Методы и модели адаптивного управления тягой электроприводов для системы автоведения подвижного состава монорельсовой транспортной системы типа H-BAHN тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Горбачев, Роман Александрович

• Горбачев, Роман Александрович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Горбачев, Роман Александрович

Оглавление

Стр.

Введение

Глава 1. Аналитический обзор существующих методов и систем управления подвижным составом, измерителей координаты и скорости, тяговых двигателей

1.1 Обзор существующих методов и систем управления подвижным составом на рельсовом и монорельсовом транспорте, включая обзор технических характеристик конкретных транспортных систем и особенностей применяемых на них систем управления

1.2 Обзор измерителей координаты, скорости вагона и тяговых электродвигателей, применяемых на монорельсовых системах

1.3 Описание макета блока управления электроприводами системы автоведения подвижного состава

1.4 Выводы по Главе 1

Глава 2. Описание экспериментального участка транспортной системы и построение прогнозной модели загрузки транспортных сетей в районе строительства пилотного участка Ы-БаЬп

2.1 Описание, анализ характеристик и особенностей

экспериментального участка пилотной транспортной системы типа Ы-БаЬп

2.1.1 Географическое положение экспериментального участка

2.1.2 Конструктивные особенности навесной монорельсовой транспортной линии

2.1.3 Транспортная инфраструктура системы Ы-БаЬп

2.1.4 Технические характеристики экспериментального транспортного участка

2.2 Построение математической модели загрузки транспортной сети в районе создания экспериментального участка первой пилотной линии транспортной системы H-Bahn

2.2.1 Прогнозное моделирование и исходные данные для создания прогнозной модели загрузки транспортной сети

2.2.2 Построение прогнозной модели пилотной транспортной системы

2.2.3 Описание программной системы, реализующей прогнозную математическую модель

2.3 Выводы по Главе 2

Глава 3. Разработка математических моделей и методов

3.1 Построение математической модели движения подвесного вагона монорельсовой транспортной системы для исследования динамических свойств вагона

3.1.1 Исходные данные (предположения)

3.1.2 Математическая модель движения вагона

3.2 Идентификация параметров математической модели движения вагона

3.2.1 Параметрическая идентификация с применением метода наименьших квадратов и итерационного метода

3.2.2 Метод максимального правдоподобия

3.3 Разработка методов фильтрации текущих значений скорости и координаты движения подвижного состава

3.3.1 Линейный фильтр Калмана

3.3.2 Расширенный фильтр Калмана

3.4 Построение закона управления движением вагона, обеспечивающего приемлемое качество функционирования системы управления

3.5 Выводы по Главе 3

Глава 4. Экспериментальное моделирование алгоритмов

оценки скрытых параметров и управления вагоном

4.1 Экспериментальное моделирование алгоритмов оценки скрытых

параметров и управления вагоном

4.2 Особенности алгоритмов идентификации

4.2.1 Регрессия

4.2.2 Уравнение Риккати и ММП

4.2.3 Упрощенный алгоритм определения веса

4.3 Исследование задачи идентификации

4.4 Исследование алгоритмов фильтрации

4.4.1 Линеаризованный алгоритм фильтрации Калмана

4.4.2 Расширенный алгоритм фильтрации Калмана

4.5 Исследование качества управления движением подвижного состава

4.6 Выводы по Главе 4

Заключение

Приложение А. Акты об использовании результатов

диссертационной работы

145

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели адаптивного управления тягой электроприводов для системы автоведения подвижного состава монорельсовой транспортной системы типа H-BAHN»

Введение

Актуальность темы исследования. Анализ показывает, что для экономически эффективного развития крупных городов и агломераций возникает ряд масштабных инфраструктурных задач, в том числе, по созданию новых сетей общественного транспорта, обеспечивающих связность и доступность городских районов и мобильность жителей, в плотной городской застройке. Одним из способов решения транспортной проблемы является разработка и строительство новых видов городских монорельсовых систем. Одной из наиболее перспективных является технология создания надземного подвесного монорельсового транспорта типа H-Bahn, эффективная в части стоимости строительства и эксплуатации, скорости движения и количества перевозимых пассажиров, эр-гономичности в городской среде и экологии.

Разработка, проектирование и строительство первой в России пилотной транспортной система подобного типа ведется в Московской области в районе Ильинское-Усово. При этом транспортная система должна удовлетворять следующим ключевым показателям по пассажиропотоку и интервалам попутного следования составов:

— должен обеспечиваться пассажиропоток до 6 000 человек в час в одном направлении;

— в часы пик интервал попутного следования подвижных составов должен составлять не более 1 минуты.

Эти показателя напрямую влияют на выбор принципа и архитектуры системы управления движением транспортной системы. Для обеспечения предъявляемых технических требований и достижении экономической эффективности эксплуатации транспортной системы, управление подвижным составом должно осуществляться без машиниста в автоматическом режиме. При этом ключевым элементом, требующим разработки, является подсистема автоведения подвижного состава с алгоритмами управления скоростью, входящая в систему автоматического управления движением транспортной системы в целом, разработка которой поддержана субсидией Минобрнауки РФ (уникальный идентификатор проекта - RFMEFI58214X0003)

Международной электротехнической комиссией (International Electrotechnical Commission) разработан и утвержден международный стандарт, в котором сформулированы требования к системам управления движением городского рельсового транспорта (BS EN 62290-1, Urban guided transport management and command/control systems, Part 1: System principles and fundamental concepts). В стандарте вводятся определения так называемых уровней и степеней автоматизации (automation levels) подвижного состава на рельсовом транспорте.

