Комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат технических наук Асадуллин, Виталий Маратович

• Асадуллин, Виталий Маратович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Асадуллин, Виталий Маратович

Введение

ГЛАВА 1. СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ БЕСКОНТАКТНЫХ ГЕНЕРАТОРОВ ПЕРЕМЕННОГО ТОКА, СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ

1.1. Классификация систем регулирования напряжения генераторов переменного тока

1.2. Системы регулирования с элементами искусственного интеллекта

1.2.1. Системы регулирования с использованием нечеткой логики

1.2.2. Нейросетевые системы регулирования 34 Выводы по первой главе и постановка задачи исследований

ГЛАВА 2. Математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для бесконтактных синхронных генераторов

2.1. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и 43 нейронной сети для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями

2.1.1. Математическая модель бесконтактного генератора при отсутствии регулирования

2.1.2. Влияние комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети

2.2. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для магнитоэлектрического генератора 59 Результаты по второй главе

ГЛАВА 3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронной сети

3.1. Моделирование процессов регулирования напряжения 66 бесконтактцого генератора с вращающимися выпрямителями

3.1.1. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в статических режимах работы

3.1.2. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в динамических режимах работы

3.2. Моделирование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора в статических режимах работы 76 Результаты по третьей главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КОМБИНИРОВАННЫХ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ БЕСКОНТАКТНОГО СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА

4.1. Описание макетного образца источника электропитания

4.2. Пути аппаратной реализации элементов искусственного интеллекта

4.3. Регулятор напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети

4.4 Результаты экспериментальных исследований систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора

4.4.1 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в статическом режиме работы

4.4.2 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в динамическом режиме работы 96 4.5. Новые технические решения регуляторов напряжения с элементами искусственного интеллекта

Выводы и результаты по четвертой главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов»

Актуальность. Развитие электротехнических комплексов приводит к увеличению количества потребителей электрической энергии. В настоящее время практически все бортовое оборудование летательного аппарата (ЛА) является потребителем электрической энергии. Одновременно повышается мощность оборудования и, следовательно, увеличивается общее энергопотребление J1A. При этом растут и требования к качеству электрической энергии. Система энергоснабжения (СЭС) относится к электротехническим комплексам и системам, должна обеспечивать эффективное и безопасное их функционирование в широком диапазоне внешних воздействий при качестве электроэнергии, соответствующем требованиям ГОСТ 19705-89 — «Системы электроснабжения самолетов и вертолетов» и надежная работа которой необходима для функционирования летательного аппарата [1-6].

На современных летательных аппаратах широко применяется цифровое бортовое оборудование (микропроцессорная вычислительная техника, цифровые системы передачи, обработки и отображения информации), мощное радиоэлектронное и электрическое оборудование, работающее в импульсных режимах. Импульсные режимы работы мощного бортового оборудования негативно сказываются на качестве электрической энергии: увеличивают время переходных процессов, увеличивают провалы и выбросы при подключении и отключении, что повышает требования к системам регулирования, среди которых такие как: точность стабилизации напряжения, выбросы и провалы в переходных режимах работы, время переходных процессов. [5,6].

В СЭС переменного тока JIA наиболее широкое применение получили бесконтактные синхронные генераторы (БСГ): бесконтактные синхронные генераторы с вращающимися выпрямителями, магнитоэлектрические генераторы и др. [1-4]

В настоящее время на борту летательных аппаратов применяются системы регулирования напряжения БСГ по отклонению. Следующим шагом в развитии систем регулирования напряжения являются комбинированные системы регулирования напряжения, совмещающие в себе регулирование как по отклонению, так и по возмущению [7]. Примером комбинированной системы регулирования напряжения является система гармонического компаундирования с корректором напряжения, в которой изменение величины тока и коэффициента мощности нагрузки одновременно изменяет напряжение гармонической обмотки и соответственно напряжение возбуждения возбудителя и генератора [8-16].

