Алгоритмическое повышение эффективности цифровых систем автоматического управления авиационными газотурбинными двигателями

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Алгоритмическое повышение эффективности цифровых систем автоматического управления авиационными газотурбинными двигателями (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

ОСНОВНЫЕ УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ

ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ, МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗОВ ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ, ОТКАЗОВ ДАТЧИКОВ И ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ, МЕТОДОВ СИНТЕЗА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Обзор методов оценивания постоянных и неопределенных параметров линейных моделей нелинейного объекта управления.

1.2. Обзор методов обнаружения постепенных отказов объекта управления

1.3. Обзор методов оценивания состояния объекта управления.

1.4. Обзор методов обнаружения внезапных и постепенных отказов датчиков и исполнительных устройств и снижения чувствительности к ним цифровой системы управления.

1.5. Обзор методов синтеза линейных и нелинейных систем управления.

1.6. Постановка задачи.

ВЫВОДЫ К ПЕРВОЙ ГЛАВЕ.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНЫХ И КУСОЧНО-ЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ НЕЛИНЕЙНОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

2.1. Линеаризация динамической нелинейной модели.

2.2. Построение кусочно-линейной модели.

2.3. Идентификация линейной модели с неопределенными матричными параметрами.

2.4. Идентификация линейной модели с неопределенными собственными значениями.

2.5. Применение нейронной сети в качестве дополнения модели объекта управления.

ВЫВОДЫ КО ВТОРОЙ ГЛАВЕ.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ЛОКАЛИЗАЦИИ ПОСТЕПЕННЫХ ОТКАЗОВ НЕЛИНЕЙНОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

3.1. Линеаризация статической нелинейной модели.

3.2. Оценивание конструктивных параметров объекта управления.

3.3. Применение нейронной сети для оценивания конструктивных параметров объекта управления.

ВЫВОДЫ К ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ.

ГЛАВА 4. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

4.1. Разомкнутая система управления.

4.2. Модальное оценивание состояния линейной системы с неопределенными собственными значениями.

4.3. Оптимальное оценивание состояния линейной системы с неопределенными собственными значениями.

4.4. Оптимальное оценивание состояния нелинейной системы.

4.5. Оценивание состояния нелинейной системы с помощью наблюдателя, дополненного нейронной сетью.

ВЫВОДЫ К ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ.

ГЛАВА 5. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ, ЛОКАЛИЗАЦИИ И ПАРИРОВАНИЯ ОТКАЗОВ ДАТЧИКОВ И ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ В НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ

5.1. Обнаружение, локализация и парирование произвольных отказов в цифровой системе управления.

5.2. Повышение надежности цифровой системы управления за счет парирования отказов.

ВЫВОДЫ К ПЯТОЙ ГЛАВЕ.

ГЛАВА 6. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СИНТЕЗА НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

6.1. Замкнутая система управления.

6.2. Робастное управление линейной системой с неопределенными матричными параметрами или с неопределенными собственными значениями.

6.3. Модальное управление линейной системой с неопределенными собственными значениями.

6.4. Оптимальное управление линейной системой с неопределенными матричными параметрами или с неопределенными собственными значениями

6.5. Оптимальное управление нелинейной системой.

6.6. Управление нелинейной системой с помощью кусочно-линейного регулятора, дополненного нейронной сетью.

ВЫВОДЫ К ШЕСТОЙ ГЛАВЕ.

ГЛАВА 7. РАСЧЕТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

7.1. Кусочно-линейная модель двигателя.

7.2. Обнаружение и локализация постепенных отказов двигателя.

7.3. Обнаружение, локализация и парирование отказа датчика или аналого-цифрового преобразователя и отказа цифроаналогового преобразователя исполнительного устройства в цифровой системе управления двигателем

7.4. Стабилизация установившихся режимов и режима разгона двигателя

ВЫВОДЫ К СЕДЬМОЙ ГЛАВЕ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Содержание и актуальность проблемы.

Развитие и совершенствование цифровых систем автоматического управления (САУ) газотурбинными двигателями (ГТД) современных летательных аппаратов (ЛА) сопровождается ужесточением требований к их эффективности, важнейшими критериями которой являются надежность, точность и качество управления. Увеличение числа и сложности задач, возлагаемых на САУ, обусловлено высокой степенью конструктивного совершенства современного ГТД, в частности двухвального двухконтурного турбореактивного двигателя (ТРД), и напряженностью многих его рабочих режимов, наличием развитой механизации проточной части и повышением уровня интеграции ГТД с ЛА вплоть до непосредственного управления вектором тяги. Одновременно увеличивается тяжесть последствий некоторых отказов САУ, и уменьшаются возможности вмешательства экипажа ЛА для их парирования. В многомерных и многосвязных САУ при высоком уровне интеграции отказ одного датчика (преобразователя первичной информацииППИ) может привести к нарушению управления по многим управляемым координатам. С другой стороны, отказ одного исполнительного устройства (ИУ) может привести к частичной или даже полной потере работоспособности двигателя и летательного аппарата. При этом отказы датчиков и исполнительных устройств, которые работают непосредственно на двигателе и подвергаются воздействиям вибраций, высоких температур и давлений, составляют значительную часть всех отказов в непрерывной части цифровой САУ. Кроме того, подобные условия работы, а также недостаточная точность датчиков и исполнительных устройств, приводят к искажениям соответствующих измерений и управляющих воздействий. Отметим также, что авиационный ГТД представляет собой нелинейный объект управления, в то время как практически все существующие методы анализа и синтеза предназначены для линейных систем. Конечно, эффективность САУ ГТД не сводится только к ее надежности, точности и качеству управления, однако именно эти свойства системы можно существенно улучшить, используя методы и алгоритмы, разработанные на основе подходов современной теории управления. А ведь в настоящее время требования научно-технического прогресса выдвигают на первый план создание систем управления, оптимально использующих на каждом режиме своего функционирования все имеющиеся ресурсы, в том числе информационные и вычислительные, для достижения главной для этого режима цели при наличии множества ограничений [83].

Например, только за счет применения алгоритмов обнаружения, локализации и парирования (DIA) одиночных отказов датчиков и соответствующих аналого-цифровых преобразователей (АЦП) можно увеличить среднее время безотказной работы системы примерно на 50-г75% [8]. Причем этот результат достигается за счет алгоритмической (аналитической) избыточности без использования резервирования (аппаратной избыточности). Кроме того, используя алгоритмические методы обнаружения постепенных отказов ГТД, таких как изменение его характеристик или конструктивных параметров, с помощью анализа газодинамических параметров (GPA) с использованием линейных и нелинейных моделей, можно во многих случаях предотвратить возникновение аварийных ситуаций и тем самым обеспечить надежность работы системы и безопасность полетов. Для повышения точности и качества управления можно использовать методы и алгоритмы оценивания состояния (фильтрации), робастного, модального и оптимального управления. Поскольку все эти методы и алгоритмы предназначены, как правило, для линейных моделей объекта управления, необходимо также использовать методы и алгоритмы оценивания параметров (идентификации) линейных моделей нелинейного объекта управления, каким является ГТД. Надо отметить, что ошибки линейных моделей ГТД с постоянными параметрами настолько велики, что практически не позволяют добиться заметного повышения качества управления. Невозможно также обнаружить отказы датчиков и исполнительных устройств до тех пор, пока вызванные ими изменения переменных управления и измерений не превысят соответствующие ошибки. Поэтому возникает необходимость в максимально возможном использовании наиболее полных поэлементных (поузловых) нелинейных моделей ГТД непосредственно в алгоритмах управления, фильтрации, обнаружения и парирования отказов в реальном времени. С другой стороны для расчета матричных параметров регулятора и фильтра необходима идентификация линейных моделей ГТД с неопределенными параметрами, которые описывают их расхождение с исходной нелинейной моделью.

