Нелинейная динамика сложных электромеханических систем как объектов управления тема автореферата и диссертации по механике, 01.02.06 ВАК РФ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

КАК ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ.

§1.1. Общие проблемы построения моделей динамических систем как объектов управления.

§ 1.2. Постановка задач исследования.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СЛОЖНЫХ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ КАК ОБЪЕКТОВ

УПРАВЛЕНИЯ.

§ 2.1. Математические модели динамики металлоконструкций.

§ 2.2. Математические модели динамики электроприводов.

§2.3. Математические модели динамики измерительных систем.

§ 2.4. Математические модели динамики возвмущающих воздействий.

§ 2.5. Математические модели динамики радиоугломеров.

§ 2.6. Математические модели динамики систем наведения антенн.

§ 2.7. Математическое описание ДО по результатам испытаний на объекте.

ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ ДИНАМИКИ СИСТЕМ ПРИ УПРАВЛЕНИИ В

СТАЦИОНАРНЫХ УСЛОВИЯХ.

§ 3.1. Озор численных методов решения задач оптимизации систем с обратной связью по вектору состояния.

§ 3.2. Оптимизация динамических систем со стационарной обратной связью.

§ 3.3. Оптимизация динамических систем с квазистационарной обратной связью.

§ 3.4. Оптимальные оценки координат вектора состояния, недоступных для прямого измерения.

ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ ДИНАМИКИ СИСТЕМ ПРИ УПРАВЛЕНИИ В

НЕСТАЦИОНАРНЫХ УСЛОВИЯХ.

§ 4.1. Метод кластерного пространства управляемых динамических объектов.

§ 4.2. Алгебраический подход к анализу и синтезу систем логического типа.

§ 4.3. Метод логико-вероятностных функций.

§ 4.4. Комбинаторный метод вычисления вероятностей сложных логических функций.

§ 4.5. Метод приведения систем логического типа к форме ЛПМ.

§ 4.6 Проблемы логического управления динамическими объектами.

§ 4.7. Метод ситуационного управления.

§ 4.8. Метод бинарных деревьев.

§ 4.9. Оценка эффективности методов оптимизации динамических процессов.

ГЛАВА 5. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СРЕДСТВАМИ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ.

§5.1. Методы и технические средства распределенной обработки данных в системах реального времени.

§ 5.2. Синтез цифрового регулятора системы управления.

§5.3. Особенности микропроцессорного управления в реальном времени.

§ 5.4. Метод автомасштабирования уравнений регулятора цифровой системы управления реального времени.

§ 5.5. Оценка точности вычислений управляющей вычислительной системы между двумя последовательными перемасштабированиями.

§ 5.6. Моделирование динамических процессов сложных электромеханических объектов на ЭВМ.

§ 5.7. Моделирование динамических процессов сложных электромеханических объектов в реальном времени.

Предпосылки к выполнению работы.

Предпосылками к выполнению диссертационного исследования служит опыт, накопленный автором за 22-летний период работы в Конструкторском бюро специального машиностроения (КБСМ г Санкт-Петербург), сотрудниками которого впервые разработано и внедрено в практику большинство отечественных управляемых полноповоротных радиотелескопов (антенных установок) наземного и морского базирования, с диаметрами антенных зеркал 16, 25, 27, 32 и 70 м. и характеристиками на уровне мировых стандартов.

Радиотелескопы представляют собой уникальные измерительные приборы, выполненные на грани научных, технических и технологических возможностей, предназначенные для фундаментальных исследований объектов ближнего и дальнего космоса посредством радиосвязи. Они состоят из зеркал, радиоприемных устройств, механизмов и электроприводов наведения, металлических и железобетонных конструкций и различного вида устройств, обеспечивающих управление приводами.

Технические характеристики антенных установок (АУ), т.е. их формы, подвески, размеры, точности выполнения профилей отражающих поверхностей зеркал, скорости, точности наведения, жесткости металлоконструкций и механизмов и другие данные находятся в прямой зависимости от требований, предъявляемых к решению задач радиосвязи.

АУ являются сложными электромеханическими системами, объединяют в себе большинство характерных свойств динамических объектов, которые описываются нелинейными дифференциальными уравнениями высокого порядка и служат хорошим "полигоном" для отработки на них общезначимых теоретических разработок в областях динамики машин и процессов их управления. Поэтому научные результаты, полученные при исследовании динамических свойств АУ, могут быть распространены на электромеханические объекты другого прикладного применения.

Созданию уникальных приборов предшествовали этапы теоретических исследований, направленные на создание математических моделей систем наведения АУ как объектов управления и разработку самих методов управления. Был проведен ряд научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, результаты которых подтверждены обширным документальным материалом, полученным при отработке действующих установок в реальных условиях их эксплуатации.

За период работы в КБСМ среди многочисленных участников проектов и НИР, с которыми автору приходилось непосредственно сотрудничать, которые стимулировали исследования, оказали большую помощь, повлияли на получение конкретных результатов и сами внесли большой вклад в создание целого ряда радиотелескопов для систем дальней космической связи следует назвать следующие имена : От КБСМ:

Главные конструкторы АУ: Ухов А.И. (основоположник отечественного радиотелескопостроения), Коробов Б.С., Князев И.Н., Кучинский Г.С.,Зайцев А.А., Армосов Е.А.; зам. главного конструктора: Горицкий И.И., Федосеев JI.M., Мозгов А.П., Лобанов Е.П., Рысков Б.П., Матвеев Е.Н; в области механики, динамики, прочности: Рождественский Д.В., Мыслевец B.JL; Воробьев А.М, в области электропривода, прцессов управления: Степанов Д.Г. Перепеч В.М., Сало В.Г., Панкратов Б.В., в области имитационного моделирования: Баду Е.И.; в области микропрограммного управления: Назаров В.В., Тихомиров В.В.; в области лабораторных и стендовых испытаний электроприводов: Ильин А.С.; в области измерений и коррекции угловых деформаций: Харлампиев Д.В. От НИИП (г. Москва): в области управления системами наведения наземных антенн: Белянский П.В., Сергеев Б.Г.

От Санкт-Петербургского государственного университета авиационного приборостроения: в области системного анализа, управления и обработки информации: Орурк И.А., Коновалов А.С., Захаров В.М., Петухов Л.Г.

От Санкт-Петербургского госуниверситета: в области идентификации математических моделей механической части АУ: Черных К.Ф., Мальков В.М.; в области процессов управления динамическими объектами: Зубов В.И., Горьковой В.Ф.

От Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета: в области идентификации математических моделей АУ по результатам натурных испытаний АУ: Соколовский Г.Г., Постников Ю.В., Стасовский В.М. От Государственного университета (Нижний Новгород): в области процессов управления динамическими объектами: Неймарк Ю.И., Брусин

В.А.

От Физико-технического института (Госуниверситет, Нижний Новгород): в области систем программного управления АУ: Эйнгорин М.Я. От института автоматизации производственных процессов (Ростов на Дону): в области идентификации математических моделей радиосистем автосопровождения космических объектов: Клепфер Е.И., Шапошников К.Я., Дудченко-Дудко В.В. В последние годы получению новых результатов содействовали: от ЦНИИ "Гранит: в области систем логического типа, используемых в регуляторах систем управления: Кизуб В.А., Фадеев В.П.; в области интеллектуальных систем управления: от Санкт-Петербургского государственного технического университета: Ерофеев А. А.; в области логико-вероятностных методов исследования: от ИПМАШ РАН: Соложенцев Е.Д.; от Военно-морской академии им. Крылова Н. А.: Рябинин И.А.

