Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Интеллектуальная система повышения управляемости колесного транспортного средства при торможении на основе Ноо-оптимизации

Диссертация: Интеллектуальная система повышения управляемости колесного транспортного средства при торможении на основе Ноо-оптимизации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Исходные данные для постановки задачи. Синтезировать интеллектуальную систему управления, повышающую управляемость КТС с АБС в процессе экстренного торможения, под которым понимается снижение скорости угла закрутки корпуса КТС, скорости бокового сноса, препятствие возникновению режима блокировки колёс. Управляющими воздействиями объекта управления считать добавочные к воздействиям базовой АБС… Читать ещё >

Интеллектуальная система повышения управляемости колесного транспортного средства при торможении на основе Ноо-оптимизации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
  • 1. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СИНТЕЗА ИСУ
    • 1. 1. Введение.'
    • 1. 2. Определение понятия ИСУ
    • 1. 3. Синтез целей ИСУ
    • 1. 4. Выводы по главе 1
  • 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ДВИЖЕНИЯ КОЛЕСНОГО ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА С АНТИБЛОКИРОВОЧНОЙ СИСТЕМОЙ
    • 2. 1. Введение
    • 2. 2. Назначение систем координат в расчётной схеме КТС
    • 2. 3. Модель трения пары «колесо — дорога»
    • 2. 4. Разработка модели объекта управления «КТС + колесо + дорога»
    • 2. 5. Упрощенная модель объекта управления
    • 2. 6. Выводы по главе 2
  • 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ТОРМОЖЕНИЕМ КТС С АБС
    • 3. 1. Введение
    • 3. 2. Модель работы АБС
    • 3. 3. Синтез робастного регулятора торможением
    • 3. 4. Выводы по главе 3
  • 4. СИНТЕЗ ИСУ ТОРМОЖЕНИЕМ КТС С АБС
    • 4. 1. Введение
    • 4. 2. Оценка факторов, влияющих на эффективность торможения
    • 4. 3. Оценка параметров торможения с помощью нечеткой логики
    • 4. 4. Модель оценки влияния внешней среды
    • 4. 5. Модель оценки влияния характеристик водителя
    • 4. 6. Оценка полноты базы знаний
    • 4. 7. Моделирование работы ИСУ
    • 4. 8. Синтез динамической экспертной системы
    • 4. 9. Выводы по главе 4
  • ВЫВОДЫ

Введение

Задачей построения интеллектуальной системы высокой точности и надежности фактически является создание компьютеризированной вычислительной среды, которая обладала бы возможностями, достаточным для решения неформализуемых задач. Достижения науки в микроэлектронике, теории информации, нейрофизиологии, информационных технологий и исследований в области искусственного интеллекта позволяют в настоящее время подойти к реализации интеллектуальной системы управления (ИСУ), которые должные не только, выбирать время начала работы и оптимальный способ реализации цели, но и её текущую коррекцию. В литературе в последнее время встречается множество взглядов на понятие интеллектуальные системы, которые по сути являются интеллектуализированными (интеллектными) системами. Впервые понятие интеллектуальной системы введено Пупковым К. А. Она имеет в виду объединенную информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способную на основе сведений и знаний при наличии мотивации синтезировать цель, вырабатывать решение о действии и находить рациональные способы достижения цели [60].

Принятие решения о выборе того или иного метода управления ИСУ в задаче комплексирования для обеспечения высокой точности и надежности осуществляется на основе определенной альтернативы, полученной из анализа объекта и ситуации. Накопление и сохранение опыта принятия решений динамической экспертной системой (ДЭС) позволяет создавать информационную среду, доступную для использования на всем промежутке времени функционирования. Разрабатываемые для этих целей информационные и программные средства называются системами поддержки принятия решений [3, 10] и являются частью программного обеспечения блока принятия решений.

Изменение динамических характеристик КТС, воздействий внешней среды и параметрическая неопределённость приводят к необходимости создания интеллектуальной системы, способной эффективно повышать безопасность торможения и облегчать водителю управление KTG.

