Самонастройка регуляторов исполнительных подсистем мехатронных устройств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Алексеев, Александр Сергеевич

• Алексеев, Александр Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Алексеев, Александр Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ МЕХАТРОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.

1.1 Задачи конструирования адаптивных исполнительных мехатронных систем управления.

1.2 Построение адаптивных исполнительных мехатронных подсистем управления на основе численных методов синтеза линейных систем.

1.3 Вещественный интерполяционный метод в задачах самонастройки регуляторов мехатронных систем.

1.3.1 Вещественное интегральное преобразование.

1.3.2 Получение вещественных изображений и численных характеристик.

1.4 Задачи самонастройки исполнительных подсистем мехатронных устройств.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ МЕХАТРОННЫХ УСТРОЙСТВ.

2.1 Идентификация динамического объекта на основе вещественного интерполяционного метода.

2.1.1 Формирование численных характеристик объекта по экспериментальным временным динамическим характеристикам.

2.1.2 Идентификация структурных параметров передаточных функций динамического объекта.

2.1.3 Идентификация инерционных свойств объектов по временным динамическим характеристикам.

2.2 Привлечение кинематических соотношений для оценки инерционных свойств многозвенных мехатронных систем.'.

ГЛАВА 3. СИНТЕЗ РЕГУЛЯТОРОВ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ МЕХАТРОННЫХ УСТРОЙСТВ.

3.1 Основные задачи синтеза регуляторов мехатронных систем и трудности их решения.

3.2 Формирование желаемых передаточных функций.

3.2.1 Методы формирования желаемых передаточных функций.

3.2.2 Получение желаемых передаточных функций систем по переходным характеристикам.

3.2.3 Получение желаемых передаточных функций систем по прямым показателям качества.

3.3 Синтез регуляторов исполнительных подсистем мехатронных устройств.

ГЛАВА 4. САМОНАСТРОЙКА РЕГУЛЯТОРОВ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПОДСИСТЕМ МЕХАТРОННЫХ УСТРОЙСТВ.

4.1 Основные подходы и трудности синтеза самонастраивающихся регуляторов мехатронных систем.

4.2 Сепаратный синтез регуляторов многоконтурных систем.

4.3 Совместный синтез регуляторов многоконтурных систем.

4.3.1 Формирование системы уравнений совместного синтеза регуляторов.

4.3.2 Упрощение системы уравнений совместного синтеза регуляторов.

4.4 Практическое применение алгоритмов самонастройки в исполнительной подсистеме управления вентильным двигателем.

4.4.1 Состав исполнительной подсистемы управления вентильным двигателем.

4.4.2 Самонастройка регуляторов исполнительной подсистемы вентильного двигателя.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Самонастройка регуляторов исполнительных подсистем мехатронных устройств»

Актуальность работы. Согласно Перечню критических технологий федерального уровня Пр-842 от 21 мая 2006 года по направлению «Технологии механотроники и создания микросистемной техники» важной задачей является разработка высококачественных мехатронных модулей для их внедрения в различные отрасли промышленности с целью автоматизации производств и повышения конкурентоспособности выпускаемой продукции.

При этом качество работы мехатронного устройства во многом определяется характеристиками его исполнительной подсистемы, состоящей из исполнительного двигателя, производственного механизма и системы регулирования. Первые два блока представляют собой объекты, изменение свойств и характеристик, которых связано с внесением изменений в их конструкцию, что, чаще всего, сделать затруднительно. Назначение последнего блока — системы управления — состоит в коррекции свойств исполнительной подсистемы.

В связи с этим вопросы синтеза систем управления занимают центральное место при построении мехатронных систем. Необходимость учета параметрических и сигнальных возмущений в рассматриваемых объектах и системах влечет за собой необходимость применения адаптивных и самонастраивающихся регуляторов для обеспечения стабилизации заданных характеристик исполнительных подсистем. Сложность этой задачи возрастает по мере перехода от одноконтурных систем регулирования к многоконтурным, обеспечивающим более высокое быстродействие. Эти обстоятельства обуславливают потребность в разработке методов и алгоритмов самонастройки регуляторов исполнительных подсистем мехатронных устройств.

Специфика практических задач определяет ряд требований, которые следует учитывать при разработке алгоритмической составляющей самонастраивающихся систем. В частности, алгоритмы, на основе которых составляется управляющая программа, должны обладать компактностью, малыми вычислительными затратами, простотой контроллерной реализации.