В соответствии с данным стандартом, разрабатываемая в России транспортная система H-Bahn относится к четвертому уровню автоматизации GoA4, когда на борту подвижного состава отсутствует какой-либо обслуживающий персонал и все процессы осуществляются в полностью автоматическом режиме, в том числе и управление тягой двигателя (разгоном и торможением), выдерживание заданного графика движения, детектирование аварийных ситуаций и реагирование на них.

Неотъемлемой составной частью автоматических систем управления, относящихся к уровням автоматических систем GoA3 и GoA4, на рельсовом транспорте, является алгоритм управления скоростным режимом (электроприводами) вагона, в основе которого лежит закон управления. При этом особенно важно обеспечить стабильность подсистемы автоведения для соблюдения жестких требований на расписание движения, и поддержание высокой пропускной способности транспортной системы. Ошибки в разработке таких систем могут отрицательным образом сказаться на времени движения между станциями ровно, как и на пропущенных станциях и на нежелательных изменениях в тормозной системе, выходящие за пределы их механических возможностей.

Степень разработанности проблемы исследования. В России практически отсутствует опыт разработки, проектирования и строительства нетрадиционных городских транспортных (монорельсовых) систем. В автоматическом режиме в соответствии с уровнями GoA3 и GoA4 не функционирует ни одна рельсовая транспортная система, и прежде всего это связано с требованием обеспечить наивысшей уровень безопасности массовой перевозки пассажиров. На ряду с этим стоит отметь, что создан серьезный научно-технический задел в таких организациях как ОАО "НИИАС"в рамках стратегии развития интеллектуального железнодорожного транспорта, в ОАО "НИИТМ"разработана

система "Движение"для автоматизированного управления подвижным составом с возможностью автоведения на перегоне, что можно отнести к уровню GoA3, требующим присутствия персонала в кабине вагона, в НПО "Автоматика "разработана система управления электроподвижным составом для Московского монорельса, функционирующая в полуавтоматическом режиме. Среди мировых компаний известны разработки Siemens, Mitsubishi, Bombardier и других для монорельсовых систем, однако архитектура этих решений является закрытой, а реализация технических подсистем, отвечающих за автоматическое движение подвижного состава, является коммерческой тайной.

К настоящему моменту в мире сформировалась теоретическая и прикладная научная база построения систем управления с замкнутым контуром в которой выделяют методы идентификации и непосредственно самого управления. Теоретические основы адаптивного управления появились в середине прошлого века и были разработаны известными российскими учёными: А.Г. Александров, Б.Р. Андриевский, В.М. Кунцевич, В.О. Никифоров, Б.Н. Петров, А.И. Рубан, В.В. Солодовников, В.А. Терехов, Е.Д. Теряев, А.В. Тимофеев, А.А. Фельдба-ум, В.Н. Фомин, А.Л. Фрадков, Я.З. Цыпкин, И.Б. Ядыкин, В.А. Якубович и другие.

Методы идентификации предполагают исследование процессов, происходящих в системе с помощью датчиков и выбор, на основании их показаний, соответствующей математической модели, наиболее полно и точно описывающую рассматриваемый объект. При этом часть параметров системы меняются во времени т.е. являются нестационарными, что, в свою очередь, накладывает определенные сложности в их идентификации. Можно выделить две группы методов нестационарной параметрической идентификации. К первой группе следует отнести методы, в которых пользователям известен значительный объем первоначальной информации о необходимых параметрах. Однако данные подходы имеют существенный недостаток, выражающийся в потери сходимости в случае несоответствия реальных параметров принятой модели. Диаметрально противоположной является другая группа методов, использующих априорную информацию об идентифицируемых параметрах лишь на этапе выбора алгоритма. Основным их недостатком является требование измерения компонент градиента критерия настройки, а значит вычисления функциональных производных.

В этой связи наиболее широко используемым методом идентификации реальных функциональных систем является построение математической модели в виде эволюционного уравнения и последующей идентификации параметров, либо непараметрической идентификации модели в целом.

Методы управления предполагают оптимизацию параметров системы и выработку управляющих воздействий в соответствии с желаемым выходом на основании результатов идентификации и существующих ограничений. При этом результаты идентификации могут быть значительно зашумлены ровно, как и быть неполными. Данная проблема может существенно сказываться на результатах выполнения методов анализа и решается путем применения фильтрации. В зависимости от типа закона управления, задающего зависимость сигнала управления от параметров системы выделяют линейные и нелинейные регуляторы. При этом последние менее изучены в литературе, однако их применение позволяет добиться более широкого варианта компромисса между скоростью регулирования и точностью ввиду более богатой области нелинейных уравнений. При этом наиболее распространенным на практике является пропорционально-интегрально-дифференцирующий (ПИД) регулятор, относящийся к типу нелинейный регуляторов.

