Содержание к диссертации
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 5
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ МСАУ ГТД 20
1Л. Актуальность проблемы проектирования адаптивных МСАУ ГТД п 20
1.2. Анализ принципов построения и методов синтеза адаптивных САУ 30
1.3. Анализ структурных методов представления и синтеза МСАУ 43
1.4. Цели и задачи исследований 56
Выводы по главе 1 57
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ МСАУ ГТД 59
2.1. Системный подход к проектированию адаптивных МСАУ ГТД 59
2.2. Концепции построения адаптивной МСАУ ГТД 70
2.3. Обобщенная структура адаптивной МСАУ ГТД 77
Выводы по главе 2 81
ГЛАВА 3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО КООРДИНАТНО- ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ МНОГОСВЯЗНЫМ ОБЪЕКТОМ УПРАВЛЕНИЯ 82
ЗЛ- Синтез адаптивных алгоритмов управления на основе прямого метода Ляпунова для описания многомерного ОНО в уравнениях «вход-выход» 82
ЗЛЛ. Пропорционально-интегральные алгоритмы адаптации 87
ЗЛ.2. Алгоритмы адаптации при наличии функциональных зависимостей между параметрами многосвязного ОУ 96
З Л.З- Пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации 105
3.2- Синтез адаптивных алгоритмов управления на основе прямого метода Ляпунова для описания многомерного ОНО в пространстве состояния 108
3.2Л. Пропорционально-интегральные алгоритмы адаптации ИЗ
3.2.2. Алгоритмы адаптации при наличии функциональных зависимостей между параметрами многосвязного ОУ 117
3.2.3. Пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации 124
3.3- Оптимизация корреиирующих устройств в контурах адаптации 126
З.ЗЛ. Разработка линеаризованной модели многомерной БСНС с эталонной моделью 126
3.3.2- Синтез физически реализуемых корректирующих устройств контура адаптации 133
Выводы по главе 3 142
ГЛАВА 4. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ СТРУКТУРОЙ АДАПТИВНЫХ МСАУ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНЫХ ФУНКЦИЙ 143
4.1. Формулировка задачи структурного синтеза в классе систем модального управления на основе теории графов 144
4.2. Описание структур ДС с помощью структурных функций 153
4.2.1. Структурный орграф системы на базе структурных функций 154
4.2.2. Правила преобразования структурного орграфа 158
4.2-3. Матричные преобразования на структурном орграфе 165
4.3. Синтез структур сложных ДС методом структурных функций в классе систем модального управления 172
4.3Л- Формирование критериев синтеза в форме структурных функций 173
4,3-2. Процедура структурного синтеза многосвязного модального регулятора методом структурных функций 176
4-4. Алгоритмы анализа и синтеза сложных ДС методом структурных функций 184
4.4 Л. Алгоритм формирования структурного орграфа системы по орграфу сигналов 184
4.4.2. Алгоритм вычисления эквивалентных структурных функций по структурному орграфу 187
4.4.3. Алгоритм последовательного присоединения подсистем по орграфу системы 191
4-4-4. Алгоритм исключения вершин структурного орграфа 194
Выводы по главе 4 195
ГЛАВА 5. АНАЛИЗ И СИНТЕЗ НЕЧЕТКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ 197
5.1. Принципы построения нечетких систем управления 197
5.2. Исследование нечетких систем управления методом гармонической линеаризации 202
5.2-1. Гармоническая линеаризация нечеткого регулятора 207
5-2.2. Анализ периодических движений 210
5.2.3. Анализ качества процессов управления по показателю колебательности 211
5.3. Синтез нечетких систем управления 216
5.4. Программное обеспечение для модуля анализа и синтеза нечетких систем управления 223
Выводы по главе 5 231
ГЛАВА 6. ПРИКЛАДНЬШ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ 228
6.1. Синтез адаптивной МСАУ ТРДЦФ 228
6Л. 1. Основной контур проектируемой адаптивной САУ 228
6.1.2. Разработка алгоритмов функционирования контура адаптации проектируемой САУ 238
6.2. Синтез адаптивной САУ процессом приемистости ГТД 245
6.2.1. Особенности проектирования САУ ГТД на неустановившихся режимах 245
6.2.2. Построение САУ процессом приемистости ГТД с использованием обратной модели 252
6.2.3. Синтез адаптивной САУ процессом приемистости ГТД на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта 255
