomous Undersea Vehicle // Neural Network for Control / Edited by W. T. Miller, R. S. Sutton, P. J. Werbos, MIT Press, 1990, pp. 427-510.

197. Horowitz R., Tomisuka M. An Adaptive Control Scheme for Mechanical Manipulators // Compensation of Nonlinearity and Decoupling Control: Technical Report, № 80, WA/DSC-6, ASME, 1986, pp. 45-52.

198. Hou S., Yan Z., Xu J. Implementation of Autonomous Reconfigured Control for AUV Based on Fault Detection and Isolation // Proc. of The IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Harbin, China, 2007, Vol. I, pp. 215-220.

199. Humpfries D. Dynamics and Hydrodynamics of Ocean Vehicles // IEEE OCEANS'81 Conf. Proc, 1981, Vol. 1, pp. 88-91.204. loi K., Itoh K. Modeling and Simulation of an Underwater Manipulator // Trans, of an Advanced Robotics. 1990, Vol. 4, №4, pp. 303-317.

200. Isidory A. Nonlinear Control Systems. NY: Springer Verlag, 1995.

201. Jafarov E.M. Design of sliding mode control for multi-input systems with multiple state delays // Proc. of the American Control Conference, 2000, Vol.2, pp. 1139-1143.

202. Janocha H., Papadimitrou I. Simulation of the Dynamic Behavior of Robots in an Extreme Environment // Rob. and Computer-Integr. manuf., 1991, Vol. 8, № 3, pp. 163-169.

203. Kajiwara H., et. al. Control System Design of an ROV Operated Both as Towed and Self-Propulsive Vehicle // Proc. of the 3rd International Offshore and Polar Engineering Conf., 1993, pp. 423-430.

204. Kalantar S., Zimmer U.R. Scale-Adaptive Polygonal Formations of Submersible Vehicles and Tracking Isocontours // Proc. of The IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 3146-3151.

205. Kane T.R., Likeus P.W., Levinson D.A. Spacecraft Dynamics. McGraw-Hill Inc., 1983, 256 p.

206. Ishii K., Fujii T., Ura T. On-line Adaptation Method in a Neural Network Based Control System for AUVs // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1995, Vol. 20, № 3, pp. 221-228.

207. Kim J., Han J., Chung W.K., Yuh J., Lee P.-M. Accurate and Practical Thruster Modeling for Underwater Vehicles // Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, 2005, pp. 175-180.

208. Kim T.W., Yuh J. A Novel Neuro Fuzzy Controller for Autonomous Underwater Vehicles// Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Automation, Seoul, Korea, 2001, pp. 2350-2355.

209. Kim K., Ura T. Optimal and Quasi-Optimal Navigations of an AUV in Current Disturbances // Proc. of The IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 3661-3667.

210. Khosla P., Kanade T. Parameter Identification of Robot Dynamics // Proc. of IEEE Conf. on decision and Control, 1985, pp. 1754-1760.

211. Koshkouei A., Law Y., Burnham K. Sliding Mode and PID Controllers for Ship Roll Stabilisation: A Comparative Simulation Study // Proc. of 16th World IF AC Congress, Praha, 2005, Mo-A19-TO/2.

212. Koterayama W., et.al. Development of An ROV for Sea Bottom Investigations over A Wide Areas // Proc. of The 3rd International Offshore and Polar Engineering Conf., 1993, pp. 431-442.

213. Krieg M., Mohseni K. Developing a Transient Model for Squid Inspired Thrusters and Incorporation into Underwater Robot Control Design // Proc. of The IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 3178-3183.

214. Krieg M., Mohseni K. Incorporation of Novel Underwater Thrusters into Vehicle Control Systems // Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Pasadena, CA, 2008, pp. 1077-1082.

215. Krstic M., Kanellakopoulos I., Kokotovic P. Nonlinear and Adaptive Control Design. NY: Wiley, 1995.

216. Lai C.K., Shyu K.K. A novel motor drive design for incremental motion system via sliding-mode control method // IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2005, Vol. 2, № 52, pp. 499-507.

217. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Adaptive Control System with Reference Model for Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of IMECE2002 ASME Int. Mechanical Engineering Congress. New Orleans, Louisiana, USA, 2002, Vol. 2, pp. 15-19.

218. Lebedev A.V. The Analysis of Variable Structure System with Control Signal Saturation // Proc. of The IASTED International Conf. Automation, Control and Information Technology. Novosibirsk, Russia, 2002, pp. 494-498.

