автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Прогнозирующий контроль и адаптивное управление в функциональных подсистемах теплоэнергетических АСУТП

На правах рукописи

АКЧУРИН Дамир Хусяинович

ПРОГНОЗИРУЮЩИЙ КОНТРОЛЬ И АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ В ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМАХ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ АСУТП

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (машиностроение)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2007

0 7 №н1М7

003063896

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» на кафедре "Автоматика и телемеханика".

Научный руководитель — доктор технических наук, профессор

Щербаков Михаил Александрович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Прошин Иван Александрович;

кандидат технических наук, доцент Шаралапов Александр Евгеньевич.

Ведущая организация - государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский энергетический институт" (технический университет), г. Москва.

Защита диссертации состоится " МН?Н 3 2007 г, в 14 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186 03 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» и на сайте университета www.pnzgu.ru

Автореферат разослан " X 3- " мая 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Соколов В. О.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Создание на научной основе систем управления теплоэнергетическими объектами, объединенных в организационно-технологические комплексы, их последовательная декомпозиция по иерархическим уровням и интеграция в единую систему сбора, обработки данных и оперативного управления повышает качество и эффективность производства тепловой и электрической энергии.

В настоящее время теоретические предпосылки решения этой задачи определяются рамками интеллектуального, адаптивного, робаст-ного и предиктивного управления Значительный вклад в развитие таких методов и систем управления внесли отечественные ученые (Попов Е П, Пупков К А , Райбман Н. С , Солодовников В. В , Терехов В А, Фрадков А Л, Цыпкин Я 3 , Ядыкин И Б , и др ), а также зарубежные (Изерман Р., Квакернаак X , Сейдж Э П, Чаки Ф , Эйк-хофф П. и др )

В практическом плане решение этой задачи достигается использованием современных программно-технических комплексов, объединенных в интегрированные БСАБА-системы

Практика разработки подобных систем показала, что создание соответствующего современному уровню программно-аппаратного обеспечения сложных систем управления требует больших затрат времени и средств с привлечением высококвалифицированных специалистов. Поэтому разработка методов и средств контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) в составе 8САОА-систем и создание на этой основе высокоэффективных систем управления являются актуальными задачами

Целью работы является повышение эффективности прогнозирующего контроля и адаптивного управления в функциональных подсистемах теплоэнергетических АСУТП за счет использования современных методов управления, идентификации, динамических нейронных сетей и компьютерных технологий анализа и синтеза систем управления

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие основные задачи:

I. Построение математических моделей функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП с использованием динамических

нейронных сетей и рекуррентных методов оценивания и идентификации.

2 Разработка методов контроля и оценки технического состояния функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП с использованием предложенных линейных динамических моделей и нейронных сетей.

3. Разработка методов контроля и прогнозирования аварийных ситуаций и неблагоприятных режимов работы с использованием логистических уравнений

4 Разработка алгоритмов регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП с использованием методов оптимального и адаптивного управления.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на основе методов современной теории управления, статистических методов оценивания и идентификации, методов параметрической оптимизации, численных и экспериментальных методов.

Достоверность полученных результатов обусловлена корректностью математических выкладок, согласованностью основных теоретических решений и их практической реализацией, а также результатами достаточно обширных вычислительных экспериментов по тестированию созданных алгоритмов, которые подтверждают непротиворечивость основных теоретических результатов и выводов

Научная новизна работы.

1. Получены математические модели для теплоэнергетических объектов в конечномерном пространстве состояний, базирующиеся на общей теории систем.

2 В результате анализа параметров временных рядов, генерируемых функциональными подсистемами в процессе их нормальной эксплуатации, установлено существование неблагоприятных режимов работы, возбуждаемых нестационарными внешними возмущениями, и показано, что при возникновении таких режимов снижается эффективность работы систем управления.

3 На основе теории оценок и проверки статистических гипотез с использованием различных методов идентификации получены достоверные оценки параметров математических моделей функциональных подсистем, позволяющие контролировать их техническое состояние

4 Предложена рекуррентная процедура оценки параметров логистического уравнения, позволяющая осуществить прогноз возникновения аварийных и неблагоприятных режимов работы в системе управления.

5. Разработаны алгоритмы настройки промышленных регуляторов с использованием оптимизационных методов синтеза и методов адаптивного управления в системах с настраиваемой и эталонной моделями.

Практическая ценность работы заключается в разработке современных научно обоснованных методов и средств контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, позволяющих повысить достоверность оценки технического состояния функциональных подсистем, снизить риски возникновения неблагоприятных и аварийных режимов работы, повысить качество регулирования технологических параметров и сократить время на настройку промышленных регуляторов.

Реализация и внедрение результатов работы.

1 В НПФ «КРУГ» внедрены математические модели теплоэнергетических процессов, алгоритмы и программы, моделирующие эти процессы и осуществляющие настройку промышленных регуляторов, а также системы управления с использованием адаптивных регуляторов и нейронных сетей

2 На Пензенской ТЭЦ-1 внедрен программно-технический комплекс контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, используемый в составе БСАВА-сис-темы «КРУГ-2000», установленной на двух турбогенераторах.

3 В ООО «Автоматика плюс» при проектировании и эксплуатации микропроцессорных систем управления технологическими установками используются математические модели систем управления, алгоритмы и программы настройки промышленных регуляторов и методика проектирования и настройки адаптивных пропорциональных интегральных дифференциальных регуляторов (ПИД-регуляторов)

4. Результаты диссертационной работы в виде методик, алгоритмов и программ используются в учебном процессе на кафедре «Автоматика и телемеханика» ГОУВПО "Пензенский государственный университет".

На защиту выносятся:

1 Математические модели теплоэнергетических объектов, базирующиеся на общей теории систем и методе пространства состояний, удовлетворяющие условиям управляемости, наблюдаемости, устойчивости и минимальной реализации закономерностей, связывающих входные воздействия с выходными величинами

2 Результаты параметрической идентификации управляемых процессов, протекающих в подсистемах паровой турбины, позволившие выявить неблагоприятные режимы работы системы управления.

3. Методика оценки технического состояния функциональных подсистем, базирующаяся на теории оценок и проверке статистических гипотез с использованием различных методов идентификации

4. Методика прогноза возникновения аварийных и неблагоприятных режимов работы, основанная на рекуррентной процедуре оценки параметров логистического уравнения

5 Алгоритм настройки промышленных регуляторов с использованием оптимизационных методов синтеза и методов адаптивного управления в системах с настраиваемой и эталонной моделью

Апробация работы. Основные научные и практические результаты исследований по теме диссертации докладывались и обсуждались на научно-технической конференции «Проблемы технического управления в энергетике» (Пенза, 2003); Международном симпозиуме «Актуальные проблемы науки и образования» (Пенза, 2003), VI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (Сочи, 2003); Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2004); Международной научно-технической конференции «Методы и средства и технологии получения и обработки измерительной информации (Измерения-2004)» (Пенза, 2004), XI научно-практической конференции "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 2006), Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2007).

