автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Синтез адаптивных многосвязных систем автоматического управления газотурбинными двигателями структурными методами

Уфимский государственный авиационный технический университет

На правах рукописи

МУНАСЫПОВ Рустэм Анварович

СИНТЕЗ АДАПТИВНЫХ МНОГОСВЯЗНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ СТРУКТУРНЫМИ МЕТОДАМИ

Специальность:

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа 2003

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики в Уфимском государственном авиационном техническом университете

Научный консультант Заслуж. деятель науки и техники РФ и РБ,

д-р техн. наук, проф. ИЛЬЯСОВ Барый Галеевич

Официальные оппоненты Член корр. РАН, д-р техн. наук, проф.

ТЕРЯЕВ Евгений Дмитриевич д-р техн. наук, проф. ЗЕМЛЯКОВ Станислав Данилович д-р техн. наук, проф. ПАВЛОВ Сергей Владимирович

Ведущая организация Центральный институт авиационного

моторостроения им. П.И. Баранова, г. Москва

Защита диссертации состоится «_»_2003 г.

в_часов на заседании диссертационного совета Д 212.288.03

Уфимского государственного авиационного технического по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12, УГАТУ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета

Автореферат разослан «_»

2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

В.В. Миронов

oJ-A

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Быстрые темпы научно-технического прогресса в течение последних десятилетий предопределяют ускоренное развитие управляемых сложных динамических систем и, в частности, систем автоматического управления (САУ) авиационными газотурбинными двигателями (ГТД). Анализ тенденций развитая авиационных ГТД и их систем управления показывает, что объем функций, выполняемых САУ перспективными ГТД, определяется следующими основными факторами:

1) дальнейшим усложнением конструкции двигателей, связанным с созданием адаптивных ГТД, изменяющих в широком диапазоне свою структуру и параметры с целью обеспечения наиболее эффективного (в данных условиях полета) режима работы;

2) дальнейшим повышением требований к качеству процессов управления, ресурсу, экономичности, необходимостью перехода к эксплуатации по состоянию;

3) включением системы управления ГТД в интегральную САУ полетом летательного аппарата (JIA).

Данные факторы приводят к повышенной сложности и большому количеству решаемых задач, к еще большему увеличению количества регулируемых параметров и регулирующих факторов в САУ на переходных режимах, ужесточению требований к различным свойствам системы, к качеству функционирования отдельных подсистем и их взаимодействию. То есть, современный авиационный ГТД как объект управления относится к классу многосвязных нестационарных и нелинейных объектов, функционирование которого происходит в условиях параметрической и структурной неопределенности. Это требуют полной автоматизации процедур выбора оптимальных программ управления в зависимости от текущей цели управления, условий полета, состояния элементов конструкции силовой установки. Соответствующее изменение характера организации процесса управления возможно лишь при построении САУ авиационными ГТД в классе многоуровневых адаптивных систем. Поэтому повышение эффективности процесса управления и дальнейшего развития САУ ГТД, способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов, является весьма актуальной проблемой.

Среди адаптивных САУ сложными динамическими объектами, в частности, для целей адаптации САУ JIA широкое распространение получили системы, построенные в классе беспоисковых самонастраивающихся систем (БСНС) с эталонной моделью, настраиваемый регулятор параметрического управления которых реализован на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта (ОНО). Теория таких систем разработана в трудах академика Б.Н. Петрова, профессоров В.Ю. Рутковского, С.З. Землякова, И.Н. Круговой и др. Принципы построения и методы синтеза БСНС с эталонной моделью ОНО наиболее близки к решению задачи синтеза адаптивных алгоритмов управления ГТД, поскольку в БСНС данного типа существует принципиальная возможность раздельного рассмотрения регуляторов координатного управления (РКУ) в основном контуре системы и регулятора параметрического управления (РПУ) в »■-"»туп!* а-мп-пшт гтот^гй обес-

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА СПетервург ¿v**--ОЭ 10Q3 vLnJVp *

печивает большую гибкость при разработке и доводке системы, позволяя, например, изменять принципы построения, структуру или параметры РКУ, не затрагивая при этом той части системы, которая придает ей свойство адаптации. Однако широко распространенные на практике интегральные законы изменения настраиваемых коэффициентов ОНО, обеспечивая при выполнении определенных условий асимптотическую устойчивость системы в целом, равномерную по начальному моменту времени и начальным рассогласованиям в системе относительно движения эталонной моделью, зачастую приводят к медленно затухающим и сильно колебательным процессам отработки параметрических возмущений РПУ. В этой связи весьма актуальным является расширение класса возможных алгоритмов адаптации, что позволило бы повысить динамическую точность отработки широкого класса параметрических возмущений и тем самым расширить границы применимости на практике адаптивных МСАУ ГТД с замкнутыми алгоритмами адаптации.

При проектировании основного контура адаптивных САУ ГТД в классе многосвязных систем автоматического управления (МСАУ) возникают серьезные проблемы, связанные с тем, что эти системы относятся к классу многофункциональных систем, поскольку при изменении компоновки МСАУ или изменении динамических свойств сепаратных подсистем меняется и описывающая ее система дифференциальных уравнений. Основная трудность при этом заключается в обеспечении на всех режимах устойчивости и желаемого качества функционирования как МСАУ в целом, так и её сепаратных подсистем. Потому с целью придания адаптивной МСАУ ГТД свойств самоорганизации требуется разработка обоснованных рекомендаций по выбору структуры многосвязного РКУ.

Теоретическим проблемам синтеза МСАУ, в том числе и авиационными ГТД, посвящены как работы отечественных ученых: академика Б.Н. Петрова, профессоров М.В. Меерова, В.Т. Морозовского, В.А. Боднера, A.A. Шевякова, Б.А. Черкасова, О.С. Гурьевича, Т.С. Мартьяновой, Ю.М. Гусева, Б.Г. Ильясова, Ф.А. Шаймарданова, Ю.А Рязанова, В.И. Васильева, Г.Г. Куликова, Ю.С. Кабальнова, В.Н. Ефанова, В.Г. Крымского и др., так и зарубежных П. Рейкауфа, Е. Битга, Дж. Бурчама, М. Уонэма и др.

В настоящее время можно выделить два основных подхода к описанию задач и методов анализа и синтеза структур линейных МСАУ:

1) основанный на использовании классических операторно-частотных методов;

2) f уравнениях пространства состояний.

Достоинством первого подхода является простота и наглядность, а также возможность описания динамических свойств МСАУ как на уровне подсистем, элементов и связей между ними, так и на уровне системы в целом, что обусловило его широкое применение в инженерной практике. Второй подход наиболее полно отражает внутреннее строение динамической системы.

Представляется актуальной разработка формализованного подхода к выбору структур динамических систем (ДС), который объединил бы преимущества обеих форм описания и, позволил бы целенаправленно формировать структуру системы в соответствии с выбранными критериями, а также был максимально ориентиро-

ван на широкое использование вычислительной техники вследствие необходимости перебора большого количества вариантов. Для этого необходимо найти такую характеристику структуры ДС, которая являлась бы базовым элементом для преобразования структуры всей системы, и позволяла бы при этом оценивать влияние структур отдельных подсистем и многомерных элементов связи на структуру МСАУ в целом, а также давало бы принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.

Стремительное развитие системных концепций, принципов современной теории управления и информационных технологий на базе последних достижений вычислительной техники существенно расширили границы применимости и возможности реализации на практике быстро функционирующих управляемых сложных систем, в частности, адаптивных систем реального времени с замкнутыми алгоритмами адаптации. Более того, это привело к появлению принципиально новых классов систем управления, таких как интеллектуальные системы, что требует оценки накопленного опыта проектирования САУ ГТД с целью дальнейшего совершенствования и анализа перспектив их развития, а также разработки концепции построения и новых методов проектирования адаптивных МСАУ ГТД.

Цель и задачи исследования

Цель работы - разработка методов синтеза алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления на основе структурного подхода к описанию и проектированию МСАУ авиационными ГТД и оценка их эффективности методом математического моделирования.

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

1. Разработать на основе структурных методов концепцию построения адаптивных МСАУ ГТД, обеспечивающих эффективное управление авиационным двигателем как сложным динамическим объектом в условиях структурной и параметрической неопределенности.

2. Синтезировать более эффективные классы алгоритмов адаптивного коор-динатно-параметрического управления сложным динамическим объектом в условиях параметрической неопределенности.

3. Разработать способ представления многосвязных динамических систем управления в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций.

4. Разработать формализованный машинно-ориентированный метод структурного синтеза управляемых сложных систем.

5. Разработать метод синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления и исследовать адаптивные свойства системы в целом.

6. Исследовать эффективность предложенных методов адаптивных и интеллектуальных алгоритмов управления на примере проектирования МСАУ различными типами авиационных ГТД.

7. Проанализировать эффективность использования предлагаемых подходов к проектированию микроробототехнических систем.

Методы исследования

При разработке теоретических положений диссертационной работы использовались методы системного анализа, теории графов, теории множеств, методы линейной алгебры и элементы матричного и дифференциального исчисления, методы теории многосвязных систем автоматического управления, адаптивного управления, теории искусственного интеллекта, методы автоматизированного проектирования и разработки проблемно-ориентированного программного обеспечения, а также метод математического моделирования.

Научная новизна

1. Новизна концепции построения адаптивных МСАУ ГТД заключается в том, что она основана как на системных принципах и общенаучных подходах к построению многоуровневых систем, так и на использовании принципов структурной и функциональной самоорганизации с целью адаптации управляющей системы к новым ситуациям.

2. Новизна алгоритмов координатно-параметрического управления беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД заключается в расширении структуры данного класса систем, что позволило расширить область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повысить эффективность алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности

3. Новизна предлагаемого представления структуры МСАУ заключается в том, что ее интегральные характеристики описаны на уровне структурных функций как элементарных базовых характеристик, что позволило связать динамические свойства системы с ее структурой и дало принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.

4. Новизна предлагаемого метода структурного синтеза управляемых сложных систем основана на использовании предлагаемого способа описания МСАУ на базе структурных функций.

5. Новизна метода синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления основана на сочетании метода гармонической линеаризации нелинейных характеристик нечетких регуляторов с численными методами и выборе параметров нечеткого регулятора из условия устойчивости положения равновесия и заданного показателя колебательности.

Обоснованность и достоверность полученных результатов

Обоснованность результатов диссертационной работы основывается на использовании в диссертации признанных положений отечественной и зарубежной науки, апробированных методов и средств исследования, подтверждается корректным применением математического аппарата, согласованием новых результатов с известными теоретическими положениями

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается согласованностью данных эксперимента и научных выводов, результатами имитацион-

ного моделирования и экспериментальных исследований. Достоверность экспериментальных данных обеспечивается использованием современных средств и методик проведения исследований.

На защиту выносятся:

1. Концепция построения адаптивных МСАУ авиационными ГТД, основанная как на системных принципах и общенаучных подходах к построению многоуровневых систем, так и на использовании принципов структурной и функциональной самоорганизации с целью обеспечения эффективного управления авиационным двигателем хак сложным динамическим объектом в условиях структурной и параметрической неопределенности.

2. Новый более широкий класс алгоритмов адаптивно координатно-параметрического управления: пропорционально-интегральные, пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД, позволяющих расширить область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повысить эффективность алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности.

3. Способ представления многосвязных динамических систем управления в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций, позволяющих связывать динамические свойства системы с ее структурой и дающих принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.

4. Формализованный,машинно-ориентированный метод структурного синтеза управляемых сложных систем, основанного на использовании предлагаемого способа описания МСАУ на базе структурных функций

5. Автоматизированный метод синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами, основанный на сочетании метода гармонической линеаризации нелинейных характеристик нечетких регуляторов с численными методами и обеспечивающий выбор параметров нечеткого регулятора из условия устойчивости положения равновесия и заданного показателя колебательности.

6. Структуры и алгоритмы адаптивных многосвязных систем регулирования и управления процессом приемистости ТРДД высокоманевренных ЛА, структура и алгоритмы нечеткой системы управления синхрофазирования винтовентилято-ров ТВВД.

7. Концепция построения, интеллектуальные алгоритмы управления, планирования и координации процесса многороботовой сборки для настольного микросборочного комплекса как управляемой многосвязной системы, разработанные с использованием предлагаемых подходов.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность полученных результатов заключается:

- в разработанных структурах, алгоритмах самонастройки, расчетных линеаризованных моделях и методике синтеза адапгивно-коодинатяого управления для многосвязных БСНС управления сложными динамическими объектами, апро-

бированных при практическом проектировании адаптивных МСАУ ТРДД высокоманевренных JIA как для режимов приемистости, так и стабилизации;

- в предлагаемом способе структурного представления сложных динамических систем, позволяющем описывать структурные свойства как отдельных подсистем, так и МСАУ в целом, и разработанной на его основе формализованной машинно-ориентированной методике анализа и синтеза структур управляемых сложных динамических систем;

- в численных методиках анализа и синтеза нечетких систем на основе гармонической линеаризации нечеткого регулятора как нелинейного элемента, позволяющих исследовать устойчивость периодических движений и анализ качества по показателю колебательности в сепаратных каналах нечетких систем управления, которые были апробированы при проектировании интеллеюуальных систем управления соосным винтовентилятором ТВВД;

- в разработанном алгоритмическом и программном обеспечении, позволяющих автоматизировать основные этапы предлагаемых методик анализа и синтеза адаптивных и интеллектуальных МСАУ авиационных ГТД, которые реализованы в виде программных модулей для персональной ЭВМ;

— в методе интеллектуального планирования и управления технологическим процессом микросборки на основе разработанной обобщенной структурной модели процесса сборки микросистем с использованием .группы мобильных микророботов, которая учитывает геометрическое и физическое представление сборочного процесса, а также основные ограничения, накладываемые на процесс сборки мик-романипуляционными устройствами в условиях «микро» окружающей среды.

Полученные результаты внедрены в практику проектирования адаптивных и нечетких систем управления ТВВД на Уфимском научно-производственном предприятии «Молния» и в институте вычислительных систем и робототехники Университета г. Карлсруэ (ФРГ) при проектировании адаптивной интеллектуальной системы планирования и управления настольной микросборочной станции.

Полученные результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление в технических системах и управление».

Связь исследований с научными программами

Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1982 по 2002 г.г. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного технического университета в рамках:

— госбюджетной НИР «Формализация системного подхода к исследованию информационных и кибернетических систем» в 1982-1985 г.г.;

— ряда научно-исследовательских хоздоговорных работ по заказу предприятия Уфимское агрегатное конструкторское бюро «Молния» в 1982-1993 г.г.;

- госбюджетной НИР «Разработка теоретических основ структурной теории динамических систем» в 1993-1995 г.г.;

- международного гранта научного комитета НАТО С1*С951002 «Планирование, принятие решений и интеллектуальное управление автономными системами» в 1995-1997 г.г.;

- международного проекта Ысо-Сорегтсив Е11В1С15СТ960702 «Мульти-агентные робототехнические системы для промышленного применения в области транспорта» в 1997-1999 г.г.;

- международного гранта научного комитета НАТО С11С972063 «Интеллектуальное планирование и управление для автоматизированной микросборочной станции на базе микророботов» в 1998-2000 г.г.;

- федеральной целевой программы «Интеграция» в 1998-2002 г.г.;

- гранта Министерства образования Российской Федерации по фундаментальным исследованиям в области технических наук ТОО-6.8-925 по теме «Адаптивные и интеллектуальные системы управления авиационными газотурбинными двигателями» в 2000-2002 г.г.;

- научно-технической программы «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 03.01.021 по теме «Разработка настольного микросборочного производственного комплекса» в 2000-2002 г.г.

Апробапия работы

Основные научные и практические результаты диссертации регулярно докладывались и обсуждались, начиная с 1985 года, на 41 научном мероприятии различного уровня, в том числе на У-ой Всесоюзной конференции по управлению в механических системах (Казань, 1985); 1У-ом Всесоюзном совещании-семинаре молодых ученых «Современные проблемы автоматического управления» (Москва, 1985); 11-ой и Ш-ей Всесоюзных научно-технических конференциях «Системы автоматического управления летательными аппаратами» (Москва, 1988. 1993); У1-ом Всесоюзном совещании «Управление многосвязными системами» (Суздаль, 1990); Всероссийской научно-технической конференции «Алгоритмическое обеспечение процессов управления в механике и машиностроении» (Москва, 1994); Ш-ем и IV-ом Межотраслевых научно-технических семинарах «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения» (Миасс, 1994, 1996); Ш-ем Китайско-Российско-Украинский симпозиуме по аэрокосмическим наукам и технологиям (Сиань, Китай, 1994); 1У-ой Международной конференции по интеллектуальным автономным системам (Карлсруэ, Германия, 1995); Межотраслевой научно-технической конференции «Непрерывно-логические методы и модели в науке, технике, экономике» (Пенза, 1995); У-ой и У1-ой Международных конференциях по новым исполнительным механизмам (АСТиАТСЖ'96, АСТиАТ(Ж'98) (Бремен, Германия, 1996, 1998); У-

ой Международной конференции по Микро, Электро, Опто, Механическим системам и компонентам (MICROSYSTEM Technologies'96) (Потсдам, Германия, 1996); VIII-om Международном семинаре по микромашинам, микромеханике и микросистемам (ММЕ'97) (Саузхемптон, Англия, 1997); IEEE Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA'98) (Леувен, Бельгия, 1998), Международном конгрессе «Нелинейный анализ и его приложения» (Москва, 1998); Международной научно-технической конференции «Бортовые интегрированные комплексы и современные проблемы управления» (Москва, 1998); III-я Международная конференция «Распределенные автономные роботизированные системы (DARS'3)» (Карсруэ, Германия, 1998); Международном симпозиуме «Актуальные проблемы авиадвигателя строения» (Уфа, 1999); 1-ой и П-ой Международных конференциях по микроробототехнике, микромашинам и системам (IARP) (Москва, 1999, 2003); 1-ой Международной конференции по мехатронике и робототехнике (МиР'2000) (Санкт Петербург, 2000); VIII-ой IEEE Средиземноморской конференции по управлению и автоматизации (MED'2000) (Патрас, Греция, 2000); Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления (SICPRO'2001) (Москва, 2000); VII-ой Международной конференции «Подходы жизненного цикла к производственным системам: менеджмент, управление и контроль (ASI'2000 - IIMB'2000) (Бордо, Франция, 2000); Ш-ей и VI-ой Международных конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT'2001 и CSIT'2002) (Уфа, 2001, Патрас, Греция, 2002); Конференции по теории управления, посвященной 90-летию академика Б.Н. Петрова (Москва, 2003).

• Публикации. Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 112 публикациях, в том числе в 2-х монографиях, 53 статье, в 23 тезисах докладов и трудах конференций, 29 авторских свидетельств и 2-х патентах на изобретения, в 3-х свидетельствах об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка и приложения. Работа без библиографического списка и приложения изложена на 332 страницах машинописного текста, кроме того, содержит 117 рисунков и 18 таблиц. Библиографический список включает 286 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы, формулируются цели и задачи исследования, указывается связь с научными программами, перечисляются подходы и методы решения задач, приводятся задачи, выносимые на защиту, отмечается их научная новизна и практическая ценность. Приводятся сведения об использовании результатов, апробации работы и публикациях.

Первая глава посвящена анализу проблемы проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД. В первом разделе главы проводится анализ тенденций развитая современных и перспективных авиационных ГТД и их систем управления с точки зрения общих закономерностей развитая сложных технических систем. Обосновывается необходимость построения адаптивных МСАУ для современных и перспективных ГТД, устанавливаемых на широкодиапазонных высокоманевренных JIA.

