Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Математическое моделирование электромеханических систем горных машин на основе идентификации динамических характеристик

Диссертация: Математическое моделирование электромеханических систем горных машин на основе идентификации динамических характеристик
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

НАУЧНОЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ РАБОТЫ состоит: в разработке теории синтеза моделей ЭМС горных машин на основе спектрального представления импульсной переходной характеристики в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмитаустановлении взаимосвязи между параметрами спектральной модели ИПХ ЭМС и параметрами… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 1. 1. Виды математических моделей электромеханических систем
    • 1. 2. Обоснование применения аппарата спектральных разложений для разработки моделей электромеханических систем горных машин
    • 1. 3. Цели и задачи исследования
  • Глава 2. СИНТЕЗ ПРОЕКЦИОННЫХ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ОБОЛОЧЕК НА ОСНОВЕ КЛАССИЧЕСКИХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ МНОГОЧЛЕНОВ
    • 2. 1. Синтез преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра
    • 2. 2. Синтез преобразованных обобщенных ортонормированных функций Якоби
    • 2. 3. Синтез преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лагерра
    • 2. 4. Синтез преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Эрмита
  • Выводы по главе 2
  • Глава 3. АНАЛИЗ ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДОВ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЛЯ СИНТЕЗА ОРТОГОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ГОРНЫХ МАШИН
    • 3. 1. Общие положения по спектральным моделям ИПХ ЭМС в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций
    • 3. 2. Оценка достоверности спектральных моделей ИПХ ЭМС в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ор- 64 тонормированных функций
    • 3. 3. Спектральные модели ИПХ ЭМС в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра
    • 3. 4. Спектральные модели ИПХ ЭМС в базисах синтезированных, преобразованных обобщенных ортонормированных функций Якоби
    • 3. 5. Спектральные модели ИПХ ЭМС в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лагерра
    • 3. 6. Спектральные модели ИПХ ЭМС в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций
  • Чебышёва-Эрмита
  • Выводы по главе 3
  • Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ ОРТОГОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ГОРНЫХ МАШИН
    • 4. 1. Синтез и исследование ортогональных моделей одномассовых 99 электромеханических систем горных машин
    • 4. 2. Синтез и исследование ортогональных моделей двухмассовых электромеханических систем горных машин

    4.3. Обоснование модельно-проекционных и функциональных оболочек на основе синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций для классов ЭМС горных машин, характеризующихся различной степенью колебательности

    Выводы по главе 4.

    Глава 5. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МЕТОДОВ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЛЯ СИНТЕЗА ОРТОГОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ГОРНЫХ МАШИН

    5.1. Взаимосвязь между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Чебышёва-Лежандра и параметрами её операторной модели.

    5.2. Взаимосвязь между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Якоби и параметрами её операторной модели.

    5.3. Взаимосвязь между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Чебышёва-Лагерра и параметрами её операторной модели.

    5.4. Взаимосвязь между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Чебышёва-Эрмита и параметрами её операторной модели.

    5.5. Определение взаимосвязи между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисах СПООФ и параметрами трансцендентной операторной модели.

    5.5.1. Определение взаимосвязи между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Чебышёва-Лежандра и параметрами трансцендентной операторной модели.

    5.5.2. Определение взаимосвязи между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Чебышёва-Якоби и параметрами трансцендентной операторной модели.

    5.5.3. Определение взаимосвязи между компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС в базисе СПООФ Чебышёва-Лагерра, Че-бышева-Эрмита и параметрами трансцендентной операторной модели.

    Выводы по главе 5.

    Глава в

    КОНСТРУИРОВАНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОМЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ГОРНЫХ МАШИН В БАЗСИСАХ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ПРЕОБРАЗОВАННЫХ ОБОБЩЕННЫХ ОРТОНОР-МИРОВАННЫХ ФУНКЦИЙ

    6.1. Конструирование спектральных моделей линейных систем на основе структурных преобразований.

    6.2. Конструирование и декомпозиция электромеханических систем на основе спектральных моделей при использовании СПООФ Чебышёва-Лежандра.

    6.3. Конструирование и декомпозиция электромеханических систем на основе спектральных моделей при использовании СПООФ Якоби.

    6.4. Конструирование и декомпозиция электромеханических систем на основе спектральных моделей при использовании СПООФ Чебышёва-Лагерра.

    6.5. Конструирование и декомпозиция электромеханических систем на основе спектральных моделей при использовании СПООФ Чебышёва-Эрмита.

    Выводы по главе 6.

    Глава 7. СИНТЕЗ ОРТОГОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ГОРНЫХ МАШИН НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

    7.1. Обоснование методов синтеза ортогональных моделей ЭМС горных машин по критерию вида и характера нагрузок.

    7.2. Синтез ортогональных моделей ЭМС машин, осуществляющих механическое разрушение горных пород.

    7.3. Синтез ортогональных моделей ЭМС машин и механизмов при детерминированных управляющих и возмущающих воздействиях

    Выводы по главе 7.

Математическое моделирование электромеханических систем горных машин на основе идентификации динамических характеристик (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Мировые тенденции развития электромеханического оборудования предприятий горнопромышленного комплекса на современном этапе характеризуются устойчивым ростом энерговооруженности. Установленная мощность электродвигательных устройств современных очистных комбайнов известных фирм-производителей — «Джой» (США), «Андерсон» (Великобритания) — составляет 1,2 МВт, а забойных конвейерных установок — 1,5−2 МВт. Этим обеспечивается достижение высоких технико-экономических показателей эксплуатации горной техники. Увеличение мощности электродвигательных устройств электромеханического оборудования наряду со значительным числом специфических особенностей эксплуатации определяет особые требования к современным электромеханическим системам на всех стадиях жизненного цикла, в том числе на этапах разработки и анализа их динамических характеристик.

Известные в настоящее время методы анализа большинства классов электромеханических систем (ЭМС) в зависимости от формы математического описания можно разделить на четыре основные группы: методы на основе аппарата дифференциальных и разностных уравнений (линейных и нелинейных) — методы, основанные на аппарате интегральных уравнений и соответствующих им дискретных аналогов для цифровых системметоды, основанные на анализе с помощью интегральных преобразований, из которых наиболее часто используются преобразования Лапласа и Фурьеметоды, основанные на спектральных формах представления математических моделей. Характеристиками таких систем являются соответственно дифференциальные операторы, импульсные переходные характеристики (ИПХ) (ядра интегральных уравнений), передаточные функции (комплексные частотные характеристики), спектральные характеристики относительно выбранных или синтезирощ ванных базисных функций разложения.

Современные ЭМС горных машин представляют собой сложную многокомпонентную совокупность взаимодействующих подсистем и элементов различной природы. Динамические характеристики ЭМС большинства горных машин под воздействием внешних факторов приобретают свойства изменчивости, что в значительной степени определяется условиями эксплуатации оборудования, характером нагрузок в ЭМС, а также специфическими свойствами технологических процессов работы оборудования. В то же время исследователи и разработчики ЭМС и систем управления ими должны быть обеспечены достоверными данными о динамических характеристиках ЭМС.

Таким образом, научное обоснование нового математического и алгоритмического обеспечения для разработки нового класса математических моделей ЭМС горных машин является актуальной научной проблемой.

ЦЕЛЬЮ РАБОТЫ является научное обоснование методов и алгоритмов идентификации импульсных переходных характеристик ЭМС горных машин на основе выявленных закономерностей формирования спектральных моделей импульсных переходных характеристик в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций.

ОСНОВНАЯ ИДЕЯ РАБОТЫ состоит в использовании синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций (СПООФ) Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита в качестве модельно-проекционных и функциональных оболочек для формирования спектральных моделей импульсных переходных характеристик ЭМС.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ. Для решения поставленных задач в работе использованы методы линейной алгебры, теория ортогональных многочленов, теория идентификации математических моделей, теория спектрального оценивания, методы стохастического анализа и математического моделирования.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Синтезированные преобразованные обобщенные ортонормировэнные функции Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва.

