Разработка методов синтеза систем для устранения последствий изменения параметров и дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках подводных роботов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Проценко Александр Анатольевич

• Проценко Александр Анатольевич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Проценко Александр Анатольевич

Список введенных сокращений

Введение

1. Анализ подходов и методов синтеза систем для устранения последствий дефектов и изменений параметров движителей и навигационно-пилотажных датчиков подводных роботов

1.1. Обзор и анализ методов диагностирования для оперативного обнаружения и выявления мест появления дефектов

1.2. Обзор и анализ методов идентификации дефектов в ПР

1.3. Анализ методов устранения последствий от появления дефектов и изменений параметров роботов

1.4. Постановка задачи исследования

2. Разработка метода построения банков диагностических наблюдателей для оперативного выявления дефектов и изменений параметров в движителях подводных роботов

2.1. Математические модели движителей роботов, учитывающие появление дефектов

2.2. Метод построения банка диагностических наблюдателей для движителей, описываемых нелинейными дифференциальными уравнениями

2.3. Синтез банка диагностических наблюдателей для обнаружения дефектов движителей

2.4. Исследование работы синтезированного банка при обнаружении дефектов

2.5. Выводы

3. Разработка метода синтеза систем идентификации величин отклонений параметров движтелей подводных роботов с помощью наблюдателей с переменной структурой

3.1. Описание метода синтеза наблюдателей с использованием модели движителя пониженного порядка

3.2. Построение дополнительных НПС для одновременной идентификации отклонений параметров приводов и появления ошибок в показаниях датчиков угловых скоростей вращения движителей ПР

3.3. Исследование работы создаваемой системы в процессе идентификации одиночных и парных дефектов движителей

3.4. Синтез систем для устранения негативных последствий выявленных дефектов

в движителях подводных роботов

3.5 экспериментальные исследования системы для устранения негативных

последствий выявляемых дефектов

3.6. Выводы

4. Разработка метода синтеза систем для устранения последствий дефектов, возникающих в навигационных датчиках подводных роботов

4.1. Навигационно-пилотажные датчики и уравнения кинематики подводного робота

4.2. Описание метода синтеза систем непрерывной компенсации последствий дефектов в навигационно-пилотажных датчиках

4.3. Исследование работы синтезированной системы для компенсации последствий дефектов в навигационно-пилотажных датчиках роботов

4.4. Особенности практической реализации системы для компенсации последствий ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков

4.5. Результаты морских экспериментальных исследований

4.6. Выводы

Заключение

Список использованных источников

Приложение А. Описание модели подводного робота с двухконтурной системой

управления пространственным движением с эталонной моделью

Приложение Б. Описание малогабаритного подводного робота МАРК

Приложение В. Акт внедрения результатов диссертационной работы ФГАОУ ВО

ДВФУ

Приложение Г. Акт внедрения результатов диссертационной работы ПАО «Дальприбор»

СПИСОК ВВЕДЕННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АСК - абсолютная система координат,

ДН - диагностический наблюдатель,

НПС - наблюдатель с переменной структурой,

ПР - подводный робот,

СКУ - самонастраивающееся корректирующее устройство,

ССК - связанная система координат,

ССП - система счисления пути,

ФНЧ - фильтр низких частот.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов синтеза систем для устранения последствий изменения параметров и дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках подводных роботов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. В настоящее время происходит расширение областей применения подводных роботов (ПР) и усложнение выполняемых ими автономных миссий и различных технологических операций. В процессе работы этих сложных технических объектов особое значение имеет повышение их надежности [94]. То есть при появлении различных дефектов во всех основных элементах ПР, которые обычно проявляются в виде существенного отклонения их параметров от номинальных значений или ошибок в показаниях датчиков, для безаварийного завершения выполняемых ими операций необходимо обеспечить оперативное обнаружение этих дефектов и, по возможности, устранение негативных последствий от их возникновения [72, 116]. Это особенно важно при автономной работе ПР. Но, несмотря на разнообразие типов существующих ПР, все они содержат схожие функциональные элементы, от которых зависит их работоспособность - движители, обеспечивающие движение в пространстве, и навигационно-пилотажные датчики, показания которых используются системами управления для формирования и отработки траекторий перемещения [3, 50, 129]. При этом появление неизвестных внешних моментов на выходных валах движителей из-за наматывания растений на винты, ухудшения свойств смазки, износа подшипников и т.д., изменение величин активных сопротивлений якорных цепей электродвигателей из-за их перегрева или замыкания части витков обмотки, а также появление ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков или их полный отказ приводят не только к существенному ухудшению качества работы ПР, но также и к возникновению аварийных ситуаций или даже потере дорогостоящего оборудования.

Степень разработанности темы исследования. В настоящее время существует несколько подходов к повышению надёжности функционирования различных технических систем [16, 74, 76, 93, 101, 118]. Существенный вклад в их создание и развитие внесли отечественные и зарубежные ученые: А.Н. Жирабок, А.Е. Шумский, Л.А. Мироновский, Н.В. Колесов, М.Б. Игнатьев, P. Frank, R. Patton,

C. Edwards, R. Clark, R. Isermann, M. Staroswiecki, M. Blanke и др. Одним из перспективных направлений решения указанной задачи для ПР является использование методов функционального диагностирования [31, 72] для обнаружения возникающих дефектов с помощью диагностических наблюдателей (ДН), оценки величин отклонений параметров исполнительных приводов от номинальных значений и ошибок в показаниях датчиков, обусловленных их появлением, а также для введения специальных автоматических систем, обеспечивающих устранение негативных последствий от появления этих дефектов. Эти системы за счет введения дополнительных управляющих сигналов, подаваемых на движители, должны обеспечивать стабилизацию важнейших характеристик ПР при возникновении дефектов [50] и позволять успешно завершать выполняемые миссии.

Проведенный анализ показал, что существующие в настоящее время методы построения ДН, как правило, могут быть эффективно использованы только для обнаружения одиночных дефектов в объектах, описываемых нелинейными дифференциальными уравнениями, в которых имеются дифференцируемые нелинейные функции. Однако ПР описываются довольно сложными существенно нелинейными дифференциальными уравнениями с переменными параметрами, а в их элементах могут возникать сразу несколько дефектов и отклонений параметров от их номинальных значений. Наиболее часто наблюдается появление неизвестного дополнительного нагрузочного момента на валах движителей, обусловленного изменениями параметров взаимодействия гребных винтов с окружающей вязкой средой, и ошибки в показаниях датчиков угловых скоростей вращения валов этих движителей из-за возникших дефектов.

При синтезе ДН для движителей ПР может быть применен логико-динамический подход [14, 17, 67], позволяющий линейными методами решать задачи диагностирования для объектов, описываемых существенно нелинейными дифференциальными уравнениями. Однако ДН, построенные с использованием этого подхода, могут обнаруживать только факты возникновения конкретных одиночных дефектов и не способны выявлять и оценивать изменения многих

параметров и величин ошибок в показаниях датчиков. В этом случае необходима разработка новых методов построения банков ДН, которые обеспечат обнаружение и идентификацию различных комбинаций возможных дефектов.

В последние годы для оценки величин отклонений параметров ПР от их номинальных значений и ошибок в показаниях их датчиков начали использоваться наблюдатели с переменной структурой (НПС) [10, 11, 12, 78, 80, 106, 107]. Однако такие наблюдатели строятся на основе полных моделей объектов диагностирования, что приводит к усложнению их практической реализации на бортовых ЭВМ роботов.

Выполненный анализ показал, что для устранения последствий появляющихся дефектов в движителях ПР целесообразно использовать существующий подход [50, 52] к структурному синтезу нелинейных систем автоматического управления и развитые на его основе методы построения самонастраивающихся корректирующих устройств (СКУ). Однако ранее полученные с помощью этого подхода СКУ [50] не обеспечивают стабилизацию динамических свойств движителей при появлении дефектов в самих приводах, а также ошибок в показаниях используемых датчиков. Причем при устранении последствий дефектов, возникающих в навигационно-пилотажных датчиках ПР, требуется использовать их полные нелинейные динамические модели с учетом неопределенных и существенно переменных параметров [50, 71]. Наличие неизвестных параметров при синтезе ДН приводит и к ошибочному появлению отличных от нуля невязок даже при отсутствии дефектов. Поэтому необходимо искать другие пути решения этой задачи.

С учетом отмеченного целью диссертационной работы является разработка новых методов синтеза легкореализуемых систем для обнаружения дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках ПР, определение величин отклонений параметров движителей от своих номинальных значений, выявление ошибок в показаниях датчиков угловых скоростей валов движителей и навигационно-пилотажных датчиков после появления дефектов. Эти же системы призваны обеспечить быстрое устранение влияния негативных последствий на

точность работы ПР после появления всех перечисленных дефектов.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи, подлежащие решению:

1) разработать новый метод синтеза банков ДН, обеспечивающих в реальном времени обнаружение и выявление места появления многих дефектов в движителях ПР, описываемых нелинейными дифференциальными уравнениями;

2) разработать новый метод синтеза легкореализуемых систем идентификации, обеспечивающих точную оценку величин отклонений параметров движителей ПР от их номинальных значений и ошибок в показаниях датчиков угловых скоростей вращения валов движителей, обусловленных появлением дефектов, для последующего устранения негативных последствий от возникновения дефектов в движителях ПР;

3) разработать новый метод синтеза адаптивных систем, обеспечивающих обнаружение и определение величин ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков ПР, обусловленных появлением дефектов, а также обеспечивающих точное устранение влияние этих дефектов, даже в тех случаях, когда эти ПР имеют неопределённые и существенно переменные параметры.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Предложен метод построения банков ДН для движителей ПР, в котором каждый наблюдатель строится по специальной процедуре таким образом, чтобы оставаться чувствительным к целому набору возможных дефектов и нечувствительным к остальным, что позволяет за счет анализа невязок всех наблюдателей обеспечить обнаружение и выявление мест появления многих дефектов.

