автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Синтез и исследование адаптивных систем с переменной структурой для управления манипуляционными роботами

ВВЕДЕНИЕ.

1. УПРАВЛЕНИЕ С ПЕРЕМЕННОЙ СТРУКТУРОЙ

1.1. Традиционные СПС и их особенности.

1.2. Синтез управления с переменной структурой по условию существования скользящего режима.

1.3. Классификация алгоритмов управления с переменной структурой.

1.4. Особенности СПС, связанные с реальными скользящими режимами.

1.5. Сглаженное управление с переменной структурой.

1.6. Управление с переменной структурой манипулятором UMS-2.

1.7. ВЫВОДЫ.

2 АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ С ПЕРЕМЕННОЙ

СТРУКТУРОЙ

2.1. Построение адаптивного управления в динамической системе.

2.2. Адаптивное управление с переменной структурой на основе параметра скольжения.

2.3. Особенности адаптивного управления в релейной СПС.

2.4. Влияние насыщения усилителя на динамические показатели адаптивной кусочно-линейной СПС.

2.5. ВЫВОДЫ.

3. УПРАВЛЕНИЕ С ПЕРЕМЕННОЙ СТРУКТУРОЙ С ПАРНЫМИ И ДЕФОРМИРУЕМЫМИ ПОВЕРХНОСТЯМИ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ

3.1. Управление с парными поверхностями переключения.

3.2. Адаптивное управление с парными поверхностями переключения.

3.3. Управление с переменной структурой с использованием нелинейных поверхностей переключения.

3.4. Адаптивное управление с переменной структурой с деформируемыми поверхностями переключения.

3.5. Синтез адаптивного управления с переменной структурой манипуляционным роботом UMS-2.

3.6. ВЫВОДЫ.

Актуальной проблемой современной теории и практики управления является создание, разработка и совершенствование новых перспективных подходов к решению задач управления сложными динамическими объектами. Примерами подобных объектов могут быть летательные и космические аппараты, манипуляционные и мобильные роботы, автономные и телеуправляемые подводные аппараты, различные технологические установки и процессы, станки и др.

Понятие сложности управляемого объекта достаточно размыто и неформализовано. Большинство исследователей в области управления отмечает следующие особенности сложных систем [21, 23, 59, 60, 65, 66, 79, 80, 84, 92, 98]. Во-первых, это большая размерность математической модели, описывающей систему (объект). Высокий порядок дифференциальных уравнений для непрерывных систем или разностных для дискретных систем обычно затрудняет или даже часто делает невозможным аналитическое исследование системы, синтез законов управления и др. Эта проблема характерна, в частности, для многомерных объектов (систем) с несколькими управляемыми выходами.

Другой особенностью сложных объектов часто является нелинейность математических моделей. В отличие от хорошо исследованных линейных, особенно стационарных систем, теория нелинейных систем развита в значительно меньшей мере и поэтому исследование нелинейных объектов (систем) управления является значительно более сложным [14, 15, 58].

Еще одной характерной чертой сложных динамических систем (объектов) часто является структурная и параметрическая неопределенность. Под структурной неопределенностью понимается нехватка или отсутствие информации о структуре уравнений, составляющих математическую модель управляемого объекта. Причиной этого может быть недостаток данных об особенностях поведения объекта, специфика условий его функционирования [2, 5, 9, 15, 25, 34, 46, 56]. В качестве примера можно привести подводный аппарат-робот [21, 23, 25, 46, 58, 66, 83, 98]. Уравнения его движения в вязкой среде чрезвычайно сложны. Силы и моменты, действующие на аппарат, точно рассчитать практически невозможно, поэтому коэффициенты уравнений динамической модели и даже ее аналитическая структура (вид дифференциальных уравнений) выбираются с известной долей неопределенности. Параметрическая неопределенность выражается в отсутствии информации о точных значениях параметров системы.

Для решения проблемы синтеза алгоритмов и систем управления в современной теории и практике разработано и исследовано множество подходов [2, Ъ, 9, 11, 16, 23, 28, 38, 40, 59, 78, 81, 98, 100, 105]. Например, при построении систем управления многомерными объектами часто применяется принцип декомпозиции сложной системы на ряд подсистем меньшей размерности [3, 19, 23, 43, 44, 59, 60, 78, 84, 97]. Применение этого принципа обычно обусловлено чрезвычайной сложностью или даже невозможностью использования полной математической модели управляемого объекта. Как правило, исследователь или проектировщик выделяет ряд "естественных" подсистем в объекте. Например, для манипуляционного робота это могут быть подсистемы управления исполнительными механизмами конкретного звена. Очевидны достоинства и недостатки подхода, основанного на принципе декомпозиции. С одной стороны, выделение подсистем малой (в сравнении с исходной системой) размерности, упрощает синтез локальной подсистемы управления. С другой стороны, в ходе декомпозиции могут быть утеряны некоторые важные особенности "большой" системы, которые отражают существенные свойства, учитывающие взаимное влияние подсистем.

Децентрализованное управление предполагает, что при формировании управляющего воздействия будут использоваться лишь переменные векторг состояния соответствующей локальной подсистемы и соответствующих е? задающих воздействий.

