Синтез цифровой робастной системы управления многосвязным нестационарным объектом: на примере процессов химической технологии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Гайдин, Артур Андреевич

• Гайдин, Артур Андреевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Гайдин, Артур Андреевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. СИНТЕЗ МНОГОСВЯЗНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ С НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

1.1. Адаптивные системы управления

1.2. Синтез систем управления с применением элементов нечёткой логики

1.3. Системы управления с применением нейронных сетей

1.4. Проектирование систем управления с применением теории робастности

1.5. Методы оценки устойчивости систем автоматического управления

1.6. Выводы

Глава 2. РАЗРАБОТКА ПОДХОДА И АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ И ОЦЕНКИ ЗАПАСА УСТОЙЧИВОСТИ МНОГОСВЯЗНЫХ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

2.1. Этапы алгоритма определения запаса устойчивости цифровой многосвязной системы

2.2. Дискретная динамическая модель многосвязной цифровой системы управления процессами получения аммиака и экстрактивной ректификации

2.3. Математическое описание алгоритма оценки запаса устойчивости цифровой многосвязной системы

2.3.1. Определение устойчивости системы управления несимметричным объектом (процесс получения аммиака) и оценка запаса устойчивости

2.3.2. Определение устойчивости многосвязной системы управления симметричным объектом (процесс экстрактивной ректификации) и оценка запаса устойчивости

2.3.3. Оценка запаса устойчивости системы управления несимметричным многосвязным объектом с использованием критерия Зубова

2.4. Выводы

Глава 3. СИНТЕЗ ЦИФРОВОЙ РОБАСТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЛЕКСНОГО КРИТЕРИЯ

3.1. Постановка задачи синтеза системы

3.2. Разработка алгоритма синтеза системы управления с применением комплексного критерия

3.3. Синтез системы управления процессом получения аммиака при различных значениях весового коэффициента а

3.4. Выбор оптимального значения весового коэффициента а

3.5. Синтез системы управления процессом экстрактивной ректификации и рекомендации по выбору оптимального значения весового коэффициента а

3.6. Выводы

Глава 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ МНОГОСВЯЗНОЙ ЦИФРОВОЙ РОБАСТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ВАРИАЦИИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ КАНАЛОВ ОБЪЕКТА

4.1. Оптимизация и исследование системы управления процессом получения аммиака для трёх критериев

4.2. Разработка функционально-структурной схемы робастной системы управления процессом получения аммиака

4.3. Синтез цифровой системы управления процессом экстрактивной ректификации при различных критериях оптимизации управляющей части для трёх критериев

4.4. Разработка функционально-структурной схемы цифровой робастной системы управления процессом ректификации бутилен-дивинильной фракции

4.5. Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ. Копии актов об использовании результатов работы, копии свидетельств о регистрации программ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Синтез цифровой робастной системы управления многосвязным нестационарным объектом: на примере процессов химической технологии»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Характерными особенностями большинства процессов химической технологии, как объектов управления, являются многомерность, наличие перекрёстного влияния между входными и выходными параметрами и нестационарное поведение с течением времени работы технологических установок. Управление такими объектами при использовании традиционных методов и средств сопряжено с рядом трудностей и не всегда позволяет добиться положительных результатов.

Повышение качества управления объектами с сильными внутренними связями возможно путем синтеза многосвязных систем, основы проектирования которых заложены в работах П.И. Чинаева, М.В. Меерова, Р.Т. Янушевского и др. Однако в условиях нестационарности динамических характеристик требуется применение адаптивных систем, что в свою очередь вызывает необходимость использования рекуррентных методов идентификации, а это не всегда выполнимо для связных объектов управления. Поэтому особый интерес представляет применение робастного управления, позволяющее обеспечить не только достаточно высокое качество регулирования параметров процессов, но и учитывать запас устойчивости системы при вариации параметров динамики каналов объекта. Робастным системам посвящены работы Б.Т. Поляка, П.С. Щербакова, 8.Р. ВЬаНасЬагууа, Н. СИареПа!;, Ь.Н. Кее1 и др.

Анализ исследований посвященных данной проблеме показал, что большинство решений связано с приведением многосвязных систем к одноконтурным сепаратным подсистемам на основе принципов автономно-инвариантного управления. Однако обеспечить автономность системы в условиях нестационарности практически невозможно и любое отклонение приводит к существенному ухудшению показателей качества и возможной потере устойчивости.

В настоящее время для моделирования и синтеза алгоритмов управления технологическими объектами широко применяются цифровые системы, теоретические основы которых заложены в работах отечественных и зарубежных ученых Я. 3.

Цыпкина, Р. Изермана, Б. Куо, Б. Виттенмарка и др. Это направление получило дальнейшее развитие на кафедре информационных и управляющих систем ВГУИТ.

Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является разработка эффективных подходов и алгоритмов синтеза цифровой робастной системы управления многосвязными нестационарными объектами на основе комплексного критерия, учитывающего качество управления и запас устойчивости.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие задачи:

1) разработка алгоритма получения характеристических полиномов при наличии различных транспортных запаздываний каналов объекта на основе модели многосвязной цифровой системы управления;

2) оценка запаса устойчивости системы при наличии перекрестных связей и транспортного запаздывания в объекте;

3) разработка, исследование и анализ различных критериев синтеза системы и выбор оптимального;

4) синтез и моделирование цифровой робастной системы управления на примере процессов химической технологии;

5) исследование синтезированных систем при вариации параметров моделей объекта и различном соотношении качества и запаса устойчивости.

Методы исследования. При выполнении диссертационной работы применялись теории автоматического управления аналоговых и цифровых систем, линейных многосвязных систем, методы математического моделирования, структурного синтеза. Общей методологической основой является системный подход. Научная новизна.

1. Алгоритм оценки запаса устойчивости системы цифрового управления многомерным объектом на основе нахождения собственных значений матрицы в переменных состояния многосвязной системы.

2. Способ оценки запаса устойчивости системы управления несимметричным объектом при наличии транспортного запаздывания на основе критерия Зубова, позволяющий существенно сократить вычислительные затраты по сравнению с полиномиальным методом.

3. Комплексный критерий синтеза робастной цифровой системы управления многосвязным нестационарным объектом, позволяющий учитывать различные соотношения показателей качества и запаса устойчивости системы.

4. Комплекс прикладных программных средств синтеза и моделирования робастной цифровой системы управления для различных вариаций параметров моделей каналов симметричных и несимметричных многосвязных объектов.

Практическая значимость. На основе разработанных подходов и алгоритмов создан пакет прикладных программ, позволяющий осуществить оценку запаса устойчивости и синтез управляющей части цифровой робастной системы управления многосвязным нестационарным объектом, обеспечивающей достаточно высокое качество управления и устойчивость системы при изменении параметров объекта.

Основные результаты работы: алгоритмы и программное обеспечение прошли апробацию при выполнении отдельных этапов проектирования АСУ технологическими процессами ООО «Нефтехимпроект КНГ» г. Воронеж и внедрены в учебный процесс кафедры информационных и управляющих систем Воронежского государственного университета инженерных технологий.

