Модели и алгоритмы управления мониторингом водоемов с помощью малогабаритного беспилотного подводного комплекса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Князев Сергей Иванович

• Князев Сергей Иванович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Князев Сергей Иванович

Введение

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Схема системы мониторинга

1.2 Основные факторы появления неопределенностей в системе мониторинга водоемов

1.3 Робастные и адаптивные системы управления

1.4 Датчики для анализа вредных веществ в воде

1.5 Обзор существующих конструкций автономных необитаемых подводных аппаратов

1.5.1 Классификация необитаемых подводных аппаратов

1.5.2 Автономные подводные аппараты

1.5.3 АНПА Галтель - Алеврит

1.5.4 АНПА Марлин-350

Выводы по первой главе

Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ВОДОЕМОВ РОБОТОТЕХНИЧЕСКОГО ТИПА (СМВРТ)

2.1 Структура СМВРТ

2.2 Структура МБПК

2.3 Алгоритм планирования движения МБПК

2.4 Структура ЧМИ

2.5 Математическая модель МБПК

2.5.1 Кинематический анализ движения МБПК

2.5.2 Динамический анализ движения МБПК

2.5.3 Моделирование вращательного движения МБПК

2.5.4 Математические модели рулей глубины и направления и уравнения управляющих электроприводов поворота винтов

2.5.5 Моделирование взаимодействия МБПК с окружающей средой

2.5.6 Управляющие силы

Выводы по второй главе

Глава 3. ИЗУЧЕНИЕ УПРАВЛЯЕМОГО ДВИЖЕНИЯ МБПК

3.1 Планирование траектории движения

3.2 Обобщенная математическая модель движения МБПК

3.3 Синтез алгоритма системы управления

3.4 Моделирование движения МБПК по поверхности

3.5.Модель возмущающих воздействий

3.5.1. Случайные модели возмущений

3.5.2 Дерминированные импульсные модели возмущений

Выводы по третьей главе

Глава 4. АНАЛИЗ ДВИЖЕНИЯ МБПК ПО ЗАДАННОЙ ТРАЕКТОРИИ

4.1 Управление движением по заданной прямолинейной траектории

4.2 Моделирование движения МБПК по прямой

4.3 Дифференциальные уравнения движения МБПК

4.4 Метод синтеза регулятора на основе декомпозиции системы уравнений

4.5 Решение системы несвязанных уравнений

4.6 Алгоритм определения параметров управления МБПК

4.7 Результаты моделирования

4.8 Структура системы управления МБПК

4.9 Описание информационной системы

4.10 Экспериментальная оценка показателей качества мониторинга водоемов для трех способов мониторинга

Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы управления мониторингом водоемов с помощью малогабаритного беспилотного подводного комплекса»

Введение

Актуальность темы исследования. Внутренние водоемы России включают в себя около 2 млн. пресных и соленых озер общей площадью более 22 млн. га, кроме того насчитывается свыше 4,3 млн. га водохранилищ, 120 тыс. рек суммарной протяженностью свыше 2,3 млн. км, пруды площадью 140 тыс. га. Управление окружающей средой предполагает проведение мероприятий по контролю за состоянием воды практически в каждом водоеме. Для этого применяется система комплексного анализа состояния водных ресурсов, включающая контроль качественных и количественных характеристик воды во времени. Одним из основных этапов исследования качества воды в системе мониторинга водоемов (СМВ), является отбор проб, который в настоящее время осуществляется операторами на стационарных постах, укомплектованных соответствующим оборудованием. Стационарность постов наблюдения часто делает невозможной обеспечение оперативного контроля на различных участках объекта наблюдения. Поэтому, приходится использовать специальные плавсредства - надводные лаборатории, а в ряде случаев и экипировку для погружения. Выполнение этих работ требует привлечения десятков тысяч специалистов-экологов, которые вынуждены затрачивать сотни тысяч часов на выполнение работ по забору проб воды. Такой способ получения проб является крайне трудоемким и достаточно опасным. Поэтому, существует проблема оперативного и безопасного получения информации, необходимой и достаточной для отбора проб для оценки качества водоема и принятия соответствующих ситуации мер. Решение этой проблемы возможно при применении в структуре СМВ роботизированных мобильных платформ (РМП) надводного и/или подводного базирования. Такой подход позволяет обеспечить быстрый забор проб воды в заданных точках и доставлять образцы и необходимую информацию оператору, находящемуся на посту наблюдения. В тоже время, методы, модели и алгоритмы управления СМВРТ, обеспечивающие

эффективный, в смысле быстродействия и точности, процесс отбора проб, требуют дальнейшего развития. Актуальным направлением исследования является синтез оптимальных управляющих алгоритмов и совершенствование структурных связей элементов СМВРТ, а также разработка методов планирования траекторий движения и построения алгоритмов управления на основе математических моделей, с учетом как детерминированных, так и случайных возмущений.

