автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка принципов построения, алгоритмического и программного обеспечения экспертного регулятора исполнительных подсистем сложных динамических объектов

Р Г Б Ой 2 4 АПР 1995

■ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ. ЭЛЕКТРОНИКИ И АВТОМАТИКИ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

На правах рукописи ТЮРИН КОНСТАНТИН ВЛАДИМИРОВИЧ

Разработка принципов построения, алгоритмического и программного обеспечения экспертного регулятора исполнительных подсистем сложных

динамических объектов

Специальность: 05.13.01 Управление б технических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 1995

Работа выполнена в Московском Государственном Институте Радиотэ: ники, Электроники и Автоматики ( Техническом Университете)

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор В.М.Лохин

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор О.С.Колосов, кандидат технических наук, доцент В.А.Польский

Ведущее предприятие - Московский государственный

авиационный институт (технический университет)

Защита состоится "_"_ 1995 г. на заседании диссертационного совета Д 063.54.01 в Московском Государственном Институте Радиотехники, Электроники и Автоматики ( Техническом Университете) по адресу: 117454, г.Москва, пр.Вернадского, д.78.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. Автореферат разослан "_"_ 1995 г.

Ученый секретарь специализированного^совета,

кандидат технических наук Г. И. Хохлов

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время к современному высокоэффективному промышленному производству предьявляются два основных требования: с одной стороны, сокращение сроков подготовки производства и выпуска продукции, а с другой - уменьшение трудоемкости изготовления и стоимости при высоком качестве конечного изделия. Удовлетворить этим, в какой-то мере противоречивым требованиям, можно ,за счет повышения степени автоматизации производства на основе широкого применения средств вычислительной техники, увеличения диапазона функциональных возможностей систем уп-

г

равления для отработки любых заранее не планируемых и непредвиденных ситуаций и быстрого перехода на изготовление новой продукции.

Основными элементами любого производства являются разнообразные станки с ЧПУ, автоматические склады, роботы различного назначения и т.д.. представляющие собой в общем случае сложные динамические системы, которые функционируют, автономно и при воздействии большого числа случайных возмущающих факторов. К возмущающим факторам могут относиться непредусмотренное изменение собственных параметров объекта управления, характеристик среды его функционирования и многое другое.

При этом задача управления такими системами распадается на совокупность иерархически взаимосвязанных задач управления исполнительными подсистемами ( нижний или приводной уровень ), движением ( тактический уровень ) и поведением (стратегический уровень) .

Следует подчеркнуть, что приводной уровень управления при-

сутствует во многих технических системах и к нему предъявляются наиболее жесткие требования по точности, быстродействию, надежности. Это приводит к необходимости построения регуляторов, параметры которых изменяются ( адаптируются ) так, чтобы при вариации параметров объекта управления или характеристик технологической среды, качество системы оставалось на требуемом уровне.

За последние три десятилетия разработано много способов и методов синтеза адаптивных регуляторов. Однако, их анализ свидетельствует о том. что при синтезе адаптивного регулятора требуется построение точного математического описания систем, основанного на априорных данных и не учитывающего реальные условия функционирования. Построение такого описания для сложных динамических объектов, пригодных для реализации и эксплуатации на современной вычислительной техники, либо затруднительно, либо зообше невозможно. В этой связи, необходимо разрабатывать новые подходы и методы к конструированию систем управления.

Одним из таких подходов является применение принципов искусственного интеллекта для решения задач управления сложными динамическими объектами, и в частности, технологии экспертных систем.

Таким образом, повышение эффективности систем управления сложными динамическими объектами, работающие в условиях непредвиденного изменения характеристик среды функционирования и параметров системы, на основе применения технологии экспертных систем приобретает актуальность как с научной, так и прикладной точек зрения.

Целью работы является разработка принципов построения, алгоритмических и программных средств экспертного регулятора, который

позволяет решать следующие задачи: поддержание требуемого качества управления системой при изменении параметров ее отдельных элементов и характеристик внешней среды функционирования: диагностика системы: проектирование и настройка системы автоматического управления.

