Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Синтез робастных систем стабилизации на основе расширенной модели динамики

Диссертация: Синтез робастных систем стабилизации на основе расширенной модели динамики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Для линейных систем в рамках оптимального управления наилучшие результаты получаются при применении На — теории управления. При этом неопределенность модели искусственно приводится ко входу объекта в виде возмущения. Дальше решается задача минимизации Н— нормы передаточной функции по ошибке относительно действующего на входе объекта возмущения, что составляет предмет задачи Н°° — оптимального… Читать ещё >

Содержание

  • Список принятых обозначений
  • 1. Основные подходы к решению задачи синтеза робастного управления
  • Выводы к главе 1
  • 2. Робастное управление линейным объектом без запаздывания
    • 2. 1. Естественное разделение выходного сигнала на ряд составляющих
    • 2. 2. Принудительное разделение движений и расширенная математическая модель объекта
    • 2. 3. Синтез робастного регулятора состояния
    • 2. 4. Качественные показатели робастной системы
    • 2. 5. Сингез робастного регулятора выхода
  • Выводы к главе 2
  • 3. Управление объектом, грубое по отношению к запаздыванию
    • 3. 1. Неполная компенсация запаздывания
    • 3. 2. Декомпозиция задачи синтеза регулятора при приближенной компенсации запаздывания
    • 3. 3. Синтез регулятора методом динамической компенсации
  • Выводы к главе 3
  • 4. Робастное управление объектом с запаздыванием
    • 4. 1. Структурный синтез робастного регулятора выхода
    • 4. 2. Параметрический синтез робастного регулятора при помощи частотных характеристик
  • Выводы к главе 4
  • 5. Практическое применение разработанных методик
    • 5. 1. Управление временем пребывания материала в реакторе
    • 5. 2. Управление процессом производства стеклопироулеродной ткани
    • 5. 3. Описание процесса синтеза аммиака
    • 5. 4. Робастное управление синтезом аммиака
  • Выводы к главе 5
  • Выводы

Синтез робастных систем стабилизации на основе расширенной модели динамики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В любом технологическом процессе разработчик систем автоматического управления сталкивается с неточностью математического описания и заданием класса входных возмущений. С этим связано появление проблемы робастного управления, получившее наибольшее развитие в последние десятилетия.

Задачи синтеза регулятора и оценивания состояния с учетом неопределенности в модели объекта и характеристиках входных воздействий решаются в стохастических, нечетких, адаптивных системах управления. Каждое из этих направлений имеет свою нишу, робастное управление занимает видное место среди этих методов управления.

Теория робастных систем чаще всего предполагает описание объекта управления в виде системы дифференциальных уравнений, в которых присутствует неопределенность. Различают теорию систем с одним входом и одним выходом (siso) и систем, у которых векторный вход и векторный выход (mimo). Мы будем рассматривать системы с одним входом и одним выходом, которые находят широкое распространение при автоматизации нижнего уровня иерархии при построении АСУТП. Причем основное внимание будет уделено вопросам синтеза регуляторов и проектирования автоматических систем.

Существует большое количество подходов к решению задачи построения робастного регулятора. Укажем основные:

1. Использование регуляторов с бесконечно большим или конечным, но большим коэффициентом передачи.

2. Обеспечение максимального значения степени устойчивости системы, хотя без определенных сопутствующих условий это не является достаточным.

3. Минимаксное регулирование.

4. Оптимальное управление в различных функциональных пространствах.

5. Использование функций Ляпунова для синтеза систем.

6. Использование методов интервальной математики.

7. Использование принципов инвариантного управления.

При этом решаются следующие задачи:

1. Обеспечение робастной устойчивости, то есть одновременной устойчивости множества систем с неопределенностью из заданного класса.

2. Обеспечение малой чувствительности минимизируемого функционала качества системы к действию неопределенности.

3. Обеспечение максимальной робастности, то есть синтез системы устойчивой при максимально широком диапазоне изменения параметров неопределенности модели.

При достаточно большом числе подходов к решению проблемы, вследствие значительной сложности теории и методов проектирования, имеет место пе значительное количество примеров решений, конкретных реальных задач автоматизации технологических процессов, на инженерном уровне. Поэтому актуальна задача построения таких методик синтеза промышленных робастных систем, которые позволяют получать близкие к оптимальным решения, но отличаются от оптимальных большей простотой и доступностью для специалиста по автоматизации технологических процессов.