В настоящее время при решении задачи самонастройки регуляторов используют большое количество методов, основанных на использовании классических подходов, принципов нечеткого, нейросетевого и робастно-оптимального управления. Сложности классических методов синтеза регуляторов состоят в необходимости анализа временных или частотных характеристик объектов, что требует сложных математических и алгоритмических построений. Так при использовании частотных моделей возникает необходимость осуществления операций с функциями, имеющими аргументом мнимую переменную . Реализация нечеткого и нейросетевого подходов связана с высокими вычислительными затратами в виду специфики математического аппарата, на котором они базируется. Робастные методы настройки регуляторов, в частности методы, основанные на критерии Нмогут приводить к решениям, не обладающим свойствами робастности в отношении параметров регулятора. Этот же недостаток свойственен методам, использующим интегральный квадратичный критерий сближения желаемой и синтезируемой систем. К неробастным решениям могут также приводить удобные в вычислительном отношении дроби Паде, используемые в технике синтеза и аппроксимации, а также цепные дроби.

Отмеченные обстоятельства определяют практическую и теоретическую ценность разработки новых подходов и алгоритмов для самонастройки регуляторов систем автоматического управления, в том числе исполнительных мехатронных подсистем.

Цель работы заключается в разработке, исследовании и реализации алгоритмических и программных средств самонастройки регуляторов исполнительных подсистем мехатронных устройств.

Для достижения указанной цели должны быть решены следующие задачи:

- создание алгоритма идентификации структуры и параметров исполнительной подсистемы мехатронных устройств и ее составных частей в форме передаточной функции (ПФ) по экспериментальным динамическим характеристикам;

- разработка способа идентификации момента инерции исполнительных электроприводов мехатронных модулей на основе измеряемых сигналов объекта;

- разработка модифицированного способа получения моделей эталонных систем;

- формирование алгоритма, обеспечивающего приближение свойств настраиваемой системы к эталонной модели по средствам параметрического синтеза регуляторов;

- экспериментальные исследования разработанных алгоритмов и программ.

Методы исследования. Для достижения сформулированной цели и связанных с нею задач в работе использованы методы операционного и интегрального исчисления, теории автоматического управления, численного решения систем линейных и нелинейных уравнений, вещественный интерполяционный метод, а также методы компьютерного моделирования и натурных испытаний.

Научная новизна. Автор видит новизну работы в развитии вещественного интерполяционного метода (ВИМ) в задачах самонастройки регуляторов многоконтурных мехатронных систем, а также в практическом использовании метода в качестве программно-алгоритмической основы для реализации функции самонастройки в комплектных электроприводах и мехатронных системах. При этом получены следующие новые научные результаты:

- разработаны подход и алгоритм идентификации структуры и параметров ПФ мехатронных систем, формируемых по экспериментальным динамическим характеристикам;

- модифицирован способ формирования ПФ эталонных систем по прямым показателям качества;

- предложен способ самонастройки параметров регулятора одноконтурной системы, обеспечивающий заданное перерегулирование и минимизацию времени установления;

- получено уравнение совместного синтеза регуляторов многоконтурных систем автоматического регулирования мехатронных устройств; найдены условия, способствующие его упрощению и разрешению.

Практическая ценность работы состоит в разработке способа самонастройки регуляторов одноконтурных и многоконтурных мехатронных систем, обеспечивающего построение экономичных в вычислительном отношении алгоритмов формирования эталонных моделей и расчета значений настраиваемых коэффициентов регуляторов.

Комплекс алгоритмов, положенный в основу программного обеспечения самонастройки регуляторов, удовлетворяет требованиям работоспособности в условиях действия ограниченных по величине аддитивных и мультипликативных помех.

Разработанные алгоритмы и программы применимы для идентификации структуры и параметров моделей объектов управления, а также для решения задач формирования ПФ эталонных моделей и осуществления параметрической автоматической настройки регуляторов одноконтурных и многоконтурных систем.

Реализация результатов работы. Основные результаты теоретических исследований переданы в компанию РАЭТЕСН Со (Республика Корея, г. Бу-чеон) для использования в системах адаптивного управления мехатронных модулей на базе контроллеров Е2ь8егуо, в организацию ОАО «Амурский Судостроительный Завод» (г. Комсомольск-на-Амуре) для применения в системе автоматического регулирования электропривода изделия «Сигма-4» и используются в учебном процессе на кафедре интегрированных компьютерных систем управления Томского политехнического университета.

