Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Микропроцессорные системы управления и распознавания для агротехнологий

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Метод логических потенциалов успешно применен в разработке действующей системы зрительного восприятия для сложных управляющих комплексов (автовождение, диагностика болезней растений, сортировка семян и пр.) (п. 3.4). Создана многопроцессорная стереоскопическая цветная система технического зрения, предназначенная для НИОКР по робо-тотехническим системам широкого профиля. Проведены успешные… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Современное состояние теории, средств и методов автоматизации, компьютеризации технологических процессов с/х производства
    • 1. 1. Особенности технологических процессов и микропроцессорные системы управления
    • 1. 2. Алгоритмы САУ для управления технологическими процессами для объектов с малым транспортным запаздыванием
      • 1. 2. 1. Т-регуляторы позиционного типа
      • 1. 2. 2. ПИД регуляторы, самонастройка и адаптация
    • 1. 3. Особенности управления, связанные с переменной структурой объектов, а также с большим транспортным запаздыванием
      • 1. 3. 1. Вопросы разработки АСУТП для объектов с большим запаздыванием
      • 1. 3. 2. Управление объектами с переменной структурой
      • 1. 3. 3. Факторы изменяющие структуру объекта и системы управления
    • 1. 4. Вопросы исследований и построения моделей и алгоритмов для разработки САУ технологическими процессами сельскохозяйственного назначения
    • 1. 5. Класс систем управления с большим потоком входной информации
    • 1. 6. Архитектура САУ на базе микропроцессоров и микроЭВМ
      • 1. 6. 1. Архитектура и компоненты серийных регуляторов на базе микроконтроллеров
      • 1. 6. 2. Архитектура и компоненты САУ на базе микро ЭВМ
      • 1. 6. 3. Архитектура распределенных САУ
    • 1. 7. Цель и задачи диссертации
  • 2. Анализ систем с переменной структурой
    • 2. 1. Вопросы теории систем с переменной структурой
      • 2. 1. 1. Математическая постановка задачи
      • 2. 1. 2. Разновидности систем с переменной структурой
      • 2. 1. 3. Разбиение фазового пространства на структурно независимые области
    • 2. 2. Декомпозиция САУ с переменной структурой посредством принципа разделения на систему оценивания и САР
    • 2. 3. Переходные процессы при изменении структуры объекта и алгоритма управления
    • 2. 4. Аппроксимация областей структур в пространстве состояний, признаки идентификации
    • 2. 5. Разновидности систем управления с идентификатором структур
    • 2. 6. Общие вопросы построения идентифицирующих распознающих) автоматов
  • Выводы по Главе
  • 3. Методы построения признаков идентификации структур
    • 3. 1. Дискриминантные методы
    • 3. 2. Неадцитивные методы непараметрической аппроксимации
  • Метод логических потенциалов
    • 3. 3. Модель «N — полюсника «в задаче аппроксимации идентифицирующей функции
  • Спектр аппроксимирующих функций и сходимость метода потенциалов
    • 3. 4. Практическое использование метода логических потенциалов в САУ
      • 3. 4. 1. Обнаружение и идентификация объектов по их текстурным признакам
      • 3. 4. 2. Метод логических потенциалов в задаче идентификации процессов
      • 3. 4. 3. Выделение признаков виброакустического сигнала
      • 3. 4. 4. Задача аппроксимации спектров и потенциальные функции
      • 3. 4. 5. Уравнение Фредгольма в задаче синтеза САУ распределенным объектом
  • Выводы по Главе
  • 4. Синтез САУ с переменной структурой на логическом уровне
    • 4. 1. Абстрактные автоматы и идентификация структур. Задача построения идентифицирующего автомата
    • 4. 2. Алгоритм идентификации структуры на основе таблиц решений (TP)
    • 4. 3. Алгоритм синтеза решающего дерева по TP
    • 4. 4. Информационный подход к отбору признаков
    • 4. 5. Упрощенные критерии информативности признаков
    • 4. 6. Близость упрощенных критериев к информативности
    • 4. 7. Характерные особенности поведения алгоритма древовидного типа при идентификации структуры АСУ
    • 4. 8. Синтез САУ с переменной структурой на базе микропроцессоров
    • 4. 9. Методика и примеры построения САУ с переменной структурой
  • Выводы по Главе
  • 5. Моделирование объектов и проектирование САУ на базе однокристальных микро ЭВМ
    • 5. 1. Математическое и компьютерноеоделирование объектов и САУ
    • 5. 2. Аналитические и численные модели процессов и элементов АСУТП
      • 5. 2. 1. Двигатель постоянного тока
      • 5. 2. 2. Модель нагрева одноемкостного объекта
      • 5. 2. 3. Модель нагрева распределенного объекта
      • 5. 2. 4. Модель процессов в кормоподготовителе
      • 5. 2. 5. Модель тепломассообменных процессов в пастеризаторе
      • 5. 2. 6. Модель процесса изменения влажности в помещении
    • 5. 3. Цифровая (микропрогаммная) реализация регуляторов
    • 5. 4. Обработка и фильтрация измерений
    • 5. 5. Алгоритмы идентификация объектов, адаптации и самонастройки регуляторов
    • 5. 6. Моделирование и управление некоторыми многомерными объектами
  • Выводы по Главе
  • 6. Особенности и реализация микропроцессорных САУ с переменной структурой
  • САУ для объектов с большим транспортным запаздыванием
    • 6. 1. Системы управления со статической моделью объекта
    • 6. 2. Погодный компенсатор для водяного отопления помещений
      • 6. 2. 1. Алгоритм адаптации компенсатора
    • 6. 3. САУ с предиктивной моделью объекта
    • 6. 4. Каскадная система управления отоплением теплиц
    • 6. 5. Экстремальный регулятор оптимизатор
    • 6. 6. Пастеризатор с компенсацией и рециркуляцией
    • 6. 7. Взаимосвязное управления технологическими процессами брагоректификации
  • Системы управления с переменной структурой
    • 6. 8. Принципы построения САУ с переменной структурой
    • 6. 9. Системы управления отоплением и приточной вентиляцией
    • 6. 10. Динамическая модель нагрева объекта с переменной структурой
    • 6. 11. АСУТП для блочных теплиц
    • 6. 12. САУ с переменной структурой для холодильных установок
  • Выводы по Главе
  • 7. Управляющие микроконтроллеры и компьютерные технологии в САУ сельскохозяйственного назначения
    • 7. 1. Схемные решения и компоненты управляющих микроконтроллеров
    • 7. 2. САУ с микроконтроллерами и ПромЭВМ для сложных задач управления
      • 7. 2. 1. Архитектура САУ на базе микроконтроллеров и ПромЭВМ
      • 7. 2. 2. Унифицированная серия приборов для многоканальных САУ
      • 7. 2. 3. Информационно управляющие сети микроконтроллеров
      • 7. 2. 4. Распределенная управляющая сеть микроконтроллеров RS-NET
      • 7. 2. 5. Применение локальных сетей ЭВМ для управления в реальном времени
      • 7. 2. 6. Удаленные сети и АСУТП
    • 7. 3. Программное обеспечение САУ технологическими процессами
      • 7. 3. 1. Программы микроконтроллеров для реализации регуляторов и идентификации объектов
      • 7. 3. 2. Программное обеспечение ПромЭВМ
      • 7. 3. 3. Программная система для управления технологическими процессами IGS. EXE
      • 7. 3. 4. Открытая программная система для АСУТП под Windows
    • 7. 4. Управляющая сеть микроконтроллеров для теплиц
    • 7. 5. Аппаратное и программное обеспечение САУ спиртовым цехом
    • 7. 6. Управляющая сеть контроллеров ампульного цеха
  • Выводы по Главе
  • 8. Технико-экономическая оценка эффективности применения микропроцессорных АСУТП

