Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Робастное управление в условиях возмущений и запаздывания

Диссертация: Робастное управление в условиях возмущений и запаздывания
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проблема синтеза алгоритмов управления нелинейными системами, в которых управляющее воздействие и нелинейность являются согласованными (т.е., выходной сигнал нелинейного блока может быть непосредственно компенсирован соответствующим сигналом управления в предположении, что выходной сигнал нелинейного блока точно известен), является хорошо изученной. В настоящее время проблема управления… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Состояние проблемы и постановка задачи робастного управления в условиях возмущений и запаздывания
    • 1. 1. Обзор современных методов и задач адаптивного и робастного управления
    • 1. 2. Общие сведения
    • 1. 3. Постановка задачи
    • 1. 4. Математические модели
    • 1. 5. Выводы
  • Глава 2. Математические модели систем с запаздыванием и методы линеаризации
    • 2. 1. Грубая модель линеаризации
    • 2. 2. Базовая модель линеаризации
      • 2. 2. 1. Управление системой с запаздыванием в объекте
      • 2. 2. 2. Управление системой с запаздыванием в управлении
    • 2. 3. Выводы
  • Глава 3. Оценки и критерии устойчивости получаемых решений
    • 3. 1. Оценивание запаздывания в грубой модели линеаризации
    • 3. 2. Оценивание запаздывания в базовой модели линеаризации
    • 3. 3. Сравнение решений грубой и базовой моделей линеаризации
    • 3. 4. Оценка решений модели исходного объекта и модели базовой линеаризации
      • 3. 4. 1. Оценка точности полученного решения
      • 3. 4. 2. Оценка решения при терминальном управлении
    • 3. 5. Выводы
  • Глава 4. Терминальное управление
    • 4. 1. Постановка задачи
    • 4. 2. Синтез модели мажоранты
    • 4. 3. Моделирование
    • 4. 4. Выводы
  • Глава 5. Управление по выходному сигналу
    • 5. 1. Постановка задачи
    • 5. 2. Синтез наблюдателя
    • 5. 3. Моделирование
    • 5. 3. Выводы

Робастное управление в условиях возмущений и запаздывания (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Проблема синтеза алгоритмов управления нелинейными системами, в которых управляющее воздействие и нелинейность являются согласованными (т.е., выходной сигнал нелинейного блока может быть непосредственно компенсирован соответствующим сигналом управления в предположении, что выходной сигнал нелинейного блока точно известен), является хорошо изученной. В настоящее время проблема управления нелинейными системами описанного класса не представляет значительного исследовательского интереса. На сегодняшний день интерес к управлению нелинейными системами, как по состоянию, так и по выходу, в большей мере относится к системам, в которых нарушены условия согласования нелинейности и управляющего сигнала.

В настоящее время актуальной проблемой остается проблема синтеза алгоритмов управления нелинейными системами по измерениям выходной переменной. Управление только по измерениям выхода объекта управления позволяет упростить проектирование технических систем, уменьшая их габариты, так как пропадает необходимость использования большого количества датчиков, которые измеряют вектор состояния проектируемой системы и вносят дополнительные погрешности, связанные с ошибками измерений и дополнительными возмущениями (шумы измерений). В ряде случаев при проектировании системы управления невозможно установить датчики, позволяющие измерить ряд переменных состояния системы, либо производные выходной переменной. Также уменьшение количества датчиков ведет к снижению стоимости системы управления.

В настоящее время проблемам синтеза алгоритмов адаптивного и робастного управления по измерениям выходной переменной посвящено большое количество статей и монографий. Но, несмотря на это, проблема синтеза алгоритмов робастного управления, обладающих простой структурой и малой размерностью остается открытой.

Цель работы. Целью диссертационной работы является синтез робастного управления для нестационарных систем с неизвестной величиной запаздывания, справляющегося с задачами стабилизации и терминального управления при заданном диапазоне величины запаздывания. Синтезируется синтез регулятора как при полной информации о состоянии системы, так и в случае управления по выходу. При этом ставится целью создание управления без адаптивного алгоритма и без необходимости оценивания величины неизвестного запаздывания. В случае управления по выходу системы ставится цель построения наблюдателя для оценки только состояния системы, без оценивания неизвестных параметров, в частности, величины запаздывания.

Задачи, поставленные для достижения цели работы. Из формулировки цели работы очевидна основная задача: построение регулятора, справляющегося с задачами стабилизации и терминального управления при заданном диапазоне величины запаздывания.

Но так как ставится задача синтеза управления без оценивания величины неизвестного запаздывания, второй задачей диссертации является построение адекватной исходному объекту математической модели для синтеза управления без знания фактического значения запаздывания. Эту задачу можно разделить на две подзадачи: нахождение структуры упрощенной модели и построение соответствующего регулятора для неизвестного запаздывания, т. е., достижение робастности.

Для определения адекватности полученной модели исходному объекту необходимо также оценить ошибку между решениями построенной модели и исходного объекта под действием синтезированного регулятора.

В случае управления по выходу объекта также необходимо решить задачу восстановления вектора состояния, но строя наблюдатель по упрощенной системе, не включающей в себя неизвестные параметры и, в частности, величину запаздывания.

Актуальность проблемы. Задача адаптивно-робастного управления параметрически и функционально неопределенными объектами в условиях возмущений и запаздывания относится к фундаментальным и актуальным проблемам современной теории и практики автоматического управления. Идеализация, связанная с линейностью объекта управления, стационарностью его параметров, возможностью измерения его переменных состояния, отсутствием запаздывания и возмущающих воздействий, постепенно уходит из рассмотрения в рамках современной теории управления [6, 7, 25, 27, 28, 31, 33, 37, 52, 54 — 57, 68, 69, 70, 71, 78 — 80, 89, 93, 123, 129 — 132, 147 — 151, 156, 158 -165, 172 — 174, 183, 185 — 189, 194, 201, 203]. Современные требования к техническим системам стимулируют развитие таких направлений теории автоматического управления, как: нелинейное, адаптивное и робастное управление, а также управление в условиях запаздывания. Возрастающий рост требований к техническим системам обусловлен экологическими и экономическими потребностями, усиленными требованиями к безопасности функционирования систем, развитием новых сфер деятельности человека и т. д. Например, в области автомобильного производства за последние 15 лет достаточно серьезно увеличились требования к экономичности двигателей внутреннего сгорания, а также к количеству неотработанных в результате сгорания вредных веществ, оказывающих пагубное влияние на экологию. Подобные примеры и, как следствие, задачи можно найти практически в любой сфере деятельности человека.

