Интеллектуальная система повышения управляемости колесного транспортного средства при торможении на основе Ноо-оптимизации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Андриков, Денис Анатольевич

• Андриков, Денис Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Андриков, Денис Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СИНТЕЗА ИСУ.

1.1. Введение.'.•.

1.2. Определение понятия ИСУ.

1.3. Синтез целей ИСУ.

1.4. Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ДВИЖЕНИЯ КОЛЕСНОГО ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА С АНТИБЛОКИРОВОЧНОЙ СИСТЕМОЙ.

2.1. Введение.

2.2. Назначение систем координат в расчётной схеме КТС.

2.3. Модель трения пары «колесо — дорога».

2.4. Разработка модели объекта управления «КТС + колесо + дорога».

2.5. Упрощенная модель объекта управления.

2.6. Выводы по главе 2.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ТОРМОЖЕНИЕМ КТС С АБС.

3.1. Введение.

3.2. Модель работы АБС.

3.3. Синтез робастного регулятора торможением.

3.4. Выводы по главе 3.

4. СИНТЕЗ ИСУ ТОРМОЖЕНИЕМ КТС С АБС.

4.1. Введение.

4.2. Оценка факторов, влияющих на эффективность торможения.

4.3. Оценка параметров торможения с помощью нечеткой логики.

4.4. Модель оценки влияния внешней среды.

4.5. Модель оценки влияния характеристик водителя.

4.6. Оценка полноты базы знаний.

4.7. Моделирование работы ИСУ.

4.8. Синтез динамической экспертной системы.

4.9. Выводы по главе 4.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная система повышения управляемости колесного транспортного средства при торможении на основе Ноо-оптимизации»

Введение. Задачей построения интеллектуальной системы высокой точности и надежности фактически является создание компьютеризированной вычислительной среды, которая обладала бы возможностями, достаточным для решения неформализуемых задач. Достижения науки в микроэлектронике, теории информации, нейрофизиологии, информационных технологий и исследований в области искусственного интеллекта позволяют в настоящее время подойти к реализации интеллектуальной системы управления (ИСУ), которые должные не только, выбирать время начала работы и оптимальный способ реализации цели, но и её текущую коррекцию. В литературе в последнее время встречается множество взглядов на понятие интеллектуальные системы, которые по сути являются интеллектуализированными (интеллектными) системами. Впервые понятие интеллектуальной системы введено Пупковым К.А. Она имеет в виду объединенную информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способную на основе сведений и знаний при наличии мотивации синтезировать цель, вырабатывать решение о действии и находить рациональные способы достижения цели [60].

Принятие решения о выборе того или иного метода управления ИСУ в задаче комплексирования для обеспечения высокой точности и надежности осуществляется на основе определенной альтернативы, полученной из анализа объекта и ситуации. Накопление и сохранение опыта принятия решений динамической экспертной системой (ДЭС) позволяет создавать информационную среду, доступную для использования на всем промежутке времени функционирования. Разрабатываемые для этих целей информационные и программные средства называются системами поддержки принятия решений [3, 10] и являются частью программного обеспечения блока принятия решений.

Изменение динамических характеристик КТС, воздействий внешней среды и параметрическая неопределённость приводят к необходимости создания интеллектуальной системы, способной эффективно повышать безопасность торможения и облегчать водителю управление KTG.

Система повышения управляемости и устойчивости при торможении колесного транспортного средства функционирует в условиях жесткой недостаточности информации. В задачи системы входит предотвращение вращения, относительно вертикальной оси, возникающее при торможении, когда колеса КТС находятся в различных условиях (разный тормозной момент, разное покрытие дорожного полотна, разные характеристики пневматиков и т.д.). Для этого необходимо получать оценку характеристик дорожного полотна, расчет которых может производится, например, с применением нейросетевого подхода на основе проводимых измерений.