Микропроцессорные системы управления и распознавания для агротехнологий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Современные микроконтроллеры и ПЭВМ обладают высокой надежностью и достаточно низкой ценой, в следствии чего круг автоматизируемых объектов и процессов постоянно расширяется. Благодаря их бурному внедрению автоматизируются все более сложные процессы (объекты) управления. Микропроцессорные системы, благодаря дополнительным информационным каналам и сложным алгоритмам, позволяют обеспечить более качественное управление технологическими процессами, повысить выход продукции, урожайность, снизить энергопотребление, позволяют решить многие экологические и социально-экономические задачи.

• В настоящее время наименее разработаны алгоритмические, модельные и системотехнические вопросы проектирования сложных АСУТП с взаимосвязными контурами управления, с несколькими структурными состояниями системы, (несколькими режимами), а также при большом запаздывания в контуре управления и нестационарными внешними воздействиями. Например, взаимосвязное управление микроклиматом и технологическими процессами в теплицах, управление перерабатывающими линиями или цехами и пр.

Микропроцессорная техника позволяет автоматизировать процессы, применяя сложные, но эффективные алгоритмы управления. Однако эти возможности, предоставляемые современными информационными технологиями, используются слабо. Такое положение не позволяет существенно повысить технико-экономические параметры автоматизируемых процессов.

• Классификация (распознавание) неизвестных объектов применяется в робототехнических комплексах, таких как системы автовождения, управления агрегатами, системы подкормки с оптическим определением междурядий, в установках селекции семян, сортировки готовой продукции, диагностики заболеваний растений и др. В любом случае техническая зрительная система должна определять класс, расположение, ориентацию и свойства поверхности объекта. Проблемы создания таких систем являются очень сложными и менее всего разработанными.

Система диагностики определяет (распознает) состояние объекта, классифицирует неисправности, то есть идентифицирует структурное состояние объекта. В сельском хозяйстве — это диагностика парка электроприводов, машинно-тракторного парка. Диагностика механизмов по виброакустическим сигналам требует больших вычислительных затрат на обработку потоков данных, сложных алгоритмов и математических методов, которых требуется найти.

Таким образом, разработка теории и методов проектирования систем распознавания и САУ с переменной структурой является важной научно-практической проблемой, имеющей высокую актуальность и большое народнохозяйственное значение.

Предметом исследования являются автоматические системы агропромышленного и общего назначения, так или иначе распознающие текущее структурное состояние процесса управления или объекта. Такими системами являются распознающие системы и САУ с переменной структурой (СПС).

Исследования и разработки, составившие основу диссертации, выполнены в ИПМАН СССР в 1974;1985г, в РГАЗУ, ВИЭСХ и НИЦРО в 1986;2005гг.

Целью работы является теоретическое обоснование и разработка методик построения автоматически перестраиваемых систем управления сельскохозяйственного назначения, методов выделения признаков и синтеза систем распознавания и диагностики, разработка на основе этих результатов автоматических систем, обладающих высокой технико-экономической эффективностью. В соответствии с поставленной целью требовалось решить следующие задачи:

1. Обосновать и разработать математические модели и алгоритмы идентификации класса объектов и процессов общие для систем диагностики, восприятия и АСУТП с переменной структурой, объединить сенсорный и логический уровни в методах построения автоматических систем.

2. Разработать методику построения алгоритмов управления АСУТП с переменной структурой, автоматически изменяющих алгоритм работы в зависимости от автоматически идентифицированного структурного состояния объекта.

3. Проанализировать особенности технологических процессов, разработать их аналитические и численные модели объектов и САУ применительно к микроконтроллерной реализации АСУТП.

