автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка алгоритмов синтеза адаптивной цифровой системы управления многомерными объектами в условиях нестационарности

На правах рукописи

РЯЗАНЦЕВ Сергей Васильевич

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА АДАПТИВНОЙ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОМЕРНЫМИ ОБЪЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ НЕСТАЦИОНАРНОСТИ

I

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (пищевая и химическая промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидат технических наук

Воронеж 2003

Рабога выполнена в Воронежской государственной технологической академии (ВГТЛ) на кафедре информационных и управляющих систем

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Битюков Виталий Ксенофонтович

Научный консультант:

Официальные оппонент:

Ведущая организация:

кандидат технических наук, доцент Кудряшов Владимир Сергеевич

докгор технических наук, профессор Подвальный Семен Леонидович кандидат технических наук, Курицын Владимир Алексеевич

Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов

Защита диссертации состоится " 24 " декабря 2003 г. в 13э~° час. на заседании Диссертационного совета Д 212.035.02 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Воронежской юсударственной шхнологической академии в ауд. 30 (конференц-зал) но адресу: 394000, г. Воронеж, проспект Революции, 19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВГТА. Автореферат разослан "21 " ноября 2003 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета В.М. Самойлов

-Д

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. К настоящему времени опубликован целый ряд работ посвященных теоретическому анализу и синтезу адаптивных систем управления (АдСУ). Однако большинство исследований касается наиболее простых из них - одноконтурных и комбинированных. При этом синтез многомерных АдСУ имеет ряд особенностей, к которым относятся реализация текущей идентификации объекта управления (ОУ), разработка алгоритмов адаптации основных регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений. Объясняется это не только сложностью математического аппарата синтеза многомерных систем, и соответственно невозможностью его реализации на локальных средствах аналогово1 о управления и на многих существующих средствах цифрового управления, применяемых на производствах, но и отсутствием систематизированных алгоритмов анализа и синтеза многомерных цифровых систем управления (ЦСУ) с возможностью их функционирования в автоматическом режиме (on line). В настоящее время уровень средств контроля параметров (датчики, преобразователи) и цифровой техники, применяемых на производствах для управления процессами, значительно опередил разработки в области теории цифрового управления и практического применения. Поэтому одной из актуальных научных и прикладных задач является развитие существующих в настоящее время подходов к созданию математических моделей и алгоритмов адаптивно цифрового управления многосвязпыми нестационарными объектами с возможностью их реализации в автоматическом режиме.

Цель работы. Разрабогка алгоритмов автоматизированного синтеза адаптивной цифровой системы, обеспечивающих поддержание оптимального управления многомерными нестационарными объектами, повышающих эффективность ведения непрерывных процессов (производств).

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1) разработка алгоритма синтеза адаптивных многомерных ЦСУ;

2) разработка дискретной динамической модели многосвязных

3) синтез и исследование алгоритма текущей идентификации, включая разработку математического, алгоритмического и прикладного программного обеспечения (НПО), позволяющего повысил, точность оценки параметров дискретных моделей нестационарных объектов;

ОУ;

4) разработка и исследование алгоритмов адаптации управляющей части многомерных цифровых систем произвольной размерности, включая математическое, алгоритмическое и программное обеспечение;

5) синтез и исследование качества управления цифровых систем нестационарными многомерными объектами со связанными параметрами при наличии и отсутствии внешних возмущений на примере непрерывных процессов ректификации в производствах мономеров синтетических кау-чуков (СК).

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы применялись системный анализ, теория автоматического управления аналоговых и цифровых систем, алгебра матриц, методы математического моделирования, структурного синтеза, идентификации и нелинейного программирования.

Научная новизна работы:

1. Предложен алгоритм синтеза адаптивных многомерных ЦСУ, отличающийся от известных тем, что учитывает адаптацию основных регуляторов (на основе эквивалентных объектов) и компенсаторов перекрестных связей и возмущений, многомерность ОУ при проведении текущей идентификации.

2. Разработан и исследован алгоритм текущей идентификации, позволяющий повысить точность оценки параметров моделей нестационарных объектов.

3. Предложены и исследованы алгоритмы адаптации основных регуляторов (в том числе на основе эквивалентных ОУ), компенсаторов перекрестных связей и внешних контролируемых возмущений многомерных цифровых систем произвольной размерности.

4. Предложены варианты алгоритмов адаптивного управления для различных структур многосвязной системы.

5. Разработан комплекс ППО, обеспечивающий автоматизированный синтез адаптивного цифрового управления многомерными объектами, и проведено исследование на примере конкретных процессов ректификации в производствах мономеров СК.

Практическая значимость. Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для синтеза адаптивных цифровых связно-комбинированных систем управления различных структур использовано при усовершенствовании проекта автоматизированной системы управления (АСУ) процессом ректификации этилбензола и стирола на ОАО «Нижне-камскнефтехим».

Использование разработанных программных модулей подсистем текущей' идеетифйкэдии моделей каналов ОУ, адаптации цифровых компен-

: • • ! ДО /- 1 •

саторов и регуляторов многосвязных систем, включенных в ГШО АСУ нестационарными процессами в производстве мономера-дивинила па ОАО "Нижнекамскнефтехим", обеспечивает повышение качества управления.

Разработан пакет программ для автоматизированного синтеза адаптивных ЦСУ многомерными объектами, позволяющий:

— определять параметры дискретных моделей многомерных объектов в процессе текущей идентификации с использованием РМНК и предложенных (ПА-З и ПА-4) рекуррентных методов;

— проводить синтез (в режиме off-line) и адаптацию (в режиме online) цифровых регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений многомерных цифровых систем, обеспечивающих более высокое качество управления нестационарными объектами по сравнению с известными многомерными системами.

Апробация работы. Основные результаты по теме диссертационной работы доложены на международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях ММГТ-15, 16», в 2002 году (г. Тамбов) и в 2003 году (г. Ростов-на-Дону, г. Санкт-Петербург), на ограсле-вых конференциях по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности, в 2002 и 2003 годах (г. Воронеж), а также па научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА, в 2000-2003 годах.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 работ, в том числе 7 статей, два патента РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 180 страницах, включает 19 таблиц и 50 рисунков; состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 173 наименований и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи. Раскрыта научная новизна и практическая ценность, приведены результаты апробации и реализации теоретических и практических исследований.

В первой главе на основании критического обзора литературы проводится анализ существующих АдСУ многомерными нестационарными объектами, а также методов их синтеза, включая вопросы моделирования, оптимизации, автоматизации проектирования, текущей идентификации,

адаптации и управления. С учетом выявленных недостатков поставлены задачи и определены основные направления исследований.

Во второй главе разработан алгоритм синтеза многосвязной АдСУ. Приводится дискретная динамическая модель (1) многомерного объекта 'I. . . управления (рис. 1) на основе уравне-

—^^ ний вход-выход (при наличии г входов

£

УУо _ Ч V

______ТТГ М[1](1]

агчт-Чг. —

° ж'»иш--=-"=----

----цг «ИИ -----

уи и выходов и IV возмущений). "Л (1)

Уи/, Ч/0, &0 - матрицы выходов, пе-Рис. 1 Структурная схема г-мерного ременных состояния и параметров ос-ОУ при наличии м' возмущений новных, перекрестных и возмущающих каналов; У - вектор выходов управляемых величин объекта; Г/ - матрица суммирования; - дискретная передаточная функция по основному (/=у) или перекрестному (/#) каналу ОУ и каналу возмущения; /,у=1,г, /=1,и\ И'111+1

£ ¿Ф1Ы . £ ¿/ИЛ . ..-'>-Ч/"í"

«МЛ. .-А

1-

Л'И . .-А

А=1 *=1

им(г), У'](г) - вход и измеряемый выход ОУ; у - выход ос-

новного (/=7), перекрестного (/#) и канала возмущения; а™, 6['1М, -параметры дискретной передаточной функции основного, перекрестного и канала возмущения; - порядки числителя и знаменателя дис-

кретной передаточной функции;/1^) - возмущение; г - оператор сдвига. Рассмотрена г-мерная ЦСУ (рис. 2), описываемая уравнениями (2).

У™ е=у3-у,

,„ и=ИУ-иа, (2)

4 Г^Ч

У'где г=[е[11(г),...,еи(г)]г -вектор ошибок управления; /=!УП!(2),...УИ(7)]7' - вектор заданий;

Рис. 2 Структурная схема системы связанного ^ Л уГии/ у|Г.

управления г-мерным объектом н=[«111(г) и1''1(г)]г '

г/№1

У/"1

...

■

9 " р

ЦГ''т[г]{2) ... ЙГ№1(2)

1 }¥:[2]т(2) ж;11»21 (2) 1

ж;™(г) ...

о

... 1111 (г)' ...