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

В работе автор защищает следующие положения: алгоритм идентификации структуры и параметров математической модели в форме передаточной функции по реакции системы на входной сигнал;

- способ самонастройки параметров регулятора одноконтурной системы, обеспечивающий заданное перерегулирование и минимизацию времени установления; обобщение полученных результатов на класс многоконтурных систем;

- результаты экспериментального исследования алгоритмов и программ самонастройки исполнительной мехатронной подсистемы.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены и представлены на конференциях и семинарах всероссийского и международного уровней:

VI Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии», г. Томск, 2008.

XIV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», г. Томск, 2008.

II Российско-корейский научно-технический семинар «Мехатроника: устройства и управление», г. Томск, 2008.

The 3rd International Forum on Strategic Technology, Novosibirsk, 2008

X Научно-практическая конференция «Средства и системы автоматизации: проблемы и решения», г. Томск, 2009

Международная конференция «Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов (состояние, перспективы развития)», г. Новосибирск, 2009.

XV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», г. Томск, 2009.

Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе 1 учебное пособие, 3 работы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получено 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, списка литературы из 138 наименований и 6 приложений. Общий объем работы составляет 152 страницы, из них 6 страниц приложений, 14 страниц -список литературы. Основная часть диссертации иллюстрируется 27 рисунками и 3 таблицами.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Алексеев, Александр Сергеевич

Выводы по главе

В главе рассмотрены вопросы практической реализации алгоритмов самонастройки регуляторов ИПС мехатронных устройств на основе вещественного интерполяционного метода.

Описаны основные задачи, подходы к их решению и трудности, возникающие при проектировании реальных систем.

В рамках проведенных исследований решена задача синтеза трехкон-турной исполнительной подсистемы мехатронного модуля управления движением на основе сепаратного синтеза контуров тока, скорости и положения.

Рассмотрен метод декомпозиции ПФ объекта на ПФ неизменяемых частей отдельных контуров. Метод основан на результатах, полученных во второй главе настоящей работы. Даны рекомендации по формированию эталонных моделей контуров. Разработано программное обеспечение на языке МаЙЬаЬ, реализующее автоматическую настройку регуляторов в каждом контуре.

Кроме того, в настоящей главе поставлена и решена задача совместного синтеза регуляторов исполнительной подсистемы. Такая постановка задачи приводит к тому, что коэффициенты всех регуляторов выводятся из единого уравнения, которое чаще всего является нелинейным относительно искомых параметров. Даны практические рекомендации по упрощению уравнения синтеза и его последующему расщеплению на систему нелинейных уравнений. Решение полученной системы нелинейных уравнений ищется при поддержке математического пакета Ма&САЕ). Предложен способ парирования параметрических возмущений в системе. Последнее обстоятельство позволяет использовать решения, найденные один раз с помощью пакета МаШСАО, в реальном мехатронном модуле, подверженном колебаниям со стороны нагрузки.

В главе представлены результаты экспериментальных исследований разработанных подхода, методов и методик идентификации и синтеза самонастраивающихся регуляторов исполнительных подсистем мехатронных устройств, построенных на базе вентильных электроприводов. Результаты экспериментов показали эффективность и практическую ценность проведенных исследований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основныё выводы и результаты работы заключаются в следующем.

1. Рассмотрено современное состояние вопроса конструирования адаптивных и самонастраивающихся исполнительных подсистем мехатронных устройств. Выделен класс мехатронных устройств, построенных на базе электродвигателей постоянного и переменного тока, содержащих регуляторы с функцией однократной автоматической настройки и непрерывной адаптации, ориентированные на применение в системах с объектами управления, параметры которых изменяются с течением времени. Определены математические модели исполнительных подсистем. Проанализированы существующие подходы в решении задачи, выявлены их недостатки.

2. Для решения основных задач самонастройки исполнительных подсистем мехатронных устройств в качестве инструмента выбран вещественный интерполяционный метод. Он позволяет снизить вычислительные затраты за счет: привлечения понятия вещественной передаточной функции, которая может быть сформирована на основании временных динамических характеристик; выполнения математических действий в области изображений, что позволяет снизить число операций по сравнению с в областью времени; использования математических описаний динамических объектов в форме численных характеристик и привлечения матричной формы описания систем и сигналов.

3. Разработан алгоритм идентификации структуры и параметров исполнительной подсистемы мехатронного модуля в форме передаточной функции по экспериментальной переходной характеристике. Получено выражение для вычисления момента инерции исполнительной подсистемы на основе известной структуры и сигналов, доступных измерению. Даны рекомендации и соотношения для получения оценок изменения моментов инерции многозвенных мехатронных систем.

4. Обоснован выбор структуры регуляторов в исполнительных подсистемах мехатронных устройств.