В настоящее время автоматические системы управления подвижным составом монорельсовых транспортных систем (подвесные монорельсовые системы в г. Дортмунд и г.Дюссельдорф) реализуются по следующему принципу: на начальном отрезке пути к вагону в течение заданного времени прикладывается постоянная тяга; вагон развивает некоторую скорость, с которой двигается основную часть пути; процесс торможения начинается в момент физического достижения вагоном определенной метки (радиометка, пересечение индуктивного шлейфа) и осуществляется посредством приложения к вагону постоянной силы торможения. При данном методе величины сил тяги и ускорения, а также время приложения сил рассчитываются исходя из двух соображений: величина ускорения не должна превышать определенное комфортное для пассажиров значение; расчет должен проводиться для наилучших условий функционирования системы из соображений безопасности (отсутствие ветра, наледи, минимальный вес вагона).

Таким образом, в реальных условиях транспортная система работает со значительно худшими характеристиками движения, нежели могла бы. Для ре-

шения данной проблемы предлагается построить систему адаптивного управления электроприводами (тягой и торможением) подвижного состава монорельсовой транспортной системы H-Bahn, учитывающей изменения фактических характеристик вагона и окружающей среды, таких как вес, скорость ветра, кривизну, наклон трассы, и другие, которая бы позволила обеспечить движение с наилучшими возможными характеристиками при сохранении высокой безопасности.

Целью работы является создание математических моделей, описывающих транспортную систему H-Bahn, методов и алгоритмов управления электроприводами (тягой и торможением) для системы автоведения подвижного состава монорельсовой транспортной системы типа H-Bahn.

В соответствии с поставленной целью диссертация направлена на решение следующих задач:

— Провести аналитический обзор существующих методов и систем управления подвижным составом, измерителей координаты и скорости, тяговых двигателей, применяемых на рельсовом и монорельсовом транспорте.

— Исследовать характеристики экспериментального участка транспортной системы H-Bahn, а также построить прогнозную модель загрузки транспортных сетей для определения целесообразности строительства пилотного участка H-Bahn в конкретном районе.

— Построить математическую модель движения подвесного вагона монорельсовой транспортной системы для исследования динамических свойств вагона.

— Разработать алгоритмы идентификации для оценки скрытых параметров математической модели движения вагона.

— Разработать алгоритмы фильтрации текущих значений скорости и координаты движения подвижного состава.

— Разработать закон управления движением вагона, обеспечивающего приемлемое качество функционирования системы управления.

— Провести экспериментальное моделирование алгоритмов оценки скрытых параметров и управления вагоном.

Объектами исследования являются измерители координаты и скорости движения, тяговые электроприводы, аппаратура макета системы управле-

ния электроприводами, экспериментальный участок пилотной транспортной системы типа Ы-БаЬп, методы, модели и алгоритмы оценки срытых параметров, фильтрации и управления электроприводами подвижного состава.

Областью исследования являются методы анализа и синтеза технических систем управления на рельсовом транспорте.

Научная новизна. Разработана и теоретически исследована прогнозная модель загрузки транспортных сетей транспортной системы Ильинское-Усово -станция метро "Мякинино включая перспективную монорельсовую надземную транспортную систему Ы-БаЬп. Разработанная математическая модель позволила полностью рассчитать транспортные потоки исследуемой системы и отразить распределение скоростей потоков в сечениях транспортного графа.

Проведен анализ сил, действующих на вагон монорельсовой дороги Ы-БаЬп. Разработана математическая модель движения вагона.

Разработаны три алгоритма идентификации для оценки скрытых параметров математической модели движения вагона на базе метода наименьших квадратов, уравнения Рикатии и метода максимального правдоподобия. Предложен упрощенный итерационный алгоритм идентификации веса вагона.

Для оценки скорости движения и координаты вагона Ы-БаЬп получена линеаризованная модель движения и разработаны два алгоритма фильтрации измерений: линеаризованный фильтр Калмана и расширенный фильтр Калма-на.

Выбран и описан пропорционально-дифференциальный закон управления движением (тягой и торможением) вагона монорельсовой системы, обеспечивающий приемлемое качество функционирования системы управления.

Теоретическая значимость исследования обоснована тем, что обобщенный характер принятых в работе предположений позволяет применять разработанные математические модели и созданные на их основе расчетные алгоритмы управления электроприводами подвижного состава для осуществления движения в автоматическом режиме при заданном графике скорости на подвесных монорельсовых транспортных системах Ы-БаЬп.

Практическая значимость работы подтверждается тем, что результаты настоящего исследования были успешно использованы при разработке макета блока управления электроприводами системы автоведения опытного образца вагона на экспериментальном участке пилотной транспортной системы

H-Bahn в Московской области, разрабатываемой ООО "НТС "Стрела"и ООО "Инновационная компания ГМК "в рамках выполнения прикладных научных исследований и экспериментальных разработок при поддержке Министерства образования и науки РФ (уникальный идентификатор RFMEFI58214X0003). Получены два свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ и один патент на изобретение. Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами, которые приведены в приложении.

Методология и методы исследования. Основой теоретических и прикладных исследований диссертации являются результаты и достижения методов регрессионного анализа, методов параметрического синтеза законов управления, методов фильтрации, теории дифференциальных уравнений, теории автоматического управления, компьютерных методов обработки информации и моделирования, а также разработки приложений с помощью языка программирования 0++.

Положения, выносимые на защиту. Рассмотрены особенности алгоритмов идентификации параметров движения подвижного состава, для каждого алгоритма выбрана оптимальная траектория разгона и рассмотрена зависимость от начального приближения.