Степень разработанности темы исследования. В ведущих странах мира постоянно совершенствуются системы мониторинга водных объектов -это позволяет обеспечить учет и контроль качественных и количественных характеристик воды во времени. Сегодня, экологический мониторинг водного объекта предполагает создание специальной сети пунктов наблюдения. Осуществление наблюдений на них регламентировано ГОСТом 17.1.3.07-82, требования к месту отбора проб происходит согласно ГОСТу 17.1.5.-85. В развитых странах мира для повышения эффективности и безопасности процесса отбора проб воды активно проводятся исследования по разработке и созданию СМВ с применением РМП. Достаточно привести примеры таких роботов для диагностики загрязнения воды Shoal (США BMTGroup университет Essex), АНПА Марлин-350 (Россия), институт проблем морских технологий ДВО РАН, АНПА Галтель - Алеврит (Россия институт проблем морских технологий ДВО РАН) и другие. Эти роботы, в основном, ориентированы на применение в морских акваториях. Для систем мониторинга внутренних небольших водоемов требуется создать небольшие, но маневренные малогабаритные беспилотные подводные комплексы (МБПК), оснащенные бортовыми устройствами для автоматического забора проб воды, которые позволяют осуществлять как телеуправляемое, так и автономное движение и производить забор проб воды в заданных точках. Для математического моделирования функционирования СМВРТ применяются системные методы и процедуры, такие как: абстрагирование и

конкретизация; анализ и синтез, формализация; декомпозиция; линеаризация и выделение нелинейных составляющих; структурирование и макетирование, которые разработаны в работах: С. Оптнера, Э. Квейда, С. Янга, Е.П. Голубкова, Ю.Н. Черняка и многих другими. Особенностью СМВРТ является то, что один из ее элементов представляет собой подводный робот, совершающих движение в условиях внешних воздействий. Изучению управляемого движения подводных аппаратов и роботов посвящены работы В.Г. Пешехонова, Ю.А. Лукомского, А.Н. Дмитриева, И.Б. Иконникова, А.Н. Сагалевича, В.Ф. Филаретова, В.А. Челышева, В.С. Ястребова (Россия), Л.Л. J.N. Gores, G. Griffiths (США), C. Mott (Норвегия), JG Bellingham (Канада) и многих других. Для моделирования неопределенностей применяются интервальные, а также стохастические подходы, основанные на методах наименьших квадратов и калмановской фильтрации. Большую роль в решении задач по изучению управляемого движения мобильных роботов в условиях неопределенностей внесли отечественные и зарубежные ученые: Александров А.А., Андреев А.А., Воронов А.А., Востриков А.С., Гноенский А.С., Ляпунов А.М., Нетушил А.В., Попов Е.П., Смагина Е.М., Соболев О.С., Солодовников В.В., Chen C.T., Desoer C.A., Kwakernaak H., Rosenbrock H.H., Wolowich W.A. и др.

Фундаментальные исследования адаптивных систем управления последние годы получают все более широкое распространение в работах Андриевского Б.Р., Букова В.Н., Красовского А.А., Фрадкова А.Л., Якубовича В.А. и других. В работах, посвященных робастному управлению, показано, что на практике знание законов статистических распределений неопределенных величин зачастую является трудновыполнимым условием, проще задаваться только верхними и нижними границами их распределений, то есть перейти к понятию интервальной неопределенности. Использование различных типов выпуклых множеств (параллелепипедов, эллипсоидов и др.), характеризующих эти границы, формирует различные методы гарантированного множественного оценивания.

Объектом исследования является система экологического мониторинга водоемов роботизированного типа (СМВРТ), в состав которой входят: оператор - человеко-машинный интерфейс - малогабаритный беспилотный подводный комплекс.

Предметом исследования являются структурные связи элементов СМВРТ, модели и алгоритмы управления, обеспечивающие эффективный, в смысле быстродействия и точности, процесс отбора проб в заданных точках водоема.

Цель исследования является повышение эффективности системы мониторинга водоемов (СМВРТ) с помощью малогабаритного беспилотного подводного комплекса (МБПК) и разработанных моделей и алгоритмов управления, обеспечивающих повышение быстродействия и точности отбора проб воды в заданных точках.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели сформулированы следующие основные задачи:

1.Разработка структуры системы мониторинга водоемов и ее элементов.

2. Разработка метода модульного планирования кусочно - линейной траектории движения малогабаритного беспилотного подводного комплекса в режимах автономного движения при мониторинге водоемов.

3. Разработка моделей управляющих факторов, с переменным вектором тяги и системой рулей направления и глубины, обеспечивающих движение малогабаритного беспилотного подводного комплекса для забора проб воды в заданных точках водоема и моделей внешних возмущающих воздействий детерминированного и случайного типа, действующих на МБПК.

5. Разработка алгоритмов управления и математических моделей, описывающих автономное движение малогабаритного беспилотного

подводного комплекса по заданным траекториям при отборе проб, с учетом свойств окружающей среды и средств локальной навигации.

6. Разработка метода синтеза параметров многоканального регулятора на основе декомпозиции движения на заданное и возмущенное и решение задачи об автономном управлении движением малогабаритного беспилотного подводного комплекса по заданной траектории при наличии внешних возмущений.

7. Проведение экспериментальных исследований функционирования прототипа системы мониторинга водоемов и сравнительная оценка показателей качества.