5. Предложены способы формирования передаточных функций эталонных систем по желаемой переходной характеристике и по прямым показателям качества. Способы ориентированы на использование в микропроцессорных системах.

6. Предложено использование специальных бинарных оценочных функций, для выбора системы узлов интерполирования, обеспечивающей решение уравнения синтеза, которое удовлетворяет предъявленным требованиям к проектируемой системе в отношении ряда прямых показателей качества.

7. Разработано программное обеспечение для решения задачи самонастройки регуляторов многоконтурных исполнительных подсистем мехатронных устройств для случая сепаратного синтеза.

8. Поставлена задача совместного синтеза регуляторов многоконтурных исполнительных подсистем мехатронных устройств, в рамках которой даны рекомендации по упрощению нелинейной системы уравнений синтеза до уровня, позволяющего вычислить искомые коэффициенты регуляторов.

9. Разработана структура исполнительной подсистемы мехатронного модуля с самонастройкой регуляторов. Проведена экспериментальная проверка алгоритмов самонастройки на примере трехконтурной системы автоматического регулирования привода вентильного двигателя Е8Б-04Р-048ЕШ. Эксперименты подтвердили справедливость основных теоретических результатов работы и алгоритмов самонастройки, разработанных на их основе.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Алексеев, Александр Сергеевич, 2010 год

1. Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М. Джамшиди и др. - М.: Машиностроение, 1989. - 344 с.

2. Автоматизированный электропривод промышленных установок / Под ред. Г.Б. Онищенко. M.: РАСХН, 2001. - 520 с.

3. Анализ и оптимальный синтез на ЭВМ систем управления / Под ред. А. Воронова и И.А. Орурка М.: Наука, 1984. - 344 с.

4. Арменский Е.В. Автоматизированный электропривод М.: Высшая школа, 1987. - 143 с.

5. Антропов А.Т., Удод A.C. Идентификация объектов с помощью вещественного интерполяционного метода // Проектирование инженерных и научных приложений в MATLAB: сборник трудов II научной конференции -Москва, 2004. С. 784-796.

6. Алексеев A.C., Антропов A.A., Гончаров В.И., Замятин C.B., Рудницкий В.А. Вещественный интерполяционный метод в задачах автоматического управления. — Томск: Изд-во ТГТУ, 2009. 219 с

7. Башарин A.B., Новиков В.А., Соколовский Г.Г. Управление электроприводами. Л.: Энергоатомиздат, 1982. - 392 с.

8. Белов М.П. Автоматизированный электропривод типовых производственных механизмов и технологических комплексов — М.: Академия, 2004. 576 с.

9. Бесекерский В.А. Системы автоматического управления с микроЭВМ. М.: Наука, 1987. - 320 с.

10. Борцов Ю.А. Тиристорные системы электропривода с упругими связями. Л.: Энергия, 1979. — 160 с.

11. Воробьев Е. И. Проектирование промышленных. М.: Машиностроение, 1993. -143 с.

12. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н.,Сергеев С. А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. — X.: ОСНОВА, 1997. — 112 с.

13. Галаган Т.А. Модели и алгоритмы робастных систем управления нестационарными объектами: автореф. дис. . канд. техн. наук. — Комсомольск-на-Амуре, 2003 20 с.

14. Глазков В.П., Егоров И.В., Пчелинцева C.B. Итерационное уточнение нейросетевого решения обратной задачи кинематики манипулятора // Мехатрон., автоматиз., упр. 2005. - № 4. - С. 15-17.

15. Гончаров В.И. Синтез электромеханических систем промышленных роботов. Томск: Изд-во ТПУ, 2002. - 100 с.

16. Гончаров В.И. Вещественный интерполяционный метод синтеза систем автоматического управления Томск: Изд-во ТПУ, 1995.-105 с.

17. VIII 3-4 февраля 2000 г, Нижний Новгород. - Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет .- 2000. — С. 39.

18. Гончаров В.И., Лиепинып A.B., Рудницкий В.А. Синтез робаст-ных регуляторов низкого порядка // Изв. АН. Теория и системы управления. — 2001. -№ 4. -С.36-43.

19. Гончаров В.И., Петере Д.П., Вадутова Ф.А. Проектирование исполнительных систем роботов. Томск: Изд-во ТПИ, 1989. - 96 с.

20. Горячев О.В., Шарапов М.А. Комплексная методика синтеза интеллектуального регулятора для следящего привода постоянного то-ка//Мехатрон., автоматиз. и упр. 2006 - №11. - С. 30-35.