Дальнейшее развитие и совершенствование регуляторов напряжения, а также других систем автоматического регулирования (САР) связано с использованием цифровых способов управления, реализуемых с помощью микро ЭВМ или микропроцессоров. По сравнению с аналоговыми, цифровые САР имеют ряд преимуществ, основными из которых являются высокая точность, помехозащищенность, возможность реализации сложных алгоритмов управления и гибкой перестройки структуры, простота коррекции. При этом открываются широкие перспективы для построения оптимальных и адаптивных САР с элементами искусственного интеллекта, расширения возможностей контроля и диагностики основных элементов СЭС.

Известны работы отечественных и зарубежных авторов, таких как Ю.А. Борцов, А.А. Юрганов, И.А. Приходысо, S. Arnalte, Ching-Tzong Su, Chein-Tung Lin, Y.Y.Hsu, C.R.Chen и др., посвященные применению теории и разработке систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Использование систем регулирования напряжения с нечеткой логикой [17-24] и нейронными сетями [25-35] для БСГ позволяет: улучшить динамику процессов регулирования напряжения; уменьшить время переходных процессов, уменьшить провалы и выбросы напряжения при внезапном подключении и отключении нагрузки.

Более широкое применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ ограничено отсутствием математических моделей для анализа процессов регулирования напряжения БСГ в статических и динамических режимах работы, а также отсутствием экспериментальных исследований комбинированных систем регулирования напряжения с использованием элементов искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.

Поэтому разработка математических моделей и анализ комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, обеспечивающих повышение качества электрической энергии, разработка новых технических решений по созданию систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта является актуальной научной задачей.

Основания для выполнения работы. Диссертационная работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете по плану научно-исследовательских работ по темам АП-ЭМ-12-05-03/6 и № АП-ЭМ-12-08-03/6.

Цель работы - разработка, теоретическое и экспериментальное исследование комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества электрической энергии.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены следующие основные задачи:

1. Определение путей построения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, позволяющих проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с элементами искусственного интеллекта в статических и динамических режимах работы, позволяющее оценить качество регулирования напряжения;

4. Разработка экспериментальных образцов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Проведение экспериментальных исследований бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта;

5. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.

Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта использована среда «MatLab» с пакетом расширений «Simulink», «Neural Networb>, «Fuzzy Logic», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, программирование и компьютерное моделирование.

На защиту выносятся:

1. Рекомендации по построению комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработанные математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

4. Результаты экспериментальных исследований комбинированных систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями для бесконтактных синхронных генераторов, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей позволяет повысить точность регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшить время регулирования в 3 раза и провалы напряжения в 1,5 раза при внезапном подключении нагрузки в сравнении со штатной аппаратурой регулирования;

5. Новые технические решения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, защищенные патентами РФ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны и экспериментально подтверждены математические модели систем регулирования напряжения, позволяющие, в отличие от существующих, проводить исследования комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ в статических и динамических режимах работы;

2. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

3. Предложены новые'технические решения комбинированных систем регулирования напряжения для бесконтактных синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта, защищенные патентами Российской Федерации (№66871, № 65318, № 65317, № 75519, № 81398).

Практическую ценность имеют:

1. Рекомендации по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных ■ генераторов, позволяющих проводить анализ качества регулирования напряжения;

3. Разработка, практическая реализация в виде экспериментальных образцов и исследование комбинированных систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

4. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, как для одиночной, так и для параллельной работы, защищенные патентами Российской Федерации.

Использование разработанных математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, а также результатов теоретических и экспериментальных исследований позволяет сократить сроки разработки и отладки комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ.

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны образцы комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, обеспечивающие улучшение качества электрической энергии по сравнению с известными техническими решениями и представляющие собой охрано- и конкурентоспособные образцы техники с улучшенными показателями, защищенные патентами Российской Федерации.