Научные исследования, выполняемые по тематике диссертационной работы, были поддержаны грантом Федерального агентства по образованию для аспирантов государственных образовательных уч-

реждений высшего профессионального образования (2004 г ). Работа была также номинирована Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» за систему прогноза аварийных ситуаций, позволяющую предотвращать аварии на объектах теплоэнергетики на ранних стадиях их развития (апрель 2007 г )

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 1 статья в издании, рекомендованном ВАК России (без соавторов опубликовано 4 работы).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 142 наименований, 3 приложений, содержит 182 страницы основного текста, 103 рисунка и 2 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследований, научная новизна и практическая значимость, а также основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе на основе системного подхода рассмотрены функциональные подсистемы теплоэнергетических АСУТП Показана их взаимосвязь с интегрированными системами управления производством (подсистемами высшего уровня) и системами регулирования технологических параметров, построенными на типовых промышленных регуляторах (подсистемами низшего уровня) В результате сформулированы задачи контроля, регулирования и настройки вышеназванных подсистем

Современные системы управления строятся по иерархическому принципу, охватывают весь цикл работы предприятия и позволяют в принципе успешно решать задачи контроля, регулирования и настройки.

Проведенный на основе концептуального подхода анализ различных функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, протекающих в них технологических процессов и методов управления этими процессами позволил рассматривать их в рамках общей теории систем как сложные системы и в общем виде сформулировать задачу управления как задачу поддержания многомерной случайной функции

показателей технологических процессов, протекающих в системе, или параметров случайной функций в пределах, гарантирующих заданное качество управления

Очевидно, что при многообразии, а зачастую и противоречивости задач управления невозможно осуществить их четкую постановку и сформулировать обобщенный, строго формализованный критерий оптимальности. В этом случае речь может идти о проведении слабо формализованной многокритериальной оптимизации, удовлетворяющей условиям принципа Парето

При таком множестве и противоречивости задач управления более естественным будет построение рассматриваемой системы по иерархическому принципу с ее декомпозицией по уровням иерархии На основе общей теории систем выделяются три иерархических уровня, организационный уровень, уровень математического описания и уровень управления или принятия решений

Проведена декомпозиция исходной задачи на несколько подзадач, при рассмотрении которых на действующих теплоэнергетических АСУТП на первый план выдвигается проблема контроля, адаптивного управления и настройки параметров входящих в них функциональных подсистем Своевременный контроль качества управления, последующая оптимизация процессов регулирования и настройка функциональных подсистем на оптимальный режим работы позволят осуществить решение поставленных задач, сократить время регулирования и настройки подсистем и в значительной мере снизить риск возникновения неблагоприятных и аварийных режимов работы.

Во второй главе рассматриваются основные подходы к созданию математических моделей, строятся обобщенные аналитические модели функциональных подсистем, математические модели внешних возмущений, линейные динамические и нейросетевые модели функциональных подсистем.

Моделирование рассматриваемых функциональных подсистем, которые можно отнести к сложным системам, предлагается осуществлять на основе концептуального, математического и программного подходов.

На концептуальном уровне взаимодействие между переменными моделируемого объекта можно представить в виде следующих отображений, характеризующих процесс управления

P;uxf-»x;x-»x;x->y, где f - множество возмущений, х - множество состояний объекта, и — множество управляющих величин; у - множество регулируемых (наблюдаемых) величин.

Управляемый процесс, связывающий f и и с х и у, может быть описан дифференциальными уравнениями в частных производных

¿Ф(М) = /(х,0 (хеХ,/>0), (1)

при начальных

Л,Ф(х,0) = Р(х) 0=1,2,..,п,хе.Х) (2)

и краевых условиях

Я(Ф(х0,0 = г>,(х0,0 (г = 1,2, .,т, хеХ, Г> 0), (3)

где L, Л, и В, - линейные операторы от функции Ф(х,/) и ее производных, Э(х), /(x,i), ¿>,(x0,i) - линейные однородные функции, х - пространственная координата, m - число управляющих величин, п - число управляемых величин

Ограничимся рассмотрением случая, когда L является волновым оператором или оператором переноса, что соответствует решению динамических процессов распространения возмущений и свободных движений. Выбор такого оператора позволяет рассматривать достаточно широкий класс физических процессов теплоэнергетики, а именно, теплопроводности, диффузии, переноса, газо-, гидродинамики и сводится к решению смешанных задач математической физики для уравнений гиперболического и параболического типов.

Последующая аппроксимация приведенных уравнений позволила получить обобщенные аналитические модели функциональных подсистем в виде линейных динамических моделей

^ = aup(0 + а12т + bjit - т,>, dt (4)

JTfS + \ V /

= «2lP(0 + «22^(0 + b2"(t - h)>

dt

где p(0 и V(t) - параметры процесса, / (/), u(t) - внешние возмущающие и управляющие величины; х\, - время запаздывания.

Были проведены исследования влияния порядка модели и запаздывания на ошибку аппроксимации. Они показали, что повышение порядка выше второго не дает заметного выигрыша в точности модели-

рования, более того, увеличения порядка в некоторых случаях (при плохой обусловленности) может приводить к росту ошибки. Более существенное влияние на ошибку оказывает запаздывание и наличие шумов в канале управления. Поэтому при построении математических моделей функциональных подсистем необходимо точное определение запаздывания и дополнительное введение математических моделей внешних возмущений, построенных с использованием метода формирующих фильтров.

Верификация математических моделей позволила определить требования к организации и структуре нейронных сетей Для построения нелинейных динамических моделей объектов теплоэнергетики целесообразно применение динамических двух или трехслойных нейронных сетей с прямой передачей сигнала В первом слое предлагается использовать п+с1 нейронов (где п — порядок модели, а? — величина дискретного запаздывания), а в качестве функции активации могуг быть использованы линейные функции, так как данный слой будет выполнять функцию цифрового рекурсивного фильтра Второй слой будет содержать 1-3 нейрона, но уже с нелинейной функцией активации, и будет выполнять операцию аппроксимации нелинейных операторов объекта управления Третий слой - это выходной слой, содержащий один нейрон с линейной функцией активации

В третьей главе на основе анализа основных функций контроля теплоэнергетических АСУТП, решается задача оценки технического состояния функциональных подсистем с использованием линейных и нейросетевых моделей. На основе использования логистического уравнения, полученного в результате идентификации с использованием рекуррентного метода наименьших квадратов, поставлена и решена задача прогноза возникновения аварийных ситуаций и неблагоприятных режимов работы объекта управления

Анализ технологических процессов производства электроэнергии на теплоэлектростанциях показал, что современные теплоэнергетические АСУТП в основном успешно выполняют функции контроля и регулирования технологических параметров, однако специфика протекающих в них процессов и большой объем контролируемых и регулируемых параметров не гарантируют полной защиты технологического оборудования от возникновения аварийных и неблагоприятных режимов работы.

Анализ временных трендов позволил установить, что в системах могут возникать неблагоприятные автоколебательные режимы (рисунок 1), приводящие к частым переключениям регулирующих органов и существенным колебаниям регулируемой величины Возникновение таких режимов обусловлено неточной настройкой автоматических регуляторов из-за нестабильности параметров объектов регулирования Предлагается для повышения достоверности контроля и качества регулирования дополнить существующие системы АСУТП функциональными блоками, позволяющими обнаруживать возникновение неблагоприятных режимов работы, выдавать оперативному персоналу информацию о возникновении таких режимов и предлагать рекомендации по изменению параметров настройки автоматических регуляторов для их устранения, а также прогнозировать возникновение аварийных ситуаций.

Статистическую оценку технического состояния функциональных подсистем предложено проводить по параметрам авторегрессионных моделей скользящего среднего (АРСС-моделей), полученным на основе различных методов параметрической идентификации, с последующим определением доверительных оценок и проверкой статистических гипотез принадлежности к определенному классу моделей

Проверка достоверности получаемых оценок проводилась на тестовом объекте с их уточнением на реальном объекте. В качестве тестового был выбран линейный стационарный объект второго порядка с запаздыванием

На вход объекта подавался центрированный случайный сигнал с равномерным законом распределения. Корреляционным методом оценивались временное запаздывание, приведенное к интервалу дискретизации, а рекуррентными методами - порядок и параметры АРСС-моделей для центрированных сигналов на входе и выходе.

