автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Структуры и алгоритмы адаптивных систем с запаздыванием по управлению в схемах с расширенной ошибкой

На правах рукописи

ЧЕПАК Лариса Владимировна

СТРУКТУРЫ И АЛГОРИТМЫ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ ПО УПРАВЛЕНИЮ В СХЕМАХ С РАСШИРЕННОЙ ОШИБКОЙ

Специальность 05.13.01 - Системный аналяз, управление и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Хабаровск - 2004

Работа выполнена в Амурском государственном университете на кафедре информационных и управляющих систем.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Еремин Евгений Леонидович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор

Ащепков Леонид Тимофеевич

кандидат технических наук, доцент Лелянов Борис Николаевич

Ведущая организация: Институт автоматики и процессов

управления ДВО РАН

Защита состоится 09: // 2004 г. в//часов на заседании диссертационного совета К 212.294.04 в Хабаровском государственном техническом университете по адресу: 680035, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136, ауд. 315Л.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Хабаровского государственного технического университета.

Автореферат разослан 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

¿Жу^У/ В.В. Воронин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РА БОТЫ

Актуальность темы. Характерной тенденцией современной стадии развития теории и практики систем автоматического управления технологическими процессами является нарастание сложности управляемых объектов, связанное как с внедрением новых технологий, так и с развитием методов автоматизации.

Как известно, при проектировании сложных систем приходится сталкиваться с неопределенностью аналитического описания, а также со сложностью структур управления и выполняемых функций. Фактически рядовой стала задача построения системы управления объектами, функционирующими в условиях неточных математических моделей, параметрического дрейфа, отсутствия полных сведений о внешних воздействиях. При разработке подобного рода систем обычно используются методы адаптивного или робастного управления, обеспечивающие их высокую эффективность, как правило, с помощью достаточно сложных алгоритмов управления, реализуемых аппаратно-программными средствами цифровой вычислительной техники.

В практике проектирования адаптивных систем управления приходится сталкиваться с ситуацией, когда элементы вектора состояния объекта недоступны измерению или доступны, но не полностью. Часто это приводит к тому, что относительный порядок моделей управляемых объектов оказывается больше единицы и, как следствие, решение задач синтеза алгоритмов требует применения схем адаптивного управления с расширенной ошибкой.

Кроме априорной неопределенности, при создании систем управления технологическими объектами возникают и дополнительные трудности, - например, связанные с наличием запаздывания, которое необходимо учитывать при формировании законов управления. Примеры таких объеетов широко известны в химической и нефтяной промышленности, авиации, ирригации, металлургии, теплоэнергетике и т.п. Наличие временного запаздывания в основном контуре управления обычно приводит к ухудшению качества функционирования системы и даже к потере ее работоспособности.

К основополагающим в этих разделах теории управления относятся работы ЯЗ. Цыпкина, В.А. Якубовича, В.М. Попова, АЛ. Фрадкоиа, И.Д. Ландау, А.А. Воронова, A.M. Цыкунова - по методам построения систем управления в условиях априорной неопределенности; Р.В. Монополи, К.С. Нарендры - по схемам адаптивного управления с расширенной ошиокой; О.И.М. Смита, М.В. Меерова, В.Б. Колмановского, Е.Л. Еремина - по структурам систем управления с запаздыванием.

Таким образом, задача проектирования адаптивных систем управления динамическими объектами с различными типами запаздываний, функционирующими в условиях априорной неопределенности, р ешение которой связано с разработкой сравнительно простых управляющих структур и алгоритмов, обеспечивающих желаемое качество процессов управления при неполном измере-

3

нии элементов вектора состояний, обоснованно позволяет считать развиваемое в работе направление актуальным.

Цель работы состоит в разработке упрощенных структур и алгоритмов адаптивных систем управления априорно неопределенными объектами с запаздыванием по управлению с использованием схем расширения ошибки и принципа компенсации запаздываний.

Задачи исследования. Поставленная цель достигается путем решения ряда взаимосвязанных задач диссертационной работы, заключающихся:

в разработке способа упрощения структур систем управления на основе применения явно-неявной эталонной модели;

в построении алгоритмов адаптации для систем управления с расширенной ошибкой и использованием прогнозирующего устройства или блока упреждения;

в синтезе законов управления для систем с неявной эталонной моделью и стабилизирующим устройством;

в применении получгнных теоретических результатов при решении практических задач.

Методы жследовагий. Основными методами исследований являются теория гиперустойчивости и концепция положительности динамических систем, общие методы теории автоматического управления, теория адаптивного и робастного управления, теория матриц, теория дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом, а также метод непрерывных моделей.

Научная новизна работы.

1. Разработаны базоные структуры построения основного и дополнительных контуров адаптивных систем управления динамическими объектами с запаздывающим аргументом в схемах с расширенной ошибкой и способ их упрощения.

2. Развит метод синтеза адаптивных систем управления с прогнозирующим устройством для объектов с различными типами запаздываний и применением явно-неявной эталонной модели.

3. Предложена методика синтеза адаптивных систем управления с блоком упреждения для объектов с запаздываниями по состоянию, управлению и нейтрального типа.

4. Разработаны способы синтеза алгоритмов адаптивных систем для объектов с запаздыванием пс управлению, использующих стабилизирующее устройство и/или блок упреждения. '

Практическая ценность результатов работы. Основные результаты диссертационно;! работы были получены автором в ходе исследований, выполнявшихся в 2001-2004 гг. в рамках НИР «Развитие нелинейных методов математического моделирования и эквивалентных преобразований в задачах устойчивости динамических систем и управления движением» (гос. per. № 01.20.0012498).

могут быть использованы при решении задач

управления в условиях априорной неопределенности для достаточно широкого класса динамических объектов, основные характерные черты которых - наличие различных типов временных запаздываний и относительный порядок модели больше единицы.

Практическая значимость полученных алгоритмов адаптивного управления заключается в существенном упрощении их структуры, высокой универсальности и сохранении желаемого качества функционирования в условиях априорной неопределенности объектов, при наличии запаздываний и внешних неконтролируемых возмущений. При этом предлагаемые алгоритмы адаптации обладают достаточной гибкостью, допускающей их модификацию без изменения требований к объекту.

Новизна и значимость технических решений подтверждаются публикациями в научных изданиях.

ФАО «Благовещенская ТЭЦ» переданы информационные материалы по построению структур контуров управления дискретно-непрерывной системы, методу синтеза алгоритмов адаптации, проведению вычислительных экспериментов, что подтверждается актом об использовании результатов диссертационной работы.

Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе Амурского государственного университета, в дисциплинах «Теоретические основы автоматизированного управления», «Методы анализа динамических систем», в курсовом и дипломном проектировании по специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

На защиту выносятся следующие положения.

Набор структур основного и дополнительного контуров управления для адаптивных систем с запаздываниями в схемах с расширенной ошибкой.

Методика разработки адаптивных систем с явно-неявном эталонной моделью и прогнозирующим устройством для динамических объектов с запаздывающим аргументом.

Процедуры синтеза адаптивных систем с явно-неявной эталонной моделью и блоком упреждения для объектов с запаздыванием по управлению, состоянию и нейтрального типа.

Способ построения адаптивных систем для объектов с запаздыванием по управлению с использованием блока упреждения и стабилизирующих устройств.