Во втором разделе проводится анализ современного состояния методов и подходов к исследованию и проектированию адаптивных САУ ГТД. Отмечается распространенность БСНС с разомкнутыми алгоритмами самонастройки, использующих программную коррекцию параметров управляющей части системы по условиям полета ЛА и режимам работы двигателя. Показано, что при проектировании САУ ГТД широкодиапазонных высокоманевренных ЛА, когда получение простых и однозначных зависимостей менаду изменяемыми параметрами системы и параметрами окружающей внешней среды затруднительно (невозможно), целесообразно использовать замкнутые алгоритмы адаптации, построенные в классе БСНС с эталонной моделью на основе концепции ОНО. Данный подход обеспечивает большую гибкость при разработке и доводке системы, позволяя изменять принципы построения, структуру или параметры основного контура системы, не затрагивая при этом контура адаптации. Отмечается, что в известной научной литературе при проектировании беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД на основе концепции ОНО предлагается использовать в качестве алгоритмов адаптации интегральные законы изменения настраиваемых коэффициентов многосвязного ОНО, синтезированные на основе прямого метода Ляпунова. Однако данные законы, обеспечивая асимптотическую устойчивость системы в целом, равномерную по начальному моменту времени и начальным рассогласованиям в системе относительно движения эталонной модели, зачастую приводят к медленно затухающим и сильно колебательным процессам отработки параметрических возмущений. Поэтому дальнейшее применение на практике адаптивных МСАУ ГТД с замкнутыми алгоритмами адаптации требует расширение класса возможных алгоритмов адаптации, обеспечивающих устойчивость и высокую динамическую точность отработки широкого класса параметрических возмущений.

Отмечено, что дальнейшее развитие адаптивных МСАУ ГТД ориентировано на придании им свойств самоорганизации на основе интеллектуальных методов управления с использованием нечеткой логики, нейронных сетей, генетических алгоритмов. Однако идея интеллектуального управления применительно к авиационным ГТД пока еще не нашла широкого распространения в силу сравнительной сложности ее реализации. Нечеткие системы регулирования, а также системы управления с использованием нейронных сетей по своим свойствам относятся к нелинейным системам, что в силу сложности их аналитического описания существенно затрудняет их анализ и синтез. Основным инструментом в настоящее время является моделирование. Это подразумевает проведение большого объема экспериментальных исследований на этапе доводки, что в силу большой ответственности управления таким объектом, как авиационный двигатель, существенно сдерживает темпы внедрения интеллектуальных систем в реальные САУ ГТД. Поэтому дальнейшая разработка методов анализа и синтеза интеллектуальных систем для проектировании адаптивных МСАУ ГТД также является весьма актуальной зада-

чей. При этом построение самоорганизующихся многофункциональных систем требует разработки формализованных способов представления структур МСАУ. обеспечивающих в реальном времени обоснованный выбор оптимальной структуры многосвязного регулятора основного контура системы.

В третьем разделе главы проводится анализ существующих подходов к исследованию и синтезу структур сложных динамических систем (ДС). Показано, что наибольшее распространение получило представление автоматической системы в форме структурной схемы, графа сигналов, а также графа сигналов и состояний. Отмечается, что с появлением прямых алгоритмов вычисления передаточных функций по орграфу системы в виде формулы Мэзона последние две формы представления структур при исследовании и синтезе структур МСАУ получают все более широкое распространение по отношению к структурным схемам. Отмечается распространенность методов синтеза, основанных на описании МСАУ с использованием аппарата матричных передаточных функций (МПФ). Достоинством такого подхода является простота и наглядность, а также возможность описания динамических свойств МСАУ как на уровне подсистем, элементов и связей между ними, так и на уровне системы в целом. Обращается внимание на присущие данному способу описания структур недостатки, не позволяющие установить связи между структурой и желаемыми свойствами системы, что, в свою очередь, не позволяет разработать единого структурного метода синтеза, способного охватить все возможные варианты построения структур сложных ДС. Отмечается, что описание МСАУ в координатах пространства состояний, наиболее полно раскрывающих внутреннее строение ДС, позволяет осуществлять целенаправленный перебор структур. Это обосновывает необходимость разработки методов синтеза структур МСАУ на основе теории графов, позволяющих сохранять первоначальные структурные свойства базовых динамических элементов при их структурном представлении, что требует разработки новой формы описания структур сложных ДС, который объединил бы преимущества существующих форм описания ДС в уравнениях «вход-выход« и в пространстве состояний и, позволил бы целенаправленно формировать структуру системы в соответствии с выбранными критериями.

По результатам анализа проблемы проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД формулируются цель и задачи исследования данной работы.

Во второй главе рассматриваются основные аспекты проблемы процесса проектирования адаптивных МСАУ ГТД, отображающие методологическую, математическую, кибернетическую и информационную сторону исследований. В первом разделе главы на основе системного подхода предлагается системная модель процесса проектирования адаптивной МСАУ ГТД представленная в виде множества взаимосвязанных друг с другом этапов, изображенных в форме триад (рис.1.). Данная системная концепция проектирования адаптивных МСАУ ГТД охватывает основные этапы проектирования, объединяя их в единую систему.

Sim

К

Рис. 1. Системная модель проектирования адаптивной МСАУ ГТД

Ъ - множество задач ЛА боевого применения:

Ь - условия эксплуатации (Н, V);

О - множество режимов работа двигателя.

Р, - множество программ управления двигателем

на множестве режимов Б:

¡л - критерии эффективности работы СУ

на множестве О;

I, - множество источников информации (датчиков); Г - множество функций, которое необходимо выполнить (разгон, стабилизация, поддержка шмеренве, режимов управления, сравнение, принятие решений, исполнение и т д.);

S, - множество сепаратных подстктем, выполняющих множество функций F: Str - множество структур систем Con - концепций построения САУ; Рг - принципы построения САУ; Class - классы систем; Mod - математические модели САУ, Par - множество параметров САУ; Met - методы' синтеза САУ: А - алплпмы управления; Soft - программное обеспечение; Sim - экспериментальные исследования.

Вырабатываются основные методологические принципы построения САУ сложными динамическими объектами как авиационные газотурбинные двигатели, на основе которых, а также принципов построения адаптивного и интеллектуального управления в условиях неопределенности во втором разделе главы предложена концепция построения адаптивных МСАУ ГТД. В соответствии с данной концепцией МСАУ ГТД должна в себя включать следующие подсистемы:

1) Управляющую подсистему, предназначенную для выполнения основной функции интеллектуальной САУ - многоуровневое адаптивное управление ГТД, включающее в себя: планирование задач, функций и программ управления для различных сепаратных подсистем в соответствие с общей целью управления; оптимизацию, координацию и согласование работы подсистем, направленное на максимальную эффективность всего процесса управления; адаптивное и координатное управление в сепаратных подсистемах при отработке программ и задающих воздействий; контроль состояния элементов САУ, диагностику неисправностей, а также защитные функции при критических ситуациях.

2) Подсистему принятия решений, которая обеспечивает при возникновении в процессе функционирования ГТД и его системы управления различных штатных и нештатных ситуаций и в соответствии с заложенными в базе знаний стратегий управления принятие необходимых управленческих .решений.

3) Коммуникационную подсистему, обеспечивающую с помощью собственной информационно-управляющей базы данных синхронизацию и информаци-

онное взаимодействие между основными подсистемами САУ, с внешней управляющей системой ЛА, а также в случае необходимости ручного управления - через интеллектуальный человеко-машинный интерфейс с пилотом ЛА.

4) Базу знаний, в которой содержится вся совокупность количественных и качественных знания, необходимых для выполнения поставленных задач основными подсистемами САУ, к которым относятся: математические модели внешней среды и объекта управления, необходимые для формирования эталонных движений при организации адаптивного управления; критерии оценки, методы оптимизации, анализа и синтеза, необходимые для организации процессов оптимизации, координации и согласования характеристик сепаратных подсистем управления, описание целей, задач, функций необходимых при планировании и т.п.

В третьем разделе в рамках предложенной концептуальной модели разрабатывается обобщенная структура адаптивной МСАУ ГТД (рис. 2), в которой можно выделить три уровня управления: стратегический, тактический и исполнительный.

На стратегическом уровне по командам от внешней управляющей системы (САУ ЛА) производится формализация цели управления и соответствующее планирование поведения системы с учетом реальной обстановки. Для этого планировщик задач генерирует оптимальную последовательность действий, которая с помощью планировщика функций декомпозируется на локальные планы действий отдельных функциональных модулей (сепаратных подсистем или агентов) САУ.

На тактическом уровне по командам стратегического уровня производится формирование программных траекторий для отдельных функциональных модулей САУ, координация (согласование) процессов управления и взаимодействия элементов системы, а также адаптация подсистемы управления исполнительного уровня к изменяющимся условиям функционирования. Для реализации функций адаптации на основе принципа управления по модели в систему вводятся многосвязная эталонная модель и построенный на основе принципа инвариантности многосвязный регулятор параметрического управления, настраиваемые коэффициенты которого обеспечивают желаемое движение управляемых координат многосвязного объекта управления, задаваемое эталонной моделью

На исполнительном уровне решаются задачи стабилизации нелинейных характеристик механизмов и устройств исполнительной подсистемы, отработки заданных программ управления с требуемым качеством переходных процессов, обеспечение робастности к внутренним и внешним возмущениям и т.д. Данные функции реализуются с помощью многофункционального многосвязного регулятора координатного управления.

Важными элементами рассматриваемой системы являются блок принятия решений, анализатор и наблюдатель, которые на тактическом уровне управления через координатор реализуют принцип ситуационного управления и обеспечивают структурную самоорганизацию многосвязной эталонной модели, многосвязных РГГУ и РКУ в зависимости от текущей компоновки работы системы.

База знаний

Описание задач

Описание функций

Стратегии управления

Критерии оценки

Критерии выбора структур УУ

Параметры регуляторов УУ '

Данные

- априорные

- текущие

- справочные

Математические модели

зг

Ручное управление

САУЛА

Интеллектуальное управление [Интеллектуальное планирование

С

Планировщик задач

С

Планировщик функций

Планировщик оптимальных программ управления

V

Ситуационное управление

Координатор

Блок принятия решений

Анализатор

С=г

Чг-

Наблюдателъ

с=

У.

Адаптивное управление

Многосвязная эталонная модель

Многосвязный регулятор параметрического управления

Многосвязный регулятор координатного управления

Исполнительная подсистема

гтд

Информационно* измерительная подсистема

Рис. 2. Обобщенная структура адаптивной МСАУ ГТД

Обращается внимание на открытость предлагаемой архитектуры адаптивной МСАУ ГТД для дальнейших расширений и возможность совместного использования как традиционных, так и интеллектуальных методов управления. Так, в сепаратные каналы управления многосвязного РКУ могут включаться нейро- и нечеткие регуляторы. С помощью нейронной сети также можно построить многосвязную эталонную модель или реализовать функции наблюдения и анализа при идентификации динамических характеристик объекта на тактическом уровне управления. При формировании оптимальных программ управления на стратегическом уровне совместно с эвристическими алгоритмами могут быть использованы генетические алгоритмы. Блок принятия решений, например, может быть реализован по принципам построения нечетких экспертных систем и т.д.

Отмечается универсальность предлагаемой обобщенной структуры адаптивной МСАУ ГТД, в рамках которой могут быть реализованы следующие концепции адаптивного управления:

1. Система с адаптацией по модели на основе учета характеристик связей МСАУ и индивидуальных (функциональных) подсистем с воздействием на параметры и структуру управляющей части сепаратных подсистем;

2. Адаптивная МСАУ с моделью, построенная на основе концепции ОНО, с настройкой регулятора параметрического управления ОНО и не требующей настройки параметров многосвязного РКУ основного контура системы;

3. Адаптивная система с идентификацией параметров ОНО и с настройкой регуляторов сепаратных подсистем управляющей части системы;

4. Комбинированная адаптивная система с элементами первых трех систем.

В третьей главе диссертации в развитие алгоритмов адаптивного коорди-

натно-параметрического управления многосвязными нестационарными объектами для построения адаптивных МСАУ в классе БСНС с эталонной моделью ОНО проводится синтез более широкого класса алгоритмов адаптации: пропорционально-интегральных, пропорциональных и релейных.

В первом разделе главы на основе прямого метода Ляпунова из условий асимптотической устойчивости процессов самонастройки перестраиваемых коэффициентов РГГУ проводится синтез предлагаемых классов алгоритмов адаптации для случая описания многосвязного ОНО в уравнениях «вход-выход».

Матричная передаточная функция (МПФ) Н(р,() линеаризованной модели многосвязного нестационарного ОУ может бьггь представлена в виде

имеют постоянные коэффициенты, соответствующие номинальному режиму работы объекта, а операторы

(1)

где операторы

1И-1

а=0

а

у=0 " а=0

имеют переменные коэффициенты, соответствующие действующим на объект параметрическим возмущениям.

Исполнительная часть системы задается матричным оператором:

Ф^^&хщ^Ш ^ш2(р),..., Жюл(р)}, (2)

где ¥кк(р) = (1 /а(р))М:{р) - дробно-рациональные операторы, описывающие динамические свойства стационарных исполнительных механизмов. Структура многосвязного РПУ выбирается в следующем виде

т=т-к-1иМ(р)о^\р)[щр,тш+ш(р^т)} (з)

где Я0 = !Ь,(0||1х„- вектор управляемых координат; Р(?) = |а(0||1х„~ вектор координат регулирующих органов ОУ; 7(0 = ||??1(0|1,<„_ вектор входных координат исполнительных механизмов; = Цм, (0||1хп - вектор входных координат ОНО,

т-1 v=0

£Дл„1в(0/>а ; (4)

а=0

Akv(t) и Дйу а(?) - перестраиваемые коэффициенты РПУ. При выполнении тождеств Ak(p,t) s Дй(/?,г); AN(p,t) = AD(pj) движение многосвязного ОНО будет описываться линейным стационарным уравнением в матрично-операторной форме

a(p)b0(p)y(t) = D0(p)M(p)H(t). (5)

Эталонная модель выбирается в виде многомерного звена, описываемого уравнением, соответствующим движению многомерного ОНО на базовом режиме

<Р)Ь0 (р)у„ (0 = D0 (р)М(р)й(:). (6)

Учитывая, что для ГТД как объекта регулирования справедливо выполнение гипотезы квазистационарности, уравнение контура адаптации относительно 5(f) = y(t) - у м (i) запишется в виде

Ь0 (PW) = [Ab(p,t) - Ak(pj)]y(t) + [AD(PJ) - AN(p,t)]p(t)}. (5) В отличие от известных интегральных законов адаптации, настраиваемые коэффициенты (/) и Akvit) представляются, состоящими из двух слагаемых:

Дя„»=ЛЯУЛ')+(0р/а)(0, (6)

Mv(t)= Mv(0+Yv Ъщ С)ЛМ(0, (7)

к=]

где

р = const > О,

п т~\ / \ J

w, yv=COm/>0, (8)

у=1v=0 -

cv,v+l = const > 0,

а Длуа(/) и - некоторые функции, определяющие законы самонастройки

настраиваемых коэффициентов. Синтез перестраиваемых коэффициентов йл а({)

и рпу проводится с помощью второго метода Ляпунова. При этом функ-

ция Ляпунова V выбирается таким образом, чтобы при настройке перестраиваемых корректирующих устройств Ак(р, ?) использовалось минимальное количество интеграторов. В результате синтезированы следующие алгоритмы самонастройки

АМ0=х| Е <ч + ГуЕ°пк ШУ)(0; (9)

0*=1 *=1

о

где

ш-1 _

= = ... ,рту}, р„у=сот&0. (И)

Таким образом, в отличие от известных алгоритмов самонастройки, полученные алгоритмы наряду с интегральными составляющими также содержат пропорциональные составляющие, что существенно расширяет возможности придания БСНС заданной высокой динамической точности.

Реализация как интегральных (при уУ=Р(;а=0), так и пропорционально-интегральных алгоритмов адаптивного параметрического управления требует большого числа интеграторов (равного числу настраиваемых коэффициентов) в контуре адаптации. В ряде случаев это может привести к недопустимому снижению запасов устойчивости системы. Упрощение алгоритмов самонастройки (9) и (10) можно произвести, исключив из них интегральную составляющую, то есть положив х=0- Показано, что условия устойчивости системы с пропорциональными алгоритмами адаптации

¿ы

совпадают с условиями асимптотической устойчивости системы с пропорционально-интегральными алгоритмами адаптации.

Если положить коэффициенты уу и достаточно большими (в пределе уу = со и ру а = оо), то можно получить релейные алгоритмы адаптации вида

Akv(t) = Mvsign

Еетп,(0УУ(0

"I

L*=i

, AntJ a(t) = An,j sign [с П( (0pja) )1 (B)

где Akv - const > 0 и Anv.a = const > 0.

Отмечается, что при использовании пропорциональных и релейных алгоритмов адаптации не будет выполняться свойство асимптотической устойчивости системы: система будет просто устойчива и, как следствие, действующие параметрические возмущения будут отрабатываться с некоторой статической ошибкой. Однако этот недостаток в значительной степени компенсируется существенным повышением запасов устойчивости и быстродействия системы.

Дальнейшее сокращение числа настраиваемых коэффициентов в контуре адаптации предлагается проводить, используя априорно известную информацию о функциональной зависимости между коэффициентами передаточной функции ОУ. В частности, при проектировании БСНС управления ГТД, на основе теории подобия могут бьггь найдены достаточно простые функциональные зависимости между коэффициентами Д¿,]а{т), которые не требуют измерения информативных параметров, характеризующих внешние условия полета ЛА.

Нахождение функциональных зависимостей между коэффициентами МПФ объекта предполагает разделение данных коэффициентов на базовые коэффициенты, параметрические возмущения по которым компенсируются непосредственно соответствующими цепями самонастройки, и зависимые от них коэффициенты, параметрические возмущения по которым компенсируются косвенно на основе функциональных зависимостей между соответствующими настраиваемыми коэффициентами. Предполагая, что выбор совокупности базовых и зависимых коэффициентов заранее произведен и известны все необходимые функциональные зависимости между ними в первом разделе, аналогично алгоритмам (9)-(13), также синтезируются пропорционально-интегральные, пропорциональные и релейные алгоритмы самонастройки для многосвязного ОНО с учетом функциональной зависимости между коэффициентами МПФ объекта управления. Особенностью данных алгоритмов является то, что при их формировании для обеспечения устойчивости процесса самонастройки необходимо учитывать не только выходные координаты исполнительных механизмов, но и также выходные координаты функциональных преобразователей соответст^ тощих зависимых коэффициентов РПУ.

На основе результатов, полученных во втором разделе, в третьем разделе главы решается задача синтеза пропорционально-интегральных, пропорциональных и релейных алгоритмов самонастройки БСНС для случая описания многосвязного ОНО в уравнениях пространства состояний.

Нестационарный многомерный объект описывается матричным уравнением

у(о+(Вй - тш) = (Д + Д£>(0)р(0- (14)

Здесь у(() = ||.у,(0 || „х! - вектор выходных координат (переменных состояния) объекта; р(/) = ||р,{') |вх1 - вектор входных координат объекта; ДВ{г) и АД/) - нестационарные составляющие, отражающие действующие на ОУ параметрические возмущения, а матрицы Во и 1>о соответствуют номинальному режиму работы ОУ.

С учетом описания исполнительной части системы вида (2) структура многосвязного РПУ выбирается в следующем виде

лсо=««- [мчояо+ДМ(0Р(0], С 15)

где ДК(г) - ||МУ (/) || „/п и ДМ?) = || Диу (0||л*п - матрицы настраиваемых коэффициентов РПУ; «(?) - вектор входных координат ОНО.

При выполнении тождеств ДК(1) = ДВ(1) и в ДД/) движение многосвязного ОНО будет описываться линейным стационарным уравнением

ЙО + ВДО^ОООДО- (16)

В качестве эталонной модели выбирается многомерное звено, описываемое уравнением и соответствующее движению многомерного ОНО на базовом режиме

yJt) + B0ya(t) = WJp)Dom (17)

С учетом выражений (14)-(17) и гипотезы квазистационарности, уравнение контура адаптации относительно 5(0 = y(t) - ум (t) запишется в виде

1(f) + B0S( i) = [дЬ(0 - &N(t)]p(t) + [М(0 - длг(01у(0- (18)

Аналогично (6) и (7) настраиваемые коэффициенты Дn4{t) и Му{/) представляются, состоящими из интегральной и пропорциональной составляющих:

(19)

М„ (i) = Дky(t)+ ущ аП( (1)У] (I), (20)

где

Р„ = const,

СТа.(') = £СА('), const, (21)

7-1

= const,

a Д ñ( (?) и (f) - некоторые функции, определяющие законы самонастройки настраиваемых коэффициентов.