Использование для повышения эффективности системы, в частности для сохранения ее работоспособности после отказов, именно алгоритмических средств позволяет рассчитывать добиться значительного повышения надежности и живучести системы без существенного увеличения ее стоимости, веса и габаритов [8]. Одиночные отказы датчиков и соответствующих АЦП можно парировать практически без всякого снижения точности и качества управления, причем работоспособность системы после таких отказов сохраняется в полном объеме, то есть система продолжает выполнять все возложенные на нее функции. Отказы исполнительных механизмов (ИМ) ИУ могут быть полностью или частично скомпенсированы за счет перестройки алгоритмов управления. Практически это может обеспечить сохранение работоспособности и безопасную работу двигателя при более или менее значительном снижении его характеристик, в частности тяги. При этом отказы соответствующих цифроаналоговых преобразователей (ЦАП) после их обнаружения и локализации алгоритмическими средствами можно парировать за счет использования аппаратного резервирования. Отказы самого двигателя в большинстве случаев можно предотвратить за счет своевременного обнаружения снижения характеристик его узлов.

Решение перечисленных выше задач и, в особенности использование в алгоритмах управления, фильтрации, обнаружения и парирования отказов, поэлементных нелинейных моделей ГТД в реальном времени, требует значительного увеличения вычислительной мощности бортовой цифровой вычислительной машины (БЦВМ), которое в настоящее время становится возможным, благодаря стремительному прогрессу в этой области.

Современные методы решения проблемы повышения эффективности цифровых САУ ГТД основаны на работах ученых таких ведущих научных школ, как ЦИАМ (А.А. Шевяков, Ю. В. Ковачич, О. С. Гуревич, Ф.Д. Гольберг), ИПУ (В.Ю. Рутковский, С.Д. Земляков), МАИ (Б.А. Черкасов), ВВИА (B.C. Пугачев, Ю.Б. Кулифеев), УГАТУ (Б.Г. Ильясов, В. И. Васильев, Г. Г. Куликов, В.Г. Крымский), ЛИИ (В.Т. Дедеш), ППУ (В.Г. Августинович) и ряда других. В частности, можно сослаться на [15], [43], [79], [16], [88], [5], [2], [3], [17], [63], [74], [14]. Необходимо также отметить огромный вклад в решение этой проблемы ученых многих зарубежных университетов, научно-исследовательских организаций и фирм, занимающихся созданием летательных аппаратов, двигателей и бортового оборудования.

В теоретическом отношении большинство работ отечественных и зарубежных ученых по алгоритмическому повышению эффективности цифровых САУ ГТД опирается на фундаментальные результаты, полученные в трудах А. Н. Колмогорова, А. А. Красовского, А. М. Летова, Ю. Н. Андреева, В. К. Саульева, Р. Калмана, А. Брайсона, Д. Табака и Б. Куо, Л. Урбана, Р. Монтгомери и А. Каглайана, У. Меррила, У. Уэллса, Дж. Голуба, Дж. Доила и К. Гловера. Об объеме, размахе и основных направлениях работ, выполненных за последние 30 лет, можно в какой-то мере судить, например, по представленному ниже обзору. В то же время многие аспекты повышения эффективности цифровых САУ ГТД алгоритмическими средствами БЦВМ (средствами математического обеспечения) остаются недостаточно исследованными. В частности, это касается максимально широкого использования поэлементной нелинейной модели современного авиационного ГТД. Ясно, что только в этом случае можно в полной мере использовать алгоритмические средства цифровой системы для повышения надежности, точности и качества управления. Действительно, использование поэлементной нелинейной модели ГТД в нелинейном наблюдателе должно обеспечить максимально точное оценивание его состояния на всех режимах работы, а использование набора нелинейных наблюдателей должно позволить обнаруживать произвольные отказы при минимально возможных изменениях измерений, которые вызваны этими отказами в системе. Соответственно, синтез нелинейного управления, позволяющего явно учитывать ограничения для переменных состояния и управления, с использованием поэлементной нелинейной модели ГТД в реальном времени позволяет добиться максимально возможного качества допустимого управления на установившихся и переходных режимах.

Следовательно, решение проблемы повышения эффективности цифровой САУ ГТД на основе применения новых алгоритмов теории управления и теории статистических решений с использованием поэлементной нелинейной модели объекта в реальном времени должно позволить не только повысить точность и качество управления, но также повысить надежность системы и безопасность полетов, что имеет важное народно-хозяйственное значение и является актуальным для авиадвигателестроения.

Цель работы.

Целью диссертационной работы является разработка теоретических и методологических основ оценивания неопределенных матричных параметров и неопределенных собственных значений кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления, каким является ГТД, оценивания его состояния, обнаружения и локализации его постепенных отказов, обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков, исполнительных устройств и соответствующих преобразователей цифровой САУ, а также синтеза управления, позволяющего явно учитывать ограничения для переменных состояния и управления, на основе использования поэлементной нелинейной модели ГТД в реальном времени.

Задачи исследования.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработка концепции алгоритмического повышения показателей эффективности цифровой САУ ГТД (надежности, точности и качества управления), основанной на использовании в реальном времени поэлементной нелинейной модели современного авиационного ГТД для оценивания его состояния, для обнаружения и локализации его постепенных отказов, для обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, для обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств, для синтеза управления, позволяющего явно в учитывать ограничения переменных состояния и управления.

2. Разработка методов оценивания (идентификации) неопределенных матричных параметров и неопределенных собственных значений линейных г моделей нелинейного объекта управления по переходным процессам его поэлементной нелинейной модели.

3. Создание кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления с неопределенными матричными параметрами или с неопределенными собственными значениями с использованием линейной интерполяции векторных параметров статической характеристики и матричных параметров статических линейных моделей.

4. Разработка метода обнаружения и локализации постепенных отказов снижения характеристик узлов) ГТД, как нелинейного объекта управления, на основе анализа его измеряемых переменных (газодинамических параметров) на установившихся и переходных режимах.

5. Разработка методов синтеза робастного линейного наблюдателя, а также нелинейного наблюдателя, который непосредственно использует уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления.

6. Разработка метода обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств цифровой САУ.

ГГД.

7. Разработка методов синтеза робастного линейного регулятора, линейного регулятора-ограничителя, а также методики построения кусочно-линейного регулятора, дополненного нелинейным регулятором-ограничителем или нелинейной нейронной сетью, которые используют уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления в реальном времени.

8. Оценка эффективности предлагаемых методов и алгоритмов на основе моделирования и расчетного исследования.

Методы исследования.

При разработке теоретических положений диссертационной работы использованы результаты современной теории управления, в частности теории автоматического управления авиационных силовых установок [79], [88], [5], [2], [63], теории цифровых систем автоматического управления [90], теории оптимального управления [4], [144], [163], [28], [55], [89], [81], [11], [42], [87], теории идентификации [43], а также методы линейной алгебры [9], методы линейного [27] и нелинейного программирования [56], методы теории вероятностей, статистической динамики и теории статистических решений [86], [85], [84].

Расчетное исследование проводилось с помощью созданной в ЦИАМ полной поэлементной нелинейной модели современного двухконтурного двухвального ТРД.

На защиту выносятся.

