Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Быстродействующая нейросетевая система релейного управления позиционно-следящим пневмоприводом в условиях его существенной неопределенности

Диссертация: Быстродействующая нейросетевая система релейного управления позиционно-следящим пневмоприводом в условиях его существенной неопределенности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Управление движением исполнительных механизмов является одной из основных задач при созданииАСУТП. В сфере особовысококачественных систем управления движением традиционно доминируют электрические и гидравлические приводы. Однако до 70% промышленных применений в области перемещения объектов требуют точностей, не выше десятых, максимум сотых долей миллиметра при весе от 1 до 10 кг. В этой обширной… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Позиционно-следящий пневматический привод: способы формализации и управления
    • 1. 1. Введение
    • 1. 2. Ретроспектива возникновения современных нелинейных математических моделей пневмоприводов
    • 1. 3. Обзор методов управления пневмоприводом
    • 1. 4. Нелинейная модель пневмопривода
      • 1. 4. 1. Описание исследуемой пневматической системы
      • 1. 4. 2. Силовая часть
      • 1. 4. 3. Камеры пневматического цилиндра
      • 1. 4. 4. Пневматический распределитель
      • 1. 4. 5. Воздухоподводящие трубы
    • 1. 5. Обобщенное описание исследуемого пневмопривода
    • 1. 6. Выводы по главе.*
  • Глава 2. Обзор классических и современных методов теории оптимального по быстродействию управления
    • 2. 1. Постановка задачи оптимального по быстродействию управления
    • 2. 2. Аналитические решения в виде управляющей программы
    • 2. 3. Аналитические решения в виде управления с обратной связью
    • 2. 4. Численные методы решения двухточечной задачи
    • 2. 5. Задача синтеза оптимального закона для замкнутой системы управления
    • 2. 6. Графоаналитические методы построения поверхностей переключения
      • 2. 6. 1. Метод фазового пространства
      • 2. 6. 2. Построение фазовых траекторий с использованием принципа «попятного движения» Фельдбаума
    • 2. 7. Методы аппроксимации поверхностей переключения
    • 2. 8. Системы с переменной структурой и скользящие режимы
  • Глава 3. О возможности расширения теоремы об п интервалах и ее использовании в качестве достаточного условия оптимальности
    • 3. 1. Условия распространения теоремы об п-интервалах на линейный класс объектов с комплексными корнями
    • 3. 2. Распространение теоремы об п интервалах на класс нелинейных объектов
    • 3. 3. Область управляемости
    • 3. 4. Позиционные и следящие задачи
    • 3. 5. Достаточные условия оптимальности в задаче позиционирования
    • 3. 6. Достаточные условия оптимальности в задаче слежения
    • 3. 7. Результирующая постановка задачи и условия ее эквивалентности задаче оптимального по быстродействию управления
  • Глава 4. Методы построения поверхностей переключения
    • 4. 1. Общий принцип построения поверхностей переключения
      • 4. 1. 1. Синтез поверхностей переключения в задаче позиционирования и слежения
      • 4. 1. 2. Формирование координат поверхности переключения
      • 4. 1. 3. Способ определения достаточной размерности поверхности переключения
    • 4. 2. Применение аппарата искусственных нейронных сетей для аппроксимации поверхности переключения
    • 4. 3. Синтез поверхности переключения с использованием модели объекта
      • 4. 3. 1. Алгоритм построения поверхности переключения путем численного моделирования с использованием математического описания
      • 4. 3. 2. Методика синтеза поверхности переключения посредством идентификации специализированной модели объекта
    • 4. 4. Метод поиска оптимальных траекторий в выборке данных для синтеза поверхности переключения в задаче позиционирования
      • 4. 4. 1. Проблемы аппроксимации поверхностей переключения с использованием экспериментальных данных
      • 4. 4. 2. Применение триангуляции для восстановления недостающих участков поверхности переключения
    • 4. 5. Особенности нейросетевой реализации поверхностей переключения
    • 4. 6. Выводы по главе
  • Глава 5. Методика синтеза адаптивных квазиоптимальных по быстродействию САУ в условиях неопределенности
    • 5. 1. Классификация поверхностей переключения
    • 5. 2. Корректирование поверхности переключения (вводные примеры)
    • 5. 3. Принцип адаптации поверхности переключения
    • 5. 4. Процедура построения опорных точек
    • 5. 5. Синтез системы
    • 5. 6. Выводы по главе
  • Глава 6. Исследование предложенных подходов к синтезу САУ на примерах управления математическими моделями и реальными объектами
    • 6. 1. Численные эксперименты
      • 6. 1. 1. Сравнительное исследование предложенных методик на примерах управления линейными и нелинейными математическими моделями
      • 6. 1. 2. Исследование адаптивной нейросетевой квазиоптимальной по быстродействию системы управления
      • 6. 1. 3. Эксперименты с нелинейными моделями пневмоприводов
        • 6. 1. 3. 1. Особенности формирования поверхности переключения для управления пневмоприводом
        • 6. 1. 3. 2. Сравнительные эксперименты предложенной нейросетевой системы с существующими системами управления пневмоприводом
    • 6. 2. Эксперименты с физическими объектами
      • 6. 2. 1. Управление углом азимута установки Helicopter СЕ
      • 6. 2. 2. Управление положением звена планарного манипулятора
      • 6. 2. 3. Управление промышленным позициоино-сл едящим пневмоприводом
        • 6. 2. 3. 1. Описание системы
        • 6. 2. 3. 2. Позиционное управление пневмоприводом
        • 6. 2. 3. 3. Следящее управление пневмоприводом
        • 6. 2. 3. 4. Обобщение результатов