Проведено исследование алгоритмов идентификации параметров движения подвижного состава, которое показало, что лучшим алгоритмом определения трех параметров является регрессия с экспоненциальным забыванием. При этом алгоритмы оценки части параметров оказались более точными и устойчивыми, и их использование более предпочтительно.

Проведено исследование алгоритмов фильтрации скорости и координаты движения вагона. Лучшую точность показал расширенный алгоритм фильтрации Калмана, который позволил уменьшить ошибку в 2.5 раза даже при начальной ошибке скорости в 1%.

Проведено исследовании алгоритма управления для удержания траектории в соответствии с номинальной. Алгоритм управления дополнен алгоритмом обновления номинальной тяги с учетом оценок параметров на момент обновления, что позволило получить более точное соответствие заданной траектории движения.

Личный вклад соискателя состоит в непосредственном участии в разработке моделей, математических методов, алгоритмов и программного обеспе-

чения, формализации технических требований, проведении исследовательских испытаний, апробации результатов исследования, обработке и интерпретации получаемых данных, подготовке основных публикаций по выполненной работе.

Степень достоверности результатов исследования подтверждается применением обоснованных и общепринятых математических методов и подходов, результатами моделирования, а также применением результатов исследования в отчетах о прикладных исследованиях и экспериментальных разработках по теме: "Разработка проекта, создание и испытание экспериментального транспортного участка и системы автоматического управления движением надземной транспортной системы типа Н-БаЬп"(уникальный идентификатор RFMEFI58214X0003).

Апробация результатов работы. Материалы диссертационной работы были доложены и обсуждены на следующих международных конференциях: 2014 International Conference on Engineering and Telecommunication (EnT 2014), Moscow, Russia, 26 - 28 of November 2014; 2nd International Conference on Engineering and Telecommunication, (EnT 2015), Moscow, Russia, 18-19 of November 2015; 10th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT2016), Baku, Azerbaijan,12 - 14 of October 2016; 2016 International Conference on Engineering and Telecommunication, EnT 2016 NOV 29-30, 2016; 2017 IVth International Conference on Engineering and Telecommunication (EnT 2017), Moscow, Russia, 29-30 of November 2017. А также на российской конференции "Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. ИСУЖТ-2015 Москва, 18 ноября 2015.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 работ: 9 статей в центральных журналах, рекомендованных ВАК РФ для опубликования результатов диссертаций (в том числе 6 статей в журналах из перечня Scopus), 2 свидетельства на программы для ЭВМ, 1 патент на изобретение, 1 статья опубликована в издании, выпускаемом в Российской Федерации.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и одного приложения.

Полный объём диссертации составляет 146 страниц с 63 рисунками и 21 таблицей. Список литературы содержит 98 наименований.

Глава 1. Аналитический обзор существующих методов и систем управления подвижным составом, измерителей координаты и

скорости, тяговых двигателей

1.1 Обзор существующих методов и систем управления подвижным составом на рельсовом и монорельсовом транспорте,

включая обзор технических характеристик конкретных транспортных систем и особенностей применяемых на них систем

управления

Системы управления технически сложными объектами все глубже и глубже входят в нашу жизнь и являются неотъемлемой частью промышленной революции XXI века [1, 59, 60, 61, 62]. При этом математический фундамент данных систем составляет дисциплина известная под названием теории автоматического управления [2]. В данной дисциплине выделяют два основных типа систем управления: с замкнутым и разомкнутым контуром управления в зависимости от наличия в ней обратной связи между выходом и входом. В случае разомкнутых систем существует некоторое конечное число состояний системы и система осуществляет переходы исключительно между ними[3]. Данные системы изучаются в разделе терии управления известном под названием теория конечных автоматов [4]. Ввиду специфики организиации пассажирских перевозок, в которых необходимо постоянно корректировать управляющие воздействия в за-висисимости от выхода системы и которые являются фокусом данной работы остановимся на системах управления с замкнутым контуром управления.

Как правило, система управления с замкнутым контуром состоит следующих составных частей [5, 53, 54, 55, 56, 57, 58]: Объект управления - предмет, на который оказываются управляющие воздействия; Регулятор (или управляющее устройство) - вычислительный комплекс, производящий анализ параметров системы и выработку на их основе управляющих воздействий в соответсвии с определенным качеством управления. В большинстве систем регуляторы действуют по принципу отрицательной обрятной связи, т.е. осуществлябт своего рода компенсацию внешних возмущений при выполнеии заранее заложенного закона управления. Значительно реже используется прямая обратная связь, в

которой внешние возмущения не компенсируются, а наоборот усиливаются [34, 39, 40]. При этом качество регулирования оценивается по скорости, точности и устойчивости. Дадим ниже определение данных понятий [35]: Скорость регулирования - среднее время уменьшения разницы между целевым и фактическим выходом системы до заданной величины; Точность регулирования - установившаяся разница между целевым и фактическим выходом системы; Устойчивость - способность системы возвращаться в стабильное состояние после окончания действия внешнего возмущения, выведшего его из этого состояния;

В зависимости от типа закона управления, задающего зависимость сигнала управления от параметров системы выделяют линейные и нелинейные регуляторы. При этом последние значительно менее изучены в литературе, однако их применение позволяет добиться более широкого варианта компромисса между скоростью регулирования и точностью ввиду более богатой области нелинейных уравнений [34, 38].