21. Егоров И.В. Математические методы и алгоритмы управления кинематически избыточными манипуляторами на основе нейронных сетей: автореф. дис. канд. техн. наук. Саратов, 2008. - 20 с.

22. Еремин Е.Л. Адаптивное управление нелинейным SISO-объектом в периодических режимах // Информат. и системы упр. 2006. - № 2. - С. 129-137.

23. Еремин Д.М. Идентификация динамических объектов управления с применением нейронных сетей // Автоматическое управление и интеллектуальные системы: межвуз. сб. научн. тр. МИРЭА. — М., 1996. М.: 1996. -С.77-82.

24. Ерофеев A.A. Теория автоматического управления. СПб.: Политехника, 2001. - 302 с.

25. Егоров О.Д. Механика и конструирование роботов. — М.: Стан-кин, 1997.-510 с.

26. Земсков A.B. Оптимизация переходной характеристики системы автоматического управления по прямым показателям качества // Изв. Вузов. Приборостроение.- 1997.-Т. 40.-№5-С.28-33.

27. Зенкевич C.JI., Ющенко A.C. Основы управления манипуляцион-ными роботами. М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 400 с.

28. Интерполяция — Википедия. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Интерполяция, свободный.

29. Исаев С.И. Генетические алгоритмы в задачах оптимизации. Электронный ресурс. Режим доступа: http://masters.donntu.edu.ua/2005/kita/shestopalov/library/gaoptim.htm, свободный.

30. Калиткин H.H. Численные методы. М.: Наука, 1978. — 508 с.

31. Каляев И.А. и др. Интеллектуальные роботы / под ред. Е. И. Юревича. М.: Машиностроение, 2007. - 360 с.

32. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Линейные системы. М.: Физматлит, 2007. - 310 с.

33. Кисаримов P.A. Электропривод. — М.: РадиоСофт, 2008. 352 с.

34. Киселев О.Н., Поляк Б.Т. Синтез регуляторов низкого порядка по критерию ¿Г и по критерию максимальной робастности // Автоматика и телемеханика. 1999. -№3. - С. 119-130.

35. Ковчин С.А., Сабинин Ю.А. Теория электропривода. СПб.: Энергоатомиздат, 1994. -496 с.

36. Коломейцева М.Б, Хо Д.Л. Синтез адаптивной системы управления на базе нечёткого регулятора для многомерного динамического объекта // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002. - № 3. -С. 34-37.

37. Козлов В.В., Макарычев В.П., Тимофеев A.B., Юревич Е.И. Динамика управления роботами. М.: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984. — 336 с.

38. Красовский A.A. Основы автоматики и технической кибернетики.- М.-Л: Госэнергоиздат, 1962. 600 с.

39. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети: Теория и практика.- М.: Горячая линия-Телеком, 2001. 382 с.

40. Крутько П.Д. Обратные задачи динамики в теории автоматического управления. — М.: Машиностроение, 2004. 574 с.

41. Крутько П.Д. Управление исполнительными системами роботов.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991. 336 с.

42. Лиепинып A.B. Синтез регуляторов с автоматической настройкой в момент включения системы: автореф. дис. . канд. техн. наук Томск, 2001.-22 с.

43. Лиепинып A.B. Синтез регуляторов с автоматической настройкой в момент включения системы: дис. . канд. техн. наук. — Томск, 2001. -166 л.

44. Лохин В.M. Новые методы управления сложными системами. -М.: Наука, 2004.-333 с.

45. Литюга A.M., Клиначёв Н.В., Мазуров В.М. Теоретические основы построения эффективных АСУ ТП. Электронный ресурс. — Режим доступа: http://model.exponenta.ru/autoreg.zip, свободный

46. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Абсолютная устойчивость одного класса интеллектуальных САУ с ассоциативной памятью // Мехатрон., автоматиз. и упр. 2009. -№ 1. - С. 13-21.

47. Медведев В.И. Синтез оптимального управления взаимосвязанными приводами манипулятора. // Мехатрон., автоматиз., упр. 2003. - № 9. -С. 5-10.

48. Медведев В.И. Синтез управления следящим приводом на основе00теории нормы H II Мехатроника, автоматизация, управление: труды первой всероссийской научно-технической конференции М., 2004. - М.: Изд-во Новые технологии, 2004, - С. 191-194.

49. Морозов, Е. А. Каноническое интегрирование в проектировании динамических систем. Екатеринбург, Ижевск: ИЭ УрО РАН, 2006. - 197 с.