При синтезе робастных. систем управления промышленными технологическими процессами, необходимо учитывать следующие особенности: В системах регулирования широко используются одноконтурные системы регулированияналичие длительных постоянных времени и запаздываний объекта управлениявозможно есть декомпозиции задачи управлениячаще всего объекты управления являются минимально фазовыми и устойчивыми, либо находятся на апериодической границе устойчивостивозможно аппроксимировать динамику одномерного объекта при помощи уравнений первого, второго и третьего порядка с запаздываниемналичие шумовналичие неопределенности в модели объекта управлениятрадиция использовать простейшие законы (П, ПИ, ПИД) регулирования, и законы позиционного регулированияиспользование методов развязывания отдельных каналов регулирования в многосвязных системах;

Кроме того, заметим, что оптимальные системы редко непосредственно используются при решении практических задач автоматизации. Чаще всего решение оптимальной задачи используется в качестве эталона для конкретного направления синтеза, чтобы получить предельное значение заданного показателя качества системы достижимого для данного объекта. В идеальном случае необходимо иметь оптимальные решения для всех интересующих проектировщика критериев качества, чтобы была возможность объективной оценки полученной системы в каждом направлении исследования. Но система оптимальная в одном отношении может не удовлетворять другим качественным показателям. Это и является причиной редкого использования оптимальных систем при автоматизации процессов.

С этой точки зрения необходимость учета фактора неопределенности в математическом описании объекта означает введение в традиционную процедуру синтеза регуляторов дополнительно еще одного направления исследования, предназначенного для увеличения грубости системы. То есть вместе с обычной процедурой синтеза теперь рассматривается еще проблема уменьшения чувствительности контролируемой переменной к наличию неопределенности, которая и называется увеличением грубости системы. При этом в качестве контролируемой переменной в одномерной системе удобно рассматривать сигнал ошибки системы. Передаточную функцию замкнутой системы по ошибке называют функцией чувствительности системы или просто чувствительностью. Тогда в качестве критерия качества, который оценивает грубость системы в динамике, может быть использована норма передаточной функции замкнутой системы по ошибке в каком либо из функциональных пространств.

Для линейных систем в рамках оптимального управления наилучшие результаты получаются при применении На — теории управления. При этом неопределенность модели искусственно приводится ко входу объекта в виде возмущения. Дальше решается задача минимизации Н— нормы передаточной функции по ошибке относительно действующего на входе объекта возмущения, что составляет предмет задачи Н°° — оптимального управления. Физически минимизация 77″ — нормы передаточной функции означает минимизацию отношения энергии контролируемой величины на выходе замкнутой системы к энергии возмущения на входе объекта.

Это позволяет уменьшить зависимость контролируемой величины от неопределенности модели, которая формирует возмущение, и, следовательно, увеличить грубость системы к действию неопределенности. Расширение класса возмущений соответствует реальному положению вещей и представляет собой практически очень удобную аксиому при постановке задачи синтеза в отличие от других подходов, па-пример стохастического подхода.

В этой работе для оценки грубости системы также используется — норма передаточной функции по ошибке, которая для siso системы представляет собой величину модуля максимально удаленной от начала координат точки годографа амплитудно-фазовой характеристики системы по ошибке. Она достаточно просто вычисляется в отличии от mimo системы, где это весьма проблематично.

Кроме этого для оценки грубости системы удобно использовать величину интервала изменения коэффициента передачи передаточной функции объекта управления или запаздывания, при котором система не теряет устойчивости. Понятно, что чем больше этот интервал, тем более грубой является система к вариациям коэффициента передачи объекта и запаздывания. Это характеризует степень приспособленности системы к реальным условиям. Здесь также могут быть использованы и другие параметры передаточной функции объекта. Можно также рассматривать более узкий интервал изменения параметров модели объекта при ограничениях, накладываемых на какие-то показатели качества системы, например на перерегулирование.

Поэтому также актуальна задача разработка практических методик синтеза робастных систем, которые кроме критерия грубости удовлетворяют другим качественным показателям системы таким как: время регулирования, перерегулирование, степень устойчивости, колебательность, характеристические числа системы, величины максимальных отклонений переменных состояния и управления, наличие астатизма, запасов устойчивости по фазе и по амплитуде, частота среза, сложность регулятора.

