Разработка и сравнительное исследование семейства адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат технических наук Казаков, Владимир Петрович

• Казаков, Владимир Петрович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Казаков, Владимир Петрович

ВВЕДЕНИЕ.

1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ МНОГОМАССОВЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ УПРУГИХ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ.

1.1. Математическое описание многомассовых нелинейных упругих механических объектов с учетом зазоров в упругих связях.

1.1.1 Скоростная форма математического описания многомассовых нелинейных упругих электромеханических объектов.

1.1.2 Математическая модель многомассового упругого электромеханического объекта с учетом зазоров в упругих связях.

1.2. Постановка задач подавления упругих деформаций в упругих электромеханических объектах.

1.2.1 Задачи подавления упругих деформаций.

1.2.2 Задачи применения стационарных наблюдателей в реализации систем управления не полностью измеримыми упругими объектами.

1.3. Упругие электромеханические следящие системы с подчиненным управлением.

1.3.1 Типовая промышленная система с подчиненным управлением многомассовым упругим электромеханическим объектом.

1.3.2. Расчетные формулы типовых настроек контурных П - регуляторов в электромеханической системе подчиненного управления.

1.4. Расчет наблюдателя, модального управления и эталонной модели.

1.4.1 Расчет блока стационарного наблюдателя.

1.4.2 Расчет линейного (модального) управления и эталонной модели

1.5. Аналитические адаптивные системы управления с алгоритмами параметрической и сигнальной настроек.:::.

1.5.1 Полные адаптивные системы с параметрической настройкой и мажорирующими функциями.

1.5.2 Упрощенные адаптивные системы с параметрической настройкой и мажорирующими функциями.

1.5.3 Полные адаптивные системы с сигнальной настройкой и мажорирующими функциями.

1.5.4 Упрощенные адаптивные системы с сигнальной настройкой и мажорирующими функциями старших степеней роста.

1.6. Математическое описание асинхронного электродвигателя с разомкнутой системой управления.

1.7 Выводы к первой главе.

2. АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДВУХ- И ТРЕХМАССОВЫМИ УПРУГИМИ МЕХАНИЧЕСКИМИ И ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.

2.1. Двухмассовые упругие механические и электромеханические объекты

2.1.1. Исходные данные двухмассовых упругих механических и электромеханических объектов и расчет подчиненного регулирования

2.1.2. Адаптивные системы управления скоростью.

2.1.3 Адаптивные системы управления положением.

2.2 Трехмассовые упругие механические и электромеханические объекты

2.2.1 Исходные данные трехмассового упругого механического и электромеханического объектов и расчет подчиненного регулирования

2.2.2 Адаптивные системы управления скоростью.

2.2.3 Адаптивные системы управления положением.

2.3 Выводы к второй главе.

3. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДВУХ- и ТРЕХМАССОВЫМИ УПРУГИМИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.

3.1 Основы искусственных нейронных сетей.

3.1.1 Модель нейрона.

3.1.2 Функции активации.

3.1.3 Обучение искусственных нейронных сетей.

3.2 Адаптивные нейросетевые системы управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

3.2.1 Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления.

3.2.2 Разработка адаптивных нейросетевых систем управления положением двухмассового упругого электромеханического объекта

3.2.3 Разработка адаптивных нейросетевых систем управления положением трехмассового упругого механического объекта.

3.3 Выводы к третьей главе.

4. РАЗРАБОТКА ПРИКЛАДНОЙ ПРОГРАММЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И НАСТРОЙКИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДВУХ- И ТРЕХМАССОВЫМИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ С УПРУГИМИ ДЕФОРМАЦИЯМИ.

4.1 Обзор программ моделирования и настройки систем управления.

4.1.1 Программные средства отладки и моделирования.

4.1.2 Совмещение программных моделей и регуляторов с работающим оборудованием.

4.1.3 Стенды для полунатурных испытаний.

4.1.4 Настройка регуляторов в реальном времени (на примере ТЬШ-151)

4.2 Проектирование и описание программы моделирования.

4.2.1 Назначение.

4.2.2 Назначение пунктов меню и работа с приложением.