Задачи исследования. Указанная цель предопределяет необходимость решения следующих задач, связанных с разработкой:

- принципов построения и архитектуры экспертного регулятора:

- алгоритмов, формирования теоретических знаний на основе сравнительного анализа методов идентификации и синтеза исполнительных подсистем;- метода обучения экспертного регулятора;

- алгоритма формирования эмпирических знаний на основе метода обучения;

- алгоритма формирования знаний о динамике нелинейной системы;

- программного обеспечения экспертного регулятора, включающее базу знаний, базу алгоритмов, базу данных, механизм логического вывода, интерфейс с пользователем.

Методы исследования. Поставленные задачи решены методами теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта и экспертных систем.

Научная новизна работы состоит в следующем

- разработаны принципы построения и архитектура экспертных регуляторов исполнительных подсистем сложных динамических объектов;

- разработаны алгоритмы формирования теоретических знаний на основе сравнительного анализа методов идентификации и синтеза ис-

полнительных подсистем;

- разработан алгоритм синтеза параметров регулятора на основе критерия максимальной степени устойчивости при наличии форсирующих звеньев в объекте управления;

- разработан метод обучения экспертного регулятора и алгоритм формирования эмпирических знаний на 'его основе;

- при формировании знаний о динамике нелинейной системы предложено использовать диаграммы качества;

- разработан алгоритм формирования знаний о динамике нелинейной системы на основе анализа диаграмм качества.

Основные положения, выносимые на зашту.

1. Принципы построения и архитектура экспертных регуляторов исполнительных подсистем сложных динамических объектов.

2. Алгоритмы формирования теоретических знаний на основе сравнительного анализа методов идентификации и синтеза исполнительных подсистем.

3. Метод обучения экспертного регулятора и алгоритм формирования эмпирических знаний на его основе.

4. Алгоритм формирования знаний о динамике нелинейной системы на основе анализа диаграмм качества.

Практическая ценность. На основе анализа характерных особенностей экспертных систем различного назначения обоснована перспективность их применения в системах управления и сформулированы требования, предъявляемые к экспертным системам при управлении сложными динамическими объектами. Разработан экспертный регулятор в виде программного продукта, который позволяет поддерживать требуемое качество управления системой при изменении параметров ее отдельных элементов и характеристик внешней среды функционирова-

ния и автоматизировать процесс проектирования и настройки систем автоматического управления. Разработаны эффективные методики обучения экспертного регулятора и настройки систем управления.

Реализация результатов работы. Использование разработанного в работе экспертного регулятора в рамках проектов "Изомек" и "Прецимек" в научно-производственной группе "Мехатроника" позволило существенно снизить трудоемкость и повысить эффективность процесса создания и.внедрения электроприводов для мехатронных узлов. Теоретические и практические результаты, полученные при разработке экспертного регулятора, были использованы в НИР "Клон-МН" "Поисковые исследования и разработка ингеллектульных систем управления сложными динамическими объектами, включая боевые роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур, в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности", выполняемой по заданию Секции прикладных проблем при Президиуме РАН. Кроме того, программный комплекс экспертного регулятора применяется в учебном процессе кафедры при проведении лабораторных работ по курсу "Принципы технической имитации искусственного интеллекта".

Апообапия работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на семинарах и конференциях МИРЭА, на II и III международных научно-технических семинарах "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний" (Туапсе, 1993 г.. Рыбачье, 1994 г.), на I совещании "Новые направления в теории систем с обратной связью" (Уфа. 1993 г.)

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены з 6 печатных работах.и 2 научно-технических отчетах.

- 3 -

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (84 источника) и двух приложений, содержащих листинги основных программных модулей экспертного регулятора, акта о внедрении, и включает 114 страниц основного текста, 8 таблиц, 38 рисунков на 27 страницах.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы исследования, сформулированы цель и совокупность задач, решаемых в диссертации, приводятся общие характеристики полученных результатов и краткое содержание глав работы.