Постоянный рост числа владельцев автомобилей привел к тому, что транспортное средство стало неотъемлемой частью жизни. Проблема аварийности на автотранспорте приобрела особую остроту в последнее десятилетие в связи с несоответствием существующей дорожно-транспортной инфраструктуры потребностям общества и государства в безопасном дорожном движении,, недостаточной эффективностью функционирования системы обеспечения безопасности дорожного движения, крайне низкой дисциплиной участников дорожного движения. Так, по данным Концепции федеральной' целевой программы "Повышение безопасности дорожного движения в 2006 - 2012 годах" за последние 10 лет в дорожно-транспортных происшествиях погибли 312,5 тыс.человек.

Повышение безопасности движения на дорогах, напрямую влияющее на сохранение человеческих жизней, и по сей день является актуальной задачей. Дорожное движение является наиболее опасным, по сравнению с другими видами деятельности [74]. Известно, что человеческий фактор (ошибка наблюдения, неправильное решение, действие, недостаточная реакция) является основным при дорожно-транспортном происшествии (ДТП) [74]. Интересно, что в исследованиях 1980 года американской организации Treat было установлено, что человек в 95% был виновником ДТП. С развитием науки и техники к 2001 году количество ДТП, происходящих по вине человека, составило 68,1%, а фактор «человек + дорога» явился причиной 19,2% от общей численности всех ДТП [120].

Меры, предпринимаемые для снижения риска ДТП: разметка дорожной части, обновление дорожного покрытия, обучение водителей, контроль технического состояния транспортного средства, разработка и установка новых средств безопасности. Сильная зависимость комфортности езды и риска ДТП от внешних погодных условий, необходимостью быстро реагировать на сложившуюся ситуацию, приводит к тому, что из всех предложенных мер разработка и установка новых средств безопасности есть оптимальный путь для решения задачи снижения риска ДТП.

Цель работы и задачи исследования. Цель исследования - научное и практическое решение задач синтеза интеллектуальных систем повышения управляемости при торможении колесного транспортного средства.

Задачи исследования:

• получение моделей движения КТС с АБС в различных режимах экстренного торможения;

• повышение управляемости при экстренном торможении с помощью регулятора в контуре управления тормозными колодками КТС с АБС;

• выявление и оценка основных факторов влияющих на процесс развития аварийной ситуации.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — движение КТС с АБС в режиме экстренного торможения при различных дорожных условиях с учётом состояния водителя. Предметом исследования является возможность создания ИСУ повышающей безопасность экстренного торможения КТС с АБС.

Исходные данные для постановки задачи. Синтезировать интеллектуальную систему управления, повышающую управляемость КТС с АБС в процессе экстренного торможения, под которым понимается снижение скорости угла закрутки корпуса КТС, скорости бокового сноса, препятствие возникновению режима блокировки колёс. Управляющими воздействиями объекта управления считать добавочные к воздействиям базовой АБС тормозные воздействия на каждое колесо. В качестве примера, моделирования принимается легковой автомобиль со следующими параметрами: масса четырёхколёсного КТС 2 т, радиус каждого колеса 35 см, габаритные размеры 3,5x2 м. Допускается пренебречь влиянием аэродинамических сил и моментов. Параметры КТС, интересующие потребителя: угол и скорость рысканья, величина и скорость бокового сноса. Считается, что измерению доступны: угол и угловая скорость вращения каждого колеса, продольная и поперечная скорость движения КТС. В виду сложной и не дающей удовлетворительной точности процедуры оценки характеристик сцепления колеса с дорогой, разрабатываемая система должна быть робастной (в этой работе предлагается подход, основанный на теории). Возмущение: изменение характеристик сцепления колёс с работой, учитывающийся через приведённый момент к колесу.