Достоверность научных положений, выводов и результатов работы подтверждена экспериментальными исследованиями опытных образцов комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются для разработки систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта в ООО НИИ ТС «Пилот». Результаты работы используются в учебном процессе УГАТУ по специальности 181100 -Электрооборудование летательных аппаратов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях различного уровня. Среди них:

Молодежная научная конференция "XXX Гагаринские чтения" Москва,

2004;

Вторая региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2007;

XX Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях", Ярославль, 2007;

Proceedings of the 9 International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Krasnousolsk, Ufa, 2007;

Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2007;

Международная научно-техническая конференция "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 2008;

Всероссийская молодежная научная конференция "Мавлютовские чтения", Уфа, 2008;

Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2009.

Публикации по теме диссертации. Основные положения, выводы и практические результаты изложены в 19 публикациях: в 6 научных статьях, из которых 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК, материалах 8 научно-технических конференций; получено 5 патентов РФ на полезные модели.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 источников и 7 приложений общим объемом 146 страниц. В работе содержится 64 рисунка и 9 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Электротехнические комплексы и системы», Асадуллин, Виталий Маратович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Установлено, что при построении комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов целесообразно использовать цифровые системы с использованием нечеткой логики и искусственных нейронных сетей, достоинствами которых является простота представления человеческих знаний в виде правил для случая использования нечеткой логики, параллельная обработка данных для случая использования нейронных сетей, простота реализации.

2. Разработаны математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов в статических и динамических режимах работы.

3. Путем математического моделирования установлено, что: • в статических режимах работы бесконтактных синхронных генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой . логики и нейронных сетей погрешность регулирования напряжения при изменении нагрузки с номинальным коэффициентом мощности от нуля до 2-х номиналов не превышает ±0,5%.

• в динамических режимах работы бесконтактных генераторов с вращающимися выпрямителями с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при подключении нагрузок от 0 до 21н с различными коэффициентами мощности время регулирования не более 0,1 е., что быстрее времени регулирования напряжения при использовании штатного регулятора более чем в 2 раза; провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 2,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования.

4. Разработаны, практически реализованы в виде экспериментальных образцов и исследованы комбинированные системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети магнитоэлектрического генератора в статических и динамических режимах работы. Путем экспериментальных исследований установлено, что:

• в статических режимах работы погрешность регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей не превышает ±0,5%, что в 4 раза лучше, чем в регуляторе со штатной полупроводниковой аппаратурой регулирования напряжения;

• в динамических режимах работы провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 1,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования;

• быстродействие комбинированной системы регулирования более чем в 3 раза превосходит быстродействие штатной аппаратуры регулирования;

• в статических режимах расхождение между экспериментальными и результатами моделирования не превышает 10-45 %, что подтверждает достоверность разработанных математических моделей.

5. Предложены новые технические решения по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей как для одиночной, так и для параллельной работы бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества регулирования напряжения при изменении тока нагрузки (патенты на полезные модели № 66871, № 65318, № 65317, № 75519, № 81398).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа является результатом теоретических и экспериментальных исследований автора в развитии комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов: генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Асадуллин, Виталий Маратович, 2009 год

1. Брускин Д.Э., Синдеев И.М. Электроснабжение летательных аппаратов. -М.: Высшая школа, 1988. 264 с.

2. Электроснабжение летательных аппаратов/Под ред. Н.Т. Коробана.-М.: Машиностроение, 1975. 536 с.

3. Морозовский В.Т., Синдеев И.М., Рунов К.Д. Системы электроснабжения летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973.- 420 с.

4. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. / Лукин И.И., Любимов В.В. М.: Транспорт, 1970. - 360 с.

5. Электрооборудование летательных аппаратов. Под ред. Грузкова С.А. М.: Издательство МЭИ, 2005 -Т.1.-568 с.

6. ГОСТ 19705-89. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. Классификация. Требования к качеству электроэнергии. М.: Изд-во стандартов, 1989. -38с.

7. Утляков Г. Н., Куляпин В.М., Бовтрикова Е.В. Комбинированные системы регулирования напряжения синхронных генераторов. / Москва, Издательство МАИ, 1998. 224 с.