Приведенный входной сигнал П0Д-С

Рисунок 1 - Регулирование уровня конденсата в подогревателе высокого давления (ПВД)

В таблице представлены среднеквадратичные значения ошибок (С КО) моделирования для различных моделей: модели максимального правдоподобия (ММП), модели наименьших квадратов (МНК), расширенной модели наименьших квадратов (РМНК), модели стохастической аппроксимации (МСЛ).

Тип модели ММП РМНК МНК МСА

СКО моделей тестового объекта 5,084 6,152 2.627 9,734

СКО моделей ГРП 0.0032 0,004} 0,0046 0,0032

Сравнение различных типов моделей позволило выбрать модель МНК, дающую наименьшую ошибку. Ошибка в оценке коэффициентов передаточной функции для тестового объекта не превышает 1 %.

Помимо тестового объекта, оценка технического состоянии функциональных подсистем проводилась на примере функциональной подсистемы газорегуляторного пункта (ГРП). Результаты моделирования приведены на рисунках 2, 3 и в таблице.

с; £ -о.з

S Q.H

НПС ITTTD НДООО

?ксу5кук 2—¡Коэффициент ДРСС-молели

Рисунок 3 - Переходные характеристики моделей ГРП

Адекватность модели проверялась на основе точечных и доверительных оценок и проверки статистических гипотез. В случае подтверждения гипотезы о принадлежности рассматриваемых моделей к одному классу выбирается модель, обеспечивающая минимальную среднеквадратичную ошибку.

В противном случае оценка технического состояния функциональных подсистем проводилась с использованием многомерной динами-

ческой нейронной сети В результате исследований было установлено, что приемлемые результаты дает двух- или трехслойная нейронная сеть прямой передачи сигнала, использующая алгоритм обучения Ле-венберга - Марквардта, регуляризованный по Байесу. В качестве обучающей выборки использовалось изменение давления на входе и выходе ГРП.

Сравнение ошибок моделирования, полученных на линейных моделях и нейронной сети, показало, что в последнем случае ошибка на порядок меньше.

На рисунке 3 переходная характеристика нейронной сети выделена жирной линией.

Сравнительный анализ переходных характеристик моделей ГРП позволяет сделать вывод, что параметрическая идентификация моделей, основанная на использовании рекуррентных методов, при незначительном уровне естественных шумов объекта может приводить к смещению оценок параметров моделей и, следовательно, к существенным ошибкам идентификации, что требует создания дополнительных искусственных возмущений.

Контроль и прогнозирование аварийных ситуаций предлагается осуществлять по параметрам логистического уравнения

сЬс( Г)

■ rx(t)

k-x(t)

- mx(t), (5)

dt

где x(t) - прогнозируемый параметр, г, кит- параметры уравнения.

Путем подстановки х = — исходное логистическое уравнение сво-

У

дится к линейному разностному уравнению

y(k + l) = d y(k) + а, (6)

где d = е~ЬТ°, а — ———, здесь Ъ = гк-т; Т0- период дискретизации. Ъ

Неизвестные параметры and оцениваются по рекуррентному методу наименьших квадратов Устойчивость оценок этих параметров может свидетельствовать о возникновении аварийной ситуации.

На рисунках 4 и 5 показано аварийное изменение температуры щеточной траверсы электрогенератора и соответствующих ему коэффициентов логистического уравнения Уже за 200 минут до обнаружения аварии существующими средствами контроля значения коэффициен-

тов a vid [см уравнение (6)] практически не изменяются, что экспериментально подтверждает эффективность прогнозирования аварийных ситуаций

Рисунок 4 — Изменение температуры траверсы

Рисунок 5 — Изменение коэффициентов разностного уравнения

В четвертой главе поставлена задача синтеза автоматических регуляторов, в результате решения которой разработаны алгоритм настройки ПИД-регулятора по его временным трендам, адаптивные алгоритмы настройки ПИД-регулятора в системах с настраиваемой и эталонной моделями, а также проведен анализ устойчивости процессов управления и адаптации.

Задача синтеза регулятора формулируется как задача нелинейного программирования.

для заданных передаточных функций объекта регулирования }¥0(р), ПИД-регулятора №'р(р) и возмущения

В{р)е

-рх

1

, W (р) = кп+ -—— + Тр, А(р) р ТиР д/'

найти минимум среднего квадрата ошибки е2

Wf (j(o)

WAp) =

G{p) D(p)'

= -lf 2тс J

i+W(j<*W0ü®)

do> - min

(7)

(8)

при дополнительных условиях на частотные показатели качества, запас по фазе Дф, запас по амплитуде АА и показатель колебательности М

ДФ = я - аг§[^рОш)Г0(усо)], АА = |Гр(;ш)Го0ш)|;

М = шах

со

КОСотс/и)

1 + Жр(;<о)ТГ0От)

Предлагаются два варианта решения этой задачи

1 Полуавтоматическая настройка регуляторов. В этом случае в результате оценки параметров модели объекта определяется его передаточная функция и рассчитываются параметры настройки регулятора, установка которых осуществляется оператором вручную

2 Автоматическая настройка регулятора с использованием методов адаптивного управления

На рисунке 6 приведены переходные характеристики тестового объекта и системы регулирования, а на рисунке 7 - переходные характеристики горячего коллектора и замкнутой системы регулирования давления при полуавтоматической настройке, полученные при различных значениях коэффициента Ар усиления ПИД-регулятора Оператору при этом предоставляется возможность вручную достичь желаемое качество регулирования, увеличивая или уменьшая колебательность переходного процесса путем изменения этого коэффициента.

Рисунок 6 - Переходные характеристики Рисунок 7 - Переходные характеристики тестового объекта и системы реального объекта и системы

В том случае, если естественные шумы объекта не позволяют получить сходящиеся оценки параметров АРСС-модели, рекомендуется использовать автоматический рекуррентный алгоритм настройки в параметрически адаптивной системе с эталонной или настраиваемой моделями.

Для улучшения сходимости оценок модели была выбрана настраиваемая модель неминимальной реализации, задаваемая уравнениями

(у) рО) (у\ ГЭ„

X — Е -А 0 2 + 0 0

[*) { 0 0 -А / V V о)

где У, ¥т - выходной сигнал объекта и модели; V - входной сигнал объекта; 2, V - вспомогательные переменные; (3,- настраиваемые параметры, задаваемые матрицами Р(1),Р(2), Е - единичная матрица размера их и; Л— диагональная матрица наперед заданных чисел размера их и

В блоке настройки использовался градиентный метод. Результаты настройки регулятора оказались близки к оптимальным

В системе с эталонной моделью для устранения неблагоприятных и аварийных режимов работы предлагается использовать адаптивные линейно-квадратичные регуляторы (ЛК-регуляторы) - регуляторы состояния.

Был проведен синтез адаптивного ЛК-регулятора для подогревателя высокого давления (ПВД-6), установленного на пятой турбине Пензенской ТЭЦ-1 В соответствии с разработанным алгоритмом были рассчитаны коэффициенты настройки ЛК-регулятора, приведенные на рисунке 8 На рисунке 9 показаны процессы регулирования уровня в существующей системе и в системе с адаптивным ЛК-регулятором

Изменение коэффициентов регулятора (см рисунок 8) и значительное уменьшение ошибки регулирования (см. рисунок 9) свидетельствуют о целесообразности применения адаптивного управления.