Апробация результатов работы. Основные положения и отдельные результаты работы докладывались и обсуждались на III, IV Всероссийских научных INTERNET-конференциях "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2001, 2002), на международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Уфа, 2001), на X, XI Всероссийских семинарах «Нейроинформатика и ее прилохения» (Красноярск, 2002, 2003), на V, VI Всероссийских семинарах «Моделирование неравновесных сие-

тем» (Красноярск, 2002, 2003), на II, III международных научно-практических конференциях "Моделирование. Теория, методы и средства" (Новочеркасск, 2002, 2003), на II,.III Всесибирских конгрессах женщин-математиков (Красноярск, 2002, 2003), на XV, XVI, XVII международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, 2002, Санкт-Петербург, 2003, Кострома, 2004), на III международной научно-практической конференции «Микропроцессорные, аналоговые и цифровые системы: проектирование и схемотехника, теория и вопросы применения» (Новочеркасск, 2003), на IV, V региональных научно-практических конференциях "Молодежь XXI века: шаг в будущее" (Благовещенск, 2003, 2004), на международной научной конференции «Фундаментальные и прикладные вопросы механики» (Хабаровск, 2003), на VIII международном семинаре «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (Москва, 2004). Работа в целом обсуждалась на научных семинарах ХГТУ, АмГУ.

На созданные в процессе диссертационного исследования программы имитационного моделирования адаптивных систем управления получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2003611956, 2003611951,2004511744,2304611745.

Публикации и личный вклад автора. Содержание диссертационной работы изложено в 31 публикации. Основные результаты отражены в 19 работах, в том числе в 8 статьях и 3 п етентах.

В работах, опубликованных в соавторстве, автору принадлежат следующие научные и практические результаты: [1, 7, 8] - постановка задачи, разработка алгоритмического обеспечения; [3 - 5] - доказательство утверждений, упрощение структур систем управления; [9 - 11] - синтез алгоритмов адаптации, разработка структурных схем; [12 - 15] - создание модулей текста программы; [16, 17, 19] - постановка задачи, разработка алгоритмического обеспечения и структурных схем. Основные результаты получены автором самостоятельно и опубликованы бе:: соавторства [2, 6,18].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка цитируемой литературы и приложений. Работа изложена на 116 страницах основного текста, содержит 52 рисунка, 136 наименований библиографических источников.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируется цель работы, приводятся основные теоретические и практические результаты диссертации.

В первой главе дается краткий обзор и анализ современного состояния проблемы, связанной с разработкой беспоисковых систем адаптивного управления. Рассматривается идея использования концепции расширения ошибки слежения, лежащая в основе синтеза адаптивных систем без измерения произ-

водных регулируемой переменной и управляющего сигнала, предложенная в работах Р.В. Монополи, К.С. Нарендры, Л.С. Валавани, А. Фойера, А.С. Морза. Наряду с прямой схемой расширения ошибки, в первой главе приведена косвенная схема, разработанная М.В. Мееровым и связанная с использованием стабилизирующего устройства. Материалы главы содержат характеристику особенностей разработки адаптивных систем с явно-неявной эталонной моделью (ЯНЭМ) и неявным эталоном (НЭМ). Излагается общий подход к решению задачи синтеза адаптивных систем управления динамическими объектами, опирающийся на использование аппарата теории гиперустойчивости и положительности динамических систем, а также методы компенсации запаздывания по управлению, основанные на введении в основной контур управления специального дополнительного устройства.

При этом привлекаются результаты теории гиперустойчивых систем, полученные в работах В.М. Попова, ВА. Якубовича, развитые в работах И.Д. Ландау, ЕЛ. Еремина и A.M. Цыкунова. Критерий гиперустойчивости позволяет рассматривать проблему устойчивости в целом нелинейной системы управления как следствие, вытекающее из свойств состаиных частей исследуемой системы, а именно - условия положительности линейной стационарной части системы и выполнения интегрального неравенства В.М. Попова, рассматриваемого относительно нелинейной нестационарной части системы.

Компенсация запаздывания по управлению в исследуемых системах осуществляется за счет параллельного подключения к объекту управления одного из специальных дополнительных устройств - прогнозирующего устройства (ПУ), блока упреждения (БУ) или стабилизирующего устройства (СУ).

Структурная схема адаптивной системы управления с ПУ и ЯНЭМ представлена на рисунке 1, где РОУ - расширенный объект управления; РКН - расширенный контур настройки; АР - адаптивный регулятор; БЗ - блок запаздывания; /(/) -возмущение; r(t) - задающее воздейств не.

Рисунок 1.

Структура системы адаптивного управления с БУ и ЯНЭМ приведена на рисунке 2. В работе рассматриваются системы управления с НЭМ: структурная

схема адаптивней системы управления с БУ и СУ представлена на рисунке 3. Система адаптации с ИЭМ и СУ изображена на рисунке 4.

Рисунок 4.

Получившая широкое распространение микропроцессорная техника делает актуальной разработку дискретно-непрерывных систем управления, которая осуществляется с использованием метода непрерывных моделей. Данный метод

разработан Б.Н. Боголюбовым, Ю.А. Митропольским и получил дальнейшее развитие в работах Д.П. Деревицкого, А.Л. Фрадкова, A.M. Цыкунова.

Во второй главе решаются задачи синтеза адаптивных систем управления с ЯНЭМ и ПУ для широкого спектра динамических объектов.

В п. 2.1 приведена общая постановка задачи синтеза систем адаптации с

ПУ

dt

i=0

х(0) = у(0)>М-

dt

n.oj, rmax = max tj, r, = const > 0, i - 0,k,

0<i<k

0)

dp dp

y(t) = LT(!;)x{t\ (2)

u(t) = u(91 (0, r(t),y(t - rmax )."('- h), у к (« - rmax )), (3)

u(t) = u(e2(t),u-u(t-h),yK(,t-Tmx)), (4)

где - вектор состояния объекта; - выход объекта;

управляющее воздействие; - известные загадывания, при-

чем Tq= 0; , <p(p)eCTt - вектор-функции; - функция;

Cz , СГо, Сi, - пространства непрерывньж ограниченных функций; Г -

квазистационарные матрицы порядка п\ ¿(£) - квазистационарные век-

торы заданного размера; - вектор возмущающих воздействий; Q\(t),

&l(t) - настраиваемые параметры регуляторов; r(t)=R - задающее воздействие; yK(t)eR - выход прогнозирующего устройства, компенсирующего в объекте запаздывание по управлению; б R - вспомогательный закон управления; £ - вектор неизвестных параметров; 5 - известное множество.

Настройка параметров АР осуществлена с помощью адаптивных алгоритмов

в которых явный вид функций Fj, ¥} определен в результате решения следующих задач синтеза:

во-первых, при действии на объект (1), (2) затухающих возмущений

о

рассматривается задача выполнения требований целеьых условий

Нт(хл/(0-х(0) = 0. \тв10) = в01=сот(, < = 1,2, (8)

>СО ¿->00

во-вторых, при возмущениях, ограниченных по норме Ц/$(ф/о = С0/м*, исслег

В п. 2.2 осуществляется синтез системы с ЯНЭМ и ПУ для объектов с запаздыванием по управлению, структурная схема которой представлена на ри-

Нт \хм (0 - *(0| < (г0 = con.fi > 0, 1пп 0,(г) < в,0 = соязГ, / = 1,2.

