автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Помехоустойчивые методы идентификации информационно-измерительных и управляющих систем

На правах рукописи

Сурков Денис Михайлович

Помехоустойчивые методы идентификации информационно-измерительных и управляющих систем

Специальность: 05.11.16 - информационно-измерительные и управляющие системы (в научных исследованиях)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Астрахань 2006

Работа выполнена в: Астраханском государственном техническом университете

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Андрианова Людмила Прокопьевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Микитянский Владимир Владимирович

доктор технических наук, профессор Сапельников Валерий Михайлович

Ведущая организация: ОАО Редкинский ОКБА (опытно-

конструкторское бюро автоматики), пос. Редкино, Тверская обл.

Защита состоится 20 декабря 2006 г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ.212.009.03 при Астраханском государственном университете по адресу: 414056 г. Астрахань, Татищева, д.20а., конференц-зал.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета по адресу: 414056 г. Астрахань, Татищева, д.20а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Астраханского государственного университета.

Автореферат разослан «18» ноября 2006 г.

Ученый секретарь диссертации оного совета ДМ.212.009.03 д.т.н., профессор

И.Ю.Петрова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В современной науке и технике непрерывно увеличивается число задач, для решения которых используют информационно-измерительные и управляющие системы. К таким задачам можно отнести управление различными технологическими линиями или процессами, двигательными и генераторными установками, летательными аппаратами, контроль и измерение параметров, реализацию сложных научных экспериментов в астрофизике и ядерной физике. Развитие информационных технологий и элементной базы, а также повышение требований к качеству управления способствуют широкому применению информационно-измерительных систем. На рис. 1 представлены данные компании Rodel&Partner Consulting за 2005 год о доле затрат на внедрение информационно-измерительных систем в различных отраслях промышленности. Отмечается тенденция к увеличению присутствия информационно-измерительных и управляющих систем в промышленном управлении и по отраслям машиностроения.

Отрасли

Химия

, .. -, - Машиностроение Пйрерабсаюнвфм Измерительная аппаратура

Электронная аппаратуре

. Металлургия бумадснад промышленность ■ Выпуск пластмасс Мвяаиоййра&нм Пищевая лромыциич нтасть Моторостроении Офисное оборуд ован«

Рис. 1. Оценка затрат по отраслям промышленности

К управляющим системам предъявляют высокие требования к качеству управления, для обеспечения которых необходимо получить точное математическое описание объекта. Сложность современных объектов управления часто настолько высока, что аналитических подходов к математическому описанию оказывается недостаточно для получения достоверной модели поведения объекта в предполагаемых условиях эксплуатации или при проведении научных экспериментов. Эти условия, как и свойства самого объекта управления, могут не соответствовать расчётным, изменяться с течением времени или быть неизвестными заранее. В таких случаях для получения точного математического описания используют различные методы, основанные . на решении задач идентификации. Теоретические и практические вопросы идентификации объектов и систем управления рассматривались в работах таких учёных, как В. В.

Солодовников, В. Я. Ротач и др. Поскольку задачи идентификации являются некорректными, возникают определённые сложности при наличии различного рода внешних воздействий, влияющих на погрешность задания исходных данных и приводящих к неустойчивым вычислительным процедурам.

Таким образом, с целью получения математического описания сложных объектов и систем управления с высокой степенью точности в реальных условиях эксплуатации, существует необходимость в разработке помехоустойчивых методов активной идентификации и соответствующего программно-аппаратного обеспечения.

Актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью решать такие задачи с заданной точностью за короткое время, используя при этом относительно простые алгоритмы.

Объект исследования: объекты, входящие в состав информационно-измерительных и управляющих систем. .

Предмет исследования: методы активной идентификации параметров объектов и систем управления;

• способы формирования активных входных воздействий;

методы активной идентификации параметров объектов при высоком уровне помех.

Цслыо работы является разработка помехоустойчивых методов активной идентификации информационно-измерительных и управляющих систем, а также устройств для формирования активных воздействий с заданной точностью.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

• анализ существующих методов идентификации информационно-измерительных и управляющих систем;

• разработка устройства аналогового формирования испытательных сигналов специальной формы;

разработка программного обеспечения для цифрового формирования испытательных сигналов специальной формы;

• разработка методики активной идентификации информационно-измерительных и управляющих систем с использованием испытательных сигналов специальной формы при высоком уровне помех; •

• разработка помехоустойчивого способа активной идентификации с использованием сигналов специальной формы для прецизионного измерения навигационных параметров объектов.

Методы исследования. В работе использованы методы имитационного моделирования, численные методы, методы статистической обработки данных, методы цифровой обработки сигналов.

Научная новизна. В диссертации разработаны и выносятся на защиту следующие основные положения:

1. Предложено устройство для формирования аналоговых испытательных сигналов в виде время-степенных функций, отличающееся использованием интеграторов с нелинейными элементами и цепями линеаризации их характеристик, управляемое микроконтроллером. В качестве нелинейных элементов предложено использовать полевые транзисторы с управляющим р-п переходом.

2. Предложена программная реализация алгоритма формирования цифровым способом испытательных сигналов в виде время-степенных функций.

3. Разработана помехоустойчивая методика активной идентификации параметров объектов, входящих в состав информационно-измерительных и управляющих систем с помощью испытательных сигналов специальной формы, отличающаяся применением алгоритмов фильтрации помех на основе вэйвлет-преобразований.

4. Разработан способ прецизионного измерения навигационных параметров: объектов с- использованием импульсных испытательных сигналов, отличающийся тем, что регистрация откликов осуществляется тремя идентичными каналами, расположенными в одной неподвижной приёмной системе и осуществляется измерение длительности откликов, а не всего частотного спектра.

Практическая значимость работы.

1. Устройство для формирования аналоговым способом испытательных сигналов специальной формы в широком диапазоне длительности, может быть использовано в составе информационно-измерительных и управляющих систем в подсистемах текущей идентификации параметров объектов. Устройство позволяет производить идентификацию коэффициентов передаточных функций объектов. На устройство подана заявка на полезную модель № 2006106473.

2. Разработанное программное обеспечение может быть использовано для формирования испытательных сигналов для идентификации объектов с передаточными функциями первого и второго порядков, в частности для идентификации системы следящего привода и систем азимутального и угломестного приводов радиотелескопа.

3. Методика идентификации информационно-измерительных и управляющих систем может быть использована для получения их точного математического описания при высоком уровне помех. Методика позволяет

добиться высокой точности определения коэффициентов передаточных функций.

4. Способ прецизионного определения навигационных параметров объектов с использованием импульсных испытательных сигналов может быть использован при проведении экспериментов в астрофизике, а также в радио- и эхолокационных исследованиях. На способ получен патент РФ № 2254588.

Внедрение результатов работы.

Методика активной идентификации объектов автоматизации при высоком уровне помех, принята к внедрению в ОАО «Астраханское центральное конструкторское бюро».

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на второй Всероссийской научно — технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий.» (Восточно — сибирский государственный технологический университет, Улан — Удэ, 2001 г.), на 6 Всероссийской научно - технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2002 г.), на научно — практической конференции «Пути повышения эффективности АПК в условиях вступления России в ВТО» (Уфа, 2003 г.), на международной конференции «Электрификация сельского хозяйства». (Уфа, 2005 г.) на научно технических конференциях профессорско-преподавательского состава Астраханского государственного технического университета (Астрахань, 2002,2003,2004,2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 140 страницах машинописного текста, содержит 84 рисунка, список литературы включает 101 наименование.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования, перечислены основные научные результаты диссертации, приведены практическая ценность и область применения результатов. Дано краткое изложение по главам.