Научную новизну диссертации составляют:

- структура системы мониторинга водоемов, включающая оператора, и МБПК, отличающаяся от известных наличием человеко- машинного интерфейса, реализующего метод модульного планирования точек отбора проб при автономном движении по кусочно - линейным траекториям МБПК;

-математические модели, описывающие процесс отбора проб воды, отличающиеся от известных тем, что устанавливают системные связи двух видов управления при движении по заданному закону и возмущенному движению относительно заданного, с учетом свойств окружающей среды и средств локальной навигации;

- метод синтеза многоканального регулятора, отличающийся от известных тем, что подбирается такой вектор корректирующих управляющих воздействий, который позволяет выполнить декомпозицию системы уравнений возмущенного движения и найти оптимальные параметры регулятора по качественным показателям переходного процесса;

-модели управляющих факторов, отличающиеся от известных тем, что движение МБПК реализовано одновременно тремя управлениями,

построенными на логических условиях, обеспечивающих быстрый подход МБПК в заданные точки водоема, с учетом внешних возмущающих воздействий детерминированного и случайного типа.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в исследовании системных связей и закономерностей функционирования и развития СМВРТ. В результате взаимодействия элементов удается реализовать возможности оператора и МБПК и достичь максимальной эффективности в смысле быстродействия и точности автономного выхода на заданные точки водоема и, как следствие, повысить эффективность процесса мониторинга водоема. Практическая значимость работы состоит в создании прототипа СМВРТ на основе разработанной структуры, которая может быть использована для проведения исследований в рамках решения задач экологического мониторинга в том, числе сбора проб воды в заданных оператором точках водоема. Результаты проведенных в работе исследований использованы при выполнении гранта РФФИ №08-08-00438-а, гранта РНФ 14-39-00008 2014г. гранта РФФИ 14-08-00773А 2018г.

Методология и методы исследования. Математические модели и алгоритмы управления построены на принципе декомпозиции управляющих воздействий. Оператор определяет координаты точек отбора проб в водоеме и передает эти данные в блок планирования бортового вычислителя МБПК, где производится расчет траектории движения и создается основное управляющее воздействие, обеспечивающее движение МБПК по заданной траектории. Также, создается контур корректирующего управления, направленного на устранение отклонений, возникших из-за наличия возмущений и помех. Реализация такой стратегии управления, позволяет максимально точно и быстро осуществлять отбор проб. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, проектирования технических систем экологического назначения, теории автоматического управления, теоретической механики, методы

математического моделирования динамических систем, методы оптимального планирования и проектирования, основанные на многомерном зондировании пространства. При создании программных продуктов использованы математические пакеты МаШСАО, Ма^аЬ, SoHdWorks.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математические модели и алгоритмы управления, построенные на принципе декомпозиции управляющих воздействий, позволяют оператору планировать и задавать координаты точек для отбора проб, а МБПК выполнять операцию отбора проб в автономном режиме.

2. Метод зондирования водоема на основе модульного планирования траектории движения МБПК в виде кусочно-линейных отрезков траектории, основанный цикле движения 2R2P, позволяет обеспечить максимальное быстродействие при отборе проб воды в заданных точках водоема.

3. Математические модели заданного и возмущенного движения МБПК, позволяют определить управляющие и корректирующие факторы и обеспечивают движение по траекториям при заборе проб воды в заданных точках водоема, как на поверхности, так и на заданной глубине.

4. Алгоритмы управления СМВРТ, позволяют обеспечить автономное движение МБПК по заданным оператором точкам при наличии случайных и импульсных возмущающих воздействий с учетом свойств окружающей среды за счет переменных векторов тяги и рулей направления и глубины.

Степень достоверности и апробации результатов работы. Основные научные результаты диссертации получены на основе математического аппарата теории систем и теории автоматического управления и механики, а также методов экспериментальных исследований. Результаты

экспериментальных исследований согласуются с теоретическими результатами.

Апробация работы. Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на международных и всероссийских конференциях: всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидации последствий стихийных бедствий» (Воронеж, 2016), VIII Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы науки» ( Москва, 2019), XIV Всероссийской научно-технической конференции и школы молодых ученых, аспирантов и студентов «МИКМУС» МГТУ (Москва, 2019), Балтийском форуме (Калининград,

2019), Международной конференции «Завалишинские чтения» (Уфа, 2020), Международной мультидисциплинарная конференции по промышленному инжинирингу и современным технологиям, FarEastCon2020, (Владивосток,

2020), Международной конференции «Завалишинские чтения» (С.Петербург, 2021), на научно-технических семинарах кафедры механики, мехатроники и робототехники (Курск, 2016-2021) и другие.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 10 научных работ, в том числе 3 статьи в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, 4 статьи в изданиях, индексируемых в международной наукометрической базе Scopus.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, насчитывающего 87 наименований. Основная часть работы изложена на 138 страницах машинописного текста, включая 61 рисунок и 4 таблицы.

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 1.1 Схема системы мониторинга.

Мониторинг - это процесс систематического или непрерывного сбора информации о параметрах сложного объекта или деятельности для определения тенденций изменения параметров. В мониторинге водных объектов можно выделить представленные на рис. 1.1 подсистемы. Экологический мониторинг (мониторинг окружающей среды) - это комплексная система наблюдений за состоянием окружающей среды, оценки и прогноза изменений состояния окружающей среды под воздействием природных и антропогенных факторов[1-10].