50. Нгуен Ф.Д. Аппроксимация сложных передаточных функций численным методом // Средства и системы автоматизации: проблемы и решения: Сборник трудов 10-й научно практической конференции. Томск, 2009. - Томск: ЭлеСи. - С. 153-157.

51. Орловский И.А. Определение параметров привода постоянного тока в режиме ограничения тока якоря // Электротехника и электроэнергетика. 2002. - № 1. - С. 63-66.

52. Пантюшин C.B. и др. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. Моделирование робототехнических ситем и гибких автоматизированных производств / Под ред. И. М. Макарова. М.: Высшая школа, 1986. -173 с.

53. Пат. 68722 РФ, МПК G05B13/00. Устройство идентификации объектов управления / Гончаров В.И. (РФ), Малиновский A.A. (РФ), Рудни-ций В.А. (РФ), Джин Ил-Сонг (PK); ООО «Делик» (РФ). №2006120066; За-явл. 07.06.2006; Опубл. 27.11.2006. - 5 с.

54. Пат. 2272314 РФ, МПК G05B13/02. Самонастраивающийся электропривод робота / Филаретов В. Ф.; Ин-т автомат, и процессов управления ДВО РАН. -№2004131937/09; Заявл. 01.11.2004; Опубл. 20.03.2006. 7 с.

55. Плотников П.К. Электропривод в приборостроении. Саратов: Изд-во Саратовского ГТУ, 2008. - 164 с.

56. Поляк Б.Т. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. - 303 с.

57. Попов Е.П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1989. - 304 с.

58. Пупков К.А., Егупов Н.Д. Синтез регуляторов систем автоматического управления. М.: Изд-во МГТУ, 2004. - 614 с.

59. Пупков К.А., Егупов Н.Д. и др. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 744 с.

60. Рассудов JI.H., Мядзель В.Н. Электропривод с распределенными параметрами механических элементов. — JL: Энергоатомиздат, 1987. — 143 с.

61. Ремез Е.Я. Основы численных методов чебышевского приближения. Киев: Наукова думка, 1969. - 623 с.

62. Родькин Д.И., Хараджян A.A., Михайлов С.В. Диагностика параметров двигателя постоянного тока при испытаниях //Проблемы создания новых машин и технологий: науч. тр. КГПИ. Кременчуг, 1998. - Т. 1. -С.10-13.

63. Рудницкий, ВА. Разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения идентификатора на основе вещественного интерполяционного метода: автореф. дис. . канд. техн. наук. Томск, 2002. - 20 с.

64. Рыбкин С.Е. Скользящие режимы в задачах управления автоматизированным синхронным электроприводом. М: Наука, 2009. - 237 с.

65. Свечарник Д.В. Электрические машины непосредственного привода: безредукторный электропривод. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 208 с.

66. Скворцов JI.M. Интерполяционный метод автоматической настройки регуляторов // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1998. — №6.-С. 100-103.

67. Скворцов Л.М. Интерполяционные методы синтеза систем управления // Проблемы управления и информатики. — 1998. — №6. — С.25-30.

68. Соломенцев Ю.М. Теория автоматического управления. — М.: Высшая школа, 2003. — 268 с.

69. Трофимов А.И., Егупов Н.Д., Дмитриев А.Н. Методы теории автоматического управления, ориентированные на применение ЭВМ. Линейные стационарные и нестационарные модели. — М.: Энергоатомиздат, 1997. -656 с.

70. У сков А. А. Принципы построения систем управления с нечёткой логикой // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2004. -№6.-С. 7-13.

71. Филаретов В.Ф. Жирабок А.Н., Никифоров М.А. Разработка самонастраивающихся регуляторов для электроприводов многозвенных манипуляторов со сложной кинематической схемой// Мехатрон, автоматиз. и упр. -2002.-№5.-С. 2-7.

72. Фролов К.В., Воробьев Е.И. Механика промышленных роботов. Кинематика и динамика. — М.: Высшая школа, 1988. — 304 с.

73. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989 - 624 с.

74. Халил Х.К. Нелинейные системы. Ижевск: РХД Институт компьютерных исследований, 2009. - 832 с.

75. Хорьков К.А. Электромеханические системы. Элементы канала управления. — Томск: Изд-во ТГУ, 2001. — 396 с.

76. Цаценкин В.К. Безредукторный автоматизированный электропривод с вентильными двигателями. М.: Изд-во МЭИ, 1991. - 235 с.

77. Шалаев Ю.Н. Моделирование нестационарных динамических систем методом изображающих векторов // Известия ТПУ. — 2006. Т. 309. -№7.-с. 44-47.