Автор также выражает свою искреннюю благодарность за помощь и поддержку в проведении исследований сотрудникам лаборатории методов и средств автоматизации ИПМАШ РАН, где была выполнена настоящая диссертационная работа: Городецкому А.Е., Курбанову В. Г., Тарасовой И. JI., Кулику Б. А., Фарафонову Ю.П.

Основные научные идеи и результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, нашли свое непосредственное воплощение в ряде НИР, ОКР и рабочих проектов действующих антенных установок и радиотелескопов, а также в НИР по фундаменталным научным проблемам тематики ИПМАШ РАН.

Актуальность работы. В связи с неуклонным ростом требований к точности формирования динамических процессов в сложных электромеханических системах современные методы их анализа и синтеза все меньше удовлетворяют целям функционирования таких систем. Одной из причин неудовлетворенности является недостаточная изученность их поведения и связанная с этим проблема создания адекватных математических моделей подвижных (динамических) объектов (ДО). Кроме того сами требования часто плохо формализуются, носят декларативный характер. Другой причиной является чрезмерная вычислительная трудоемкость методов формирования динамических процессов, т.е. процессов управления.

Задачи автоматического управления условно можно разделить на два класса: класс задач проектирования, в которых решаются принципиальные вопросы построения регуляторов объектов управления в соответствии с принятыми критериями качества, и класс задач функционирования ДО в реальном времени.

Проблемы, стоящие в задачах проектирования и специфика принятия проектных решений при создании традиционных систем управления хорошо известны, сравнительно чётко обозначены и изучены. В итоге эти задачи сводятся к вариационным задачам и решаются с применением методов математического программирования. При этом трудоемкость задач проектных решений не имеет решающего значения.

Специфика задач функционирования ДО в реальном времени состоит в том, чтобы периодически, за заданный, сравнительно малый интервал времени на вычислительном устройстве успеть провести вычисления определенного объема. Эти вычисления связаны с численным интегрированием систем дифференциальных уравнений, решением системы линейных неравенств, определением значений вещественных и логических функций и др. Результатом вычислений является вектор управляющих воздействий на ДО как объект управления, обеспечивающих получение требуемых динамических процессов с заданной точностью.

В большинстве практических случаев регуляторы ДО, в том числе с самонастройкой и адаптацией к внешним воздействиям, из-за жестких ограничений, связанных с производительностью вычислительных устройств, не содержат решателей, опирающихся на поисковые процедуры, характерные для неклассических методов управления

При управлении нелинейными нестационарными ДО, на фазовые координаты которых наложены произвольные ограничения типа неравенств, классические методы управления оказываются непригодными. К числу неклассических задач управления, к которым неприменимы классические методы, можно отнести такие задачи, как управление транспортными средствами при наличии препятствий, парковка транспортных средств с учетом их динамики, управление летательными аппаратами в нечетко определенной обстановке, управление электроприводами наведения крупных радиотелескопов при ограничениях на мощность, ток, крутящий момент и др. Подобные задачи связаны с решением весьма трудоемких неклассических вариационных задач переборными методами.

Действительно, в регуляторах для таких задач логические функции небходимо представлять в форме конечных автоматов с жесткой структурой, синтезированных на стадии проектирования. Реализация таких регуляторов с поисковыми процедурами для работы в реальном времени является проблематичной. Поэтому требуются новые подходы, позволяющие уменьшать размерность исходной задачи или сокращать число поисковых операций.

Таким образом, при управлении сложными нелинейными ДО актуальной является научная проблема синтеза требуемых динамических процессов, обеспечивающих существенное улучшение качества функционирования с пригодными для их реализации в реальном времени, алгоритмами.

Указанная проблема предопределила цель диссертационной работы.

Целью исследований является разработка теоретических основ и создание методологической базы для построения математических моделей сложных нелинейных электромеханических систем, синтеза методов и средств их логического управления (на примере радиотелескопов), направленных на повышение динамической точности, в условиях неполной информации о состоянии ДО и среды функционирования.

Для достижения поставленной цели в ходе выполнения теоретических исследований было необходимо:

- выявить особенности сложных нелинейных динамических объектов как объектов управления [на примере систем наведения антенных установок (СН АУ)];

- провести анализ современных методов идентификации, оценивания и управления;

- разработать единый подход к формализации математических моделей ДО и процессов их управления с учетом их квантования и нелинейностей;

- разработать теоретические основы логического управления динамическими объектами в реальном времени;

- разработать методы и методики реализации процессов логического управления в реальном времени средствами вычислительной техники;

- разработать методическое и программно-алгоритмическое обеспечение систем логического управления;

- провести экспериментальные исследования и апробацию разработанных методов и средств управления в натурных и лабораторных условиях.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, идентификации математических моделей и состояний динамических объектов, теории автоматического и оптимального управления, математического программирования, теории вероятностей, кластерного и интервального анализа, математической логики, символьного и комбинаторного анализа, физического и математического имитационного моделирования, теории принятия решений, искусственного интеллекта. Основные теоретические результаты работы подтверждены экспериментальными исследованиями и использованы при разработке систем наведения ряда антенных установок.

Научная новизна работы заключается в следующем.

Впервые применительно к СН АУ:

1. реализован системный подход совместного решения динамических задач механики и оптимального управления;

2. разработаны методики идентификации и аппроксимации сложных радиоэлектромеханических систем сравнительно простыми математическими моделями, с достаточной для практики точностью воспроизводящими их динамические процессы и поведение;

3. для стационарных условий состояния разработаны методики синтеза оптимальных регуляторов, реализующих в реальном времени линейные законы управления относительно квадратичных критериев качества, а также квазиоптимальных регуляторов, реализующих кусочно-постоянные (релейные) управляющие функции как аппроксимации эталонных процессов с максимальным быстродействием, вычисляемых посредством поисковой процедуры решения последовательности задач линейного программирования; разработаны новые поисковые методы, названные методами логического управления, обеспечивающие соответствие требуемого качества управления ДО техническим возможностям его реализации, так как при физических ограничениях фазовых координат и управляющих воздействий, а также их квантования по уровню и времени, регуляторы, основанные на линейных законах управления, не обеспечивают возрастающих требований к динамической точности СН АУ, а регуляторы, основанные на поисковых процедурах линейного программирования, в принципе способные обеспечить требуемое качество управления, не могут быть реализованы для работы в реальном времени из-за больших непредсказуемых затрат временных ресурсов на поиск решений;

4. теоретически обосновано преимущество решения логических задач алгебраическими методами;

5. для сложных логических функций теоретически обосновано преимущество вычисления их вероятностей комбинаторными методами по сравнению с символьными, разработана методика приближенного вычисления вероятностей таких функций и дана оценки точности вычислений;

6. разработан метод приведения произвольных конечных автоматов к форме линейных последовательностных машин (ЛПМ);

7. обоснован подход к оценке вычислительной сложности логических задач, позволивший свести их к оценкам сложности ЛПМ;

8. разработан метод реализации в реальном времени процессов управления динамическими объектами на вычислительных комплексах путем их распараллеливания и автомасштабирования.

