автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами

Введение.

Глава 1. Методы управления многосвязными электроприводами.

1.1. Проблемы управления многозвенными электромеханическими системами.

1.2. Анализ методов управления многосвязными электроприводами.

1.3. Принципы построения интеллектуальных систем управления.

1.4. Способы и проблемы реализации ассоциативной памяти.

1.5. Постановка задачи диссертационной работы.

Выводы к 1 главе.

Глава 2. Разработка математических моделей и алгоритмов интеллектуального управления многосвязными быстродействующими электроприводами.

2.1. Математические модели интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами.

2.2. Разработка функциональной схемы интеллектуальной системы управления многозвенным устройством, работающим в условиях взаимного влияния приводов.

2.3. Методика синтеза алгоритмов для интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами.

2.4. Особенности применения ассоциативной памяти в интеллектуальной системе управления многосвязными электроприводами.

Выводы к 2 главе.

Глава 3. Исследование абсолютной устойчивости интеллектуальных систем управления многосвязными электроприводами.

3.1. Нелинейная модель электропривода с переменными параметрами.

3.2. Модификация критерия абсолютной устойчивости для интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами.

3.3. Методика анализа и синтеза интеллектуальных систем управления многосвязными электроприводами.

Выводы к 3 главе.

Глава 4. Интеллектуальная система управления роботом с вертикально-ангулярной кинематической схемой.

4.1. Обоснование необходимости применения интеллектуальной системы для управления роботом ROB3.

4.2. Структурная и функциональная схемы интеллектуальной системы управления роботом с вертикально-ангулярной кинематической схемой.

4.3. Алгоритмическое обеспечение интеллектуальной системы управления роботом ROB3.

4.4. Настройка ассоциативной памяти.

4.5. Программное обеспечение.

4.6. Экспериментальные исследования.

Выводы к 4 главе.

Многосвязные электропривода встречаются во многих промышленных устройствах. Примерами систем, имеющих несколько взаимозависимых степеней подвижности, являются: станки с ЧПУ, прокатные станы, сварочные и сборочные робототехнические комплексы, современные системы вооружения.

Основной особенностью управления системой многосвязных электроприводов является наличие взаимного влияния степеней подвижности друг на друга. При малых скоростях движения многозвенной системы на нее не действуют какие-либо значительные взаимовлияющие динамические силы. Простым решением задачи управления многозвенным устройством в этом случае является осуществление независимого управления каждой степенью подвижности. Если же скорость движения системы высокая, то сочленениями нельзя управлять независимо, так как динамическое взаимовлияние между звеньями становится существенным, и требуются специальные алгоритмы управления, учитывающие это взаимовлияние.

Проблемы управления приводами с учетом взаимовлияния степеней подвижности подробно рассматриваются в такой области знаний как робототехника [1-ь9], поскольку манипуляционные роботы являются ярким примером систем многосвязных приводов.

Подход к синтезу системы управления манипуляционного робота, не осуществляющий учет влияния приводов друг на друга, неадекватно отражает переменные динамические характеристики, что приводит к снижению качества управления. Такой подход ограничивает область применения манипуляционных роботов, так как делает невозможным их использование для высокоскоростных операций, требующих высокой точности позиционирования рабочего органа.

Для преодоления проблемы взаимного влияния приводов на практике традиционно используются редукторные привода с высоким коэффициентом редукции. В роботах с редукторными электроприводами влияние электроприводов друг на друга гораздо меньше, так как моменты инерции звеньев манипулятора, приведенные к валам двигателей, уменьшаются в г'2 раз, где / — коэффициент редукции соответствующего электропривода. Например, в роботе РМ-01 при коэффициенте редукции равном 100, влиянием изменения момента инерции манипулятора можно практически пренебречь, так как он уменьшается в десять тысяч раз. Однако, с увеличением скорости движения рабочего органа даже в редукторных приводах влияние степеней подвижности друг на друга существенно возрастает, и, следовательно, возрастает степень неопределенности при решении задачи управления роботом.

При применении перспективных безредукторных приводов, которые имеют ряд важных достоинств, таких как высокая скорость исполнительного вала при значительных моментах, отсутствие люфта, повышенный коэффициент полезного действия, малые габариты, влияние приводов друг на друга очень существенно.

Сколько-нибудь значительное улучшение качества функционирования многосвязной системы электроприводов может быть достигнуто лишь на основе использования более точных динамических моделей и синтеза законов управления, учитывающих движения и конфигурацию многосвязной системы в целом.