Одним из наиболее распространенных и активно развиваемых современных подходов к построению систем управления в настоящее время является адаптивный [10, 11, 16, 20, 23, 24, 30, 33, 35, 41, 47, 83]. Концепция адаптивного управления связана с приспосабливанием управляемой системы к влиянию внешней среды с целью достижения желаемого поведения. Большинство адаптивных систем функционирует, используя подстройку параметров устройства, реализующего закон управления. В случае, когда структура дифференциальных уравнений, описывающих управляемый объект, известна, синтез адаптивного управления выполняется наиболее просто [65, 72]. Для объектов, уравнения которого могут быть записаны в форме, линейной относительно неопределенных параметров, разработан ряд специальных алгоритмов синтеза адаптивного управления [21, 66]. Введение адаптации в систему управления позволяет значительно улучшить динамические параметры системы (быстродействие, точность, характер переходных процессов). К основным методам адаптивного управления относятся методы поисковой и беспоисковой адаптации, адаптации с эталонной и настраиваемой моделью [11, 20, 23, 72].

Значительно сложнее выполнять синтез управления, когда структура уравнений объекта плохо определена. Неточность в представлении математической модели может быть связана с самыми различными факторами. Например, для идентификации исследуемого управляемого объекта могут понадобиться дорогостоящие длительные эксперименты. Объект в силу своей природы может изменять свое поведение непредсказуемым заранее образом. Адекватное описание влияния внешней среды, например, для таких объектов, как подводные аппараты-роботы, может отсутствовать. Конфигурация движущегося объекта также меняется, в связи с чем могут сильно измениться массоинерционные параметры объекта. Например, в случае движения подводного робота на динамику начинают оказывать влияние присоединенные массы воды. При работе манипулятора изменяется его геометрия, вследствие чего изменяется момент инерции, что также оказывает влияние на динамику

Все отмеченные факторы усложняют решение задачи синтеза системы управления.

Одно из современных направлений теории управления связано с построением робастных систем [4, 9, 23, 72, 80, 82, 99], то есть таких, которые являются грубыми, нечувствительными по отношению к неопределенным факторам (параметрам, внешним воздействиям). Практически свойство робастности является очень важным, поскольку позволяет сохранить удовлетворительное качество процессов управления при отклонении параметров от номинальных значений, что всегда имеет место, а также при наличии других возмущающих факторов. Некоторые авторы отмечают схожесть, а часто й тождественность адаптивного и робастного управления [80, 93].

В последнее время интенсивно развиваются подходы, связанные с применением нейронных сетей (НС) для решения задач управления сложными динамическими объектами. Ряд авторов рассматривает нейронные сета как некоторое обобщение адаптивного подхода [5, 28]. Можно оясидать, что применение нейронных сетей, в частности, многослойных НС, позволит восстанавливать заранее неизвестные функциональные зависимости и использовать их для нейтрализации отрицательного влияния структурной и параметрической неопределенности [28].

В диссертационной работе исследуется важный частный класс нелинейных динамических систем - систем с переменной структурой (СПС), в частности, синтезируются новые адаптивные системы управления с переменной структурой (АСПС). СПС обладают рядом примечательных свойств. Основным из них является возможность организации так называемых скользящих режимов - искусственного движения на поверхности переключения в пространстве состояний системы [64]. Выбором надлежащегс алгоритма управления можно добиться того, чтобы траектории системы с обеих сторон поверхности переключения были бы направлены к ней. Таким образом система движется по траектории, определяемой уравнением поверхности. Та* как ее параметры задаются проектировщиком, то движение системы не зависит от варьируемых (неопределенных) параметров объекта при условии сохранения скользящего режима. Это позволяет добиться нечувствительности по отношению к изменяющимся параметрам системы, т.е. сделать систему робастной [69].

К достоинствам СПС можно отнести также следующее. В многомерных объектах использование принципа переменности структуры позволяет добиться независимости движений в отдельных подсистемах, т.е. выполнить их динамическую развязку путем организации для каждой из них своих поверхностей (многообразий) скольжения. Во многих случаях свойство независимости динамики подсистем является практически важным. В современной теории управления известны также другие подходы, позволяющие обеспечить такую независимость движения подсистем. Однако они обладают большей сложностью реализации. В частности, в работах [23, 72, 73, 84] предлагаются методы синтеза многомерных систем управления, использующие так называемые линеаризующие нелинейные обратные связи (nonlinear feedback linearization). Известны также близкие методы решения обратных задач динамики, метод структурного синтеза Бойчука, метод вычисляемого момента и другие [23]. Однако реализация регуляторов, синтезированных на основе указанных методов, часто бывает слишком сложной. Управление с переменной структурой позволяет упростить процедуру декомпозиции многомерного объекта на подсистемы меньшей размерности и обеспечить качественное децентрализованное управление.