Основные научные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Теоретические основы и методики построения математических моделей (ММ) сложных нелинейных электромеханических систем как объектов управления. На примере СН АУ такие ММ включают:

- пространственную металлоконструкцию (ПМК);

- ветровые возмущения;

- электроприводы;

- радиоугломеры.

2. Теоретические основы нечеткого логического управления динамическими объектами (ДО) (в том числе АУ):

- метод бинарных деревьев;

- метод кластерного пространства.

3. Теоретические основы вычисления вероятности сложных логических функций.

4. Теоретические основы алгебраического подхода к решению логических задач принятия решений:

- концепция логических функций;

- метод приведения произвольных конечных автоматов (КА) к форме ЛПМ;

5. Методика управления и стабилизации СН АУ, описываемая системой дифференциальных уравнений (СДУ) высокого порядка, основанная на принципах анализа вращательного движения механических частей АУ вокруг центра масс с учетом нежесткости конструкции.

6. Численный метод синтеза оптимального управления СН АУ при квадратичном критерии качества путем решения матричного уравнения Ляпунова в детерминированном случае и стационарного матричного уравнения Риккати для построения линейного регулятора стохастической системы.

7. Методика синтеза управления СН АУ, заключающаяся в решении последовательности задач линейного программирования по улучшенному методу ТОРНГА и аппроксимации полученного эталонного переходного процесса процессом с кусочно-постоянным (релейным) управлением.

8. Методика синтеза управляющей вычислительной системы (У ВС), включающей базовую управляющую ЦВМ (БЦВМ) и ускоряющее специализированное вычислительное устройство (СВУ), обеспечивающей оптимальное управление АУ в реальном времени для квадратичных критериев качества.

9. Методика синтеза быстродействующего СВУ, предусматривающая представление чисел в СВУ в формате с фиксированной запятой и автомасштабирование числовых массивов методом ступенчато изменяющегося масштаба, позволяющего получить масштабированные матрицы ММ АУ с минимальной нормой и обоснованно выбрать шаг квантования.

Практическая ценность работы.

1. Разработанные методы и средства управления ДО: предназначены для использования в условиях априорной недостаточности имеющейся информации о состоянии ДО и внешних воздействий при плохой вычислительной обусловленности исходных математических моделей; служат методологической основой для разработки методического и программно-алгоритмического обеспечения систем управления сложными электромеханическими объектами; позволяют сократить сроки проектирования систем управления, снизить трудовые и материальные затраты на их разработку с обеспечением требуемого качества управления.

2. Изложенный в работе подход к построению ММ сложных электромеханических систем как объектов управления позволяет с достаточной степенью адекватности использовать их в качестве прогнозирующих средств поведения ДО при оптимизации динамических процессов этих объектов. Разработанные ММ СИ АУ как объектов управления послужили основой для расчета систем управления и динамической точности ряда АУ, функционирующих в составе комплексов дальней космической связи, в том числе и для одного из крупнейших в мире полноповоротного радиотелескопа РТ-70. Методики до настоящего времени не утратили своей актуальности и служат основой для разработки программно-алгоритмического обеспечения систем управления АУ.

3. Использование изложенного в работе подхода к оптимизации динамических процессов линеаризованных систем с обратной связью по расширенному вектору состояния в стационарных условиях позволяет, на основе вычислительной обусловленности задачи, дать оценки и рекомендации по рациональному выбору размерности итоговой прогнозирующей модели и ее потенциальной точности.

4. Разработанная концепция квантования и кластеризации фазового пространства ДО позволяет изменять стратегию его поведения, в зависимости от начальных условий, и проводить вычисления управляющих воздействий интервальным методом либо на крупной, либо на более мелкой сетке пространства, что в конечном итоге существенно уменьшает объем вычислений и позволяет реализовать управление, основанное на поисковых процедурах в реальном времени.

5. Разработанная концепция логико-вероятностных функций позволяет на единой методологической основе строить вычислительные алгоритмы принятия решений любой сложности и приближенно оценивать их вероятность комбинаторным методом, в частности вероятность принятия решения о текущем значении управляющего воздействия.

6. Разработанные методики расчета динамической точности СН АУ в стационарных точках, математические модели которых описываются СДУ большой размерности с плохо обусловленными матрицами, в соответствии с квадратичными критериями качества, позволяют получить оценки потенциальных возможностей АУ и выдать рекомендации на проектирование регуляторов.

7. В связи с недостаточной вычислительной производительностью ЭВМ с одним процессором для целей управления АУ в реальном времени разработаны рекомендации по распараллеливанию вычислительных процессов и созданию многомашинного комплекса полунатурного моделирования СН АУ (КПНМ). Экспериментальные исследования на КПНМ подтвердили высокую эффективность систем, включающих управляющую ЭВМ и СВУ, осуществляющее операции с фиксированной запятой с автомасштабированием по методу ступенчатоизменяющегося масштаба, поэтому могут быть рекомендованы для использования в рабочих проектах систем управления ДО.

8. Разработанный метод нечеткого логического управления ДО в кластерном пространстве состояний свободен от недостатков методов управления, связанных с линеаризацией объектов в стационарных точках и градиентных методов локальной оптимизации, поэтому может быть использован при проектировании интеллектуальных регуляторов систем управления ДО.

9. Разработанный метод приведения логической части задач к алгебраической форме ЛПМ, позволяет получать числовые оценки сложности и эффективности различных вычислительных алгоритмов и проводить их сравнение. Метод может быть рекомендован для оценки выводимости, непротиворечивости, тавтологии и других характеристик произвольных логических систем алгебраическими способами.

10. Разработанный комбинаторный метод приближенного вычисления вероятностей сложных логических функций может быть рекомендован для задач принятия решений, надежности, безопасности и других задач, в которых используются вероятностные характеристики логических переменных, логических функций и их систем.

Диссертационная работа обобщает научные исследования и результаты восьми госбюджетных НИР, выполненных автором в Конструкторском бюро специального машиностроения в качестве научного руководителя или ответственного исполнителя:

НИР ИР-93 "Молния". Выбор конструктивных схем антенных установок (АУ) с эффективной площадью зеркал 200-400 м2. 1968 г.

НИР ИР-92. Раздел VII. Параметрическая надежность антенных установок. 1970 г.

НИР ИР-105. Тема 402-20-70. Разработка и исследование методов построения оптимальных систем управления следящими электроприводами антенных установок с учетом параметров механической передачи и ветровых нагрузок. 1972 г.

НИР 504-75-243 "Эклиптика". Разработка и исследование перспективных антенных систем комплексов дальней космической связи. Разделы: "Динамика, кинематика и точность трехосных корабельных антенных установок", "Построение пространственной динамической модели АУ как объекта управления", "Разработка и исследование оптимальной системы управления АУ", "Разработка аналого-цифрового комплекса (АЦК) для исследдования динамических систем", "Разработка и исследование системы управления АУ с обеспечением точности наведения радиооси", "Системы управления АЦК для исследования задач наведения АУ". 1975-1978 гг.

Фундаментальная НИР "Резонанс". Разработка проблем оптимального управления динамическими объектами высокого порядка. Разделы: "Синтез цифрового регулятора системы программного управления динамическим объектом высокого порядка", "Идентификация объекта управления", "Теоретические исследования проблем оптимального управления динамическими объектами", "Исследование путей технической реализации систем управления динамическими объектами высокого порядка", "Программное обеспечение". 1979-1981 гг.

