автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы нелинейно преобразованных гибридных систем прямого адаптивного управления

На правах рукописи

ШЕВКО Денис Геннадьевич

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ НЕЛИНЕЙНО ПРЕОБРАЗОВАННЫХ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление

и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Хабаровск - 2003

Работа выполнена в Амурском государственном университете.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Еремин Евгений Леонидович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор

Коган Марк Михайлович

кандидат технических наук, доцент Лелянов Борис Николаевич

Ведущая организация: Институт автоматики и процессов

управления ДВО РАН (г. Владивосток)

Защита состоится 23.12.2003 г., в 14.00 часов, на заседании диссертационного совета К 212.294.04 в Хабаровском государственном техническом университете, по адресу: 680035, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136, ауд. 315л.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Хабаровского государственного технического университета.

Автореферат разослан и ноября 2003 г.

Ученый секретарь

Ф

диссертационного совета \ГХ Воронин В.В.

- А_

2-о

/ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современный уровень развития тоники характеризуется неуклонным повышением разнообразности и сложности управляемых объектов в проектируемых системах управления. Типичным является случай, когда отсутствует точное математическое описание объекта или происходит изменение его параметров неизвестным образом в широких пределах. В подобных условиях большими возможностями обладает адаптивный подход к построению систем управления.

В современной теории управления особое место занимают гибридные адаптивные системы, чему способствует множество объективных факторов. С одной стороны, развитие современного производства и повышение его эффективности неизбежно ведет к интенсификации и автоматизации производства, связанными с усложнением объектов управления. Резко возрастает объем вычислительных работ, необходимый для определения управляющего воздействия, которое должно воспроизводиться системой управления; увеличивается время сбора, обработки и выдачи информации. С другой стороны, постоянно совершенствуются и удешевляются средства микроэлектроники и вычислительной техники, улучшаются качественные показатели цифровых вычислительных машин и устройств цифровой техники - такие как вес, габариты, надежность, мощность и т.п., что позволяет использовать эти средства в качестве встроенных элементов систем автоматического управления.

Кроме того, повышение требований к показателям качества функционирования систем управления приводит к тому, что многие практические задачи не могут быть решены средствами "непрерывной" автоматики.

В результате в настоящее время основным баювым элементом при построении адаптивных контуров в системах автоматического управления является ЭВМ. Наличие ЭВМ в основном контуре системы управления непрерывным

объектом приводит к тому, что измерение информа ирдсадЩИМиММЦШзль-

ВММЯОТЕКА

||л

¡гзж

ного функционирования, а также ее обработка и выдача происходят в дискретные моменты времени, т.е. система управления оказывается гибридной.

Отличительная особенность гибридных систем управления заключается в том, что объект управления в них функционирует во времени непрерывно, а измерение выходных координат и подача управляющих воздействий происходят в дискретные моменты. Присутствие в системе управления цифрового регулятора обусловливает использование цифроаналогового (ЦАП) и аналого-цифрового (АЦП) преобразователей. Структура типичной гибридной системы управления представлена на рис. 1.

Рис. 1

Разработаны различные методы и подходы к решению задач синтеза гибридных систем прямого адаптивного управления (ГСПАУ), однако проблема их построения остается по-прежнему весьма актуальной.

Таким образом, существует проблема, имеющая важное научное и прикладное значение, состоящая в развитии метода проектирования беспоисковых ГСПАУ; решение этой проблемы направлено на создание высокоэффективных систем автоматического управления динамическими объектами, функционирующих в условиях существенной априорной неопределенности.

Цель работы состоит в развитии метода проектирования высокоэффек-тивных-рнбрнд!Iем прямого адаптивного управления на основе критерия

I ♦

! *»» .

гиперустойчивости и применения специального нелинейного преобразования координат при построении быстродействующих адаптивных контуров систем управления динамическими объектами.

Методы исследований. Основу методологии исследований составляют теория гиперустойчивости и концепция положительности динамических систем. При развитии метода синтеза беспоисковых ГСПАУ использовался подход, связанный с нелинейным степенным преобразованием координат и основанный на применении в теории управления алгебр Ли и групп Ли. В работе использованы общие методы теории управления, теории устойчивости, теории систем, теории адаптивных систем, а также теория дифференциально-разностных уравнений и теория матриц.

Научная новизна работы.

1. Предложен метод синтеза гибридных адаптивных систем управления непрерывными объектами в классе беспоисковых ГСПАУ с эталонной моделью (ЭМ) с использованием нелинейного преобразования координат.

2. Решены задачи синтеза беспоисковых ГСПАУ с явными и неявными эталонными моделями.

3. Обобщен метод синтеза алгоритмов беспоисковых ГСПАУ для объектов с запаздыванием по состоянию.

4. Предложена методика построения гибридных нелинейно преобразованных адаптивных систем управления неминимально-фазовыми объектами.

Практическая ценность результатов работы. Основные результаты диссертационной работы были получены автором при проведении исследований, выполнявшихся в 2000-2003 гг. в рамках НИР -хРазвитие нелинейных методов математического моделирования и эквивалентных преобразований в задачах устойчивости динамических систем и управления движением» (гос. per. №01.20.0012498).

Результаты, полученные в работе, являются теоретической и методической основой для проектирования и разработки гибридных систем управления

динамическими объектами в условиях априорной неопределенности, обладающих высокоэффактивными контурами параметрической самонастройки.

Практическая значимость полученных алгоритмов адаптации при построении гибридных систем управления заключается в их универсальности и достаточно хорошей работоспособности в условиях априорной неопределенности для объектов, функционирование которых подвержено действию внешних возмущений. При этом предлагаемые алгоритмы адаптации обладают относительной простотой и не требуют для реализации больших вычислительных ресурсов.

Новизна и значимость технических решений подтверждаются патентами и публикациями в научных изданиях.

Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе Амурского государственного университета, в дисциплине «Теоретические основы автоматизированного управления», в курсовом и дипломном проектировании по специальности 220200 - «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

На защиту выносятся:

Методика исследования свойств гиперустойчивости систем управления, полученных в результате нелинейного преобразования фазовых координат линейных динамических объектов.

Развитие, обоснование и применение метода синтеза беспоисковых ГСПАУ непрерывными объектами с использованием критерия гиперустойчивости и нелинейного преобразования фазовых координат.

Метод синтеза беспоисковых ГСПАУ для линейных динамических объектов с запаздыванием по состоянию.

Разработка метода синтеза беспоисковых ГСПАУ неминимально-фазовыми объектами.

Апробация результатов работы. Основные положения и отдельные результаты работы докладывались и обсуждались на VIII, IX, X, XI Всероссий-

ских семинарах "Нейроинформатика и ее приложения" (Красноярск, 2000, 2001, 2002, 2003), на XIV, XV, XVI международных научных конференциях "Математические методы в технике и технологиях" (Смоленск, 2001; Тамбов, 2002; Ангарск, 2003), на международной молодежной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы управления и обработки информации" (Уфа, 2001), на Ш, IV Всероссийских научных Internet-конференциях "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2001, 2002), на II. III международных научно-практических конференциях "Моделирование. Теория, методы и средства" (Новочеркасск, 2002, 2003), на I, III, IV региональных научно-практических конференциях "Молодежь XXI века: шаг в будущее" (Благовещенск, 2000, 2002, 2003), на III Всероссийской научно-технической конференции с международным участием "Энергетика: управление, качество и эффективность использования энергоресурсов" (Благовещенск, 2003). В целом работа обсуждалась на научных семинарах в ХГГУ, АмГУ.