(9) (10)

сунке -

~=Ж^МО+-*)+/* (О, Я О = (£)*('), £ 6 Н,

^й = Амхм (,) + ЙМГ(0, ^ (0 = (Г - й), ш

сЬсфО)

ш

-Ьхф(1) + Вг,}у{1),

у(1) ---- ЬГфхф(0 + ОфУи), v(f) = О,

7

А Аф(0

= %("(') - - А)+«С+Л)), >'А-(') =

л

(/) + £,<,>'£ (О,

>>к (0 = +офУк(1), ук(!) = />^(0-

"(0 = /Г (ОЯО+О МО+л СМ' - ■+¿4 (Оу к (О,

(И) (12)

(13)

(14)

(15)

(16) (17)

"(О = Х5(<)(»(< - А) ■- "С - 2/0)+ ЛГ6 - А),

где - квазистационарные матрица и векторы соответствую-

щего размера. Для РОУ и расширенной явной эталонной модели выполняются условия структурного согласования ,Т 7Т

Ам -А = Вмх\о1 ' В = Вм(\ + Хго)>

где

Расширенные сигналы ошибок имеют вид

= / + (?) + у2(0,

(18) (19)

где е(() = х(1) + хх(1)-хм(?), ¿"(О = •*('-А) + дгл:(?-А)-х(0, а сигаалы 1/|(0, И (0. ^(О) г2(0 определяются из уравнений

Л

А

с1У2(1)

Л

-ад/0 ■ (/) + <5Г(0-(И*+ >'(/)),

(22)

(23)

где

(0 = жГ (ОЯО+ЖгСЖО+(')«(' - А)+¿[(ОЫО-

*2(0 + /')("(') - "(' - *))+ ЛГ6 ('+(0 -

- о-1+А)(«(0- и(1 - А))+ х1('+С)]. Я0 = о~1Ыу(0. г(0=о-1(ри/), ук(1) = о[(р)~ук(1), = 1Г1 (/>)«(/ -А), + А) = (0 - . Л« + А) = /б (0 - ?,(»(')- Й(/ - А));

р - оператор дифференцирования; ¿(7), £(/) - неизвестные функции, явный вид настройки которых определяется в процессе синтеза системы управления.

Алгоритмы настройки параметров регуляторов (16), (17), с учетом (18) -(23), в предположении, что возмущение, действующее на объект управления (11), отсутствует, синтезированы следующим образом

и(/-А) =

При действии на объект (11) постоянных, ограниченных по норме возмущений (9) проводилась регуляризация полученных алгоритмов адаптации (24) за счет введения зоны нечувствительности.

В п. 2.3 решена задача синтеза систем адаптивного управления для объектов с запаздыванием по управлению и состоянию. Синтезированная система управления состоит из объекта

ЯНЭМ (14), фильтров (15), (17) и ПУ (16). Структура законов управления описывается уравнениями

алгоритмы настройки параметров регуляторов (26), (27) имеют следующий вид

В п. 2.4 рассматривается синтез системы адаптивного управления для объектов нейтрального типа с запаздыванием по управлению

Ш ,-_п т ь

(29)

1=0

у{1) = Ьтх(0,

где Г - известная матрица, собственные значения которой лежат в круге единичного радиуса, основной и вспомогательный регуляторы задаются уравнениями (26), (27), а алгоритмы настройки их параметров - уравнениями (28).

В п. 2.5 рассматривается построение дискретно-непрерывной системы адаптивного управления с использованием метода непрерывных моделей. Для системы (13) - (19) дискретные аналоги непрерывных алгоритмов (24) имеют вид

где yt = const > 0 - шаг алгоритма настройки; к - номер шага; /4 - дискретный аналог времени.

Аналогично получены дискретные алгоритмы для систем (25) - (28) и (26)-(29).

В третьей главе разрабатывается и исследуется метод синтеза адаптивных систем с БУ в прямой и косвенной схемах расширения сигналов ошибок.

В п. 3.1 приводится постановка задачи синтеза системы адаптивного управления с БУ.

В п. 3.2 решаются задачи синтеза систем с ЯНЭМ и БУ для объектов с запаздыванием по управлению; по состоянию и управлению; нейтрального типа с запаздыванием по управлению. Так, синтезированная система для объекта с запаздыванием по управлению описывается уравнениями

^ = A({)x(t) + В(£)и(, - h) + f((t), y(t) = LT({)x(t), £ e E,

= AMxM(t) + BMr(t), yM(t) = T7xM{t),

y(l) = LT0x0(t) + D0y{t),

= AMxK{t) + BM{u{t)-u{t-h)\ yK(t) = VxK{t),

и(0 = г(0-хГШ0-Х2«М1-Ь).

Раг'ттгтгприих.тн г'тттттатт r\UTiT(^viT ттк/гр»р»т итттт

v(t) = gTLTe{t) + v{t),

*(') = -Xi(m) - Х2 Ш - А)+ D-l(p)\x'[(tfy(t) + Xii'Mt - h)\ (38)

КО = zr1 (p)y(t), £(t -h) = D~l (p)u(t - h).

(31)

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

Алгоритмы настройки параметров управляющего устройства (35), с учетом (36) - (38), синтезированы следующим образом

Аналогично получены алгоритмы адаптации для систем с запаздыванием по состоянию и нейтрального типа. Кроме того, исследованы случаи, когда на объект управления действуют внешние возмущения. Для всех синтезированных алгоритмов показано, что при затухающих помехах (7) все системы сохраняют работоспособность в условиях априорной неопределенности. В тех случаях, когда помехи - постоянно действующие (9), проведено огрубление алгоритмов за счет введения зоны нечувствительности по ошибке.

В п. 3.3 рассматривается задача синтеза системы с НЭМ, БУ и СУ, объект управления которой имеет вид

БУ описывается уравнением

а к (р)Ук (0 = Ък (РМО ~ «(f ~ h)\ ак{р) = р"+ ац,п-\РП~Х ■+••• + аК,\Р + аК, 0>

(41)

Ьк (р) = ЬК,тРт + ЪК,т-\Рт~Х + - + ЬК,\Р + Ьк< о-

Структура АР определяется в виде

и(0 = *(')''♦> г* = соШ> 0, (42)

чтобы обеспечить существование установившегося режима работы, который описывается НЭМ

В систему (40) - (43) вводится СУ

(7р + 1)-?(0 = Ьр-к(0, к,Т = соШ> 0, (44)

и формируется сигнал рассогласования

Алгоритмы настройки параметров регулятора (42) синтезированы в виде

В п.3.4 рассматривается синтез системы с НЭМ и модифицированным СУ

т.е. система описывается уравнениями (40), (42), (43), (45), (46). Четвертая глава посвящена решению прикладных задач.

В п.4.1 описывается программный комплекс имитационного моделирования для исследования систем адаптивного управления с различными типами запаздываний. Предлагаемая версии комплекса позволяет задавать и модифицировать как структуру, так и параметры адаптивной системы управления; изменять время моделирования; формировать задающее и возмущающее воздействия; представлять результаты моделирования в виде графиков и числовых значений.

В п.4.2 рассматривается прикладная задача автоматизации технологических процессов в энергетике, а именно - задача разработки дискретно-непрерывной системы адаптивного управления пароперегревателем Благовещенской ТЭЦ.

Применение адаптивного подхода вызвано тем, что объект управления обладает переменным транспортным запаздыванием, его динамические свойства существенно зависят от содержания кислорода в уходящих газах, расхода пара, загрязнения поверхностей нагрева, а также от изменения режимных факторов - нагрузки, вида и сорта сжигаемого топлива, состояния поверхностей нагрева, избытка воздуха. Поэтому математическая модель пароперегревателя, полученная с использованием экспериментальных методов, характеризуется априорной параметрической неопределенностью

20160 = <а2 <а$ =61920, 345600 =

Структурная схема системы управления пароперегревателем представлена на рисунке 5.

Рисунок 5.

Адаптивная система управления пароперегревателем построена с использованием стабилизирующего устройства

где кс - коэффициент передачи; Тс - постоянная времени.

