Помехоустойчивые методы идентификации информационно-измерительных и управляющих систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Сурков, Денис Михайлович

• Сурков, Денис Михайлович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сурков, Денис Михайлович

Введение.

Глава 1. Обзор методов идентификации информационно-измерительных и управляющих систем

1.1. Задачи идентификации и особенности их решения.

1.2. Общая постановка задачи идентификации информационно-измерительных и управляющих систем.

1.3. Практическая реализация методов идентификации.

1.4. Идентификация коэффициентов передаточной функции объекта с помощью испытательных сигналов в виде время-степенных функций.

Глава 2. Формирование время-степенных сигналов и идентификация моделей объектов и систем управления ' ;

2.1. Аналоговая реализация генератора испытательных сигналов.

2.2. Принципы формирования испытательных сигналов при цифровой реализации генератора.

2.3. Формирование системы испытательных сигналов для идентификации объектов первого и второго порядков.

2.4. Формирование системы испытательных сигналов для идентификации моделей следящего привода и автоматической системы сопровождения объекта по направлению с помощью цифровых испытательных сигналов.

Глава 3. Экспериментальное определение коэффициентов передаточной функций объектов при наличии помех

3.1. Обработка откликов объектов методами низкочастотной фильтрации.

3.2. Обработка откликов объектов методами статистической обработки сигналов.

3.3. Обработка откликов объектов методами вэйвлетфильтрации.

Глава 4. Способ идентификации навигационных параметров объектов с помощью испытательных сигналов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Помехоустойчивые методы идентификации информационно-измерительных и управляющих систем»

Актуальность проблемы. В современной науке и технике непрерывно увеличивается число задач, для решения которых используют информационно-измерительные и управляющие системы. К таким задачам можно отнести управление различными технологическими линиями или процессами, двигательными и генераторными установками, летательными аппаратами, контроль и измерение параметров, реализацию сложных научных экспериментов в астрофизике и ядерной физике. Развитие информационных технологий и элементной базы, а также повышение требований к качеству управления способствуют широкому применению информационно-измерительных систем. На рис. 1 представлены данные компании Rodel&Partner Consulting за 2005 год о доле затрат на внедрение информационно-измерительных систем в различных отраслях промышленности. Отмечается тенденция к увеличению присутствия информационно-измерительных и управляющих систем в промышленном управлении и по отраслям машиностроения.

Отрасли % от общей суммы затрат

Химия н ц ц—нищ >1 |

Машиностроение |ИИИИИИМИИЕЖ1

Переработка нефги НВНВНВИНЕТО Измерительная аппаратура ШЯЯЯШЯЯШШШкШЛ Электронная аппаратура НИИМММЯНЕО Металлургия ШШШШШШШШ2 Бумажная промышленность ЙНВВИЖ2 Выпуск пластмасс l№Q Мегаялообрабогка IBBEJEI Пищевая промышленность НЕЮ Моторостроение ■E3EJ Офисное оборудование E3Q

Рис. 1. Оценка затрат по отраслям промышленности

К управляющим системам предъявляют высокие требования к качеству управления, для обеспечения которых необходимо получить точное математическое описание объекта. Сложность современных объектов управления часто настолько высока, что аналитических подходов к математическому описанию оказывается недостаточно для получения достоверной модели поведения объекта в предполагаемых условиях эксплуатации или при проведении научных экспериментов. Эти условия, как и свойства самого объекта управления, могут не соответствовать расчётным, изменяться с течением времени или быть неизвестными заранее. В таких случаях для получения точного математического описания используют различные методы, основанные на решении задач идентификации. Теоретические и практические вопросы идентификации объектов и систем управления рассматривались в работах таких учёных, как В. В. Солодовников, В. Я. Ротач и др. Поскольку задачи идентификации являются некорректными, возникают определённые сложности при наличии различного рода внешних воздействий, влияющих на погрешность задания исходных данных и приводящих к неустойчивым вычислительным процедурам.

Таким образом, с целью получения математического описания сложных объектов и систем управления с высокой степенью точности в реальных условиях эксплуатации, существует необходимость в разработке помехоустойчивых методов активной идентификации и соответствующего программно-аппаратного обеспечения.

