Адаптивные и робастные системы управления в условиях возмущений и запаздывания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, доктор технических наук Фуртат, Игорь Борисович

• Фуртат, Игорь Борисович
• доктор технических наук
• 2012

Оглавление диссертации доктор технических наук Фуртат, Игорь Борисович

Список основных обозначений.

Введение.

Глава 1. Постановка задачи управления техническими системами. Анализ работ по управлению системами в условиях возмущений и запаздывания

1.1 Модели процессов.

1.1.1 Системы с запаздыванием по управлению.

1.1.2 Системы с запаздыванием по состоянию.

1.1.3 Модели, содержащие параметрическую и сигнальную неопределенность.

1.1.4 Модели с паразитной динамикой.

1.1.5 Методика выбора способа управления процессами.

1.2 Методы адаптивного, робастного и (суб)оптимального управления объектами без запаздывания.

1.3 Управление объектами с запаздыванием.

1.3.1 Объекты с запаздыванием по управлению.

1.3.2 Объекты с запаздыванием по состоянию.

1.4 Управление структурно неопределенными объектами.

1.5 Адаптивное и робастное управление взаимосвязанными системами.

1.5.1 Управление многосвязными системами.

1.5.2 Консенсусное управление динамическими сетями.

1.5.3 Синхронизация динамической сетью с ведущей подсистемой.

1.6 Заключительные выводы по главе.

Глава 2. Адаптивное управление на базе модифицированного алгоритма адаптации высокого порядка.

2.1 Объекты с запаздыванием по управлению.

2.1.1 Адаптивный предиктор.

2.1.2 Управление с использованием модифицированного алгоритма адаптации высокого порядка.

2.1.3 Алгоритмы адаптивного управления без прогнозирующих устройств

2.2 Объекты с запаздыванием по состоянию.

2.3 Объекты с запаздыванием по управлению и состоянию.

2.4 Управление структурно неопределенными объектами.

2.4.1 Линейные объекты.

2.4.2 Нелинейные объекты с запаздыванием по состоянию.

2.5 Заключительные выводы по главе.

Глава 3. Робастное управление.

3.1 Модифицированный обратный обход интегратора.

3.2 Структурно неопределенные линейные объекты.

3.3 Нестационарные нелинейные объекты с запаздыванием по состоянию

3.4 Упрощенный алгоритм робастного управления динамическими объектами по выходу.

3.5 Заключительные выводы по главе.

Глава 4. Робастное субоптимальное управление.

4.1 Оптимальное управление объектами с измеряемым вектором состояния и его первой производной.

4.2 Субоптимальное управление объектами по выходу.

4.2.1 Линейные объекты.

4.2.2 Нелинейные нестационарные объекты с запаздыванием по состоянию

4.3 Суботпимальное управление по выходу с эталонной моделью.

4.4 Заключительные выводы по главе.

Глава 5. Управление многосвязными объектами.

5.1 Адаптивное управление структурно неопределенными многосвязными объектами.

5.1.1 Линейные многосвязные объекты.

5.1.2 Нелинейные многосвязные объекты с запаздыванием по состоянию

5.2 Робастное управление многосвязными объектами.

5.2.1 Многосвязные объекты с линейными подсистемами.

5.2.2 Многосвязные нелинейные нестационарные объекты с запаздыванием по состоянию.

5.3 Субоптимальное управление многосвязными объектами.

5.3.1 Линейные многосвязные объекты.

5.3.2 Нелинейные нестационарные многосвязные объекты с запаздыванием по состоянию.

5.4 Заключительные выводы по главе.

Глава 6. Управление динамическими сетями.

6.1 Адаптивная синхронизация динамической сети.

6.1.1 Линейные динамические сети.

6.1.2 Нелинейные структурно неопределенные динамические сети с запаздыванием по состоянию.

6.2 Робастное управление динамической сетью.

6.2.1 Линейные динамические сети.

6.2.2 Нелинейные нестационарные динамические сети с запаздыванием по состоянию.

6.3 Робастное субоптимальное управление динамической сетью.

6.3.1 Линейные динамические сети.

6.3.2 Нелинейные нестационарные динамические сети с запаздыванием по состоянию.

6.4 Заключительные выводы по главе.

Глава 7. Управление в химическом машиностроении.

7.1 Управление адсорбером.

7.1.1 Программное управление процессом адсорбции.

7.1.2 Непрерывное управление процессом адсорбции.

7.1.3 Адаптивное алгоритмическое обеспечение для подсистемы управления процессом адсорбции.

7.2 Управление ректификационной колонной.

7.2.1 Робастное управление ректификационной колонной.

7.2.2 Упрощенный алгоритм робастного управления ректификационной колонной.

7.2.3 Робастное близкое к оптимальному управление ректификационной колонной.

7.3 Заключительные выводы по главе.

Глава 8. Управление электромеханическими объектами.

8.1 Робастное управление безредукторным прецизионным электроприводом оси оптического телескопа.

8.1.1 Постановка задачи управления и метод решения.

8.1.2 Выбор параметров в системе управления с учетом ограничений на фазовые и входные переменные.

8.2 Управление электрическим генератором.

8.2.1 Постановка задачи управления электрическим генератором.

8.2.2 Система управления электрическим генератором.

8.3 Робастное управление электроэнергетической сетью.

8.3.1 Постановка задачи управления сетью электрических генераторов

8.3.2 Робастное управление сетью электрических генераторов.

8.4 Заключительные выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптивные и робастные системы управления в условиях возмущений и запаздывания»

Актуальность проблемы. Проблема проектирования информационно-управляющих систем для регулирования объектами в условии неопределенности относится к фундаментальным и актуальным проблемам современной теории и практики автоматического управления. Во-первых, типичным становится случай, когда отсутствует точное математическое описание объекта управления или происходит изменение его параметров неизвестным образом в широких пределах в процессе функционирования. Во-вторых, вместе с развитием теории управления возникают новые требования к разрабатываемым системам, которые ранее невозможно было выполнить. В-третьих, каждый процесс имеет свои особенности, а поскольку автоматизации подвергаются все более сложные новые технические и технологические процессы, то практика в изобилии поставляет новые задачи и требования.