4.3 Пример моделирования адаптивной системы управления с параметрической настройкой для управления положением трехмассового упругого электромеханического объекта с учетом электромагнитной постоянной тока якоря.

4.4 Выводы к четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и сравнительное исследование семейства адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами»

Актуальность работы. Развитие современной техники и технологий невозможно представить без применения- специальных мехатронных комплексов, в состав которых входят электромеханические объекты с протяженной геометрией и упругими деформациями. К таким мехатронным комплексам как объектам управления относятся конструкции высокоточных металлорежущих станков, экстремальных роботов-манипуляторов, быстроходных наземных и морских подвижных объектов, высокоманевренных летательных аппаратов, испытательных стендов, мобильных установок аэродромного обслуживания и т. д. При этом в условиях, когда возможности современного.' конструирования и> применения новейших материалов с целью достижения" высокой точности и' высокой производительности сложных электромеханических объектов исчерпываются, дальнейшее повышение их эффективностиможет быть, достигнуто применением сложных аналитических с параметрической и сигнальной настройками или нейросетевых адаптивных систем управления:

Проектирование- аналитических с параметрической и сигнальной настройками и нейросетевых адаптивных систем.' управления« электромеханическими объектами с упругими деформациями- связано с решением, задач снижения, влияния различных факторов на качество управления: отсутствие априорной информации о- значениях массоинерционных и упругих параметров; случайное изменение нагрузки; взаимовлияние степеней подвижности объектов; варьирование параметров объектов управления.

Упругие деформации звеньев механических конструкций и передач являются одним из факторов, препятствующих повышению эффективности управления электромеханическими объектами и подлежащих подавлению средствами управления. Многостепенные упругие электромеханические объекты с собственными частотами, лежащими в полосе пропускания исполнительных приводов, определяемой их максимально возможным быстродействием, характеризуются тем, что упругие колебания возбуждаются в них при любой попытке реализовать предельное быстродействие, что приводит к снижению качественных показателей объектов, их повышенному износу, поломкам и авариям, тормозит рост их производительности[42].

В рамках метода подчиненного управления предельно возможное быстродействие, отвечающее идеализированному представлению одной степени подвижности объекта в виде жестко присоединенной к исполнительному приводу нагрузки с неизменной инерционной характеристикой, соответствует полосе пропускания следящей системы до 100-250 рад/с, т.е. 16-40 Гц [34, 40, 42]. Таким образом, при наличии упругих деформаций с частотами, лежащими в пределах 2-15 Гц, реальное быстродействие систем должно быть снижено многократно, что приводит к значительному недоиспользованию потенциальных возможностей современных исполнительных приводов. Очевидно также, что снижение быстродействия систем не решает проблему устойчивости к возникновению упругих колебаний, так как последние'могут беспрепятственно возбуждаться под действием ударной нагрузки.

Другой необходимой предпосылкой создания аналитических и нейросетевых адаптивных систем^ автоматического управления электромеханическими объектами с упругими деформациями является переход от аналоговой элементной базы электронных блоков систем управления к современной высокопроизводительной микроконтроллерной технике промышленного и бортового применения.

Внедрение на предприятиях цифрового оборудования создает предпосылки к разработке и использованию специализированных программ по расчету, моделированию и настройке адаптивных систем управления и аппаратных средств их реализации на базе промышленных контроллеров. Однако такие программы требуют от настройщиков оборудования знаний специализированного программного обеспечения (МаНаЬ, ЬаЬУ1е\у и др.), а аппаратные средства недостаточно эффективны в условиях, когда параметры системы точно не известны.

Таким образом, задачи, связанные с разработкой и настройкой аналитических и нейросетевых адаптивных систем автоматического управления электромеханическими объектами с упругими деформациями, неполными измерениями, быстро и в широких пределах изменяющимися параметрами, а также разработка комплекса программ расчета, моделирования и настройки адаптивных систем управления такими объектами являются актуальными и решаются в данной работе в рамках аналитического (беспоискового) и интеллектуального адаптивных подходов, получивших в последнее время значительное теоретическое и теоретико-прикладное развитие в. отечественной и зарубежной научно-технической литературе [4, 25, 32, 49, 52,.62, 72, 73-, 77].