Апробация работы. Основные результаты по теме диссертационной работы доложены на международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-24, 25, 26» в 2011-2013 годах (г. Саратов), «Современные проблемы прикладной математики, теории управления и математического моделирования (ПМТУММ-2011)» в 2011 году (г. Воронеж), а также на научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников ВГУИТ в 2011-2013 годах.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ, в том числе 4 статьи (из них 3 статьи в периодических изданиях, рекомендуемых ВАК РФ при защите кандидатских и докторских диссертаций) и 3 свидетельства о регистрации программ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, библиографического списка и приложений. Материал изло-

жен на 135 страницах, содержит 51 рисунок и 47 таблиц. Библиографический список включает 164 наименования.

Содержание диссертационной работы.

Работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, библиографического списка и приложений.

Во введении обоснована актуальность и дана общая характеристика диссертационной работы.

В первой главе приведен анализ работ, посвященных проблеме управления многомерными объектами в условиях нестационарности динамических характеристик, различных подходов к разработке алгоритмов, моделированию и проектированию робастных систем управления объектами с нестационарными параметрами. На его базе обоснована необходимость синтеза цифровой системы управления многосвязными нестационарными объектами на основе комплексного критерия, учитывающего соотношение качества управления и запаса устойчивости системы. В результате обзора сформулированы цели и задачи исследования.

Вторая глава посвящена разработке подхода и алгоритмов оценки запаса устойчивости многосвязных цифровых систем при наличии нестационарности параметров объекта управления.

Предложен автоматизированный алгоритм оценки запаса устойчивости на основе дискретного корневого критерия, включающий этапы:

1. Составление дискретной динамической модели многосвязной системы;

2. Получение характеристических полиномов замкнутых систем по каждому выходу;

3. Представление характеристического полинома в переменных состояния;

4. Нахождение собственных значений матрицы системы в переменных состояния с целью определения устойчивости;

5. Определение запаса устойчивости по величине отклонения модуля максимального корм от границы устойчивости.

Разработанный алгоритм подтвердил работоспособность при апробации на примерах многосвязного несимметричного нестационарного объекта - процесса

синтеза аммиака и симметричного нестационарного объекта - процесса экстрактивной ректификации. Для несимметричных объектов, описываемых в дискретной форме, предложена упрощённая процедура оценки устойчивости и запаса на основе использования критерия Зубова. Такое решение позволят существенно сократить вычислительные затраты по сравнению с полиномиальным методом.

В третьей главе разработан подход к синтезу робастной системы управления на основе предложенного способа оценки устойчивости минимизацией комплексного критерия, учитывающего соотношение запаса устойчивости и интегральной квадратичной ошибки. Проведена оценка использования комплексного критерия на примерах процессов синтеза аммиака и экстрактивной ректификации. Предложен способ выбора оптимального значения весового коэффициента а, при котором запас устойчивости и качество управления учитываются в равной степени. При аналитическом конструировании робастной цифровой системы управления нестационарным многосвязным технологическим процессом необходимо в каждом конкретном случае осуществлять выбор коэффициента а в зависимости от приоритета соотношения качества и запаса устойчивости.

Четвертая глава посвящена сравнительному исследованию работоспособности и эффективности цифровой системы управления: алгоритмов и прикладного программного обеспечения на основе синтеза с применением трёх различных критериев. Приведены сравнительные результаты машинного моделирования цифровых систем управления процессами получения аммиака и экстрактивной ректификации при вариации параметров моделей каналов объекта. Показано, что использование предложенных подходов к оценке запаса устойчивости и оптимизации управляющей части системы с применением комплексного критерия позволяет увеличить запас устойчивости и улучшить качество управления нестационарными технологическими процессами.

В приложениях приведены копии актов об апробации результатов работы на ООО «Нефтехимпроект КНГ» г. Воронеж, внедрении в учебный процесс в Воронежской государственной технологической академии и копии свидетельств о регистрации программ.

Глава 1. СИНТЕЗ МНОГОСВЯЗНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ С НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

1.1. Адаптивные системы управления.

Большинство объектов управления (ОУ) пищевой и химической промышленности являются многомерными и многосвязными. Эти особенности повлекли за собой появление подходов и методов синтеза управляющей части системы не характерных для одноконтурных систем [8,14,16,70,75,82,96,118].

Для непрерывных систем можно отметить такие графоаналитические методы синтеза как инверсный метод Найквиста, метод характеристического годографа, которые реализованы в пакетах прикладных программ [21,28]. Но целесообразность их применения ограничена размерностью объекта управления и имеет смысл лишь для простейших (двумерных).

Построение линейной многомерной системы управления также может проводиться по расположению нулей и полюсов характеристического полинома системы, данный метод предложен в работе [11].

Современные средства электронной вычислительной техники позволяют применять новые методы при синтезе многосвязных систем, использование которых раньше было нереализуемо в силу исключительного объёма и сложности проводимых вычислений [4]. Из наиболее значимых подходов можно выделить методы численной оптимизации [9,71,90].

В настоящее время активно развивается направление - искусственный интеллект (ИИ) [33,83]. Неоспоримым преимуществом ИИ является возможность функционирования без формализованной модели объекта. В данном случае формирование управляющего воздействия реализуется исходя из текущих измерений состояния ОУ согласно правилам, загруженным в базе данных (БД). Именно в этом и состоит один из главных недостатков ИИ. Ограниченный объём БД не даёт возможности осуществить управление для бесконечного числа ситуаций, в которых его необходимо осуществлять. Элементы обучения, прогнозирования и самообучения позволяют лишь в некоторой степени решить этот вопрос, при этом делают обязательным участие человека.

Одним из способов получения высокого качества управления для многосвязных объектов является компенсация внутренних перекрёстных связей между выходными величинами, созданием системы связанного управления путём введения дополнительных внешних компенсирующих связей [2,93]. В теоретической основе систем связанного управления лежит принцип автономности [70,75]. Идеальным результатом данного подхода является полная компенсация внутренних перекрёстных связей между выходами [69,118,124,142]. Из основных достоинств данного решения можно отметить:

1. Инвариантность относительно возмущений, по перекрёстным каналам.

2. Возможность представления сложной системы с взаимосвязанными параметрами совокупностью простых сепаратных систем. В свою очередь при этом могут применяться методы синтеза одноконтурных систем, отличающиеся простотой расчёта и наладки.

3. Возможность достижения большего запаса устойчивости в сравнении с системами несвязанного управления. Увеличение запаса устойчивости даёт возможность повысить быстродействие регуляторов, что в свою очередь, улучшит качество управления. [14].

Следует также отметить, что у систем автономного управления есть и свои недостатки:

1. Использование подобных систем не всегда технически возможно и экономически целесообразно.

2. Существенным ограничением использования автономного управления является нестационарность характеристик объектов управления.

Внешние возмущения, воздействующие на объект управления, могут существенным образом ухудшить качество функционирования системы. Применение комбинированных систем управления позволяет эффективно проводить процесс управления, несмотря на наличие внешних возмущений, т.к. наряду с формированием управляющей величины по отклонению учитывается и внешнее возмущение [1,32].