Быстродействующая нейросетевая система релейного управления позиционно-следящим пневмоприводом в условиях его существенной неопределенности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Управление движением исполнительных механизмов является одной из основных задач при созданииАСУТП. В сфере особовысококачественных систем управления движением традиционно доминируют электрические и гидравлические приводы. Однако до 70% промышленных применений в области перемещения объектов требуют точностей, не выше десятых, максимум сотых долей миллиметра при весе от 1 до 10 кг [93]. В этой обширной нише все большее место занимает пневмопривод.

Известны положительные качества пневмопривода, в некоторых случаях не оставляющие альтернативы его применению: хорошие удельные показатели пневмодвигателей, низкая стоимость, простота реализации линейных движений, высокие скорости перемещений, возможность работы как в агрессивных, а также взрывои пожароопасных средах, так и в условиях особой чистоты.

До недавнего времени общепризнанным считалось, что особенности пневматического привода не позволяют использовать его в системах регулируемого привода, в частности, для задач позиционного и следящего управления. Справедливость такого утверждения связана с трудностями замкнутого управления пневмоприводом: сложностью, и, в большинстве случаев, нелинейностью протекающих в нем взаимосвязанных механических, электромеханических, аэродинамических и термодинамических процессов.

В последние годы рядом ведущих производителей пневмосистем предприняты значительные усилия по созданию коммерческого продукта в классе пневмосервоприводов как замкнутых систем управления. В течение прошедшего десятилетия в линейке продукции сначала концерна FESTO [151], затем Enfild Technologies (USA) [150] и с 2010 года Camozzi (Italy) [149] появляются пневмосервоприводы. Однако показатель стоимость/технические возможности для них остается достаточно высоким, не обеспечивающим очевидных конкурентных преимуществ по сравнению с электроприводом. Причины кроются, в основном, в высокой стоимости линейного электроп-невмопреобразователя, а также, на наш взгляд, невозможности реализовать высококачественную систему управления столь сложным объектом, ограни5 чиваясь лишь законами ПИД-регулирования. В прикладном аспекте преодолению указанных недостатков посвящена данная работа.

Синтез сложных высокоэффективных законов управления требует создания наиболее полного математического описания пневмопривода, что представляется задачей малопродуктивной. В качестве практической альтернативы можно рассматривать подходы, изначально постулирующие достаточную степень неопределенности объекта управления.

При синтезе позиционно-следящего пневмопривода целесообразно развивать его естественное свойство — возможность реализации движений на высоких скоростях. Это ведет к оптимизационной постановке задачи, требующей классически строгого математического описания объекта управления. В силу отмеченных сложностей формализации пневмопривода, предлагается обратиться к парадигме мягких вычислений (soft computing), обеспечивающей значительную свободу в формализации, и открывающей широкие перспективы в отношении методик синтеза систем в условиях неопределенности.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование прикладных методик синтеза нейросетевых квазиоптимальных по быстродействию САУ пневмоприводом в условиях его структурно-параметрической неопределенности.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи.

1. Анализ способов формализации линейного пневмопривода в контексте его структурно-параметрической неопределенности.

2. Изучение возможности расширения принципов классической теории оптимального управления на класс нелинейных объектов, заданных в аффинной форме.

3. Разработка алгоритма синтеза поверхности переключения по математической модели объекта управления (ОУ) с применением численных методов.

4. Разработка метода синтеза поверхности переключения по специальным образом идентифицированной модели объекта.

5. Разработка метода синтеза поверхности переключения на основе поиска оптимальных траекторий в выборке экспериментальных данных.

6. Разработка методики синтеза адаптивного квазиоптимального закона управления на базе нейронных сетей.

7. Экспериментальное исследование предложенных методик и алгоритмов на математических моделях, физических объектах и промышленном позиционно-следящем пневмоприводе.

Методы исследования. При выполнении работы применялись методы классической и современной теории управления, включающие адаптивное, оптимальное и релейное управление, а также методы теории искусственных нейронных сетей и методы математического моделирования. Разработанные в ходе исследований методики подтверждены результатами численных и натурных экспериментов.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем.

1. Предложен нейросетевой подход для построения адаптивных квазиоптимальных по быстродействию систем управления пневмоприводом в условиях его структурно-параметрической неопределенности.

2. Предложены правила построения поверхностей переключения расширенной размерности для квазиоптимальных по быстродействию систем позиционного и следящего управления.