Рис. 1. 1 Подсистемы в мониторинге водных объектов

Следует различать мониторинг поверхностных водных объектов с учетом данных мониторинга, осуществляемого при проведении работ в области гидрометеорологии и смежных с ней областях; мониторинг

состояния дна и берегов водных объектов, а также состояния водоохранных зон; мониторинг подземных вод с учетом данных государственного мониторинга состояния недр; мониторинг водохозяйственных систем, в том числе за гидротехнические сооружения, а также мониторинг объема вод при водопотреблении и водоотведении. Система контроля предусматривает согласованную программу работ по гидрохимии, гидрологии, гидробиологии и получение данных, характеризующих качество воды по физическим, химическим, гидробиологическим показателям. Задачи мониторинга гидросферы: определение и постоянное слежение за основными гидрологическими показателями водоемов, к которым можно отнести: форму, размеры, глубину, площадь поверхностного испарения, течение и т.д.; определение важнейших органолептических, физико-химических, бактериологических и гидробиологических показателей водоема; оценка влияния естественного и антропогенного факторов на состояние водоема; прогнозирование будущего состояния водных источников. Важнейшей задачей контроля качества поверхностных вод является правильный выбор пунктов забора проб воды.

1.2 Основные факторы появления неопределенностей в системе

мониторинга водоемов

Процесс мониторинга характеризуется появлением неопределённых параметров нахождение характеристик законов распределения и функций принадлежности которых, обычно является затруднительным. К таким факторам относятся: неточное определение глубины водоема, береговой линии, появление плавающих препятствий. Дополнительно к этому, при применении роботов следует отнести изменение режимов функционирования блоков МБПК, в связи с надводным и подводным режимами[46].

Разработке систем управления, обеспечивающих автономное перемещение подводных роботов посвящены статьи Дмитриева, И.Б.Иконникова, А.Н.Сагалевича, В.Ф. Филаретова, В.А. Челышева, В.С. Ястребова (Россия), Л.Л.Вагущенко, Ю.П. Кондратенко, А. Ю.Е. Шамарина (Украина), J.N. Gores, G. Griffiths (США), C. Mott (Норвегия), JG Bellingham (Канада) [1-10, 48-51]. Существуют следующие режимы управляемого движения по заданным управляющим программам; обеспечение стабилизации параметров, определяющих состояние объекта; траекторное управление движением; терминальное движение; движение по заданным ориентирам. Большое число публикаций посвящено вопросам исследования и разработки теоретических основ построения системы управления процессом мониторинга в условиях неопределённости параметров. Для работы системы управления МБПК в таких условиях возможно применение разных стратегий управления, основанных на робастных или адаптивных алгоритмах. Адаптивные системы управления последние годы получают все более широкое распространение в задачах, где изменение параметров происходит в широком диапазоне с достаточно высокой скоростью [49-60]. Таким системам посвящены работы Андриевского Б.Р., Букова В.Н., Красовского А.А., Фрадкова А.Л., Якубовича В.А. и других [61-80].

В современной теории автоматического управления одним из направлений является поиск решения проблемы построения систем управления, эффективно функционирующих в типичных для реальных технических объектов условиях ограниченной неопределенности их базовых характеристик. Различают структурную и параметрическую неопределенности. Параметрическая неопределенность означает, что неизвестными остаются постоянные (неизменные во времени) параметры математической модели. Значения параметров, используемые при синтезе алгоритмов управления, называют номинальными. В практических случаях реальные значения параметров могут существенно отличаться от

номинальных. Такая неопределенность ограничивается интервалом, заданным максимально и минимально возможными значениями параметра, в пределах которого этот параметр может изменяться. В ситуациях, когда исходная информация позволяет сформировать статистические характеристики, соответствующие изменению параметра в рамках заданного интервала, можно использовать плотность усеченного в этом интервале распределения значений неопределенного параметра, в частности, нормальный закон распределения [4].

С одной стороны, неопределенности, возникшие в результате принятых в математической модели допущений, обусловливают неполную адекватность модели реальным процессам, происходящим в СМВРТ, что может приводить к отклонениям МБПК, от заданной траектории и потере устойчивости и управляемости. С другой стороны, модель может описываться достаточно точно соответствующими уравнениями, однако коэффициенты изменяются заранее непредсказуемым образом. Такой вид неопределенности характерен для ситуаций, когда варьируются условия эксплуатации; изменяются режимы работы; возникают отказы функциональных узлов и программного обеспечения (ПО) [4].

Для моделей, в которых меняются параметры объекта управления в широких диапазонах, может применяться теория чувствительности, основанная на гипотезе малости вариаций параметров относительно их номинальных значений и с помощью функций чувствительности, позволяющая оценивать влияние параметрической неопределенности на траектории системы и показатели их качества[4].

Другой подход заключается в использовании аппарата теории интервальных систем, допускающий гипотезу произвольной неопределенности параметров, принадлежащих прямоугольному параллелепипеду в пространстве параметров, и решающий задачу поиска

условий устойчивости Гурвица для значений вектора параметров, соответствующих угловым точкам параллелепипеда [11].

Возмущающие воздействия, точная информация о которых отсутствует в силу реальных особенностей, присущих скорости течений водоемов изменение береговой линии ветровая нагрузка, приводящая к возникновению волн, также являются факторами неопределенного типа.