В первой главе на основе анализа характерных особенностей экспертных систем различного назначения обоснована перспективность их применения в системах управления и сформулированы требования, предъявляемые к экспертным системам при управлении сложными динамическими объектами. Проведен анализ принципов построения интеллектуальных регуляторов, использующих технологии экспертных систем и нечеткой логики, и на его основе разработана и обоснована архитектура экспертного регулятора (рис. 1) с учетом особенностей предметной области (системы управления в роботах, станках и других элементах ГПС). Конкретизирована совокупность задач, которые необходимо решить в диссертационной работе для создания нового типа устройств интеллектуального управления - экспертных регуляторов (ЭР).

Во второй главе разработаны алгоритмы формирования теоретических знаний об областях эффективного использования методов идентификации и синтеза для наполнения теоретического раздела ба-

г~

СУПЕРВИЗОР

3 А II И

Интерфейс с пользователем Обучение Проектирование САУ - Функциоиироиааие

Знания Цели Обьломания Эшшри неские знания ОУ Эыпири!Идеи гп ческие1фика-□наиия! ция рег-ра! ОУ Пред-ц а стройна СДУ ОИТИИИ эация под аталон Иденти фика-циа ОУ 00 работка данных Оценка синте-аа Синтез рег-ра

А Л

БАЗА ГОРИТ

ИОВ

н

к

то

рогуля-ру САУ

ПАЗА ДАН1ШХ

сигпили от САУ

МЛ В

рис-. 1

зы знаний (БЗ) ЗР исполнительных подсистем. Разработан алгоритм и сформулированы знания в виде правил для БЗ ЭР по синтезу параметров линейных регуляторов на основе критерия максимальной степени устойчивости при наличии форсирующих звеньев в объекте управления и требований по точности. Разработан алгоритм формирования эмпирических знаний о динамике системы для наполнения эмпирического раздела БЗ ЭР. Разработан метод и построен алгоритм обучения ЭР, с помощью которого автоматически формируются эмпирические знания в виде правил о качественной зависимости между параметрами объекта управления произвольного порядка, коэффициентами регулятора и пространством качества.

Как показано в главе 1, важное место при создании экспертной системы занимает проблема разработки базы знаний з заданной предметной области. Поэтому з рамках создания ЗР ключевую роль играет разработка базы знаний в предметной области теории управления.

3 соответствии с функциональными задачами, определенными в главе 1 и предложенной архитектурой (рис.1), ЗР должен располагать теоретическими знаниями о проектировании систем управления и эмпирическими знаниями, получаемые-ЭР в результате обучения путем анализа динамических свойств системы.

Теоретические знания содержат основные понятия, используемые при описании предметной области, и свойства отношений, используемых для установления связей между понятиями, и к ним следует отнести знания о:

- диапазонах входных и возмущающих сигналов, подаваемых на систему;

- порядке аппроксимирующей модели;

- законах регулирования;

- наличии нелинейных элементов в контуре управления;

- областях эффективного использования алгоритмов решения задач идентификации и синтеза систем управления.

Следует отметить, что первые четыре вида знаний являются очевидными, поэтому, они теоретического интереса не представляют и в работе не рассматриваются.

В силу специфики решаемых задач ЭР должен обладать возможностью рекуррентного оценивания параметров системы, поэтому при формировании БЗ ЭР практический интерес представляют только параметрические ^методы идентификации, среди которых наибольшее распространение получили методы ошибки предсказания и инструментальных переменных. В диссертации проведен анализ особенностей этих методов и метода моделирующих функций (ММФ) и разработан алгоритм формирования теоретических знаний об областях эффективного использования данных методов идентификации.