6.3. Синтез структуры многофункционального модального регулятора для МСАУ ТРДФ методом структурных функций 263
6.4. Синтез интеллектуальных САУ винтовентилятором ТВВД на основе аппарата нечеткой логики 276
6.4.1. Синтез нечеткой системы управления винтовентилятором СВ-34 276
6.4.2. Синтез нечеткой системы управления соосным винтовентилятором СВ-27 286
6.5. Построение адаптивных систем управления микроробото- технических технологических комплексов 301
6.5.1. Концепция построения настольной микросборочной станции на основе микророботов 301
6.5.2. Автоматизированная интеллектуальная система планирования технологическим процессом микросборки 309
Выводы по главе 6 330
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 331
ЛИТЕРАТУРА 333
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Программная реализация алгоритмов структурного синтеза 353
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Описание программного интерфейса модуля анализа и синтеза нечетких систем управления 358
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Математическая и имитационная модель двигателя ДУ-27 364
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Программного обеспечения для системы планирования микросборки 376
Введение к работе
Актуальность проблемы
Быстрые темпы научно-технического прогресса в течение последних десятилетий предопределяют ускоренное развитие управляемых сложных динамических систем и, в частности, систем автоматического управления (САУ) авиационными газотурбинными двигателями (ГТД). Анализ тенденций развития авиационных ГТД и их систем управления показывает, что объем функций, выполняемых САУ перспективными ГТД? определяется следующими основными факторами:
1) дальнейшим усложнением конструкции двигателей связанным с созданием адаптивных ГТД, изменяющих в широком диапазоне свою структуру и параметры для обеспечения наиболее эффективного (в данных условиях полета) режима работы [188, 190, 210, 230];
2) дальнейшим повышением требований к качеству процессов управления, ресурсу, экономичности, необходимостью перехода к эксплуатации по состоянию [52, 168, 188];
3) включением системы управления ГТД (в качестве подсистемы) в интегральную САУ полетом летательного аппарата (ЛА) [52, 95].
Данные факторы приводят к повышенной сложности и большому количеству решаемых задач, к еще большему увеличению количества регулируемых параметров и регулирующих факторов в системе управления на переходных режимах, ужесточению требований к различным свойствам системы, к качеству функционирования отдельных подснстем и их взаимодействию. Другими словами для современных и перспективных авиационных ГТД характерно: высокая интенсификация процессов управления, широкий диапазон изменения внешних условий полета и режимов работы, наличие нескольких взаимосвязанных друг с другом управляемых рабочих параметров, действие сильных возмущений на входе двигателя. Следствием этого является отсутствие точных математических моделей либо их чрезмерная сложность, высокая размерность пространства состояний и принимаемых решений по управлению, иерархичность, многообразие критериев качества, высокий уровень шумов и т.д.
Таким образом, ГТД как объект управления относится к классу многосвязных нестационарных и нелинейных объектов, функционирование которого происходит в условиях параметрической и структурной неопределенности. В качестве источников возникновения неопределенностей здесь выступают дефицит информационных, временных энергетических, материальных и других видов ре сурсов либо непредсказуемость поведения внешней среды, либо непредвиденные изменения в структуре и поведении самой системы. Эффективное управление таким сложным динамическим объектом (СДО) требует полной автоматизации процедур выбора оптимальных значений регулируемых координат (программ управления) в зависимости от текущей цели управления, условий полета, состояния элементов конструкции силовой установки. Соответствующее изменение характера организации процесса управления возможно лишь при построении САУ авиационными ГТД в классе многоуровневых адаптивных систем. Поэтому повышение эффективности процесса управления и дальнейшего развития САУ ГТД5 способных компенсировать последствия влияния неопределенных факторов, является весьма актуальной проблемой.