Как показали теоретические и экспериментальные исследования, основное влияние на динамику системы оказывает неточная настройка величины запаздывания в канале настраиваемой модели

Проведенное Б-разбиение в плоскости "коэффициент передачи системы — относительное запаздывание" показало, что система сохраняет устойчивость даже в том случае, когда запаздывание в модели значительно превышает реальное запаздывание в объекте

Были рассмотрены условия сходимости и устойчивости процессов адаптации. Для устойчивости этих процессов с помощью второго

Ь. 1., Г -и

Рисунок 8 - Изменение коэффициентов регулятора

Рисунок 9 ^ 11роцесс регулирования уровня

метода Ляпунова было доказано, что сигнал управления должен быть в достаточной степени обогащен высокими гармониками и иметь характеристики, близкие к характеристикам белого шум а.

В приложении содержатся результаты экспериментальных исследований, а также документы и материалы, подтверждающие результаты внедрения.

1. Значительные единичные мощности энергоблоков, сложность технологического оборудования, нестационарность протекающих в них процессов и их высокая экологическая опасность, значительное влияние «человеческого фактора» на причины возникновения аварий требуют совершенствования функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП и повышение качества их контроля, регулирования и настройки.

2. Исходя из общих цепей управления сформулирована задача настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, включающая В себя выбор алгоритма настройки, параметрический синтез алгоритма управления, тестирование алгоритма на математических моделях и расчет показателей качества системы.

3. Из рассмотрения важнейших теплоэнергетических процессов и принятия гипотезы об их стационарности и эргодичности были получены обобщенные аналитические модели объектов управления в виде линейных динамических и нейросетевых моделей.

4. В результате анализа работы функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП доказано существование неблагоприятных

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

режимов работы оборудования, обоснована необходимость введения дополнительных функций обнаружения, контроля и прогнозирования таких режимов и показано, что введение таких функций расширяет возможности функциональных подсистем

5. Статистическую оценку технического состояния функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП предложено проводить по параметрам АРСС-моделей, полученным на основе различных методов параметрической идентификации с последующей проверкой статистических гипотез При неподгверждении гипотезы оценку технического состояния функциональных подсистем предложено проводить с использованием динамических нейронных сетей

6 Предложено контроль и прогнозирование аварийных ситуаций осуществлять по параметрам логистического уравнения, полученного в результате идентификации на основе рекуррентного метода наименьших квадратов

7. Обоснованы два подхода к поиску оптимальных параметров автоматических регуляторов - полуавтоматическая и автоматическая настройка с использованием рекуррентных алгоритмов настройки в параметрически адаптивной системе с эталонной или настраиваемой моделью, сравнение которых на реальных и тестовых объектах показало близость настраиваемых параметров и устойчивость процессов управления и адаптации.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России

1 Акчурин, Д X Оценка технического состояния функциональных подсистем с использованием линейных динамических моделей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион Технические науки - 2006. - № 6 - С. 288-295.

Публикации в других изданиях

2. Акчурин, Д X Рекуррентный алгоритм настройки ПИД-регуля-тора / Д X. Акчурин, А. П Михайлов, А. Д Семенов // Проблемы технического управления в энергетике . сб. ст. по материалам науч -техн конф. - Пенза Пенз технолог, ин-т, 2003. - С. 239-243

3 Акчурин, Д X Идентификация параметров объектов управления теплоэнергетических 8САБА-систем // Проблемы технического

управления в энергетике ■ сб ст. по материалам науч.-техн конф. -Пенза - Пенз технолог ин-т, 2003 -С. 116-122

4. Акчурин, ДХ. Параметрический синтез регуляторов для одномерных систем на основе частотных показателей качества / Д. X Акчурин, А. Д. Семенов // Актуальные проблемы науки и образования тр Междунар. юбил. симп. В 2-х т Т. 2. - Пенза ИИЦ ПТУ, 2003 -С 297-298.

5 Акчурин, Д. X. Нелинейное робастное управление на основе моделей Вольтерра / Д. X. Акчурин, А. Д Семенов, М А Щербаков // Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права : сб. науч. тр VI Междунар. науч -практ конф - Москва Моск. гос. акад приборостр. и информ, 2003 — С 4-7

6. Акчурин, Д X Адаптивный ПИД-регулятор / Д X. Акчурин, А В. Брюхачев // Датчики систем измерения, контроля и управления. Межвуз. сб. науч. тр - Вып. 23. - Пенза : ИИЦ ПГУ, 2003. - С. 74-76

7. Акчурин, Д X Анализ параметров временных рядов объектов теплоэнергетических систем // Датчики систем измерения, контроля и управления межвуз. сб науч. тр - Вып 23. - Пенза ИИЦ ПГУ, 2003 -С. 76-81

8 Акчурин, Д X Применение рекуррентного метода наименьших квадратов для идентификации параметров объектов управления / Д В. Артамонов, А Д. Семенов, Д X. Акчурин // Университетское образование • сб. материалов VIII Междунар науч.-метод конф -Пенза • ИИЦ ПГУ, 2004. - С. 264-268.

9 Акчурин, Д. X. Расчет математического ожидания и дисперсии регулируемых параметров в системах машинных агрегатов / Д В Артамонов, А. Д Семенов, Д X Акчурин // Проблемы автоматизации и управления в технических системах : тр Междунар науч -техн. конф. -Пенза ИИЦ ПГУ, 2004 -С 62-66

10 Акчурин, Д X. Разработка алгоритма настройки адаптивных линейно-квадратичных регуляторов для регенеративных подогревателей водяного тракта ТЭЦ // Проблемы автоматизации и управления в технических системах • тр. Междунар. науч -техн конф. - Пенза • ИИЦ ПГУ, 2004.-С 66-69.

11 Акчурин, Д X Разработка комбинированной системы регулирования давления в газорегуляторном пункте с применением нейронной сети / Д. X, Акчурин, Н. Н. Хромов // Новые информационные

ВВЕДЕНИЕ

1 ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ПОДСИСТЕМЫ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ АСУТП, МЕТОДЫ ИХ КОНТРОЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ И

НАСТРОЙКИ

1.1 Интегрированные системы управления производством

1.2 Функциональные подсистемы теплоэнергетических АСУ ТП

1.3. Автоматические регуляторы объектов теплоэнергетики

1.4. Задачи контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем

1.5. Выводы по главе

2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ТИПОВЫХ МОДУЛЕЙ И ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ

2.1. Основные подходы к созданию математических моделей

2.2. Обобщенные аналитические модели функциональных подсистем

2.3. Математические модели внешних возмущений

2.4. Линейные динамические модели функциональных подсистем

2.5. Нейронные модели

2.6. Выводы по главе

3. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ

3.1. Основные функции контроля теплоэнергетических АСУТП

3.2. Оценка технического состояния функциональных подсистем с использованием линейных динамических моделей

3.3. Оценка технического состояния функциональных подсистем с использованием нейронных динамических сетей

3.4. Контроль и прогнозирование аварийных ситуаций и неблагоприятных режимов работы

3.5. Выводы по главе

4. РЕГУЛИРОВАНИЕ И НАСТРОЙКА ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ

ПОДСИСТЕМ

4.1. Постановка задачи синтеза автоматических регуляторов

4.2. Настройка ПИД-регулятора по его временным трендам

4.3. Адаптивный алгоритм настройки ПИД-регулятора

4.4. Адаптивный алгоритм настройки регулятора состояния в системе с эталонной моделью

Актуальность темы. Создание на научной основе систем управления теплоэнергетическими объектами, объединенных в организационно-технологические комплексы, их последовательная декомпозиция по иерархическим уровням и интеграция в единую систему сбора и обработки данных и оперативного управления повышает качество и эффективность производства тепловой и электрической энергии.