Первая глава посвящена обзору существующих , методов идентификации информационно-измерительных и управляющих систем, анализу литературных источников, источников патентной информации.

При разработке систем управления основной задачей является определение динамических характеристик объектов управления. Применяют методы определения временных и частотных характеристик объекта. Временные методы делятся на активные и пассивные. Активные методы предполагают обработку отклика объекта на испытательный сигнал, в пассивных методах фиксируют естественное состояние объекта и производят обработку массива данных.

В результате анализа литературных источников, источников патентной информации, открытой документации разработчиков систем идентификации и диагностики по ведущим странам (Россия, США, Япония, страны Евросоюза) за 6 лет, можно сделать выводы о том, что:

1) активные методы хотя и менее устойчивы к внешним воздействиям по сравнению с пассивными, последние не позволяют получить математическую модель объекта, пригодную для дальнейшего использования по данным его нормального функционирования;

2) активные методы обладают высокой точностью получения математического описания объекта.

Известен способ (патент РФ № 97105434) активной идентификации параметров объектов автоматизации с использованием испытательных сигналов и устройство для его осуществления, позволяющие уменьшить влияние неточности исходных данных на результаты идентификации и время эксперимента. Устройство не позволяет изменять длительность испытательных сигналов в широких пределах, поэтому не может быть использовано для идентификации коэффициентов передаточных функций объектов управления с существенно различными постоянными времени. Сигналы имеют строгое математическое описание:

V =

где 1 — порядок сигнала (число испытательных сигналов зависит от порядков полиномов числителя и знаменателя аппроксимирующей объект передаточной функции);

А - амплитуда входного сигнала, (выбирается так, чтобы входной сигнал был достаточным для возбуждения объекта идентификации и в то же время не превышал максимально допустимого значения);

Т - интервал времени действия всех испытательных сигналов (интервал идентификации), выбирается равным длительности переходных процессов в исследуемом объекте.'

Особенностью испытательных сигналов является то, что в точках регистрации откликов на их воздействие сам сигнал и все его производные, кроме старшей, принимают нулевое значение. В результате этой особенности каждый сигнал имеет свое автономное назначение и служит для

определения соответствующего коэффициента передаточной функции (ПФ). Форма сигналов и их производных показана на рис. 2.

Во второй главе рассматриваются вопросы формирования время-степенных сигналов аналоговым и цифровым способами, приводятся экспериментальные данные по идентификации различных объектов, входящих в состав информационно-измерительных и управляющих систем.

Известное устройство для аналогового формирования время-степенных сигналов построено на основе последовательно соединенных интеграторов на операционных усилителях, подключаемых в зависимости от порядка формируемого сигнала. Постоянные времени интеграторов управляются коммутацией последовательно соединённых резисторов и устанавливаются в зависимости от длительности интервала идентификации Т. При использовании устройства для проведения идентификации объектов с существенно различными длительностями переходных процессов возникает проблема, связанная с ограниченным диапазоном и большим шагом изменения постоянных времени для каждого интегратора, так как длительность испытательных сигналов определяется длительностью переходных процессов в идентифицируемом объекте. Чтобы изменять постоянную времени в более широких пределах, необходимо увеличивать количество резисторов, что приведёт к использованию коммутаторов с большим количеством выходов и повышению сложности устройства управления.

Для расширения диапазона изменения постоянной времени и уменьшения погрешности, связанной с технологическим разбросом параметров резисторов, предлагается использовать интеграторы на полевых транзисторах (ПТ) с управляющим р-п переходом (рис. 3).

В таком интеграторе изменение постоянной времени происходит за счёт изменения сопротивления канала полевого транзистора в зависимости

I

т т т 1

Рис. 2. Испытательные сигналы и их производные

от управляющего напряжения. Резисторы Ы2 и Ю улучшают линейность характеристики ПТ путём добавления напряжения 0.5иси к изи. "

Количественно степень нелииейности характеристик оценивалась с помощью вычисления коэффициента линейной корреляции. Адекватность предложенных решений подтверждена результатами . имитационного моделирования интегратора на полевом транзисторе в программах MicroCAP V, Electronics Workbench 5.12. При использовании цепи линеаризации при изменении входного сигнала интегратора от 0 до 100 мВ начальные участки выходных характеристик ПТ имеют нелинейность 0.5% при сопротивлении канала ПТ 80 Ом и 0.7% при сопротивлении 80 Мом. Управляющее напряжение на затворе ПТ изменялось в диапазоне 0.2 — 5 В

Так как коммутация интеграторов и формирование управляющих напряжений должны осуществляться с высокой точностью, в качестве управляющего устройства предложено использовать микроконтроллер, На рис. 4 приведена структурная схема устройства для формирования сигналов в -виде время — степенных функций, в качестве устройства управления использован микроконтроллер PIC 16F84.

Устройство содержит: источник ступенчатых импульсов 1, коммутаторы 2, 5, 8, интеграторы с изменяемой постоянной времени на ПТ 3, 6, 9, цифроаналоговые преобразователи 4, 7, 10, аналоговый мультиплексор 11, микроконтроллер 12, блок установки начальных условий

Предложенное устройство (рис. 4) отличается от известного (патент РФ № 97105434) тем, что в нём использованы интеграторы с изменяемой постоянной времени на ПТ (3, б, 9), дополнительно введены цифроаналоговые преобразователи (4, 7, 10) для формирования аналогового управляющего напряжения для интеграторов и управляющий микроконтроллер 12.

С2

Uynp

Рис. 3. Схема интегратора на полевом транзисторе

13.

Устройство формирования испытательных сигналов работает следующим образом: после подачи питания перед формированием каждого испытательного сигнала микроконтроллер 12 осуществляет установку начальных условий для интеграторов 3, 6, 9, формируя соответствующий управляющий сигнал на линии 1Ш7. Это позволяет свести к минимуму погрешности интегрирования и восстановить начальные условия перед формированием очередного испытательного сигнала.

Рис. 4. Структурная схема устройства формирования испытательных

сигналов

На линиях RBI - RB3 микроконтроллера 12 формируются сигналы управления коммутаторами 2, 5, 8, которые подключают интеграторы 3, 6, 9 в зависимости от того, какой испытательный сигнал необходимо сформировать и подать на вход исследуемого объекта. После этого на линии RA2 формируются сигналы, управляющие работой источника ступенчатых импульсов 1, который формирует первый испытательный сигнал в виде ступенчатого воздействия. Подача соответствующего сигнала на вход объекта осуществляется с помощью аналогового мультиплексора 11 с управлением по шине 12С.

Кроме этого, микроконтроллер 12 осуществляет формирование цифрового кода, определяющего постоянную времени для каждого из интеграторов 3, 6, 9, который передаётся по шине 12С на цифроаналоговые преобразователи 4, 7, 10, формирующие аналоговые сигналы управления постоянными времени для каждого из интеграторов 3, 6, 9. В устройстве применяются ЦАП с последовательным вводом по протоколу 12С, поэтому для передачи данных используется одна линия ввода - вывода RB4 (SDA), а RB5 используется для формирования тактового сигнала SCL. В качестве

цифроаналоговых преобразователей в устройстве применяются 8-ми или 12-ти разрядные ЦАП с последовательным интерфейсом, поддерживающие протокол I2C. Bbi6op данного протокола последовательной передачи данных обусловлен высокой скоростью его работы и простотой аппаратной реализации. При этом микроконтроллёр постоянно работает в режиме "master" (осуществляет формирование тактового сигнала SCL и передачу данных по линии SDA), à остальные устройства в режиме "slave" (приём данных). Устройство позволяет формировать пробный сигнал в виде ступенчатого воздействия, и три время-степенных пробных сигнала, что позволяет производить идентификацию коэффициентов передаточных функций объектов третьего порядка. В случае необходимости идентификации объектов более высоких порядков необходимо увеличивать число интеграторов.