Система повышения управляемости и устойчивости при торможении колесного транспортного средства функционирует в условиях жесткой недостаточности информации. В задачи системы входит предотвращение вращения, относительно вертикальной оси, возникающее при торможении, когда колеса КТС находятся в различных условиях (разный тормозной момент, разное покрытие дорожного полотна, разные характеристики пневматиков и т. д.). Для этого необходимо получать оценку характеристик дорожного полотна, расчет которых может производится, например, с применением нейросетевого подхода на основе проводимых измерений.

Постоянный рост числа владельцев автомобилей привел к тому, что транспортное средство стало неотъемлемой частью жизни. Проблема аварийности на автотранспорте приобрела особую остроту в последнее десятилетие в связи с несоответствием существующей дорожно-транспортной инфраструктуры потребностям общества и государства в безопасном дорожном движении, недостаточной эффективностью функционирования системы обеспечения безопасности дорожного движения, крайне низкой дисциплиной участников дорожного движения. Так, по данным Концепции федеральной' целевой программы «Повышение безопасности дорожного движения в 2006 — 2012 годах» за последние 10 лет в дорожно-транспортных происшествиях погибли 312,5 тыс.человек.

Повышение безопасности движения на дорогах, напрямую влияющее на сохранение человеческих жизней, и по сей день является актуальной задачей. Дорожное движение является наиболее опасным, по сравнению с другими видами деятельности [74]. Известно, что человеческий фактор (ошибка наблюдения, неправильное решение, действие, недостаточная реакция) является основным при дорожно-транспортном происшествии (ДТП) [74]. Интересно, что в исследованиях 1980 года американской организации Treat было установлено, что человек в 95% был виновником ДТП. С развитием науки и техники к 2001 году количество ДТП, происходящих по вине человека, составило 68,1%, а фактор «человек + дорога» явился причиной 19,2% от общей численности всех ДТП [120].

Меры, предпринимаемые для снижения риска ДТП: разметка дорожной части, обновление дорожного покрытия, обучение водителей, контроль технического состояния транспортного средства, разработка и установка новых средств безопасности. Сильная зависимость комфортности езды и риска ДТП от внешних погодных условий, необходимостью быстро реагировать на сложившуюся ситуацию, приводит к тому, что из всех предложенных мер разработка и установка новых средств безопасности есть оптимальный путь для решения задачи снижения риска ДТП.

Цель работы и задачи исследования. Цель исследования — научное и практическое решение задач синтеза интеллектуальных систем повышения управляемости при торможении колесного транспортного средства.

Задачи исследования:

• получение моделей движения КТС с АБС в различных режимах экстренного торможения;

• повышение управляемости при экстренном торможении с помощью регулятора в контуре управления тормозными колодками КТС с АБС;

• выявление и оценка основных факторов влияющих на процесс развития аварийной ситуации.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — движение КТС с АБС в режиме экстренного торможения при различных дорожных условиях с учётом состояния водителя. Предметом исследования является возможность создания ИСУ повышающей безопасность экстренного торможения КТС с АБС.

Исходные данные для постановки задачи. Синтезировать интеллектуальную систему управления, повышающую управляемость КТС с АБС в процессе экстренного торможения, под которым понимается снижение скорости угла закрутки корпуса КТС, скорости бокового сноса, препятствие возникновению режима блокировки колёс. Управляющими воздействиями объекта управления считать добавочные к воздействиям базовой АБС тормозные воздействия на каждое колесо. В качестве примера, моделирования принимается легковой автомобиль со следующими параметрами: масса четырёхколёсного КТС 2 т, радиус каждого колеса 35 см, габаритные размеры 3,5×2 м. Допускается пренебречь влиянием аэродинамических сил и моментов. Параметры КТС, интересующие потребителя: угол и скорость рысканья, величина и скорость бокового сноса. Считается, что измерению доступны: угол и угловая скорость вращения каждого колеса, продольная и поперечная скорость движения КТС. В виду сложной и не дающей удовлетворительной точности процедуры оценки характеристик сцепления колеса с дорогой, разрабатываемая система должна быть робастной (в этой работе предлагается подход, основанный на теории). Возмущение: изменение характеристик сцепления колёс с работой, учитывающийся через приведённый момент к колесу.