3. Предложен подход к идентификации объекта управления с использованием специализированной модели, ориентированной на построение поверхности переключения.

4. Разработана методика синтеза поверхности переключения, основанная на поиске оптимальных траекторий в выборке экспериментальных данных.

На защиту выносятся следующие положения.

1. Методика синтеза адаптивных квази оптимальных по быстродействию САУ пневмоприводом в условиях его структурно-параметрической неопределен н ости.

2. Алгоритм численного синтеза поверхности переключения расширенной размерности по математической модели ОУ без ограничения на линейность.

3. Алгоритм построения поверхности переключения, основанный на использовании специализированной модели объекта управления.

4. Методика синтеза поверхности переключения, базирующаяся на поиске оптимальных траекторий в выборке экспериментальных данных.

Реализация результатов работы. Научные и практические результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс и опытно-конструкторские разработки Дальневосточного государственного технического университета.

Апробация работы. Основные результаты исследования по теме диссертации докладывались на VI Международном форуме молодых ученых стран АТР, г. Владивосток, 2005, на региональных научных конференциях «Молодежь и научно-технический прогресс» 2006, 2007 гг, на XXXIII Дальневосточной математической школе-семинаре имени академика Е. В. Золотова.

Публикации. Основные результаты исследования по теме диссертации изложены в 13 научно-технических статьях и материалах конференций, две [21, 22] из которых опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК для опубликования результатов кандидатских и докторских диссертаций. В работах, выполненных в соавторстве, вклад автора имел определяющее значение.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Работа содержит 155 страниц машинописного текста, в том числе 58 рисунков и 9 таблиц.

Список литературы

включает 155 наименований используемых источников.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

• Линейные законы ПИД-регулирования, используемые на сегодняшний день коммерческими производителями для управления позиционно-следящими пневмоприводами, характеризующимися существенно нелинейной динамикой, неизбежно обладают ограниченной эффективностью. Методики синтеза, предлагаемые в данной работе, позволяют не только в полном объеме реализовать потенциал пневмопривода, но и достичь при этом снижения его стоимости за счет перехода в релейный режим функционирования, и, как следствие, отказа от использования дорогостоящих пропорциональных электропневмопреобразователей.

• Предложен нейросетевой подход для построения адаптивных квазиоптимальных по быстродействию систем управления пневмоприводом в условиях его структурно-параметрической неопределенности. Важной особенностью методики, вносящей существенный вклад в её эффективность, является применение ЙНС для аппроксимации сложных нелинейных функций многих переменных. Реализация адаптации с помощью использования адаптирующей ИНС позволяет существенно повысить быстродействие системы, а также компенсировать неопределенность и нестационарность объекта.

• Разработан единый подход, позволяющий производить синтез поверхностей переключения как с помощью модели объекта, так и с использованием экспериментальных данных, включающий:

1) алгоритм численного синтеза поверхности переключения расширенной размерности по математической модели ОУ без ограничения на линейность;

2) алгоритм построения поверхности переключения, основанный на использовании специализированной модели объекта управления;

3) методику синтеза, основанную на поиске оптимальных траекторий в выборке экспериментальных данных, особенностью которой является возможность построения поверхности переключения в условиях неопределенности без использования модели ОУ.

• Практическая реализуемость и работоспособность предложенных методик подтверждена численными и натурными экспериментами на промышленном позиционно-следящем пневмоприводе.