Цель диссертационной работы - разработка и сравнительное исследование аналитических с параметрической и сигнальной настройками и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами, а также разработка комплекса программ для их расчета, моделирования и настройки.

В диссертационной работе ставятся и решаются следующие задачи:

1. Построить и исследовать аналитические адаптивные системы с параметрической и сигнальной настройками для управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

2. Построить и исследовать нейросетевые адаптивные системы управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

3. Провести сравнительное исследование разработанного семейства аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

4. Разработать комплекс программ расчета, моделирования и настройки семейства аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми электромеханическими объектами с упругими деформациями.

Методы исследования основаны на использовании теории управления, теории матриц, теории адаптивного управления, теории нейронных сетей. Проверка эффективности полученных теоретических результатов производилась в среде моделирования МаЙаЬ — ЗтшНпк.

Научные результаты, выносимые на защиту:

1. Аналитические адаптивные системы с параметрической и сигнальной настройками для управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами и результаты их исследования.

2. Нейросетевые . адаптивные системы управления, двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами и результаты их исследования.

3. Результаты сравнительного исследования семейства аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

4. Комплекс программ расчета, моделирования и настройки семейства аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух-и трехмассовыми «упругими электромеханическими объектами. Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработаны и проанализированы аналитические адаптивные системы с параметрической и сигнальной настройками для управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами и определены области их применения.

2. Построены и исследованы нейросетевые адаптивные системы управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами, в качестве обучающей выборки для которых использовались входные и выходные сигналы аналитических адаптивных систем управления.

3. Получены новые результаты сравнительного исследования аналитических и обученных по аналитическим алгоритмам нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

4. Построенное и изученное семейство аналитических и нейросетвых адаптивных систем используется в качестве библиотеки для разработки комплекса программ их инженерного расчета, моделирования и настройки.

Достоверность полученных результатов обеспечивается применением современных программных средств моделирования (МайаЬ-ЗшшНпк) и среды разработки приложений (МаИаЬОшёе), а также подтверждается результатами компьютерного моделирования построенных в работе аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

Значимость полученных результатов для теории и практики:

• Теоретическаязначимость диссертационной, работы состоит в том, что обобщены известные аналитические методы и выдвинут новый подход к обучению нейросетевых структур для построения семейства аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами, проведен сравнительный анализ их достоинств и недостатков и определены области их целесообразного использования.

• Практическая полезность результатов диссертационной работы состоит в том, что полученные теоретические результаты по разработке и исследованию семейства аналитических и интеллектуальных адаптивных систем применены в разработке комплекса программ расчета, моделирования и настройки адаптивных систем для конкретных инженерных приложений в различных областях техники.

Построенный в диссертации комплекс программ расчета, моделирования и настройки открывает перспективы разработки нового поколения аналитических и нейросетевых систем управления реальными упругими электромеханическими объектами и их промышленной и бортовой микроконтроллерной реализации.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы в 4 НИОКР:

• «Теоретические основы технологий безопасности движения подвижных объектов» (2006 - 2007 г.г.). Шифр - ФИЕТ/САУ-77. Источник финансирования - федеральный бюджет;

• «Создание автоматизированных методов синтеза и тестирования интеллектуальных мехатронных модулей» (2006 - 2008 г.г.). № гос. регистрации - 1.11.06 САУ-76. Источник финансирования - федеральный бюджет;

• «Разработка новой технологии измерения коэффициента сцепления аэродромных и автодорожных покрытий, основанной на электромеханическом способе торможения измерительного колеса» государственный контракт от 15 июня*2009 г. № 02.740.11.0010 (2009 - 2011 гг.);

• «Создание автоматически управляемых электромеханических систем торможения колес воздушных и ' наземных транспортных средств» государственный контракт № П 548 от 05 августа 2009 г.(2009 - 2011 гг.).

Результаты диссертационной работы использованы также в двух дисциплинах профессионального цикла подготовки магистров по направлению «Управление в технических системах».