Устройство может работать как в автономном режиме, так и в режиме управления от внешней ЭВМ: '•-'

В режиме управления от внешней ЭВМ PIC — контроллер получает необходимые данные с помощью последовательного интерфейса (RS-232, шина 12С). Автономный , режим работы может быть использован при идентификации объектов с близкими величинами постоянных времени. Исходные данные для формирования сигналов в этом случае программируются пользователем в ЭППЗУ микроконтроллера.

Работа основных функциональных блоков смоделирована в Electronics Workbench 5.12, разработанное микропрограммное обеспечение проверено на симуляторе мшфоконтроллера PIC16F84 MPLAB IDE (Microchip).

Современные .инфррмационно-измерительные и управляющие системы содержат программно-аппаратные комплексы, в функции которых входит решение задачи текущей идентификации объектов. Поэтому представляется целесообразным разработка программного обеспечения для формирования активных испытательных воздействий.

В диссертационной работе разработана программная реализация алгоритма формирования цифровым способом испытательных сигналов в виде время-степенных функций. Программа «Генератор время-степенных сигналов» предназначена для формирования на выходе платы аналогового вывода ЭВМ испытательных сигналов с требуемой амплитудой и длительностью. Минимальное и максимальное значение амплитуды сигналов определяется типом используемого кодека.

Программа "Генератор время-степенных сигналов" позволяет:

а) генерировать файлы, содержащие цифровые отсчёты сигналов, с заданными амплитудой, длительностью, частотой дискретизации;

б) генерировать WAVE файлы на их основе;

в) осуществлять аналоговый вывод испытательных сигналов с помощью ЦАП, входящего в состав плат аналогового вывода.

Применение программы "Генератор время-степенных сигналов" позволило сформировать Испытательные сигналы и провести эксперименты по идентификации параметров четырёхполюсников. По величинам откликов на каждый испытательный сигнал были рассчитаны коэффициенты ПФ четырёхполюсников. Техническое оснащение экспериментов включало в себя плату аналогового ввода-вывода в составе ЭВМ с установленными программой «Генератор время-степенных сигналов» и системой МаЛаЬ 6.

Для объекта, передаточная функция которого описывается выражением

а,р + 1

погрешности определения коэффициентов ПФ составили: ДКо=0.4%, ДЬ1=6%, Да]=7% по сравнению с коэффициентами передаточных функций, рассчитанными аналитически.

Для объекта, передаточная функция которого описывается выражением

п'Л п-П*

а2 • р + а1 • р +1

погрешности определения коэффициентов передаточной функции объекта составили: 1% для коэффициента передачи* 5% для коэффициента аь 6% для коэффициента а2. Результаты идентификации объектов приведены на рис. 5 (а, б).-

ЦВ1

0.8

0.6

0.4

и 0

V

и,В

1.1

о.тз

03?

Г.с

2

/

/

а)

2.33

б)

4.61

1,с

Рис. 5. Отклики объектов первого (а) и второго (б) порядков: 1-рассчётный отклик; 2-отклик, полученный в результате идентификации

С помощью программы «Генератор время-степенных сигналов» и пакета МаЛАВ 6 проведено имитационное моделирование процесса

идентификации параметров следящей системы и системы азимутального и угломестного приводов автоматической системы сопровождения объекта по направлению (ACH), входящей в состав информационно-измерительной системы радиотелескопа.

Передаточная функция следящей системы:

W(p) =

а2р +а,р + 1

Передаточная функция системы приводов ACH:

k-(b,p + l)

W(p) =

а2р +а,р + 1

По результатам моделирования, погрешности при определении коэффициентов передаточной функции следящей системы составили: 0.5% для к, 1% для аь 6% для а2. (рис. б, а). Погрешности при определении коэффициентов передаточной функции привода автоматической системы сопровождения объекта по направлению составили: 1% для к, 4% для а1, 3% для а2, 5% для Ьь (рис. 6, б).

1.5

0.5

0

А

Л2_

0.5

0.33

0.11

t.C

1

/

/

t.C

1.67 3.33 5 0 1 33 2.61 4

а) б)

Рис. 6. Отклики следящего привода (а) и системы ACH (б): 1-рассчётный отклик; 2-отклик, полученный в результате идентификации

Погрешности определялись путём сравнения реакции на ступенчатое воздействие объекта с рассчитанными аналитически коэффициентами ПФ с реакцией на ступенчатое воздействие . модели того же объекта с коэффициентами ПФ, полученными в результате идентификации, что подтверждает адекватность полученпых результатов.

Третья глава посвящена разработке методики активной идентификации параметров объектов, входящих в состав информационно-измерительных и управляющих систем при высоком уровне помех и

13

проведению экспериментов по идентификации объектов. Проблема улучшения соотношения сигнал/шум возникает во многих информационно-измерительных и управляющих системах.

Наличие шумовых составляющих приводит к существенной погрешности при определении параметров объекта. Дня обработки откликов объекта использовались цифровые филыры низкой частоты с конечной импульсной характеристикой с различными частотами среза, методы статистической обработки сигналов, вэйвлет — фильтрация с применением различных вэйвлет-функций.

Эксперименты проводились при различном отношении сигнал/шум. В качестве помехи использовался «белый шум», с амплитудой 0.3 В при максимальной амплитуде полезного сигнала 1 В.

Применение НЧ фильтра оказалось малоэффективным, поскольку сами испытательные сигналы включают в себя высокочастотные составляющие. Применение специальных средств статистической обработки откликов объекта показало несколько лучшие результаты при том же отношении сигнал/шум.

Для уменьшения погрешностей определения коэффициентов ПФ объекта при наличии помех предлагается использовать алгоритмы фильтрации на основе вэйвлет-преобразований. Для решения этой задачи использовался аппарат вэйвлет-преобразований, встроенный в систему MatLab.

Исследованы возможности применения дискретного вэйвлет-преобразования на основе цифровых фильтров, а также использования различных типов функций вэйвлет для очистки откликов объектов от шумов.

Очистка откликов от шума производилась с использованием встроенной функция wden, которая возвращает структуру декомпрессии вэйвлет-разложения, полученную ограничением вэйвлет-коэффициентов преобразования сигнала х, реконструкцией из которого является сигнал xh:

xh=wden(x, 'heursure', 's', 'one', N, wl), где x — массив отсчётов сигнала;

- Tieursure' — строковый параметр установки правила вычисления порогового значения для ограничения коэффициентов разложения для эвристического варианта порога по методу Штейна;

-Y - строковый параметр установки гибкого (soft) типа порога очистки по правилу dj k = sign(d jk )max(o,|dj k | - ^), где dj,k - вэйвлет-коэффициенты разложения сигнала x, щ — значение порога очистки;

-'one'- строковый параметр, определяющий отсутствие порогового перемасштабирования на уровнях разложения, так как исследуемый сигнал имеет обобщённое описание x(t) = Х0 (t) + e(t), где e(t) — «белый шум»;

- N-число уровней разложения, для исследуемых откликов объектов N=8;

- wl- тип функции вэйвлет (см. табл. 1).

В табл. 1 приведены результаты, полученные при обработке откликов исследуемых объектов с помощью применения различных методов очистки сигналов от шумов.