2. Разработан метод синтеза легкореализуемых систем идентификации, которые за счет использования простых НПС, построенных на основе упрощённых моделей объектов диагностирования, легко обеспечивают точную оценку величин отклонений параметров движителей ПР от своих номинальных значений и величин ошибок в показаниях датчиков угловых скоростей этих движителей, обусловленных появлением соответствующих дефектов, для дальнейшего

использования указанных величин при устранении негативных последствий обнаруживаемых дефектов на качество работы ПР.

3. Разработан метод синтеза систем, позволяющих обнаруживать ошибки в показаниях навигационно-пилотажных датчиков ПР, обусловленные появлением дефектов, определять их величины и точно устранять последствия возникновения этих ошибок, основанный на использовании только простых кинематических моделей роботов, что обеспечивает простую реализацию и высокую точность компенсации выявляемых ошибок в показаниях всех навигационно-пилотажных датчиков даже в условиях неопределенности и существенной переменности параметров ПР и окружающей их среды.

Теоретическая и практическая значимость полученных результатов.

С использованием представленных в диссертации методов могут создаваться легкореализуемые системы для устранения последствий от появления дефектов, значительно повышающие работоспособность и надежность работы различных ПР при появлении многих дефектов в их движителях и навигационно-пилотажных датчиках, когда еще возможно продолжить выполнение и успешно завершить заданные подводные операции и миссии.

Полученные в диссертации результаты были использованы в учебном процессе Дальневосточного федерального университета при подготовке бакалавров и магистров по направлению 15.03.06 и 15.04.06 «Мехатроника и робототехника», а также планируется использовать в ПАО «Дальприбор» при управлении промышленным роботом для повышения надёжности и улучшения качества выполнения технологических операций.

Результаты диссертационного исследования включены в отчеты по результатам выполнения НИР в рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России» (Соглашения №14.604.21.0054 и №14.613.21.0018), по нескольким грантам РНФ и РФФИ, а также в отчет по стипендии Президента РФ.

Методология и методы исследования. В процессе выполнения диссертации

использовались методы теории автоматического управления, технической диагностики, дифференциальных уравнений, методы построения наблюдателей состояния, а также методы численного моделирования разработанных систем.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод построения банков ДН для движителей ПР, который позволяет формировать каждый наблюдатель по специальной процедуре таким образом, чтобы он был чувствительным к определенному набору возможных дефектов и нечувствительным к остальным, обеспечивая обнаружение и выявление мест появления многих дефектов.

2. Метод синтеза легкореализуемых систем идентификации, обеспечивающих за счет использования НПС, построенных с использованием упрощённых моделей объектов диагностирования, точную оценку величин отклонений параметров движителей ПР от их номинальных значений и ошибок в показаниях датчиков угловых скоростей, обусловленных появлением дефектов, позволяющий использовать эти оценки для формирования управляющих воздействий на движители ПР для точной компенсации негативных последствий появления этих дефектов.

3. Метод синтеза систем, обеспечивающих обнаружение, идентификацию величин и устранение последствий ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков ПР, обусловленных появлением дефектов, основанный на использовании только кинематических моделей этих роботов, что обеспечивает простую реализацию и высокую точность компенсации выявляемых ошибок в показаниях этих датчиков.

Обоснованность и достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением использованных в работе теоретических методов и подтверждается полученными в диссертации результатами моделирования и экспериментальных исследований.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- International DAAAM Symposium (Задар, Хорватия, 2012 и 2013);

- Конференция «Управление в морских и аэрокосмических системах» (Санкт-Петербург, 2014);

- International Conference on Control, Automation and Systems in KINTEX (Кёнгидо, Корея, 2014);

- Всероссийской научно-технической конференции «Технические проблемы освоения мирового океана» (Владивосток, 2015).

- Mediterranean Conference on Control and Automation (Торремолинос, Испания, 2015).

- Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Робототехника и искусственный интеллект» (Железногорск, Россия, 2015, 2019 и 2020);

- International Conference OCEANS (Вашингтон, США, 2015);

- Международной мультиконференции «Сетевое партнерство в науке, промышленности и образовании» (Санкт-Петербург, 2016);

- Международной научно-технической интернет-конференции молодых ученых (Омск, 2017);

- International Scientific and Technical Conference "Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines" (Omsk, Russia, 2018);

- International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon (Владивосток, 2019 и 2020);

- International conference "Nonlinearity, information and robotics" (Иннополис, 2021);

- Всероссийской мультиконференции по проблемам управления МКПУ-2021 (Ростов-на-Дону, 2021).

В соответствии с поставленными задачами была определена структура диссертации, состоящей из введения, пяти глав, заключения и списка литературы.

В первой главе приведен обзор и анализ опубликованных источников по тематике исследования. Проанализированы преимущества и недостатки существующих подходов к диагностированию технических систем ответственного назначения, а также выполнено обоснование целесообразности использования

логико-динамического подхода при построении ДН для движителей ПР. Показано, что полученные известными методами ДН по анализу сигналов невязки могут успешно обнаруживать факт возникновения только конкретных одиночных дефектов, но не способны выявлять и оценивать изменения многих параметров и величин ошибок в показаниях датчиков, обусловленных появлением дефектов. В этой же главе проанализированы недостатки существующих методов построения НПС, используемых для оценки величин появляющихся дефектов. Эти недостатки связаны с построением наблюдателей, построенных на основе полной модели объектов диагностирования, что применительно к ПР приводит к сложности их дальнейшей практичной реализации на бортовых ЭВМ. Здесь же приведён обзор существующих методов, которые могут быть использованы для устранения негативных последствий от появления дефектов и изменений параметров в движителях ПР. Эти существующие методы обладают рядом недостатков, которые сдерживают их эффективное использование.

Кроме того, проведенный в первой главе анализ показал, что использование известных подходов и методов обеспечивает качественное решение задач диагностирования и компенсации последствий дефектов, приводящих к ошибкам в показаниях навигационно-пилотажных датчиков только при движениях ПР по простым траекториям с малой кривизной и низкой скоростью. Это обусловлено использованием при синтезе ДН нелинейных динамических моделей ПР, имеющих неопределенные и существенно переменные параметры, что приводит к появлению отличных от нуля невязок даже при отсутствии дефектов. В заключении главы сформулированы цели и задачи исследования по разработке новых методов синтеза систем для устранения последствий дефектов, возникающих в движителях и навигационно-пилотажных датчиках ПР.

Во второй главе рассмотрены вопросы построения математических моделей движителей ПР, учитывающих появление часто возникающих дефектов: изменение величин активных сопротивлений якорных цепей электродвигателей, появление неизвестных внешних моментных воздействий и ошибок в показания датчиков угловых скоростей вращения их выходных валов. С использованием этих

моделей выполнена разработка метода построения банка ДН для движителей ПР. Вначале дано теоретическое обоснование метода построения ДН для нелинейных динамических систем на основе логико-динамического подхода, позволяющего линейными методами обеспечивать обнаружение дефектов в существенно нелинейных системах. На основе этого метода выполнен синтез банков ДН для движителей ПР. Но в отличие от типового логико-динамического подхода, обеспечивающего чувствительность ДН только к строго заданным определенным дефектам, предложена новая процедура, которая позволяет строить ДН, чувствительные и нечувствительные к различным наборам дефектов и к изменениям параметров движителей. В результате удалось сформировать такой банк ДН, который обеспечивает одновременное обнаружение многих дефектов.

Третья глава посвящена разработке метода синтеза систем идентификации с использованием НПС для оценки величин отклонений параметров движителей ПР от своих номинальных значений и ошибок в показаниях их датчиков, обусловленных появлением дефектов, в том числе одновременно возникающих. В отличие от известных методов построение НПС предложено осуществлять только с помощью модифицированных (имеющих меньший порядок) математических моделей движителей. Это позволяет уменьшить сложность процедуры идентификации дефектов и изменений параметров движителей и, тем самым, обеспечить их эффективную реализацию даже на типовых бортовых ЭВМ ПР.

Также в третьей главе предложено использовать известный подход к структурному синтезу нелинейных систем автоматического управления и развитые на его основе методы построения СКУ, которые за счет использования дополнительных сигналов невязок в законах самонастройки могут успешно компенсировать последствия выявляемых дефектов и отклонений параметров, обеспечивая точную стабилизацию динамических свойств и значительное повышение показателей качества работы движителей ПР.