Структура адаптивною регулятора задана следующим образом

«(*) = -g(s), g(t) = z(t)- КО. (48)

rp-s + l

где кр И Тр, - коэффициент передачи и постоянная времени линейной части регулятора; u(t) -управление; g(t) - выход нелинейной части адаптивного регулятора; r(t) - кусочно-постоянное задающее воздействие; %(t) - настраиваемый параметр адаптивного регулятора

Дискретно-непрерывный аналог для синтезированной системы управления (47) - (49) имеет вид

где z - переменная Z-преобразования Лапласа; d, - коэффициенты передаточных функций дискретной части системы, i = 1,5; t^ - дискретное время; к -номер шага.

Анализ качества функционирования синтезированных систем управления с запаздывающим аргументом в заданном классе адаптивности осуществлен с помощью имитационного моделирования на ЭВМ в среде MatLabfor Windows , результаты которого приведены в приложении к данной работе. Результаты моделирования показали, что полученные алгоритмы обладают достаточно высокой скоростью сходимости и не требуют для реализации больших вычислительных затрат. Исследования, выполненные с помощью ЭВМ, подтвердили справедливость теоретических положений.

Акты об использовании результатов диссертационной работы приведены в приложении.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1. Обобщен метод синтеза адаптивных систем управления с прогнозирующим устройством для объектов с различными типами запаздываний в схемах с расширенной ошибкой.

2. Предложена методика синтеза систем адаптивного управления с блоком упреждения для объектов с запаздывающим аргументом.

3. Предложен способ упрощения базовых структур систем управления на основе применения явно-неявной эталонной модели.

4. Разработан способ построения адаптивных систем управления объектами с запаздыванием по управлению с использованием стабилизирующего устройства.

5. Исследована работоспособность синтезированных алгоритмов адаптации при действии на управляемый объект неконтролируемых затухающих с течением времени и ограниченных по норме возмущений.

6. Получены дискретно-непрерывные аналоги синтезированных непрерывных систем управления.

7. Разработан программный комплекс имитационного моделирования для исследования адаптивных систем управления с различными типами запаздываний.

8. Решена прикладная задача синтеза адаптивной дискретно-непрерывной системы регулирования пароперегревателя.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Еремин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В. Адаптивные системы с динамическим упредитель-компенсатором для объектов с запаздыванием по управлению // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2002. № 1(3). С.97 - 102.

2. Чепак Л. В. Адаптивное прогнозирующее устройство для объекта с запаздыванием по управлению в системах с явным эталоном // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2002. № 2(4). С.126 - 132.

3. Еремин ЕЛ., Чепак Л.В. Адаптивно-робастные алгоритмы следящей системы для объекта с запаздыванием по управлению // Дальневосточный математический журнал. Владивосток. 2003. Т. 4. № 1. С. 141 - 150.

4. Еремин Е.Л., Чепак Л.В. Адаптивная гибридная система для объектов с запаздываниями по состоянию и управлению // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2003. № 1(5). С.105 - 115.

5. Еремин Е.Л., Чепак Л.В. Метод расширенной ошибки в адаптивных системах управления с явно-неявным эталоном // Информатика и системы

управления. Благовещенск. 2003. № 2(6). С. 109 - 119.

6. ЧепакЛ.В. Адаптивное управление с расширенной ошибкой для объектов с запаздыванием по управлению // Вестник АмГУ. Благовещенск. 2003. Вып. 21. С. 26-28.

7. Еремин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В. Адаптивный упредитель-компенсатор для объекта с запаздыванием по управлению в системах с явным эталоном // Управление в системах. Иркутск. 2003. Вып. 5. С. 89 - 92.

8. Еремин ЕЛ., Теличенко Д.А. ЧепакЛ.В. Дискретно-непрерывная система адаптивного управления температурным режимом пароперегревателя // Информатика и системы управления. Благовещенск. 2004. № 1(7). С.117 - 129.

9. Патент на изобретение РФ № 2205440. Следящая система управления для априорно-неопределенных объектов / Еремин ЕЛ., Чепак {Ильина) Л.В., Самохвалова СТ. Опубл. в Б.И. 2003. №15.

10. Патент на изобретение № 2210800. Самонастраивающаяся система управления для объектов с запаздыванием по управлению / Еремин ЕЛ., Чепак (Ильина)Л.В. Опубл. в Б.И. 2003. № 23.

11. Патент на изобретение № 2220433. Самонастраивающаяся система управления для объектов с запаздыванием по управлению / Еремин ЕЛ., Чепак (Ильина)Л.В. Опубл. в Б.И. 2003. № 36. .

12. Свидетельство № 2003611951 РФ. Программа имитационного моделирования адаптивной системы с явной эталонной моделью для неустойчивого объекта с запаздыванием по управлению / Еремин ЕЛ., Чепак Л.В. // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. М. 2003. Бюл. № 4.

13. Свидетельство № 2003611956 РФ. Программа имитационного моделирования гибридной системы адаптивного управления для объекта с запаздыванием по управлению /Еремин Е.Л., ЧепакЛ.В. //Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. М. 2003. Бюл. № 4.

14. Свидетельство № 2004611744 РФ. Программный комплекс моделирования систем адаптации для объектов с запаздыванием по управлению / Еремин Е.Л., Чепак Л.В., Усов В.А., Коваль В.Е. //Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. М. 2004. Бюл. № 4.

15. Свидетельство № 2004611745 РФ. Программа имитационного моделирования системы с адаптивным стабилизирующим устройством для объектов с запаздыванием по управлению / Еремин Е.Л., Чепак Л.В. // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем. М. 2004. Бюл. № 4.

16. Еремин ЕЛ., Чепак (Ильина) Л.В. Система адаптивного слежения с компенсатором для объектов с запаздыванием по управлению // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XV междунар. науч. конф. В 10 т. Т. 2. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. С. 18 - 20.

17. Еремин ЕЛ., Чепак Л.В. Моделирование цифровых алгоритмов для систем с запаздыванием по управлению // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XVI междунар. науч. конф. В 10 т. Т. 2. СПб.: изд-во

Санкт-Петербургского гос. техн. ун-та, 2003. С. 108 - 109.

18. ЧепакЛ.В. Цифровые адаптивно-робастные алгоритмы для объектов с запаздыванием по управлению // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Сб. трудов. Благовещенск: ДальГАУ, 2003. С. 375 - 377.

19. Еремин Е.Л., Чепак Л.В. Моделирование адаптивной системы с контуром упреждения для объектов с запаздыванием по управлению // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XVII междунар. науч. конф. В 10 т. Т. 2. Кострома: изд-во Костромского гос. техн. ун-та, 2004. С. 101 - 104.

Чепак Лариса Владимировна

Структуры и алгоритмы адаптивных систем с запаздыванием по управлению в схемах с расширенной ошибкой

Изд-во АмГУ. Подписано к печати 29.09.04. Формат 60x84/16. Усл. печ. л. 1,уч.-изд. л. 1,1. Тираж 100. Заказ 287.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ АПРИОРНОЙ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1.1. Методы синтеза беспоисковых алгоритмов для систем прямого адаптивного управления

1.2. Схемы расширения ошибки для систем адаптивного управления

1.3. Структуры основного и дополнительного контуров адаптивного управления в системах с запаздывающим аргументом

1.4. Методика построения адаптивных систем управления на основе критерия гиперустойчивости

1.5. Метод непрерывных моделей и построение дискретных алгоритмов адаптивного управления

Выводы по главе

Глава 2. СИНТЕЗ СИСТЕМ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ С

ПРОГНОЗИРУЮЩИМ УСТРОЙСТВОМ

2.1. Задача синтеза адаптивных систем с прогнозирующим устройством

2.2. Алгоритмы адаптации для систем с запаздыванием по управлению

2.3. Адаптивные алгоритмы для систем с запаздыванием по управлению и состоянию

2.4. Алгоритмы для адаптивных систем с запаздыванием по управлению, состоянию и запаздыванием нейтрального типа

2.5. Дискретные алгоритмы систем адаптивного управления с прогнозирующим устройством

Выводы по главе

Глава 3. РАЗРАБОТКА АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С

БЛОКОМ УПРЕЖДЕНИЯ

3.1. Задача синтеза систем управления с блоком упреждения

3.2. Алгоритмы адаптации для систем с явно-неявной эталонной моделью

3.3. Адаптивное управление в системах с блоком упреждения и стабилизирующим устройством

3.4. Системы управления с модифицированным стабилизирующим устройством

3.5. Дискретные алгоритмы адаптивного управления в системах с блоком упреждения

Выводы по главе

Глава 4. ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ

ПРЯМОГО АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ЗАПАЗДЫВАНИЯМИ

4.1. Программный комплекс для имитационного моделирования систем управления с запаздываниями

4.2. Синтез и моделирование системы управления пароперегревателем

Выводы по главе

Актуальность темы. Характерной тенденцией современной стадии развития теории и практики систем автоматического управления технологическими процессами является нарастание сложности управляемых объектов, связанное как с внедрением новых технологий, так и с развитием методов автоматизации.