Эти методики должны быть относительно простыми и опираться на методы синтеза систем, которые стали уже классическими, чтобы обеспечить, таким образом, методологическую преемственность при проектировании систем управления технологическими процессами. Кроме этого полученные регуляторы не должны иметь высоких порядков. Также важно понять, как увеличение грубости системы может отражаться на изменении перечисленных выше классических показателях качества системы.

Предлагаемые в работе методы синтеза по решаемой задаче ближе всего к И&trade- — теории управления. Но в отличие от нее здесь имеется возможность учесть ограничения на управляющий сигнал. Это очень важно с точки зрения практики, так как при реализации оптимального управления, полученного в рамках Нх — теории, может просто не хватить имеющегося ресурса управления.

В основе предлагаемой методологии лежат следующие предпосылки. Во — первых, это идея искусственного разделения движений в системе и синтез регулятора, обеспечивающего частичную взаимную компенсацию этих разделенных движений.

Так как каждое из движений зависит от действия неопределенности, то их взаимная компенсация позволяет уменьшить влияние неопределенности на контролируемую величину.

Такой подход возможен в рамках решения задачи АКОР, ЛКГ — теории и Н2-теории регулирования. Известно, что системы управления, полученпые с минимизацией интегрального квадратичного критерия, по критерию грубости значительно уступают системам, полученным при минимизации Н °°-сигнала ошибки. С другой стороны Н «-оптимальная стратегия управления является минимаксной. Она рассчитана на наиболее критичные виды возмущений и во многих случаях такая система может иметь заниженное качество в менее критичных условиях.

Указанная гипотеза позволяет сделать более грубой систему, полученную в результате Нминимизации и приблизить ее в смысле грубости к Н «'-оптимальной системе.

Во-вторых, это идея неполной компенсации запаздывания, которая, в отличии от точных методов компенсации запаздывания Смита и Ресвика, позволяет обеспечить грубость системы к незнанию величины запаздывания.

В третьих, это использование критерия апериодической устойчивости, что позволяет получить простые алгоритмы управления для системы с запаздыванием, гарантирующие достаточную степень устойчивости, на основе которых далее могут быть построены алгоритмы робастного управления системой с запаздыванием, обеспечивающие астатизм в системе.

Все эти предпосылки позволяют относительно просто получать субоптимальные по критерию грубости системы, которые удовлетворяют также и другим качественным показателям. Процедура проектирования предполагает использование программного пакета MATLAB.

Целью работы является создание методики синтеза робастных систем управления технологическими процессами, которая позволяет увеличить грубость в классе оптимальных систем с минимизацией квадратичного интегрального функционала качества и обеспечивает простоту реализации.

Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи: • Модификация известных процедур синтеза систем управления на основании решения задачи аналитического конструирования оптимальных регуляторов (АКОР),.

Ноптимизации и линейно квадратичной гауссовой (ЛТК) задачи за счет расширения математической модели и обеспечения частичной взаимной компенсации движений в расширенной модели объекта с целью увеличения грубости полученных решений.

• Разработка методики синтеза робастного управления для объектов с запаздыванием, основанной на взаимной компенсации составляющих расширенного вектора состояния.

• Разработка методов робастного управления для объектов, у которых глубина переработки сырья зависит от времени пребывания материала в реакционном пространстве, при управлении по скорости перемещения материала.

• Разработка алгоритмов робастной стабилизации температуры в реакторе синтеза аммиака с целью обеспечения грубости к неопределенности в математической модели объекта, возмущениям и обеспечении заданного качества регулирования.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов по работе, списка использованных источников и приложений.

144 ВЫВОДЫ.

Результаты выполненной работы и соответствующие выводы могут быть сформулированы следующим образом:

1. Разработана методика синтеза робастных систем на основе решения интегральной квадратичной задачи оптимального управления, которая позволяет увеличить грубость оптимального решения по отношению к неопределенности модели объекта в рамках традиционных постановок задач с интегральным квадратичным функционалом: АКОР, Ноптимального управления, ЛГК — задачи, и кроме того позволяет обеспечить другие качественные требования к системе при ограничении на управление.