НИР 1001-8005 "Оптимизация". Разработка и исследование оптимальных методов и средств создания перспективных высокоточных антенных систем различного назначения". Разделы: "Разработка аппаратурных и программных средств комплекса полунатурного моделирования (КПНМ) и методов автоматизации расчета цифровых систем и оптимального управления по состоянию", "Программное обеспечение НИР", "Создание комплекса полунатурного моделирования. Разработка способов экстремального наведения и управления по состоянию". 1982 г.

НИР 538 "Ратмир". Исследование и разработка конструктивных мер улучшения точности характеристик радиотелескопа РТ-70. Разделы: "Управление аналого-цифровым комплексом (АЦК) для моделирования динамических систем в реальном масштабе времени", "Методика построения динамических моделей электромеханических систем с использованием стендов с нагрузочными устройствами", "Специализированное вычислительное устройство (СВУ) для управления приводами наведения антенных установок". 1984-1986 гг.

НИР "Изба". Развитие механики деформируемого тела в связи с задачами управления антенными установками с учетом нежесткости их конструкции. 1980 г.

Ряд методик указанных НИР был внедрен в рабочие проекты АУ, которые прошли экспериментальную проверку в лабораторных и натурных условиях, доказали свою эффективность при обеспечении работ космической связи с ИСЗ, космическими кораблями, исследовательскими межпланетными станциями Луны, Марса, Венеры, Меркурия.

Следует ожидать, что применение новых, изложенных в диссертационной работе методов позволит увеличить динамическую точность систем наведения АУ типа РТ-70 в 1.5-2 раза.

Научно-исследовательские работы по теме диссертации, выполненные автором в Центральном научно-исследовательском институте "Гранит", (СПб) в качестве научного руководителя разделов:

Фундаментальная научно-исследовательская работа (ФНИР) "ЛЕММА-МСП" Исследование и разработка принципов построения аппаратных и программных средств гибких производственных систем (ГПС) контроля и диагностирования цифровой и цифро-аналоговой аппаратуры. 1989-1990 гг.

ФНИР "ЛАБИРИНТ-2МП". Разработка и исследование принципов построения аппаратно-программных комплексов для отладки мультипроцессорных систем. 1989-1991 гг.

НИОКР "ПОИСК-5565". Базовый комплекс технических и программных средств многоцелевых агрегативных систем контроля и диагностирования радиоэлектронной аппаратуры. 1989-1991 гг.

НИР "Элита". Исследования оценки возможности и выработка рекомендаций по внедрению технологии искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности контрольно-диагностических систем при эксплуатации радиоэлектронной аппаратуры (РЭА). 1992-1995 гг.

Аналого-цифровая вычислительная система для моделирования цифровых динамических объектов и следящих систем. Диплом на конкурсе им. академика А.И. Берга за лучшие работы в области моделирования цифровых устройств морского приборостроения. ВНТО судостроительной промышленности им. академика А.Н. Крылова. (СПб, 1989).

Ряд методик указанных НИР, связанных с исследованиями логических систем, был внедрен в отдельные технологические процессы контроля РЭА предприятий судостроительной промышленности.

Работы по теме диссертации, выполненные автором в ИПМАШ РАН: ФНИР. № госрегистрации: 01.9.30005489 Научные основы автоматизированной оценки качества функционирования экспертных систем в области машиностроения методами распознавания образов. 1993-1995 гг.

ФНИР. Раздел "Управление и автоматизация". № госрегистрации:01.9.70.008199 Разработка принципов, алгоритмов и интеллектуальных программных средств качественного адаптивного управления поведением мехатронных машин. 1996-2000 гг.

Результаты диссертационной работы внедрены в лекционные курсы, лабораторные практикумы, курсовое, дипломное проектирование и учебное пособие Санкт-Петербургского государственного технического университета и Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждалисьна следующих научных конференциях и симпозиумах:

Всесоюзная радиоастрономическая конференция. Радиоастрономическая аппаратура, "Антенны и методы", АН СССР, АН Армянской ССР, Институт радиофизики и электроники.(Ереван, 1982).

XXVIII всесоюзной научной сессии, посвященной дню радио (Москва, 1983). Отраслевые научно-технические конференции "Повышение эффективности программных и аппаратных средств контроля и диагностирования в ГПС приборостроения" (Севастополь, 1988, 1991).

Национальные конференции с международным участием по проблемам физической метрологии "ФИЗ-МЕТ-94, -96, -2000" (Санкт-Петербург, 1994, 1996, 2000).

The First International Conferense MMR'97. Mathematical Methods in Reliability. (Bucharest, Romania, 1997)

III Межотраслевая технологическая конференция по проблемам сбора, обработки и передачи информации в сложных радиотехнических системах (Санкт-Петербург, Пушкин, 1997).

Международные конференции по проблемам логико-лингвистического управления динамическими объектами "DOLLC'97, -99". (Санкт-Петербург, 1997, 1999).

VI Санкт-Петербургский симпозиум по теории адаптивных систем "SPAS'99" (Санкт-Петербург, 1999).

Международная конференция "Интеллектуальные системы и информационные технологии управнения, HCHTY-2000-IS&ITC" (Псков, 2000).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 55 научных работ, в том числе 45 статей, 8 авторских свидетельств на изобретения, 1 учебное пособие и 1 монография.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, иллюстраций и приложений. Общий объем диссертации составляетЗЮ страниц, в том числе 295 страниц основного текста, 20 таблиц, 65 рисунков. Библиографический список литературы включает 206 наименований.

Выводы:

1. Структура и технические средства вычислительного комплекса позволяют решать задачи полунатурного моделирования ДО высокого порядка и реализации в реальном времени алгоритмов цифрового и аналого-цифрового управления.

2. Моделирование цифровой системы управления электромеханическим объектом, описывающимся СДУ 9-го порядка, показало, что при имеющейся производительности ЦВМ максимально достижимая частота выдачи управляющего воздействия при цифровой реализации заданного алгоритма управления составляет 120 Гц, что накладывает ограничение на дальнейшее повышение точности управления.

3. Реализация СВУ в системе управления обеспечивает существенную разгрузку ЦВМ за счет перераспределения вычислительных операций при той же точности вычислений, что образует резерв повышения качества управления в целом. Кроме того, при аппаратной реализации алгоритма автомасштабирования также обеспечивается значительное упрощение и удешевление технических средств системы управления за счет снижения тактовой частоты квантования управляющего воздействия почти в два раза (64 Гц).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненных исследований и разработок созданы теоретические основы и методологическая база синтеза методов и средств управления сложными нелинейными электромеханическими объектами, соответствующие тенденциям развития систем управления динамическими процессами и ориентированные на реальную практику их использования.

1. Определены характерные особенности электромеханических объектов управления и источники, препятствующие повышению качества динамических процессов.

2. Проведен анализ современных методов и средств управления ДО. Показано, что для полученных традиционным путем моделей и алгоритмов управления характерна неоправданная идеализация стационарных условий, ограниченность применения и, как следствие, низкая эффективность управления.

3. Задачи управления ДО в реальном времени разделены на два класса: класс, в котором поисковые процедуры отыскания управляющих воздействий не используются, и класс, в котором эти процедуры используются. Установлено, что путем кластеризации пространства состояний и применением методов логического управления оказывается возможной реализация поисковых процедур в реальном времени.

4. Предложен единый подход к формализации динамических процессов электромеханических объектов и процессов управления, позволяющий решать различные прикладные задачи управления на единой информационной основе.