Актуальность диссертационного исследования обусловлена необходимостью решать такие задачи с заданной точностью за короткое время, используя при этом относительно простые алгоритмы.

Объект исследования: объекты, входящие в состав информационно-измерительных и управляющих систем.

Предмет исследования:

• методы активной идентификации параметров объектов и систем управления;

• способы формирования активных входных воздействий;

• методы активной идентификации параметров объектов при высоком уровне помех.

Целью работы является разработка помехоустойчивых методов активной идентификации информационно-измерительных и управляющих систем, а также устройств для формирования активных воздействий с заданной точностью.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

• анализ существующих методов идентификации информационно-измерительных и управляющих систем;

• разработка устройства аналогового формирования испытательных сигналов специальной формы;

• разработка программного обеспечения для цифрового формирования испытательных сигналов специальной формы;

• разработка методики активной идентификации информационно-измерительных и управляющих систем с использованием испытательных сигналов специальной формы при высоком уровне помех;

• разработка помехоустойчивого способа активной идентификации с использованием сигналов специальной формы для прецизионного измерения навигационных параметров объектов.

Методы исследования. В работе использованы методы имитационного моделирования, численные методы, методы статистической обработки данных, методы цифровой обработки сигналов.

Научная новизна. В диссертации разработаны и выносятся на защиту следующие основные положения:

1. Предложено устройство для формирования аналоговых испытательных сигналов в виде время-степенных функций, отличающееся использованием интеграторов с нелинейными элементами и цепями линеаризации их характеристик, управляемое микроконтроллером. В качестве нелинейных элементов предложено использовать полевые транзисторы с управляющим р-n переходом.

2. Предложена программная реализация алгоритма формирования цифровым способом испытательных сигналов в виде время-степенных функций.

3. Разработана помехоустойчивая методика активной идентификации параметров объектов, входящих в состав информационно-измерительных и управляющих систем с помощью испытательных сигналов специальной формы, отличающаяся применением алгоритмов фильтрации помех на основе вэйвлет-преобразований.

4. Разработан способ прецизионного измерения навигационных параметров объектов с использованием импульсных испытательных сигналов, отличающийся тем, что регистрация откликов осуществляется тремя идентичными каналами, расположенными в одной неподвижной приёмной системе и осуществляется измерение длительности откликов, а не всего частотного спектра.

Практическая значимость работы.

1. Устройство для формирования аналоговым способом испытательных сигналов специальной формы в широком диапазоне длительности, может быть использовано в составе информационно-измерительных и управляющих систем в подсистемах текущей идентификации параметров объектов, стройство позволяет производить идентификацию коэффициентов передаточных функций объектов. На устройство подана заявка на полезную модель № 2006106473.

2. Разработанное программное обеспечение может быть использовано для формирования испытательных сигналов для идентификации объектов с передаточными функциями первого и второго порядков, в частности для идентификации системы следящего привода и систем азимутального и угломестного приводов радиотелескопа.

3. Методика идентификации информационно-измерительных и управляющих систем может быть использована для получения их точного математического описания при высоком уровне помех. Методика позволяет добиться высокой точности определения коэффициентов передаточных функций.

4. Способ прецизионного определения навигационных параметров объектов с использованием импульсных испытательных сигналов может быть использован при проведении экспериментов в астрофизике, а также в радио- и эхолокационных исследованиях. На способ получен патент РФ № 2254588.

Внедрение результатов работы.

Методика активной идентификации объектов автоматизации при высоком уровне помех, принята к внедрению в ОАО «Астраханское центральное конструкторское бюро».

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на второй Всероссийской научно - технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий.» (Восточно - сибирский государственный технологический университет, Улан - Удэ, 2001 г.), на 6 Всероссийской научно - технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2002 г.), на научно - практической конференции «Пути повышения эффективности АПК в условиях вступления России в ВТО» (Уфа, 2003 г.), на международной конференции «Электрификация сельского хозяйства». (Уфа, 2005 г.) на научно - технических конференциях профессорско-преподавательского состава Астраханского государственного технического университета (Астрахань, 2002, 2003, 2004, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 140 страницах машинописного текста, содержит 84 рисунка, список литературы включает 101 наименование.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Сурков, Денис Михайлович

Основные результаты диссертационной работы

В работе выполнены системный анализ отечественных и зарубежных источников патентной информации и классификация существующих методов идентификации динамических объектов автоматизации, а также обозначены пути повышения точности и достоверности результатов процедуры активной идентификации объектов управления с помощью испытательных сигналов специальной формы на основе проведенных автором исследований и экспериментов.