При этом наиболее распространенным на практике является пропорционально-интегрально-дифференцирующий (ПИД) регулятор, относящийся к типу нелинейный регуляторов. При этом формируемый им управляющий сигнал является суммой трех слагаемых, называемых пропорциональной, интегрирующей и дифференциальной составляющими. Первая составляющая соответствует сигналу, вырабатываемому с целью уменьшения отклонения регулируемой величины от необходимого значения. Вторая составляющая пропорциональна интегралу по времени от отклонения регулируемой величины от необходимого значения и направлена на устранение статистической ошибки. Дифференцирующая составляющая пропорциональна производной отклонения регулируемой величины и направлена на уменьшение будущих отклонений [36, 37]. Из семейства линейных регуляторов стоит прежде всего отметить линейно-квадратичный регулятор, управляющий сигнал которого является линейной функцией от параметров системы, коэффициенты которой определяются как разультат минимизации квадратичного функционала качества системы, описываемой линейными дифференциальными уравнениями [72, 73, 74]. При этом коэффициента квадратичного функционала качества системы определяются конструктором системы исходя из особенностей решаемой задачи управления [75].

Привод - комплекс устройств, осуществляющих управляющие воздействия, выработанные как регулятором, так и извне с помощью специальных технических элементов, определяемых спецификой рассматриваемой системой автоматического управления [32]. При этом часто приводы могут усиливать и преобразовывать сигнал управления в соотвествии с типом рассматриваемого объекта управления. [5] В частности, в случае автоматической системы управления дорожным движением под примерами методов управления понимаются, в частности, контроллеры, осуществляющие переключение цвета светофоров [33].

Датчики - устройства, анализирующие параметры системы с целью выработки управляющих воздействий. Данные устройства осуществляют перевод контролируемой величины в сигнал, удобный для дальнейшего применения [41, 42] Датчики являются неотъемлимой частью большинства технических систем и могут быть классифицированы по различным признакам [43, 44, 45, 46]:

От типа измеряемой величины: измерители механических перемещений; измерители скоростных характеристик; измерители электрических величин; измерители расхода определенных параметров.

От вида выходной величины: электрические, которые в свою очередь подразделяются на аналоговые, на выходе которых получается непрерывный сигнал, цифровые, на выходе которых получается цифровой сигнал, дискретные, на выходе которых получается одно из нескольких возможных значений и импульсные, на выходе которых получается импульс, амплитуда которого определяется выходным сигналом; неэлектрические

Как правило наиболее удобными являются электрические датчики ввиду удобства передачи, обработки и преобразования электрических величин [42]

По необходимости внешнего сигнала для работы:

— Пассивные, которые не нуждаются во внешнем источнике энергии и осуществляют непосредственное преобразование измеряемой величины в выходной сигнал

— Активные, которые нуждаются во внешнем источнике энергии и, в ответ на изменение измеряемых величин, изменяют свои характеристики

По точке отсчета: абсолютные, у которых измеряемый параметр не зависит от условий эксперимента и внешней среды; относительные, у которых

измеряемый параметр имеет разные трактовки в зависимости от условий эксперимента

По типу действия: индуктивные; емкостные; оптические; и другие.

Важными параметрами любых датчиков являются диапазон измеряемых значений и диапазон входных значений. Первый параметр показывает границы измеряемых величин, которые датчик может преобразовать в выходной сигнал, находясь в пределах установленных погрешностей. Второй параметр показывает границы выходных параметров датчика в случае его корректной работы. Также важной характеристикой любого датчика является соотношение уровней измеряемого сигнала и соответсвующего ему выходного сигнала, в операторном виде являющееся передаточной функцией датчика и однозначно определяющей его характеристики в статике и динамике.

Еще одним несомненно важным параметром датчика является его точность в диапазоне измеряемых значений, определяющая макимально возможное отклонение результата измерений от его истинного значения т.к. по своей сути выходной результат является значением измеряемой величины с некоторой погрешностью. Выделяют аддитивную погрешность, постоянную во всем диапазоне измерений и определяемую шумами различной природы и мультипликативную, зависящую от уровня измеряемой величины и возникающую вследствие особенностей различных элементов датчиков, например из-за старения или неисправности регулировки отдельных элементов. Кроме того на точность влияет т.н. нелинейность датчика в нектором диапазоне, выражающаяся в изменении коэффициента наклона передаточной функции. [47] Также в некоторых датчиках вследствие трения и структурных изменений компонентов может появится явление гистерезиса, заключающееся в получении разных значений выходного сигнала при тех же значениях измеряемой величины в разные интервалы времени [48]. Для борьбы с данными эффектами и повышения точности измерений проводят процедуру калибровки датчиков [49].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Горбачев, Роман Александрович, 2018 год

Список литературы

1. S. Garichev, N. Eremin Technology of Management in Real Time: A textbook (in English). In 2 parts. - M.: MIPT, 2013.

2. Е.Э.Страшинин Основы теории автоматического управления, Часть 1. Ли-неиные непрерывные системы управления.: Учебное пособие - Екатеринбург: УГТУ, 2000.

3. А. А. Никитин Управление техническими системами.: Учебное пособие -Красноярск: СФУ, 2007. - 145 с.

4. Брауэр В. Введение в теорию конечных автоматов; пер. с нем. - М.: Радио и связь, 1987. - 392 с.