На созданные в процессе диссертационного исследования программы имитационного моделирования гибридных систем управления получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2002610819; 2002611347; 2002611741; 2002611753; 2003610980.

Публикации и личный вклад автора. Основное содержание диссертацион-' ной работы отражено в 24 публикациях, в том числе в 8 статьях и 3 патентах.

В работах, опубликованных в соавторстве, автору принадлежат следую-г щие научные и практические результаты: в [1, 2, 12] - постановка задачи, метод

решения, доказательство утверждений; в [13 - 20, 22, 23] - постановка задачи, метод решения и алгоритмы адаптивных систем; в [3. 5, 8] - способ упрощения технической реализации адаптивных систем, синтез алгоритмов функционирования и разработка структурных схем; в [9, 10, 11] - синтез алгоритмов функционирования, разработка структурных схем.

Основные результаты работы получены автором самостоятельно и опубликованы без соавторства [4, 6, 7, 21,24].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка цитируемой литературы и приложений. Работа изложена на 149 страницах, содержит 31 рисунок, 132 библиографических источника.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Общая структура диссертационной работы, с указанием наименования глав, представлена на рис. 2.

Введение Главы Заключение Литерагура Приложения

1. Метод синтеза гибридных систем прямого адаптивного управления с использованием нелинейного преобразования

2 Математическое и алгоритмическое обеспечения гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления с явной эталонной моделью _ ___

3 Алгоритмическое обеспечение гибридных систем управления с неявной эталонной моделью

4. Имитационное моделирование гибридных систем прямого адаптавного управления

Рис.2

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируется цель диссертационной работы, приводятся ее основные теоретические и практические результаты.

В первой главе дается краткий обзор и анализ современного состояния проблемы, связанной с разработкой беспоисковых систем прямого адаптивного управления. Излагается общий подход к решению задачи синтеза алгоритмов адаптации беспсисковых ГСПАУ для непрерывных объектов, основанный на введении в процедуру синтеза адаптивных систем управления нелинейного

преобразования фазовых координат и опирающийся на использование аппарата теории гиперустойчивости и положительности динамических систем.

Для эгой цели используются результаты теории гиперустойчивых систем, полученные в работах В.М. Попова, В.А. Якубовича, развитые в работах И.Д. Ландау, A.M. Цыкунова и Е.Л. Еремина, а также метод нелинейного преобразования пространства состояния, разработанный Р.У. Брокеттом. ' Рассматривается динамическая система, описываемая уравнениями

f^il = ф(д:(/),*(/-А),и(0,£)+/Л0, КО = И\Л)х{1),

1 at '

х{в) = <р(в\ 9e[-h-M

"к="к(Ук>Ук-*>Хк>гк)> (!)

У к = У('к), Ук-s = yOk-s) = У ('к ~ h), u(t) = ик при tk < t < ,

где x(t) е R" - вектор состояния объекта управления; у{1) е R1 - вектор выхода; u(t)eRm - вектор управляющих воздействий; /(/) е R" - вектор возмущающих воздействий; Хк ~ матрица настраиваемых коэффициентов регулятора; rk е R'" - вектор задающих воздействий; tk = кг - дискретный аналог вре-г мени; г = const > 0 - шаг дискретизации; к = 0,1,2,... - номер шага;

Ф(x{t),x(l - h),u(t),£) - отображение, удовлетворяющее условиям существования и единственности решения уравнений (1) при заданной начальной вектор-функции #>(<?) е С/,; С/, - пространство непрерывных функций; h ~ const > 0 -запаздывание; s = h/r - число тактов запаздывания; L{g) - квазипостоянная матрица выхода соответствующего размера; £ е Н - набор всех неизвестных параметров; Е - известное множество возможных значений £.

Требуется построить высокоэффективную адаптивную систему с эталонной моделью (АСЭМ) за счет применения метода нелинейного преобразования таким образом, чтобы при любом наборе £ еЕ, при любых начальных услови-

ях х(0), Zo 11 возмущениях

00 2

fl/i(0l df< со, fez (2)

о

выполнялось однс из следующих целевых условий (цель управления): lim (x(t)-x(t)) - 0,

(3)

lim (х, (/)--*(')) = 0, /—»00

совместно с целевым условием (цель адаптации)

lim Хк=Х* = const, (4)

к —»од

где x(t) - вею op состояния явной эталонной модели; x*(t) — вектор состояния неявной ЭМ. Если же на объект управления действует неконтролируемое, ограниченное по норме возмущающее воздействие

|/£(ф/0=соий, #6 2, (5)

то условия (3) заменяются на следующие: lim |[ x(t) - x(t) ||< , ,5] = const > О,

(6)

lim I] xt (t) - x(t) ||< S2, S2= const > 0,

/-»да

а условие (4) - на предельное соотношение

lim Хк- X* ~ (7)

t—»00

Решение сформулированной задачи синтеза системы (1) включает следующие этапы: представление исходной системы в эквивалентной форме, а именно в виде линейного стационарного блока прямой цепи и нелинейного нестационарного блока обратной связи (I этап); обеспечение строгой положительности передаточной матрицы линейной части системы (2 этап); построение дискретных алгоритмов настройки коэффициентов регулятора (3 этап); проверка выполнения целевых условий и свойств адаптивности системы (4 этап); упрощение технической реализации АСЭМ (5 этап).

При этом на втором и третьем этапах синтеза адаптивной системы управления выделяется непустой класс гиперустойчивых систем, допускающий существенное расширение за счет применения нелинейного преобразования элементов вектора состояния исходной системы. С этой целью используются результаты, полученные в рамках теории непрерывных групп Ли, позволяющие для системы

e(t)eR" (8)

dt

построить формы q-й степени, служащие элементами вектора расши-

ренного пространства состояний RN", = С", „ i = + ^—-- и обеспечи-

4 «!(<?-1)!

вающие выполнение условия

рС/к0|| = |ИГ=(лР>М/))9, <7 = 2,3,... (9)

при специально организованном базисе.

Рассмотренный подход используется для выделения расширенного класса гиперустойчивых систем с помощью модификации неравенства Попова, представленного следующим образом: к■

>7(0,*,) = - 3s -го = const, Щ > 0, (10)

*=о

где - преобразованный вектор управления; zk - нелинейно преобразованный вектор выхода, явный вид которого уточняется на третьем этапе синтеза адаптивных систем управления.

Во второй главе разрабатывается и исследуется метод синтеза беспоисковых ГСПАУ для непрерывных объектов с явной ЭМ, основанный на применении критерия гиперустойчивости.

В реферируемой работе этот метод обоснован и применен для синтеза алгоритмов настройки параметров адаптивных регуляторов с использованием специального нелинейного прео'бргЬоваНия пространства состояния.

В п.2.1 приведена постановка задачи синтеза ГСПАУ с явной эталонной моделью.