Естественно, что теоретические исследования активно развиваются в направлениях, которые востребованы практикой. Активно развивается теория нелинейного управления [31, 37, 48, 52, 74, 81 — 83, 87, 92, 96, 114 — 116, 118, 126, 128, 130, 170], теория управления в условиях запаздывания [85, 100 — 102, 104 — 106, 109, 113, 138, 157, 179, 200], адаптивное и робастное управление [35, 40, 44, 58, 75, 31, 33, 52, 54, 70, 71, 77, 89, 96, 122, 132, 185 — 189, 194, 201 — 203]. Полученные на сегодняшний день методы нелинейного, адаптивного и робастного управления позволяют улучшить качество систем, а также найти конструктивные решения для широкого класса объектов, функционирующих в неопределенных условиях. Например, множественность режимов работы и широкий диапазон условий функционирования двигателя внутреннего сгорания затрудняют заводскую настройку, обеспечивающую требуемое качество функционирования. Однако использование современных методов адаптивного, робастного и нелинейного управления позволяют хотя бы частично избежать данной проблемы.

В современной теории автоматического управления особое внимание уделяется методам адаптивного и робастного управления по выходу (т.е. без измерения производных выходной переменной или переменных состояния объекта). Мотивация данных научных исследований обусловлена тем, что управление по выходу позволяет уменьшить затраты на проектирование и разработку различных датчиков, которые в свою очередь, увеличивают размерность математической модели системы и вносят дополнительные погрешности, связанные с ошибками измерений. Также нельзя забывать о том, что для ряда реальных систем на сегодняшний день не получено инженерных решений, позволяющих измерять переменные состояния объектов управления,.

К сожалению, традиционные теоретические методы нелинейного, адаптивного и робастного управления слабо ориентированы на их использование для задач синтеза автоматических систем. В тоже время известные методы адаптивного, робастного и нелинейного управления, нацеленные на синтез регуляторов, отличаются сложностью инженерной реализации (см., например, [3, 29, 30, 42, 54, 57, 147, 150, 156, 158, 164]). Например, популярные в теоретическом научном мире итеративные процедуры синтеза [129 — 131, 172 — 174, 203] требуют от инженера-разработчика обширных знаний в области теории нелинейного управления. Большинство известных схем адаптивного и робастного управления (см., например, [2, 19, 24, 57, 150, 156, 158, 164]) предусматривают высокую размерность и сложность регулятора, что значительно усложняет получающуюся модель объекта. Очевидно, что высокая размерность регулятора приводит к удорожанию системы управления, а также к возможному запаздыванию в управлении, вызванным компьютерной обработкой алгоритма (для систем, построенных на базе цифровых контроллеров). А, как известно, наличие неучтенного запаздывания может пагубно повлиять на устойчивость и качество системы управления. Таким образом, разработка новых методов адаптивного, робастного и нелинейного управления, позволяющих получать более простые и малоразмерные регуляторы является актуальной задачей современной теории управления. В тоже время разработка новых фундаментальных методов может оказаться полезной при решении ряда перспективных задач.

Стоит также отметить, что при создании адаптивных алгоритмов при хороших теоретических показателях часто неприменимы на практике из-за сложности построения или невозможности построения наблюдателя, необходимого для их работы. Будучи же построенным, наблюдатель может стать сам причиной технического сбоя в системе управления.

Поэтому, несмотря на всю практическую значимость новых адаптивных методов, в данной диссертации развиваются именно робастные методы, которые в силу их построения имеют значительно более простую структуру и намного удобнее для практической реализации. В предлагаемых в диссертации робастных подходах нет необходимости строить наблюдатель для определения неизвестных значений запаздывания и других параметров системы (речь не идет о восстановлении состояния по выходу) для успешного управления объектом. А это является, обычно, ключевым звеном и наиболее громоздким в адаптивном регуляторе. А регулятор, основанный на робастном подходе, полностью эффективен с самого начала управления, в то время как адаптивные регуляторы сначала должны «настроиться» на систему.

Практическая значимость. Полученные в диссертационной работе результаты могут быть использованы в системах управления электромеханическими системами, используемыми в различных областях науки и техники. Математическими моделями, рассматриваемыми в рамках данной диссертационной работы, может быть описано большое количество технических систем, в том числе:

1. электромеханические системы [34], [72];

2. космическая техника [16] - [18], [135] - [137], [196];

3. робототехнические системы [117], [124], [172], [180];

4. биологические, популяционные модели [107], [184].

Структура диссертации. В главе 1 дается краткий обзор современных методов и задач адаптивного и робастного управления в условиях возмущений и запаздывания. Рассматривается математическая постановка актуальных проблем адаптивного и робастного управления. Приводятся примеры задач управления разнообразными техническими объектами, для которых рассматриваемая в диссертационной работе проблематика является актуальной.

Также в главе 1 приводятся некоторые базовые понятия из теории управления и смежных дисциплин. Здесь приведены определения, соглашения в обозначении, формулировки хорошо известных теорем, общие свойства получаемых решений дифференциальных уравнений и требования, предъявляемые к дифференциальным уравнениям для существования решения. В дальнейшем в диссертации эти моменты опускаются, и лишь подразумевается их наличие в тексте там, где они нужны, чтобы полностью сконцентрироваться на предлагаемых методах и получаемых результатах.

Также в конце главы 1 кратко определены классы исследуемых объектов и представлена модель химического реактора, выбранная для иллюстрации предлагаемых методов стабилизации в рамках всей диссертации.

В главе 2 представлен метод линеаризации математических моделей с наличием запаздывания, названный в рамках диссертации грубым методом линеаризации. Управление для стабилизируемого объекта предлагается строить на линеаризованной модели.

Уже в главе 2 показано, что представленный в ней метод не очень эффективен в некоторых случаях. В главе 2 предлагается другой, более эффективный и практически направленный метод линеаризации исходной модели для построения стабилизирующего управления, названный в рамках диссертации базовым методом линеаризации.

В главе 3 оценивается эффективность управления, построенного на базовой модели линеаризации. Находятся оценки рассогласования между моделями в результате линеаризации. Находится критерий робастности построенного регулятора. Под критерием робастности подразумевается гарантирование, что построенный регулятор успешно справится с задачей стабилизации рассматриваемого объекта.

Также в главе 3 представлен критерий для определения применимости регулятора, построенного на модели грубой линеаризации, для стабилизации рассматриваемой системы с наличием запаздывания.

В этой же главе 3 происходит сопоставление регуляторов, построенных с помощью ранее предложенных методов, производится их сравнение по ряду параметров. Выводится оценка точности метода грубой линеаризации через сравнение получаемых решений обоих методов для одной и той же модели объекта.