Эрмита образуют модельно-проекционные и функциональные оболочки, в базисе которых ортогональные спектральные разложения импульсных переходных характеристик физически реализуемых и абсолютно устойчивых ЭМС горных машин определяют новый класс достоверных математических моделей.

2. Условия предпочтения и выбора модельно-проекционных и функциональных оболочек на основе синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебы-шёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита для классов ЭМС горных машин, характеризующихся различной степенью колебательности, определяются с использованием количественной оценки достоверности модели, а также фактора ее структурной сложности.

3. Информация о структуре операторной модели ЭМС (компонентов ЭМС) позволяет синтезировать спектральные модели импульсной переходной характеристики ЭМС (компонентов ЭМС) максимальной точности и минимальной размерности на основе выявленных закономерностей, отражающих взаимосвязь между параметрами операторной модели ЭМС (компонентов ЭМС) и коэффициентами спектрального разложения импульсной переходной характеристики ЭМС (компонентов ЭМС), в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита.

4. Методология конструирования и декомпозиции спектральных моделей импульсных переходных характеристик ЭМС в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита основывается на определении взаимосвязи между коэффициентами спектрального разложения импульсной переходной характеристики отдельных компонентов и системы в целом при различных соединениях.

5. Спектральное представление корреляционных функций в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита позволяет формировать ортогональные модели ЭМС классов горных машин, характеризующихся случайным характером нагрузок.

ОБОСНОВАННОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ НАУЧНЫХ ПОЛОЖЕНИЙ, ВЫВОДОВ И РЕКОМЕНДАЦИЙ подтверждаются:

• сопоставимостью полученных результатов с данными экспериментальных исследований;

• достижением высоких показателей достоверности модели (минимальные значения квадрата нормированной дисперсии модели импульсной переходной характеристики достигают 3−5% при построении моделей на основе данных экспериментальных исследований и 0,01−0,5% при построении моделей на основе теоретических ИПХ);

• проведением проверки адекватности новых математических моделей ЭМС другим классам подобных моделей;

• сопоставимостью с результатами исследований, проведенных другими учеными.

НОВИЗНА РАБОТЫ заключается в следующем:

• впервые использованы синтезированные преобразованные обобщенные ортонормированные функции Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита в качестве модельно-проекционных и функциональных оболочек для формирования спектральных моделей импульсных переходных характеристик физически реализуемых и абсолютно устойчивых ЭМС горных машин;

• разработан принципиально новый подход в построении моделей ЭМС горных машин, основанный на спектральном представлении динамических характеристик в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций и на вскрытии взаимосвязи с другими классами моделей ЭМС, а также учитывающий специфику формирования нагрузок на исполнительном органеразработана методология конструирования и декомпозиции моделей ЭМС, учитывающая взаимосвязь между параметрами спектральной модели импульсной переходной характеристики ЭМС, отдельных ее компонентов и системы в целомвыявлены закономерности для определения параметров операторных моделей ЭМС (компонентов ЭМС) в зависимости от коэффициентов спектрального разложения импульсной переходной характеристики ЭМС (компонентов ЭМС) в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмита.

НАУЧНОЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ РАБОТЫ состоит: в разработке теории синтеза моделей ЭМС горных машин на основе спектрального представления импульсной переходной характеристики в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмитаустановлении взаимосвязи между параметрами спектральной модели ИПХ ЭМС и параметрами операторной модели ЭМС при использовании в качестве базисных синтезированных, преобразованных обобщенных ортонормированных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Чебышёва-Эрмитаразработке ортогональных моделей некоторых классов ЭМС горных машинразработке методологии конструирования и декомпозиции моделей при спектральном представлении импульсной переходной характеристики ЭМСразработке математического и алгоритмического обеспечения, необходимого для построения ортогональных моделей ЭМС горных машин, на основе спектрального представления импульсной переходной характеристики в базисах синтезированных преобразованных обобщенных ортонормии рованных функций Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра, Че-бышёва-Эрмита;

• разработке методики определения динамических характеристик и параметров электромеханических систем проходческих машин на основе данных экспериментальных исследований, утвержденных ЦНИИподземмаш.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные результаты работы были представлены на V Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (2004, Весенне-летняя сессия — Кисловодск), IV Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (2003, Весенне-летняя сессия — ПетрозаводскОсенняя сессия — Сочи), и IX и X Международных научных конференциях «Проблемы автоматизированного электропривода» (2002, 2003, Харьков, Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт), Международной научной конференции «Электромеханические и электромагнитные преобразователи энергии и управляемые электромеханические системы» (2003, Екатеринбург, Уральский государственный технический университет (УПИ)), II Международной научно-практической конференции «Технологическая системотехника» (2003, Тула, Тульский государственный университет), III Международной научно-практической конференции «Кибернетика и технологии XXI века» (2002, Воронеж), Международном симпозиуме «Горная техника на пороге XXI века» (1996, МГГУ), Научно-практическом семинаре с международным участием «Проблема повышения надежности, уровня безаварийности эксплуатации электротехнических и электромеханических систем, комплексов, оборудования горнопромышленных предприятий (1993, Москва, МГГУ), I Международной конференции «Современные проблемы машиностроения и приборостроения» (2002, Томск, Томский политехнический университет), IV Международной научно-технической конференции «Динамика систем, механизмов и машин» (2002, Омск, Омский государственный технический университет), III и IV Всероссийской научно-технической конференции «Измерения, автоматизация и моделирование в промышленности и научных исследованиях» (2002, 2003, Бийск, Алтайский государственный технический университет, Бийский технологический институт), II Международной конференции «Проблемы механики современных машин» (2003, Улан-Удэ, ВосточноСибирский государственный технологический университет, Научный совет РАН по проблемам машиноведения и технологических процессов, Институт машиноведения РАН им. А.А. Благонравова), международных форумах «Неделя горняка» (1994;2001, Москва, МГГУ), Международной научно-практической конференции, посвященной 75-летию Института горного дела им. А. А. Скочинского (2002, Люберцы), III и IV научно-практических конференциях «Интелектуальные электромеханические устройства, системы и комплексы"(2002, 2003), III и IV научно-практических конференциях «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики (2002, 2003), III Научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства» (2003), III Научно-практической конференции «Современные энергетические системы и комплексы и управление ими» (2003, Новочеркасск, Южно-Российский государственный технический университет (НПИ)), Forth International Symposium MINING and ENVIRONMENTAL PROTECTION (2003, Beograd, Yugoslavia).

ПУБЛИКАЦИИ. По материалам диссертационного исследования опубликовано более 70 работ, в том числе 27 публикаций в изданиях, рекомендованных ВАК.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, 7 глав, заключениясодержит список литературы из 310 наименований, 72 рисунка, 27 таблиц и приложения.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 7.

1. Для построения ортогональных моделей ЭМС горных машин могут быть успешно использованы данные экспериментальных исследований. Моделирование ИПХ ЭМС горных машин с учетом динамических свойств ЭМС и нагрузок в них позволяет осуществить решение задач определения оптимальных параметров элементов ЭМС, синтеза систем и алгоритмов управления ЭМС в различных режимах работы, разработки методов и средств снижения неравномерности нагрузок в ЭМС в рабочих режимах работы механизма и др.

2. В связи с тем, что эксплуатация горных машин осложняется ограниченной мощностью системы электроснабжения, режимом работы электропривода, характеризуемым как повторно-кратковременный с частыми пусками, наличием упругих элементов, математические модели ЭМС горных машин режущего типа должны учитывать конструкционные свойства и технологические особенности эксплуатации оборудования.

3. Экспериментальные исследования динамических характеристик ЭМС горных машин, осуществляющих механическое разрушение горных пород в массиве, в реальных условиях подразумевали измерения координат в различных технологических условиях и режимах работы машины. С точки зрения метрологической фиксации наиболее удобной координатой является активная мощность, потребляемая электроприводом машины, которая характеризуется как стационарная случайная величина, обладающая эргодическим свойством.