1

О

¿"{'К./)

(г)

1-

А=1

- дис-

кретная передаточная функция регулятора (/=/) или компенсатора (/#);

- параметры передаточной функции регулятора (/:=у) или компенсатора (/#); - порядки числителя и знаменателя

передаточной функции регулятора (/=/) или компенсатора (ЩУ, выходы регуляторов (/=7) и компенсаторов (/#); /,_/- 1,г.

Из (2): (3)

где I - единичная матрица, гх г.

Условие автономности выполняется, если матрица (1+И/0"-И/к"-'И/р") -диагональная. Так как / и - диагональные матрицы, то произведение также должно бьпъ диагональной матрицей. Приравнивая нулю ее недиагональные элементы, приходим к уравнению:

щи авт, ууи авт+Цгии авт^ (4)

где УУ" авт - блочная матрица; IV"авт, ¡Г0ии ает - блочные векторы.

ц/иавп[Ц

уу и авт_

0 ц/а автЦ] цгшавт[Ц о

1 . п/иает— > г'к • . II/ ии авт_ ! ' О ;

тш/иавт[г] О жж?иаап[г] к рргииабт[г]

ц,и шт[,\ _ ма1рица_ получаемая из И^0и вычеркиванием /-ой строки и /-го столбца, (г-1)х(г-1); IV" атп[л - вектор, получаемый из /-го столбца IV" вычеркиванием /-ой строки, (г-1); авт1'] - вектор, получаемый из /-го «голбца ГГв" вычеркиванием /-ой строки, (г-1).

Если ТУа" авт не вырождена, то (4) имеет единственное решение:

цгискт^цгиштуХ.цгтает (5)

Зависимость (5) позволяет рассчитывать дискретные передаточные функции компенсаторов из условия автономности для систем любого по-

рядка с использованием математических программ (MathCad, Maple). Однако повышение числа управляемых величин объекта приводит к резкому увеличению размерности JV" авт. А поскольку возможности любого пакета программ ограничены, то (5) может оказаться нереализуемым. В этом случае предлагается второй подход к расчету компенсаторов. Анализ системы уравнений (4) показывает, что она распадается на г подсистем:

WU шт1<]. Wu шт[,]+}ут ««[.Ц^ /= ^ _ (6)

Очевидно, что каждое решение системы (4) порождает единственное решение всех подсистем вида (6) и наоборот. Решение каждой из подсистем находится по формуле:

цг и ц, и овот[/]у1. цг ии aem{i] ^у ^

Зависимость (7) позволяет свести решение системы большой размерности (4) к последовательному решению г подсистем значительно меньшей (в г раз) размерности каждая. Благодаря этому становится возможным расчет компенсаторов из условия автономности для системы любого порядка с использованием выбранного пакета программ.

В работе предложен универсальный алгоритм настройки управляющей части многомерных ЦСУ в соответствии с заданным критерием (например, сумма квадратов ошибок управления), являющейся в общем случае задачей векторной оптимизации. Для ее решения воспользуемся методом свертки:

(8)

где 8°"" - суммарный критерий; S - вектор критериев качества для каждой управляемой величины объекта; - вектор весовых коэффициентов, сумма элементов которого равна единице.

Расчет настроек осуществляется методом нелинейного программирования в два этапа. На первом этапе задаются начальные значения параметров алгоритмов управления, при которых рассчитываются переходные процессы замкнутой многомерной ЦСУ (9) и частные производные по настраиваемым параметрам (10) с помощью разностных уравнений: E^-Y, f/,"^;,-©;,, и = ГркГЩ, •©„" , F = /;].F1", (9)

где 2Г,, Y', Ux - вектор ошибок управления, задания и управляющих воздействий; U", УД,, 0"к1 - вектор выходов, матрица переменных состояния и вектор настроечных параметров регуляторов и компенсаторов; /;,=/:, - матрицы суммирования; Y", , - вектор выходов, матрица переменных состояния и вектор параметров моделей основных и перекрестных каналов.

гл, дг^дг^щ-,

(10)

где Щ, дЩ , дих, д¥ха, д¥х, дв", , Э!^, дГл , дГркХ - векторы и

матрицы частных производных сигналов системы по настраиваемым параметрам.

На основе (9) - (10) вычисляются Е^, дЕх , а затем ЗУ,, йУ,""":

да, =2- дЕ?. £1, с®,"™=- ау,, (11)

где ЗУ, - вектор частных производных всех критериев; дЕ*, 55,вм" -

матрица значений частных производных ошибок управлений и вектор частных производных критерия 5 <"ов по настройкам регуляторов и/или компенсаторов; Е^ - вектор значений ошибок управления всех управляемых величин; - матрица коэффициентов.

На втором этапе выполняется шаг по настройкам в направлении убывания критерия. Окончание поиска оптимума определяется условием:

(12)

где £■, -точность расчета оптимума; V, = Цау,"™ || - норма градиента.

Расчет большого числа уравнений и использование итерационных численных методов оптимизации для настройки всех управляющих алгоритмов, могут привести к существенному снижению быстродействия адаптации многосвязных систем, что является главным недостатком подхода.

На основе принципа автономности с использованием предложенных уравнений для расчета компенсаторов (5), (7) разработаны второй и третий алгоритмы настройки (адаптации) управляющей части многомерной ЦСУ. Обеспечивая существенное уменьшение размерностей систем уравнений (9) - (10) и возможность одновременной оптимизации всех регуляторов, второй алгоритм позволяет значительно увеличить быстродействие адаптации многомерных ЦСУ. В третьем алгоритме представление на основе принципа автономности г-мерной ЦСУ в виде совокупности одноконтурных (рис. 3), включающих соответствующий У11 основной регулятор (13) и эквивалентный объект с передаточной функцией (14), полученной в результате однократного расчета, позволяет еще больше снизить размерность систем (9) - (10). Это обеспечивает мак-Рис. 3 Эквивалент- симальное быстродействие адаптации автономной ная схема АвЦСУ ЦСУ (АвЦСУ). Принцип расчета настроек регулято-

„»шш

эк«"

■уШ

ров остается таким же, как и в первом алгоритме.

цг 11[7](у]зк» _ ууи[ди]

г ___

(14)

„Л»1И

„ЛИИ

ум

и»И|11

Рассмотрено три варианта связно-комбинированной ЦСУ (СКЦСУ)

при наличии г выходов и и> возмущений (рис. 4). В первом случае (сплошная ,„ линия) ^СКЦСУ :уг) описывается уравнениями

(15), во втором (пунктирная) -

(16) и в

И1Ч

игЛ»1И ---- \ N

----цг «ИИ----

»Й(<"П|

ц»ИИ

У"

ч—

Вариант1П

и=1Гкииа, У^-и+ф/-/.

(17)

Рис. 4. Структурная схема СКЦСУ третьем (штрих пунктирная) - (17). Вариант I Вариант II

е=у'-у, е=/-у,

ии~Цгри-е,

и=1Уки-и"+№/■/, (15) «""=«"+»'//, (16) ■»+№/■/, и^чГ,

у^-и+Я^/-/,

где IV/, IV/ - матрицы дискретных передаточных функций объекта по каналам возмущений и компенсаторов возмущений (по структуре аналогичны №„"), гхщ - вектор суммарных выходов основных регуляторов и компенсаторов возмущений; УУ/^Хг) - дискретная передаточная функция компенсатора возмущения (по структуре аналогична 1¥к"№\г)); нЛА][Ч(г) - выход компенсатора возмущения; й= 1, м>, к= 1, г.

Условие автономности во всех случаях остается прежним и расчет компенсаторов перекрестных связей ведется по выражениям (5), (7).

Структура инвариантных компенсаторов возмущений зависит от способа их подключения и для каждого варианта определяется соответственно зависимостями (18), (19), (20).

и

Вариант I Вариант И Вариант III

^Н^оУН-^/). (18) ^М^у1-^")-1- г/чг/УЧК")-1-

■(-№/). (19) ■(-№/). (20)

Обозначив IV"■ 1УР" и выражая (»У)"1:

(21)

можно записать эквивалентные формулы расчета передаточных функций инвариантных компенсаторов возмущений: Вариант I Вариант II Вариант Ш

Щ/^-ГГ/'/Г1-^/). ГГ/^ГГ/-*1 •(-&/). (23) (24)

(22)

Из (3) следует, что при выполнении условия автономности матрица 7? является диагональной. Это позволяет вывести формулы расчета передаточных функций инвариантных компенсаторов возмущений: Вариант I

№от[к] (2)

1=1 ,(»*

ЦГ»ШЛ (2) + £ (цгФПЛ (2) . цгиЬЫ (г))

(25)

Вариант II

^"Инвариант III

1=1, Нк

цгтт(2)

(26)

..(27)

Разработанные алгоритмы позволяют автоматизировать синтез многомерных ЦСУ различных структур.