В конце главы 3 находятся относительные оценки норм поведения решений исходной системы и линеаризованной с помощью базового метода. В качестве следствия выводится достаточное условие стабилизируемости объекта синтезированным управлением.

В главе 4 рассматривается применение базового метода линеаризации применительно к построению терминального управления объектом с наличием запаздывания. Выводятся условия выполнения задачи dробастного управления исследуемым объектом.

Все построения делаются при условии измеримости состояния системы. Но на практике часто доступен лишь выходной сигнал системы и возникает задача стабилизации объекта с неполной информацией о его состоянии. В главе 5 рассматривается управление по выходному сигналу при неполном измерении состояния объекта. Демонстрируется подход с использованием построения полноразмерного наблюдателя с линейной структурой ' для синтеза стационарного линейного управления. Показывается, что синтезированное управление успешно справляется с задачей стабилизации исходного объекта.

Также находятся относительные оценки норм решений.

Главы разбиты на параграфы, а в некоторых случаях и на подпараграфы, для более наглядного разделения материала.

В конце каждой главы приведены выводы, кратко характеризующие основные результаты, полученные в главе, в частности, какие поставленные для достижения целей работы в рамках диссертации задачи были полностью или частично решены в резюмируемой главе.

Основные результаты диссертационной работы также отдельно освещены в заключении.

За списком цитируемой литературы следует список опубликованных работ автора на тему диссертации.

§ 5.3. Выводы.

В этой главе была решена последняя поставленная в рамках диссертации задача — построение наблюдателя для управления по выходу системы.

По линеаризованной модели' был синтезирован линейный наблюдатель, легко реализуемый в практических задачах. Синтезированное на этом наблюдателе управление практически не изменило качественного поведения объекта. Использованный метод линеаризации отлично справился и при управлении с неполной информацией о векторе состояния объекта.

Для иллюстрации полученных результатов было предоставлено моделирование стабилизации химического реактора при управлении по выходу объекта.

Заключение

.

В диссертационной работе проведен анализ современного состояния проблемы адаптивного и робастного управления нелинейными системами как в российской, так и в международной литературе. Приведен обзор основных подходов и методов адаптивного и робастного управления, предлагаемых в настоящее время для решения задач управления системами с наличием запаздывания как по состоянию, так и по выходу (глава 1). При этом основное внимание уделено линейным или допускающим линеаризацию системам с неопределенностью параметров, в частности — с неизвестной величиной запаздывания.

Целью диссертационной работы являлся синтез робастного управления для нестационарных систем с неизвестной величиной — запаздывания, справляющегося с задачами стабилизации и терминального управления при заданном диапазоне величины запаздывания. Синтезируется синтез регулятора как при полной информации о состоянии системы, так и в случае управления по выходу. При этом ставилась цель создания управления без адаптивного алгоритма и без необходимости оценивания величинынеизвестного запаздывания. В случае управления по выходу системы ставилась цель построения наблюдателя для оценки только состояния системы, без оценивания неизвестных параметров, в частности, величины запаздывания. ;

После анализа существующих методов адаптивного: управления и возможных перспектив развития в этом направлении, в диссертации было решено развивать методы робастного управления, — позволяющие конструировать в практических задачах регуляторы, не требующие нахождение оценок параметров системы, включая величину запаздывания для реализации эффективного управления.

Для достижения поставленных целей в рамках диссертационной работы был построен регулятор, справляющегося с задачами стабилизации и терминального управления при заданном диапазоне величины запаздывания.

Была построена адекватная исходному объекту математическая модель для синтеза управления без знания фактического значения запаздывания. Была найдены структура упрощенной модели и был синтезирован регулятор при неизвестной величине запаздывания. В результате, была достигнута робастность управления.

Для определения адекватности полученной модели исходному объекту была оценена ошибка между решениями построенной модели и исходного объекта под действием синтезированного регулятора.

Для случая управления по выходу объекта была решена задача восстановления вектора состояния с использованием наблюдателя, синтезированного по упрощенной системе, не включающей в себя неизвестные параметры и, в частности, величину запаздывания.

Наиболее значимые результаты были сформулированы в виде теорем.

В диссертационной работе полученные результаты основаны на упрощении моделей объектов до получения линейных математических моделей, для которых уже и строится управление. В рамках работы разработаны методы линеаризации (глава 2) различной точности.

При этом для построенных этими методами управлений найдены критерии их применимости для достижения цели задачи стабилизации (глава.

3).

Также в работе проведен сравнительный анализ разработанных методов и выявление их сильных и слабых сторон и получены оценки поведения норм решений (глава 3).

Кроме того, была исследована возможность применения метода базовой линеаризации для создания терминального управления объектом с наличием запаздывания. Выведены условия выполнения задачи dробастного управления объектом, приведен алгоритм синтеза регулятора и. получены оценки норм решений исходного объекта и линеаризованной модели мажоранты (глава 4).

Также в работе изложены методы построения управления по выходу системы. Построен наблюдатель для метода базовой линеаризации, отличающийся традиционностью практической реализации (глава 5).

В рамках каждого предлагаемого подхода соответствующие результаты проиллюстрированы подходящими по смыслу примерами.