78. Шарапаев Л.А. Касание предмета манипулятором робота под управлением нейросети // Вестн. Рос. гос. ун-та. 2007. - № 10. — С. 56-60.

79. Шахинпур М. Курс робототехники. М.: Мир, 1990. - 526 с.

80. Шипилло В.П. Автоматизированный вентильный электропривод. М.: Энергия, 1969. - 400 с.

81. Юревич Е.И. Основы робототехники. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-401 с.

82. Юсупбеков Н.Р., Цацкин M.JI. Робастность многосвязных систем управления М.: Наука, 1990. - 149 с.

83. Alam M.S., Tokhi М.О. Hybrid fuzzy logic control with genetic optimization for a single-link flexible manipulator // Engineering Applications of Artificial Intelligence. -2008. V. 21. - P. 858-873.

84. Alonge F., D'lppolito F., Raimondi F.M. An adaptive control law for robotic manipulator without velocity feedback // Control Engineering Practice. — 2003.-V. 11.-P. 999-1005.

85. Axsys Technologies. Electronic resource. — Mode of access: http://www.axsys.com/index.cim?acronym:=direct-drive-motors, free.

86. Baruch I.S., Garrido R., Flores J.M. A fuzzy neural recurrent multimodel for systems identification and control // Proc. of European Control Conf. — Porto, 2001.-P. 3540-3545.

87. Burdess J.S., Hewit J.R. An active method for the control of mechanical system in the presence of unmeasurable forcing //Mechanism and Machine Theory. 1981. - V. 16. - № 5. - P. 535-542.

88. Engineering handbook for BS servo V series. Electronic resource. -Mode of access: http://www.iis-servo.com /Portals/0/data/toshiba/7vncboyengemanual.pdf, free.

89. Farooq M. Adaptive fuzzy control for robot arm manipulator with 5-DOF // Trans. Nanjing Univ. Aeron. and Astron. 2007. - V. 24. - № 1. - P. 4347.

90. Feliu V., Ramos F. Strain gauge based control of single-link flexible very lightweight robots robust to payload changes // Mechatronics. 2007 - V. 15. -P. 547-571.

91. Ferrara A., Magnani L. Motion control of rigid robot manipulators via first and second order sliding modes // J. Intell. and Rob. Syst. — 2007. V. 48. -№ l.-p. 23-26.

92. Fuchun S., Zengqi S., Lei L., Li H.-X. Neuro-fuzzy adaptive control based on dynamic inversion for robotic manipulators // Fuzzy Sets and Systems. 2003-V. 134.-P. 117-133.

93. Fumihiro S. F, Hiroshi T. On ill-conditioning of reduced order models // 12 th IMACS Worlds Congr. Science Computer. Paris, 1988. - V. 1.- P. 125127.

94. Ganchev I. Auto-tuning of cascade systems with auxiliary corrector // Proc. of the 18 Int. Conf. on SAER. Varna, 2004. - Sofia, 2004. - P. 46-50.

95. Gerla G. Fuzzy logic: Mathematical Tools for Approximate Reasoning. — Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001. 288 p.

96. Goncharov V., Barkovsky A., Blinova N., Datsko O. Multi-loop Linear Control Systems Design // System Science. -2002. V. 28. - № 4. - P. 8-16

97. Goncharov V., Rudnicki W., Udod A., Antropov A. Identification of control object on the basis of the real interpolation method //Proc. of the 15 th International Conference on System Science Wroclaw, 2004 . - V. 1. - P. 360-366.

98. Hagglund T., Astrom K.J. A frequency domain approach to adaptive control // 11 th IF AC World Congress. Tallin, 1990. - V.4. - P. 265-276.

99. Hewit J.R. Disturbance cancellation control // Proc. of Intern. Conf. on Mechatronics. Ankara, 1996.-P. 135-143.

100. Ho W. K., Hong Y., Hansson A., Hjalmarsson H., Deng J. W. Relay auto-tuning of PID controllers using iterative feedback tuning // Automatica. -2003.-V. 39.-№ l.-P. 149-157.

101. Hsu L. Lyapunov/passivity-based adaptive control of relative degree two MIMO systems with an application to visual servoing // IEEE Trans. Autom. Contr. 2007. - V. 52. - № 2. - P. 364-371.

102. Huang Y.-A., Deng Z.-C. Decentralized sliding mode control for a spacecraft flexible appendage based on finite element method // Chin. J. Aeron. — 2005. V. 18. - № 3. - P. 230-236.

103. Kaneko K., Horowitz R. Repetitive and adaptive control of robot manipulators with velocity estimation // IEEE Trans, on Robotics and Automation. — 1997. V. 13. - №2.- P. 204-217.