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы докладывались и получили одобрение на 9 международных и всероссийских научно-технических конференциях: на XIV, XV, XVI всероссийских научно-технических конференциях «Экстремальная робототехника» (2003, 2004, 2005 годы, ЦНИИ РТК г. Санкт-Петербург); на

IX, XI, XII конференциях молодых ученых «Навигация и управление движением» (2007, 2010, 2011 годы, «Электроприбор» г. Санкт-Петербург); на Третьей международной научно-практической конференции «Дни науки -2007» (2007 год, г. Днепропетровск); на международной научно-технической конференции «Проблемы информационно-компьютерных технологий и мехатроники» (2007г. Дивноморское); на XIV международной конференции по интегрированным навигационным системам (2007); на внутривузовских научно-технических конференциях в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в 2003 - 2011гг., а также на научных семинарах кафедры систем автоматического управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

Публикации.Основные результаты диссертации опубликованы в 27 статьях и докладах, среди которых 5 статей включены в перечень изданий, рекомендованных ВАК, 7 статей в других изданиях, 4 свидетельства на программы ЭВМ, 11 работ в материалах международных и всероссийских научно-технических конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав с выводами и заключения. Основный материал диссертации изложен на 148 страницах машинописного текста, включает 133 рисунка, 9 таблиц и содержит список литературы из 88 наименований, среди которых 62 отечественных и 26 иностранных авторов.

Заключение диссертации по теме «Электротехнические комплексы и системы», Казаков, Владимир Петрович

4.4 Выводы к четвертой главе

1. Разработанный комплекс программ моделирования и настройки систем управления двух- и трехмассовыми упругимимеханическими и электромеханическими объектамиобладает встроенной библиотекой, содержащей структуры типовых регуляторов, что существенно упрощает процесс моделирования.

2. Разработанныйкомплекс программ моделирования и настройки систем управления двух- и трехмассовыми упругимимеханическими иэлектромеханическими объектами может быть усовершенствован путем дополнения его новыми объектами управления, нелинейностями и новыми системами управления (например, нейронечеткие адаптивные системы управления).

3. Разработанныйкомплекс программ моделирования и настройки систем управления двух- и трехмассовыми упругимимеханическими и электромеханическими объектамиможет быть использован в учебном процессе для выполнения самостоятельных работ по курсу «Системы управления многомассовыми механическими объектами с упругими деформациями».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В соответствии с целью и задачами диссертации проведены теоретические, вычислительные и экспериментальные работы. Основные результаты исследований, выполненных автором:

1. Построены и исследованы аналитические адаптивные системы с параметрической и сигнальной настройками для управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

2. Построены и исследованы нейросетевые адаптивные системы управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами, в качестве обучающей выборки для которых используются входные и выходные сигналы аналитических адаптивных систем управления с сигнальной и параметрической настройками.

3. Проведено сравнительное исследование аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми упругими электромеханическими объектами.

4. Разработан комплекс программ расчета, моделирования и настройки аналитических и нейросетевых адаптивных систем управления двух- и трехмассовыми электромеханическими объектами с упругими деформациями.

Полученные при написании диссертации результаты были использованы в исследовательских и конструкторских разработках кафедры САУ опубликованных в [15, 28-30, 35-37, 43-46, 56 - 59], а также при создании учебно-методических материалов [6, 10].

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Казаков, Владимир Петрович, 2011 год

1. Абакумов A.B., Блескина Е.В., Шкаев А.Г. Полунатурное моделирование внешней среды для отработки систем управления / Абакумов A.B. // СГТУ http://www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/3592.html

2. Андреев Ю. Н. Управление конечномерными линейными объектами / Ю.Н. Андреев. М.: Наука, 1976. - 424 с.

3. Ануфриев И.Е. Самоучитель Матлаб 5.3/б.х СПб: БХВ - Санкт-Петербург, 2002. - 736с.: ил.

4. Борцов, Ю.А. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением Текст. / Ю.А. Борцов, Н.Д. Поляхов, В.В. Путов. Д.: Энергоатомиздат, 1984. - 216 с.

5. Второв В.Б., Филатов Д.М.1 Вопросы расчета параметров адаптивного регулятора в системе с эталонной моделью* и сигнальной адаптацией// Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», СПб., 2009. №10 - с. 39-46

6. Голик С.Е., Вейнмейстер A.B., Друян E.Bi, Казаков В.П., Путов A.B. Микропроцессорные устройства: Метод, указания к лабораторным работам. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2007. 88 с.