4. Разработать схемотехнические и программные принципы построения централизованных и распределенных автоматических систем сельскохозяйственного назначения на базе микроконтроллеров и ЭВМ. Проверить эти принципы путем разработки и испытания образцов управляющих контроллеров.

На базе разработанной методики сконструировать и внедрить ряд АСУТП с улучшенными динамическими характеристиками и устойчивостью к аварийным и критическим ситуациям.

5. Для систем диагностики и распознавания разработать методы выделения признаков, а также метод автоматического синтеза алгоритма классификации, сочетающие достоинства известных методов и не имеющий их недостатков.

На базе этих методов разработать зрительные и виброакустические системы распознания и диагностики (для сельскохозяйственного производства). Испытать их в лабораторных и натурных условиях.

Методы исследований. В основу методики синтеза алгоритмов управления с переменной структурой вошли методы синтеза САУ, а также теория автоматов, методы таблиц решений и методы автоматического распознавания.

В основу методики разработки микропроцессорной реализации алгоритмов управления вошли численные методы вычислительной математики, методы таблиц решений. В основу технологии построения микропроцессорных управляющих контроллеров и сетей вошли методы измерительной и вычислительной техники, основные принципы программного и сетевого обеспечения.

В основу методик построения систем распознавания и диагностики вошли методы распознавания, таблиц решений, а также методы нечеткой логики.

Научная новизна исследований заключается в создании новых научно обоснованных методик разработки автоматических систем управления и распознавания, в новых технических и алгоритмических решениях, а также в разработке и внедрении новых серийных образцов автоматических систем для агротехнологий.

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Система управления технологическими процессами сельскохозяйственного назначения в условиях действия внутренних и внешних факторов, нарушающих ход процесса, должна иметь переменную структуру, автоматически изменяющуюся в зависимости от фактического состояния объекта управления и возмущающих факторов.

Архитектура САУ должна быть двухуровневой. Верхний уровень предназначен для идентификации структурного состояния объекта и перевода САУ на выполнение алгоритма управления, соответствующего текущей структуре объекта. Нижний уровень состоит из ряда алгоритмов управления объектом, нивелирующих изменения структуры системы и возмущающие факторы. Каждый из алгоритмов управляет объектом в конкретном неизменном структурном состоянии.

2. Для идентификации структуры САУ необходимо перейти от исходного пространства описания системы к пространству признаков-предикатов, на котором можно построить логический автомат, идентифицирующий структуру объекта управления и САУ.

3. Непараметрический метод классификации (аппроксимации областей структур в пространстве состояний) — метод логических потенциалов, который обобщает классические методы непараметрической аппроксимации областей структур (классов), а также многие методы теории «нечетких множеств». Найден и математически обоснован спектральный критерий и алгоритм ускорения сходимости метода потенциалов.

4. Алгоритмы управления структурой САУ, построенные на основе теории таблиц решений, входами которых являются признаки, полученные при оценивании состояния объекта и САУ, а выходами — изменения в структуре, состоянии и управлении САУ. Разработаны и обоснованы информационные критерии оптимизации таблиц для сокращения объема и повышения надежности матобеспечения САУ.

5. Метод и алгоритм управления при переменной структуре объекта с большим транспортным запаздыванием и люфтом исполнительного органа. Подобная САУ управляется идентификатором структуры и строится по каскадной схеме с предсказывающей моделью и компенсаторами внешних возмущающих воздействий, а также с предкомпенсаторами влияния дополнительных технологических процессов,.

6. Численные алгоритмы, позволяющие проводить моделирование и анализ систем, а также разрабатывать в короткие сроки алгоритмы и программы управления, идентификации, самонастройки, адаптации для компьютерной и микроконтроллерной реализации САУ.

Обоснование и разработку архитектуры, алгоритмов и системотехнических принципов построения микропроцессорных автоматических систем различного применения и распределенных сетей управляющих контроллеров на основе опыта их практической реализации и опытной эксплуатации на объектах сельскохозяйственного назначения.

7. Результаты разработки ряда АСУТП сельскохозяйственного производства, для которых характерно большое запаздывание управляющего воздействия, резкие изменения режимов работы при действии возмущающих факторов (обогрев и вентиляция теплиц и помещений, ректификация, пастеризация и т. п.).

8. Результаты разработки и испытаний зрительных и виброакустических систем распознавания и диагностики.

Достоверность основных положений проведенных исследований, теоретических выводов и методики подтверждается математическими выкладками и доказательствами, приемочными испытаниями разработанных САУ, их эффективным практическим использованием.

Практическая значимость: На базе разработанной методики, моделей, алгоритмов и программ были созданы серийные регуляторы, управляющие сети, АСУТП, а также распознающие и диагностические системы. Использование методики построения САУ с переменной структурой позволяет автоматизировать более широкий круг технологических процессов, сократить время и стоимость новых разработок. Применение созданных контроллеров и сетей позволяет повысить технический уровень производств, снизить пусконаладочные и эксплуатационные затраты, повысить выход и качество продукции, снизить энергопотребление.

Реализация работы: Разработана и внедрена (для фирмы «Овен») серия адаптивных и самонастраивающихся ПИД регуляторов, регуляторов с моделью и переменной структурой, в том числе контроллеры отопления и приточной вентиляции с водяными калориферами для животноводства и птицеводства (ТРМ-32,33). Разработаны и внедрены управляющие унифицированные 8-и канальные контроллеры МС8, которые прошли Государственные испытания. На их базе разработаны и внедрены: сеть компьютерной регистрации режимов работы электрических подстанций (для «ОстАлко»), управляющая сеть для ампульного цеха фармакологического комбината им. Семашко. Разработана АСУТП тепличного комбината, в настоящее время эти системы установлены и эксплуатируются в нескольких тепличных комбинатах: «Московский», «Новокосинский», «Дзержинский» Нижегор. обл, «Ульяновский», «Саранский», АОЗТ «Агротип». Разработана и внедрена АСУТП цеха ректификации, а также система мониторинга состояния спиртохранилища на «ОстАлко» .