Вместе с тем традиционные СПС имеют некоторые недостатки. Как справедливо отмечается рядом исследователей [11, 23, 30, 68, 69], в скользящем режиме динамика системы зависит только от параметров поверхности переключения. С одной стороны, это позволяет добиться нечувствительности к изменению массоинерционных параметров, например, в случае управления манипулятором. Однако параметры поверхности переключения, как правило, настраиваются на наименее благоприятное значение параметров, например, i системе управления степенью подвижности манипуляционного робота на наибольшую нагрузку. Такой подход в зарубежной научной литературе носит название "worst case" (наихудший случай) [82] и близок к минимаксному подходу. В случае небольшой нагрузки быстродействие системы будет практически таким же, как в случае максимальной. Следует отметить, что в этой ситуации энергетические ресурсы системы управления используются не полностью. Еще один очевидный недостаток классических систем с переменной структурой состоит в том, что сигналы управления в СПС являются разрывными и имеют форму, подобную меандру. Это ограничивает использование их в системах управления силовыми приводами ввиду возникающих вибраций, которые приводят к напряженному для силовых ключей режиму, ведущему к снижению надежности системы управления в целом. В традиционных СПС для организации скользящих режимов в пространстве состояния, как правило, также используются линейные функции переключения. Это также заведомо ограничивает возможности систем, в сравнении с использованием более общих, например, нелинейных. Привлечение же принципов адаптивного управления, очевидно, позволит потенциально улучшить характеристики СПС.

В связи с отмеченным, целью диссертационной работы является синтез, исследование и развитие адаптивных алгоритмов и систем управления с переменной структурой сложными динамическими объектами.

Для достижения поставленных целей в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ существующих подходов к проблеме построения систем управления с неопределенностью;

2. Анализ и классификация существующих алгоритмов и систем управления с переменной структурой;

3. Разработка и исследование класса адаптивных СПС с парным* поверхностями переключения;

4. Разработка и исследование класса адаптивных СПС с нелинейными деформируемыми поверхностями переключения;

5. Проведение численных экспериментов для проверки эффективности разработанных систем и алгоритмов адаптивного управления сложными динамическими объектами с неопределенностью.

Основным классом управляемых объектов, для которого синтезируются и исследуются системы и алгоритмы управления, являются исполнительные приводы манипуляционных роботов. Вместе с тем результаты исследования применимы и к другим классам сложных динамических объектов (системы управления приводами станков и др.).

При получении результатов использовались следующие методы и подходы: методы адаптивного управления, методы теории СПС, дифференциальных уравнений, пространства состояний, различные методы численного моделирования и др.

Апробация работы:

Результаты исследований докладывались и обсуждались на 3 Международном конгрессе молодых ученых стран Азиатско-Тихоокеанского региона (Владивосток, 1999), 4 Дальневосточной конференции студентов и аспирантов по математическому моделированию (Владивосток, 2000), конференции «Вологдинские чтения» (Владивосток, 2000 и 2001), на семинарах лаборатории управления надежностью сложных систем ИАПУ ДВО РАН, 8 Всероссийском съезде по теоретической и прикладной механике (Пермь, 2002), Дальневосточной школе-семинаре им. Ак. Золотова (Владивосток, 2002).

Практическая ценность результатов работы состоит в том, что полученные алгоритмы позволяют увеличить быстродействие, качество процессов, в целом повысить производительность и эффективность использования оборудования (манипуляционных роботов, станков и др.), снизить энергопотребление, повысить точность реализации заданногс программного движения управляемого объекта в условиях структурной и параметрической неопределенности. и

По результатам диссертации опубликовано 8 работ, а также получены два патента на синтезированные адаптивные системы управления.

Работа была выполнена при частичной финансовой поддержке Российского Фонда фундаментальных исследований (грант № 01-01-96906).

В первой главе диссертации рассматривается проблема управления современными сложными динамическими объектами. Показано, что для большинства из них характерными являются следующие особенности. Во-первых, управляемые объекты являются, как правило, существенно нелинейными. Во-вторых, в уравнениях объекта часто присутствует структурно-параметрическая неопределенность, оказывающая значительное влияние на динамику объекта. Обоснован выбор управления с переменной структурой, разработана и приведена классификация СПС. Синтезирована модель традиционной СПС на основе следящей системы управления положением, выполнены численные эксперименты на этой модели, обсуждаются основные преимущества и недостатки управления с переменной структурой. Приведена модель манипулятора типа UMS-2, синтезировано управление с переменной структурой манипулятором, показана высокая эффективность управления с переменной структурой таким сложным динамическим объектом, как манипуляционный робот.

Во второй главе приводятся основные принципы адаптивного управления, исследуется адаптивное управление с переменной структурой. Предлагаются различные модификации существующих адаптивных законов управления с переменной структурой, синтезируются АСПС на основе предложенных алгоритмов. Исследуется адаптивное управление с переменной структурой в следящей системе при различных вариациях параметров и законах адаптации. Отдельно рассматривается субоптимальное по быстродействию управление с переменной структурой.