2. Показано, что основным механизмом минимизации функционала в функциональном пространстве L2 является взаимная частичная компенсация составляющих выходного сигнала, полученных благодаря естественному разделению движения отдельных мод на выходную величину.

3. Доказано, что решение задачи минимизации интегрального квадратичного функционала для расширенной модели объекта при принудительном разделении движений позволяет найти управление, которое приводит к частичной взаимной компенсации составляющих вектора состояния расширенного двилсения. Также доказано, что стабилизация для расширенного объекта приводит к стабилизации исходного объекта.

4. Для систем с одним входом и одним выходом предложена методика построения робастного регулятора выхода пониженного порядка, совпадающего с с порядком исходного объекта.

5. Для объектов с запаздыванием предложена методика структурного и параметрического синтеза робастных систем, основанная на непосредственном применении идеи взаимной компенсации элементов расширенного движения. Получены формулы позволяющие рассчитать коэффициенты передаточной функции робастного регулятора на основании известной номинальной передаточной функции исходного объекта.

6. Разработаны методы непрерывного и дискретного управления по скорости перемещения материала для решения задачи робастной стабилизации в классе объектов, у которых глубина переработки зависит от времени пребывания материала в реакционном пространстве.

7. Разработаны алгоритмы для робастной стабилизации температуры в реакторе синтеза аммиака, позволяющие улучшить качество стабилизации при действии возмущений и при наличии параметрической неопределенности в модели объекта.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.П. Очерки истории теории управления. — Санкт-Петербург: БХВ -Петербург, 2007. — 266 с.
  2. A.M. Аналитическое конструирование регуляторов I- III // Автоматика и телемеханика. 1960. -Т.21, № 6. — С. 5−14.
  3. Р. Вариационный принцип выбора оптимального фильтра из условия минимума квадратов ошибки. В сб.: Самонастраивающиеся автоматические системы // Труды Международного симпозиума (ИФАК). М.: Наука, 1964- С. 106 -110.
  4. Kalman R.E., Busy R.S. New Results in Linear Filtering and Prediction Theory // Trans. ASME, J. Basic Engineering. 1961. -Series D, V. 83- P. 95−107.
  5. P.T. О грубости решения задачи аналитического конструирования регуляторов // Автоматика и телемеханика. 1960. — № 3. — С. 18−25.
  6. В. Л. Асимптотическая устойчивость положения равновесия семейства систем дифференциальных уравнений // Дифференциальные уравнения. — 1978. —№ 11. —С. 2086−2088.
  7. Ю.П. Оптимизация управляемых систем, испытывающих воздействие ветра и морского волнения. Л.: Судостроение, 1973. — 214 с.
  8. Ю.П. Вариационные методы теории оптимального управления. Л.: Энергия, первое издание, 1965. — 220 с. Второе, дополненное издание, 1977. — 280 с.
  9. Ю.П. Новые главы теории управления. СПб.: Б. и., 2000. — 155, 1. с.
  10. Zames G. Feedback and optimal sensitivity: model reference transformations, multiplicative seminorms, and approximate inverses // IEEE Trans. Auto. Control. 1981. Vol. AC-26. P. 301−320.
  11. Doyle J.C., Stein G. Multivariable Feedback Design: Concepts for a Classical / Modern Synthesis //IEEE Trans. Auto. Control. 1981. — Vol. AC-26, N1. — P. 4 — 16.
  12. Francis B.A., A Course in Hqo Control Theory. Lecture Notes in Control and Information Sciences, vol. 88, Springer-Verlag, Berlin etc. — 1987.- P.156.
  13. Kwakernaak Н.А. Polynomial Approach to Minimax Frequency Domain of Multivariable Feedback Systems // Int. J. Contr. 1986. — № 1. — P. l 17−156.
  14. Young N.J. The Nevanlinna-Pick Problem for Matrix-valued Functions // J. of Operator Theory. 1986. — Vol. 15. -P.375- 385.