На основе прямого метода Ляпунова из условий устойчивости процессов самонастройки синтезированы следующие алгоритмы самонастройки:

- пропорционально интегральные

t t

=xJ^yj(t)dt + ylJGII,(t)yJ(t); An, =xf ^pj(t)dt + p4anpj(t); (22) o o

- пропорциональные

= Д«,;(0=Р,;Оп,(')Р;(0 (23)

- релейные

(í) = ^9sign[ani(0j'y(0l = (24)

где

<*,,(') = Í>A«- (25)

Кроме того, во втором разделе синтезируются аналогичные алгоритмы самонастройки ОНО с учетом функциональной зависимости между параметрами ОУ.

Таким образом, если в качестве вектора измеряемых выходных координат объекта можно принять вектор состояний, то в этом случае существенно упрощается техническая реализация алгоритмов самонастройки БСНС, поскольку устраняется необходимость в измерении производных выходных и входных координат ОУ.

Аналитическое исследование поведения БСНС рассматриваемого класса, в том числе их синтез с учетом требуемого качества процессов самонастройки, является достаточно сложной задачей в силу того, что данные системы описываются нелинейными нестационарными дифференциальными уравнениями. Поэтому для оптимизации параметров корректирующих устройств в контурах адаптации для синтезированных структур БСНС в третьем разделе разрабатываются расчетные линеаризованные модели, позволяющие проводить анализ и синтез в частотной области.

Полученные линеаризованные модели контуров адаптации представляют собой многосвязную систему с последовательно включенными эквивалентным ОУ и эквивалентным регулятором. В линеаризованной модели многомерной БСНС для описания ОНО в уравнениях «вход-выход» МПФ эквивалентного объекта управления #(.?) и эквивалентный регулятор /?(л) имеют следующий вид:

К„+Кг

где

Ьо('У

о;с1! + ±Цкь,к, i=^, 1

Го О

о о

о

о

У, О О Ут-2

о ' о

о о о

Тт-1

К =

Щз),

(26) (27)

\GJWGj, 1*у>

Р!;,о О О

о'

О

О О

О

о о

- матрицы-строки стационарных коэф-

фициентов передачи, элементы которых равны:

М*)=Л), У1)=р;М(1), /,7 = 12.....ц а=0Д,...Д;,

где черта сверху означает среднее значение переменной на интервале времени Т.

В линеаризованной модели многомерной БСНС для описания ОНО в уравнениях пространства состояний многосвязный эквивалентный объект управления Я (.у) и эквивалентный регулятор описываются матричными операторами.

ад=[&-Я0Г, (28).

г

кп + кг

р,

(29)

где Ки = (Оаё{хя }; ¡¿„ = ^<5, + Ц1,;

¿п = ^{х„,}; хп=с?и;с,+Цкь1-и*=Шаё{у я,...,уш}; = Л«г{Рп.->Р»};

б, =||^1/|1жви Ц = Щ п - матрицы-строки коэффициентов, элементы которых: = ^ (О, /,-=Р*( О-

Далее в четвертом разделе на основе полученных расчетных моделей и методов оптимизации разрабатывается формализованная процедура синтеза корректирующих устройств контура адаптации. Проведенные путем моделирования

сравнительные экспериментальные исследования подтверждают более высокую эффективность предлагаемых пропорционально-интегральных алгоритмов адаптации по отношению к известным интегральным алгоритмам адаптации. При использовании интегрально - пропорциональных алгоритмов адаптации время отработки параметрических возмущений уменьшается более чем в 2 раза.

Четвертая глава посвящена разработке алгоритмов управления структурой адаптивных МСАУ на основе метода структурных функций. Предлагаемый метод основан на первичном описании ДС в форме Коши и представлении ее структуры в виде орграфа сигналов и состояний.

В первом разделе главы на основе теории графов формулируется задача структурного синтеза МСАУ в классе систем модального управления.

Пусть заданными являются, структура неизменяемой части системы, удовлетворяющей условию полной управляемости, список корректирующих звеньев, ограничения на способы соединения указанных структур друг с другом. При этом предполагается, что заданная, часть системы и корректирующие звенья описываются системой линейных дифференциальных уравнений и могут быть представлены соответствующим орграфом сигналов и состояний в базисе дуг-интеграторов и дуг-усилителей. При этом предполагается, что требуемые динамические свойства в системе обеспечиваются заданным распределением на комплексной плоскости корней характеристического полинома замкнутой системы Щз), т.е. выполнением условия:

Дз) = £>), (30)

где О (л) - желаемый полином с заданным распределением корней.

Требуется определить структуру управляющей части, позволяющую решить относительно искомых параметров а;, а.2,... , аг систему нелинейных уравнений вида

аь а2,... ,аг), г = 0,1,...и-1 (31)

и обеспечивающей выполнение следующих условий структурного синтеза:

1) математическая корректность задачи синтеза;

2) структурная устойчивость системы;

3) астатизм заданного порядка;

4) физическая реализуемость управляющей части.

Рассматриваются условия разрешимости системы уравнений (31) в терминах орграфа системы. Для решения поставленных выше задач ДС представляется в форме нагруженного ориентированного псевдографа следующего вида.

Пусть W и V конечные множества, элементы которых называются соответственно дугами и вершинами. Ориентированным псевдографом называется функция ф: IV= Ух К отображающая множество дуг в декартов квадрат множества вершин. Пусть /: ЙК-» {-1, 0, 1} - отображение, указывающее вес дуги в соответствии с типом элемента. Если - интегратор, то /(^) = -1; если х> - усилитель, то /(ус) = 0; если V - диффернциатор, то /(и>) = 1. Пусть к\ РУ—>Н \{0} - отображение в группу вещественных чисел по умножению. Значение этого отображения на дуге и<е IV называется коэффициентом усиления дуги.

Пусть \VjeW. Последовательность ури>2-Уг-мъ- у„->с„-уп+1 называется ормаршрутом из вершины vi в вершину если для всякого /=1,2,..„и ср(>е,) = (v!, у,+1). Если все вершины ораршрута попарно различны, то это путь. Путь, который

начинается и заканчивается в одной и той же вершине, называется контуром. Совокупность не пересекающихся ни по одной вершине контуров называется фактором, а совокупность не пересекающихся пути и фактора - предфактором.

Показано, что в этом случае характеристический полином D(s) может быть вычислен по ее орграфу сигналов и состояний следующим образом:

D(s) m (1+zoK + z,.^1 + ...+ Zj^ + ... + z„, (32)

где dt - z„„, = 2 " сумма значений всех факторов веса (i-ri).

HF^-n

Таким образом, порядок характеристического полинома замкнутой системы определяется максимальным весом факторов орграфа сигналов и состояний, то есть максимальным количеством интеграторов в контурах, входящих в один фактор. С учетом последнего обобщаются требования к допустимой структуре многосвязного модального регулятора в терминах орграфа сигналов и состояний.

1) Условие математической корректности.

Теорема 1. Для разрешимости системы уравнений (31) необходимо и достаточно, чтобы орграф структуры содержал п варьируемых рационально независимых контуров 01, 02,..., 0„, причем вес /-го контура /(0/) равен (-/') и каждый контур 0, рационально независим от всех варьируемых контуров большего веса

2) Структурная устойчивость.

Теорема 2. Для структурной устойчивости ДС необходимо, чтобы приведенный орграф системы содержал хотя бы по одному кошуру 0 веса /(0)=(-г), для всех г=1,2,...,«

3) Требуемый порядок астатизма.

Теорема 3. Система и-го порядка обладает астатизмом порядка v относительно вектора задающих воздействий G(t) = | g,{t) I „xi в том и только в том случае, если подграф разомкнутой системы не содержит ни одного фактора с весами от -(w-v+1) до -п.

Во втором разделе главы разрабатывается способ представления и соответствующий математического аппарата преобразования структур ДС в форме структурных функций. Вводится в рассмотрение следующий структурный орграф.

Под структурным орграфом понимается орграф, получаемый из некоторого исходного орграфа системы, вершины которого соответствуют вершинам исходного орграфа, а дуге (;, у), соединяющей некоторую /-ю входную вершину с некоторой j-й вершиной и описываемой передаточной функцией W,Js), ставится в соответствие дуга, описываемая парой структурных функций (¿у, QtJ), соответствующих следующим определениям.

Определение 1. Структурной функцией (СФ) Lv будем называть многоразрядное число вида:

Lij~ l,j.nhj,K-\ ••• /у,0, (33)

где целое число в к-ои разряде равно количеству прямых путей веса к (к-количество последовательно соединенных дуг-интеграторов), содержащихся в исходном орграфе системы между /-ой входной иу-ой выходной вершинами.

Определение 2. Структурной функцией Qv будем называть многоразрядное число вида:

где целое число в к-ом разряде равно количеству котуров веса к, содержащихся в исходном орграфе между /-ой входной и /'-ой выходной вершинам.

Таким образом, числа 1,„ке.Ы и где N подмножество целых положи-

тельных чисел. При этом наличие нулевого /-го коэффициента в знаменателе ПФ звена, т.е. Ь, =0 (;' = 0, п), означает, что орграф звена не содержит контур веса (и-/)-Аналогично, наличие нулевого у-го коэффициента числителя, т.е. <эу =0 (_/ = 0,т), означает, что орграф не содержит прямого пути веса (/-и). Следовательно, при т<п будут отсутствовать прямые пути веса от 0 до (п-т).

Таким образом, можно построить структурные функции дуг структурного орграфа для любого физически реализуемого звена, представленного соответствующей ПФ, без предварительного преобразования его уравнений к форме Коши.

Показана возможность модификации структурных функций таким образом, чтобы они содержали информацию о количестве положительных или отрицательных контурах системы, а также информацию о количестве положительных и отрицательных прямых путей, что позволяет учитывать знаковые условия структурной устойчивости системы. Разработаны основные операции соединения дуг, необходимые для преобразования предлагаемого структурного орграфа ДС.

Параллельное соединение. Показано, что для п звеньев с ПФ Щ.?) и, параллельно соединенные друг с другом, которым ставятся в соответствие структурный орграф, имеющий п параллельно соединенные дуги со структурными функциями (/,,, О,) будут определяться следующим образом:

¿ = ¿1 +¿2 +...+А,; Q = Q\ + Qг+...+Qn. (35)

Последовательное соединение. Показано, что для и звеньев с ПФ IV,(я) и, последовательно соединенные между собой, которым ставятся в соответствие структурный орграф, имеющий п последовательно соединенные дуги со структурными функциями (¿1, О,) будут определяться следующим образом:

¿ = £ = (36)

Операция соединения типа обратной связи. Показано, что для звена с ПФ охваченного в обратной связи звеном с ПФ которым можно поставить в соответствие структурный орграф - дугу со структурными функциями (Ь\,0{), охваченной (в обратной связи) дугой со структурными функциями (¿2,Ог) эквивалентные СФ (¿,0) для дуги, получаемой из исходных дуг путем их эквивалентного преобразования будут определяться из выражений:

/.=/_[ 0=0}+02+Ь}хЬ2. (37)

Полученные операции преобразования структуры системы с помощью СФ в дальнейшем могут быть использованы для определения эквивалентных структурных функций замкнутой системы в целом. В частности, случае одномерной системы СФ замкнутой системы (¿.имк, О****) могут быть вычислены через СФ разомкнутой системы (£раз, О**11) и глобальной обратной связи (Ьж, О00) следующим образом:

= //'"; СГ"- = +0*+!?33 хГс. (38)

Очевидно, что для наиболее распространенного случая, когда в качестве обратной связи используется единичная обратная связь, которой соответствуют СФ вида (Ьж, (У*) = (1,0), можно получить частный случай выражения (38) вида:

¿заик = ¿рги. дяж = ды +£Р« (39)

Кроме того, во втором разделе вводятся понятия матричных и многомерных СФ, позволяющих корректно описывать структуру МСАУ с учетом ее сепаратных подсистем и связей между ними.

Далее в третьем разделе на основе предлагаемого способа представления структур разрабатывается формализованная процедура структурного синтеза МСАУ методом СФ в классе систем модального управления.

С учетом введенного структурного орграфа ДС задачу структурного синтеза управляющей часта системы можно сформулировать как задачу нахождения совокупности дуг корректирующих устройств (¿ку>£?ку) (входных, выходных вершин и значений СФ (¿¿у, <2ку)). обеспечивающих выполнение заданных требований к допустимой структуре системы в целом.

Учитывая, что структурный орграф полностью раскрывает внутреннее строение системы в базисе усилителей и интеграторов, требования к допустимой структуре модального регулятора на структурном орграфе, с учетом требований к исходному орграфу сигналов и состояний могут бьггь сформулированы в виде определенных ограничений на вид соответствующих СФ (¿ку,£?ку)- УДовлетеоР®ооих некоторым множествам допустимых значений Ь и О, то есть Ь}ку е Ь, <2ку е (2 в рамках заданной совокупности допустимых вершин изменяемой части системы.

1) Структурная устойчивость. Для обеспечения структурной устойчивости системы в необходимо, чтобы в эквивалентной СФ ^замк) вычисленной по структурному орграфу для замкнутой системы как сумма эквивалентных СФ (Уат всех его контуров, то есть

л'конт

0*"*= ЪО*Г> (40)

где А'юит - общее количество контуров структурного орграфа. При этом необходимо, чтобы во всех разрядах эквивалентной СФ О33101 во всех разрядах, кроме младшего, содержались ненулевые значения, то есть выполнялось условие

* 0, для всех /' = 2, (и +1). (41)

2) Условие математической корректности. Необходимое условие математической корректности задачи синтеза структуры модального регулятора по структурному орграфу можно представить в следующем виде

* 0, для всех г = 2, (и +1);

„=1 (42)

ЕС ;

3) Требуемый порядок астатизма. Замкнутая система и-го порядка обладает астатизмом порядка V, если во всех эквивалентных структурных функциях между /-ми входными и у-ми выходными вершинами структурного подграфа разомкнутой системы: старшие разряды, начиная с разряда под номером (п-\+2) до (л+1)-разряда содержат нулевые значения, а (и-у+1) разряд является ненулевым, то есть для каждого ОЦ" должно выполняться следующее условие:

рю„|0, для всех £ = (я-v + 2),(n + l); ^

для Â: = n-v + l, где к*0.

4) Критерий минимальной сложности. Количество варьируемых параметров определяется по структурному орграфу системы суммированием значений всех

разрядов структурных функций ( , Q'^у ) доя всех корректирующим устройств:

"ку 4у г 1

^-P = SZl?K»i+ÏKyJ=«niii- (44)

к

Анализ выражений (40)-(43) показывает, что выполнение условия синтеза системы модального управления (30), то есть обеспечение близости коэффициентов характеристического полинома замкнутой системы ГХ.ч) к значениям коэффициентов желаемого полинома D (s), обеспечивающего заданное распределение корней на комплексной плоскости, на структурном орграфе системы трансформируется в условие:

(¿вар = (Гщ'\ (45)

где Овар - желаемая структурная функция, интегрально обеспечивающая выполнение критериев синтеза (40)-(43). При этом решение задачи структурного синтеза в рассматриваемой постановке в силу свойств структурного орграфа (аналогично задаче синтеза по орграфу сигналов и состояний) также гарантируется в классе физически реализуемых корректирующих устройств.

На основе полученных критериев структурного синтеза в третьем разделе предложена многошаговая процедура структурного синтеза с использованием СФ на примере синтеза структур управляющей части систем модального управления методом СФ. В четвертом разделе главы с целью автоматизации процедуры синтеза струюур МСАУ на основе метода структурных функций разработан пакет прикладных программ - «Среда визуального проектирования «Структурный синтез» В основе данного программного продукта лежат следующие разработанные алгоритмы: алгоритм формирования структурного орграфа системы по орграфу сигналов, алгоритм вычисления эквивалентных структурных функций по структурному орграфу, алгоритм исключения вершин, а также алгоритм последовательного присоединения многомерных подсистем по орграфу системы.

Пятая глава посвящена разработке метода анализа и синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления на основе метода гармонической линеаризации. На основе совместного использования численных методов и метода гармонической линеаризации рассматривается подход к исследованию периодических движений и качества процессов управления по показателю, колебательности в нечетких системах управления.

Показано, что нечеткий регулятор как единый нелинейный элемент при использовании численных методов интегрирования может быть гармонически линеаризован. Это позволяет проводить исследования периодических движений в нечетких системах управления. Получены необходимые и достаточные условия устойчивости периодических движений как для сепаратных нечетких подсистем управления, так и для класса однотипных (гомогенных) нечетких МСАУ. Показано, что гармоническая линеаризация нечеткого регулятора позволяет для оценки

качества в сепаратных каналах нечетких систем управления применять показатель колебательности, широко используемый при исследовании нелинейных систем. Использование данного подхода в сочетании с интервальным подходом к построению годографов АФХ линейной часта системы позволяет по сравнению с традиционным методом моделирования существенно сократить время анализа качества управления в системе с одновременным расширением исследуемых диапазонов функционирования нечеткой системы управления.

Далее в главе на основе предложенных критериев исследования устойчивости и качества процессов управления разработана методика синтеза нечетких систем управления, в которой для оптимальной настройки функций принадлежности типовых нечетких ПИ- и ПД- регуляторов по вторичным критериям качества к переходным процессам в сепаратных каналах управления МСАУ используется Разработанная нечеткая экспертная система. Разрабатывается программный модуль для анализа и синтеза нечеткого регулятора в виде программного расширения к системе МАТЬАВ, который автоматизирует основные этапы предложенных методик анализа и синтеза нечетких систем управления.

В шестой главе рассматриваются вопросы практического использования полученных теоретических результатов в ходе решения прикладных задач проектирования многофункциональных, адаптивных и нечетких систем управления перспективными авиационными турбореактивными и винговентиляторными силовыми установками, а также при проектировании адаптивной системы интеллектуального планирования и управления для мультиагенгного микроробототехнического комплекса

В соответствии с разработанной в третей главе диссертации методикой в первом разделе главы разработана и исследована двумерная адаптивная САУ перспективным ТРДДФ, предназначенного для широкодиапазонных высокоманевренных ЛА Структура контура адаптации построена на основе теории подобия с учетом функциональных зависимостей меяоч' коэффициентами матриц уравнений двигателя в координатах пространства состояний, что позволило по сравнению с предельной структурой уменьшить количество настраиваемых параметров более чем в два раза. Путем математического моделирования с использованием быстросчетной нелинейной модели показано, что разработанная БСНС обеспечивает сохранение заданных динамических свойств системы при более чем десятикратном изменении параметров обобщенного настраиваемого объекта. При этом отклонения текущих значений настраиваемых коэффициентов от их идеальных значений не превышают 10 - 20%.

Во втором разделе данной главы разработана адаптивная САУ процессом приемистости ТРДДФ, построенная на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта с использованием обратной модели желаемой траектории движения («разгона» двигателя) в плоскости расход топлива в основной камере сгорания и частота вращения ротора высокого давления турбокомпрессора Экспериментальные исследования данной БСНС с использованием быстросчетной нелинейной модели показали, что по сравнению с традиционной системой управления процессом приемистости ошибка отработки эталонной траектории «разгона» уменьшается в 2 - Зраза.

В третьем разделе главы на основе результатов, полученных в четвертой главе диссертационной работы, рассматривается задача синтеза структуры много-

функционального модального регулятора для МСАУ ТРДФ методом структурных функций. Показано, что с целью построения самоорганизующегося многофункционального регулятора уравнения структурного синтеза, заданные в форме СФ, могут быть представлены в базе знаний интеллектуальной системы управления относительно варьируемых параметров в форме И/ИЛИ-графа, на основе которого в дальнейшем в реальном масштабе времени с использованием предлагаемой ней-росетевой структуры может осуществляться поиск оптимальной структуры многосвязного РКУ в зависимости от текущих условий функционирования двигателя.

В третьем разделе главы решается задача проектирования интеллектуальной системы управления соосным винтовентилятором САУ ДУ-27 с использованием аппарата нечеткой логики. Разработаны нечеткие алгоритмы для каналов управления частотой вращения переднего и заднего винтовентиляторов, а также для канала регулирования тягой винтовенгалятров. Экспериментальные исследования предлагаемых алгоритмов управления с использованием нелинейной модели соосного винтовенти-лятора СВ-27 и ДУ-27 показали, что по сравнению с традиционной системой управления предлагаемая интеллектуальная САУ винтовентилятором ТВВД обеспечивает требуемые показатели качества переходных процессов как на установившихся режимах. так и на режимах приемистости во всем эксплуатационном диапазоне.