Хорошо известно, что для синтеза систем регулирования в условиях неопределенности большими возможностями обладает адаптивные и робастные подходы. Особое место в теории управления занимают задачи построения адаптивных и роба-стных управляющих систем по выходу, т.е. когда измерению доступен только выходной сигнал объекта управления. Это связано с тем, что в большинстве случаев в объекте управления недоступны измерению переменные вектора состояния из-за отсутствия измерительных устройств или в силу особенностей самого процесса. К тому же построение управляющих систем при измерении только выхода объекта управления позволяет уменьшить затраты на проектирование и разработку измерительных устройств, которые увеличивают динамический порядок математической процесса, а также могут вносить дополнительные погрешности при измерении [96].

На сегодняшний день предложено много методов и подходов к построению адаптивных и робастных управляющих систем по выходу. Среди этих подходов следует выделить наиболее распространенные: метод расширенной ошибки [158], алгоритмы адаптации высоких порядков [159], алгоритм скоростного градиента [57], итеративные процедуры синтеза [147], методы Я "-оптимизации [47], синтез управляющих систем на базе наблюдателей [6, 110].

Впервые для адаптивного управления объектами по выходу был предложен метод расширенной ошибки [158]. Основная идея этого подхода состоит во введении генератора расширения сигнала ошибки слежения с целью получения строго положительной вещественной функции обобщенно настраиваемого объекта управления без использования наблюдателей производных. Реализация регуляторов, простроенных на базе данного метода, проста и не требует сложных аналитических расчетов. С другой стороны управляющие системы, разработанные с использованием данного метода, не всегда обеспечивает желаемого качества переходных процессов в замкнутой системе управления.

Алгоритмы адаптации высокого порядка, впервые предложенные в [159], основаны на использовании отдельных оценок производных от векторов настраиваемых параметров и вектора регрессии. Данный метод обеспечивает лучше показатели качества переходных процессов в системе управления, чем предыдущий подход, но требует больше аналитических расчетов и более сложную техническую реализацию.

Алгоритм скоростного градиента впервые был предложен в [57] для построения адаптивных управляющих систем. Данный алгоритм синтезируется с использованием функций Ляпунова и требует задания цели управления как уменьшения значений некоторой скалярной целевой функции до требуемой величины.

Одним из универсальных способов синтеза управляющих систем для управления линейными и нелинейными объектами являются итеративные процедуры синтеза [147, 150, 151, 164]. Основное достоинство, по сравнению с предыдущими двумя методами, - высокое качество переходных процессов без увеличения амплитуды управления и невысокий динамический порядок замкнутой системы. Впервые этот метод был предложен в [147] и разработан для синтеза адаптивного управления нелинейными объектами по выходу. Его использование позволило обеспечить в системе управления параметрическую робастность и возможность учета априорной информации о значениях параметрах объекта управления. Однако всем подходам, основанным на итеративных процедурах синтеза, присущи два основных недостатка - сложность аналитического расчета системы управления и ее техническая реализация. Сложность аналитических расчетов заключается в громоздкости вычислений полной производной по времени от стабилизирующих сигналов управления. Трудности, возникающие при технической реализации, связаны с большим количеством параметров в законе управления и фильтров состояния, необходимых для формирования закона управления.

Следует отметить, что основными недостатками теории адаптивных систем являются предположение о квазистационарности параметров модели объекта управления, время, необходимое для настройки коэффициентов в алгоритме адаптации и сложность реализации системы управления. Альтернативным адаптивному управлению является робастное управление. По сравнению с адаптивными законами управления здесь есть возможность построить управляющую систему с фиксированными параметрами и нет необходимости в предположении о квазистационарности параметров объекта управления.

Начало развития теории робастного управления положила работа В.Л. Харитонова об устойчивости интервального семейства полиномов [94]. В ней показано, что для устойчивости такого семейства полиномов необходима и достаточна устойчивость четырех конкретных его элементов, независимо от степени полинома.

Другим важным этапом в развитии теории робастного управления были работы, полученые Д. Зеймсом, где был предложен новый критерий оптимальности с использованием Ню -нормы. Затем Д.С. Дойлом и Д. Стейном было положено начало роба-стной теории управления объектами, функционирующими в условиях неопределенностей. Основной недостаток подходов с использованием //"-оптимизации - высокий порядок оптимального регулятора, который, к тому же, может быть нереализуем.

Проблема оптимального и субоптимального управления объектами, подверженными действию случайных неконтролируемых внешних возмущений решена в [51]. Для регулирования такими объектами необходимо знание вероятностных и статистических характеристик внешнего воздействия: математического ожидания, дисперсии, спектральных характеристик и т.п.

В [54] были решены задачи адаптивно-оптимального и субоптимального управления априорно и парметрически неопределенными линейными объектами с использованием модификаций метода динамического программирования, принципа максимума Понтрягина, вариационного метода и т.д.

В [11] предложено робастное и робастное субоптимальное управления базе его теории вложения систем. Однако класс исследуемых объектов управления сужался предположением об их линейности и существования правых левых делителей нуля и единицы для объекта управления.

Стоит отметить, что, несмотря на достаточно большое количество решений в области адаптивного и робастного управления, имеется ряд проблем, которые мало изучены или для которых вовсе отсутствуют решения:

- во-первых, хоть выше перечисленные методы весьма эффективны, однако их невозможно применить для управления:

- объектами с запаздыванием по состоянию и/или управлению;

- нестационарными объектами;

- некоторыми типами нелинейных систем;

- структурно неопределенными объектами.

Важно отметить, что немного литературы посвящено управлению структурно неопределенными объектами, несмотря на то, что такие модели объекта встречаются достаточно часто. Например, данная неопределенность может возникать при идеализированном выводе математической модели объекта, а также в случае частичных отказов его элементов в процессе функционирования. Причем до сих пор не существует решений в случаях возникновения отказов в процессе функционирования;

- во-вторых, многие существующие способы адаптивного и робастного управления достаточно сложны как в аналитическом расчете системы регулирования, так и ее технической реализации;

- в-третьих, в последнее время проявлен активный интерес к управлению многосвязными и, в особенности, к сетевыми объектами во многих областях таких, как биология, физика, робототехника, телекоммуникационные сети, управление электроэнергетическими системами и т.п. Поэтому актуальным становится вопрос решения задачи управления многосвязными и сетевыми системами с использованием методов, разработанных для односвязных объектов.

