Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Адаптивное управление технологическими процессами с нестационарными параметрами

Диссертация: Адаптивное управление технологическими процессами с нестационарными параметрами
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация результатов диссертационных исследований. Основные положения и результаты исследований по теме диссертации доложены и обсуждены на: Всесоюзной конференции «Проблемы надежности при проектировании систем управления» Институт проблем управления АН СССР, М.: 1976 г.- VI Всесоюзной конференции «Автоматизация научных исследований на основе применения ЭВМ». Институт автоматики… Читать ещё >

Содержание

  • f ¦ Стр
  • Глава 1. Анализ подходов к управлению технологическими 19 процессами с нестационарными параметрами

1.1 Анализ технологических процессов с нестационарными параметрами и их представление в качестве нестационарных динамических объектов управления 1.1.1 Представление нестационарных динамических объектов управления

1.2 Представление нестационарных динамических объектов управления стационарными моделями

1.3 Идентификация нестационарных динамических объектов управления

1.3.1 Идентификация нестационарных динамических объектов с использованием адаптивных алгоритмов «

1.4 Адаптивные системы с идентификацией параметров нестационарных динамических объектов управления

1.5 Минимаксные регуляторы

1.6 Оценка устойчивости адаптивной системы управления 42 нестационарным динамическим объектом

1.7 Этапы работы адаптивной системы управления

1.8 Анализ подходов к реализации адаптивных систем управления нестационарными динамическими объектами

Выводы по главе

Глава 2. Методы построения радиоволновых датчиков для измерения технологических параметров в виноделии

2.1 Обоснование целесообразности применения радиоволновых методов и средств измерения технологических параметров в виноделии

2.2 Методы построения уровнемеров для технологических процессов виноделия

2.2.1 Корреляционный метод измерения уровня

2.2.2 Методы измерений уровня на основе отрезков длинных линии

2.3 Методы радиоволновой расходометрии в виноделии

2.3.1 Резонансные методы

2.3.2 Расходомеры на основе П-образных волноводных резонаторов

2.3.3 Применение одноторцевых волноводных резонаторов

2.3.4 Расходомеры на основе многоторцевых волноводных резонаторов

2.3.5 Корреляционный метод измерения расхода 93 2.3.6.Косвенный метод определения расхода по изменению уровня виноматериала в резервуаре

2.4 Методы измерения концентрации технологических смесей в виноделии

2.4.1 Методы измерения концентрации технологических смесей в трубопроводах

2.4.2 Методы измерения концентрации технологических смесей в резервуарах

2.5 Метод оценки влияния возмущений на показания измерительных устройств

2.6 Оценка погрешности измерений вследствие изменения 123 электрофизических характеристик виноматериалов

Выводы по главе

I Глава 3 Методы построения инвариантных измерительных устройств для определения технологических параметров в виноделии

3.1 Методы построения инвариантных измерительных устройств применительно к проблемам измерений в виноделии

3.2 Методы инвариантной уровнеметрии в виноделии

3.2.1 Время-частотный метод измерения уровня

3.2.2 Время-амплитудный метод измерения уровня

3.2.3 Фазо-частотный метод измерения уровня

3.2.4 Методы измерения уровня с применением тестовых 153 сигналов

3.3 Инвариантные методы измерения расхода виноматериалов в трубопроводах

3.3.1 Доплеровский метод измерения расхода

3.3.2 Частотный метод измерения расхода

3.3.3 Фазо-частотный метод измерения расхода

3.4 Методы построения инвариантных концентратомеров смеси веществ

3.4.1 Методы построения инвариантных концентратомеров смеси веществ в трубопроводах

3.4.2 Методы построения инвариантных концентратомеров смеси веществ в резервуарах

3.5 Оценка погрешности инвариантных измерительных устройств

Выводы по главе

Глава 4. Адаптивный метод повышения достоверности передачи информации, использующий оперативную оценку состояния дискретного канала связи

4.1 Обработка и передача информации в информационноизмерительном канале АСУТП

4.2 Влияние помех на информационно-измерительные каналы АСУТП

4.2.1 Методы борьбы с помехами в информационноизмерительных каналах АСУТП

4.3 Анализ ошибок в дискретных каналах связи подверженных воздействию помех

4.4 Адаптивные методы повышения достоверности передачи информации в дискретных каналах связи

4.5 Постановка задачи выбора лучшей системы кодирования на основе оперативной оценки состояния дискретного канала 4.6 Алгоритмы выявления и анализа ошибок в дискретных каналах

4.6.1 Алгоритмы выявления и анализа аддитивных ошибок и ошибок синхронизации

4.6.2 Алгоритмы выявления и анализа ошибок основанные на посимвольном сравнении

4.7 Разработка программных средств исследования статистики ошибок в дискретных каналах

4.7.1 Пакет программ исследования статистики ошибок в дискретных каналах

4.7.2 Процедуры сравнения испытательной и тестовой двоичных последовательностей

4.7.3 Использование программных средств исследования статистики ошибок

Выводы по главе

Глава 5. Адаптивный метод повышения достоверности передачи информации в дискретном канале связи, основанный на оценке результатов декодирования

5.1 Постановка задачи выбора лучшей системы кодирования на основе оценки результатов декодирования 5.1.1 Оценка математического ожидания количества успешных испытаний и скорости передачи информации при использовании группы систем кодирования <�ф 5.2 Оптимизация выбора систем кодирования

5.2.1 Нахождение оптимальной стратегии в задаче

5.2.2 Нахождение оптимальной стратегии в задаче

5.3 Исследование эвристических правил выбора систем кодирования

5.3.1 Выбор лучшей системы кодирования в процессе применения правил П1 и П

5.3.2 Сравнение эвристических правил П1 и П

5.4 Моделирование эвристических правил выбора систем 278 кодирования

5.4.1 Моделирование процедуры оценки результатов 279 декодирования

5.4.2 Моделирование процедуры выбора лучшей системы 290 ^ кодирования с помощью эвристических правил П1 и П

5.5 Синтез двоичных асимметрических систем кодирования

5.5.1 Метод синтеза двоичных асимметрических кодов

5.5.2 Алгоритм декодирования двоичных асимметрических кодов

5.6 Реализация адаптивной системы передачи и приема дискретной информации

Выводы по главе

Глава 6. Адаптивное управление технологическими процессами с 324 нестационарными параметрами при использовании пассивной идентификации 6.1 Представление технологических процессов виноделия в качестве нестационарных динамических объектов управления ^ 6.2 Класс адаптивных прогнозирующих моделей нестационарных динамических объектов управления

6.3 Идентификация и управление нестационарными динамическими объектами динамическими объектами иф 6.3.1 Свойства коэффициентов адаптивных прогнозирующих моделей нестационарных динамических объектов управления

6.3.2 Проекционные алгоритмы идентификации

6.3.3 Оценка дисперсии вектора коэффициентов нестационарных 339 динамических объектов управления

6.4 Критерий останова системы параметрической идентификации

6.5 Двухконтурная адаптивная система управления

6.6 Идентификация технологических процессов виноделия с нестационарными параметрами виноматериалов

6.7 Алгоритм синтеза адаптивной прогнозирующей модели 358 нестационарного динамического объекта управления

6.8 Синтез оптимальных регуляторов для адаптивных систем управления технологическими процессами с нестационар-^ ными параметрами

6.9 Идентификация нестационарных динамических объектов с 376 использованием весовых функций