В качестве основной демонстрационной модели использована модель двухэтапного химического реактора. Также была подробно проанализирована модель цепи Чуа, и были представлены способы подавления различных помех, сходных по характеристикам с цепью Чуа.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Адаптивные системы автоматического управления // Под ред. В. Б. Яковлева.- Л., Изд-во Ленинградскою университета, 1984. 202 с.
  2. Г. С., Фомин В. Н. Синтез адаптивных регуляторов на основе метода функций Ляпунова // Автоматика и телемеханика. — 1982. № 6. С. 126—137.
  3. Н.М., Егоров С. В., Кузин Р. Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. -М.: Энергия, 1973. 272 с.
  4. И. В., Блинников А. А., Бобцов А. А., Николаев Н. А. Адаптивная следящая система для нелинейного возмущенного объекта // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 5. С. 6 13
  5. Аналитические самонастраивающиеся системы автоматического управления // Под ред. В. В. Солодовникова. М.: Машиностроение., 1965. — 355 с.
  6. ., Битмид Р., Джонсон К. и др. Устойчивость адаптивных систем. М: Мир, 1989.
  7. .Р., Фрадков А. Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB, СПб.: Наука, 1999.-467 с.
  8. СВ., Бобцов А. А., Кремлев А. С. Компенсация конечномерного квазигармонического возмущения для нелинейного объекта // Известия АН. Теория и системы управления. 2006. № 4. С. 14−21
  9. В.Н., Носов В. Р., Прокопов Б. И. Адаптивное управление. МИЭМ М., 1987. 150 с.
  10. В.Н., Данилина А. Н. Алгоритмическое конструирование систем управления с неполной информацией — МИЭМ М., 1992. 150 с.
  11. В.Н., Неусыпин К. А. Метод компенсации динамических ошибок нестационарных систем // Автоматика и телемеханика. 1992. — № 6. С. 4−17.
  12. В.Н., Данилина А. Н., Грачева С. С. Субоптимальное управление: HL алгоритмы решения задач стабилизации // Теория и системы управления.- 1995.-№ 4.
  13. В.Н. Аналитическое конструирование детерминированных конечномерных систем управления МИЭМ М., 2003. — 160 с.
  14. В.Н., Колмановский В. Б., Носов В. Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высшая школа, 2003. — 615 с.
  15. В.Н. Динамические системы с неполной информацией: Алгоритмическое конструирование. — М.: КомКнига, 2007
  16. В.В. Движение искусственного спутника относительно центра масс. М.: Наука, 1965.-416 с.
  17. В.В. Движение спутника относительно центра масс в гравитационном поле. М.: МГУ, 1975. 308 с.
  18. В.В. О либрации спутника // Сборник «Искусственные спутники Земли». 1959. № 3. М.: АН СССР. С. 13 31
  19. В.А., Небылов А. В. Робастные системы автоматического управления. М.: Наука, 1983. — 240 с.
  20. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975
  21. Бобцов А, А., Мирошник И. В., Динамический алгоритм адаптации нестационарных систем. // Автоматика и телемеханика. № 12. 1999. С. 121 -130
  22. А. А., Лямин А. В. Синтез адаптивного регулятора в задачах с неизвестным периодическим возмущением // Изв. Вузов. Приборостроение. 1998. № 7. С. 9 12
  23. А.А. Робастное управление линейным нестационарным объектом с неизвестными коэффициентами // Современные технологии: сборник научных статей / Под редакцией С. А, Козлова и В. О. Никифорова. СПб.: СПбГИТМО (ТУ), 2002. С. 236 242
  24. В.А., Коган М. М. Синтез робастных регуляторов по выходу на основе частотных условий // Автоматика и Телемеханика. 2002. № 2. С. 133 146.
  25. В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. -М.: Наука. 1987,-230 с.
  26. А.Д. (1996). Курс теории случайных процессов. М.: Наука.
  27. А.А., Рутковский В. Ю. Современное состояние и перспективы развития адаптивных систем // Вопросы кибернетики. Проблемы теории и практики адаптивного управления. Научный совет по кибернетике АН СССР. 1985.-С. 5−48.
  28. В.Д., Санковский Е. А. Самонастраивающиеся системы с моделью. -М.: Энергия, 1974. 79 с.
  29. С.В., Якубович В. А. Адаптивное управление роботом — манипулятором // Автоматика и телемеханика. — 1980. № 9. С. 101 — 111.
  30. Динамика управления роботами // Под ред. Е. И. Юркевича. — М.: Наука, 1984.-440 с.
  31. М.В., Никифоров В. О., Фрадков AJI. Методы адаптивного управления нелинейными объектами по выходу // Автоматика и телемеханика. 1996. № 2. С. 3 33
  32. Н.В., Пятницкий Е. С. Адаптивное управление манипулятором // Автоматика и телемеханика. 1983. — № 2. С. 124. — 134.
  33. С.Д., Рутковский В. Ю., Силаев AJ13. Настраиваемая функциональная работоспособность адаптивных систем с эталонной моделью // Автоматика и телемеханика, 1997. № 6. С. 25 134
  34. В.Я., Шаров С. Н. Расчет и проектирование автоматических систем с нелинейными динамическими звеньями. J1: Машиностроение, 1986.-174 с.
  35. М.М., Неймарк Ю. И. Адаптивное локально-оптимальное управление // Автоматика и телемеханика 1987. — № 8. С. 126 — 136.
  36. М.М. Минимаксный подход к синтезу абсолютно стабилизирующих регуляторов для нелинейных систем Лурье // Автоматика и телемеханика. № 5, 1999
  37. А.А. Аналитическое конструирование нелинейных агрегированных регуляторов по заданной совокупности инвариантных многообразий. I. Скалярное управление // Изв. Вузов СССР. Электротехника. 1987. № 3. С. 100 108
  38. А.А. Синтез самонастраивающихся систем автоматического регулирования с дискретными корректирующими устройствами // Теория и применение дискретных автоматических систем. — М.: Изд-во АН СССР, 1960−1987. С.101 118.
  39. А.А. Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. -М.: Физматгиз. 1963. 468 с.
  40. А.А. Аналитическая форма субоптимального адаптивного управления нелинейными объектами // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1983. — № 2. С. 137 — 145.
  41. А.А. Неклассическая оптимизация и адаптивное оптимальное управление // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1992. — № 6. С. З — 17
  42. А.А., Буков В. Н., Шендрик B.C. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977. -272 с.
  43. Н.Н. К задаче управления с неполной информацией // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1976. — № 2. С. 3 — 7
  44. Р. Оптимальные и адаптивные процессы в системах автоматического регулирования. М.: Наука, 1967. — 379 с.
  45. В.М., Лычак М. М. Синтез оптимальных и адаптивных систем управления. Игровой подход. — Киев: Наукова думка, 1985. — 248 с.
  46. А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1977.-392 с.
  47. П. Теория матриц. М.:Наука, 1982
  48. А.И. Некоторые нелинейные задачи теории автоматического регулирования. М.- Гостехиздат, 1951. — 216с.
  49. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. -М.: Наука, 1991.-432 с.
  50. Г. Н., Соловьева О. Э. Рекуррентное оценивание и идентификация параметров в нелинейных детерминированных системах // Прикладная математика и механика. 1991. — Т. 55. Вып. 1. — С.39 — 47