В третьей главе предложены алгоритмы текущей идентификации параметров моделей ОУ и адаптации (автоматического синтеза) автономных и инвариантных компенсаторов и расчета передаточных функций эквивалентных ОУ многосвязной системы.

В качестве критерия текущей идентификации Ф использованы зависимости (28), (29):

Щ9„) = (.у'-У)Т-(У -У") -> ш , (28)

шш, (29)

где в - векгор параметров разностного уравнения; у3, уР - вектор экспериментальных и рассчитанных по модели значений выхода ОУ; 0„ - переменная, обозначающая нестационарный параметр вектора в\ у',у, - текущее экспериментальное и рассчитанное по модели значения выхода ОУ.

Выражения (28) и (29) являются квадратичными функциями ограниченным снизу относительно нестационарного параметра 0Я, поэтому они мохут быть представлены следующей формой записи:

Ф(0„)=а-0„2+/3-0я+у, (30)

где а, /3,7 - коэффициенты, определяемые экспериментальными значениями входа и выхода, а также значениями стационарных параметров модели ОУ.

Поскольку на каждом, шаге текущей идентификации экспериментальные значения входа и выхода определены и фиксированы (измеряемы), то, состоящие из них и стационарных параметров модели ОУ, коэффициенты а, ¡1, у являются в эги моменты времени константами.

Из (30) следует, что производная критерия Ф является линейной функцией ошоштельно 0„:

<Ц.Ю = 2авн+р. (31)

Представим идентифицируемый параметр 6И в виде суммы точки экстремума 0* и приращения Ав„:

в„=е;+лея. (32)

Подставив выражение (32) в (31), получим:

(0„) = 2а • (0„* + Ав„)+р = 2а < + 2а ■ Авн + /3 . (33)

Поскольку 0 * — точка экстремума, то:

<^(0>2а-О,; + /3=О. (34)

Отсюда:

0Вя{вя-)^0{Ав„) = 2а-Ав„. (35)

Представим две произвольные точки 0^' и в'21 суммой точки экстремума О.; и соответствующих приращений и А01нг]:

е™=+ле,^, в{;]= в:+лв[2] (36)

На г'-ом шаге текущей идентификации, когда коэффициенты а, ¡3 , у по причинам, указанным выше, являются константами, производная критерия Ф'в (0Н) в выбранных точках примет значения:

= + <2*.(е'ч) = 2а-в1„2]+р. (37)

Подставив вьфажение (36) в (37) и учитывая (34) получим: Фк (0'4) (40,1/1) = 2а• АвЦ], Фк (б'21) = Фк (40'2') = 2а - А6™. (38)

Из отношения 40'1] и выразим точку экстремума 0*:

01"-е; р.

Лв1„2] в™-в;' " 40121-40!,11 •

Используя (38) рассмотрим отношение Ф^(0,'1]) и <2^(0'2'):

ФеФ™) Ф',{Ав[2]) 2а-Ав™ Ав™ '

Тогда подставив в (39) на основании (40) вместо отношения приращений аргумента отношение производных в выбранных точках 0'11 и , получим еще одно выражение для расчета точки экстремума б*:

При векторной нестационарное™, т.е. при изменении двух и более (в пределе всех) параметров динамической модели ОУ, зависимость для расчета точки минимума примет вид:

&'„ = (в[ч -0(0™)-®™ • <Р'(®Ц])) • (<3>'(@,[,21) - 1 )Г', (42) где 0*, &[]], - диагональные матрицы; с^©*=0*;

diag@^1=0^;,; Ша§<2>'(©[-'1)=<?'(01''1); 0* - точка минимума (вектор оптимальных по критерию значений идентифицируемых параметров модели ОУ); 0„ - вектор, элементами которого являются нестационарные параметры 0 ; 0'у1 - у-ое значение вектора идентифицируемых параметров; <^(0„) - вектор частных производных; <Э'(0У) - значение вектора частных производных в точке 0^'; у = 1,2.

На основании полученной зависимости (42) разработан алгоритм текущей идентификации ОУ.

По уточненным в ходе текущей идентификации значениям параметров модели объекта осуществляется адаптация управляющей части системы. При эгом требуется разработка универсальных (не зависящих сгг размерности системы) алгоритмов самонастройки автономных и инвариантных компенсаторов (включая расчет эквивалентных ОУ).

Анализ процедуры синтеза автономных и инвариантных компенсаторов (и эквивалентных ОУ) показывает-, что ее вычислительной основой является произведете полиномов. Поэтому необходима разработка универсальных формул расчета коэффициентов результирующего полинома, получаемого при перемножении двух других, позволяющих автоматизировать процедуру вычислений.

Исходя из этого, рассмотрено произведение двух полиномов:

(43)

где а„ Ъ1 - коэффициенты; ка+1, п0 - порядки полиномов.

При эюм возможны три случая, для которых получены зависимости расчета коэффициентов результирующего полинома с} (таблица 1).

Таблица 1. Зависимости для расчета коэффициентов cJ

№ подгруппы Группа (случай)

ка+\>п0 к0+\=по ко+\<п0

1 ) и а 1=0 1=0

/=0,яв-1. 7=0, п0-\.

2 О II И„ =2^ Л-. 1-0 7=" ч"- II

¡~п.к+\. О1 О /=*в + 1,ив.

3 п0 С1 ~ по с} = 'ъп' по

]'=кп+2,п +кп +1. «' О ' О о Г=п +1,2 и . /=пв+1,пв+*„+!.

Анали з полученных зависимостей (таблица 1), позволяет разработать алгоритм расчета коэффициентов результирующего полинома с/.

с.=2>,А-|- у=0,пв+*.+!, (44)

Г и , /-п > 0, ¡0,1'-к < О,

г ° ' Л- Н (45)

Выражения (44) - (45) являются основой алгоритмов адаптации автономных и инвариантных компенсаторов (и эквивалентных ОУ) СКЦСУ произвольной размерности. Использование зависимостей (5), (7), (14), (18) - (27) и (44) - (45) позволяет провести автоматический синтез (адаптацию) автономных и инвариантных компенсаторов (и эквивалентных ОУ) для

„■пни

_лии

|»¿iml

И7РМ

Hrai hbi®*

4/"

~ цг/1414

имчш w/mrn

fp «ИГО^

^»PIPl

a«P)P)

¡y »PIPI

Рис. 5. Структурная схема АвИнЦСУ ЭР БДФ

У1" систем любой размерности, вне зависимости от порядка моделей каналов управления и возмущений, уп Четвертая глава посвяхцена разработке автономной, автономно-^ инвариантной (АвИнЦСУ) и адаптивной автономно-инвариантной ЦСУ (АдАвИнЦСУ) на примере процесса экстрактивной ректификации бутилен-дивинильной фракции (ЭР БДФ) в производстве СК (рис. 5-6). Структурная схема АвИнЦСУ (рис. 5) включает: объект, сумматоры, основные регуляторы, компенсаторы перекрестных связей и возмущений, обозначенные соответствующими передаточными функциями.

Структурная схема АдАвИнЦСУ (рис. 6) включает: объект 9, сумматоры 1, 2, 7, 8, 18, 19, основные регуляторы 3, 4, компенсаторы перекрестных связей 5, 6, и

Ц 23 ¡¿. возмущений 20, 21, фильтры 10, 11, блоки текущей идентификации 12,

Рис. 6. Структурная схема АдАвИнЦСУ ЭР БДФ _ блоки

^ ^ ^ адаптации ре-

гуляторов 14, 15, компенсаторов перекрестных связей 16, 17, и возмущений 22, 23.

Результаты машинного моделирования и исследования АвЦСУ и АвИнЦСУ, представленные значениями интегральной квадратичной оцен-

ки (ИКО) и статической ошибки (СО) переходных процессов (1111) в таблице 2, показывают улучшение качества управления в АвЦСУ при настройке основных регуляторов по эквивалентным ОУ по сравнению с настройкой по основным каналам (при стабилизированном расходе сырья). На примере варианта II АвИнЦСУ показано обеспечение условия инвариантности при расчете компенсаторов возмущений по зависимости (26).

Таблица 2. Сравнительные показатели качества управления неадаптивных АвЦСУ и АвИнЦСУ

Огпимизапия основных регуляторов Вид ЦСУ ИКО СО

У21

По основным каналам ОУ АвЦСУ 28.121 9.185 1.139е-3 1.441е-4

По эквивалентным ОУ АвЦСУ 28.085 9.183 6.7356&4 1.328е-4

АвЦСУ с возмущениями 46.301 26.042 -6.142е-3 3.807е-2

АвИнЦСУ (П) (26) 28.085 9.183 6.787е-4 1.115е-4

зависимости, по которой рассчитываются инвариантные компенсаторы.