В п.2.2 осуществлялся синтез ГСПАУ со скалярным управлением. В частом случае исследовалась ГСПАУ с полным измерением вектора состояния объекта

^- = A(í)x(t) + b(í)u(,) + ff(t), (11)

xk+\=PMxk+dMrk, (12)

ек =хк-хк, zk =gTek \\ек \\q, хк = x(tk), (13)

«к =Х\,кгк+Ххк*к> и(') = м* при tk <t<tk+[, (14)

Х\,к =Х\,к-\ +h\zkrk, = const > 0, (15)

Х2,к = Х2,к-\ + Н2Zkxk, Н2 = diag{h2¡\ h2i = const >0, I = 1 ,П. (16)

В п.2.3 решена задача синтеза алгоритмов настройки для систем с век-

I

торным управлением. Одна из синтезированных систем имела следующее математическое описание:

^- = A{Z)x(t) + B(ZMt) + Mt), y{í) = L1x(t), (17)

_ _ _ _ \

Xki\ = Рмхк +DMrk, ук = ¡IХк, (18)

vk=GTGk-yk\ yk=y(tk), (19)

"к = Х\,кгк + Х2,кУк> "(0 = ик при h < I < , (20)

Х]л,к = Х\р,к-\ + hiJir',kVJ,k li vk II9.

h\j, = const > 0, i,j = 1 ,m,

Ж2J,,к = X2j,,k-\ + h2J,ylykvJik II vk II9, h2j, = const >0, i -1,/, j = 1 ,m.

В п.2.4 исследовались случаи, когда на объект управления действовали внешние возмущения. Для всех ранее синтезированных адаптивных алгоритмов

(21)

(22)

показано, что при помехах со свойствами (3) все системы управления сохраняли свою работоспособность в условиях априорной неопределенности. В тех же случаях, когда помехи являются постоянно действующими (6), возникала потребность в огрублении алгоритмов адаптации. Регуляризация алгоритмов достигалась за счет введения в контур адаптации дополнительных местных обратных связей.

В п.2.5 выполнено исследование синтезированных систем, которое осуществлялось с помощью вычислительного эксперимента в заданном классе адаптивности S. Подавляющее число систем адаптации обладает удовлетворительным качеством работы при произвольных наборах £ е S и наличии помех.

В третьей главе разрабатывается и исследуется метод синтеза гибридных адаптивных систем с неявной ЭМ для непрерывных объектов на основе применения критерия гиперустойчивости и метода нелинейного преобразования пространства состояния.

Метод построения беспоисковых ГСПАУ с неявной ЭМ опирается на результаты работ И.Д. Ландау, Р.У. Брокетга, А.Л. Фрадкова, В.А. Якубовича, A.M. Цыкунова и Е.Л. Еремина.

В реферируемой работе этот метод обобщен для систем, контуры адаптации которых синтезированы с помощью введения в процедуру синтеза видоизмененного неравенства Попова, позволяющего существенно расширить семейство известных алгоритмов.

В п.3.1 приведена постановка задачи синтеза ГСПАУ с неявной эталонной моделью.

В п.3.2 осуществлялся синтез гибридных нелинейно преобразованных систем управления для априорно неопределенного непрерывного объета с неполным измерением вектора состояния. Одна из синтезированных систем со скалярным управлением имела следующее математическое описание:

^р- A(W)+KZMt)+fs С), Jit) = LT(4)x{t), (23)

£к = ''* - ук» 1'к = 8Т У к. У к = Ж), (24)

11 к = Х\,кг* +%2,кук, "(О = «* при'* <**+!> (25)

= + V* IIИ? А1 =соШ > ' (26)

!

¿2,* = + Н2Ек II ек ^, л2 = > 0. (27) В п.3.3 решена задача синтеза ГСПАУ для объектов с запаздыванием по

состоянию. В частном случае исследовалась ГСПАУ с основным контуром управления

dt

- = A^)x{t) + Г(£)х(( -h) + Д(£)и(0 + f4(/), (28)

y(t) = LT{%)x(t), х{в) = <р{в), 0 6 [-Л;0], (29)

£к =r*-vк, vk = GTyk, ук =y{tk), (30)

"a = X\,kr* +X2,kvk + Xi,kvk-s, u(t) = uk при/* <t<tk+]. (31) Алгоритмы настройки параметров адаптивного регулятора системы (28) -(31) были синтезированы следующим образом: \

Хи.к = Хь,к-1 + K£i,k II Ч f П*> К = c°ns' > (32) [

\

Хь,к = Хъ,к-1 + h,е, к || sk \\q v, k, h2l = const > 0, (33) \

_ \

Хз,,к =Хъ,,к-\ +h,£i,k ll^t f vi,k - s> h2i=const> 0, i = 1,m. (34) В п.3.4 рассмотрены вопросы работоспособности синтезированных в п.3.2 и п.3.3 ГСПАУ в условиях действия помех, затухающих во времени или ограниченных по норме.

В п.3.5 исследовалась задача синтеза гибридной системы управления для априорно неопределенного неминимально-фазового объекта с адаптивным шунт-компенсатором (АШК) и дискретным регулятором минимальной структурной сложности

д

а(р,Ш0 = Ь(р,£)и(1), p=d/dt,

a(p,£) = p"+ a„+...+ a, + a0({),

b(p,4) = bm(Z)pm +bm^)pm-l+... + b^)p + b0(a

2к =~хк/Т~ +uklT, T = Const > 0,

= exp(- г/Т)хк +7(1-ехр(-г/7"))иь

ek = r*-yk- akzk, г* = const >0, yk= y{tk),

ak+l = ak + II ek II9'> h\ = const > 0,

uk =Ckr*> "(0 = uk ПРИ 'к ^1 < h+\ > ck = ck-1 + h2ek II ek If'2 r*, h2= const > 0,

(36)

(37)

(38)

(39)

(40)

где y(t)eK; u(t)eR; a(p,g) - гурвицев полином, a0>0; p - операгор дифференцирования; b(p,£) - полином с произвольным расположением корней, b0>0; zkeR -выход ALLIK; а*е/? - параметр настройки АШК.

В п.3.6 путем имитационного моделирования оценивалась работоспособность гибридных (23) - (27), (28) - (34), (35) - (40), а также им подобных систем.

В четвертой главе теоретические результаты, полученные в предыдущих главах, использованы для решения конкретных прикладных задач.

В п.4.1 описывается программный комплекс, предназначенный для имитационного моделирования гибридных систем прямого адаптивного управления. Разработанный в рамках интерактивной системы MatLab for Windows пакет прикладных программ представляет собой средство имитационного моделирования самонастраивающихся систем как скалярного, так и векторного управлений, а также при запаздывании по состоянию. Версия пакета имитационного моделирования позволяет: задавать и модифицировать как структуру, так и параметры адаптивной системы управления; изменять время моделирования; представлять результаты моделирования в виде графиков и числовых значений.

В п.4.2 рассмотрена прикладная задача автоматизации технологических

процессов в энергетике, а именно задача разработки алгоритмического обеспечения для системы адаптивного управления перетока мощности по ВЛ Зейской ГЭС.