Таким образом, актуальными являются исследования связанные с разработкой новых методов адаптивного, робастного и робастного субоптимального управления, которые позволяют получать простые и малоразмерные регуляторы для управления параметрически, сигнально, функционально, структурно неопределенными линейными, нелинейными, многосвязными и сетевыми объектами в условии запаздывания. Решение вышеперечисленных проблем является предметом исследования в данной диссертационной работе.

Основные результаты. Основной целью работы является разработка новых простых, как в технической реализации, так и в аналитическом расчете, адаптивных, робастных и робастно-субоптимальных систем управления односвязными, многосвязными и сетевыми линейными и нелинейными объектами по выходу в условиях параметрической, сигнальной, функциональной, структурной неопределенностях и запаздывания.

Основные научные результаты отражены в следующих положениях:

1. Получены принципы построения адаптивного управления по выходу априорно и структурно неопределенными линейными и нелинейными объектами с запаздыванием по состоянию и управлению.

2. Разработаны подходы робастного и робастно-субоптимального управления по выходу параметрическими, сигнальными, структурно неопределенными линейными и нелинейными объектами как с запаздыванием по состоянию, так и без него.

3. Предложены методы адаптивного, робастного и робастно-субоптимального управления многосвязными и сетевыми объектами, математические модели которых представлены линейными и нелинейными параметрическими, сигнальными, структурно неопределенными дифференциальными уравнениями как с запаздыванием по состоянию, так и без него.

4. Синтезирован алгоритм адаптивного управления процессом адсорбции установки «Осушка и отбензинивание обессеренного газа».

5. Получено алгоритмическое обеспечение системы робастного и робастного субоптимального управления процессом ректификации.

6. Спроектирована робастная система управления безредукторным прецизионным электроприводом оси оптического телескопа.

7. Синтезировано алгоритмическое обеспечение робастного управления одним электрическим генератором и сетью электрических генераторов в условиях их нормальной работы и аварийных ситуациях, связанных с изменением сопротивления линий передач и возможным их обрывом.

Структура диссертации. В главе 1 приводится краткий обзор наиболее известных методов адаптивного, робастного и субоптимального управления. Рассматриваются результаты регулирования односвязными, многосвязными и сетевыми объектами, как с запаздыванием, так и без него.

В главе 2 предложено обобщение метода модифицированного алгоритма адаптации высокого порядка [102] для управления объектами в условиях запаздывания и структурной неопределенности их моделей. Для регулирования объектами с запаздыванием по управлению получены решения, как с использованием прогнозирующих устройств, так и без них. Синтезирована адаптивная управляющая система для объектов с запаздыванием по состоянию. Предложено обобщение полученных результатов для объектов с запаздыванием по управлению и состоянию. Рассматривается задача адаптивного управления линейными и нелинейными структурно неопределенными объектами в условиях запаздывания.

В главе 3 решены задачи робастного управления структурно определенными и неопределенными линейными и нелинейными, нестационарными объектами с запаздыванием по состоянию. В начале предлагается модифицированный робастный подход интегратора, который в отличие от существующих аналогов [38, 147, 150, 151], позволяет существенно сократить динамический порядок регулятора и упростить расчет системз управления. Затем предложена робастная управляющая система на базе метода вспомогательного контура [100], позволяющая компенсировать неизвестные возмущения, действующие на объект управления, с заданной точностью. На базе метода вспомогательного контура, разработан простой регулятор для управления неопределенными объектами.

Глава 4 посвящена решению задач робастного оптимального и субоптимального управления неопределенными линейными и нестационарными, нелинейными с запаздыванием по состоянию объектами. Решение задачи основано на использовании вспомогательного контура, подключенного параллельно объекту управления, который позволяет выделить неконтролируемые возмущения, действующие на объект управления, и обеспечить (суб)минимизацию требуемого критерия качества.

В главе 5 предложено обобщение ранее предложенных методов адаптивного, робастного и робастно-субоптимального управления для регулирования многосвязными объектами. Модели подсистем таких объектов могут быть представлены структурно неопределенными линейными и нелинейными, нестационарными дифференциальными уравнениями с запаздыванием по состоянию.

Глава 6 посвящена развитию методов адаптивного, робастного и робастно-субоптимального управления динамическими сетями. Процессы в каждой локальной подсистеме рассматриваемой сети могут быть описаны структурно неопределенными линейными и нелинейными, нестационарными объектами с запаздыванием по состоянию. Получены условия расчета настраиваемых параметров в управляющих системах, учитывающие топологию сети.

Глава 7 посвящена некоторым задачам управления процессом адсорбции установки «Осушка и отбензинивание обессеренного газа» и ректификационными колоннами. Для управления установкой «Осушка и отбензинивание обессеренного газа» предложено использовать адаптивный алгоритм, полученный в главе 2. Приведены результаты моделирования, сравнивающие показатели качества переходных процессов существующей системы управления и предложенной в работе. Затем, с использованием результатов глав 3, 4 и 5, решаются задачи робастного и робастного субоптимального управления процессом ректификации. Приводятся результаты моделирования, сравнивающие качество переходных процессов предложенной системы управления с существующими аналогами.

Глава 8 посвящена решению задач робастного управления безредукторным прецизионным электроприводом оси оптического телескопа, электрическим генератором и сетью электрических генераторов. Для управления безредукторным прецизионным электроприводом оси оптического телескопа предложено использовать робастный закон управления, предложенный в главе 3. Приведены результаты моделирования и эксперимента иллюстрирующие работоспособность алгоритма. Для управления электрическим генератором и сетью электрических генераторов предлагается также использовать робастный алгоритм, рассмотренный в общем виде в главе 3. При управлении сетью электрических генераторов получены условия расчета настраиваемых параметров, учитывающие топологию сети. Приводятся результаты моделирования, сравнивающие показатели качества переходных процессов предложенной системы управления с существующими аналогами.

В заключении представлены основные результаты диссертационной работы.

14

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Фуртат, Игорь Борисович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена крупная научная проблема, состоящая в разработке и развитии новых методов адаптивного, робастного и робастно-субоптимального управления линейными и нелинейными нестационарными структурно неопределенными объектами в условиях действия внутренних и внешних неконтролируемых возмущений и запаздывания.