Динамическая модель многосвязных электроприводов может быть построена на использовании известных законов ньютоновской или лагранжевой механики. Результатом применения этих законов являются уравнения, связывающие действующие в сочленениях силы и моменты с кинематическими характеристиками и параметрами движения звеньев.

Известны три различных подхода получения динамической модели многозвенной системы [1,2, 10, 11]:

• метод Лагранжа-Эйлера;

• уравнения Ньютона-Эйлера;

• обобщенные уравнения Д'Аламбера.

Уравнения Лагранжа-Эйлера обеспечивают наиболее строгое описание динамики состояния многозвенной системы [11-ИЗ] и поэтому представляют наибольший интерес. Вывод уравнений динамики методом Лагранжа-Эйлера с применением матриц преобразования однородных координат впервые был приведен Уикером [10, 11].

На сегодняшний день известны специальные алгоритмы, позволяющие обеспечить компенсацию взаимного влияния степеней подвижности за счет использования полной динамической модели многосвязных электроприводов [1, 2, 8, 9].

В многопроцессорных системах управления применение алгоритмов компенсации требует постоянного обмена информацией между контроллерами отдельных степеней подвижности, который выполняется через вычислительное устройство верхнего уровня. Взаимодействие верхнего и нижнего уровней управления осуществляется на частотах на порядок меньших, чем тактовая частота электроприводов отдельных степеней подвижности, что приводит к неполной реализации компенсации взаимного влияния [2, 3, 14].

Вычисление коэффициентов уравнений динамики требует выполнения очень большого числа арифметических операций. Поэтому использование такой динамической модели для синтеза системы управления, работающей в реальном масштабе времени является пригодным только в случае нахождения специальных технологий организации вычислительных процессов при получении управляющего сигнала [1, 2, 12, 15-^-18].

Известен подход к решению проблемы взаимного влияния электроприводов, который основан на применении методов адаптивного управления. Однако сложность таких алгоритмов вызывает существенные трудности их реализации в реальном масштабе времени на используемых в электроприводах вычислительных средствах.

Таким образом, существует необходимость разработки новых алгоритмов и принципов построения систем управления, способных обеспечить требуемые точность и устойчивость работы цифровых многосвязных электроприводов в реальном масштабе времени в условиях изменения моментов инерции и внешних нагрузок на валах исполнительных двигателей.

В последние годы проводится много исследований в области создания новых технологий, позволяющих осуществлять быстрое формирование управляющих сигналов.

Перспективным направлением в этой области является построение интеллектуальных систем управления, повышение скорости формирования управляющего сигнала в которых достигается за счет использования обработки знаний в процессе решения задач.

Несмотря на то, что в последние годы активно разрабатываются теоретические аспекты, связанные с созданием интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами, актуальными остаются задачи разработки интеллектуальных систем, ориентированных на конкретные практические приложения.

В диссертационной работе рассматривается многозвенная система общего вида система, работающая в условиях взаимного влияния степеней подвижности друг на друга и управляемая с помощью цифровых контроллеров. Траектория движения рабочего органа многозвенной системы известна. В работе предлагается новый подход к построению системы управления цифровыми многосвязными электроприводами.

На основе и применения специальных алгоритмов, построенных с использованием знаний о кинематической схеме и траектории движения исполнительного органа системы многосвязных электроприводов, решается задача их развязки, что устраняет необходимость обмена информацией между контроллерами отдельных степеней подвижности.

Исходя из изложенного, целью работы является разработка моделей, алгоритмического и программного обеспечения и методов исследования устойчивости интеллектуальной системы управления, обеспечивающих эффективное управление быстродействующими многозвенными электромеханическими системами по заданным траекториям движения в реальном масштабе времени. В соответствие с этой целью необходимо решение следующих задач:

1. Разработка принципов построения, архитектуры и математических моделей интеллектуальной системы управления многосвязных электроприводов.

2. Формирование алгоритмов управления для интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами.

3. Разработка методов синтеза Исследование устойчивости и синтеза интеллектуальных систем управления многосвязных электроприводов.

В первой главе проведен анализ функционирования систем быстродействующих многосвязных электроприводов, показывающий, что из-за взаимного влияния степеней подвижности друг на друга происходит изменение моментов инерции и внешних нагрузок, что приводит к ухудшению точности и устойчивости работы многозвенных электромеханических систем.