Разработано устройство аналогового формирования сигналов в виде время - степенных функций, отличающиеся тем, что в качестве переменного сопротивления использован управляемый нелинейный элемент, позволяющий существенно расширить диапазон изменения постоянной времени интегратора, в качестве устройства управления применён микроконтроллер, работающий по оригинальному алгоритму. Устройство защищено приоритетом на полезную модель №2006106473.

Разработана программа «Генератор время-степенных сигналов», позволяющая формировать испытательные сигналы в виде время-степенных функций с требуемой амплитудой и длительностью. Программа позволяет генерировать сигналы в виде звуковых файлов формата wav и осуществлять вывод испытательных сигналов с помощью плат аналогового вывода.

Программа «Генератор время-степенных сигналов» опробована экспериментально при идентификации параметров RC-звеньев первого и второго порядков и моделей системы следящего привода и угломестного и азимутального приводов в системе автоматического сопровождения объекта по направлению, входящей в состав управляющей системы радиотелескопа. Погрешности результатов идентификации коэффициентов передаточных функций составили:

- для четырёхполюсника первого порядка: АКо=0.4%; Aai=6%; Abj=7%;

- для четырёхполюсника второго порядка: АК0=1%; Аа!=5%; Аа2=6%;

- для следящего привода: АКо=0.5%; Aai=l%; Аа2=6%;

-для угломестного и азимутального приводов радиотелескопа: ДКо=1%; Aa,=4%; Аа2=3%; АЬ,=5%.

Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования разработанной программы для идентификации объектов автоматизации с передаточными функциями первого и второго порядков, как без полинома числителя, так и с полиномом числителя.

Приведены результаты исследований алгоритмов идентификации объектов автоматизации при наличии внешних шумовых воздействий, имитируемых с помощью встроенного в программный продукт SpectraPLUS генератора шума, и установлено, что наличие шумов в отклике объекта приводит к значительным погрешностям результатов определения коэффициентов передаточных функций и необходимости фильтрации. Для повышения точности результатов идентификации исследованы различные способы фильтрации откликов:

- с помощью фильтра низких частот;

- с помощью статистической обработки;

- с помощью методов вэйвлет-фильтрации.

Установлено, что наибольшую точность при обработке зашумлённых откликов объекта обеспечивают ортогональные фильтры с конечной маской (вэйвлет типа «Symlet»)

На основании проведённых исследований разработана инженерная методика активной идентификации объектов автоматизации различного назначения при наличии внешних шумовых воздействий. Произведён качественный и количественный анализ влияния шумовых составляющих на точность идентификации параметров объектов автоматизации.

С использованием методов активной идентификации с помощью испытательных сигналов специальной формы разработан способ прецизионного определения навигационных параметров излучающих и отражающих объектов, защищенный патентом РФ № 2254588, позволяющий увеличить производительность и точность одновременного измерения координат и вектора скорости объектов. Погрешность измерения координат уменьшается в 100 раз в сравнении с измерениями обычной антенной. При заданной точности измерения применение данного способа позволяет использовать антенны меньших размеров, что особенно важно для бортовой аппаратуры в аэрокосмических применениях.

Научная новизна теоретических положений и результатов экспериментальных исследований, полученных автором

Для системного решения задач исследования автором представлена классификация существующих методов идентификации параметров объектов автоматизации, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию ) средств для определения параметров объектов автоматизации различной структуры.

Предложено устройство для формирования аналоговых испытательных сигналов специальной формы на основе интеграторов с полевыми транзисторами с управляющим р-n переходом и с цепями линеаризации их вольтамперных характеристик, управляемое микроконтроллером и позволяющее производить идентификацию объектов автоматизации третьего порядка.

Разработана программная реализация алгоритма цифрового формирования испытательных сигналов специальной формы с помощью плат аналогового вывода и генерации выходных сигналов в виде звуковых файлов формата wav и аналоговым выводом этих сигналов, апробированная при идентификации моделей.