Проведено исследование разработанной АдАвИнЦСУ нестационарным процессом ЭР БДФ, представленное значениями ИКО и СО ПП в таблице 3, включающее сравнительное исследование предложенных алгоритмов текущей идентификации (ПА-3, ПА-4) и РМНК, результаты которых представлены значениями параметров моделей основных каналов ОУ и критерия - сумма квадратов невязки (СКН) между кривыми разгона основных каналов при измененных и исходных (адаптивных) параметрах моделей - в таблице 4. В ходе машинных экспериментов в замкнутой связанной ЦСУ нестационарность объекта имитировалась путем скачкообразного изменения параметров непрерывных моделей по основным каналам управления на 10 % (увеличение постоянных времени и уменьшение коэффициента усиления). При этом запаздывание по первому основному каналу Т]=21,6 мин. (дискретное ¿^=18 тактов), по второму - т2=6 мин. (дискретное д.2=5 тактов). В качестве допущения принималась квазистационарность динамических характеристик по перекрестным каналам ОУ. Это объясняется их менее сильным влиянием на выходы по сравнению с основными каналами.

Анализ результатов показывает повышение точности оценок параметров модели ОУ при использовании ПА-3, ПА-4 по сравнению с РМНК (таблица 4). Полная и частичная адаптация алгоритмов управления АвИнЦСУ (таблица 3) на основе результатов текущей идентификации основных каналов ОУ различными методами (РМНК, ПА-3, ПА-4) показы-

вает улучшение качества управления про сравнению с неадаптивной АвИнГДСУ, при этом наибольшая эффективность достигается в первом случае, а также с увеличением точности результатов текущей идентификации. Это позволяет сделать вывод об эффективности использования разработанных алгоритмов автоматического синтеза регуляторов и компенсаторов и алгоритма текущей идентификации, обеспечивающих синтез адаптивных многомерных ЦСУ и повышение тем самым качества управления.

Таблица 3. Сравнительные показатели качества управления АдАвИнЦСУ

Модель ОУ, использованная дня настройки СУ Адаширующвеся управляющие алгоритмы ИКО СО

У" У" У" У21

измененная Регуляторы, компенсаторы перекрестных связей и возмущений 28.411 9.229 4.041е-4 1.406е-4

исходная Регуляторы, компенсаторы перекрестных связей и возмущений 29.757 9.784 1.0566-2 2.4б9е-3

Проидентафи-цированная поРМНК Регуляторы 29.377 9.358 1.02е-2 2.278е-3

Регуляторы, компенсаторы перекрестных связей и возмущений 28.763 9.246 -3.445е-3 2.283е-4

Проидентифи-пированная поПА-3 Регуляторы 28.683 9.345 1.024е-2 2.264е-3

Регуляторы, компенсаторы перекрестных связей и возмущений 28.413 9.239 -1.001е-4 2.977е-1

Проидеетифи-цированная поПА-4 Регуляторы 28.643 9.355 1.046е-2 2.303е-3

Регуляторы, компенсаторы перекрестных связей и возмущений 28.419 9.275 8.408е-4 2.354е-3

Таблица 4. Параметры модели ОУ

Канал Параметры Значения параметров модели ОУ СКН

Непрерывные Дискрепные

Тг, мин. Тг, мин. к, °/<мас/ (т/ч) ai аг ь, °/<мас/ (т/п)

Первый основной W'111111 исходные 12.61 12.61 -4.8 1.846 0.853 -0.034 66.215

измененные 13.88 13.88 -4.3 1,859 -0,865 -0,025 -

адаптивные (РМНК) 12.35 12.35 -4.3 1.847 -0.854 -0.031 2.185

адапотвные (ПА-3) 13.75 13.75 -4.3 1.858 -0.864 -0.026 0.013

адаптивные (ПА-4) 13.98 13.98 -4.3 1.858 -0.864 -0.025 0.007

Второй основной щ и В !М исходные 5.% 36.77 -10.8 1.805 -0.81 -0.058 349.225

измененные 6.55 40.45 -9.73 1.82 -0.825 -0.044 -

адаптивные (РМНК) 5.86 41 -9.73 1.805 -0.81 -0.047 0.126

адаптивные (ПА-3) 5.93 41.1 -9.73 1.807 -0.812 -0.047 0.087

адаптивные (ПА-4) 6 43.56 -9.76 1.81 -0.815 -0.044 2.3

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Для повышения качества и расширения функциональных возможностей многосвязных АдСУ предложены подходы к текущей идентификации многомерных объектов, адаптации регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений.

2. Разработан алгоритм синтеза адаптивных многомерных цифровых систем различных структур, позволяющий автоматизировать и унифицировать этапы его выполнения с учетом сложных внутренних связей в объектах.

3. Разработаны и исследованы алгоритмы текущей идентификации, повышающие точность оценки параметров моделей объектов.

4. Предложены и исследованы алгоритмы автоматического синтеза цифровых регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений многомерных систем произвольной размерности, обеспечивающие проведение синтеза адаптивных и неадашивных СКДСУ.

5. Разработаны программные модули, реализующие предложенные алгоритмы текущей идентификации объекта, адаптации цифровых регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений, позволяющие проводить автоматизированный синтез адаптивных и неадаптивных многомерных ЦСУ.

6. Проведены вычислительные эксперименты, показывающие улучшение критериев качества управления при использовании программных модулей автоматизированного синтеза многомерных ЦСУ по сравнению с известными методами, что подтверждает эффективность использования предложенной методики.

7. В ходе машинного моделирования показано улучшение критериев качества управления нестационарными объектами при использовании адаптивной СКЦСУ на основе разработанных программных модулей текущей идентификации и адаптации по сравнению с известными многомерными ЦСУ.

8. Использование разработанных программных модулей в составе АСУ процессами ректификации дивинила, этилбензола и стирола на ОАО "Нижнекамскнефтехим" повышает качество управления.

Основное содержание диссертации отражено в работах:

1. Рязанцев C.B. Вьюод универсальных формул пересчета параметров дискретных уравнений через коэффициенты аналоговых // Материалы студенческой научной конференции / Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2000. С. 15 - 18.

2. Кудряшов B.C. Адаптивная цифровая система регулирования нестационарных технологических объектов / B.C. Кудряшов, C.B. Рязанцев // Материалы XXXVIII отчетной научной конференции за 1999 год. Часть 2. Воронеж: ВГТА, 2000. С. 150-152.

3. Кудряшов B.C. Выбор метода текущей идентификации моделей объектов при синтезе адаптивной ЦСУ / B.C. Кудряшов, C.B. Рязанцев // Материалы XXXIX отчетной научной конференции за 2000 год. Часть 2. Воронеж: ВГТА, 2001. С. 23;

4. S. Ryazanzev Method selection of the object model current identification // Актуальные проблемы научно-практических исследований и методологий: Материалы научно-практической конференции аспирантов и соискателей ВГТА на иностранных языках / Под ред. Е.С. Анюшкина; Воронеж. гос. технол. акад. Воронеж, 2001. С. 20-21.

5. Кудряшов B.C. Синтез цифровой адаптивной комбинированной системы управления / B.C. Кудряшов, В.К. Битюков, C.B. Рязанцев, М.В. Алексеев // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XV Международ, науч. конф. / Под общ. ред. B.C. Балакирева. Тамбов: Изд-воТамб. гос. техн. ун-та, 2002. С. 174- 175.

6. Рязанцев C.B. Алгоритм текущей идентификации динамических дискретных моделей при синтезе адаптивных цифровых СУ // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XV Международ, науч. конф. / Под общ. ред. B.C. Балакирева. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. унта, 2002. С. 172 - 174.

7. Бтюков В.К. Синтез алгоритмов идентификации дискретных моделей в адаптивных ЦСУ / В.К. Битюков, B.C. Кудряшов, М.В. Алексеев, C.B. Рязанцев // Материалы XL отчетной научной конференции за 2001 год: В 3 ч. / Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2002. Ч. 2. С. 75-80;

8. Кудряшов B.C. Пакет программ синтеза систем цифрового управления / B.C. Кудряшов, В.К. Битюков, М.В. Алексеев, C.B. Рязанцев // Труды отраслевой конференции по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности / Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2002. С. 87-91;

9. Кудряшов B.C. Синтез адаптивной цифровой связанной системы управления двумерным объектом / B.C. Кудряшов, Н.Р. Бобровников, В.К. Битюков, М.В. Алексеев, C.B. Рязанцев, Ю.Н. Гридин, C.B. Яркин // Приборы и системы. Управление, конпроль, диагностика. 2002. № 12. С. 5 -11.

10. Кудряшов B.C. Алгоритм расчета компенсаторов многомерной цифровой системы управления / B.C. Кудряшов, В.К. Битюков, C.B. Рязанцев, MB. Алексеев // Математические методы в технике и технологиях:

"2 009555^5=

Сб. трудов XVI Международ, науч. конф. / Под общ. ред. B.C. Балакирева / РГАСХМ ГОУ. Ростов н/Д, 2003. С. 151 - 152.

