Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методика робастной стабилизации систем в условиях неопределенности моделей при заданных квадратичных критериях качества

Диссертация: Методика робастной стабилизации систем в условиях неопределенности моделей при заданных квадратичных критериях качества
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Актуальность. Синтез управления реальными техническими системами и промышленными объектами определяется как возможностью построения математических моделей управляемых процессов только с некоторой степенью точности в заданном классе, так и необходимостью учета нескольких заданных критериев качества и ограничений. Цель диссертационного исследования. Разработка методики построения систем управления… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ПОДХОДОВ К ИССЛЕДОВАНИЮ И УПРАВЛЕНИЮ В СИСТЕМАХ С НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЯМИ
    • 1. 1. Основные модели описания линейных систем
    • 1. 2. Обзор основных положений робастной теории
      • 1. 2. 1. Основные модели описания систем с неопределенностями
      • 1. 2. 2. Основные подходы к исследованию робастной устойчивости
      • 1. 2. 3. Основные положения Ню-теории
      • 1. 2. 4. Дискретная Н^-теория
      • 1. 2. 5. Основные положения /л-анализа и синтеза
    • 1. 3. Обзор современных подходов для решения задач робастного управления
      • 1. 3. 1. Подходы нелинейного робастного управления
      • 1. 3. 2. Подходы I[-теории

      1.3.3. Направления, связанные с параметрическим представлением класса стабилизирующих регуляторов и использующие оптимизационные и минимаксные задачи на основе матричных уравнений и неравенств типа Лурье-Риккати.

      1.3.4. Робастное управление на основе подходов теории дифференциальных игр.

      1.3.5. Робастная стабилизация на основе релейного синтеза.

      1.4. Выводы.

      ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ СТАБИЛИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ РОБАСТНОЙ Ях-ТЕОРИИ.

      2.1. Обзор подходов решения задач многокритериальной оптимизации.

      2.1.1. Метод свертывания векторного критерия.

      2.1.2. Принципы Парето-оптималъного управления.

      2.2. Разработка методики стабилизации на основе робастной ILтеории с учетом двух заданных критериев качества.

      2.3. Выводы.

      ГЛАВА 3. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА СИНТЕЗА РОБАСТНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЛИНЕЙНЫМИ СТАЦИОНАРНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ С НЕКОНТРОЛИРУЕМЫМИ ВОЗМУЩЕНИЯМИ.

      3.1. Модифицированный алгоритм синтеза робастного управления.

      3.2. Модельные примеры.

      3.3. Выводы.

      ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ СТАБИЛИЗАЦИИ УПРАВЛЯЕМОГО ПРОЦЕССА.

      4.1. Модели систем, редуцированные на центральное инвариантное многообразие.

      4.2. Моделирование по экспериментальным данным.

      4.3. Технология проектирования промышленных систем управления по заданным критериям качества.

      4.4. Выводы.

Методика робастной стабилизации систем в условиях неопределенности моделей при заданных квадратичных критериях качества (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность. Синтез управления реальными техническими системами и промышленными объектами определяется как возможностью построения математических моделей управляемых процессов только с некоторой степенью точности в заданном классе, так и необходимостью учета нескольких заданных критериев качества и ограничений.

Моделированию систем по наблюдаемым экспериментальным данным посвящены работы X. Cremers, A. Hubler, J. P. Crutchfield, В. S. McNamara, Т. Kapitaniak, В. В. Астахова, А. Н. Павлова, Н. Б. Янсона, Е. В. Никульчева и др. Применение этих методов позволяет на основе анализа реконструированного фазового портрета, строить эволюционные уравнения в заданном классе систем. Однако эти исследования явно не ориентированы на управление моделируемыми объектами.