Разработаны и внедрены диагностические и испытательные системы различного применения: стенд для проверки и аттестации оросителей, стенд для диагностики тепловых процессов асинхронных электродвигателей (совместно с МП «Овен»), стенд для вибродиагностики двигателей внутреннего сгорания (для учебного процесса в РГАЗУ), стенд для диагностики состояния птиц по их акустическим сигналам (для Института этологии животных РАН).

Апробация работы: Основные положения работы и результаты исследований были представлены и получили одобрения на 10 Всесоюзных, Всероссийских и международных научно-технических конференциях.

Публикации: По материалам вошедшим в диссертацию опубликовано 33 печатных работы из них одна монография, кроме того, подготовлено 11 отчетов о НИР по Гос. темам и получено три авторских свидетельства.

Структура и объем работы: Диссертация состоит из введения, восьми глав и основных результатов, изложенных на 260 стр. машинописного текста, 50 рисунков, таблиц и графиков, списка литературы из 141 наименования.

ВЫВОДЫ и РЕЗУЛЬТАТЫ.

Опыт создания сложных автоматических систем показывает необходимость наличия в них «интеллектуального» логического блока, под управлением которого перестраивается алгоритм работы системы. К таким системам относятся диагностические и распознающие системы, а также САУ с переменной структурой (ПС).

1. В результате исследований и разработок различных САУ определены типы САУ с переменной структурой, которые в отличие от известных, изменяют не только набор внутренних параметров (коэффициентов настройки), но и вектора контролируемых параметров, управляющих воздействий, а также алгоритм регулирования (п. 2.5) [Л2−1,4,6,7].

Предложена и обоснована архитектура САУ с ПС, отличающаяся тем, что идентификатор структуры использует признаки, сформированные на основе значений, как контролируемых параметров, так и возмущающих факторов (п. 2.4) [Л2−4,6]. При таком подходе построении идентификатора структуры аналогично построению распознающего или диагностирующего устройства.

2. Для простых САУ с ПС предлагается использовать параметрические дискриминантные признаки линейного и общего вида (п. 3.1). Для сложных задач разработан непараметрический метод аппроксимации линейно неразделимых областей классов (структур) в признаковом пространстве — метод логических потенциалов (п. 3.2, 3.3) [Л2−3,5], который обобщает непараметрические методы аппроксимации областей классов (структур), а также методы нечетких множеств. В отличие от метода потенциальных функций он основан не на модели распределения зарядов, а на распределении потенциалов в токопроводящей среде. Метод позволяет идентифицировать объект с большей достоверностью при малом архиве известных объектов. Найден и математически обоснован спектральный критерий сходимости методов логических потенциалов и потенциальных функций (п.З.З)[Л2−5].

3. Метод логических потенциалов успешно применен в разработке действующей системы зрительного восприятия для сложных управляющих комплексов (автовождение, диагностика болезней растений, сортировка семян и пр.) (п. 3.4) [Л2−5]. Создана многопроцессорная стереоскопическая цветная система технического зрения, предназначенная для НИОКР по робо-тотехническим системам широкого профиля. Проведены успешные испытания системы по обнаружению, идентификации и сопровождению объектов в реальном времени и натурных условиях. Получено авторское свидетельство на способ нормирования изображений [Л2−11 ].

4. Разработана методика построения идентификатора структуры, отличающаяся, во первых тем, что идентификатор синтезируется как конечный автомат (п. 4.1), во вторых, в качестве таблицы переходов используется таблица решений, построенная на основе признаков структур (п. 4.2) [Л2−4,6]. В отличие от известных методов синтеза автоматов ставится задача не его минимизации, а задача обеспечения максимальной достоверности идентификации.

Для достижения высокой достоверности идентификатора структуры в САУ с ПС, а также алгоритмов диагностики и распознавания предложено использовать преобразование таблиц решений в древовидное решающее правило (п. 4.3) [Л2−4,5,6]. Это дает возможность проверить на полноту и непротиворечивость все состояния автомата, относительно возможных структурных состояний объекта, что обеспечивает надежность алгоритма управления.

Получены и обоснованы критерии оптимизации дерева решений с целью повышения надежности идентификатора структуры. В отличие от известных методов перебор признаков производится по критерию их информативности — количества информации о структуре (классе) объекта, вносимых признаками (п. 4.4) [Л2−4,5]. Разработаны и обоснованы оригинальные упрощенные критерии информативности, легко реализуемые на микроконтроллерах (п. 4.5) [Л2−4,5,6].

5. Разработаны численные модели объектов и алгоритмы управления с переменной структурой (ПС) для реализации САУ на малоразрядных микроЭВМ и позволяющих существенно сократить память данных и программ, стоимость контроллеров (Гл. 5) [Л2−4].

Предложен метод построения пространства признаков, основанный, в отличие от известных, на решении интегрального уравнения Фредгольма с ядром потенциального вида. Метод успешно применяется в задачах управления распределенными объектами (линии пастеризации, туннельные печи) (п. 5.2.3) [Л2−4], при этом «ортогонализуется» процесс управления по взаимосвязным каналам и процесс становится устойчивым, что часто не достигается применением независимых регуляторов в каналах.

Кроме того, этот метод успешно используется для синхронного спектрального анализа в системах вибродиагностики машин и механизмов (3.4.4))[Л2−11]. При этом резко сжимается пространство признаков, что упрощает построение идентифицирующего алгоритма и увеличивает достоверность распознавания.