В третьей главе синтезируются и исследуются новые адаптивные систем с переменной структурой, позволяющие значительно улучшить динамические характеристики систем по сравнению с традиционным управлением с переменной структурой. Предлагаются новые классы адаптивных систем управления с парными и деформируемыми поверхностями переключения. Синтезируются и исследуются адаптивные управляющие структуры на основе предложенных алгоритмов управления. Проведены численные эксперименты в синтезированных системах, в том числе на примере следящей системы и систем управления степенями подвижности манипулятора. Аналитически доказано, что деформируемые поверхности переключения аппроксимируют оптимальную по быстродействию траекторию. Показана высокая эффективность

С V/ предложенных алгоритмов адаптивного управления с переменной структурой.

3.6. ВЫВОДЫ

1. Предложен и исследован новый класс систем с переменной структурой: системы с парными поверхностями переключения. Управляющий сигнал при управлении с парными поверхностями переключения имеет форму однополярного меандра, что позволяет на финальной фазе движения системы в 2-5 раз уменьшить расход энергии на управление за счет использования энергии, запасенной системой. Однополярность управляющего сигнала в предложенных системах с парными поверхностями улучшает условия функционирования силовых переключающих элементов систем управления.

2. Синтезированы и исследованы адаптивные системы с переменной структурой и парными поверхностями переключения. Введение адаптивной настройки параметров поверхности позволяет увеличить быстродействие системы в 1.3-2 раза по сравнению с системами данного класса без настройки функций переключения.

3. Предложен новый класс СПС - СПС с деформируемыми поверхностями переключения, полученные на основе СПС с нелинейными поверхностями путем введения адаптивной настройки параметров поверхности. Деформация поверхностей переключения позволяет добиться увеличения быстродействия на 30-50% по сравнению с СПС с нелинейными поверхностями. Разработанные алгоритмы адаптивного управления с деформируемыми и парными поверхностями могут использоваться совместно, что позволяет объединить преимущества однополярного управляющего сигнала и адаптивной настройки. Выполнен синтез АСПС, сочетающих алгоритмы управления с нелинейной деформацией и парность поверхностей переключения. Показана эффективность систем предложенных классов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе синтезированы и исследованы управляющие структуры, которые являются принципиально новыми классами АСПС. Применение полученных алгоритмов адаптивного управления с переменной структурой на практике позволит добиться улучшения быстродействия, качества переходных процессов, формы управляющего сигнала, снижения энергопотребления для исполнительных устройств манипуляционных роботов в условиях нестационарности, нелинейности, многомерности и структурно-параметрической неопределенности.

В работе получены следующие основные научные результаты:

1. Проведен анализ управления с переменной структурой, приведены и проанализированы основные принципы построения систем с переменной структурой, разработана укрупненная классификация существующих СПС. Показаны преимущества и недостатки управления с переменной структурой. СПС при простой практической реализации позволяет получить улучшенные динамические характеристики системы в условиях параметрической и структурной неопределенности.

2. Синтезированы и исследованы адаптивные СПС на основе базового алгоритма адаптивной настройки по параметру скольжения. Синтезирована и исследована релейная управляющая структура, позволяющая получить субоптимальное по быстродействию управление в условиях параметрической неопределенности

3. Предложен и исследован новый класс СПС: системы с парными поверхностями переключения, управляющий сигнал в которых имеет форму однополярного меандра, что позволяет на финальной фазе движения системы в 2-5 раз уменьшить расход энергии на управление и улучшить условия функционирования силовых переключающих элементов систем управления. Синтезированы и исследованы адаптивные СПС с парными поверхностями переключения. Адаптивное управление с переменной структурой с парными поверхностями переключения позволяет существенно увеличить быстродействие системы.

4. Предложен и исследован новый класс СПС - СПС с деформируемыми поверхностями переключения, полученные на основе СПС с нелинейными поверхностями путем введения адаптивной настройки параметров поверхности. Показано, что деформация поверхностей переключения позволяет добиться увеличения быстродействия на 30-50% по сравнению с СПС с нелинейными поверхностями. Алгоритмы управления с деформируемыми поверхностями может использоваться совместно с парными поверхностями, что увеличивает в 1.5-2 раза быстродействие при однополярности управляющего сигнала. Численные эксперименты на моделях систем управления манипулятором подтвердили высокую эффективность синтезированных алгоритмов.

1. А.С. № 1526444 СССР. Адаптивная система управления / Дыда А.А.

2. Ананьевский И.М. Синтез непрерывного управления механическими системами, подверженными возмущениям. // Докл. РАН, т. 385, 2002, № 3. -С. 314-318.

3. Ананьевский И.М., Решмин С.А. Метод декомпозиции в задаче об отслеживании траекторий механических систем. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2002, № 5. С.25-32.

4. Андронов А.А., Понтрягин JI.C. Грубые системы // ДАН СССР. 1937. -Т.14, № 5. - С. 247-250.

5. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления: учебник для ВУЗов. 2-е изд., доп. -М.: Высшая школа, 1998. - 574 е.: ил.

6. Ащепков Л.Т. Оптимальное управление разрывными системами. -Новосибирск: Наука, 1987. 226 с.

7. Ащепков Л.Т., Величенко В.В. Оптимальное управление. Курс лекций. -Владивосток: Изд-во Дальневост. Ун-та, 1989. 116 с.

8. Барбашин Е.А. Введение в теорию устойчивости М.: Наука, 1967. - 240 с.