Методология и методы проведения исследования. Для получения модели движения используются уравнения Лагранжа II рода, принцип Даламбера. Уравнения Аппеля позволяют получить не только уравнения движения колеса как в режиме скольжения, так и режиме качения и блокировки, но и условия перехода и передачи начальных условий от одного режима к другому. С помощью //"г-теории строится оптимальный робастный регулятор, позволяющий как бороться с боковым сносом, так и улучшать условия АБС—управляемости — управляемости с помощью тормозных колодок (а не с помощью рулевого механизма) на основе измерения скорости вращения колёс. Для выявления доли влияния различных составляющих на полноту описания движения объекта проводится анализ погрешностей упрощённых моделей. Анализ динамических свойств объекта управления и модель выбора целей в динамической экспертной системе позволяет синтезировать интеллектуальную систему управления. Моделирование и расчеты проводятся при помощи математического программного обеспечения Maple, Mathcad, Matlab.

Научная значимость и новизна полученных результатов.

• формирование структуры и синтез регулятора для интеллектуальной системы управления, в частности использующего комплексирование алгоритмов и целей управления;

• формирование критериев качества, учитывающих влияние-характеристик водителя и воздействий внешней среды на возникновение и характер протекания аварийной ситуации;

• исследование результатов применения робастных линейного и нелинейного оптимального регуляторов в случае потери управляемости КТС при экстренном торможении;

• создание семейства разной степени точности моделей движения КТС с АБС и обоснование условий применимости каждой из них.

Краткое изложение результатов работы. Синтезирована интеллектуальная система повышения управляемости при торможении и обеспечивающая высокую точность и надежность выполнения цели, работающая в условиях неопределенности на начальных этапах своего функционирования, обладающая нечувствительностью, грубостью по отношению к возмущениям (момент, приведённый к колесу). Робастные методы управления, обеспечивают практическую работоспособность для широкого класса воздействий (ограниченных по Яю-норме). Синтезированная динамическая экспертная система осуществляет выбор и достижение цели на основе спроектированных алгоритмов.

ВЫВОДЫ.

В результате диссертационного исследования. синтеза интеллектуальной системы повышения управляемости при торможении КТС на основе I["-оптимизации разработанаметодика построенияэлементов ИСУ. Создан базовый задел для конструктивной разработки исследуемой системы. Основные результаты исследования:

1) Получены модели движения КТС в режиме торможения на поверхностях с различным коэффициентом сцепления. Они позволяют прогнозировать развитие аварийных ситуаций с требуемой точностью.

2) Выявлена доля конкретных факторов (влияние рессор, пневматиков, смещения центра масс КТС), действующих на изменение бокового сноса и закрутки. Проведено сравнение упрощённых моделей-с полными:

3) Робастные методы управления на основе теории Ноо-оптимизации позволили улучшить характеристики торможения, такие как боковой снос, а также угол и скорость закрутки в условиях информационной неопределённости. Это повышает шансы выйти из аварийной ситуации с помощью руля:

4) Создана и протестированаработа модели ДЭС, организованная по принципу деревьев решений. Таким образом, определено место ИСУ повышения управляемости при торможении в парадигме управления КТС и определены теоретические и практические предпосылки её создания:

5) Реализация ДЭС на базе принципа деревьев фактически позволила осуществить идею комплексирования алгоритмов" в синтезированнойИСУ повышения1управляемости. КТС с. АБС Таким образом, применение точных или робастных методов является функцией полноты базы данных и меры неопределённости присущей в данный момент процессу торможения;