219. Lebedev A.V. The Features of Reference Model Self-Adjustment Application in Conditions of Control Signal Saturation // Proc. of The IASTED Int. Conf. Intelligent Systems and Control. Tsukuba, Japan, 2002, pp. 18-23.

220. Lebedev A.V. Synthesis of Desirable Trajectories of Dynamic Objects Spatial Movement // Proc. of The 6th IASTED International Conf. Intelligent Systems and Control. Honolulu, Hawaii, USA, 2004, pp. 36-39.

221. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Multi-Dimentional Variable Structure System for Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of The Sixth (2004) ISOPE Pacific/Asia Offshore Mechanics Symposium. Vladivostok, Russia, 2004, pp. 236-240.

222. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Variable Structure System with Nonlinear Correction for the Centralized Control of Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of The 6th Asian Control Conference. Bali, Indonesia,2006, pp. 923-930.

223. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Variable Structure System for the Control of Multidimensional Nonstationary Linear Object // Proc. of The 16th International Conference on Control Systems and Computer Science. Bucharest, Romania,2007, pp. 601-605.

224. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Multi-Channel Variable Structure System for the Control of Autonomous Underwater Vehicle // Proc. of The IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Harbin, China, 2007, Vol. I, pp. 221-226.

225. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Sliding Mode Control of Multidimensional Nonstationary Nonlinear Object // Proc. of The Ninth IASTED International Conf. Control and Applications. Montreal, Quebec, Canada, 2007, pp. 261-266.

226. Lebedev A.V., Filaretov V.F. Variable Structure System with the Adaptive Adjustment of Sliding Surfaces // Proc. of The IEEE/ASME Int. Conf. on Advanced Intelligent Mechatronics. Xian, China, 2008, pp. 1248-1253.

227. Lebedev A.V., Filaretov V.F. The Synthesis of Multi-Channel Adaptive Variable Structure System for the Control of AUV // Proc. of The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Nice, France, 2008, pp. 2834-2839.

228. Lebedev A.V. The Synthesis of Multi-Channel Adaptive Control System for the Autonomous Underwater Robot // Proc. of the First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications. Vladivostok, Russia, 2010, pp. 324-328.

229. Lebedev A. The Multi-Dimensional Adaptive Control System with Reference Model for the AUV // Proc. of the IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Xian, China, 2010, pp. 1837-1841.

230. Lee P.M., Lee J.S., Hong S.W. Experimental Study of a Position Control System for ROV // Proc. of the 2nd International Offshore and Polar Engineering Conf., San Francisco, USA, 1992, pp. 533-539.

231. Levant A. Higher-order sliding modes, differentiation and output feedback control // Int. Journal of Control, 2003, Vol. 76, № 76, pp. 924-941.

232. Lian J., Hu J., Zak S.H. Adaptive Robust Control: A Piecewise Lyapunov Function Approach // Proc. of American Control Conference. St. Louis, MO, 2009, pp. 568-573.

233. Liang Y.-W., Xu S.-D., Chu T.-C. Robust Control of the Robot Manipulator via an Improved Sliding Mode Scheme // Proc. of The IEEE1.ternational Conference on Mechatronics and Automation. Harbin, China, 2007, Vol. I,pp. 1593-1598.

234. Lin C.M., Mon Y.J. Decoupling control by hierarchical fuzzy sliding mode controller // IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2005, Vol. 13, № 4, pp. 593-598.

235. Mahesh H., Yuh J., Kakshmi R. A Coordinated Control of an Underwater Vehicle and Robotic Manipulator // Journal of Robotic Systems, 1991, Vol. 8, № 3, pp. 339-370.

236. McMilan S., Orin D., McGhee R. Simulating Hydrodynamic Effect for Underwater Manipulation // Technical Report NP SCS-93-014, Naval Postgraduate School, 1993, pp. 206-219.

237. Meghan L., McGookin E.W., Murray-Smith D.J. Sliding Mode Based Inverse Model Control for Oil Tanker Guidance // Proc. of 16th World IF AC Congress, Praha, 2005, Mo-M19-TO/2.

238. Mirkin B., Gutman P.-O., Shtessel Y.B. Continuous Model Reference Adaptive Control with Sliding Mode for a Class of Nonlinear Plants with Unknown State Delay // Proc. of American Control Conference, St. Louis, MO, 2009, pp. 574-579.