8. Исследование комбинированных систем регулирования синхронных генераторов. Исследование косвенных методов измерения возмущений. Отчет о КИР / Куляпин В.М., Утляков Г.Н., Бовтрикова Е.В. -Инв.№2960002933.-М., 1995.-50 с.

9. Исследование комбинированных систем регулирования синхронных генераторов. Отчет о НИР / Куляпин В.М., Утляков Г.Н., Бовтрикова Е.В. -Инв. №02980001526.-М., 1997.-58с.

10. Куляпин В.М., Утляков Г.Н. Короткое замыкание генератора с гармоническим возбуждением // Электромеханика: Сборник трудов. Вып.79.-Уфа, 1974. С.47-54.

11. Утляков Г.Н. Моделирование процессов в системе гармонического компаундирования // Измерительные преобразователи и информационные технологии: Межвузовский научный сборник. Уфа, 1999. - С. 199-204.

12. Куляпин В.М., Утляков Г.Н. Исследование бесконтактного синхронного генератора с гармоническим возбуждением // Известия СО АН СССР. 1974.- №8. - С. 124-129.

13. G.N.Utlyakov, E.V.Bovtrikova "Autonomous Supply Sources With Compound Harmonic Control Systems"// The Third International Conference On New Energy Systems And Conversions. Kazan, Russia, September, 1997. - pp. 169172.

14. S. Arnalte. Fuzzy logic-based voltage control of a synchronous generator. IEEE, 2000 International Journal of Electrical Engineering Education Volume 37 Issue 4, October 2000, pp. 333-334.

15. Ching-Tzong Su and Chein-Tung Lin. A new fuzzy Control Approach to Voltage Profile Enhancement for Power Systems. IEEE Trans. Power System, 1996, Vol 11, No.3 pp. 654-659.

16. Борцов Ю.А., Юрганов А.А. Экспериментальное исследование нечеткого стабилизатора возбуждения синхронного генератора // Электротехника,- 1999. -№3. -С. 1-5.

17. Борцов Ю.А., Юрганов А.А. Исследование стабилизаторов возбуждения синхронного генератора с управлением на основе нечеткой логики // Электричество. -1999.- №8. С. 50-55.

18. Приходько И.А. Нечеткие структуры систем регулирования возбуждения синхронного генератора // Электричество. -2002. -№2. -С. 46-50.

19. Агамалов О.Н. Нечеткий адаптивный стабилизатор мощности синхронного генератора // Электричество. -2004. -№9. С. 24 - 33.

20. Y.Y.Hsu, C.R.Chen. Tuning of Power System Stabilizers using an Artificial Neural Network, IEEE Trans. Energy Convers, 1991, pp. 612-619.

21. Y.Y.Hsu, R.H. Liang. Scheduling of hydroelectric generations using artificial neural networks, IEE Proc.-Gener. Transm. Distrib., Vol. 141. No 5, September 1994, pp. 452-458.

22. Y.Y.Hsu, C.C.Yang. Design of artificial networks for short-term load forecasted, Parts I and II, IEE Proc. C, 1991, pp. 407-418.

23. Djukanovic M., Skataric D., Calovic M. and Arnautovic D., Optimal control of low head hydropower plants. Proceedings of XV IAHR Symposium, Belgrade, 11-14 September 1990, Paper D4.

24. Park JW, Ronald G. Harley Adaptive Critic Based Optimal Neurocontrol for Synchronous Generator in Power System Using MLP/RBF Neural Networks. Industry Applications, IEEE Transactions on Volume 39, Issue 5, Sept.-Oct. 2003, pp. 1529- 1540.

25. Park JW, Harley RG, Venayagamoorthy GK, "Novel Optimal Neurocontrol for a Synchronous Generator Using Radial Basis Function Neural Network", IF AC Symposium on Power Plants and Power Systems Control, Seoul, Korea, September 15- 18, 2003, pp. 41 46.