Задачи проектирования систем управления, обеспечивающие сохранение заданного высокого уровня успешного функционирования процессов при возможных изменениях внешних воздействий в рамках некоторого заданного класса, могут быть решены на основе робастной теории. Робастные методы являются альтернативой адаптивным методам в условиях априорной неопределенности моделей. Значительный вклад в развитие робастной теории внесли Я. 3. Цыпкин, Б. Т. Поляк, В. JI. Харитонов, G. Zames, В. A. Francis, J. С. Doyle, К. Glover и др. Решению различных задач на основе робастной теории посвящены результаты многих ученых (П. С. Щербаков, Е. И. Веремей, G. Zames, В. A. Francis, J. С. Doyle, К. Glover, В. R. Barmish, S. P. Bhattacharrya, M. Dahleh, P. P. Khargonekar, K. Zhou и др.). При использовании робастной теории в практических приложениях задается, как правило, один критерий качества управления. Использование //"-теории позволяет минимизировать Я^-норму передаточной функции замкнутой системы от входов к контролируемым выходам и в результате синтезировать стабилизирующую систему управления с устранением отклонения процесса. Однако к реальным промышленным стабилизируемым системам автоматического управления предъявляется несколько критериев оценки качества функционирования, могут также задаваться и различные ограничения.

Таким образом, задача разработки методики робастной стабилизации систем в условиях неопределенности моделей при заданных критериях качества является актуальной задачей системного анализа и управления в промышленной отрасли.

Цель диссертационного исследования. Разработка методики построения систем управления, обеспечивающих робастную стабилизацию систем в условиях неопределенности моделей на центральном инвариантном многообразии на основе построения компромиссной зависимости по двум заданным квадратичным критериям.

Задачи, решаемые в работе:

1. Обзор методов синтеза робастных систем управления и стабилизации.

2. Обоснованный выбор моделей и методов проектирования многокритериальных систем автоматического управления.

3. Разработка методики синтеза регулятора, обеспечивающего робастную Яда-стабилизацию при двух заданных квадратичных критериях качества.

4. Модификация и реализация в среде MATLAB/Simulink алгоритма расчета параметров робастного регулятора.

5. Тестирование алгоритма и анализ результатов.

6. Разработка технологии регулирования, использующей предложенную методику и аппарат качественного моделирования систем по экспериментальным данным в выбранном классе моделей.

7. Практическое применение предложенных решений в промышленности.

8. Внедрение результатов исследований в учебный процесс.

Методы исследования. В диссертации использованы методы управления многосвязными объектами, робастной теории управления, теории нелинейной динамики, системного анализа и современные информационные технологии.

Объект исследования. Данные наблюдений экспериментального функционирования управляемого процесса промышленной системызаданные требования к стабилизации и качеству управляемого процесса.

Предмет исследования. Методы обеспечения качества управляемого процесса в условиях неопределенности моделей при заданных критериях.

Научная новизна:

1. Разработана методика робастной Дестабилизации при двух заданных квадратичных критериях качества, основанная на решении системы линейных матричных неравенств.

2. Модифицирован алгоритм расчета параметров робастного Яда-регулятора, ориентированный на использование линеаризованных моделей с параметрическими неопределенностями, обеспечивающий стабилизацию на основе построения компромиссной зависимости по заданным критериям качества.

3. Разработана технология стабилизации управляемого процесса, использующая предложенную методику и аппарат качественного моделирования линеаризованных систем, редуцированных на центральное инвариантное многообразие.

Достоверность и обоснованность научных положений, результатов, выводов и рекомендаций, приведенных в диссертационной работе, обеспечивается корректным использованием математических методов и алгоритмов, результатами компьютерного моделирования и экспериментальными исследованиями на реальном промышленном объекте, а также подтверждена апробацией и обсуждением результатов работы на научных конференциях.

Практическая значимость и внедрение. На основе полученных в работе теоретических результатов создана методика, обеспечивающая решение научно-технической задачи, имеющей существенное значение для промышленности — построение систем управления, обеспечивающих робастную стабилизацию при двух заданных критериях качества в условиях неопределенности модели.

Созданная технология внедрена для регулирования процесса изготовления алюминиевых слитков в ОАО «Ступинская металлургическая компания». Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе кафедры «Моделирование систем и информационные технологии» ГОУ ВПО «МАТИ» — Российского государственного технологического университета им. К. Э. Циолковского. Результаты внедрения подтверждены соответствующими актами.