  51. И.В., Никифоров В. О., Фрадков А. Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами, СПб.: Наука, 2000
  52. А.С., Цыпкин Я. З. Об оптимальных алгоритмах адаптивного управления // Автоматика и телемеханика. -1984. -№ 12. С. 64 77
  53. В.О., Фрадков А. Л. Схемы адаптивного управления с расширенной ошибкой. Обзор // Автоматика и телемеханика. 1994. № 9. С. 3 -22
  54. В.О. Адаптивная стабилизация линейного объекта, подверженного внешним детерминированным возмущениям // Известия РАН. Теория и системы управления. 1997. № 2. С. 103 106
  55. В.О. Нелинейная система управления с компенсацией внешних детерминированных возмущений // Известия АН. Теория и системы управления. 1997. № 4. С. 69 73
  56. В.О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. СПб.: Наука, 2003
  57. В.Р., Прокопов Б. И. Асимптотическая устойчивость в целом самонастраивающихся систем с эталонной моделью // Прикладная математика и механика. -1977. -Т. 41. Вып. 5. С. 850 — 858
  58. . Стохастические дифференциальные уравнения. Введение в теорию и приложения. М.: Изд. Мир. 2003
  59. .В., Соловьев И. Г. О сходимости алгоритмов прямого адаптивного управления при наличии возмущений // Автоматика и телемеханика. -1981. -№ 11.-С. 96−103
  60. А.А. Курс теории автоматического управления. М.: Наука, 1986. 615 с.
  61. А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. — М.: Изд. РФФИ, 1996
  62. И.Г., Фрадков A.JL, Хилл Д. Д. Пассивность и пассификация нелинейных систем. Обзор // Автоматика и телемеханика. 2000, № 3, С. 3 37
  63. .Т., Цыпкин Я. З. Адаптивные алгоритмы оценивания (сходимость, оптимальность, стабильность) // Автоматика и телемеханика. -1979. -№ 3. — С. 71−84
  64. .Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление— М.: Наука, 2002
  65. В.М. Гиперустойчивость автоматических систем. М.:Наука, 1970
  66. Синтез дискретных регуляторов при помощи ЭВМ /В.В. Григорьев, В. Н. Дроздов, В. В. Лаврентьев, А. В, Ушаков. Л.:Машиностроение, 1972
  67. А.А., Фрадков А. Л. Алгоритмы скоростного градиента в задачах адаптивного управления механическими системами // Изв. РАН. Техническая кибернетика. -1993. -№ 2. С. 58−66
  68. Тертычный-Даури В. Ю. Адаптивная механика. -М.: Факториал, 2003. 464 с.
  69. В. Н., Фрадков А. Л., Якубович В. А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1981
  70. А.Л. Адаптивное управление в сложных системах. М.: Наука, 1990. 200 с.
  71. В.А. Электрогидравлический следящий привод. М.: Наука, 1964.232 с.
  72. Чуа Л. О. Генезис схемы Чуа. // Прикладная нелинейная динамика. 1993. -Т.1, № 3−4. С. 4- 16
  73. В.Д. Синтез нелинейных нестационарных систем управления с разнотемповыми процессами. СПб.: Наука 2000
  74. И.Б., Шумский В. М., Овсепян Ф. А. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами. М.: Машиностроение, 1985. -240 с.
  75. Янг Л. Лекции по вариационному исчислению и теории оптимального управления. М.: Мир, 1970
  76. С. Acosta Lua, В. Castillo-Toledo, S. Di Gennaro Nonlinear Output Robust Regulation of Ground Vehicles in Presence of Disturbances and Parameter Uncertainties // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 141 146
  77. Andrievsky B.R., Fradkov A. L, Adaptive Controllers with implicit reference models based on feedback Kalman-Yakubovich lemma // Proc. 3rd IEEE Conf. Control Appl., Glasgow. 1994. P. l 171 1174
  78. Andrievsky B.R., Fradkov A.L. Shunting method for control of homing missiles with uncertain parameters // Proc. 16th IFAC Sympos. Autom. Control in Aerospace. Saint-Petersburg, 2004
  79. Andrievsky B.R., Fradkov A.L., Stotsky A.A. Shunt compensation for indirect sliding-mode adaptive control // Proc 13th IFAC World Congress, San-Francisco, 1996
  80. Arcak M., Kokotovic P. Feasibility conditions for circle criterion design. Systems and Control Letters. 2001. V.42. №.5. P. 405 412
  81. Arcak M., Larsen M., Kokotovic P. Circle and Popov criteria as tools for nonlinear feedback design // Automatica. 2003. V.39. №.4. P 643 650
  82. Arcak M., Larsen M., Kokotovic P. Circle and Popov criteria as tools for nonlinear feedback design // 15th Triennial World Congress of the IFAC. 2002. Barcelona. Spain
  83. Zohra Benayache, Gildas Besan. con and Didier Georges A New Nonlinear Control Methodology for Irrigation Canals Based on a Delayed Input Model // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 2544 2549
  84. Bliman P.-A. Lyapunov-Krasovskii functional and frequency domain: delay-independent absolute stability criteria for delay systems // International Journal of Robust and Nonlinear Control. 2001. № 11. P. 771 788
  85. Bodson M., Douglas S.C. Adaptive algorithms for the rejection of periodic disturbances with unknown frequencies // Automatica. 1997. V. 33. № 12. P. 2213 -2221
  86. Byrnes C.I., Isidori A. Asymptotic stabilization of minimum phase nonlinear systems // IEEE Trans. Automat. Contr. 1991. V.36. № 10. P 1122 1137
  87. Davison E. The robust control of a servomechanism problem for linear time-invariant multivariable systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 1976. V. 21. № 1. P. 35−47
  88. EgartB. Stability of adaptive controllers. N.Y.: Springer-Verlag, 1979
  89. Ali Fuat Ergenc, Hassan Fazelinia, Nejat Olgac Inverting control, a new strategy on time delayed systems // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 13 367- 13 372
  90. Henrique C. Ferreira, Paulo H. Rocha, Roberto M. Sales Nonlinear Hao control and the Hamilton-Jacobi-Isaacs equation // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 188−193
  91. Yantao Feng, Michael Rotkowitz, Brian D. O. Anderson An iterative procedure to solve HJBI equations in nonlinear Hoo control // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 200 205
  92. Feuer A., Morse A.S. Adaptive control of single-input, single-output linear systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1978. V. 23. № 4. P. 557 569
  93. Dirk Fey, Rolf Findeisen, Eric Bullinger Parameter estimation in kinetic reaction models using nonlinear observers facilitated by model extensions // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 313 318
  94. Fradkov A., Hill D. Exponential feedback passivity and stabilizability of nonlinear systems // Automatica. 1998. V.34. №.6. P. 697 703.
  95. Fradkov A.L., Miroshnik I.V., Nikiforov V.O. Nonlinear and adaptive control of complex systems. Kluwer, 1999
  96. Fradkov A.L. Passification of nonsquare linear systems and Yakubovich-Kalman-Popov Lemma // European Journal of Control. 2003. № 6. P. 573 582
  97. Francis D. A. and Wonham W. M. The internal model principle for linear multivariable regulators // Appl. Math. Opt. 1975. V. 2.