Выводы по главе

Глава 7. Адаптивное управление технологическими процессами с нестационарными параметрами при использовании активной идентификации

7.1 Оценка структуры и параметров адаптивной прогнозирующей модели нестационарного динамического объекта при использовании активной идентификации

7.2 Применение рекуррентных методов активной идентификации для оценки коэффициентов адаптивных прогнозирующих моделей технологических процессов виноделия с нестационарными параметрами

7.3 Метод обработки переходных характеристик нестационарных технологических объектов виноделия с использованием активной идентификации

7.4 Оценка адекватности адаптивной прогнозирующей модели и нестационарного динамического объекта управления

7.5 Реализация адаптивных систем управления технологическими процессами с нестационарными параметрами на основе технических и программных средств АСУ ТП

7.6 Метод расчета экономической эффективности при адаптивном управлении технологическими процессами виноделия с нестационарными параметрами виноматериалов

Выводы по главе

Адаптивное управление технологическими процессами с нестационарными параметрами (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Автоматизированное управление современными технологическими процессами и производствами происходит в условиях устойчивого и стремительного роста цен на энергоносители и сырье (к примеру, цены на электроэнергию в России за период 2000;2004г.г. росли на 40% каждые два года), поэтому становятся актуальными вопросы разработки новых эффективных, энергосберегающих технологий управления. Одновременно технологические процессы характеризуются нестационарностью параметров, что связано с изменяющимися свойствами исходного сырья, а также нестабильностью работы и износом технологического оборудования, поэтому подход к управлению технологическими процессами, как стационарными объектамималоэффективен. Нестационарность ТП значительно осложняет анализ и синтез систем управления такого рода объектами, поскольку теория для стационарных во времени систем управления не применима в данном случае.

Таким образом, является актуалйюй проблема адаптивного управления технологическими процессами с нестационарными параметрами и синтез адаптивных прогнозирующих моделей, обеспечивающих локально-оптимальное и энергосберегающее управление.

Идентификационный синтез систем управления и адаптивное робастное управление в сложных системах — мощный инструмент современной теории автоматического управления, имеющий широкие практические приложения. Одним из эффективных направлений в этой области за последние годы является развитие теории адаптивных систем управления с идентификатором (систем непрямого адаптивного управления по терминологии ЯЗ. Цыпкина) [17, 102, 103].

В теорию адаптивного управления крупный вклад внесли отечественные ученые Петров Б. Н., Трапезников В. А., Пугачев B.C., Фельдбаум А. А., Цыпкин ЯЗ., Красовский А. А., Красовский Н. Н., Солодовников В. В., Якубович В. А., Поляк Б. Т., Фрадков А. Д., Первозванский А. А., Ротач В. Я.,

Деревицкий Д.П., Рутковский В. Ю., Павлов Б. В., Ядыкин И. Б., Назин А. В. и др., а также зарубежные ученые Беллман Р., Калман Р., Джури Э., Изерман Р., Саридис Дж., Острем К., Вебер У., Виттенмарк Б., Дональдсон Д. Р., Линдорф Д. Р., Ландау И. Д., Калстрем С. Д., Бергман С., Андерсон Б., Исидори А., и др.

Крупный вклад в теорию идентификации внести отечественные ученые Райбман Н. С., Лотоцкий В. А., Чадеев В. М., Ивахненко А. Г., Бунич А. А., Клейман Е. Г., Власов С. А., Перельман И. И., Пащенко Ф. Ф., Овсепян Ф. А., Каминскас В. А., Телкснис Л. А., Бахтадзе Н. Н., Макаров В. В., Сулуквадзе М. Е., Руруа А. А., и др., а также зарубежные ученые Эйкхофф П., Льюг Г. Л., Гроп Д., Содерстрем Т., Сейдж Э., Мелса Дж.Л., Качмаж С., Гудвин Дж., Густавсон И., Андерсон Т., Мидлтон Р., Ишихара Т., Такеда X., Кашьяп Р., Чен Ханфу и др.

Можно констатировать, что за последние 20 лет в теории автоматического управления произошли революционные изменения. Возникли такие новые концепции и направления, как робастность, Яс0-оптимальное управление, /, — подход, ц — анализ и синтез, LMI-техника и т. д. [76,116,182]. Возникла так называемая Я00-теория (Зеймс, Френсис, Дойл, Гловер). Она позволила объединить частотные методы и методы пространства состояний и по-новому ставить и решать оптимизационные задачи. В свою очередь это позволило рассматривать задачи с неопределенностью (робастное управление), в которых частотная характеристика объекта имеет неопределенность, ограниченную в Я00-норме. Появились и другие постановки задач робастного управления, в которых неопределенность может быть задана иначе — либо как параметрическая, либо как ограниченная в матричной норме при описании в пространстве состояний. Это привело к созданию математического аппарата, позволяющего единообразно исследовать различные виды неопределенностей — //-анализ (Дойл). Наряду с Я" -теорией и робастностью, новое решение получил ряд других разделов теории управления. Так, задача о подавлении внешних возмущений привела к появлению /, — оптимизации (Барабанов — Граничин, Пирсон — Далех). Этим направлениям соответствует новый математический аппарат и новый взгляд на теорию линейных систем [75,76]. В теории идентификации и адаптивного управления это разностные уравнения (уравнения регрессии), в /, -оптимизации — линейные матричные неравенства и т. д.

Современные идеи и новейшие достижения теории автоматического управления находят практические приложения в промышленности и отраслях агропромышленного комплекса (АПК) при создании автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) и производствами (АСУП). В АПК вопросам автоматизации технологических процессов на базе АСУТП и АСУП уделяется особое внимание, так как это напрямую связано с эффективностью производства, качеством и себестоимостью выпускаемой продукции, ее экологичностью и конкурентоспособностью.

Большой вклад в автоматизацию технологических процессов в АПК России и учебный процесс по этой специализации внесли отечественные ученые академики РАСХН: Бородин И. Ф., Будзко И. А., профессора: Филатов O.K., Попов В. И., Судник Ю. А., Маклаков В. В., Краснов А. Е., Кавеций Г. Д., Гетманов В. Г., Тарушкин В. И., Герасенков А. А., Вендин С. В., Гордеев А. С., Кудрявцев В. И., Кирилин Н. И. и др.

Одной из важных отраслей АПК является виноделие. Высококачественные вина — ценный пищевой продукт в жизнедеятельности человека. Целебные свойства вин и особенно сухих красных винобщепризнанны. Поэтому вопросы автоматизации технологических процессов виноделия являются важными и актуальными.

Большое влияние на разработку высокоэффективных технологических процессов виноделия с применением средств автоматики и АСУТП оказали ученые: академик РАСХН Саришвили Н. Г., член-корреспондент РАСХН Оганесянц Э. А., профессора Агабальянц, Брусиловский С. А., Мержаниан

А.А., Валуйко Г. Г., Аношин И. М., Гагарин М. А., Авакянц С. П., Панасюк А. Л., Рейтблат Б. Б. и т. д., и специалисты: Ломакин В. Ф., Дикий Б. Ф., Моисеенко Д. А., Тохмахчи Н. С. и др.

Современное состояние винодельческой отрасли России, как одной из важных отраслей АПК и пищевой промышленности, требует разработки новых эффективных технологий управления с применением новейшего технологического оборудованиях, технологических схем производства, средств автоматики и АСУТП.