Принципы построения и методы проектирования адаптивных САУ наиболее полно отражены в работах отечественных ученых - Б.Н. Петрова, ЯЗ. Цып-кина, В.В. Солодовникова, Е.Д. Теряева, В.Ю. Рутковского, С.Д. Землякова, И.Н. Круговой, А,Л. Фрадкова, А.И. Кухтенко, А.А. Фельдбаума, ПИ. Чинаева, P.M. Юсупова, Ю.М. Козлова, А.В. Тимофеева и др. [106, 107, 124, 179, 181, 204, 213, 216, 223, 232], а также в работах зарубежных ученых - У. Эшби, Г. Лонг, Р. Ли, С.Г. Леондес, Х.П. Уитейкер, К.И. Острей и др. [171, 195, 197, 201,252,273],
Среди адаптивных САУ сложными динамическими объектами широкое распространение получили системы, построенные в классе беспоисковых самонастраивающихся систем (БСНС) с эталонной моделью, настраиваемый регулятор параметрического управления которых реализован на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта (ОНО) [69, 70, 71, 74, 75, 179, 181, 217]. Структура контура нижнего уровня управления в данных БСНС, синтезируемая из условия инвариантности движения регулируемых координат от параметрических возмущений, обладает принципиальной возможностью строгой компенсации влияния нестационарности объекта управления на динамику замкнутой системы.
Принципы построения и методы синтеза БСНС с эталонной моделью ОНО наиболее близки к решению задачи синтеза адаптивных алгоритмов управления ГТД, поскольку в БСНС данного типа существует принципиальная возможность раздельного рассмотрения регуляторов координатного управления (РКУ) в основном контуре системы и регулятора параметрического управления (РПУ) в контуре адаптации. Это в значительной степени облегчает как расчет и проектирование, так и доводку системы, а также обеспечивает большую гибкость при разработке и доводке системы, позволяя, например, изменять принципы построения, структуру или параметры РКУ, не затрагивая при этом той части сие темы, которая придает ей свойство адаптации. Однако широко распространенные на практике интегральные законы изменения настраиваемых коэффициентов ОНО, обеспечивая при выполнении определённых условий асимптотическую устойчивость системы в целом, равномерную по начальному моменту времени и начальным рассогласованиям в системе относительно движения эталонной моделью, зачастую приводят к медленно затухающим и сильно колебательным процессам отработки параметрических возмущений РПУ. В этой связи весьма актуальным является расширение класса возможных алгоритмов адаптации, что позволило бы повысить динамическую точность отработки широкого класса параметрических возмущений и тем самым расширить границы применимости на практике адаптивных МСАУ ГТД с замкнутыми алгоритмами адаптации.
При проектировании основного контура адаптивных САУ ГТД в классе многосвязных систем автоматического управления (МСАУ) возникают серьезные проблемы, связанные с тем, что эти системы относятся к классу многофункциональных систем, поскольку при изменении компоновки МСАУ или изменении динамических свойств сепаратных подсистем меняется и описывающая ее система дифференциальных уравнений. Основная трудность при этом заключается в обеспечении на всех режимах устойчивости и желаемого качества функционирования как МСАУ в целом, так и её сепаратных подсистем. Потому с целью придания адаптивной МСАУ ГТД свойств самоорганизации требуется разработка обоснованных рекомендаций по выбору структуры многосвязного РКУ.
Теоретическим проблемам синтеза МСАУ, в том числе и авиационными ГТД, посвящены как работы отечественных ученых: академика БТГ Петрова, профессоров М.В. Меерова, В.Т. Морозовского, В.А. Боднера, А.А. Шевякова, Б,А, Черкасова, О.С. Гурьевича, Т.С. Мартьяновой, Р,Т. .Янушевского, Ю.М. Гусева, Б.Г, Ильясова, Ф.А. Шаймарданова, Ю.А. Рязанова, В.И. Васильева, ГХ. Куликова, Ю.С. Кабальнова, В.Н. Ефанова, ВТ, Крымского и др,, так и зарубежных П. Рейкауфа, Е. Битти, Дж. Бурчама, М. Уонэма и др. [39, 41, 52, 53, 108, 129, 138, 139, 140, 168, 169, 188, 189.209,242].
В настоящее время можно выделить два основных подхода к описанию задач и методов анализа и синтеза структур линейных МСАУ:
1) основанный на использовании классических операторно-частотных методов;
2) в уравнениях пространства состояний.
Достоинством первого подхода является простота и наглядность, а также возможность описания динамических свойств МСАУ как на уровне подсистем, элементов и связей между ними, так и на уровне системы в целом, что обуслови ло его широкое применение в инженерной практике. Второй подход наиболее полно отражает внутреннее строение динамической системы.