6. Разработана методика построения САУ с ПС технологическими процессами в сельскохозяйственной и перерабатывающей промышленности (Гл.6) [Л2−1,4,6]. По этой методике разработан ряд САУ с ПС с улучшенными динамическими характеристиками и устойчивостью к аварийным и критическим ситуациям, позволяющие повысить выход (урожайность) и качество продукции, а также уменьшить энергозатраты:

Разработана и внедрена в серийное производство система управления микроклиматом теплиц, отличающаяся предиктивным алгоритмом с ПС, с компенсацией возмущений (п. 6.4,п.6.11) [Л2−2]. Система обеспечивает более качественное управление в условиях большого транспортного запаздывания и инерционности системы отопления, резкого изменения возмущающих и технологических факторов (уход от графика в 3.5 раза меньше, чем у известных аналогов).

Также разработаны алгоритмы с ПС для САУ отоплением, приточной вентиляцией жилых, производственных и животноводческих помещений (п. 6.9) [J12−7], позволяющие экономить до 20% тепловой энергии и исключить штрафы за превышение графика по обратной воде.

— Разработан алгоритм и реализовано микропроцессорное устройство защитного отключения электродвигателя. Это устройство не требуют установки датчика температуры обмотки, использует, в отличие от известных, модель теплопередачи (уравнение Фурье) с переменной структурой (п. 6.10). Проведены успешные испытания. Алгоритм управления защитой позволяет более эффективно использовать электродвигатель и увеличить его ресурс.

Получены авторские свидетельства на данное устройство защиты [J12−9,10].

7. Разработаны системотехнические (п. 7.1,2) и программные (п. 7.3) принципы построения унифицированных контроллеров, позволяющие снизить затраты на их разработку [J12−4].

На основе этих результатов разработан ряд управляющих промышленных контроллеров: ТРМ-Зх, МС-8, Базис-8Р, МС-16, серийно выпускаемых фирмами «Овен», «Мезон», «АстраКон», «ЛайнКул». Алгоритмы функционирования контроллеров имеют переменную структуру. Эти контроллеры обладают рядом преимуществ перед известными аналогами:

— Высокой надежностью и удобством эксплуатации. В течение 4 лет круглосуточной эксплуатации система из 10 приборов МС-8 имела два отказа в измерительной плате из-за обрыва датчиков. Прибор прошел Государственные испытания и сертифицирован.

— Низкой стоимостью систем управления (600 -750 руб. на канал). Применение в САУ контроллеров с алгоритмом управления переменной структуры позволяет исключить дополнительные логические устройства, что дает экономию, сравнимую со стоимостью самого микроконтроллера.

Разработаны и обоснованы принципы построения сложных централизованных и распределенных АСУТП с переменной структурой для сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности. В частности АСУТП строятся на базе сетей автономных управляющих контроллеров и центральной ЭВМ. Разработан и внедрен ряд подобных АСУТП [Л2−2,4], в том числе АСУТП участка стерилизации, тепличного комбината, цеха ректификации и др. (п. 7.4,5,6) [Л2−4,6].