Характерной особенностью процессов, происходящих в объектах теплоэнергетики, является:

- непрерывный характер основных технологических потоков (носителей тепловой и электрической энергий) и дискретный характер вспомогательных технологических потоков, обеспечивающих работу основных потоков;

- значительные единичные мощности энергоблока, что приводит к значительным потерям при профилактике, ремонте, авариях, а также усложнению вспомогательного технологического оборудования;

- сложность технологического процесса и недостаточная его изученность, что не позволяет ограничиться линейным управлением по состоянию;

- высокая экологическая опасность, необходимость обеспечения высокой пожаро-, взрыво-, электробезопасности.

Отсюда вытекает актуальность задачи повышения эффективности управления теплоэнергетическими процессами, успешное решение которой позволяет повысить качество производимой тепловой и электрической энергии продукции и уменьшить расход энергетических ресурсов.

В настоящее время теоретические предпосылки решения этой задачи определяются рамками интеллектуального, адаптивного, робастного и предиктивного управления. Значительный вклад в развитие таких методов и систем управления внесли отечественные ученые (Попов Е. П., Пупков К. А.,

Райбман Н. С., Солодовников В. В., Терехов В. А., Фрадков А. Л., Цыпкин Я. 3., Ядыкин И. Б., и др.), а также зарубежные (Изерман Р., Квакернаак X., Сейдж Э. П., Чаки Ф., Эйкхофф П. и др.).

В практическом плане решение этой задачи достигается использованием современных программно-технических комплексов, объединенных в интегрированные 5САЭА-системы.

Практика разработки подобных систем показала, что создание соответствующего современному уровню программно-аппаратного обеспечения сложных систем управления требует больших затрат времени и средств с привлечением высококвалифицированных специалистов. Поэтому разработка методов и средств контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) в составе 8САОА-систем • и создание на этой основе высокоэффективных систем управления являются актуальными задачами.

Целью работы является повышение эффективности прогнозирующего контроля и адаптивного управления в функциональных подсистемах теплоэнергетических АСУТП за счет использования современных методов управления, идентификации, динамических нейронных сетей и компьютерных технологий анализа и синтеза систем управления.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие основные задачи:

1. Построение математических моделей функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП с использованием динамических нейронных сетей и рекуррентных методов оценивания и идентификации.

2. Разработка методов контроля и оценки технического состояния функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП с использованием предложенных линейных динамических моделей и нейронных сетей.

3. Разработка методов контроля и прогнозирования аварийных ситуаций и неблагоприятных режимов работы с использованием логистических уравнений.

4. Разработка алгоритмов регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП с использованием методов оптимального и адаптивного управления.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на основе методов современной теории управления, статистических методов оценивания и идентификации, методов параметрической оптимизации, численных и экспериментальных методов.

Достоверность полученных результатов обусловлена корректностью математических выкладок, согласованностью основных теоретических решений и их практической реализацией, а также результатами достаточно обширных вычислительных экспериментов по тестированию созданных алгоритмов, которые подтверждают непротиворечивость основных теоретических результатов и выводов.

Научная новизна работы.

1. Получены математические модели для теплоэнергетических объектов в конечномерном пространстве состояний, базирующиеся на общей теории систем.

2. В результате анализа параметров временных рядов, генерируемых функциональными подсистемами в процессе их нормальной эксплуатации, установлено существование неблагоприятных режимов работы, возбуждаемых нестационарными внешними возмущениями, и показано, что при возникновении таких режимов снижается эффективность работы систем управления.

3. На основе теории оценок и проверки статистических гипотез с использованием различных методов идентификации получены достоверные оценки параметров математических моделей функциональных подсистем, позволяющие контролировать их техническое состояние.

4. Предложена рекуррентная процедура оценки параметров логистического уравнения, позволяющая осуществить прогноз возникновения аварийных и неблагоприятных режимов работы в системе управления.

5. Разработаны алгоритмы настройки промышленных регуляторов с использованием оптимизационных методов синтеза и методов адаптивного управления в системах с настраиваемой и эталонной моделями.

Практическая ценность работы заключается в разработке современных научно обоснованных методов и средств контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, позволяющих повысить достоверность оценки технического состояния функциональных подсистем, снизить риски возникновения неблагоприятных и аварийных режимов работы, повысить качество регулирования технологических параметров и сократить время на настройку промышленных регуляторов.

Реализация и внедрение результатов работы.

1. В НПФ «КРУГ» внедрены математические модели теплоэнергетических процессов, алгоритмы и программы, моделирующие эти процессы и осуществляющие настройку промышленных регуляторов, а также системы управления с использованием адаптивных регуляторов и нейронных сетей.

2. На Пензенской ТЭЦ-1 внедрен программно-технический комплекс контроля, регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, используемый в составе БСАОА-системы «КРУГ-2000», установленной на двух турбогенераторах.

3. В ООО «Автоматика плюс» при проектировании и эксплуатации микропроцессорных систем управления технологическими установками используются математические модели систем управления, алгоритмы и программы настройки промышленных регуляторов и методика проектирования и настройки адаптивных пропорциональных интегральных дифференциальных регуляторов (ПИД-регуляторов).

4. Результаты диссертационной работы в виде методик, алгоритмов и программ используются в учебном процессе на кафедре «Автоматика и телемеханика» ГОУВПО "Пензенский государственный университет".

На защиту выносятся:

1. Математические модели теплоэнергетических объектов, базирующиеся на общей теории систем и методе пространства состояний, удовлетворяющие условиям управляемости, наблюдаемости, устойчивости и минимальной реализации закономерностей, связывающих входные воздействия с выходными величинами.

2. Результаты параметрической идентификации управляемых процессов, протекающих в подсистемах паровой турбины, позволившие выявить неблагоприятные режимы работы системы управления.

3. Методика оценки технического состояния функциональных подсистем, базирующаяся на теории оценок и проверке статистических гипотез с использованием различных методов идентификации.

4. Методика прогноза возникновения аварийных и неблагоприятных режимов работы, основанная на рекуррентной процедуре оценки параметров логистического уравнения.

5. Алгоритм настройки промышленных регуляторов с использованием оптимизационных методов синтеза и методов адаптивного управления в системах с настраиваемой и эталонной моделью

Апробация работы. Основные научные и практические результаты исследований по теме диссертации докладывались и обсуждались на научно-технической конференции «Проблемы технического управления в энергетике» (Пенза, 2003); Международном симпозиуме «Актуальные проблемы науки и образования» (Пенза, 2003); VI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (Сочи, 2003); Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2004); Международной научно-технической конференции «Методы и средства и технологии получения и обработки измерительной информации (Измерения-2004)» (Пенза, 2004); XI научно-практической конференции "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 2006); Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (Пенза, 2007).

Научные исследования, выполняемые по тематике диссертационной работы, были поддержаны грантом Федерального агентства по образованию для аспирантов государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования (2004 г.). Работа была также номинирована Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере по программе «Участник молодежного научно-инновационного конкурса» за систему прогноза аварийных ситуаций, позволяющую предотвращать аварии на объектах теплоэнергетики на ранних стадиях их развития (апрель 2007 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 1 статья в издании, рекомендованном ВАК России. Без соавторов опубликовано 4 работы.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 142 наименований, 3 приложений, содержит 182 страницы основного текста, 103 рисунка и 2 таблицы.