11. Битюков В.К. Алгоритм синтеза цифровых компенсаторов многосвязного объекта управления / В.К. Битюков, B.C. Кудряшов, C.B. Ря-занцев, М.В. Алексеев // Материалы XLI отчетной научной конференции за 2002 год: В 3 ч. / Воронеж гос. технол. акад. Воронеж, 2003. Ч. 2. С. 4247;

12. Пат. 2166788 РФ, МПК 7 G 05 В 13/02, G 05 В 21/00. Адаптивная цифровая система управления нестационарными технологическими объектами / В.В. Ануфриев, B.C. Кудряшов, М.В. Алексеев, C.B. Рязанцев (РФ). -№ 2000105853/09. Заявлено 10.03.00; Опубл. 10.05.01, Бюл. № 13.

13. Пат. 2211470 РФ, МПК 7 G 05 В 13/02. Адаптивная цифровая комбинированная система управления нестационарными технологическими объектами / B.C. Кудряшов, В.К. Битюков, C.B. Рязанцев, М.В. Алексеев (РФ). -№ 2001129730/09. Заявлено 02.11.01; Опубл. 27.08.03, Бюл. № 24;

14. Кудряшов B.C. Синтез цифровых компенсаторов многосвязных систем управления на основе принципа автономности / B.C. Кудряшов, Н.Р. Бобровников, C.B. Рязанцев, Ю.Н. Гридин // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003. № 10. С. 15 - 20.

15. Кудряшов B.C. Исследование качества адаптации дискретных динамических моделей линейных объектов / B.C. Кудряшов, В.К. Битюков, MB. Алексеев, C.B. Рязанцев // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XVI Международ, науч. конф. / Под общ. ред. B.C. Балакирева. Санкт-Петербург: Изд-во Санкт-Петербургского гос. технол. ин-та (техн. ун-та), 2003. С. 116 - 117.

Подписано в печать ¡9, Н. 200 3 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Гарншура Тайме. Ризография Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № ЧЧ9

Воронежская государственная технологическая академия (ВГТА) Участок оперативной полиграфии ВГТА Адрес академии и участка оперативной полиграфии 394017, г. Воронеж, пр. Революции, 19

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА И ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ АДАПТИВНЫХ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОМЕРНЫМИ НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

1.1. Анализ подходов к синтезу систем управления многомерными объектами.

1.2. Характеристика подходов к синтезу систем управления нестационарными объектами.

1.3. Анализ практического применения адаптивных систем управления нестационарными объектами.

1.4. Характеристика подходов к синтезу адаптивных систем управления.

1.4.1. Классификация адаптивных систем управления.

1.4.2. Подходы к синтезу самонастраивающихся систем управления.

1.4.3. Алгоритм синтеза самонастраивающихся систем.

1.4.4. Анализ методов текущей идентификации.

1.4.5. Анализ подходов к адаптации управляющей части многомерной системы.

1.5. Анализ применения технических средств систем управления.

1.6. Выводы.

Глава 2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОПИСАНИЯ И АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ МНОГОМЕРНЫМИ НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

2.1. Алгоритм синтеза адаптивной цифровой системы управления многомерными объектами.

2.2. Разработка математической модели объекта.

2.2.1. Описание топологии физических связей объекта управления.

2.2.2. Идентификация объекта по каналам управления и возмущения.

2.3. Разработка общей структуры многомерной цифровой системы управления и ал

• \ I горитма автоматического синтеза автономных компенсаторов.

2.4. Синтез алгоритмов оптимизации многомерных Цифровых систем управления.

2.4.1. Синтез и анализ алгоритма оптимизации управляющей части несвязанной и связанной неавтономной цифровой системы.

2.4.2. Синтез и анализ первого алгоритма оптимизации управляющей части автономной цифровой системы.

2.4.3. Синтез и анализ второго алгоритма оптимизации управляющей части автономной цифровой системы.

2.5. Синтез связанно-комбинированных цифровых систем управления.

2.6. Выводы.

Глава 3. СИНТЕЗ КОНТУРА АДАПТАЦИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОМЕРНЫМ НЕСТАЦИОНАРНЫМ ОБЪЕКТОМ

3.1. Выбор алгоритма текущей идентификации объекта управления.

3.1.1. Разработка математического описания предлагаемого алгоритма текущей идентификации.

3.1.2. Разработка алгоритма текущей идентификации.120 •

3.2. Синтез алгоритма адаптации автономных и инвариантных компенсаторов и эквивалентных объектов.

3.2.1. Разработка математического описания алгоритма адаптации автономных и инвариантных компенсаторов и эквивалентных объектов.

3.2.2. Алгоритм адаптации автономных и инвариантных компенсаторов.

3.3. Выводы.

Глава 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО ЦИФРОВОГО УПРАВЛЕНИЯ МНОГОМЕРНЫМ ПРОЦЕССОМ ЭКСТРАКТИВНОЙ РЕКТИФИКАЦИИ БУТИЛЕН-ДИВИНИЛЬНОЙ ФРАКЦИИ 4.1. Анализ процесса экстрактивной ректификации бутилен-дивинильной фракции как многомерного нестационарного объекта управления.

4.2. Синтез автономной и автономно-инвариантной цифровых систем управления процессом экстрактивной ректификации бутилен-дивинильной фракции.

4.3. Синтез адаптивной автономно-инвариантной цифровой системы управления многомерным процессом экстрактивной ректификации бутилен-дивинильной фракции при наличии нестационарности.

4.4. Выводы.

Актуальность темы. К настоящему времени опубликован целый ряд работ [28,41,51,60,61,68,89,111,120,123,129,143,151], посвященных теоретическому анализу и синтезу адаптивных систем управления (АдСУ). Основные положения разработаны такими учеными как Я.З. Цыпкин, А.А. Фельдбаум, Б.Н. Петров, А.А. Красов-ский, А.Л.Фрадков, Дж. Саридис, Р. Изерман, К. Острем., Б. Виттенмарк и др. Однако большинство исследований касается наиболее простых из них - одноконтурных и комбинированных. При этом синтез многомерных АдСУ имеет ряд особенностей, к которым относятся реализация текущей идентификации объекта управления (ОУ), разработка алгоритмов адаптации основных регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений. Объясняется это не только сложностью математического аппарата синтеза многомерных систем, и соответственно невозможностью его реализации на локальных средствах аналогового управления и на многих существующих средствах цифрового управления, применяемых на производствах, но и отсутствием систематизированных алгоритмов анализа и синтеза многомерных цифровых систем управления (ЦСУ) с возможностью их функционирования в автоматическом режиме (on line). В настоящее время уровень средств контроля параметров (датчики, преобразователи) и цифровой техники, применяемых на производствах для управления процессами, значительно опередил разработки в области теории цифрового управления и практического применения. Поэтому одной из актуальных научных и прикладных задач является развитие существующих в настоящее время подходов к созданию математических моделей и алгоритмов адаптивно цифрового управления многосвязными нестационарными объектами с возможностью их реализации в автоматическом режиме.

Цель работы. Разработка алгоритмов автоматизированного синтеза адаптивной цифровой системы, обеспечивающих поддержание оптимального управления многомерными нестационарными объектами, повышающих эффективность ведения непрерывных процессов (производств).

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1) разработка алгоритма синтеза адаптивных многомерных ЦСУ;

2) разработка дискретной динамической модели многосвязных ОУ;

3) синтез и исследование алгоритма текущей идентификации, включая разработку математического, алгоритмического и прикладного программного обеспечения (111Ю), позволяющего повысить точность оценки параметров дискретных моделей нестационарных объектов;

4) разработка и исследование алгоритмов адаптации управляющей части многомерных цифровых систем произвольной размерности, включая математическое, алгоритмическое и программное обеспечение;

5) синтез и исследование качества управления цифровых систем нестационарными многомерными объектами со связанными параметрами при наличии и отсутствии внешних возмущений на примере непрерывных процессов ректификации в производствах мономеров синтетических каучуков (СК).

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы применялись системный анализ, теория автоматического управления аналоговых и цифровых систем, алгебра матриц, методы математического моделирования, структурного синтеза, идентификации и нелинейного программирования.

Научная новизна работы:

1. Предложен алгоритм синтеза адаптивных многомерных ЦСУ, отличающийся от известных тем, что учитывает адаптацию основных регуляторов (на основе эк

Ш Бивалентных объектов) и компенсаторов перекрестных связей и возмущений, многомерность ОУ при проведении текущей идентификации.

2. Разработан и исследован алгоритм текущей идентификации, позволяющий повысить точность оценки параметров моделей нестационарных объектов.