Показать весь текст

Список литературы

  1. Я.С., Кульчицкий-Сметанка В.М. Теория движения колесной машины по неровной грунтовой поверхности. — М.: МГИУ, 2002. -44 с.
  2. Р.А., Макаров В. В. К оценке устойчивости движения автомобиля//Автомобильная промышленность. — 1976. — № 3. — С. 23—25.
  3. Али Р.С., Козлов В. Н. Теория автоматического управления. Синтез робастных систем методами Н2 и Нос-теорий. СПб.: СПбГПУ, 2003. — 95 с.
  4. Д.А., Коньков В. Г. Робастный регулятор транспортного средства с АБС// Труды 6-го Международного симпозиума Intel'2004. -Саратов, 2004. С. 112−115.
  5. Д.А., Коньков В. Г. Ноо-оптимальный робастный регулятор транспортного средства с антиблокировочной системой ваварийном режиме движения с проскальзыванием колес//Вестник МГТУ им.
  6. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2004. — Т.57, — № 4. — С. 44−57.
  7. Д.А., Коньков В. Г. Модель движения колесного транспортного средства с антиблокировочной системой в режиме с проскальзыванием колес//Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия «Приборостроение».-2003. -Т.53, № 4. С. 103−119.
  8. Интеллектуальная система управления КТС с АБС/ Д. А. Андриков, В. Г. Коньков, Б. Б. Кулаков, К.А. Пупков//Вестник РУДН. -2006. № 1. — С. 36—47
  9. П.К. Принципиальные вопросы общей теориифункциональных систем // Анохин П. К. Принципы системной организации1функций. М.: Наука, 1973. -С. 5−61.
  10. A.M. Самообучающаяся антиблокировочная тормозная система колесных машин. —М.: МГИУ, 2002. — 140 с.
  11. В.Ф. Дорожные условия и безопасность движения. —М.: Транспорт, 1993. 270 с.
  12. Методы обнаружения знаний в замкнутых базах данных /A.M. Бериша, В. Н. Вагин, А. В. Куликов, М. В. Фомина //Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. — № 6. — С. 143−158.
  13. JI.C., Мелехин В. Б. Планирование полифазного поведения самооргнизующихся интеллектуальных систем//Известия академии наук. Теория и системы управления. 2000. — № 5. — С. 143—146.
  14. В.Г., Иванов В. Г., Лепешко И. И. Анализ и перспективы развития мехатронных систем управления торможением колеса//Мехатроника. 2000. — № 2. — С. 33−38.
  15. Колебания автомобиля при нелинейной характеристике рессоры /Н.Т. Ванькаев, Г. А. Затямин, В. А. Инфантов и др. //Автомобильная промышленность. 1976. — № 5. — С. 31—32.
  16. С.Н., Жерефов А. К., Федунов Б. Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. — М.: Физматлит, 2000. 351 с.
  17. Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. — М.: Наука, 1988. С. 206
  18. Е.М. Методы оптимизации управления многообъектными многокритериальными системами на основе стабильно-эффективных игровых решений. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 575 с.
  19. ГОСТ Р 41.13−99. Единообразные предписания, касающиеся официального утверждения транспортных средств категорий М, N и О в отношении торможения. М., 2006. — 118 с.
  20. ГОСТ Р 51 709−2001. Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки. — М., 2006: -46 с.
  21. Дик А. Б. Характеристики неустановившегося проскальзывания тормозящего колеса//Сборник научных трудов МАМИ. — М., 1983. -С. 163— 177.
  22. А.И., Петрушов В. А. О радиусе качения и коэффициенте буксования эластичного колеса на грунте//Автомобильная промышленность. 1976. -№ 9. -С. 17−18.
  23. А.В. Исследование колебаний автомобиля при переезде неровностей на режимах торможения или разгона//Автомобильная промышленность. 1973. — № 2. — С. 21—23.
  24. В.Г. Об оценке сцепления колеса с дорогой//Мехатроника, автоматизация и управление. 2004. — № 9. — С. 47—56.
  25. Интеллектуальные системы /Под ред. К. А. Пупкова. — М.: ПАИМС, 1996.-261 с.