9. Бесекерский В.А., Небылов А.В. Робастные системы автоматического управления. М.: Наука, 1983. - 240 с.

10. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. - 767 с.

11. Борцов Ю.А., Поляхов Н.Д., Путов В.В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. Ленинград.: Энергоатомиздат, 1984. -216 с.

12. Борцов Ю.А., Юнгер И.Б. Автоматические системы с разрывным управлением. Л.: Энергоатомиздат, 1986. - 168 е.: ил.

13. Братусь А.С., Волосов К.А. Точные решения уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана для задач оптимальной коррекции с интегральным ограничением на суммарный ресурс управления. // Докл. РАН, 2002, т.385, № 3. С. 319322.

14. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления. Особые линейные и нелинейные системы. 2-е изд. перераб. - М.: Энергоиздат, 1981.-304 е.: ил.

15. Вукобратович М., Стокич Д. Управление манипуляционными роботами. -М.: Наука, 1985.-384 с.

16. Вукобратович М., Стокич Д., Кирчански Н. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами. М.: Мир, 1989. - 376 с.

17. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Особые оптимальные управления. М.: Наука, 1973.

18. Габасов Р., Кириллова Ф.М., Ружицкая Е.А. Демпфирование и стабилизация маятника при больших начальных возмущениях. // Изв. РАН. Теория и ситемы управления, 2001, № 1. С. 29-38.

19. Глумов В.М., Земляков С.Д., Рутковский В.Ю., Суханов В.М. К вопросу о технической управляемости и декомпозиции Лагранжевых систем с ограниченными управлениями. It Автоматика и телемеханика, 2002,. № 10. -С. 13-33.

20. Деревицкий Д.П., Фрадков A.JI. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука, 1981. - 216 с.

21. Динамика управления роботами. / Козлов В.В., Макарычев В.П., Тимофеев А.В. и др.; Под ред. Е.И. Юревича. М.: Наука, 1984. - 334 с.

22. Дыда А.А. Идентификация объекта управления в системе с переменной структурой // Всесоюзная школа-семинар по диагностике электронных цепей и систем. Тез. докл. Владивосток: ДВПИ, 1990. - С.20.

23. Дыда А.А. Синтез адаптивного и робастного управления исполнительными устройствами подводных роботов: Дис. доктор техн. наук. Владивосток, 1998. 300 с.

24. Дыда А.А. Синтез и исследование систем переменной структуры с прямой адаптацией для управления роботом // 5 Всесоюзное совещание по робототехническим системам. Тез. докл., часть 1. ~ Геленджик, 1990 С. 225.

25. Дыда А.А., Лебедев А.В., Филаретов В.Ф. Синтез адаптивной системы управления с переменной структурой для подводного робота // Тез. докл. Дальневосточной научно-практич. конф. «Проблемы транспорта Дальнего Востока». Владивосток, 1995. - С. 31.

26. Дыда А.А., Маркин В.Е. Адаптивная система управления с переменной структурой. Решение ФИПС от 04.03.2003 о выдаче патента на изобретение по заявке № 2001220496/09 от 23.07.2001.

27. Дыда А.А., Маркин В.Е. Адаптивная система управления с переменной структурой. Решение ФИПС от 11.03.2003 о выдаче патента на изобретение по заявке № 2001223640/09 от 23.08.2001.

28. Дыда А.А., Маркин В.Е., Осышн Д.А. Синтез робастно- адаптивных и нейросетевых алгоритмов управления манипуляционными роботами // VIII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Аннот. докл. Екатеринбург: УрО РАН, 2001. - С.242.

29. Дыда А.А., Очкал B.C., Филаретов В.Ф. Оптимальные по быстродействию системы с переменной структурой для управления электроприводами роботов // Оптимизация режимов работы систем электроприводов. Межвуз. Сб. Красноярск, 1986. - С. 59-62.

30. Дыда А.А., Очкал B.C., Филаретов В.Ф. Параметрическая адаптация в системах с переменной структурой // Тез. докл. республ. конф. «Роботизация и ГСП», Черновцы, 1986. С.40.

31. Дыда А.А., Филаретов В.Ф. Адаптивные системы с переменной структурой для управления электроприводом робота // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. № 1. - С. 219.

32. Дыда А.А., Филаретов В.Ф. Алгоритм квазиоптимального адаптивного управления приводами манипуляционных роботов // Оптимизация режимов работы систем электроприводов. Межвузовский сборник. Красноярск, 1992.-С. 50.

33. Дыда А.А., Филаретов В.Ф. Самонастраивающаяся система с переменной структурой для управления электроприводами манипулятора // Изв. ВУЗов. Электромеханика. 1989. № 2. - С. 102-106.

34. Дыда А.А., Филаретов В.Ф. Синтез адаптивных систем с переменной структурой для управления электроприводами роботов // Тез. докл. 3 Всесоюзного сов. по робототехническим системам. Ч. 2. Воронеж, 1984. -С. 89-90.