3. Предложены и исследованы алгоритмы адаптации основных регуляторов (в том числе на основе эквивалентных ОУ), компенсаторов перекрестных связей и внешних контролируемых возмущений многомерных цифровых систем произвольной размерности.

4. Предложены варианты алгоритмов адаптивного управления для различных структур многосвязной системы.

5. Разработан комплекс ППО, обеспечивающий автоматизированный синтез адаптивного цифрового управления многомерными объектами, и проведено исследование на примере конкретных процессов ректификации в производствах мономеров СК.

Практическая значимость. Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для синтеза адаптивных цифровых связно-комбинированных систем управления (СУ) различных структур использовано при. усовершенствовании проекта автоматизированной системы управления (АСУ) процессом ректификации этил-бензола и стирола на ОАО «Нижнекамскнефтехим».

Использование разработанных программных модулей подсистем текущей идентификации моделей каналов ОУ, адаптации цифровых компенсаторов и регуляторов многосвязных систем, включенных в ППО АСУ нестационарными процессами в производстве мономера-дивинила на ОАО "Нижнекамскнефтехим", обеспечивает повышение качества управления.

Разработан пакет программ для автоматизированного синтеза адаптивных ЦСУ многомерными объектами, позволяющий:

- определять параметры дискретных моделей многомерных объектов в процессе текущей идентификации с использованием РМНК и предложенных (ПА-3 и ПА-4) рекуррентных методов;

- проводить синтез (в режиме off-line) и адаптацию (в режиме on-line) цифровых регуляторов и компенсаторов перекрестных связей 'и возмущений многомерных цифровых систем, обеспечивающих более высокое качество управления нестационарными объектами по сравнению с известными многомерными системами.

Апробация работы. Основные результаты по теме диссертационной работы доложены на международных научных конференциях «Математические методы в ч технике и технологиях ММТТ-15, 16», в 2002 году (г. Тамбов) и в 2003 году (г. Ростов-на-Дону, г. Санкт-Петербург), на отраслевых конференциях по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности, в 2002 и 2003 годах (г. Воронеж), а также на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГТА, в 2000-2003 годах.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 работ, в том числе два патента РФ, две статьи в журнале "Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.", в сборниках трудов XV и XVI Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-15, 16», в сборниках трудов отраслевых конференций по метрологии и автоматизации в нефтехимической и пищевой промышленности.

Содержание диссертационной работы.

Работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, библиографического списка и приложения.

Во введении обоснована актуальность и дана общая характеристика диссертационной работы.

В первой главе приведены основные сведения о проблемах синтеза адаптивных многомерных ЦСУ объектами со связанными параметрами и проанализирована теоретическая база для создания математического обеспечения разработки алгоритмов и систем адаптивного цифрового управления на основе обзора литературы по теории и разработках многомерных и адаптивных ЦСУ. ■ \

Во второй главе приведен общий алгоритм синтеза адаптивных многомерных ЦСУ и математическое описание первого его этапа — синтез основного контура, включающее: анализ многомерного объекта, составление его дискретного динамического описания (модели), разработка и исследование алгоритмов расчета передаточных функций компенсаторов возмущений и эквивалентных ОУ при выполнении условия автономности, разработка и исследование алгоритмов оптимизации (адаптации) основных регуляторов многомерной ЦСУ, составление структурных схем автономно-инвариантных ЦСУ и разработка алгоритмов расчета компенсаторов перекрестных связей из условия автономности и компенсаторов возмущений из условия инвариантности.

В третьей главе представлены результаты разработки математического и алгоритмического обеспечения алгоритмов текущей идентификации и алгоритмов расчета и адаптации передаточных функций эквивалентах ОУ, компенсаторов перекрестных связей из условия автономности и компенсаторов возмущений из условия инвариантности.

В четвертой главе приведены разработка и исследование многомерных и адаптивных многомерных ЦСУ объектами со связанными параметрами в производстве дивинила.

Основные результаты работы можно обобщить в виде следующих выводов.

1. Для повышения качества и расширения функциональных возможностей многосвязных АдСУ предложены подходы к текущей идентификации многомерных объектов, адаптации регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений.

2. Разработан алгоритм синтеза адаптивных многомерных цифровых систем различных структур, позволяющий автоматизировать и унифицировать этапы его выполнения с учетом сложных внутренних связей в объектах.

3. Разработаны и исследованы алгоритмы текущей идентификации, повышающие точность оценки параметров моделей объектов.

4. Предложены и исследованы алгоритмы автоматического синтеза цифровых регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений многомерных систем произвольной размерности, обеспечивающие проведение синтеза адаптивных и неадаптивных СКЦСУ.

5. Разработаны программные модули, реализующие предложенные алгоритмы текущей идентификации объекта, адаптации цифровых регуляторов и компенсаторов перекрестных связей и возмущений, позволяющие проводить автоматизированный синтез адаптивных и неадаптивных многомерных ЦСУ.

6. Проведены вычислительные эксперименты, показывающие улучшение критериев качества управления при использовании программных модулей автоматизированного синтеза многомерных ЦСУ по сравнению с известными методами, что подтверждает эффективность использования предложенной методики.

7. В ходе машинного моделирования показано улучшение критериев качества управления нестационарными объектами при использовании адаптивной СКЦСУ на основе разработанных программных модулей текущей идентификации и адаптации по сравнению с известными многомерными ЦСУ.

8. Использование разработанных программных модулей в составе АСУ процессами ректификации дивинила, этилбензола и стирола на ОАО "Нижнекамскнеф-техим" повышает качество управления.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Аверкин А.Р., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. -М.: Наука, 1986.

2. Адаптивные системы автоматического управления / В.Н. Антонов, A.M. Пришвин, В.А. Терехов, А.Э. Янчевский / Под ред. проф. В.Б. Яковлева. -JL: Изд-во Ленингр. ун-та, 1984. -204с.

3. Ажогин В.В., Згуровский М.З., Бидюк П.И., Демченко A.M., Романенко В.Д., Корбич Ю.С., Якимчук Н.К., Катюшин А.И. Адаптивная система управления объектами с запаздыванием. А.с. № 1297009, кл. G 05 В 13/02. Заявлено 31.07.85; опуб. 15.03.87, бюл. № 10.

4. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. -М.: Высш. шк., 1989.-263с.

5. Александров А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем. -М.: Машиностроение, 1986. -272с.

6. Алексеев М.В. Синтез алгоритмов и систем цифрового управления многомерными объектами с оптимизацией временного такта квантования сигналов: Дис. . к-та техн. наук. Воронеж, 2001, -163с.

7. Анисимов И.В. Основы автоматического управления технологическими процессами нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности. -Л.: Химия, 1967.-408с.

8. Ануфриев В.В., Кудряшов B.C., Алексеев М.В. Способ автоматического управления процессом экстрактивной ректификации. Патент РФ № 2146960, кл. В 01 D 3/42, G 05 В 21/00. Заявлено 10.01.99; опубл. 27.03.00, бюл. № 9.

9. Ануфриев В.В., Кудряшов B.C., Алексеев М.В., Рязанцев С.В. Адаптивная цифровая система управления нестационарными технологическими объектами. Патент РФ № 2166788, МПК 7 G 05 В 13/02, G 05 В 21/00. Заявлено 10.03.00; опубл. 10.05.01, бюл. № 13.

10. Ю.Архангельский А.В., Мищенко Ю.И., Прокофьева Р.И., Крайний В.И. Система автоматического управления. А.с. № 985761, М. Кл3. G 05 В 13/04. Заявлено 03.04.80; опуб. 30.12.82, бюл. № 48.

11. П.Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1988.-128с.

12. Барский Я. Л. Разработка адаптивной расчетно-информационной системы для предсказания физико-химических свойств: Автореферат дис. . к-та техн. наук. Москва, 1988. -16с.

13. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

14. М.Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. -М.: Наука, 1972. -768с.

15. Бобцов А.А. Алгоритм робастного управления линейным объектом по выходу с компенсацией неизвестного детерминированного возмущения // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2003. № 2.

16. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1.

17. Бояринов А.И. Методы оптимизации в химической технологии / А.И. Боя-ринов, В.В. Кафаров. -М.: Химия, 1969. -564с.

18. Брикман М.С., Репников А.Д. О принципиальной эффективности метода разделения. В кн.: Методы и модели управления и контроля. Рига, 1979, с.87-92.

19. Брусов В.Г., Сухарев Е.А., Левичев Ю.Д. Самонастраивающаяся система комбинированного регулирования. А.с. № 1511734, кл. G 05 В 13/00. Заявлено 29.09.86; опуб. 30.09.89, бюл. № 36.

20. Будущее искусственного интеллекта / Под ред. К.Е. Ливитина и Д.А. Поспелова.-М.: Наука, 1991.