Приведенные в диссертационной работе исследования могут быть представлены в виде следующих результатов.

1. На базе модифицированного алгоритма адаптации высокого порядка предложены подходы адаптивного управления с эталонной моделью по выходу:

- неопределенными объектами с запаздыванием по управлению и/или по состоянию, как с использованием адаптивного предиктора, так и без него;

- параметричестки и структурно неопределенными объектами как с запаздыванием по состоянию, так и без.

2. Предложен новый метод модифицированного робастного обратного обхода интегратора. На базе данного метода предложен новый подход к управлению с эталонной моделью параметрически и сигнально-неопределенными динамическими системами.

3. Получен способ робастного управления с компенсацией возмущений по выходу структурно неопределенными линейными и нелинейными, нестационарными с запаздыванием по состоянию объектами в условиях действия внутренних и внешних неконтролируемых возмущений.

4. Предложен метод построения робастных субоптимальных систем управления линейными объектами. С использованием данного метода предложены способы управления нелинейными параметрически и сигнально неопределенными объектами в условиях запаздывания с компенсацией неконтролируемых внутренних и внешних возмущений.

5. Синтезированы алгоритмы адаптивного, робастного и робастно-субоптимального управления линейными и нелинейными параметрически, сигнально, структурно неопределенными многосвязными объектами, как с запаздыванием по состоянию, так и без него.

6. Получены способы проектирования адаптивного, робастного и робастно-субоптимального управления динамическими сетями, математические модели подсистем которых представлены линейными и нелинейными параметрически, сиг-нально, структурно неопределенными дифференциальными уравнениями, подверженными действию внутренних и внешних неконтролируемых воздействий.

7. Решены задачи адаптивного управления процессом адсорбции установки «Осушка и отбензинивание обессеренного газа». Синтезированы законы робастного и робастного субоптимального управления процессом ректификации.

8. Спроектированы робастные системы управления: безредукторным прецизионным электроприводом оси оптического телескопа; одним электрическим генератором и сетью электрических генераторов в условиях нормальной работы и аварийных ситуациях, связанных с изменением сопротивления линий передач и возможным их обрывом.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Фуртат, Игорь Борисович, 2012 год

1. Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю. Матрица максимальных исходящих лесов орграфа и ее применения // Автоматика и телемеханика. 2000. - № 9. - С. 15-43.

2. Арановский С. В., Фуртат И.Б. Робастное управление безредукторным прецизионным электроприводом оси оптического телескопа с компенсацией возмущений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. - № 9. - С. 8-13.

3. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высш. шк., 2003. - 614 с.

4. Беляев А.Н., Смоловик C.B. Проектирование адаптивных автоматических регуляторов возбуждения методами нейро-нечеткой идентификации // Электричество. 2002. - № 3. - С. 3.

5. Бобцов A.A. Алгоритм робастного управления линейными объектами по выходу с компенсацией неизвестного детерминированного возмущения // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2003. - № 2. - С. 93-97.

6. Бобцов A.A. Алгоритм робастного управления неопределенным объектом без измерения производных регулируемой переменной // Автоматика и телемеханика. 2003. - № 8. - С. 82-96.

7. Бобцов A.A. Стабилизация нелинейных систем по выходу в условиях запаздывания // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2008. - № 2. - С. 21 -28.

8. Бобцов A.A., Кремлев A.C. Синтез наблюдателя в задаче компенсации конечномерного квазигармонического возмущения // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2005. - № 3. - С. 5-11.

9. Бобцов A.A., Наговицина А.Г. Адаптивное управление по выходу линейными нестационарными объектами // Автоматика и телемеханика. 2006. - № 12. -С. 163-174.

10. Брусин В.А. Об одном классе сингулярно возмущенных адаптивных систем. 1 // Автоматик и телемеханика. 1995. - № 4. - С. 119-127.

11. Буков В.Н. Вложение систем. Аналитический подход к анализу и синтезу матричных систем. Калуга: Издательство научной литературы Н.Ф. Бочка-ревой, 2006. - 720 с.

12. Буяхияуй К., Григорьев JL, Лаауад, Ф. Оптимальное нечеткое управление для снижения энергопотребления в дистилляционных колоннах // Автоматика и телемеханика. 2005. - № 2. - С. 36-45.

13. Воронов A.A. Теория автоматического управления. Часть 2. М.: Высш. шк., 1986.-504 с.

14. Воронов К.В., Никифоров В.О. Динамический регулятор выходной переменной с компенсацией постоянных возмущений // Автоматика и телемеханика. -2003.-№2.-С. 11-21.

15. Галяув Е. Р., Фуртат И.Б. Робастное субоптимальное управление линейными объектами по выходу // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. -№ 8. - С. 24-31.

16. Галяув Е.А., Фуртат И.Б. Субоптимальное управление ректификационной колонной // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2011. -№ 7. - С. 29-32.

17. Галяув Е.Р., Фуртат И.Б. Робастное субоптимальное управление линейными объектами // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2009. - №1. - С. 130-136.

18. Галяув Е.Р., Фуртат И.Б. Робастное субоптимальное управление линейными объектами с эталонной моделью // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2010. - № 2. - С. 87-94.

19. Галяув Е.Р., Фуртат И.Б., Цыкунов А.М. Робастно-оптимальное управление параметрически и функционально неопределенными линейными объектами // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. - № 2. - С. 22-25.

20. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1966. - 576 с.

21. Городецкий А.Е., Тарасова И.Л. Логически прозрачные сети // Информационно-управляющие системы. 2003. - № 5. - С. 18-20.

22. Городецкий А.Е., Тарасова И.Л. Управление и нейронные сети. СПб: Изд-во Политехнического университета, 2005. - 312 с.

23. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. М.: Машиностроение, 1973. - 328 с.

24. Гущин П.А., Винокуров В.А., Фуртат И.Б. Робастное управление ректификационной колонной с компенсацией возмущений // Технологии нефти и газа. Научно-технологический журнал. 2011. - № 3. - С. 36-40.

25. Дорофеев В.В., Макаров A.A. Активно-адаптивная сеть новое качество ЕЭС России // Энергоэксперт. - 2009. - № 4. - С. 28-34.