В четвёртой главе разработан метод синтеза высококачественных систем для обнаружения, идентификации величин дефектов и компенсации их последствий в навигационно-пилотажных датчиках ПР, основанный на использовании

кинематических моделей роботов и комплексировании данных, поступающих от их датчиков. Используя кинематические соотношения, не содержащие неопределенные параметры, для обнаружения возникающих дефектов в датчиках ПР был сформирован банк ДН, моделирующий показания этих датчиков. Для выявления неисправного датчика было предложено использовать соотношения между величинами полученных невязок ДН и ошибками, возникающими в сигналах, поступающих от конкретных датчиков. Эти соотношения задаются с помощью полученной в диссертации матрицы синдромов. Но, как показали проведённые исследования, эта матрица не всегда позволяет однозначно определить, какой конкретно датчик содержит ошибку. Для устранения этого недостатка в главе предложена специальная модификация используемого банка ДН путем преобразования некоторых входящих его состав наблюдателей, которая позволяет различить ранее неразличимые ошибки. После обнаружения ошибок в показаниях датчиков производится оценка их величин. Для этого введены дополнительные наблюдатели, которые по виду в основном совпадают с изначальными наблюдателями, но содержат дополнительные слагаемые, включающие сигналы невязки. В этой же главе была выполнена практическая реализация разработанной системы для обнаружения и компенсации ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков автономного подводного робота «МАРК». С использованием этого робота проведены экспериментальные исследования, которые подтвердили работоспособность и высокую эффективность синтезированной системы для устранения последствий появления дефектов.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в диссертационной работе, и сделаны обобщающие выводы.

По теме диссертации опубликовано 40 научных работ, в том числе 7 из них -в научных журналах, рекомендуемых ВАК РФ, 4 статьи - в иностранных журналах, индексированных в базах Scopus и Web оf Science, 2 патента на изобретения, 9 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ. Основные положения диссертации докладывались на 18 международных и российских конференциях (9 из них проиндексированы базами Scopus и/или Web of Science).

1. АНАЛИЗ ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ СИНТЕЗА СИСТЕМ ДЛЯ

УСТРАНЕНИЯ ПОСЛЕДСТВИЙ ДЕФЕКТОВ И ИЗМЕНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖИТЕЛЕЙ И НАВИГАЦИОННО-ПИЛОТАЖНЫХ ДАТЧИКОВ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ

В настоящее время наблюдается значительное расширение областей использования различного вида ПР и усложнение выполняемых операций [3, 7, 35, 117]. Появление любых дефектов, вызывающих отклонение параметров движителей этих ПР от их номинальных значений, а также появление ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков или же их полный отказ может приводить к существенному снижению качества выполнения подводных миссий и операций, к различным аварийным ситуациям, а также к потере дорогостоящих роботов.

Общее представление о способах повышения надёжности робототехнических систем даётся в работах [50, 72, 94, 116]. Одним из перспективных подходов к решению этой задачи является использование методов функционального диагностирования для оперативного обнаружения и идентификации дефектов с последующим формированием специальных управляющих воздействий, которые позволяют автоматически сохранять важнейшие характеристики ПР в течение всего времени их эксплуатации при появлении этих дефектов.

В этой главе приводиться обзор и анализ различных подходов и методов синтеза систем функционального диагностирования и устранения последствий дефектов, появляющихся в ПР, определяются их особенности и недостатки. В конце главы формулируются цели и задачи исследования по разработке новых легкореализуемых систем, предназначенных для компенсации последствий многих дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках ПР.

1.1. Обзор и анализ методов диагностирования для оперативного обнаружения и выявления мест появления дефектов

Традиционным способом повышения живучести технических систем

является совершенствование технологий изготовления и повышение надёжности отдельных элементов, входящих в эти системы [50]. Однако использование этого способа применительно к современным ПР, длительное время функционирующим в условиях агрессивной морской среды, не всегда дает требуемый положительный эффект. Кроме того, причиной возникновения отказов и аварий в работе ПР часто является человеческий фактор, обусловленный ошибками персонала при подготовке и настройке сложной техники.

Выявить указанные ошибки можно за счет проведения различных предстартовых тестов [146]. Но эти тесты дают только самый общий контроль работоспособности отдельных элементов и подсистем ПР перед погружением и не позволяют выявлять дефекты, возникающие уже во время работы ПР.

Ещё одним традиционными подходом к повышению надежности функционирования и живучести систем ответственного назначения является использование аппаратной избыточности, то есть добавление в технические системы дополнительных элементов, выполняющих те же функции, что и основные элементы, и позволяющие сохранять нормальное функционирование в случае их отказа [50, 65]. В работе [125] рассмотрен подход к синтезу адаптивных систем, предназначенных для компенсации последствий дефектов в движителях ПР, предполагающий отключение неисправного движителя с последующим распределением его тяги между другими дополнительными движителями. Недостатком такого подхода является необходимость использования избыточного количества движителей у ПР. Кроме того, добавление резервных элементов ограничивается предельно допустимыми конструктивными и эксплуатационными (массогабаритными, энергетическими и т.п.) характеристиками ПР.

Альтернативным подходом, не требующим усложнения конструкции ПР, является применение систем диагностирования, позволяющих своевременно обнаруживать возникающие неисправности в процессе непосредственного выполнения роботами предписанных миссий и технологических операций. В настоящее время для оценки технического состояния и выявления возможных неисправностей бортового оборудования ПР оснащаются контрольно-аварийными

системами [26, 75]. Но эти системы, как правило, обеспечивают только общий контроль работоспособности используемого на роботе оборудования, и при обнаружении неисправности предполагают аварийную остановку выполняемых миссий и всплытие ПР. Кроме того, эти системы не гарантируют проверку правильности функционирования отдельных элементов ПР, а следовательно, не могут выявлять ошибки в показаниях датчиков и отклонения параметров движителей роботов, обусловленных появлением дефектов.

Для решения этой проблемы можно использовать методы функционального диагностирования [16, 31, 76], которые позволяют выявить факты неправильной работы отдельных элементов ПР при появлении дефектов, т.е. установить несоответствие в их поведении нормальному (предписанному) состоянию. Среди методов функциональной диагностики наиболее широко распространены методы, объединяемые концепцией аналитической избыточности [50, 93, 130], которая предполагает существование нескольких способов определения значений переменных состояния системы, одни из которых используют показания датчиков, а другие - ее математическую модель в виде ДН, заданную в аналитическом виде. Это позволяет обнаружить дефекты посредством определения и анализа зависимостей, существующих между измеряемыми входами и выходами системы на некотором интервале времени. Процесс обнаружения дефектов при этом содержит два этапа: формирование невязки с помощью ДН и принятие решений. Невязка представляет собой разницу между переменными состояния или некоторыми функциями, зависящими от переменных состояния реального объекта, и выходом ДН. В зависимости от метода построения эти ДН могут иметь полный порядок и формировать оценку всего вектора состояния объекта диагностирования [77] или пониженный порядок и давать оценку только части компонент вектора состояния или некоторой функции вектора состояния [1, 4, 5, 29, 67].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Проценко Александр Анатольевич, 2023 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Абдуллин, А. А. Синтез оптимального управления прецизионным электроприводом с гарантированной степенью устойчивости / А. А. Абдуллин, В. Н. Дроздов, А. А. Плотицын // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2014. - № 3 (91). - С. 46-51.

2. Агеев, М. Д. Упрощенная методика расчета движителей для АПА / М. Д. Агеев // Подводные роботы и их системы. - 1995. - С. 33 - 49.

3. Агеев, М. Д. Автономные подводные роботы. Системы и технологии / М. Д. Агеев , Л. В. Киселев, Ю. В. Матвиенко // М.: Наука. - 2005. - 400 с.

4. Асанов, А. З. Аналитический синтез инвариантных наблюдателей состояния пониженного порядка / А. З. Асанов, Д. Н. Демьянов // Автометрия. -2013. - Т. 49. - № 6. - С. 25-32.

5. Асанов, А. З. Аналитический синтез функциональных наблюдателей пониженного порядка / А. З. Асанов, Д. Н. Демьянов // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2015. - № 4. - С. 3-12.

6. Афанасьев, К. С. Идентификация скорости асинхронного электродвигателя лабораторного стенда с помощью фильтра Калмана и наблюдателя Люенбергера / К. С. Афанасьев, А. С. Глазырин // Электротехнические комплексы и системы управления. - 2012. - № 4. - С. 66-69.

7. Ваулин, Ю. В. Малогабаритный автономный необитаемый подводный аппарат МАРК нового поколения для выполнения групповых операций / Ю. В. Ваулин, Ф. С. Дубровин, А. А. Кушнерик, И. Е. Туфанов, А. Ф. Щербатюк // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012. - № 6. - С. 59-65.

8. Гаджиев, Ч. М. Диагностирование динамических систем по обновляющей последовательности фильтра Калмана / Ч. М. Гаджиев // Автоматика и телемеханика. - 1992. - № 1. - С. 180-183.

9. Жирабок, А. Н. Методы построения робастных виртуальных датчиков / А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко, К. Ч. Ир // Измерительная техника. -2022. - № 6. - С. 17-22.

10. Жирабок, А. Н. Диагностирование линейных динамических систем: подход на основе скользящих наблюдателей / А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. Е. Шумский // Автоматика и телемеханика. - 2020. - №2. - С.18-35.

11. Жирабок, А. Н. Идентификация дефектов в датчиках технических систем с использованием скользящих наблюдателей / А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. Е. Шумский // Измерительная техника. - 2019. - № 10. - С. 21-28.