В пятом разделе разработана концепция построения и структура многоуровневой адаптивной системы интеллектуального планирования и управления для многороботовой настольной микросборочной станции. На основе структурного подхода разработана обобщенная модель сборочного процесса, которая учитывает геометрическое и физическое представление продукта микросборки, а также ограничения, накладываемые на процесс сборки микроманипуляционными устройст-вамив условиях «микро» окружающей среды. На основе предложенной модели микросборки разработаны алгоритмы автоматического планирования оптимальной последовательности технологического процесса многороботовой сборки микросистем. Экспериментальные исследования показали, что предлагаемый метод планирования на 30-50% экономичнее по времени поиска и объему памяти по сравнению с существующими методами планирования сборочного процесса.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. На основе системных принципов и общенаучных подходов к построению многоуровневых систем, функционирующих в условиях неопределенности, а также принципов структурной и функциональной самоорганизации управляемых сложных систем разработана концепция построения адаптивных МСАУ ГТД, позволяющая .обеспечить на основе интеллектуального подхода эффективное управление современными и перспективными авиационными ГТД в условиях структурной и параметрической неопределенности.

2. Предложен новый более широкий класс алгоритмов адаптивно коорди-натно-параметрического управления: пропорционально-интегральные, пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации, синтезированных на основе прямого метода Ляпунова для случаев описания многосвязного ОНО как в уравнениях «вход-выход», так и в уравнениях пространства состояний, а также для случаев функциональной зависимости между параметрами сложного динамического объ-

екга. Данные алгоритмы позволяют расширить структуры беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД, обеспечивающих более широкую область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повышающих эффективность замкнутых алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности. На основе полученных расчетных моделей для рассматриваемого класса БСНС и оптимизационных методов разработана процедура синтеза корректирующих устройств контура адаптации, обеспечивающих требуемое качество процессов самонастройки. Экспериментальные исследования подтверждают высокую эффективность предлагаемых алгоритмов адаптации, использовании пропорционально- интегральных алгоритмов адаптации позволяет уменьшить более чем в 2 раза по отношению интегральным алгоритмам время отработки параметрических возмущений.

3. Предложен новый способ представления структур сложных динамических систем в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций, представляющих собой многоразрядные целые числа, которые несут качественную информацию о внутреннем строении ДС независимо от способа ее описания и позволяют связывать динамические свойства системы с ее структурой, описывать структурные свойства как отдельных подсистем, так и МСАУ в целом, что дает принципиальную возможность для построения самоорганизующихся управляемых сложных систем. На основе данного описания разработан формализованный способ описания структур МСАУ, основанный на представлении структуры системы в виде структурного орграфа, дуги которого описываются парой структурных функций, отражающих внутреннее строение динамического звена в базисе усилителей и интеграторов. Введены понятия матричных и многомерных структурных функций, позволяющих корректно описывать структуру МСАУ. Сформулированы требования к допустимой структуре минимально сложных, физически реализуемых корректирующих устройств синтезируемой МСАУ в классе систем модального управления.

4. На основе полученных критериев структурного синтеза предложена многошаговая машинно-ориентированная процедура структурного синтеза МСАУ методом структурных функций. Разработан пакет прикладных программ: «Среда визуального проектирования «Структурный синтез», автоматизирующий основные этапы предлагаемой методики синтеза структур управляемых сложных систем.

5. Показано, что нечеткий регулятор как единый нелинейный элемент при использовании численных методов интегрирования может быть гармонически линеаризован. На основе гармонической линеаризации нечеткого регулятора получены необходимые и достаточные условия устойчивости периодических движений как для сепаратных нечетких подсистем управления, так и для класса однотипных (гомогенных) нечетких МСАУ, р.азработана методика анализа качества в сепаратных каналах нечетких систем управления по показателю колебательности.

На основе предложенных критериев исследования устойчивости и качества процессов управления разработана методика синтеза нечетких систем управления с использованием разработанной нечеткой экспертной системы. Разработан программный модуль анализа и синтеза нечеткого регулятора в виде программного расширения к системе МАТЬАВ, который позволяет автоматизировать основные этапы предложенных методик анализа и синтеза нечетких систем управления.

6. Исследована эффективность предложенных методов адаптивных и интеллектуальных алгоритмов управления на примере проектирования МСАУ различными типами авиационных ГТД. Разработаны структура и алгоритмы адаптивного регулирования и управления процессами стабилизации и приемистости для САУ ТРДДФ, предназначенного для широкодиапазонных маневренных JLA Проведенные исследования показали, что предложенные методы и структурные решения обеспечивают компенсацию десятикратного изменения параметров двигателя, характерных для траекторий полета JIA в процессе интенсивного маневрирования, при одновременном сокращении в 2-3 раза количества перестраиваемых параметров в системе. При этом отклонения текущих значений настраиваемых коэффициентов от их идеальных значений не превышают 10 - 20%, а точность отработки траектории «разгона» увеличивается в 2 - Зраза. Разработаны структура и алгоритмы нечеткой системы управления соосным винтовентилятором СВ-27 ДУ-27, обеспечивающие требуемые показатели качества переходных процессов как на установившихся режимах, так и на режимах приемистости во всем эксплуатационном диапазоне ТВВД. 1

7. Проанализирована эффективность использования предлагаемых подходов к 1 проектированию микроробототехнических комплексов как моносвязных мультиагент-

ных систем. Разработана концепция построения, интеллектуальные алгоритмы управления, планирования и координации процесса микросборки для многороботовой настольной микросборочной системы, обеспечивающие по сравнение с существующими системами снижение на 30-50% затрат времени и памяти вычислительной системы.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Мунасыпов РА., Фатиков C.B. Об автоматизации синтеза оптимальных многомерных систем автоматического управления. // Кибернетические системы управления подвижными объектами: Межвуз. науч. сб., вып. 2. - Уфа: УАИ, 1983.С. 123-131.

2. Кабальное. Ю.С., Колушов В.В., Мунасыпов P.A. К исследованию нелинейных САУ ГТД методом гармонической линеаризации. // Вопросы автомата- i зашш проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч.

сб. - Уфа: УАИ, 1984. С. 114-121.

3. Ильясов Б.Г., Кабапьнов Ю.С., Мунасыпов P.A., Распопов Е.В. Экспериментальное определение границ применимости линеаризации «в малом» BCHÇ с * эталонными моделями. // Вопросы автоматизации проектирования информационных

и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УАИ, 1985. С. 115-123.

4. Мунасыпов P.A. К синтезу беспоисковых адаптивных МСАУ с эталонными моделями. // Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УАИ. 1987. С. 37-46.

5. Ильясов Б.Г., Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A., Рутковский В.Ю. Оптимизация корректирующих устройств в контурах самонастройки многомерных адаптивных систем с моделью на основе их линеаризованных эквивалентов // Автоматика и Телемеханика. 1989. - №7. С. 97-109 „

6. Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A., Распопов Е.В. Синтез самонастраивающихся систем с эталонной моделью // Учебное пособие. Уфа: УАИ, 1991. -101 с.

7. Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A., Мукасеева В.Н. Синтез контура нелинейной коррекции САУ процессом приемистости ГТД // РЖ «Техническая кибернетика». 1992, 8 81.711. - 27 с. (ДСП).

8. Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A., Мукасеева В.Н., Раотопов Е.В. Нелинейная коррекция САУ процессом приемистости ГТД // Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов: Тр. ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1994. -№ 1299. С. 51-60.

9. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Мунасыпова Э.С. К вопросу синтеза структур систем управления ракетными силовыми установками. // Ракетно-космическая техника: Сб. науч. тр. Серия XIV. Вып.2 (38). ГОНТЙ-П. - Миасс: Государств, ракетный центр, 1994.-С. 84-93 (ДСП).

10. Ильясов Б.Г., Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A. Многосвязная адаптивная система управления подвижным объектом // Тр. IV междунар. конф. по интеллектуальным автономным системам. - Карлсруэ, Германия, 1995.. С. 545-552, (на английском языке)

11. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Мунасыпова Э.С. К вопросу синтеза структур сложных технических систем методом функциональных структурных чисел. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа. УГАТУ, 1996. С. 6-16.

12. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Мунасыпова Э.С. Синтез структур систем управления ракетными силовыми установками методом функциональных структурных чисел. // Ракетно-космическая техника: Сб. науч. тр. Серия XIV. Вып.З (42) ГОНТИ-П. - Миасс: Государств, ракетный центр, 1996. C.J0-22. (ДСП).

13. Мунасыпов P.A., Фатиков C.B., Зайфред И. Генерирование достижимых последовательностей микросборки в системе планирования микромонгажной станции. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. науч. издание. -Уфа: УГАТУ, 1996. С. 83-92. - ISBN 5-86911-138-2.

14. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Мунасыпова Э.С. Синтез структур сложных динамических систем методом функциональных структурных чисел. // Российская АН. Известия АН. Теория и системы управления. - М.: Наука, 1997. - №3. С. 3-11.

15. Мунасыпов P.A., Фатиков C.B. Планирование процесса микросборки для производства с помощью гибких микророботов. // Тр. междунар. IEEE конф по робототехнике и автоматизации (ICRA'98). - Леувен, Бельгия,' 1998. С. 33623367. - ISSN 7803-4300. (на английском языке)

16. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, В.И. Васильев, Мунасыпов P.A. и др. - М.: Наука, 1998.-452 с - ISBN 5-02-002518-6.

17. Фатиков C.B., Мунасыпов P.A., Рембольд У. Планирование и декомпозиция плана сборки с использованием микророботов в автоматической микросборочной настольной станции. // Журнал IFAC «Интеллектуальное производство». - Лондон, Англия: Chapman & Hall. 1998. - Т.9, №1. С. 73-92. - ISSN 09565515. (на английском языке)

18. Ильясов Б.Г., Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A., Мунасыпова Э.С. Алгоритмы самонастройки с использованием параметрической идентификации в БСНС с эталонной моделью. // Проблемы математики и теории управления: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УГАТУ, 1998. С. 239-254. - ISBN 5-86911-193-5.

19. Ильясов Б.Г., Кабальное Ю.С., Мунасыпов P.A. Пропорционально-интегральные алгоритмы самонастройки в адаптивных САУ ГТД. // Актуальные проблемы авиадвигателестроения: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УГАТУ, 1998. С. 400-408.-ISBN 5-86911-195-1.

20. Зайфред Й., Фатиков C.B., Мунасыпов P.A. и др. Система планирования и управления для гибкой многороботовой микросборочной станции. // Распре-

деленные автономные роботизированные системы (DARS'3): Тр. 3-ей междунар. науч.-техн. конф. - Карсруэ, Германия: Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, 1998. C.383-392. - ISBN 3-540 64399-0. (на английском языке)

21. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Мунасыпов РА., Мунасьшова Э.С. Синтез структур систем модального управления подвижными объектами. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. сб. науч. тр. на англ. языке. - Уфа: УГАТУ, 1998. С. 99-106. - ISBN 5-86911-220-6. (на английском языке)

22. Мунасыпов P.A., Марданов А.З. Вычислительная схема для оптимизации и управления процессом сборки. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар сб. науч. тр. на англ. языке. - Уфа: УГАТУ, 1998. С. 107-114. - ISBN 586911-220-6. (на английском языке)

23. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Мунасьшова Э.С. Генерация формы группы многосвязных мобильных роботов. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. сб. науч. тр. на англ. языке. - Уфа: УГАТУ, 1998. С. 115-118. -ISBN 5-86911-220-6. (на английском языке)

24. Проблемы проектирования и развития систем автоматического < управления и контроля ГТД / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, В.И. Васильев, Мунасыпов Р.А и др. - М.: Машиностроение, 1999. - 609 с. - ISBN 5-217-02970-6.

25. Мунасыпов P.A. Нейро-нечеткий подход к управлению газотурбинным , двигателем. // Тр. междунар. симп. по актуальным проблемам авиадвигателестрое- * ния. - Уфа: УГАТУ, 1999. С. 170-173. - ISBN 5-86911-271-0. (на английском языке)

26. Мунасыпов P.A., Марданов А.З. Выбор оптимального плана на основе ИШЛИ графа сборки // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УГАТУ, 1999. С.41-48. -ISBN 5-86911-270-2

27. Мунасыпов P.A., Асеев В.В., Курбанов P.M., Даринцев О.В. Инфраструктура микросборочной станции // Вычислительная техника и новые информационные технологии: Межвуз науч. сб. - Уфа: УГАТУ, 1999. С. 148-157. -ISBN 5-86911-194-3.

28. Даринцев О.В., Мунасыпов P.A. Динамическая модель подвижной ' платформы пьезоэлектрического микроробота // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. -

Л Г I 1 П-1 ' т*т Г 1 ПЛП О fo innir f П/-П1 1 1ЯЛ t

.уфа. >, lyyy. u. jj-jV. — laniN j-aoyi i-z/u-z. щ

29. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Мунасьшова Э.С., Челушкина Л.П. Интеллектуальная система управления сложным техническим объектом // Тр. Респ. науч.-техн. конф «Интеллектуальное управление в сложных системах 99». -Уфа: УГАТУ, 1999. С. 48-50. - ISBN 5-85911-247.

30. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Кабальное Ю.С., Васильев В.И. Алгоритмы самонастройки в БСНС с эталонной моделью с использованием дополнительной информации о настраиваемых коэффициентах. // Идентификация систем и задачи управления: Тр. междунар. конф. SICPRO'2000. -М.: ИПУ, 2000. С. 147-156.

31. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Васильев В.И.. Мунасыпов P.A. Проектирование систем управления методом структурных функций. // Тр. 8 Средиземноморской конф. IEEE по управлению и автоматизации (MED'2000). - Патрас, Греция, 2000. WB2-5, С. 1-6. (на английском языке)

32. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Даринцев О.В. Настольный микросборочный производственный комплекс: планирование и управление. // Наукоемкие технологии машиностроения: Сб. тр. - Уфа: Гилем. 2000, С. 276-287. - ISBN 5-7501-0200-9.

33. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Даринцев, Марданов А.З., Верн X., Зайфред Й. Мобильный пьезоэлектрический микросборочньш робот: конструкция и управление. / Сб. тр. первой междунар. конф. по мехатронике и робототехнике. -СПб: НПО «Омега», 2000. С. 131-135. - ISBN 5-8220-0029-0.

34. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Даринцев О.В., Верн X., Зайфред Й. Гибкая мультиагентная микроробототехническая станция для микротехнологий и прецизионной "сборки (Настольная микрофабрика) // Подходы жизненного цикла к производственным системам: менеджмент, управление и контроль: Тр. междунар. конф.АБШОО -IIMB'2000. - Бордо, Франция, 2000 С. 359365. - ISBN 960-530-050-8. (на английском языке)

35. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Даринцев О.В. Мобильный пьезоэлектрический микросборочный робот. //Мехатроника. 2001. -№6. С.29-33.

36. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Булаев В.И. Минимизация структуры нейронной сети для решения задачи распознавания изображений. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение». 2001. - № 4-5. С.75-81.

37. Мунасыпов P.A., Булаев В.И. Распознавание визуальной информации с использованием нейронных сетей. // Управление в сложных системах: Межвуз. науч сб -Уфа: УГАТУ, 2001. С. 321-326. - ISBN 5-86911-327-6.

38. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Челушкина Л.П. Исследование систем управления с нечеткими регуляторами методом гармонической линеаризации. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб - Уфа: УГАТУ, 2001. С. 7-14. - ISBN 5-86911-325-3.

39. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Челушкина Л.П. Анализ качества процессов в системах управления с нечеткими регуляторами по показателю колебательности. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УГАТУ, 2001. С. 187-193. — ISBN 5-86911-325-3.

40. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Челушкина Л.П., Калягин И.Н. Разработка экспертной системы для настройки нечеткого регулятора. // Тр. III междунар. конф. по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT2001). -Уфа: УГАТУ, 2001. С. 332-338. - ISBN 5-86911-342-3. (на английском языке)

41. Ильясов Б.Г., Мунасыпов P.A., Денисова Е.В., Даринцев О.В. Микроробототехника: состояние проблемы и перспективы развития // Мобильные роботы и мехатронные системы: Мат. науч. школы-конф. - М.: МГУ, 2001. С. 142— 151.-ISBN 5-211-04479-7.

42. Даринцев О.В., Мунасыпов P.A. Виртуальный роботизированный комплекс. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. - Уфа: УГАТУ, 2002. С. 13-19. - ISBN 5-86911-138-2.

43. Охоцимский Д. Е., Ильясов Б.Г., Даринцев О.В., Мунасыпов P.A., Денисова Е.В., Мигранов А.Б. Проблемы взаимодействия виртуальных и реальных микроситем U Мобильные роботы и мехатронные системы: Мат. науч. школы-конф. - М.: МГУ, 2002. С. 5-17. - ISBN 5-211-04798-2.

44. A.C. № 1126036 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Многоканальная система автоматического управления авиационной силовой установкой / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов, C.B. Фатиков. - Опубл. 20.11.84. Бюл. № 43. (ДСП).

45. A.C. № 1254904 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Устройство для определения динамических параметров газотурбинного двигателя / Б.А Черкасов, Г.Г. Куликов, P.A. Мунасыпов и др. - Опубл. 30.08.86. Бюл. № 32. (ДСП).

46. A.C. № 1343963 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, P.A. Му-насыпов и др. - Опубл. 7.10.87. Бюл. № 37. (ДСП).

47. A.C. № 1365805 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Многоканальная система автоматического управления газотурбинным двигателем / Ю.Е. Алыпов, C.B. Фа-тиков, Р.А Мунасыпов, В.Е. Гвоздев. - Опубл. 7.01.88. Бюл. № 1. (ДСП).

48. A.C. № 1371294 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Устройство для определения динамических параметров газотурбинных двигателей / Б.А Черкасов, Г.Г. Куликов. Р.А Мунасыпов и др. - Опубл. 30.01.88. Бюл. № 4. (ДСП).

49. A.C. № 1394788 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинного двигателя / Ю.Е. Алыпов, C.B. Фатиков, Р.А Мунасыпов. - Опубл. 7.05.88. Бюл. № 17. (ДСП).

50. A.C. № 1414038 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления многомерной авиационной установкой / Ю.Е. Альтов, C.B. Фатиков, P.A. Мунасыпов. - Опубл. 30.07.88. Бюл. № 28. (ДСП).

51. A.C. № 1433249 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Устройство для определения и контроля динамических параметров ГТД / И.М. Хомяков, Г.Г. Куликов, Р.А Мунасыпов и др. — Опубл. 23.10.88. Бюл. № 39. (ДСП). '

52. A.C. № 1447000 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автомагического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, P.A. Му- о насыпов и др. - Опубл. 23.11.88. Бюл. № 47. (ДСП).

53. A.C. № 1494630 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Самонастраивающаяся система автоматического управления газотурбинным двигателем / Е.В. Распопов, Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов и др. - Опубл. 15.07.89. Бюл. № 26. (ДСП).

54. A.C. № 1501629 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Самонастраивающаяся система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов, Г.Г. Губайдуллин. - Опубл. 15.08.89. Бюл. №30. (ДСП).

55. A.C. № 1508659 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система управления газотурбинным двигателем / Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов, Е.В. Распопов, Г.Г. Губайдуллин. - Опубл. 15.09.89. Бюл. № 34. (ДСП). '

56. АС. № 1524606 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, P.A. Мунасыпов, Г.Г. Губайдуллин. - Опубл. 23Л Î .89. Бюл. № 43. (ДСП).

57. АС. № 1536927 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Адаптивная система * автоматического управления / Б.Г.Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов и др.

- Опубл. 15.01.90. Бюл. № 2. (ДСП).

58. A.C. № 1603892 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Адаптивная система автоматического управления / Б Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов, Г.Г. Губайдуллин. - Опубл. 30.01.90. Бюл. № 40. (ДСП).

59. A.C. № 1753767 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Самонастраивающаяся система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А Мунасыпов и др. - Опубл. 7.08.92. Бюл. № 29. (ДСП).

60. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611210. Среда визуального проектирования «Структурный синтез» / P.A. Мунасыпов, Г.И. Таназлы, И.Н Яговцев. - М.: РОСПАТЕНТ, 25 июля 2002.

Диссертант

Мунасыпов P.A.