Таблица 1. Результаты идентификации при разных способах фильтрации

Тип обработки сигнала к ь, А, %

к=0.497 Ьг=1.098 а,=0.545

ФНЧ 0.438 1.697 0.857 12 55 57

Стат. обработка 0.495 1.232 0.641 0.4 12 18

Вэйвлет-фильтрация

вэйвлет «Symlet» 0.496 • 1.149 0.509 0.2 5 7

вэйвлет Мейера 0.500 1.150 0.587 0.3 5 8

вэйвлет «Мексиканская шляпа» 0.495 1.150 0.593 0.2 5 9

биортогональ-ные вэйвлет 0.500 1.149 0.589 0.3 5 8

По результатам, приведенным в табл.1 видно, что применение вэйвлет-преобразований для обработки зашумлённых откликов позволяет добиться большей точности определения коэффициентов передаточной функции исследуемого объекта. По данным табл.1 максимальную точность обеспечивает применение вэйвлетов типа «БутЫ».

Погрешности определялись путём сравнения реакции на ступенчатое воздействие объекта с рассчитанными аналитически коэффициентами ПФ с реакцией на ступенчатое воздействие модели того же объекта с коэффициентами ПФ, полученными в результате идентификации.

В четвёртой главе рассматривается задача помехоустойчивой идентификации навигационных параметров объектов радиолокационным способом. Задачи такого рода возникают при проведении экспериментов в астрофизике, а также в радио- и эхолокационных исследованиях.

Известен способ, в котором для увеличения точности измерения координат используют обработку сигналов нескольких приемных систем разнесенных в пространстве. Он включает обработку сигналов по специальному алгоритму на несущей частоте.

Технические и математические сложности обработки радиосигналов в фазовом пространстве, для которой необходимо измерение спектра в широкой полосе, существенно ограничивают производительность этого способа и, фактически, исключают возможность работы в режиме реального времени, что важно при навигационных измерениях управляющими радиолокационными станциями. Эта же причина ограничивает область применения метода неподвижными объектами. Кроме того, разнесение приемных систем на большие расстояния, обеспечивающее получение высокой точности и необходимость использования сверхточной аппаратуры синхронизации и согласования сигналов во времени на несущей частоте, существенно ограничили область применения метода апертурной обработки сигналов топографическими съемками местности и небесной сферы.

Разработан способ активной идентификации навигационных параметров объектов, в котором устранены указанные недостатки. Он отличается тем, что регистрация откликов осуществляется тремя идентичными каналами, расположенными в одной неподвижной приёмной системе, осуществляется измерение длительности откликов, а не всего частотного спектра. В качестве испытательных сигналов предложено использовать импульсные амплитудно-модулированные сигналы.

Временная зависимость мощности сигнала представлена на рис. 7, где - период колебаний, соответствующий несущей частоте, Т - период амплитудной модуляции.

и 1 1111 III N11

т

Рис. 7. Временная зависимость мощности сигнала

Для реализации способа производится регистрация отклика тремя независимыми идентичными каналами, размещенными в одной

неподвижной приемной системе, диаграммы направленности которых частично перекрываются, осуществляется измерение длительности видеосигналов в каждом из каналов и временного сдвига их друг относительно друга, после чего производится расчет навигационных параметров.

Временная зависимость сигналов в каналах представлена на рис. В.

п ! • « ! I , ¡г!!!!!!. . 1 1 : 1 : : I : 1 : . :

1 | Та() 1 ! ,.1 1Г,

ТаЬ ТЬв 1 1 I ::: 11 •: ! 1 1 1 1 1 » 1 ■

1 1 , ; , . ' 1 ТЬс 1 ТсГ

Рис. 8. Пример временной зависимости эхо-сигнала в каждом канале

Технический результат - увеличение производительности и точности измерения навигационных параметров.

Погрешность измерения навигационных параметров значительно уменьшается по сравнению с измерениями обычной приемной системой.

В заключении формулируются основные результаты, полученные в диссертационной работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Разработано устройство аналогового формирования сигналов в виде время — степенных функций, отличающееся тем, что в качестве переменного сопротивления использован управляемый нелинейный элемент, позволяющий существенно расширить диапазон изменения постоянной времени интегратора. Устройство позволяет производить идентификацию коэффициентов передаточных функций объектов.

2. Разработана программа «Генератор время-степенных сигналов», позволяющая формировать цифровым способом испытательные сигналы в виде время-степенных функций с требуемой амплитудой и длительностью. Программа позволяет генерировать сигналы и осуществлять вывод испытательных сигналов с помощью плат аналогового вывода.

3. Программа «Генератор время-степенных сигналов» опробована экспериментально при идентификации параметров четырёхполюсников первого и второго порядков и моделей системы следящего привода и систем азимутального и угломестного приводов радиотелескопа. Погрешности результатов идентификации коэффициентов передаточных функций составили:

- дня четырёхполюсника первого порядка: ДКо=0.4%; Да1=б%; ДЬ>1=7%;

- для четырёхполюсника второго порядка: ДК<>=1%; Да1=5%; Да2=6%;

- для следящего привода: АКо=0.5%; Да!=1%; Да2=6%;

-для угломестного и азимутального приводов радиотелескопа: ДК0=1%; Да,=4%; Да2=3%; ДЪ!=5%.

Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования разработанной программы для идентификации объектов с передаточными функциями первого и второго порядков, как без полинома числителя, так и с полиномом числителя.

4. Разработана методика активной идентификации объектов, входящих в состав информационно-измерительных и управляющих систем при наличии помех, отличающаяся применением вэйвлет-преобразований для обработки откликов объектов идентификации. Установлено, что применение предложенной методики позволяет снизить погрешности определения коэффициентов передаточных функций по сравнению с низкочастотной фильтрацией и статистической обработкой сигналов. При обработке зашумленных откликов объекта применение вэйвлета типа «5уш1еЬ> обеспечивает наибольшую точность по сравнению с вэйвлетом Мейера, вэйвлетом «Мексиканская шляпа» и биортогональными вэйвлетами.

5. Разработан способ активной идентификации навигационных параметров объектов с помощью испытательных сигналов специальной формы (патент РФ № 2254588), позволяющий увеличить производительность и точность их

измерения. Применение способа позволяет значительно уменьшить погрешность их измерения по сравнению с измерениями обычными приёмными системами.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Андрианова JT. П. Моделирование испытательных сигналов в задачах активной идентификации объектов автоматизации / Л.П. Андрианова, Д.М. Сурков // Материалы докладов второй Всероссийской научно — технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий. Восточно — сибирский государственный технологический университет, Улан-Удэ, 2001г., сс. 116-121 / ISBN 5-89230112-5.

2. Электронный журнал «Исследовано в России» / МФТИ; ред. Кудрявцев H.H., веб-мастер: Легеров Е.; Испытательные сигналы специальной формы в задачах активной идентификации / Андрианова Л. П., Сурков Д. М. / режим доступа http://zhurnal.gpi.ru/articles/2001 /110r.html. свободный ; — Заглавие с экрана. - Яз. рус.

3. Андрианова Л. П. Моделирование пробных сигналов специальной формы в задачах идентификации объектов автоматизации / Л.П. Андрианова, С.Л. Малько, Д. М. Сурков // Материалы 6 Всероссийской научно - технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве», Нижний Новгород, 2002 г. сс. 15-17 / ISBN 5-6718-135-2.

4. Андрианова Л. П. Активная идентификация систем автоматического управления / Л.П. Андрианова, СЛ. Малько, Д. М. Сурков // Материалы международной научно — практической конференции «Пути повышения эффективности АПК в условиях вступления России в ВТО», Уфа, 2003 г., сс. 223-225. / ISBN 5-71280-035-4.