Методология и методы проведения исследования. Для получения модели движения используются уравнения Лагранжа II рода, принцип Даламбера. Уравнения Аппеля позволяют получить не только уравнения движения колеса как в режиме скольжения, так и режиме качения и блокировки, но и условия перехода и передачи начальных условий от одного режима к другому. С помощью //«г-теории строится оптимальный робастный регулятор, позволяющий как бороться с боковым сносом, так и улучшать условия АБС—управляемости - управляемости с помощью тормозных колодок (а не с помощью рулевого механизма) на основе измерения скорости вращения колёс. Для выявления доли влияния различных составляющих на полноту описания движения объекта проводится анализ погрешностей упрощённых моделей. Анализ динамических свойств объекта управления и модель выбора целей в динамической экспертной системе позволяет синтезировать интеллектуальную систему управления. Моделирование и расчеты проводятся при помощи математического программного обеспечения Maple, Mathcad, Matlab.

Научная значимость и новизна полученных результатов.

• формирование структуры и синтез регулятора для интеллектуальной системы управления, в частности использующего комплексирование алгоритмов и целей управления;

• формирование критериев качества, учитывающих влияние-характеристик водителя и воздействий внешней среды на возникновение и характер протекания аварийной ситуации;

• исследование результатов применения робастных линейного и нелинейного оптимального регуляторов в случае потери управляемости КТС при экстренном торможении;

• создание семейства разной степени точности моделей движения КТС с АБС и обоснование условий применимости каждой из них.

Краткое изложение результатов работы. Синтезирована интеллектуальная система повышения управляемости при торможении и обеспечивающая высокую точность и надежность выполнения цели, работающая в условиях неопределенности на начальных этапах своего функционирования, обладающая нечувствительностью, грубостью по отношению к возмущениям (момент, приведённый к колесу). Робастные методы управления, обеспечивают практическую работоспособность для широкого класса воздействий (ограниченных по Яю-норме). Синтезированная динамическая экспертная система осуществляет выбор и достижение цели на основе спроектированных алгоритмов.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Андриков, Денис Анатольевич

ВЫВОДЫ

В результате диссертационного исследования. синтеза интеллектуальной системы повышения управляемости при торможении КТС на основе I[«-оптимизации разработана- методика построения- элементов ИСУ. Создан базовый задел для конструктивной разработки исследуемой системы. Основные результаты исследования:

1) Получены модели движения КТС в режиме торможения на поверхностях с различным коэффициентом сцепления. Они позволяют прогнозировать развитие аварийных ситуаций с требуемой точностью.

2) Выявлена доля конкретных факторов (влияние рессор, пневматиков, смещения центра масс КТС), действующих на изменение бокового сноса и закрутки. Проведено сравнение упрощённых моделей;с полными:

3) Робастные методы управления на основе теории Ноо-оптимизации позволили улучшить характеристики торможения, такие как боковой снос, а также угол и скорость закрутки в условиях информационной неопределённости. Это повышает шансы выйти из аварийной ситуации с помощью руля:

4) Создана и протестирована; работа модели ДЭС, организованная по принципу деревьев решений. Таким образом, определено место ИСУ повышения управляемости при торможении в парадигме управления КТС и определены теоретические и практические предпосылки её создания:

5) Реализация ДЭС на базе принципа деревьев фактически позволила осуществить идею комплексирования алгоритмов» в синтезированной; ИСУ повышения1управляемости. КТС с. АБС Таким образом, применение точных или робастных методов является функцией полноты базы данных и меры неопределённости присущей в данный момент процессу торможения;

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Андриков, Денис Анатольевич, 2008 год

1. Агейкин Я.С., Кульчицкий-Сметанка В.М. Теория движения колесной машины по неровной грунтовой поверхности. — М.: МГИУ, 2002. -44 с.

2. Акопян Р.А., Макаров В.В. К оценке устойчивости движения автомобиля//Автомобильная промышленность. — 1976. — №3. — С. 23—25.

3. Али Р.С., Козлов В.Н. Теория автоматического управления. Синтез робастных систем методами Н2 и Нос-теорий. СПб.: СПбГПУ, 2003. — 95 с.

4. Андриков Д.А., Коньков В.Г. Робастный регулятор транспортного средства с АБС// Труды 6-го Международного симпозиума Intel'2004. -Саратов, 2004. С. 112-115.

5. Андриков Д.А., Коньков В.Г. Ноо-оптимальный робастный регулятор транспортного средства с антиблокировочной системой ваварийном режиме движения с проскальзыванием колес//Вестник МГТУ им.

6. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2004. - Т.57, - № 4. - С. 44-57.

7. Андриков Д.А., Коньков В.Г. Модель движения колесного транспортного средства с антиблокировочной системой в режиме с проскальзыванием колес//Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия "Приборостроение".-2003. -Т.53, № 4. С. 103-119.

8. Интеллектуальная система управления КТС с АБС/ Д.А. Андриков, В.Г. Коньков, Б.Б. Кулаков, К.А. Пупков//Вестник РУДН. -2006. №1. - С. 36—47

9. Анохин П.К. Принципиальные вопросы общей теориифункциональных систем // Анохин П.К. Принципы системной организации1функций. М.: Наука, 1973. -С. 5-61.

10. Ахметшин A.M. Самообучающаяся антиблокировочная тормозная система колесных машин. —М.: МГИУ, 2002. — 140 с.

11. Бабков В.Ф. Дорожные условия и безопасность движения. —М.: Транспорт, 1993. 270 с.

12. Методы обнаружения знаний в замкнутых базах данных /A.M. Бериша, В.Н. Вагин, А.В. Куликов, М.В. Фомина //Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. - № 6. - С. 143-158.

13. Берштейн JI.C., Мелехин В.Б. Планирование полифазного поведения самооргнизующихся интеллектуальных систем//Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000. — № 5. - С. 143—146.

14. Бутылин В.Г., Иванов В.Г., Лепешко И.И. Анализ и перспективы развития мехатронных систем управления торможением колеса//Мехатроника. 2000. - № 2. - С. 33-38.

15. Колебания автомобиля при нелинейной характеристике рессоры /Н.Т. Ванькаев, Г.А. Затямин, В.А. Инфантов и др. //Автомобильная промышленность. 1976. - № 5. - С. 31—32.

16. Васильев С.Н., Жерефов А.К., Федунов Б.Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. — М.: Физматлит, 2000. 351 с.

17. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. — М.: Наука, 1988. С. 206

18. Воронов Е.М. Методы оптимизации управления многообъектными многокритериальными системами на основе стабильно-эффективных игровых решений. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 575 с.

19. ГОСТ Р 41.13-99. Единообразные предписания, касающиеся официального утверждения транспортных средств категорий М, N и О в отношении торможения. М., 2006. - 118 с.

20. ГОСТ Р 51709-2001. Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки. — М., 2006: -46 с.

21. Дик А.Б. Характеристики неустановившегося проскальзывания тормозящего колеса//Сборник научных трудов МАМИ. — М., 1983. -С. 163— 177.

22. Егоров А.И., Петрушов В.А. О радиусе качения и коэффициенте буксования эластичного колеса на грунте//Автомобильная промышленность. 1976. -№ 9. -С. 17-18.

23. Жуков А.В. Исследование колебаний автомобиля при переезде неровностей на режимах торможения или разгона//Автомобильная промышленность. 1973. — № 2. — С. 21—23.

24. Иванов В.Г. Об оценке сцепления колеса с дорогой//Мехатроника, автоматизация и управление. 2004. - № 9. - С. 47—56.

25. Интеллектуальные системы /Под ред. К.А. Пупкова. — М.: ПАИМС, 1996.-261 с.

26. Клепик Н.К., Железное Е.Н. Дорожные условия и безопасность движения. Волгоград: Волгоградский гос. техн. ун-т, 1997. - 60 с.

27. Князьков В.Н., Кнороз В.И., Кленников Е.В. Влияние высоты рисунка протектора на некоторые характеристики шин//Автомобильная промышленность. 1974. — № 4. — С. 17—19.

28. Кондрашкин С.И., Контанистов С.П., Семенов В.М. Принципы построения математических моделей динамики движенияiавтомобиля//Автомобильная промышленность. 1979. - № 7. - С. 24-27.к 1

29. Коньков В.Г. Введение в Ню теорию управления. — М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1997. 75 с.