12. Жирабок, А. Н. Методы диагностирования линейных систем на основе скользящих наблюдателей / А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. Е. Шумский // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2019. - № 6. - С. 73-89.

13. Жирабок, А. Н. Виртуальные датчики в задаче функционального диагностирования / А. Н. Жирабок, Ч. И. Ким // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2021. - Т. 22. - № 6. - С. 298-303.

14. Жирабок, А. Н. Линейные методы при диагностировании нелинейных систем / А. Н. Жирабок, С. А. Усольцев // Автоматика и телемеханика. - 2000. - № 7.- С.149-159.

15. Жирабок, А. Н. Диагностирование нелинейных динамических систем: адаптивные соотношения паритета / А. Н. Жирабок, А. Е. Шумский // Автоматика и телемеханика. - 2002. - № 11. - С. 138-150.

16. Жирабок, А. Н. Методы и алгоритмы диагностирования и отказоустойчивого управления динамическими системами / А. Н. Жирабок, А. Е. Шумский // Владивосток: ДВГТУ. - 2009. - 196 с.

17. Жирабок, А. Н. Логико-динамический подход к решению задачи аккомодации / А. Н. Жирабок, А. Е. Шумский, Б. Б. Джан, Е. Ю. Бобко // В сборнике: XII всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014, Москва, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - 2014. - С. 7413-7423.

18. Жирабок, А. Н. Разработка и исследование системы счисления пути малогабаритного автономного необитаемого подводного аппарата с аккомодацией к дефектам в показаниях датчиков / А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко, И. Е. Туфанов, В. Ф. Филаретов, А. Ф. Щербатюк // Материалы Шестой

Всероссийской научно-технической конференции «Технические проблемы освоения мирового океана», Владивосток. - 2015. - С. 464-469.

19. Жирабок, А. Н. Построение и экспериментальные исследования системы счисления пути малогабаритного автономного необитаемого подводного аппарата с аккомодацией к ошибкам в показаниях датчиков / А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко, И. Е. Туфанов, В. Ф. Филаретов, А. Ф. Щербатюк // Датчики и системы. - 2015. - № 11. - С. 60-67.

20. Жирабок, А. Н. Обеспечение робастности при диагностировании нелинейных систем / А. Н. Жирабок, Д. Н. Кучер, В. Ф. Филаретов // Автоматика и телемеханика. - 2010. - №1. - С. 159-173.

21. Жирабок, А. Н. Диагностирование датчиков подводных роботов /

A. Н. Жирабок, А. М. Писарец // Мехатроника, автоматизация, управление. -2004.

- № 9. - С.15-21.

22. Жирабок, А. Н. Функциональное диагностирование непрерывных динамических систем, описываемых уравнениями с полиномиальной правой частью / А. Н. Жирабок, А. Е. Шумский // Автоматика и телемеханика. - 1987. - №. 8. - С. 154-164.

23. Зуев, А. В. Идентификация дефектов в мехатронных системах, описываемых нестационарными моделями / А. В. Зуев, А. Н. Жирабок,

B. Ф. Филаретов, А. А. Проценко // Робототехника и техническая кибернетика. -2022. - Т. 10. - № 1. - С. 55-63.

24. Зуев, А. В. Идентификация дефектов в нестационарных системах на основе скользящих наблюдателей / А. В. Зуев, А. Н. Жирабок, В. Ф. Филаретов, А. А. Проценко // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2021. - Т. 22. - № 12.

- С. 625-633.

25. Зуев, А. В. Идентификация дефектов в нестационарных системах / А. В. Зуев, А. Н. Жирабок, В. Ф. Филаретов, А. Е. Шумский, А. А. Проценко // В сборнике: XIV всероссийская мультиконференция по проблемам управления МКПУ-2021, Ростов-на-Дону. - 2021. - С. 184-186.

26. Инзарцев, А. В. Интеллектуальная система для формирования

адекватного поведения автономного подводного робота в аварийных ситуациях / А. В. Инзарцев, В. В. Грибова, А. С. Клещёв // Подводные исследования и робототехника. - 2015. - № 2 (20). - С. 4-11.

27. Инзарцев, А. В. Подводные робототехнические комплексы: системы, технологии, применение / А. В. Инзарцев, Л. В. Киселев, В. В. Костенко, Ю. В. Матвиенко, А. М. Павин, А. Ф. Щербатюк // Владивосток: изд-во ИПМТ ДВО РАН. - 2018. - 368 с.

28. Квитко, А. Н. Наблюдатель типа Люенбергера в решении задачи управления с неполной информацией / А. Н. Квитко, Т. С. Таран, О. С. Фирюлина // Устойчивость и процессы управления. Материалы III международной конференции, Санкт-Петербург. - 2015. - С. 125-126.

29. Краснов, Д. В. Наблюдатель пониженного порядка для оценивания смешанных переменных в системах слежения при действии внешних несогласованных возмущений / Д. В. Краснов, А. В. Уткин // Дифференциальные уравнения. - 2020. - Т. 56. - № 12. - С. 1681-1694.

30. Ланграф, С. В. Применение наблюдателя Люенбергера для синтеза векторных бездатчиковых асинхронных электроприводов / С. В. Ланграф,

A. С. Глазырин, К. С. Афанасьев // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. - 2011. - № 6. - С. 57-61.

31. Мироновский, Л. А. Функциональное диагностирование динамических систем / Л. А. Мироновский // М.; СПб.: Изд-во МГУ-ГРИФ. - 1998. - 256 с.

32. Патент РФ № 2147985. Устройство для управления движителем подводного робота: № 99114266/02: заявл. 29.06.1999: опубл. 27.04.2000 /

B. Ф. Филаретов, А. В. Лебедев, Д. А. Юхимец; заявитель Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН.

33. Патент РФ № 2568789. Самонастраивающийся электропривод: № 2014149969/08: заявл. 10.12.2014: опубл. 20.11.2015 / В. Ф. Филаретов, А. В. Зуев, А. А. Проценко; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Дальневосточный федеральный университет" (ДВФУ).

34. Патент РФ № 2592036. Самонастраивающийся электропривод: № 2015131301/11: заявл. 29.07.2015: опубл. 20.07.2016 / В. Ф. Филаретов, А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Дальневосточный федеральный университет" (ДВФУ).

35. Подураев, Ю. В. Актуальные проблемы мехатроники / Ю. В. Подураев // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2007. - № 4. - С. 50-54.

36. Попов, Е. П. Теория нелинейных систем автоматического регулирования и управления: Учеб. Пособие / Е. П. Попов // М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. - 1988. - 256 с.

37. Прохоров, М. Б. Метод оптимальной фильтрации Калмана-Бьюси и его обобщения / М. Б. Прохоров, В. К. Саульев // Итоги науки и техники. Серия "Математический анализ". - 1977. - Т. 14. - С. 167- 207.

38. Проценко, А.А. Моделирование работы манипуляционных роботов с системами аккомодации к дефектам в их электроприводах / А.А. Проценко // Материалы международной научно-технической интернет-конференции молодых ученых, Омск. - 2017. - С. 110-114.

39. Свидетельство № 2015613571 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Модуль аккомодации к дефектам в датчике курса подводного аппарата / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. - Зарегистр. 20.04.2015.

40. Свидетельство № 2015613573 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Модуль аккомодации к дефектам в датчике угловых скоростей подводного аппарата / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. -Зарегистр. 20.04.2015.

41. Свидетельство № 2015662542 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Модуль аккомодации к дефектам в датчике линейных скоростей подводного аппарата / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. -Зарегистр. 20.04.2015.

42. Свидетельство № 2015662593 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Модуль аккомодации к дефектам в датчике крена подводного аппарата / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. - Зарегистр. 20.04.2015.

43. Свидетельство № 2015662745 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Модуль аккомодации к дефектам в датчике дифферента подводного аппарата/ Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. - Зарегистр. 20.12.2015.

44. Свидетельство № 2019665668 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программа диагностирования дефектов в движителях подводного аппарата / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. - Зарегистр. 6.02.2020.

45. Свидетельство № 2020666743 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный модуль для аккомодации к дефектам в движителях подводных роботов, приводящим к появлению дополнительных внешних моментных воздействий на валах движителей / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. - Зарегистр. 16.12.2020.

46. Свидетельство № 2020666744 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный модуль для аккомодации к дефектам в движителях подводных роботов, приводящим к появлению ошибок в показаниях датчиков скорости вращения движителей / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко

A. А. - Зарегистр. 16.12.2020.

47. Свидетельство № 2020666952 о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программный модуль для аккомодации к дефектам в движителях подводных роботов, приводящим к изменению активных сопротивлений цепей якоря электродвигателей / Филаретов В. Ф., Зуев А. В., Проценко А. А. - Зарегистр. 18.12.2020.

48. Уткин, В. И. Скользящие режимы и их применение в системах с переменной структурой / В. И. Уткин // М.: Наука. - 1974. - 272 с.

49. Филаретов, В. Ф. Системы управления подводными роботами /

B. Ф. Филаретов, Ю. К. Алексеев, А. В. Лебедев // М.: Круглый год. - 2001. - 288 с.

50. Филаретов, В. Ф. Устройства и системы управления подводных роботов / В. Ф. Филаретов, А. В. Лебедев, Д. А. Юхимец // М.: Наука. - 2005. - С. 270.