Представляется актуальной разработка формализованного подхода к выбору структур динамических систем (ДС), который объединил бы преимущества обеих форм описания и, позволил бы целенаправленно формировать структуру системы в соответствии с выбранными критериями, а также был максимально ориентирован на широкое использование вычислительной техники вследствие необходимости перебора большого количества вариантов. Для этого необходимо найти такую характеристику структуры ДС, которая являлась бы базовым элементом для преобразования структуры всей системы, и позволяла бы при этом оценивать влияние структур отдельных подсистем и многомерных элементов связи на структуру МСАУ в целом, а также давало бы принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем.
Стремительное развитие системных концепций, принципов современной теории управления и информационных технологий на базе последних достижений вычислительной техники существенно расширили границы применимости и возможности реализации на практике быстро функционирующих управляемых сложных систем (УСС), в частности, адаптивных систем реального времени с замкнутыми алгоритмами адаптации. Более того, это привело к появлению принципиально новых классов систем управления, таких как интеллектуальные системы. Однако анализ отечественных и зарубежных работ таких учёных, как Амосов Н.М., Фролов К.В., Воробьёв Е.И., Елисеев СВ., Поспелов Д.А., Макаров И.М., Лохин В.М, Захаров В.Н., Тимофеев А.В., Кулаков Ф.М, Мамдани Э., Заде Л,, Фу К, ЛорьерЖ. [63,64,67,96, 125, 163, 165, 215, 265. 285, 286], показывает, что, несмотря на то, что в данной области ведутся активные исследования, до сих пор не решён целый ряд проблем, в первую очередь связанных с возможностью работы данного класса САУ в существенно изменяющейся внешней среде в режиме реального времени. Другими словами идея интеллектуального управления применительно СДО с высокой степенью ответственности пока еще не нашла широкого распространения в силу сравнительной сложности ее реализации.
Кроме того, нечеткие системы регулирования, а также системы управления с использованием нейронных сетей по своим свойствам относятся к нелинейным системам, что существенно затрудняет их синтез. Так, до конца не решены вопросы анализа устойчивости и качества, так как в силу сложности аналитического описания практически отсутствуют методы исследования таких систем. Основным инструментом в настоящее время является моделирование, что подразу мевает проведение большого объема экспериментальных исследований. Ускорение темпов внедрения интеллектуальных систем в реальные системы требует оценки накопленного опыта проектирования САУ ГТД с целью дальнейшего совершенствования и анализа перспектив их развития, а также разработки концепции построения и новых методов проектирования адаптивных МСАУ ГТД.
Цель и задачи исследования
Цель работы - разработка методов синтеза алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления на основе структурного подхода к описанию и проектированию МСАУ авиационными ГТД и оценка их эффективности методом математического моделирования.
Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:
1, Разработать на основе структурных методов концепцию построения адаптивных МСАУ ГТД, обеспечивающих эффективное управление авиационным двигателем как сложным динамическим объектом в условиях структурной и параметрической неопределенности.
2, Синтезировать более эффективные классы алгоритмов адаптивного ко-ординатно-параметрического управления сложным динамическим объектом в условиях параметрической неопределенности.
3, Разработать способ представления многосвязных динамических систем управления в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций,
4, Разработать формализованный машинно-ориентированный метод структурного синтеза управляемых сложных систем.
5, Разработать метод синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления и исследовать адаптивные свойства системы в целом.
6, Исследовать эффективность предложенных методов адаптивных и интеллектуальных алгоритмов управления на примере проектирования МСАУ различными типами авиационных ГТД.
7, Проанализировать эффективность использования предлагаемых подходов к проектированию микроробототехнических систем.
Методы исследования
При разработке теоретических положений диссертационной работы использовались методы системного анализа, теории графов, теории множеств, методы линейной алгебры и элементы матричного и дифференциального исчисле ния, методы теории многосвязных систем автоматического управления, адаптивного управления, теории искусственного интеллекта, методы автоматизированного проектирования и разработки проблемно-ориентированного программного обеспечения, а также метод математического моделирования.
Научная новизна
1. Новизна концепции построения адаптивных МСАУ ГТД заключается в том, что она основана как на системных принципах и общенаучных подходах к построению многоуровневых систем, так и на использовании принципов структурной и функциональной самоорганизации с целью адаптации управляющей системы к новым ситуациям.