30. Ксенофанов К.В. Обучение систем поддержки принятия решений//Сб. научн. трудов НГТУ (Новосибирск). 2005. - № 1. - С. 33-38.

31. Куприянов В.В., Фомичёва О.Е. Интеллектуализация технологий lv автоматизированных систем. М.:МГГУ, 1994. — 101 с.

32. Пат. В60Т13/08, 186 U (Белоруссия). Усилитель гидравлической системы / И.И. Лепешко, А.И. Лещинский, В.Г. Бутылин, В.Г. Иванов. //Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. — 2000. — №6.

33. Пат. В60Т8/58, BY 5566 С1 (Белоруссия). Способ управления антиблокированием колеса при торможении / А.И. Лещинский, И.И. Лепешко, В.Г. Бутылин, В.Г. Иванов.//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. —2003. -№5.

34. Магомедов М.Х. Антиблокировочные системы робастно— адаптивной стабилизации движения КТС: Дис. д-ра физ.-мат. наук. — Москва, 2003. 299 с.

35. Пат. В60Т8/00, 1448 U (Белоруссия). Антиблокировочная тормозная система с двухуровневым регулированием/Н.Р. Михальцевич, В.Г. Иванов//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. — 2004. -№5.

36. Морозов Б.И., Шишацкий- А.И., Катанев Н.Т. Автомобильное колесо как элемент противоблокировочного устройства//Автомобильная промышленность. — 1973. — № 3. — С. 21—22.

37. Нефедьев Я.Н. Комплексная система активной безопасности АТС//Автомобильная промышленность. 2004. - № 2. - С. 12—14.

38. Новожилов И.В., Павлов И.С. Приближённая математическая модель колёсного экипажа//Известия АН МТТ. 1997. — № 2. - С. 196—204.

39. Одинцов Б.Е. Интеллектуализация искусственных систем. -Хмельницкий, 1997. 65 с.

40. Ополченов А.В., Фролов А.Б. Синтез и- верификация экспертных систем принятия. решений//Известия академии наук. Теория и системы управления. 2002. - № 5. - С. 101-110.

41. Основы кибернетики. Теория кибернетических систем/Под ред. К.А. Пупкова. -М.: Высшая школа, 1976. 4.2. - 408 с.

42. Петров В.А. Современная теория качения пневматического колеса и её практическое применение/ЛАвтомобильная промышленность. — 1993. — №4.-С. 14-18.

43. Петров В.А. Противоблокировочные системы и их алгоритмы функционирования//Автомобильная промышленность. 1979. — № 7. — С. 20— 24.

44. Пировский Ю.В. Общая формула мощности сопротивления качению полноприводного автомобиля//Автомобильная промышленность. — 1973.-№ 1.-С. 34-35.

45. Методы классической и современной теории автоматического управления/Под ред. Н.Д. Егупова М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - Т.2. 735 с.

46. Полтев К.М., Полтев М.К. Безопасность движения автомобиля.- М.: Московский рабочий, 1968. 285 с.

47. Пупков К. А. Автоматизация научного эксперимента. — М.: МИЭМ, 1984.-71 с.

48. Математическое обеспечение вычислительных и управляющих систем//Межвузовский сборник научных трудов/Отв. ред. К.А. Пупков- Рязань: Рязан. радиотехн. ин—т, 1982. — 163 с.

49. Алгоритмические методы и программирование в радиоэлектронике//Межвузовский сборник научных трудов/Отв. ред. К.А. Пупков — Рязань: Рязан. радиотехн. ин-т, 1981. — 156 с.

50. Пупков К.А., Устюжанин А.Д., Шашурин В.Д. Оценка влияния вибрации» на- эффективность работы человека-оператора в человеко-машинных системах//Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. -2006.-№2.-С. 30-36.

51. Пупков К.А., Фалдин Н. В., Егупов Н.Д. Методы синтеза оптимальных систем автоматического управления/Под ред. Н.Д. Егупова- М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. 510 с.

52. Пупков К.А. Статистическая динамика систем автоматического управления; М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана; 1984. - 159 с.