В приложении приводятся доказательства утверждений, акты об использовании результатов диссертационной работы, результаты имитационного моделирования и ряд других материалов, не включенных в основное содержание диссертационной работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации получены теоретические и прикладные результаты, позволяющие решать важную научно-техническую проблему построения высокоэффективных алгоритмов прямого адаптивного управления для непрерывных объектов, включая объекты с запаздыванием по состоянию.

Полученные результаты базируются на единой методологической основе - применении критерия гиперустойчивости для синтеза алгоритмов настройки основного контура беспоисковых ГСПАУ с использованием нелинейного преобразования пространства состояния динамических объектов. *

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем: \

1. Предложен метод синтеза гибридных адаптивных систем управления непрерывными объектами в классе беспоисковых ГСПАУ с ЭМ с использованием нелинейного преобразования координат.

2. Решены задачи синтеза беспоисковых ГСПАУ при использовании как явных, так и неявных эталонных моделей.

3. Обобщен метод синтеза алгоритмов беспоисковых ГСПАУ для объектов с запаздыванием по состоянию.

4. Проведена регуляризация алгоритмов адаптации при действии на объект управления неконтролируемых, ограниченных по норме возмущений.

5. Предложен способ построения и синтезированы алгоритмы самона-

стройки адаптивных систем управления неминимально-фазовыми объектами.

6. Разработан пакет программ для имитационного моделирования гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах.

1. Еремин ЕЛ., Самохвшюва С.Г., Шевко Д.Г. Дискретная нелинейно преобразованная адаптивная система управления динамическим объектом // Вестник Амурского государственного университета. Благовещенск, 2001. Вып. 11. С. 32-34.

2. Еремин ЕЛ., Шевко Д.Г. Дискретная нелинейно преобразованная система прямого адаптивного управления с явной эталонной моделью // Вестник Амурского государственного университета. Благовещенск. 2001. Вып. 15. С. 1518.

3. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Имитационное моделирование технически эквивалентных гибридных систем управления // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2001. № 2. С. 36-42.

4. Шевко Д. Г. Синтез алгоритмов самонастройки регулятора дискретной системы управления и сравнительный анализ качества процессов адаптации // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2001. № 1. С. 97-105.

5. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г Гибридная нелинейно преобразованная система прямого адаптивного управления // Радюелектрошка. 1нформатика. Управлшня. Запорожье. 2002. № 2(8). С. 142-147.

6. Шевко Д.Г. Гибридная система прямого адаптивного управления неминимально-фазовым объектом // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2002. № 1(3). С. 112-120.

7. Шевко Д.Г. Синтез и нелинейные преобразования гибридных систем прямого адаптивного управления // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2002. № 2(4). С. 133-144.

8. Еремин ЕЛ., Шевко Д.Г. Синтез и упрощение технической реализации

гибридной нелинейно преобразованной системы прямого адаптивного управления // Вычислительные технологии. 2003. Т. 8. № 3. С. 47-57.

9. Патент на изобретение РФ № 2182348. Адаптивная система управления для объектов с запаздыванием нейтрального типа. / Еремин Е.Л., Самохвалова СТ., ШевкоД.Г. Опубл. в Б.И., 2002, № 13.

10. Патент на изобретение РФ № 2204156. Адаптивная система для объектов с запаздываниями по состоянию и управлению. / Еремин Е.Л., Самохвалова С Г., ШевкоД.Г. Опубл. в Б.И., 2003, № 13.

11. Патент на изобретение РФ № 2204857. Система автоматического управления для объектов с запаздыванием. / Еремин E.JJ., Самохвалова С.Г., ШевкоД.Г. Опубл. в Б.И., 2003, № 14.

12. Еремин Е.Л., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Гибридная адаптивная система регулирования перетока мощности в энергосистеме // Сборник трудов III Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием "Энергетика: управление, качество и эффективность использования энергоресурсов". Т. 1. Благовещенск, 2003. С. 162-168.

13. Еремин Е.Л., Плутенко А.Д., Шевко Д.Г. Дискретная система прямого адаптивного управления'// Нейроинформатика и ее приложения: Материалы VIII Всерос. семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. С. 67.

14. Еремин Е.Л., Самохвалова С.Г., ШевкоД.Г. Модификация алгоритмов самонастройки регулятора для дискретных систем управления // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-14: Сб. трудов междунар. науч. конф. В 6 т. Т. 2. Смоленск, 2001. С. 52.

15. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Гибридная система прямого адаптивного управления // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы IX Всерос. семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2001. С. 68.

16. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Моделирование гибридной системы прямого адаптивного управления // Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках: Материалы III Всерос. науч. Internet-конф.

Тамбов: Изд-во ТГУ, 2001. Вып. 14. С. 15.

17. Еремин Е.Л., ШевкоД.Г. Гибридная система управления неминимально-фазовым объектом // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы И междунар. науч.-практ. конф. В 4 ч. Ч. 1. Новочеркасск: ООО НПО "Темп", 2002. С. 5.

18. Еремин Е.Л., ШевкоД.Г. Дуальный подход к синтезу гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления // Нейро-информатика и ее приложения: Материалы X Всерос. семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. С. 53-54.

19. Еремин Е.Л., ШевкоД.Г. Моделирование гибридной системы управления неминимально-фазовым объектом // Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках: Материалы IV Всерос. науч. Internet-конф. Тамбов: ИМФИ ТГУ, 2002. Вып. 17. С. 35.

20. Еремин Е.Л, Шевко Д.Г. Эквивалентность технической реализации гибридных систем прямого адаптивного управления // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XV междунар. науч. конф. В 10 т. Т. 2. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. С. 22-23.

21. Шевко Д.Г. Дуальный подход к синтезу высокоэффективных гибридных систем управления // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Сб. трудов. Благовещенск: Амурский гос. ун-т, 2002. С. 176-177.

22. Еремин ЕМ., ШевкоД.Г. Векторное управление гибридной нелинейно преобразованной системой с явным эталоном // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XI Всерос. семинара. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2003. С. 65-66.

23. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Робастные алгоритмы гибридной системы прямого адаптивного управления // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы III междунар. науч.-практ. конф. В 5 ч. Ч. 2. Новочеркасск: ЮРГТУ, 2003. С. 24.

24. ШевкоД.Г. Гибридная нелинейно преобразованная система векторно-

20

20 133

го управления с неявным эталоном // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Сб. трудов. Благовещенск:ДапьГАУ,2003.С.379-380. 0. <ЗоЗ " /4

Шевко Денис Геннадьевич

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ НЕЛИНЕЙНО ПРЕОБРАЗОВАННЫХ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Изд-во АмГУ. Подписано к печати 17.11.2003. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1, уч.-изд. л. 1,1. Тираж 100. Заказ 215.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. МЕТОД СИНТЕЗА ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЛИНЕЙНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

1.1. Характеристика проблемы управления в условиях априорной неопределенности

1.2. Способы построения гибридных систем прямого адаптивного управления

1.3. Общая постановка задачи синтеза беспоисковых ГСПАУ

1.4. Критерий гиперустойчивости для нелинейно преобразованных гибридных систем

1.5. Основные этапы синтеза беспоисковых ГСПАУ на основе критерия гиперустойчивости и нелинейного преобразования

Выводы по главе

Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ГИБРИДНЫХ НЕЛИНЕЙНО ПРЕОБРАЗОВАННЫХ СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ЯВНОЙ ЭТАЛОННОЙ МОДЕЛЬЮ