В задачах управления в явной или неявной форме задаются критерии качества управления. В этом случае, неопределенность целей управления, заключается в необходимости одновременно обеспечивать наилучшие показатели процесса управления по разным критериям. Например, желательно иметь высокий уровень точности, минимальное быстродействие и одновременно высокие оценки по энергозатратам. Отсюда вытекают противоречивые требования, когда улучшение одного показателя приводит к ухудшению другого и наоборот. Для таких задач применяются комплексные критерии. Распространенным является метод линейно-квадратичной оптимизации LQG -регулятор.

1.3 Робастные и адаптивные системы управления

Робастные системы управления относятся к классу систем с ограниченной степенью неполноты информации об объекте. В них используются такие алгоритмы управления, которые не требуют своей коррекции по ходу процесса (одинаковый алгоритм управления), они призваны обеспечить удовлетворительное качество процесса управления при любых возможных вариациях характеристик объекта в ограниченных пределах. В таких системах управления используется фиксируемый заранее алгоритм управления, который должен обеспечить требуемые, достижимые показатели качества работы в условиях реализации неопределенных факторов, изменяющихся в некотором заранее известном и ограниченном

диапазоне их возможных значений. К преимуществам подхода относят принципиально более простую структуру управления, не требующую применения идентификаторов, адаптеров, устройств автоматического изменения алгоритма управления, то есть система одноконтурного вида. Недостатками являются возникающие проблемы робастной устойчивости и качества[3], а также снижение показателей работы системы по выбираемым показателям её эффективности по сравнению с идеализированным вариантом наличия полного объема информации об объекте[81-87].

Другой класс систем управления, получивший название адаптивные, характеризуется тем, что управляющие параметры или алгоритмы управления адаптируются к возмущающим воздействиям с целью оптимального управления системой. В условиях, когда робастные системы с заранее заданными входными параметрами и структурой не могут обеспечить требуемое управляющее воздействие из-за изменения динамических характеристик объекта управления, применяются адаптивные системы.

1.4 Датчики для анализа вредных веществ в воде

Инструменты экологического мониторинга водоемов включают в себя систему отбора проб, позволяющую осуществлять отбор воды в различных точках водоема и доставлять ее для исследования свойств воды в условиях стационарной лаборатории. Для расширения функциональных возможностей системы мониторинга на борту МБПК могут устанавливаться датчики для анализа вредных веществ, которые позволяют оперативно получить информацию о состоянии воды. На сегодняшний день существуют портативные тестеры, позволяющие измерять количество тяжелых частиц в воде (total dissolved solids - TDS) в PPM (part per million) от 0 до 1000 (иногда до 10000), а также определять физическое содержание растворённого в воде кислорода. Наиболее востребованными в нашей стране сегодня является

прибор Extech D0600+. Кроме того, на борту МБПК возможна установка Хлориметра CL200+, который используется для выполнения высокоточных измерений содержания в воде хлора. Основным преимуществом прибора, является широкий диапазон замеров (0,01 - 10 мг/л) и мультифункциональность изделия, которое позволяет замерить рН, а также окислительно-восстановительный потенциал проверяемой воды. Область применения прибора: выполнение измерений с целью определения содержания в воде хлора, рН и ОВП в котлах, бассейнах, аквариумах, системах водоподготовки и т.п. [47-48].

1.5 Обзор существующих конструкций автономных необитаемых

подводных аппаратов

В развитых странах мира активно проводятся исследования по разработке и созданию роботизированных мобильных платформ (РМП), которые могут применяться для систем мониторинга. Достаточно привести примеры таких устройств, как робот для диагностики загрязнения воды Shoal (США BMTGroup университет Essex), АНПА Марлин-350 (Россия), институт проблем морских технологий ДВО РАН, АНПА Галтель - Алеврит (Россия институт проблем морских технологий ДВО РАН) и другие [17-20].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Князев Сергей Иванович, 2022 год

Список литературы

1. Инзарцев А.В., Павин А.М., Багницкий А.В. Планирование и осуществление действий обследовательского подводного робота на базе поведенческих методов //Подводные исследования и робототехника. - 2013. - № 1 (15). - С. 4-16.

2. Melman S., Bobkov V., Inzartsev A., Pavin A. Distributed Simulation Framework for Investigation of Autonomous Underwater Vehicles' RealTime Behavior // Proceedings of the OCEANS'15 MTS/IEEE Conference. Washington DC, USA. - 2015. -Pp.1201-1206

3. Pavin A., Inzartsev A., Eliseenko G., Lebedko O., Panin M. A Reconfigurable Webbased Simulation Environment for AUV // Proceedings of the OCEANS'15 MTS/IEEE Conference. Washington DC, USA, 2015.

4. Инзарцев А.В., Павин А.М., Елисеенко Г.Д, Родькин Д.Н., Сидоренко А.В., Лебедко О.А., Панин М.А. Реконфигурируемая кроссплатформенная среда моделирования поведения необитаемого подводного аппарата // Подводные исследования и робототехника. - 2015. - № 2 (20). - С. 28-34.