26. Park JW, Harley RG, Venayagamoorthy GK, "Comparison of MLP and RBF Neural Networks Using Deviation Signals for Online Identification of a Synchronous Generator", IEEE Power Engineering Winter Meeting, January 2002, New York, USA, vol. 1, pp. 274 279.

27. Теория автоматического управления: Учебник для вузов / В.Н.Брюханов, М.Г.Косов, С.П.Протопопов 3-е изд., стереотип. - М.: Высш. школа, 2000 . - 268с.

28. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. Санкт Петербург, 2003. - 752 с.

29. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учеб. в 3-х т. / Под ред.Н.Д. Егупова. Т.З: Методы современной теории автоматического управления. 2000. - 748с.

30. Дорф Р. Современные системы управления. Пер. с. англ. Б.И. Копылова. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. - 832 с.

31. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. О построении систем интеллектуального управления и регулирования синхронных генераторов // Электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2005. С. 52-56.

32. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Интеллектуальные системы управления синхронными генераторами // XXX Гагаринские чтения: Молодежная научная конференция. Москва, 2004. Т.5, С. 74.

33. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Интеллектуальные системы регулирования напряжения синхронных бесконтактных генераторов //

34. Материалы международной научно-технической конференции "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 14-23 июня 2008г., с. 17.

35. Васильев В.И. Экспертные системы: Управление эксплуатацией сложных технических объектов: Учебное пособие / Уфимск.гос. авиац. техн. ун-т. Уфа: УГАТУ, 2003. - 106 с.

36. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник / СПб.: Питер, 2001. 384 е.: ил.

37. В.И. Васильев. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие / В. И. Васильев, Б.Г. Ильясов.- Уфа: УГАТУ, 1995. 99с.

38. В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, С.С. Валеев. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1997. - 92 с.

39. В.И.Васильев, Б.Г. Ильясов. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1999. - 105 с.

40. Саймон Хайкин. Нейронные сети. Под ред. д.т.н. Н.Н.Куссуль. Пер. с англ. к.т.н. А.Ю. Шелестова. 2-е изд. - М. : Издательство Вильяме, 2006. -1103 с.

41. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Применение нечеткой логики в системах регулирования напряжения синхронных генераторов// Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 14-19.

42. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Пер. с польского И.Д. Рудинского М.: Финансы и статистика, 2004. — 344 с.

43. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. -94 с.

44. У сков А. А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. -М.: Горячая линия — Телеком, 2004. 143 е.: ил.

45. Бут Д.А. Бесконтактные электрические машины. М.: Высшая школа, 1985. 255 с.

46. Бертинов А.И. Авиационные электрические генераторы. М.: Оборонгиз, 1959. - 294с.

47. Специальные электрические машины: (Источники и преобразователи энергии). :Учеб. пособие для вузов / А.И.Бертинов, Д.А.Бут, С.Р.Мизюрин и др.; Под ред. А.И.Бертинова. М.: Энергоиздат, 1982. - 552с.

48. Данилевич Я.Б., Домбровский В.В., Казовский Е.Я. Параметры электрических машин переменного тока. М. - Л.: Наука, 1965. - 339 с.

49. Казовский Е.Я. Переходные процессы в электрических машинах переменного тока. М., Издательство АН СССР, 1962. 624с.

50. Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Моделирование систем регулирования напряжения с использованием нейронной сети // Международная конференция по информатике и информационным технологиям. Красноусольск, Уфа, 2007. С. 55-58. (На английском языке)

51. Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования напряжения синхронных генераторов // Вестник УГАТУ. Т 10 № 1 (26). Уфа: УГАТУ, 2008. -С. 174-179.

52. Васильев В.И., Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., и др. Модели систем автоматического управления и их элементов. М.; Издательство Машиностроение, 2003. —214 с.

53. Васильев В.И. Имитационное управление неопределенными объектами / В.И.Васильев, В>.В.Коноваленко, Ю.И.Горелов; АН УССР, Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова . Киев : Наук.думка, 1989 .-211с. : ил.; 23см. - Библиогр.: с.211-212.