Корреляционные функции как результат обработки экспериментальных исследований измеряемых координат ЭМС не всегда удобны для математического описания модели, поэтому разработана методика, позволяющая идентифицировать оператор (передаточной функции) электромеханической системы горной машины режущего типа — очистного или проходческого комбайна. Методика основана на выборе в качестве выходных координат наблюдаемой ЭМС очистного комбайна мгновенного значения потребляемой активной мощности и на выполнении условия возможности измерения (наблюдения) управляющего воздействия, обусловливающего изменение выходных координат.

4. Анализ ортогональной спектральной модели корреляционной функции ЭМС горной машины при условии соблюдения установленных ограничениях в модельных спектральных суммах показал следующее. Определение спектральных моделей ЭМС (ИПХ и корреляционных функций) сводится к решению систем уравнений, формирование которых осуществляется в зависимости от вида СПООФ. Устойчивость решения систем уравнений определяется выбором параметров СПООФ и размерностью используемых для спектральных моделей динамических характеристик.

5. Анализ процедуры непараметрической идентификации показал, что при использовании второго и третьего порядков на базе СПООФ Чебышёва-Лагерра значение квадрата нормированной дисперсии достигает величины 0,15. Эта величину можно считать приемлемой для построения модели при наличии измерительных помех. Дальнейшее увеличение порядка функционала не приводит к значительному снижению КНД. При построении ортогональных моделей на основе данных экспериментальных исследований устанавливается предельное значение квадрата нормированной дисперсии <�тПре^н (Ь), величина которого обусловливается наличием погрешности измерений и наличием дополнительных преобразований для формирования экспериментальной ИПХ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Диссертация представляет собой законченную научно-квалификационную работу, в которой разработаны теоретические положения, совокупность которых обеспечивает решение крупной научной проблемы математического моделирования электромеханических систем горных машин на основе идентификации их динамических характеристик. На основании выполненных автором исследований создано математическое и алгоритмическое обеспечение, научно обоснованные подходы к формированию моделей импульсной переходной характеристики (ИПХ) электромеханических систем (ЭМС), базирующиеся на использовании синтезированных преобразованных обобщенных ортонормированных функций (СПООФ) Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра и Чебышёва-Эрмита в качестве модельно-проекционных и функциональных оболочек.

Основные научные выводы и рекомендации, полученные лично автором, заключаются в следующем:

1. Использование СПООФ Чебышёва-Лежандра, Якоби, Чебышёва-Лагерра и Чебышёва-Эрмита в качестве проекционно-модельных и функциональных оболочек, в базисе которых осуществляются ортогональные спектральные разложения ИПХ, позволяет формировать новый класс достоверных математических моделей физически реализуемых и абсолютно устойчивых ЭМС горных машин.

2. Зависимости квадрата нормированной дисперсии модели ИПХ ЭМС от значения масштабных параметров для ЭМС, характеризующихся различной степенью колебательности, имеют минимальные значения. Это позволяет определять оптимальное значение масштабных параметров по критерию минимума квадрата нормированной дисперсии для фиксированного порядка используемых СПООФ.

3. Зависимости квадрата нормированной дисперсии модели ИПХ ЭМС от масштабных параметров характеризуются наличием интервала значений масштабных параметров, при которых величина квадрата нормированной дисперсии модели ИПХ ЭМС изменяется незначительно и достаточна для определения достоверных моделей. Ширина интервала значений масштабных параметров достоверных моделей ИПХ ЭМС зависит от вида СПООФ и порядка модели.

4. Анализ эффективности использования тех или иных СПООФ для построения спектральных моделей ИПХ ЭМС и количественная оценка их достоверности при различных показателях колебательности показали, что СПООФ Чебышёва-Эрмита и Чебышёва-Лежандра являются наиболее предпочтительными для обеспечения высокой точности спектральных моделей. Выявленные зависимости составляют основу методики обоснования порядка непараметрической модели ИПХ ЭМС в базисах СПООФ, обладающих свойствами колебательности.

Обоснование той или иной системы СПООФ для построения непараметрических моделей должно базироваться на критериях, характеризующих структурную сложность создаваемой модели, где наиболее простыми являются модели на основе СПООФ Чебышёва-Лежандра и Чебышёва-Лагерра.

5. Выявлены закономерности, отражающие взаимосвязь параметров операторных моделей ЭМС и коэффициентов спектрального разложения ИПХ ЭМС в базисах рассмотренных функций. Информация о структуре операторной модели ЭМС позволяет синтезировать спектральные модели ИПХ ЭМС максимальной точности и минимальной размерности.

6. При формировании спектральных моделей ИПХ ЭМС, полученных на основе данных экспериментальных исследований, наличие измерительных помех и дополнительных преобразований для получения значений ИПХ приводит к необходимости учета предельного значения квадрата нормированной дисперсии восстановленной ИПХ, снижение величины которого при построении непараметрической модели не обеспечивается путем увеличения порядка модели.

7. Выявлены особенности определения взаимосвязи между коэффициентами разложения ИПХ ЭМС и параметрами операторной модели при наличии в ЭМС элементов с запаздыванием, заключающиеся в необходимости при порядке характеристического уравнения выше первого совместного решения СЛАУ. Определен порядок отбора численных решений и условия получения общего решения.

8. Выявленная взаимосвязь между коэффициентами спектрального разложения импульсной переходной характеристики в базисах СПООФ отдельных компонентов и системы в целом при различных соединениях позволяет решать задачи конструирования и декомпозиции в классе разрабатываемых моделей.

9. Основу методики построения модели ИПХ электромеханической системы горной машины режущего типа составляет выявленная взаимосвязь между коэффициентами разложения в базисах СПООФ корреляционных функций измеряемых координат и компонентами спектральной модели ИПХ ЭМС горной машины.