  15. Doyle J.C. Lecture notes in advances in multivariable control. ONR / Honeywell, Workshop, Minneapolis, MN. 1984. -P.140.
  16. Glover K. All optimal Hankel-norm approximations of linear multivariable systems and their L oo error bounds. //Int. J. Control.- v. 39. 1984. — P. 1115−1193.
  17. Doyle J.C., Glover K., Khargonekar P.P., Francis B.A. State-space solutions to standard H2 and Н®- control problems // IEEE Transactions on Automatic Control. AC-34, № 8.-1989.- P. 831−847.
  18. Iglesias P.A., Glover K. State-space approach to discrete-time Hoo control // International Journal of Control. v. 54, № 5. — 1991. — P.1031−1071.
  19. Ionescu V., Weiss M. Two-Riccati formulae for the discrete-time H00 control problem // Int. J. Control. -1993.-V.57, № 57. P.141−195
  20. И.М., Степанов C.A. К задаче синтеза дискретных Ню регуляторов // Автоматика и телемеханика. — 2000. — № 2. — С. 86−96.
  21. Ravi R., Nagpal К.М., Khargonekar P.P. Hoo -Control of linear time varying systems: a state-space approach// SIAM J. Contr. and Opt.- Vol. 29. 1991. — P. 1394 — 1413.
  22. Essays on Control: Perspectives in the Theory and its Applications. Progress in System and Control Theory, vol. 14, Editors H.L. Trentelman, J.C. Willems. Birkhauser. 1993.-P.190.
  23. Recent Advances in Robust Control. Edited by P. Dorato, Rama K. Yedavalli. -IEEE PRESS. 1990. -P.195.
  24. Robust Control. Edited by P. Dorato. IEEE PRESS, 1987.-P.181.
  25. B.H., Первозванский A.A. Оптимизация по равномерно-частотным показателям (Ноо-теория) // Автоматика и телемеханика. 1992. — № 9.- С. 3−33.
  26. А.П., Семенов А. В., Павлов Б. В., Тимин В. Н. Применение Ню -теории в задачах проектирования // Приборы и системы управления. № 11. -1994.-Р. 18−27
  27. Новые перспективные методы проектирования многомерных динамических систем управления. Обзор // Под ред. Е. А. Федосова. — ГосНИИАС, 1989. С. 60.
  28. В.Г. Система MATLAB : Справ, пособие. М.: Диалог-МИФИ, 1998.-350 с.
  29. Е.И. Анализ в среде MATLAB робастных свойств систем стабилизации плазмы // Exponenta Pro Математика в приложениях: Научн. —практ. журн. 2003.- № 3.- С.20−27.
  30. Е.И. «Введение в современные методы оптимизации систем управления» // Exponenta Pro Математика в приложениях: Научн. -практ. журн. -2003.-№ 3. С.27−31.
  31. Safonov М. G., Athans М. A multiloop generalization of the circle criterion for stability margin analysis // IEEE Trans, on Automatic Control. — 1981. — Vol. 26, no. 2. — P. 415−422.
  32. Doyle J. C. Analysis of feedback systems with structured uncertainties // IEE Proc. Pt. D: Control theory and applications. — 1982. — Vol. 129, no. 6. — P. 242−250.
  33. Boyd S., Ghaoui E., Feron E., Balakrishnan V. Linear matrix inequalities in systems and control theory. — Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1994, —ix, 193 p.
  34. И.Г., Курдюков А. П., Семенов A.B. Анизотропия сигналов и энтропия линейных стационарных систем // Доклады РАН. Т.342, № 3.1. — 1995.-С.55−61.
  35. И.М., Колмогоров А. Н., Яглом А. М. Информация и энтропия для непрерывных распределений//Труды III Всесоюзного математического съезда. -Москва. 1958. — Т.З.- С.89−95.
  36. В. М. Работы А.Н. Колмогорова по е-энтропии функциональных классов и суперпозициям функций// Успехи математических наук. 1963.- Т. 18, № 5.- С.55−92.
  37. Методы робастного, нейро-иечеткого и адаптивного управления / Под ред. Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 744 с.
  38. Krstic М., Kanellakopoulos L., Kokotovich P.V. Nonlinear and adaptive control design. NY: Wiley, 1995. -P.145.
  39. K.B., Королева О. И., Никифоров B.O. Робастное управление нелинейными объектами с функциональными неопределенностями // Автоматика и телемеханика. 2001. — № 2. — С. 112−122.
  40. И.Н., Рутковский В. Ю. Робастность систем управления с нелинейной параметрической коррекцией с некоторыми видами возмущений // Автоматика и телемеханика. 1991. — № 9. — С. 145−159.