51. Филаретов, В. Ф. Метод комплексирования данных с навигационных датчиков подводного аппарата с использованием нелинейного фильтра Калмана / В. Ф. Филаретов, Д. А. Юхимец, Э. Ш. Мурсалимов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2012. - №8. - С. 64-70.

52. Филаретов, В. Ф. Самонастраивающиеся системы управления приводами манипуляторов / В. Ф. Филаретов // Владивосток: Изд-во ДВГТУ. -2000. - 304 с.

53. Филаретов, В. Ф. Подсистема аккомодации к дефектам для системы счисления пути автономного подводного робота / В. Ф. Филаретов, А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко // Сборник докладов VII Всероссийской научно-технической конференции с международным участие «Робототехника и искусственный интеллект», Железногорск, Россия. - 2015. - С.101-106.

54. Филаретов, В. Ф. Разработка метода синтеза системы непрерывной аккомодации к дефектам, возникающим в навигационно-пилотажных датчиках автономных подводных роботов / В. Ф. Филаретов, А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко // Сборник докладов конференции «Управление в морских и аэрокосмических системах», Санкт-Петербург. - 2014. - С.225-234.

55. Филаретов, В. Ф. Метод идентификации дефектов в мехатронных системах / В. Ф. Филаретов, А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко // Труды Международной мультиконференции «Сетевое партнерство в науке, промышленности и образовании», Санкт-Петербург. - 2016. - С. 213-220.

56. Филаретов, В. Ф. Метод синтеза систем диагностирования и аккомодации к дефектам в навигационных датчиках автономных подводных аппаратов / В. Ф. Филаретов, А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2015. - №7. - С.32-40.

57. Филаретов, В. Ф. Разработка метода синтеза системы аккомодации к дефектам в электроприводах манипуляционных роботов / В. Ф. Филаретов,

A. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2013. - № 4. - С. 26-33.

58. Филаретов, В. Ф. Метод синтеза систем непрерывной аккомодации к дефектам в навигационно-пилотажных датчиках автономных подводных роботов /

B. Ф. Филаретов, А. Н. Жирабок, А. В. Зуев, А. А. Проценко, В. ЗиЬиёЫ // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2015. - №. 4. - С. 282-288.

59. Филаретов, В. Ф. Разработка системы аккомодации к дефектам в движителях подводных роботов / В. Ф. Филаретов, А. В. Зуев, А. Н. Жирабок, А. А. Проценко // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2021. - Т. 22. - № 5.

- С. 262-271.

60. Филаретов, В. Ф. Аккомодация к дефектам движителей подводных роботов / В. Ф. Филаретов, А. В. Зуев, А. Н. Жирабок, А. А. Проценко // В сборнике: XIV Всероссийская мультиконференция по проблемам управления МКПУ-2021. Ростов-на-Дону. - 2021. - С. 110-112.

61. Филаретов, В. Ф. Система аккомодации к дефектам в движителях подводных роботов / В. Ф. Филаретов, А. В. Зуев, А. Н. Жирабок, А. А. Проценко // В сборнике: Робототехника и искусственный интеллект. материалы XII Всероссийской научно-технической конференции с международным участием, Сибирский федеральный университет, г. Железногорск. - 2020. - С. 27-32.

62. Филаретов, В. Ф. Разработка обобщенного подхода к синтезу систем диагностирования и аккомодации к дефектам в исполнительных элементах и датчиках роботов / В. Ф. Филаретов, А. В. Зуев, А. А. Проценко // В сборнике Робототехника и искусственный интеллект. Материалы XI Всероссийской научно-технической конференции с международным участием, г. Железногорск. - 2019. -

C. 61-66.

63. Филаретов, В. Ф. Особенности синтеза высокоточных систем управления скоростным движением и стабилизацией подводных аппаратов в пространстве / В. Ф. Филаретов, Д. А. Юхимец // Владивосток: Дальнаука. - 2016.

- 400 с.

64. Филаретов, В. Ф. Двухконтурная система с эталонной моделью для управления пространственным движением грузового необитаемого подводного аппарата / В. Ф. Филаретов, Д. А. Юхимец // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2021. - Т. 22. - №. 3. - С. 134-144.

65. Шишмарёв, В. Ю. Диагностика и надежность автоматизированных систем: учебник для вузов / В. Ю. Шишмарёв // Москва: Юрайт. - 2020. - 341 с.

66. Шумский, А. Е. Адаптивные квазилинейные соотношения паритета: применение к задаче диагностирования датчиков подводного аппарата / А. Е. Шумский // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2006. - № 9. - С. 4451.

67. Шумский, А. Е. Метод отказоустойчивого управления нелинейными динамическими системами: логико-динамический подход / А. Е. Шумский, А. Н. Жирабок, Е. Ю. Бобко // Проблемы управления. - 2010. - № 2.- С. 11-18.

68. Alessandri, A. A Model-Based Approach to Fault Diagnosis in Unmanned Underwater Vehicles / A. Alessandri, M. Caccia, G. Verruggio // Proceedings of Oceans, Nice, France. - 1998. - P. 825-829.

69. Alessandri, A. Robust Model-Based Fault Diagnosis for Unmanned Underwater Vehicles Using Sliding Mode Observers / A. Alessandri, T. Hawkinson, A. J. Healey, G. Veruggio // International Symposium of Unmanned Untethered Submersible Technology, Monterey. - 1999. - P.1-8.

70. Alwi, H. Fault Tolerant Control Using Sliding Modes with On-line Control Allocation / H. Alwi, C. Edwards // Automatica. - 2008. - Vol. 44. - P. 1859-1866.

71. Antonelli, G. A Survey of Fault Detection/Tolerance Strategies for AUVs and ROVs / G. Antonelli // Springer Tracts in Advanced Robotics. - 2003. - Vol. 1. - P. 109-127.

72. Blanke, M. Diagnosis and fault-tolerant control / M. Blanke, M. Kinnaert, J. Lunze, M. Staroswiecki // Springer: Berlin. - 2016. - 695 p.

73. Chen, C.-C. Study of Nonlinear Integral Sliding Mode Fault-Tolerant Control / C.-C. Chen, S. Xu, Y.-W. Liang // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. - 2016. - Vol. 21. - Iss. 2. - P. 1160-1168.

74. Chen, J. Robust Model-Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems / J. Chen, R. J. Patton // Kluwer Academic Publisher, Boston. - 1999. - 354 p.

75. Chirikjian, G. S. Robotic Self-replication, Self-diagnosis, and Self-repair: Probabilistic Considerations / G.S. Chirikjian // Distributed Autonomous Robotic Systems. - 2009. - № 8. - P. 273-281.

76. Chow, E. Y. Analytical redundancy and the design of robust failure detection systems / E. Y. Chow, A. S. Willsky // IEEE Trans. Automat. Control. - 1984. - Vol. AC-29. - No.7. - P. 603-614.

77. Edwards, C. On the development of discontinuous observers / C. Edwards, S. Spurgeon // International Journal of Control. - 1994. - Vol. 59. - No.5. - P. 12111229.

78. Edwards, C. Sliding Mode Observers for Fault Detection and Isolation / C. Edwards, S. Spurgeon, R. Patton // Automatica. - 2000. - Vol. 36. - P. 541-553.

79. Eissa, M. A. Model-based sensor fault detection to brushless DC motor using Luenberger observer / M. A. Eissa, M. S. Ahmed, R. R. Darwish, A. M. Bassiuny // 7th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC), Sousse, Tunisia. - 2015. - P. 1-6.

80. Elghoul, A. A fault tolerant control for robot manipulators against actuator fault / A. Elghoul, A. Tellili, A. Bouziri, M. N. Abdelkrim // 18th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA), Monastir, Tunisia. - 2017. - P. 218-222.

81. Fan, Q.-Y. Event Triggered Fault Tolerant Control for Nonlinear Systems Based on Adaptive Fault Estimation / Q.-Y. Fan, S. Xu, C. Deng, C.-C. Wang // Proc. of the 16th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. Shenzhen, China. - 2020. - P. 1236-1241.

82. Fang, Y. A Fault Detection and Diagnosis System for Autonomous Vehicles Based on Hybrid Approaches / Y. Fang, H. Min, W. Wang, Z. Xu, X. Zhao // IEEE Sensors Journal. - 2020. - Vol. 20. - Iss. 16. - P. 9359-9371.

83. Filaretov, V. Development of subsystem of accommodation to faults for dead reckoning system of autonomous underwater vehicles / V. Filaretov, A. Zhirabok,

A. Zuev, A. Procenko // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2017. -Vol. 23. - № 4. - P. 1309-1314.

84. Filaretov, V. The development of system of accommodation to faults of navigation sensors of underwater vehicles with resistance to disturbance / V. Filaretov, A. Zhirabok, A. Zuev, A. Protcenko // Proceedings of 2014 14th International Conference on Control, Automation and Systems in KINTEX. Gyeonggi-do, Korea. - 2014. - P. 1548-1553.

85. Filaretov, V. The new approach for synthesis of diagnostic system for navigation sensors of underwater vehicles / V. Filaretov, A. Zhirabok, A. Zuev, A. Protcenko // Procedia Engineering. - 2014. - Vol 69. - P. 822-829.