1. Концепция алгоритмического повышения таких показателей эффективности цифровой САУ ГТД, как надежность, точность и качество управления, на основе использования в реальном времени поэлементной нелинейной модели современного авиационного ГТД для оценивания его состояния, для обнаружения и локализации его постепенных отказов, для обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, для обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств, для синтеза регуляторов, позволяющих учитывать ограничения переменных состояния и управления.

2. Методы оценивания неопределенных матричных параметров и неопределенных собственных значений линейных моделей нелинейного объекта управления по переходным процессам его нелинейной модели.

3. Методика построения кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления с использованием линейной интерполяции векторных параметров статической характеристики и матричных параметров статических линейных моделей.

4. Метод обнаружения и локализации постепенных отказов, а именно снижения характеристик отдельных узлов ГТД, как нелинейного объекта управления, на основе анализа его измеряемых переменных на установившихся и переходных режимах.

5. Методы синтеза робастного линейного наблюдателя, а также нелинейного наблюдателя, использующего уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления.

6. Метод обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств цифровой САУ ГТД.

7. Методы синтеза робастного линейного регулятора, линейного регулятора-ограничителя, а также методика построения кусочно-линейного регулятора, дополненного нелинейным регулятором-ограничителем или нелинейной нейронной сетью, которые используют уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления в реальном времени.

8. Результаты оценки эффективности предлагаемых методов и алгоритмов на основе моделирования и расчетного исследования.

Обоснованность и достоверность результатов.

Обоснованность результатов диссертационной работы, полученных с использованием признанных научных положений и апробированных методов исследования, подтверждается корректным применением математического аппарата и согласованностью этих новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность результатов подтверждается согласованностью расчетных данных, полученных с помощью математического моделирования, и научных выводов.

Научная новизна результатов.

1. Новизна концепции алгоритмического повышения эффективности (надежности, точности и качества управления) цифровой САУ ГТД заключается в использовании в реальном времени поэлементной нелинейной модели современного авиационного ГТД для оценивания его состояния, для обнаружения и локализации его постепенных отказов, для обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, для обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств САУ, а также для синтеза регуляторов, позволяющих учитывать ограничения для переменных состояния и управления.

2. Новизна предлагаемых методов идентификации состоит в том, что в отличие от существующих методов оцениваются не только матрицы линейных моделей нелинейного объекта управления, но и пределы возможных изменений элементов этих матриц или пределы возможных изменений их собственных значений.

3. Новизна инженерной методики построения динамической кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления состоит в использовании линейной интерполяции векторных параметров статической характеристики и матричных параметров статических линейных моделей.

4. Новизна метода обнаружения и локализации постепенных отказов (снижения характеристик отдельных узлов) ГТД состоит в использовании для анализа измеряемых переменных его поэлементной нелинейной модели как на установившихся, так и на переходных режимах.

5. Новизна методов синтеза робастного линейного наблюдателя, состоит в использовании линейной модели с неопределенными собственными значениями, а новизна метода синтеза нелинейного наблюдателя состоит в использовании в реальном времени уравнений поэлементной нелинейной модели объекта управления.

6. Новизна метода обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств цифровой САУ ТТД состоит в использовании в нелинейных фильтрах гипотез поэлементной нелинейной модели объекта управления.

7. Новизна методов синтеза робастного линейного регулятора и линейного регулятора-ограничителя состоит в использовании линейных моделей с неопределенными матричными параметрами и неопределенными собственными значениями, а новизна методики построения кусочно-линейного регулятора, дополненного нелинейным регулятором-ограничителем или нелинейной нейронной сетью, состоит в том, что при этом в реальном времени используются уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления. i.

Новизна одного из предложенных технических решений защищена авторским свидетельством СССР.

Личный вклад соискателя.

1. Личный вклад соискателя состоит в разработке концепции алгоритмического повышения эффективности (надежности, точности и качества управления) цифровой САУ ГТД за счет использования в реальном времени поэлементной нелинейной модели современного авиационного ГТД для оценивания его состояния и для обнаружения и локализации его постепенных отказов, для обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, для обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств САУ, а также для синтеза регуляторов, позволяющих учитывать ограничения переменных состояния и управления.

2. Личный вклад соискателя состоит в разработке методов идентификации, которые позволяют оценивать не только матрицы линейных моделей нелинейного объекта управления, но и пределы возможных изменений элементов этих матриц, а также пределы возможных изменений их собственных значений.

3. Личный вклад соискателя состоит в разработке инженерной методики построения кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления с использованием линейной интерполяции векторных параметров статической характеристики и матричных параметров статических линейных моделей.

4. Личный вклад соискателя состоит в разработке метода обнаружения и локализации постепенных отказов (снижения характеристик отдельных узлов) ГТД с использованием для анализа измеряемых переменных его поэлементной нелинейной модели как на установившихся, так и на переходных режимах.

5. Личный вклад соискателя состоит в разработке методов синтеза робастного линейного наблюдателя, а также метода синтеза нелинейного наблюдателя, который использует в реальном времени уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления.

6. Личный вклад соискателя состоит в разработке метода обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, обнаружения и локализации отказов исполнительных механизмов и ЦАП исполнительных устройств цифровой САУ ГТД с использованием в нелинейных фильтрах гипотез поэлементной нелинейной модели объекта управления.

7. Личный вклад соискателя состоит в разработке методов синтеза робастного линейного регулятора и линейного регулятора-ограничителя, а также методики построения кусочно-линейного регулятора, дополненного нелинейным регулятором-ограничителем или нелинейной нейронной сетью, которые используют в реальном времени уравнения поэлементной нелинейной модели объекта управления.

Практическая ценность и внедрение результатов.

Практическая ценность результатов состоит в следующем:

1. Разработанные методы оценивания матриц линейных моделей современного авиационного ГТД и пределов возможных изменений элементов этих матриц или пределов возможных изменений их собственных значений позволяют повысить точность моделей (максимальные ошибки уменьшаются в 2−5-3 раза).

2. Систематическое (в каждом полете) применение разработанного метода обнаружения и локализации снижения характеристик отдельных узлов современного авиационного ГТД на установившихся и переходных режимах позволяет контролировать эксплуатационные характеристики двигателя и тем самым обеспечивать безопасность полетов.

3. Разработанный метод алгоритмического обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и АЦП, алгоритмического обнаружения и локализации, а затем аппаратного парирования отказов ЦАП исполнительных устройств цифровой САУ ГТД позволяет значительно повысить надежность (среднее время безотказной работы увеличивается на 55%) и живучесть системы без существенного увеличения ее стоимости, веса и габаритов.

4. Разработанная инженерная методика построения кусочно-линейной модели современного авиационного ГТД и разработанные методы синтеза робастных наблюдателей и регуляторов позволяют сократить время и затраты на проектирование и доводку цифровой САУ за счет применения формализованных алгоритмов и готовых программ синтеза, а также за счет обеспечения робастности системы в широком диапазоне изменения режимов работы.

5, Разработанные методы синтеза нелинейного наблюдателя (фильтра), линейных и нелинейных регуляторов-ограничителей, а также инженерная методика построения кусочно-линейного регулятора, дополненного нелинейной нейронной сетью или нелинейным регулятором-ограничителем, позволяют обеспечить необходимую точность управления и сократить время, необходимое для обнаружения и локализации отказов системы, повысить качество управления и исключить перерегулирование на установившихся и переходных режимах работы (среднеквадратичные ошибки стабилизации установившегося режима и режима разгона после возмущений для нормированного вектора состояния можно уменьшить соответственно на 5% и в 8 раз) за счет использования в реальном времени поэлементной нелинейной модели современного авиационного ГТД.

Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс кафедры информатики и прикладной математики МГСУ и кафедры систем автоматического управления летательных аппаратов МАИ, и в программы исследований в ЦИАМ им. П. И. Баранова и в ЛИИ им. ММ. Громова.

Основания для выполнения работы.

Актуальность и практическая ценность поставленных в диссертации задач подтверждаются и тем, что они являются частью проблем, включенных в план научно-исследовательских работ по федеральной целевой программе «Развитие гражданской авиационной техники России на 2002 — 2010 годы и на период до 2015 года». Кроме того, работа выполнялась в соответствие с планами разработки учебных программ кафедры информатики и прикладной математики МГСУ.

Апробация работы и публикации Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались:

— на 2-ой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2005) 31 октября -2 ноября 2005 г., Уфа, УГАТУ;

— на 3-ей Российской научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2006) 10−13 октября 2006 г., Санкт-Петербург, ЦНИИ «Электроприбор»;

— на 4-ой Российской научно-технической конференции «Управление и информационные технологии» (УИТ-2006) 10−13 октября 2006 г., Санкт-Петербург, СПбГЭТУ «ЛЭТЙ»;

— на 5-ой Международной конференции «Авиация и космонавтика-2006» 23−26 октября 2006 г., Москва, МАИ;

— на научно-технических советах отделения 500 ЦИАМ в 1974 — 1991 г. г.;

— на научно-технических семинарах кафедры информатики и прикладной математики МГСУ в 1999 — 2006 г. г.

По результатам выполненных исследований опубликовано 50 работ, в том числе 1 монография, выпущено 7 технических отчетов, получено авторское свидетельство на изобретение.

Структура и содержание работы.

Диссертация состоит из введения, семи глав основного материала и библиографического списка, содержит 334 страницы машинописного текста без библиографического списка, включая 75 страниц иллюстративно-графических материалов. Библиографический список включает 190 наименований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

1. Разработана концепция алгоритмического повышения таких показателей эффективности цифровой САУ ГТД, как надежность, точность и качество управления, основанная на использовании в реальном времени полной поэлементной нелинейной модели объекта для оценивания его состояния, для обнаружения и локализации его постепенных отказов, для обнаружения, локализации и парирования произвольных отказов датчиков и исполнительных устройств системы, для синтеза нелинейного управления, позволяющего явно учитывать ограничения.

2. Разработаны методы и вычислительные алгоритмы оценивания матричных параметров (идентификации) многомерных линейных моделей нелинейного объекта управления. Эти методы позволяют не только оценивать матричные параметры линейных моделей в выбранных рабочих точках статической характеристики, но и определять границы возможных изменений этих параметров или соответствующих собственных значений по переходным процессам исходной нелинейной модели. Показано, как дополнить модель параллельной нейронной сетью, чтобы уменьшить расхождение с нелинейным объектом управления на каждом шаге работы цифровой САУ.

3. Разработан метод построения кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления, представляющей собой набор векторов установившихся значений переменных управления, состояния и наблюдений и набор матриц статических линейных моделей для выбранных точек статической характеристики, которые используются с применением линейной интерполяции, а также набор матриц динамических линейных моделей с постоянными или неопределенными элементами и собственными значениями.

4. Разработаны методы и вычислительные алгоритмы обнаружения и локализации постепенных отказов нелинейного объекта управления на основе анализа его измеряемых переменных (газодинамических параметров ГТД). Нелинейные статические и динамические модели замкнутой системы, включающей в себя объект управления, позволяют оценивать отклонения конструктивных параметров объекта от значений, соответствующих его полностью исправному состоянию (снижение характеристик узлов двигателя, которые определяют процессы, протекающие в его газовоздушном тракте), по измерениям на установившихся и переходных режимах.

5. Разработаны методы и вычислительные алгоритмы оценивания (восстановления) состояния нелинейного объекта управления в цифровой САУ ГТД. Эти методы позволяют обеспечить робастность оценивания в окрестности установившегося режима за счет использования линейной модели с неопределенными собственными значениями, а также обеспечить максимально возможную точность оценивания за счет использования в реальном времени поэлементной нелинейной модели. Показано, как дополнить нелинейный наблюдатель параллельной нейронной сетью, чтобы приблизить оценку наблюдателя к вектору состояния системы на каждом шаге работы цифровой САУ.

6. Разработан метод и вычислительный алгоритм обнаружения и локализации произвольных отказов датчиков, исполнительных устройств, соответствующих АЦП и ЦАП в цифровой САУ ГТД. Этот алгоритм позволяет также парировать отказы датчиков и соответствующих АЦП (отказы ЦАП при этом можно парировать аппаратно).

7. Для линейной системы с неопределенными матричными параметрами или с неопределенными собственными значениями разработаны методы определения в частотной области матриц коэффициентов робастных регулятора и наблюдателя, матрицы коэффициентов модального линейного регулятора, а также методы и вычислительные алгоритмы определения на каждом шаге работы цифровой САУ матрицы коэффициентов линейного регулятора-ограничителя и дополнительного вектора управления нелинейного регулятораограничителя. Для нелинейной системы разработаны методы и вычислительные алгоритмы определения дополнительного вектора управления нелинейного регулятора-ограничителя или нелинейной нейронной сети, которые дополняют кусочно-линейный регулятор, представляющий собой совокупность линейных регуляторов для нескольких выбранных рабочих точек, и позволяют в реальном времени использовать векторное уравнение прогнозирования нелинейного наблюдателя, то есть уравнения полной поэлементной нелинейной модели ГТД. 8. Расчетными исследованиями, проведенными с помощью предложенных методик и разработанных прикладных программ, показано, что —максимальные ошибки идентифицированной линейной модели ГТД в небольшой окрестности выбранной рабочей точки могут быть уменьшены в 2-КЗ раза за счет использования неопределенных собственных значений и составляют примерно 0.1% по частотам вращения роторов вентилятора и компрессора, 1% по давлениям торможения за компрессором и за турбиной, 2% по температуре торможения за турбинойприменение динамической нелинейной модели и решения задачи нелинейного программирования при разгоне позволяет обнаружить и локализовать каждый из четырех возможных постепенных отказов ГТД и оценить отклонения значений коэффициентов полезного действия вентилятора, компрессора, турбины компрессора и турбины вентилятора- —алгоритмическое обнаружение и парирование одиночных отказов датчиков и АЦП, а также ЦАП исполнительных устройств с помощью набора фильтров гипотез на основе поэлементной нелинейной модели ГТД позволяет увеличить среднее время безотказной работы цифровой САУ на 55%- —при стабилизации установившегося режима цифровой линейный регулятор, дополненный нелинейной нейронной сетью позволяет уменьшить среднеквадратичную ошибку для нормированного вектора состояния на 5%, а цифровой линейный регулятор-ограничитель позволяет избежать перерегулирования (забросов) по температуре торможения за турбинойпри стабилизации после возмущений режима разгона относительно заданной траектории цифровой кусочно-линейный регулятор, дополненный нелинейным регулятором-ограничителем, позволяет избежать перерегулирования (забросов) по температуре торможения за турбиной и уменьшить среднеквадратичную ошибку стабилизации для нормированного вектора состояния в 8 раз.