Таким образом, впервые разработан принципиально новый подход к построению моделей ЭМС горных машин, основанный на спектральном представлении динамических характеристик в базисах СПООФ, учитывающий специфику формирования нагрузок на исполнительном органе горных машин режущего типа, что позволяет определять оптимальные параметры ЭМС, осуществлять синтез систем и алгоритмов управления ЭМС при различных операционных режимах, разрабатывать методы и средства снижения неравномерности нагрузок в ЭМС на всех стадиях эксплуатации горных машин.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированные электроприводы. /Под ред. Н. Ф. Ильинского, М. Г. Юнькова. -М.: Энергоатомиздат, 1990.
  2. Адаптивные системы идентификации. / Под ред. В. И. Косткжа. -Киев: Техника, 1975.
  3. Н.М., Егоров С. В., Кузин Р. Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. -М.: Энергия, 1973.
  4. Н.М., Глазков В. И., Горинов В. В. и др. Аппаратура для статистического анализа динамических характеристик сложных объектов. Идентификация и аппаратура для статистических исследований. -М.: Наука, 1970.
  5. Н.М., Дейч А. М. Методы определения динамических характеристик нелинейных объектов (обзор).// Автоматика и телемеханика. № 6,1968.
  6. М.А., Солодовников А. И. Применение вторичных ортогональных преобразований в задаче классификации сигналов. // Известия вузов. Приборостроение. -№ 5, 1982, с.3−7.
  7. Г. Проблемы сходимости ортогональных рядов. М.: ИЛ 1963.
  8. С.А., Зайцева И. С., Райбман Н. С. и др. Типовые линейные модели объектов управления. / Под ред. Н. С. Райбмана. М.: Энергоатомиздат, 1983.
  9. А.И. Устойчивое решение уравнения Винера-Хопфа в частотной области на основе принципа сложности. // Известия вузов. Приборостроение. -№ 11, 1982, с.27−33.
  10. Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М.: Наука, 1965.
  11. П.Ахмед Н., Рао К. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов/ Пер. с англ. М.:Связь, 1980.
  12. В.М., Григорьева Н. С. Ортогональные разложения и метод Фурье. Л.: Издательство ЛГУ, 1983.
  13. Г. И., Гавриков А. С. Частотный анализ нагрузки привода комбайна КШ1КГУ// Горные машины и автоматика. 1971, № 7, с.7−8.
  14. Г. И. Статистические характеристики нагрузки электропривода выемочного комбайна// Электротехника. -1981, № 2, с.43−46.
  15. Г. И., Колесников Е. Б., Ребенков Е. С. Исследование режима частотного пуска асинхронного электропривода горных ма-шин//извести вузов. Электротехника. 1993, № 1, с.92−97.
  16. В.М. Аппроксимативные свойства рядов Фурье по ортогональным полиномам.// Успехи математических наук. т. 23, вып. 4(202), 1978, с. 51−106.
  17. А.В., Будилов М. В. Идентификация многомассовых нелинейных электромеханических систем// Известия вузов. Электромеханика, 1985. № 3, с.-5−13.
  18. А.В., Новиков В. А., Соколовский Г. Г. Управление электроприводами. -Л.: Энергоиздат, 1982.
  19. А.В., Постников Ю. В. Примеры расчета автоматизированного электропривода на ЭВМ. Л.: Энергоатомиздат, 1990.
  20. С.А. Таблицы нормированных присоединенных многочленов Лежандра. М.: Изд. АН СССР, 1956
  21. Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных сигналов. -М.: Мир, 1971.
  22. В.А. Проблемы развития систем автоматического управления// Известия вузов. Приборостроение. № 11, 1982, с. 20−26.
  23. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического управления. М.: Наука, 1975.
  24. А.А., Загашвили Ю. В., Маркелов А. С. Методы и средства идентификации динамических объектов. Д.: Энергоатомиздат, 1989.
  25. А.А., Загашвили Ю. В. Аналитический метод построения таблиц типовой идентификации// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. -№ 4, 1980, с. 214.
  26. А.А., Маркелов А. С. Статистическая идентификация нелинейных систем при ортогональном представлении их оператора.// Известия вузов. Приборостроение. -№ 5, 1984, с. 28−36.
  27. А.А., Маркелов А. С., Крутицкий А. Ю. Оптимизация процедуры идентификации линейных систем при представлении их оператора рядом Лагерра.// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. № 3, 1984, с. 182.
  28. А.А., Титенко Н. А. Идентификация САУ с использованием разложения импульсной переходной характеристики по функциям Уол-ша// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. № 1, 1988, с. 183−187.
  29. А.П. Основы динамики механизмов с переменной массой. -М.: Наука, 1967.
  30. З.И. Определители и матрицы. М.: Наука, ГРФМЛ, 1988.
  31. Ю.А., Соколовский Г. Г. Автоматизированный электропривод с упругими связями. Л.: Энергоатомиздат, 1992.
  32. Ю.А., Поляхов Н. Д., Путов В. В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. Л.: Энергоатомиздат, 1984.
  33. Ю.А., Суворов Г. А. Методы исследования динамики сложных систем электропривода. Л.: Энергия, 1966.
  34. Ю.А., Суворов Г. А., Шестаков Ю. С. Экспериментальное определение параметров автоматизированных электроприводов. Л.: Энергия, 1969.
  35. И.В. Синтез асимптотического идентификатора сопротивления якоря электропривода постоянного тока.// Известия вузов. Электромеханика. 1991, № 2, с.58−61
  36. В.Г. Критерий устойчивости электромеханических систем с дискретным управлением// Электротехника. 1997, № 8, с. 43−46.
  37. А.Г. Характеристики систем с распределенными параметрами. М.: Наука, 1979.
  38. А.А., Солодовников А. И. Экспериментальное определение частотных характеристик автоматических систем. М.: Госэнергоиздат, 1963.
  39. Г. И., Тараторин А. М. Восстановление изображений. М.: Радио и связь, 1086.
  40. В.В., Агеев A.JI. Некорректные задачи с априорной информацией. Екатеринбург: Наука, 1993.
  41. Р.Ш. К вопросу о применении интегральных уравнений для синтеза модели электрической цепи.//Известия вузов. Электромеханика. -№ 4, — 1990.-с. 13−20.
  42. А.Ф., Сизиков B.C. Методы решения интегральных уравнений с программами на ЭВМ. Киев: Наукова думка, 1978.
  43. B.JI. Динамика машинных агрегатов. М.: Машиностроение, 1969.
  44. Вейц B. JL, Кочура А. Е., Мартыненко А. М. Динамические расчеты приводов машин. Л.: Машиностроение, 1971.
  45. В.Л., Царев Г. В. Динамика и моделирование электромеханических приводов. Саранск: Издательство Мордовского государственного университета, 1992.
  46. В.Л., Кочура А. Е., Федотов А. И. Колебательные системы машинных агрегатов. Л.: Издательство ЛГУ, 1979.
  47. В.А., Веников Г. В. Теория подобия и моделирования применительно к задачам электроэнергетики. М.: Высшая школа, 1984.
  48. Н.Я., Горин Е. А. и др. Функциональный анализ. М.: Наука, 1964.
  49. В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, ГРФМЛ, 1977.
  50. В.В., Каримов Р. Н. Оценка корреляционных функций в промышленных системах управления. М.: Энергия, 1979.
  51. В. Теория функционалов, интегральных и интегро-дифференциальных уравнений. -М.: Наука, 1982.
  52. А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем. -М.: Наука, 1985.
  53. И.И. Колебания машин с механизмами циклового действия. -Д.: Машиностроение, 1990.
  54. Л.П. Расчет электрических цепей на основе разложения в ряды по смещенным полиномам Чебышёва первого рода// Электричество, № 11, 1988, с.36−41.
  55. М.К. Лекции по методам вычислений. М.:Наука, 1971.
  56. В.И., Титов B.C. Случайные нагрузки электроприводов. М.: Энергоатомиздат, 1983.
  57. Р.П., Рамарувахуака A.M. Система управления электропривода двухмассовой электромеханической системой.//Электротехника, 1998, № 6, с.28−31.
  58. Я.Л. Многочлены, ортогональные на окружности и на отрезке. -М.: Физматгиз, 1958.
  59. Я.Л. Теория ортогональных многочленов(обзор достижений отечественной математики). М.: Гостехиздат, 1950.
  60. В.В. Характеристики режимов работы горных машин и их автоматическое управление. М.: Недра, 1973.
  61. В.И., Яковлева Е. М. Синтез передаточных функций эталонных систем по их временным динамическим характеристикам.// Известия вузов. Электромеханика. 1995, № 5−6, с.98−102.