Апробация. Результаты диссертации докладывались и обсуждались на научных конференциях и семинарах: VI и VIII Всероссийских научно-технических конференциях «Новые информационные технологии» (Москва, 2003, 2005), XXX Международной молодежной научной конференции «Гагаринские чтения» (Москва, 2004), I Межвузовском семинаре молодых ученых.

Задачи системного анализа, математического моделирования и обработки информации" (Москва, 2006).

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 6-и печатных работах, включая 3-й статьи в сборниках научных трудов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка использованных источников из 134 наименований, приложения. Общий объем работы 127 е., из них 103 с. — основное содержание, включая 19 рисунков, 6 с. — приложение, 14 с. — список использованных источников.

8. Результаты работы использованы в учебном процессе кафедры «Моделирование систем и информационные технологии» «МАТИ» — Российского государственного технологического университета им. К. Э. Циолковского.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ackerman J., Bartlett A., Kaesbauer D. et al. Robust Control: Systems with uncertain Physical Parameters. London: Springer-Verlag, 1993.
  2. Apkarian P., Gahinet P. A convex characterization of gain-scheduled #00 controllers // IEEE Trans. Automat. Control. 1995. V. 40. № 5. P. 853−864.
  3. Apkarian P., Tuan H. D. Robust control via concave minimization local and global algorithms // IEEE Trans. Automat. Control. 2000. V. 45. № 2. P. 299−305.
  4. Barmish B. R., Corless M., Leitmann G. A. A new class of stabilizing controllers for uncertain dynamical systems // SIAM J. Contr. Optimiz. .1983. V. 21. P. 246−255.
  5. Basar Т., Bernhard P. H*, optimal control and related minimax design problems: a dynamic game approach. Boston: Birkhauser, 1995.
  6. Ben-Tal A., Nemirovski A. Lectures on Modern Convex Optimization: Analysis, Algorithms, Engineering Applications.— Technion, Minerva Optimization Center, 2000.
  7. Boyd S., Chaoui L. E., Feron E., Balakrishnan V. Linear matrix inequality in system and control theory. SIAM. Philadelphia, 1994.
  8. Brusin V. A. Frequency criteria in the absolute output stabilization problem for infinite dimensional systems. Proc. European Control Conf. Brussels. Belgium. 1997.
  9. Colaneri P., Geromel J. C., Locatelli A. Control Theory and Design. An RH2 and ЯД* Viewpoint, Academic Press, 1997.
  10. X., Hubler A. // Z. Naturforschung A.— 1987.— V. 42.— P.797−802
  11. Dahleh M. A., Diaz-Bobillo I. J. Control of uncertain systems: a linear programming approach. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1995.
  12. Doyle J. C. Synthesis of robust controllers and filters with structured plant uncertainty //Proc. IEEE Conf. Decision Control. 1983. San Antonio, TX.
  13. Doyle J., Francis В., Tannenbaum A. Feedback Control Theory. N, Y: Macmillan, 1991.
  14. Doyle J., Glover K., Khargonekar P., Francis B. State-Space Solution to Standart H2 and Hoo Control Problems // IEEE Trans. Automat. Control. V. 34. № 8. 1989. P. 831−847.
  15. El Chaoui L., Balakrishnan V., Feron E., Boyd S. P. On maximizing a robustness measure for structured nonlinear perturbations // Proc. American Control Conf. 1992. P. 2923−2924.
  16. 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.
  17. Francis B. A. A cource in Hoo control theory. New York, Springer-Verlag, 1987.
  18. P. «Explicit Controller Formulas for LMI-based H*, Synthesis» submitted to Automatica // Proc. Amer. Contr. Conf.— 1994.—P.2396−2400.
  19. Gahinet P., Apkarian P. A linear matrix inequality approach to Hoo control // Int. J. Robust and Nonlinear Control. 1994. V. 4. P. 421 448.