Стремительный рост цен на энергоносители и виноматериалы на фоне острой конкуренции на рынке винодельческой продукции, нестационарность физико-химических свойств (соответственно, электрофизических и теплофизических характеристик) виноматериалов, ставит перед винодельческой отраслью, пищевой промышленностью и АПК в целом, ряд серьезных проблем, одним из эффективных подходов к решению которых ^ является адаптивное управление технологическими процессами с нестационарными параметрами. Этой актуальной проблеме и посвящена диссертационная работа.

Цель и задачи исследований. Целью диссертационной работы является создание научно-методических основ адаптивного управления технологическими процессами с нестационарными параметрами, разработка математических моделей, алгоритмов и методов синтеза адаптивных систем управления в условиях стохастической неопределенности (случайные сигналы на входе, случайные неизмеримые помехи на входе и выходе, и случайным образом изменяющиеся коэффициенты объекта).

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• разработка метода синтеза измерительных устройств, устойчивых к действующим возмущениям, обусловленным нестационарностью электрофизических характеристик виноматериалов;

• разработка метода повышения достоверности передачи информации в дискретных каналах АСУТП;

• разработка метода построения адаптивных систем управления технологическими процессами виноделия с нестационарными параметрами виноматериалов;

• разработка метода синтеза адаптивных прогнозирующих моделей нестационарных динамических объектов управления;

• разработка метода оценки структуры и параметров адаптивных прогнозирующих моделей нестационарных динамических объектов управления;

• разработка эффективного критерия переключения адаптивной системы из режима идентификации в управления — и обратно;

• разработка адаптивного регулятора обеспечивающего стабилизацию выхода объекта управления для случаев пренебрежимо малых или существенных помех на выходе;

• разработка алгоритма построения адаптивной прогнозирующей модели нестационарного динамического объекта управления;

• разработка метода реализации адаптивных систем управления технологическими процессами с нестационарными параметрами на основе исследования и обработки переходных характеристик объекта управления.

Методическая база и методы исследования. Решение поставленных задач проведено на основе применения теории автоматического управления, теории идентификации и адаптивного управления, теории инвариантности, применения методов измерительной техники, в том числе радиоволновых методов и средств измерений, теории кодирования, теории вероятностей и математической статистики. Достоверность теоретических положений подтверждена методами имитационного моделирования, разработкой и реализацией лабораторных стендов, опытной эксплуатацией разработанных программных и технических средств управления на предприятиях виноделия.

Научная новизна исследований. Разработаны научно-методические основы адаптивного управления технологическими процессами с нестационарными параметрами, разработаны адаптивные прогнозирующие модели, алгоритмы и методы синтеза адаптивных систем управления в условиях стохастической неопределенности (случайные сигналы на входе, случайные неизмеримые помехи на входе и выходе, и случайным образом изменяющиеся коэффициенты объекта):

— предложен и обоснован класс устойчивых многомерных односвязанных динамических линейных адаптивных прогнозирующих моделей с сосредоточенными изменяющимися во времени параметрами;

— разработано математическое описание класса адаптивных прогнозирующих моделей в форме разностных уравнений т-то порядка с переменными коэффициентами, вычисляемыми в процессе идентификации;

— на базе класса адаптивных прогнозирующих моделей предложен класс адаптивных прогнозирующих гетерогенных (неоднородных по измеряемым параметрам) моделей с использованием дополнительных информационных параметров об объекте (результатов лабораторного химического анализа виноматериалов, их электрофизических и теплофизических характеристик), входящих аддитивно (в качестве компонент) в разностное уравнение модели;

— разработан метод синтеза адаптивных прогнозирующих моделей нестационарных динамических объектов управления;

— разработан метод оценки структуры и параметров адаптивных прогнозирующих моделей нестационарных динамических объектов управления основанный:

• на вычислении: 1) коэффициентов адаптивной прогнозирующей модели посредством аппроксимации экспериментальной переходной характеристики объекта управления адекватным разностным уравнением т-то порядка- 2) дисперсии адекватности, позволяющей установить прямую зависимость качества идентификации от порядка разностного уравнения модели;

• на обработке множества экспериментальных переходных характеристик объекта управления и получении усредненной переходной характеристики, аппроксимируемой адекватным разностным уравнением т-то порядка, которое является начальным (базовым) уравнением адаптивной прогнозирующей модели нестационарного динамического объекта управления. исследованиями установлено, что необходимым условием идентифицируемости нестационарного динамического объекта управления является выполнение неравенства —- < 1 и отсутствие наложения спектральных плотностей входов (Sx (co)) и коэффициентов (Sk (со)) объекта);

— доказана теорема о принципиальной возможности достижения локально-оптимального управления для нестационарного динамического объекта, по синтезируемой адаптивной прогнозирующей модели-'

— для построения адаптивной прогнозирующей модели нестационарного динамического объекта в условиях стохастической неопределенности, разработаны:

• методы синтеза инвариантных измерительных устройств (для измерения уровня, расхода и концентрации виноматериалов), основанные на многоканальных радиоволновых измерениях в ВЧ и СВЧ диапазонах частот, обеспечивающие высокую точность измерения технологических параметров при действующих возмущениях, обусловленных нестационарностью электрофизических характеристик виноматериалов (получены патенты РФ: 2 161 779, 2 164 021, 2 125 244, 2 125 245, 2 120 111, 2 152 024 и решение о выдаче патента на изобретение РФ по заявке № 2 002 131 945/09(33 854);

• адаптивные методы повышения достоверности передачи информации в дискретных каналах АСУТП, основанные на выборе лучшей системы кодирования из группы для текущего состояния канала: а) по результатам исследования статистики ошибок в канале при ограниченной выборкеб) по результатам декодирования кодовых векторов принятых из дискретного канала при использовании неполного алгоритма декодирования (получены патент РФ № 2 150 785 и

Свидетельство на полезную модель РФ № 12 878) — - разработан обобщенный критерий переключения адаптивной системы из режима идентификации — в управление и обратно, повышающий реактивность адаптивной системы управления ТП с нестационарными параметрами, качество идентификации и управления;

— разработан алгоритм построения адаптивной прогнозирующей модели нестационарного динамического объекта управления (включающий анализ устойчивости адаптивной системы и обобщенный критерий переключения);

— разработан метод построения двухконтурной адаптивной системы управления технологическими процессами с нестационарными параметрами на основе адаптивной системы с идентификатором (АСИ — первый контур адаптации) и вербальной модели (второй, внешний контур адаптации), где сигнал управления является линейной комбинацией сигналов АСИ и вербальной модели;

— предложено математическое описание двухконтурной адаптивной системы управления, позволяющее проводить аналитические исследования функционирования адаптивной системы в условиях стохастической неопределенности;

— разработан адаптивный регулятор обеспечивающий стабилизацию выхода объекта с минимальной дисперсией (для случаев пренебрежимо малых или существенных помех на выходе).

Реализация результатов диссертационных исследований. Научные положения, теоретические и практические результаты исследований по теме диссертации апробированы и внедрены на ОАО «КОРНЕТ» (Московский завод шампанских вин), использованы и реализованы при выполнении госбюджетных НИР «Разработка радиофизических способов контроля технологических процессов пищевых производств» (Регистрационный номер 01.9.70 0 7 566) и «Разработка научных основ радиофизических методов контроля и управления технологическими процессами» (Регистрационный номер 01.99.00 9 057), при выполнении хоздоговорных НИР по плану Минеельхоза РФ: «Исследование диэлектрической проницаемости водно-спиртовых растворов в ВЧ диапазоне с целью экспресс — анализа спирта в алкогольной продукции» (Регистрационный номер 0120.0 408 233) — «Исследование способов автоматизации технологических процессов с нестационарными параметрами исходных виноматериалов» (Регистрационный номер 0120.0 403 446). Результаты диссертационных исследований используются в учебном процессе и применены при создании двух стендов адаптивных систем управления, а также при создании лаборатории «Микропроцессорных программируемых систем контроля и управления технологическими процессами» кафедры «Систем управления» Московского государственного университета технологий и управления по специальности «Автоматизация технологических процессов и производств».