Инвариантные системы управления являются наиболее эффективным видом комбинированных систем. В данном случае обеспечивается абсолютная независи-

мость регулируемой величины от внешних возмущений, достигается это путём введения компенсаторов внешних возмущающих воздействий [12,66,85]. Недостатки и сложности синтеза подобных систем такие же, как и в случае с автономными системами, всё это является серьёзной преградой для развития и использования инвариантных систем для управления технологическими объектами [72,118].

Практическая реализация является одним из наиболее важных прикладных вопросов теории многомерных систем.

Наиболее эффективное управление многосвязными объектами на производстве осуществимо только путём использования автоматизированных систем с применением цифрового управления, математических моделей и внедрением инновационных методов управления. Применение цифровых систем управления (ЦСУ) даёт преимущества в точности, возможности реализации сложных законов управления в сравнении с базовыми, в скорости реализации изменений алгоритма управления на объекте (структурные изменения), в уменьшение объёма работ на стадии разработки, внедрения и эксплуатации ЦСУ (простота реализации алгоритмов управления) [36,61,60,77]. Необходимо также отметить, что сложность алгоритма, выполняемого средствами цифровой вычислительной техники, не влияет на надёжность системы управления [27], в то время как увеличение аналоговых блоков, соответствующее усложнению алгоритма, неизбежно приводит к снижению надёжности.

В вопросе синтеза систем управления нестационарными параметрами можно выделить несколько подходов. В первом подходе при создании системы управления используются методы теории чувствительности и принципы синтеза робастных систем [17,18,63,67,70,72,89,103,121]. Обеспечение наименьшей параметрической чувствительности осуществляется разработкой алгоритмов с применением методов теории чувствительности [66]. С этой целью при синтезе в показатели качества вводят критерий чувствительности. Строящаяся на основе априорной информации система, в силу своих структурных особенностей, обладает свойством сохранять заданные показатели качества не только в исходном состоянии, но и при изменении свойств объекта в условиях возникновения внешних возмущений в определённой области

[71]. Для методов чувствительности и инвариантности характерны следующие особенности [120]:

1. Необходимость наличия полной априорной информации о внешних воздействиях и системе управления, функционирование в условиях небольших стохастических отклонений свойств ОУ от начального состояния, происходящих в течение эксплуатации.

2. Непредсказуемое поведение объекта управления приводит к изменению показателя качества, но при этом не выходит за допустимые значения (стабилизация качества). При одновременном влиянии параметрических и сигнальных возмущений обеспечение абсолютной инвариантности структурной организацией не всегда возможно, либо физическая реализация затруднена.

3. Отсутствие возможности использования в случаях, когда необходим переход с одного оптимального на другой оптимальный режим (реализация оптимального управления).

Главным достоинством подхода является сохранение устойчивости и качества управления системы в заданных пределах изменения характеристик объекта, которые при классическом управлении привели бы к потере устойчивости системы. Подобное свойство достигается путём формирования специальной структуры системы и выполняется на этапе синтеза с выполнением учёта всех возможных нестационарных параметров, что является основным достоинством подхода.

Из недостатков можно отметить невысокую точность поддержания качества управления, отсутствие возможности реализации оптимального управления, применение при малых отклонениях свойств объекта, необходимость наличия полной априорной информации о системе и внешних возмущениях, что зачастую не всегда возможно.

Увеличение диапазона изменений свойств объекта при достижении нулевой чувствительности к параметрическим возмущениям, когда это не достижимо с применением классических методов теории управления, достигается корректировкой управляющей части системы на основании текущей информации об объекте, полу-

чаемой в процессе рекуррентной идентификации. В этом состоит основная суть похода к синтезу адаптивных систем [42,71].

Для выработки управляющего воздействия в системах адаптивного управления используется текущая информация об объекте и внешних возмущениях, обработка информации происходит в процессе эксплуатации [3,6,27,120]. Изменение правил формирования управляющих воздействий в адаптивных системах происходит автоматически в процессе работы. Эта особенность позволяет повысить эффективность системы управления в условиях воздействия внешних возмущений и при наличии неопределенностей [106,119].

Как правило, в любой системе адаптивного управления можно выделить два уровня (рис. 1.1). Первый уровень направлен на реализацию основного закона управления, в то время как задача второго состоит в том, чтобы приспосабливать алгоритм работы и настройки первого уровня согласно требуемой цели при изменении условий функционирования. Алгоритм второго уровня называется законом адаптации [27].

Рис. 1.1. Структурная схема адаптивной системы управления

При синтезе адаптивной системы возникает две задачи: синтез контура основного управления (ОК) и синтеза адаптирующего контура (АК). Если при синтезе ОК применяются известные классические методы теории управления, то при разработке АК применяемые методы будут зависеть от класса адаптации данной системы. Из достоинств подхода адаптивного управления можно выделить [65,74]:

1. Возможность применения для технологических объектов со значительной вариацией параметров относительно номинального состояния, и при отсутствии априорных данных о системе и внешних стохастических возмущениях.

2. Наличие текущей актуальной информации о состоянии объекта даёт возможность осуществлять более точное достижение целей управления (выполнение

стабилизации качества управления на определённом уровне) в сравнении с системами робастного управления.

3. Доступность перенастройки управляющей части системы в случае её работы в оптимальном (по какому либо критерию) режиме, когда при изменяющихся условиях эксплуатации необходим переход в другое состояние, обеспечивающее оптимальное управление.

Одним из главных недостатков системы адаптивного управления является низкая скорость срабатывания по сравнению с робастными системами, связано это с получением необходимой информации об объекте, что требует определенных временных затрат.

Управление объектами в условиях неопределенности и отсутствии априорной информации также может быть реализовано с применением теории ИИ [33,83]. В таком случае структура системы (Рис. 1.1) примет изменения в виде замены блока «Адаптер» блоком экспертной системы или блоком концептуальной схемы обработки нечёткой логики соответственно. Основным вопросом при управлении с использованием ИИ является наработка базы знаний. В месте с тем необходимо учитывать и требования являющиеся актуальными и при разработке адаптивных систем, а именно: высокое быстродействие, эффективный поиск решения согласно целям системы управления, обеспечение высокой надёжности (возможность сохранять работоспособность в условиях ограниченной входной информации), компактность, универсальность (возможность подключения различных механизмов ввода в процессе формирования базы знаний).

Отдельным классом адаптивных систем, применяемых для нестационарных объектов, являются адаптивные самонастраивающиеся системы [6,15,22,27,30,71,79,92,91,114-116]. Прямой подход состоит в том, что цель самонастройки и цель управления совпадают [94,105,122]. В таком случае, нет необходимости в проведении текущей идентификации изменяющейся части системы управления, и настройка регулятора осуществляется напрямую [22,40,62, 115,116, 142].

Синтез самонастраивающихся адаптивных систем предполагает выполнение следующих условий [6,33]. Во-первых, при синтезе основного контура необходимо

учитывать совместимость регулятора и объекта управления во всём диапазоне неконтролируемого изменения параметров, когда их вариация может быть компенсирована перенастройкой управляющей части. Во-вторых, предполагается квазистационарность основного контура. Анализ методов синтеза систем управления нестационарными объектами по совокупности показателей, а именно: отсутствию необходимости в перенастройке управляющей части системы в процессе эксплуатации, работа в широком диапазоне изменения свойств объекта, при сохранении качества управления на заданном уровне, а также гарантированный запас устойчивости, позволяет сделать вывод, что наиболее целесообразным является робастное управление.