  20. Gahinet P., Nemirovski A., Laub A., Chilali M. LMI Control Toolbox. For Use with MATLAB. The Math Works Inc. 1995.
  21. J. С., Peres P. L. D., Souza S. R. Hs-control of discrete-time uncertain systems // IEEE Trans. Autom. Control. 1994. V. 39. No. 5. P. 1072−1078.
  22. Gouesbet G, Maquet X. // Physica D.— 1992.— V. 58.— P. 202−215.
  23. G., Letellier C. // Phys. Rev. E.— 1994.— V.49.— P. 49 554 972.
  24. Green M., Limebeer D. J. N. Linear robust control. Englewood Cliffs. N.J.: Prentice Hall, 1995.
  25. Iglesias P. A., Glover K. State-space approach to discrete-time Hoo control // Int. J. Control. 1991. V. 54. No. 5. P. 1031−1073.
  26. Ionescu V., Weiss M. Two-Riccati formulae for the. discrete-time H" control problem // Int. J. Control. 1993. V. 57. No. 57. P. 141−195.
  27. Iwasaki Т., Skelton R. E. All controllers for the Ho, control problem: LMI existence conditions and state space formulas // Automatica. 1994. V. 30. № 8. P. 1307−1317.
  28. 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.
  29. Khammash M. H. The scaled-Q method for solving l optimization problems // Proc. the American Control Conf. 1997. Albuquerque, New Mexico, June 4−6.
  30. Khammash M. H., Salapaka M. V., Vanvoorhis T. Synthesis of globally optimal controllers in l using linear relaxation // Proc. the 37th Conf. on Decision and Control. December 1998. Tampa, Florida, P. 3315−3320.
  31. Khammash M., Pearson J. B. Analysis and design for robust performance with structured uncertainty // Syst. Control Lett. 1993. V. 20. P. 179−187.
  32. M., Pearson J. В. Performance robustness of discrete-time systems with structured uncertainty // IEEE Trans. Automat. Control. 1991. AC-36. No. 4. P. 398−412.
  33. Khargonekar P. P., Petersen I. R., Zhou K. Robust stabilization of uncertain linear systems: Quadratic stabilizability and Нда theory // IEEE Trans. Automat. Control. 1990. V. 35. P. 356−361.
  34. Kogan M. M. Solution to the inverse problems of minimax control and worst case disturbance for linear continuous-time systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1998. V. 43. № 5 P. 670−674.
  35. Krstic M., Kanellakopoulos 1., Kokotovich P. V. Adaptive nonlinear control without over-parametrization // Syst. Control Lett. 1992. V. 19. P. 177−185.
  36. Krstic M., Kanellakopoulos I., Kokotovich P. V. Nonlinear and adaptive control design. NY: Wiley, 1995.
  37. Kwakernaak H. Robust control and Ho-optimization // Automatica. 1993. V. 29. № 2. P. 255−273.
  38. Monopoli R. V. Model reference adaptive control with an augmented signal // IEEE Trans. Automat. Control. 1974. V. 19. № 5. P. 474−484.
  39. Morse A. S. High-order parameter tuners for adaptive control of nonlinear systems // Systems, Models and Feedback: Theory and Applications / Eds A. Isidori, T.J. Tarn. Birkhauser, 1992.
  40. Narendra K. S., Annaswarny A. M. Stable Adaptive Systems. Englewood Cliffs, N. J.: Prentice-Hall, 1989.
  41. Narendra K. S., Valavani L. S. Stable adaptive controller design -direct control // IEEE Trans. Automat. Control. 1978. V. 23. № 4. P. 570−583.
  42. Nesterov Yu., Nemirovskii A. Interior point polynomial methods in convex programming // Studies Appl. Math. V. 13. Philadelphia. PA. 1994.
  43. V. О. Robust high-order tuner of simplified structure // Automatica. 1999. V. 35. № 8. P. 1409−1415.
  44. Packard A., Zhou K., Pandey P., Leonhardson J. et al. Optimal constant I/O similarity scaling for full-information and state feedback control problems // Syst. Control Lett. 1992. V. 19. P. 271−280.
  45. Packard, N. H., Crutchfield, J. P., Farmer, J. D., Shaw, R. S. Geometry from a time series // Phys. Rev. Lett — 1980 — V.45.— P.712−716.