Получены результаты экспериментальных исследований алгоритмов идентификации объектов автоматизации различного назначения с фильтрацией откликов объекта при наличии помех на основе вэйвлет-преобразований.

Разработана инженерная методика активной идентификации параметров объектов автоматизации различного назначения с помощью испытательных сигналов специальной формы с применением алгоритмов фильтрации помех на основе вэйвлет-преобразований.

Разработан способ прецизионного определения навигационных параметров излучающих и отражающих объектов, защищенный патентом РФ № 2254588, позволяющий увеличить производительность и точность одновременного измерения координат и вектора скорости объектов.

Методы исследования, достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы

Разработка теоретических положений и создание на их основе практических рекомендаций стало возможным благодаря комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов исследования. Решение ряда задач теории идентификации, поставленных в работе, стало возможным благодаря известным достижениям указанных научных дисциплин и не противоречит их положениям, базируется на строго доказанных выводах фундаментальных и прикладных наук, таких как математический анализ, математическая статистика, теория цифровой обработки сигналов, теория оптимизации и планирования эксперимента. Созданные методики идентификации объектов автоматизации согласуются с опытом их проектирования.

Разработанные технические решения опробованы экспериментально. Экспериментальные исследования метрологически обеспечены и проводились на экспериментальной базе Астраханского государственного технического университета. Разработанные методики и алгоритмы установки опробованы и прошли испытания и успешно используются в опытно-конструкторском процессе в КБ. Результаты эксперимента и испытаний анализировались и сопоставлялись с известными экспериментальными данными других исследователей.

Достоверность научных положений, выводов и результатов работы подтверждена применением современных методов исследований, результатами проведённых НИР, адекватностью полученных теоретических и экспериментальных данных, а также практическим использованием результатов работы.

Практическая и научная полезность результатов диссертационной работы

Результаты, полученные в диссертационной работе позволяют повысить эффективность проведения НИР и ОКР при создании новых устройств и модернизации известных в КБ предприятий отрасли, повысить качественные результаты разработок.

Разработанные автором устройства и инженерные методики их использования в задачах идентификации объектов автоматизации позволяют и существенно сократить объем экспериментальных исследований, что дает возможность значительно снизить затраты материальных ресурсов, денежных средств и времени на проведение натурных испытаний. Кроме этого, отдельные теоретические результаты являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как электроника и обработка сигналов.

Разработанные и запатентованные схемотехнические решения и алгоритмы позволяют поднять качественные показатели известных устройств, повысить точность их работы и достоверность полученных результатов идентификации при их использовании. Идеи некоторых оригинальных устройств могут быть использованы при проектировании новых технических систем машиностроения.

Разработанное устройство аналогового формирования испытательных сигналов может быть использовано для идентификации различных объектов автоматизации, а также в составе адаптивных систем в подсистеме идентификации параметров объектов управления. Устройство защищено приоритетом на полезную модель № 2006106473.

Разработанное программное обеспечение может быть использовано для формирования испытательных сигналов для идентификации объектов автоматизации.

Разработанная инженерная методика активной идентификации при высоком уровне помех может быть использована в других областях науки и техники для обработки зашумлённых сигналов.

Разработанный способ идентификации параметров излучающих и отражающих объектов с помощью испытательных сигналов, защищенный патентом РФ № 2254588, может быть использован в эхо- и радиолокации для прецизионного определения навигационных параметров объектов.

Результаты экспериментальных исследований различных объектов автоматизации, элементов радиоэлектронных устройств, приведенные в работе, представляют практический интерес при проектировании новых и модернизации известных устройств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сурков, Денис Михайлович, 2006 год

1. Александровский Н. М., Дейч А. М. Методы определения динамических характеристик нелинейных объектов (обзор) // Автоматика и телемеханика, №1, 1968, с. 167-188.

2. Аналоговые коммутаторы. Схемотехника №6, 200 I.e. 16 -18

3. Андрианова Л. П., Шаймарданов Ф. А. Идентификация коэффициентов передаточных функций динамических объектов. Уфа: УГАТУ.-1997.

4. Андриевский Б. Р., Фрадков А. Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами в системе MatLab. СПб.: Наука, 1999.