1.2. Синтез систем управления с применением элементов нечёткой логики

В условиях неточной, неполной информации об объекте управления и характеристик окружающей среды, в которой эксплуатируется объект, сформировать оптимальное управление позволяют методы робастного, нечёткого и адаптивного управления [107-113]. В методах робастного управления одним из важнейших понятий является понятие неопределённости [81]. Под неопределённостью понимается неточность модели объекта управления, при этом следует отметить, что неопределённость может быть как параметрической, так и структурной.

Действующие на объект управления и управляющую часть системы внешние возмущения различной природы отражаются в неопределённости входных сигналов. В свою очередь объект управления при наличии неопределённостей может рассматриваться как некое множество объектов. Выбрав для системы управления некоторую характеристику, например, устойчивость, определение робастности регуляторов системы относительно выбранной характеристики будет пониматься как обеспечение устойчивости для любого объекта из множества задаваемого неопределённостью [17]. В таком случае, понятие робастности можно сформулировать как фиксацию определённой характеристики системы при наличии регулятора и множества объектов. Вместе с тем при функционировании робастной системы информация о неопределённостях объекта управления не используется при формировании управляющего воздействия, что можно назвать недостатком такого управления.

Широкое применение в управлении промышленными процессами, особенно в случаях, когда применимость традиционных методов затруднена, нашли методы нечёткого управления [32,33]. Вместе с тем его применение осложнено по причине невозможности формирования точных правил управления при недостаточной априорной информации или её полного отсутствия. Исходя из этого, подход к получению управляющих правил является важной задачей нечёткого управления.

Для разработки систем нечёткого управления существуют различные подходы. Метод формирования управляющих правил, получивший наиболее широкое распространение, заключается в использовании экспертных знаний или знаний опытных операторов. Таким образом, сформированные управляющие правила есть отражение эмпирических знаний о процессе управления. Данный метод получения управляющих правил нечёткого управления зависит от опыта экспертов, так что в результате они могут противоречить друг другу, либо быть вовсе невыполнимыми.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гайдин, Артур Андреевич, 2013 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. А. с. 1511734 СССР, МКИ G 05 В 13/00. Самонастраивающаяся система комбинированного регулирования [Текст] / В.Г. Брусов, Е.А. Сухарев, Ю.Д. Левичев (СССР). - № 4125012/24-24; заявл. 29.09.86; опуб. 30.09.89, Бюл. № 36. -12 с.

2. Алексаков, Г.Н. Практика проектирования нелинейных систем методом фазовой плоскости [Текст] / Г.Н. Алексаков. - Москва: Энергия, 1973. - 114 с.

3. Александров, А.Г. Оптимальные и адаптивные системы [Текст] / А.Г. Александров. - Москва: Высшая школа, 1989. - 263 с.

4. Алексанкин, Я.Я. Автоматизированное проектирование систем автоматического управления [Текст] / Я.Я. Алексанкин, А.Э. Бржозовский, В.А. Жданов. - Москва: Машиностроение, 1990. - 336 с.

5. Алексеев, М.В. Система управления на базе контроллера СПК207 [Текст] / М.В. Алексеев, A.A. Гайдин, Д.А. Свиридов // Материалы LI отчётной научной конференции за 2012 год. Секция энергосберегающих технологий, процессов и оборудования пищевых производств. - Воронеж. - 2013. - 4.2. С. 98-98.

6. Антонов, В.Н. Адаптивные системы автоматического управления [Текст] / В.Н. Антонов, A.M. Пришвин, В.А. Терехов, А.Э. Янчевский, под ред. проф. В.Б. Яковлева. - Ленинград: Издательство Ленинградского университета, 1984.-204 с.

7. Барабанов, А.Е. Оптимизация по равномерно-частотным показателям (Н-теория) / А.Е. Баранов, A.A. Первозванский // Автоматика и телемеханика. — 1992. —№9.-С. 3-32.

8. Бобцова, A.A. Итеративный алгоритм адаптивного управления по выходу с полной компенсацией неизвестного синусоидального возмущения [Текст] / A.A. Бобцова, С.А. Колюбин, A.C. Кремлев, A.A. Пыркин // Автоматика и телемеханика. - 2012. - № 8. - С. 64-75.

9. Бояринов, А.И. Методы оптимизации в химической технологии [Текст] / А.И. Бояринов, В.В. Кафаров. - Москва: Химия, 1969. - 564 с.

10. Брусин, В.А. Частотные условия Ноо-управления и абсолютной стабилизации [Текст] / В.А. Брусин // Автоматика и телемеханика. - 1996. - № 5. - С. 17-25.

11. Буков, В.Н. Регулирование многосвязных систем [Текст] / В.Н. Буков, И.М. Максименко, В.Н. Рябченко // Автоматика и телемеханика. - 1998. - № 6. - С. 97-109.

12. Вавилов, A.A. Структурный и параметрический синтез сложных систем [Текст] / A.A. Вавилов. - Ленинград: ЛЭТИ, 1979. - 94 с.

И.Владимиров Я.Г. Анизотропия сигналов и энтропия линейных стационарных систем [Текст] / Я.Г. Владимиров, А.П. Курдюков, A.B. Семенов // Доклады РАН. Т.342. - 1995. - № 3. - С. 583 - 585.

14. Воронов, A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем [Текст] / A.A. Воронов. - Москва: Наука, 1985. - 352 с.

15. Воронов, A.A. Основы теории автоматического управления: Оптимальные, многосвязные и адаптивные системы [Текст] / A.A. Воронов. - Ленинград: Энергия, 1970.-328 с.

16. Гайдук, А.Р. Об управлении многомерными объектами [Текст] / А.Р. Гайдук // Автоматика и телемеханика. - 1998. - № 12. - С. 22 - 37.

17. Галяув, Е.Р. Робастно-оптимальное управление параметрически и функционально неопределенными линейными объектами [Текст] / Е.Р. Галяув, И.Б. Фуртат, A.M. Цыкунов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика - 2010. -№ 2. - С. 12-16.

18.Ганз, С.Н. Синтез аммиака [Текст] / С.Н. Ганз. - Киев: Вища школа, 1983.-280 с.

19. Гелиг, А.Х. Об одном подходе к конструированию робастных систем [Текст] / А.Х. Гелиг, И.Е. Зубер // Автоматика и телемеханика. - 2009. - № 2. -С.101-108.

20. Гельфанд, И.М. Информация и энтропия для непрерывных распределений [Текст] / И.М. Гельфанд, А.Н. Колмогоров, A.M. Яглом // Труды III Всесоюзного математического съезда. - Москва, 1958. - Т.З. - 598 с.

21. Горбатов, B.C. Пакет программ для моделирования сложных динамических объектов [Текст] / B.C. Горбатов, В.А. Илларионов, A.A. Малюк, А.Е. Савин // Микропроцессорные средства и системы. - 1990. - № 3, 4. - С. 24 - 26.

22. Громыко, В.Д. Самонастраивающиеся системы с моделью [Текст] / В.Д. Громыко, Е.А. Санковский. - Москва: Энергия, 1974. - 80 с.