5. Разработаны теоретические основы управления динамическими процессами электромеханических объектов, включающие:

- концепцию кластерного пространства ДО, позволяющую уменьшать размерность исходной задачи;

- концепцию логико-вероятностных функций, позволяющую получать приближенные вероятностные оценки логических функций любой сложности;

- алгебраический подход к анализу и синтезу систем логического типа, позволяющий с алгебраических позиций, отличными от формальной логики методами, решать традиционные для нее задачи логического вывода, непротиворечивости, тавтологии и др.;

- метод приведения систем логического типа к форме линейных последовательностных машин, позволяющий за счет использования хорошо разработанного математического аппарата вычислительных методов линейной алгебры получать численные решения при условиях, когда другие методы бессильны;

- метод управления на основе бинарных деревьев, обеспечивающий, по сравнению с другими методами, наиболее экономную с точки зрения вычислительных ресурсов процедуру отыскания оптимальной управляющей функции, переводящей ДО из начального кластера в некоторый другой целевой кластер за минимальное время и удерживание ДО в этом целевом множестве путем периодического прогнозирования решения на заданном интервале времени прогнозирования;

- метод ситуационного управления, обладающий малой вычислительной трудоемкостью и позволяющий определять прогнозируемые значения функции управления и ее вероятности путем поиска их в базе архивных данных, полученных на предварительном этапе .исследования динамических прцессов;

- метод автомасштабирования уравнений регулятора цифровой системы управления реального времени, позволяющий заменить в вычислительных устройствах наиболее трудоемкие операции с плавающей точкой на операции с фиксированной точкой и на порядок обеспечивающий увеличение производительности ВУ;

- метод оценки фазовых координат вектора состояния, не доступных для измерения, обеспечивающий за счет использования метода бинарных деревьев вычисление оценок в нелинейных ДО;

- метод оценки вычислительной сложности задач логического управления, позволяющий за счет приведения логических систем к форме линейных последовательностных машин оценивать их комбинационную сложность совокупностью известных оценок.

6. На основе разработанных методов управления ДО создано методическое и программно-алгоритмическое обеспечение перечисленных выше задач, основу которых составляют следующие методики:

- идентификация математических моделей ДО;

- имитационное моделирование процессов динамики на ЭВМ;

- имитационное полунатурное моделирование на физических стендах и управляющих вычислительных комплексах;

- комбинаторное упорядочение, преобразования базисов логических переменных и анализа логико-вероятностных систем;

- ортоганализация квадратных и псевдообращения прямоугольных [0,1], решения систем логических уравнений;

- вычисление вероятностей сложных логических функций;

- кластерный анализ с использованием интервальной арифметики. 7. Проведены экспериментальные исследования и апробация разработанных методик на предприятии КБСМ, натурных АУ, в лаборатории методов и средств автоматизации ИПМАШ РАН. Показано, что применение этих методик позволит увеличить динамическую точнисть ДО в 1.5-2 раза.

Достигнутые результаты подтверждены актами о внедрении.

Результаты исследований внедрены в учебные курсы, курсовое и дипломное проектирование и лабораторные практикумы по дисциплинам: "Интегрированные системы автоматизации научно-производственной деятельности", "Системы управления летательных аппаратов", Автоматизация и управление", "Системный анализ и управление" Санкт-Петербургского государственного университета и Санкт-Петербургского государственного университета авиационного приборостроения.

1. Абрамов А.А. О переносе граничных условий для систем линейных .дифференциальных уравнений. ЖВМ и МФ 3,6,1963.

2. Автоматизированная система обработки данных лётных испытаний (ТЕМП). В.И, Скурихин и др, Управляющие системы и машины, 1980, 6, 91-96.

3. Аккоф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Сов. радио, 1974.269 с.

4. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления. М.: Мир,1987.

5. Андреев Ю.Н. Управление конечномерными линейными объектами. М.: Наука, 1976. - 183 с.

6. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB. СПб.: Наука, 1999.

7. А.с. 1015337 СССР. Цифровая система управления / Дубаренко В.В. Степанов Д.Г. 1983.

8. А.с. 1080154 СССР. Устройство автоматической смены масштабов в аналоговой вычислительной машине / Баду Е.И., Дубаренко В.В. 1983.

9. А.с. 1108884 СССР. Система автоматического наведения на максимум радиосигнала / Дубаренко В.В. Назаров В.В. 1984.

10. А.с. 1113809 СССР. Устройство автоматической смены масштабов для аналоговой вычислительной машины / Баду Е.И., Дубаренко В.В. 1984.

11. А.с. 1313222 СССР . Устройство для обмена двух магистралей / Киэуб В.А.,Бэрсон Ю.Я. и др. 1987.

12. А.с. 1320821 СССР. Аналого-цифровая вычислительная система / Баду Е.И., Дубаренко В. В. 1984.

13. А.с. 1420605 СССР. Аналого-цифровая вычислительная система / Баду Е.И., Дубаренко В.В. 1985.

14. А.с. 215271 СССР. Аналого-цифровая вычислительная система / Баду Е.И., Дубаренко В.В. 1984.

15. А.с. 240813 СССР. Устройство для компенсации погрешностей кинематической системы передачи / Дубаренко В.В. Смирнов Л.И. 1969.

16. А.с. 830382 СССР Микропрограммное устройство управления / Кизуб В.А., Берсон Ю.Я., Седов Н.П. и др. 1981.

17. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965.

18. Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. М.: Наука, 1969.

19. Беллман Р., Калаба Р. Квазилениаризация и нелинейные краевые задачи. Мир., 1968.

20. Белянский П.В.» Сергеев Б.Г. Управление наземными антеннами и радиотелескопами. М.: Советское радио, 1980. - 156 с.

21. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1973.

22. Болтянский В.Г. Оптимальное управление дискретными системами. М.: Наука, 1973.

23. Брадис В.М. Теория и практика вычислений. Изд. 5. Пособие для высших педогогических учебных заведений. М.: Учпедгиз, 1937.

24. Брайсон А., Хо Ю-Ши Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972.

25. Будак Б.М., Беркович Е.М. Об аппроксимации экстремальных задач. ЖВМ и МФ П, 3,4, 1971.

26. Бурцева И.Н., Пушкина Н.М., Черняк Н.Г. Архитектура вычислительных систем и сетей. М.: Радио и связь, 1984.

27. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления. М.: Мир, 1985.

28. Васильев Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач. М.: Изд-во Московского университета, 1974.

29. Венцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.

30. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. М.: Мир, 1989. - с. 245-331.

31. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры. М.: Наука, 1977.

32. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1974.

33. Воробьев А. М., Дубаренко В. В., Перепеч В. М. Синтез системы управления антенной установкой с цифровым регулятором. //Численные методы анализа и их приложения. Иркутск: Изд-во Сиб. энергетич. ин-та СО АН СССР, 1988.

34. Воробьев A.M., Дубаренко В.В., Перепеч В.М. Проблемы построения систем управления антенными установками //Численные методы анализа и их приложения. Иркутск: Изд-во Сиб. энергетич. ин-та СО АН СССР, 1986.

35. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц, М.: Наука, 1967.

36. Гельфанд И.М., Фомин С.В. Вариационное исчислений. М.: Физматгиз,

37. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука,1971.

38. Гилл А. Линейные последовательностные машины. М.: Наука, 1974.