2. Новизна алгоритмов координатно-параметрического управления беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД заключается в расширении структуры данного класса систем, что позволило расширить область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повысить эффективность алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности.
3. Новизна предлагаемого представления структуры МСАУ заключается в том, что ее интегральные характеристики описаны на уровне структурных функций как элементарных базовых характеристик, что позволило связать динамические свойства системы с ее структурой и дало принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем,
4. Новизна предлагаемого метода структурного синтеза управляемых сложных систем основана на использовании предлагаемого способа описания МСАУ на базе структурных функций.
5. Новизна метода синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления основана на сочетании метода гармонической линеаризации нелинейных характеристик нечетких регуляторов с численными методами и выборе параметров нечеткого регулятора из условия устойчивости положения равновесия и заданного показателя колебательности.
Обоснованность и достоверность полученных результатов
Обоснованность результатов диссертационной работы основывается на использовании в диссертации признанных положений отечественной и зарубежной науки, апробированных методов и средств исследования и адекватных моделей, подтверждается корректным применением математического аппарата, согласованием новых результатов с известными теоретическими положениями.
Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается согласованностью данных эксперимента и научных выводов, результатами имитационного моделирования и экспериментальных исследований. Достоверность экспериментальных данных обеспечивается использованием современных средств и методик проведения исследований.
На защиту выносятся:
1. Концепция построения адаптивных МСАУ авиационными ГТД, основанная как яа системных принципах и общенаучных подходах к построению многоуровневых систем, так и на использовании принципов структурной и функциональной самоорганизации с целью обеспечения эффективного управления авиационным двигателем как сложным динамическим объектом в условиях структурной и параметрической неопределенности.
2. Новый более широкий класс алгоритмов адаптивного координатно-параметрического управления: пропорционально-интегральные, пропорциональные и релейные алгоритмы адаптации беспоисковых адаптивных МСАУ ГТД, позволяющих расширить область устойчивости процессов самонастройки и тем самым повысить эффективность алгоритмов адаптации в условиях параметрической неопределенности.
3. Способ представления многосвязных динамических систем управления в виде базовых элементарных структурных характеристик - структурных функций, позволяющих связывать динамические свойства системы с ее структурой и дающих принципиальную возможность для построения самоорганизующихся систем,
4. Формализованный машинно-ориентированный метод структурного синтеза управляемых сложных систем, основанного на использовании предлагаемого способа описания МСАУ на базе структурных функций
5. Автоматизированный метод синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами, основанный на сочетании метода гармонической линеаризации нелинейных характеристик нечетких регуляторов с численными методами и обеспечивающий выбор параметров нечеткого регулятора из условия устойчивости положения равновесия и заданного показателя колебательности.
6. Структуры и алгоритмы адаптивных многосвязных систем регулирования и управления процессом приемистости ТРДД высокоманевренных ЛА, структура и алгоритмы нечеткой системы управления синхрофазирования вин-товентиляторов ТВВ Д.
7. Концепция построения, интеллектуальные алгоритмы управления, планирования и координации процесса многороботовой сборки для настольного микросборочного комплекса как управляемой многосвязной системы, разработанные с использованием предлагаемых подходов.
Практическая ценность и внедрение результатов
Практическая ценность полученных результатов заключается:
- в разработанных структурах, алгоритмах самонастройки, расчетных линеаризованных моделях и методике синтеза адаптивно-коодинатного управления для мпогосвязных БСНС управления сложными динамическими объектами, апробированных при практическом проектировании адаптивных МСАУ ТРДД высокоманевренных ЛА как для режимов приемистости, так и стабилизации;
- в предлагаемом способе структурного представления сложных динамических систем, позволяющем описывать структурные свойства как отдельных подсистем, так и МСАУ в целом, и разработанной на его основе формализованной машинно-ориентированной методике анализа и синтеза структур управляемых сложных динамических систем;
- в численных методиках анализа и синтеза нечетких систем на основе гармонической линеаризации нечеткого регулятора как нелинейного элемента, позволяющих исследовать устойчивость периодических движений и анализ качества по показателю колебательности в сепаратных каналах нечетких систем управления, которые были апробированы при проектировании интеллектуальных систем управления соосным винтовентилятором ТВВД;
- в разработанном алгоритмическом и программном обеспечении, позволяющих автоматизировать основные этапы предлагаемых методик анализа и синтеза адаптивных и интеллектуальных МСАУ авиационных ГТД, которые реализованы в виде программных модулей для персональной ЭВМ;
- в методе интеллектуального планирования и управления технологическим процессом микросборки на основе разработанной обобщенной структурной модели процесса сборки микросистем с использованием группы мобильных микророботов, которая учитывает геометрическое и физическое представление сборочного процесса, а также основные ограничения, накладываемые на процесс сборки микроманипуляционными устройствами в условиях «микро» окружающей среды.