Осуществлен анализ принципов построения и вычислительных особенностей систем управления, использующих алгоритмы адаптации и специальные алгоритмы компенсации взаимного влияния приводов. Сделан вывод о том, что сложность перечисленных алгоритмов не позволяет реализовать их на вычислительных средствах, используемых в большинстве промышленных цифровых электроприводах для управления объектами с быстроизменяющимися параметрами (постоянные времени исполнительных механизмов соизмеримы с тактом ЦВМ, величина которого порядка 1 миллисекунды) в реальном масштабе времени и следует искать новые пути реализации систем управления сложными динамическими объектами.

Показано, что одним из таких направлений является создание интеллектуальных систем управления, главным принципом работы которых является обработка и использование знаний в процессе управления.

Проведен сравнительный анализ применения технологий экспертных систем, нейросетевых структур, нечеткой логики, ассоциативной памяти и показано, что использование ассоциативной памяти в интеллектуальной системе управления сложным динамическим объектом с быстроизменяющимися параметрами в качестве механизма работы со знаниями является на сегодняшний день наиболее эффективным.

Рассмотрены особенности использования ассоциативной памяти в технических системах, особое внимание уделено алгоритмам и способам практической реализации ассоциативной памяти.

На основании сделанных в первой главе выводов сформулированы цель и задачи диссертационной работы.

Во второй главе разработан новый подход к построению интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами.

Для учета полной динамической модели в процессе управления, разрабатываются математические модели многосвязных исполнительных систем, отражающие зависимость взаимного влияния приводов от скорости движения, и устанавливающие связь между видом траектории движения, кинематической схемой многозвенной электромеханической системы и взаимным влиянием приводов.

Траектория движения рабочего органа многозвенной системы на каждом такте работы верхнего вычислительного устройства рассматривается как линейная аппроксимация. Для обеспечения управления в реальном времени в диссертации предложена организация системы управления на основе ситуационного подхода, развиваемого Д. А. Поспеловым, который основан на решении задачи классификации состояний системы для выработки соответствующих управляющих воздействий. Вся совокупность движений рабочего органа многозвенного устройства разбивается на классы , Для каждого из которых разрабатывается свой алгоритм управления. На основании анализа ситуации, складывающейся из класса движения, координат и скорости рабочего органа, из базы алгоритмов выбираются настройки регуляторов, обеспечивающих управление каждой степенью подвижности на основе измеренных обобщенных скоростей и ускорений только данного привода, то есть по существу, обеспечивающих развязку приводов.

Разрабатываются архитектура, функциональная схема и алгоритмы управления интеллектуальной системы, в которой регулятор выполнен на основе технологии ассоциативной памяти.

Рассматривается применение предложенного подхода для построения систем управления электроприводами роботов с вертикально-и горизонтально-ангулярной кинематическими схемами, а так же разрабатывается методика получения алгоритмов управления.

В третьей главе разрабатывается модификация частотного критерия абсолютной устойчивости процессов для интеллектуальной системы управления, модель которой представлена во второй главе.

Настройка регулятора в предлагаемой системе управления осуществляется с помощью ассоциативной памяти. Для того чтобы определить шаг дискретизации ассоциативной памяти, исследуется устойчивость работы системы при условии изменения параметров объекта и неизменности параметров регулятора.

Наличие переменных коэффициентов в модели электропривода не позволяет оценивать устойчивость его работы традиционными методами.

Предлагается способ исследования устойчивости такого электропривода по его эквивалентной нелинейной схеме, который позволяет применить для исследования и синтеза замкнутого электропривода методы исследования нелинейных систем автоматического управления.

Разработана модификация критерия абсолютной устойчивости. При этом следствие модификации критерия обеспечивает не только устойчивость работы, но и гарантирует качество управления.

На основе разработанного критерия предлагается удобная графоаналитическая методика исследования устойчивости работы интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами с дискретно изменяющимися параметрами регулятора, обеспечивающими требуемые показатели качества. Для проверки корректности разработанного критерия проводится исследование его применения на программной модели.

Четвертая глава посвящена разработке интеллектуальной системы управления шестистепенным мини-роботом ЬЮВЗ с вертикально-ангулярной кинематической схемой и ее экспериментальным исследованиям.