5. Liptser R. S., Shiryayev A. N. Statistics of random processes. - 3rd edition. -New York: Springer-Verlag, 2005.

6. Е. В. Никульчев Идентификация динамических систем на основе симметрии реконструированных аттракторов : учеб. Пособие - М. : МГУП, 2010. - 100 с.

7. Методы классическои и современнои теории автоматического управления / под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. - М. : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000.

8. Самарскии А. А. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры - М. : Наука, Физматгиз, 1997.

9. Toby J. Nicholson Total automation: Impacts systems / Proc. of IET Professional Development Course on Railway Signalling and Control Systems (RSCS 2012) -259-268 pp.

10. Yihui Wang, Miao Zhang, Jiaqi Ma, Xuesong Zhou Survey on Driverless Train Operation for Urban Rail Transit Systems - Urban Rail Transit, Volume 2, Issue 3-4, 2016. - 106-113 pp.

11. P.G.Howlett, I.P.Milroy, P.J.Pudney Energy-Efficient Train Control - IFAC Proceedings, Volume 26, Issue 2, Part 4, July 1993. - 1081-1088 pp.

12. Деич A. M. Методы идентификации динамических объектов - М. : Энергия, 1979.

13. Слатин В. В. Определение динамических характеристик объекта регу- ли-рования в нормальном режиме его функционирования - Автоматика и телемеханика, 1968. - No 4.

14. Браеерман Э. М. Восстановление дифференциального уравнения объек- та в процессе его нормальнои эксплуатации / Автоматика и телемеханика, 1966. - No 3.

15. Никульчев Е.В. Геометрическии подход к моделированию нелинеиных систем по экспериментальным данным : монография / Е. В. Никульчев - М. : МГУП, 2007.

16. Биркгоф Дж. Д. Динамические системы / Дж. Д. Биркгоф. - М. ; Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2002. (переизд. 1941).

17. Е.В Никульчев Идентификация динамических систем на основе симметрий реконструированных аттракторов.: Учебное пособие. - М.: МГУП, 2010. - 100 с. ISBN 978-5-8122-1081-6

18. Понтрягин Л.С., Болтянскии В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов - М. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит, 1969. - 384 с.

19. Ерофеев Е.В. Выбор оптимальных режимов ведение на АЦВМ с применением метода динамического программирования / Труды МИИТа, вып. 228, 1967.

20. Jazwinski, Andrew H. Stochastic processes and filtering theory / Academic Press, New York, 1970.

21. Kalman, R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems. / Journal of Basic Engineering 82 (1): 1960. - 35—45 pp.

22. Ingvar Strid, Karl Walentin Block Kalman Filtering for Large-Scale DSGE Models / Computational Economics — Т. 33 (3): 2009. - 277-304 pp.

23. Г. Ф. Савинов О некоторых особенностях алгоритма оптимальной фильтрации Калмана — Бьюси / Авиакосмическое приборостроение № 6, 2007.

24. М. Юмагулов Введение в теорию динамических систем. Учебное пособие / M: Лань, 2015. - 272 с.

25. Alligood K., Sauer T., Yorke J. CHAOS. An introduction to dynamical system. - Springer, 1996. - 603 p.

26. Д. Бертсекас Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа / М.: Радио и связь, 1987. - 400 с.

27. Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe Convex optimization // Cambridge: Cambridge university press, 2004. - 716 p.

28. Зорич В. А. Математический анализ. Часть 1. - изд. 2-е, испр. и доп. - М.: ФАЗИС, 1997.

29. Самойленко В. И., Пузырев В. А., Грубрин И. В. Техническая кибернетика, учеб. Пособие / М., изд-во МАИ, 1994. - 280 с.

30. Галеев Э.М., Тихомиров В. М. Краткий курс теории экстремальных задач. / М.: МГУ, 1989. - 204 с.

31. Э. М. Галеев, В. М. Тихомиров Оптимизация: теория, примеры, задачи / М., Эдиториал УРСС, 2000. - 320 с.

32. А.Г. Александров Оптимальные и адаптивные системы / М., Вышая школа, 1989. - 263 с.

33. В. В. Петров Автоматизированные системы управления дорожным движением в городах / Омск: Изд-во СибАДИ, 2007. - 104 с.

34. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования / M.: Наука, 1972. - 768 с.

35. О. В. Симагина, В.М. Матюнин Теория управления: учебное пособие / Новосибирск : изд-во СибАГС, 2014. - 135 с.

36. Aidan O'Dwyer Handbook of PI and PID controller tuning rules 3nd Edition. / London: Imperial College Press, 2009.

37. Денисенко В.В. ПИД-регуляторы: вопросы реализации. / СТА, N04, 2007. - 86 - 97 с.; N01, 2008. - 86-99 с.

38. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. / М.: Наука, 1981.

39. Штеинберг Ш.Е., Сережин Л.П., Залуцкии И.Е., Варламов И.Г. Проблемы создания и эксплуата- ции эффективных систем регулирования / Промышленные АСУ и контроллеры, N07, 2004. - 1-7 с.

40. Шубладзе А.М., Гуляев С.В., Шубладзе А.А. Оптимальные автоматически настраивающиеся об- щепромышленные регуляторы / Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, N010, 2002. - 30-33 с.