Показать весь текст

Список литературы

Автоматика и регулирование воздушно-реактивных двигателей /Б.А. Черкасов //М.: Машиностроение, 1988. 360 с.
Автоматический контроль и диагностика систем управления силовыми установками летательных аппаратов/В.И. Васильев, Ю. М. Гусев, А. И. Иванов, В. А. Семеран, С. А. Сиротин//М.: Машиностроение, 1989. 240 с.
Автоматическое управление / Я. Н. Ройтенберг // М.: Наука, 1971. 396 с.
Адаптивные системы управления газотурбинными двигателями летательных аппаратов / В. Ю. Рутковский, Б. Г. Ильясов, Ю. С. Кабальное, Л. А. Болотовская, И. И. Парфенов // М.: МАИ, 1994.224 с.
Алгоритмическое обнаружение, локализация и парирование произвольных отказов датчиков и исполнительных устройств цифровых САУ ГТД с учетом погрешностей используемых моделей/Р.Л. Лейбов //Технический отчет ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1987.
Алгоритмическое повышение надежности цифровой системы управления ГТД / Ю. В. Ковачич, Р. Л. Лейбов // Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов: сб. ст. под ред. A.A. Шевякова. Труды ЦИАМ № 1056. М.: ЦИАМ, 1983. С. 27−12.
Алгоритмическое повышение надежности цифровых систем автоматического управления газотурбинных двигателей / Р.Л. Лейбов
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.07. М.:ЦИАМ, 1983.
Введение в теорию матриц / Р. Беллман //М.: Наука, 1976.352 с.
Восстановление информации в цифровой САР при отказах датчиков / P.JI. Лейбов // Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов: сб. ст. под ред. A.A. Шевякова. Труды ЦИАМ № 956. М.: ЦИАМ, 1980. С. 43−60.
Вычислительно-вероятностные методы / В.К. Саульев//М.: МАИ, 1995. 68 с.
Идентификация линейной модели динамической системы на основе диагонализации / Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 3. М.: МГСУ, 2000. С. 95−104.
Идентификация систем управления авиационных газотурбинных двигателей /В.Г. Августинович, В. А. Акиндинов, Б. В. Боев, В. Т. Дедеш,
A.Н. Добрынин, А. К. Жданов, Ю. В. Ковачич, Н. С. Ларионова,
B.И. Пипекин, М. М. Ракитин, И. Д. Рыжов //М.: Машиностроение, 1984. 200 с.
Интегральные системы автоматического управления силовыми установками самолетов/Ю.С. Белкин, Б. В. Боев, О. С. Гуревич, Ю. В. Ковачич, Т. С. Мартьянова, A.A. Шевяков, O.K. Югов // М.: Машиностроение, 1983. 283 с.
Интегрированное управление силовой установкой многорежимного самолета / О. С. Гуревич, Ф. Д. Гольберг, О. Д. Селиванов // М.: Машиностроение, 1993.304 с.
Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов, C.B. Валеев, C.B. Жернаков // Уфа: УГАТУ, 1997. 91 с.
К вопросу об идентификации ГТД в классе линейных моделей / Ю. В. Ковачич, Б. В. Боев, P.JI. Лейбов // Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов: сб. ст. под ред. A.A. Шевякова. Труды ЦИАМ№ 686. М.: ЦИАМ, 1974. С. 29-А2.
Кусочно-линейная модель с неопределенными матричными параметрами / P.JI. Лейбов // Авиакосмическое приборостроение. 2006. № 6. С. 24−28.
Кусочно-линейная модель системы/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 6. М.: МГСУ, 2003. С. 253−272.
Кусочно-линейный регулятор, дополненный нелинейной нейронной сетью / Р. Л. Лейбов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 4−5. С. 122−128.
Линейная модель авиационного газотурбинного двигателя с неопределенными матричными параметрами /Р.Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 2. М.: МГСУ, 1999. С. 135−140.
Линейная модель, дополненная нелинейной нейронной сетью / Р. Л. Лейбов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 3. С. 34−38.
Линейная модель с неопределенными собственными значениями /Р.Л. Лейбов //Проблемы управления. 2006. № 3. С. 19−24.
Линейная модель с неопределенными элементами матриц /Р.Л. Лейбов // Проблемы управления. 2006. № 5. С. 19−22.
Линейная модель системы с неопределенными собственными значениями/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 4. М.: МГСУ, 2001. С. 167−174.
Линейное и выпуклое программирование / С. И. Зуховицкий, Л. И. Авдеева // М.: Наука, 1964. 348 с.
Линейные оптимальные системы управления / X. Квакернаак, Р. Сиван // М.: Мир, 1977. 652 с.
Модальное восстановление состояния линейной системы с неопределенными собственными значениями/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 4. М.: МГСУ, 2001. С. 175−188.
Модальное обеспечение робастности замкнутой линейной системы / Р. Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 204−223.
Модальное обеспечение робастности наблюдателя / Р. Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 224−235.
Модальное управление линейной системой с неопределенными собственными значениями/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 4. М.: МГСУ, 2001. С. 189−198.
Нейроуправление и его приложения / Омату Сигеру, Марзуки Халед, Рубия Юсоф Ни.: ИПРЖР, 2000.272 с.
Обнаружение и локализация постепенных отказов нелинейного объекта управления/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики ивычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 236−248.
Обнаружение и локализация постепенных отказов объекта управления / Р.JI. Лейбов//Авиакосмическое приборостроение. 2006. № 3. С. 42−47.
Обнаружение и локализация постепенных отказов объекта управления с помощью нелинейной нейронной сети /Р.Л. Лейбов //Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 10. С. 72−79.
Обнаружение, локализация и парирование отказов в цифровой системе управления / Р. Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 249−275.
Обнаружение, локализация и парирование отказов датчиков и исполнительных устройств в цифровой системе управления /Р.Л. Лейбов//Авиакосмическое приборостроение. 2005. № 12. С. 9−14.
Одношаговое оптимальное управление в цифровой системе /PJL Лейбов //Авиакосмическое приборостроение. 2006. № 10. С. 30−32.
Оптимальная фильтрация и обнаружение отказов в линейной системе с неопределенными собственными значениями / Р. Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 5. М.: МГСУ, 2002. С. 142−150.
Оптимальное управление и математическое программирование / Д. Табак, Б. Куо //М.: Наука, 1975. 279 с.
Оптимизация многомерных систем управления газотурбинных двигателей летательных аппаратов / A.A. Шевяков, Т. С. Мартьянова, В. Ю. Рутковский, Б. Г. Ильясов, С. Ф. Бабак, Ю. С. Кабальнов, Г. Г. Куликов //М.: Машиностроение, 1989.256 с.
Основы идентификации систем управления / П. Эйкхофф // М.: Мир, 1975. 685 с.
Оценивание неопределенных собственных значений с помощью нелинейной нейронной сети / Р. Л. Лейбов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 1. С. 75−80.
Оценивание состояния нелинейной динамической системы /Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 7. М.: МГСУ, 2004. С. 191−227.
Оценка качества управления оптимальной системы в случае наиболее неблагоприятных значений параметров объекта / Р. Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 276−285.
Повышение качества управления с помощью нелинейной нейронной сети/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 286−295.
Повышение качества управления цифровой системой с помощью нелинейного ограничителя I Р. Л. Лейбов И Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 296−305.
Повышение надежности цифровой САУ ГТД за счет обеспечения ее нечувствительности к отказам информационных каналов / Р.Л. Лейбов
Автоматическое регулирование двигателей летательных аппаратов сб. ст. под ред. А. А. Шевякова. Труды ЦИАМ № 1071. М.: ЦИАМ, 1984. С. 25−44.