26. Дубаренко В.В. Принципы логического управления динамическими объектами // Информационно-управляющие системы. 2003. - № 5. - С. 2-11.

27. Кобец Б.Б., Волкова И.О., Окороков В.Р. Smart grid как концепция инновационного развития электроэнергетики за рубежом // Энергоэксперт. 2010. - № 2.-С. 52-58.

28. Козлов В.Н., Шашихин В.Н. Синтез координирующего робастного управления взаимосвязанными синхронными генераторами // Электричество. 2000. -№ 9. -С. 20-26.

29. Колесников A.A. Синергетическая теория управления. М.: Энергоатомиздат, 1994.-344 с.

30. Колмановский В.Б., Носов В.Р. Устойчивость и периодические режимы регулируемых систем с последствием. — М.: Наука, 1981. 448 с.

31. Ланкастер П. Теория матриц. М.: Наука, 1973. - 280 с.

32. Лямпе Б.П., Розенвассер E.H. Полиномиальный метод решения задачи стабилизации многомерных импульсных систем с запаздыванием // Автоматика и телемеханика. 2006. - № 1. - С. 117-127.

33. Лямпе Б.П., Розенвассер E.H. Полиномиальное модальное управление для импульсных систем с запаздыванием // Автоматика и телемеханика. 2008. - № 6.-С. 53-69.

34. Лямпе Б.П., Розенвассер E.H. Управляемость и наблюдаемость дискретных моделей непрерывных процессов с экстраполяторами высших порядков и запаздыванием // Автоматика и телемеханика. 2007. - № 4. - С. 24-41.

35. Методы классической и современной теории автоматического управления. Теория оптимизации автоматического управления / Под ред. Пупкова К.А. и Егупова Н.Д. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, Т. 4, 2004. - 744 с.

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

37. Мышкис А. Д. Элементы теории математических моделей. М.: КомКнига, 2007. -192 с.

38. Неймарк Ю.И. Синтез и функциональные возможности квазиинвариантного управления // Автоматика и телемеханика. 2008. - № 10. - С. 48-57.

39. Никифоров В.О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб.: Наука, 2003. - 282 с.

40. Никифоров В.О. Наблюдатели внешних детерминированных возмущений. 1. Объекты с известными параметрами // Автоматика и телемеханика. 2004. -№ 10.-С. 13-24.

41. Павлов Г.М., Меркурьев Г.В. Автоматика энергосистем. СПб.: Издание Центра подготовки кадров РАО «ЕЭС России», 2001. - 456 с.

42. Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Схемы адаптивного управления с расширенной ошибкой // Автоматика и телемеханика. 1994. - № 9. - С. 3-22.

43. Паршева Е.А., Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Адаптивное и робастное управление. Децентрализованные системы. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011.-328 с.

44. Паршева Е.А., Цыкунов A.M. Адаптивное децентрализованное управление многосвязными объектами // Автоматика и телемеханика. 2001. - № 2. - С. 135-148.

45. Поляк Б.Т., Щербаков П.С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. - 303 с.

46. Пыркин A.A. Адаптивный алгоритм компенсации параметрически неопределенного смещенного гармонического возмущения для линейного объекта сзапаздыванием в канале управления // Автоматика и телемеханика. — 2010. — №. 8.-С. 62-78.

47. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001. - 320 с.

48. Севостьянов А.Г., Севостьянов П.А. Моделирование технологических процессов: учебник. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. - 344 с.

49. Сиван Р., Квакернаак X. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.-653 с.

50. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. М.: Высш. шк., 2001.-343 с.

51. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование. М.: Наука, 1975. - 280 с.

52. Тертычный-Даури В.Ю. Адаптивная механика. М.: Факториал пресс, 2003. -464 с.

53. Теряев Е.Д., Петрин К.В., Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. Агентные технологии в автоматизированных информационно-управляющих системах. Часть I. Основы агентного подхода // Мехатроника, автоматизация, управление. -2010,-№7.-С. 11-20.

54. Толмачев В.А. Синтез следящего электропривода оси опорно-поворотного устройства //Известия ВУЗов. Приборостроение. 2008. - № 6. - С. 68-72.

55. Фрадков А.Л. Квадратичные функции Ляпунова в задаче адаптивной стабилизации линейного динамического объекта // Сиб. мат. журн. 1976. - № 2. - С. 436-446.

56. Фрадков А.Л. Кибернетическая физика: принципы и примеры. СПб.: Наука, 2003.-208 с.

57. Фрадков А.Л. Управление в сложных системах. М.: Наука, 1990. - 296 с.

58. Фуртат И. Б. Алгоритм субинвариантного управления дистилляционной колонной с компенсацией возмущений // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2011. - № 2. - С. 55-62.

59. Фуртат И. Б., Цыкунов А. М. Робастное управление нестационарными объектами с неизвестной переменной относительной степенью // Управление большими системами. Выпуск 33. 2011. - С.91-112.

60. Фуртат И.Б. Адаптивное управление для объектов с запаздывающим управлением // Труды IV Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления». Москва. 2005. - С. 1369-1375.

61. Фуртат И.Б. Алгоритм субинвариантного управления по выходу линейным структурно неопределенным динамическим объектом // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2011. - № 9. - С. 22-27.

62. Фуртат И.Б. Децентрализованное субоптимального управление по быстродействию многосвязными объектами с запаздыванием по состоянию в системах АСУ // Промышленные АСУ и контроллеры. 2010. - №3. - С. 16-19.

63. Фуртат И.Б. Децентрализованное субоптимальное управление по быстродействию многосвязными объектами // Электронный журнал РУСИКОН, 10.02.2010 (http://www.rusycon.ru/journal).

64. Фуртат И.Б. Квазиоптимальное децентрализованное управление многосвязными объектами с запаздыванием по состоянию //12 конференция молодых ученых «Навигация и управление движением». Санкт-Петербург. 16-18 марта 2010.-С.

65. Фуртат И.Б. Квазиоптимальное децентрализованное управление многосвязными объектами с запаздыванием по состоянию // Гироскопия и навигация. -№62 (69).-2010.-С. 90

66. Фуртат И.Б. Квазиоптимальное децентрализованное управление многосвязными объектами с запаздыванием по состоянию // Материалы докладов 12 конференции молодых ученых «Навигация и управление движением». 2010. - С. 275-282.