104. Khoury G. M., Saad M., Kanaan H.Y., Asmar C. Fuzzy PID control of a five DOF robot arm // J. Intell. and Rob. Syst. 2004. - V. 40. - № 3. - P. 299320.

105. Kim E. Output feedback tracking control of robot manipulators with model uncertainty via adaptive fuzzy logic // IEEE Trans. Fuzzy Syst. — 2004. -V.12. -№ 3. P. 368-378.

106. Li W., Tanaka K., Wang H. O. Acrobatic control of a pendubot // IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2004. - V. 12. - № 4. - P. 549-552.

107. Lin L., Ren H.-B., Wang H.-R. RBFNN-based sliding mode control for robot // Contr. Eng. China. 2007. - V. 14. - № 2. - P. 224-226.

108. Liu G., Goldenberg A.A., Zhang Y. Precise slow motion control of a direct-drive robot arm with velocity estimation and friction compensation // Me-chatronics. 2004. - V. 14. - P. 821-834.

109. Liu J., Sun F. A novel dynamic terminal sliding mode control of uncertain nonlinear systems // Contr. Theory and Appl. 2007. - V. 5. - № 2. - P. 189-193.

110. MINAS A4 series servo. Electronic resource. Mode of access: http://www.ctiautomation.net/PDF/Panasonic/Panasonic-Minas-A4-Servo-Motors-Drives.pdf, free.

111. Musa M. A Simulation Study on the Intelligent Active Force Control of A Robot Arm Using Neural Network // Jumal Teknologi. 1999. - V. 1. - P. 55-78.

112. Musa M. Trajectory Track Control of A Rigid Robotic Manipulator Using Iterative Learning Technique and Active Force Control // Proc. of the World

113. Engineering Congress on Robotics and Automation. Kuala Lumpur, 1999. — P. 107-1 14.

114. Pagilla P. R., Tomizuka M. An adaptive output feedback controller for robot arms:stability and experiment // Automatica. 2001. - V. 37. - P. 983-995.

115. Patiño H. D., Carelli R., Kuchen B.R. Neural Networks for Advanced Control of Robot Manipulators // IEEE Trans. On Neural Networks. 2002. -V.13. — №. 2.-P. 343-354.

116. Petrkov N. A new approach for adaptive tuning of PI controllers. Application in cascade systems // Inf. Technol. and Contr. 2008. - V. 6. - № 1. - P. 19-26.

117. Pham D. T., Oh S. J. Identification of plant inverse dynamics using neural networks // Artificial Intelligence in Engineering. 1999. -V. 13. - № 3. -P. 309-320.

118. Purwar S., Kar I.N., Jha A.N. Adaptive control of robot manipulators using fuzzy logic systems under actuator constraints // Fuzzy Sets and Systems . -2005.-V. 152.-P. 651-664.

119. Seyab R. K. A., Cao Y. Nonlinear System Identification for Predictive Control using Continuous Time Recurrent Neural Networks and Automatic Differentiation // Journal of Process Control. 2008. - V. 18. - № 6. - P. 568-581.

120. Shalaev Y.N. The Estimation of Parameters of Dynamic system by a Method of Image Vectors //9th Korean-Russian International Symposium on Science & Technology (KORUS 2005) Novosibirsk, 2005. - V. 1. - P. 694-695.

121. Solis F.P.J., Navarro G.S., Linares R.C. Modeling and tip position control of a flexible link robot: experimental results // Computación y Sistematas. -2009. — V. 12.-№4.-P. 421-435.

122. Subudhi B., Morris A.S. Soft computing methods applied to the control of a flexible robot manipulator // Applied Soft Computing. 2009. -V. 9. - P. 149-158.

123. Trofino N. A., Michel D.J., Luc D. Robustness bonds for LQ regulators // IEEE Trans. Autom. Contr. 1992. - V. 37. - №9. - P. 1373-1377.

124. Wang X.-S., Cheng Y. A proposal of adaptive PID controller based on reinforcement learning // J. China Univ. Mining and Technol. 2007. - V. 17. -№1. - P. 40-44.

125. Xu S.-D, Liang Y.-W., Chiou S.-W. Discrete-time quasi-sliding-mode control for a class of nonlinear control systems. // Electron. Lett. 2008. - V. 44. -№17.-P. 1008-1010.

126. Yuangang T., Fuchun S., Zengqi S. Neural network control of flexible-link manipulators using sliding mode // Neurocomputing. -2006. V. 70. - P. 288-295.