Повышение точности линейной модели нелинейного объекта управления/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 306−322.
Повышение точности модели с помощью нелинейной нейронной сети/Р.Л.Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 323−331.
Повышение точности оценивания состояния нелинейного объекта управления /Р.Л. Лейбов //Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 332−355.
Прикладная теория оптимального управления / А. Брайсон, Хо Ю-Ши // М.: Мир, 1972. 544 с.
Прикладное нелинейное программирование / Д. Химмельблау // М.: Мир, 1975. 534 с.
Применение линейного программирования для идентификации и оптимального управления / Р.Л. Лейбов//Вестник МГСУ № 3. 4.2. М.: МГСУ, 2006. С. 88−93.
Применение нейронной сети в качестве дополнения идентифицированной линейной модели системы/Р.Л. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 5. М.: МГСУ, 2002. С. 161−171.
Применение нейронных сетей в качестве дополнения линейного наблюдателя и линейного регулятора в замкнутой системе управления / Р. Л. Лейбов // Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 5. М.: МГСУ, 2002. С. 151−160.
Применение нелинейного программирования для восстановления состояния линейной системы с неопределенными собственными значениями/Р.Л. Лейбов//Вестник МГСУ № 3. 4.2. М.: МГСУ, 2006. С. 102−110.
Применение нелинейного программирования для идентификации и управления / Р. Л. Лейбов // Вестник МГСУ № 3. Ч. 2. М.: МГСУ, 2006. С. 94−101.
Применение теории подобия при проектировании систем управления ГТД / Ю.В. Любомудров//М.: Машиностроение, 1971. 200 с.
Принципы алгоритмического повышения надежности цифровых САУ ГТД за счет парирования отказов датчиков и исполнительных устройств /Р.Л. Лейбов // Технический отчет ИДАМ. М.: ЦИАМ, 1986.
Принципы обнаружения и локализации отказов в электронных САУ ГТД / Р. Л. Лейбов // Технический отчет ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1984.
Программа расчета коэффициентов наблюдателя полного порядка с произвольным расположением полюсов для алгоритма самокоррекции/Ю.В. Ковачич, Р.Л. Лейбов//Технический отчет ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1979.
Разработка теоретических основ повышения надежности информационных каналов средствами математического обеспечения цифровых САУ ГТД / Ю. В. Ковачич, Р. Л. Лейбов // Технический отчет ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1981.
Расчет коэффициентов линейной математической модели ГТД по переходным процессам в области установившегося режима/Ю.В. Ковачич, Р.Л. Лейбов//Техническая справка ЦИАМ. М.: ЦИАМ, 1976.
Результаты исследований по отработке алгоритмов и методики определения статических и динамических характеристик ГТД в линейном приближении / Ю. В. Ковачич, Б. В. Боев, Р. Л. Лейбов, А. К. Жданов, М. М. Ракитин // Труды ЛИИ. ЛИИ, 1980. С. 38−49.
Синтез цифровых многосвязных систем управления ГТД методами методами нелинейного программирования / О. Д. Лянцев // Уфа.: Башэнциклопедия, 2001.197 с.
Система алгоритмов и программ расчета линейных моделей ГТД по методу наименьших квадратов и результатам летногоэксперимента / Ю. В. Ковачич, Б. В. Боев, Р. Л. Лейбов., А. К. Жданов, М. М. Ракитин // Отчет ЛИИ. ЛИИ, 1976.
Система управления ГТД/Р.Л.Лейбов//Авторское свидетельство ЦИАМ№ 172 546.1981.
Система управления двухконтурным газотурбинным двигателем с использованием нелинейного регулятора-ограничителя / Р. Л. Лейбов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 11. С. 41−45.
Система управления двухконтурным газотурбинным двигателем с использованием нелинейной нейронной сети/Р.Л. Лейбов//Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 2. С. 30−35.
Системы автоматического управления авиационными воздушно-реактивными двигателями / A.A. Шевяков//М.: Машиностроение, 1992. 432 с.
Системы с неопределенными собственными значениями /Р.Л. Лейбов // М.: АСВ, 2006.184 с.
Современная теория управления / Ф. Чаки // М.: Мир, 1975. 424 с.
Справочник по математике / И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев // М.: Наука, 1980. 976 с.
Статистическая динамика и теория эффективности систем управления /М.Ф. Росин //М.: Машиностроение, 1970. 336 с.
Статистическая динамика и теория эффективности систем управления / М. Ф. Росин, B.C. Булыгин//М. Машиностроение, 1981. 312 с.
Теория вероятностей / Е. С. Вентцель // М.: Высшая школа, 1999. 575 С.
Точность кусочно-линейной модели нелинейного объекта управления /P.JI. Лейбов//Вопросы прикладной математики и вычислительной механики: сб. научн. трудов № 8. М.: МГСУ, 2005. С. 356−367.
Управление авиационными газотурбинными двигателями / О. С. Гуревич //М.: МАИ, 2001. 100 с.
Управление конечномерными линейными объектами / Ю. Н. Андреев // М.: Наука, 1976. 424 с.
Цифровые системы управления / Р. Изерман // М.: Мир, 1984. 541 с.
A Characterization of Convex Problems in Decentralized Control / M. Rotkovitz, S. Lall//IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N12. P. 1984−1996.
A Framework for State-Space Estimation with Uncertain Models /А.Н. Sayed // IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 7. P. 998−1013.
A Heuristic Kalman Filter for a Class of Nonlinear Systems / S.S. Saab //IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. Vol. 49, N 12. P. 2261−2265.
A Neural State Estimator for Nonlinear Systems/A. Alessandri, M. Baglietto, T. Parisini, R. Zoppoli // IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 11. P. 2028−2042.
A Non-Linear Regulator Design in the Presence of System Uncertainties Using Multilayered Neural Networks / Y. Iiguni, H. Sakai, H. Tokumaru//IEEE Transactions on Neural Networks. 1991. Vol. 2, N 4. P. 410−417.
A Novel Error Observer-Based Adaptive Output Feedback Approach for Control of Uncertain Systems/N. Hovakimyan, F. Nardi, A.J. Calise//IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N 8. P. 1310−1314.
A Robust Detection and Isolation Scheme for Abrupt and Incipient Faults in Nonlinear Systems / Xiaodong Zhang, M.M. Polycarpou, T. Parisini // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N 4. P. 576−593.
A Self-Reorganizing Digital Flight Control System for Aircraft / R.C. Montgomery, AX Caglayan // AIAA Paper 74−21. Jan.-Feb. 1974.
A Strong Tracking Extended Kalman Observer for Nonlinear Systems /M. Boutaeb, D. Aubry//IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N8. P. 1550−1556.
Adaptive Observer for Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) Linear Time-Varying Systems / Q. Zhang // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N3. P. 525−529.
Adaptive State Feedback and Tracking Control of Systems with Actuator Failures / G. Tao, S.M. Joshi, X. Ma // IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 1. P. 78−95.
Advanced Detection, Isolation, and Accommodation of Sensor Failures—RealTime Evaluation/ W.C. Merrill, J.C. Delaat, W.M. Bruton //AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1988. Vol. 11, N 6. P. 517−526.
Aircraft Turbofan Engine Linear Model with Uncertain Eigenvalues //IEEE Transactions on Automatic Control / R. Leibov // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N 8. P. 1367−1369.
Algorithm 358: Singular Value Decomposition of a Complex Matrix /P.A. Businger, G.H. Golub //Communications of the Association for Computing Machinery. 1992. Vol. 12, N 10. P. 564−565.
An Adaptive Actuator Failure Compensation Control Using Output Feedback/G. Tao, S. Chen, S.M. Joshi//IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N 3. P. 506−511.