23.Деменков, Н.П. Адаптивная система автоматической оптимизации с нечеткой последовательной процедурой проверки статистических гипотез [Текст] / Н.П. Деменков, И.А. Мочалов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия Кибернетика. - 1999. - № 1. - С. 31 - 42.

24. Деменков, Н.П. Нечеткая логика в задаче фильтрации случайных возмущений [Текст] / Н.П. Деменков, И.А. Мочалов // Промышленные АСУ и контроллеры. - 1999. - № 11. - С. 26 - 28.

25. Деменков, Н.П. Нечеткая система автоматической оптимизации [Текст] / Н.П. Деменков, И.А. Мочалов // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. - 2000. -№1. - С. 38-43.

26. Деменков, Н.П. Нечеткий логический регулятор в задачах управления [Текст] / Н.П. Деменков, И.А. Мочалов // Промышленные АСУ и контроллеры. -1999.-№2.-С. 30-35.

27. Деревицкий, Д.П. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления [Текст] / Д.П. Деревицкий, A.JI. Фрадков. - Москва: Наука, 1981. -216 с.

28. Джамшиди, М. Автоматизированное проектирование систем управления [Текст] / пер. с англ. В.Г. Дунаева и А.Н. Косилова. - Москва: Машиностроение, 1989. - 334 с.

29. Джейн, А.К. Введение в искусственные нейронные сети [Текст] / А.К. Джейн, K.M. Моиуддин // Открытые системы. - 1997. - № 4. - С. 17 - 24.

30. Елисеев, В.Д. Метод синтеза многомерных самонастраивающихся систем управления [Текст] / В.Д. Елисеев // Автоматика и телемеханика. - 1977. -№ 4. - С. 66-75.

31. Еременко, Ю.И. Об условиях применения ПИД-нейрорегулятора для управления объектами, описываемыми апериодическим звеном второго порядка с запаздыванием [Текст] / Ю.И. Еременко, Д.А. Полещенко, А.И. Глущенко // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика - 2013. - № 6. - С. 39^15.

32. Заде, J1.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений [Текст] /Л.А. Заде. - Москва: Мир, 1976. -165 с.

33. Заде, Л.А. Теория линейных систем [Текст] / Л.А. Заде, Ч. Дезоер. -Москва: Наука, 1970. - 704 с.

34. Зайцева, М.В. Робастное управление линейным объектом при наличии возмущений и помех [Текст] / М.В. Зайцева, Е.А. Паршева // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2011. - № 3. - С. 2 - 6.

35. Зотов, М.Г. Об одном подходе к конструированию робастных систем [Текст] / М.Г. Зотов // Автоматика и телемеханика. - 2010. - № 11. - С. 149-158.

36. Иванов, A.B. Разработка структуры нелинейной многосвязной системы управления процессом получения аммиака [Текст] / A.B. Иванов // Материалы XLVI отчетной научной конференции за 2007 год. - Воронеж: ВГТА, 2008. - С. 90-91.

37. Калман, Р. Вариационный принцип выбора оптимального фильтра из условия минимума квадратов ошибки [Текст] / Р. Калман // Труды Международного симпозиума (ИФАК). — Москва: Наука, 1964. - С. 106 - 110.

38. Кафаров, В.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств [Текст] / В.В. Кафаров, М.В. Глебов. - Москва: Высшая школа, 1991. - 399 с.

39. Кафаров, B.B. Основы массопередачи [Текст] / В.В. Кафаров. - Москва: Высшая школа, 1979. - 439с.

40. Козлов, В.Н. Самонастраивающиеся системы с релейными элементами [Текст] / В.Н. Козлов - Москва: Энергия, 1974. - 112 с.

41. Конструирование робастных систем управления с использованием методов Ноо - оптимизации. [Текст] / Под ред. Е.А. Федосова. — ГосНИИАС, 1991.- 103 с.

42. Королева, О.И. Нелинейное робастное управление линейным объектом [Текст] / О.И. Королева, В.О. Никифоров // Автоматика и телемеханика. - 2000. - № 4. - С. 117-128.

43. Краснова, С.А. Структурный подход к робастному управлению [Текст] / С.А. Краснова, Т.Г. Сиротина, В.А. Уткин // Автоматика и телемеханика. -2011.-№8.-С. 65-95.

44. Кудряшов, B.C. «Программа оптимизации настроек цифрового регулятора системы управления с применением суммарного интегрально-квадратичного критерия» [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин, О.В. Тарабрина // Свидетельство «Центра информационных технологий и систем органов исполнительной власти» №50201350819 от 18.07.2013.

45. Кудряшов, B.C. «Программа оптимизации настроек цифрового регулятора системы управления с применением комплексного критерия» [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин, О.В. Тарабрина // Свидетельство «Центра информационных технологий и систем органов исполнительной власти» №50201350820 от 18.07.2013.

46. Кудряшов, B.C. «Программа оценки запаса устойчивости системы» [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин, О.В. Тарабрина // Свидетельство «Центра информационных технологий и систем органов исполнительной власти» №50201350818 от 18.07.2013.

47. Кудряшов, B.C. Выбор и обоснование комплексного критерия для синтеза цифровой робастной системы управления многосвязным нестационарным

объектом [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Моделирование энергоинформационных процессов. I Международная научно-практическая интернет-конференция. - 2013. - С.237 - 239.

48. Кудряшов, B.C. Новое поколение специалистов АСУ [Текст] / B.C. Кудряшов, М.В. Алексеев, C.B. Рязанцев, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Автоматизация и производство. - 2010. - № 2. - С. 34 - 36.

49. Кудряшов, B.C. Определение запаса устойчивости цифровой многосвязной системы регулирования [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // XXV Международная научная конференция. Математические методы в технике и технологиях ММТТ-25. - Волгоград: Волгогр. гос. техн. ун-т. -

2012.-Т. 4.-С. 134- 135.

50. Кудряшов, B.C. Определение и анализ устойчивости многомерных цифровых систем управления на примере процесса синтеза аммиака [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Материалы L отчётной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ за 2011 г. -Воронеж: ВГУИТ. - 2012. -4.2. - С. 92 - 98.

51. Кудряшов, B.C. Оценка влияния нестационарности динамических характеристик многосвязного объекта на устойчивость и показатели качества цифровой робастной системы управления [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Моделирование энергоинформационных процессов. I Международная научно-практическая интернет-конференция. - Воронеж: ВГУИТ. -

2013.-С.233-236.

52. Кудряшов, B.C. Оценка устойчивости цифровой системы регулирования многосвязного объекта [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин, Д.А. Свиридов // Вестник ВГУИТ. - Воронеж:ВГУИТ. - 2012. - № 3.- С.35 - 39.

53. Кудряшов, B.C. Постановка задачи синтеза робастной системы цифрового управления многосвязным нестационарным объектом управления. [Текст] / B.C. Кудряшов, A.A. Гайдин // Материалы XLIX отчётной научной конференции за 2010 год. - Воронеж:ВГТА. - 2011. - 4.2. - С. 106 - 107.