39. Гноенский Л.С., Мовшович С.М. О применения методов математического программирования к задаче оптимального управления. Изв. АН СССР, Техн.кибернетика, 1973, №5.

40. Годунов С.К. Решение систем линейных уравнений, Новосибирск: Наука,1980.

41. Гультяев А.К. МАТЛАБ 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows: Практческое пособие. Спб.: КОРОНА принт, 1999. -228 с.

42. Городецкий А.Е., Дубаренко В.В. Логическое управление в кластерном пространстве состояний динамических объектов: Труды международной конференции "Интеллектуальные системы и информационные технологии управления, ИСИТУ-2000-IS&ITC". Псков, 2000.

43. Городецкий А.Е., Дубаренко В.В. Метрологические характеристики кластерного пространства систем управления динамическими объектами // Физическая метрология/ Под ред. А.Е. Городецкого и В.Г. Курбанова. СПб: Изд-во СПбГТУ, 2000. -122 с

44. Городецкий А.Е., Дубаренко В.В. Проблемы логико-лингвистического управления динамическими объектами: Труды второй международной конференции "Логико-лингвистическое управление динамическими объектами DOLLC'99". СПб.: 2000.

45. Городецкий А Е., Дубаренко В.В., Ерофеев А.А. Алгебраический подход к решению задач логического управления // А и Т. 2000. № 2. С. 127-138.

46. Городецкий А. Е. и др. Использование формы импульсов фотодатчиков угловых перемещений для получения информации о направлении перемещений. // Приборостроение. / Изв. высш. учебн.заведений. 1984 -т. ХХУ11 - N 10.

47. Городецкий А. Е. и др. Методы и средства проектирования интеллектуальных АРМ: Физическая метрология: теоретические и прикладные аспекты. СПб.: Изд-во КН. 1996. С. 277 297.

48. Городецкий А. Е., Дубаренко В. В., Курбанов В. Г. Метод поиска оптимальных управляющих воздействий на динамические объекты с адаптацией к изменениям внешней среды. //6-й Санкт-Петербургский симпозиум по теории адаптивных систем (SPAS"99). СПб, 1999.

49. Городецкий А. Е., Дубаренко В. В., Тарасова И. JI. Интеллектуальные средства автоматизированного проектирования и производства: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999.

50. Городецкий А. Е., Ерофеев А. А. Принципы построения интеллектуальных систем управления подвижными объектами // А и Т. 1997. № 9. С. 101 ? 110.

51. Городецкий А. Е., Тарасова И. J1. Интегрированные системы автоматизации НИОКР: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1998. 78 с.

52. Городецкий А.Е. Дубаренко В.В. Комбинаторный метод вычисления вероятностей сложных логических функций// ЖВМ и МФ, 1999. 7. С. 1201-1203.

53. Горяшко А.П. Синтез диагностируемых схем вычислительных устройств. -М.: Наука, 1987.

54. Данциг Дж. Линейное программирование, его обобщения и применения. М.: Прогресс, 1974.

55. Дидук Г.А., Коновалов А.С.» Орурк И.А., Осипов Л.А. Анализ и оптимальный синтез на ЭВМ систем управления. М.: Наука, 1984. - 213 с.

56. Дубаренко В. В., Перепеч В.М. Об одном способе масштабирования в аналого-цифровых вычислительных системах / Идентификация и моделирование динамических объектов. Сб. ВНТО им. А.Н. Крылова. Л.: Судостроение, 1990. Вып 504.

57. Дубаренко В.В. Метод линеаризации систем логических уравнений в задачах выбора решений: Тезисы докладов 1 национальной конференции с международным участием по проблемам Физической Метрологии "ФИЗМЕТ-94". СПб: Наука, 1994.

58. Дубаренко В.В. О приведении систем логических уравнений к форме линейных последовательностных машин.//Проблемы физической метрологии. /Сб. Докладов. Под ред. А.Е. Городецкого. СПб: Издат.КЫ, 1996. С.126-138.

59. Дубаренко В.В. О приведении систем логических уравнений к форме линейных последовательностных машин: Труды 1 национальной конференции с меж дународным участием по проблемам Физической Метрологии "ФИЗМЕТ-94". СПб: Наука, 1995.

60. Дубаренко В.В., Баду Е.И. Автомасштабирование моделей систем управления динамическими объектами // XXVIII всесоюзная научн. сессия, посвящ. дню радио: Тезисы докладов. Часть 2. М.: Радио и связь, 1983.

61. Дубаренко В.В., Баду Е.И. Автомасштабирование специализированного вычислительного устройства // ЦНТИ "ПОИСК", ПТО деп.035-3615, 1985. 12.

62. Дубаренко В.В., Баду Е.И. Анализ колебательных систем демпфированных сухим трением: Сборник Трудов Ленинградского Механического Института, Л.: 1971. Серия 4, вып.З (89).

63. Дубаренко В.В., Баду Е.И. О проблеме автомасштабирования в цифровых регуляторах // Известия ЛЭТИ им. В.И.Ульянова(Ленина). Л.: 1983. Вып.331.

64. Дубаренко В.В., Баду Е.И., Перепеч В.М. Метод автомасштабирования регулятора цифровой системы управления реального времени // Вопросы радиоэлектроники. 1985. Серия ЭВТ, вып.4.

65. Дубаренко В.В., Клепфер Е.И. Стохастическая модель системы автоматического сопровождения искусственных спутников Земли (ИСЗ) по их радиоизлучениям // Вопросы специальной радиоэлектроники. Ростов на/Д.: 1968. Серия XVI, вып.2.

66. Дубаренко В.В., Куприянов М.С. Оценка и прогнозирование состояния технических средств ЛВС / Идентификация и моделирование динамических объектов РЭА. Сб.ВНТО им. А.Н. Крылова. Л.: Судостроение, 1990. Вып 504.

67. Дубаренко В.В., Перепеч В.М. Идентификация полунатурных стендов электромеханических систем / Идентификация и моделирование динамических объектов РЭА. Сб.ВНТО им. А.Н. Крылова. Л.: Судостроение, 1990. Вып 504.

68. Дубаренко В.В., Перепеч В.М. Масштабирование уравнений регулятора для его реализации в АЦВС // Методы исследований и проектирования автоматических систем и приборов/ Межвузовский сб. научных трудов.Под ред. И.А.Орурка. СПб.: ЛИАП, 1990.

69. Дубаренко В.В., Перепеч В.М. Синтез цифровой системы управления по состоянию / ЦНТИ "ПОИСК", 1982. Серия Ш,вып.1,. 1982.

70. Дубаренко В.В., Перепеч В.М., Степанов Д.Г. Синтез оптимальной системы управления радиотелескопом // ЦНТИ "ПОИСК", Сб. ПТО, 5, 1977.

71. Дубаренко В.В., Сало В.Г. Интегрирование матричного уравнения Риккати / Министерство общего мшиностроения, Отраслевой фонд алгоритмов и программ САПР. 1982. Вып. 17.

72. Дубаренко В.В., Степанов Д.Г. Синтез оптимальной системы управления радиотелескопа // Вопросы специальной радиоэлектроники. Ростов на/Д, 1968. Серия XVI, вып. 2.

73. Дубаренко В.В., Степанов Д.Г. Управление динамическими объектами высокого порядка при использовании прогнозирующих моделей // ЦНТИ "ПОИСК". Сб. ПТО, 5, 1977.