В настоящее время разработано множество различных методов синтеза систем автоматического управления. В работе при формировании теоретических знаний были выбраны методы синтеза с помощью интегральных критериев качества, получивших достаточно широкое распространение, и максимальной степени устойчивости. Знания извлекались двумя способами: во-первых, путем анализа указанных алгоритмов синтеза и модификаций, необходимых в целях их использования в составе базы алгоритмов ЗР; во-зторых. на основе дальнейшей разработки алгоритмов и программ метода максимальной степени устойчивости. В результате чего разработан алгоритм формирования теоретических знаний об областях эффективного использования отмеченных методов.

В диссертации проведен анализ метода синтеза по критерию

максимальной степени устойчивости. Для объекта управления п

xcn) ft; + 2ia1x(1~1> ft; = k0u(t). (l)

где u(t)-управление. х(t)- регулируемая координата, at ( i=l,п ), к0 - константы,

существует линейное управление вида ' -ш

u(t) = ~ I b1x(3"l)ft;, 0<m<n-l, (2)

j = 1 J

обеспечивающее максимальную степень устойчивости JonT системы (1), (2) в смысле

Joni =-min max Re Хх (b), b= (bj, b„). k=I7n (3) где b - вектор координат в законе управления, a Re - действительная часть корней характеристического полинома

n in

D„a,b) = Хп +1?1а1Х1"1 + k0 I^X3"1.

Данный анализ показал, что существуют ограничения по его применимости. Во-первых, согласно (1)-(2) система не может содержать форсирующих звеньез в объекте управления, во-вторых, соотношение между порядком "п" объекта и "ш" регулятора должно удовлетворять следующему неравенству п-ш>1, поскольку в противном случае JonT - _оэ. и значения синтезируемых fy становится нереализуемо большим.

В этой связи з работе предложен метод синтеза на основе максимальной степени устойчивости при наличии форсирующих звеньев в объекте управления, который в общем случае не обеспечивает получение J=Jot!T, но гарантирует некоторые достоверно ожидаемые свойстза системы. Пусть передаточная функция объекта управления

имеет вид:

где С! - константы, п* - порядок характеристического уравнения системы с учетом интеграторов регулятора. Зададим дза типа регуляторов

Ирвг(8) = Ь0/з1+...+Ь1+Ь1+13+...+ЬгаБР, (5) где Ь3 - неопределенные коэффициенты регулятора. т=1-»-р;

»'рег^) - [^З1]"1]^^] (6)

т* = т+ц.

Введем з рассмотрение передаточную функцию разомкнутой системы

г п* т-1 г т' 1 Гр(3) = а^*]. [^М*] (7)

и функцию невязки Р между нескорректированной (4) и желаемой (7) характеристиками системы Гр(3 ш)

Р = —2--^рвР(Лса). (8)

»оу(»

Суть предлагаемого в диссертации метода синтеза заключается в двух приведенных ниже правилах

Правило: ЕСЛИ < синтезируется САУ критерием (3) > И < идентифицированная модель объекта вида (4) > И < тип регулятора (6) > ТО < исключить из описания системы (4) форсирующие звенья > И < синтезировать регулятор по базовому алгоритму критерия (3) >

Правило: ЕСЛИ < синтезируется САУ критерием (3) >

И < идентифицированная модель объекта вида (4) > И < тип регулятора (5) > ТО < исключить из описания системы (4) форсирующие звенья > И < синтезировать регулятор по алгоритмам минимизации функции невязки (8) >

Для обеспечения универсальности ЭР теоретические знания обязательно должны быть дополнены эмпирическими знаниями, в которых содержится информация о качественной зависимости между подпространством параметров системы и подпространством прямых показателей качества переходного процесса в окрестности "рабочей" точки пространства качества. При этом набор эмпирических знаний для САУ до третьего порядка включительно формировался с помощью анализа функциональных зависимостей между параметрами системы и прямыми показателями качества, а для САУ выше третьего порядка на основе построения и анализа поверхностей качества в окрестности "рабочей точки", или алгоритма обучения.