7. Зунг Ч: А. Разработка и исследование адаптивных систем управления нелинейными электромеханическими объектами с упругими деформациями / Дис.кан. техн. наук / СПб.: СПбГЭТУ, 2008. 174 с.

8. ЮіИнформационно-управляющие комплексы аэродромного обслуживания: Методические указания к лабораторным работам/ Сост.: Путов В.В, Путов А. В, Казаков В. П., Друян Е.В., Русяева Т.Л. Электронный учебник. 2010. 115 с.

9. И.Интеллектуальные системы управления / Н.Д. Поляхов, И.А. Приходько, В.Е. Кузнецов, О.Э. Якупов: учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2010. 72с.

10. Комашинский В: И.» Смирнов Д. А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / М.: Горячая линия Телеком, 2003. - 98с.

11. Круглов В. В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / 2-еизд стереотип // М.: Горячая линия Телеком, 2002. - 382с.

12. Маслов A.A., Висков А., «Комплекс для разработки и отладки проектов АСУ ТП» Текст. / Маслов. А*. А'.// Современные технологии автоматизации. 2001. - №3. - С.68-76.

13. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Matlab 6/ Под общ. ред. к.т.н. В.Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496с.

14. Поляхов Н.Д. Адаптация и идентификация автоматических систем: учеб. пособие /Н.Д. Поляхов, В.В. Путов; ЛЭТИ. Л., 1984. 80с.

15. Поляхов Н.Д. Нечеткие системы управления.: учеб. пособие/ Н.Д. Поляхов, И. А. Приходько, СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. - 48с.

16. Путов A.B."» Казаков В.П. Информационно-управляющая система мобильной системы контроля ВПП*// Доклад на 14 конференции «Экстремальная робототехника» Ц^^

17. Путов A.B., Казаков В.П; Микроконтроллерная система обработки информации и управления мобильной установкой контроля фрикционных свойств взлетно-посадочной полосы //15-ая научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника». СПб.: 2004

18. Путов A.B., Казаков В.П. Сравнительный анализ аналитического и нейросетевого (обученного по аналитическому) алгоритмов управления двухмассовым упругим объектом// XIV межд. конф. по интегрированным навигационным системам. 28-30 мая 2007. СПб.: 2007

19. Путов В. В. Методы построения адаптивных систем управления нелинейными нестационарными динамическими объектами с функционально-параметрической неопределенностью: Дис. . д-ра техн. наук / СПб.: СПбГЭТУ, 1993. 590 с.

20. Путов B.B. Адаптивное управление динамическими объектами: беспоисковые системы с эталонными моделями: учеб. пособие. В.В. Путов. СПб.: Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. - 92с.

21. Путов В.В. Адаптивное и модальное управлеие механическими объектами с упругими деформациями: учеб. пособие/ В.В. Путов СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. - 112с.

22. Путов В.В., Низовой AB., Тимчук Н:А., Путов A.B., Казаков В:П. Электромеханическая мобильная установка нового поколения для автоматизированного контроля взлетно-посадочной полосы// Известия «АиУ».СПб:СПбГЭТУ «ЛЭТИ».- №l.-2003.-C.3-7

23. Путов В.В., Казаков В.П., Лебедев* В.В., Шелудько В.Н., Зунг Ч.А.

24. Путов В.В. Адаптивные и модальные системы управления многомассовыми нелинейными упругими механическими объектами / В. В. Путов, В. Н. Шелудько. СПб.: Изд-во «Элмор», 2007. - 243 с.

25. Путов' В.В., Шелудько В.Н. Системы управления многостепенными механическими объектами с упругими деформациями: учеб. пособие. СПб.: Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. 167с.

26. Руткофская Д., Пилиньский М., Руткофский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / М.: Горячая линия -Телеком» 2006. 452 с.

27. Соколовский Г.Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием / М.: АКАДЕМА, 2006. 265 с.

28. Терехов В.М. Д. В. Ефимов, И.Ю. Тюкин «Нейросетевые системы управления: Учеб. Пособие для вузов» М.: Высш. Шк. 2002. - 183с.: ил

29. Тюкин И.Ю.» Терехов В.А. Адаптация в нелинейных динамических системах/Синергетика: от прошлого к будущему.-М.: ЛКИ, 2008 384 с.51 .Хайкин Саймон, Нейронные сети: полный курс, 2е издание / Пер. с англ // М. Издательский дом "Вильяме", 2006 1104 с.