86. Filaretov, V. Development of Accommodation System for Fault Caused by Change of Value of Coulomb Friction Coefficient in Electric Servo Actuators of Manipulation Robots / V. Filaretov, A. Zuev, V. Khomchenko, A. Protsenko // Proceedings of 12th International Scientific and Technical Conference "Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines", Omsk, Russia. - 2018. - P. 1-6.

87. Filaretov, V. Development of fault accommodation system for thrusters of underwater robots / V. Filaretov, A. Zuev, A. Zhirabok, A. Protsenko // Proceedings of International conference "Nonlinearity, information and robotics", Innopolis, Russia. -2021. - P. 1-5.

88. Filaretov, V. F. Synthesis Method of Fault Tolerant Control System for Manipulators / V. F. Filaretov, A. N. Zhirabok, A. V. Zuev, A. A. Procenko // Advanced Materials Research. - 2013. - Vol. 717. - P. 551-556.

89. Filaretov, V. F. Design and investigation of dead reckoning system with accommodation to sensors errors for autonomous underwater vehicle / V. F. Filaretov, A. N. Zhirabok, A. V. Zuev, A. A. Protsenko, I. E. Tuphanov, A. F. Scherbatyuk // Proceedings of the MTS/IEEE OCEANS'15, Washington, USA. - 2015. - P. 1-4.

90. Filaretov, V. F. The Development of the Faults Accommodation System for Actuators of Multilink Manipulator / V. F. Filaretov, A. N. Zirabok, A. V. Zuev, A. A. Protsenko // Proceedings of the 23rd International DAAAM Symposium. Zadar, Croatia. - 2012. - P.575-578.

91. Filaretov, V. F. Development of synthesis method of fault tolerant systems for autonomous underwater robots with navigation sensors failures / V. F. Filaretov, A. V. Zuev, A. N. Zhirabok, A. A. Procenko, B. Subudhi // Proceedings of the 23rd Mediterranean Conference on Control and Automation, Torremolinos, Spain. - 2015. -P. 354- 359.

92. Fjellstad, O. E. Adaptive control of ROVs with actuator dynamics and saturation / O. E. Fjellstad, T. I. Fossen, O. Egeland // The Second International Offshore and Polar Engineering Conference, San Francisco. - 1992. - P. 175-188.

93. Frank, P. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy - A survey and some new results / P. Frank // Automatica.

- 1990. - Vol. 26. - P. 459-474.

94. Frank, P. M. On-line fault detection in uncertain nonlinear systems using diagnostic observers: A survey / P. M. Frank // International Journal Systems Science. -1994. - № 25(12). - P. 2129-2154.

95. Gao, Z. Fault tolerant control method for displacement sensor fault of wheel-legged robot based on deep learning / Z. Gao, L. Ma, J. Wang // WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation, Beijing, China. - 2018. - P. 147-152.

96. Gara, H. Fault detection for linear switched systems based on a bank of Luenberger observers / H. Gara, K. Ben Saad // 2018 International Conference on Advanced Systems and Electric Technologies (IC_ASET), Hammamet, Tunisia. - 2018.

- P. 92-97.

97. Ghrieb, A. O. Supervision of industrial manipulators using ANFIS system / A. O. Ghrieb, Y. Kourd, N. Guersi // 17th International Conference on Control, Automation and Systems, Jeju. - 2017. - P. 161-166.

98. Huang, S. Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control in Linear Drives Using the Kalman Filter / S. Huang, K. Tan, T. Lee // IEEE Transactions on Industrial Electronics. - 2012. - Vol. 59. - Iss. 11. - P. 4285 - 4292.

99. Huang, S. Fault Simulator Based on a Hardware-in-the-Loop Technique / S. Huang, K. Tan // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews). - 2012. - Vol. 42. - No. 6. - P. 1135-1139.

100. Ikonen, E. Advanced process identification and control / E. Ikonen, K. Najim // Marsel Dekker Inc. - 2002. - 310 p.

101. Isermann, R. Fault-Diagnosis Applications / R. Isermann // Springer-Verlag, Berlin. - 2011. - 354 p.

102. Isidori, A. Nonlinear control systems / A. Isidori // Springer-Verlag, New York. - 1996.

103. Jang, B. Active fault tolerant control for a class nonlinear systems / B. Jang, M. Staroswiecki, V. Cocquempot // IFAC Symp. Safeprocess'03, Washington, USA. -2003. - P. 127-132.

104. Joshi, S. Fault tolerant control for Autonomous Underwater Vehicle / S. Joshi, D. Talange // Proc. of the IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Tianjin, China. - 2014. - P. 658-662.

105. Kanev, S. A method for the design of fault-tolerant systems in case of sensor and actuator faults / S. Kanev, M. Verhaegen, G. Nijsse // Proc. of the European Control Conference. Porto, Portugal. - 2001. - P. 837-842.

106. Le, Q. D. Real Implementation of Fault-Tolerant Sliding Mode Control for a Robot Manipulator / Q. D. Le, H. Kang // 3rd International Conference on Control, Robotics and Cybernetics (CRC), Penang, Malaysia. - 2018. - P. 48-52.

107. Li, D. Y. Sensor Fault Identification and Decentralized Fault-Tolerant Control of Reconfigurable Manipulator Based on Sliding Mode Observer / D. Y. Li, L. Y. Chun // International Conference on Control Engineering and Communication Technology, Shenyang, China. - 2012. - P. 137-140.

108. Li, K. Fault-Tolerant Motion Planning of Redundant Manipulator with Initial Position Error / K. Li, J. Yang, C. Yuan, J. Xu, X. Dai, J. Luo // IEEE 7th Data Driven Control and Learning Systems Conference, Enshi, China. - 2018. - P. 533-538.

109. Li, Z. Application of Fault Tolerant Controller Based on RBF Neural Networks for Mobile Robot / Z. Li // International Symposium on Intelligent Ubiquitous Computing and Education, Chengdu, China. - 2009. - P. 531-534.

110. Ling, Y. Robust Ho> Fault-Tolerant Control for Uncertain Linear System Based on Pole Assignment / Y. Ling, X. Sun, X. Wu, J. Liu // Proc. of the 2nd IEEE

Conference on Industrial Electronics and Applications, Harbin, China. - 2007. - P. 27012706.

111. Liu, C. Adaptive Fault-Tolerant H-Infinity Output Feedback Control for Lead-Wing Close Formation Flight / C. Liu, B. Jiang, K. Zhang // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. - 2020. - Vol. 50. - Iss. 8. - P. 2804-2814.

112. Liu, Y. Fault Diagnosis Method for Mobile Robots Using Multi-CMAC Neural Networks / Y. Liu, J. Jiang // IEEE International Conference on Automation and Logistics, Jinan, China. - 2007. - P. 903-907.

113. Miguel, A. S. Fault-tolerant Control of a Service Robot using a LPV Robust Unknown Input Observer / A. S. Miguel, V. Puig, G. Alenya // Proc. of the 4th Conference on Control and Fault Tolerant Systems. Casablanca, Morocco. - 2019. - P. 207-212.

114. Nair, R. R. Fault-Tolerant Formation Control of Nonholonomic Robots Using Fast Adaptive Gain Nonsingular Terminal Sliding Mode Control / R. R. Nair, H. Karki, A. Shukla, L. Behera, M. Jamshidi // IEEE Systems Journal. - 2019. - Vol. 13. - Iss. 1. - P. 1006-1017.

115. Nie, T. A Robust Unscented Kalman Filter for Intermittent and Featureless Aircraft Sensor Faults / T. Nie, Z. Deng, Y. Wang, X. Qin // IEEE Access. - 2021. - Vol. 9. - P. 28832-28841.

116. Noura, H. Fault-tolerant Control Systems / H. Noura, D. Theilliol, J. C. Ponsart, A. Chamseddine // Springer: Berlin. - 2009. - 233 p.

117. Onwubolu, G. Mechatronics: Principles and Applications / G. Onwubolu // Oxford, OX2, Burlington, MA, USA: Elsevier Butterworth-Heinemann. - 2005. - 672 p.

118. Patton, R. J. Issues of Fault Diagnosis for Dynamic Systems / R. J. Patton, P. M. Frank, R. N. Clark // Springer-Verlag London. -2013. - 579 p.

119. Poon, F. W. Fault detection using Luenberger-like observers / F. W. Poon, D. W. Gu // Proceedings of the 38th IEEE Conference on Decision and Control, Phoenix, AZ, USA. - 1999. - Vol.3. - P. 3116-3121.

120. Protsenko, A. The development of a fault detection and identification system for executive units of manipulators using technical vision / A. Protsenko // Proceedings

of International multi-conference on industrial engineering and modern technologies, FarEastCon, Vladivostok. - 2020. - P. 1-5.

121. Rigatos, G. Particle and Kalman filtering for fault diagnosis in DC motors / G. Rigatos // Proc. of the IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, Dearborn, USA. - 2009. - P. 1228-1235.

122. Rigatos, G. Sensor fusion for UAV navigation based on Derivative-free nonlinear Kalman Filtering / G. Rigatos // 2012 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Guangzhou, China. - 2012. - P. 890-895.

123. Rotondo, D. A Fault-Hiding Approach for the Switching Quasi-LPV Fault-Tolerant Control of a Four-Wheeled Omnidirectional Mobile Robot / D. Rotondo, V. Puig, F. Nejjari, J. Romera // IEEE Transactions on Industrial Electronics. - 2015. -Vol. 62. - Iss. 6. - P. 3932-3944.