  46. Petersen I. E., McFarlane D. C. Optimal Guaranteed Cost Control and Filtering for Uncertain Linear Systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1994. V. AC-39. P. 1971−1977.
  47. Smith R., Dullerud G., Miller S. Model validation for nonlinear feedback systems // Proc. 39th IEEE Conf. Decision Control. 2000. Sydney. P- 1232−1236.
  48. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence // Dynamical Syst. and Turbulence / Eds.: Rand D.A., Young L.-S.— Berlin: Springer, 1981.—P. 366−381.
  49. Ugrinovskii V. A. Robust control in the presence of stochastic uncertainty // Int. J. Cont. 1998. № 2. P. 219−237.
  50. Vidyasagar M. Control system synthese: a factorization approach: MITPress, 1985.
  51. Wang L. Y., Zhan W. Robust disturbance attenuation with stability for Linear systems with norm-bounded nonlinear uncertainties // IEEE Trans. Autom. Control. 1996. V. 41. P. 886 888.
  52. Xie L., de Souza С. E. Robust H*, control for linear systems with norm-bounded time-varying uncertainty // IEEE Trans. Autom. Control. 1992. V. AC-37. P. 1188−1191.
  53. Zhou K. On the parameterization of Hoo controllers // IEEE Trans. Automat. Control. 1992. V. 37. № 9. P. 1442−1446.
  54. Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976.
  55. В. В., Жермоленко В. Н. Минимаксная стабилизация параметрически возмущаемой колебательной системы // Вестник Московского Университета. Серия математика, механика. 1998. Т. 53. № 6. С. 30−41.
  56. . Р., Фрадков A. J1. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. СПб.: Наука, 1999.
  57. В. С., Астахов В. В., Вадивасова Т. Е. и др. Нелинейные эффекты в хаотических и стохастических системах / Под ред. В. С. Анищенко. М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.
  58. В. Н., Колмановский В. Б., Носов В. Р. Математическая теория конструирования систем управления. -М.: Высшая школа, 1998.
  59. Д. В. Коган М. М. О вычислении минимального уровня гашения внешних возмущений в задаче робастного Ноо-управления по выходу // Автоматика и телемеханика, 2003, № 11, с.128−137.
  60. Д. В. Предельные возможности управления линейными системами и оценка минимальной Н",-нормы // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2001. № 6. С. 50−56.
  61. Д. В., Коган М. М. О необходимых условиях разрешимости многопараметрических уравнений Риккати в задаче робастного Ноо-управления по выходу // Дифференц. уравнения. 2003. № 11. с. 1452−1456.г
  62. Д. В., Коган М. М. Оценка предельных возможностей робастного Ям-управления линейными неопределенными системами //Автоматика и телемеханика, 2002, № 9, с. 134−141.
  63. Д. В., Коган М. М. Синтез оптимального робастного //"-управления методами выпуклой оптимизации. //Автоматика и телемеханика, 2004, № 7, с. 71−81.
  64. Д. В., Коган М. М. Синтез регуляторов на основе решения линейных матричных неравенств и алгоритма поиска взаимнообратных матриц // Автоматика и телемеханика, 2005, № 1, с. 82−99.
  65. А. Е. Синтез минимаксных регуляторов. СПб: Изд-во СПбУ, 1996.
  66. А. Е., Первозванский А. А. Оптимизация по равномерно-частотным показателям (Н-теория) // Автоматика и телемеханика, 1992, № 9, с. 3−33.
  67. И. М., Степанов С. А. К задаче синтеза дискретных Н"г регуляторов // Автоматика и телемеханика, 2000, № 2, с. 86−96.
  68. И. М., Степанов С. А. Синтез грубых линейных квадратичных гауссовских регуляторов // Автоматика и телемеханика, 1998, № 7, с. 96−106.
  69. И. М., Степанов С. А. Синтез робастных линейных регуляторов при параметрической неопределенности объекта // Автоматика и телемеханика, 2001, № 1, с. 118−130.
  70. В. А., Небылов А. В. Робастные системы автоматического управления. М.: Наука, 1983.
  71. А. А. Алгоритм робастного управления в задаче слежения за эталонным сигналом // Автоматика и телемеханика, 2003, № 6, с. 104—113.