An Algorithm for Real-Time Failure Detection in Kalman Filters /A. Zolghadri//IEEE Transactions on Automatic Control. 1996. Vol. 41, N 10. P. 1537−1539.
An Efficient Sequential Linear Quadratic Algorithm for Solving Nonlinear Optimal Control Problems / A. Sideris, J.E. Bobrow // IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N 12. P. 2043−2047.
An Interlaced Extended Kalman Filter/L. Glielmo, R. Setola, F. Vasca //IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 8. P. 1546−1549.
Analytical Redundancy Design for Improved Engine Control Reliability, Final Review / J.A. Swan, R.W. Vizzini // AIAA Paper 88−3176. Jul. 1988.
Application of Parameter Estimation Methods to High Unstable Aircraft /R. Mayne, D. MuiTay//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1988. Vol. 11, N3. P. 213−219.
Application of Precomputed Control Laws in a Reconfigurable Aircraft Flight Control System / D. Moerder, J. Broussard, A.K. Caglayan // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1989. Vol. 12, N 3. P. 325−333.
Application of the Least Squares Algorithm to the Observer Design for Linear Time-Varying Systems / Min-Shin Chen, Jia-Yush Yen//IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 9. P. 1742−1745.
Control Oriented System Identification: a Worst Case/Deterministic Approach in H? / A.J. Helmicki, C.A. Jacobson, C.N. Nett // IEEE Transactions on Automatic Control. 1991. Vol. 36, N 10. P. 1163−1176.
Controller Parameter Robustification Using Observer-Based Formulation and Multimodel Design Technique / Y. Le Gorrec, C. Chiappa // IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N 4. P. 526−531.
Design of Fault Diagnosis Filters and Fault-Tolerant Control for a Class of Nonlinear Systems / R. Kabore, H. Wang //IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 11. P. 1805−1810.
Detection of Sensor Failure and Output Reconstruction for Aircraft Engine Controls / W.R. Wells // AIAA Paper 78−4. Jan. 1978.
Developments in Performance Monitoring and Diagnostics in Aircraft Turbine Engines / C. Smith, G.L. Dehoff// SAE 821−400.1982.
Direct Nonlinear Control Design: the Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) Approach / M.C. Campi, S.M. Savaresi It IEEE Transactions on Automatic Control. 2006. Vol. 51, N 1. P. 14−27.
Failure Detection in Dynamic System with Modeling Errors/D.T.Horak //AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1988. Vol. 11, N 6. P. 508−516.
Fault Accommodation of a Class of Multivariable Nonlinear Dynamical Systems Using a Learning Approach / M.M. Polycarpou//IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 5. P. 736−742.
Fault Detection and Diagnosis in Propulsion Systems: a Fault Parameter Estimation Approach / A. Duyar, V. Eldem, W.C. Merrill, Ten-Huei Guo //AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1994. Vol. 17, N 1. P. 104−108.
Fault Diagnosis for the Space Shuttle Main Engine / A. Duyar, W.C. Merrill//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1992. Vol. 15, N2. P. 384−389.
Fault-Tolerant Control: a Simultaneous Stabilization Result / J. Stoutstrup, V.D. Blondel // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. Vol. 49, N 2. P. 305−310.
Frequency Domain Recursive Robust Identification / Xu Feng, Ching-Fang Lin, N.P. Coleman//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2000. Vol. 23, N5. P. 908−910.
Frequency-Domain Optimization for Robust Fault Detection and Isolation in Dynamic Systems / D. Sauter, F. Hamelin//IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 4. P. 878−882.
Gas Path Analysis Applied to Turbine Engine Condition Monitoring /L.A. Urban // AIAA Paper 72−1082. Nov.-Dec. 1972.
Gaussian Filters for Nonlinear Filtering Problems/K. Ito, K. Xiong //IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N 5. P. 910−927.
General Two-Stage Extended Kalman Filters / Chien-Shu Hsieh//IEEE Transactions on Automatic Control. 2003. Vol. 48, N 2. P. 289−293.
Globally Convergent Algorithms for Robust Pole Assignment by State Feedback / A.L. Tits, Yaguang Yang//IEEE Transactions on Automatic Control. 1996. Vol. 41, N 10. P. 1432−1452.
Guaranteed Robust Nonlinear Minimax Estimation /L. Jaulin, E. Walter //IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N 11. P. 1857−1864.
Hierarchical Least Squares Identification Methods for Multivariate Systems / F. Ding, T. Chen//IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N3. P. 397−402.
Identification of Linear Model Parameters and Uncertainties for an Aircraft Turbofan Engine / R. Leibov//ALAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1997. Vol. 20, N 6. P. 1274−1275.
Identification of Model Parameters and Associated Uncertainties for Robust Control Design/V.I. Karlov, D.M.Miller, W.E. Van der Velde, E.F. Crawley// AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1994. Vol. 17, N3. P. 495−504.
Identification of Multivariate High-Performance Turbofan Engine Dynamics from Closed-Loop Data / W.C. Merrill // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1984. Vol. 7, N 6. P. 677−683.
Incipient Fault Diagnosis of Dynamical Systems Using Online Approximators / M.A. Demetriou, M.M. Polycarpou // IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 11. P. 1612−1617.
Interpolation of Observer State Feedback Controllers for Gain Scheduling / D.J. Stillwell, W.J. Rugh // IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N6. P. 1225−1229.
Jet Engine Fault Detection with Discrete Operating Points Gas Path Analysis / A. Stamatis, K. Mathioudakis, G. Berios, K. Papafliou // AIAA Journal of Propulsion and Power. 1991. Vol. 7, N 6. P. 1043−1048.
Learning Approach to Nonlinear Fault Diagnosis: Detectabflity Analysis /M.M. Polycarpou, A.B. Trunov//IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N4. P. 806−812.
Least Square Type Algorithms for Identification in the Presence of Modeling Uncertainty/Er-Wei Bai, K.M. Nagpal // IEEE Transactions on Automatic Control. 1995. Vol. 40, N 4. P. 756−761.
Linear and Nonlinear Algorithms for Identification in Hw with Error Bounds / G. Gu, P. Khargonekar // IEEE Transactions on Automatic Control. 1992. Vol. 37, N7. P. 953−963.
Matrix Computations / G.H. Golub, C.F. Van Loan // Baltimore: John Hopkins University Press, 1996. 728 p.
Model Quality Evaluation in Identification for H? Control / M. Canale,
S.A. Malan, M. Milanese//IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 1. P. 125−132.
Model Refinement Using Eigensystem Assignment / P.G. Maghami//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2000. Vol. 23, N 4. P. 683−692.
Multivariable Feedback Design / J.M. Maciejowski // Wokingham: Addison-Wesley, 1989.424 p.
Neural-Net-Based Direct Adaptive Control for a Class of Nonlinear Plants /M.S. Ahmed//IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N 1. P. 119−124.
New Technique for Aircraft Flight Control Reconfiguration /M.R. Napolitano, R.L. Swaim//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1991. Vol. 14, N1. P. 184−190.
Nonlinear HB Optimal Control for Agile Missiles / K.A. Wise, J.L. Sedwic//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1996. Vol. 19, N 1. P. 157−165.
Nonlinear Observer Design by Dynamic Observer Error Linearization /Daejong Noh, N.H. Jo, J.H. Seo // ШЕЕ Transactions on Automatic Control. 2004. Vol. 49, N10. P. 1746−1753.