  98. Emilia Fridman, Michel Dambrine Control under Quantization, Saturation and Delay: An LMI Approach // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 2787 3792
  99. Ge S.S., Hong F., Lee Т. H. Adaptive neural network control of nonlinear systems with unknown time delays // IEEE Trans. Automat. Contr. 2003. V. 48. № 11. P. 2004−2010
  100. Germani A., Manes С On the existence of the linearizing state-feedback for nonlinear delay systems // Conf. Decision and Control. 2001. P. 4628 4629
  101. Germani A., Manes C, Pepe P. Input-output linearization with delay cancellation for nonlinear delay systems: the problem of the internal stability // International Journal of Robust and Nonlinear Control. 2003. V. 13. № 9. P. 909 937
  102. Gouaisbaut F., Blanco Y., Richard J.P. Robust control of nonlinear time delay system: a sliding mode control design // 5th IF AC Symposium Nonlinear Control Systems. 2001. Russia, Saint-Petersburg
  103. Gu K., Kharitonov V.L., Chen J. Stability of time-delay systems. Boston: Birkhuser, 2003
  104. A. Guiro, A. Iggidr, D. Ngom, H. Toure A Non Linear Observer for a Fishery Model // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 676 681
  105. A. Haidar, Е.К. Boukas Delay-Range-Dependent Exponential Stability of Singular Systems with Multiple Time-Varying Delays // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 271 276
  106. R. Hallouzi M. Verhaegen Persistency of excitation in subspace predictive control // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 11 439 11 444
  107. He Y., Wu M. Absolute stability for multiple delay general Lurie control systems with multiple nonlinearities // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2003. V. 159. P. 241−248
  108. Ryota Hoshino, Yasuchika Mori Self-tuning Continuous-time Generalized Minimum Variance Control // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 5751 -5755
  109. Hsu L., Ortega R., Damm G. A globally convergent frequency estimator // IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. V. 46. P. 967 972
  110. Hua C, Long C, Guan X. Robust stabilization of uncertain dynamic time delay systems with unknown bounds of uncertainties // Amer. Control Conf. 2002. P. 3365−3370
  111. Isidori A. A remark on the problem of semiglobal nonlinear output regulation // IEEE Trans. Automat. Contr. 1997. V.42. № 12. P. 1734 1738 ,
  112. Isidori A. A tool for semi-global stabilization of uncertain non-minimum-phase nonlinear systems via output feedback // IEEE Trans.
  113. Isidori A., Byrnes C.I. Output regulation of nonlinear systems // IEEE Trans. Automat. Contr. 1990. V.35. №.2. P. 131 140
  114. Isidori A. Nonlinear control system. Springer-Verlag, London limited 1995
  115. Jian-Xin Xu, Deqing Huang Initial State Iterative Learning For Final State Control In Motion Systems // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. Ill 116
  116. Gao Jinfeng, Su Hongye, Ji Xiaofii, Chu Jian New Delay-Dependent Criteria for Robust Stability of Uncertain Singular Systems // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 2484 2489
  117. Yuanwei Jing, Na Yu, Zhi Kong, Georgi M. Dimirovski Active Queue Management Algorithm Based on Fuzzy Sliding Model Controller // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 6148 6153
  118. Jonson CD. Accommodation of external disturbances in linear regulator and servomechanism problems // IEEE Transactions on Automatic Control. 1971. V. 16. № 6. P. 635−644
  119. Jih-Gau Juang, Hou-Kai Chiou Hardware Implementation of Aircraft Landing Controller by Evolutionary Computation and DSP // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 170 175
  120. Kanellakopoulos I., Kokotovich P.V., Morse A.S. Systematic design of adaptive controllers for feedback linearizable systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1991. V. 36. P. 1241−1253
  121. Khalil H.K. Adaptive output feedback control of nonlinear systems represented by input-output models // IEEE Trans. Automat. Contr. 1996. Vol.41, № 2. P. 177 188
  122. Young-Joong Kim, Myo-Taeg Lim Hoo Control for Singularly Perturbed Bilinear Systems with Parameter Uncertainties Using Successive Galerkin Approximation // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 206 211
  123. YoungWoo Kim, Tatsuya Kato, Shigeru Okuma, Tatsuya Narikiyo PWARX Trac Network Hybrid Controller based on 0−1 Classification // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. l 17 122
  124. Ernesto Kofman, Fernando Fontenla, Hernan Haimovich, Maria M. Seron Control design with guaranteed ultimate bound for feedback linearizable systems // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 242 247
  125. Kokotovic P., Murat A. Constructive nonlinear control: a historical perspective // Automatica. 2001. V. 37. № 5. P 637 662
  126. Krstic M., Kanellakopoulos I., Kokotovich P.V. Adaptive nonlinear control without overparametrization// Syst. Control Lett. 1992. V. 19. P. 177 185
  127. Krstic M., Kanellakopoulos I., Kokotovic P. Nonlinear and adaptive control design. N. Y.: John Weley and Sons Inc., 1995
  128. Krstic M., Kokotovic P. Adaptive nonlinear output-feedback schemes with Marino-Tomei controller // IEEE Trans. Automat. Contr. 1996. V. 41. № 2. P. 274 -280
  129. Landau I.D. Adaptive control: The model reference approach. N.Y.: Marcel Dekker, 1979
  130. Hege Langjord, Tor Arne Johansen, Sten Roar Snare, Christian Bratli Estimation of electropneumatic clutch actuator load characteristics // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 152 157
  131. Tong Heng Lee, Beibei Ren and Shuzhi Sam Ge Adaptive Neural Control of SISO Time-Delay Nonlinear Systems with Unknown Hysteresis Input // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 248 253
  132. Chen Li-Qun, Liu Yan-Zhu Chen Gong. Chaotic attitude motion of a magnetic rigit spacecraft in a circular orbit near the equatorial plane // Journal of the Franklin Institute. 2002, Vol. 339. P. 121−128
  133. Chen Li-Qun, Liu Yan-Zhu. Chaotic attitude motion of a magnetic rigid spacecraft and its control // Int. J. Non-Linear Mechanics. 2002. Vol. 37. P. 493 -504
  134. Chen Li-Qun, Liu Yan-Zhu. Controlling chaotic attitude motion of spacecraft by the input-output linearization // ZAMM Z. Angew. Math. Mech. 2000. Vol. 80. № 10. P. 701−704
  135. Jie Lian, Georgi M. Dimirovski, Jun Zhao Robust Control of Uncertain Switched Delay Systems: a Sliding Mode Control Design // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 9882 9887
  136. Fang Liu, Min Wu, Yong He, Yi-Cheng Zhou, Ryuichi Yokoyama New Delay-dependent Stability Criteria for T-S Fuzzy Systems with a Time-varying Delay // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 254 258