74. Дубаренко В.В., Степанов Д.Г.,Ухов А.И. Определение статистических характеристик случайных воздействий на систему наведения радиотелескопа: Труды НИИ Приборостроения (НИИП Москва), Вып.5 (112), 1968.

75. Дубаренко В.В., Эйнгорин М.Я. Система оптимального управления радиотелескопом // Всесоюзная радиоастрономическая конф. "Радиоастрономическая аппаратура. Антенны и методы", АН СССР, АН Армянской ССР/ Институт радиофизики и электроники,1982.

76. Дубовицкий А.Я., Милютин А.А. Задачи на экстремум при наличии ограничений. ЖВМ и МФ 5,3, 1965.

77. Дьяконов В. П. Справочник по применению системы PC MatLAB. М.: Наука, 1993.

78. Егоренков Д. JL, Фрадков А. Л., Харламов В. Ю. Основы математического моделирования с примерами на языке MATLAB. Учеб. пособие. 2-е изд., доп. / Под ред. д-ратехн. наук А.Л. Фрадкова; БГТУ. СПб, 1996. 192 с.

79. Ерофеев А. А., Поляков А. О. Интеллектуальные системы управления. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. 264 с.

80. Есенин-Вольпин А.С. К первой проблеме Гильберта // Проблемы Гильберта / Под. общ. ред. П.С. Александрова. М.: Наука. 1969. С. 67-82.

81. Жегалкин И. И. Арифметизация символической логики.//"Матем. сб." т. 35, Вып. 3-4, 1928, с. 335.

82. Жегалкин И. И. О технике вычислений предложений в символической логике.//" Матем. сб. ", т.34, Вып. 1, 1927.

83. Журавлев Ю.И., Коган А.Ю. Реализация булевых функций с малым числом нулей ДНФ и смешанные задачи.//ДАН СССР, 1985, т.285, N4. С.795-799.

84. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Издательство Института Математики, 1999.

85. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

86. Заде Л., Дезоер Ч. Теория линейных: систем. Метод пространства состояний. Изд-во "Наука", М., 1970.

87. Закревский А.Д. О приближенных методах решения логических задач.// В сб.: Проблемы синтеза цифровых автоматов. М.: Наука, 1967.

88. Зингвиил У.И. Нелинейное программирование. М.: Советское радио, 1973.

89. Исаев В.К., Сонин В.В. Об одной модификация метода Ньютона численного решения краевых задач. ЖВМ и МФ 3,6,1963.

90. Искусственный интеллект: Справ, в 3 кн. Кн. 2. Модели и методы / Под ред. Д.А. Поспелова; М.: Радио и связь. 1990. 304 с.

91. Каляев А.В. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой.- М.: Радио и связь, 1984.

92. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1975.

93. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления, М.: Мир, 1977.

94. Кизуб В.А., Розенблюм Б.И. Особенности построения программного обеспечения многофункциональной системы моделирования программируемых микропроцессорных структур. АВТ. №2, 1986

95. Колмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. -Новосибирск: Наука, 1986.

96. Кондаков Н. И. Логический словарь-справочник. М.: Наука, 1976. - 717 с.

97. Коуги П.М. Архитектура конвеерных ЭВМ. Пер. с англ. -М.: Радио и связь,1985.

98. Крылов И.А., Черноусько Ф.Л. О методе последовательных приближений для решения задач оптимального управления. ЖВМ и МФ 2,6, 1965.

99. Кузнецов О. П., Адельсон-Вельский Г.М., Дискретная математика для инженеров. М.: Энергоиздат, 1988.

100. Кузовков Н.Т. Модальное управление и наблюдающие устройства. М.: Машиностроение, 1976.

101. Кузовков Н.Т. Системы стабилизации летательных аппаратов. М.: Высшая школа, 1976.

102. Кулик Б. А. Система логического программирования на основе алгебры кортежей. //Изв. РАН. Техн. Кибернетика, 1993. №3, С.26-239.

103. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления. М.: Машиностроение, 1986.

104. Кюнци Г.П.,Крелле В. Нелинейное программирования. М.: Советское, радио, 1965.

105. Лавров И.А., Максимова Л.Л. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов. -М. Физико-математическая литература, 1995.

106. Леку Ж., Стейнберг Ж. Радиоастрономия.Радиотехнические методы на службе астрофизики. Пер. с франц. -М.: Издательство иностранной литературы, 1963.

107. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука,1972.

108. Липский В. Комбинаторика для программистов. М.: Мир, 1988.

109. Лорьер Ж. Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. - 566 с.

110. Лузин С. Ю., Лутченков Л. С. Анализ и разработка алгоритмов логического синтеза СПб: ГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 1996.

111. Мартин Дж. Вычислительные сети и распределенная обработка данных: программное обеспечение, методы и архитектура. Вып. 1 и 2 М.: Финансы и статистика, 1985.

112. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. -М.: Мир. 1977.

113. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.

114. Можаев А.С. Общий логико-вероятностный метод анализа надежности структурно сложных систем.// Уч.пос. Л.:ВМА,1988

115. Моисеев Н.Н. Численные методы в теории оптимальных систем. М.: Наука, 1971.

116. Перестраиваемые цифровые структуры на основе интегрирующих процессоров/ Алексеенко А.Г., Каляев А.В., Лунченко В.И. и др., под ред. А.В. Каляева. -М.: Радио и связь, 1982.

117. Покрас A.M., Цирлин В.М., Кудияров Г.И. Системы наведения антенн земных станций спутниковой связи. М.: Связь, 1978. - 237 с.

118. Полак Л.С, Вариационные принципы механики, их развитие и применение в физике. -М.: Физматгиз, 1960.

119. Полак Э. Численные методы оптимизации. (Единый подход). -М.: Наука,1985.

120. Понтрягин Л.С, Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1976.

121. Поспелов Д. А. Искусственный интеллект: Справ. Кн. 2. Модели и методы. М.: Радио и связь, 1992.

122. Потемкин В. Г. Система MATLAB: Справочное пособие. М.: ДИАЛОГ-МИФИ. 1997.- 350 с.

123. Потемкин В. Г., Рудаков П. И. Система MATLAB 5 для студентов. 2-е изд., испр. и доп. ДИАЛОГ-МИФИ. 1999. 448 с.

124. Программные средства интеллектуальных систем /А.Е. Городецкий, В.В.Дубаренко, И.Л. Тарасова, А.В. Шереверов. СПб: Изд-во СПбГТУ, 2000. 171 с.

125. Пропой А.И. Элементы теории оптимальных дискретных Процессов. М.: Наука, 1973.

126. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. -М.: Мир. 1980.

127. Ривкин С. С. Метод оптимальной фильтрации Калмана и его применение в инерциальных навигационных системах. Л.: Судостроение, 1973.

128. Рябинин И.А., Парфенов Ю.М., Цыпин О.Д. Логико-вероятностная теория безопасности технических систем. Электричество, 1994, 7

129. Рябинин И.А., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, 1981.

130. Стренг Г. Линейная алгебра и ее применения. М.: Мир, 1980.

131. Сэвидж Джон Э. Сложность вычислений. Пер. с англ. Под ред. О.М. Касим-Заде. -М.: Факториал, 1998.

132. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программипование. -М.: Наука, 1975.

133. Теория и информационная технология моделирования безопасности сложных систем. Вып. 5 / Под ред. И. А. Рябинина и Е. Д. Соложенцева. Препринт 123. СПб. ИПМАШ РАН. 1995.