2.1. Постановка задачи синтеза систем с явным эталоном

2.2. Синтез алгоритмов настройки для систем со скалярным управлением

2.3. Синтез алгоритмов настройки для систем с векторным управлением

2.4. Робастные алгоритмы настройки систем управления

2.5. Моделирование гибридных систем с явной эталонной моделью

Выводы по главе

Глава 3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГИБРИДНЫХ

СИСТЕМ У ПРАВ ЛЕНИЯ С НЕЯВНОЙ ЭТАЛОННОЙ МОДЕЛЬЮ

3.1. Постановка задачи синтеза систем с неявным эталоном

3.2. Синтез алгоритмов настройки для систем без запаздывания

3.3. Синтез алгоритмов настройки для систем с запаздыванием по состоянию

3.4. Робастные алгоритмы настройки для систем с неявным эталоном

3.5. Алгоритмы адаптивного управления неминимально-фазовыми объектами

3.6. Моделирование гибридных систем с неявной эталонной моделью

Выводы по главе

Глава 4. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИБРИДНЫХ

СИСТЕМ ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

4.1. Пакет прикладных программ в интерактивной среде Matlab

4.2. Прикладное моделирование гибридных систем управления (на примере энергосистем)

Выводы по главе

Актуальность темы. Современный уровень развития техники характеризуется неуклонным повышением разнообразности и сложности управляемых объектов в проектируемых системах управления. Типичным является случай, когда отсутствует точное математическое описание объекта или происходит изменение его параметров неизвестным образом в широких пределах. В подобных условиях большими возможностями обладает адаптивный подход к построению систем управления.

В современной теории управления особое место занимают гибридные адаптивные системы, чему способствует множество объективных факторов. С одной стороны, развитие современного производства и повышение его эффективности неизбежно ведет к интенсификации и автоматизации производства, связанными с усложнением объектов управления. Резко возрастает объем вычислительных работ, необходимый для определения управляющего воздействия, которое должно воспроизводиться системой управления; увеличивается время сбора, обработки и выдачи информации. С другой стороны, постоянно совершенствуются и удешевляются средства микроэлектроники и вычислительной техники, улучшаются качественные показатели цифровых вычислительных машин и устройств цифровой техники - такие как вес, габариты, надежность, мощность и т.п., что позволяет использовать эти средства в качестве встроенных элементов систем автоматического управления.

Кроме того, повышение требований к показателям качества функционирования систем управления приводит к тому, что многие практические задачи не могут быть решены средствами "непрерывной" автоматики.

В результате в настоящее время основным базовым элементом при построении адаптивных контуров в системах автоматического управления является ЭВМ. Наличие ЭВМ в основном контуре системы управления непрерывным объектом приводит к тому, что измерение информации о его режиме нормального функционирования, а также ее обработка и выдача происходят в дискретные моменты времени, т.е. система управления оказывается гибридной.

Разработаны различные методы и подходы к решению задач синтеза гибридных систем прямого адаптивного управления (ГСПАУ), однако проблема их построения остается по-прежнему весьма актуальной.

Таким образом, существует проблема, имеющая важное научное и прикладное значение, состоящая в развитии метода проектирования беспоисковых ГСПАУ; решение этой проблемы направлено на создание высокоэффективных систем автоматического управления динамическими объектами, функционирующих в условиях существенной априорной неопределенности.

Цель работы состоит в развитии метода проектирования высокоэффективных гибридных систем прямого адаптивного управления на основе критерия гиперустойчивости и применения специального нелинейного преобразования координат при построении быстродействующих адаптивных контуров систем управления динамическими объектами.

Методы исследований. Основу методологии исследований составляют теория гиперустойчивости и концепция положительности динамических систем. При развитии метода синтеза беспоисковых ГСПАУ использовался подход, связанный с нелинейным степенным преобразованием координат и основанный на применении в теории управления алгебр Ли и групп Ли. В работе использованы общие методы теории управления, теории устойчивости, теории систем, теории адаптивных систем, а также теория дифференциально-разностных уравнений и теория матриц.

Научная новизна работы. .

1. Предложен метод синтеза гибридных адаптивных систем управления непрерывными объектами в классе беспоисковых ГСПАУ с эталонной моделью (ЭМ) с использованием нелинейного преобразования координат.

2. Решены задачи синтеза беспоисковых ГСПАУ с явными и неявными эталонными моделями.

3. Обобщен метод синтеза алгоритмов беспоисковых ГСПАУ для объектов с запаздыванием по состоянию.

4. Предложена методика построения гибридных нелинейно преобразованных адаптивных систем управления неминимально-фазовыми объектами.

Практическая ценность результатов работы. Основные результаты диссертационной работы были получены автором при проведении исследований, выполнявшихся в 2000-2003 гг. в рамках НИР «Развитие нелинейных методов математического моделирования и эквивалентных преобразований в задачах устойчивости динамических систем и управления движением» (гос. per. №01.20.0012498).

Результаты, полученные в работе, являются теоретической и методической основой для проектирования и разработки гибридных систем управления динамическими объектами в условиях априорной неопределенности, обладающих высокоэффективными контурами параметрической самонастройки.

Практическая значимость полученных алгоритмов адаптации при построении гибридных систем управления заключается в их универсальности и достаточно хорошей работоспособности в условиях априорной неопределенности для объектов, функционирование которых подвержено действию внешних возмущений. При этом предлагаемые алгоритмы адаптации обладают относительной простотой и не требуют для реализации больших вычислительных ресурсов.

Новизна и значимость технических решений подтверждаются патентами и публикациями в научных изданиях.

Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе Амурского государственного университета, в дисциплине «Теоретические основы автоматизированного управления», в курсовом и дипломном проектировании по специальности 220200 - «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

На защиту выносятся:

Методика исследования свойств гиперустойчивости систем управления, полученных в результате нелинейного преобразования фазовых координат линейных динамических объектов.

Развитие, обоснование и применение метода синтеза беспоисковых ГСПАУ непрерывными объектами с использованием критерия гиперустойчивости и нелинейного преобразования фазовых координат.

Метод синтеза беспоисковых ГСПАУ для линейных динамических объектов с запаздыванием по состоянию.

Разработка метода синтеза беспоисковых ГСПАУ неминимально-фазовыми объектами.

Апробация результатов работы. Основные положения и отдельные результаты работы докладывались и обсуждались на VIII, IX, X, XI Всероссийских семинарах "Нейроинформатика и ее приложения" (Красноярск, 2000,

2001, 2002, 2003), на XIV, XV, XVI международных научных конференциях "Математические методы в технике и технологиях" (Смоленск, 2001; Тамбов, 2002; Ангарск, 2003), на международной молодежной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы управления и обработки информации" (Уфа, 2001), на III, IV Всероссийских научных Internet-конференциях "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2001, 2002), на II, III международных научно-практических конференциях "Моделирование. Теория, методы и средства" (Новочеркасск, 2002, 2003), на I, III, IV региональных научно-практических конференциях "Молодежь XXI века: шаг в будущее" (Благовещенск, 2000,

2002, 2003), на III Всероссийской научно-технической конференции с международным участием "Энергетика: управление, качество и эффективность использования энергоресурсов" (Благовещенск, 2003). В целом работа обсуждалась на научных семинарах в ХГТУ, АмГУ.