67. Фуртат И.Б. Консенсусное управление линейной динамической сетью по выходу с компенсацией возмущений // Мехатроника, автоматизация, управление. -2011.-№4.-С. 12-18.

68. Фуртат И.Б. Математическая модель процесса адсорбции // Вестник Астраханского государственного технического университета-2008. -№1. -С. 24-30.

69. Фуртат И.Б. Модифицированный алгоритм обратного обхода интегратора // Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. - № 10. - С. 2-7.

70. Фуртат И.Б. Непрерывно-дискретное робастное управление линейным объектом // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. - № 4. - С. 10-16.

71. Фуртат И.Б. Робастная синхронизация динамической сети с компенсацией возмущений // Автоматика и телемеханика. 2011. - № 12. - С. - С.104-114.

72. Фуртат И.Б. Робастная синхронизация сети взаимосвязанных нелинейных систем с компенсацией возмущений // Проблемы управления. 2011. - № 4. -С. 46-52.

73. Фуртат И.Б. Робастное субоптимальное управление линейными нестационарными объектами по выходу // Мехатроника, автоматизация, управление. -2009.-№7.-С. 7-12.

74. Фуртат И.Б. Робастное управление нелинейными структурно неопределенными объектами с запаздыванием по состоянию // Материалы 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление». -СПб, 2008. - С. 121-124.

75. Фуртат И.Б. Робастное управление электрическим генератором с компенсацией возмущений // Известия РАН. Теория и системы управления. 2011. - № 5. -С. 102-108.

76. Фуртат И.Б. Робстная синхронизация динамической сети с переключающейсяструктурой // Информационно-управляющие системы. -2011. -№ 5. -С. 23-30.

77. Фуртат И.Б. Субоптиальное децентрализованное управление сетевыми и многосвязными объектами // Материалы 7-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» СПб.: ОАО «Концерн «ЦНИИ Электроприбор». - 2010. - С. 416-419.

78. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с запаздыванием по выходу // Известия ВУЗов. Приборостроение. -2005. -№ 7. С. 15-19.

79. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с неизвестной относительной степенью // Автоматика и телемеханика. 2010. - № 6. - С. 109-118.

80. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с неопределенной постоянной структурой и неизвестным знаком высокочастотного коэффициента усиления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. - № 11.-С.2-7.

81. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с неопределенностью знака коэффициента передачи // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2009. - № 5. - С. 21-26.

82. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Алгоритм адаптивного управления по выходу на основе модифицированной параметризации уравнения объекта // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. - № 8. - С. 2-7.

83. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Модифицированный алгоритм адаптации высокого порядка для систем с запаздыванием по состоянию // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2006. - №1. - С. 24-33.

84. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Робастное управление нестационарными нелинейными структурно неопределенными объектами // Проблемы управления. -2008.-№5.-С. 2-7.

85. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Синтез адаптивного управления по выходу для систем с запаздыванием на основе модифицированного алгоритма высокого порядка // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. -№8.-С. 15-17.

86. Фуртат И.Б., Цыкунов A.M. Синтез систем адаптивного управления объектами нейтрального типа с запаздыванием // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2005. - №1. - С. 7-13.

87. Харитонов B.J1. Асимптотическая устойчивость положения равновесия семейства дифференциальных уравнений // Дифференциальные уравнения. — 1978. — № И.-С. 2086-2088.

88. Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. М.: Мир, 1989. - 655 с.

89. Цыкунов A.M. Адаптивное и робастное управление динамическими объектами. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. - 268 с.

90. Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с последействием. М.: Наука, 1984.-245 с.

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

92. Цыкунов A.M. Алгоритм робастного управления линейными динамическими объектами по выходу // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. - № З.-С. 9-14.

93. Цыкунов A.M. Алгоритмы робастного управления с компенсацией ограниченных возмущений // Автоматика и телемеханика. 2007. -№ 7. -С. 103-115.

94. Цыкунов A.M. Децентрализованное робастное управление многосвязными структурно неопределенными объектами // Автоматика и телемеханика. -2010.-№ 12. С. 111-121.

95. Цыкунов A.M. Модифицированный адаптивный алгоритм высокого порядка для управления линейным объектом по выходу // Автоматика и телемеханика. -2006,-№8.-С. 143-153.

96. Цыкунов A.M. Робастное управление линейными сингулярно-возмущенными объектами // Проблемы управления. 2010. - № 2. - С. 2-10.

97. Цыкунов A.M. Робастное управление многомерными нестационарными линейными объектами // Автоматика и телемеханика. 2009. - № 2. - С. 109121.

98. Цыкунов A.M. Следящие системы для линейных объектов с запаздывающим управлением // Мехатроника, автоматизация, управление.-2008.-№ 8.-С. 7-12.

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

100. Цыпкин Я.З. Скользящая аппроксимация и принцип поглощения // Доклады академии наук. 1997. - Т. 357, № 6. - С. 750-751.

101. Anderson P.M., Fouad А.А. Power System Control and Stability. Iowa State University Press, Ames, Iowa, 1977. - 464 p.

102. Astolfi A., Galaz M., Ortega R., Shen Т., Sun Y. Transient stabilization of multimachine power systems with nontrivial transfer conductances // IEEE Trans. On Automatic Control. 2005. - Vol. 50, no. 1. - P. 60-75.

103. Atassi A.N., Khalil H.K. A separation principle for the stabilization of class of nonlinear systems // IEEE Trans, on Automat. Control. 1999. - Vol. 44, no. 9. - P. 1672-1687.

104. Bagen В., Jacobson D., Lane G., Turanli H. M. Evaluation of the performance of back-to-back HVDC converter and variable frequency transformer for power flow control in a weak interconnection // Proc. IEEE Power Eng. Soc. Gen. Meet. -2007.-P. 1-6.

105. Bandal V., Bandyopadhyay В., Kulkarni F.M. Decentralized sliding mode technique based power system stabilizer for multimachine power systems // Proc. of the 2005 IEEE Conf. on Control Applications, Toronto, Canada. -2005. P. 55-60.