Полученные результаты внедрены в практику проектирования адаптивных и нечетких систем управления ТВВД на Уфимском научно-производственном предприятии «Молния» и в институте вычислительных систем и робототехники Университета г, Карлсруэ (ФРГ) при проектировании адаптивной интеллектуальной системы планирования и управления настольной микросборочной станции.
Полученные результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета при преподавании дисциплин на специальности «Управление в технических системах и управление».
Связь исследований с научными программами
Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1982 по 2002 г.г. на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного технического университета в рамках:
- госбюджетной НИР «Формализация системного подхода к исследованию информационных и кибернетических систем» в 1982-1985 г.г.;
- ряда научно-исследовательских хоздоговорных работ по заказу предприятия Уфимское агрегатное конструкторское бюро «Молния» в 1982-1993 г.г.;
- госбюджетной НИР «Разработка теоретических основ структурной теории динамических систем» в 1993-1995 г.г.;
- международного гранта научного комитета НАТО CRG951002 «Планирование, принятие решений и интеллектуальное управление автономными системами» в 1995-1997 г.г.;
- международного проекта Inco-Copernicus ERBIC15CT960702 «Мульти-агентные робототехнические системы для промышленного применения в области транспорта» в 1997-1999 г.г.;
- международного гранта научного комитета НАТО CRG972063 «Интеллектуальное планирование и управление для автоматизированной микросборочной станции на базе микророботов» в 1998-2000 г.г.;
- федеральной целевой программы «Интеграция» в 1998-2002 г.г.;
- гранта Министерства образования Российской Федерации по фундаментальным исследованиям в области технических наук ТОО-6.8-925 по теме «Адаптивные и интеллектуальные системы управления авиационными газотурбинными двигателями» в 2000-2002 г.г,;
- научно-технической программы «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» 03.01.021 по теме «Разработка настольного микросборочного производственного комплекса» в 2000-2002 г.г.
Апробация работы
Основные положения, представленные в диссертации, регулярно докладывались и обсуждались, начиная с 1985 года, на научных мероприятиях различного уровня. Среди них:
1. V-я Всесоюзная конференция по управлению в механических системах, Казань, 1985;
2, 1-я Республиканская конференция молодых ученых «Применение ЭВМ в решении научно-технических и народно-хозяйственных задач», Уфа, 1985;
3. Республиканская межотраслевая научно-практическая конференция «Проблемы внедрения достижений научно-технического проіресса в области автоматизации и механизации производственных процессов», Уфа, 1985;
4. IV-й Всесоюзный совещание-семинар молодых ученых «Современные проблемы автоматического управления», Москва, 1985;
5. Республиканская межотраслевая научно-практическая конференция «Проблемы внедрения достижений научно-технического прогресса в области автоматизации и механизации производственных процессов», Уфа, 1986;
6. Республиканская научно-техническая конференция «Актуальные проблемы научно-технического творчества молодежи в свете решений XXVII съезда КПСС», Уфа, 1987;
7. П-я Всесоюзная научно-техническая конференция: «Системы автоматического управления летательными аппаратами», Москва, 1988;
8. VI-е Всесоюзное совещание «Управление многосвязными системами», Суздаль, 1990;
9. Ш-я Всероссийская научно-техническая конференция «Системы автоматического управления летательными аппаратами», Москва, 1993;
10. Всероссийская научно-техническая конференция «Алгоритмическое обеспечение процессов управления в механике и машиностроении», Ярополец, 1994;
11. Ш-й Межотраслевой научно-технический семинар «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения», Миасс, 1994;
12. Ш-й Китайско-Российско-Украинский симпозиум по аэрокосмическим наукам и технологиям, Сиань, Китай, 1994;