Апробация результатов диссертационных исследований. Основные положения и результаты исследований по теме диссертации доложены и обсуждены на: Всесоюзной конференции «Проблемы надежности при проектировании систем управления» Институт проблем управления АН СССР, М.: 1976 г.- VI Всесоюзной конференции «Автоматизация научных исследований на основе применения ЭВМ». Институт автоматики и электрометрии СО АН СССР, Новосибирск, 1981 г.- Всесоюзной конференции «Теория адаптивных систем и ее применение», Ленинград, 1983 г.- Международной научной конференции «Современные проблемы пищевой промышленности», МГЗИПП, М.: 1997 г.- Международной научно-технической конференции «Приборостроение-97», Винница-Симеиз, 1997 г.- X Юбилейной научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления», МГИЭМ, М.: 1998 г.- Международной научно-технической конференции «Приоритетные технологии в пищевой промышленности», МГЗИПП, М.: 1998 г.- Международной научно-практической конференции «Современные проблемы в пищевой промышленности», МГЗИПП, М.: 1999 г.- XI научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов «Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления». М.: МГИЭМ. 1999 г.- VI-ой Международной научно-практической конференции «Пищевая промышленность на рубеже третьего тысячелетия», МГТА, М.: 2000 г.- VII Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в пищевой промышленности третьего тысячелетия» МГТА, М.: 2001 г.- Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления», РАСО, Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, М.: 2001 г.- Международной научно-практической конференции. «Стратегия развития пищевой промышленности», МГТА, М.: 2003 г.- II Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO 03, Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, М.: 2003 г.- на конференциях и семинарах ИПУ РАН, МГУПП, МГУПБ, МГТА-МГУТУ в период 1998;2004гг. Результаты диссертационной работы отмечены дипломом Российской агропромышленной выставки 7−11 ноября 2000 г (ВВЦ) за представленную научно-техническую разработку «Адаптивная компьютерная система управления технологическими процессами в виноделии».

Публикации. Всего опубликовано 157 научных работ, в том числе, по теме диссертации 87 работ, получено 9 патентов России. Основное содержание диссертации отражено в 47 научных публикациях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, основных результатов и выводов, списка используемой литературы, включающей 198 наименований, приложений, изложена на 477 страницах, содержит 117 рисунков и 12 таблиц.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1.Для построения адаптивной прогнозирующей модели в условиях стохастической неопределенности, разработаны методы синтеза радиоволновых датчиков и инвариантных измерительных устройств обеспечивающие высокую точность измерения при действующих возмущениях — нестационарности электрофизических характеристик виноматериалов.

2. Разработаны адаптивные методы обеспечивающие заданную достоверность передачи информации в дискретных каналах АСУТП, основанные на выборе лучшей системы кодирования из группы для текущего состояния канала: а) по результатам исследования статистики ошибок в дискретном канале при ограниченной выборкеб) по результатам декодирования кодовых векторов принятых из дискретного канала при использовании неполного алгоритма декодирования.

3.Разработан метод синтеза и алгоритм декодирования двоичных асимметрических кодов, демонстрирующий возможность создания лучших систем кодирования для доминирующих состояний дискретного канала, что позволяет обеспечить заданную достоверность передачи информации и ее пригодность к синтезу адаптивных прогнозирующих моделей, идентификации и адаптивному управлению технологическими процессами с нестационарными параметрами.

4. Разработан обобщенный критерий переключения адаптивной системы из режима идентификации в режим управления и обратно, повышающего реактивность адаптивной системы, качество идентификации и управления.

5. Разработан метод синтеза адаптивных прогнозирующих моделей, основанный на анализе устойчивости адаптивной системы в процессе идентификации, и применении обобщенного критерия переключения.

6.Разработан алгоритм построения адаптивной прогнозирующей модели, основанный: на идентификации объекта управленияанализе устойчивости и вычислении коэффициентов адаптивной прогнозирующей модели на каждом шаге идентификации, при использовании обобщенного критерия переключения.

7.Разработан метод построения двухконтурной адаптивной системы управления технологическими процессами с нестационарными параметрами на основе адаптивной системы с идентификатором (АСИ — первый контур адаптации) и вербальной модели (второй, внешний контур адаптации), где сигнал управления является линейной комбинацией сигналов АСИ и вербальной модели.

8.Установлено, что условием идентифицируемости нестационарного динамического объекта является выполнение неравенства ^кС®-) < 1 и

Sx (v) отсутствие наложения спектральных плотностей входов (Sx{co)) и коэффициентов (^(ф)) объекта.

9.Разработан метод построения адаптивных систем управления технологическими процессами с нестационарными параметрами (для случаев многомерного односвязного и многомерного многосвязного объектов) на основе: двухконтурной адаптивной системы управлениявыполнения условия идентифицируемости и использовании алгоритма построения адаптивной прогнозирующей модели.

10. Разработан метод оценки структуры и параметров адаптивных прогнозирующих моделей, основанный: а) на вычислении коэффициентов адаптивной прогнозирующей модели посредством аппроксимации экспериментальной переходной характеристики объекта управления адекватным разностным уравнением т-то порядка, которое позволяет оценить коэффициенты моделидисперсии адекватности, позволяющей установить прямую зависимость качества идентификации от порядка разностного уравнения модели- - на обработке множества экспериментальных переходных характеристик объекта управления и получении усредненной переходной характеристики, аппроксимируемой адекватным разностным уравнением т-то порядка, которое является начальным (базовым) уравнением адаптивной прогнозирующей модели нестационарного динамического объекта управления.

11. Доказана теорема о принципиальной возможности достижения локально-оптимального управления для нестационарного динамического объекта, по синтезируемой адаптивной прогнозирующей модели.

12.Разработанн адаптивный регулятор обеспечивающий стабилизацию выхода объекта с минимальной дисперсией (для случаев пренебрежимо малых или существенных помех на выходе).

13. Реализованы лабораторные варианты адаптивных систем управления технологическими процессами с нестационарными параметрами: на основе интегрированной АСУТП, в которой адаптивные прогнозирующие модели реализованы на основе IBM PC-совместимого компьютера, а входные и выходные цепи АСУТП на основе программируемых микропроцессорных модулей- - в виде иерархической распределенной АСУТП на основе локальной сети Industrial Ethernet, в которой адаптивные прогнозирующие модели реализованы на основе программируемых логических контроллеров (ПЛК) и IBM PC-совместимых компьютеров.