4.6 Выводы по главе 4

1. Задачу регулирования и настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУ ТП предложено рассматривать как оптимизационную задачу нелинейного программирования, решаемую во временной или частотной области.

2. Учитывая специфику рассматриваемых систем, ограничивающих проведение активных экспериментов, обосновано два подхода к поиску оптимальных параметров настройки автоматических регуляторов - полуавтоматическая и автоматическая настройка.

3. В первом случае по временным трендам автоматически определяются параметры модели ОУ, на основе МММ определяются параметры настройки регулятора, которые затем вручную выставляются оператором. В случае, когда естественные шумы объекта не позволяют получить сходящиеся оценки параметров АРСС - модели, рекомендовано искусственное возмущение объекта внешним воздействием, имеющим характеристики белого шума.

4. Настройка регуляторов в полуавтоматическом режиме производится с использованием разработанного автором алгоритма компенсации полюсов передаточной функции ОУ или программного пакета NCD Toolbox среды Matlab.

5. При автоматическом расчете параметров регуляторов предложено использовать рекуррентный алгоритм настройки в параметрически адаптивной системе с эталонной или настраиваемой моделью.

6. Сравнение вышеназванных алгоритмов настройки регуляторов на реальных и тестовых объектах показало близость настраиваемых параметров.

7. Для расширения достоверности контроля и регулирования теплоэнергетических параметров предложено применение многомерных регуляторов состояния, у которых вектор состояния формируется из управления контролируемых параметров. Потеря управления такими регуляторами свидетельствует о высокой вероятности наступления аварийного режима.

8. С использованием методов Ляпунова был проведен анализ устойчивости процессов управления и адаптации. Построение D-разбиения позволило установить, что система сохраняет устойчивость во всем диапазоне возможных изменений параметров объекта. Устойчивость процесса адаптации обеспечивается при условии, что сигнал управления достаточно богат высокими гармониками, т.е. близок к характеристикам белого шума.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. Значительные единичные мощности энергоблоков, сложность технологического оборудования, нестационарность протекающих в них процессов и их высокая экологическая опасность, значительное влияние «человеческого фактора» на причины возникновения аварий требуют совершенствования функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП и повышение качества их контроля, регулирования и настройки.

2. Исходя из общих целей управления сформулирована задача настройки функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП, включающая в себя выбор алгоритма настройки, параметрический синтез алгоритма управления, тестирование алгоритма на математических моделях и расчет показателей качества системы.

3. Из рассмотрения важнейших теплоэнергетических процессов и принятия гипотезы об их стационарности и эргодичности были получены обобщенные аналитические модели объектов управления в виде линейных динамических и нейросетевых моделей.

4. В результате анализа работы функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП доказано существование неблагоприятных режимов работы оборудования, обоснована необходимость введения дополнительных функций обнаружения, контроля и прогнозирования таких режимов и показано, что введение таких функций расширяет возможности функциональных подсистем.

5. Статистическую оценку технического состояния функциональных подсистем теплоэнергетических АСУТП предложено проводить по параметрам АРСС-моделей, полученным на основе различных методов параметрической идентификации с последующей проверкой статистических гипотез. При неподтверждении гипотезы оценку технического состояния функциональных подсистем предложено проводить с использованием динамических нейронных сетей.

6. Предложено контроль и прогнозирование аварийных ситуаций осуществлять по параметрам логистического уравнения, полученного в результате идентификации на основе рекуррентного метода наименьших квадратов.

7. Обоснованы два подхода к поиску оптимальных параметров автоматических регуляторов - полуавтоматическая и автоматическая настройка с использованием рекуррентных алгоритмов настройки в параметрически адаптивной системе с эталонной или настраиваемой моделью, сравнение которых на реальных и тестовых объектах показало близость настраиваемых параметров и устойчивость процессов управления и адаптации.

1. Автоматическое проектирование систем автоматического управления / Под редакцией В.В. Солодовникова.- М.: Машиностроение, 1989. -546 с.

2. Агафонов П.А. Синтез регуляторов по заданному радиусу запасов устойчивости с учетом внешних возмущений на основе Ноо-подхода / Агафонов П.А., Честнов В.Н. // Автоматика и телемеханика. 2004. - №10. - с. 101-108

3. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. М.: Наука, 1971. - 347 с.

4. Акамке X. Развитие стохастических методов. // Современные методы идентификации систем. / Под ред. П. Эйкхоффа.- М.: Мир, 1984.- 400 с.

5. Акчурин, Д. X. Адаптивный ПИД-регулятор / Д. X. Акчурин, А. В. Брюхачев // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 23. - Пенза: ИИЦ ПГУ, 2003. - с.74-76.

6. Акчурин, Д. X. Анализ параметров временных рядов объектов теплоэнергетических систем // Датчики систем измерения, контроля и управления : межвуз. сб. науч. тр. Вып. 23. - Пенза : ИИЦ ПГУ, 2003. - с.76-81.

7. Акчурин, Д. X. Идентификация параметров объектов управления теплоэнергетических БСАОА-систем // Проблемы технического управления в энергетике : сб. ст. по материалам науч.-техн. конф. Пенза : Пенз. технолог, ин-т, 2003. -с.116-122.

8. Акчурин, Д. X. Оценка технического состояния функциональных подсистем с использованием линейных динамических моделей // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2006. -№6. — с.288-295.

9. Акчурин, Д. X. Рекуррентный алгоритм настройки ПИД-регулятора / Д. X. Акчурин, А. П. Михайлов, А. Д. Семенов // Проблемы технического управления в энергетике : сб. ст. по материалам науч.-техн. конф. Пенза : Пенз. технолог. ин-т, 2003. - с.239-243.

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

11. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа, 1986.- 262 с.

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

13. Алексеев A.A. Теория управления / Алексеев A.A., Имаев Д.Х., Кузьмин H.H., Яковлев В.Б. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 1999. - 435 с.

14. Амбарцумян A.A. Управление технологическими процессами на основе событийных моделей. Событийные модели процессов и структуры технологии // Амбарцумян A.A., Казанский Д.Л. / Автоматика и телемеханика. 2001. - №10. -С. 188-202

15. Артамонов Д.В. Нелинейный регулятор / Артамонов Д.В., Семенов А.Д.// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. научн. тр. Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003.- С. 61-66.

16. Артамонов Д.В. Основы теории линейных систем автоматического управления / Артамонов Д.В., Семенов А.Д. Пенза: Изд-во Пензенского гос. ун-та, 2004. - 130 с.

17. Бахилина И.М. Синтез робастных линейных регуляторов при параметрической неопределенности модели объекта / Бахилина И.М., Степанов С.А. // Автоматика и телемеханика. 2001. - № 1. - с. 118-130

18. Белкина Н.В. Об устойчивости оценивания параметров нейронных сетей прямого распространения при работе с биологическими объектами / Белкина Н.В., Крепец В.В., Шакин В.В. // Автоматика и телемеханика. 2002. - №1. -с.76-85

19. Бесекерский В.А. Теория систем автоматического регулирования / Бесе-керский В.А., Попов Е.П. М.: Наука, 1972.

20. Бобылев H.A. Современное состояние теории управления и перспективы ее развития / Бобылев H.A., Пятницкий Е.С., Пиляк Б.Г. // Приборы и системы управления. 1994. - № 11. - с. 19-20.