35. Дыда А.А., Филаретов В.Ф., Очкал B.C. Параметрическая адаптация в системах с переменной структурой // Тез. докл. Научно-техн. конф. Роботизация и гибкие автоматизированные производства: опыт, достижения, перспективы. Вып. 3.: Черновцы, 1986. С.112-113.

36. Емельянов С.В. Бинарные системы автоматического управления. М.: МНИИПУ, 1984.-314 с.

37. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. Об одном случае монотонного и гарантированного по быстродействию управления нелинейным многосвязным объектом. // Докл. РАН, т. 383, № 6, 2002. С. 750-753.

38. Каспржак Г.М., Уткин В.И., Грехов В.П. Принципы построения и исследование маломощных приводов постоянного тока с релейнымуправлением в скользящем режиме // Изв. ВУЗов. Электромеханика. 1982. № 12.-С. 1452-1458.

39. Красовский А.А. Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. -М.: Физматгиз, 1963. -485 с.

40. Красовский Н.Н. Теория управления движением. М.: Наука, 1968. - 476 с.

41. Крутько П. Д., Черноусько Ф.Л. Декомпозирующие алгоритмы управления движением нелинейных динамических систем. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001, №4 С. 8-24.

42. Крутько П.Д. Координированное и автономное управление движением лагранжевых систем. Синтез алгоритмов по сепаратным моделям. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2002, № 2. С.7-24.

43. Кудин В.Ф. Аналитическое конструирование оптимальных регуляторов с переменной структурой. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001, № 5.-С. 61-66.

44. Лебедев А.В., Филаретов В.Ф. Синтез самонастраивающейся системы с эталонной моделью для управления скоростью пространственного движения подводного робота. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2002, № 2. -С.170-176.

45. Маркин В. Адаптивное управление в системах с переменной структурой. // Тезисы докл. 4 Дальневосточной конференции по математическому моделированию. ~ Владивосток: ДВГУ, 2000. С. 54.

46. Маркин В.Е. Использование сглаживающего фильтра в системе с переменной структурой // Сб. трудов ДВГТУ. Вып. 125. Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2000. - С. 23-24.

47. Маркин В.Е. Управление с переменной структурой с использованием парных поверхностей переключения.: // Дальневосточная школа-семинар им. Ак. Золотова. Тез. докл. Владивосток: Дальнаука, 2002. - С. 100-102.

48. Маркин В.Е., Дыда А.А. Управление с переменной структурой с использованием нелинейных и деформируемых поверхностейпереключения.://. Дальневосточная школа-семинар им. Ак. Золотова. Тез. докл. Владивосток: Дальнаука, 2002. - С. 102-103.

49. Михалев А.С., Миловзоров В.П. Следящие системы с бесконтактными двигателями постоянного тока. М.: Энергия, 1979. - 160 с.

50. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. -528 с.

51. Павлов А.А. Синтез релейных систем, оптимальных по быстродействию. Метод фазового пространства. М: Наука, 1966 - 392 с.

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

53. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Физматгиз, 1961.

54. Попов Е.П., Верещагин А.Ф., Зенкевич С.Л. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978. - 400 с.

55. Путов В.В. Методы построения систем управления нелинейными нестационарными динамическими объектами с функционально-параметрической неопределенностью / Дисс. докт. техн. наук. Санкт-Петербург, 1993. - 586 с.

56. Пятницкий Е.С. Принцип декомпозиции в управлении механическими системами. // Докл. РАН, 1988, т.ЗОО, № 2. С.300-303.

57. Пятницкий Е.С. Управляемость классов Лагранжевых систем с ограниченными управлениями // Автоматика и телемеханика, 1996, № 12. -С. 29-37.

58. Рустамов Г.А. Синтез финитного управления с переменной структурой для регулируемых объектов с запаздыванием. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001, № 4. С. 44-48.

59. Теория автоматического управления / Под ред. А.В. Нетушила. М.: Высшая школа, 1983. - 341 с.

60. Теория систем с переменной структурой. / Под ред. Емельянова С.В. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1970 - 592 с.

61. Тимофеев А.В. Адаптивные робототехнические системы. Л.: Машиностроение, 1988. 332 с.

62. Тимофеев А.В. Управление роботами. Л.: Изд - во Ленинградского университета, 1986. - 240 с.

63. Тихонов А.Н., Васильева А.Б., Свешников А.Г. Дифференциальные уравнения. 2-е изд. - М.: Наука, 1985. - 232 с.

64. Уткин В.И. Системы с переменной структурой: состояние, проблемы и перспективы // Автоматика и телемеханика. 1983. - № 9. - С. 5-26.

65. Уткин В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. М: Наука., Главная редакция физико-математической литературы, 1981 - 368 с.

66. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М.: Физматгиз, 1963.

67. Филиппов А.Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью. Математический сборник, 1960, т.51, № 1.

68. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы. М: Наука, 1990 - 296 с.

69. Фу К. и др. Робототехника: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 624 с.

70. Фурасов В.Д. Устойчивость движения, оценки и стабилизация. М.: Наука, 1977.-248 с.

71. Цыпкин Я.3. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.-339 с.

72. Цыпкин Я.З. Релейные автоматические системы. М.: Наука, 1974 - 576с.