  72. А. А. Алгоритм робастного управления неопределенным объектом без измерения производных регулируемой переменной // Автоматика и телемеханика, 2003, № 8, с.82−95.
  73. БоковаЯ. М., ВеремейЕ. И. Вычислительные аспекты спектрального метода Hinf-оптимального синтеза // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1995. № 4. С. 88 — 96.
  74. В. А. Метод синтеза класса робастных регуляторов пониженной размерности // Автоматика и телемеханика, 2000, № 10, с. 117−124.
  75. В. А. Существование и предельные возможности центральных регуляторов в задачах с Ню-критериями // Автоматика и телемеханика, 2002, № 5, с. 97−107.
  76. В. А. Частотные критерии в общей задаче об абсолютной стабилизируемости // Автоматика и телемеханика, 2000, № 1. с.11−21.
  77. В. А. Частотные условия Нот-управления и абсолютной стабилизации // Автоматика и телемеханика, 1996, № 5. с. 17−25.
  78. Е. И. Анализ в среде MATLAB робастных свойств систем стабилизации плазмы // Exponenta Pro: Математика в приложениях: Науч.-практ. журн.-2003 № 3 — С. 20 — 27
  79. Е. И., Корчанов В. М., Коровкин М. В., Погожев С. В. Компьютерное моделирование систем управления движением морских подвижных объектов. — СПб.: НИИ Химии СПбГУ, 2002.
  80. ВеремейЕ.И. Спектральный подход к оптимизации систем управления по нормам пространств Н2 и Я". // Вест. С.-Петерб. Ун-та. Сер. 10. Вып. 1. С. 48 59.
  81. Е. И., Еремеев В. В., Корчанов В. М. Синтез алгоритмов робастного управления движением подводных лодок вблизивзволнованной поверхности моря // Гироскопия и навигация. 2000.-№ 2 С. 34 — 43.
  82. К. В., Королева О. И., Никифоров В. О. Робастное управление нелинейными объектами с функциональными неопределенностями // Автоматика и телемеханика, 2001, № 2, с.112−122.
  83. А. С. Аналитическая динамика. М.:РУДН, 1998.
  84. А. X., Леонов Г. А., Якубович В. А. Устойчивость нелинейных систем с неединственным состоянием равновесия. М.: Наука, 1978.
  85. Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.
  86. В. Т. Некоторые задачи анализа и выбора динамических характеристик нелинейных систем. М.: МАИ, 1992.
  87. Е. Н. Робастность дискретных систем. Обзор // Автоматика и телемеханика. 1990. № 5. С. 12−21.
  88. В. Н. Робастная стабилизация параметрически возмущаемой системы // Автоматика и телемеханика, 2001, № 2, с. 122−134.
  89. М. М. Когда линейная система управления является минимаксной? // Докл. РАН. 1998. Т. 360. № 2. с. 179−181.
  90. М. М. Минимаксный подход к синтезу абсолютно стабилизирующих регуляторов для нелинейных систем Лурье // Автоматика и телемеханика. 1999. № 5. С. 78−91.
  91. М. М. О новой параметризации Hoo-регуляторов // Автоматика и телемеханика, 2003, № 8, с.96−110.
  92. М. М. Решение обратных задач о наихудшем возмущении и минимаксном управлении для линейных непрерывных систем // Автоматика и телемеханика. 1997. № 4. С. 22−30.
  93. М. М. Синтез робастных Hoo-субоптимальных регуляторов как решение дифференциальной игры в условиях неопределенности: прямая и обратная задачи // Автоматика и телемеханика, 2000, № 7, с. 109−120.
  94. М. М. Теоретико-игровой подход к синтезу робастных регуляторов // Автоматика и телемеханика, 1998, № 5, с. 142−151.
  95. М. М. Частотное условие обобщенной возвратной разности в синтезе Hoo-субоптимальных, децентрализованных и робастных регуляторов // Автоматика и телемеханика, 2001, № 6, с. 95−110.
  96. М. М. Линейно-квадратичная динамическая игра в условиях неопределенности и синтез робастных Ноо-субоптимальных регуляторов // Автоматика и телемеханика, 1999, № 3, с. 131−143.
  97. О. И., Никифоров В. О. Нелинейное робастное управление линейным объектом // Автоматика и телемеханика, 2000, № 4, с. 117−128.