  41. В.О. Робастное управление линейным объектом по выходу // Автоматика и телемеханика. 1998. — № 9. — С. 87−99.
  42. А. А., Лямин А. В., Сергеев К. А. Синтез закона адаптивного управления для стабилизации не точно заданных нестационарных объектов // Изв. вузов. Приборостроение. 2001. — № 3. — С. 3—7.
  43. В. О. Робастная следящая система // Изв. вузов. Приборостроение. -1998.-Т. 41, № 7.-С. 13−18.
  44. Т.А., Еремин E.JL, Семичевская Н. П. Нелинейное робастное управление нестационарными объектами. Благовещенск: Изд-во Амурского гос. ун-та, 2006.- 185 с.
  45. Еремин E. JL, Капитонова М. С. Адаптивная система управления Т-периодическими нелинейными объектами // Проблемы управления. 2007. — № 1. -С. 2−7.
  46. E.JI., Семичевская Н. П., Чепак JI.B. Нелинейно-робастная система управления с явно-неявным эталоном для нестационарных SISO-объектов с запаздыванием по состоянию // Мехатроника. Автоматизация. Управление. 2007. -№ 1. — С. 14−20.
  47. Еремин E. JL, Чепак JI.B. Алгоритмы робастного нелинейного управления нестационарными скалярными объектами // Информатика и системы управления. -2007.-№ 1(13).-С. 149−160.
  48. О.И., Никифоров В. О. Нелинейное робастное управление линейным объектом // Автоматика и телемеханика. 2000. — № 4. — С. 117−128.
  49. Khammash М., Person J.B. Analysis and design for performance with structured uncertainty // Syst. Control Lett. V.20. P.179−187.
  50. Khammash M., Pearson J.B. Performance robustness of discrete-time systems with structured uncertainty // IEEE Trans. Automat. Control. 1991. -AC-36, No. 4. — P. 398 -412.
  51. Khammash M.H. The scaled Q method for solving // optimization problems // Proc. the American Control Cont. June 4−6. — Albuquerque, New Mexico, 1997. -.P.2997−3001.
  52. Khammash M.H., Salapaka M.V., Vanvoorhis T. Synthesis of globally optimal controllers in // using linear relaxation // Proc. the 37th Conf. on Decision and Control. Decenber. Tampa, Florida, 1998. — P. 3315−3320.
  53. В.Ф. Робастное управление в lj постановке: верификация модели и оценивание весов возмущений // Автоматика и телемеханика. 2003. — № 11. — С. 138−151.
  54. В.Ф. Синтез I/-субоптимального робастного регулятора для линейного дискретного скалярного объекта со структурированной неопределенностью // Автоматика и телемеханика. 1999. — № 11. — С. 80−99.
  55. В.Ф. Синтез //-субоптимального робастного регулятора для линейного скалярного объекта с неструктурированной неопределенностью // Автоматика и телемеханика. 2001. — № 1. — С. 155−163.
  56. А.А. Алгоритм робастного управления в задаче слежения за эталонным сигналом. //Автоматика и телемеханика. 2003. — № 6. — С. 104−113.
  57. Morse A.S. Hight order parameter tuners for adaptive control of nonlinear systems // Systems, Models and Feedback: Theory and applications/ Eds A. Isidori, T.J. — Tarn. -Birkhauser, 1992. — P.339−364.
  58. JI.А., Зенкевич H.A., Семина E.A. Теория игр : Учеб. пособие: Для студентов ун-тов, обучающихся по спец. «Математика». М.: Высш. шк.: Кн. дом «Университет», 1998. — 300 с.
  59. А.Н., А.Ф. Тараканов. Коалиционно иерархическая игра в условиях неопределенности // Изв. РАН «Теория и системы управления». 2008. -№ 3. — С. 75 -80.
  60. А. М., Сыроквашин В. В., Фокин A. Л., Харазов В. Г. Синтез робастных регуляторов в каскадной системе управления //Автоматизация в промышленности. 2005. — № 11. — С. 15−18.
  61. Gahinet P., Apkarian P. A linear matrix inequality approach control // int. J. Robust and Nonlinear Control. 1994. — V.4. — p.448
  62. Geromel J.C., Peres P.L.D., Sonza S.R. H^-control of discrete-time uncertain systems// IEEE Trans. Autom. Control. 1994. — V. 39, № 5. — P.1072−1078