5. Барабаш Ю. Л. Коллективные статистические решения при распознавании.-М.: Радио и связь, 1983.-224 с.

6. Бессонов А. А., Загашвили Ю. В., Маркелов А. С. Методы и средства идентификации динамических объектов. Л.: Энергоатомиздат, 1989, 280с.

7. Бор Н. Атомная физика и человеческое познание. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1961.-151 с.

8. Васильев В. И. Распознающие системы: Справочник.-К.: Наукова думка, 1983.-230 с.

9. И. Витюк К. Т., Гриценко П. И. и др. Судовые электроустановки и их автоматизация. М., «Транспорт», 1977. 496 с.

10. Второе амплуа звуковой карты. Компьютерра, №18-19, 1999г., с. 22-26.

11. Горелик A. JL, Скрипкин В. А. Методы распознавания. Изд. 2.-М.: Высшая школа, 1984.-219 с.

12. Горошков Б. И. Элементы радио электронных устройств. М.: «Радио и связь». - 1988. с. 129-130.

13. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. - 294 с.

14. Дейч А. М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.

15. Денисов A.M. Введение в теорию обратных задач. М.: Изд-во МГУ, 1994. 207 с.

16. Дмитриев А. Н., Егупов Н. Д., Шершеналиев Ж. Ш. Спектральные методы анализа, синтеза и идентификации систем управления. -Фрунзе, Илим, 1986.

17. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. /Пер. с англ.-М.: Мир, 1978.-510 с.

18. Дьяконов В. П. Справочник по алгоритмам и программам на языке бейсик для персональных ЭВМ. М: «Наука», 1987. с. 137 138.

19. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика.-СПб: Братство, 1994.-365 с.

20. Заездный А. М. Основы расчётов по статистической радиотехнике. М: Связь 1969.

21. Иванов В. А., Чемоданов Б. К., Медведев В. С. Математические основы теории автоматического регулирования. М: «Высшая школа», 1971.

22. Келехсаев Б. Г. Нелинейные преобразователи и их применение. М.: «Солон-Р».- 1999. с. 95-98.

23. Кузин J1. Т. Основы кибернетики: Основы кибернетических моделей. Т.2.-М.: Энергия, 1979.-584 с.

24. Кузовков Н. Т., Карабанов В. А., Салычев О. С. Непрерывные и дискретные системы управления и методы идентификации. М.: Машиностроение, 1978.

25. Лихачёв В. Д. Практические схемы на операционных усилителях. М.: ДОСААФ, 1981.-80с., с. 65.

26. Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков A. J1. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000.-548 с.

27. Музыкин С. Н., Родионова Ю. М. Моделирование динамических систем. Ярославль: Верхне -Волж. книж. изд., 1984.

28. Музыкин С. Н., Родионова Ю. М. Моделирование нелинейных систем с использованием белошумовой идентификации. М.: Можайский полиграф, комбинат, 1999.-200 с.

29. Нудельман П. Я. Полиномные синтезаторы частотных и временных характеристик.-М.: Связь, 1975. 128 с.

30. Опадчий Ю. Ф., Глудкин О. П., Гуров А. И. Аналоговая и цифровая электроника. М: «Радио и связь», 1996 г.

31. Острейховский В. А. Моделирование систем. М.: Наука, 1997.

32. П. Хоровиц, У. Хилл. Искусство схемотехники. М.: «Мир».-1993. 1том. с. 146- 149.

33. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учебное пособие.-М.: Высшая школа, 1997.-389 с.

34. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. -М.: Наука, 1988. -280 с.

35. Пугачёв В. С., Козаков И. Е., Евланов JI. Г. Основы статистической теории автоматических систем. -М.: Машиностроение, 1974.

36. Пупков К. А., Егупов Н. Д., Трофимов А. И. Статистические методы анализа, синтеза и идентификации систем автоматического управления. М. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1998.

37. Р. Стил. «Принципы дельта модуляции», М., Связь, 1979.

38. Романов В.Г. Обратные задачи математической физики. М.: Наука, 1984. 261 с.

39. Ротач В. Я. Об адаптивных системах с текущей идентификацией объекта. Автоматизация в промышленности. № 6, 2004 г.