Анализ переходных характеристик исполнительных механизмов степеней подвижности робота, полученных в результате экспериментальных исследований показывает, что в процессе работы существенным образом изменяются моменты инерции, приведенные к валам двигателей.

Алгоритмическое обеспечение интеллектуальной системы управления роботом 110ВЗ разрабатывается в соответствии с методикой настройки системы управления, изложенной во второй главе диссертационной работы.

При определении шага дискретизации ассоциативной памяти применяется критерий устойчивости и графоаналитическая методика, представленные в третьей главе.

Экспериментальные исследования разработанной интеллектуальной системы управления роботом ШЭВЗ показали высокую эффективность предложенного подхода к построению системы управления многосвязными электроприводами.

На защиту выносятся:

• математические модели многосвязных быстродействующих электроприводов;

• функциональная схема интеллектуальной системы управления многосвязными электроприводами; обеспечивающей реализацию специальных алгоритмов управления, компенсирующих взаимное влияние приводов.

• алгоритмы управления быстродействующими многосвязными электроприводами, обеспечивающих развязку при замене траектории кусочно-линейными функциями;

• методика построения алгоритмов управления быстродействующими манипуляционными роботами;

13

• модификация частотного критерия абсолютной устойчивости процессов для систем управления многосвязными электроприводами с дискретно изменяющимися параметрами регулятора.

• графоаналитическая методика исследования абсолютной устойчивости процессов и синтеза интеллектуальных систем управления многосвязными электроприводами, построенных на основе технологии ассоциативной памяти и обеспечивающих требуемое качество регулирования;

• алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы управления манипуляционным роботом.

ВЫВОДЫ К 4 ГЛАВЕ

В настоящей главе:

1. Разработана функциональная схема, алгоритмическое обеспечение и выполнены задачи по настройки ассоциативной памяти для интеллектуальной системы управления роботом 1ЮВЗ.

2. Разработано аппаратное и программное обеспечение, реализующее интеллектуальную систему управления роботом ЯОВЗ.

3. Проведен анализ экспериментальных исследований, который показал работоспособность предложенной интеллектуальной системы управления.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе проанализированы особенности управления многозвенными электромеханическими системами, рассмотрены основные методы управления многосвязными электроприводами и проанализированы их возможности по формированию управляющего сигнала, обеспечивающего требуемые показатели качества в реальном масштабе времени. Сделан вывод о необходимости применения для управления быстродействующими многосвязными электроприводами интеллектуальных систем. На основе анализа принципов построения и способов реализации интеллектуальных систем для управления многосвязными электроприводами выбрана технология ассоциативной памяти. Описаны основные методы, способы и проблемы реализации ассоциативной памяти.

В диссертационной работе решена задача разработки интеллектуальной системы управления, обеспечивающей эффективное управление в реальном масштабе времени быстродействующими многосвязными электроприводами.

В ходе работы были получены следующие основные результаты.

1. Разработаны математические модели быстродействующих многосвязных исполнительных систем, отражающие зависимость взаимного влияния приводов от скорости движения, и устанавливающие связь между видом траектории движения, кинематической схемой многозвенной электромеханической системы и взаимным влиянием приводов.

2. Разработана функциональная схема интеллектуальных систем управления многосвязных электроприводов, обеспечивающих высокое качество в условиях взаимного влияния степеней подвижности друг на друга.

3. Разработаны алгоритмы интеллектуального управления многосвязными электроприводами для быстродействующих роботов с веритикально-ангулярной и горизонтально-ангулярной кинематическими схемами.

4. Разработана методика построения алгоритмов управления быстродействующими многосвязными электроприводами.

5. Разработана модификация критерия абсолютной устойчивости процессов для интеллектуальных систем управления многосвязными электроприводами, построенных на основе технологии ассоциативной памяти.

6. Разработана графоаналитическая методика исследования абсолютной устойчивости процессов и синтеза интеллектуальных систем управления многосвязными электроприводами, построенных на основе технологии ассоциативной памяти. На ее основе получены удобные методы настройки ассоциативной памяти, обеспечивающие высокое качество управления при минимальном размере требуемой памяти.

7. Разработана интеллектуальная система управления для робота с вертикально-ангулярной кинематической схемой 110ВЗ, доведенная до аппаратно-программной реализации и внедрения.

8. Результаты диссертационной работы использованы: при выполнении межвузовской научно-технической программы «Робототехнические системы», при создании программно-методического обеспечения для выполнения лабораторных исследований характеристик электроприводов с ассоциативной памятью.