  63. Khargonerkar P.P., Petersen I.R., Zhon K. Robust stabilization a uncertain linear systems: Quadratic stability and Hm- theory IEEE Trans. Autom. Control. 1990. — V. 35. — P.356−361
  64. .Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002 — 303 с.
  65. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т.2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы.-2-е изд., испр. и доп. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2007. — 440 с.
  66. Green М., Limebeer D. Linear Robust Control. Prentice Hall, 1998.- P.98.
  67. Zhow K., Doyle J.C., Glover K. Robust and optimal control. Prentice Hall, 1996.- P.104.
  68. M. А., Сыроквашин В. В., Фокин А. Л. Робастная стабилизация в каскадной системе автоматического управления // Автоматизация и современные технологии. 2006. — № 4. — С. 30 — 36.
  69. А.В. Методы //"-теории управления. В кн.: Энциклопедия машиностроения. Т.4. М., 2000. — С. 184.
  70. А. Н., Фитерман М. Я. Контрольно-измерительные приборы и автоматика. Л.: Химия, 1988.-208 с.
  71. А. Л. Метод разделения движений и синтез робастной системы регулирования// Изв. вузов. Приборостроение. -2002. № 4. — С. 11−16.
  72. П. А., Сыроквашин В. В., Фокин А. Л. Синтез робастной системы управления методами прямого поиска экстремума// Изв. вузов. Приборостроение.2007. № 5. — С. 25 -34 .
  73. А. В., Русинов Л. А., Фокин А. Л. Система управления удельной массой бумажного полотна// Автоматизация и современные технологии. 2000. — № 11. — С. 18−21.
  74. С. В., Соколов Г. А., Фокин А. Л. Робастное управление стадией полимеризации низкомолекулярного силоксанового каучука// Химическая промышленность. 2001. — № 9. — С.20−27.
  75. P.M., Фокин А. Л., Харазов В. Г. Робастная стабилизация теплового режима работы трубчатых нагревательных печей нефтеперерабатывающей промышленности// Автоматизация в промышленности. 2004. — № 7. — С. 25−28.
  76. Н. Н. Асимптотические методы нелинейной механики. М.: Наука, 1969.-318 с.
  77. А. А., Гайцгори В. Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 344 с.
  78. X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления М.: Мир, 1977.- 650 с.
  79. В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления. М.: Наука, 1985. — 296 с.
  80. П. А., Сыроквашин В. В., Фокин А. Л. Робастное управление линейным инерционным объектом. Изв. РАН «Теория и системы управления"2008, № 4. С.41−49
  81. Я. 3., Поляк Б. Т. Робастный критерий Найквиста // Автоматика и телемеханика. 1992. — № 7. — С. 25 — 31.
  82. П. А., Сыроквашин В. В., Фокин A. JI Синтез робастного регулятора для инерционного объекта: Тез. докл. Межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-20), Ярославль, ЯГТУ, 2007.-Т.2, С. 123 — 124.
  83. П. А., Сыроквашин В. В., Фокин A. JI Параметрический синтез робастного регулятора для объекта с запаздыванием: Тез. докл. Межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-20), Ярославль, ЯГТУ, 2007.-Т.2, С. 124 — 126.
  84. П. А., Сыроквашин В. В. Робастное управление линейным объектом: Тез. докл. межвуз. научно-техн. конф. «Системы управления и передачи информации». Санкт-Петербург, 2007. — С. 44−45.
  85. А. А. Курс теории автоматического управления : Учеб. пособие для вузов. М.: Наука, 1986. — 615 с.
  86. В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии : Учеб. для вузов по спец. «Основные процессы хим. пр-в и хим. кибернетика». 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Химия, 1985. — 448 с.
  87. А. Л., Харазов В. Г. Управление линейным объектом с запаздыванием // Автоматизация и современные технологии. 2002. — № 5. — С. 13 — 17.
  88. Фокин A. JL Синтез систем автоматического управления технологическими процессами по расширенной модели динамики объекта: Дис. на соискание ученой степени д-ра техн. наук.: 05.13.06. СПб., 2002. — 399 с.