21. Букреев Д.В. Адаптивный высокочастотный бесконтактный микропроцессорный кондуктометр: Автореферат дис. к-татехн. наук. Тамбов, 1999. -16с.

22. Вавилов А.А. Структурный и параметрический синтез сложных систем. Л., 1979. -94с.

23. Волгин Л.Н. Оптимальное дискретное управление динамическими системами / Под ред. Крутько. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -240с.

24. Воронов А.А. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1979. -336с.

25. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления: Оптимальные, многосвязные и адаптивные системы. -Л.: Энергия, 1970. -328с.

26. Воронов А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1985. -352с.

27. Галушкин А.И. О работах по нейрокомпьютерам в Научном центре нейрокомпьютеров Российской Академии наук // Новости искусственного интеллекта. 1992. № 4.

28. Гладков Ю.М., Ермилова Т.В., Косиков B.C., Курдюков А.П., Начинкина Г.Н., Павлов Б.В., Рутковский В.Ю. Система управления нестационарными объектами с эталонной моделью. А.с. № 1711117, кл. G 05 В 13/04. Заявлено 05.04.89; опуб. 07.02.92, бюл. № 5.

29. Голант А.И., Альперович J1.C., Васин В.М. Системы цифрового управления в химической промышленности. -М.: Химия, 1985. -256с.

30. Голубятников В.А., Шувалов В.В. Автоматизация производственных процессов и АСУП в химической промышленности. -М.: Химия, 1978. -376с.

31. Гончаров В.И. Синтез робастных регуляторов низкого порядка / В.И. Гончаров, А.В. Лиепинып, В.А. Рудницкий // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2001. №4.

32. Громыко В.Д., Санковский Е.А. Самонастраивающиеся системы с моделью. М., 1974. 80с.

33. Гропп Д. Методы идентификации систем. -М.: Мир, 1979.

34. Дегтярев О.В., Евстифеев В.В., Лукашенков А.А. Самонастраивающаяся система управления с эталонной моделью. А.с. № 877471, М. Кл3. G 05 В 13/04. Заявлено 29.02.80; опуб. 30.10.81, бюл. № 40.

35. Деревицкий Д.П., Фрадков А.Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. -М.: Наука, 1981. -216с.

36. Джамшиди М. Автоматизированное проектирование систем управления. Пер. с англ. Дунаева В.Г. и Косилова А.Н. -М.: Машиностроение, 1989. -334с.

37. Дрейзин В.Э., Ишков П.Н. Проблемы создания АСУТП на базе современных программно-технических комплексов // Приборы и системы. Управление, контроль,диагностика. 2002. №12. С. 1-5.

38. Дудников Е.Г. Автоматическое управление в химической промышленности. -М.: Химия, 1987.46.3аде JL, Дезоер Ч. Теория линейных систем. М., 1970. 704с.

39. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к понятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

40. Идентификация динамических систем / Под ред. А. Немуры. -Вильнюс: Минтис, 1974. -286с.

41. Изерман Р. Цифровые системы управления. Пер. с англ. под ред. чл.-корр. АН СССР И.М. Макарова. -М.: Мир, 1984. -541с.

42. Казакевич В.В. Об экстремальном регулировании: Дис. . к-та техн. наук. МВТУ. -М., 1944.

43. Казакевич В.В. Способ автоматического регулирования различных процессов по максимуму или по минимуму // Авторское свидетельство. 25.11.1943. — № 66335.

44. Каминскас В. Идентификация динамических систем по дискретным наблюдениям. -Вильнюс: Мокслас, 1982.

45. Каминскас В., Немура А. Статистические методы в идентификации динамических систем / Под ред. А. Немуры. -Вильнюс: Минтис, 1975. -190с.

46. Кафаров В.В. Основы массопередачи. -М.: Высш. шк., 1979. -439с.

47. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. -М.: Химия, 1985.-448с.

48. Кафаров В.В., Глебов М.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств. -М.: Высш. шк., 1991. -399с.ш' 59.Клоков ЮЛ., Филимонов В.А., Митрофанов Ю.А., Серебряков Ю.П., Конев

49. Д.Г., Ланин Н.Д., Суханов А.Л., Некрасов В.Ф. Устройство для регулирования объекта с запаздыванием. А.с'. № 911463, М. Кл3. G 05 В 13/04. Заявлено 06.10.77; опуб. 07.03.82, бюл. № 9.

50. Коган М.М., Неймарк Ю.И. Адаптивное локально-оптимальное управление //Автоматика и телемеханика, 1987. №8. С. 126-136.

51. Коган М.М., Неймарк Ю.И. Функциональные возможности адаптивного локально-оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 1994. №6. С. 94105.

52. V 62.Козлов В.Н. Самонастраивающиеся системы с релейными элементами. М.,1974.-112с.

53. Козлов Ю.М., Юсупов P.M. Беспоисковые самонастраивающиеся системы. М., 1969. -456с.

54. Королева О.И. Нелинейное робастное управление линейным объектом / О.И. Королева, В.О. Никифоров //• Автоматика и телемеханика. 2000, № 4.

55. Котковник В.Я. Многомерные дискретные системы управления / В.Я. Кот-ковник, Р.А. Полуэктов. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1966. -416с.

56. Красовский А.А. Некоторые актуальные проблемы науки управления // Изв. РАН. Теория и системы управления, 1996. № 6. С. 8-16.

57. Красовский А.А. Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. М., 1963.-486с.

58. Круг Е.К., Дилигенский С.Н. Принципы построения одноканальных цифровых регуляторов. -М.: Советское радио, 1969. -224с.

59. Кудряшов B.C. Разработка систем управления процессами экстрактивной ректификации в производствах дивинила и изопрена: Дис. . к-та техн. наук. Москва, 1982, -225с.

60. Кудряшов B.C., Кузьменко В.В., Туйбарсов Ю.Н., Рязанов Ю.И., Буканов Г.Н., Черкасов Н.Г., Миронов Н.А. Способ управления процессом ректификации с боковым отбором. А.с. № 1560256, кл. В 01 D 3/42. Заявлено 13.07.87; опуб. 30.04.90, бюл. № 16.

61. Кудряшов B.C., Сыромятников А.А., Портнов М.М., Бережецкий С.Е., Ля-кишев Р.Ю. Устройство для автоматического управления процессом экстрактивной ректификации. А.с. № 1599037, кл. В 01 D 3/42, G 05-D 27/00. Заявлено 18.04.88; опуб. 15.10.90, бюл. № 38.

62. Кудряшов B.C. Выбор метода текущей идентификации моделей объектов при синтезе адаптивной ЦСУ / B.C. Кудряшов, С.В. Рязанцев // Материалы XXXIX отчетной научной конференции за 2000 год. Часть 2. Воронеж: ВГТА, 2001. С. 23.

63. Кудряшов B.C., Битюков В.К., Рязанцев С.В., Алексеев М.В. Адаптивная цифровая комбинированная система управления нестационарными технологическими объектами. Патент РФ № 2211470, МПК 7 G 05 В 13/02. Заявлено 02.11.01; опубл. 27.08.03, бюл. № 24.

64. Кудряшов B.C. Синтез цифровых компенсаторов многосвязных систем управления на основе принципа автономности / B.C. Кудряшов, Н.Р. Бобровников, С.В. Рязанцев, Ю.Н. Гридин // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003. № 10. С. 15-20.

65. Кузьмина Е.Е., Пришвин A.M. Адаптивная система управления. А.с. № 940131, М. Кл3. G 05 В 13/04. Заявлено 25.03.81; опуб. 30.06.82, бюл. № 24.

66. Кунцевич В.М. Импульсные самонастраивающиеся и экстремальные системы автоматического управления. Киев, 1966. -284с.

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

68. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Обзор и состояние // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 3.

69. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Состояние. Проблемы. Перспективы // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1999. № 1.

70. Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы. М., 1980. -288с.

71. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. М., 1968. -432с.

72. Кусимов С.Т. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, В.И. Васильев и др. -М.: Наука, 1998.

73. Кухтенко А.И. Проблема инвариантности в автоматике. Киев, 1963. -376 с.

74. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. -М.: Наука, 1966.

75. Лохин В.М., Модыгулов Р.У., Макаров И.М. и др. Применение экспертных регуляторов для систем управления динамическими объектами // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1995. № 1.

76. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. -М.: Высш. шк., 1982. -224с.

77. Льюнг Л. О точности модели в идентификации систем // Техническая кибернетика, 1992. № 6. С. 55-64.

78. Маланчук В.Я. Адаптивная система оптимального управления процессом окисления диоксида серы: Автореферат дис. . к-татехн. наук. Тамбов, 1991. -16с.

79. Малоземов В.Н. Линейная алгебра без определителей. Квадратичная функция. -СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 1997. -80с.

80. ЮО.Мееров М.В. Синтез структур систем автоматического регулирования высокой точности. М., 1959. -284с.