9. Алгоритмы управления комплексом многосвязных электроприводов, обеспечивающие высокое качество в условиях изменения моментов инерции исполнительных осей, использованы в НИР №К-194 «Поисковые исследования и разработка интеллектуальных

144 бортовых систем управления межвидового применения» (Шифр «Клон-3»), выполненной в 1999 г. МИРЭА по заказу СПП при Президиуме РАН в рамках Государственного оборонного заказа на 1999 г., утвержденного Постановлением Правительства Российской Федерации от 17.04.99 № 440-30.

10.Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на НТК Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики; У1-1Х научно-технических конференциях «Экстремальная робототехника» в Санкт-Петербурге; международных научно технических семинарах «Современные технологии в задачах управления и обработки информации» в Алуште 1996-1999 гг. Результаты работы опубликованы в 11 статьях.

1. К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли. Робототехника. — М.: Мир, 1989.

2. М. Шахинпур. Курс робототехники. — М.: Мир, 1990.

3. Тимофеев А.В. Управление роботами. — Л: Издательство Ленинградского университета, 1986.

4. Вукобратович М., СтокичД. Управление манипуляционными роботами. — М.: Наука, 1985.

5. Медведев B.C., Лесков А.Г., Ющенко А.С. Системы управления манипуляционных роботов. — М.: Наука, 1978.

6. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9-ти кн. Учеб. пособие для втузов. С.В.Пантюшин, В.М.Назаретов, О.А.Тягунов и др.; Под ред. И.М. Макарова. — М.: Высшая школа, 1986.

7. Юревич Е.И. Основы робототехники. — Л.: Машиностроение, 1985.

8. Vukobratovic М., Stokic D., One Engeneering Concept of Control of Manipulators, ASME: J. Dynamic Systems // Measurement and Control, 103(2), 119-125, 1981.

9. Hewitt J. R. Decoupled Control of Robot Movement // Electronics Lett., 15(21), 670-671, 1979.

10. Orin D.E., McGhee R.B., Vukobratovich M., Hartoch G. Kinemativ and Kinetic Analisis of Open-Chain Linkages Utilizing Newton-Euler Methods, Math Biosci, 43, pp. 107-130, 1979.

11. Bejczy A.K. Robot Arm Dynamics and Control // Technical Memo 33-369, Jet Propolsion Laboratory. — Pasadena, Calif, 1979.

12. Huston R.L., Kelly F.A. The Development of Equations of Motion of Single-Arm Robots, IEEE Trans. Systems, Man. Cybern, SMC-12, №3, pp. 259-266, 1982.

13. Hollerbach J.M. A Recursive Lagrangian Formulation of Manipulator . Dynamics and Comparative Stydy of Dynamics Formulation Complexity,

14. EE Trans. Systems, Man. Cybern, SMC-10, №11, pp. 730-736, 1980.

15. Nigman R., Lee C.S.G., Multiprocessor-Based Controller for the Control of Mechanical Manipulators, IEEE J. Robotics and Automation, RA-1, №4, pp. 173-182, 1985.

16. Murry J.J., Neuman C.P. ARM: An Algebraic Robot Dynamic Modeling Program, Proc. Intl. Conf. Robotics, Atlanta, Ga., pp. 103-113, 1984.

17. Bejczy A.K., Lee S. Robot Arm Dynamic Mode! Reduction for Control, Proc. 22nd IEEE Conf. on Desision and Control. San Antonio, Tex., pp. 1466-1476, 1983.

18. Neuman C.P., Tourassis V.D. Discrete Dynamic Robot Modeling, IEEE Trans. Systems, Man. Cybern, SMC-15, №11, pp. 193-204, 1985.

19. Lee C.S.G., Chang P.R. Efficient Parallel Algorithm for Robot Inverse Dynamics Computation, IEEE Trans. Systems, Man. Cybern, SMC-16, №4, 1986.

20. Воронов A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1985.

21. Воронов A.A. Теория автоматического управления. 4.2. — М.: Высшая школа, 1986.

22. Путов В.В., Полунин И.Г. Адаптивное управление манипулятором в условиях структурно-параметрической неопределенности // VI НТК «Робототехника для экстремальных условий». — СПб., 1996. — С.163-170

23. Ширяев В.И. Синтез управления линейными системами при неполной информации // Изв. РАН Техн. Кибернетика, 1994, №3, с.229 237.