  26. Н.К., Железное Е. Н. Дорожные условия и безопасность движения. Волгоград: Волгоградский гос. техн. ун-т, 1997. — 60 с.
  27. В.Н., Кнороз В. И., Кленников Е. В. Влияние высоты рисунка протектора на некоторые характеристики шин//Автомобильная промышленность. 1974. — № 4. — С. 17—19.
  28. С.И., Контанистов С. П., Семенов В. М. Принципы построения математических моделей динамики движенияiавтомобиля//Автомобильная промышленность. 1979. — № 7. — С. 24−27.к 1
  29. В.Г. Введение в Ню теорию управления. — М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1997. 75 с.
  30. К.В. Обучение систем поддержки принятия решений//Сб. научн. трудов НГТУ (Новосибирск). 2005. — № 1. — С. 33−38.
  31. В.В., Фомичёва О. Е. Интеллектуализация технологий lv автоматизированных систем. М.:МГГУ, 1994. — 101 с.
  32. Пат. В60Т13/08, 186 U (Белоруссия). Усилитель гидравлической системы / И. И. Лепешко, А. И. Лещинский, В. Г. Бутылин, В. Г. Иванов. //Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. — 2000. — № 6.
  33. Пат. В60Т8/58, BY 5566 С1 (Белоруссия). Способ управления антиблокированием колеса при торможении / А. И. Лещинский, И. И. Лепешко, В. Г. Бутылин, В. Г. Иванов.//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. —2003. -№ 5.
  34. М.Х. Антиблокировочные системы робастно— адаптивной стабилизации движения КТС: Дис. д-ра физ.-мат. наук. — Москва, 2003. 299 с.
  35. Пат. В60Т8/00, 1448 U (Белоруссия). Антиблокировочная тормозная система с двухуровневым регулированием/Н.Р. Михальцевич, В.Г. Иванов//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. — 2004. -№ 5.
  36. .И., Шишацкий- А.И., Катанев Н. Т. Автомобильное колесо как элемент противоблокировочного устройства//Автомобильная промышленность. — 1973. — № 3. — С. 21—22.
  37. Я.Н. Комплексная система активной безопасности АТС//Автомобильная промышленность. 2004. — № 2. — С. 12—14.
  38. И.В., Павлов И. С. Приближённая математическая модель колёсного экипажа//Известия АН МТТ. 1997. — № 2. — С. 196—204.
  39. .Е. Интеллектуализация искусственных систем. -Хмельницкий, 1997. 65 с.
  40. А.В., Фролов А. Б. Синтез и- верификация экспертных систем принятия. решений//Известия академии наук. Теория и системы управления. 2002. — № 5. — С. 101−110.
  41. Основы кибернетики. Теория кибернетических систем/Под ред. К. А. Пупкова. -М.: Высшая школа, 1976. 4.2. — 408 с.
  42. В.А. Современная теория качения пневматического колеса и её практическое применение/ЛАвтомобильная промышленность. — 1993. — № 4.-С. 14−18.
  43. В.А. Противоблокировочные системы и их алгоритмы функционирования//Автомобильная промышленность. 1979. — № 7. — С. 20— 24.
  44. Ю.В. Общая формула мощности сопротивления качению полноприводного автомобиля//Автомобильная промышленность. — 1973.-№ 1.-С. 34−35.
  45. Методы классической и современной теории автоматического управления/Под ред. Н. Д. Егупова М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. — Т.2. 735 с.
  46. К.М., Полтев М. К. Безопасность движения автомобиля.- М.: Московский рабочий, 1968. 285 с.
  47. К. А. Автоматизация научного эксперимента. — М.: МИЭМ, 1984.-71 с.
  48. Математическое обеспечение вычислительных и управляющих систем//Межвузовский сборник научных трудов/Отв. ред. К.А. Пупков- Рязань: Рязан. радиотехн. ин—т, 1982. — 163 с.
  49. Алгоритмические методы и программирование в радиоэлектронике//Межвузовский сборник научных трудов/Отв. ред. К. А. Пупков — Рязань: Рязан. радиотехн. ин-т, 1981. — 156 с.
  50. К.А., Устюжанин А. Д., Шашурин В. Д. Оценка влияния вибрации" на- эффективность работы человека-оператора в человеко-машинных системах//Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Приборостроение. -2006.-№ 2.-С. 30−36.