  137. Zongtao Lu, Wei Lin, Vincenzo Liberatore, Yuanzhang Sun Stability of TCP/AQM Networks Based on A Switched Time-Delay System Modeling // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 6172 6177
  138. C.-Y. Kao On Robustness of Discrete-Time LTI Systems with Varying Time Delays // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 12 336 12 341
  139. Minghao Li, Wuneng Zhou, Huijiao Wang, Yun Chen, Renquan Lu, Hongqian Lu Delay-Dependent Robust Hco Control for Uncertain Stochastic Systems // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 6004 6009
  140. Fernando Lizarralde, Liu Hsu and Ramon R. Costa Adaptive Visual Servoing of Robot Manipulators without Measuring the Image Velocity // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 4108 4113
  141. Lurie A. I., Postnikov V. N. On the stability theory of control systems. Prikl. Mat. i Mekh. 1944. P. 246 248
  142. Lyamin A.V., Shiegin V.V., Bobtsov A. A. Path-following and Adaptation of Wheeled Mobile Robots for Motion Along Unknown Paths. // 29th International Symposium on Robotics. England. 1998. P. 211 214
  143. Giancarlo Marafioti, Robert R. Bitmead, Morten Hovd Model Predictive Control with State Dependent Input Weight: an Application to Underwater Vehicles // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 15 979 15 984
  144. Marino R., Tomei P. Robust adaptive regulation of linear time-varying systems // IEEE Trans. Automat. 2000. Contr. V. 45. P. 1301 1311
  145. Marino R., Tomei P. Global Estimation of n Unknown Frequencies // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V. 47. P. 1324 1328
  146. Marino R., Santosuosso G., Tomei P. Robust adaptive compensation of biased sinusoidal disturbances with unknown frequency // Automatica. 2003. V. 39. № 10. P. 1755−1761
  147. Marino R., Tomei P. Adaptive control of linear time-varying systems // Automatica. 2003. V. 39. P. 651 659
  148. Marino R., Santosuosso G.L. Global Compensation of Unknown Sinusoidal Disturbances for a Class of Nonlinear Nonminimum Phase Systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. V. 50. P. 1816 1822
  149. Ming-Bin Li and Meng Joo Er Channel Equalization Using Dynamic Fuzzy Neural Networks // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 4072 -4077
  150. Miroshnik I.V., Bobtsov A.A. Multivariable Adaptation for Time-Varying System. 5th IF AC Symp. on Adapt. Syst. in Control and Signal Processing. Hungary. Budapest. 1995
  151. Miroshnik I.V., Bobtsov A.A. Stabilization of motions of multi-pendulum systems // 2 International Conf. «Control of Oscillations and Chaos». Saint-Petersburg. 2000. P. 22−25
  152. Mojiri M., Bakhshai A. R. An Adaptive Notch Filter for Frequency Estimation of a Periodic Signal // IEEE Transactions on Automatic Control.- 2004. V. 49. P. 314−318
  153. Monopoli R.V. Model reference adaptive control with an augmented signal // IEEE Trans. Automat. Control. 1974. V. 19. № 5. P. 474 484
  154. Moog C.H., Castro-Linares R., Velasco-Villa M., Marquez-Martines L.A. The disturbance decoupling problem for time delay nonlinear systems // IEEE Trans. Automat. Contr. 2000. V. 45. № 2. P. 305 309
  155. Morse A.S. High-order parameter tuner for the adaptive control of linear and nonlinear systems / eds. A. Isidori and TJ. Tarn, Systems, Models and Feedback: Theory and Applications (P. 339−364) Basel: Birkhauser
  156. Narendra K.S., Annaswamy A.M. Stable Adaptive Systems. Englewood Cliffs. N.J.: Prentice-Hall, 1989
  157. Narendra K.S., Valavani L.S. Stable adaptive controller design direct control // IEEE Trans. Automat. Control. 1978. V. 23. № 4. P. 570 — 583
  158. Nguang S.K. Robust stabilization of a class of time-delay nonlinear systems // IEEE Trans. Automat. Contr. 2000. V. 45. № 4. p. 756 762
  159. Nikiforov V.O. Adaptive compensation of external disturbances // в книге Fradkov A.L., Stotsky A.A. (eds.) Control of Complex systems.- Preprint 125. -Saint-Petersburg. IPME. 1995. P.34 40
  160. Nikiforov V.O. Adaptive servocompensation of input disturbances // 13th IF AC World Congress. San-Francisco. USA. 1996. Vol. K. P. 175 180
  161. Nikiforov V.O. Robust high-order tuner of simplified structure // Automatica. 1999. V. 35. № 8. P. 1409 1415
  162. Nikiforov V.O., Voronov K.V. Nonlinear adaptive controller with integral action // IEEE Trans. Automat. Control. 2001. V. 46. N 12. P. 2035 2037
  163. Toshiki Oguchi, Henk Nijmeijer, Takashi Yamamoto, Thijs Kniknie Synchronization of Four Identical Nonlinear Systems with Time-delay // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 12 153 12 158 '
  164. H. Okajima, T. Asai, S. Kawaji Optimal Velocity Control Method in Path Following Control Problem // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 90−95
  165. S. Olaru, S.-I. Niculescu Predictive control for linear systems with delayed input subject to constraints // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 11 208 11 213
  166. M. Oudghiri, M. Chadli and A. El hajjaji Control and Sensor Fault-Tolerance of Vehicle Lateral Dynamics // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 123 128
  167. M. Oudghiri, M. Chadli and A. El hajjaji Robust Output Hoo Fuzzy Control for Active Fault Tolerant Vehicle Stability // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 129−134
  168. Qian C., Lin W. Output feedback control of a class of nonlinear systems: a nonseparation principle paradigm // IEEE Trans. Automat. Contr. 2002. V. 47. № 10. P. 1710−1715
  169. Qian С, Schrader С. В., Lin W. Global regulation of a class of uncertain nonlinear systems using output feedback // Proc. of American Control Conf. Denver, CO. 2003
  170. Qian C., Lin W. Nonsmooth output feedback stabilization of a class of genuinely nonlinear systems in the plane // IEEE Trans. Automat. Contr. 2003. V. 48. № 10. P. 1824−1829
  171. Jan Rudiger Achim Wagner Essam Badreddin Behavior Based Estimation of Dependability for Autonomous Mobile Systems Using Particle Filter // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 12 799 12 804
  172. G. Sanahuja, P. Garcia, P. Castillo, P. Albertos Control of unstable delayed systems with input saturations and measurement constraints: An electrical cart application // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 259 264
  173. Alexandre Seuret, Christopher Edwards, Sarah K. Spurgeon, Emilia Fridman Robust static output feedback sliding mode control design via an artificial stabilizing delay // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 8654 -8659