  62. И.С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. М.: Наука, 1975.
  63. Л.П. Применение полиномов Чебышёва, ортонормированных на системе равностоящих точек, к решению интегральных уравнений Фредгольма 1 рода. ДАН, СССР, т. 172, № 4, 1967.
  64. Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979.
  65. Н., Шварц Дж. Линейные операторы. М.: Мир, 1966.
  66. И.К. Введение в теорию приближения функций. Л. ЛГУ.-1977.
  67. А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1974.
  68. Дж. Вычислительная линейная алгебра. Теория и приложения. М.: Мир, 2001.
  69. П., Рой Р, Клоуз К. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970.
  70. Д. Ряды Фурье и ортогональные полиномы. М.: — ИЛ, 1948.
  71. В.К. Введение в теорию равномерного приближения функций. Л.: Издательство ЛГУ, 1977.
  72. Динамика машин и управление машинами/ Справочник под ред. Г. В. Крейнина. -М.: Машиностроение, 1988.
  73. А.Н., Егупов Н. Д., Шершеналиев Ж. Ш. Спектральные методы анализа, синтеза и идентификации систем управления. Фрунзе: Илим, 1986.
  74. А.Н., Егупов Н. Д. Анализ нелинейных систем автоматического регулирования при помощи рядов Вольтера и ортогональных спектров. В кн.: Техническая кибернетика/ Под общ. ред. В. В. Солодовникова. Кн.З., 4.2.- М.: Машиностроение, 1969, с.223−254.
  75. А.В., Красников Ю. Д. Корреляционный анализ нагрузок выемочных машин. М.: Наука, 1969.
  76. А.В., Красников Ю. Д., Хургин З. Я. Аналитические основы динамики выемочных машин. М.: Наука, 1966.
  77. А.В., Красников Ю. Д., Хургин З. Я. и др. Динамические процессы горных машин М.: Наука, 1972.
  78. А.В., Красников Ю. Д., Хургин З. Я. Статистическая динамика горных машин М.: Машиностроение, 1978.
  79. А.В., Позин Е. З., Хургин З. Я. Выбор параметров выемочных машин. М.: Наука, 1976.
  80. А.В., Шмарьян Е. М. Приборы контроля за режимами эксплуатации и ресурсом горно-шахтного оборудования.// Уголь, № 2, 1974.
  81. С.В., Коровин С. К. Новые типы обратных связей. М.: Наука, 1997.
  82. С.В. Анализатор динамических характеристик объекта управления. А.С. № 221 788. БИ, 1968, № 22.
  83. В.Н., Шестаков В. М. Динамика систем электропривода. -Д.: Энергоатомиздат, 1983.
  84. С.В. Построение моделей с периодическим просмотром вариантов решения. // Известия вузов. Электромеханика. № 7, 1964.
  85. С.В. Способ определения динамических характеристик сложных объектов. // Автоматика и телемеханика. № 12,1966.
  86. Н.Д., Дмитриев А. Н. Алгоритмы численно-спектрального анализа линейных систем // Известия вузов. Электромеханика. 1976, № 11, № 12.
  87. Н.Д., Дмитриев А. Н. Алгоритмы детерминированного анализа динамических систем с постоянными и переменными коэффициентами// Известия вузов. Математика. № 1, 1977, с.49−60.
  88. Н.Д., Гусев С. Е. Спектральный анализ нестационарных систем в ортогональных базисах, использующий аппарат интегральных уравнений второго рода. Известия вузов. Радиоэлектроника, 1980, т.23, № 5, с. 1014.
  89. В.К. Теория вычисления преобразования Фурье. Киев: Наукова думка, 1983.
  90. В.К., Иванов В. В. Аппроксимация динамических характеристик в классе обобщенных функций.// Доклады АН СССР. 1968. т. 183, № 5, с.1024−1027.
  91. В.Ф., Полянин А. Д. Справочник по линейным обыкновенным дифференциальным уравнениям. М.: Факториал, 1997.
  92. В.Ф., Полянин А. Д. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям: Точные решения М.: Наука, 1995.
  93. JI.A. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. М.:Наука, 1989.
  94. Н.Ф., Юньков М. Г. Итоги развития и проблемы электропривода// Автоматизированный электропривод. М.: Энергоатомиздат. 1990, с.4−14.
  95. Интелектуальные системы автоматического управления /Под ред. И. М. Макарова, В. М. Лохина. М.:Физматлит, 2001.
  96. И.Е., Мальчиков С. В. Анализ стохастических систем в пространстве состояний. М.: Наука, 1983.
  97. Л.В., Крылов В. И. Приближенные методы высшего анализа. М.:ГИФМЛ, 1962.
  98. В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. М.: Наука, 1985.
  99. Н.Г., Глушко В. В., Ульшин В. А. Автоматическое регулирование режимов работы горных машин. М.: Недра, 1970.
  100. О.П. Применение специальных систем полиномов для приближенного вычисления переходной характеристики // Материалы
  101. Первого международного конгресса ИФАК по автоматическому управлению. -М.: Репринт 1960.
  102. С., Штейнгауз Г. Теория ортогональных рядов. М.: Физматгиз, 1958.
  103. Е.Г. Идентификация входных сигналов в динамических системах.// Автоматика и телемеханика, № 12, 1999, с.3−15.
  104. В.И. Ограничение динамических нагрузок электропривода. М.: Энергия, 1971.
  105. С.А., Сабинин Ю. А. Теория электропривода. Санкт-Петербург: Энергоатомиздат, 2000.
  106. А.Е. Автоматизированные электромеханические комплексы движения и позиционирования подвижными объектами/Электротехника. 1998, № 6, с.15−19.
  107. Е.Б., Бабокин Г. И., Серов В. И. Система автоматического управления проработкой твердых включений исполнительным органом выемочного комбайна// Известия вузов. Горный журнал, 1992, № 1, с. 112 115.
  108. И.П. Математическое моделирование электрических машин. М.: Высшая школа, 1987.
  109. Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1968.
  110. Ю.Д., Топорков А. А. Научно-технический прогресс при подземной добычи угля. М.: Недра, 1991.
  111. М.Л., Киселев А. И., Макаренко Г. И. Интегральные уравнения. М.: Наука, ГРФМЛ, 1976.
  112. М.А., Вайникко Г. М., Забрейко П. П. и др.
  113. Приближенные методы решения операторных уравнений. М.:Наука, 1969.
  114. А.А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998, № 6.
  115. А.А. Адаптивные полиноминальные наблюдатели и идентификация в критических режимах// Автоматика и телемеханика. 1996, № 10, с. 142−157.
  116. Г. К. Планирование эксперимента в задачах идентификации экстрополяции. М.: Наука, 1977.
  117. П.Д. Алгоритмы управления упругими электромеханическими системами// Техническая кибернетика. 1988, № 6, с. 177−185.
  118. П.Д. Исследование влияния малых параметров на динамику управляемых систем.// Известия РАН. Теория и системы управления. -2000, № 6, с. 5- 17.
  119. В.И., Кругликова Л. Г. Справочная книга по численному гармоническому анализу. Минск: Наука и техника, 1968.
  120. В.И., Скобля Н. С. Справочная книга по численному обращению преобразования Лапласа. Минск: Наука и техника, 1968.
  121. В.И., Скобля Н. С. Методы приближенного преобразования Фурье и обращения преобразования Лапласа (справочная книга). -Минск: Наука и техника, 1974.
  122. В.И. Ортогональные фильтры. Киев: Техника, 1967.
  123. М.М., Романов В. Г., Шишатский С. П. Некорректные задачи математической физики и анализа. М.: Наука, 1980.
  124. К. Практические методы прикладного анализа. М.: Физ-матгиз, 1961.
  125. С.В. Оптимизация по емкости прекционных методов аппроксимации систем. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1995.
  126. С.В., Егупов Н. Д. Теория матричных операторов и ее приложения к задачам автоматического управления. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1996.
  127. М.Л. Операционное исчисление в задачах электротехники. Л.: Энергия, 1972.
  128. А. Электромеханические системы. Системы с сосредоточенными параметрами. М.:Мир, 1978.
  129. С.С., Иоффе В. И., Петров А. В. Частотнорегулируемый электропривод горно-обогатительных предприятий. Иркутск: Изд. ИГУ, 1988.
  130. А.М., Дмитриев Б. Ф., Панин С. Ю., Писарев А.Ю.
  131. Синтез взаимосвязанных систем электропривода на основе частотного подхода к решению обратных задач динамики //Электричество. 1998, № 11.с. 44−52.
  132. Логов «А.Б., Замараев Р. Ю. Математические модели диагностики уникальных объектов. Кемерово: Институт угля и углехимии СО РАН, 1999.
  133. М.С. Автоматическое управление технологическими процессами карьеров. М.: Недра, 1978.
  134. В.А. Теория автоматического управления. М.: Недра, 1990.
  135. Я.И. Теория корреляции и ее применение к анализу производства. -М.: Госстатиздат, 1961.