МУНАСЫПОВ Рустам Анварович

СИНТЕЗ АДАПТИВНЫХ МНОГОСВЯЗНЫХ СИСТЕМ " АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ СТРУКТУРНЫМИ МЕТОДАМИ

Специальность 05.13.10 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертаций на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано к 14 07.2003. Формат 80x64 1/16. Бумага писчая. Печать плоская Усл. печ. л 2, 25. Усл. кр.-отг. 2,0. Уч. -изд.л 2,0. Тираж 100 экз Заказ № 224. Бесплатно. Уфимский государственный авиационный технический университет. Уфимская типография №2 Министерства печати и массовой информации Республики Башкортостан 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

* 126 12

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

АДАПТИВНЫХ МСАУ ГТД.

1.1. Актуальность проблемы проектирования адаптивных МСАУ ГТД.

1.2. Анализ принципов построения и методов синтеза адаптивных САУ.

1.3. Анализ структурных методов представления и синтеза МСАУ.

1.4. Цели и задачи исследований.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ПОСТРОЕНИЯ

АДАПТИВНЫХ МСАУ ГТД.

2.1. Системный подход к проектированию адаптивных МСАУ ГТД.

2.2. Концепции построения адаптивной МСАУ ГТД.

2.3. Обобщенная структура адаптивной МСАУ ГТД.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО КООРДИНАТНО

ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ МНОГОСВЯЗНЫМ

ОБЪЕКТОМ УПРАВЛЕНИЯ.

3.1. Синтез адаптивных алгоритмов управления на основе прямого метода Ляпунова для описания многомерного ОНО в уравнениях «вход-выход».

3.1.1. Пропорционально-интегральные алгоритмы адаптации.

3.1.2. Алгоритмы адаптации при наличии функциональных зависимостей между параметрами многосвязного ОУ.

3.1.3. Пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации.

3.2. Синтез адаптивных алгоритмов управления на основе прямого метода Ляпунова для описания многомерного ОНО в пространстве состояния

3.2.1. Пропорционально-интегральные алгоритмы адаптации.

3.2.2. Алгоритмы адаптации при наличии функциональных зависимостей между параметрами многосвязного ОУ.

3.2.3. Пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации.

3.3. Оптимизация корректирующих устройств в контурах адаптации.

3.3.1. Разработка линеаризованной модели многомерной БСНС с эталонной моделью.

3.3.2. Синтез физически реализуемых корректирующих устройств контура адаптации.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ СТРУКТУРОЙ АДАПТИВНЫХ МСАУ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНЫХ ФУНКЦИЙ.

4.1. Формулировка задачи структурного синтеза в классе систем модального управления на основе теории графов.

4.2. Описание структур ДС с помощью структурных функций.

4.2.1. Структурный орграф системы на базе структурных функций.

4.2.2. Правила преобразования структурного орграфа.

4.2.3. Матричные преобразования на структурном орграфе.

4.3. Синтез структур сложных ДС методом структурных функций в классе систем модального управления.

4.3.1. Формирование критериев синтеза в форме структурных функций.

4.3.2. Процедура структурного синтеза многосвязного модального регулятора методом структурных функций.

4.4. Алгоритмы анализа и синтеза сложных ДС методом структурных функций.

4.4.1. Алгоритм формирования структурного орграфа системы по орграфу сигналов.

4.4.2. Алгоритм вычисления эквивалентных структурных функций по структурному орграфу.

4.4.3. Алгоритм последовательного присоединения подсистем по орграфу системы.

4.4.4. Алгоритм исключения вершин структурного орграфа.

Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. АНАЛИЗ И СИНТЕЗ НЕЧЕТКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

5.1. Принципы построения нечетких систем управления.

5.2. Исследование нечетких систем управления методом гармонической линеаризации.

5.2.1. Гармоническая линеаризация нечеткого регулятора.

5.2.2. Анализ периодических движений.

5.2.3. Анализ качества процессов управления по показателю колебательности.

5.3. Синтез нечетких систем управления.

5.4. Программное обеспечение для модуля анализа и синтеза нечетких систем управления.

Выводы по главе 5.

ГЛАВА 6. ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.

6.1. Синтез адаптивной МСАУ ТРДДФ.

6.1.1. Основной контур проектируемой адаптивной САУ.

6.1.2. Разработка алгоритмов функционирования контура адаптации проектируемой САУ.

6.2. Синтез адаптивной САУ процессом приемистости ГТД.

6.2.1. Особенности проектирования САУ ГТД на неустановившихся режимах.

6.2.2. Построение САУ процессом приемистости ГТД с использованием обратной модели.

6.2.3. Синтез адаптивной САУ процессом приемистости ГТД на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта.

6.3. Синтез структуры многофункционального модального регулятора для МСАУ ТРДФ методом структурных функций.

6.4. Синтез интеллектуальных САУ винтовентилятором ТВВД на основе аппарата нечеткой логики.

6.4.1. Синтез нечеткой системы управления винтовентилятором СВ-34.

6.4.2. Синтез нечеткой системы управления соосным винтовентилятором СВ-27.

6.5. Построение адаптивных систем управления микроробото-технических технологических комплексов.

6.5.1. Концепция построения настольной микросборочной станции на основе микророботов.

6.5.2. Автоматизированная интеллектуальная система планирования технологическим процессом микросборки.

Выводы по главе 6.

Актуальность проблемы

Быстрые темпы научно-технического прогресса в течение последних десятилетий предопределяют ускоренное развитие управляемых сложных динамических систем и, в частности, систем автоматического управления (САУ) авиационными газотурбинными двигателями (ГТД). Анализ тенденций развития авиационных ГТД и их систем управления показывает, что объем функций, выполняемых САУ перспективными ГТД, определяется следующими основными факторами:

1) дальнейшим усложнением конструкции двигателей, связанным с созданием адаптивных ГТД, изменяющих в широком диапазоне свою структуру и параметры для обеспечения наиболее эффективного (в данных условиях полета) режима работы [188, 190, 210, 230];

2) дальнейшим повышением требований к качеству процессов управления, ресурсу, экономичности, необходимостью перехода к эксплуатации по состоянию [52, 168, 188];

3) включением системы управления ГТД (в качестве подсистемы) в интегральную САУ полетом летательного аппарата (ЛА) [52, 95].

Данные факторы приводят к повышенной сложности и большому количеству решаемых задач, к еще большему увеличению количества регулируемых параметров и регулирующих факторов в системе управления на переходных режимах, ужесточению требований к различным свойствам системы, к качеству функционирования отдельных подсистем и их взаимодействию. Другими словами для современных и перспективных авиационных ГТД характерно: высокая интенсификация процессов управления, широкий диапазон изменения внешних условий полета и режимов работы, наличие нескольких взаимосвязанных друг с другом управляемых рабочих параметров, действие сильных возмущений на входе двигателя. Следствием этого является отсутствие точных математических моделей либо их чрезмерная сложность, высокая размерность пространства состояний и принимаемых решений по управлению, иерархичность, многообразие критериев качества, высокий уровень шумов и т.д.

Таким образом, ГТД как объект управления относится к классу многосвязных нестационарных и нелинейных объектов, функционирование которого происходит в условиях параметрической и структурной неопределенности. В качестве источников возникновения неопределенностей здесь выступают дефицит информационных, временных энергетических, материальных и других видов ресурсов либо непредсказуемость поведения внешней среды, либо непредвиденные изменения в структуре и поведении самой системы. Эффективное управление таким сложным динамическим объектом (СДО) требует полной автоматизации процедур выбора оптимальных значений регулируемых координат (программ управления) в зависимости от текущей цели управления, условий полета, состояния элементов конструкции силовой установки. Соответствующее изменение характера организации процесса управления возможно лишь при построении САУ авиационными ГТД в классе многоуровневых адаптивных систем. Поэтому повышение эффективности процесса управления и дальнейшего развития САУ ГТД, способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов, является весьма актуальной проблемой.

Принципы построения и методы проектирования адаптивных САУ наиболее полно отражены в работах отечественных ученых - Б.Н. Петрова, Я.З. Цып-кина, В.В. Солодовникова, Е.Д. Теряева, В.Ю. Рутковского, С.Д. Землякова, И.Н. Крутовой, A.JI. Фрадкова, А.И. Кухтенко, А.А. Фельдбаума, П.И. Чинаева, P.M. Юсупова, Ю.М. Козлова, А.В. Тимофеева и др. [106, 107, 124, 179, 181, 204, 213, 216, 223, 232], а также в работах зарубежных ученых - У. Эшби, Г. Лонг, Р. Ли, С.Г. Леондес, Х.П. Уитейкер, К.И. Острем и др. [171, 195, 197, 201, 252, 273].

Среди адаптивных САУ сложными динамическими объектами широкое распространение получили системы, построенные в классе беспоисковых самонастраивающихся систем (БСНС) с эталонной моделью, настраиваемый регулятор параметрического управления которых реализован на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта (ОНО) [69, 70, 71, 74, 75, 179, 181, 217]. Структура контура нижнего уровня управления в данных БСНС, синтезируемая из условия инвариантности движения регулируемых координат от параметрических возмущений, обладает принципиальной возможностью строгой компенсации влияния нестационарности объекта управления на динамику замкнутой системы.

Принципы построения и методы синтеза БСНС с эталонной моделью ОНО наиболее близки к решению задачи синтеза адаптивных алгоритмов управления ГТД, поскольку в БСНС данного типа существует принципиальная возможность раздельного рассмотрения регуляторов координатного управления (РКУ) в основном контуре системы и регулятора параметрического управления (РПУ) в контуре адаптации. Это в значительной степени облегчает как расчет и проектирование, так и доводку системы, а также обеспечивает большую гибкость при разработке и доводке системы, позволяя, например, изменять принципы построения, структуру или параметры РКУ, не затрагивая при этом той части системы, которая придает ей свойство адаптации. Однако широко распространенные на практике интегральные законы изменения настраиваемых коэффициентов ОНО, обеспечивая при выполнении определённых условий асимптотическую устойчивость системы в целом, равномерную по начальному моменту времени и начальным рассогласованиям в системе относительно движения эталонной моделью, зачастую приводят к медленно затухающим и сильно колебательным процессам отработки параметрических возмущений РПУ. В этой связи весьма актуальным является расширение класса возможных алгоритмов адаптации, что позволило бы повысить динамическую точность отработки широкого класса параметрических возмущений и тем самым расширить границы применимости на практике адаптивных МСАУ ГТД с замкнутыми алгоритмами адаптации.

При проектировании основного контура адаптивных САУ ГТД в классе многосвязных систем автоматического управления (МСАУ) возникают серьезные проблемы, связанные с тем, что эти системы относятся к классу многофункциональных систем, поскольку при изменении компоновки МСАУ или изменении динамических свойств сепаратных подсистем меняется и описывающая ее система дифференциальных уравнений. Основная трудность при этом заключается в обеспечении на всех режимах устойчивости и желаемого качества функционирования как МСАУ в целом, так и её сепаратных подсистем. Потому с целью придания адаптивной МСАУ ГТД свойств самоорганизации требуется разработка обоснованных рекомендаций по выбору структуры многосвязного РКУ.

Теоретическим проблемам синтеза МСАУ, в том числе и авиационными ГТД, посвящены как работы отечественных ученых: академика Б.Н. Петрова, профессоров М.В. Меерова, В.Т. Морозовского, В.А. Боднера, А.А. Шевякова, Б.А. Черкасова, О.С. Гурьевича, Т.С. Мартьяновой, Р.Т. Янушевского, Ю.М. Гусева, Б.Г. Ильясова, Ф.А. Шаймарданова, Ю.А. Рязанова, В.И. Васильева, Г.Г. Куликова, Ю.С. Кабальнова, В.Н. Ефанова, В.Г. Крымского и др., так и зарубежных П. Рейкауфа, Е. Битти, Дж. Бурчама, М. Уонэма и др. [39, 41, 52, 53, 108, 129, 138, 139, 140, 168, 169, 188, 189. 209. 242].

В настоящее время можно выделить два основных подхода к описанию задач и методов анализа и синтеза структур линейных МСАУ:

1) основанный на использовании классических операторно-частотных методов;

2) в уравнениях пространства состояний.

Достоинством первого подхода является простота и наглядность, а также возможность описания динамических свойств МСАУ как на уровне подсистем, элементов и связей между ними, так и на уровне системы в целом, что обусловил о его широкое применение в инженерной практике. Второй подход наиболее полно отражает внутреннее строение динамической системы.

Представляется актуальной разработка формализованного подхода к выбору структур динамических систем (ДС), который объединил бы преимущества обеих форм описания и, позволил бы целенаправленно формировать структуру системы в соответствии с выбранными критериями, а также был максимально ориентирован на широкое использование вычислительной техники вследствие необходимости перебора большого количества вариантов. Для этого необходимо найти такую характеристику структуры ДС, которая являлась бы базовым элементом для преобразования структуры всей системы, и позволяла бы при этом оценивать влияние структур отдельных подсистем и многомерных элементов связи на структуру МСАУ в целом, а также давало бы принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.

Стремительное развитие системных концепций, принципов современной теории управления и информационных технологий на базе последних достижений вычислительной техники существенно расширили границы применимости и возможности реализации на практике быстро функционирующих управляемых сложных систем (УСС), в частности, адаптивных систем реального времени с замкнутыми алгоритмами адаптации. Более того, это привело к появлению принципиально новых классов систем управления, таких как интеллектуальные системы. Однако анализ отечественных и зарубежных работ таких учёных, как Амосов Н.М., Фролов К.В., Воробьёв Е.И., Елисеев С.В., Поспелов Д.А., Макаров И.М., Лохин В.М., Захаров В.Н., Тимофеев А.В., Кулаков Ф.М., Мамдани Э., Заде Л., Фу К., Лорьер Ж. [63, 64, 67, 96, 125, 163, 165, 215, 265. 285, 286], показывает, что, несмотря на то, что в данной области ведутся активные исследования, до сих пор не решён целый ряд проблем, в первую очередь связанных с возможностью работы данного класса САУ в существенно изменяющейся внешней среде в режиме реального времени. Другими словами идея интеллектуального управления применительно СДО с высокой степенью ответственности пока еще не нашла широкого распространения в силу сравнительной сложности ее реализации.

Кроме того, нечеткие системы регулирования, а также системы управления с использованием нейронных сетей по своим свойствам относятся к нелинейным системам, что существенно затрудняет их синтез. Так, до конца не решены вопросы анализа устойчивости и качества, так как в силу сложности аналитического описания практически отсутствуют методы исследования таких систем. Основным инструментом в настоящее время является моделирование, что подразумевает проведение большого объема экспериментальных исследований. Ускорение темпов внедрения интеллектуальных систем в реальные системы требует оценки накопленного опыта проектирования САУ ГТД с целью дальнейшего совершенствования и анализа перспектив их развития, а также разработки концепции построения и новых методов проектирования адаптивных МСАУ ГТД.

Цель и задачи исследования

Цель работы - разработка методов синтеза алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления на основе структурного подхода к описанию и проектированию МСАУ авиационными ГТД и оценка их эффективности методом математического моделирования.

Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

1. Разработать на основе структурных методов концепцию построения адаптивных МСАУ ГТД, обеспечивающих эффективное управление авиационным двигателем как сложным динамическим объектом в условиях структурной и параметрической неопределенности.

2. Синтезировать более эффективные классы алгоритмов адаптивного ко-ординатно-параметрического управления сложным динамическим объектом в условиях параметрической неопределенности.

3. Разработать способ представления многосвязных динамических систем управления в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций.

4. Разработать формализованный машинно-ориентированный метод структурного синтеза управляемых сложных систем.

5. Разработать метод синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления и исследовать адаптивные свойства системы в целом.

6. Исследовать эффективность предложенных методов адаптивных и интеллектуальных алгоритмов управления на примере проектирования МСАУ различными типами авиационных ГТД.

7. Проанализировать эффективность использования предлагаемых подходов к проектированию микроробототехнических систем.

Методы исследования

При разработке теоретических положений диссертационной работы использовались методы системного анализа, теории графов, теории множеств, методы линейной алгебры и элементы матричного и дифференциального исчисления, методы теории многосвязных систем автоматического управления, адаптивного управления, теории искусственного интеллекта, методы автоматизированного проектирования и разработки проблемно-ориентированного программного обеспечения, а также метод математического моделирования.

Научная новизна

1. Новизна концепции построения адаптивных МСАУ ГТД заключается в том, что она основана как на системных принципах и общенаучных подходах к построению многоуровневых систем, так и на использовании принципов структурной и функциональной самоорганизации с целью адаптации управляющей системы к новым ситуациям.

2. Новизна алгоритмов координатно-параметрического управления беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД заключается в расширении структуры данного класса систем, что позволило расширить область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повысить эффективность алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности.

3. Новизна предлагаемого представления структуры МСАУ заключается в том, что ее интегральные характеристики описаны на уровне структурных функций как элементарных базовых характеристик, что позволило связать динамические свойства системы с ее структурой и дало принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.

4. Новизна предлагаемого метода структурного синтеза управляемых сложных систем основана на использовании предлагаемого способа описания МСАУ на базе структурных функций.

5. Новизна метода синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления основана на сочетании метода гармонической линеаризации нелинейных характеристик нечетких регуляторов с численными методами и выборе параметров нечеткого регулятора из условия устойчивости положения равновесия и заданного показателя колебательности.

Обоснованность и достоверность полученных результатов

Обоснованность результатов диссертационной работы основывается на использовании в диссертации признанных положений отечественной и зарубежной науки, апробированных методов и средств исследования и адекватных моделей, подтверждается корректным применением математического аппарата, согласованием новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается согласованностью данных эксперимента и научных выводов, результатами имитационного моделирования и экспериментальных исследований. Достоверность экспериментальных данных обеспечивается использованием современных средств и методик проведения исследований.

На защиту выносятся:

1. Концепция построения адаптивных МСАУ авиационными ГТД, основанная как на системных принципах и общенаучных подходах к построению многоуровневых систем, так и на использовании принципов структурной и функциональной самоорганизации с целью обеспечения эффективного управления авиационным двигателем как сложным динамическим объектом в условиях структурной и параметрической неопределенности.

2. Новый более широкий класс алгоритмов адаптивного координатно-параметрического управления: пропорционально-интегральные, пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД, позволяющих расширить область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повысить эффективность алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности.

3. Способ представления многосвязных динамических систем управления в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций, позволяющих связывать динамические свойства системы с ее структурой и дающих принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.

4. Формализованный машинно-ориентированный метод структурного синтеза управляемых сложных систем, основанного на использовании предлагаемого способа описания МСАУ на базе структурных функций

5. Автоматизированный метод синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами, основанный на сочетании метода гармонической линеаризации нелинейных характеристик нечетких регуляторов с численными методами и обеспечивающий выбор параметров нечеткого регулятора из условия устойчивости положения равновесия и заданного показателя колебательности.

6. Структуры и алгоритмы адаптивных многосвязных систем регулирования и управления процессом приемистости ТРДД высокоманевренных J1A, структура и алгоритмы нечеткой системы управления синхрофазирования вин-товентиляторов ТВВД.

7. Концепция построения, интеллектуальные алгоритмы управления, планирования и координации процесса многороботовой сборки для настольного микросборочного комплекса как управляемой многосвязной системы, разработанные с использованием предлагаемых подходов.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность полученных результатов заключается:

- в разработанных структурах, алгоритмах самонастройки, расчетных линеаризованных моделях и методике синтеза адаптивно-коодинатного управления для многосвязных БСНС управления сложными динамическими объектами, апробированных при практическом проектировании адаптивных МСАУ ТРДД высокоманевренных JIA как для режимов приемистости, так и стабилизации;

- в предлагаемом способе структурного представления сложных динамических систем, позволяющем описывать структурные свойства как отдельных подсистем, так и МСАУ в целом, и разработанной на его основе формализованной машинно-ориентированной методике анализа и синтеза структур управляемых сложных динамических систем;

- в численных методиках анализа и синтеза нечетких систем на основе гармонической линеаризации нечеткого регулятора как нелинейного элемента, позволяющих исследовать устойчивость периодических движений и анализ качества по показателю колебательности в сепаратных каналах нечетких систем управления, которые были апробированы при проектировании интеллектуальных систем управления соосным винтовентилятором ТВВД;

- в разработанном алгоритмическом и программном обеспечении, позволяющих автоматизировать основные этапы предлагаемых методик анализа и синтеза адаптивных и интеллектуальных МСАУ авиационных ГТД, которые реализованы в виде программных модулей для персональной ЭВМ;

- в методе интеллектуального планирования и управления технологическим процессом микросборки на основе разработанной обобщенной структурной модели процесса сборки микросистем с использованием группы мобильных микророботов, которая учитывает геометрическое и физическое представление сборочного процесса, а также основные ограничения, накладываемые на процесс сборки микроманипуляционными устройствами в условиях «микро» окружающей среды.