Заключение

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.Н., Киселев Ю. Н., Орлов М. В. Методы решения* задач оптимального управления на основе принципа максимума Понтрягина // Труды математического института им. В. А. Стеклова РАН. 1995. Т. 211. С. 331.
  2. В.М. Итерационный метод вычисления в реальном времени^ оптимального по быстродействию управления // Сиб. журн. вычисл. математики / РАН. Сиб. отд-ние. — Новосибирск, 2007. — Т. 10, № 1. — С. 128.
  3. В.М. Численный метод решения задачи линейного быстродействия // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1998. Т. 38. № 6. С. 918
  4. Р. Динамическое программирование. М.: Изд-во иностр. лит., 1960. 400 с.
  5. В. Г., Достаточные условия оптимальности, Доклады АН СССР, 140, № 5 (1961), 994−997.
  6. В. Г, Принцип максимума в теории оптимальных процессов, Доклады Ак. наук СССР, 119, № 6 (1958), 1070—1073.
  7. В.Г. Математические методы оптимального управления, М.: Наука, 1969. 408 с.
  8. Вальтер Майер, Вариационное исчисление, 1941, УМН, № 9, 254 312.
  9. О.В., Тятюшкин, А И. К численному решению задач линейного быстродействия// Дифференциальные и интегральные уравнения. Иркутск: Изд-во Иркутского ун-та. 1973. Вып.2. С. 57—69.
  10. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++. Автор: Ласло М. Издательство: БИНОМ Год издания: 1997. Страниц: 304.
  11. Ю.Ю., Земской H.A., Лагутин A.B., Иванова О. Г., Тютюнник В. М. Специальные разделы теории управления. Оптимальное управление динамическими системами: Учеб. пособие. / Тамбов: изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. — 108 с.
  12. А.Я., Рубцов В. А. Линейные быстродействия// Журнал вычислительной математики и математической физики. 1968. Т. 8. № 5. С. 937−949.
  13. A.A., Маркин В. Е. Адаптивное управление с переменной структурой с парными и нелинейными деформируемыми поверхностями переключения. //Информатикаи системы управления. — 2003. — № 1(5). С.100−105.
  14. П.А. Проблема репрезентативности обучающих данных в системах нейроуравлепия Наука, технологии, инновации//Материалы всероссийской научной конференции молодых ученых в 7-ти частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006, часть 2−302 е., стр. 7 9
  15. П.А., ЗмеуКВ., Ноткин B.C. Некоторые аспекты практического решения задачи быстрого прототипирования САУ в среде MATLAB. В сб. Современные техника и технологии. Том 2. — Томск: Изд-во Томского политехи. ун-та, 2005. — с. 145−146
  16. П.А., Ноткин ВС. Метод гибридного синтеза квазиоптимальных по быстродействию САУ В сб. XXXIII Дальневосточная математическая школа-семинар имени академика Е. В. Золотова: Тезисы докладов. Владивосток: Изд-во Дальнаука, 2008. 255с.
  17. А. Н., Канонические формы нелинейных динамических систем, Пробл. управл., 2008, № 6, с. 11−17.
  18. КВ., Дьяченко П. А., Ноткин B.C., О подходах к выбору базы для сравнения при разработке законов управления. В сб. Молодежь и научно-технический прогресс. Сборник докладов конференции. Часть 1. Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2006. — с. 147−149
  19. КВ., Дьяченко П. А., Ноткин B.C., Релейное нейросетевое управление существенно неопределенным объектом в задаче максимального быстродействия. // Информатика и системы управления. — 2009. № 2(20). — С.93−105
  20. КВ., Ножкин Б. С., Дьяченко П. А. Безмодельное прогнозирующее нейроуправление //Мехатроника, автоматика, управление. № 9, 2006. с. 815
  21. Интеллектуальные системы автоматического управления / под ред. ИМ. Макарова, В. М. Лохина.- М.: физ.-мат. лит., 2001. 575 с. -ISBN 5−92 210 162−5.
  22. И.Е., Артемьев В. М. Оптимизация динамических систем случайной структуры. М.: Наука, 1980. 382 с.
  23. Квакернаак X, Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления.-М., Мир, 1977.
  24. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т. 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие. М.: физ.-мат. лит., 2004. — 464 с.
  25. Л. С, Теорема существования для задачи терминального управления. Автоматика и телемеханика, 1963, 24, № 9, 1178—1192 (РЖМат, 1964, 5В315)
  26. Н.Е. К решению общей задачи линейного быстродействия// Автоматика и телемеханика. 1964. Т. 25. № 1. С. 16−22.
  27. Ю.Н., Орлов М. В. Численные алгоритмы линейных быстродействий // Журнал вычислительной математики и математической физи- ки. 1991. Т. 31. № 12. С. 1763−1771.
  28. В. Н., Морозов С. Ф., «О необходимых условиях экстремума вариационных задач в непараметрической форме на совокупности разрывных функций», Изв. вузов. Матем., 1970, № 12, 37−46.
  29. H.H. Об оптимальном регулировании при случайных возмущениях.// Прикладная математика и механика, 1960, т.24., вып. 1.
  30. , H.H. К теории оптимального регулирования / H.H. Красовский // Автоматика и телемеханика. 1957. — Т. 18, № 11. — 960−970.
  31. А. Я., Принципы построения быстродействующих следящих систем и регуляторов// Библиотека по автоматике, М.-Л.: Госэнергоиздат, 1961, № 25, 152 с.