5. Pavin A. Underwater Object Recognition in Photo Images // Proceedings of the OCEANS'15 MTS/IEEE Conference. Washington DC, USA, 2015. -P.201-206.

6. Инзарцев А.В., Павин А.М., Лебедко О.А., Панин М.А. Распознавание и обследование малоразмерных подводных объектов с помощью автономных необитаемых подводных аппаратов // Подводные исследования и робототехника. - 2016. - № 2 (22). - C. 36-43.

7. Инзарцев А.В., Матвиенко Ю.В., Павин А.М., Рылов Н.И. Мониторинг морского дна с применением технологий интеллектуальной обработки данных поисковых устройств на борту автономного необитаемого подводного аппарата // Подводные исследования и робототехника. - 2015. -№ 2 (20). - С. 20-27.

8. Pavin A., Inzartsev A., Eliseenko G. Reconfigurable Distributed Software Platform for a Group of UUVs (Yet Another Robot Platform) // Proceedings of the OCEANS'16 MTS/IEEE Conference. Monterey, USA, 2016. - P.801-806.

9. Inzartsev A., Pavin A., Kleschev A., Gribova V., Eliseenko G. Application of Artificial Intelligence Techniques for Fault Diagnostics of Autonomous Underwater Vehicles // Proceedings of the OCEANS'16 MTS/IEEE Conference. Monterey, USA, 2016. - P.621-626.

10. Костенко В.В., Павин А.М. Автоматическое позиционирование необитаемого подводного аппарата над объектами морского дна с использованием фотоизображений // Подводные исследования и робототехника. - 2014. - № 1(17). - С. 39-47.

11. Юревич Е.И. Основы робототехники учебное пособие для ВУЗов. -2002. - 102с.

12. Бионический плавающий робот для мониторинга природных и техногенных объектов в гидросфере. Лушников Б.В., Политов Е.Н., Тарасова Е.С., Казарян К.Г. Cloudofscience. - 2014. - Т. 1. - № 1. - С. 61-77.

13. Макаров, И. М. Робототехника. История и перспективы / И.М. Макаров, Ю.И. Топчеев. - М.: Наука, МАИ, 2003. - 352 c.

14. Костров, Б. В. Искусственный интеллект и робототехника / Б.В. Костров, В.Н. Ручкин, В.А. Фулин. - М.: Диалог-Мифи, 2008. - 224 c.

15. Боженов Ю.А., Гаврилов В.М., Жуков Ю.И., Иконников И.Б. и др. Самоходные необитаемые подводные аппараты. - Л.: Судостроение, 1986. -351с.

16. Сосонкин В.Л., Мартинов Г.М. Системы числового программного управления: Учеб. Пособие. - М.: Логос, 2005. - 296 с.

17. Необитаемые подводные аппараты военного назначения под ред. М.Д. Агеева. Владивосток: Дальнаука, 2005. - 164 с.

18. Робот для диагностики загрязнения воды [электронный ресурс]--URL:http://aquavitro.org/2010/12/24/ryba-robot-dlya-diagnostiki-zagryazneniya-vody/

19. Автономные подводные роботы: системы и технологии М.Д. Агеев, Л.В. Киселев, Ю.В. Матвиенко и др. под общ. ред. М.Д. Агеева; Институт проблем морских технологий. М.: Наука, 2005. - 452с.

20. Влияние различных сил на работу гребного винта на переднем ходу [электронный ресурс]- URL: http://helpiks.org/1-128690.html

21. Судовые движители: учеб. пособие / С.В. Антоненко; Дальневосточный государственный технический университет. -Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. - 126 с.

22. Башарин А.В., Новиков В.А., Соколовский Г.Г. Управление электроприводами. - Л.: Энергоиздат, 1982. - 264с.

23. Ганиев Р.Ф., Кононенко В.О. Колебания твердых тел - М.: Наука, 1976. - 432 с.

24. Беляев А.Н., Курмашев А.Д., Соколов О.А. Микропроцессорное управление программным движением взаимосвязанных электроприводов. В сборнике Автоматизированный электропривод, с. 324-327. / Под общ. ред. Н.Ф. Ильинского, М.Г. Юнькова. - М.: Энергоатомиздат, 1990.-544 с.

25. Павловский М.А., Акинфиева Л.Ю., Бойчук О.Ф. Теоретическая механика. Статика. Кинематика - К.: Выща школа, 1989. - 351 с.

26. Воронин А. В. Моделирование мехатронных систем: учебное пособие. - Томск: Издательство Томского политехнического университета, 2008. - 126 с.

27. Чиликин М.Г., Сандлер А.С. Общий курс электропривода: Учебник для вузов. - 6-е изд., доп. и перераб. - М.: Энергоиздат, 1981. - 576 с., ил.

28. Журавлев В.Ф. Основы теоретической механики - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. 320 с.

29. Шрейнер, Р.Т. Системы подчиненного регулирования электроприводов: Электроприводы постоянного тока с подчиненным регулированием координат: учебное пособие для вузов / Р.Т. Шрейнер. -Екатеринбург: Урал.гос.проф.-пед.ун-та, 1997. - 279 с.

30. Бесекерский В. А., Попов Е. П., «Теория систем автоматического управления» СПб.: Профессия, 2003 г.