5. Сурков Д. М. Идентификация объектов автоматизации / Д.М. Сурков // «Наука: Поиск 2003». Сб. науч. статей: Вып. 1, Астрахань 2003 г., сс. 334336 / ISBN 5-89388-057-9.

6. Сурков Д. М. Формирование сигналов специальной формы / Д. М. Сурков // «Наука: Поиск 2003». Сб. науч. статей: Выпуск 2, Астрахань, 2004 г., сс. 151-153 / ISBN 5-89154-120-3.

7. Андрианова Л. П. Испытательные сигналы в виде время-степенных функций / Л. П. Андрианова, Д. М. Сурков // «Электрификация сельского хозяйства». Международный науч. сборник. Выпуск 4, Уфа, БГАУ 2005 г-176 с, сс. 118-122 / ISBN 5-71590-161-8.

8. Пат. 2254588 Российская Федерация, МПК7 О 01 Б 1/14. Способ прецизионного измерения навигационных параметров излучающих и отражающих объектов / Власенко В. П., Сорокин А. Ф., Сурков Д. М., заявитель и патентообладатель Астраханский гос. тех. ун-т. №2003114850/09, заявл. 19.05.03, опубл. 20.06.05, Бюл. № 17.

9. Заявка 2006106473/22 МПК7 в 05 В 23/00. Задатчик время-степенных пробных сигналов / Сурков Д. М., заявитель Астраханский гос. тех. ун-т.; № 2006106473/22/007009; приоритет 01.03.06.

АГТУ ЗАК. 865 ТИР. 100 16.ll.06r.

Введение.

Глава 1. Обзор методов идентификации информационно-измерительных и управляющих систем

1.1. Задачи идентификации и особенности их решения.

1.2. Общая постановка задачи идентификации информационно-измерительных и управляющих систем.

1.3. Практическая реализация методов идентификации.

1.4. Идентификация коэффициентов передаточной функции объекта с помощью испытательных сигналов в виде время-степенных функций.

Глава 2. Формирование время-степенных сигналов и идентификация моделей объектов и систем управления ' ;

2.1. Аналоговая реализация генератора испытательных сигналов.

2.2. Принципы формирования испытательных сигналов при цифровой реализации генератора.

2.3. Формирование системы испытательных сигналов для идентификации объектов первого и второго порядков.

2.4. Формирование системы испытательных сигналов для идентификации моделей следящего привода и автоматической системы сопровождения объекта по направлению с помощью цифровых испытательных сигналов.

Глава 3. Экспериментальное определение коэффициентов передаточной функций объектов при наличии помех

3.1. Обработка откликов объектов методами низкочастотной фильтрации.

3.2. Обработка откликов объектов методами статистической обработки сигналов.

3.3. Обработка откликов объектов методами вэйвлетфильтрации.

Глава 4. Способ идентификации навигационных параметров объектов с помощью испытательных сигналов.

Актуальность проблемы. В современной науке и технике непрерывно увеличивается число задач, для решения которых используют информационно-измерительные и управляющие системы. К таким задачам можно отнести управление различными технологическими линиями или процессами, двигательными и генераторными установками, летательными аппаратами, контроль и измерение параметров, реализацию сложных научных экспериментов в астрофизике и ядерной физике. Развитие информационных технологий и элементной базы, а также повышение требований к качеству управления способствуют широкому применению информационно-измерительных систем. На рис. 1 представлены данные компании Rodel&Partner Consulting за 2005 год о доле затрат на внедрение информационно-измерительных систем в различных отраслях промышленности. Отмечается тенденция к увеличению присутствия информационно-измерительных и управляющих систем в промышленном управлении и по отраслям машиностроения.

Отрасли % от общей суммы затрат

Химия н ц ц—нищ >1 |

Машиностроение |ИИИИИИМИИЕЖ1

Переработка нефги НВНВНВИНЕТО Измерительная аппаратура ШЯЯЯШЯЯШШШкШЛ Электронная аппаратура НИИМММЯНЕО Металлургия ШШШШШШШШ2 Бумажная промышленность ЙНВВИЖ2 Выпуск пластмасс l№Q Мегаялообрабогка IBBEJEI Пищевая промышленность НЕЮ Моторостроение ■E3EJ Офисное оборудование E3Q

Рис. 1. Оценка затрат по отраслям промышленности

К управляющим системам предъявляют высокие требования к качеству управления, для обеспечения которых необходимо получить точное математическое описание объекта. Сложность современных объектов управления часто настолько высока, что аналитических подходов к математическому описанию оказывается недостаточно для получения достоверной модели поведения объекта в предполагаемых условиях эксплуатации или при проведении научных экспериментов. Эти условия, как и свойства самого объекта управления, могут не соответствовать расчётным, изменяться с течением времени или быть неизвестными заранее. В таких случаях для получения точного математического описания используют различные методы, основанные на решении задач идентификации. Теоретические и практические вопросы идентификации объектов и систем управления рассматривались в работах таких учёных, как В. В. Солодовников, В. Я. Ротач и др. Поскольку задачи идентификации являются некорректными, возникают определённые сложности при наличии различного рода внешних воздействий, влияющих на погрешность задания исходных данных и приводящих к неустойчивым вычислительным процедурам.

Таким образом, с целью получения математического описания сложных объектов и систем управления с высокой степенью точности в реальных условиях эксплуатации, существует необходимость в разработке помехоустойчивых методов активной идентификации и соответствующего программно-аппаратного обеспечения.

Актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью решать такие задачи с заданной точностью за короткое время, используя при этом относительно простые алгоритмы.

Объект исследования: объекты, входящие в состав информационно-измерительных и управляющих систем.

Предмет исследования:

• методы активной идентификации параметров объектов и систем управления;

• способы формирования активных входных воздействий;

• методы активной идентификации параметров объектов при высоком уровне помех.

Целью работы является разработка помехоустойчивых методов активной идентификации информационно-измерительных и управляющих систем, а также устройств для формирования активных воздействий с заданной точностью.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

• анализ существующих методов идентификации информационно-измерительных и управляющих систем;

• разработка устройства аналогового формирования испытательных сигналов специальной формы;

• разработка программного обеспечения для цифрового формирования испытательных сигналов специальной формы;

• разработка методики активной идентификации информационно-измерительных и управляющих систем с использованием испытательных сигналов специальной формы при высоком уровне помех;

• разработка помехоустойчивого способа активной идентификации с использованием сигналов специальной формы для прецизионного измерения навигационных параметров объектов.

Методы исследования. В работе использованы методы имитационного моделирования, численные методы, методы статистической обработки данных, методы цифровой обработки сигналов.

Научная новизна. В диссертации разработаны и выносятся на защиту следующие основные положения:

1. Предложено устройство для формирования аналоговых испытательных сигналов в виде время-степенных функций, отличающееся использованием интеграторов с нелинейными элементами и цепями линеаризации их характеристик, управляемое микроконтроллером. В качестве нелинейных элементов предложено использовать полевые транзисторы с управляющим р-n переходом.

2. Предложена программная реализация алгоритма формирования цифровым способом испытательных сигналов в виде время-степенных функций.

3. Разработана помехоустойчивая методика активной идентификации параметров объектов, входящих в состав информационно-измерительных и управляющих систем с помощью испытательных сигналов специальной формы, отличающаяся применением алгоритмов фильтрации помех на основе вэйвлет-преобразований.

4. Разработан способ прецизионного измерения навигационных параметров объектов с использованием импульсных испытательных сигналов, отличающийся тем, что регистрация откликов осуществляется тремя идентичными каналами, расположенными в одной неподвижной приёмной системе и осуществляется измерение длительности откликов, а не всего частотного спектра.