Показать весь текст

Список литературы

  1. Н.Н. Численные методы. М.: Наука, 1978.
  2. С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Высшая школа, 1988.
  3. У.М. Цепи, сигналы, системы. М.: Мир, 1988.
  4. Справочник по теории автоматического управления. Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987.
  5. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1972.
  6. В.В., Дмитриев А. Н., Егупов Н. Д. Спектральные методы расчета и проектирования систем управления. М.: Машиностроение, 1986.
  7. К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М.: Мир, 1987.
  8. Г., Годе В., Якоби X. Введение в технику работы с таблицами решений. М.: Энергия, 1979.
  9. Э. Программирование таблиц решений. М.: Мир, 1976.
  10. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1980.
  11. Справочник по теории автоматического управления. Под редакцией А. Красовского Москва Наука 1987.
  12. В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, 1967.
  13. С.В. Системы автоматического управления с переменной структурой. М.: Наука. 1967.
  14. JI.T. Основы кибернетики. М.: Энергия, 1973.
  15. А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем. М.: Машиностроение, 1986.
  16. Рот^ч В.Я., &-узищин В.Ф., Бутырев В. П. Алгоритмы адаптации в системах управления энергоблоками // Теплоэнергетика. 1979. № 5.
  17. А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии. М. ГХИ, 1961.
  18. Кокс С.У. Р. Микроэлектроника в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1986.
  19. Автоматизация и электрификация защищенного грунта // Под ред. акад. РАСХНИЛ Л. Г. Прищепа. М.: Колос, 1976.
  20. Автоматизация технологических процессов сельскохозяйственного производства Сб.научн. трудов МИИСП П Под ред. акад. ВАСХНИЛ И. Ф. Бородин. М.: МИИСП, 1984.
  21. К.Фу, Р. Гонсалес, К.Ли. Робототехника, Москва ММИР 1989.
  22. Схема развития электрифицированного тепличного овощеводства на период до 2000. Отчет о НИР по Программе ГКНТ 0.51.21. Рук. В. Н. Судаченко НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, Ленинград Пушкин. 1988.
  23. В.Н. Судаченко, Г. В. Литновский, Б. А. Арутюнян, В. А. Иванов. Программы видеоотображения в АСУ ТП в теплицах. Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции «Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйствеМосква, 1989.
  24. Микропроцессорная распределенная система управления технологией в тепличном производстве. Акад. УССР Б. Б. Тимофеев, А. М. Литвинов, В. А. Нескубин и др. Приборы и системы управления, N 12, 1986.
  25. Ю.Н. Механико технологическое обоснование структуры, параметров рабочих органов и комплексов машин защищенного грунта. Докторская диссертация. Москва 1993.
  26. Воробьев.В.И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: Издательство ВУС, 1990.
  27. С.Л.Марпл-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. Москва. МИР. 1990.
  28. И.С.Грузман, В. С. Киричук и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. НГТУ 2002.
  29. Л.Л.Мясников, Е. Н. Мясникова. Автоматическое распознавание звуковых образов. Энергия. Ленинград 1970.
  30. В.А.Ковалевский. Методы оптимальных решений в распознавании. Москва. Наука .1976.
  31. М.М.Бонгард. Проблема узнавания Москва Наука 1967.
  32. С.Ватанабе. Разложение Карунена-Лоэва и факторный анализ. Теория и приложения. В сб. Автоматический анализ сложных изображений. Москва. МИР. 1969.
  33. В.И.Васильев. Распознающие системы. Наукова думка, Киев 1979.
  34. К.Чуи. Введение в вейвлеты. Москва МИР 2001
  35. М.Минский, С.Пейперт. Персептроны. Москва, МИР, 1971.
  36. Теория автоматического управления. Под ред. А. В. Нетушила .москва, Высшая школа, 1978.
  37. А.П.Вощинин, С. В. Егоров, М. Б. Коломейцева. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Москва, МЭИ, 1977 г.
  38. И.И.Мартыненко, Б. Л. Головинский, Р. Д. Проценко, Т. Ф. Резниченко. Автоматика и автоматизация производственных процессов. Москва Агропромиздат 1985.
  39. В.М.Глушков. Введение в кибернетику. АН УССР, Киев 1964.
  40. М.А.Айзерман, Э. М. Браверман, Л. И. Розоноэр. „Метод потенциальных функций в теории обучения машин“. Наука, Москва, 1970.
  41. Вибрации в технике. Измерения и испытания. Т5. Под ред. М. Д. Генкина. Москва. Машиностроение. 1981.
  42. В.И.Крутов Автоматическое регулирование двигателей внутреннего сгорания. Москва Машиностроение 1979.
  43. В.В.Кафаров, В. П. Мешалкин, Л. В. Гурьева. Оптимизация теплообменны процессов и систем. Москва, Энергоатомиздат 1988.
  44. И.И.Мартыненко, А. И. Мартыненко. Принципы построения биокибернетичесских систем управления микроклиматом в теплицах. Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции „Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве“. Москва, 1989.
  45. А.А.Лебедь. Микроклимат животноводческих помещений. Москва. Колос. 1984.
  46. Г. А.Гуляев. Автоматизация сельскохозяйственных объектов в классе систем управления с переменной структурой. Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции „Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве“. Москва, 1989.
  47. В.А. Крмплексная оценка влияния оптического излучения и других климатических факторов на продуктивность растений. Автореферат кандидатской диссертации. Москва 1994.
  48. И.И., Пилюгина В. В., Косов В. И. Технические средства для выращивания растений в теплицах. Техника в сел. хоз-ве. 1984. N 2.
  49. А.И. Методика обоснования режимов работы и конструктивных арактеристик автоматизированной системы испарительного охлаждения и увлажнения в теплицах. Селекция, семеноводство и агротехника овощных культур. М7, 1982.
  50. Е.С. Автоматизация технологических процессов в теплице. Тракторы и сельхозмашины. 1984. N4.
  51. В.Н.Судаченко., В. А. Терпигорев, Г. Ф. Попов. Механизация и автоматизация работ в защищенном грунте. Л., Колос, 1982.
  52. Э.И.Гуревич, Ю. Л. Рыбин. Переходные тепловые процессы в электрических машинах. ЭАИ 1983.