106. Bergan A. R. Power Systems Analysis. Prentice-Hall, New Jersey, 1986.

107. Butler F. A call to order a regulatory perspective on the smart grid // IEEE power & energy magazine. March/April. 2009. - P. 16-93.

108. Cheng L., Hou Z.-G., Tan M., Liu D., Zou A.-M. Multi-agent based adaptive consensus control for multiple manipulators with kinematic uncertainties // IEEE Int. Symposium on Intelligent Control. San Antonio. - 2008. - P. 189-194.

109. Das A., Lewis F.L. Distributed adaptive control for synchronization of unknown nonlinear networked systems // Automatica-2010. -Vol. 46, no. 12. P. 2014-2021.

110. Das D.D., Divan D.M., Harley R.G. Power flow control in networks using controllable network transformers // IEEE Trans, on Power Electronics. 2010. - Vol. 25, no. 7.-P. 1753-1760.

111. Diggelen R.C., Kiss A.A., Heemink W. Comparison of control strategies for dividing-wall columns // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2010. Vol. 49, no. 1.-P. 288-307.

112. Divan D., Sastry J. Controllable network transformers // Proc. IEEE Power Electron. Spec. Conf. 2008(PESC). 15-19 Jun. - P. 2340-2345.

113. Divan D., Sastry J. Voltage synthesis using dual virtual quadrature sources—A new concept in AC power conversion // Proc. IEEE Power Electron. Spec. Conf. 2007 (PESC). - Jun. - P. 2678-2684.

114. Farhangi H. The path of the smart grid // IEEE power & energy magazine. January/February. 2010. P. 18-28.

115. Fax J.A., Murray R.M. Information flow and cooperative control of vehicle formations // IEEE Trans, on Automat. Control.-2004.-Vol.49, no.9. P. 1465-1476.

116. Feuer A., Morse A.S. Adaptive control of single input, single-output linear systems // IEEE Trans, on Automat. Control. 2000. - Vol. 45, no. 3. - P. 490-494.

117. Furtat I.B. Adaptive control for system with time delays using an output signal //10th International Student Olympiad on Automatic Control (Baltic Olympiad). Saint-Petersburg. 2004. Preprints. P. 27-31.

118. Furtat I.B. Algorithm of Adaptive control, based on the modified parameterizationiLof the plant's equation //11 International Student Olympiad on Automatic Control (Baltic Olympiad). Saint-Petersburg. 2006. Preprints. - P. 92-96.

119. Furtat I.B. Robust Synchronization of Linear Networks With Time Delay // 14th International Student Olympiad on Automatic Control (Baltic Olympiad). Saint-Petersburg. 2011. Preprints. - P. 19-24.

120. Furtat I.B., Fradkov A.L., Tsykunov A.M. Robust synchronization of linear networks with compensation of disturbances // Proc. 18th IF AC World Congress on Autom. Control. Milan. 2011. - P. 1255-1260.

121. Godsil C., Royle G. Algebraic graph theory. New York: Springer-Verlag, 2001. -259 p.

122. Gordon M., Hill D.J. Flexible nonlinear voltage control design for power systems // 16th IEEE International Conference on Control Applications. Part of IEEE Multiconference on systems and control, Singapure. 2007. - P. 1097-1102.

123. Gordon M., Hill D.J. On structure preserving control of power system // Proceedings of the IEEE International Conference on Control Applications, Munich, Germany. 2006. - P. 2436-2441.

124. Guo G., Hill D.J., Wang Y. Global transient stability and voltage regulation for power systems // IEEE Trans, on Power Systems. 2001. - Vol. 16, no. 4. - P. 678688.

125. Guo G., Hill D.J., Wang Y. Nonlinear output stabilization control for multimachine power systems // IEEE Trans, on Circuits and Systems, part 1. 2000. - Vol. 47, no. l.-P. 46-53.

126. Guo G., Hill D.J., Wang Y. Robust decentralized control for multimachine power systems -1// IEEE Trans, on Circuits and Systems -1: Fundamental theory and applications. 1998. - Vol. 45, no. 3. - P. 271- 279.

127. Guo G., Hill D.J., Wang Y. Robust decentralized excitation control of multimachine power systems // Proceedings of the American Control Conference, San Diego, California. 1999. - P. 3833-3837.

128. Hill D.J., Chen G. Power systems as dynamic network // Circuits and Systems.2006.-P. 722-725.

129. Hill D.J., Middleton R.H., Wang Y., Xie L. Robust nonlinear controller design for transient stability enhancement of power system // Proceedings of the 31st Conference of Decision and Control, Tucson, Arizona. 1992. - P. 1117-1122.

130. Hoagg J. B., Dernstein D.S. Direct adaptive command following and DISTURBANCE rejection for minimum phase systems with unknown relative degree // Int. J. of Adaptive Control and Signal Processing. 2007. - Vol. 21, no. 1. - P. 49-75.

131. Hsu T.-S., Yu C.-C., Liou C.-T. Composition control of high-purity distillation columns // Journal of Chine Institute of Chemistry Engineering. 1990. - Vol. 21, no. 2.-P. 105-113.

132. Jiang H., Dorsey J.F., Bond J. Transient and steady state de-centralized control of large power systems // Proceedings of the 32nd Conference on Decision and control, San Antonio, Texas. 1993. - P. 3716-3721.

133. Jiang L., Wu Q.H., Wen J.Y. Decentralized nonlinear adaptive control for multimachine power systems via high-gain perturbation observer // IEEE Trans. On Circuits and Systems -I: Regular papers. -2004. -Vol. 51, -no. 10. -P. 2052-2059.

134. Kanellakopoulos I., Kokotovic P.V., Morse A.S. Systematic design of adaptive controllers for feedback linearezable systems // IEEE Trans, on Automat. Control. -1991.-Vol. 36.-P. 1241-1253.

135. Khelassi A. Analysis and assessment of interaction in process control systems, PhD Dissertation, University of Nottingham, England. 1991.

136. Kristic M. Delay compensation for nonlinear, adaptive, and PDE systems. Birkhauser. 2009. - 466 p.

137. Krstic M., Kanellakopoulos I., Kokotovic P.V. Nonlinear design of adaptive controllers for linear systems // IEEE Trans, on Automat. Control. 1994. Vol. 39, no. 4.-P. 738-751.