54. Кудряшов, B.C. Постановка задачи синтеза робастной системы цифрового управления многосвязным объектом [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Материалы международной научной конференции «Современные проблемы прикладной математики, теории управления и математического моделирования (ПМТУММ-2011)». - 2011. - С. 157 - 158.

55. Кудряшов, B.C. Постановка задачи синтеза робастной системы цифрового управления процессом синтеза аммиака [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Сборник трудов XXIV международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», ММТТ-24. -Киев: Национ. техн. ун-т. Украина «КПИ». - 2011. - Т. 6. - С. 36 - 37.

56. Кудряшов, B.C. Разработка систем управления процессами экстрактивной ректификации в производствах дивинила и изопрена: Дис. к-та техн. наук. Москва, 1982.-225с.

57. Кудряшов, B.C. Расчёт и моделирование цифровой робастной системы управления связанным нестационарным объектом [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Вестник ВГУИТ. - 2013. - №3. - С.66 - 71.

58. Кудряшов, B.C. Расчёт и моделирование цифровой робастной системы регулирования связанного объекта [Текст] / B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // XXVI Международная научная конференция. Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-26. - Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т. - 2013. - Т. 1. - С. 48 - 49.

59. Кудряшов, B.C. Синтез и исследование робастной цифровой системы управления многосвязным нестационарным объектом с применением комплексного критерия [Текст] /B.C. Кудряшов, A.B. Иванов, A.A. Гайдин // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2013. - №4. - С. 10 - 17.

60. Кудряшов, B.C. Учебно-исследовательская лаборатория "Цифровые системы управления" [Текст] / B.C. Кудряшов, М.В. Алексеев, С.В. Рязанцев, A.B. Иванов // Вестник Воронежской государственной технологической академии. - Воронеж. - 2009. - № 2. - С. 45 - 48.

61. Кудряшов, B.C. Учебно-исследовательский комплекс на базе регулирующих микропроцессорных контроллеров [Текст] / B.C. Кудряшов, М.В. Алексеев, C.B. Рязанцев, A.B. Иванов // Материалы XLVII отчетной научной конференции за 2008 год. - Воронеж: ВГТА. - 2009. - С. 191 - 192.

62.Кунцевич, В.М. Импульсные самонастраивающиеся и экстремальные системы автоматического управления [Текст] / В.М. Кунцевич - Киев: Техника, 1966.-284 с.

63. Кунцевич, В.М. Синтез робастно устойчивых дискретных систем управления нелинейными объектами [Текст] / В. М. Кунцевич, А. В. Кунцевич // Автоматика и телемеханика. - 2008. - № 12. - С. 105-118.

64. Курдюков, A.JI. Применение Ноо-теории в задачах проектирования / A.JI. Курдюков, A.B. Семенов, К.В. Павлов, В.Н. Тимин // Приборы и системы управления. - 1994- №11. - С. 17-23.

65. Кусимов, С.Т. Управление динамическими системами в условиях неопределенности [Текст] / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, В.И. Васильев и др. - Москва: Наука, 1998.-625 с.

66. Кухтенко, А.И. Проблема инвариантности в автоматике [Текст] / А.И. Кухтенко - Киев: Техника, 1963. - 376 с.

67. Лежнина, Ю.А. Робастное управление многосвязными объектами с запаздывающим аргументом [Текст] / Ю.А. Лежнина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика - 2011. - 5. - С. 12-16.

68. Летов, A.M. Аналитическое конструирование регуляторов МП [Текст] / A.M. Летов //Автоматика и телемеханика. - 1960. - №6. - С.

69. Мееров, М. В. Оптимизация систем многосвязного управления [Текст]/ М.В. Мееров, Б.Л. Литвак. - М.: Наука, 1972. -344 с.

70. Мееров, М. В. Системы многосвязного регулирования [Текст] / М.В. Мееров - Москва: Наука, 1965. - 384 с.

71. Мееров, М.В. Синтез структур систем автоматического регулирования высокой точности [Текст] / М.В. Мееров. - Москва: Наука, 1959. - 284 с.

72. Менский, Б.М. Принцип инвариантности в автоматическом регулировании и управлении [Текст] / Б.М. Менский - Москва: Машиностроение, 1972. -248 с.

73. Миронов, П.Н. Робастная Н-стабилизация нестационарных и нелинейных объектов управления [Текст] / П.Н. Миронов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика - 2008. - № 10. - С. 15-19.

74. Мирошник, И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами [Текст] / И.В. Мирошник, В.О. Никифоров, A.JI. Фрадков - Санкт-Петербург: Наука, 2000. - 549 с.

75. Морозовский, В.Т. Многосвязные системы автоматического регулирования [Текст] / В.Т. Морозовский - Москва: Энергия, 1970. - 288 с.

76. Муравьева, О.В. Робастность и коррекция линейных моделей [Текст] / О.В. Муравьева // Автоматика и телемеханика. - 2011. - № 3. - С. 98-112.

77. Острем, К. Системы управления с ЭВМ [Текст] / К. Острем, Б. Виттен-марк; пер. с англ. - Москва: Мир, 1987. - 480 с.

78. Отчет Института проблем управления №231-91/01. Исследование новых принципов автоматизации управления и контроля посадочными режимами ЛА. 1991.

79. Петров, Б.Н. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем [Текст] / Б.Н. Петров, В.Ю. Рутковский, И.Н. Крутова, С.Д. Земляков. - Москва: Машиностроение. - 1972. - 260 с.

80. Позняк, A.C. Реализация метода Неванлинны-Пика синтеза шуровских функций из RHoo с действительными коэффициентами в задаче робастной устойчивости [Текст] / A.C. Позняк // 5-й Ленинградский симпозиум по теории адаптивных систем. 4.4. - Ленинград. - 1991. - 278 с.

81. Поляк, Б.Т. Робастная устойчивость и управление [Текст] / Б.Т. Поляк, П.С. Щербаков. - Москва: Наука, 2002. - 303 с.

82. Посель, Д. Анализ робастного адаптивного управления для линейных систем с нестационарной неопределенностью на основе линейных матричных

неравенств [Текст] / Д. Посель, Х.М. Хан, П.В. Пакшин // Автоматика и телемеханика. - 2009. - № 9. - С. 113 - 127.

83. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии [Текст] / Г.С. Поспелов. - Москва: Наука, 1988. - 280 с.

84. Потемкин, В.Т. Система MATLAB. Справочное пособие. [Текст] / В.Т. Потемкин - Москва: ДИАЛОГ-МИФИ, 1997. - 314 с.

85. Прангишвили, И.В. Основы построения АСУ сложными технологическими процессами [Текст] / И.В. Прангишвили, A.A. Амбарцумян - Москва: Энергоатомиздат. -1994. - 305 с.

86. Пупков, К.А. Интеллектуальные системы: проблемы теории и практики. [Текст] / К.А. Пупков // Изв. ВУЗов. Сер. Приборостроение. - 1994. - № 9 -10.-С.З-5.

87. Пупков, К.А. О некоторых новых задачах теории и техники интеллектуальных систем [Текст] / К.А. Пупков // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия Приборостроение. - 2000. - № 1. - С. 3 - 10, 38 - 43.