53. Пупков К. А., Серов В. А. Автоматизированная разработка систем управления. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. - 21 с.

54. Пупков К.А. Динамические экспертные: системы в управлении//Известия высших учебных заведений: Приборостроение.—1996. Т. 39,-№ 8; -С. 39-50.

55. Пупков К.А. О некоторых этапах развития теории и техники интеллектуальных систем//Мехатроника, автоматизация, управление;.— 2003;2.-С. 6-11.

56. Методы, робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления /К.А. Пупков, Н.Д. Егупов, В.Г. Коньков и др. — М.: МГТУ им. Н;Э; Баумана, 2001.-743 с.

57. Методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления/, К.А. Пупков, Н.Д. Егупов, В.Г. Коньков и др. -М:: МГТУ им. Н.Э: Баумана, 1999. 683 с.

58. Пупков К.А., Карпенко А.П. Моделирование динамических систем наггранспьютерных сетях. — М\: Биоинформ, 1995. 78 с.

59. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. -М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. 345 с.

60. Пупков К.А., Неусыпин К.А. Вопросы теории реализации; систем управления и навигации; М.: Биоинформ, 1997. — 363 с.

61. Пупков К.А., Феоктистов В.А. Исследование проблемы нелинейной оптимизации в задачах технического проектирования//Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана, Приборостроение. 2004. - Т. 56, № 3. - С. 115126:

62. Ревин А.А. Колебания автомобилях антиблокировочной системой: при торможении//Автомобильная-промышленность. — 1976. № 9. - С. 14— 17.

63. Ревин А.А. Тормозные свойства автомобиля с АБС при движении на повороте//Автомобильная промышленность.— 1983. № 1. - С. 13—15.

64. Ревин А.А. Устойчивость автомобиля на; прямолинейном! участке при торможении с независимой . антиблокировочной: системой//Автомобильная;промышленность. — 1980. № 3. - С. 20-24.

65. Ревин А.А. Устойчивость' автомобиля на прямолинейном, участке при торможении с зависимой антиблокировочной: системой//Автомобильная промышленность. - 1980. - JV° 5. - С. 17- 20. . . ; .

66. Рынкевич: С.А. Интеллектуальные: системы управления тормозами//Автомобильная промышленность.— 2005. — № 1. С. 14—17.

67. Санкин Ю.Н., Гурьянов М.В. Исследование курсовой устойчивости автомобиля при нелинейном взаимодействии шин с дорожным покрытием//Вестник машиностроения. 2006. - № 1. - С. 20-26.

68. Семенов В.М:, Кондрашкин С.И., Контанистов С.П. О динамике автомобиля как колебательной- системы с многими степенями свободы//Автомобильная; промышленность. — 1976. № 4. — С! 21—23.

69. Сйренко В.П. Колебания человека в автомобиле//Автомобильная промышленность. 1973. — №sl .—С; 32—33;. '71'. Смирнов Г.А. Теория движения колесных машин. — М.: Машиностроение, 1981. 271 с.

70. Соцков Д.А. Загордний В.В. Математическая модель автомобиля в процессе торможения//Безопасность и надёжность автомобиля.

71. Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. В.В. Серебрякова. — М.: МАМИ, 1983.-С. 49-53.

72. Спирин А.Р. Нефедьев Я.Н. Моделирование тормозного механизма и исполнительной части тормозного привода как звеньев антиблокировочной системы//Автомобильная промышленность. 1980. — № 5. — С. 23-25.

73. Справочник по безопасности движения / Под ред. В.В. Сильянова. -М.: МАДИ'(ГТУ), 2001. 754 с.

74. Пат. В60Т8/00, 1501 U (Белоруссия). Антиблокировочная тормозная система / В.Э. Сяхович, В.Г. Иванов.//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. — 2004. —№5.

75. Пат. В60Т8/18, 1584 U. Автоматический регулятор тормозной силы транспортного средства/H.JI. Тамков.//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. 2004. —№5.