13. IV-я Международная конференция по интеллектуальным автономным системам, Карлсруэ, Германия, 1995;
14. Межотраслевая научно-техническая конференция «Непрерывно-логические методы и модели в науке, технике, экономике», Пенза, 1995;
15. IV-й Межотраслевой научно-технический семинар «Вопросы проектирования и экспериментальных исследований регулируемых энергоустановок специального назначения», Миасс, 1996;
16. V-я Международная конференция по новым исполнительным механизмам (ACTUATOR 96), Бремен, Германия, 1996;
17. V-я Международная конференция по Микро, Электро, Опто, Механическим системам и компонентам (MICROSYSTEM Technologies 96), Потсдам, Германия, 1996;
18. VII-я Четаевская научно-техническая конференция «Аналитическая механика, устойчивость и управление движением», Казань, 1997;
19. VIII-й Международный семинар по микромашинам, микромеханике и микросистемам (ММЕ 97), Саузхемптон, Англия, 1997;
20. IEEE Международная конференция по робототехнике и автоматизации (ICRA 98), Леувен, Бельгия, 1998;
21. Международный конгресс «Нелинейный анализ и его приложения», Москва, 1998;
22. Международная научно-техническая конференция «Бортовые интегрированные комплексы и современные проблемы управления», Москва, 1998;
23. VI-я Международная конференция по новым исполнительным механизмам (ACTUATORT98), Бремен, Германия, 1998;
24. Ш-я Международная конференция «Распределенные автономные роботизированные системы» (DARS 3), Карсруэ, Германия, 1998;
25. Совещание по международному проекту Іпсо-Copernicus ERBIC 15СТ960702 «Мультиагентные робототехнические системы для промышленного применения в области транспорта», Уфа, 1998;
26. Научно-практическая конференция «Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении», Уфа, 1998;
27. Научно-техническая конференция «Актуальные проблемы авиадвига-телястроения», У фа, 1998;
28.1-я Международная конференция «Новые технологии движением технических объектов», Ставрополь, 1999;
29. Республиканская научно-техническая конференция «Интеллектуальное управление в сложных системах», Уфа, 1999;
30. Международный симпозиум по актуальным проблемам авиадвигателя-строения, Уфа, 1999;
31.1-я Международная конференция по микроробототехнике, микромашинам и системам (IARP), Москва, 1999;
32.1-я Международная конференция по мехатронике и робототехнике (МиР 2000), Санкт Петербург, 2000;
33. Научно-техническая конференция «Наукоемкие технологии машиностроения», Уфа, 2000;
34. VIII-я ШЕЕ Средиземноморская конференция по управлению и автоматизации (MED 2000), Патрас, Греция, 2000;
35. Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления (SICPRO 2001)», Москва, 2000;
36. VII-я Международная конференция «Подходы жизненного цикла к производственным системам: менеджмент, управление и контроль (ASF2000 -IIMBr2000), Бордо, Франция, 2000;
37. Ш-я Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT2001), Янгантау, 2001;
38. Научная школа-конференция «Мобильные роботы и мехатронные системы», Москва, 2001,
39. VI-я Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT 2002), Патрас, Греция, 2002.
40. Научная школа-конференция «Мобильные роботы и мехатронные системы», Москва, 2002.
41. Конференция по теории управления, посвященная 90-летию академика Б.ІГ Петрова, ИЛУ, Москва, 2003.
Публикации. Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 112 публикациях, в том числе в 2-х монографиях, 53 статье, в 23 тезисах докладов и трудах конференций, 29 авторских свидетельств и 2-х патентах на изобретения, в 3-х свидетельствах об официальной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем работы
Работа состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка и приложения.
Работа без библиографического списка и приложения изложена на 332 страницах машинописного текста, кроме того, содержит 117 рисунков и 18 таблиц. Библиографический список включает 286 наименований.