73. Цыпкин Я.З. Теория релейных систем автоматического регулирования. М.: Гостехиздат, 1955.

74. Черноусько Ф.Л. Декомпозиция и субоптимальное управление в динамических системах // Прикладная математика и механика, 1990, т.54, Вып. 6. С.883-893.

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

76. Abdallah С., Dawson D., Dorato P., Jamshidi M. Survey of Robust Control for Rigid Robots. // ШЕЕ Control Systems. 1991, № 2, pp 24-30.

77. Berghuis H., Nijmeijer H. A Passivity Approach to Controller-Observer Design for Robots. // IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1993, № 6, Vol. 9, pp 740-754.

78. Choi S.-B., Cheong C.-C., Park D.-W. Moving Switching Surfaces for Robust Control of Second-Order Variable Structure Systems. // Int. J. Control, 1993, №. 1, Vol. 58, pp. 229-245.

79. Cristi R., Papoulias F., Healey A. Adaptive Sliding Mode Control of Autonomous Underwater Vehicles in the Dive Plane. // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1990, № 3, Vol. 15, pp 152-160.

80. Dwyer T.A.W., Sira-Ramirez H., Monaco S., Stornelli S. Variable-structure Control of Globally Feedback Decoupled Deformable Vehicle Maneuvers. Proc. Of 27-th CDC, pp. 1281-1287, 1987.

81. Dyda A.A. Design of Adaptive VSS algorithms for Robot Manipulator Controls. Proc. Of First Asia Control Conference. Tokyo, July 27 30,1994. pp 1077-1080.

82. Dyda A.A., Filaretov V.F. Adaptive variable-structure systems for manipulator control // 5th International Conf. On Artificial Intelligence and Information -Control Systems of Robots. Strbsko Pleso, Czechoslovakia, 1989.

83. Dyda A.A., Filaretov V.F. Algorithm of Time-Sub-Optimal Control for Robot Manipulator Drives. Preprints of 12th World IF AC Congress, Sydney, Australia, July 1993, vol.4, pp.97-99.

84. Farrell J., Clauberg B. Issues in the Implementation of an Indirect Adaptive Control System. I I IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1993, № 3, Vol. 18, pp 311-318.

85. Fossen Т. I. Comments on "Hamiltonian Adaptive Control of Spacecraft". // IEEE Transactions on Automatic Control, 1993, № 4, Vol. 38, pp 671-672.

86. Goheen K., Jefferys R. Multivariable Self-Tuning Autopilots For Autonomous and Remotely Operated Underwater Vehicles. // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1990, № 3, Vol. 15, pp 144-151.

87. Hashimoto H., Maruyama K., Harashimo F. A Microprocessor-Based Robot Manipulator Control With Sliding Mode. // IEEE Transactions On Industrial Electronics. 1987, № 1, Vol. IE-34, pp 11-18.

88. Kwatny H. G., Kim H. Variable structure regulation of partially linearizable dynamics. // System and Control Letters, 1990, № 15, pp.67-80.

89. Liao T.-L., Li-Chen, Hsu C.-F. Adaptive Robust Tracking of Nonlinear Systems and with an Application to a Robotic Manipulator. // Systems and Control Letters, 1990, №15, pp. 339-348.

90. Vasily E. Markin, Alexander A. Dyda. Different kinds of nonlinear control in variable-structure systems: Proc. Of 3rd International Young Scientists' Congress of the Asia-Pacific Region Countries Vladivostok: FESTU, 1999, pp. 105-106.

91. Vasily E. Markin, Alexander A. Dyda. Adaptive control in variable-structure systems: Proc. Of 3rd International Young Scientists' Congress of the Asia-Pacific Region Countries Vladivostok: FESTU, 1999, pp. 107-109.

92. Markin V., Dyda A. Two-switching surfaces adaptive control in variable-structure systems // Pacific Science Review. Vladivostok: FESTU, Vol. 2, 2000, pp. 4850.

93. Morgan R.G., Ozguner U. A decentralized variable-structure control algorithm for robot manipulators // IEEE J. Rob. And Autom. 1985. - V.l. - № 1. p. 57-65.

94. Slotine J.J., Sastry S.S. Tracking control of nonlinear systems using sliding surfaces, with applications to robot manipulators. // Int. J. Contr., vol. 39, 1984, № 6, pp. 1339-1349.

95. Spong M. W. On the Robust Control of Robot Manipulators. I I IEEE Transactions On Automatic Control, 1992, №11, Vol. 37, pp 1782-1786.

96. Stepanenko Y. Yuan J. Robust Adaptive Control of a Class of Nonlinear Mechanical Systems with Unbounded and Fast-Varying Uncertainties. // Automatica, 1992, № 2, Vol. 28, pp.265-276.

97. Stepanenko Yu., Su C. Variable structure control of robot manipulators with nonlinear sliding manifolds. // Intelligent. Control, Vol. 58, №. 2, pp,285-300.

98. Tarn T.-J., Bejczy A., Yun X., Li Z. Effect of Motor Dynamics on Nonlinear Feedback Robot Arm Control. // IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1991, №1, Vol. 7, ppl 14-121.