Полученные результаты внедрены в практику проектирования адаптивных и нечетких систем управления ТВВД на Уфимском научно-производственном предприятии «Молния» и в институте вычислительных систем и робототехники Университета г. Карлсруэ (ФРГ) при проектировании адаптивной интеллектуальной системы планирования и управления настольной микросборочной станции.

Полученные результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление в технических системах и управление».

Связь исследований с научными программами

Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1982 по 2002 г.г. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного технического университета в рамках:

- госбюджетной НИР «Формализация системного подхода к исследованию информационных и кибернетических систем» в 1982-1985 г.г.;

- ряда научно-исследовательских хоздоговорных работ по заказу предприятия Уфимское агрегатное конструкторское бюро «Молния» в 1982-1993 г.г.;

- госбюджетной НИР «Разработка теоретических основ структурной теории динамических систем» в 1993-1995 г.г.;

- международного гранта научного комитета НАТО CRG951002 «Планирование, принятие решений и интеллектуальное управление автономными системами» в 1995-1997 г.г.;

- международного проекта Inco-Copernicus ERBIC15CT960702 «Мульти-агентные робототехнические системы для промышленного применения в области транспорта» в 1997-1999 г.г.;

- международного гранта научного комитета НАТО CRG972063 «Интеллектуальное планирование и управление для автоматизированной микросборочной станции на базе микророботов» в 1998-2000 г.г.;

- федеральной целевой программы «Интеграция» в 1998-2002 г.г.;

- гранта Министерства образования Российской Федерации по фундаментальным исследованиям в области технических наук ТОО-6.8-925 по теме «Адаптивные и интеллектуальные системы управления авиационными газотурбинными двигателями» в 2000-2002 г.г.;

- научно-технической программы «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 03.01.021 по теме «Разработка настольного микросборочного производственного комплекса» в 2000-2002 г.г.

Апробация работы

Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждались, начиная с 1985 года, на научных мероприятиях различного уровня. Среди них:

1. V-я Всесоюзная конференция по управлению в механических системах, Казань, 1985;

2. 1-я Республиканская конференция молодых ученых «Применение ЭВМ в решении научно-технических и народно-хозяйственных задач», Уфа, 1985;

3. Республиканская межотраслевая научно-практическая конференция «Проблемы внедрения достижений научно-технического прогресса в области автоматизации и механизации производственных процессов», Уфа, 1985;

4. IV-й Всесоюзный совещание-семинар молодых ученых «Современные проблемы автоматического управления», Москва, 1985;

5. Республиканская межотраслевая научно-практическая конференция «Проблемы внедрения достижений научно-технического прогресса в области автоматизации и механизации производственных процессов», Уфа, 1986;

6. Республиканская научно-техническая конференция «Актуальные проблемы научно-технического творчества молодежи в свете решений XXVII съезда КПСС», Уфа, 1987;

7. П-я Всесоюзная научно-техническая конференция «Системы автоматического управления летательными аппаратами», Москва, 1988;

8. VI-е Всесоюзное совещание «Управление многосвязными системами», Суздаль, 1990;

9. Ш-я Всероссийская научно-техническая конференция «Системы автоматического управления летательными аппаратами», Москва, 1993;

10. Всероссийская научно-техническая конференция «Алгоритмическое обеспечение процессов управления в механике и машиностроении», Ярополец, 1994;

11. Ш-й Межотраслевой научно-технический семинар «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения», Миасс, 1994;

12. Ш-й Китайско-Российско-Украинский симпозиум по аэрокосмическим наукам и технологиям, Сиань, Китай, 1994;

13. IV-я Международная конференция по интеллектуальным автономным системам, Карлсруэ, Германия, 1995;

14. Межотраслевая научно-техническая конференция «Непрерывно-логические методы и модели в науке, технике, экономике», Пенза, 1995;

15. IV-й Межотраслевой научно-технический семинар «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения», Миасс, 1996;

16. V-я Международная конференция по новым исполнительным механизмам (ACTUATOR'96), Бремен, Германия, 1996;

17. V-я Международная конференция по Микро, Электро, Опто, Механическим системам и компонентам (MICROSYSTEM Technologies'96), Потсдам, Германия, 1996;

18. VII-я Четаевская научно-техническая конференция «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением», Казань, 1997;

19. VIII-й Международный семинар по микромашинам, микромеханике и микросистемам (ММЕ'97), Саузхемптон, Англия, 1997;

20. IEEE Международная конференция по робототехнике и автоматизации (ICRA'98), Леувен, Бельгия, 1998;

21. Международный конгресс «Нелинейный анализ и его приложения», Москва, 1998;

22. Международная научно-техническая конференция «Бортовые интегрированные комплексы и современные проблемы управления», Москва, 1998;

23. VI-я Международная конференция по новым исполнительным механизмам (ACTUATOR'98), Бремен, Германия, 1998;

24. Ш-я Международная конференция «Распределенные автономные роботизированные системы» (DARS'3), Карсруэ, Германия, 1998;

25. Совещание по международному проекту Inco-Copernicus ERBIC 15СТ960702 «Мультиагентные робототехнические системы для промышленного применения в области транспорта», Уфа, 1998;

26. Научно-практическая конференция «Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении», Уфа, 1998;

27. Научно-техническая конференция «Актуальные проблемы авиадвига-телястроения», Уфа, 1998;

28.1-я Международная конференция «Новые технологии движением технических объектов», Ставрополь, 1999;

29. Республиканская научно-техническая конференция «Интеллектуальное управление в сложных системах», Уфа, 1999;

30. Международный симпозиум по актуальным проблемам авиадвигателя-строения, Уфа, 1999;

31.1-я Международная конференция по микроробототехнике, микромашинам и системам (IARP), Москва, 1999;

32.1-я Международная конференция по мехатронике и робототехнике (МиР'2000), Санкт Петербург, 2000;

33. Научно-техническая конференция «Наукоемкие технологии машиностроения», Уфа, 2000;

34. VIII-я IEEE Средиземноморская конференция по управлению и автоматизации (MED'2000), Патрас, Греция, 2000;

35. Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления (SICPRO'2001)», Москва, 2000;

36. VII-я Международная конференция «Подходы жизненного цикла к производственным системам: менеджмент, управление и контроль (ASI'2000 -IIMB'2000), Бордо, Франция, 2000;

37. Ш-я Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT'2001), Янгантау, 2001;

38. Научная школа-конференция «Мобильные роботы и мехатронные системы», Москва, 2001.

39. VI-я Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT'2002), Патрас, Греция, 2002.

40. Научная школа-конференция «Мобильные роботы и мехатронные системы», Москва, 2002.

41. Конференция по теории управления, посвященная 90-летию академика Б.Н. Петрова, ИПУ, Москва, 2003.

Публикации. Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 112 публикациях, в том числе в 2-х монографиях, 53 статье, в 23 тезисах докладов и трудах конференций, 29 авторских свидетельств и 2-х патентах на изобретения, в 3-х свидетельствах об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы

Работа состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка и приложения.

Работа без библиографического списка и приложения изложена на 332 страницах машинописного текста, кроме того, содержит 117 рисунков и 18 таблиц. Библиографический список включает 286 наименований.

Первая глава посвящена анализу проблемы проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД. Проводится анализ тенденций развития современных и перспективных авиационных ГТД и их систем управления с точки зрения общих закономерностей развития сложных технических систем, на основе которого обосновывается необходимость построения адаптивных МСАУ для ГТД, устанавливаемых на широкодиапазонных высокоманевренных JIA и функционирующих в условиях параметрической и структурной неопределенности. Проводится анализ современного состояния методов и подходов к исследованию и проектированию адаптивных и многосвязных систем автоматического управления.

По результатам анализа проблемы проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД формулируются цель и задачи исследования данной работы.

Во второй главе рассматриваются основные аспекты проблемы процесса проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД, отображающие методологическую, математическую, кибернетическую и информационную сторону исследований. На основе системного подхода предлагается системная модель процесса проектирования адаптивной МСАУ ГТД, представленная в виде множества взаимосвязанных друг с другом этапов. Вырабатываются основные методологические принципы построения систем автоматического управления сложными динамическими объектами как авиационные газотурбинные двигатели, на основе которых, а также принципов построения адаптивного и интеллектуального управления в условиях неопределенности предлагается концепция построения и обобщенная структура адаптивной МСАУ ГТД.

В третьей главе диссертации в развитие алгоритмов адаптивного коорди-натно-параметрического управления многосвязными нестационарными объектами для построения адаптивных МСАУ в классе БСНС с эталонной моделью ОНО проводится синтез более широкого класса алгоритмов адаптации: пропорционально-интегральных, пропорциональных и релейных. Данные алгоритмы синтезируются для описания многосвязного нестационарного объекта как в уравнениях «вход-выход», так и в уравнениях пространства состояний, а также с учетом функциональной зависимости между его параметрами. Для оптимизации корректирующих устройств в контурах адаптации с целью обеспечения заданного качества процессов самонастройки для синтезированных структур БСНС разработаны расчетные линеаризованные модели, позволяющие проводить анализ и синтез в частотной области. На основе полученных расчетных моделей и методов оптимизации разработана формализованная процедура синтеза корректирующих устройств контура адаптации.

Четвертая глава посвящена разработке алгоритмов управления структурой адаптивных МСАУ на основе метода структурных функций. На основе теории графов формулируется задача структурного синтеза МСАУ в классе систем модального управления. Обобщаются требования к допустимой структуре многосвязного модального регулятора в терминах орграфа сигналов и состояний, на основе которых разрабатывается способ представления и соответствующий математического аппарата преобразования структур ДС в форме структурных функций. На основе предлагаемого способа описания МСАУ и критериев структурного синтеза и разрабатывается многошаговая процедура синтеза структур управляющей части систем модального управления методом структурных функций, а также соответствующее алгоритмического и программного обеспечение.

Пятая глава посвящена разработке метода анализа и синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления. На основе совместного использования численных методов и метода гармонической линеаризации рассматривается подход к исследованию периодических движений и качества процессов управления по показателю колебательности в нечетких системах управления. На основе предлагаемых критериев исследования устойчивости и качества процессов управления разрабатывается нечеткая экспертная система автоматизированного синтеза систем управления с нечетким регулятором по заданным вторичным критериям качества к переходным процессам в сепаратных каналах управления МСАУ, а также программный модуль для анализа и синтеза нечеткого регулятора в виде программного расширения к системе MATLAB, который автоматизирует основные этапы предложенных методов анализа и синтеза нечетких систем управления.

В шестой главе рассматриваются вопросы практического использования полученных теоретических результатов в ходе решения прикладных задач проектирования многофункциональных, адаптивных и нечетких систем управления перспективными авиационными турбореактивными и винтовентиляторными силовыми установками, а также при проектировании адаптивной системы интеллектуального планирования и управления для гибкого настольного мультиагент-ного микроробототехнического комплекса.

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность: профессору Б.Г. Ильясову, оказавшему определяющее влияние на формирование научных взглядов автора в области системных исследований, под руководством которого была защищена кандидатская диссертация и, который являлся научным консультантом автора в период обучения в докторантуре; профессору Ю.С. Кабальнову - за многолетнее и плодотворное сотрудничество в области адаптивного управления, а также за ценные замечания и полезные рекомендации по работе; сотрудникам кафедры «Техническая кибернетика» Уфимского государственного авиационного технического университета - за постоянное внимание и поддержку.

Выводы по главе 6

1. В соответствии с разработанной в главе 3 методикой, разработана и исследована двумерная адаптивная САУ перспективным ТРДЦФ, предназначенного для широкодиапазонных маневренных JIA. Структура контура адаптации построена на основе теории подобия с учетом функциональных зависимостей между коэффициентами матриц уравнений двигателя в координатах пространства состояний, что позволило по сравнению с предельной структурой уменьшить количество настраиваемых параметров более чем в два раза. Путем математического моделирования показано, что разработанная БСНС обеспечивает сохранение заданных динамических свойств системы при более чем десятикратном изменении параметров ОНО. При этом отклонения настраиваемых коэффициентов от их идеальных значений не превышают 10 - 20%.

2. Разработана адаптивная САУ процессом приемистости ТРДЦФ, построенная на основе концепции ОНО с использованием обратной модели желаемой траектории движения («разгона» двигателя) в плоскости расход топлива в основной камере сгорания и частота вращения ротора высокого давления турбокомпрессора. Экспериментальные исследования данной БСНС с использованием быстросчетной нелинейной модели показали, что по сравнению с традиционной системой управления процессом приемистости ошибка отработки эталонной траектории «разгона» уменьшается в 2 - Зраза.

3. На основе результатов, полученных в главе 4, рассмотрена задача синтеза структуры многофункционального модального регулятора для МСАУ ТРДФ методом структурных функций. Показано, что с целью построения самоорганизующейся системы уравнения структурного синтеза, заданные в форме СФ, могут быть представлены в базе знаний интеллектуальной системы управления относительно варьируемых параметров в форме И/ИЛИ - графа, на основе которого в реальном масштабе времени может осуществляться поиск оптимальной структуры РКУ для текущих внешних условий.

4. На основе результатов, полученных в главе 5, синтезированы нечеткие алгоритмы управления винтовентиляторами СВ-34 и СВ-27. Показана перспективность разработки нечетких систем управления для ТВВД, существенно расширяющих диапазон качественного управления в каналах регулирования частотой вращения, синхрофазирования и тягой винтовентиляторов.

5. Разработана концепция построения, структура многоуровневой адаптивной системы интеллектуального планирования и управления для многороботовой настольной микросборочной станции. На основе структурного подхода разработана обобщенная модель сборочного процесса, которая учитывает геометрическое и физическое представление продукта микросборки, а также ограничения, накладываемые на процесс сборки микроманипуляционными устройствами в условиях «микро» окружающей среды. На основе предложенной модели разработаны алгоритмы автоматического планирования оптимальной последовательности процесса сборки микросистем. Экспериментальные исследования показали, что предлагаемый метод планирования на 30-50% экономичнее по времени поиска и объему памяти по сравнению с существующими.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Выявлены основные аспекты проблемы управления ГТД как сложным динамическим объектом в условиях неопределенности, отображающие методологическую, математическую, кибернетическую и информационную сторону исследований. На основе системных принципов и общенаучных подходов к построению многоуровневых систем, функционирующих в условиях неопределенности, а также принципов структурной и функциональной самоорганизации управляемых сложных систем разработана концепция построения адаптивных МСАУ ГТД, позволяющая обеспечить на основе интеллектуального подхода эффективное управление современными и перспективными авиационными ГТД в условиях структурной и параметрической неопределенности.

2. Предложен новый более широкий класс алгоритмов адаптивно координатно-параметрического управления: пропорционально-интегральные, пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации, синтезированных на основе прямого метода Ляпунова для случаев описания многосвязного ОНО как в уравнениях «вход-выход», так и в уравнениях пространства состояний, а также для случаев функциональной зависимости между параметрами сложного динамического объекта. Данные алгоритмы позволяют расширить структуры беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД, обеспечивающих более широкую область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повышающих эффективность замкнутых алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности. На основе полученных расчетных моделей для рассматриваемого класса БСНС и оптимизационных методов разработана процедура синтеза корректирующих устройств контура адаптации, обеспечивающих требуемое качество процессов самонастройки. Экспериментальные исследования подтверждают высокую эффективность предлагаемых алгоритмов адаптации, использовании пропорционально- интегральных алгоритмов адаптации позволяет уменьшить более чем в 2 раза по отношению интегральным алгоритмам время отработки параметрических возмущений.

3. Предложен новый способ представления структур сложных динамических систем в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций, представляющих собой многоразрядные целые числа, которые несут качественную информацию о внутреннем строении ДС независимо от способа ее описания и позволяют связывать динамические свойства системы с ее структурой, описывать структурные свойства как отдельных подсистем, так и МСАУ в целом, что дает принципиальную возможность для построения самоорганизующихся управляемых сложных систем. На основе данного описания разработан формализованный способ описания структур МСАУ, основанный на представлении структуры системы в виде структурного орграфа, дуги которого описываются парой структурных функций, отражающих внутреннее строение динамического звена в базисе усилителей и интеграторов. Введены понятия матричных и многомерных структурных функций, позволяющих корректно описывать структуру МСАУ. Сформулированы требования к допустимой структуре минимально сложных, физически реализуемых корректирующих устройств синтезируемой МСАУ в классе систем модального управления.

4. На основе полученных критериев структурного синтеза предложена многошаговая машинно-ориентированная процедура структурного синтеза МСАУ методом структурных функций. Разработан пакет прикладных программ: «Среда визуального проектирования «Структурный синтез», автоматизирующий основные этапы предлагаемой методики синтеза структур управляемых сложных систем.

5. Показано, что нечеткий регулятор как единый нелинейный элемент при использовании численных методов интегрирования может быть гармонически линеаризован. На основе гармонической линеаризации нечеткого регулятора получены необходимые и достаточные условия устойчивости периодических движений как для сепаратных нечетких подсистем управления, так и для класса однотипных (гомогенных) нечетких МСАУ, разработана методика анализа качества в сепаратных каналах нечетких систем управления по показателю колебательности.

На основе предложенных критериев исследования устойчивости и качества процессов управления разработана методика синтеза нечетких систем управления с использованием разработанной нечеткой экспертной системы. Разработан программный модуль анализа и синтеза нечеткого регулятора в виде программного расширения к системе MATLAB, который позволяет автоматизировать основные этапы предложенных методик анализа и синтеза нечетких систем управления.

6. Исследована эффективность предложенных методов адаптивных и интеллектуальных алгоритмов управления на примере проектирования МСАУ различными типами авиационных ГТД. Разработаны структура и алгоритмы адаптивного регулирования и управления процессами стабилизации и приемистости для САУ ТРДДФ, предназначенного для широкодиапазонных маневренных JIA. Проведенные исследования показали, что предложенные методы и структурные решения обеспечивают компенсацию десятикратного изменения параметров двигателя, характерных для траекторий полета JIA в процессе интенсивного маневрирования, при одновременном сокращении в 2-3 раза количества перестраиваемых параметров в системе. При этом отклонения текущих значений настраиваемых коэффициентов от их идеальных значений не превышают 10 - 20%, а точность отработки траектории «разгона» увеличивается в 2 - Зраза. Разработаны структура и алгоритмы нечеткой системы синхрофазирования винтовентилятора СВ-34 и нечеткой системы управления соосным винтовентилятором СВ-27 ДУ-27, обеспечивающие требуемые показатели качества переходных процессов как на установившихся режимах, так и на режимах приемистости во всем эксплуатационном диапазоне ТВВД.

7. Проанализирована эффективность использования предлагаемых подходов к проектированию микроробототехнических комплексов как моносвязных мулыиагент-ных систем. Разработана концепция построения, интеллектуальные алгоритмы управления, планирования и координации процесса микросборки для многороботовой настольной микросборочной системы, обеспечивающие по сравнение с существующими системами снижение на 30-50% затрат времени и памяти вычислительной системы.

1. А.С. № 1114095 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система регулирования скорости вращения газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов. - Опубл. 15.09.84. Бюл. № 34. (ДСП).

2. А.С. № 1126036 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Многоканальная система автоматического управления авиационной силовой установкой / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 20.11.84. Бюл. № 43. (ДСП).

3. А.С. № 1200431 СССР, МКИ3; Н 03 М 7/16. Устройство для обработки цифровых данных / Б.Г. Ильясов, Р.А. Мунасыпов, З.М. Гафаров и др. Опубл. 23.12.85. Бюл. № 47.

4. А.С. № 1246669 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система управления частотой вращения газотурбинного двигателя / Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов, В.В. Колушов, А.В. Савельев. Опубл. 23.07.86. Бюл. № 27. (ДСП).

5. А.С. № 1254904 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Устройство для определения динамических параметров газотурбинного двигателя / Б.А. Черкасов, Г.Г. Куликов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 30.08.86. Бюл. № 32. (ДСП).