Observer-Based Approach to Fault Detection and Isolation for Nonlinear Systems / H. Hammouri, M. Kinnaert, E.H. El Yaagoubi // IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 10. P. 1879−1884.
On the Stability and Control of Nonlinear Dynamical Systems via Vector Lyapunov Functions / S.G. Nersesov, W.M. Haddad//IEEE Transactions on Automatic Control. 2006. Vol. 51, N 2. P. 203−215.
Optimally Scaled Ню Full Information Control Synthesis with Real Uncertainty / G.J. Balas, R. Lind, A. Packard // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1996. Vol. 19, N 4. P. 854−862.
Optimizing Multihypothesis Diagnosis of Control-Actuator Failures in Linear Systems / Y. Ben-Haim//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1990. Vol. 13, N4. P. 744−750.
Orthogonal Series Generalized Likelihood Ratio Test for Failure Detection and Isolation / S.R. Hall, B.K. Walker // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1990. Vol. 3, N 6. P. 1066−1074.
Parameter-Robust Control Design Using a Minimax Method/R.A. Mills, A.E. Bryson//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1992. Vol. 15, N5. P. 1068−1075.
Piecewise Linear Quadratic Optimal Control / A. Rantzer, M. Johansson // IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N 4. P. 629−637.
Real-Time Parameter Estimation in the Frequency Domain / E.A. Morelli // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2000. Vol. 23, N 5. P. 812−818.
Reconfigurable Fault-Tolerant Control Using GIMC Structure /D.U. Campos-Delgado, K. Zhou//IEEE Transactions on Automatic Control. 2003. Vol. 48, N 5. P. 832−839.
Regularized Robust Filters for Time-Varying Uncertain Discrete-Time Systems / A. Subramanian, A.H. Sayed // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. Vol. 49, N 6. P. 970−975.
Reliable Control of Nonlinear Systems / Yew-Wen Liang, Der-Cheng Liaw, Ti-Chung Lee//IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N 4. P. 706−710.
Reliable Control Using Redundant Controllers / Guang-Hong Yang, Si-Yang Zhang, J. Lam, Jianliang Wang//IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 11. P. 1588−1593.
Robust Adaptive Observer for Nonlinear Systems with Bounded Disturbances / R. Marine, G.L. Santosuosso, P. Tomei // IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 6. P. 967−972,
Robust and Optimal Control / K. Zhou, J.C.Doyle, K. Glover//Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 1996. 596 p.
Robust Control of Nonlinear Systems by Estimating Time-Variant Uncertainties / Z. Qu // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, Nl.P. 115−121.
Robust Control Systems Design Using H^ Optimizaton Theory / X.P. Li, B.C. Chang, S.S. Banda, H.H. Jeh // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1992. Vol. 15, N 4. P. 944−952.
Robust Fault Detection of Jet Engine Sensor Systems Using Eigenstructure Assignment / R.J. Patton, J. Chen//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1992. Vol. 15, N 6. P. 1491 -1497.
Robust H2 and Filters for Uncertain LFT Systems / K. Sun,
A. Packard//IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N 5. P. 715−720.
Robust Нда Filtering of Stationary Continuous-Time Linear Systems with Stochastic Uncertainties / E. Gershon, D.J.N. Limebeer, U. Shacked, I. Yaesh // IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 11. P. 1788−1793.
Robust H2/H? State Estimation for Systems with Error Variance Constraints: the Continuous-Time Case / Zidong Wang, H. Unbehauen // ieee Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 5. P. 1061−1065.
Robust Kalman Filtering for Discrete-Time-Varying Uncertain Systems with Multiplicative Noises / Fuwen Yang, Zidong Wang, Y.S. Hung//IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. Vol. 47, N 7. P. 1179−1183.
Robust Nonfragile Kalman Filtering for Uncertain Linear Systems with Estimator Gain Uncertainty / Guang-Hong Yang, Jiao Liang Wang // IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 2. P. 343−348.
Robust Output Feedback Control for Linear Stochastic Systems in Continuous Time with Time-Varying Parameters /M.I. Taksar, A.S. Poznyak, A. Iparraguirre//IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 8. P. 1133−1136.
Robust Pole Placement in LMI Regions /M. Chilali, P. Gahinet, P. Arkarian//IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. Vol. 44, N 12. P. 2257−2270.
Robust Stabilization for Continuous-Time Systems with Slowly Time-Varying Uncertain Real Parameters / W.M. Haddad, V. Kapila // IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 7. P. 987−992.
Robust Two-Stage Kalman Filters for Systems with Unknown Inputs / Chien-Shu Hsieh//IEEE Transactions on Automatic Control. 2000. Vol. 45, N 12. P. 2374−2378.
Robustness Analysis of Neural Networks with an Application to System Identification / K. Krishnakumar, K. Nishita // ALAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1999. Vol. 22, N 5. P. 695−701.
Sensor Bias Fault Diagnosis in a Class of Nonlinear Systems / A.T. Vemuri//IEEE Transactions on Automatic Control. 2001. Vol. 46, N 6. P. 949−954.
Sensor Bias Fault Isolation in a Class of Nonlinear Systems / Xiaodong Zhang, T. Parisini, M.M. Polycarpou//IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N3. P. 370−376.
Sensor Failure Detection for Jet Engine Using Analytical Redundancy / W.C. Merrill // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1985. Vol. 8, N 6. P. 673−682.
Solution to the Inverse Problem of Minimax Control and Worst Case Disturbance for Linear Continuous-Time Systems / M.M. Kogan // IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 5. P. 670−674.
Suboptimal Control for a Non-Linear System Using Neural Networks /H. Kinjo, S. Omatu, T. Yamamoto, S. Tamaki//Proc. of 1st Asian Control Conference. Tokyo, 1994. P. 551−554.
Synthesis of Finite-Interval Controllers by State-Space Methods /M.B. Subrahmanyam// AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1990. Vol. 13, N4. P. 624−629.
System Failure Isolation in Dynamic Systems / D.T. Horak//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1990. Vol. 13, N 6. P. 1075−1082.
The Role of Modern Control Theoiy in the Design of Controls for Aircraft Turbine Engines / W.C. Merrill, B. Lehtinen, J. Zeller//AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1984. Vol. 7, N 6. P. 652−661.
Thermodynamic Models for Pipeline Gas Turbine Diagnostics / H.I. Saravanamutoo, B.D. Mclsaak // ASME 83-GT-235.1983.
Turbofan Engine Demonstration of Sensor Failure Detection / W.C.Merrill, J.C. Delaat, M. Abdelwahab // AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 1991. Vol. 14, N2. P. 337−349.
Unknown Input Proportional Multiple-Integral Observer Design for Descriptor Systems: Application to State and Fault Estimation / D. Koenig // IEEE Transactions on Automatic Control. 2005. Vol. 50, N 2. P. 212−217.
Use of Kalman Filter for Inference in State-Space Models with Unknown Noise Distribution / J.L. Maryak, J.C. Spall, B.D. Heydon // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. Vol. 49, N 1. P. 87−90.
Useful Nonlinearities and Global Stabilization of Bifurcations in a Model of Jet Engine Surge and Stall / M. Krstic, D. Fontaine, P.V. Kokotovich, J.D. Paduano//IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. Vol. 43, N 12. P. 1739−1745.
Variance-Constrained Filtering for Uncertain Stochastic Systems with Missing Measurements / Zidong Wang, D.W.C. Ho, Xiaohui Liu // IEEE Transactions on Automatic Control. 2003. Vol. 48, N 7. P. 1254−1258.

Заполнить форму текущей работой