14. Разработана методика расчета экономической эффективности при адаптивном управлении ТП виноделия с нестационарными параметрами виноматериалов, показывающая, что, наряду с повышением качества продукции за счет повышения качества управления и соблюдения технологического регламента, применение адаптивного управления обеспечивает существенную экономию электроэнергии (энергоносителей). Это позволяет рассматривать разработанные адаптивные системы управления ТП с нестационарными параметрами в качестве эффективного средства создания энергосберегающих технологий.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Г., Орлов Ю. Ф. Идентификация при коррелированных входах. Труды 1. I Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '04. Москва.: 2004. Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. С.90−93.
  2. .Р. Исследование нестационарной системы управления с комбинированным алгоритмом адаптации. 6-й Санкт-Петербургский симпозиум по теории адаптивных систем посвященный памяти Я. З. Цыпкина. Сборник трудов. 1999. Т.2. С. 13−16.
  3. И.М., Мержаниан А. А. Физические процессы виноделия. -М.: Пищевая промышленность. 1976. 377 с.
  4. Я.Ю. Диэлектрические параметры чистых жидкостей. М.: Изд-во МАИ. 1999. 856 с.
  5. Я.Ю. Диэлектрические свойства бинарных растворов. М.: Наука. 1977.-400 с.
  6. А.Е. Синтез адаптивных Н00- оптимальных регуляторов // Автоматика и телемеханика. 1999. № 3. С. 55−71.
  7. Р. Процессы регулирования с адаптацией. М.: Наука, 1964.360 с.
  8. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989, 544с.
  9. В.К. Техника СВЧ влагометрии. Минск: Высшая школа. 1974. -257 с.
  10. Э. Алгебраическая теория кодирования. М.: Мир. 1971.477 с.
  11. Н.П., Волокобинский Ю. М., Воробьев А. А., Тареев Б. М. Теория диэлектриков. M.-JL: Энергия. 1965. -344 с.
  12. М.В. Исследование алгоритмов идентификации нестационарных объектов // Автоматика и телемеханика. 1990. № 1. С. 55−65.
  13. М.В., Позняк А. С. Асимптотическая нормальность и оценка скорости сходимости алгоритмов идентификации нестационарных объектов // Автоматика и телемеханика. 1992.№ 7. С. 44−55.
  14. Е. В. Котляревский С.В. Адаптивное управление динамическим существенно нестационарным объектом // Автоматика и телемеханика. 1995. № 6. С. 111−116.
  15. К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. Перевод с английского. М. С. Никулина, под редакцией Л. Н. Болыиева. М.: Наука. 1977. 408 с.
  16. С.А., Мельников А. Н., Мержаниан А. А., Саришвили Н. Г. Производство Советского шампанского непрерывным методом. -М.: Пищевая промышленность. 1977. 231с.
  17. Бунич A. JL, Бахтадзе Н. Н. Синтез и применение дискретных систем управления с идентификатором / Отв. редактор Лотоцкий В. А. М.: Наука. 2003. — 232с.
  18. Г. Г. Технология виноградных вин.: Таврида. 2001. 624 с.
  19. В.А. Резонансный метод измерения уровня. М.: Энергия. 1969.- 192 с.
  20. В.А., Лункин Б. В., Новиков Н. Н. Инвариантный резонансный уровнемер // Авт. Свид. 553 472 СССР, МКИ: G01 °F 23/28 /Открытия. Изобретения. 1077. № 13.
  21. В .А., Лункин Б. В., Совлуков А. С. Высокочастотный метод измерения неэлектрических величин. М.: Наука. 1978. 280 с.
  22. В.А., Лункин Б. В., Совлуков А. С. Радиоволновые измерения параметров технологических процессов. М.: Энергоатомиздат. 1989. 208 с.
  23. В.А. Оборудование винодельческих заводов. Т.1.-Симферополь.: Таврида. 2002.- 416 с.
  24. В.А. Оборудование винодельческих заводов. Т.2.-Симферополь.: Таврида. 2003.- 352 с.
  25. М.А. Прогрессивная технология шампанских вин.-М.: Кругозор-Наука. -319 с.
  26. М.А., Бакулин В. П., Жиров М. В., Совлуков А. С., и др. Устройство для измерения концентрации смеси веществ // Решение о выдаче патента на изобретение РФ по заявке № 2 002 131 945/09 (33 854) от 07.09.2004 г., МПК: G01R27/26, G01N27/22.
  27. М.А., Жиров М. В., Бакулин В. П., Соловьев И. А., Зелененко Р. И. и др. Исследование поля температур виноматериала в резервуаре цилиндрической формы // Виноделие и виноградарство. 2002 г. № 3. С. 38−40.
  28. Р. Теория информации и надежная связь. М.: Сов. Радио. 1974. -720 с.
  29. В.Г., Дятлов А. В., Жиров М. В., Тертышный Г. Г. и др. Применение локальных и сплайновых аппроксимаций для оценивания нестационарных параметров оптоэлектронных сигналов // Автоматика и телемеханика. 2000 г., № 6. С. 29−35'.
  30. В.Г., Жиров М. В., Шаховской А. В. Алгоритм идентификации для линейной дискретной динамической системы управления // Автоматика и телемеханика. 2001 г., № 4. С. 27−34.
  31. В.Г., Жиров М. В., Шаховской А. В. Идентификационный контроль теплофизических параметров и управление температурными полями инерционных тепловых объектов // Контроль. Диагностика. 2000 г. № 5. С. 22−26.
  32. Д. Методы идентификации систем.- М.: Мир, 1979. 302 с.
  33. О.И. Оценка механизмов дисперсии относительной диэлектрической проницаемости в диапазоне низких и сверхвысоких частот // Измерительная техника. 1986. № 2. С. 44−51.
  34. .Ф., Ломакин В. Ф. Автоматизация процессов виноделия. -М.: Пищевая промышленность. 1964. -370 с.
  35. Е.Б., Юшкевич А. А. Управляемые марковские процессы и их приложения.- М.: Наука. 1975. 315 с.
  36. И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. Учебник под ред. чл.-корр. РАН И. И. Елисеевой.- 4-е изд. М.: Финансы и статистика, 2002, — 480с.
  37. С.М., Жиглявский А. А. Математическая теория оптимального эксперимента. М.: Наука. 1978. — 273 с.
  38. М.В. Адаптивная система передачи и приема дискретной информации // Патент на изобретение РФ № 2 150 785. МКИ: Н03М13/00, Н04В7/22, выдан 10.06.2000 г. Бюл.№ 16
  39. М.В. Адаптивная система передачи и приема дискретной информации // Свидетельство на полезную модель РФ № 12 878. МКИ: Н03М13/00, выдано 10.02.2000 г. Бюл.№ 4.
  40. М.В. Идентификация и адаптивное управление в АСУТП виноделия // Промышленные АСУ и контроллеры. 2001 г. № 10. С. 26−30.
  41. М.В. Методика расчета экономической эффективностиадаптивного управления в технологии виноделия // Виноделие и виноградарство. 2002 г. № 2. С. 22−24
  42. М.В. Об одном классе алгоритмов обнаружения ошибок в каналах передачи данных // Автоматика и вычислительная техника. 1976. № 2. НРБ. г. София. Госкомитет по научно-техническому прогрессу. С. 37- 45.
  43. М.В. Обработка экспериментальных данных и идентификация объектов управления в виноделии // Виноделие и виноградарство. 2002 г. № 4. С. 24−26
  44. М.В., Дынысин В. Н. Адаптивный выбор оптимальных систем кодирования // Автоматика и телемеханика. 1979. № 4. С. 5761.
  45. М.В., Дынькин В. Н. Синтез двоичных кодов, исправляющих асимметрические ошибки // Автоматика и вычислительная техника. 1980. № 1. НРБ. г. София. Госкомитет по научно-техническому прогрессу. С. 27- 34.