41. В.М. Шарапов, Е.С. Полищук, Н.Д. Кошевой, Г.Г. Ишанин, И.Г. Минаев, А.С. Совлуков. Датчики: Справочное пособие / Москва: Техносфера, 2012. -624 с.

42. Дж. Фрайден Современные датчики. Справочник. Перевод с английского Ю. А. Заболотной / ТЕХНОСФЕРА Москва Техносфера-2005, 2005.

43. Бессекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления / Изд. 4-е, перераб. И доп. - Спб., Профессия, 2007. - 752 с.

44. Густав Олссон, Джангуидо Пиани Цифровые системы автоматизации и управления / СПб.: Невский Диалект, 2001.

45. Е.М. Гордин, Ю.Ш. Митник, В.А. Тарлинский Основы автоматики и вычислительной техники / Москва «Машиностроение», 1978.

46. Г. Виглеб. Датчики. Устройство и применение / Москва. Издательство «Мир», 1989.

47. Иванов М.А., Макаренко Б.Н. Функциональный метод исследования нелинейных радиотехнических систем // Радиотехника-1980.-Т.З5, № 4.-С. - 13-24 с.

48. Красносельский М. А., Покровский А. В. Системы с гистерезисом. / М.: Наука, 1983.

49. Лифиц И.М. Основы стандартизации, метрологии, сертификации. / М.: Юрайт, 2001.

50. Ван дер Зил. А. Шумы при измерениях. / М.: Мир, 1979.

51. 3. Букингем М. Шумы в электронных приборах и системах. / М.: Мир, 1986.

52. В.М. Полунин, Г.Т. Сычев, А.И. Шумаков Физические основы измерении: Конспект лекциий / Курск. гос. техн. ун- т. Курск, 2004. - 261 с.

53. Norman S. Nise Control Systems Engineering / 7th ed. Willey, 2014. ISBN: 1118170512

54. R. C. Dorf, R. H. Bishop Modern Control Systems / 12th ed. Prentice Hall 2010. ISBN: 0136024580

55. B. Friedland Control System Design: An Introduction to State-Space Methods. / Dover Publications, 2005 ISBN: 0486442780

56. Franklin, Gene, J. David Powell, and Abbas Emami-Naeini Feedback Control of Dynamic Systems. / 6th ed. Prentice Hall, 2009. ISBN: 9780136019695.

57. Astrom, Karl, and Richard Murray. Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. / Princeton University Press, 2008. ISBN: 9780691135762.

58. Van de Vegte, John. Feedback Control Systems. / 3rd ed. Prentice Hall, 1993. ISBN: 9780130163790.

59. Alexander Kossiakoff, William N. Sweet, Samuel J. Seymour, Steven M. Biemer Systems Engineering Principles and Practice / 2nd Edition Willey 2011 ISBN: 978-0-470-40548-2

60. Benjamin S. Blanchard, John E. Blyler System Engineering Management / 5th Edition 2016. ISBN: 978-1-119-04782-7

61. Mohammad Jamshidi System of Systems Engineering: Innovations for the Twenty-First Century / Willey, 2008. ISBN: 978-0-470-19590-1

62. Crowder, James A., Carbone, John N., Demijohn, Russell Multidisciplinary Systems Engineering / Springer, 2016. ISBN: 978-3-319-22397-1

63. Иносэ Х. Управление дорожным движением / Х. Иносэ, Т. Хамада; под ред. М. Я. Блинкина: Пер. с англ. - М.: Транспорт, 1983. - 248 с.

64. Блинкин, М. Я. Сколько стоят автомобильные дороги в России [Электронный ресурс] / М.Я. Блинкин, Е.М. Решетова. - Материалы семинара «Золотые километры» 27 ноября 2013 года, НИУ ВШЭ, Москва. Режим доступа:

hse.ru/infrafuture/presentation

65. Геращенко Е. Подрядчики пропустили поезд [Электронный ресурс] / Е. Геращенко, Х. Аминов / Коммерсантъ. No143, 2013. - 7 c. Режим доступа:

http://www.kommersant.ru / doc/2254144

66. Технология H-Bahn. Проекты H-Bahn. Преимущества. Режим доступа: http://www.h-bahn.info

67. Семенов В. В. Математическое моделирование динамики транспортных по-токв мегаполиса / В. В. Семенов. - М.: Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша, Препринт No34, 2004. - 44 с. Режим доступа:

keldysh.ru/papers/2004/prep34/prep2004_34.html

68. Хейт, Ф. Математическая теория транспортных потоков / Ф. Хейт; под ред. И. Н. Коваленко: Пер. с англ. - М.: Мир, 1966. - 287 с.

69. Швецов, В. И. Математическое моделирование транспортных потоков / В. И. Швецов / Автоматика и телемеханика, No11, 2003. - 3-46 c.

70. Якимов М.Р. Транспортное планирование: создание транспортных моделей городов: монография / М.Р. Якимов. - М.: Логос, 2013. - 188 с.

71. Якимов М.Р. Научная методология формирования эффективной транспортной системы крупного города : автореф. дис. на соиск. учен. степ. д-ра техн. наук (05.22.01) / Якимов Михаил Ростиславович; МАДИ. - М., 2011. -46 с.

72. Руководство по прогнозированию интенсивности движения на автомобильных дорогах. Отраслевой дорожный методический документ : Утв. распор. Минтранса России от 19.06.2003 г. № ОС-555-р / М.: Росавтодор, 2003. - 87 с.