88. Пупков, К.А. Проблемы теории и практики интеллектуальных систем [Текст] / К.А. Пупков. - Москва: МГУ, 1994. - 340 с.

89. Пшихопов, В.Х. Блочный синтез робастных автоматических систем при ограничениях на управления и координаты состояния [Текст] / В.Х. Пшихопов, М.Ю. Медведев // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2011. - № 1. - С. 2-8.

90. Ракитин, В.И. Практическое руководство по методам вычислений с приложением программ для персональных компьютеров [Текст] / В.И. Ракитин, В.Е. Первушин. - Москва: Высшая школа, 1998. - 383 с.

91. Растригин, Л.А. Адаптация сложных систем. Методы и приложения [Текст] / Л.А. Растригин - Рига: Зинатие, 1981. - 375 с.

92. Растригин, Л.А. Случайный поиск в процессах адаптации [Текст] / Л.А. Растригин - Рига: Зинатие, 1973. - 212 с.

93.Рязанцев, C.B. Разработка алгоритмов синтеза адаптивной цифровой системы управления многомерными объектами в условиях нестационарности [Текст]: дис. ... канд. техн. наук : 051301 : защищена 24.12.03 : утв. 09.04.04 / Рязанцев Сергей Васильевич - Воронеж, 2003. - 185 с. - Библиогр.: с. 166-180.

94. Саридис, Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления [Текст] / Дж. Саридис - Москва, 1980. - 400 с.

95. Сергеев, С.Ф. Психологические основания проблемы искусственного интеллекта [Текст] / С.Ф. Сергеев // Мехатроника, автоматизация, управление. -2011. -№ 7. -С. 2-6.

96. Соколов В.Ф. Адаптивное субоптимальное робастное управление объектом первого порядка [Текст] / В.Ф. Соколов // Автоматика и телемеханика. -2008.-№8.-С. 96-112.

97. Соколов, В. Ф. Оценка качества робастной системы управления при неизвестных верхних границах возмущений и помехи измерений [Текст] / С. А. Краснова, Т. Г. Сиротина, В. А. Уткин // Автоматика и телемеханика. - 2010. -9.-С. 3-18.

98. Сыромятников, A.A. Регулирование процесса экстрактивной ректификации по показателям качества [Текст] / A.A. Сыромятников, B.C. Кудряшов // Промышленность синтетического каучука - 1978. - Науч.-техн. реф. сб. №2. -С. 7-11.

99. Тарарыкин, C.B. Исследование влияния положительных обратных связей на робастные свойства систем автоматического управления с регуляторами состояния [Текст] / C.B. Тарарыкин, В.В. Аполлонский, А.И. Терехов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2013. - № 3. - С. 9-15.

100. Тарарыкин, C.B. Исследование влияния структуры и параметров полиномиальных регуляторов "входа—выхода" на робастные свойства синтезируемых систем [Текст] / С. В. Тарарыкин, В. В. Аполонский, А. И. Терехов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2013. - № 11. - С. 2-9.

101. Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления [Текст] / В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин и др. - Санкт-Петербург: Издательство Санкт-Петербургского университета, 1999. - 264 с.

102. Тихомиров В.М. Работы А.Н.Колмогорова по е-энтропии функциональных классов и суперпозициям функций [Текст] / В.М. Тихомиров // Успехи математических наук. -1963. - №5(113) - С. 55 - 92.

103. Томович, Р. Общая теория чувствительности [Текст] / Р. Томович, М. Вукобратович. - Москва: Сов. радио, 1972. - 240 с.

104. Федосова, Е.А. Новые перспективные методы проектирования многомерных динамических систем управления [Текст] / Под ред. Е.А. Федосова. — ГосНИИАС, 1989.

105. Фомин, В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами [Текст] / В.Н. Фомин, A.JI. Фрадков, В.А. Якубович. - Москва: Наука, 1981. -448 с.

106. Фрадков, A.JI. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы [Текст] / A.J1. Фрадков - Москва: Наука, 1990. - 296 с.

107. Фуртат, И. Б. Непрерывно-дискретное робастное управление линейным объектом [Текст] / И. Б. Фуртат // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2010. - № 4. - С. 10-16.

108. Фуртат, И.Б. Робастное субоптимальное управление линейными нестационарными объектами по выходу [Текст] / И.Б. Фуртат // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2009. - № 7. - С. 7-12.

109. Цыкунов, A.M. Алгоритм робастного управления линейными динамическими объектами по выходу [Текст] / A.M. Цыкунов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2008. - № 8. - С. 7-12.

110. Цыкунов, A.M. Робастное управление линейным динамическим объектом с запаздыванием по состоянию [Текст] / A.M. Цыкунов, A.B. Имангазие-ва // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2007. - № 12. - С. 2-6.

111. Цыкунов, A.M. Робастное управление многомерными нестационарными линейными объектами [Текст] / A.M. Цыкунов // Автоматика и телемеханика. - 2009. -№ 2. - С. 109-121.

112. Цыкунов, A.M. Робастное управление нестационарным динамическим объектом с компенсацией возмущений [Текст] / A.M. Цыкунов, A.B. Иманга-зиева // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика - 2009. - № 2. -С. 14-18.

113. Цыкунов, A.M. Робастное управление сетью объектов с распределенным и дискретным запаздыванием в каналах взаимосвязи [Текст] / A.M. Цыкунов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2013. - № 10. - С. 2-9.

114. Цыпкин, Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах [Текст] / Я.З Цыпкин - Москва: Наука, 1968. - 400 с.

115. Цыпкин, Я.З. Дискретные адаптивные системы управления [Текст] / Я.З. Цыпкин, Г.К. Кельманс // Итоги науки и техники: Техническая кибернетика, т. 17. -Москва: ВИНИТИ, 1983. - С. 3-73.

116. Цыпкин, Я.З. Оптимальные адаптивные системы управления объектами с запаздыванием [Текст] / Я.З. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. -1986.-№8.- С. 5-24.

117. Честнов, В.Н. Синтез робастных Ноо-регуляторов многомерных систем по заданной степени устойчивости [Текст] / В.Н. Честнов // Автоматика и телемеханика. - 2007. - № 3. - С. 199-205.

118.Чинаев, П.И. Многомерные автоматические системы [Текст] / П.И. Чинаев - Киев: Гос. изд. технич. лит. УССР, 1963. - 279 с.

119. Чураков, Е.П. Оптимальные и адаптивные системы [Текст] / Е.П. Чу-раков - Москва: Энергоатомиздат, 1987. - 256 с.

120. Шульце, К.П. Инженерный анализ адаптивных систем [Текст] / К.П. Шуль-це, К.Ю. Реберг; пер. с нем. - Москва: Мир, 1992. - 280 с.

121. Яковенко, Г. Н. Нестационарно робастные системы - обобщение класса управляемых систем [Текст] / Г. Н. Яковенко // Автоматика и телемеханика. -2011.-№7.-С. 75-82.

122. Якубович, В.А. Метод рекуррентных целевых неравенств в теории адаптивных систем [Текст] / В.А. Якубович - Москва: АН СССР, 1976. С. 19 - 39.