  46. М.В., Макаров В. В. Адаптивная идентификациянестационарных технологических процессов с марковскими параметрами в задачах стохастического управления // Автоматика и телемеханика. 2002 г. № 2. С. 56−70.
  47. М.В., Макаров В. В. Адаптивное управление ТП виноделия с нестационарными параметрами виноматериалов // Автоматизация в промышленности. 2003. № 12. С. 40−43.
  48. М.В., Совлуков А. С. Концентратомер // Патент России № 2 152 024. МКИ: G01N 22/00, 27/22. 2000. Бюлл. изобрет. № 18.
  49. М.В., Совлуков А. С. Расходомер // Патент России № 2 161 779. МКИ: GO 1F1/66, G01F1/56. 2001. Бюлл. изобрет. № 1.
  50. М.В., Совлуков А. С. Устройство для определения концентрации смеси веществ // Патент России № 2 164 021. МКИ: G01N 22/00. 2001. Бюлл. изобрет. № 7.
  51. М.В., Совлуков А. С., Воробьева А. В., Маклаков В. В. Расходомер // Патент России № 2 120 111. МКИ: G01F1/56. 1998. Бюлл. изобрет. № 28
  52. М.В., Совлуков А. С., Воробьева А. В., Маклаков В. В. Способ определения уровня вещества в емкости // Патент России № 2 125 245. МКИ: G01 °F 23/284. 1999. Бюлл. изобрет. N2.
  53. М.В., Совлуков А. С., Воробьева А. В., Маклаков В. В. Способ определения уровня вещества // Патент России № 2 125 244. МКИ: G01 °F 23/284. 1999. Бюлл. изобрет. N2.
  54. М.В., Солдатов В. В., Шаховской А. В. Адаптивная идентификация технологических объектов управления с использованием переходных характеристик // Промышленные АСУ и контроллеры. 2002 г. № 9. С. 21−24.
  55. М.В., Солдатов В. В., Шаховской А. В. Метод расчета экономической эффективности при адаптивном управлении технологическими процессами виноделия // Справочник. Инженерный журнал. 2002 г. № 7. С. 27−32.
  56. М.В., Шаховской А. В. Адаптивная компьютерная система для исследования, контроля и управления технологическими процессами в виноделии // Отраслевые ведомости «Ликероводочное производствои виноделие». Информационный бюллетень. 2000 г. № 12. С. 4−5.
  57. М.В., Шаховской А. В. Разработка адаптивной компьютерной системы управления термообработкой виноматериалов // Виноград и вино России. 2000 г. № 2. С. 33−35.
  58. М.В., Шаховской А. В. Разработка адаптивной компьютерной системы управления термообработкой виноматериалов // Виноград и вино России. 2000 г. № 2. С. 33−35.
  59. М.В., Шаховской А. В. Разработка метода построения компьютерных пультов управления технологическими процессами в виноделии // Контроль. Диагностика. 2000 г. № 4. С. 13−19. № 5. С. 22−26.
  60. Ц.Р. Оборудование предприятий винодельческого производства. -3-е изд. перераб. и доп.-М.: Агропромиздат, 1992. -384 с.
  61. А.Г., Фалько И. П., Панфилов B.JL, и др. Помехоустойчивость иэффективность систем передачи информации. М.: Радио и связь, 1985.- 272с.
  62. Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984. 541с.
  63. JI.A., Либероль Б. Д., Руденко О. Г. Адаптивное оценивание параметров нестационарных объектов // Докл. АН УССР. Сер.А. 1985. № 12. С. 70−72.
  64. Т., Токура Н., Ивадари Е. Инагаки Я. Теория кодирования. -М.: Мир. 1978,-576 с.
  65. В.В., Мешалкин В. П., Блохина Т. К. Быстродействующий адаптивный алгоритм помехоустойчивой параметрической идентификации линейных объектов химической технологии // Докл. АН СССР. 1990. Т.310.№ 5. С. 1178−1183.
  66. Р.Д., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным.- М.: Наука, 1983.- 384 с.
  67. М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. -М.: Наука, 1976. 736 с.
  68. И.О. Измерение расхода воздуха и воды на шахтах. М.: Недра. 1993.- 138 с.
  69. Е.Г. Идентификация нестационарных объектов //Автоматика и телемеханика. 1999. № 10. С. 3−45
  70. Е.Г., Мочалов И. А. Идентификация нестационарных объектов // Автоматика и телемеханика. 1994. № 2. С. 3−22.
  71. К.А., Ксенжук Н. И., Слезко Г. Ф. Технология и техника виноделия.- Киев: ИНКОС. 2004.- 560 с.
  72. JI.B., Суйменбаев В. Т. Применение фильтра Калмана к задаче идентификации параметров линейных нестационарных систем // Вопросы кибернетики. Управляющие вычислительные системы движущихся объектов. 1988. № 139. С. 152−160.
  73. В.И., Финк Л. М., Щелкунов К. Н. Расчет помехоустойчивости систем передачи дискретных сообщений. М.: Радио и связь. 1981. — 232 с.
  74. Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). М.: Наука, 1973, 832 с.
  75. Е.С., Бензарь В. К., Венедиктов М. В. и др. Теория и практика экспрессного контроля влажности твердых и жидких материалов. М.: Энергия. 1980. 111 с.
  76. Г. К., Сосулин Ю. А., Фатуев В. А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. -М.: Наука, 1977. 208 с.
  77. А.Б. Задачи идентификации теория гарантированных оценок//Автоматика и телемеханика. 1991. № 4. С. 3−26.
  78. П.В. Техника и приборы СВЧ. Под ред. Девяткова Н. Д. М.: Высшая школа. 1979. 440 с.
  79. БД., Руденко О. Г., Тимофеев В. А. Выбор ширины окна в алгоритме текущего регрессионного анализа // Доклады НАН Украины. 1996. №З.С. 69−73.
  80. Л.Н. Типовые процессы химической технологии как объекты управления. М.: Химия, 1983, 320 с.
  81. В.А. Идентификация структур и параметров систем управления//Измерения, контроль, автоматизация. № 3 1991. С.30−38.
  82. В.А., Бахтадзе Н. Н. Адаптивная идентификация в задачах стимуллирования сбыта // Труды ИПУ РАН им. В. А. Трапезникова. 2000. Т. 10. С. 86−92.
  83. Л. Идентификация систем: Теория для пользователя. Пер. сангл./ Под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991.-432с.
  84. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова- издание 2-ое, стереотипное. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 744с.
  85. Ф.А. Теория и методы исследования нестационарных линейных систем. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1986. 320с.
  86. Д.А., Ломакин В. Ф. Производство вин на поточных автоматизированных линиях. -М.: Пищевая промышленность, 1981. -224 с.
  87. Д. А., Ломакин В. Ф., Тохмахчи Н. С. Поточно-автоматизированные линии производства виноматериалов. М.: Легкая и пищевая промышленность. 1983. -129 с.
  88. Новые методы управления сложными системами. Отв. ред. проф. Лохин В. М. -М.: Наука. 2004. 333 С.
  89. Основы управления технологическими процессами. Под ред. Н. С. Райбмана. М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1978. 440 с.
  90. М.Я., Чечурин С. Л. Стационарные модели систем автоматического управления с периодическими параметрами. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1989. 208с.
  91. А.А., Подунаев Г. А., Коваленко М. М. К вопросу о возможностях компенсации влияния помехи на результат контроля параметров сигнала в линейных системах// Радиотехника и электроника. 1970. Т. XV. № 9. С.48−57.
  92. А.А. Курс теория автоматического управления. М.: Наука. 1986. -617с.