76. Фролов А.Б., Фролов Д.А., Яко Э. Программируемые функциональные схемы для распознавания упорядоченных объектов//Изв. АН. Теория и системы управления. — 1997. № 5. - С. 163— 172.

77. Фролов А.Б., Яко Э. Алгоритм распознавания частично упорядоченных объектов и их применение//Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1990. - № 5. - С. 95-104.

78. Фурунжиев Р.И., Бугай О.В. Исследование динамики торможения автомобилей с учётом влияния типа подвески//Автомобильная промышленность. 1976. — № 3. — С. 22—23.

79. Динамика системы' дорога-шина автомобиль—водитель / Под ред. А.А. Хачатурова. М.: Машиностроение, 1976. — 536 с.

80. Эдварде Р.' Функциональный анализ. —М.: Мир, 1969. 1070 с.

81. Barmish B.R. New tools for robustness of linear systems. New York: Macmillan, 1994.-394 p.

82. Bucy R.S. The Riccati equation and its bounds//Journal of computer and system sciences. 1972. -Vol. 6. - P. 343-353.

83. Bucy R.S. Global theory of the Riccati equations//Journal of computer and system sciences. 1967. - Vol.l. — P. 349-361.

84. A fuzzy logic control for antilock braking system integrated in the IMMa tire test bench / J.A. Cabrera, A. Ortiz,J.J. Castillo et all// IEEE Transactions on vehicular technology. 2005. — Vol. 54. - № 6. - P. 1937- 1949.

85. Research and applications: Artificial intelligence / L.J. Chaitin, R.O. Duda, P.A. Johanson et all. Washington, 1970. - 169 p. (Contract NAS12-2221, SRI Project 8259).

86. Doyle J.C. Analysis of feedback system with structured uncertainties//IEE (Institution of electrical engineers) Proceedings. Part D — Control theory and application. 1982. - Vol. 129: - P. 242-250.

87. State space solutions to standard H2 and H® control problems /J.C. Doyle, K. Glover, P.P; Khargonekar, B.A. Francis/ЯЕЕЕ Transactions on automatic control. 1989. - 34. - P. 831-847.

88. Effects of aggressive driving and driver characteristics on road rage /R.L. Duke, S.L. Clavton, L.K. Jenkins et all//The social science journal. 2001. -№38.-P. 323-331.

89. Ernst G.W., He X. Methods for an expert system to access an external database//Intelligent systems: Concepts and applications/Ed. L.S. Sterling. New York: Plenum Press, 1993. - P. 39-65.

90. Hoo control theory / C. Foias, B. Francis, J. Heltons et all // Lecture notes in control and information sciences. — Berlin: Springer-Verlag, 1987. -Vol. 88.-P. 37-58.

91. Francis B.A., Doyle J.C. Linear control theory with an Hoo optimality criterion//Society for industrial and applied mathematics (SIAM) Journal on Control and Optimazation. 1987. - Vol. 25. - P. 815-844.

92. Fuzzy and neural hybrid expert systems: synergetic AI / M. Funabashi, A. Moeda, Y. Morooka, K. Mori // IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. 1995. -Vol. 10, -№4. - P. 32-40.

93. Glover K, McFarlane D. Robust stabilization of normalized comprise factor plant descriptions with Hoo-bounded uncertainty//IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. -Vol. 34, - № 8. - P: 821-829.

94. Glover K. All optimal Hankel-norm approximations of linear multivariable systems and their Loo-error bounds//International journal of control.- 1984.-39.-P. 1115-1193.

95. Glover K., Doyle J. State-space formulae for all stabilizing controllers that satisfy an Hoo norm bound and relations to risk sensitivity//Systems and control letters. 1988. - №11. -P. 167-172.

96. Ermittlung von ц-Schlupf-Kurven an Pkw-Reifen / R. Gnadler, H.J. Unrau, H. Fishlein H., Frey M. // FAT-Schriftenreihe (Frankfurt am Mein).- 1995. — № 119. S. 169.