Первая глава посвящена анализу проблемы проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД. Проводится анализ тенденций развития современных и перспективных авиационных ГТД и их систем управления с точки зрения общих закономерностей развития сложных технических систем, на основе которого обосновывается необходимость построения адаптивных МСАУ для ГТД, устанавливаемых на широкодиапазонных высокоманевренных ЛА и функционирующих в условиях параметрической и структурной неопределенности- Проводится анализ современного состояния методов и подходов к исследованию и проектированию адаптивных и многосвязных систем автоматического управления
По результатам анализа проблемы проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД формулируются цель и задачи исследования данной работы.
Во второй главе рассматриваются основные аспекты проблемы процесса проектирования адаптивных МСАУ авиационными ГТД, отображающие методологическую, математическую, кибернетическую и информационную сторону исследований. На основе системного подхода предлагается системная модель процесса проектирования адаптивной МСАУ ГТД, представленная в виде множества взаимосвязанных друг с другом этапов. Вырабатываются основные методологические принципы построения систем автоматического управления сложными динамическими объектами как авиационные газотурбинные двигатели, на основе которых, а также принципов построения адаптивного и интеллектуального управления в условиях неопределенности предлагается концепция построения и обобщенная структура адаптивной МСАУ ГТД.
В третьей главе диссертации в развитие алгоритмов адаптивного коорди-натно-параметрического управления многосвязными нестационарными объектами для построения адаптивных МСАУ в классе БСНС с эталонной моделью ОНО проводится синтез более широкого класса алгоритмов адаптации: пропорционально-интегральных, пропорциональных и релейных. Данные алгоритмы синтезируются для описания многосвязного нестационарного объекта как в уравнениях «вход-выход», так и в уравнениях пространства состояний, а также с учетом функциональной зависимости между его параметрами. Для оптимизации корректирующих устройств в контурах адаптации с целью обеспечения заданного качества процессов самонастройки для синтезированных структур БСНС разработаны расчетные линеаризованные модели, позволяющие проводить анализ и синтез в частотной области. На основе полученных расчетных моделей и методов оптимизации разработана формализованная процедура синтеза корректирующих устройств контура адаптации.
Четвертая глава посвящена разработке алгоритмов управления структурой адаптивных МСАУ на основе метода структурных функций. На основе теории фафов формулируется задача структурного синтеза МСАУ в классе систем модального управления. Обобщаются требования к допустимой структуре многосвязного модального регулятора в терминах орграфа сигналов и состояний, на основе которых разрабатывается способ представления и соответствующий математического аппарата преобразования структур ДС в форме структурных функций. На основе предлагаемого способа описания МСАУ и критериев структурного синтеза и разрабатывается многошаговая процедура синтеза структур управляющей части систем модального управления методом структурных функций, а также соответствующее алгоритмического и программного обеспечение.
Пятая глава посвящена разработке метода анализа и синтеза интеллектуальных МСАУ с нечеткими регуляторами в сепаратных каналах управления. На основе совместного использования численных методов и метода гармонической линеаризации рассматривается подход к исследованию периодических движений и качества процессов управления по показателю колебательности в нечетких системах управления. На основе предлагаемых критериев исследования устойчивости и качества процессов управления разрабатывается нечеткая экспертная система автоматизированного синтеза систем управления с нечетким регулятором по заданным вторичным критериям качества к переходным процессам в сепаратных каналах управления МСАУ, а также программный модуль для анализа и синтеза нечеткого регулятора в виде программного расширения к системе MATLAB, который автоматизирует основные этапы предложенных методов анализа и синтеза нечетких систем управления,
В шестой главе рассматриваются вопросы практического использования полученных теоретических результатов в ходе решения прикладных задач проектирования многофункциональных, адаптивных и нечетких систем управления перспективными авиационными турбореактивными и винтовентиляторными силовыми установками, а также при проектировании адаптивной системы интеллектуального планирования и управления для гибкого настольного мультиагент-ного микроробототехнического комплекса-Благодарности
Автор выражает глубокую благодарность:
профессору Б.Г. Ильясову, оказавшему определяющее влияние на формирование научных взглядов автора в области системных исследований, под руководством которого была защищена кандидатская диссертация и, который являлся научным консультантом автора в период обучения в докторантуре;
профессору Ю.С. Кабальнову - за многолетнее и плодотворное сотрудничество в области адаптивного управления, а также за ценные замечания и полезные рекомендации по работе;
сотрудникам кафедры «Техническая кибернетика» Уфимского государственного авиационного технического университета - за постоянное внимание и поддержку.