  32. В. М. К теории устойчивости движения // Прикладная математика и механика. — 1962. — Т. 26. —- С. 992−1002.
  33. И.В. Теория автоматического управления. Нелинейные и оптимальные системы, СПб: Питер, 2006, 272 с.
  34. МоисеевН.Н. Численные методы в теории оптимальных систем. М.:Наука, 1971.
  35. A.C. Гидравлические и пневматические системы. Часть 1. Пневматические приводы и средства автоматизации: Учебное пособие. — М., ФОРУМ, 2004. 240 с, ил.
  36. Ю.И., Коган Н. Я., Савельев В. П., Динамические модели теории управления, 1985, М.: Наука, 400 с.
  37. Основы теории оптимального управления / В. Ф. Кротов и др. — под ред. В. Ф. Кротова. М.: Высшая школа, 1990. — 429 с.
  38. Л. С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. — М.: Наука, 1965. —332 с.
  39. Л. С., Болтянский В. Г., Гамкрелидзе Р. В., Мищенко Е. Ф. Математическая теория оптимальных процессов, 4 изд. / М., 1983.
  40. A.B. Триангуляция Делоне и её применение. — Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. — 128 с.
  41. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. A.A. Красовского. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. 712 с.
  42. В.А. Итерационные методы решения задач оптимального управления. М.: Физматлит, 2000.
  43. В. П., Метод фазовой плоскости в теории цифровых следящих систем// Библиотека по автоматике, M.-JL: Госэнергоиздат, 1967, № 265, 96 с.
  44. Сю Д., Мейер А. Современная теория автоматического управления и её применение. — М.: Машиностроение, 1972.
  45. Теория оптимизации систем автоматического управления / под ред. Пупков, а К. А., 2 изд., МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004.
  46. Теория систем с переменной структурой / под ред. C.B. Емельянова. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1970
  47. В. А, Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы управления. Кн. 8: учеб. пособие для вузов / общая ред. А. И. Галушкина. -М.: ИПРЖР, 2002, — 480 с. ISBN 5−93 108−016−3.
  48. В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. М: Наука, гл. ред. физ.-мат. лит., 1981.
  49. Р.П. Приближенное решение задач оптимального управления / Р. П. Федоренко. М.: Наука, 1978. — 488 с.
  50. А.А. О распределении корней характеристического уравнения системы регулирования. // АиТ. 1948. — № 4, — С. 253−279.
  51. А.А. Оптимальные процессы в системах автоматического управления //Автоматика и телемеханика. — 1953. № 6. — С.712−728.
  52. А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. М.: физ.-мат. лит., 1963. — 552 с.
  53. В.Ф., Алексеев Ю.К, Лебедев А. В. и др. Системы управления подводными роботами / под ред. В. Ф. Филаретова. М.: Круглый год, 2001.-288 е.: ил.
  54. Янг Л. Лекции по вариационному исчислению и теории оптимального управления, 1974, М.: Мир. — 488 с.
  55. Асагтап Т., Hatipoglu С., and Ozgiiner U. A robust nonlinear controller design for a pneumatic actuator. Proceedings of the American Control Conference, Arlington, VA, pp. 4490−4495. June 25−27, 2001.
  56. Aganval M. A Systematic Classification of Neural-Network-Based Control // IEEE Control Systems. April, 1997. P. 75−93.
  57. Al-Ibrahim A.M., and Otis D.R., Transient Air Temperature and Pressure Measurements During the Chargingand Discharging Processes of an Actuating Pneumatic Cylinder, Proceedings of the 45th National Conference on Fluid Power, 1992.
  58. Amit Konar, Computational Intelligence. Principles, Techniques and Applications. Berlin, Springer-Verlag, 2005. ISBN 3−540−20 898−4.
  59. Andersen, В., The Analysis and Design of Pneumatic Systems, NewYork, John Willey & Sons, Inc, 1967.
  60. AnglaniA., Gnoni D., Grieco A., and Pacella M. ACAD environment for the numerical simulation of servo pneumatic actuator systems. 7th International Workshop on Advanced Motion Control, pp. 593−598. 2002.
  61. Artificial Intelligence Applications and Innovations / Max Bramer (Ed.), Vladan Devedzic (Ed.). -USA, Norwell: Kluwer Academic Publishers, 2004. ISBN 1−4020−8150−2.
  62. Ashraf Saad et al. Soft Computing in Industrial Applications. Recent and Emerging Methods and Techniques. Berlin: Springer-Verlag, 2007. ISBN 3−54 070 704−2.
  63. Astrom K.J., Hagglund Т., Benchmark systems for PID control // Proc. of the IF AC Workshop. Spain, Terrassa, 2000. — P. 165−166.
  64. Astrom, K. J., HagglundT., VIE> Controllers: Theory, Design and Tuning, ISA, Research Triangle Par, NC, 1995.
  65. Aziz S. and Bone G. Mi Automatic tuning of an accurate position controller for pneumatic, actuators. 1EEE/RSJ International. Conference ont Intelligent Robots and Systems, Victoria BC, pp. 1782−1788. 1998.
  66. Backe W. and OhligscJilciger O. A model of heat: transfer in pneumatic chambers: Journal — of Flui dControl, vol. 20= pp. 61−78: 1989- ¦
  67. Barber, C. B., D.P. Dobkin, and H.T. Huhdanpaa, The QuickhulK Algorithm forConvex Hulls, ACMTransactionsonMathematical Software, Vol: 22, No. 4, Dec. 1996, p. 469−483