6. А.С. № 1342294 СССР, МКИ3; G 06 F 15/16. Система распределенной обработки информации / Б.Г. Ильясов, Ф.Ф. Ишмуратов, Р.А. Мунасыпов и др. -Опубл. 30.09.87. Бюл. № 36. (ДСП).

7. А.С. № 1343963 ССС, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 7.10.87. Бюл. № 37. (ДСП).

8. А.С. № 1365805 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Многоканальная система автоматического управления газотурбинным двигателем / Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков, В.Е. Гвоздев. Опубл. 7.01.88. Бюл. № 1. (ДСП).

9. А.С. № 1371294 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Устройство для определения динамических параметров газотурбинных двигателей / Б.А. Черкасов, Г.Г. Куликов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 30.01.88. Бюл. № 4. (ДСП).

10. А.С. № 1394788 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинного двигателя / Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 7.05.88. Бюл. № 17. (ДСП).

11. А.С. № 1414038 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления многомерной авиационной установкой / Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 30.07.88. Бюл. № 28. (ДСП).

12. А.С. № 1433249 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Устройство для определения и контроля динамических параметров ГТД / И.М. Хомяков, Г.Г. Куликов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 23.10.88. Бюл. № 39. (ДСП).

13. А.С. № 1447000 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 23.11.88. Бюл. № 47. (ДСП).

14. А.С. № 1464611 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Способ противопомпажной защиты компрессора ГТД / И.М. Хомяков, Г.Г. Куликов, Р.А. Мунасыпов и др. -Опубл. 7.03.89. Бюл. № 9. (ДСП).

15. А.С. № 1471690 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система автоматического управления температурой газов ГТД / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 7.04.89. Бюл. № 13. (ДСП).

16. А.С. № 1494630 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Самонастраивающаяся система автоматического управления газотурбинным двигателем / Е.В. Распопов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 15.07.89. Бюл. № 26. (ДСП).

17. А.С. № 1501629 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Самонастраивающаяся система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов, Г.Г. Губайдуллин. Опубл. 15.08.89. Бюл. №30. (ДСП).

18. А.С. № 1508659 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система управления газотурбинным двигателем / Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов, Е.В. Распопов, Г.Г. Губайдуллин. Опубл. 15.09.89. Бюл. № 34. (ДСП).

19. А.С. № 1524606 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов, Г.Г. Губайдуллин. Опубл. 23.11.89. Бюл. № 43. (ДСП).

20. А.С. № 1536927 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Адаптивная система автоматического управления / Б.Г.Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов и др. -Опубл. 15.01.90. Бюл. № 2. (ДСП).

21. А.С. № 1603892 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Адаптивная система автоматического управления / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальнов, Р.А. Мунасыпов, Г.Г. Губайдуллин. Опубл. 30.01.90. Бюл. № 40. (ДСП).

22. А.С. № 1607506 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система ашоматического управления температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 15.11.90. Бюл. № 42. (ДСП).

23. А.с. № 1621631 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система акгоматического управления температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 23.01.91. Бюл. №3. (ДСП).

24. А.С. № 1623321 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система автоматического управления температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 23.01.91. Бюл. № 3. (ДСП).

25. А.С. № 1633321 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система автоматического управления температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 07.03.91. Бюл. № 9. (ДСП).

26. А.С. № 1639167 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система автоматического регулирования температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Алыпов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 30.03.91. Бюл. № 12. (ДСП).

27. А.С. № 1753767 СССР, МКИ3; F 02 С 9/28. Самонастраивающаяся система автоматического управления газотурбинным двигателем / Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальное, Р.А. Мунасыпов и др. Опубл. 7.08.92. Бюл. № 29. (ДСП).

28. А.С. № 1820689 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система автоматического управления температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Альтов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 7.06.93. Бюл. №21. (ДСП).

29. А.С. № 1826615 СССР, МКИ3; F 02 С 9/00. Система автоматического управления температурой газов перед турбиной газотурбинного двигателя / Б.Г. Ильясов, Ю.Е. Альтов, Р.А. Мунасыпов, С.В. Фатиков. Опубл. 7.07.93. Бюл. №25. (ДСП).

30. Адаптивные системы управления газотурбинными двигателями летательных аппаратов / В.Ю. Рутковский, Б.Г. Ильясов, Ю.С. Кабальное и др. М.: Издательство МАИ, 1994. - 224 с.

31. Александров А.Г. Степень грубости и частотные показатели качества автоматического регулирования. // Аналитические методы синтеза регуляторов: Межвузовский научный сборник, выпуск 1. Саратов, 1976. С. 14 - 26.

32. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления // Пер. с англ. под ред. Ю.В. Матиясевича. М.: Мир. 1987. - 360 с.

33. Андреев Ю.Н. Управление конечномерными линейными объектами. -М.: Наука, 1976. 424 с.

34. Андриевский Б.Р. Синтез адаптивных систем слежения с неявной моделью методом матричных неравенств // Оптимальные и адаптивные системы: Сборник научных трудов. Фрунзенский политехи, институт. Фрунзе, 1979. С.20-25.

35. Бабак С.Ф. Анализ и синтез структур систем многосвязного регулирования силовыми установками летательных аппаратов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Уфа, 1980. - 156 с. ДСП.

36. Бабак С.Ф., Ильясов Б.Г., Рутковский В.Ю. Способ аналитического вычисления коэффициентов передаточных функций многомерных систем. // Доклады АН СССР/ 1986. т. 290, №3, С. 557 - 559.

37. Беллерт С., Возняцки Г. Анализ и синтез электрических цепей методом структурных чисел. М.: Мир, 1972. - 332 с.

38. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. - 768 с.

39. Боднер В.А., Рязанов Ю.А., Шаймарданов Ф.А. Системы автоматического управления двигателями летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973. - 248 с.

40. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. Радио, 1973. - 440 с.

41. Васильев В.И., Шаймарданов Ф.А. Синтез многосвязных автоматических систем методом порядкового отображения. М.: Наука, 1983. - 126 с.

42. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Иванов А.И. и др. Автоматический контроль и диагностика систем управления силовыми установками летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1989. - 270 с.

43. Васильев В.И.,Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. Учеб. пособие. Уфа, УГАТУ, 1995. -100 с.

44. Васильев В.И., Ильясов Б.Г., Валеев С.С. , Жернаков С.В. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учеб. пособие, Уфа: УГАТУ. 1997. 92 с.

45. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учеб. пособие. Уфа: УГАТУ, 1999. - 104 с.

46. Васильев В.И., Валеев С.С., Шилоносов А.А., Каримов И.А. Интерполяция динамических характеристик винтовентилятора ТВВД с помощью нейронных сетей // Вычислительная техника и новые информационные технологии: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1999. С. 64-67.

47. Васильев В.И., Валеев С.С., Шилоносов А.А. К выбору структуры ней-рорегулятора в системе управления динамическим объектом // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2001. № 4-5. С. 52-60. - ISSN 0869-05350.

48. Гаврилов А.И. Перспективы применения нейросетевых технологий в системах автоматического управления // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. М.: Приборостроение, 1988. - № 1. С. 119-126.

49. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем. М.: Мир, 1981. - Кн.1. - 341 е., Кн.2. - 730 с.

50. Горовиц A.M. Синтез систем с обратной связью / Пер. с англ. под ред. Меерова М.В. М.: Советское радио, 1970. - 600 с.

51. Гусев Ю.М., Ефанов В.Н., Крымский В.Г., Рутковский В.Ю. Анализ и синтез линейных интервальных динамических, систем (состояние и проблемы) / Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1991. №1, С. 3-24; - №2, С. 3-30.

52. Гуревич О.С., Гольберг Ф.Д., Селиванов О.Д. Интегрированное управление силовой установкой многорежимного самолета / Под общей ред. О.С. Гу-ревича. М., Машиностроение, 1994. - 304 с.

53. Даринцев О.В., Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Магнусен Б., Рембольд У., Фатиков С.В. Пьезоэлектрический мобильный микроробот. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. науч. издание. Уфа: УГАТУ, 1996. С.63-68.-ISBN 5-86911-138-2.

54. Даринцев О.В., Мунасыпов Р.А. Виртуальный роботизированный комплекс. // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2002. С. 13-19. - ISBN 586911-138-2.

55. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления -JL: Энергоиздат, 1982.

56. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. JL: Энергоатомиздат, 1988. - 192 с.

57. Добрынин А.Н. Проектирование гидромеханических систем автоматического регулирования авиадвигателей. Часть I. Проектирование схем. М.: ЦИАМ, 1980.-417 с.

58. Добрянский Г.В., Мартьянова Т.С. Динамика авиационных ГТД. М.: Машиностроение, 1989. - 240 с.

59. Жук К. Д. Метод синтеза структур многосвязных систем по графам сигналов. // Автоматика и Телемеханика. 1965, №6, С. 53-57.

60. Жуковская Э.П., Лебедев М.В. Диагностика и реконфигурация подсистем управления газотурбинным двигателем на основе нечеткой логики. Авиакосмическое приборостроение. 2002. - №3. С. 40-44.

61. Завадский А.И., Кабальнов Ю.С. К синтезу контура экстремального управления винтовентилятором // ЦИАМ: Труды №1299. М., 1994. С. 181-189.

62. Заде Л., Дезоер Ч. Теория линейных систем. М.: Наука, 1970. - 703 с.

63. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Пер. с англ. Н.И. Ринго; Под ред. Н.Н. Моисеева. М.: Мир, 1976. - 163 с.

64. Зайцев Г.Ф. Синтез следящих систем повышенной точности. Харьков: Техника, 1971.-204 с.

65. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Изв.РАН: Теория и системы управления, 1997. №3, С.138-145.

66. Зельднер К. Самонастраивающиеся системы регулирования. В сб.: Сборник материалов конференции NASA по системам регулирования авиадвигателей // Технический перевод ЦИАМ, №СГ-90403,1983. С. 4-10.

67. Земляков С.Д., Павлов Б.В., Рутковский В.Ю. Структурный синтез самонастраивающихся систем управления. // Автоматика и Телемеханика. 1969. -№8. С. 53-63.

68. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Синтез алгоритмов изменения перестраиваемых коэффициентов в самонастраивающейся системе управления с эталонной моделью. // Доклады АН СССР. 1967. т.174, №1. С. 7-49.

69. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю.О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем.// Автоматика и телемеханика. 2001. №5. С.113-131.

70. Идентификация систем управления авиационных газоурбинных двигателей / В.Г Августинович, В.А Акиндинов, Б.В Боев и др.; Под ред. В.Т. Дедеша. М.: Машиностроение, 1984. - 200 с.

71. Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С. Распопов Е.В., Рутковский В.Ю. Оптимизация корректирующих устройств в контурах самонастройки адаптивных систем с моделью. // Автоматика и Телемеханика. 1987. №12. С. 131-142.

72. Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С., Мунасыпов Р.А. Многосвязная адаптивная система управления подвижным объектом // Труды IV Между народной конференции по интеллектуальным автономным системам. Карлсруэ, Германия,1995. С. 545-552. (на англ. языке)

73. Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Мунасыпова Э.С. Синтез структур сложных динамических систем методом функциональных структурных чисел. / Российская АН. Известия АН. Теория и системы управления. М.: Наука, 1997. - №3. С. 3-11.

74. Ильясов Б.Г., Кабальнов Ю.С., Мунасыпов Р.А. Пропорционально-интегральные алгоритмы самонастройки в адаптивных САУ ГТД. // Актуальные проблемы авиадвигателестроения: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1998. С. 400-408.-ISBN 5-86911-195-1.

75. Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Мунасыпова Э.С. Генерация формы группы многосвязных мобильных роботов. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. сб. науч. тр. на англ. языке. Уфа: УГАТУ, 1998. С. 115-118.-ISBN 5-86911-220-6. (на англ. языке)

76. Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А. Даринцев О.В. Интеллектуальное управление мобильным микророботом на основе нечеткой логики / Тр. Респ. науч.-техн. конф. «Интеллектуальное управление в сложных системах 99». Уфа: УГАТУ, 1999. С. 71-73. - ISBN 5-85911-247-8.

77. Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Даринцев О.В. Настольный микросборочный производственный комплекс: планирование и управление. // Наукоемкие технологии машиностроения: Сб. тр. Уфа: Гилем, 2000. С. 276-287. - ISBN 57501-0200-9.

78. Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Булаев В.И. Минимизация структуры нейронной сети для решения задачи распознавания изображений. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2001. № 4-5, С.75-81. - ISSN 0869-05350.

79. Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Денисова Е.В., Даринцев О.В. Микроробототехника: состояние проблемы и перспективы развития // Мобильные роботы и мехатронные системы: Мат. науч. школы-конф. М.: МГУ, 2001. С. 142-151. -ISBN 5-211-04479-7.

80. Интегральные системы автоматического управления силовыми установками самолетов / Под ред. А.А.Шевякова. М.: Машиностроение, 1983. - 283 с.

81. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 576 с. -ISBN 5-9221-0162-5.

82. Кабальнов. Ю.С., Колушов В.В., Мунасыпов Р.А. К исследованию нелинейных САУ ГТД методом гармонической линеаризации. // Вопросы автоматизации проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. Уфа: УАИ, 1984. С. 114-121.

83. Кабальнов. Ю.С., Каминский П.Л., Каюмова З.М., Мунасыпов Р.А. К вопросу синтеза цифровых САУ. // Теория и проектирование систем автоматического управления и их элементов: Межвуз. науч. сб. Уфа: УАИ, 1986. С. 22-25.

84. Кабальнов Ю.С., Мунасыпов Р.А., Распопов Е.В. Синтез самонастраивающихся систем с эталонной моделью // Учеб. пособие. Уфа: УАИ, 1991. - 101 с.

85. Кабальнов Ю.С., Мунасыпов Р.А., Мукасеева В.Н. Синтез контура нелинейной коррекции САУ процессом приемистости ГТД. // РЖ «Техническая кибернетика». 1992, 8.81.711. 27 с. (ДСП).

86. Кабальнов Ю.С., Мунасыпов Р.А., Мукасеева В.Н., Распопов Е.В. Нелинейная коррекция САУ процессом приемистости ГТД. // Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов: Тр. ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1994. -№ 1299. С.51-60.

87. Кабальнов Ю.С., Мукасеева В.Н., Дмитриев К.В. Исследование устойчивости экстремальных систем управления ТВВД. // Изв. вузов. Авиационная техника. 1999. №2. С.29-35.

88. Кабальнов Ю.С. Использование пропорционально-интегральных алгоритмов самонастройки в адаптивных системах с эталонной моделью. Деп. в ВИНИТИ № 777-В97, 14.03.97.

89. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука. 1986. - 222 с.

90. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления / Пер. с англ. М.: Мир, 1977. - 650 с.

91. Козлов Ю.М., Юсупов P.M. Беспоисковые самонастраивающиеся системы. М.: Физматгиз, 1969. - 455 с.

92. Козлов Ю.М. Адаптация и обучение в робототехнике. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990.

93. Колпакова И.П., Петров Б.Н. Структурные методы синтеза многоканальных систем с помощью теории графов. // В кн.: Теория и методы построения систем многосвязного регулирования. -М.: Наука, 1973. С. 18-38.

94. Контроль функционирования больших систем / Г.П. Шибанов, А.Е. Артеменко, А.А. Метешкин и др. Под ред. Г.П. Шибанова. М.: Машиностроение, 1977. - 360 с.

95. Косиков B.C., Крутова И.Н., Павлов Б.В. Построение линейных моделей беспоисковых самонастраивающихся систем. // Автоматика и Телемеханика. 1976. -№1. С. 106-116;-№2, С. 116-130.

96. Косиков B.C., Павлов Б.В. Синтез алгоритмов беспоисковых самонастраивающихся систем с использованием линейных моделей. // Автоматика и Телемеханика. 1977. №8. С. 84-94.

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

98. ИЗ. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. / Перевод с франц. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

99. Кочевых В.И., Никонов В.К. Система зрительного анализа роботизированного производства. К.: Техника, 1990. - 128 с.

100. Красовский А.А. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. М.: Наука, 1973. - 560 с.

101. Красовский А.А., Буков В.Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977. - 271 с.

102. Крон Г. Исследование сложных систем по частям диакоптика. - М.: Наука, 1972. - 542 с.

103. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1975. - 432 с.

104. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Васильев В.И., Мунасыпов Р.А. Синтез систем управления методом структурных функций // Труды 8 Средиземноморской конф. IEEE по управлению и автоматизации (MED'2000). Патрас, Греция, 2000. - WB 2-5. С. 1-6. (на англ. языке)

105. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Мунасыпов Р.А., Даринцев О.В. Мобильный пьезоэлектрический микросборочный робот. // Мехатроника. 2001. № 6. С.29-33.

106. Кухтенко В.И. Динамика самонастраивающихся систем со стабилизацией частотных характеристик. М.: Машиностроение, 1970. - 232 с.

107. Лохин В.М., Макаров И.М. Манько С.В., Романов М.П. Методические основы аналитического конструирования регуляторов нечеткого управления // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2000. № 1. С. 56-69.

108. Любомудров Е.В. Применение теории подобия при проектировании систем управления ГТД. М.: Машиностроение, 1971. - 200 с.

109. Ляпунов A.M. Общая задача об устойчивости движения. М.: МЕРКУРИЙ-Пресс, 2000. - 386 с.

110. Марковские модели сложных динамических систем: идентификация, моделирование и контроль состояния / Г.Г. Куликов, П.Дж. Флеминг, Т.В. Брей-кин и др. Уфа: УГАТУ, 1998. - 104 с.

111. Мееров М.В. Системы многосвязного регулирования. М.: Наука, 1965.-384 с.

112. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 272 с.

113. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978. - 312 с.

114. Методы описания, анализа и синтеза нелинейных систем управления: Учебное пособие / В.В. Семенов, А.В. Пантелеев, Е.А. Реденко, А.С. Бортаков-ский. М.: МАИ, 1993.-312 с.

115. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова; издание 2-ое, стереотипное. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 744 с.

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

117. Многорежимные и нестационарные системы автоматического управления / Под ред. Б.Н. Петрова. М.: Машиностроение, 1978. - 240 с.

118. Молчанов А.А. Моделирование и проектирование сложных систем. -Киев: Вища школа, 1988. 359 с.

119. Мороз А.И. Курс теории систем. М.: Высшая школа, 1987. - 304 с.

120. Морозовский В.Т. Многосвязные системы автоматического управления. М.: Энергия, 1970. - 288 с.

121. Морозовский В.Т. О перекрестном регулировании МСАР. // В сб.: Теория и методы построения систем многосвязного регулирования. М.: Наука, 1973/С. 39-52.

122. Многоуровневое управление динамическими объектами / В.И. Васильев, Ю.М. Гусев, В.Н. Ефанов и др.; Под ред В.Ю. Рутковского и С.Д. Землякова. -М.: Наука 1987.-309 с.

123. Мунасыпов Р.А., Фатиков С.В. Об автоматизации синтеза оптимальных многомерных систем автоматического управления. // Кибернетические системы управления подвижными объектами: Межвуз. науч. сб. Уфа: УАИ, 1983. С. 123-131.

124. Мунасыпов Р.А., Мунасыпова Э.С. К синтезу БСНС с эталонной моделью. // Проблемы внедрения достижений научно-технического прогресса в области автоматизации и механизации производственных процессов: Тез. докл. респ. науч.-техн. конф. Уфа, 1986. С.37.

125. Мунасыпов Р.А. К синтезу беспоисковых адаптивных МСАУ с эталонными моделями. // Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем: Межвуз. науч. сб. Уфа: УАИ, 1987. С.37-46.

126. Мунасыпов Р.А. Анализ и синтез двумерных БСНС с эталонной моделью / Тез. докл. респ. науч.-техн. конф. «Актуальные проблемы научно-технического творчества молодежи в свете решений XXVII съезда КПСС». -Уфа, 1987. С. 58.

127. Мунасыпов Р.А., Мурзинова Л.П., Фецак Г.В. Синтез адаптивных систем с логическими элементами. // Системы автоматического управления летательными аппаратами: Тез. Докл. Ш Всерос. науч.-техн. конф. М.: МАИ, 1993. С. 43.