Как известно, при проектировании сложных систем приходится сталкиваться с неопределенностью аналитического описания, а также со сложностью структур управления и выполняемых функций. Фактически рядовой стала задача построения системы управления объектами, функционирующими в условиях неточных математических моделей, параметрического дрейфа, отсутствия полных сведений о внешних воздействиях. При разработке подобного рода систем обычно используются методы адаптивного или робаст-ного управления, обеспечивающие их высокую эффективность, как правило, с помощью достаточно сложных алгоритмов управления, реализуемых аппаратно-программными средствами цифровой вычислительной техники.

В практике проектирования адаптивных систем управления технологическими объектами приходится сталкиваться с ситуацией, когда элементы вектора состояния измерению недоступны или доступны, но не полностью. Недостаток информации о векторе состояния вызван обычно отсутствием соответствующих измерительных устройств или особенностями управляемых технологических процессов. Часто это приводит к тому, что относительный порядок моделей управляемых объектов оказывается больше единицы и, как следствие, решение задач синтеза алгоритмов требует, например, применения схем адаптивного управления с расширенной ошибкой.

Априорная неопределенность является не единственной трудностью, с которой сталкиваются разработчики при проектировании систем управления технологическими процессами. При создании систем управления динамическими объектами возникают дополнительные трудности, связанные с наличием запаздывания, которое необходимо учитывать при формировании законов управления. Наличие временного запаздывания в основном контуре управления, как правило, приводит к ухудшению качества функционирования системы и даже к потере ее работоспособности. Временное запаздывание, которым нельзя пренебречь в силу тех или иных причин, может иметь транспортную, технологическую или информационную природу. В математическом описании объекта управления запаздывание встречается в химической промышленности, при производстве серной кислоты, стекла [8, 13, 59], в металлургии при холодной прокатке [91], при управлении ядерным реактором [96], в задаче управления судном [49], в авиации [40, 60], в теплоэнергетике [37, 62, 63, 76, 87] и т.п.

Таким образом, задача проектирования адаптивных систем управления динамическими объектами с различными типами запаздываний, функционирующими в условиях априорной неопределенности, решение которой связано с разработкой сравнительно простых управляющих структур и алгоритмов, обеспечивающих желаемое качество процессов управления при неполном измерении элементов вектора состояний, позволяет обоснованно считать развиваемое в работе направление актуальным.

Цель работы состоит в разработке упрощенных структур и алгоритмов адаптивных систем управления априорно неопределенными объектами с запаздыванием по управлению с использованием схем расширения ошибки и принципа компенсации запаздываний.

Задачи исследования. Поставленная цель достигается путем решения ряда взаимосвязанных задач диссертационной работы, заключающихся: в разработке способа упрощения структур систем управления на основе применения явно-неявной эталонной модели; в построении алгоритмов адаптации для систем управления с расширенной ошибкой и использованием прогнозирующего устройства или блока упреждения; в синтезе законов управления для систем с неявной эталонной моделью и стабилизирующим устройством; в применении полученных теоретических результатов при решении практических задач.

Методы исследований. Основными методами исследований являются теория гиперустойчивости и концепция положительности динамических систем, общие методы теории автоматического управления, теория адаптивного и робастного управления, теория матриц, теория дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом, а также метод непрерывных моделей.

Научная новизна работы.

1. Разработаны базовые структуры построения основного и дополнительных контуров адаптивных систем управления динамическими объектами с запаздывающим аргументом в схемах с расширенной ошибкой и способ их упрощения.

2. Развит метод синтеза адаптивных систем управления с прогнозирующим устройством для объектов с различными типами запаздываний и применением явно-неявной эталонной модели.

3. Предложена методика синтеза адаптивных систем управления с блоком упреждения для объектов с запаздываниями по состоянию, управлению и нейтрального типа.

4. Разработаны способы синтеза алгоритмов адаптивных систем для объектов с запаздыванием по управлению, использующих стабилизирующее устройство и/или блок упреждения.

Практическая ценность результатов работы. Основные результаты диссертационной работы были получены автором в ходе исследований, выполнявшихся в 2001-2004 гг. в рамках НИР «Развитие нелинейных методов математического моделирования и эквивалентных преобразований в задачах устойчивости динамических систем и управления движением» (гос. per. № 01.20.0012498).

Полученные результаты могут быть использованы при решении задач управления в условиях априорной неопределенности для достаточно широкого класса динамических объектов, основные характерные черты которых — наличие различных типов временных запаздываний и относительный порядок модели больше единицы.

Практическая значимость полученных алгоритмов адаптивного управления заключается в существенном упрощении их структуры, высокой универсальности и сохранении желаемого качества функционирования в условиях априорной неопределенности объектов, при наличии запаздываний и внешних неконтролируемых возмущений. При этом предлагаемые алгоритмы адаптации обладают достаточной гибкостью, допускающей их модификацию без изменения требований к объекту.

Новизна и значимость технических решений подтверждаются публикациями в научных изданиях.

ФАО «Благовещенская ТЭЦ» переданы информационные материалы по построению структур контуров управления дискретно-непрерывной системы, методу синтеза алгоритмов адаптации, проведению вычислительных экспериментов, что подтверждается актом об использовании результатов диссертационной работы.

Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе Амурского государственного университета, в дисциплинах «Теоретические основы автоматизированного управления», «Методы анализа динамических систем», в курсовом и дипломном проектировании по специальности 220200 «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

На защиту выносятся следующие положения.

Набор структур основного и дополнительного контуров управления для адаптивных систем с запаздываниями в схемах с расширенной ошибкой.

Методика разработки адаптивных систем с явно-неявной эталонной моделью и прогнозирующим устройством для динамических объектов с запаздывающим аргументом.

Процедуры синтеза адаптивных систем с явно-неявной эталонной моделью и блоком упреждения для объектов с запаздыванием по управлению, состоянию и нейтрального типа.

Способ построения адаптивных систем для объектов с запаздыванием по управлению с использованием блока упреждения и стабилизирующих устройств.