  68. Ben-Dov D. and Salcudean S. E. A force-controlled pneumatic actuator. IEEE Transactions on Robotics and Automation., vol. 11, no. 6, pp. 906−911. December 1995:
  69. Bobrow Ji E. and Jabbari F. «Adaptive pneumatic- force: actuation, and: position control». ASMF Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 113, pp. 267−272. June 1991.
  70. Chester, G.R., Techniques in Partial Differential Equations, McGrew-Iiill, Inc., New York, 1971.
  71. Chillari S., Guccione S., and Muscato G. An experimental comparison between several pneumatic position control methods. IEEE Conference on Decision and Control, Orlando, FL, 1168−1173. December 2001.
  72. Cybenko G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function. // Math. Control Systems and Signals. 1989. № 2. P. 303−314
  73. Drakunov S., Hanchin G. D., Su W. G., and Ozguner U. Nonlinear control of a rodless pneumatic servoactuator, or sliding modes versus Coulomb fiiction. Automatica, vol. 33, no. 7, pp. 1401−1408. 1997.
  74. Dumitriu T., Development of a SIMULINK Toolbox for friction- control design and compensation, The annals of «Dunarea De Jos» University of Galati, FASCICLE III, ISSN 1221−454X. Romania, 2005, pp. 5−10.
  75. Elmadbouly, E.E., and Abdulsadek, N.M., Modeling, Simulation and Sensitivity Analysis of a Straight Pneumatic Pipeline, Energy Conservation and Management, Vol. 35, No. 1, pp. 61−77, 1994.
  76. Esposito A. Fluid Power with Applications, 4th Edition, Prentice Hall- Inc. 1997. ' •
  77. Farrell Jay A., Marios M. Polycarpou, Adaptive Approximation Based Control: Unifying Neural, Fuzzy and- Traditional Adaptive Approximation Ap¦."¦¦ «149proaches. New Jersey, Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2006. ISBN-13: 9 780 471 727 880.
  78. FokS. C. and OngE. K Position control and repeatability of a pneumatic rodless cylinder system for continuous positioning. Robotics and Computer Integrated Manufacturing, vol. 15, pp. 365−371. 1999.
  79. Funahashi K. On the approximate realization of continuous mappings by neural networks. //Neural Networks. 1989. — № 2. — P. 183−192.
  80. Gamble J. B. and Vaughan N. D. Comparison of sliding mode control with state feedback and PID control applied to a proportional solenoid valve. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 118, pp. 434 438. September 1996.
  81. Gross D. C. and Rattan K. S. An adaptive multilayer neural network for trajectory control of a pneumatic cylinder. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 2, pp. 1662−1667. 1998.
  82. Hagan M. T., Demuth H. B, Beale M.H. Neural Network Design. Boston, MA: PWS Publishing, 1996.
  83. M. T., Demuth H. B., Jesus O. D., «An introduction to the use of neural networks in control systems» 11 International Journal of Robust and Nonlinear Control, John Wiley & Sons. September 2002. — 12(11). — P. 959−985.
  84. Hagglund, T., K J. Astrom, Revisiting the Ziegler-Nichols tuning rules for PI control // Asian Journal of Control. 2002. — Vol. 4. — P. 364−380.
  85. Hamid K, Voda-Besangon A., and Roux-Boisson, H. Position control of a pneumatic cylinder under the influence of stiction. Control Engineering Practice, vol. 4, no. 8, pp. 1079−1088. 1996.
  86. Hang T. Nguyen et al. A first course in fuzzy and neural control. New York, CRC Press, 2003. ISBN 1−58 488−244−1.
  87. Henri P. D. and Hollerbach J. M. An analytical and experimental investigation of a jet pipe controlled electropneumatic actuator. IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 1, pp. 300−306. 1994.
  88. Hong I. T. and Tessmann R. K The dynamic analysis of pneumatic systems using HyPneu. International Fluid Power Exposition and Technical Conference, Chicago, IL. April 1996
  89. Hornick K, Stinchcombe M., and White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators. // Neural Networks. — 1989. № 2. — P. 359 366.
  90. Hougen J.O., Martin, O. R. and Walsh, R. A., Dynamics of Pneumatic Transmission Lines, Energy Conservation and Management, Vol. 35, No. 1, pp. 61−77, 1963.
  91. Igor L. Krivts, German V. Krejnin. Pneumatic Actuating Systems for Automatic Equipment: structure and design. — CRC Press Taylor & Francis Group, 333 pp, 2006.
  92. Intelligent Adaptive Control: Industrial Applications / Lakhrni C. Jain (Ed.), Clarence W. de Silva (Ed.). New York: CRC Press, 1998. ISBN 849 398 056.
  93. Kalman R.E. New methods in Wiener Filtering Theory. Proc. Of the first Symp. on Eng. Appl. of random function Theory and Prob.J.Wiley, 1963, p. 112 120. 112
  94. Karnopp, D. Computer simulation of stick-slip friction in mechanical dynamic systems. Trans. ASME: J. of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 107(1):100−103, March 1985.
  95. Katalin M. Hangos, Rosalia Lakner, Miklos Gerzson, Intelligent Control Systems, New York: Kluwer Academic Publishers, 2004. ISBN 1−4020−0134−7.
  96. Kawakami Y., Akao J., Kawai S., and Machiyama T. Some considerations on the dynamic characteristics of pneumatic cylinders. Journal of Fluid Control, vol. 19, no. 2, pp. 22−36. Sept. 1988.