  136. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя /Пер. с англ. -М.: Наука, 1991.
  137. И.М., Лохин В. М. и др. Новое поколение интелектуаль-ных регуляторов//Приборы и системы управления. 1997, № 3, с.2−6.
  138. А.В., Полянин А. Д. Справочник по интегральным уравнениям: Методы решения. М.: „Факториал Пресс“, 2000.
  139. А.С. Взаимосвязь структуры и параметров линейной САУ с коэффициентами разложения передаточной функции в ряд Лагерра.// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. № 4,1982, с. 160−165.
  140. М.В., Переслегин Н. Г. Автоматизированный электропривод в горной промышленности. М.: Недра, 1977.
  141. .Г. Метод стохастических интегральных представлений и его приложения в радиотехнике. Киев: Наукова думка.
  142. Г. И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, ГРФМЛ, 1980.
  143. Г. И., Агошков В. И. Введение в проекционно-сеточные методы. М.: Наука, 1981.
  144. Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 1. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления/ под ред. Н. Д. Егупова. М.:Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000.
  145. С.Г., Смолицкий Х. Л. Приближенные методы решения дифференциальных и интегральных уравнений. М.:ГРФМЛ, 1965.
  146. О.П. Динамика электромеханического привода металлорежущих станков. М.: Машиностроение, 1989.
  147. Ф. А. Передаточный функционал нестационарной линейной системы и его применение к расчету переходных процессов. //Известия вузов. Приборостроение. № 9, 1984, с.37−42.
  148. Моделирование робототехнических систем и гибких автоматизированных производств / Под ред. И. М. Макарова. М.: Высшая школа, 1986.
  149. И.П. Конструктивная теория функций. М.: Гостехиз-дат, 1964.
  150. Оптимизация привода выемочных машин /Красников Ю.Д., Хургин З. Я., Нечаевский В. М. и др. Под ред. Докукина А. В. М.: Недра, 1983.
  151. К.Ю. Введение в статистическую теорию управления. -М.: Мир, 1973.
  152. И.И. Оперативная идентификация объектов управления. М.: Энергия, 1982.
  153. С. Вычислительные применения многочленов и рядов Чебышёва/ Пер. с польск. М.:Наука, 1983.
  154. B.JI. Идентификация моделей электромеханических систем с использованием с использованием спектральных методов анализа в базисах непрерывных ортонормированных функций. М.: Мехатроника, автоматизация, управление. — № 10, 2003, с. 29−36.
  155. B.JI. Формирование динамических моделей электромеханических систем горных машин на основе данных экспериментальных исследований. М.: Горные машины и автоматика. № 4, 2003, с.37−40.
  156. B.JI. Применение ортогональных функций Лежандра для параметрической идентификации динамической системы при наличии запаздывания. М.: Обозрение прикладной и промышленной математики — т. 10 вып. 1, 2003, с.202−204.
  157. В.Л. Использование спектральной модели на основе ортогональных функций для синтеза регулятора в управлении электромеханической системой. М.: Обозрение прикладной и промышленной математики. -т. 10 вып.1, 2003, с.204−205.
  158. В.Л. Построение корреляционных моделей сигналов на основе ортонормированных функций Лежандра. Обозрение прикладной и промышленной математики. -т.Ю, вып. 3, 2003, с.718−720.
  159. В.Л. Применение некоторых классов ортогональных функций для идентификации моделей электромеханических систем выемочных машин. М.: Обозрение прикладной и промышленной математики. — т. Ю, вып. 3,2003, с.720−721.
  160. Петров В. Л. Диагностика электромеханических систем на основе спектральных методов исследования в базисе ортонормированных функций
  161. В.Л. Математическое обеспечение для идентификации электромеханической системы горных машин на основе представления оператора рядом функций Лагерра. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 1, МГГУ, 2002, с. 19−21.
  162. В.Л. Исследование идентификатора в электромеханической системе. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 2, МГГУ, 2002, с.19−21.
  163. В.Л. Оптимизация процедуры идентификации линейных динамических объектов. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 2, МГГУ, 2002, с.21−25.
  164. В.Л. Идентификация параметров электромеханической системы очистного комбайна. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 3, МГГУ, 2002, с. 13−15.
  165. В.Л. Ортогональные модели электромеханических систем с жесткой связью электродвигательного устройства с рабочим органом. Горный информационно-аналитический бюллетень № 4, МГГУ, 2002, с.5−8-
  166. В.Л. Ортогональная модель двухмассовых электромеханических систем горных машин. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 7, МГГУ, 2002, с.38−41.
  167. В.Л. Количественная оценка процедуры идентификации параметров электромеханической системы с применением ортонормированных функций Лежандра. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 7, МГГУ, 2002, с.42−44.
  168. В.Л. Моделирование электромеханических систем горных машин на основе представления оператора рядом ортогональных функций Лежандра. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 8, МГГУ, 2002, с.9−12.
  169. В.Л. Анализ экспериментальных корреляционных функций для формирования модели нагружения привода очистного комбайна. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 8, МГГУ, 2002, с.13−15-
  170. В.Л. Использование многочленов Якоби в исследованиях электромеханических систем горных машин. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 10, МГГУ, 2002, с. 15−20.
  171. В.Л. Синтез коррелятора на базе ортонормированных функций Лежандра для определения параметров электромеханических систем очистных машин. М.: Горный информационно-аналитический бюллетень № 11, МГГУ, 2002, с. 13−15.
  172. Г. Г., Кириченко В. И. Тенденции развития и направления совершенствования электромеханических систем мощных мельник/Электротехника. 1999, № 5, с.56−61.
  173. Е.З., Кунтыш М. Ф., Тон В.В., Хургин З. Я., Бурдин В. Е. Основные принципы моделирования процесса резания угольных пластов, содержащих твердые включения. // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых». № 2, 1974, с.50−55.
  174. В.Н. Спектральный анализ в дискретных ортогональных базисах. Минск: Наука и техника, 1978.
  175. А.Д., Манжиров А. В. Справочник по интегральным уравнениям: точные решения. -М.: «Факториал», 1998.
  176. А.П., Брычков Ю. А., Маричев О. И. Интегралы и ряды. Специальные функции. М.: Наука, 1983.
  177. B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз, 1−3 изд., 1962 (1957, 1960).
  178. B.C., Казаков И. Е., Евланов Л. Г. Основы статистической теории автоматических систем. М.: Машиностроение, 1974.
  179. B.C., Синицын И. Н. Теория стохастических систем. М.: Логос, 2000.
  180. К.А., Каплин В. И., Ющенко А. С. Функциональные ряды в теории нелинейных систем. М.: Наука, 1976.
  181. Г .Я. Идентификация параметров электромеханических систем с упругими связями, выполняемая с использование теории направленных графов и экспериментальных частотных харакгеристик.//Известия вузов. Электромеханика. 1995, № 5−8, с.69−76.
  182. Н.И. Расчет электроприводов в случайных режимах. Л.: Энергия, 1969.
  183. Н.С., Чадеев В. М. Адаптивные модели в системах управления. М.: Советское радио, 1966.
  184. Н.С., Чадеев В. М. Построение моделей процессор производства. М. .Энергия, 1975.
  185. Л.Н., Мядзель В. Н. Электроприводы с распределенными параметрами механических элементов. JT.: Энергоатомиздат, 1987.
  186. Е.С., Бабокин Г. И. Исследование параметров автоколебаний в системе перемещения выемочных машин//Известия вузов. Горный журнал. 1994, № 1. с. 95−99.
  187. Р.С. Самонастраивающиеся системы с настройкой по динамическим характеристикам (обзор).// Автоматика и телемеханика. № 5, 1962.
  188. В.В. Динамика электроприводов с обратными связями. -Л.: Изд. ЛГИ, 1980.
  189. В.В. Электроприводы с программным управлением и последовательной коррекцией. Л.: Изд. ЛГИ, 1990.