21. Бойчук JI.M. Синтез координирующих систем автоматического управления. М.: Энергоатомиздат, 1991.- 160 с.

22. Бокс Дж. Анализ временных рядов (т 1,2) / Бокс Дж., Дженкинс Г. М., 1974,406с

23. ЗЬБрусин В.А. Решение задачи Нсо-управления при наличии регулярных возмущений и нелинейностей / Брусин В.А., Самохин Д.Ю. // Автоматика и телемеханика. 2003. - №10. - с.3-14

24. Брусин В.А. Синтез робастных регуляторов по выходу на основе частотных условий / Брусин В.А., Коган М.М. // Автоматика и телемеханика. 2002. -№4.-С. 133-146

25. Бурков В.Н. Основы математической теории иерархических систем. М.: Наука, 1976.-439 с.

26. Есипов Ю.В. Концепция возможной оценки риска техногенных систем // Автоматика и телемеханика. 2003. - №7. - С.5-12

27. Буков В.Н. Регулирование многосвязных систем / Буков В.Н., Максимен-ко И.М., Рябченко В.Н. // Автоматика и телемеханика. 1998. -№ 6. - с.97-111.

28. Бураков М.В. Адаптивное управление сложными объектами / Бураков М.В., Попов О.С. // Оборонная техника. 2000. -№ 6. - с.56 - 61.

29. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968.- 322 с.

30. Буштрук А.Д. Структурная идентификация нелинейных динамических моделей в режиме пассивного эксперимента / Буштрук А.Д., Буштрук Т.Н. // Автоматика и телемеханика. 2001. - №8. - С.61-67

31. Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. М.: Наука, 1986.- 283 с.

32. Вольтерра В. Теория функционалов, интегральных и интегрально-дифференциальных уравнений,- М.: Наука, 1982. 386 с.

33. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. -М.: Энергия, ч. 1, 2, 3, М-Л. 1966-1970.

34. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. Особые линейные и нелинейные системы. М.: Энергия, 1979. - 80 с.43 .Воронов A.A. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость. -М.: Наука, 1979.-180 с.

35. Воронов A.A. Современное состояние и перспективы развития адаптивных систем. Вопросы кибернетики. Проблемы теории адаптивного управления / Воронов A.A., Рутковский В.Ю. М.: Радио и связь, 1985.- 138 с.

36. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учеб. пособие для вузов -М.: ИПРЖР, 2000.-416 с.

37. Глумов В.М. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами: некоторые результаты и направления развития / Глумов В.М., Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. // Автоматика и телемеханика. 1999.-№6.-с.100-116.

38. Гребенюк Е.А. Методы анализа нестационарных временных рядов с неявными изменениями свойств // Автоматика и телемеханика. 2005.-№12 - с.3-31

39. Джури E.H. Робастность дискретных систем. Обзор // Автоматика и телемеханика. 1990.-№ 5-с. 12-21.

40. Диденко Л.И. Проектирование АСУТП на базе агрегатных комплексов с использованием микропроцессоров и микроЭВМ / Диденко Л.И., Розен Ю.В.- М.: Машиностроение. 1995.- 72 с.

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

42. Инструкция по эксплуатации турбины типа ПТ-30-8.8 ст. №4 Пензенской ТЭЦ-1, введена в действие 14.02.2005 г.

43. Казаков И.Б. Анализ стохастических систем в пространстве состояний / Казаков И.Б., Мальчиков C.B. М.: Наука, 1983. - 384 с.

44. Калман Р. Очерки по математической теории систем / Калман Р., Фалб П., Арбиб M. М.: Мир, 1971.- 232 с.

45. Каминскас В. Идентификация динамических систем по дискретным наблюдениям. Часть 1. Основы статистических методов, оценивание параметров линейных систем. Вильнюс: Мокслас, 1982. 254 с.

46. Квейд Э. Анализ сложных систем / Пер. с англ.- М.: Сов. радио, 1969.519 с.

47. Клышлинский Э.С. Метод построения и применение интеллектуальных объектов в системах моделирования / Автоматизация и современные технологии. 1998. - № 2. - с.29-31.

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

49. Колесников JI.A. Основы теории системного подхода. Киев: Наук, думка, 1988.171, 3. с.

50. Колмогоров А.Н. Элементы теории функций и функционального анализа. / Колмогоров А.Н., Фомин C.B. М.: Наука, 1972.- 323 с.

51. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / Комашинский В. И., Смирнов Д. А. М.: Горячая линия - Телеком, 2002.

52. Конева Е.С. Выбор моделей для реальных временных рядов // Автоматика и телемеханика 1988.- №6. - с.3-18.

53. Корн Г. Справочник по математике / Корн Г., Корн Т. М. : Наука, 1976. - 831 с.

54. Коровин Б.Г. Системы программного управления промышленными установками и робототехническими комплексами / Коровин Б.Г., Прокофьев Г.И., Рассудов JI.H. JL: Энергоатомиздат, 1990.-349 с.

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

56. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / Круг-лов В.В., Борисов B.B. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.

57. Круглов С.П. Уточнение условий адаптируемости систем управления с идентификатором и эталонной моделью // Автоматика и телемеханика. 2002. -№12.-С.78-91

58. Куржанский А.Б. Идентификация нелинейных процессов гарантированные оценки / Куржанский А.Б., Фурасов В.Д. // Автоматика и телемеханика. -1999. - № 6. - с.70-87.

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

60. Лэннинг Дж. Случайные процессы в задачах автоматического управления

61. Лэннинг Дж., Бэттин Р.Г. М.: Изд-во иностр. лит., 1958, 347 с.

62. Магергут В.З. Адаптивные позиционные регуляторы и перспективы их применения / Магергут В.З., Егоров А.Ф., Вент Д.П. // Приборы и системы управления. 1998. -№11.- с.53-56.

63. Маматов A.B. Обобщенный критерий робастной модальности линейных систем с эллиптической неопределенностью параметров / Маматов A.B., Подлес-ный В.Н., Рубанов В.Г. // Автоматика и телемеханика. 1999. - №2. - с.83-94.

64. Математическая теория эксперимента. / Под редакцией Ермакова С.Т.-М.: Наука, 1983.-392 с.

65. Медведев B.C. Control System Toolbox. MATLAB 5 / Медведев B.C., Потемкин В.Г. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.

66. Медведев B.C. Нейронные сети. MATLAB 6 / Медведев B.C., Потемкин В.Г. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002.

67. Мееров М.В. Системы многосвязного регулирования. М.: Наука, 1965,- 310с.

68. Месарович М. Общая теория систем: математические основы / Месарович М., Такахара Я. М.: Мир, 1978.- 311 с.

69. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем / Месарович М., Мако О., Такахара Н. М.: Мир, 1973.- 342 с.

70. Методы анализа и синтеза сложных автоматических систем / Под. редакцией П.И. Чинаева.- М.: Машиностроение, 1992.- 304 с.

71. Методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления / Под редакцией Егупова Н.Д. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 1999.-684 с.

72. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 3-х т. Т1: Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления / Под редакцией Егупова Н.Д. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2000. - 748 с.

73. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 3-х т. Т2: Синтез регуляторов и теория оптимизации систем автоматического управления / Под редакцией Егупова Н.Д. М.: Изд-во МГТУ им Баумана, 2000.-736 с.

74. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 3-х т. ТЗ: Методы современной теории автоматического управления / Под редакцией Егупова Н.Д. М.: Изд-во МГТУ им Баумана, 2000. - 748 с.