  97. Kawamura S., Miyata K, Hanafusa H., and Isida K. PI type hierarchical feedback control scheme for pneumatic robots. IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 3, pp. 1853−1858. 1989.
  98. Kim S. M. and Gibson J. S. Digital adaptive control of robotic manipulators with flexible joints. Proceedings of the 1991 American Control Conference, Boston, Mass. June 1991.
  99. Kimura T., Hara S., Fnjita T., and Kagawa T. Control for pneumatic actuator systems using feedback linearization with disturbance rejection. Proceedings of the 1995 American Control Conference, Seattle, WA, pp. 825−829. June 1995.
  100. King Robert E. Computational Intelligence in Control Engineering. New York: Marcel Dekker, Inc., 1999. ISBN 0−8247−1993-X.
  101. Kunt C. and Singh R. A linear time varying model for on-off valve controlled pneumatic actuators. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 112, pp. 740−747. December 1990.
  102. Lai J.-Y., Menq C.-H., and Singh R. Accurate position control of a pneumatic actuator. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 112, pp. 734−739. December 1990.
  103. Lee E.B., Markus L. Foundation of Optimal Control Theory. New York, London: John Wily & Sons, 1967, 631 c
  104. Lewis, F.L. et al. Neuro-Fuzzy Control of Industrial Systems with Actuator Nonlinearities. SIAM, 2002. ISBN 0−89 871−505−9.
  105. Liu S. and Bobrow J. E. An analysis of a pneumatic servo system and its application to a computer-controlled robot. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 110, pp. 228−235. September 1988.
  106. McDonell B. W. and Bobrow J. E. Adaptive tracking control of an air powered robot actuator. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 115, pp. 427−433. September 1993.
  107. Mohammadian M., Sarker R.A., Yao X. Computational intelligence in control. London: IDEA Group Publishing, 2003. ISBN 1−59 140−037−6.
  108. Moore P. R., Ssenkungo F. W., Weston R. H, Thatcher T. W., and Harrison R. Control strategies for pneumatic servo drives. International Journal of Production Research, vol. 24, no. 6, pp. 1363−1382. 1986.
  109. Munson, B.R., Young, D.F., and Okiishi, T.H., Fundamentals of Fluid Mechanics, John Willey & Sons, New York, 1990.
  110. Neural Networks for Control. / Edited by W. Thomas Miller. Rachard S. Sutton, and Paul J. Werbos, MIT Press, Cambridge, 1996. ISBN 0−262−13 261−3.
  111. Neural Networks for Control. / Miller, W.T., Sutton, R.S. and Werbos, P.J. (Eds.) Cambridge, Mass., MIT Press, 1995. Paperback ed. of the 1990 original. 524 pp.
  112. Neural Networks for Instrumentation, Measurement and Related Industrial Application / ed. Ablameyko S., etc. Amsterdam: IOS Press, 2001. ISBN 13 876 694.
  113. Neural Networks for Instrumentation, Measurement and Related Industrial Applications. / Ablameyko S., Goras L., Gori M. and Piuri V. (Eds.) NATO Science Series, Series III: Computer and System Sciences Vol. 185, IOS Press, 2003.
  114. Niyogi, P. and F. Girosi, Generalization bounds for function approximation from scattered noisy data, Adv. Comp. Math., 1999, vol.10, pp. 51−80.
  115. Noritsugu T. and Takaiwa M. Robust positioning control of pneumatic servo system with pressure control loop. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2613−2618. 1995.
  116. Pandian S. R., Hayakawa Y., Kanazawa Y., Kamoyama Y., and Kawa-mura S. Practical design of a sliding mode controller for pneumatic actuators. Transactions of the ASME,. vol. 119, pp. 666−674. 1997.
  117. Paul A. K, Mishra J. K, and Radke M. G. Reduced order sliding mode control for pneumatic actuator. IEEE Transactions on Control System Technology, vol. 2, no. 3, pp. 271−276. 1994.
  118. Pfruendschuh G. H., Kumar V., and Sugar T. G. Design and control’of a 3 DOF in-parallel actuated manipulator. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1659−1664. 1991.
  119. Pinkus, A., Approximation theory of the MLP model in neural networks, ActaNumerica, 1999, pp. 143−195.
  120. Richard E. and Scavarda S. Comparison between linear and non-linear control of a pneumatic servodrive. ASME Journal of Dynamic Systems, easure-ment and Control, vol. 118, pp. 245−252. 1996.
  121. Richardson R., Plummer A. R., and Brown M. D. Self-tuning control of a low-friction pneumatic actuator under the influence of gravity. IEEE Transactions on Control System Technology, vol. 9, no. 2, pp. 330−334. March 2001.
  122. Richer E. andHurmnzlu Y A high performance pneumatic force actuator system: Part II Nonlinear controller design. Transactions of the ASME, vol. 122, pp. 426−434. September 2000.
  123. Richer E. and Hurmuzlu Y A high performance pneumatic force actuator system: Part I Nonlinear mathematical model. Transactions of the ASME, vol. 122, pp. 416−425. September 2000
  124. Rumelhard D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning representation by back propagation error // Nature (London). 1986. — N 323. — P. 533−536.