  190. А.А. Автоматическое управление электроприводами. -М.: Энергия, 1969.
  191. Г. Ортогональные многочлены. М.: Физматгиз, 1962.
  192. Э., Мелса Дж. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974.
  193. Сен П. Тиристорные электроприводы постоянного тока. М.: Энергоатомиздат, 1985.
  194. В.И. Об автоматизации угольного комбайна// Уголь. 1985, № 4, с.37−41.
  195. М.М., Терехов В. М. Приближенные расчеты переходных процессов в автоматизированном электроприводе. М.: Энергия, 1967.
  196. В.В., Бирюков В. Ф., Тумаркин В. И. Принцип сложности в теории управления. М.: Наука, 1977.
  197. В.В., Дмитриев А. Н., Егупов Н. Д. Спектральные методы расчета и проектирования систем управления. М.: Машиностроение, 1986.
  198. В.В., Шмарко JI.C. Расчет и проектирование аналитических самонастраивающих систем с эталонными моделями. М.: Машиностроение, 1972.
  199. Н.Я. Исследования о цилиндрических функциях и специальных полиномах. М.: Гостехиздат, 1954.
  200. Справочник по теории автоматического управления /Под ред. А. А. Красовского. М.:Наука, 1987.
  201. П.К. Классические ортогональные многочлены. М.: ГРФМЛ «Наука», 1979.
  202. П.К. О представлении непрерывных и дифференцируемых функций рядами Фурье по многочленам Лежандра.// Доклады АН СССР. т. 158.-№ 6, — 1964, с. 1275−1277.
  203. В.А. Спектральные методы расчета нестационарных цепей и систем. -М.: Энергия, 1978.
  204. А.Ф. Теория приближения функций действительного переменного. -М.: Физматгиз, 1960.
  205. Н.И., Успенский В. К. Моделирование систем с запаздыванием. Л.: Энергия, 1969.
  206. Е. Теория функций. М.: Гостехиздат, 1951.
  207. Е. Введение в теорию интегралов Фурье. М.-Л.: Гостехиздат,! 948.
  208. А.Ф. Теория приближения функции действительного переменного. -М.: Физматгиз, 1960.
  209. Типовые линейные модели объектов управления/ Под. ред. Н. С. Райбмана. М.: Энергоатомиздат, 1983.
  210. А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.
  211. А.Н. Математическая физика и автоматизация обработки измерений// Современные проблемы математической физики и вычислительной математики. М.: Наука, 1982 — с.292−302.
  212. Ю.И. Атлас для проектирования систем автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1989.
  213. А.М. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов. М.: Советское радио, 1972.
  214. В.А. Функциональный анализ. М.: Наука, 1993.
  215. А.И., Егупов Н. Д., Дмитриев А. Н. Методы теории автоматического управления, ориентированные на применение ЭВМ. М.: Энергоатомиздат, 1997.
  216. B.C. Прогноз развития комплексного электропривода в горной промышленности//Автоматизированный электропривод в народном хозяйстве, т.2. -М.: Энергия, 1971, с.194−198.
  217. К. Численные методы на основе метода Галеркина/ Пер. с англ.-М.: Мир. 1988.
  218. A.JI. Адаптивное управление в сложных системах. М.: Наука, 1990.
  219. Х.Ф. Теория секвентного аналилиза. М.: Мир, 1980.
  220. Я.З. Обобщенные алгоритмы обучения.// Автоматика и телемеханика. № 1,1970, с. 97−104.
  221. Я.З. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984.
  222. Я.З. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.
  223. В.М. Определение динамических характеристик объектов в процессе их нормальной эксплуатации для целей их самонастройки. // Автоматика и телемеханика. № 9. — 1964.
  224. М.Г., Ключев В. И., Сандлер А. С. Теория автоматизированного электропривода. М.: Энергия, 1979.
  225. Р., Хабигер Э. Автоматизированные электроприводы. -JL: Энергоатомиздат, 1985.
  226. В.Ф. Корреляционные функции и спектральные плотности случайных нагрузок промышленных установок.// Электричество. 1988, № 3, с.29−34.
  227. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.
  228. П. Современные методы идентификации систем. М.: Мир, 1983.
  229. Электромеханические системы управления тяжелыми металлорежущими станками / Под ред. С. В. Демидова. JL: Энергоатомиздат, 1986.
  230. Элементы теории испытаний и контроля технических систем / Под ред. P.M. Юсупова. Л.: Энергия, 1978.
  231. Д.С., Орлова Т. А., Решмин Б. И. Определение динамических параметров электропривода постоянного тока. М.: Энергия, 1971.
  232. Bellman R., Astrom K.J. On Structural Identifiability.// Math. Biosci. -№ 1, 1969.
  233. Bokor J., Schipp F. Approximate Identification in Laguerre and Kautz bases. Automatica. Vol. 34, No. 4, pp.463−468, 1998.
  234. Chang R.Y., Chen K.C., Wang M.L. A New Approach to the Parameter Estimation of Linear Time-invariant Delayed Systems via Modified Laguerre Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1985, Vol. 16, No. 12, pp.1505−1515.
  235. Chang R.Y., Chen K.C., Wang M.L. Modified Laguerre Operational Matrices for Fractional Calculus and Application. Int. J. Systems SCI., 1985, Vol. 16, No. 9, pp.1163−1172.
  236. Chang R.Y., Yang S.Y., Chen C.K. Analysis and Parameter Identification of Scaled Systems via Polynomial Series. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 9, pp. 33−41.
  237. Chang R.Y., Yang S.Y., Wang M.L. Analysis of Stiff Systems via the Method of Generalized Orthogonal Functions. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 12, pp. 2383−2394.
  238. Chang R.Y., Yang S.Y., Wang M.L. Parameter Identification of Time-varying System via Generalized Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1988, Vol. 19, No. 3, pp.471−485.
  239. Chang R.Y., Yang S.Y., Wang M.L. Solutions of Integral Equations via Generalized Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 3, pp.553−368.
  240. Chang R.Y., Yang S.Y., Wang M.L. Solutions of Linear Dynamic Systems by Generalized Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 12, pp. 1727−1740.
  241. Chang R.Y., Yang S.Y., Wang M.L. Solutions of a Scaled Systems via Generalized Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 12, pp.2369−2382.
  242. Chang R.Y., Wang M.L. Analysis of Stiff Systems via Method of Shifted Legendre Functions. Int. J. Systems SCI., 1984, Vol. 15, No. 6, pp. 627 637.
  243. Chang R.Y., Wang M.L. Solutions of Integral Equations via Shifted Legendre Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1985, Vol. 16, No. 2, pp. 197−208.
  244. Chang R.Y., Wang M.L. Parameter Identification via Shifted Legendre Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1982, Vol. 13, No. 10, pp.1125−1135.
  245. Chen C.T. Simplified Conditions for Controllability and Observability of Linear-Time-Invariant Systems (Correspondence)// IEEE Trans. Autom. Conrol. AC-11, 1966, pp. 613−614.
  246. Chen W.L., Chen C.S. Error Analysis of the Chebyshev Series Solution of Linear Time Invariant Systems. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 5, pp.955−963.
  247. Chou J.H. Analysis and Identification of Scaled Systems via Shifted Jacobi Series. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 9, pp. 33−41.
  248. Chou J.H., Horng I.R. State Estimation using Continuous Orthogonal Functions. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 9, pp. 1261−1267.
  249. Chou J.H., Horng I.R. Analysis of Stiff Systems via Shifted Jacobi Functions. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 3, pp. 409−417.
  250. Chou J.H., Horng I.R. Parameter Identification of Non-linear Systems via Shifted Chebyshev Series. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 5, pp.895 900.
  251. Chung H.Y. System Identification via Fourier Series. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 6, pp. 1191−1194.
  252. Clement P.R. Laguerre Functions in Signal Analysis and Parameter Identification// J. Franklin Inst. Vol. 313, № 4, pp. 122−135, 1982.
  253. Clement P.R. Application of Generalized Laguerre Functions. -Mathematics and Computers in Simulation. Vol. 27, pp. 541−550, 1985.
  254. Clement P.R., Smith G.W. Identification of Linear System Dynamics using Exponential Spectral Coefficients // J. Franklin Inst. Vol. 281, № 2, pp. 122−135, 1966.