Практическая значимость работы.

1. Устройство для формирования аналоговым способом испытательных сигналов специальной формы в широком диапазоне длительности, может быть использовано в составе информационно-измерительных и управляющих систем в подсистемах текущей идентификации параметров объектов, стройство позволяет производить идентификацию коэффициентов передаточных функций объектов. На устройство подана заявка на полезную модель № 2006106473.

2. Разработанное программное обеспечение может быть использовано для формирования испытательных сигналов для идентификации объектов с передаточными функциями первого и второго порядков, в частности для идентификации системы следящего привода и систем азимутального и угломестного приводов радиотелескопа.

3. Методика идентификации информационно-измерительных и управляющих систем может быть использована для получения их точного математического описания при высоком уровне помех. Методика позволяет добиться высокой точности определения коэффициентов передаточных функций.

4. Способ прецизионного определения навигационных параметров объектов с использованием импульсных испытательных сигналов может быть использован при проведении экспериментов в астрофизике, а также в радио- и эхолокационных исследованиях. На способ получен патент РФ № 2254588.

Внедрение результатов работы.

Методика активной идентификации объектов автоматизации при высоком уровне помех, принята к внедрению в ОАО «Астраханское центральное конструкторское бюро».

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на второй Всероссийской научно - технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий.» (Восточно - сибирский государственный технологический университет, Улан - Удэ, 2001 г.), на 6 Всероссийской научно - технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2002 г.), на научно - практической конференции «Пути повышения эффективности АПК в условиях вступления России в ВТО» (Уфа, 2003 г.), на международной конференции «Электрификация сельского хозяйства». (Уфа, 2005 г.) на научно - технических конференциях профессорско-преподавательского состава Астраханского государственного технического университета (Астрахань, 2002, 2003, 2004, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 140 страницах машинописного текста, содержит 84 рисунка, список литературы включает 101 наименование.

Основные результаты диссертационной работы

В работе выполнены системный анализ отечественных и зарубежных источников патентной информации и классификация существующих методов идентификации динамических объектов автоматизации, а также обозначены пути повышения точности и достоверности результатов процедуры активной идентификации объектов управления с помощью испытательных сигналов специальной формы на основе проведенных автором исследований и экспериментов.

Разработано устройство аналогового формирования сигналов в виде время - степенных функций, отличающиеся тем, что в качестве переменного сопротивления использован управляемый нелинейный элемент, позволяющий существенно расширить диапазон изменения постоянной времени интегратора, в качестве устройства управления применён микроконтроллер, работающий по оригинальному алгоритму. Устройство защищено приоритетом на полезную модель №2006106473.

Разработана программа «Генератор время-степенных сигналов», позволяющая формировать испытательные сигналы в виде время-степенных функций с требуемой амплитудой и длительностью. Программа позволяет генерировать сигналы в виде звуковых файлов формата wav и осуществлять вывод испытательных сигналов с помощью плат аналогового вывода.

Программа «Генератор время-степенных сигналов» опробована экспериментально при идентификации параметров RC-звеньев первого и второго порядков и моделей системы следящего привода и угломестного и азимутального приводов в системе автоматического сопровождения объекта по направлению, входящей в состав управляющей системы радиотелескопа. Погрешности результатов идентификации коэффициентов передаточных функций составили:

- для четырёхполюсника первого порядка: АКо=0.4%; Aai=6%; Abj=7%;

- для четырёхполюсника второго порядка: АК0=1%; Аа!=5%; Аа2=6%;

- для следящего привода: АКо=0.5%; Aai=l%; Аа2=6%;

-для угломестного и азимутального приводов радиотелескопа: ДКо=1%; Aa,=4%; Аа2=3%; АЬ,=5%.

Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования разработанной программы для идентификации объектов автоматизации с передаточными функциями первого и второго порядков, как без полинома числителя, так и с полиномом числителя.

Приведены результаты исследований алгоритмов идентификации объектов автоматизации при наличии внешних шумовых воздействий, имитируемых с помощью встроенного в программный продукт SpectraPLUS генератора шума, и установлено, что наличие шумов в отклике объекта приводит к значительным погрешностям результатов определения коэффициентов передаточных функций и необходимости фильтрации. Для повышения точности результатов идентификации исследованы различные способы фильтрации откликов:

- с помощью фильтра низких частот;

- с помощью статистической обработки;

- с помощью методов вэйвлет-фильтрации.

Установлено, что наибольшую точность при обработке зашумлённых откликов объекта обеспечивают ортогональные фильтры с конечной маской (вэйвлет типа «Symlet»)

На основании проведённых исследований разработана инженерная методика активной идентификации объектов автоматизации различного назначения при наличии внешних шумовых воздействий. Произведён качественный и количественный анализ влияния шумовых составляющих на точность идентификации параметров объектов автоматизации.

С использованием методов активной идентификации с помощью испытательных сигналов специальной формы разработан способ прецизионного определения навигационных параметров излучающих и отражающих объектов, защищенный патентом РФ № 2254588, позволяющий увеличить производительность и точность одновременного измерения координат и вектора скорости объектов. Погрешность измерения координат уменьшается в 100 раз в сравнении с измерениями обычной антенной. При заданной точности измерения применение данного способа позволяет использовать антенны меньших размеров, что особенно важно для бортовой аппаратуры в аэрокосмических применениях.

Научная новизна теоретических положений и результатов экспериментальных исследований, полученных автором

Для системного решения задач исследования автором представлена классификация существующих методов идентификации параметров объектов автоматизации, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию ) средств для определения параметров объектов автоматизации различной структуры.

Предложено устройство для формирования аналоговых испытательных сигналов специальной формы на основе интеграторов с полевыми транзисторами с управляющим р-n переходом и с цепями линеаризации их вольтамперных характеристик, управляемое микроконтроллером и позволяющее производить идентификацию объектов автоматизации третьего порядка.

Разработана программная реализация алгоритма цифрового формирования испытательных сигналов специальной формы с помощью плат аналогового вывода и генерации выходных сигналов в виде звуковых файлов формата wav и аналоговым выводом этих сигналов, апробированная при идентификации моделей.

Получены результаты экспериментальных исследований алгоритмов идентификации объектов автоматизации различного назначения с фильтрацией откликов объекта при наличии помех на основе вэйвлет-преобразований.

Разработана инженерная методика активной идентификации параметров объектов автоматизации различного назначения с помощью испытательных сигналов специальной формы с применением алгоритмов фильтрации помех на основе вэйвлет-преобразований.

Разработан способ прецизионного определения навигационных параметров излучающих и отражающих объектов, защищенный патентом РФ № 2254588, позволяющий увеличить производительность и точность одновременного измерения координат и вектора скорости объектов.

Методы исследования, достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы

Разработка теоретических положений и создание на их основе практических рекомендаций стало возможным благодаря комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов исследования. Решение ряда задач теории идентификации, поставленных в работе, стало возможным благодаря известным достижениям указанных научных дисциплин и не противоречит их положениям, базируется на строго доказанных выводах фундаментальных и прикладных наук, таких как математический анализ, математическая статистика, теория цифровой обработки сигналов, теория оптимизации и планирования эксперимента. Созданные методики идентификации объектов автоматизации согласуются с опытом их проектирования.

Разработанные технические решения опробованы экспериментально. Экспериментальные исследования метрологически обеспечены и проводились на экспериментальной базе Астраханского государственного технического университета. Разработанные методики и алгоритмы установки опробованы и прошли испытания и успешно используются в опытно-конструкторском процессе в КБ. Результаты эксперимента и испытаний анализировались и сопоставлялись с известными экспериментальными данными других исследователей.