128. Мунасыпов Р.А., Даринцев О.В., Фатиков С.В. Управление движением мобильного пьезоэлектрического микроробота по заданной траектории. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. Науч. издание. Уфа: УГАТУ, 1996. С.69-76. - ISBN 5-86911-138-2.

129. Мунасыпов Р.А., Марданов А.З. Вычислительная схема для оптимизации и управления процессом сборки. // Интеллектуальные автономные системы: Междунар. сб. науч. тр. на англ. языке. Уфа: УГАТУ, 1998. С. 107-114. - ISBN 5-86911-220-6. (на англ. языке)

130. Мунасыпов Р.А., Фатиков С.В., Планирование процесса микросборки для производства с помощью гибких мкророботов. // Тр. междунар. конф. по робототехнике и автоматизации (ICRA'98). Леувен, Бельгия, 1998. С. 3362-3367. -ISSN: 7803-4300. (на англ. языке)

131. Мунасыпов Р.А., Курбанов P.M., Асеев В.В., Даринцев О.В. Система обработки визуальной информации микросборочной станции // Вычислительная техника и новые информационные технологии: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1999. С. 132-138. - ISBN 5-86911-194-3.

132. Мунасыпов Р.А., Марданов А.З. Выбор оптимального плана на основе И\ИЛИ графа сборки // Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1999. С.41-48.-ISBN 5-86911-270-2.

133. Мунасыпов Р.А., Асеев В.В., Курбанов P.M., Даринцев О.В. Инфраструктура микросборочной станции // Вычислительная техника и новые информационные технологии: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1999. С. 148-157. -ISBN 5-86911-194-3.

134. Мунасыпов Р.А. Нейро-нечеткий подход к управлению газотурбинным двигателем. // Сб. тр. межд. симпоз. по актуальным проблемам конструирования авиационных двигателей. Уфа: УГАТУ, 1999. С. 170-173. - ISBN 5-86911-271-0. (на англ. языке)

135. Мунасыпов Р.А., Булаев В.И. Распознавание визуальной информации с использованием нейронных сетей. // Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2001. С. 321-326. - ISBN 5-86911-327-Х.

136. Мунасыпов Р.А., Таназлы Г.И., Яговцев И.Н. Среда визуального проектирования «Структурный синтез» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611210. М.: РОСПАТЕНТ, 25 июля 2002.

137. Мышляев Ю.И. Об одном подходе к синтезу систем с переменной структурой в условиях параметрической неопределенности // Труды МГТУ им. Н.Э. Баумана. 1999. № 575. С. 68-73.

138. Мэзон С.М., Циммерман Г. Электрические цепи, сигналы и системы. -М.: Изд-во иностр. литературы, 1963. 619 с.

139. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы. / Под ред. Н.Н. Амосова. Киев: Наукова Думка, 1991. - 272 с.

140. Нейросетевые системы управления / В.А. Терехов, Д.В. Ефимов. И.Ю. Тюкин и др. СПб: Изд-во С - Петербургского университета, 1999. - 264 с.

141. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

142. Никин А.Д. Адаптивная система управления температурно-силовыми режимами процесса резания металлов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Уфа, 1999. - 194 с.

143. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев и др. М.: Радио и связь, 1989. - 304 с.

144. Оптимизация многомерных систем управления газотурбинных двигателей летательных аппаратов / А.А. Шевяков, Т.С. Мартьянова, В.Ю.Рутковский и др.: Под общей ред. А.А.Шевякова и Т.О. Мартьяновой. М.: Машиностроение, 1989.-256 с.

145. Основы теории многосвязных систем автоматического управления летательными аппаратами: Учебн. пособие / С.Ф. Бабак, В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов и др.; Под ред. М.Н. Красилыцикова. М.: Изд. МАИ, 1995. - 288 с.

146. Орурк И.А. Новые методы синтеза линейных и некоторых нелинейных динамических систем. M.-JL: Наука, 1965. - 207 с.

147. Острем К.И. Адаптивное управление с обратной связью. ТИИЭР / Пер. с англ., 1987. - т.75, №2. С. 4-41.

148. Пальтов И.П. Нелинейные методы исследования автоматических систем. JL: Энергия, 1976. - 128 с.

149. Патент № 2164352 РФ, МКИ Н 01 L 41/09, Н 02 N 2/00, В 25 J 7/00. Мобильный пьезоэлектрический микроробот / Б.Г. Ильясов, О.В. Даринцев, Р.А. Мунасыпов и др. Заявлено 17.05.1999; Опубл. 20.03.2001. Бюл. № 8.

150. Патент № 2172239 РФ, МКИ В 25 J 7/00. Пьезоэлектрический манипулятор / Б.Г. Ильясов, О.В. Даринцев, Р.А. Мунасыпов и др. Заявлено 11.05.1999; Опубл. 20.08.2001. Бюл. № 23.

151. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

152. Петров Б.Н. О построении и преобразовании структурных схем. // Изв. АН СССР, ОТН. 1945. №2.

153. Петров Б.Н. Принцип инвариантности и условия его применимости при решении линейных и нелинейных систем. // В кн.: Теория непрерывных систем. М.: Наука, 1961. С. 259-275.

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

155. Петров Б.Н., Теряев Е.Д., Шамриков Б.М. Условия параметрической идентифицируемости управляемых объектов в разомкнутых и замкнутых автоматических системах // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1977. №2.

156. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Земляков С.Д. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами. М.: Наука, 1980. - 244 с.

157. Петров Б.Н., Бабак С.Ф., Ильясов Б.Г., Юсупов И.Ю. О структурах линейных стационарных систем.'// Докл. АН СССР, 1980. т.250, №1. С. 55-58.

158. Петров Ю.П. Синтез оптимальных линейных систем с учетом требований реализуемости. Вестн. МГУ, 1978. - №13. С. 97-102.

159. Пиларовский А.Н., Чернявский А.Ф., Афанасьев Г.К. Системы технического зрения. JI.Машиностроение, 1988. - 423 с.

160. Питерсон Дж. Теория сетей Петри. Моделирование систем. Киев, М.: Мир, 1984-264 с.

161. Попов Е.П., Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. М: Наука, 1979. - 326 с.

162. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэ-но. М.: Мир, 1993. - 368 с.

163. Проблемы проектирования и развития систем автоматического управления и контроля ГТД / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, В.И. Васильев, Мунасыпов Р.А. и др. М.: Машиностроение, 1999. - 609 с. - ISBN 5-217-02970-6.

164. Проектирование систем автоматического управления газотурбинных двигателей (нормальные и нештатные режимы) / Ю.М. Гусев, Н.К. Зайнашев, А.И. Иванов и др.; под ред. Б.Н. Петрова. М.: Машиностроение, 1981. - 400 с.

165. Проектирование авиационных ГТД. / A.M. Ахмедзянов, Х.С. Гумеров, А.А. Рыжов и др. Уфа: УАИ. 1992. - 236 с.

166. Пупков К.А. Проблемы теории и практики интеллектуальных систем. // Ред. кол.: А.Н. Тихонов, В.А. Садовничий и др. М.: МГУ, 1994. - 340 с.

167. Пухов Г.Е., Жук К.Д. Синтез многосвязных систем управления по методу обратных операторов. Киев: Наукова думка, 1966. - 218 с.

168. Райцын Т.М. Синтез систем автоматического управления методом направленных графов. М.: Энергия, 1970. - 96 с.

169. Растригин JI.A. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.-632 с.

170. Рой Д.А., Дуффи Т.Е., Комптон В.А. Измерение температуры для регулирования перспективных САР (пирометры). //В кн.: Системы регулирования авиационных ГТД (сборник переводов). / Технический перевод ЦИАМ, № СГ-31072, 1978.

171. Саридис Дж. Само организующиеся стохастические системы управления. М.: Наука, 1980. - 400 с.

172. Саркисян С.А., Ахундов В.М., Минаев Э.С. Анализ и прогноз развития больших технических систем. М.: Наука, 1983. - 280 с.

173. Сиротин Н.Н., Коровкин Ю.М. Техническая диагностика авиационных газоурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1979. - 272 с.

174. Системы автоматического управления объектами с переменными параметрами Инженерные методы анализа и синтеза / Б.Н. Петров, Н.И. Соколов, А.В. Липатов и др. М.: Машиностроение, 1986. - 256 с.

175. Современная теория систем управления / Под ред. К.Т. Леондеса. М.: Наука, 1970.-512 с.

176. Современные технологии в производстве ГТД / Под ред. А.Г. Братухи-на, К.Г. Язова, Б.Е. Карасева. М.: Машиностроение, 1997. - 416 с.

177. Соколов Н.И., Рутковский В.Ю., Судзиловский Н.Б. Адаптивные системы автоматического управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1988. - 208 с.

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

179. Солодовников В.В., Тумаркин В.Н. Теория сложности и проектирование систем управления. М.: Наука, 1990. - 168 с.

180. Сосунов В.А., Литвинов Ю.А. Неустановившиеся режимы работы авиационных газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1975. - 216 с.

181. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1987. 712 с.

182. Степаньянц Г.А. Теория динамических систем. М.: Машиностроение, 1985.-248 с.

183. Теория автоматического управления силовыми установками летательных аппаратов / Под ред. А.А. Шевякова. М.: Машиностроение, 1976. - 344 с.

184. Теория и расчет воздушно-реактивных двигателей / Под ред. С.М. Шляхтенко. М.: Машиностроение, 1987. - 568 с.

185. Теория автоматического управления / Под ред. А.А. Воронова. М.: Высшая школа, 1986. - 4.1. - 367 е.; 4.2. - 504 с.

186. Теряев Е.Д. Проектирование адаптивных цифровых систем управления. М.: МИРЭА, 1985.

187. Теряев Е.Д., Шамриков Б.М. Цифровые системы и поэтапное адаптивное управление. М.: Наука, 1999. - 330 с.

188. Техническое задание № 15453 на разработку электронного регулятора ЭСУ-34. п/я А-3009, 1987. (ДСП).

189. Тимофеев А.В., Юсупов P.M. Интеллектуализация систем автоматического управления // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1994 № 5. С.211-224.

190. Тимофеев А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. М.: Машиностроение, 1998. - 332 с.

191. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, В.И. Васильев, Мунасыпов Р.А. и др. М.: Наука, 1998. - 452 с. - ISBN 5-02-002518-6.

192. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.-272 с.

193. Уонэм М. Линейные многомерные системы управления: геометрический подход. М.: Наука, 1980. - 376 с.

194. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: Пер. с англ. М.: Мир, 1992. - 240 с.

195. Фрадков A.JI. Адаптивное управление в сложных системах. Беспоисковые методы. М.:Наука,1990. - 292 с.

196. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника / Пер. с англ. под ред. В.Г. Градецкого. М.: Мир, 1989. - 624 с.

197. Харари Ф. Теория графов / Пер. с англ. М.: Мир, 1973. - 300 С.

198. Харитонов В.Л. К проблеме Рауса Гурвица для семейства полиномов // Проблемы устойчивости движения, аналитической механики и управления движением. - Новосибирск: Наука, 1979. С. 105-111.

199. Харитонов В.Л. Задача распределения корней характеристического полинома автономной системы. // Автоматика и Телемеханика. 1982 №5. С. 42-47.

200. Хлыпало Е.И. Нелинейные корректирующие устройства в автоматических системах. Л.: Энергия, 1979. - 343 с.

201. Ходько С.Т. Проектирование систем управления с нестабильными параметрами. Л.: Машиностроение. Ленингр. отделение, 1987. - 232 с.

202. Хронин Д.В. Конструкция и проектирование авиационных ГТД. М.: Машиностроение, 1989.

203. Цейтлин Я.М Проектирование оптимальных линейных систем. Л.: Машиностроение, 1973. - 240 с.

204. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.-559 с.

205. Чебатко М.И. Нейронные сети для решения задач на борту летательных аппаратов // Зарубежная радиоэлектроника. 1994. № 11-12. С. 40-44.

206. Черкасов Б.А. Автоматика и регулирование воздушно-реактивных двигателей. М.: Машиностроение, 1988. - 359 с.

207. Чинаев П. И. Методы анализа и синтеза многомерных автоматических систем. Киев: Техшка, 1969. - 380 с.

208. Чуян Р.К. Методы математического моделирования двигателей летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1988. - 200 с.

209. Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для исследования систем. М.: Машиностроение, 1991. - 256 с.

210. Шевяков А.А. Автоматика авиационных и реактивных силовых установок. М.: Машиностроение, 1970. - 660 с.

211. Штода А.В. Автоматика авиационных двигателей. Изд. ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 1977. - 268 с.

212. Эшби У.Р. Конструкция мозга: Происхождение адаптивного поведения. М.: Изд-во иностр. лит., 1962. - 398 с.

213. Ядыкин И.Б. Адаптивное управление с неявной эталонной моделью на основе метода наименьших квадратов. // Изв. вузов. Приборостроение. 1988. -№2. С. 57-65.

214. Янушевский Р.Т. Теория линейных оптимальных многосвязных систем управления. М.: Наука, 1973. - 464 с.

215. Яцко В.П. Контроль функционирования сложных систем: Обзор. М.: Машиностроение, 1986. - 36 с.

216. Aoyama Н., Iwata F., Sasaki A. Desktop Flexible Manufacturing System by Movable Miniature Robots with Micro Tool and Sensor. // Proc. IEEE Int. Conference on Robotics and Automation, 1995, pp. 660-665.

217. Bica В., Akat G., Khipperfield A.J., Fleming P.J. Multiobjective Design of a Fuzzy Controller for a Gas Turbine Aero-Engine // Proceedings of UKACC Int. Conf. on CONTROL'98, 1-4 Sept. 1998, Conf. Publication № 455, pp.901-906.

218. Breguet J.-M., Renaud Ph. A 4-degrees-of-freedom Microrobot with Nanometer Resolution. Robotics, Published by: Cambridge University Press, 1996, Vol. 14, pp. 199-203.

219. Charles S. et al. Dexterity-enhanced Telerobotic Microsurgery // Proceedings of the 8th Int. Conf. on Advanced Robotics, 1997, pp. 5-10.

220. Chatteijee В., Bhar R. P. Incomplete State Feedback and Design of Linear Systems. // Journal of Inst. Electron, and Telecomm. Eng., 1976. Vol. 22. №3. pp. 131-132.

221. Dario P. et al.: Microactuators for Microrobots: a Critical Survey, Journal of Micromechanics and Microengineering, 1992, Vol. 2, pp. 141-157.

222. Dion J. and Lamare H. Direct model reference adaptive control for linear multivariable systems // Preprints IF AC 9th World Congr, Budapest, Hungary, Vol. VII, 1984, pp.87-92.

223. Fatikow S., Santa K., Zollner J., Zollner R., Haag A. Flexible Piezoelectric Micromanipulation Robots for A Microassembly Desktop Station. ICAR '97, Monterey,С A. 1997, pp.241 - 246.

224. Freund E., Rossmann J. Systems Approach to Robotics and Automation // Proceedings of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1995, pp.3-14.

225. ECCO toolkit schema mapping using EXPRESS-C and ECCO. RPK Technical Report, July 1995.

226. Gengenbach, U. Automatic assembly of microoptical components // Proceedings of SPIE International Symposium on Intelligent Systems & Advanced Manufacturing, Boston, MA, November, 1996, pp. 141-150.

227. Handbook of Intelligent Control: Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches. (Ed.: David A. White, Donald A. Sofge) : Van Nostrand Reinhold, N.Y., 1992. 568 p.

228. Hatamura Y., Nakao M., Sato T. Microsystems for the Automotive Industry: Present Status and Perspective //. Proc. IEEE Int. Conference on Robotics and Automation 1993, pp. 36-51.

229. Hatamura, Y., Nakao, M. and Sato, T. Construction of Nano Manufacturing World // Proc. Microsystem Technologies'94, Berlin, 1994, pp. 37-51.

230. Homem de Mello L.S., Sanderson A.C. AND/OR graph representation of assembly plans // IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 6, № 2, 1990, pp. 188-199.

231. Huang J.-Q., Sun J.-G/ Multivariable Adaptive Control for Turbojet Engines // Proceedings of the Int. Gas Turbine and Aeroengine Congress and Exposition, Cincinnati, Ohio, May 1993, pp. 1-8.

232. Keng W.M., Singh R. Fuzzy Logic Control of Aircraft Gas Turbine Engines // Proceedings of 5th European Propulsion Forum, Pisa, Italy, 5-7 April, 1995, EPF 95-06.

233. Kokkinaki A.I., Valavanis K.P. On the comparison of AI and DAI Based Planning Techniques for Automated Manufacturing Systems // Journal of Intelligent and Robotic Systems, 1995, pp. 201-245.

234. Leung H.C. Annotated Bibliography on Computer-Aided Process Planning // Int. Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1996, pp. 309-329.

235. Liu T.-H. and Fischer G.W. Assembly evaluation method for PDES/STEP -based machanical systems, 1993.

236. Mamdani E.H.Applications of Fuzzy Algorithm for Control of Simple Dynamic Plant. Proc. of the IEEE, Vol. 121,1974, №.12, pp. 1585-1588.

237. McMahon Ch., Browne J. CADCAM. From principles to practice. Published by: Addison-Wesley, 1993.

238. Menciassi A., Carrozza M.C., Ristori C., Tiezzi G., Dario P. A Workstation for Manipulation of Micro Objects // IEEE Int. Conference on Robotics and Automation, 1997, pp. 253-258.

239. Miller R.J. and Hachny R.D. F100 Multivariable Control System Models/Design Criteria // Tech. Report. AFAPL-TR-76-74, Nov. 1976.

240. Narendra S. Neural Networks for Control Theory and Practice // Proc. of the IEEE, Vol.84, 1996, pp.1385-1406.

241. Pang G.K.H. Multivariable controller design in an adaptive control scheme. // Int. Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 1991, Vol. 5, pp. 63-86.

242. Pavo I. Topological Analysis of Linear Systems. Acta Cybern., 1977, Vol. 3, №3, pp.215-224.

243. Rodriguez-Vazquez К., Fleming P.S. Multiobjective Genetic Programming for Gas Turbine Engine Model Identification 11 Proc. of UKACC International Conference on CONTROL'98, 1-4 Sept. 1998, Conf. Publication No.455, pp. 1385-1390.

244. Sato Т., Kameya Т., Miyuzaki H., Hatamura Y. Hand-Eye System in Nano Manipulation World. Proc. IEEE Int. Conference on Robotics and Automation, 1995, pp. 59-66.

245. Sebarhy O.A., Wonham W.M. A design Procedure for Multivariable Regulators // Automatica, 1976, Vol. 12. №5, pp.467-478.

246. Suzuki Т., Okuma S. Supervisory Control of Assembly Petri Net // Proceedings of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1994, pp. 794-800.

247. Ueyama Y., Fukuda Т., Arai F. Configuration of Communication Structure for Distributed Intelligent Robotic System // Proceedings of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Nice, France, May 1992, pp.807-812.

248. Valavanis K.P., Stellakis H.M. A General Organizer Model for Robotic Assemblies and Intelligent Robotic Systems // IEEE Transactions on systems, man. and cybernetics, Vol. 21, № 2, 1991, pp. 302-315.

249. Vasilyev V.I., Ilyasov B.G., Valeyev S.S. Intelligent Control Systems for gas Turbine engines // Proc. of the Second Scientific Technical Seminar on GT Engines, Turkey, Istanbul, 1996, pp.71-78.

250. Wonham W.M. On Pole Assignment in Multi-input Controllable Linear Systems // IEEE Trans. Automat. Contr., 1967, Vol. AC-12, №6, pp .660-665.

251. Wu C.H., Xu Y.H., and Li B.W. Application of a Fuzzy Controller in the Fuel System of a Turbojet Engine, Journal of Propulsion, May-June 1989, pp.373-374.

252. Yamada Т., Foulds L.R. A Graph-Theoretic Approach to Investigate Structural and Qualitive Properties of Systems: A Survey // NETWORKS, 1990, Vol.20, Published by: John Wiley & Sons Inc., pp. 427-452.

253. Yuan J.S.-C. Structural Instability of a Class of Decoupling Solutions // IEEE Trans. Automat. Contr., 1977, Vol. 22, №5, pp. 843-846.

254. Zadeh L.A. Fuzzy Sets.- Information and Control, Vol.12, 1968, pp.94-102.

255. Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing // Fuzzy Systems, Vol. 37, № 3, 1994, pp. 77-84.