  53. А.М.Цирлин. Оптимальное управление технологическими процессами Москва, Энергоатомиздат, 1986.
  54. А.Н.Плановский, В. М. Рамм, С. 3.Каган. Процессы и аппараты химической технологии. Москва 1986.
  55. С.Т.Ходько, Проектирование систем управления с нестабильными параметрами. Ленинград, Машиностроение, 1987.
  56. Асинхронные двигатели общего назначения. Под ред. В. М. Петрова, А. Э. Кравчика. Москва. Энергия. 1980.
  57. И.И.Петров, А. М. Мейстель. Специальные режимы работы асинхронного электропривода.Москва. Энергия .1968.
  58. Справочник по теоретическим основам радиоэлектроники. Под редакцией Б. Х. Кривицкого., В. Н. Дулина. Москва, Энергия, 1977.
  59. Искусственный интеллект. Справочник. Под рел. Э. В. Попова. Москва РиС 1990.
  60. Н.Винер. Кибернетика. Москва. Наука., 1983.
  61. Р.В.Хэмминг. Цифровые фильтры. Москва, Советское радио, 1980.
  62. Р.Экхауз, Л.Моррис. Мини-ЭВМ, организация и программирование. Москва, Финансы и статистика, 1983.
  63. Р.Беллман, Э.Энджел. Динамическое программирование и уравнения в частных производных.®Москва, МИР, 1974.
  64. Е.В. Шикин, Ф. В. Боресков. Компьютерная графика. Диалог МИФИ 2000.
  65. П.И.Рудаков, В. И. Сафонов. Обработка сигналов и изображений. Диалог МИФИ 2000
  66. Г. Принципы работы головного мозга. Москва ПерСэ. 2001
  67. Д.А.Поспелов, В. Н. Пушкин. Мышление и автоматы. Москва, Сов. радио, 1972.
  68. Восприятие и деятельность. Под ред. А. Н. Леонтьева МГУ 1976.
  69. П. Уинстон. Искусственный интеллект. Москва, МИР, 1980.
  70. К.Фу, Р. Гонсалес, К. Ли, Робототехника. Иосква, МИР, 1989.
  71. Г. Корн, Т.Корн. Справочник по математике. Москва, МИР, 1974.
  72. А.А.Боровков. Теория вероятностей. Москва, наука 1976.
  73. Б.И.Жарковский. Приборы автоматического контроля и регулирования. М.: В. Ш, 1989.
  74. Средства измерения и контроля температурно-влажгостных режимов в агропромышленных технологиях. Информприбор, Москва, 1987. N15.
  75. V.Cappellini, A.G.Constantinides, P.Emilani. Digital filters and their applications. Academic Press, London. 1987.
  76. Horticultural engenering- AGROTERM, P.O.B. 23 2685 ZG Poeldijk Holland, 1988.
  77. B.J. „Measuring glasshouse heat inputs and limitation of the metods“. The Grower 83, 1975.81. van der Borg H.H. Symposium on Computers in Greenhous Climat control. Acta Horticulturae 106,1980.
  78. Brewer H.L., Batal K.M., A free-cell system of raising seedling to conserve greenhouse energy use. Energy in Agr. 1983. V2,N2.
  79. Benedetto J., Fraizer.M., Wawelets: Matematics and Applications. CRC press, Boca Raton, Fla., 1993.
  80. Giacomelli G.A., Ginger M.S., Microcomputer control of a warm floor heated greenhouse. Proc. of the Agri-Mation., St. Josef, Mich. 1985.
  81. Hesketh Т., SkiltonR.A. Advantaced digital control for New Zeland glasshouses. J.arg. engg.Res.1986. V.34,N3.
  82. Matthews R.W., Saffell R.A. Computer control of humidity in experimental glasshouse. J.arg. engg.Res.1986. V.33,N3.
  83. Ursacord Compact Combination ein neues Geratesystem fur die Kleinautomatisierung. D.Frohlich.Gartenbau. Berlin, 1983. Bd30, N 3,11.
  84. Rothild Ch.J. Low-cost automated Instruments for Personal Computer. Hewlett Packard Journal. 1986, v.37, N 5.
  85. Wocker M. Automatisierung einer Starkfabrik mit TELETERM- M Starke. 1987.-Bd 39, N 5.
  86. Uemura K. A houskeeping system. Mitsubishi Electric Advance. 1985. vol. 32 Sept&
  87. Data converter reference manual. v2. Analog Devices Inc, 1992.
  88. Tufts D.W., Kumaresan R., Estimation of Frecanciesjf Multiple Sinusoid. IEEE proc., vol 90 1982.
  89. Soille P. Morphologiecal Image Analis/ New York. 1999.
  90. Von Zabelitz C. Technical and Phisical Aspect of Energy Saving in Greenhous. Kirchberg, Luxemburg: Commision of the European Communities. 1977.
  91. Novikoff F., On convrgence proofs for perceptrons. Polytechnik Institute of Brooklyn, v. XII, 1963.
  92. А.А. Особенности управления тепломассообменными процессами в системах с запорными клапанами.-Механизация и электрификация сельского хозяйства, 2004,№ 7,с. 23.24. ®
  93. А.А. Микропроцессорная система управления микроклиматом в теплице. -Техника в сельском хозяйстве, 2005, № 3, с.23−27
  94. А.А. Распознавание текстур для агротехнологий. Механизация и электрификация сельского хозяйства, 2005, № 7, с. 27.31.
  95. А.А. Микропроцессорные системы управления и их применение. -М.: ВИЭСХ, 2002. Монография. 215 с.
  96. А.А. Оптимальное решающее правило с оценкой достоверности М.: Препринт ИПМ АН СССР № 134,1984. Монография. — 29 с.
  97. А. А. Мусин A.M. Компьютерный анализ и синтез систем управления сельскохозяйственными объектами. Техника в сельском хозяйстве, 1998, № 2,с.15.19.
  98. А. Контроллеры для управления вентиляцией. Сельский механизатор, 1999, № 2, с. 32.,.34.
  99. А. А. Башилов A.M. Системы технического зрения для точного земледелия. Автоматизация электрифицированного сельскохозяйственного производства. М.: Труды ВИЭСХ, т.89, 2004, с. 128. 138.
  100. А.А., Мусин A.M. и др. Электродвигатель с системой защиты. Авт. свидетельство № 2 159 491,2002.
  101. А.А., Мусин A.M. и др. Система защиты электродвигателя. Авт. свидетельство № 21 664 051,2002.
  102. А.А. Управляющая сеть ЭВМ тепличного комбината.//Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве. Тез. докл. Всесоюзной научно-техн. конф- Минск Москва, 1989, с. 70.,.72.
  103. А.А., Вараксин А. Н., Прищеп И. В. Вибродиагностический комплекс. Тезисы доклада международной научно-технической конференции „Автоматизация сельскохозяйственного производства“. ВИЭСХ Москва, 1997.
  104. А.А., Тараторкин В. М. Идентификация в диагностике сельскохозяйственных машин и механизмов. Сборник трудов ВСХИЗО. М.: 1995, с. 151.152
  105. А.А., Сулханов В. И., Мямлин А. Н. Гибридная многопроцессорная СТЗ. Препринт ИПМ АН СССР № 023,1984.