24. Бурдаков С.Ф., Парамонов JI.B. Координатно-силовое управление роботом в условиях неопределенности // VII НТК «Экстремальная робототехника», материалы конференции. — СПб.: СПбГТУ, 1996. — С.177-185.

25. Arimoto S. Learning control theory for robotic motion // Int. J. of Adaptive Control and Signal Processing 4,1990, 543-564.

26. Ширяев В.И., Велкова И.С., Сидорова Н.Б., Евсеев Д.М., Ширяев Е.В. Построение позиционного управления роботами в условиях неопределенности по полной и неточной информации. // VI НТК «Робототехника для экстремальных условий» . — СПб.: 1996. — С.171-178

27. Карабутов H.H., Шмырин A.M. Адаптивное оптимальное управление с ограничениями. — Липецк: ЛПИ, 1992.

28. Павлов Б.В., Соловьев И.Г. Системы прямого адаптивного управления. — М.: Наука, 1989.

29. Борцов Ю.А., Поляков Н.Д., Путов В.В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. — Л.: Энергоатомиздат, 1984.

30. Арбузов A.B. Исследование динамики адаптивного электропривода. — М.: «Проблемы машиностроения и надежности машин», № 3, 1998.

31. Аналитические самонастраивающиеся системы автоматичес-кого управления. Под ред. В.В. Солодовникова. — М.: Машиностроение, 1965.

32. Петров Б.Н., Елисеев В.Д., Подольный O.A., Уколов И.С. К синтезу самонастраивающихся систем, основанных на энергетическом балансе частотных компонент сигнала ошибки // Изв. АН СССР. Тех. Кибернетика, 1969, №1. —С. 145-153.

33. Солодовников В.В., Шрамко Л.С. Расчет и проектирование аналитических самонастраивающихся систем с эталонными моделями. ■—М.: Машиностроение, 1972.

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

35. Громыко В.Д., Санковский Е.А. Самонастраивающиеся системы с моделью. —М.: Наука, 1980.

36. Косиков B.C., Кордюков А.П. Синтез беспоисковой самонастраивающейся системы с нелинейным объектом // АиТ., 1987, N4. — С.58-65.

37. Бурдаков С.Ф., Смирнова H.A. Обучаемое управление движением гибкого робота // VI НТК «Робототехника для экстремальных условий». — СПб.: 1996. — С.154-162.

38. Казаков И.Е. Статистическая динамика систем с переменной структурой. — М.: Наука, 1977.

39. Yang K.K.D. Controller Design for a Manipulator Using Theory Variable Structure Systems, IEEE Trans. Systems, Man. Cybern, SMC-8, №2, pp. 101-109, 1978.

40. Utkin V.l. Variable Structure Systems with Sliding Mode: A Survey, IEEE Trans. Automatic Control, AS-22, pp. 212-222, 1977.

41. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. — М.: Наука, 1980.

42. Wang C.H., Zhaang F.E. A knowledge-based iterative learning controller and its application to the control of robot manipulators. Preprints Symposium on robot control, Part 1,Vienna Austria, September 16-18, 1991,279-282.

43. Захаров В.H. К уточнению понятия «Интеллектуальная система управления» // Межвуз. сб. научн. тр.: Аатоматическое управление и интеллектуальные системы. — М.: МИРЭА, 1996.

44. Лохин В.М., Еремин Д.М., Мадыгулов Р.У., Манько C.B., Романов М.П., Тюрин К.В. Новое поколение интеллектуальных регуляторов.

45. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B. Искусственный интелект и интеллектуальные системы управления (состояние, проблемы, перспективы) // Межвуз. сб. научн. тр.: Аатоматическое управление и интеллектуальные системы. — М.: МИРЭА, 1996.

46. Лысов Н.Ю., Штыков A.B., «Некоторые подходы к аппаратной реализации интеллектуальных систем управления роботами» // Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвузовский сборник научных трудов. — М.: Издательство МИРЭА, 1996. —С.23-28.

47. Искусственный интеллект. — В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник. Под ред. Д.А. Поспелова. -— М.: Радио и связь, 1990.

48. Astrom K.J., Toward Intelligent Control. IEEE Control System Magazine. April, 1989.

49. Харитонова Е.Б. Интеллектуальное управление роботом в экстремальных условиях // IX Научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника»: Материалы конференции. — СПб: СПбГТУ, 1998.