На созданные в процессе диссертационного исследования программы имитационного моделирования гибридных систем управления получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2002610819; 2002611347;2002611741; 2002611753; 2003610980.

Публикации и личный вклад автора. Основное содержание диссертационной работы отражено в 24 публикациях, в том числе в 8 статьях и 3 патентах.

В работах, опубликованных в соавторстве, "автору принадлежат следующие научные и практические результаты: в [19, 20, 28] - постановка задачи, метод решения, доказательство утверждений; в [17, 22, 26, 27, 29, 31, 32, 37] - постановка задачи, метод решения и алгоритмы адаптивных систем; в [25, 30, 36] - способ упрощения технической реализации адаптивных систем, синтез алгоритмов функционирования и разработка структурных схем; в [65, 66, 67] - синтез алгоритмов функционирования, разработка структурных схем.

Основные результаты работы получены автором самостоятельно и опубликованы без соавторства [110 - 116].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка цитируемой литературы и приложений. Работа изложена на 149 страницах, содержит 31 рисунок, 132 библиографических источника.

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. Предложен метод синтеза гибридных адаптивных систем управления непрерывными объектами в классе беспоисковых ГСПАУ с ЭМ с использованием нелинейного преобразования координат.

2. Решены задачи синтеза беспоисковых ГСПАУ при использовании как явных, так и неявных эталонных моделей.

3. Обобщен метод синтеза алгоритмов беспоисковых ГСПАУ для объектов с запаздыванием по состоянию.

4. Проведена регуляризация алгоритмов адаптации при действии на объект управления неконтролируемых, ограниченных по норме возмущений.

5. Предложен способ построения и синтезированы алгоритмы самонастройки адаптивных систем управления неминимально-фазовыми объектами.

6. Разработан пакет программ для имитационного моделирования гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации получены теоретические и прикладные результаты, позволяющие решать важную научно-техническую проблему построения высокоэффективных алгоритмов прямого адаптивного управления для непрерывных объектов, включая объекты с запаздыванием по состоянию.

Полученные результаты базируются на единой методологической основе - применении критерия гиперустойчивости для синтеза алгоритмов настройки основного контура беспоисковых ГСПАУ с использованием нелинейного преобразования пространства состояния динамических объектов.

1. Автоматизация управления энергообъединениями / В.В. Гончуков,

2. B.М. Горнштейн, Л.А. Крумм и др. Под. ред. С.А. Совалова. М.: Энергия, 1977.432 с.

3. Александровский Н.М., Егоров С.В., Кузин Р.Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. М.: Энергия, 1973.272 с.

4. Баркин А.И., Зеленцовский А.Л., Пакшин П.В. Абсолютная устойчивость детерминированных и стохастических систем управления. М.: МАИ, 1992.304 с.

5. Башнин О.И., Семенов В.В., Степура Э.Ф. Аппаратура группового регулирования активной мощности и частоты агрегатов гидроэлектростанций. Электротехника. 1979. № 4. С. 12 14.

6. Боднер В.А., Рязанов Ю.А., Шаймарданов Ф.А. Системы автоматического управления двигателями летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973.247 с.

7. Брокетт Р.У. Алгебры Ли и группы Ли в теории управления // Математические методы в теории систем / Под ред. Ю.Н. Журавлева. М.: Мир, 1979.1. C. 174-220.

8. Горяченко В.Д. Методы исследования устойчивости ядерных реакторов. М.: Атомиздат, 1977. 296 с.

9. Гультяев А.К. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows: практическое пособие. М.: Наука. 2000. 352 с.

10. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. М.: Машиностроение, 1974. 328 с.

11. Деревицкий Д.П., Рубекин Н.Ф. Адаптивные системы управления непрерывными технологическими процессами в нефтехимии. М.: ЦНИИТЭнеф-техим, 1975. 49 с.

12. Деревицкий Д.П., Фрадков АЛ. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука, 1981. 216 с.

13. Дудченко J1.H. Регулирование частоты и активной мощности в энергосистеме. Благовещенск: Изд-во АмГУ, 1997. 56 с.

14. Дьяков В.П., Круглов В.В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. Издательский дом "Питер", 2001.448 с.

15. Емельянов С.В., Коровин C.JI. Новые типы обратной связи: Управление при неопределенности. М.: Наука. Физматлит. 1997. 352 с.

16. Еремин E.JI. Дискретная гиперустойчивая система адаптивного управления для объектов с запаздыванием по состоянию // Микропроцессорные системы. Фрунзе: Фрунз. политех, ин-т, 1989. С. 52-57.

17. Еремин E.JL, Плутенко А.Д., Шевко Д.Г. Дискретная система прямого адаптивного управления // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы VIII Всерос. семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. С. 67.

18. Еремин E.JL, Самохвалова С.Г. Адаптивная стабилизация неминимально-фазового объекта управления с параметрической настройкой динамического шунт-компенсатора // Вестник АмГУ. Благовещенск, 2001. Выпуск 13. С. 27-30.

19. Еремин E.JI., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Дискретная нелинейно преобразованная адаптивная система управления динамическим объектом // Вестник Амурского государственного университета. Благовещенск, 2001. Вып. 11. С. 32-34.

20. Еремин Е.Л., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Имитационное моделирование систем прямого адаптивного управления с компенсатором // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. Ч. 5. Новочеркасск, 2001. С. 26 27.

21. Еремин Е.Л., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Модификация алгоритмов самонастройки регулятора для дискретных систем управления // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-14: Сб. трудов Междунар. науч. конф. В 6 т. Т. 2. Смоленск, 2001. С. 52.

22. Еремин Е.Л., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Программа имитационного моделирования гибридных систем управления неминимально-фазовыми объектами / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611347 от 08.08.2002.

23. Еремин Е.Л., Цыкунов A.M. Синтез адаптивных систем управления на основе критерия гиперустойчивости. Бишкек: Илим, 1992. С. 182.

24. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Гибридная нелинейно преобразованная система прямого адаптивного управления // Радюелектрошка. 1нформатика. Управлшня. Запорожье. 2002. № 2(8). С. 142-147.

25. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Гибридная система прямого адаптивного управления // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы IX Всерос. семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2001. С. 68.

26. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Гибридная система управления неминимально-фазовым объектом // Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы II Междунар. науч.-практ. конф. В 4 ч. Ч. 1. Новочеркасск: ООО НПО "ТЕМП", 2002. С. 5.

27. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Дискретная нелинейно преобразованнаясистема прямого адаптивного управления с явной эталонной моделью // Вестник Амурского государственного университета. Благовещенск. 2001. Вып. 15. С. 15-18.

28. Еремин E.JL, Шевко Д.Г. Дуальный подход к синтезу гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления // Нейро-информатика и ее приложения: Материалы X Всерос. семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. С. 53-54.

29. Еремин Е.Л., Шевко Д.Г. Имитационное моделирование технически эквивалентных гибридных систем управления // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2001. № 2. С. 36-42.

30. Еремин E.JI., Шевко Д.Г. Программа имитационного моделирования гибридных систем прямого адаптивного управления / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002610819 от 27.05.2002.