Рассмотрим пространство Ь = { Параметры регулятора + Параметры объекта управления +■ Параметры качества переходного процесса }. В общем случае поверхности качества в пространстве Ь, например,

б - ( И. Р )

Ср = ?г ( К. Р )

где Г1, Р2 - поверхности качества, К. Р - соответственно вектора параметров регулятора-и объекта управления, б. (;р - показатели качества (соответственно перерегулирование и время регулирования) представляют собой сложные многомерные поверхности. Определим в пространстве [, "рабочую точку" как (Я', Р').

При синтезе параметров регулятора (2) на основе критерия максимальной степени устойчивости (3) корни характеристического уравнения системы обладают следующим уникальным свойством: на вертикальной линии комплексной плоскости, проходящей через точку ( -¿опт- ) расположено ш корней, а остальные (п-ш) корней расположены левее этой линии. Указанное свойство позволило в работе выдвинуть следующую гипотезу:

В окрестности "рабочих точек" (РТ. Р')х и (Я'. Р')2 двух систем управления, подобных друг другу в смысле совпадения структуры их передаточных функций и синтезированных на основе критерия (3), соответствующие поверхности б1 О, 1р1() иб2(), Ср2(), качественно подобны.

В качестве примера, иллюстрирующего предложенную гипотезу на рис.2 отображены поверхности качества двух систем четвертого порядка с различными значениями параметров объекта управления и коэффициентов ПИД-регулятора.

Задача обучения ЗР сформулирозана следующим образом. Дано множество переходных процессов системы, подпространство параметров системы Б, которое состоит из подпространства Р параметров объекта управления и подпространства И параметров регулятора, подпространство показателей качества системы 0., текущее значение вектора показателей качества системы (Г, текущее значение вектора параметров системы Б'. Требуется сформировать в качественных категориях зависимость между подпространством параметров системы и подпространством показателей качества переходного процесса в окрестности "рабочей точки" (Я', Р').

Для решения поставленной задачи в диссертации предлагается: - оценить границы изменения параметров объекта управления по

К»

*ï

0.43 < Кр < 0.(3 0.43 < КЛ < 0.63 I < tp < 20

0.4 < Хр < 0.1 4.3 < KA < 0.73 3 < tp <13

Рис.2.

статистической информации о производственных и эксплуатационных отклонениях параметров от своих номинальных значений;

- формализовать качественные категории, используя теорию нечетких множеств;

- определить рациональные диапазоны изменения регулируемых параметров, которые гарантируют обеспечение настраиваемости системы при любых возможных изменениях параметров объекта управления. используя метод малого параметра.

В третьей главе предложена математическая модель и определена совокупность задач по формированию знаний для нелинейной системы управления электроприводом (ЭШ робота на основе анализа влияния существенных нелинейностей на качество управления. Показано. что нелинейную систему управления электроприводом робота можно отнести к классу систем Гаммерштейна. Идентификацию данной системы предложено осуществлять покомпонентной минимизацией по параметрам нелинейного элемента и линейной части. Для эффективной оценки качества нелинейной системы построены диаграммы качества и предложен алгоритм формирования знаний о динамике нелинейной системы на основе анализа данных диаграмм.

При построении диаграмм качества предполагается, что приведенная линейная часть системы обладает хорошими фильтрующими свойствами, в системе устанавливается колебательный переходный процесс и решение в первом приближении ищется в виде:

i U(t) = A(t)3ln(l|j(t)),

| (9)

I dA/dt = AUA), Qty/dt = со(A),

где i и (d - показатель затухания и частота, определяемые как функции переменной амплитуды А из характеристического уравнения

данной системы после ее гармонической линеаризации. i|)(t) - фаза колебаний. u(t) - сигнал, подаваемый на нелинейность.

Диаграммы качества представляют собой семейство линий £ = const и линий ш = const на плоскости (А,К), где А - амплитуда сигнала, подаваемого на нелинейный элемент, К - один из параметров системы. Количественно диаграммы дают зависимости £(А) и ш(А), на основе которых можно судить о виде переходного процесса, о скорости его затухания или о времени установления автоколебаний. а также о частоте колебаний и о характере ее изменения во времени. Таким образом, по ним можно судить об изменениях показателей качества при варьировании параметров нелинейной системы и эффективно формировать знания о ее динамике.