239. Nakamura Y., Savant S. Nonlinear Tracking Control of Autonomous Underwater Vehicles // Proc. of the IEEE International Conf. on Robotics and Automation, France, 1992, pp. A4-A9.

240. Nakamura M., Hyakudome T., Yoshida H., Ishibashi S., Aoki T. Motion Control of AUV "MR-X1" for Following Observation Line // Proc. of the Twentieth International Offshore and Polar Engineering Conference, Beijing, China, 2010, pp. 406-413.

241. Narendra K.S. Adaptive Control Using Neural Networks // Neural Network for Control / Edited by W.T. Miller, R.S. Sutton, P.J. Werbos, MIT Press, 1990, pp. 115-142.

242. Narendra K.S., Annaswamy A.M. Stable adaptive systems. New Jersey: Prentice Hall, 1989.

243. Narendra K.S., Lin Y.-H. Design of stable model reference adaptive controllers //Application of Adaptive Control. London: Academic Press, 1980, pp. 100-130.

244. Niu Y., Ho D., Lam J. Robust integral sliding mode control for uncertain stochastic systems with time-varying delay // Automatica, 2005, Vol. 41, pp. 873-880.

245. Nunes E., Vieira L., Peixoto A.J., Oliveira T.R., Hsu L. Global Exact Tracking for Uncertain Multivariable Linear Systems by Output Feedback Sliding Mode Control // Proc. of American Control Conference, Baltimore, MD, 2010, pp. 974-979.

246. Oliveira T.R., Peixoto A.J., Leite A.C., Hsu L. Sliding Mode Control of Uncertain Multivariable Nonlinear Systems Applied to Uncalibrated Robotics Visual Servoing/ZProc. of American Control Conf., St. Louis, MO, 2009, pp.71-76.

247. Pan Y.-J. A New Sliding Mode Control Approach for a Class of Nonlinear Uncertain Systems with State Time Delays // Proc. of American Control Conference, New York, NY, 2007, pp. 5869-5874.

248. Panchade V.M., Waghmare L.M., Patre B.M., Bhogle P.P. Sliding Mode Control of DC Drives // Proc. of The IEEE International Conf. on Mechatronics and Automation, Harbin, China, 2007, pp. 1576-1581.

249. Pisarets A.M., Zhirabok A.N. Navigation-piloting sensor fault diagnosis in autonomous underwater vehicles // Proc. 5th ISOPE Pacific/Asia Offshore Mechanics Symposium. Daejeon, Korea, 2002, pp. 70-74.

250. Qian D., Yi J., Zhao D. Hierarchical sliding mode control for a class of SIMO under-actuated systems // Control & Cybernetics, 2008, Vol.37, №1, pp. 159-175.

251. Ramadorai A.K., Tarn T.J. On Modeling and Adaptive Control of Underwater Robots // Journal of Robotics Systems, 1993, Vol. 5, №1, pp. 47-60.

252. Richards R. J., Stoten D. R. Depth Control of a Submersible Vehicle // International Shipbuilding Progress, 1981, Vol. 28, № 318, pp. 30-39.

253. Roh Y.H., Oh J.H. Robust stabilization of uncertain input-delay systems by sliding mode control with delay compensation // Automatica, 1999, Vol. 35, pp. 1861-1865.

254. Rubagotti M., Ferrara A. Second Order Sliding Mode Control of a Perturbed Double Integrator with State Constraints // Proc. of American Control Conference, Baltimore, MD, 2010, pp. 985-990.

255. Russel G.T., Bugge J. Adaptive Estimator for the Automatic Guidance of an Unnamed Submersible // Proc. Institute Electric Engineering, 1981, Vol. 128, №5, pp. 223-226.

256. Russel G.T., Dunbar R.M. Intelligent Control and Communication Systems for Underwater Vehicle // Proc. of Mobile Robots for Subsea Environments, International Advanced Robotic Program, 1990, pp. 1-14.

257. Ruth M. J., Humphreys D.E. A Robot Multivariable Control System for Low Speed AUV Operation // Proc. of the IEEE Catalog, № 90CH2856-3-90, 1990, pp. 88-91.

258. Saeedi G.S., Beheshti M. Optimal Design of Rotating Sliding Surface for Sliding Mode Control // Proc. of American Control Conference, St. Louis, MO, 2009, pp. 774-777.