31. Еремин E.JL, Шевко Д.Г. Программа имитационного моделирования гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ JM° 2002611753 от 11.10.2002.

32. Еремин E.JL, Шевко Д.Г. Программа имитационного моделирования дискретных систем прямого адаптивного управления / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611741 от 10.10.2002.

33. Еремин E.JL, Шевко Д.Г. Синтез и упрощение технической реализации гибридной нелинейно преобразованной системы прямого адаптивного управления // Вычислительные технологии. 2003. Т. 8, № 3. С. 47-57.

34. Живоглядов В.П. Адаптация в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Фрунзе: Илим, 1974. 227 с.

35. Живоглядов В.П., Медведев А.В. Непараметрические алгоритмы адаптации. Фрунзе: Илим, 1974. 134 с.

36. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 103 — 121.

37. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Обобщенные алгоритмы адаптации одного класса беспоисковых самонастраивающихся систем с моделью // Автоматика и телемеханика. 1967. №6. С. 88 94.

38. Иванов Д.В., Садомцев Ю.В. Синтез динамической обратной связи по выходу с учетом свойств грубости. // Известия академии наук. Теория и системы управления. № 3. 2000. С. 31 — 39.

39. Колмановский В.Б., Носов В.Р. Устойчивость и периодические режимы регулирования систем с последействием. М.: Наука, 1981. 448 с.

40. Костюк В.И. Беспоисковые градиентные самонастраивающиеся системы. Киев: Техшка, 1969. 276 с.

41. Красовский А. А. Теория самоорганизующегося оптимального регулятора биноминального типа в детерминированно-стохастическом приближении // Автоматика и телемеханика, 1955. № 5. С. 97 113.

42. Красовский А.А. Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. М.: Физматгиз, 1963. 468 с.

43. Красовский А.А. Системы автоматического управления полетом и иханалитическое конструирование. М.: Наука, 1973, 560 с.

44. Крокко JL, Чжен Сигь-И. Теория неустойчивости горения в жидкостных реактивных двигателях. М.: ИЛ, 1958. 351 с.

45. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления: Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1986. 448 с.

46. Лебедев А.А, Чернобровкин Л.С. Динамика полета. М.: Машиностроение, 1973. 616 с.

47. Лурье А.И., Постников В.Н. К теории устойчивости регулируемых систем // Прикладная математика и механика. 1994. № 8. Вып. 3. С. 246 248.

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

49. Математика. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. М.: Большая Российская энциклопедия, 2000.

50. Микропроцессорные автоматические системы регулирования. Основы теории и элементы: Учеб. пособие / В.В. Солодовников, В.Г. Коньков, В.А. Суханов, О.В. Шевяков; Под ред. В.В. Солодовникова. — М.: Высш. шк., 1991. 255 с.

51. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. 549 с.

52. Москатов Г.К. Надежность адаптивных систем. М.: Советское радио, 1973. 103 с.

53. Неймарк Ю.И. Динамические системы и управляемые процессы. М.: Наука, 1978. 336 с.

54. Нечаев Ю.Н., Федоров P.M. Теория авиационных газотурбинных двигателей, чЛ. М.: Машиностроение, 1977. 311 с.

55. Основы математического моделирования. Построение и анализ моделей с примерами на языке MATLAB / Под ред. А.Л. Фрадкова. СПб.: Изд-во1. БГТУ, 1994. 332 с.

56. Основы управления технологическими процессами / Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1978. 440 с.

57. Острем К. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Мир, 1973. 322 с.

58. Острем К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М.: Мир, 1987. 420 с.

59. Павлов Б.В., Соловьев И.Г. Модифицированные регуляризационные алгоритмы // Труды Всесоюзной конференции "Теория адаптивных систем и ее применения". М.: Научный совет по кибернетике АН СССР, 1983. С. 58 — 59.

60. Парийская Е.Ю. Сравнительный анализ математических моделей и подходов к моделированию и анализу непрерывно-дискретных систем // Дифференциальные уравнения и процессы управления. Электронный журнал http://www.neva.ru/journal. 1997. № 1. С. 91 120.

61. Патент на изобретение РФ № 2182348. Адаптивная система управления для объектов с запаздыванием нейтрального типа. / Еремин E.JL, Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Опубл. в Б.И., 2002, № 13.

62. Патент на изобретение РФ № 2204156. Адаптивная система для объектов с запаздываниями по состоянию и управлению. / Еремин E.JI., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Опубл. в Б.И., 2003, № 13.

63. Патент на изобретение РФ № 2204857. Система автоматического управления для объектов с запаздыванием. / Еремин E.JT., Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Опубл. в Б.И., 2003, № 14.

64. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. 615 с.

65. Петров Б.Н., Кафаров В.В., Рутковский В.Ю., Перов B.JL, Ядыкин И.Б. Применение беспоисковых самонастраивающихся систем для управления химико-технологическими процессами. Измерение, контроль, автоматизация,1979, №3(19), С. 46-54.

66. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Земляков С.Д., Крутова И.Н., Ядыкин И.Б. Некоторые вопросы теории беспоисковых самонастраивающихся систем. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1976, №2, С. 154 162; 1976, №3, С. 142-154.

67. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Крутова И.Н., Земляков С.Д. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем. М.: Машиностроение, 1972. 260 с.

68. Плетнев Г.П. Автоматизированные системы управления объектами тепловых электростанций. М.: Энергия, 1995. 350 с.

69. Полушин И.Г. Частотный критерий L — диссипативности нелинейных систем. // Известия ГЭТУ. Оптимизация и адаптация в управлении производственными процессами. СПб.: Изд- во СПбГЭТУ. Вып. 519. 1998. С. 37 41.

70. Полушин И.Г., Фрадков A.J1. Условия пассивности и квазипассивности в задачах синтеза нелинейных систем // В сб. трудов: Международной конференции по проблемам управления. М.: Изд-во СИНТЕГ. Избранные труды, Т.2. 1999. С. 120- 127.

71. Полушин И.Г., Фрадков А.Л., Хилл Д.Д. Пассивность и пассификация нелинейных систем. // АиТ. №. 3. 2000. С. 3 37.

72. Попов В.М. Гиперустойчивость автоматических систем. М.: Наука, 1970. 456 с.

73. Потемкин В.Г., Рудаков П.И. Система MATLAB 5 для студентов. 2-е изд., испр. и дополн. М.: ДИАЛОГ - МИФИ, 1999. 145 с.

74. Приспосабливающиеся автоматические системы / Под. редакцией Э. Мишкина и Л. Брауна, М.: ИЛ, 1963.

75. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия, 1975. 374 с.

76. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974. 630 с.

77. Растригин JI.А. Случайный поиск в задачах адаптации сложных систем. В кн.: Теория адаптивных систем и ее применения: Тезисы докладов на Всесоюзной конференции, М.-Л., 1983, С. 96 99.

78. Растригин Л.А. Случайный поиск в процессе адаптации. Рига: Зинат-не, 1973. 130 с.

79. Растригин Л.А., Рипа К.К., Тарасенко Г.С. Адаптация случайного поиска. Рига: Зинатне, 1978. 242 с.