123. Янковский, Н.А. Аммиак. Вопросы технологии [Текст] / Н.А. Янковский, И.М. Демиденко, В.А. Степанов. - Донецк: ГИК "Новая печать", 2001. -497 с.

124.Янушевский, Р.Т. Теория линейных оптимальных многосвязных систем управления [Текст]. -М.: Наука, 1972. - 206 с.

125. Ball J.A., Helton J.W., Walker M.L. Н-infinity Control for Nonlinear Systems with Output Feedback // IEEE Trans. Automat. Contr. - 1993. - vol. 38 - №4.

126. Dorato P. U-Parameter design example: Robust Flight Control for Wind-Shear Protection // Proceeding of the 29-nd Conf. on Dec. and Control. - 1990. - vol. 1.

127. Doyle J.C. Lecture notes in advances in multivariable control. ONR/Honeywell, Workshop, Minneapolis, MN, 1984.

128. Doyle J.C., Glover K., Khargonekar P.P., Francis B.A. State-space solutions to standard H2 and H«, control problems // IEEE Transactions on Automatic Control, AC -34, №8, 1989.

129. Doyle J.C, Stein G. Multivariable Feedback Design: Concepts for a Classical / Modern Synthesis //IEEE Trans. Auto. Control. - 1981. - vol. AC-26. N1.

130. Essays on Control: Perspectives in the Theory and its Applications. Progress in System and Control Theory, vol. 14, Editors H.L. Trentelman, J.C. Willems. Birkhauser, 1993.

131. Francis B.A. A Course in H«, -Control Theory. Lecture Notes in Control and Information Sciences, vol. 88, Springer-Verlag, Berlin etc., 1987.

132. Fukushima K. Cognitron: A self-organizing multilayered neural network //Biolog. Cybernetics. - 1975. - vol. 20. - P. 121 - 136.

133. Fukushima K. Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position // Biolog. Cybernetics. - 1980. - vol. 36. - P. 193 - 202.

134. Glover K., MacFarline D. Robust Controller Design Using Normalised Co-prime Factor Plant Descriptions // LNCIS. vol. 138. - NY: Springer-Verlag, 1990.

135. Glover K. All optimal Hankel-norm approximations of linear multivariable systems and their error bounds. // Int. J. Control, v. 39, 1984.

136. Grossberg S. Adaptive pattern classification and universal recording II: Feedback, expectation, offaction, and illusions // Biolog. Cybernetics. - 1976. - vol. 23.-P. 187-202.

137. Grossberg S. Adaptive Pattern Classification and Universal Recording. Parallel development and Coding of Neural Feature Detectors // Biolog. Cybernetics. -1976.-vol. 23.-P. 121- 134.

138.Hebb D.O. The organization of behaviour: A neuropsychological theory. -N. -Y.: Wiley, 1949. - 436 p.

139. Hu M.J.C. Application of the Adaline system to weather forecasting. -Stanford: SUPress, 1964. - 436 p.

140. Hyde R.A., Glover K. Taking H^-control into Flight // Proc. of the 32-nd Conf. on Dec. and Control. Vol. 2.1993.

141. Iglesias P.A., Glover K. State-space approach to discrete-time Hoo control // International Journal of Control. - 1991. - v. 54 - №5. - P. 1031 - 1073.

142. Isermann R. Digitale regelsysteme. - Berlin; Heidelberg; New York; London; Paris; Tokyo: Springer, 1987.

143.Kalman R.E., Busy R.S. New Results in Linear Filtering and Prediction Theory // Trans. ASME, J. Basic Engineering, - 1961. - vol. 93. - 95 - 108 p.

144. Kang W., De P.K., Isidori A. Flight Control in a Windshear via Nonlinear Hoo-Methods // Proceeding of the 31-st Conf. on Dec. and Control, vol. 1, 1992.

145. Kwakernaak H.A. Polynomial Approach to Minimax Frequency Domain of Multivariable Feedback Systems // Int. J. Contr. - 1986. - №1. - 117 - 156 p.

146. Limebeer D.J., Halikias G.D. A controller degree bound for Hoo-optimal control problems of the second kind // SIAM J. Contr. and Opt. vol. 26,1988.

147. Limebeer P.J.N., Anderson B.J.O., Khargonekar P.P., Green M.A. A game theoretic approach to H«, - control for time varying systems // SIAM J. Contr. and Opt. - 1992. - vol. 30. - P. 262 - 283.

148.Malsburg C. Self-Organising of Orientation Sensitive Sells in the Striate Cortex // Kibernetik. - 1973. - vol. 14. - P. 85 - 100.

149. Minsky M., Papert S. Perceptrons: An introduction to computational geometry. - Cambridge (Massachusets): Adison - Wesly, 1969. - 262 p.

150. Ohno M., Takahami M., Kimura T., Tokuda E. H«, Control Design Method Combined with Exact Model Matching Design of Longitudinal Robust Flight Control System // Proceeding of the 32-rd Conf. on Dec. and Control. - 1993. - Vol. 1. - 753 p.

151. Ravi R., Nagpal K.M., Khargonekar P.P. H» -Control of linear time varying systems: a state-space approach // SIAM J. Contr. and Opt. - 1991. -Vol. 29. - P. 1394 -1413.

152. Recent Advances in Robust Control. Edited by P. Dorato, Rama K. Yeda-valli. IEEE PRESS, 1990. - 501 p.

153. Robust Control. Edited by P. Dorato. IEEE PRESS, 1987.

154. Rosenblatt F. Principles of Neurodinamics: Perceptron and the Theory of Brain Mechanisams. - Washington DC: Spartan Books, 1962. - 480 p.

155. Rosenblatt F. Two theorems of statistical separability in the perceptron // Mechanization of Thought Processes Proceedings.: Proc. of Symposium held at the National Phisical Laboratory: - London, 1959. - P. 421 - 456.

156. Stark L., Okajima M., Whipple G.H.: Computer Pattern Recognition Techniques: Electrografic Diagnosis // Commun. Ass. Comput. Mach.- 1962. vol 5. - P. 527-532.

157. Steihbuch K., Piske V.A. Learning matrices and their applications // IEEE Trans. Electron. Comput. - 1963. - vol. EC-12, Dec. - P. 846 - 862.

158. Talbert L.R.A. Real-time adaptive speech recognition system. - Stanford: SUPress, 1963.-562 p.

159. The fuzzy logic standart IEC 1131-7, 1997.

160. Van der Schaft A.J. Nonlinear State Space H» -control Theory, in Essay an Control: Perspectives in the Theory and Applications. - Birhauser, 1993. - P. 153 — 190.

161. Widrow B. Networks of adaline neurons. - Washington DC: Spartan Books, 1962.-244 p.

162. Widrow B. The original adaptive neural net broom - balancer // Proc. IEEE Intl. Symp. Circuits and Systems. - Phil. (PA). - 1987. - P. 351 - 357.

163. Young N.J. The Nevanlinna-Pick Problem for Matrix-valued Functions // J. of Operator Theory. - 1986. - vol. 15. - P. 239 - 265.

164. Zames G. Feedback and optimal sensitivity: model reference transformations, multiplicative seminorms, and approximate inverses // IEEE Trans. Auto. Control. - 1981. - vol. 26. - P. 301 - 320.