  51. К.А., Фалдин Н. В., Егупов Н. Д. Методы синтеза оптимальных систем автоматического управления/Под ред. Н.Д. Егупова- М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. 510 с.
  52. К.А. Статистическая динамика систем автоматического управления— М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана- 1984. — 159 с.
  53. К. А., Серов В. А. Автоматизированная разработка систем управления. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. — 21 с.
  54. К.А. Динамические экспертные: системы в управлении//Известия высших учебных заведений: Приборостроение.—1996. Т. 39,-№ 8- -С. 39−50.
  55. К.А. О некоторых этапах развития теории и техники интеллектуальных систем//Мехатроника, автоматизация, управление-.— 2003−2.-С. 6−11.
  56. Методы, робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления /К.А. Пупков, Н. Д. Егупов, В. Г. Коньков и др. — М.: МГТУ им. Н-Э- Баумана, 2001.-743 с.
  57. Методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления/, К. А. Пупков, Н. Д. Егупов, В. Г. Коньков и др. -М: МГТУ им. Н. Э: Баумана, 1999. 683 с.
  58. К.А., Карпенко А. П. Моделирование динамических систем наггранспьютерных сетях. — М: Биоинформ, 1995. 78 с.
  59. К.А., Коньков В. Г. Интеллектуальные системы. -М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. 345 с.
  60. К.А., Неусыпин К. А. Вопросы теории реализации- систем управления и навигации— М.: Биоинформ, 1997. — 363 с.
  61. К.А., Феоктистов В. А. Исследование проблемы нелинейной оптимизации в задачах технического проектирования//Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана, Приборостроение. 2004. — Т. 56, № 3. — С. 115 126:
  62. А.А. Колебания автомобилях антиблокировочной системой: при торможении//Автомобильная-промышленность. — 1976. № 9. — С. 14— 17.
  63. А.А. Тормозные свойства автомобиля с АБС при движении на повороте//Автомобильная промышленность.— 1983. № 1. — С. 13—15.
  64. А.А. Устойчивость автомобиля на- прямолинейном! участке при торможении с независимой . антиблокировочной: системой//Автомобильная-промышленность. — 1980. № 3. — С. 20−24.
  65. А.А. Устойчивость' автомобиля на прямолинейном, участке при торможении с зависимой антиблокировочной: системой//Автомобильная промышленность. — 1980. — JV° 5. — С. 17- 20... — .
  66. Рынкевич: С. А. Интеллектуальные: системы управления тормозами//Автомобильная промышленность.— 2005. — № 1. С. 14—17.
  67. Ю.Н., Гурьянов М. В. Исследование курсовой устойчивости автомобиля при нелинейном взаимодействии шин с дорожным покрытием//Вестник машиностроения. 2006. — № 1. — С. 20−26.
  68. Семенов В. М, Кондрашкин С. И., Контанистов С. П. О динамике автомобиля как колебательной- системы с многими степенями свободы//Автомобильная- промышленность. — 1976. № 4. — С! 21—23.
  69. В.П. Колебания человека в автомобиле//Автомобильная промышленность. 1973. — №sl .—С- 32—33-. '71'. Смирнов Г. А. Теория движения колесных машин. — М.: Машиностроение, 1981. 271 с.
  70. Д. А. Загордний В.В. Математическая модель автомобиля в процессе торможения//Безопасность и надёжность автомобиля.
  71. Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. В. В. Серебрякова. — М.: МАМИ, 1983.-С. 49−53.
  72. А. Р. Нефедьев Я.Н. Моделирование тормозного механизма и исполнительной части тормозного привода как звеньев антиблокировочной системы//Автомобильная промышленность. 1980. — № 5. — С. 23−25.
  73. Справочник по безопасности движения / Под ред. В. В. Сильянова. -М.: МАДИ'(ГТУ), 2001. 754 с.
  74. Пат. В60Т8/00, 1501 U (Белоруссия). Антиблокировочная тормозная система / В. Э. Сяхович, В. Г. Иванов.//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. — 2004. —№ 5.
  75. Пат. В60Т8/18, 1584 U. Автоматический регулятор тормозной силы транспортного средства/H.JI. Тамков.//Изобретения. Полезные модели. Промышленные образцы. 2004. —№ 5.