В диссертационной работе предложена последовательность действий при формировании эмпирических знаний о динамике нелинейной системы управления ЗП робота.

1. Записать характеристическое уравнение исследуемой гармонически линеаризованной системы.

2. Разложить характеристическое уравнение системы на сомножители. последний из которых соответствует основной паре комплексных корней Х1>2 = 4 1 CJto, определяющей колебательный переходный процесс в исследуемой системе.

3. Определить функциональные зависимости £ = ?! (А,К) и ш = F2 (А,К).

4. Построить диаграммы качества.

5. С помощью приближенных выражений для перерегулирования б и времени регулирования tp соответственно:

б ~ ехр{ я£с/шс }. ic < О

tp* р Щ{ Ак/А0 }, 4с

где и <ис - средние значения величин £ и ш. взятые из диаграмм качества для исследуемого участка, Ах и А0 - соответственно конечное и начальное значения амплитуды,

и полученных ранее диаграмм качества, построить функциональные зависимости б = ?! (К). гр=Г2 (К).

6. На основе анализа б = Г^К), Ър=Рг (К) сформировать эмпирические знания о динамике нелинейной системы.

На рис. 3 представлены диаграммы качества нелинейной системы ЭП робота и функциональные зависимости б = ?!(К), гр=Г2(К), где К = а - в случае нелинейности типа "гона нечувствительность" и К = Ь - з случае нелинейного элемента "ограничение", на основе которых несло:кно сформулировать следующие правила по оценке изменений параметров нелинейностэй:

Правило: ЕСЛИ < время регулирования увеличилось мало > И < перерегулирование уменьшилось мало > ТО

< скорее всего в системе уменьшился уровень ограничения >

Правило: ЕСЛИ < время регулирования сильно увеличилось > И < перерегулирование увеличилось > ТО < скорее всего в системе увеличилась зона нечувствительности >

Правило: ЕСЛИ < время регулирования сильно увеличилось > И < перерегулирование сильно увеличилось > ТО

< скорее всего в системе сильно увеличилась зона нечувствительности > ИЛИ < сильно уменьшился уровень ограничения >.

В четвертой главе на основе разработанной в первой главе ар-

i* oonit < 9 , y • oonst > O

/ /

/ \ • 0

(■ 0«A«t < O, * ■ oonst > O

/ / ». o.a

/ /

Э0 30 70 ÓO SO

•«o

20 20 10 o

]

so ?0 60 so

40 30

¿o 10

e.U

* o

< - -1-3

Pu.c.3

л

o

хитектуры экспертного регулятора и полученных зо второй и третьей главах теоретических и практических результатов по формированию знаний, разработан программный комплекс экспертного регулятора и описаны его функциональные возможности. Основные характеристики программного комплекса экспертного регулятора:

- ориентирован для использования на персональном компьюторе типа PC IBM 386/387, с тактовой частотой не ниже 40Мгц;

- объем программного продукта не превышает 350К;

- имеет базу, алгоритмов открытой структуры, что обеспечивает гибкость системы управления, т.е. возможность управлять разного рода объектами;

- легко переносится на другие динамические объекты:

- автоматически поддерживает требуемое качество работы системы при изменении характеристик отдельных элементов последней:

- имеет удобный интерфейс с пользователем при проектировании и настройки систем управления.

Результаты экспериментов по функционированию экспертного регулятора на реальной системе управления электроприводом робота "РОБАС" продемонстрировали возможность поддерживать заданное качество работы привода робота при изменении нагрузки и тем самым доказывают эффективность его промышленного применения.

Результаты экспериментов по функционированию экспертного регулятора на линейной и нелинейной моделях системы управления электропривода робота показали обоснованность предложенной архитектуры ЭР, работоспособность предложенных алгоритмов формирования знаний, широкие функциональные возможности программного комплекса как инструментального средства проектирования систем управ-

ления.