73. Хабаров, В. И. Марковская модель транспортных корреспонденций [Текст] / В. И. Ха-баров, Д. О. Молодцов, С. Г. Хомяков / Доклады ТУСУРа, № 1 (25), ч. 1., 2012. - 113-117 с.

74. Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учеб. пособие / Гасников А.В., Кленов С.Л., Нурминский Е.А., Холодов Я.А., Шамрай Н.Б.; Под ред. А.В. Гасникова. - М.: МФТИ, 2010. - 362 с.

75. Морозов И. И. Численное исследование транспортных потоков на основе гидродинамических моделей / И. И. Морозов и др / Компьютерные исследования и моделирование, т. 3., № 4., 2011. - 389-412 с.

76. Lighthill M. J., Whitham G. B. On kinematic waves: II. A theory of traffic on long crowded roads / Proc. Roy. Soc. London, Ser. A., V. 229, 1955. - 317-345 PP.

77. Кокорева А. В. Гидродинамические модели автотранспортных потоков [Текст]: дис. на соиск. учен. степ. канд. физ.-мат. наук (01.02.05) / Кокорева Анастасия Владимировна; МГУ. - М., 2007. - 123 с.

78. Shvetsov V. I., Helbing D. Macroscopic dynamics of multilane traffic / Phys. Rev.- E, V. 59, 1999. - 6328-6339 pp.

79. Дубелир, Г. Д. Городские улицы и мостовые / Г. Д. Дубелир. - Киев: Типография имени А. М. Пономарева, 1912. - 152 с.

80. Блинкин, М. Я. Транспорт в городе, удобном для жизни : лекция, прочитанная 02.09.2010 в рамках проекта «Публичные лекции Полит.ру» [Электронный ресурс] / М. Я. Блинкин. - М.: 2010. Режим доступа:

http://www.polit.ru/article/2010/10/14/transport/

81. Хуснуллин, М. Ш. Современное состояние магистральной улично-дорожной сети : презентация [Электронный ресурс] / Международная конференция «Городское планирование: Транспортный аспект. Российский и международный опыт» - М. Институт Генплана Москвы, 2013. Режим доступа:

https://stroi.mos.ru/uploads/user_files/files/presentations/%D0%A1%D0%B5%D0%

82. На дорогах Москвы половина автомобилей — из других регионов [Электронный ресурс] / Газета.ш. - 23.10.2014. Режим доступа:

http://www.gazeta.ru/auto/news/2014/10/23/n_6586941.shtml

83. Москва не будет вводить ограничения на въезд для машин из других регионов [Электронный ресурс] / Газета.ш. - 07.09.2014. Режим доступа:

http://www.gazeta.ru/auto/news/2014/09/07/n_6457913.shtml

84. Ильинское-Усово [Электронный ресурс] / Информационный центр ГК «Мортон». Режим доступа:

http://www.ilyinskoeusovo.ru/

85. Красногорский узел. Павшинская пойма - документы [Электронный ресурс] / Заключение экспертной комиссии государственной экологической экспертизы по проекту планировки территории «Павшинская пойма» в Красногорском районе Московс-кой области от 17.02.2004 г. № 585-э. Режим доступа:

http://www.kr-uz.ru/pavpdoc1.htm

86. Прогрессивные транспортные системы ГК «Мортон» одобрены Правительством МО [Электронный ресурс] / Московская перспектива. - 25.11.2014. Режим доступа:

http://www.mperspektiva.ru/corp/4236

87. Транспорт - сердце экономики [Электронный ресурс] / Мария Ракова / Большая Москва. - 10.12.2014. - № 28. - 6-7 c. Режим доступа:

http://bolshayamoskva.info/news/big_moscow/transport_the_heart_of_the_-economy

88. Prigogine I. A Boltzmann-like approach to the statistical theory of traffic ow / Theory of Trafic Flow. Ed. Herman R. Amsterdam: Elsevier, 1961.

89. Prigogine I., Andrews F. C. A Boltzmann-like approach for traffic ow / Oper. Res., V.8, 1960. - 789-797 pp.

90. Prigogine I., Herman R. Kinetic Theory of Vehicular Traffic. - N.Y.: Elsevier, -1971.

91. KuËhne R. D. Freeway speed distribution and acceleration noiseeCalculations from a stochastic continuum theory and comparison with measurements / Proc. 10th Int. Sympos. on Transport. and Trafic Theory. Ed. Gartner N. H. N.Y.: Elsevier, 1987. - 119-137 pp.

92. KuËhne R. D., Kroen A. Knowledge-based optimization of line control systems for freeways / Int. Conf. Articial Intelligence Appl. Transportation Engineering. San Buenaventura, California, June 20-24 1992. - 173-192 pp.

93. Payne H. J. Models of freeway trafic and control / Mathematical Models of Public Systems. Ed. Bekey G. A. - V. 1. - La Jolla, CA: Simulation Council, 1971. - 51-61 pp.

94. Альберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. - М.: Наука, 1977.

95. Хартман К., Лецкий Э., Шерер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. - М.: Мир, 1977. - 552 с.

96. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1962. - 349 с.

97. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения. М.: Наука. 1968. - 547 с.

98. Aved'yan E., Learning Systems, Springer-Verlag, London, 1995