  76. А.Б., Фролов Д. А., Яко Э. Программируемые функциональные схемы для распознавания упорядоченных объектов//Изв. АН. Теория и системы управления. — 1997. № 5. — С. 163— 172.
  77. А.Б., Яко Э. Алгоритм распознавания частично упорядоченных объектов и их применение//Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1990. — № 5. — С. 95−104.
  78. Р.И., Бугай О. В. Исследование динамики торможения автомобилей с учётом влияния типа подвески//Автомобильная промышленность. 1976. — № 3. — С. 22—23.
  79. Динамика системы' дорога-шина автомобиль—водитель / Под ред. А. А. Хачатурова. М.: Машиностроение, 1976. — 536 с.
  80. Эдварде Р.' Функциональный анализ. —М.: Мир, 1969. 1070 с.
  81. Barmish B.R. New tools for robustness of linear systems. New York: Macmillan, 1994.-394 p.
  82. Bucy R.S. The Riccati equation and its bounds//Journal of computer and system sciences. 1972. -Vol. 6. — P. 343−353.
  83. Bucy R.S. Global theory of the Riccati equations//Journal of computer and system sciences. 1967. — Vol.l. — P. 349−361.
  84. A fuzzy logic control for antilock braking system integrated in the IMMa tire test bench / J.A. Cabrera, A. Ortiz, J.J. Castillo et all// IEEE Transactions on vehicular technology. 2005. — Vol. 54. — № 6. — P. 1937- 1949.
  85. Research and applications: Artificial intelligence / L.J. Chaitin, R.O. Duda, P.A. Johanson et all. Washington, 1970. — 169 p. (Contract NAS12−2221, SRI Project 8259).
  86. Doyle J.C. Analysis of feedback system with structured uncertainties//IEE (Institution of electrical engineers) Proceedings. Part D — Control theory and application. 1982. — Vol. 129: — P. 242−250.
  87. State space solutions to standard H2 and H® control problems /J.C. Doyle, K. Glover, P. P- Khargonekar, B.A. Francis/ЯЕЕЕ Transactions on automatic control. 1989. — 34. — P. 831−847.
  88. Effects of aggressive driving and driver characteristics on road rage /R.L. Duke, S.L. Clavton, L.K. Jenkins et all//The social science journal. 2001. -№ 38.-P. 323−331.
  89. Ernst G.W., He X. Methods for an expert system to access an external database//Intelligent systems: Concepts and applications/Ed. L.S. Sterling. New York: Plenum Press, 1993. — P. 39−65.
  90. Hoo control theory / C. Foias, B. Francis, J. Heltons et all // Lecture notes in control and information sciences. — Berlin: Springer-Verlag, 1987. -Vol. 88.-P. 37−58.
  91. Francis B.A., Doyle J.C. Linear control theory with an Hoo optimality criterion//Society for industrial and applied mathematics (SIAM) Journal on Control and Optimazation. 1987. — Vol. 25. — P. 815−844.
  92. Fuzzy and neural hybrid expert systems: synergetic AI / M. Funabashi, A. Moeda, Y. Morooka, K. Mori // IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. 1995. -Vol. 10, -№ 4. — P. 32−40.
  93. Glover K, McFarlane D. Robust stabilization of normalized comprise factor plant descriptions with Hoo-bounded uncertainty//IEEE Transactions on Automatic Control. 1998. -Vol. 34, — № 8. — P: 821−829.
  94. Glover K. All optimal Hankel-norm approximations of linear multivariable systems and their Loo-error bounds//International journal of control.- 1984.-39.-P. 1115−1193.
  95. Glover K., Doyle J. State-space formulae for all stabilizing controllers that satisfy an Hoo norm bound and relations to risk sensitivity//Systems and control letters. 1988. — № 11. -P. 167−172.
  96. Ermittlung von ц-Schlupf-Kurven an Pkw-Reifen / R. Gnadler, H.J. Unrau, H. Fishlein H., Frey M. // FAT-Schriftenreihe (Frankfurt am Mein).- 1995. — № 119. S. 169.
  97. Hartman D., Lehnen K. Technische Expertensysteme. — Berlin: Springer-Verlag, 1990. 256 s.