Таким образом, проведенные исследования продемонстрировали эффективность применения экспертного регулятора, удобство интерфейса с пользователем и тем самым подтверждают возможность его использования в управлении исполнительными подсистемами сложных динамических объектов, а таете как нового инструментального средства для автоматизированного проектирования и настройки следящих систем широкого назначения.

Основные результаты диссертационной работы могут быть сведены к следующему:

1. Проведен анализ характерных особенностей и возможностей экспертных систем и обоснованы основные требования к экспертным регуляторам для управления динамическими объектами.

2. Предложены принципы построения интеллектуальных регуляторов на основе использования технологии экспертных систем.

3. Разработана и обоснована архитектура экспертного регулятора с учетом особенностей предметной области, т. е. для систем управления мехатронных модулей, роботов, станков и т.д.

4. Разработаны алгоритмы формирования теоретических знаний об областях эффективного использования методов идентификации и синтеза линейных исполнительных подсистем.

5. Разработан алгоритм синтеза параметров линейных регуляторов на основе критерия максимальной степени устойчивости при наличии форсирующих звеньев в объекте управления и требований по точности и сформулированы теоретические знания по его эффективному применению.

6. На основе аналитических построений сформулированы коне-

труктивные знания о свойствах пространства качества для систем до третьего порядка включительно.

7. Разработан метод обучения экспертного регулятора, с помощью которого автоматически формируются эмпирические знания в виде правил о качественной зависимости между параметрами объекта управления произвольного порядка, коэффициентами регулятора и пространством качества.

8. Построена математическая модель нелинейной системы управления электроприводом робота на основе анализа злияния существенных нелинейностей на качество управления и показано, что данную нелинейную систему можно отнести к классу систем Гаммерштейна.

9. Построены достоверные диаграммы качества нелинейной системы электропривода робота и предложено формировать теоретические и эмпирические знания о динамике нелинейной системы автоматического управления с помощью анализа данных диаграмм.

10. Разработан программный комплекс экспертного регулятора, который позволяет сократить время проектирования и настройки систем управления, повысить качество регулирования, надежность и экономичность системы.

Результаты диссертации использованы в:

- проектах "Изомек" и "Прецимек" е научно-производственной группе "Мехатроника";

- НИР "Клон-МН" "Поисковые исследования и разработка интел-лектульных систем управления сложными динамическими объектами, включая боевые роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур, в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности", выполняемой по заданию Секции прикладных проблем при Президиуме РАН;

- учебном процессе кафедры "Проблем управления" МИРЭА при проведении лабораторных работ по курсу "Принципы технической имитации искусственного интеллекта".

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Тюрин К. В. Сравнительный анализ методов преднастройки контура управления экспертного регулятора для формирования базы знаний. II международный научно-технический семинар. "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний". Туапсе. Сборник тезисов докладов 1993 г.

2. Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Тюрин К. В. Экспертный регулятор для систем автоматического управления. I Совещание. Новые направления в теории систем с обратной связью. Уфа. Тезисы докладов. 1993, 38-89 с..

3. Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Тюрин К. В. Проблемы формирования теоретических и эмпирических знаний для экспертного регулятора. III международный научно-технический семинар. "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний". Рыбачье. Сборник тезисов докладов 1994. 70-71 с.

4. Мадыгулов Р.У, Тврин К.В., Шухов А.Г. Экспертный регулятор для систем управления мехатронными модулями. М.: Сборник трудов МИРЗА. "Информатика и радиотехника", 1994 г.

5. Макаров И. М., Лохин В. М., Мадыгулов Р. У., Тюрин К. В. Применение экспертных регуляторов для систем управления динамическими объектами. М.: Известия РАН. "Теория и системы управления" N 1. 1995 г.

6. Тюрин К.В. Экспертный ПИД регулятор. Машиностроитель М 6, 1992 г., 13-16 с.