99. Yoerger D. R., Slotine J.-J. E. Robust Trajectory Control of Underwater Vehicles. // IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1985, № 4, Vol. OE-IO, pp 462-470.

100. Yoo D. S., Chung M. J. A Variable Structure Control with Simple Adaptation Laws for Upper Bounds on the Norm of the Uncertainties. // IEEE Transactions On Automatic Control, 1992, № 6, Vol. 37, pp 860-864.

101. Маркина В.Е. «Синтез и исследование адаптивных систем с переменной структурой для управления манипуляционными роботами», выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук, в разработках КБ «Дальнее»

102. Предполагается использование разработанного программного обеспечения, алгоритмов и моделей, полученных в диссертационной работе Маркина В.Е, в дальнейших разработках КБ «Дальнее».

103. Зав. отделом 1, кандидат технических наук1. В.В. Костенко1. Утверждаю1. Профессор Т.П. TypiWcj8 » апреля 2003 г.об использовании результатов диссертационной работы

104. Доцент каф. АУТС. кандидат технических наук1. П.Я. Бункин1. Форма № ОIИ3,1 IM-7001

105. П) Наш № 2001120496/09(021743)

106. VII ПрОГии ССЫ'ПИПЫЯ Hit !Г>>М-.'!> "

107. Hxwfttwb <uimy htm'ченич <)uwft>h avyyvrmtu ьчщии

108. ГУ-ИАПУ ДВОРАМ, у ч е ном у ее кретаргоJ

109. V К III Е Н И Е О В Ы Д А Ч Е

110. ПРИОРИТЕТ УСТАНОВЛЕН ПО ДАТЕр. (22) поступления тляпки 23.07.200123. поступления □ дополнительных материалов от К более раннейзлтшеЛ*

111. П полного комплекта документои чаявкм

112. ДО Заявка Л»Р(Л7 ' Ъянка Nv. ЕЛ

113. Х7) Помер публикации и дата публикации заянкн PC'!

114. Заяшгтель(н) Государственное учреждение Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Роем некой Академии наук ( ГУ-ИАИУ ДВО РАН), RIJ

115. Ли'юр(ы) Дыда А.А. Маркин В.1л. КГ

116. ПатетооГшалагедки) Г'осударсчвенное учреждение Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Роеийской Академии паук ( f У-ИА11У ДВО РАН), k U

117. А / цтн • к(}>) i m/hf/i\'/51. мпК 71402P 5/06, (Н)5В 11/01. 13/02 • ' ~~

118. Начпанне Адаптивна система управления с перемешюй с труктурой01 1 ! ' ~~ ~ : I : 094501российское лгга гтство

119. ПО ПАТЕНТАМ И ТОВАРНЫМ ЗНАКАМ (I'OCI lATfil П")

120. ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ 11 !*<)МЫЕ11 НОil СО 1>С I'li I -П f 1ОСГ1111. На № 16141/6

121. Наш № 200 {123640/09(025139)

122. При переписке просим ссшиться па помер шики иамющшпь дату получения данном кпр^кччюшКнцнн1. Форма № (И ИЧ i IМ-200 i.(7-1)1. ОТ ДЕД 09

123. Керсжкопскш паб .30, кори. I, Москва, Г-5Ч, ГС'П-5. I2.W5 Гс:ю|.юи 240 60 15. Телекс 114RIS 11ДЧ. Факс 243 33 37от 08.01.2003б90О41, г. Владивосток, ГСП, ул. Радио, 5 ГУ -ПАПУ ДВО РАНучглгачу' секротарю

124. РЕШЕНИЕ О ВЫДАЧЕ 'ГА НА 'ИЗОБРЕТЕНИЕ □ СВИДЕТЕЛЬСТВА ПА ПОЛЕЗНУЮ МОДЕЛЬ

125. Заявки № 2001123640/09(025139) (22) Дата поступления заявки' 23.08.2001

126. Дата начала отсчета срока действия патента (свидетельства) 23.ОК.2001 (85) Дата перевода международной заявки на национальную фазу

127. ПРИОРИ I'UT УСТАНОВЛЕН ПО ДАТЕ

128. В (22) поступления заявки 23.0Х,2001

129. О (30) подачи первой заявки «государстве-участнике Парижской концепции

130. Номер приоритетной заявки (32) Дата подачи приоритетной заявки (33) Код страны1.

131. К7) Номер пуоликапнн н дата публпкаппп заявки PC" !

132. Заявнтель(и) Государственное учреждение Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного от деления Российской академии наук" (ГУ ИЛПУ ДВО PAH), RU

133. Автор(ы)Дыда А.А., Маркин В. 1*. RU

134. Патентообладателей) Государственное учреждение Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии паук (ГУ ИАПУ ДВО РАН), k U. .-• . . (указатькои страны!51. МПК 7 G 05 В 13/02, 11/01

135. Название Адаптивная система управления с переменной структуройm о ' ! ' ' ттпк.г on л 1 опт nm on Г* I1. РОССИЙСКАЯ1. ГОСУДЛ !JCT1FJ\IIA 'iвивлиода//'"