  125. Sadegh N. and Horowitz R. Stability analysis of an adaptive controller for robotic manipulators. IEEE International Conference on Robotics and Automation, Raleigh, NC, pp. 1223−1229. April 1987.
  126. Sage Andrew P. and Chelsea C. White, Optimum systems control, 2 ed., Prentice Hall, 1977.
  127. Sarangapani J. Neural Network Control of Nonlinear Discrete-Time Systems. London: SRS Press, 2006. ISBN 978−0-8247−2677−5.
  128. Schuder C. B., Binder, R. C., The Response of Pneumatic Transmission lines to Step Inputs, Journal of Basic Engineering, Vol. 81, pp. 578−584, 1959.
  129. Sepehri N. and Karpenko M., «Design and experimental evaluation of a nonlinear position controller for a pneumatic actuator with friction,» Proceeding ofthe 2004 American Control conference, Boston: USA, June 30- July 2004, pp. 5078−5083.
  130. Shearer J. L. Study of pneumatic processes in the continuous control of motion with compressed air -1. Transactions of the ASME, vol. 78, pp. 233−242. February 1956.
  131. Shen J. C., New tuning method for PID controller // ISA Trans. 2002. -Vol. 41. — P. 473−484.
  132. Shih M. and Ma M.-A. Position control of a pneumatic cylinder using fuzzy PWM control method. Mechatronics, vol. 8, pp. 241−253. 1998.
  133. Tang J. and Walker G. Variable structure control of a pneumatic actuator. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 117, pp. 8892. March 1995.
  134. Thomas J. H., Proper valve size helps determine flow. Control Engineering. September 1, 2000.
  135. Thomas M. B., Maul P. G. Considerations on a Mass-Based System Representation of a Pneumatic Cylinder. Journal of fluids engineering, vol. 131, no. 4, Issue 4, 41 101 (10 pages), April 2009.
  136. Van Varseveld, R. B. and Bone G. M. Accurate position control of a pneumatic actuator using on/off solenoid valves. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 2, no. 3, pp. 195−204. September 1997.
  137. Vaughan N. D. and Gamble J. B. The modeling and simulation of a proportional solenoid valve. ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, vol. 118, pp. 120−125. March 1996.
  138. Wand Y.T. and Singh R. Frequency response of a nonlinear pneumatic system. ASME Journal of Applied Mechanics, vol. 54, pp. 209−214. March 1987.
  139. Wang J., Pu J. S., and Moore P. R. A practical control strategy for servo pneumatic actuator systems. Control Engineering Practice, vol. 7, no. 12, pp. 1483−1488. 1999.
  140. Wang Y. T. and Singh R. Pneumatic chamber nonlinearities. ASME our-nal of Applied Mechanics, vol. 53, pp. 956−958. December 1986.
  141. Werbos P. J. An overview of neural networks for control. IEEE Control Systems Magazine, January 1991, pp. 40−41
  142. Whitcomb L. L., Rizzi A. A., and Koditschek D. E. Comparative experiments with a new adaptive controller for robot arms. IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 9, no. 1, pp. 59−70. February 1993.
  143. Whitmore, S.A., Lindsey, W. T, Сипу, R.E., and Gilyard, GB., Experimental Characterization of the Effects of Pneumatic Tubing on Unsteady Pressure Measurements, pp. 1−26, NASA Technical Memorandum 4171, 1990.
  144. Widrow В., HoffM. E., Jr. Adaptive switching circuits // IRE WESCON Conventional Record. 1960. — P. 96−104
  145. Zilouchian A., Jamshidi M. Intelligent Control Systems Using Soft Computing Methodologies. CRC Press, 2001. ISBN 849 318 750.
  146. Automatic Control Telelab Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.dii.unisi.it/~control/act/home.php, свободный. — Загл. с экрана.
  147. Camozzi Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.camozzi.ru, свободный. — Загл. с экрана
  148. Enfield Technologies Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.enfieldtech.com, свободный. — Загл. с экрана
  149. FESTO Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.festo.com, свободный. — Загл. с экрана
  150. Humusoft Educational Scale Models Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.humusoft.cz/models/, свободный. — Загл. с экрана.
  151. Mathworks Электронный ресурс. Режим доступа: http:// www.mathworks.com, свободный. — Загл. с экрана.
  152. National Instruments Электронный ресурс. Режим доступа: http:// www.ni.com, свободный. — Загл. с экрана.
  153. Sensoray Электронный ресурс. Режим доступа: http:// www.sensoray.com, свободный. — Загл. с экрана. i1. ООО «НПО «Гидротекс»)
  154. О внедрении результатов диссертационной работы П.А. Дьяченко1. Состав комиссии:
  155. Председатель: Беккера А. Т., генеральный директор.
  156. Члены комиссии: 1. Прытков И. Г., начальник Инновационного отдела.
  157. АКТ ВНЕДРЕНИЯ результатов диссертационной работы
  158. Руководитель НИР по Госконтракту 14.740.11.0138, д.т.н., проф.1. Пикуль В.В.
  159. АКТ ВНЕДРЕНИЯ результатов диссертационной работы
  160. Директор Института механики, автоматики и передовых технологий, к.т.н., доцент1. Кочегаров Б.Е.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!