50. Харитонова Е.Б. Интеллектуальное управление роботом в экстремальных условиях // IX Научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника»: Материалы конференции. — СПб: СПбГТУ, 1998.

51. Мадыгулов Р.У, Тюрин К.В., Шухов А.Г. Экспертный регулятор для систем управления мехатронными модулями // Сборник трудов МИРЭА «Информатика и радиотехника». — М.: 1994. — С.99-104.

52. Astrom K.J., J.J.Anton, K.E.Arzen. Expert control. Automática, vol.22, no.3, pp.277-286, 1986.

53. Богуславский А.Б., Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B. Использование технологии экспертных систем для планирования целесообразности перемещения и управления движением интеллектуальных роботов // Теория и системы управления-№4, 1996.

54. Макаров И.М., Лебедев Т.Н., Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Манько C.B. Развитие технологии экспертных систем для управления интеллектуальными роботами // Известия РАН. Техническая кибернетика, 1994, N6.

55. Арбузов A.B., Тюрин К.В. Идентификация нелинейной САУ электропривода робота и формирование эмпирических знаний для экспертного регулятора // Сборник трудов «Управление и моделирование в сложных технических системах». — М.: МИРЭА. 1995. — С.41-46.

56. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. — М.: Мир, 1989

57. Philip D.Wasserman, Neural Computing. Theory and Practice, New York, 1989

58. Романов М.П., Харитонова Е.Б., Трипольский П.Э. Преобразование информации в нейроподобных структурах // Межвуз. сб. научн. тр.: Управление и моделирование в сложных технических системах. — М.: МИРЭА, 1995.

59. Dress. Frequency-Coded Artificial Neural Network: An Approach To Self-Organazing Systems. IEEE, 1987.

60. Dayhoff. Temporal Structure in Neural Network with Impulse Train Connections.

61. Горбань A.H. Обучение нейронных сетей. — M.: СП Параграф, 1990.

62. Gilev S.E., Gorban A.N., Mirkis E.M. Several metods for accelerating the training process of neural networks in pattern recognition, Preprint 146Б. USSR Acad. Sci. Sib. Branch. Institut of biophysics. Krasnoyarsk. Pp. 16, 1990.

63. Narenda K., Parthasathy K. Identification and control of dynamical systems using neural networks, IEEE Trans, on Neural Networks. Vol. 1, 1. March, 1990. Pp. 4-27.

64. Широков Ф.В. «Проблема нейрокомпьютеров». Дискуссия о нейрокомпьютерах. Науч. центр биол. иссл. АН СССР. — Пущино, 1988. —С. 41-53.

65. Еремин Д.М. Идентификация динамических объектов управления с применением нейронных сетей // Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвузовский сборник научных трудов. — М: МИРЭА, 1996. — С.77-82.

66. Swinarski R., Neuromorphic fuzzy variable stucture controller. IECON'90. 1990. pp. 1221-1226.

67. Psaltis D., Sideris A., Yamamura A. A multilaered neural networks Controller, IEEE Contol System magazine, april, 1987, pp. 17-21.

68. Rosenblatt F., Principles of Neurodynamics: Perceptron and the Theory Brain mechanisms, Spartan Books, Washington D.C., 1961.

69. Еремин Д.М., Кибиткин В.А. Управление движением манипуляционного робота на основе нейронных сетей // Межвуз. сб. научн. тр.: Управление и моделирование в сложных технических системах. — М.: МИРЭА, 1995.

70. Гудмен И. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств. Материалы научной конференции «Нечеткие множества и теория возможностей». Последние достижения. Под редакцией P.P. Ягера. — М.: Радио и связь, 1986.

71. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Под ред. Ягера P.P. — М.: Радио и связь, 1986.

72. Лохин В.М., Макаров И.М., Манько С.В., Романов М.П. Принципы построения систем нечеткого управления сложными динамическими объектами // Известия РАН. Теория и системы управления. № 3, 1999.

73. В.М. Лохин, И.М. Макаров, С.В. Манько, М.П.Романов. Синтез нечетких регуляторов сложных динамических объектов на основе вероятностных моделей. —М.: МИРЭА.

74. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control, 1965, v. 8.

75. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976.

76. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Поспелова Д.А. — М.: Наука, 1986.

77. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука, 1990.