40. Рязанов 10. А. Проектирование систем автоматического регулирования. 2 е изд. М: «Машиностроение», 1967.

41. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 1997.

42. Слуцкий В.З., Фогельсон Б.И., Левичев В.Г., Ягодин О.Г. Основы радиотехники и радиолокации. М., Воениздат, 1961, 356 с.

43. Смирнов Н. В, Дунин-Барковский И. В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М: Наука 1969.

44. Современные методы идентификации систем. / Под ред. П. Эйхскоффа. -М.: Мир, 1983.

45. Современные методы проектирования систем автоматического управления. П/р Петрова Б. Н., Солодовникова В. В., Тонгеева Ю. Н.;М: «Машиностроение», 1967.

46. Солодовников В. В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматлит., 1960.

47. Справочник по радиолокации. Под. ред. М. Скольник. М., Советское радио. 1977. стр. 337-362.

48. Справочник по теории автоматического управления. / Под ред. А. А. Красовского. М.: Физматлит, 1987.

49. Сурков Д. М. Идентификация объектов автоматизации / Д.М. Сурков // «Наука: Поиск 2003». Сб. науч. статей: Вып. 1, Астрахань 2003 г., сс. 334-336 / ISBN 5-89388-057-9.

50. Сю Д., Мейер А. Современная теория автоматического управления и её приложения. М.: Машиностроение, 1972.

51. Темников Ф. Е., Афонин В. А., Дмитриев В. И. Теоретические основы информационной техники.-М.: Энергия, 1979.-511 с.

52. Технические средства диагностирования. Справочник: Клюев В. В., Пархоменко П. П. и др. М.: Машиностроение, 1989.-672 с.

53. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач.-М.: Наука, 1986.-287 с.

54. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. /Пер. с англ.-М.: Мир, 1978.-410 с.

55. Уинстон П. Искусственный интеллект. /Пер. с англ.-М.: Мир, 1980.-520 с.

56. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1977.-320с.

57. Хофман Д. Техника измерений и обеспечение качества. М: Энергоатомиздат, 1983.470 с.

58. Цернер В., Андреа К. Задачи диагностики паровых турбин и система диагностики «Сименс». // Теплоэнергетика, 1993, № 5, с. 65-73.

59. Цыпкин Я. 3. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984.-520 с.

60. Штыкин М. Д. Разработка программно математического комплекса белошумовой идентификации динамических объектов в системах автоматизации технологических процессов. Дисс. канд. техн. наук. М.: МИП, 1992.

61. Эйксхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1979.

62. Эйксхофф П. Основы идентификации систем управления: оценивание параметров и состояния. М.: Мир, 1975.

63. Abry, P., Ondelettes et turbulence. Multiresolution, algorithms de decomposition, invariance d'echelles. Diderot Editeur, Paris, 1997.

64. Berkner К., Wells Jr., R. 0., A correlation-dependent model for denoising via nonorthogonal вэйвлет transforms, CML TR 98-07, Rice University, 1998.

65. Daubechies, I., Ten lectures on вэйвлетз: CBMS-NFS Ser. Appl. Math., 1992.

66. Donoho D. L. De-noising by soft-thresholding, IEEE Trans. On Inform. Theory, vol. 41(3): pp. 613-627, 1995.

67. Goldner, K.: Mathematische Grundlagen fur Regelungstechniker. 3. Aufl. Leipzig: VEB Fachbuchverlag 1970.

68. Grigoriev R. O. Identification and Control of Symmetric System // Phys. Rev. E57, 1550,1998.

69. Knupfer, A.:Technic digitaler Rechenanlagen. Berlin: VEB Verlag Technik 1969.).

70. Lang, M., Guo, H., Odegard J. E., Burrus C. S., Wells Jr, R. O., Noise reduction using an undecimated discrete вэйвлет transform. IEEE Signal Processing Letters, 3: 10-12, 1996.

71. Lange, F. H.: Signale und Systeme, Bd. 1. Spectrale Darstellung. 2. Aufl. Berlin: VEB Verlang Technik 1975.

72. Lange, F. H.: Signale und Systeme, Bd. 3. Regellose Vorgange. 2. Aufl. Berlin: VEB Verlang Technik 1973.

73. Ljung L. and T. Glad. Modeling of Dynamic Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J. 1994.

74. Ljung L. System Identification Theory for the User. Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J. 2nd edition, 1999.