Апробация результатов работы. Основные положения и отдельные результаты работы докладывались и обсуждались на III, IV Всероссийских научных INTERNET-конференциях «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (Тамбов, 2001, 2002), на международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Уфа, 2001), на X, XI Всероссийских семинарах «Нейроинформатика и ее приложения» (Красноярск, 2002, 2003), на V, VI Всероссийских семинарах «Моделирование неравновесных систем» (Красноярск, 2002, 2003), на II, III международных научно-практических конференциях «Моделирование. Теория, методы и средства» (Новочеркасск, 2002, 2003), на И, III Всесибирских конгрессах женщин-математиков (Красноярск, 2002, 2003), на XV, XVI, XVII международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, 2002, Санкт-Петербург, 2003, Кострома, 2004), на III международной научно-практической конференции «Микропроцессорные, аналоговые и цифровые системы: проектирование и схемотехника, теория и вопросы применения» (Новочеркасск, 2003), на IV, V региональных научно-практических конференциях «Молодежь XXI века: шаг в будущее» (Благовещенск, 2003, 2004), на международной научной конференции «Фундаментальные и прикладные вопросы механики» (Хабаровск, 2003), на VIII международном семинаре «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (Москва, 2004). Работа в целом обсуждалась на научных семинарах ХГТУ, АмГУ.

На созданные в процессе диссертационного исследования программы имитационного моделирования адаптивных систем управления получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2003611956,2003611951,2004611744, 2004611745.

Публикации и личный вклад автора. Основное содержание диссертационной работы изложено в 31 публикации, в том числе в 8 статьях и 3 патентах.

В работах, опубликованных в соавторстве, автору принадлежат следующие научные и практические результаты: [22, 23, 26, 101 - 104] - постановка задачи, разработка алгоритмического обеспечения; [24, 25, 31, 109, 112] - доказательство утверждений, упрощение структур систем управления; [29, 32, 105, 108, 111] — синтез алгоритмов адаптации, разработка структурных схем; [77, 78] - создание модулей текста программы; [27, 28, 30, 106, 107, 110] - постановка задачи, разработка алгоритмического обеспечения и структур систем управления.

Основные результаты работы получены автором самостоятельно и опубликованы без соавторства [101 - 112].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка цитируемой литературы и приложений. Работа изложена на 116 страницах основного текста, содержит 52 рисунка, 136 наименований библиографических источников.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Обобщен метод синтеза адаптивных систем управления с прогнозирующим устройством для объектов с различными типами запаздываний в схемах с расширенной ошибкой.

2. Предложена методика синтеза систем адаптивного управления с блоком упреждения для объектов с запаздывающим аргументом.

3. Предложен способ упрощения базовых структур систем управления на основе применения явно-неявной эталонной модели.

4. Разработан способ построения адаптивных систем управления объектами с запаздыванием по управлению с использованием стабилизирующего устройства.

5. Исследована работоспособность синтезированных алгоритмов адаптации при действии на управляемый объект неконтролируемых затухающих с течением времени и ограниченных по норме возмущений.

6. Получены дискретно-непрерывные аналоги синтезированных непрерывных систем управления.

7. Разработан программный комплекс имитационного моделирования для исследования адаптивных систем управления с различными типами запаздываний.

8. Решена прикладная задача синтеза адаптивной дискретно-непрерывной системы регулирования пароперегревателем.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Автоматизация управления энергообъединениями / В.В. Гончуков, В.М. Горнштейн, JI.A. Крумм и др. Под. Ред. С. А. Совалова. М.: Энергия, 1977.С. 432.

2. Александровекий Н.М., Егоров С.В., Кузин Р.Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. М.: Энергия, 1973. С. 272.

3. Андреев В.О., Суздальцев А.И., ТИНЯКОВ С.Е. Системы управления технологическими комплексами с транспортным запаздыванием // АиТ. 2002. №5. С. 184- 189.

4. Андриевский Б.Р., Стоцкий А.А., Фрадков А.Л. Алгоритмы скоростного градиента в задачах управления и адаптации // АиТ. 1988. № 12. С. 3 — 39.

5. Барабанов Н.Е. Новые частотные критерии абсолютной устойчивости и неустойчивости систем автоматического управления с нестационарной нелинейностью // Дифференциальные уравнения. 1989. Т. 25. № 4.С. 555 563.

6. Баркин А.И., Зеленцовский А.Л. Абсолютная устойчивость систем регулирования с единственным нелинейным элементом // Докл. АН СССР. 1984. Т. 276. № 4. С. 809 812.

7. Башнин О.И., Семенов В.В., Степура Э.Ф. Аппаратура группового регулирования активной мощности и частоты агрегатов гидроэлектростанций. Электротехника. 1979. № 4. С. 12 14.

8. Герман-Галкин С.Г. Компьютерное моделирование полупроводниковых систем в Matlab 6.0. Санкт-Петербург, 2001.

9. Горяченко В.Д. Методы исследования устойчивости ядерных реакторов. М.: Атомиздат, 1977. С. 296.

10. Гультяев А.К. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows: практическое пособие. М.: Наука. 2000. 352 с.

11. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. М.: Машиностроение, 1974. С. 328.

12. Деревицкий Д.П., Рубекин Н.Ф. Адаптивные системы управления непрерывными технологическими процессами в нефтехимии. М.: ЦНИИТЭ-нефтехим, 1975. С. 49.

13. Деревицкий Д.П., Фрадков A.JI. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.: Наука, 1981. С. 216.

14. Дудченко JI.H. Регулирование частоты и активной мощности в энерго-системе. Благовещенск: Изд-во АмГУ, 1997, 56 с.

15. Дьяков В.П., Круглов В.В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. Издательский дом "Питер", 2001. 448 с.

16. Еремин Е.JI. Гиперустойчивость системы управления нелинейным объектом с запаздыванием. В сб.: Автоматизация технологических процессов. - Фрунзе: Фрунзенск. Политех. Ин-т, 1987.

17. Еремин E.JL Робастные алгоритмы нестационарных систем управления с явно-неявной эталонной моделью// Дифференциальные уравнения и процессы управления. Электронный журнал -http://www.neva.ru/iournal. № 3,2001.

18. Еремин E.JI., Горбина Н.Н., Кульмаметова 3. Адаптивное правление объектом с запаздыванием // Деп. В Кирг. ИНТИ, 1988. № 330 Кн-88 Деп. - 10 с.

19. Еремин E.JI., Самохвалова С.Г. Адаптивная стабилизация неминимально фазового объекта управления с параметрической настройкой динамического шунт компенсатора // Вестник АмГУ. Благовещенск, 2001. Выпуск 13. С. 27-30.

20. Еремин Е.Л., Цыкунов A.M. Синтез адаптивных систем управления на основе критерия гиперустойчивости. — Бишкек: Илим, 1992.

21. Ерёмин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В. Адаптивные системы с динамическим упредитель-компенсатором для объектов с запаздыванием по управлению // Информатика и системы управления. Благовещенск, 2002. № 1(3). С.97- 102.

22. Ерёмин Е.Л., Чепак Л.В. Адаптивно-робастные алгоритмы следящей системы для объекта с запаздыванием по управлению // Дальневосточный математический журнал. Владивосток, 2003. Т. 4. № 1. С. 141 — 150.

23. Ерёмин Е.Л., Чепак Л.В. Адаптивная гибридная система для объектов с запаздываниями по состоянию и управлению // Информатика и системы управления. Благовещенск, 2003. № 1(5). С.105 115.

24. Ерёмин Е.Л., Чепак Л.В. Метод расширенной ошибки в адаптивных системах управления с явно-неявным эталоном // Информатика и системы управления. Благовещенск, 2003. № 2(6). С. 109 — 119.

25. Ерёмин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В. Адаптивный упредитель-компенсатор для объекта с запаздыванием по управлению в системах с явным эталоном // Управление в системах. Иркутск. 2003. Выпуск 5. С. 89 92.

26. Ерёмин E.JL, Чепак (Ильина) JI.B. Адаптивное слежение для объекта с запаздываниями по управлению и состоянию // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы X Всерос. Семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. С. 52.

27. Ерёмин Е.Л., Чепак Л.В. Имитационное моделирование адаптивной системы управления для объектов с запаздыванием по управлению // Моделирование неравновесных систем: Материалы VI Всерос. Семинара. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2003. С. 64 65.