  93. И.И. Анализ современных методов адаптивногоуправления с позиций приложения к автоматизации технологических процессов. // Автоматика и телемеханика. 1991. № 7. С. 3−32.
  94. И.И. Прогнозаторы выходной реакции объекта (ПВРО) 1. Методы применения ПВРО. Автоматика и телемеханика. 1994. № 1. С. 3−22.
  95. И.И. Прогнозаторы выходной реакции объекта (ПВРО) II. Конструирование ПВРО при неполной апиорной информации об объекте. Автоматика и телемеханика. 1995.№. С. 3−15.
  96. .Н. Принципы инвариантности и условия его применимости при расчете линейных и нелинейных систем // Труды I Международного Конгресса ИФАК по автоматическому управлению. Т.1: «Теория непрерывных систем». Изд-во АН СССР. 1961. С. 125 137.
  97. .Н., Викторов В. А., Лункин Б. В., Совлуков А. С. Принцип инвариантности в измерительной технике. М.: Наука. 1976. 244 с.
  98. .Н., Викторов В. А., Мишенин В. И. К вопросу о построении инвариантных информационных и измерительных устройств// Доклады АН СССР. 1967. Т. 177. № 1. С. 41−47.
  99. ИЗ Петров Б. Н., Кухтенко А. И. Структура абсолютно инвариантных систем и условия их физической осуществимости // Сб. Теория инвариантности в системах автоматического управления. М.: Наука, 1969. С. 7−18.
  100. .Н., Рутковский В. Ю., Земляков С. Ю. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами. М.: Наука, 1980. 278 с.
  101. У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки.- М.: Мир. 1976. -594 с.
  102. .Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. -303 с.
  103. B.C., Синицын И. Н. Стохастические дифференциальные системы. М.: Наука. 1985, 560 с.
  104. Е.П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука. 1989, 304 с.
  105. Н.С. Адаптивное управление с идентификатором // Измерения, контроль, автоматизация: Науч.-техн. сб. обзоров /ЦНИИТЭИ приборостроения. -1976. Вып. 1(15). С. 72−78.
  106. Н.С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства.- М.: Энергия. 1975. 375с.
  107. С.С., Чадеев В. М. О концепции адаптивных систем управления с идентификатором // Автоматика и телемеханика. 1982. № 3. С. 54−60.
  108. В.Г., Тартаковский Г. П. Статистический анализ при априорной неопределенности адаптации информационных систем. М.: Сов. Радио. 1977.-432 с.
  109. И.А., Адаменко В. Я., Некрутман С. В. и др. Электрофизические, оптические и акустические характеристики пищевых продуктов. Справочник под ред. Рогова И. А. М.: Легкая промышленность. 1981. 288 с.
  110. А.А. Идентификация порядка нестационарных объектов. Труды III Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO '04. Москва.: 2004. Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. С. 149−155.
  111. В.Я. О методологии построения адаптивных систем автоматического управления технологическими процессами // Теплоэнергетика. 1989. № 10. С. 2−8.
  112. Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. М.: Наука, 1980. 400 с.
  113. Э., Мелса Дж. Идентификация систем управления,— М.: Наука, 1974.- 246 с.
  114. Н.А. Техническая электродинамика. М.: Связь. 1973. 357с.
  115. Современные методы идентификации систем / Под ред. П. Эйкхоффа.- М.: Мир, 1983. 400с.
  116. В.В., Жиров М. В., Шаховской А. В. Алгоритмы расчета параметров настройки многопараметрических цифровых регуляторов // Контроль. Диагностика. 2002 г. № 6. С. 26−32.
  117. В.В., Жиров М. В., Шаховской А. В. Робастные многопараметрические алгоритмы цифрового управления // Промышленные АСУ и контроллеры. 2002 г. № 6. С. 19−23.
  118. В.В., Шаховской А. В., Жиров М. В. Многопараметрические цифровые регуляторы и методы их настройки // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002 г. № 6. С. 19−24.
  119. Справочник по виноделию. Под редакцией Г. Г. Валуйко, В. Т. Косюры. Симферополь.: Таврида. 2000.- 623 с.
  120. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. 712 с.
  121. Справочник по теории вероятностей и математической статистике./ B.C. Королюк, Н. И. Портенко, А. В. Скороход, А. Ф. Турбин. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит, 1985. — 640с.
  122. Р.Л. Принципы адаптивного приема. М.: Советское радио. 1975. -136 с.
  123. В.А., Тюрин С. Т., Валуйко Г. Г. Физико-химические показатели вина и виноматериалов. — М.: Пищевая промышленность. 1972.-160с.
  124. .М. Физика диэлектрических материалов. -М.: Энергоиздат. 1982. -320 с.
  125. В.А. Теория и построение многомерных инвариантных и адаптивных систем управления динамическими объектами: Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра техн. наук: 05.13.01. СПб., 2002. — 42 с.
  126. В.А., Райбман Н. С., Чадеев В. М. и др. АСИ -адаптивная система с идентификатором. М., Институт проблем управления, 1980, -70 с.
  127. Г. М. Динамическая точность и компенсация возмущений в системах автоматического управления. М.: Машиностроение. 1971. 275 с.
  128. А.А. Теория дуального управления. I, II, III, IV. Автоматика и телемеханика, том XXI, № 9, стр. 1240−1249, № 11, стр. 1453−1464, 1960, том XXII, № 1, стр.3−16, № 2, стр.129−142, 1961.
  129. А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. -М.: Физматгиз, 1966. -152с.
  130. А.В. Применение теории инвариантности для синтеза структур измерительных устройств // Труды республиканской научно-технической конференции «Структурные методы повышения точности измерительных устройств и систем». Киев. 1972. С. 191−198.
  131. A.JI. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы / -М.: Наука, 1990, -293 с.
  132. А.Р. Диэлектрики и их применение. Пер. с англ. M.-JL: Госэнергоиздат. 1969. -336 с.
  133. Я.З. Идентификация нестационарных динамических систем. Автоматика, 1986. № 2. С. 3−9.
  134. Я.З. Информационная теория идентификации. М.: 1995. 344 с.
  135. В.М. Определение динамических характеристик объектов в процессе их нормальной эксплуатации. Автоматика и телемеханика, № 9, 1964, С.1302−1306.
  136. Н.А. Использование явления компенсации погрешностей для повышения точности измерительных информационных систем // Измерительная техника. 1963. № 1. С.93−105.
  137. Н.А. О выборе основных параметров сложных измерительных устройств из условий их инвариантности// Изв. АН СССР. Энергетика и автоматика. 1961. № 5. С. 57−71.
  138. Н.А., Шумиловский Н. Н. О некоторых вопросах применения теории инвариантности// Изв. АН СССР. Энергетика и автоматика. 1961. № 1. С. 141−157.
  139. И.А., Маслов A.M. Справочник по теплофизическим характеристикам пищевых продуктов и полуфабрикатов. —М.: Пищевая промышленность. 1970, -184 с.
  140. К. Работы по информации и кибернетике. -М.: ИЛ. 1963. -829 с.
  141. Шульце К. П, Реберг К. Ю. Инженерный анализ адаптивных систем. М.: «Мир», 1992. -280 с.
  142. Н.Н., Чехонадский Н. А. О применении теории инвариантности при расчете сложных измерительных устройств // Вестник АН Киргизской ССР. 1961. Вып. 1.С. 103−111.