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

76. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа М.: Наука,1988.- 488 с.

77. Морозов М.В. Анализ адаптируемости нелинейных непрерывных систем управления / Морозов М.В., Ядыкин И.Б. // Автоматика и телемеханика. 2001. -№11. — С.136-144

78. Морозовский В.Т. Многосвязные системы автоматического регулирования.- М.: Энергия, 1970.- 223 с.

79. Никифиров В.О. Робастное управление линейным объектом по выходу // Автоматика и телемеханика. 1998. -№ 10. - с.87-100.

80. Павлов А. А. Синтез релейных систем оптимальных по быстродействию -М.: Наука, 1966.

81. ЮО.Паршева Е.А. Адаптивное управление объектом с запаздывающим управлением со скалярным входом-выходом / Паршева Е.А., Цыкунов A.M. // Автоматика и телемеханика. -2001. -№1. С. 142-149

82. Ю1.Петерка В.Б. Байесовский подход к идентификации систем // Современные методы идентификации. / Под ред. П. Эйкхоффа.-.: Мир, 1979.-302 с.

83. Ю2.Петров Б.Н. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем управления / Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Крутова И.Н. и др.

84. М.: Энергия, 1972.- 260 с.103 .Приспосабливающиеся автоматические системы / Под редакцией Мишкина Э. и Брауна JI. М.: Изд-во иностр. лит. 1963, 670с.

85. Ю4.Прохоров Д.В. Об условиях применимости алгоритмов адаптивного управления в невыпуклых задачах / Прохоров Д.В., Терехов В.А., Тюкин И.Ю. // Автоматика и телемеханика. 2002. - №2. - С. 101 -118

86. Ю5.Пузырев В.А. Самонастраивающиеся микропроцессорные регуляторы -М.: Энергоатомиздат, 1992.- 215 с.

87. Об.Пупков К.А. Статистические методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления / Пупков К.А., Егупов Н.Д., Трофимов А.И. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 1998. - 562 с.

88. Ю7.Пупков К.А. Методы синтеза оптимальных систем автоматического управления / Пупков К.А., Фалдин Н.В., Егупов Н.Д. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2000. - 512 с.

89. Ю8.Пухов Г.Е. Модели технологических процессов / Пухов Г.Е., Хатиашви-ли Ц.С. Киев: Техника, 1974.- 242 с.

90. Ю9.Райбман Н.С. Адаптивные модели в системах управления / Райбман Н.С., Чадеев В.М. -М.: Советское радио, 1966. 156 с.

91. Ю.Розов А.К. Оценивание параметров случайных сигналов в автоматических системах -J1.: Машиностроение, 1990. 171, 1. с.

92. Рубан А.И. Идентификация и чувствительность сложных систем -Томск: Изд-во Том. ун-та, 1982. 302 с.

93. Рыжкин В .Я. Тепловые электрические станции: Учебник для вузов/ Под ред. В .Я. Гиршфельда. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Энергоатомиздат, 1987.-328 е.: ил.

94. ПЗ.Савараш Е. Классические методы в оценивании временных рядов // Современные методы идентификации систем. / Савараш Е., Соэда Т., Накамизо Т. -М.: Мир, 1984.- 400 с.

95. Сардис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления -М.: Мир, 1980.-400 с.

96. Сейдж Э. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении / Сейдж Э., Меле Дж. - М.: Связь, 1976. - 445 с.

97. Пб.Семенов А.Д. Управление непрерывными процессами в системах машинных агрегатов. Пенза: Изд-во ПТУ, 2004. - 229 с.

98. Сильвестров А.И. Идентификация и оптимизация сложных систем /

99. Сильвестров А.Н., Чинаев П.И. M.: Энергоатомиздат, 1987.- 115 с.

100. Симанков B.C. Синтез адаптивных АСУ сложными системами с применением моделей распознавания образов / Симанков B.C., Луценко Е.В. // Автоматизация и современные технологии. 1998. - № 1. - с.32-38.

101. Солодовников В.В. Расчёт и проектирование аналитических самонастраивающихся систем с эталонными моделями / Солодовников В.В., Шрамко Л.С. M.: Машиностроение, 1970. 232 с.

102. Сосонкин В.П. Программное управление технологическим оборудованием -М.: Машиностроение, 1991.- 510 с.

103. Справочник по теории автоматического управления / Под редакцией Красовского A.A. М.: Наука, 1987.- 443 с.

104. Степашко B.C. Алгоритмы МГУА как основа автоматизации процесса моделирования по экспериментальным данным // Автоматика.-1988.-№4.-с.44-55.

105. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления М.: Мир. Наука, 1985. - 294 с.

106. Теория систем. Математические методы и моделирование: Сб.ст. / Пер. с англ. Н.И. Осетинского, с предисл. C.B. Емельянова М.: Мир, 1989. - 382 е.: граф.; 22см. - (Математика: Новое в зарубежное науке / Ред. А.Н.Колмогоров, С.П.Новиков; 44)

107. Токарев В.Л. Информационный подход к решению задачи структурной идентификации // Автоматизация и современные технологии. -1998. -№11.- с.26-31.

108. Тюкин И.Ю. Алгоритмы адаптации в конечной форме для класса нелинейных динамических объектов // Автоматика и телемеханика. 2003. - №6. -С.114-140

109. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах М.: Наука, 1990.-324 с.

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

111. Цыкунов A.M. Адаптивный динамический регулятор для управления объектом по выходу // Автоматика и телемеханика. 2005. - №6. - С. 153-160

112. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах М.: Наука, 1968.- 399 с.

113. Цыпкин Я.З. Теория линейных импульсных систем М.: Физматгиз, 1963.- 968 с.

114. Ш.Шульце К.-П. Инженерный анализ адаптивных систем / Шульце К.-П., Реберг К.-Ю. -М.: Мир. 1992.- 280 с.

115. Ядыкин И.Б. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами / Ядыкин И.Б., Шумский В.М., Овсенян Ф.А. М.: Энергоатомиздат, 1985.- 240 с.

116. Arimoto S., Migazaki F. Stability and Robustness of PID Feedback Control for Robot Manipulators and Sensory Capability, Furst Int. Sump/ of Robotic Research, Preston-Woods, New Hampshire, USA, 1993.

117. Cameron F., Seborg P.E. A self-tuning Controller With a PID structure // Int. J. Control. 1983. Vol. 38. № 2, p. 401-417.

118. Clarke D.W., Cope S.N., Gawthrop P.J. Feasibility study of the application of microprocessor for seft-tuning controllers // Oxford University Department of engineering Stience Report 1137 / 75, 1975.

119. Gawthrop P.J., Phil B.A. Some interpretations of the Self-tuning controller // Procedurs of the IEEE Control and Seience.- 1977. Vol. 124, № 10.- s. 889-894.

120. Hagan,M.T. and H.B. Demuth, "Neural Networks for Control," Proceedings of the 1999 American Control Conference, San Diego, CA, 1999, pp. 1642-1656.

121. MO.Koivo A.J., Guo Т.Н. Adaptive Limas Controller for Robotic Manipulator, IEE Trans, on Automatic Control, Vol. 28, № 2, 1993.

122. Narendra, K.S., S. Mukhopadhyay, "Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models," IEEE Transactions on Neural Networks Vol. 8,1997, pp.475-485.

123. Ragg V. C. Time-optimal control of second order systems with transport lag // Internat. J. Control. 1989. Vol. 9, № 3. p. 243-251.