54. Кусимов, С.Т. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / Под ред. С.Т. Кусимова, Б.Г. Ильясова, В.И. Васильева . -М. : Наука, 1998 . 452с.

55. Mohamed E.El-Hawary. Electric Power Applications of Fuzzy Systems. Dalhousie University. IEEE PRESS. 1998. 334 pp IEEE Order No: PC5666.

56. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

57. Асадуллин В.М. Системы регулирования напряжения синхронного генератора с использованием нечеткой логики // Вестник УГАТУ. Т 8 № 1. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 27-30.

58. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Применение нейронных сетей в системах регулирования напряжения синхронных генераторов // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 86-91.

59. Балагуров В.А., Галтеев Ф.Ф., Ларионов А.Н Электрические машины с постоянными магнитами. М.: Энергия, 1964. - 480 с.

60. Валеев А.Р. Разработка и исследование систем регулирования напряжения и частоты электромашинных источников питания с использованием высших гармоник магнитного поля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Уфа, 2006. - 172с.

61. Валеев А.Р. Аналитическое исследование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрических генераторов // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Вып. 1. Уфа, 2004. С. 207-211.

62. Дьяконов В.П. ' VisSim+MathCad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М.: Солон - Пресс, 2004. - 384 с.

63. Using MATLAB. The MathWorks, Inc, 2002. 1180 p. www.mathworks.com.

64. Using Simulink. The MathWorks, Inc, 2003. 484 p. www.mathworks.com.

65. Дьяконов В.П. MATLAB 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5 в математике и моделировании. М.: СОЛОН-Пресс. 2003. 576 с.

66. Using fuzzy tech. The Inform GmbH http://www.fuzzytech.com.

67. M.A. Аляутдиной, А.И. Галушкин, JI.E. Назаров. Методы распараллеливания и программно-аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов обработки изображений / Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №2, 2003. С. 3-21.

68. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

69. Беляев А.Н. Проектирование адаптивных автоматических регуляторов возбуждения мощных синхронных генераторов методами нейро-нечеткой идентификации. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-ПеТербург, 2000. - 204с.

70. Патент на полезную модель № 66871 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор напряжения синхронного генератора / Г.Н. Утляков,

71. В.М. Асадуллин, А.Р. Валеев, Д.С. Дильмухаметов, Р.Ф. Нуруллин. Опубл. 10.10.2004. Бюл. № 28.

72. Майкл Предко. Устройства управления роботами: схемотехника и программирование. Пер. с англ. Земскова Ю. В. М.: ДМК Пресс, 2004. - 416 с.

73. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. Пер. с англ Осипов А.И. М.: ДМК Пресс, 2004. - 312 с.

74. Смит Дж. Сопряжение компьютеров с внешними устройствами. Уроки реализации. Пер. с англ. М.: Мир, 2000. - 266 с.

75. Баранов В.Н. Применение микроконтроллеров AVR: схемы, алгоритмы, программы. М.: Издательский дом "Додека-XXI", 2004. - 288 с.

76. Микроконтроллер AVR. Электронный ресурс. -http://avrl23.nm.ru.

77. Разработка устройств сопряжения с ПК. Электронный ресурс. -http://www.pcports.ru.

78. Математический аппарат элементов искусственного интеллекта. Электронный ресурс. -www.basegroup.ru.

79. Патент на полезную модель № 65318 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, Р.Ф. Нуруллин, Д.С. Дильмухаметов, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. №21.

80. Патент на полезную модель №65317 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, Д.С. Дильмухаметов, Р.Ф. Нуруллин, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. №21.

81. Патент на полезную модель № 75519 МПК Н 02 Р 9/30. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Опубл. 10.08.2008. Бюл. № 22.

82. Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Каримов В.И. Устройство возбуждения синхронных генераторов // Электромеханика,электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2008. С. 31-34.

83. Патент на полезную модель № 81398 МПК Н 02 Р 6/00. Устройство регулирования, защиты и управления синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Опубл. 10.03.2009. Бюл. № 7.126