81. Ю1.Мееров М.В. Системы многосвязного регулирования. -М.: Наука, 1965.

82. Ю2.Мееров М.В., Литвак Б.Л. Оптимизация систем многосвязного управления. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1972. -344с.

83. ЮЗ.Менский Б.М. Принцип инвариантности в автоматическом регулировании и управлении. М., 1972. -248с.

84. Мирошник И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами / И.В. Мирошник, В.О. Никифоров, А.Л. Фрадков. -СПб.: Наука, 2000.

85. Моделирование и синтез систем цифрового управления многомерными технологическими объектами непрерывного действия / В.К. Битюков, B.C. Кудряшов, М.В. Алексеев. Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2002. -143с.

86. Юб.Морозовский В.Т. Многосвязные системы автоматического регулирования. -М.: Энергия, 1970.

87. Нестеров С.А. Синтез и исследование на ЭВМ алгоритмов адаптивного управления с эталонной моделью // Автоматизация анализа и синтеза структур ЭВМ и вычислительных алгоритмов: Сб. статей. ОПИ. Омск, 1985.'С. 65-68.

88. Нечеткие множества в задачах управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Наука, 1986.

89. Николаев Ю.П. Запас устойчивости по фазе и пространство параметров непрерывной линейной системы // Автоматика и телемеханика. 2000, № 3.

90. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. -М.: Радио и связь, 1989.V

91. Ш.Острем К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987.-480с.112.0хоткин Г.П. Анализ переходных характеристик цифрового регулятора с ограничением // Автоматика и вычислительная техника. 1998. №2. С. 75-84.

92. Пелевин А.Е. Робастная стабилизация линейного объекта при неопределенных параметрах модели // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2003. № 1.

93. Пивоваров В.В. Синтез адаптивных систем регулирования с переменной структурой // Математическое моделирование технологических систем. Выпуск 2. Сб. научн. тр. Воронеж: ВГТУ, 1997. С. 35-39.

94. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М., 1973.-584с.

95. Пб.Поспелов Г.С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.

96. П.Поспелов Д.А. Фантазия или наука: на пути к искусственному интеллекту. -М.: Наука, 1982.

97. Прангишвили И.В., Амбарцумян А.А. Основы построения АСУ сложными технологическими процессами. -М., 1994. -305с.

98. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. Пер. с японского. -М.: Мир, 1993.

99. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем / Б.Н. Петров, В.Ю. Рутковский, И.Н. Крутова, С.Д. Земляков. М., 1972. -260с.

100. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. -М.: Энергия, 1975.-372 с.

101. Ракитин В.И., Первушин В.Е. Практическое руководство по методам вычислений с приложением программ для персональных компьютеров -М.: Высш. шк.,ч1998.-383с.

102. Растригин JI.A. Случайный поиск в процессах адаптации. -Рига: Зинатие, 1973.-212 с.

103. Растригин JI.A., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию объектов управления. -М.: Энергия, 1977. -216с.

104. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. -Рига: Зинатие, 1981.-375с.

105. Рязанцев С.В. Вывод универсальных формул пересчета параметров дискретных уравнений через коэффициенты аналоговых // Материалы студенческой научной конференции / Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2000. С. 15-18.

106. Рязанцев С.В. Алгоритм текущей идентификации динамических дискретных моделей при синтезе адаптивных цифровых СУ // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XV Международ, науч. конф. / Под общ. ред.

107. B.C. Балакирева. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. С. 172 174.

108. Саломыков С.В., Мешалкин В.П. Адаптивный цифровой регулятор для колонны синтеза метанола // Тез. докл. (стендовые) IV межд. научн. конф. «Методы кибернетики химико-технологических процессов».-М.: 1994. С. 145-146.

109. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. М., 1980. -400с.

110. Сейдж Э.П., Мелса Дж. JI. Идентификация систем управления. -М.: Наука, 1974. -248с.

111. Скворцов JI.M. Алгоритмы преобразования математических моделей многомерных систем управления // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1997. №2.1. C. 17-23.

112. Слэйгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования. М.: Мир, 1973.

113. Соболев О.С. Методы исследования линейных многосвязных систем. -М.: Энергоатомиздат, 1985. -120с.

114. Справочник по искусственному интеллекту. Т.2. / Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990.

115. Суханова Н.В. Разработка адаптивных систем автоматического управления процессом культивирования микроорганизмов: Автореферат дис. . к-та техн. наук. Воронеж, 1996. -16с.

116. Сыромятников А.А., Кудряшов B.C. Регулирование процесса экстрактивной ректификации по показателям качества // Промышленность синтетического каучука. Науч.-техн. реф. сб. №2,1978. С. 7-11.

117. Тарасов В.Б. От искусственного интеллекта к искусственной жизни: новые направления в науках об искусственном // Новости искусственного интеллекта. 1995. №4.

118. Томович Р., Вукобратович М. Общая теория чувствительности. М., 1972.240с.

119. Улыиин В.А., Меняйленко А.С. Адаптивная система управления. А.с. № 1361502, кл. G 05 В 13/00. Заявлено 09.12.85; опуб. 23.12.87, бюл. № 47.

120. Фельдбаум А.А. О применении вычислительных устройств в автоматических системах // Автоматика и телемеханика, 1956. № 11. С. 1046-1056.

121. НЗ.Фельдбаум А.А. Теория дуального управления // Автоматика и телемеханика. 1960. № И. С. 1453-1464; 1961. № 1. С. 3-16; 1961. №2. С. 129-142.

122. Фомин В.Н., Фрадков А.Д., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М., 1981. -448с.

123. Фрадков A.J1. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. -296с.

124. Хаустов И.А. Система управления синтезом термоэластопластов с коррекцией и прогнозированием качества на основе математической модели: Автореферат дис. к-та техн. наук. Воронеж, 1999. -16с.

125. Хлебцевич Ю.С. Электрический регулятор экономичности // Заявка на изобретение. 04.04.1940. - № 231496.

126. Цыпкин Я.З. Состояние и задачи развития теории систем автоматического управления дискретного действия. -Сессия АН СССР по научным проблемам автоматизации производства 15-20 окт. 1956г., т. II.-M.-JL: Изд. АН СССР, 1957. -С. 233253.

127. Цыпкин Я.З., Кельманс Г.К. Дискретные адаптивные системы управления. Сер.'Итоги науки и техники: Техническая кибернетика, т. 17.-М.: ВИНИТИ, 1983. С. 3-73.

128. Цыпкин Я.З. Оптимальные адаптивные системы управления объектами с запаздыванием // Автоматика и телемеханика, 1986. № 8. С. 5-24.

129. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1968. -400с.

130. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории'-идентификации. -М.: Наука, 1984.

131. Чаки Ф. Современная теория управления. М., 1975. -424 с. 154.Чинаев П.И. Многомерные автоматические системы. -К.: Гос. изд. технич. лит. УССР, 1963. -279с.

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

133. Штейн Т. Регулирование и выравнивание в паровых установках. Пер. с нем. И.Б. Мандельштама. -М. -Д.: ОГИЗ, 1931. -328с.

134. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. -М.: Энергоатомиздат, 1987. -80с.

135. Шульце К.-П., Реберг К.-Ю. Инженерный анализ адаптивных систем: Пер. с нем. -М.: Мир, 1992. -280с.

136. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М., 1975. -686с.

137. Эндрю А. Искусственный интеллект. -М.: Мир,' 1985.

138. Юсупов P.M. Получение информации об управляемом процессе в самонастраивающихся системах. -М.: Энергия, 1966. -140с.

139. Ядыкин И.Б., Пылаев Н.К., Загоруйко С.С., Попов В.Г., Заляев А.И. Адаптивная система управления. А.с. № 1553954, кл. G05B 13/02. Заявлено 30.10.85; опуб. 30.03.90, бюл. № 12.

140. Якубович В.А. Метод рекуррентных целевых неравенств в теории адаптивных систем. -В кн.: Вопросы кибернетики, сер. Адаптивные системы. М., 1976. С. 32-36.

141. Янушевский Р.Т. Теория линейных оптимальных многосвязных систем управления. -М.: Наука, 1972.

142. Astrom K.J., Borisson V., Ljung L., Wittenmark В. Theory and applications of self-turning regulators. Automatica, 1977, vol. 13, № 5, p.457-476.

143. Landau I.D. Model Reference Adaptive Controllers and Stochastic Self-turning Regulators. A Unified Approach //Journ. Dynamic Systems, Measurement and Control. -1981.-Vol. 103, №6, pp. 404-416.

144. Stein Th. Regelung und Ausgleich in Dampfanlagen. -Berlin, 1926.

145. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and control. 1965. V. 8. № 3.

146. Zadeh L.A. Fuzzy logic, neural network and soft computing // Communication of the ACM. 1994. V. 37. № 3.