138. Krstic M., Kanellakopoulos I., Kokotovic P.V. Passivity and parametric robustness of new class of adaptive systems // Automatica. 1994. - Vol. 30. - P. 1703-1716.

139. Kundur P. Power system stability and control. New York: McGraw-Hill, 1994979 p.

140. Li Z., Duan Z., Huang L. Leader-follower consensus of multi-agent systems // American control conference. St. Louis. - 2009. - P. 3256-3261.

141. Liserre M., Sauter T., Hung Y.J. Future energy systems // IEEE industrial electronics magazine, March. 2010. - P. 18-37.

142. Liu Y., Jia Y., Du J., Shiying Y. Dynamic output feedback control for consensus of multi-agent systems: an If approach // Amer. Control Conf. St. Louis. 2009. - P. 4470-4475.

143. Lozano R., Castillio P., Garcia P., Dzul A. Robust prediction-based control for unstable delay systems: Fpplication to the yaw control of a mini-helicopter // Automatica. 2004. - Vol. 40, no. 4. - P. 603-612.

144. Matthews G.P., Decarlo R.A., Hawley P., Lefebver S. Toward a feasible variable structure control design for a synchronous machine connected to an infinite bus // IEEE Trans. On Automatic control. 1986. - Vol. AC-31, no. 12. - P. 1159-1163.

145. Monopoli R.V. Model reference adaptive control with an augmented signal // IEEE Trans. Automat. Control. 1974. - Vol. 19, no. 5. - P. 474-484.

146. Morse A.S. High-order parameter tuners for adaptive control on nonlinear system // Isidori A., Tarn T. I. (eds). Systems, Models and Feedback: Theory and Applications. Birkhanser. 1992. - P. 339-364.

147. Mudgett D.R., Morse A.S. Adaptive stabilization of linear systems with unknown high-frequency gains // IEEE Trans, on Automat. Control. 1985. - Vol. AC-30, no. 6.-P. 549-554.

148. Murty P.S.R. Power system analysis. 2007. 336 p.

149. Musch H.E., Steiner M. Robust PID control for an industrial distillation column // IEEE Control Systems Magazine. 1995. - Vol. 15, no. 4. - P. 46-55.

150. Niculescu S.I., Annaswamy A.M. An adaptive Smith-controller for time-delay systems with relative degree n < 2 II Systems and control letters. 2003. - Vol. 49, no. 5.-P. 347-358.

151. Nikiforov V.O. Robust high-order tuner of simplified structure // Automatica. -1999. Vol. 35, no. 8. - P. 1409-1417.

152. Ortega R., Van der Schaft A., Maschke I., Escobar G. Interconnection and damping assignment passivity-based control of port-controlled Hamiltonian systems // Automatica. 2002. - Vol. 38, no. 4. - P. 585-596.

153. Padiyar K.R. Power system dynamics. Stability and control. 2008. 584 p.

154. Pai M.A. Power system stability. New York: North Holand. 1981.

155. Parks N. Energy efficiency and the smart grid // Environmental science & technology, May. 2009. - P. 2999-3000.

156. Piwko R. J., Larsen E. V., Wegner C. A. Variable frequency transformer—A new alternative for asynchronous power transfer // Proc. 2005 IEEE Power Eng. Soc. Inaugural Conf. Expo. Africa. P. 393-398.

157. Qu Z., Dorsey J.F., Bond J., McCalley J.D. Application of robust control to sustained oscillation in power systems // IEEE Trans, on Circuits and Systems I: Fundamental theory and applications. - 1992. - Vol. 39, no. 6. - P. 470-476.

158. Qu Z., Dorsey J.F., Bond J., McCalley J.D. Continuous control design for synchronous machines // ACC/WA7. 1992. - P. 231-232.

159. Razzaghi K., Shahraki F. Robust control of a high-purity distillation column using //-synthesis // Iranian Journal of Chemical Engineering. 2006. - Vol. 3, no. 2. -P. 20-32.297 У

160. Ren W., Beard R.W. Consensus seeking in multiagent systems under dynamically changing interaction topologies // IEEE Trans, on Automat. Control. 2005. - Vol. 50, no. 5.-P. 655-661.

161. Scardovi L., Sepulchre R. Synchronization in networks of identical linear systems // Automatica. 2009. - Vol. 45. - P. 2557-2562.

162. Sen K.K., Sen M.L. Introducing the family of "Sen" transformers: A set of power flow controlling transformers // IEEE Trans. Power Del. 2003. - Vol. 18, no. 1. -P.149-157.

163. Skogestad S., Morari M., Doyle J. Robust control of ill-conditioned plants: high-purity distillation // IEEE Trans, on Automat. Control. 1988. - Vol. 33, no. 12. -P. 1092-1105.

164. Smith J.M. Closer control of loops with dead time // Chem. Eng. Prog. -1959 No. 53.-P. 217-219.

165. Tao G., Ioannou P.A. Model reference adaptive control for plants with unknown relative degree // IEEE Trans, on Automat. Control. 1993. - Vol. 38, no. 6. -P. 976-982.

166. Tyreus B.D. Multivarieble control system design for an industrial distillation column // Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development. 1979. -Vol. 18, no. l.-P. 177-182.

167. Varaiya P., Wu F., Chen R. Direct methods for transient stability analysis of power systems: Recent results // Procc. IEEE. Vol. 73, - no. 12. - P. 1703-1714.

168. Xianku Z., Yicheng J. Control of a multivariable high purity distillation column based on closed-loop gain shaping algorithm // International Journal of Information Technology.-2005.-Vol. 11, no. 5.-P. 116-123.

169. Xie G., Liu H., Wang L., Jia Y. Consensus in networked multi-agent systems via sampled control: switching topology case // American Control Conf. St. Louis. -2009.-P. 4525-4530.

170. Yoshioka C., Namerikawa T. Observed-based consensus control strategy for multiagent system with communication time delay // 17 IEEE Int. Conf. Control Appl. San Antonio. 2008. - P. 1037-1042.

171. Yu W., Poznyak A.S., Alvarez J. Nero control multicomponent distillation column // 14th World Congress of IF AC. Beijing. 1999. - P. 379-384.