134. Терехов В. А. и др. Нейросетевые системы управления СПб.: Изд-во СПбГУ, 1999. 265 с.

135. Толковый словарь по вычислительным системам / Под общ. ред. В. Иллингуорта. М.: Машиностроение. 1990. 560 с.

136. Унифицированный язык описания логических систем LOSP. М.: Электроника, 5, 1985.

137. Фаддеев А.Н., Фаддеева В.И. Вычислительные методы линейной алгебры, -М.: Физматгиз, 1960.

138. Фрадков A.JL Адаптивное управление в сложных системах. М.: Наука,1990

139. Хемминг Р.В. Численные методы. 2 изд., М.: 1972.

140. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. М.: Радио и связь, 1987.

141. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.

142. Шатровский Л.И. Об одном численном методе решения задач оптимального управления.// ЖВМ и МФ 2,2, 1962.

143. Эйкхофф П., Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. С.569-588.

144. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р. Форсайта. -М.: Радио и связь, 1987 .

145. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989. -320 с.

146. Юдин Д.Б., Голынтейн Е.Г. Линейное программирование. М.: Наука, 1969.

147. Aleksander I. Whatever happened to cybernetics // Technical Report N/S/103. Dept. Electrical Engineering / Brunei University. 1980.

148. Bezdek J. C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms / Plenum Press. N.Y. 1981.

149. Brazdil P., Muggleton S. Learning to relate terms in a multiple agent environment / Machine-Learning-EWSL-91 // Ed. Y. Kodratoff; 1991. P. 482.

150. Brooks R. A. A robot that walks: Emergent behaviour from a carefully evolved network//Neural Computation. 1989. Vol. 1.

151. Carpenter G., Grossberg S. A massively parallel architecture for a self-organizing neural pattern recognition machine // Computer Vision, Graphics and Image Processing. 1987. Vol. 37. P. 54-115.

152. Chiu S. Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 1994. Vol. 2. N. 3.

153. Cona J. Developing a genetic programming system AI Expert, 1995,v. 10, №2,p.20

154. David E., Goldberg D. Genetic Algorithms in Search. Optimization and Machine Learning. Reading. MA. Addison-Wesley. 1989.

155. Deen S. M. A CKBS approach to holonic manufacturing systems. Technical Report / Staffordshire. UK. Keele University. 1993.

156. Dorigo M. Man and Cybernetics (IEEE-SMC) on: Learning Approaches to Autonomous Robots Control / Special issue of IEEE Transactions on Systems // Ed. M. Dorigo; 1995.

157. Dubarenko V.V. Increasing guidance accuracy problems for largegabarits antennas. //The Third International Conference on Problems of Physical Metrology FIZMET'98. Abstracts. Spb.: 1998.

158. Dubarenko V.V. Matematical models identification for guidance system of the RT-70 radiotelescope. //The Third International Conference on Problems of Physical Metrology FIZMET'98. Abstracts. Spb.: 1998.

159. Etter D. Solving engineering problems using MATLAB / Prentice-Hall. 1993. 4341. P

160. Fletcher M. Some further design considerations for the congestion management mechanism menthol. Technical Report / Staffordshire. UK. Keele University. 1993.

161. Fukushima K. Cognitron: a self-organizing multilayered neural network // Biological Cybernetics. 1975. Vol. 20. P. 121 -136.

162. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide. The Math Works Inc. 1998.

163. Fath A.F. Approximation to the Time-Optimal Control ofLinear State-Contrained Systems. 1968 JACC, pp.962 969

164. Gorodetsky A.E., Dubarenko V.V. Binary trees in state space of dynamic control objects.// First International Conferense on Problems of Dynamic Objects Logic- Linguistic Control DOLLC'97. SPb.:, 1997.

165. Gorodetsky A.E., Dubarenko V.V., Kurbanov V.G. The approximate solve of logic- probability problems in water resources planning and managment. Journal of the Statistical, Turkey, Ankara: 1997.

166. Grossberg S. Competitive learning: from interactive activation to adaptive resonance // Cognitive Science. 1987. Vol. 11. P. 23 63.

167. J. von Neumann. First draft of a report on the edvac // Papers of John von Neumann on Computing and Computer Theory / Ed. W. Aspray and A. Burks; MIT Press. 1987. Vol. 12.

168. J. von Neumann. The general and logical theory of automata // Papers of John von Neumann on Computing and Computer Theory / Ed. W. Aspray and A. Burks; MIT Press. 1987. Vol. 12.

169. Jang R. The Math Works Inc. 1995.

170. Karakotsios K., Bremer M. Simlife: The official Strategy Guide // Prima Publishers. 1992.

171. Kauffman S. A. The Origins of Order / N.Y. Oxford University Press. 1993.

172. Kleene S.C., Mathematical logic. JOHN WILEY & SONS, INC. New York, London, Sydney, 1967.

173. Kohonen T. Self-organization and associative memory. Springer Verlag. 1984.

174. Cook S.A., The complexity of theorem proving procedures,Proceedings of the 3rd ACM Simposium on Theory of Cmputing (1971)pp. 151-158. Русский перевод: С.А.Кук. Сложность процедур вывода теорем. Кибернетический сборник, новая серия, вып. 12, с. 515.

175. Krose В, Patrick S. An introduction to Neural Networks: Textbook 8-th edition./ University of Amsterdam Press. Amsterdam. 1996.

176. Minsky M., Papert S. Perceptrons / MIT Press. 1969.

177. Moore R.E. Interval analysis Englewood cliffs. N.J.: Prentice - Hall, 1966.

178. Ndovie B. Multi-agent cooperation in air traffic control: A functional analysis. Technical Report / Staffordshire. UK. Keele University. 1993.

179. Neural Network Toolbox. User's Guide. The Math Works Inc. 1997.

180. OSACA Handbook. Version 1.0.1.1997.

181. Resnick. M. Learning about life. // Artificial Life. 1994. Vol. 1/2.

182. Reynolds С. W. Flocks, herds, and schools: A distributed behavioral model. // Computer Graphics. 1987. Vol. 21. P. 25 ? 34.

183. Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics. Spartan Books. 1962.

184. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning representations by back-propagating errors // Nature. 1986. Vol. 323. P. 533 536.

185. Simulink 2.1. New Features. The Math Works Inc. 1997.

186. Smolensky P. On the proper treatment of connectionism // Behavioural and Brain Sciences 1988. Vol. 11. P. 1 74.

187. Stateflow. User's Guide. The Math Works Inc. 1998.

188. Steel G. L. Common LISP // Digital Press J. 1984.

189. Timofeev A.V. Intelligent multi-agent control of robotic systems.// First International Conferense on Problems of Dynamic Objects Logic- Linguistic Control DOLLC'97. SPb., 1997.

190. Torng H.C, Optimization of Discret Control 5istem Through Linear Programming. J.Franclin Inst. 278, pp/ 28-44, 1964

191. Walsh M., Deen S. M. A study of some multi-agent application design strategies with a view to enhancing performance / Proc. of the CKBS-SIG Workshop // Ed. S.M. Deen; Staffordshire. UK. Keele University. 1992. P. 75 88.

192. Waltz D. L., Pollack J. B. Massively parallel parsing: A strongly interactive model of natural language interpretation // Cognitive Science. 1985. Vol. 9. P. 51 74.1. ИЛЛЮСТРАЦИИ1. Кластерt