  98. И. Н., Рутковский В. Ю. Робастность систем управления с нелинейной параметрической коррекцией к некоторым видам возмущений // Автоматика и телемеханика, 1991, № 9. с. 145−159.
  99. А. П. Основы робастного управления. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 1995.
  100. A.M. Общая задача об устойчивости движения. М.: > Гостехиздат, 1950.
  101. Н. Н. Математические задачи системного анализа. -М.: Наука, 1981.
  102. А. В. Гарантирование точности управления. М.: Наука. Физматлит, 1998. — 304 с.
  103. В. О. Робастное управление линейным объектом по выходу // Автоматика и телемеханика, 1998, № 9, с. 87−99.
  104. В. О., Фрадков А. Л. Схемы адаптивного управления с расширенной ошибкой // Автоматика и телемеханика, 1994, № 9, с. 3−22.
  105. В. А. Моделирование систем. М.: Наука, 1997.Ш.Павлов А. Н., Янсон Н. Б., Анищенко В. С. Реконструкция динамических систем // Радиотехника и электроника. 1999. Т.44. № 9. С. 1075−1092.
  106. . Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002. — 303 с.
  107. B.C., Казаков И. Е., Евланов JI. Г. Основы статистической теории автоматических систем. -М.: Машиностроение, 1974.
  108. И. М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. — М.:Наука, 1981.
  109. В. Ф. Робастное управление в /гпостановке: верификация модели и оценивание весов возмущений // Автоматика и телемеханика, 2003, № 11, с.138−151.
  110. В. Ф. Синтез /рсубоптималъного робастного регулятора для линейного дискретного скалярного объекта со структурированной неопределенностью // Автоматика и телемеханика, 1999, № 11, с. 80−99.
  111. В. Ф. Синтез 1-субоптимального робастного регулятора для линейного скалярного объекта с неструктурированной неопределенностью // Автоматика и телемеханика, 2001, № 1, с. 150−163.
  112. Теория прогнозирования и принятия решений /Под ред. С. А. Саркисяна. -М.: Высшая школа, 1977.
  113. В. И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления М.: Наука, 1981.
  114. Фрадков A. J1. Адаптивное управление в сложных системах. -М.: Наука, 1991.
  115. А. П., Никульчев Е. В., Волович М. Е. Синтез оптимального управления в задачах с несколькими критериями качества //Матер. 3 НТК «Новые информационные технологии». -М.: МГАПИ, 2000, с. 113−115.
  116. А. М. Робастное управление нестационарными объектами // Автоматика и телемеханика, 1996, № 2, с. 117−125.
  117. В. Н. Синтез робастных регуляторов многомерных систем при параметрической неопределенности на основе круговых частотных неравенств // Автоматика и телемеханика, 1999, № 3, с. 229−238.
  118. JI. П., Шильников A. JI., Тураев Д. В., Чуа Л. Методы качественной теории в нелинейной динамики. Часть 1: пер. с англ. М-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.
  119. В. А. Оптимальное гашение вынужденных колебаний по заданному выходу системы // ДАН. 1994. Т. 337. № 3.
  120. Е. В., Волович М. Е., Челпанов А. В. Идентификация фазовых портретов динамических систем по временным рядам // Научные труды МАТИ им. К. Э. Циолковского. Вып. 4 (76). — М.: Изд-во «ЛАТМЭС», 2001. — С. 463−467.
  121. А. В. Построение робастного квадратичного регулятора системы охлаждения алюминиевых слитков // Гагаринские чтения: Тезисы докл. XXX международной молодежной науч. конф.— М.: «МАТИ» — РГТУ им. К. Э. Циолковского, 2004 — С. 148−149.
  122. А. В. Синтез модели управления процессом охлаждения алюминиевых слитков в Simulink // Новые информационные технологии: Сб. трудов VIII Всероссийской науч.-техн. конф. / Под общ. ред. А. П. Хныкина.— М.: МГАПИ, 2005.— С. 166−168.
  123. А. В. Моделирование системы управления процессом охлаждения алюминиевых слитков в Simulink//Научные труды МАТИ им. К. Э. Циолковского. Вып. 9 (81). — М.: ИЦ МАТИ, 2005. —С. 40−44.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!