97. Hartman D., Lehnen K. Technische Expertensysteme. — Berlin: Springer-Verlag, 1990. 256 s.

98. Herden W., Hein H.W., Voss H. Realisierung von Expertensystemen. — Munich Wien - Oldenbourg, 1992. -219 s.

99. Houston J.M., Harris P.B., Norman M. The aggressive driving behavior scale: Developing a self-report measure of unsafe driving practices//North American journal of psychology. —2003. — Vol. 5, № 2. P. 269-278.

100. Khagonear P.P., Petersen I.R., RoteaM.A. HOT-optimal control with state-feedback//IEEE Transaction on automatic control. — 1988. -Vol. 33, №' 8. -P. 786-788.

101. Khagonear P.P., Petersen I.R., Zhou K. Robust stabilization and Hoo-optimal control//IEEE Transactions on Automatic Control. 1990. - Vol. 35, -№3.-P. 356-361.

102. Kiencke U. Realtime estimation of adhesion characteristic between tires and road//Proceedings on International federation of automatic control (IFAC) Congreso. Sydney, 1993. - P. 15-18.

103. Kim B.J., Bishu Ram R. Cognitive abilities in driving: Differences between normal and hazardous situations/ZErgonomics. — 2004. Vol. 47, № 10. — P. 1037-1052.

104. Explicit control of reasoning / J. Kleer, J.Doyle, G.L.Steele, G.J. Sussman // Proceedings of Conference on Artificial Intelligence and Programming Languages, Rochester. -New York, 1977. P. 2-25.

105. Kwakernaak H. Robust control and FLo-optimization. Tutorial Paper//Automatica. 1993. - Vol. 29, № 2. - P. 255-273.

106. Minsky M. Steps toward artificial intelligence/ZProceedings of the Institute of Radio Engineers. 1961. - Vol. 49, № 1. - P.8-30.

107. Nilsson N.J., Duda R.O. Survey of artificial intelligence. Menlo park, California, Stanford Research Institute, 1968. - 22 p. (Proposal for Research by Standford Research Institute (SR I) № ESU 68-111,4 September 1968).

108. Nilsson N. J., Rosen C.A. Application of intelligent automata to-reconnaissance. Menlo park (California), Stanford Research Institute, 1968. - 60 p. (Contract AF 30(602)-4147, Final report of SRI project 5953).

109. Ray L. R. Nonlinear tire force estimation and road friction identification: simulation and experiments//Automatica. — 1997. Vol. 33, № 10. -P. 1819-1833.

110. Sakamoto N. Analysis of the Hamilton—Jacobi equation in nonlinear control theory by simplistic geometry//Society for industrial and applied mathematics (SIAM) Journal on Control' and Optimazation. — 2002. Vol. 40, №6. -P. 1934-1937.

111. Samantha M. Aggressive driving behavior in relation, to occupational stress: Degree of master of science in research, measurements and quantitative analysis. New Haven: Southern Connecticut state university, 2000. - P. 30.

112. Sandra L.E. Health, cognition and driving behavior: Degree of doctor of philosophy. — Baltimore: Johns Hopkins university, 1999. — 136 p.

113. Sharkin B.S. Road rage: Risk factors, assessment, and intervention strategies//Journal of counseling and development. 2004. - № 82. - P. 191-198.

114. Soravia P. Equivalence between nonlinear H^, control problems and existence of viscosity solutions of Hamilton-Jacobi-Isaacs equations//Applied mathematics and optimization. 1999. - № 30. - P. 17—32.

115. Van der Schaft A.J. L2-Gain Analysis of Nonlinear Systems and Nonlinear State Feedback H» control//IEEE Transactions on automatic control. — 1992. Vol. 37, № 6. - P. 770-784.

116. Van Riette Catherine A. Effects of anger and aggression on driving behavior: Degree of master of science in psychology. — Fullerton: California state university, 2001. 79 p.

117. Wiedmann A. Design of a fuzzy car distance controller // Fuzzy logic in artificial intelligence, 8-th austrian artificial intelligence conference. Linz, 1993 -P. 173-186.