  143. П. Основы идентификации систем. М.: Мир. 1975. 683 с.
  144. Agarwal М. Reliable on-line adaptation of models withvariable time delays. Proc. Control Theory and Appl.1996. V. 143. No 5. P. 417 422.
  145. Bartolini G., Ferrara A., Stotski A. Stability and Exponential stability of an adaptive control shceme for plants of any reletive degree. IEEE Trans., Autom. Control. 1995. V. 40. No 1. P. 100−105.
  146. Billeter T.R. Composite temperature-pressure measurement instrument for advanced reactor // IEEE Transactions on Nuclear Science. 1972. Vol. NS-19. № 1. P.814−819.
  147. Billeter T.R., Phillipp L.D. Schemmel R.R. Microwave fluid flow meter / Патент 3 939 406 США, НКИ: 324−58.5. 1976.
  148. Brown D.W., McWhirter J.G. The dishing of a block-regularized parameter estimator by algorithmic engineering // J. Adapt. Control. And Signal Proc. 1997. Vol. 11. No 5. P. 381−393/.
  149. Cadervall M., Sundberg C.E.A. Class of perfect block codes for the binary Channel with differentially encoded PSK signals with coherent detection. IEEE Trans, 1981. Vol. IT-27. No 3. P. 250−254.
  150. Chen H.F., Caines P.E. On the adaptive control of a class of systems with random parameters and disturbances. Automatic, Vol. 21, No. 6, 1985, pp. 737−741.
  151. Cluett W.R., Martin-Sanchez J.M., Shah S.L., Ficher D.G. Stable discrete-timeadaptive control in the presence of unmodeled dynamics. -IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 33, No. 4, 1988, pp.410 414.
  152. Ellerbuch D.A. Microwave methods for cryogenic liquid and slush instrumentation // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 1973. Vol. 1M-19. № 4. P. 520−525.
  153. Goodvin G.C., Leal R.L., Mayne D.O., Middleton R.N. Rapprochement between continuous and discrete model reference adaptive control. Automatica, Vol. 22, No.2, 1986, pp. 199−207.
  154. Guo L. Stability of recursive stochastic tracking algorithms // J. Control and Optim. 1994. Vol. 32. No 5. P. 1195−1225.
  155. Haynes W.M. Advances in Cryogenic Engineering. 1986. Vol. 31. p. l 199.
  156. Hinestroza D., Murio D.A. Identification of transmissivity coefficients by mollification techniques. Pt.I. Ont-demensional elliptic and parabolic problems // J.Comput. and Math. With Appl. 1993. V. 25. No.8. P. 59−79.
  157. Ishihara Т., Abe K.-J., Takeda H. Extension of innovations dual control. Int. J. Systems Science, V. 19, No. 4, 1988, pp. 653−667.
  158. Iwai Z., Mizumoto I. Realization of simple adaptive control by using parallel feedforward compensator. Inst. Journ.Contr. 1994/ Vol. 59. P. 1543−1565.
  159. Kaczmarz S. Angenaherte auflosung von systemen linearer gleichungen. Bull.Acad. Polon. Science at Letters, 1937, ser. A, pp. 355−357.
  160. Kaufman H., Bar-Kana I., Sobel K. Direct adaptive controls algorithms. Springer Verlag, New York. 1994. V. 7. No 2. P. 231 234.
  161. Kong X., Solo V. Stochastic averaging analysis of steepest-descent-type adaptive time delay estimation algorithm // Math. Control Signals and systems. 1994. V. 7. No 2. P. 121−147.
  162. Kovacevic B.D., Stankovic S.S. Robust real-time identification for a class of linear time-varying discrete systems. International Journal Systems Science, V. 17. No. 10, 1986, pp. 1409−1419.
  163. Kuntsevich A.V., Kuntsevich V.M. Linear adaptive control for nonstationary uncertain systems under bounded noise // Syst. And Contrail Letters. 1997. V. 31. No 1. P. 33−40.
  164. Li R. A weighted adaptive one-step ahead minimum variance controller based on the ELS algorithm // J. Adapt. Control and signal Proc. 1997. V. 11. No 6. P. 461−474.
  165. Li R., Chu D. Stability of Kalman filter for time-varying systems with correlated noise // J. Adapt. Control and signal Proc. 1997. Vol. 11. No 6. P. 475−487.
  166. Li Y., Chen H.-F. Robust adaptive pole placement for linear time-varying system with unmodelled dynamics and disturbances // J. Adapt. Control. And. Signal Hroc. 1996. V.10. P. 531−550.
  167. Ljung L., Gunnarsson S. Adaptation and tracking in system identification. A survey // Automatica. 1990. Vol. 26, No. 1, P. 7 21.
  168. Maitelli A.L., Yoneyama T. Adaptive control scheme using real time tuning of the parameter estimator // IEE Proc. Control Theory and Appl. 1997.V.144. No. 3. P. 241−248.
  169. Mistiy S.I., Nair S.S. Identification and control experiments using neural designs // Control Sist. 1994. V.14. No.3. P. 48−57.
  170. Moazzam M.H., Hesketh Т., Clements D.J. Recursive identification ofAcertain structured time varying state-space models // IEE Proc. Control Theory and Appl. 1997. V.144. No.5. P. 489−497.
  171. Mohan B.M. SrinathB. On the identification of discrete-time system via discrete orthogonal function // Сотр. And Electr. Eng. 1997. V.23. No 5. P. 329−345.
  172. Neroda V.Y., Sovlukov A.S., Zhirov M.V., Prokhorenko A.M. Monitoring and control of marine drilling rigs stability // Proc. of the 2nd Tampere Int. Conference on Machine Automation (ICMA'98). Tampere, Finland, 1998, Vol.2. P. 719−728.
  173. Ramirez-Beltran N.D. Autoregressive and Adaptive estimation with an application to Hurricane track prediction // J. Comput. And Math. With Appl. 1992. V.24. No. 8/9. P. 67−75.
  174. Shinnaka S., Tanaka K., Suzuki T. A simple order-determination metod based on generalized adaptive low. Int. J. Control, Vol. 41, № 4, 1985, pp. 1037−1055.
  175. Jshihara Т., Abe K.-J., Takeda H. Extension of innovations dual control. Int. J. Systems Science, Vol.19, № 4, 1988, pp. 653−667.
  176. Sobel M., Weisse G.H. Play-the-Winner rule and inverse sampling for selecting the best of к >3 binomial populations. The Annals of Mathematical Statistics, Vol. 43, № 6, December, 1987, 1808−1826.
  177. Sobel M., Weisse G.H. Play-the-Winner sampling for selecting the better of two binomial populations. Biometrica, vol. 57, № 2 (August 1988), 357 365.
  178. Verhaegen V., Yu X. A class of subspace model identification algorithms to identity periodical and arbitrarily time-varying systems // Automatica. 1995 V. 31. No. 2. P. 201−216.
  179. Wang L.Y. Persistent Identification of time varying systems // IEEE Trans. Autom. Control. 1997. V. 42. No.l. P. 66−82.
  180. Yang Z.- J. Hachino Т., Tsuji T. On-line identification of continuous time-delay systems combining least-squares techniques with agenetic algorithm 11 J. Control. 1997/ V. 66. No.l. P. 23−42.
  181. Zhirov M. V., Makarov V.V. Adaptive Identification of Nonstationary Technological Processes with Markov Parameters in Stochastic Control Problems // Automation and Remote Control. 2002, Vol. 63, Num. 2. pp.220−233.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?