259. Sanyal A., Chyba M. Robust Feedback Tracking of Autonomous Underwater Vehicles with Disturbance Rejection // Proc. of American Control Conference, St. Louis, MO, 2009, pp. 3585-3590.

260. Slotine J.-J.E. Sliding Controller Design for Nonlinear Systems // Int. Journal Control, 1984, Vol. 40, № 2, pp. 24-36.

261. Slotine J.-J. E., Coetsee J.A. Adaptive Sliding Controller Synthesis for Nonlinear Systems // Int. Journal Control, 1986, Vol. 42, № 6, pp. 37-51.

262. Slotine J.-J.E., Li W. Applied Nonlinear Control. Prentice Hall Englewood Cliffs, 1991.

263. Slotine J.-J.E., Li W. On the Adaptive Control of Robot Manipulators // The Int. Journal of Robotics Research, 1987, Vol. 6, № 3, pp. 49-59.

264. Smallwood D., Whitcom L. Model-based dynamic positioning of underwater robotic vehicles: Theory and experiment // IEEE Journal of Ocean Engineering, 2004, Vol. 29; № 1, pp: 169-186.

265. Smith N.S., Crane J.W., Summey D.C. SDV Simulator Hydrodynamic Coefficients // NCSC Report, №TM-231-78, 1978, pp. 82-96.

266. Spong M.W., Ortega R. On Adaptive Inverse Dynamic Control of Rigid Robots // IEEE Trans, of Robotics and Automation, 1990, Vol. 35, №1, pp. 92-95.

267. Suzuki II., Yoshida K. Trajectory Tracking Control; of a ROV for Lifting Objects // Proc: of the 1st International; Offshore and-Polar Engineering Gonf., 1990, pp. 545-552.

268. Tarn T.J., Shoults G;A., Yang S. Dynamical Model for a Free-Floating Underwater Robotic Vehicle with an n-Axis Manipulator // Proc. of the US-Portugal Joint Workshop on Underwater Robotics and Intelligent Control. Lisboa, Portugal, 1995, pp. 208-217.

269. Vuilmet C. High order sliding mode control applied to a heavyweight torpedo // Proc. of IEEE Conf. on Control Applications, 2005,pp. 61-66.

270. Whitcom L.L., Yoerger D.R. Preliminary Experiments in the ModelBased Dynamic Control of Marine Thrusters // Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1996, pp. 467-472.

271. Xinseng J., Sheng F.X. Research and Developement of Underwater Robot in China // Proc. of Int. Workshop on Advanced Robot, 1991, pp. 118-135;

272. Yoerger D.R., Slotine J.-J.E. Robust Trajectory Control of Underwater Vehicles // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1985, Vol.10, №4, pp. 462-480.

273. Yoerger D.R., Neuman J.B., Slotine J.-J.E. Supervisory Control System for the JASON ROV // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1986, Vol. 11, № 3, pp. 392-400.

274. Yoerger D.R., Cooke J.G., Slotine J.-J.E. The Influence of Thruster Dynamics on Underwater Vehicle Behavior and Their Incorporation into Control System Design // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1990, Vol. 15, № 3, pp. 167-177.

275. Yoerger D.R., Slotine J.-J.E. Adaptive Sliding Control of an Experimental Underwater Vehicle // Proc. of the IEEE Conf. On Robotics and Automation, Sacramento, USA, 1991, pp. 2746-2751.

276. Yuh J. An Adaptive and Learning Control System for Underwater Robots // Proc. 13th World Congress International Federation of Automatic Control, San Francisco, CA, 1996, pp. 145-150.

277. Yuh J. Design and control of autonomous underwater robots: A survey // Autonomous Robots, 2000, Vol. 8, pp. 7-24.

278. Yuh J., West M.E., Lee P.M. An Autonomous Underwater Vehicle Control with a Non-regressor Based Algorithm // Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotic and Automation, Seoul, Korea, 2001, pp. 2363-2368.

279. Zhang T., Ge S.S. Adaptive Variable Structure Control of SISO Nonlinear Systems with Time-Varying Delays // Proc. of American Control Conference, New York, NY, 2007, pp. 1221-1226.

280. Zhirabok A.N., Shumsky A.Ye. A new mathematical techniques for nonlinear systems research // Proc. 12th World Congress IFAC. Sydney, 1993, Vol.3, pp. 485-488.

281. Zinober A.S. Variable Structure and Lyapunov Control. Lectures Notes in Control and Informaion Sciences. Berlin: Springer-Verlag, 1993.