28. Живоглядов В.П. Адаптация в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Фрунзе: Илим, 1974. С. 227.

29. Земляков С.Д., Рутковский В.Ю. О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем // Автоматика и телемеханика. 2001. № 7. С. 103-121.

30. Иванов В.А. Регулирование энергоблоков. Л.: Энергия, 1982.

31. Иванов Д.В., Садомцев Ю.В. Синтез динамической обратной связи по выходу с учетом свойств грубости. // Известия академии наук. Теория и системы управления. № 3. 2000. С. 31 — 39.

32. Клюев А.С., Лебедев А.Т., Семенов Н.П., Товарнов А.Г. Наладка автоматических систем и устройств управления технологическими процессами. М. Энергия, 1977.

33. Колмановский В.Б., Носов В.Р. Устойчивость и периодические режимы регулирования систем с последействием. М.: Наука, 1981. С. 448.

34. Костюк В.И. Беспоисковые градиентные самонастраивающиеся системы. Киев: Техшка, 1969. С. 276.

35. Красовский А.А. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. М.: Наука, 1973, С. 560.

36. Красовский Н.Н. О применении второго метода A.M. Ляпунова для уравнений с запаздыванием времени. Прикладная математика и механика, 1956, т. 20, вып. 3, С. 315 - 327.

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

38. Леонов Г.А. Об одном расширении частотного критерия Попова для нестационарных нелинейностей // АиТ. 1980. № 11. С. 21 26.

39. Лихтарников А.Л., Якубович В.А. Приложение к кн. Резван В. Абсолютная устойчивость автоматических систем с запаздыванием. М.: Наука, 1983. С. 360.

40. Лурье А.И., Постников В.Н. К теории устойчивости регулируемых систем. // Прикладная математика и механика. 1994. № 8. Вып. 3. С. 246 -248.

41. Мееров М.В. Адаптивные компенсирующие регуляторы с предиктором Смита. //АиТ. 2000. № 10 С. 125-135.

42. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. 549 с.

43. Неймарк Ю.И. Динамические системы и управляемые процессы. М.: Наука, 1978. С. 336.

44. Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Схемы адаптивного управления с расширенной ошибкой // АиТ. 1994. № 9. С. 3 — 22.

45. Основы математического моделирования. Построение и анализмоделей с примерами на языке MATLAB / Под ред. А.Л. Фрадкова. СПб.: Изд-во БГТУ, 1994. 332 с.

46. Основы управления технологическими процессами /Под ред. Н.С.Райбмана. М.: Наука, 1978. С. 440.

47. Парийская Е.Ю. Сравнительный анализ математических моделей и подходов к моделированию и анализу непрерывно-дискретных систем // Дифференциальные уравнения и процессы управления. Электронный журнал http://www.neva.ru/journal. 1997. № 1. С. 91 120.

48. Паршева Е.А., Цыкунов А.М., Адаптивное управление объектом с запаздывающим управлением со скалярными входом-выходом //АиТ. 2001. № 1.С. 142- 149.

49. Патент на изобретение РФ № 2205440. Следящая система управления для априорно-неопределенных объектов / Ерёмин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В., Самохвалова С.Г. Опубл. в Б.И. 2003. № 15.

50. Патент на изобретение № 2210800. Самонастраивающаяся система управления для объектов с запаздыванием по управлению / Ерёмин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В. Опубл. в Б.И. 2003. № 23.

51. Патент на изобретение № 2220433. Самонастраивающаяся система управления для объектов с запаздыванием по управлению / Ерёмин Е.Л., Чепак (Ильина) Л.В. Опубл. в Б.И. 2003. № 36.

52. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. С. 615.

53. Петров Б.Н., Кафаров В.В., Рутковский В.Ю., Перов В.Л., Яды-кин И.Б. Применение беспоисковых самонастраивающихся систем для управления химико-технологическими процессами. Измерение, контроль, автоматизация, 1979, №3 (19), С. 46 54.

54. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Земляков С.Д., Крутова И.Н., Ядыкин И.Б. Некоторые вопросы теории беспоисковых самонастраивающихся систем. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1976, №2, С. 154 162; 1976, №3, С. 142-154.

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

56. Плетнев Г.П. Автоматизированное управление объектами тепловых электростанций. М.: Энергоатомиздат, 1981.

57. Плетнев Г.П. Автоматизированные системы управления объектами тепловых электростанций. — М.: Энергия, 1995. 350 с.

58. Полушин И.Г., Фрадков A.JL Условия пассивности и квазипассивности в задачах синтеза нелинейных систем II В сб. трудов: Международной конференции по проблемам управления. М.: Изд — во СИНТЕГ. Избранные труды, Т.2. 1999. С. 120 127.

59. Полушин И.Г., Фрадков А.Л., Хилл Д.Д. Пассивность и пассифи-кация нелинейных систем. // АиТ. №. 3. 2000. С. 3 37.

60. Попов В.М. Гиперустойчивость автоматических систем. М.: Наука, 1970. С. 456.

61. Понтрягин Л.С. О нулях некоторых элементарных трансградиентных функций // Изв. АН СССР, Сер. мат. 1942. Т.6. № 3. С. 115 134.

62. Понтрягин Л.С. О нулях некоторых элементарных трансградиентных функций // ДАН СССР, Сер. мат. 1953. Т.91. № 6. С. 1279 1280.

63. Потемкин В.Г., Рудаков П.И. Система MATLAB 5 для студентов. 2-е изд., испр. И дополн. М.: ДИАЛОГ - МИФИ, 1999. 145 с.

64. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия, 1975. С. 374.

65. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974. С. 630.

66. Растригин Л.А. Случайный поиск в задачах адаптации сложных систем. В кн.: Теория адаптивных систем и ее применения: Тезисы докладов на Всесоюзной конференции, М.-Л., 1983, С. 96 99.

67. Растригин Л.А. Случайный поиск в процессе адаптации. Рига: Зинатне, 1973. С. 130.

68. Растригин Л.А., Рипа К.К., Тарасенко Г.С. Адаптация случайного поиска. Рига: Зинатне, 1978. С. 242.

69. Резван В. Абсолютная устойчивость автоматических систем с запаздыванием. М.: Наука, 1983. С. 360.

70. Ротач В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами М. Энергия, 1985 г.

71. Смит О. Дж. М. Автоматическое регулирование. М.: Физмат-гиз, 1962. С. 847.

72. Солодовников В.В. Микропроцессорные автоматические системы регулирования. М.: «Высшая школа», 1991.

73. Солодовников В.В., Филимонов А.Б. Упреждающее управление линейными стационарными объектами с запаздываниями // АиТ. 1982. № 11. С.57-60.

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

75. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. М.: Наука, 1987. С. 712.

76. Срагович В.Г. Автоматные адаптивные системы управления мар-ков-скими цепями. В кн.: Вопросы кибернетики. Адаптивные системыуправления. — М.: Научный совет по кибернетике АН СССР, 1977, С. 29 — 35.

77. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. С. 264.

78. Срагович В.Г. Теория адаптивных систем. М.: Наука, 1976. С.319.

79. Стернинсон Л.Д. Переходные процессы при регулировании частоты и мощности в энергосистемах. М.: Энергия, 1975. 216 с.

80. Стратонович Р.Л. Принципы адаптивного приема. М.: Советское радио, 1973.С. 141. 100.

81. Устинов С.М., Масленников В.А. Проблемы адаптации при управлении статистической устойчивостью больших энергообъединений // Известия АН. Энергетика, 1998, № 5, С. 10 19.

82. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. — М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. 616 с.

83. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1981. С. 448.

84. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат.лит., 1990. С. 296.

85. Фрадков А.Л. Синтез адаптивной системы стабилизации линейного динамического объекта. Автоматика и телемеханика, 1974, №12, С.96 -103.

86. Фрадков А.Л. Адаптивная стабилизация минимально-фазовых объектов с векторным входом без измерения производных выхода // Докл. РАН. 1994. Т. 337. №5

87. Фрадков А.Л., Полушин И.Г. Квазидиссипативность и L дисси-патив-ность нелинейных систем. / / ДАН. №. 3. Т. 362. 1998. С. 319 - 322.

88. Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с последействием. М.: Наука, 1984. С. 241.

89. Цыкунов A.M. Управление объектами с последействием. Фрунзе: Илим, 1985. С. 108.

90. Цыкунов A.M. Квадратичный критерий абсолютной устойчивости в теории адаптивных систем. Фрунзе: Илим, 1990. С.157.

91. Цыкунов A.M. Адаптивное управление с компенсацией влияния запаздывания в управляющем воздействии. // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000. № 4. С. 78 81.

92. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. С. 339.

93. Чепак J1.B. Адаптивное прогнозирующее устройство для объекта с запаздыванием по управлению в системах с явным эталоном // Информатика и системы управления. Благовещенск, 2002. № 2(4). С. 126 — 132.

94. Чепак J1.B. Адаптивное управление с расширенной ошибкой для объектов с запаздыванием по управлению // Вестник АмГУ. Благовещенск. 2003. Выпуск 21. С. 26 28.

95. Чепак (Ильина) Л.В. Имитационное моделирование системы адаптивного слежения для объекта с запаздываниями // Моделирование неравновесных систем: Материалы V Всерос. Семинара. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. С. 69.

96. Чепак Л.В. Моделирование адаптивной стабилизации объекта с запаздыванием по управлению при постоянном задающем воздействии // Тезисы докладов II Всесибирского конгресса женщин-математиков. Красноярск, 2002 г., С. 85 86.

97. Чепак Л.В. Адаптивная система управления для объектов с запаздыванием по управлению // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XI Всерос. Семинара. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2003. С. 178 179.

98. Чепак Л.В. Цифровые адаптивно-робастные алгоритмы для объектов с запаздыванием по управлению // Молодежь XXI века: шаг в будущее: Сб. трудов. Благовещенск: ДальГАУ, 2003. С. 375 377.

99. Чепак Л.В. Моделирование гибридной адаптивно-робастной системы для объекта с запаздыванием по управлению// Тезисы докладов III Все-сибирского конгресса женщин-математиков. Красноярск, 2003 г., С. 128 -130.

100. Чепак Л.В. Структуры и алгоритмы систем управления пароперегревателем // Молодежь XXI века: шаг в будущее. Материалы V региональной научно-практической конференции. Благовещенск, Т.4, 2004 г., С. 77 — 79.

101. Эльсгольц Л.Э., Норкин С.Б. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом. М.: Наука, 1971. С. 296.

102. Якубович В.А. Абсолютная устойчивость нелинейных систем управления // Автоматика и телемеханика. 1970. № 12.1. С. 5-14; 1971. № 6,11. С.25—33.

103. Якубович В.А. К теории адаптивных систем //ДАН СССР. 1968. Т. 183. С. 518-521.

104. Якубович В.А. Методы теории абсолютной устойчивости // Методы исследования нелинейных систем автоматического управления/ Под ред. Р.А.Нелепина. М.: Наука, 1975. С. 74-180.

105. Якубович В.А. Частотная теорема в теории управления // Сиб. Мат. Журн. 1973. №2. С. 384 420.

106. Alevisakis G., Seborg D. Е. An extension of the Smith predictor method to multivariable linear systems containing time delays // Int. J. Control. 1973. V. 17 №3. P. 541-551.

107. Feuer A., Morse A.S. Adaptive control of single-input, single-output linear systems // IEEE Trans, on Automat. Control. 1978. V 23. № 4. P. 557 569.

108. HeY., Wu M., She J.-H., Liu G.-P. Delay-dependent robust stability criteria for uncertain neutral systems with mixed delays // Systems & Control Letters. 2004. V.51.P. 57-65.

109. Kharitonov V.L. Lyapunov-Krasovskii functionals for scalar time delay equations // Systems & Control Letters. 2004. V. 51 P. 133 149.

110. Landau I.D. Adaptive Control Systems. The Model Reference Approach. N.Y.: Dekker. 1979. C. 406.

111. Mirkin L., Raskin N. Every stabilizing dead-time controller has an observer-predictor-based structure // Automatica. 2003. V. 39 P. 1747 1754.

112. Morse A.S. Global stability of parameter-adaptive controller systems II IEEE Trans, on Automat. Control. 1980. V 25. № 3. P. 433 439.

113. Monopoli R.V. Model reference adaptive control with an augmented error signal // IEEE Trans.Automat.Control. V.19, № 6, 1974.

114. Narendra K.S., Lin Y.-H. Design of stable model reference adaptive controllers // Application of Adaptive Control. London: Academic Press, 1980. P. 100-130.

115. Narendra K.S., Lin Y.-H., Valavani L.S. Stable adaptive controller design. Part II: proof of stability // IEEE Trans, on Automat. Control. 1980. V 25. № 3. P. 440-448.

116. Narendra K.S., Valavani L.S. Stable adaptive controller design-directcontrol // IEEE Trans, on Automat. Control. 1978. V 23. № 4. P. 570 583.

117. Narendra K.S., Valavani L.S. A comparison of Lyapunov and hyper-stability approaches to adaptive control of continuous systems // IEEE Trans. Aut. Contr. 1980. № 2. P. 243 247.

118. Niculescu S.-I., Annaswamy A. M. An adaptive Smith-controller for time-delay systems with relative degree n < 2 // Systems & Control Letters. 2003. V. 49. P. 347- 358.

119. Palmor Z. J. Stability properties of Smith dead-time compensator controllers // Int. J. Control. 1980. V. 32 № 6. P. 937 949.

120. Palmor Z. J. Robust digital dead time compensator controller for a class of stable systems // Automatica. 1986. V. 22 № 5. P. 587 591.

121. Palmor Z. J. Time-delay compensation—Smith predictor and its modifications // The Control Handbook, CRC Press, Boca Raton, FL. 1996. P. 224-237.

122. Richard J.-P. Time-delay systems:an overview of some recent advances and open problems // Automatica. 2003. V. 39 P. 1667 1694.

123. Smith O. J. M. A controller to overcome dead-time // I.S.F.J. 1959. V. 6. № 2. P. 28.

124. SIMULINK. The ultimate simulation environment. MathWorks,1994.

125. П. 1. Моделирование синтезированных систем адаптивного управления

126. Аф = 0 0 1 ,вф = 0 = 0 0 1 0-1 -3 -3, -1 -3 -3> 1. П.2)0 f1. Ам = "6, » вм = ,2.1,1. П.З)

127. Уровень априорной" неопределенности в объекте управления (П.1) задается в виде неравенств1.2<ах <2, -9.6<а2 <-6.5,-6<а3 <-2.2, -5<а4 <-2.4, 0.5<£0<2.5, 0.4 </^1.4, 1.4 </2 <2.2, 0.3 </3 <1.5,при возмущающем воздействии /4(?) = /0 -е~*, 0.1 < /0 < 0.52.

128. Поскольку параметрами объекта в адаптивном управлении являются неизвестные величины из известного диапазона, исследуется система (2.41) — (2.47), (2.81) с различными видами неопределенностей.

129. Результаты моделирования представлены на рисунке П. 1 при следующих исходных данных:1. А =0 1 0 00 0 1 00 0 0 1