124. Sadeghzadeh-Nokhodberiz, N. Distributed Interacting Multiple Filters for Fault Diagnosis of Navigation Sensors in a Robotic System / N. Sadeghzadeh-Nokhodberiz, J. Poshtan // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. - 2017. - Vol. 47. - Iss. 7. - P. 1383-1393.

125. Sarkar, N. Fault-Accommodating Thruster Force Allocation of an AUV Considering Thruster Redundancy and Saturation / N. Sarkar // IEEE Transactions on Robotics and Automation. - 2002. - P. 223 - 233.

126. Shumsky, A. Ye. Nonlinear diagnostic filter design: Algebraic and geometric points of view / A. Ye. Shumsky, A. N. Zhirabok // Int. J. Applied Mathematics and Computer Science. - 2006. - Vol. 16. - Iss. 1. - P. 115-127.

127. Shumsky, A. Fault accommodation in dynamic systems: fault decoupling based approach / A. Shumsky, A. Zhirabok, B. Jiang, K. Zhang, // IEEE Conference CDC'2009, Shanghai, China. - 2009. - P. 8464-8469.

128. Shumsky, A. Fault accommodation in nonlinear and linear dynamic systems: Fault decoupling based approach / A. Shumsky, A. Zhirabok, B. Jiang // International Journal of Innovative Computing, Information and Control. - 2011. - Vol. 7. - P. 45354549.

129. Siciliano, B. Handbooks of robotics / B. Siciliano, O. Khatib // Springer. -2008. - 1628 p.

130. Simani, S. Model-based fault diagnosis techniques / S. Simani, C. Fantuzzi, R. J. Patton // Springer, London. - 2003. - P. 19-60.

131. Skriver, M. Adaptive Extended Kalman Filter for Actuator Fault Diagnosis / M. Skriver, J. Helck, A. Hasan // Proc. of the 4th International Conference on System Reliability and Safety. Rome, Italy. - 2019. - P. 339-344.

132. Staroswiecki, M. Fault tolerant control: the pseudo-inverse method revisited / M. Staroswiecki // IFAC proceedings volumes. - 2005. - Vol. 38. - No. 1. - P. 418-423.

133. Staroswiecki, M. Progressive accommodation of aircraft actuator faults / M. Staroswiecki, H. Yang, B. Jiang // IFAC Symposium Safeprocess 2006, Beijing, China. - 2006. - P. 877-882.

134. Tan, C. Sliding mode observers for detection and reconstruction of sensor faults / C. Tan, C. Edwards // Automatica. - 2002. - Vol. 38. - P. 1815-1821.

135. Tang, J. Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on BP Neural Network Technology / J. Tang, X. Liang, M. Huang, Z. Gong // IEEE 9th International Conference on Computer Science and Network Technology, Dalian, China. - 2021. - P. 95-99.

136. Uney, E. Parameter identification based fault tolerant control against actuator failures applied to UUV dynamics / E. Uney, C. Hajiyev // Proc. of the 6th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence. Springer, Berlin, Heidelberg. Bucharest, Romania. - 2014. - P. 27-32.

137. Van, M. Robust Fault-Tolerant Control for a Class of Second-Order Nonlinear Systems Using an Adaptive Third-Order Sliding Mode Control / M. Van, S. S. Ge, H. Ren // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. -2017. - Vol. 47. - Iss. 2. - P. 221-228.

138. Verhaegen, M. Fault Tolerant Flight Control - A Survey / M. Verhaegen, S. Kanev, R. Hallouzi, C. Jones, J. Maciejowski, H. Smail // Fault Tolerant Flight Control. Lecture Notes in Control and Information Sciences. - 2010. - Vol. 399. - P. 4789.

139. Vervoort, J. Modeling and control of an unmanned underwater vehicle / J. Vervoort // Master Traineesh. Rep. - 2009. - P. 5-15.

140. Wang, J. Fault diagnosis of Underwater Robots based on recurrent neural network / J. Wang, G. Wu, Y. Sun, L. Wan, D. Jiang // IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Guilin, China. - 2009. - P. 2497-2502.

141. Wang, J. Recurrent neural network applied to fault diagnosis of Underwater Robots / J. Wang, G. Wu, L. Wan, Y. Sun, D. Jiang // IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems, Shanghai, China. - 2009. - P. 593-598.

142. Wang, X. Second-Order Fault Tolerant Extended Kalman Filter for Discrete Time Nonlinear Systems / X. Wang, E. Yaz // IEEE Transactions on Automatic Control.

- 2019. - Vol. 64. - Iss. 12. - P. 5086-5093.

143. Wang, Y. Zonotopic Extended Kalman Filter and Fault Detection of Discrete-time Nonlinear Systems applied to a Quadrotor Helicopter / Y. Wang, V. Puig // Proc. of the 3rd Conference on Control and Fault-Tolerant Systems (SysTol), Barcelona, Spain. - 2016. - P. 367-372.

144. Weng, Z. Active fault-tolerant control of a double inverted pendulum / Z. Weng, R. Patton, P. Cui // IFAC Symposium Safeprocess'2006, Beijing, China. -2006. - P. 1591-1596.

145. Wu, W. Learning Observer Based Fault Diagnosis and Fault Tolerant Control for Manipulators with Sensor Fault / W. Wu, Y. Kang, L. Yao // CAA Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes, Xiamen, China. - 2019. - P. 53-58.

146. Zhao, B. Particle Filter for Fault Diagnosis and Robust Navigation of Underwater Robot / B. Zhao, R. Skjetne, M. Blanke, F. Dukan // IEEE Transactions on Control Systems Technology. - 2014. - Vol. 22. - Iss. 6. - P. 2399-2407.

147. Zhirabok, A. N. Fault detection and isolation: linear and nonlinear systems / A. N. Zhirabok // IFAC Symposium, SAFEPROCESS'97, Kingston Upon Hull, England.

- 1997. - P. 903-908.

148. Zhirabok6 A. Robust virtual sensors design for linear and nonlinear systems under external disturbances / A. Zhirabok, A. Zuev, V. Filaretov, A. Protcenko,

Il. K. Chung // International journal of Adaptive Control and Signal Processing. - 2023. - P. 1- 16.

149. Zhong, Y. Sensor Fault Diagnosis for Unmanned Quadrotor Helicopter via Adaptive Two-Stage Extended Kalman Filter / Y. Zhong, W. Zhang, Y. Zhang // Proc. of the International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control. Shanghai, China. - 2017. - P. 493-498.

150. Zhou, H. Motor Torque Fault Diagnosis for Four Wheel Independent MotorDrive Vehicle Based on Unscented Kalman Filter / H. Zhou, Z. Liu, X. Yang // IEEE Transactions on Vehicular Technology. - 2018. - Vol. 76. - Iss. 3. - P. 1969-1976.

151. Zuev, A. The Development of Fault Detection and Identification Systems for Underwater Manipulators / A. Zuev, A. Protsenko, A. Zhirabok // Proceedings of 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon, Vladivostok. - 2019. - P. 1-4.

152. Zuev, A. Fault identification in electric servo actuators of robot manipulators described by nonstationary nonlinear dynamic models using sliding mode observers / A. Zuev, A. Zhirabok, V. Filaretov, A. Protsenko // Sensors. - 2022. - Vol. 22. - Issue. 1. - Art. 317. - P. 1-12.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Описание модели подводного робота с двухконтурной системой управления пространственным движением с эталонной моделью

В диссертации используется математическая модель ПР с двухконтурной системой управления пространственным движением с эталонной моделью, описанная в работе [64]. Динамика ПР описывается матричными уравнениями:

МУ + (С(М, У) + Б(У))У + д(л) = т, Л = 1(л)у,

где М = Мн + МА Е Я6х6; Мн - матрица инерции; МА - матрица присоединенных масс и моментов инерции жидкости; С(М,у) Е Я6х6 -матрица кориолисовых и центростремительных сил и моментов; Б (у) Е Я6х6 - матрица гидродинамических сил и моментов; д(ц) ЕЯ6- вектор гидростатических сил и моментов; ц = [х, у, г, ф, в, ф]т - вектор положения и ориентации ПР в абсолютной системе

координат; у = [ух, уу, у2, шх, шу, - вектор линейных и угловых скоростей в

т

связанной с ПР системе координат; т = [тх, ту, тг, Мх, Му, Мг] - вектор тяг

и

моментов, развиваемых движительным комплексом ПР в связанной системе координат. Полагается, что движительный комплекс может создавать тяги и моменты по всем степеням свободы ПР.