  89. Фокин A. JL, Сыроквашин В. В., Бороздин П. А. Робастное управление технологическими процессами: учебное пособие. СПб.: СПбГТИ (ТУ), 2007. — 201с.
  90. Фокин A. JL, Сыроквашин В. В., Бороздин П. А., Рудакова И. В. Синтез робастных систем стабилизации технологических процессов на основе расширенной модели динамики. ГОУ ВПО СПбГТИ (ТУ) — СПб., 2008. — 264 с. -Деп. в ВИНИТИ 21.02.08, № 150-В2008.
  91. Г. И., Шубладзе А. М. Синтез систем управления на основе критерия максимально степени устойчивости. М.: Энергоатомиздат, 1988. — 104 с.
  92. Ю. В. Учет требований к показателям качества при синтезе систем управления с максимальной степенью устойчивости // Известия РАН Теория и системы управления. 2002. — № 2. — С. 31−34.
  93. X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. М.: Машиностроение, 1974. — 238 с.
  94. П. А., Сыроквашин В. В., Фокин A. JI Уменьшение чувствительности системы к неопределенности в задании запаздывания: Тез. докл. Межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-20), -Ярославль, ЯГТУ, 2007.-Т.2, С.121 123.
  95. Р. М., Джарагян М. А., Фокин A. JI. Робастное управление линейным инерционным объектом с запаздыванием// Автоматизация и современные технологии. 2004. — № 10. — С. 36 — 43.
  96. В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1972. — 768 с.
  97. А. С., Кадыров Э. Д., Харазов В. Г. Техническое и программное обеспечение распределенных систем управления. — СПб.: «П2», 2004. 368 с.
  98. И. М., Фокин А. Л., Харазов В. Г. Управление производством стеклопироуглеродной ткани // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-14): Тезисы докл. XIV Межд. науч. конф, — Смоленск, 2001. Т. 6. — С. 209 210.
  99. М. А., Фокин А. Л. Стабилизация температуры продукта при помощи изменения скорости потока нефтепродукта в печах// Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-18): Тезисы докл. XVIII Межд. науч. конф. Казань, 2005. — Т. 9.- С. 124−125.
  100. М. А. Робастная стабилизация в локальных системах управления процессом подготовки товарной нефти- Дис. на соискание ученой степени капд. техн. наук. СПб.:СПбГТИ (ТУ). — 2005. — 145 с.
  101. , Т. Т., Фокин А. Л., Харазов В. Г. Использование скорости перемещения материала в реакторе в качестве управляющего воздействия//
  102. Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-15): Тезисы докл. XV Межд. конф. Тамбов, 2002. — Т. 2. — С. 155−158.
  103. Г. Ф., Арефьев К. М. и др. Теория топочных процессов. М- JL: Энергия, 1966.-491с.
  104. М. М. Нагревательные и термические печи па газовом топливе. М.: Металлургия, 1965. 415с.
  105. А. В., Бубнов А. В., Юленец Ю. П. О повышении интенсивности сушки при внутренних источниках тепла// Электронная обработка материалов, 2002. № 2. — С. 62 — 69.
  106. П. А., Рудакова И. В., Сыроквашин В. В., Фокин A. JI. Управление временем пребывания материала в реакторе. Изв. вузов. СПбГТИ (ТУ). 2008. № 3. -С.85−90.
  107. Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984. — 541 с.
  108. Регламент производства аммиака Великий Новгород: ОАО Акрон, 1997. -540с.
  109. Л.Д., Дмитренко Л. М., Рабина П. Д., Соколинский Ю. А. Синтез аммиака- Под ред. к. т. н. Л. Д. Кузнецова. М.: Химия, 1982. — 296 с.
  110. Производство аммиака / В. П. Семенов, Г. Ф. Киселев, А. А. Орлов и др.- Под ред. В. П. Семенова. М.: Химия, 1985. — 365 с.
  111. Технология связанного азота: Учеб. для хим.- технол. спец. вузов. / В. И. Атрощенко, A.M. Алексеев, А. П. Засорин и др. — Под ред. В. И. Атрощенко. Киев: В ища шк., 1985. — 327 с.
  112. В. В., Фокин А. Л Управление реактором синтеза аммиака: Тез.докл. Межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-19), Воронеж, ВГТА, 2006.-Т.10, С. 92 — 93.
  113. В. М. Пакеты расширения Matlab Control System Toolbox и Robust Control Toolbox. M.: Салон-Пресс, 2008. — 224 с.156
Заполнить форму текущей работой

На отлично!