80. Самохвалова С.Г. Алгоритмы адаптации дискретно-непрерывных систем управления с настройкой компенсатора // Информатика и системы управления. Благовещенск, 2002. №2. С. 105 111.

81. Самохвалова С.Г. Цифровые алгоритмы адаптивной самонастройки компенсаторов гибридных систем управления // Тез. докл. II Всесибир. конгресс женщин-математиков. Красноярск, 2002. С. 195-197.

82. Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Имитационное моделирование адаптивных систем управления на основе пакета MatLab // Современные информационные технологии: Труды междунар. науч.-техн. конф. Пенза: Пензенский технологический институт, 2000. С. 34.

83. Самохвалова С.Г., Шевко Д.Г. Имитационное моделирование непрерывных адаптивных систем управления с компенсатором // Вестник Амурского государственного университета. Благовещенск. 2001. Вып. 13, С. 30-33.

84. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. М.: Наука, Физматлит, 1980.

85. Солодовников В.В., Шрамко Л.С. Расчет и проектирование аналитических самонастраивающихся систем с эталонными моделями. М.: Машиностроение, 1972. 270 с.

86. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. М.: Наука, 1987. 712 с.

87. Срагович В.Г. Автоматные адаптивные системы управления марковскими цепями. В кн.: Вопросы кибернетики. Адаптивные системы управления. М.: Научный совет по кибернетике АН СССР, 1977, С. 29 - 35.

88. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. 264 с.

89. Срагович В.Г. Теория адаптивных систем. М.: Наука, 1976. 319 с.

90. Стернинсон Л.Д. Переходные процессы при регулировании частоты и мощности в энергосистемах. М.: Энергия, 1975. 216 с.

91. Стратонович Р.Л. Принципы адаптивного приема. М.: Советское радио, 1973. 141 с.

92. Теория автоматического регулирования / Под ред. Солодовникова. Кн. I. Математическое описание, анализ устойчивости и качества систем автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1967. 768 с.

93. Теория автоматического управления ракетными двигателями / под ред. А.А. Шевякова. М.: Машиностроение, 1978. 288 с.

94. Теория автоматического управления силовыми установками летательных аппаратов/ под ред. А.А. Шевякова. М.: Машиностроение, 1976. 344 с.

95. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. 616 с.

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

97. Фрадков А.Л. Адаптивная стабилизация минимально-фазовых объектов с векторным входом без измерения производных выхода // Докл. РАН. 1994. Т. 337. №5.

98. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат.лит., 1990. 296 с.

99. Фрадков A.J1. Синтез адаптивной системы стабилизации линейного динамического объекта. Автоматика и телемеханика, 1974, №12. С. 96 103.

100. Фрадков А.Л., Полушин И.Г. Квазидиссипативность и L — диссипа-тивность нелинейных систем. / / ДАН. №. 3. Т. 362. 1998. С. 319 322.

101. Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с последействием. М.: Наука, 1984.241 с.

102. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 339 с.

103. Чистяков П.Г. Точность систем автоматического регулирования ЖРДиТРД. М.: Машиностроение, 1977. 160 с.

104. Устинов С.М., Масленников В.А. Проблемы адаптации при управлении статистической устойчивостью больших энергообъединений // Известия АН. Энергетика, 1998, № 5, С. 10 19.

105. Шевко Д.Г. Адаптивный регулятор для систем с запаздыванием по состоянию // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Тезисы докладов первой межвузовской науч.-практ. конф. Благовещенск: Изд-во БГПУ, 2001. С. 112113.

106. Шевко Д.Г. Гибридная нелинейно преобразованная система векторного управления с неявным эталоном // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Сб. тр. Благовещенск: ДальГАУ, 2003. С. 379-380.

107. Шевко Д.Г. Гибридная система прямого адаптивного управления неминимально-фазовым объектом // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2002. № 1(3). С. 112-120.

108. Шевко Д.Г. Гибридная система прямого адаптивного управления с явной эталонной моделью // Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Тезисы докладов междунар. молодёжной науч.-техн. конф. Уфа: УГАТУ, 2001. С. 106.

109. Шевко Д.Г. Дуальный подход к синтезу высокоэффективных гибридных систем управления // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Сб. трудов.

110. Благовещенск: Амурский гос. ун-т, 2002. С. 176-177.

111. Шевко Д.Г. Синтез алгоритмов самонастройки регулятора дискретной системы управления и сравнительный анализ качества процессов адаптации // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2001. № 1. С. 97105.

112. Шевко Д.Г. Синтез и нелинейные преобразования гибридных систем прямого адаптивного управления // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2002. № 2(4). С. 133-144.

113. Эльсгольц Л.Э., Норкин С.Б. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом. М.: Наука, 1971. 296 с.

114. Якубович В.А. Абсолютная устойчивость нелинейных систем управления // Автоматика и телемеханика. 1970. № 12.1. С. 5 — 14; 1971. № 6,11. С. 25-33.

115. Якубович В.А. К теории адаптивных систем // ДАН СССР. 1968. Т. 183. С. 518 521.

116. Якубович В.А. Методы теории абсолютной устойчивости // Методы исследования нелинейных систем автоматического управления / Под ред. Р.А. Нелепина. М.: Наука, 1975. С. 74 180.

117. Якубович В.А. Частотная теорема в теории управления // Сиб. Мат. журн. 1973. №2. С. 384 420.

118. Alur R., Courcoubetis С., Henzinger Т., Но Р-Т.: Hybrid automata: an algorithmic approach to the specification and analysis of hybrid systems. In Workshop on Theory of Hybrid Systems, Lyndby, Denmark, June 1993. LNCS 736, Springer-Verlag.

119. Franklin G.F., Powell J.D., Workman M. Digital Control of Dynamic Systems, 3rd ed. Reading, MA: Addison-Wesley, 1998.

120. Harel D.: Statecharts: a Visual Formalism for Complex Systems. Sci. Comput. Prog. 8, 1987. P. 231-274.

121. Henzinger Т., Ho P-T.: HyTech: The Cornell Hybrid Technology Tool.

122. Hybrid Systems II, Lecture Notes in Comp.Sci 999. Springer-Verlag, 1995. P. 265293.

123. HenzingerT., Nicollin X., Sifalis J., Yovine S.: Symbolic Model Checking for Real-Time Systems. In Proc. 7th LICS. IEEE Сотр. Soc. Press, 1992.

124. Landau I.D. Adaptive control systems: the model reference approach. -N.Y.: Marsel Dekker, 1979. 406 p.

125. Maler O., Manna Z., Pnueli A. From Timed to Hybrid systems. RealTime: Theory in Practice, Lecture Notes in Comp.Sc 600. Springer-Verlag, 1992. P. 447-484.

126. Maler 0.: Hybrid Systems and Real World Computations. In Workshop on Theory of Hybrid Systems, Lyndby, Denmark, June 1992, Springer-Verlag.

127. Nicollin X., Olivero A., Sifalis Y., Yovine S.: An Approach to the Description and Analysis of Hybrid Systems. Hybrid Systems, Lecture Notes in Comp.Sci 736. Springer-Verlag, 1993. P. 149-178.

128. Phillips C.L., Nagle H.T., Jr. Digital Control System Analysis and Design, 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1995.

129. SIMULINK. The ultimate simulation environment. Math Works, 1994.и