75. Ljung L. System Identification Toolbox User's Guide. Computation. Visualization. Programming. Version 5. The Math Works, Inc. 2000.

76. Mallat, S., A theory for multiresolution signal decomposition: The вэйвлет representation: IEEE Trans. Patt. Anal. Machine Intell., 11, 674-693, 1989.

77. Oppenheim J. and A. S. Willsky. Signals and Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J. 1985.

78. Shensa, M. J., The discrete вэйвлет transform: wedding the a trous and Mallat algorithms. IEEE Trans. Sig. Proc., 40(10), 2464-2482, 1992.

79. Soderstrom Т., Stoica P. System Identification. Prentice Hall International, London. 1989.

80. Пат. 98116599. Способ и устройство для определения траектории кабельной линии в кабелепроводной системе технической установки, а также используемый при этом детектор / Сименс Акциенгезелльшафт (DE). Опубл. 27.06.2000.

81. Пат. 2124711. Способ идентификации аэродинамических характеристик автоматически управляемых летательных аппаратов по результатам лётных испытаний / Летно-исследовательский институт им. М. М. Громова. Опубл. 10.01.1999.

82. Пат. 97111851. Способ и система для тестирования цифрового канала связи с переменными или фиксированными скоростями передачи данных / Квэлкомм Инкорпорейтед (US). Опубл. 20.06.1999.

83. Пат. 2068576. Устройство для определения частотных характеристик звеньев динамических систем / Институт надежности машин АН Беларуси (BY). Опубл. 27.10.1996.

84. Пат. 94032213. Способ последовательной активной идентификации аэродинамических характеристик автоматически управляемых летательныхаппаратов по результатам испытаний / Летно-исследовательский институт им. М. М. Громова. Опубл. 27.06.1996.

85. Пат. 94006456. Способ определения метрологических характеристик АЦП с использованием аналогового тестового сигнала / Басий В.Т., Березовская Л.Б., Гофайзен О.В. Опубл. 20.08.1996.

86. Пат. 94006398. Способ определения характеристики ЦАП с использованием тестового сигнала / Басий В.Т., Березовская Л.Б., Гофайзен О.В. Опубл. 27.01.1996.

87. Пат. 2169940. Способ измерения передаточной функции / Пензенский технологический институт. Опубл. 27.06.2001.

88. Пат. 97107306. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Уфимский государственный авиационный технический университет. Опубл. 27.03. 1999.

89. Пат. 93028385. Идентификатор параметров объекта регулирования регулятором с известными параметрами / Куртис И. В. Опубл. 10.03.1997.

90. Пат. 2166789. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Гарипов Ф.Г., Юлдашбаев Ш.А. Опубл. 10.05.2001.

91. Пат. 2125287. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Шаймарданов Ф.А., Андрианова Л.П., Гарипов Ф.Г. Опубл. 20.01.1999.

92. Пат. 99114636. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов / Гарипов Ф. Г. Юлдашбаев Ш. А. Опубл. 20.05.2001.

93. Пат. № 97105434. Способ определения коэффициентов передаточных функций линейных динамических объектов и задатчик пробных сигналов для его осуществления / Шаймарданов Ф.А., Андрианова Л.П., Гарипов Ф.Г. Опубл. 20.04.1999.

94. Пат. № 93026925. Идентификатор колебательности замкнутой системы / Куртис И. В. (UA). Опубл. 10.03.1997.

95. Пат. 2002117591. Адаптивная система управления нестационарными объектами со связанными параметрами / Воронежская государственная технологическая академия. Опубл. 20.02.2004.

96. Пат. 2189622. Способ идентификации линейного объекта / Кемеровский государственный университет, Карташов В. Я. Опубл. 20.09.2002.

97. Пат. 2189621. Способ идентификации линейного объекта / Кемеровский государственный университет, Карташов В. Я. Опубл. 20.09.2002.

98. Заявка 2006106473/22 МПК7 G 05 В 23/00. Задатчик время-степенных пробных сигналов / Сурков Д. М., заявитель Астраханский гос. тех. ун-т.; № 2006106473/22/007009; приоритет 01.03.06.