31. Воронов А.А., «Основы теории автоматического управления: Автоматическое регулирование непрерывных линейных систем». 2-е изд., перераб. М.: Энергия, 1980. 312 с.

32. Востриков А.С., Французова Г.А. Теория автоматического регулирования Учебное пособие -Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. - 364 с. -(Серия «Учебники НГТУ»)

33. Лурье Б.Я., Энрайт П. Дж. Классические методы автоматического управления / Под ред. А.А.Ланнэ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 640 с.

34. Справочное руководство по составлении алгоритмов Электронные методические указания [электронный ресурс]- URL: http://www.fvn2009.narod.ru/Manuscripts/Algorithmization/algorithm8.htm -свободный.

35. Методы классической и современной теории автоматического управления. Учебник в 5-ти тт. Т.1: Математические модели, динамические характеристики и анализ систем автоматического управления/ Под ред. К.А.Пупкова, Н.Д.Егупова. - М.:Изд. МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004. - 656 с.

36. Основы теории автоматического регулирования. 2-е изд., перераб. и доп. /В.И. Крутов, Ф.М. Данилов, П.К. Кузьмик и др.; Под. ред. В.И. Крутова.

— М.: Машиностроение, 1984. 368 с.

37. Солодовников, В.В. Автоматическое управление и вычислительная техника / В.В. Солодовников. - М.: Мир, 1999. - 495 c.

38. Иванов В.А., Чемоданов В.К., Медведев B.C. Математические основы теории автоматического регулирования. - М.: Высш. шк., 1973.

39. Мусалимов В.М., Г.Б. Заморуев, И.И. Калапышина, А.Д. Перечесова, К.А. Нуждин. Моделирование мехатронных систем в среде MATLAB (Simulink / SimMechanics): учебное пособие для высших учебных заведений.

- СПб: НИУ ИТМО, 2013. - 114 с.

40. MATLAB 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5. Основы применения / Дьяконов В. П. М.: СОЛОН-Пресс, 2004. 768 с. - (Серия «Полное руководство пользователя»).

41. Микропроцессорные системы автоматического управления / В.А. Бесекерский, Н.Б. Ефимов, С.И. Знатдинов и др.; Под общ. ред. В.А. Бесекерского. - Л.: Машиностроение, 1988. - 365 с.

42. Красковский Е.Я., Дружинин Ю.А., Филатова Е.М. Расчет и конструирование механизмов приборов и вычислительных систем: Учеб. пособие для приборостроит. спец. вузов / Под ред. Ю.А. Дружинина. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1991. - 480 с.

43. Радиомодули AVR project Проекты на микроконтроллерах AVR / [электронный ресурс]- URL http ://avrproject.ru/publ/kak_podkljuchit/radiomoduli_nrf24l01/2-1 -0-92 -свободный.

44. Сосонкин В.Л., Мартинов Г.М. Системы числового программного управления: Учеб. Пособие. - М.: Логос, 2005. - 296 с.

45. Принцип работы эхолота [электронный ресурс]- URL. http://fastcarp.ru/tehnika/eholoti/kak-rabotaet-exolot.html

46. Л.Н. Бельдеева. Экологический мониторинг: Учебное пособие./АлтГТУ им. И.И.Ползунова.- 1999, Барнаул: Изд-во АлтГТУ.122 с..

47. Приборы для определения качества воды [электронный ресурс]- URL http://oskada.ru/analiz-i-kontrol-kachestva-vody/pribory-dlya-opredeleniya-kachestva-vody.html

48. Тестеры для воды [электронный ресурс]- URL https://gadgets-reviews.com/ru/obzory/629-kakoj-tester-dlya-vody-vybrat-8-luchshikh-devajsov.html#ixzz5xDb8po4o

49. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности М.: ФИЗМАТЛИТ, 1977. - 392 с.

50. Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. — М. : Наука, 1988.321с.

51. 5.Жолен Л., Кифер М., Дидри О., Вальтер Э. Прикладной интервальный анализ. —M.; Ижевск : Ин-т компьютерных исследований, 2005, 468с.

52. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. — Новосибирск : Наука, 1986

53. Walter E., Piet-Lahanier H. Exact recursive polyhedral description of the feasible parameter set for bounded-error models // IEEE Trans. Autom. Contr. —

1989 — 34 — С. 911-914.

54. Walter E. (Ed.) Special issue on parameter identification with error bound // Math. and Comput.in Simulation. — 1990 С. 32.

55. Norton J.P. (Ed.) Special issues on bounded-error estimation, 1, 2 // Intern. Journ. of Adaptive Control and Signal Proc. — 1994 — 8, N 1; 1995 — 9, N 2

56. Milanese M., Norton J., Piet-Lahanier H., Walter E. (Eds) Bounding approaches to system identification. — New York : Plenum, 1996

57. Кунцевич В.М. Об одновременном построении гарантированных оценок векторов состояния и параметров дискретных систем управления при ограниченных возмущениях и помехах // Кибернетика и вычисл. техника. —

1990 — № 6 — С. 1-10.

58. Cerone V. Feasible parameter set for linear models with bounded errors in all variables // Automatica. — 1993 — 29 — P. 1551-1555.