  106. А. А. Сулханов В.И. Некоторые вопросы восприятия, обработки и распознавания. Препринт ИПМ АН СССР № 121,Москва, 1978. 68 стр.
  107. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Система технического зрения для распознавания и ориентирования деталей. Сборник „Проблемы машинного видения“ под редакцией чл.-корр. АН СССР Д. Е. Охоцимского ИПМ АН СССР, 1982, с .133.140.
  108. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Способ нормирования двухуровневых изображений. Авт. свидетельство 1 035 620 от 15.04.1983.
  109. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Синтез автоматов древовидной структуры и его применение. Всесоюзная конференция „Адаптивные роботы-82″ Тезисы докладов. Нальчик 1982.
  110. Микроконтроллер для экономных систем отопления и вентиляции. Тезисы доклада на Международной научно-технической конференции. Энергосбережение в сельском. хозяйстве. ВИЭСХ Москва, 1998
  111. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Применение ТЗС для ориентации деталей в робототехнических комплексах.журнал Судостроение НПО „РИТМ“ 1982.
  112. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Самообучающаяся система распознавания. Тезисы Конференции „Теория адаптивных систем и ее применение“. Москва-Ленинград, 1983.
  113. Ерков А.А., Е5ямлин А.Н., Сулханов В. И. Система технического зрения для ориентации и идентификации объекта по его контурному изображению. Наука 1983., в сборнике Всесоюзное совещание по робототехническим системам.
  114. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Техническая зрительная систем для ориентирования объекта по его теневому изображению. ГКНТ АН СССР. Первое Всесоюзное Совещание по робототехническим системам“, 1981.
  115. А.А. АСУТП для теплиц. Автоматизация и производство.-М:.Овен, 1999,№ 16,с 17.18.
  116. Ерков.А А., Ковалев А. В. Адаптивные микропроцессорные и САУ и САУ. Тез. докл. Международн. научно-техн. конф. „Автоматизация сельскохозяйственного производства“. -М.: ВИЭСХ, 1997. Том 2, с. 116 .
  117. А.А. Оптимальное решающее правило и таблицы решений в задаче синтеза логического уровня управления Тезисы доклада научно-технической конференции „Автоматизация сельскохозяйственного производства“. Москва, 1997.
  118. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Техническая зрительная система для ориентирования одиночного объекта по его теневому изображению- Второе Всесоюзное Совещание по робототехническим системам», Москва. 1982.
  119. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Простые алгоритмы обработки изображений и определение ориентации объектов. Всесоюзная конференция" Адаптивные роботы -82 «Тезисы докладов. Нальчик-Москва 1982.
  120. А.А. С.Д.Головков, В.И. Сулханов Метод автоматического отбора признаков и построение решающего правила. Всесоюзная конференцияция «Адаптивные роботы- 82 Тезисы докладов. Нальчик- Москва 1982г
  121. А.А., Мямлин А. Н., Сулханов В. И. Синтез автоматов древовидной структуры и его применение. Всесоюзная конференция «Адаптивные роботы -82 «Тезисы докладов. Нальчик-Москва 1982
  122. А.А., Хорошавцев А. В. Управляющая сеть микроконтроллеров. Автоматизация и производство. -М.:Овен, 1997, № 2, с. 24.,.25.
  123. А.А., Хорошавцев А. В. Новый многоканальный микропроцессорный регулятор. Автоматизация и производство, -М.:Овен, 1996, № 8, С. 6.7.
  124. А.А., Хорошавцев А. В. ТРМ32 и ТРМЗЗ приборы для автоматизации систем отопления. Автоматизация и производство. — М:.Овен, 1998, № 15, с. 18.,.21.
  125. А.А., Хорошавцев А. В. Типы и применение регуляторов. Управляемые объекты и их модели. Автоматизация и производство. М.:Овен, 1996, № 3,с.14.17.
  126. А.А., Хорошавцев А. В. Терморегулирование без проблем. Автоматизация и производство -М.:Овен, 1996, № 4, с. 14.17.
  127. А.А., Хорошавцев А. В. Регуляторы с ПИД законом регулирования. Автоматизация и производство. М.:Овен, 1996, № 5,с.9.11.
  128. А.А., Хорошавцев А.В.Адаптивные ПИД регуляторы. Автоматизация и производство. М.:Овен, 1996, № 6,с.9.11.
  129. А.А., Хорошавцев А. В. Типы и применение регуляторов АСУ технологическими процессами с большим транспортным запаздыванием. Автоматизация и производство. -М.:Овен, 1996, № 7,.с. 14. 17.
  130. А.А., Хорошавцев А. В. Особенности применения трехпозиционных регуляторов. .- Автоматизация и производство М.:Овен 1998, № 4, с. 15. 17.
  131. А.А., Хорошавцев А. В. Новый микропроцессорный регулятор ТРМ-14, Автоматизация и производство М.:Овен 1998, № 8−9, С. 6.8.
  132. А.А., Хорошавцев А. В. ТРМ32 и ТРМЗЗ приборы для автоматизации систем отопления и вентиляции. Автоматизация и производство. — М.:Овен, 1998, № 15, с. 18.,.21.
  133. А.А., Чувашев В. Н. Некоторые особенности испытаний сложных регуляторов и САУ. Труды международной конференции. Луганск 2003., 6 стр.
  134. А.А. Унифицированная серия приборов для многоканальных САУ. //Энергосбережение в сельском хозяйстве: Труды междунар. конференции. М.: ВИЭСХ, 2003,. Москва 2003., Часть 2, с. 201.,.207.
  135. А.А. Управление микроклиматом теплиц. //Энергосбережение в сельском хозяйстве: Труды междунар. конференции. М.: ВИЭСХ, 2003, Часть 2, С. 194.200.
  136. Ерков А. А Опыт разработки и эксплуатации АСУТП в производстве и переработке сельскохозяйственной продукции. Автоматизация электрифицированного сельскохозяйственного производства. М.: Труды ВИЭСХ т.89,2004, с. 107.,.117.
  137. Ерков А. А, Мусин A.M. Микропроцессорное устройство защитного отключения электродвигателей. // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: Труды 4-й междунар. конференции. -М.: ВИЭСХ, 2004, Часть 3, с. 214.,.219.
  138. А.А. Микроконтроллер для экономных систем отопления и вентиляции.. // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: Труды междунар. конференции. М.: ВИЭСХ, 1998, Часть 2, с. 211. .212.
  139. А. А. Мусин A.M. Синтез САУ с переменной структурой для блока теплиц Труды ВИЭСХ, том 83,-М.: 1997, с. 40.,.50.
Заполнить форму текущей работой