  255. Davies W.D.T. System Identification for Self-Adaptive Control. -Wileylnterscience, London, 1970.
  256. Douwe K. de Vries, Paul M.J. Van den Hof. Frequency Domain Identification with Generalized Orthonormal Basis Functions. — IEEE Trans. Autom. Conrol. Vol 43, No 5, 1998, pp. 656−668.
  257. Fu Y., Dumont G.A. An Optimum Time Scale for Discrete Laguerre Network. -- IEEE Trans. Autom. Conrol. Vol 38, No 6, 1993, pp. 934−938.
  258. Harber R. Structural Identification of Quadratic Block-oriented Models Based on Estimated VolteTra Kernels. Int. J. Systems SCI., 1989, Vol. 20, No. 8, pp. 1355−1380.
  259. Head L.W. Approximation to Transients by Means of Laguerre Series. // Proc. Cambridge Phill. Soc., Vol. 52, pp. 640−651, 1956.
  260. Heuberger P. S.C., Hof V., Bosgra O.H. A Generalized Orthonormal Basis for Linear Dynamical Systems. IEEE Transactions on Automatic Control. -Vol. 40, No. 3, 1995, pp. 451−465.
  261. Hof P.V., Heuberger P. S.C. System Identification with Generalized Orthonormal Basis Functions. Automatica. Vol. 31, No. 12, pp. 1821−1834, 1995.
  262. Horng I.R., Chou J.H. Legendre Series for the Identification of Nonlinear Lumped Systems. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 6, pp. 11 391 144.
  263. Horng I.R., Chou J.H., Chen K.S. Shifted Jacobi Series Solution of Simultaneous Linear Distributed Systems. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 6, pp.1145−1150.
  264. Horng I.R., Chou J.H., Tsai C.H. Analysis and Identification of Linear Distributed Systems via Chebyshev Series. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 7, pp.1089−1095.
  265. Hwang C., Chen M.Y. Parameter Identification of Bilinear Systems using Galerkin Method. Int. J. Systems SCI., 1985, Vol. 16, No. 5, pp.641−648.
  266. Hwang C., Shih Y.P. Laguerre Series Solution of a Functional Differential Equation. Int. J. Systems Sci., 1982, Vol. 13, No. 7, pp. n783−788
  267. Kautz W.H. Transient Synthesis in the Time Domain.// IRE Trans. № 3, CT-1, 1954.
  268. Khabibrakhmanov I.K., Summers D. The Use of Generalized Laguerre Polynomials in Spectral Methods for Nonlinear Differential Equations. -Computers Math. Applic. Vol. 36, No. 2, pp.65−70, 1998.
  269. Kliger I. On the Determination of Laguerre’s Spectrum from the Laplace Transform of a Given Function (Correspondence).// IEEE Trans. Autom. Control. AC-9, 1964, pp. 192−193.
  270. Kuo S.G., Yang C.Y., Chen C.K. Forier Exponential Series Matrix of Integration. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 12, pp. 2395−2400.
  271. Lee P.A., Ong S.H., Srivastava H.M. Some Generating Functions for the Laguerre and Related Polynomials. Applied Mathematics and Computation. Vol. 108, pp. 129−138, 2000.
  272. Makila P.M. Approximation of Stable Systems by Laguerre Filters. -Automatica. Vol. 26, pp.333−345, 1990.
  273. Makila P.M. Laguerre Series Approximation of Infinite Dimensional Systems. Automatica. Vol. 26, No. 6, pp.985−995, 1990.
  274. Makila P.M., Partington J.R. On Linear Models for Nonlinear Systems. Automatica. Vol. 39, pp. 1−13, 2003.
  275. Malti R., Ekongolo S.B., Ragot J. Dynamic SISO and MISO System Approximations Based on Optional Laguerre Models. IEEE Trans. Autom. Control.-Vol 43, No. 9, 1998, pp. 1318−1322.
  276. Marszalek W. Orthogonal Functions Analysis of Singular Systems with Impulsive Responses. IEE Proceedings. No. 1137, No.2, 1990, pp.84−86.
  277. Messina A., Paladino E. An Operator Approach to the Construction of Generating Functions for Products of Associated Laguerre Polynomials. INFM-GNSM and Institute di Fisica dell’Universita di Palermo, 1995, pp.263−270.
  278. Mohan B.M., Datta K.B. Linear Time-invariant Distributed Parameter Sysytem Identification via Orthogonal Functions. Automatica. Vol. 26, No. 2, pp.409−412, 1991.
  279. Mouroutsos S.G., Sparsis P.D. Parameter Identification of a Class Time-vaiying Linear Systems via Polynomial Series. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 7, pp.969−981.
  280. Nieman R.E., Fisher D.G., Seborg D.E. A Review of Process Identification and Parameter Estimation Techniques// Int. J. Control. Vol.13, 1971, pp. 209−264.
  281. Paraskevopoulos P.N. A new Orthogonal Series Approach to State-space Analysis and Identification. Int. J. Systems SCI., 1989, Vol. 20, No. 6, pp. 957−970.
  282. Paraskevopoulos P.N. Systems Analysis and Synthesis via Orthogonal Polynomials Series and Fourier Series. Mathematics and Computers in Simulation. Vol. 27, pp. 453−469, 1985.
  283. Parks T.W. Choice of Time Scale in Laguerre Approximations Using Signal Measurements. IEEE Trans. Autom Control. — Vol AC-10, 1965, pp. 511−513.
  284. Pertiti M., Makila P.M. Approximation of Stable Systems by Laguerre Filters. Automatica. Vol. 26, No. 2, pp.333−345, 1990.
  285. Ranganathan V., Jha A.N., Rajamani V.S. Identification of Linear Time-varying Systems via Laguerre Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 4, pp.673−680.
  286. Ranganathan V., Jha A.N., Rajamani V.S. Identification of Non-linear Distributed Systems via Laguerre Polynomial Approach. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 2, pp.241−249.
  287. Razzaghi M., Habibi M. Application of Legendre Series to the Control Problems Governed by Linear Parabolic Equations.// Mathematics and Computers in Simulation. № 42, 1996, pp. 77−84.
  288. Razzaghi M., Razzaghi M. Functional Approximation for Inversion of Laplace Transforms via Polynomial Series. Int. J. Systems SCI., 1989, Vol. 20, No. 7, pp. 1131−1139.
  289. Razzaghi M., Razzaghi M. Shifted Jacobi Series Direct Method for Variational Problems. Int. J. Systems SCI., 1989, Vol. 20, No. 7, pp. 1119−1129.
  290. Shih D.H., Kung F.C. Analysis and Parameter Estimation of a Scalled System via Shifted Legendre Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 3, pp. 401−408.
  291. Systems & Control Encyclopedia. Theory, Technology, Application. University of Manchester Institute of Science and Technology, Volume 4. I-L.-Pergamon Press.
  292. Tsay S.C., Lee T.T. Analysis and Optimal Control of the Linear Time-Varying Systems via General Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 8, pp. 1579−1594.
  293. Tsay S.C., Lee T.T. Hermite Polynomial Analysis of Linear Optimal Control Systems. Int. J. Systems SCI., 1986, Vol. 17, No. 12, pp. 1751−1756.
  294. Tsay S.C., Lee T.T. Solutions of Variational Problems via General Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1988, Vol. 19, No. 3, pp.431−437.
  295. Wahlberg B. Systems Identification Using High-order Models, revisited. IEEE Trans. Autom. Conrol. 28th Conf. Decision Contr., Tampa, FL, 1989.
  296. Wang M.L., Chang R.Y., Yang S.Y. Generalization of Generalized Orthogonal Polynomial Operational Matrices for Fractional and Operational calculus. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 5, pp. 931−943.
  297. Wang M.L., Chang R.Y., Yang S.Y. Identification of a Single-variable Linear Time-varying System via Generalized Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 9, pp. 1659−1671.
  298. Wang M.L., Chen K.S., Chou C.K. Solutions of Integral Eauations via Modified Laguerre Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1984, Vol. 15, No. 6, pp.661−672.
  299. Wang M.L., Jan Y.J., Chang R.Y. Analysis and Parameter Identification of a Time-delay Linear Systems via Generalized Orthogonal Polynomials. -Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 9, pp. 1645−1658.
  300. Wang M.L., Yang S.Y., Chang R.Y. New Approach for Parameter Identification via Generalized Orthogonal Polynomials. Int. J. Systems SCI., 1987, Vol. 18, No. 3, pp.569−579.
  301. Zaman S., Jha A.N. Parameter Identification of Non-linear Systems Using Laguerre Operational Matrices. Int. J. Systems SCI., 1985, Vol. 16, No. 5, pp. 625−631.271
Заполнить форму текущей работой

На отлично!