Достоверность научных положений, выводов и результатов работы подтверждена применением современных методов исследований, результатами проведённых НИР, адекватностью полученных теоретических и экспериментальных данных, а также практическим использованием результатов работы.

Практическая и научная полезность результатов диссертационной работы

Результаты, полученные в диссертационной работе позволяют повысить эффективность проведения НИР и ОКР при создании новых устройств и модернизации известных в КБ предприятий отрасли, повысить качественные результаты разработок.

Разработанные автором устройства и инженерные методики их использования в задачах идентификации объектов автоматизации позволяют и существенно сократить объем экспериментальных исследований, что дает возможность значительно снизить затраты материальных ресурсов, денежных средств и времени на проведение натурных испытаний. Кроме этого, отдельные теоретические результаты являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как электроника и обработка сигналов.

Разработанные и запатентованные схемотехнические решения и алгоритмы позволяют поднять качественные показатели известных устройств, повысить точность их работы и достоверность полученных результатов идентификации при их использовании. Идеи некоторых оригинальных устройств могут быть использованы при проектировании новых технических систем машиностроения.

Разработанное устройство аналогового формирования испытательных сигналов может быть использовано для идентификации различных объектов автоматизации, а также в составе адаптивных систем в подсистеме идентификации параметров объектов управления. Устройство защищено приоритетом на полезную модель № 2006106473.

Разработанное программное обеспечение может быть использовано для формирования испытательных сигналов для идентификации объектов автоматизации.

Разработанная инженерная методика активной идентификации при высоком уровне помех может быть использована в других областях науки и техники для обработки зашумлённых сигналов.

Разработанный способ идентификации параметров излучающих и отражающих объектов с помощью испытательных сигналов, защищенный патентом РФ № 2254588, может быть использован в эхо- и радиолокации для прецизионного определения навигационных параметров объектов.

Результаты экспериментальных исследований различных объектов автоматизации, элементов радиоэлектронных устройств, приведенные в работе, представляют практический интерес при проектировании новых и модернизации известных устройств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Александровский Н. М., Дейч А. М. Методы определения динамических характеристик нелинейных объектов (обзор) // Автоматика и телемеханика, №1, 1968, с. 167-188.

2. Аналоговые коммутаторы. Схемотехника №6, 200 I.e. 16 -18

3. Андрианова Л. П., Шаймарданов Ф. А. Идентификация коэффициентов передаточных функций динамических объектов. Уфа: УГАТУ.-1997.

4. Андриевский Б. Р., Фрадков А. Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами в системе MatLab. СПб.: Наука, 1999.

5. Барабаш Ю. Л. Коллективные статистические решения при распознавании.-М.: Радио и связь, 1983.-224 с.

6. Бессонов А. А., Загашвили Ю. В., Маркелов А. С. Методы и средства идентификации динамических объектов. Л.: Энергоатомиздат, 1989, 280с.

7. Бор Н. Атомная физика и человеческое познание. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1961.-151 с.

8. Васильев В. И. Распознающие системы: Справочник.-К.: Наукова думка, 1983.-230 с.

9. И. Витюк К. Т., Гриценко П. И. и др. Судовые электроустановки и их автоматизация. М., «Транспорт», 1977. 496 с.

10. Второе амплуа звуковой карты. Компьютерра, №18-19, 1999г., с. 22-26.

11. Горелик A. JL, Скрипкин В. А. Методы распознавания. Изд. 2.-М.: Высшая школа, 1984.-219 с.

12. Горошков Б. И. Элементы радио электронных устройств. М.: «Радио и связь». - 1988. с. 129-130.

13. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. - 294 с.

14. Дейч А. М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.

15. Денисов A.M. Введение в теорию обратных задач. М.: Изд-во МГУ, 1994. 207 с.

16. Дмитриев А. Н., Егупов Н. Д., Шершеналиев Ж. Ш. Спектральные методы анализа, синтеза и идентификации систем управления. -Фрунзе, Илим, 1986.

17. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. /Пер. с англ.-М.: Мир, 1978.-510 с.

18. Дьяконов В. П. Справочник по алгоритмам и программам на языке бейсик для персональных ЭВМ. М: «Наука», 1987. с. 137 138.

19. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика.-СПб: Братство, 1994.-365 с.

20. Заездный А. М. Основы расчётов по статистической радиотехнике. М: Связь 1969.

21. Иванов В. А., Чемоданов Б. К., Медведев В. С. Математические основы теории автоматического регулирования. М: «Высшая школа», 1971.

22. Келехсаев Б. Г. Нелинейные преобразователи и их применение. М.: «Солон-Р».- 1999. с. 95-98.

23. Кузин J1. Т. Основы кибернетики: Основы кибернетических моделей. Т.2.-М.: Энергия, 1979.-584 с.

24. Кузовков Н. Т., Карабанов В. А., Салычев О. С. Непрерывные и дискретные системы управления и методы идентификации. М.: Машиностроение, 1978.

25. Лихачёв В. Д. Практические схемы на операционных усилителях. М.: ДОСААФ, 1981.-80с., с. 65.

26. Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков A. J1. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000.-548 с.

27. Музыкин С. Н., Родионова Ю. М. Моделирование динамических систем. Ярославль: Верхне -Волж. книж. изд., 1984.

28. Музыкин С. Н., Родионова Ю. М. Моделирование нелинейных систем с использованием белошумовой идентификации. М.: Можайский полиграф, комбинат, 1999.-200 с.

29. Нудельман П. Я. Полиномные синтезаторы частотных и временных характеристик.-М.: Связь, 1975. 128 с.

30. Опадчий Ю. Ф., Глудкин О. П., Гуров А. И. Аналоговая и цифровая электроника. М: «Радио и связь», 1996 г.

31. Острейховский В. А. Моделирование систем. М.: Наука, 1997.

32. П. Хоровиц, У. Хилл. Искусство схемотехники. М.: «Мир».-1993. 1том. с. 146- 149.

33. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учебное пособие.-М.: Высшая школа, 1997.-389 с.

34. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. -М.: Наука, 1988. -280 с.

35. Пугачёв В. С., Козаков И. Е., Евланов JI. Г. Основы статистической теории автоматических систем. -М.: Машиностроение, 1974.

36. Пупков К. А., Егупов Н. Д., Трофимов А. И. Статистические методы анализа, синтеза и идентификации систем автоматического управления. М. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1998.

37. Р. Стил. «Принципы дельта модуляции», М., Связь, 1979.

38. Романов В.Г. Обратные задачи математической физики. М.: Наука, 1984. 261 с.

39. Ротач В. Я. Об адаптивных системах с текущей идентификацией объекта. Автоматизация в промышленности. № 6, 2004 г.

40. Рязанов 10. А. Проектирование систем автоматического регулирования. 2 е изд. М: «Машиностроение», 1967.

41. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 1997.

42. Слуцкий В.З., Фогельсон Б.И., Левичев В.Г., Ягодин О.Г. Основы радиотехники и радиолокации. М., Воениздат, 1961, 356 с.

43. Смирнов Н. В, Дунин-Барковский И. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М: Наука 1969.

44. Современные методы идентификации систем. / Под ред. П. Эйхскоффа. -М.: Мир, 1983.

45. Современные методы проектирования систем автоматического управления. П/р Петрова Б. Н., Солодовникова В. В., Тонгеева Ю. Н.;М: «Машиностроение», 1967.

46. Солодовников В. В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматлит., 1960.