  98. Herden W., Hein H.W., Voss H. Realisierung von Expertensystemen. — Munich Wien — Oldenbourg, 1992. -219 s.
  99. Houston J.M., Harris P.B., Norman M. The aggressive driving behavior scale: Developing a self-report measure of unsafe driving practices//North American journal of psychology. —2003. — Vol. 5, № 2. P. 269−278.
  100. Khagonear P.P., Petersen I.R., RoteaM.A. HOT-optimal control with state-feedback//IEEE Transaction on automatic control. — 1988. -Vol. 33, №' 8. -P. 786−788.
  101. Khagonear P.P., Petersen I.R., Zhou K. Robust stabilization and Hoo-optimal control//IEEE Transactions on Automatic Control. 1990. — Vol. 35, -№ 3.-P. 356−361.
  102. Kiencke U. Realtime estimation of adhesion characteristic between tires and road//Proceedings on International federation of automatic control (IFAC) Congreso. Sydney, 1993. — P. 15−18.
  103. Kim B.J., Bishu Ram R. Cognitive abilities in driving: Differences between normal and hazardous situations/ZErgonomics. — 2004. Vol. 47, № 10. — P. 1037−1052.
  104. Explicit control of reasoning / J. Kleer, J. Doyle, G.L.Steele, G.J. Sussman // Proceedings of Conference on Artificial Intelligence and Programming Languages, Rochester. -New York, 1977. P. 2−25.
  105. Kwakernaak H. Robust control and FLo-optimization. Tutorial Paper//Automatica. 1993. — Vol. 29, № 2. — P. 255−273.
  106. Minsky M. Steps toward artificial intelligence/ZProceedings of the Institute of Radio Engineers. 1961. — Vol. 49, № 1. — P.8−30.
  107. Nilsson N.J., Duda R.O. Survey of artificial intelligence. Menlo park, California, Stanford Research Institute, 1968. — 22 p. (Proposal for Research by Standford Research Institute (SR I) № ESU 68−111,4 September 1968).
  108. Nilsson N. J., Rosen C.A. Application of intelligent automata to-reconnaissance. Menlo park (California), Stanford Research Institute, 1968. — 60 p. (Contract AF 30(602)-4147, Final report of SRI project 5953).
  109. Ray L. R. Nonlinear tire force estimation and road friction identification: simulation and experiments//Automatica. — 1997. Vol. 33, № 10. -P. 1819−1833.
  110. Sakamoto N. Analysis of the Hamilton—Jacobi equation in nonlinear control theory by simplistic geometry//Society for industrial and applied mathematics (SIAM) Journal on Control' and Optimazation. — 2002. Vol. 40, № 6. -P. 1934−1937.
  111. Samantha M. Aggressive driving behavior in relation, to occupational stress: Degree of master of science in research, measurements and quantitative analysis. New Haven: Southern Connecticut state university, 2000. — P. 30.
  112. Sandra L.E. Health, cognition and driving behavior: Degree of doctor of philosophy. — Baltimore: Johns Hopkins university, 1999. — 136 p.
  113. Sharkin B.S. Road rage: Risk factors, assessment, and intervention strategies//Journal of counseling and development. 2004. — № 82. — P. 191−198.
  114. Soravia P. Equivalence between nonlinear H^, control problems and existence of viscosity solutions of Hamilton-Jacobi-Isaacs equations//Applied mathematics and optimization. 1999. — № 30. — P. 17—32.
  115. Van der Schaft A.J. L2-Gain Analysis of Nonlinear Systems and Nonlinear State Feedback H" control//IEEE Transactions on automatic control. — 1992. Vol. 37, № 6. — P. 770−784.
  116. Van Riette Catherine A. Effects of anger and aggression on driving behavior: Degree of master of science in psychology. — Fullerton: California state university, 2001. 79 p.
  117. Wiedmann A. Design of a fuzzy car distance controller // Fuzzy logic in artificial intelligence, 8-th austrian artificial intelligence conference. Linz, 1993 -P. 173−186.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!