30. Фрадков А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы / М.: Наука, 1990, 296 с.

31. ФыонгВ.К. Разработка и исследование адаптивных систем с применением нейронных сетей для управления нелинейными электромеханическими объектами с упругими деформациями / Дис. кан. техн. наук / СПб.: СПбГЭТУ, 2010.- 172 с.

32. Черных И.В. «Simulink: Инструмент моделирования динамических систем» / Черных И.В. // 2003. - 252с. (Internet издание)

33. Шелудько В.Н., Путов A.B., Казаков В.П., Друян Е.В. Программа распознавания геометрических фигур на основе нейронной сети// Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. № 2011613278.27.04.2011

34. Alexander I. G. Neural Networks Theory / Springer Press, 2007. 396 p.

35. Artificial intelligence research and development. / Breuker J., Dieng R., Guarino N., Kok J.N., J. Liu, R. Lopez de Mantaras, R. Mizoguchi, M. Musen and N. Zhong // IOS Press, 2005. 453 p.

36. Astrom K. J., Wittenmark В. Adaptive control / Reading MA: Addison Wesley, 1994-574 p.

37. Ben K., Patrick S. An introduction to neural networks / Eight edition, The University of Amsterdam, 1996. 135 p.

38. Bondarev V. N On System Identification Using Pulse-Frequency Modulated Signal.: EUT Report / Eindhoven University of Technology, Netherlands. — ISBN 90-6144-195-1. —88-E-195. — Eindhoven, 1988. — 84 p.

39. Broomhead D. S., Lowe D. Multivariate functional interpolation and adaptive networks// Complex Systems. — 1988. — N 2. — P. 321—355.

40. Cirstea M. N., Dinu A., Khor J. G., Cormick M. M., Neural and Fuzzy Logic Control of Drives and Power Systems. / Newnes Press, 2002. 399 p.

41. Coolen A. C. C., Kohn R., Sollich P. Theory of Neural Information Processing Systems / Oxford University Press, 2005. 569 p.

42. Daniel G. Principles of artificial neural networks. / 2nd Edition World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. 2007. 303 p.

43. Dimitris V., Loannis P. V. Artificial Intelligence For Advanced Problem Solving Techniques / Information Science Reference, 2008. 370 p.

44. Freeman, James A. Neural networks: algorithms, applications, and programming techniques. / Addison Wesley Publishing Company, 1991. -415 p.

45. Juan R. R., Julian D. Artificial neural networks in real-life applications / Idea Group, Inc. 2006. 375 p.

46. Kailath T. Adaptive control: Stability, convergence and robustness / N: Prentice Hall, 1989.-380 p.

47. Khalil H. K., Nonlinear System. Prentice Hall, New Jersey, 2002, 750 p

48. Kasabov N. K. Foundations of neural networks, fuzzy systems, and knowledge engineering. / Massachusetts Institute of Technology, 1998. 549 p.

49. Teshnehlab M. Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks/ M. Teshnehlab, К Watanabe. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1999. -235p.

50. Simon H. Kalman filtering and neural networks. / John Wiley & Sons, Inc. 2001.-284 p.

51. Tim M. J. Artificial Intelligence: A Systems Approach. / INFINITY SCIENCE PRESS LLC, 2008. 498 p.

52. Toshinori M., Fundamentals of the New Artificial Intelligence: Neural, Evolutionary, Fuzzy and more/ Second edition, Springer Press, 2008. 255 p.

53. Veelenturf L.P.J. Analysis and applications of artificial neural networks. / Prentice Hall, Inc., 1995. 259 p.

54. WitoId Si Intelligent robotic systems: Design, planning, and control. / Kluwer Academic Publishers, 2002. 310 p.

55. Zurada J. M. Introduction to artificial neural systems. / West Publishing Company, 1992, 764 p.86. http://evloevoleg.narod.ru/Neural/Par 2.pdf87.http://model.exponenta.ru/

56. Универсальный программный ГЩЦ-регулятор. Руководство по эксплуатации TRM-151.