47. Справочник по радиолокации. Под. ред. М. Скольник. М., Советское радио. 1977. стр. 337-362.

48. Справочник по теории автоматического управления. / Под ред. А. А. Красовского. М.: Физматлит, 1987.

49. Сурков Д. М. Идентификация объектов автоматизации / Д.М. Сурков // «Наука: Поиск 2003». Сб. науч. статей: Вып. 1, Астрахань 2003 г., сс. 334-336 / ISBN 5-89388-057-9.

50. Сю Д., Мейер А. Современная теория автоматического управления и её приложения. М.: Машиностроение, 1972.

51. Темников Ф. Е., Афонин В. А., Дмитриев В. И. Теоретические основы информационной техники.-М.: Энергия, 1979.-511 с.

52. Технические средства диагностирования. Справочник: Клюев В. В., Пархоменко П. П. и др. М.: Машиностроение, 1989.-672 с.

53. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач.-М.: Наука, 1986.-287 с.

54. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. /Пер. с англ.-М.: Мир, 1978.-410 с.

55. Уинстон П. Искусственный интеллект. /Пер. с англ.-М.: Мир, 1980.-520 с.

56. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1977.-320с.

57. Хофман Д. Техника измерений и обеспечение качества. М: Энергоатомиздат, 1983.470 с.

58. Цернер В., Андреа К. Задачи диагностики паровых турбин и система диагностики «Сименс». // Теплоэнергетика, 1993, № 5, с. 65-73.

59. Цыпкин Я. 3. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984.-520 с.

60. Штыкин М. Д. Разработка программно математического комплекса белошумовой идентификации динамических объектов в системах автоматизации технологических процессов. Дисс. канд. техн. наук. М.: МИП, 1992.

61. Эйксхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1979.

62. Эйксхофф П. Основы идентификации систем управления: оценивание параметров и состояния. М.: Мир, 1975.

63. Abry, P., Ondelettes et turbulence. Multiresolution, algorithms de decomposition, invariance d'echelles. Diderot Editeur, Paris, 1997.

64. Berkner К., Wells Jr., R. 0., A correlation-dependent model for denoising via nonorthogonal вэйвлет transforms, CML TR 98-07, Rice University, 1998.

65. Daubechies, I., Ten lectures on вэйвлетз: CBMS-NFS Ser. Appl. Math., 1992.

66. Donoho D. L. De-noising by soft-thresholding, IEEE Trans. On Inform. Theory, vol. 41(3): pp. 613-627, 1995.

67. Goldner, K.: Mathematische Grundlagen fur Regelungstechniker. 3. Aufl. Leipzig: VEB Fachbuchverlag 1970.

68. Grigoriev R. O. Identification and Control of Symmetric System // Phys. Rev. E57, 1550,1998.

69. Knupfer, A.:Technic digitaler Rechenanlagen. Berlin: VEB Verlag Technik 1969.).

70. Lang, M., Guo, H., Odegard J. E., Burrus C. S., Wells Jr, R. O., Noise reduction using an undecimated discrete вэйвлет transform. IEEE Signal Processing Letters, 3: 10-12, 1996.

71. Lange, F. H.: Signale und Systeme, Bd. 1. Spectrale Darstellung. 2. Aufl. Berlin: VEB Verlang Technik 1975.

72. Lange, F. H.: Signale und Systeme, Bd. 3. Regellose Vorgange. 2. Aufl. Berlin: VEB Verlang Technik 1973.

73. Ljung L. and T. Glad. Modeling of Dynamic Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J. 1994.

74. Ljung L. System Identification Theory for the User. Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J. 2nd edition, 1999.

75. Ljung L. System Identification Toolbox User's Guide. Computation. Visualization. Programming. Version 5. The Math Works, Inc. 2000.

76. Mallat, S., A theory for multiresolution signal decomposition: The вэйвлет representation: IEEE Trans. Patt. Anal. Machine Intell., 11, 674-693, 1989.

77. Oppenheim J. and A. S. Willsky. Signals and Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J. 1985.

78. Shensa, M. J., The discrete вэйвлет transform: wedding the a trous and Mallat algorithms. IEEE Trans. Sig. Proc., 40(10), 2464-2482, 1992.

79. Soderstrom Т., Stoica P. System Identification. Prentice Hall International, London. 1989.

80. Пат. 98116599. Способ и устройство для определения траектории кабельной линии в кабелепроводной системе технической установки, а также используемый при этом детектор / Сименс Акциенгезелльшафт (DE). Опубл. 27.06.2000.

81. Пат. 2124711. Способ идентификации аэродинамических характеристик автоматически управляемых летательных аппаратов по результатам лётных испытаний / Летно-исследовательский институт им. М. М. Громова. Опубл. 10.01.1999.

82. Пат. 97111851. Способ и система для тестирования цифрового канала связи с переменными или фиксированными скоростями передачи данных / Квэлкомм Инкорпорейтед (US). Опубл. 20.06.1999.

83. Пат. 2068576. Устройство для определения частотных характеристик звеньев динамических систем / Институт надежности машин АН Беларуси (BY). Опубл. 27.10.1996.

84. Пат. 94032213. Способ последовательной активной идентификации аэродинамических характеристик автоматически управляемых летательныхаппаратов по результатам испытаний / Летно-исследовательский институт им. М. М. Громова. Опубл. 27.06.1996.

85. Пат. 94006456. Способ определения метрологических характеристик АЦП с использованием аналогового тестового сигнала / Басий В.Т., Березовская Л.Б., Гофайзен О.В. Опубл. 20.08.1996.

86. Пат. 94006398. Способ определения характеристики ЦАП с использованием тестового сигнала / Басий В.Т., Березовская Л.Б., Гофайзен О.В. Опубл. 27.01.1996.

87. Пат. 2169940. Способ измерения передаточной функции / Пензенский технологический институт. Опубл. 27.06.2001.

88. Пат. 97107306. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Уфимский государственный авиационный технический университет. Опубл. 27.03. 1999.

89. Пат. 93028385. Идентификатор параметров объекта регулирования регулятором с известными параметрами / Куртис И. В. Опубл. 10.03.1997.

90. Пат. 2166789. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Гарипов Ф.Г., Юлдашбаев Ш.А. Опубл. 10.05.2001.

91. Пат. 2125287. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Шаймарданов Ф.А., Андрианова Л.П., Гарипов Ф.Г. Опубл. 20.01.1999.

92. Пат. 99114636. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Гарипов Ф. Г. Юлдашбаев Ш. А. Опубл. 20.05.2001.

93. Пат. № 97105434. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов и задатчик пробных сигналов для его осуществления / Шаймарданов Ф.А., Андрианова Л.П., Гарипов Ф.Г. Опубл. 20.04.1999.

94. Пат. № 93026925. Идентификатор колебательности замкнутой системы / Куртис И. В. (UA). Опубл. 10.03.1997.

95. Пат. 2002117591. Адаптивная система управления нестационарными объектами со связанными параметрами / Воронежская государственная технологическая академия. Опубл. 20.02.2004.

96. Пат. 2189622. Способ идентификации линейного объекта / Кемеровский государственный университет, Карташов В. Я. Опубл. 20.09.2002.

97. Пат. 2189621. Способ идентификации линейного объекта / Кемеровский государственный университет, Карташов В. Я. Опубл. 20.09.2002.

98. Заявка 2006106473/22 МПК7 G 05 В 23/00. Задатчик время-степенных пробных сигналов / Сурков Д. М., заявитель Астраханский гос. тех. ун-т.; № 2006106473/22/007009; приоритет 01.03.06.