  174. Dan Shen, Jose B. Cruz, Jr. Adaptive State Feedback Nash Strategies for Linear Quadratic Discrete-Time Games // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 15 433 15 438
  175. Carlos E. de Souza, Daniel F. Coutinho Delay-Dependent Regional Stability of a Class of Uncertain Nonlinear State-Delayed Systems // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 265 270
  176. Spong M.W., Vidyasagar M. Robot dynamics and control. New York: Wiley, 1989
  177. Haiqin Sun, Kanjian Zhang, Lei Guo PI Tracking Control with Mixed H2 and Hoo Performance of Descriptor Time Delay System for Output PDFs Based on B-Spline Neural Networks // 17th IF AC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 11 226- 11 231
  178. G.J. Sutton and R.R. Bitmead Experiences with model predictive control applied to a nonlinear constrained submarine. In 37th IEEE CDC. Tampa, Florida: USA, 1998
  179. Etienne Tarnowski Overview of potential evolutions of technologies applied in commercial transport airplanes // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea'. 2008. P. 7−21
  180. S. Touzeau and J.-L. Gouze. On the stock-recruitment relationships in fish population models. Environmental Modeling and Assessment, 1998, P. 87−93
  181. Tsakalis K. S., Ioannou P.A. Adaptive control of linear time-varying plants // Automatica. 1987. V. 23. №. 4. P. 459 468
  182. Tsakalis K. S., Ioarmou P. A. Adaptive control of linear time-varying plants: A new model reference controller structure // IEEE Trans. Automat. Contr. 1989. V. 34. P. 1038−1047
  183. Tsakalis K. S., Ioannou P. A. A new indirect adaptive control scheme for time-varying plants // IEEE Trans. Automat. Contr. 1990. V. 35. P. 697 705
  184. Tsakalis K. S., Ioannou P.A. Linear time varying systems: control and adaptation. Upper Saddle River. NJ: Prentice-Hall, 1993
  185. Tsinias J. A theorem on global stabilization of nonlinear systems by linear feedback// Syst. Control Lett. 1991. V. 17. № 5. P. 357 362
  186. Veeravasantarao D, Ajay S, Premkumar P, Laxmidhar Behera Adaptive Active Noise Control Schemes for Headset Applications // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 7550 7555
  187. Yijing Wang, Xianbo Yan, Zhiqiang Zuo, Huimin Zhao, Guoshan Zhang Improved Delay-Dependent Stability for a Class of Linear Systems with Time-Varying Delay and Nonlinear Perturbations // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 2478 2483
  188. Yijing Wang, Zhenxian Yao, Zhiqiang Zuo, Huimin Zhao, Guoshan Zhang Robust Stabilizability of Switched Linear Time-Delay Systems with Polytopic Uncertainties // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 7648 7653
  189. Xinjiang Wei, Huifeng Zhang, Lei Guo Composite Disturbance-Observer-Based Control and Terminal Sliding Mode Control for Uncertain Structural Systems // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 5915 5920
  190. Xia X. Global Frequency Estimation Using Adaptive Identifiers // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V. 47. P. 1188 1193
  191. Yaprak Yalcin, Leyla Goren-Sumer Disturbance Attenuation in Hamiltonian Systems via Direct Discrete-Time Design // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 194- 199
  192. Liu Yan-Zhu, Yu Hong-Jie, Chen Li-Qun. Chaotic attitude motion and its control of spacecraft in elliptic orbit and geomagnetic field // Acta astronautica. 2004. Vol. 50. P. 487−494
  193. Xiaoguang Yang, Qingling Zhang, Jing Xin, Xiaodong Duan, Yichun An Fuzzy Guaranteed Cost Control for Fuzzy Time Delay Systems // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 5992 5997
  194. Zhichun Yang, Yiguang Hong Stability of Hybrid Impulsive Systems With Time Delays and Stochastic Effects // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 5933- 5938
  195. Yutaka Yamamoto Minimal Representations for Delay Systems // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 1249 1254
  196. Jiangfeng Zhang and Xiaohua Xia Identifiability Problems of Time-delay HIV Models // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 283 288
  197. Zang Z., Bitmead R. R. Transient bounds for adaptive control systems // IEEE Trans. Automat. Contr. 1994. V. 39. P. 171 175
  198. Weicun Zhang, Xiaoli Li, Jin Young Choi A Unified Analysis of Switching Multiple Model Adaptive Control Virtual Equivalent System Approach // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 14 403 — 14 408
  199. Zhang Y., Fidan В., Ioannou P.A. Backstepping control of linear time-varying systems with known and unknown parameters // IEEE Trans. Automat. Contr. 2003. V. 48. № 11. P. 1908 1925
  200. Maiying Zhong, Shuai Yuan, Yunxia Liu Nonlinear Hoo synchronization for Lur’e systems using time-delay feedback control // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 6010 6014
  201. Jing Zhou, Wei Wang, Changyun Wen Adaptive Backstepping Control of Uncertain Systems with Unknown Input Time-Delay // 17th IFAC World Congress. Seoul, Korea. 2008. P. 13 361 13 366
  202. С.Ф. Нахождение неизвестных постоянных параметров объекта адаптивного наблюдателя, Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. -М: МИЭМ, 2004
  203. С.Ф. Идентификация параметров объекта адаптивного наблюдателя, «Новые информационные технологии». Тезисы докладов XII Международной студенческой школы-семинара. —М: МИЭМ, 2004
  204. С.Ф. Решение задачи оптимизации процесса, описываемого интегральной динамической моделью с неизвестным запаздыванием, Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. -М: МИЭМ, 2005
  205. С.Ф. Обратная задача робастного управления: определение максимальных параметрических возмущений и области начальных условий, Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. -М: МИЭМ, 2006
  206. С.Ф. Робастность систем автоматического управления в условиях хаоса, Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. -М: МИЭМ, 2007
  207. С.Ф. Построение релейной системы автоматического управления гистерезисом, Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. -М: МИЭМ, 2007
  208. С.Ф. Робастное управление неопределенным объектом, Международная конференция «Дифференциальные уравнения и топология». Тезисы докладов. -М: Издательский отдел факультета ВМиК МГУ имени Ломоносова, 2008
  209. С.Ф. Робастное управление неопределенной нелинейной системой, Вестник Российского университета дружбы народов, серия «Инженерные исследования (информационные технологии и управление)». -М: ИПК РАН, 2008, № 4
  210. С.Ф. Робастное правление нелинейным объектом в условиях запаздывания, Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. —М: МИЭМ, 2009
  211. С.Ф. Наблюдатель с линеаризованной структурой для неопределенных объектов с запаздыванием, Изв. РАН. ТиСУ, 2010, № 1 (принята в печать)
Заполнить форму текущей работой

На отлично!