78. Лохин В.М., Романов М.П., Харитонова Е.Б. Способы реализации ассоциативной памяти в системах управления роботов для экстремальных условий. // VII НТК «Экстремальная робототехника», материалы конференции. — СПб.: СПбГТУ, 1996

79. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. — М.: Наука, 1986.

80. Макаров И.М., Лохин В.М., Романов М.П., Харитонова Е.Б. Системы управления с ассоциативной памятью // VI НТК «Робототехника для экстремальных условий» . — СПб: СпбГУ, 1996. — С. 115-123.

81. Петрушин Д.П. Построение адаптивной системы управления роботом с ассоциативной памятью // Межвузовский сборник научных трудов. — М.-МИРЭА, 1996.

82. Лохин В.М., Романов М.П., Харитонова Е.Б. Память в системах управления // Международный научно-технический семинар «Искусственный интеллект в системах автоматического управления»: Тезисы докладов. — Киев, 1995.

83. Hassoun М. Н., ed. Associative Neural Memories: Theory and Implementation. Oxford University Press, New York, 1993.

84. Watta P., Wang C. and Hassoun M. Recurrent Neural Nets as Dynamical Boolean Systems with Application to Associative Memory. IEEE Transactions on Neural Networks, 8(6), 1997.

85. Xue H. Applications of Genetic Algorithms in Optimization of Fuzzy-Associative Memory Based Controllers. PhD thesis, University of New Mexico, CAD Laboratory for Intelligent and Robotic Systems, Department of EECEy, 1994.

86. Лохин В.M., Романов М.П., Харитонова Е.Б. Память в системах управления // Международный научно-технический семинар «Искусственный интеллект в системах автоматического управления»: Тезисы докладов. —- Киев, 1995.

87. Orin D.E., Schrader W.W. Efficient Computation of the Jacobian for Robot Manipulators. Intls. J.Robotics Res, 3№ 4, pp 66-75, 1984.

88. Крутько П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем: Линейные модели. — М.: Наука. Гл. Ред. Физ.-мат. Лит., 1987.

89. MATLAB The Language of Technical Computing. Getting Started with MATLAB. Math Works Corporation, 1998.

90. Гультяев A.К. Matlab 5.2. Иммитационное моделирование в среде Windows: практическое пособие. — СПб.: КОРОНА принт, 1999.

91. Тягунов О.А., Мосяков Д.Е. Автоматизация вывода уравнений кинематики и динамики манипуляционных роботов // Межвузовский сборник научных трудов «Управление и моделирование в сложных технических системах». — М.: МИРЭА, 1995. — С.84-87

92. Харитонова Е.Б. Абсолютная устойчивость электропривода промышленного робота // Международный научно-технический семинар «Современные технологии в задачах управления и обработки информации»: Тезисы докладов. — Киев, 1996.

93. Харитонова Е.Б. Критерий абсолютной устойчивости электроприводов в условиях неопределенности // Автоматическое управление интеллектуальные системы: Межвуз. сб. научн. тр. — М.: МИРЭА, 1996.

94. Лохин В.М., Романов М.П., Муравьев М. А., Харитонова Е.Б. Абсолютная устойчивость интеллектуальной системы управления электроприводами // IX Научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника»: Материалы конференции. — СПб: СПбГТУ, 1998.

95. Теория автоматического управления. 4.2. Под ред. A.B. Нетушила. Учебник для вузов. — М.: Высшая школа, 1972.

96. Методы исследования нелинейных систем автоматического управления. Под ред. P.A. Нелепина. — М.: Наука, 1975.

97. Макаров И.М., Лохин В.М., Романов М.П., Мелконян П.А. Элементы автоматизированного проектирования сборочных роботов /7 В кн. Автоматизация проектирования и программирования роботов и ГПС. — М.: Наука, 1988. — С.77-86.

98. Романов М.П. Технологические движения и развязка электроприводов быстродействующих роботов // VII Научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника»: Материалы конференции. — СПб: СПбГТУ, 1996. — С. 111-120.

99. ПРЕЗИДИУМ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК1. Утверждаю1. СЕКЦИЯ ПРИКЛАДНЫХ ПРОБЛЕМ

100. Зам. зав. каф. ПУ МИРЭА по учебной работек.т.н., доцент1. Штыков A.B.

101. Зам. зав. каф. ПУ МИРЭА по научной работе к.т.н., доцентА1. Романов М.П.

102. Ученый секретарь каф. ПУ МИРЭАк.т.н., доцент Дмитриева П.Д.