Матрица кориолисовых и центростремительных сил и моментов описывается выражениями:

С(М,у)= Скв(Мк,у) + СА(МА,у),

где Снв(Мн,у) =

; мк =

03х3 -Б(М11у1 + М12у2)

[-Б(М11у1 + М12у2) -Б(М21У1 + М22у2)\

МЦ = ша\3х3; М12 = -та5(хс,ус,гс); М21 = та5(хс,ус,гс); М22 =];

М11 М1 М21 М221

Сл(М^) =

03х3 -5(Л11^1 + А2Р2)

-5(Л11^1 + ^12^2) -5(^21^1 + ^22^2)

Лц Л12 Л21 Л22

т т

= К, ^у, ; ^2 = [ ^Х, ^у, ; - масса ПР; / - тензор инерции; хс, ус,

и хв,ув,гв - соответственно, координаты центров тяжести и плавучести ПР в связанной системе координат; оператор 5 имеет вид:

- 0 —Яз Я21

5 (Я) = Яз 0 -Я1 , я = [Я1, Я2, Яз]т

[-Я2 Я1 0

Элементы диагональной матрицы £( й1, ¿2, у) описываются суммой:

= ¿11 +¿21^1, ¿ = (1,6),

где ¿-и, I = (1,6) - гидродинамические коэффициенты, определяющие квадратичную и линейную зависимости сил и моментов гидродинамического сопротивления от скоростей движения ПР по всем его степеням свободы. Вектор гидростатических сил и моментов имеет вид:

=

( Ж - Б^тв

— ( Ж — Б)соя в sin <

— ( Ж — Б) С 05 в С 05 <

— Бу соя в соя < + Бг соя в 5т < Бг 5т в + БХ соя в соя< — БХ соя в ят < — Бу sin в _

где Ж - сила тяжести; Б - Архимедова сила; БХ = Жхс — Бхв, Бу = Жус — Був, Б2 = — .

Система управления ПР содержит контур управления скоростью и контур управления положением (см. рис. А.1). На рис. А.1 - вектор желаемого положения и ориентации ПР в абсолютной системе координат; ^ - вектор

желаемых линейных и угловых скоростей в связанной с ПР системе координат; та - сигнал управления скоростью ПР; тп - сигнал на выходе нелинейного регулятора, обеспечивающий ПР желаемые динамические характеристики при номинальных значениях его параметров; тг - дополнительный сигнал управления, компенсирующий возможные отклонения параметров ПР от номинальных значений. Контур управления скоростью движения ПР обеспечивает развязку каналов управления всеми его степенями свободы, компенсацию неопределенных и переменных параметров робота и придание ему желаемых динамических свойств. Он состоит из нелинейного регулятора скорости, обеспечивающего желаемые динамические свойства ПР, когда их параметры имеют номинальные величины, и дополнительного регулятора скорости с эталонной моделью, компенсирующего неопределенные или изменяющиеся параметры.

Рисунок А.1 - Обобщенная схема системы управления ПР

Внешний контур управления положением обеспечивает независимое управление линейными и угловыми координатами ПР по всем его степеням свободы. Он содержит нелинейный регулятор положения, позволяющий учесть динамические свойства контура управления скоростью и кинематические свойства ПР.

Разделение системы управления на два контура позволяет упростить учет

динамических свойств ПР по сравнению с одноконтурной системой, в которой необходимо одновременно учитывать динамические и кинематические свойства ПР. Кроме того, преимуществом двухконтурной системы управления по сравнению с традиционными, построенными на основе ПИД-регуляторов, является более высокая точность управления при движении по сложным пространственным траекториям независимо от изменения параметров ПР.

В диссертации при математическом моделировании рассматривался ПР, имеющий следующие параметры: масса ПР та = 310 кг;

моменты инерции]хх = 10.2 кгм2,]уу = 23.4 кгм2,= 23.4 кгм2; а1 = [18 Нс/м, 105 Нс/м, 105 Нс/м, 20Нмс, 80 Нмс, 80 Нмс]; а2 = [18 Нс2/м2, 105 Нс2/м2, 105 Нс2/м2, 20 Нмс2, 80 Нмс2, 80 Нмс2]; хс = 0 м, ус = 0 м,гс = 0 м, хв = 0 м, ув = 0 м, гв = -0.1 м; МА = (Над (15 кг, 185 кг, 185 кг, 5 кгм2, 19.6 кгм2, 19.6 кгм2).

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Описание малогабаритного подводного робота МАРК

Детальное описание малогабаритного ПР МАРК (морской автономный робототехнический комплекс) дано в работе [7]. Основные характеристики ПР МАРК указаны в таблице Б.1.

Таблица Б.1 - Характеристики ПР МАРК, созданного в ИПМТ ДВО РАН и ДВФУ

Максимальная рабочая глубина погружения, м 200

Масса, кг 50

Длина, мм 1800

Диаметр корпуса, мм 230

Максимальная скорость, м/с 3

Автономность (при скорости хода 1 м/с), час 18

Информационно-измерительный комплекс ПР МАРК содержит:

- измерительный блок Mti Xsens (Xsens Technologies), который включает 3D магнитометр, 3D акселерометр и три гироскопа для измерения угловых скоростей;

- доплеровский измеритель скорости Explorer (Teledyne RD Instrument);

- датчик глубины погружения Citadel CTD (Teledyne RD Instrument);

- другие датчики (солёности, температуры и т. д.), показания которых не использовались в ходе экспериментов, описанных в диссертации. Движительно-рулевой комплекс находится в кормовой части ПР МАРК

состоит из четырех маршевых движителей с фиксированным положением. Этот комплекс обеспечивает максимальную скорость движения ПР около 3 м/с. В кормовой части ПР также установлены четыре стабилизатора, расположенные в вертикальной и горизонтальной плоскостях. Корпус и основная часть прочных контейнеров изготовлены из алюминиевого сплава.

Основу цифровой системы программного управления ПР составляет

локальная вычислительная сеть с программным обеспечением, которая включает РС-совместимый промышленный компьютер и набор микроконтроллеров (см. рис. Б.1). Компьютер обеспечивает выполнение программы-задания, а также предназначен для управления работой информационно-измерительного комплекса. Микроконтроллеры предназначены для управления работой отдельных устройств и систем ПР. Система программного управления ПР предназначена для выполнения программы-задания (миссии), управления всеми системами ПР во всех режимах, загрузки миссии и ее тестирования перед запуском, обеспечения информационного обмена с постом оператора, обеспечения считывания накопленной информации после всплытия ПР на поверхность или после подъема на борт обеспечивающего судна. Миссия представляет собой программу, содержащую вызовы специальных функций — команд управления, которые делятся на три класса: команды управления движением, команды управления бортовыми устройствами, команды запроса данных. Всё программное обеспечение работает под управлением ОС Linux.

Рисунок Б.1 - Структурная схема локальной вычислительной сети ПР МАРК

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Акт внедрения результатов диссертационной работы ФГАОУ ВО ДВФУ

внедрения результатов диссертационной работы «Разработка методов синтеза систем для устранения последствий изменения параметров и дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках подводных роботов» ассистента департамента автоматики и робототехники Проценко Александра Анатольевича в научную работу и учебный процесс департамента автоматики и робототехники Института Мирового океана (Школы) Дальневосточного федерального университета (направления подготовки: 15.03.06 - Мехатроника и робототехника, 15.04.06 - Мехатроника и робототехника)

Комиссия в составе председателя, доцента департамента автоматики и робототехники, к.т.н. АА. Кацурина и членов: доцента департамента автоматики и робототехники, к.т.н. Э.Ш. Мурсалимов и старшего преподавателя департамента автоматики и робототехники Е.Ю. Бобко составила настоящий акт в том, что результаты диссертационной работы ассистента департамента автоматики и робототехники Проценко Александра Анатольевича на тему «Разработка методов синтеза систем для устранения последствий изменения параметров и дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках подводных роботов» внедрены в научную работу и учебный процесс департамента автоматики и робототехники Института Мирового океана (Школы) Дальневосточного федерального университета, а именно:

1. Метод построения банков диагностических наблюдателей для движителей подводных роботов, обеспечивающих обнаружение и выявление мест появления дефектов.

2. Метод синтеза легкореализуемых систем идентификации, обеспечивающих за счет использования наблюдателей с переменной структурой оценку величин отклонений параметров движителей подводных роботов от их номинальных значений.

3. Метод синтеза систем, обеспечивающих обнаружение, идентификацию величин и устранение последствий ошибок в показаниях навигационно-пилотажных датчиков подводных роботов.

АКТ

Председатель комиссии:

Члены комиссии:

Е.Ю. Бобко

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Акт внедрения результатов диссертационной работы ПАО «Дальприбор»

использования результатов диссертационной работы A.A. Проценко «Разработка методов синтеза систем для устранения последствий изменения параметров и дефектов в движителях и навигационно-пилотажных датчиках

подводных роботов»

Настоящий акт составлен о том, что научные результаты, полученные в диссертационной работе A.A. Проценко, планируется использовать в ПАО «Дальприбор» при управлении промышленным роботом «Kuka» для повышения надёжности и улучшения качества выполнения механических операций по обработке деталей. В частности, в ходе будущего расширения и модернизации производства появится возможность использовать элементы созданной системы для устранения последствий изменения параметров и дефектов в электроприводах и датчиках робототехнических систем.

Результаты предварительных экспериментов показали, что использование предлагаемых в диссертации методов обнаружения, идентификации и компенсации отклонений параметров роботов от их номинальных значений, а также методы синтеза систем обнаружения и идентификации опщбок в показаниях датчиков могут быть использованы для повышения качества работы и устранения аварийных ситуаций в случае появления дефектов в электроприводах или ошибок в показании датчиков промышленных манипуляционных роботов.

Заместитель главного инженера

УТВЕРЖДАЮ

И.о. генерального директора

ПАО «Дальприбор»

АКТ

по ТПП ПАО «Дальприбор»

С.В. Мякишев