59. Norton J.P. Modal robust state estimator with deterministic specification of uncertainty // Robustness in Identification and Control, A.Garulli, A.Tesi, A.Vicino, Eds. — London : Springer,1999 — P. 62-71.

60. Кунцевич В.М., Лычак М.М., Никитенко А.С. Решение системы линейных уравнений при наличии неопределенности в ее обеих частях // Кибернетика. — 1988 — № 4 — С. 42-49.

61. Chernousko F.L., Rokityanskii D.Ya. Ellipsoidal bounds on reachable sets of dynamical systems with matrices subjected to uncertain perturbations // Journ. of Optimiz. Theory and Appl. — 2000 — 104, N 1 — P. 1-19.

62. Polyak B.T., Nazin S.A., Durieu C., Walter E. Ellipsoidal parameter or state estimation under model uncertainty // Automatica. — 2004 — 40, N 7 — P. 11711179.

63. Бакан Г.М., Волосов В.В., Куссуль Н.Н. Оценивание состояний непрерывных динамических систем методом эллипсоидов // Кибернетика и системный анализ. — 1996 — № 6 —С. 72-91.

64. Oettli W., Prager W. Compatibility of approximate solution of Linear equations with given error bounds for coefficients and right-hand sides // Numer. Math. — 1964 — 6 — P. 405-409.

65. Hollot C.V. Bound invariant Lyapunov functions: a means for enlarging the class of stabi lisable uncertain systems // Int. J. Contr. - 1987. - V. 46. - 1.

66. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. 352 с.

67. Левин В. И. Структурно-логические методы исследования сложных систем с применением ЭВМ. М.: Наука, 1987. 304 с.

68. Левин В. И. Моделирование задач оптимизации в условиях интервальной неопределенности // Известия Пензенского гос. пед. ун-та. Физико-математические и технические науки. 2011. № 26. С. 589-595.

69. Левин В. И. Оптимизация в условиях интервальной неопределенности. Метод детерминизации // Автоматика и вычислительная техника. 2012. № 4. С. 157-163.

70. Левин В. И. Оптимизация в условиях неопределенности методом детерминации // Вестник Тамбовского университета. Естественные и технические науки. 2014. Т. 19. № 3. С. 844-851.

71. Рощин В. А., Семенова Н. В., Сергиенко И. В. Вопросы решения и исследования одного класса задач неточного целочисленного программирования // Кибернетика. 1989. № 2. С. 42-46.

72. Семенова Н. В. Решение одной задачи обобщенного целочисленного программирования // Кибернетика. 1984. № 5. С. 25-31.

73. Вощинин А. П., Сотиров Г. Р. Оптимизация в условиях неопределенности. М.: Изд-во МЭИ, 1989. 224 с.

74. Ащепков Л. Т., Давыдов Д. В. Универсальные решения интервальных задач оптимизации и управления. М.: Наука, 2006. 285 с.

75. Островский Г. М., Волин Ю. М. Технические системы в условиях неопределенности. Анализ гибкости и оптимизация. М. Бином. 2008. - 325 с.

76. Островский Г. М., Зиятдинов Н. Н., Лаптева Т. В. Оптимизация технических систем. - М.: Кнорус, 2012. - 252 с.

77. Левин В. И. Дискретная оптимизация в условиях интервальной неопределенности // Автоматика и телемеханика. - 1992. - № 7. - С. 97-106.

78. Левин В. И. Булево линейное программирование с интервальными коэффициентами // Автоматика и телемеханика. - 1994. - № 7. - С. 111-122.

79. Левин В. И. Математическая теория сравнения интервальных величин и ее применение в задачах измерения, контроля и управления // Измерительная техника. - 1998. - № 9. - С. 67-79.

80. Шарый С. П. Конечномерный интервальный анализ. — Новосибирск: Изд.: «XYZ» СО РАН. -2018. [Электрон. ресурс]. URL: http://interval.ict.nsc.ru /Library/InteBooks/SharyBook.pdf

81. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. — М.: Мир. — 1987. - 262 с.

82. Ядыкин И. Б. Оптимальная настройка линейных регуляторов // Докл. АН СССР. - 1985. - т. 285, № 3. - С. 574-577.

83. Турсинбоева З. У., Абдуллаева Д. А. Синтез адаптивно-интервальных систем управления технологическими объектами // Молодой ученый. —

2018. — №25. — С. 140-142. — URL https://moluch.ru/archive/211/51730/ (дата обращения: 21.02.2020).

84. Djaferis T.E., Hollot C.V. Parameter partitioning via shaping conditions for the stability of families of polynomials // IEEE Trans. On Automatic Control. -1989. - V. 34, № 11. - Pp. 1205-1209.

85. Wei K.H., Yedavalli R.K. Invariance of strict Hurwitz property for uncertain polynomials with dependent coefficients // IEEE Trans. On Automatic Control. -1987. - V.32. - № 11. - Pp. 907-909.

86. Chapellat H., Bhattacharyya S.P., Dahleh M. Robust stability of a family of disc polynomials // Int. J. Contr. - 1990. - V. 51. - № 6. - Pp. 1353-1362.

87. Barmish B.R., Tempo R. On the spectral set for a family of polynomials // IEEE Trans. On Automatic Control. - 1998. - V.24. - № 15. - Pp. 1007-1014.