Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Развитие и исследование метода экспоненциальной модуляции для параметрической идентификации линейной части динамических объектов

Диссертация: Развитие и исследование метода экспоненциальной модуляции для параметрической идентификации линейной части динамических объектов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Рассматриваемый подход делает возможным формирование функции, обратной к аппроксимирующей, т. е. осуществлять инверсию нелинейной характеристики с целью компенсации ее негативного влияния на оценки параметров. Однако в качестве аргумента обратной функции мы можем использовать только сигнал с выхода объекта. Этот сигнал является зашумленным, поэтому необходимо выяснить, к каким последствиям может… Читать ещё >

Развитие и исследование метода экспоненциальной модуляции для параметрической идентификации линейной части динамических объектов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. ОБЗОР ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 1. 1. Процедура идентификации системы
    • 1. 2. Идентификация линейных объектов
      • 1. 2. 1. Общее уравнение связи между сигналами
      • 1. 2. 2. Методы переходных функций
      • 1. 2. 3. Частотные методы
      • 1. 2. 4. Корреляционные методы
    • 1. 3. Методы параметрической идентификации линейных динамических объектов
      • 1. 3. 1. Метод наименьших квадратов (МНК)
      • 1. 3. 2. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
      • 1. 3. 3. Метод максимального правдоподобия (ММП)
      • 1. 3. 4. Метод инструментальной переменной (МИП)
      • 1. 3. 5. Байесовские оценки (БО)
      • 1. 3. 6. Класс интегрально-модуляционных методов
    • 1. 4. Методы идентификации нелинейных систем
      • 1. 4. 1. Описание и идентификация нелинейных систем методом Винера
      • 1. 4. 2. Нелинейные дифференциальные уравнения
      • 1. 4. 3. Разложение Вольтерра
      • 1. 4. 4. Описание в пространстве состояний
      • 1. 4. 5. Модели Винера и Гаммерштейна
    • 1. 5. Выводы
  • 2. ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОГО ОБЪЕКТА В РАЗОМКНУТЫХ И ЗАМКНУТЫХ СИСТЕМАХ
    • 2. 1. Описание метода экспоненциальной модуляции
    • 2. 2. Исследование статистических характеристик оценок параметров объекта в разомкнутых системах
      • 2. 2. 1. Определение минимального количества экспериментов
      • 2. 2. 2. Показатели качества оценивания параметров объекта
      • 2. 2. 3. Выбор оптимального входного сигнала
      • 2. 2. 4. Влияние периода дискретизации на оценки параметров объекта
      • 2. 2. 5. Построение гистограмм оценок параметров объекта
      • 2. 2. 6. Влияние амплитуды белого шума на оценки параметров объекта
      • 2. 2. 7. Чувствительность оценок параметров объекта при вариации коэффициентов системы линейных уравнений
      • 2. 2. 8. Влияние коэффициента усиления системы на оценки параметров объекта
    • 2. 3. Исследование влияния параметров шума и точки его
  • приложения на статистические характеристики и точность определения параметров объекта в замкнутых системах
    • 2. 3. 1. Модификация метода экспоненциальной модуляции для замкнутой системы
    • 2. 3. 2. Исследование влияния параметров шума и точки его
  • приложения на статистические характеристики и точность определения параметров объекта в замкнутых системах
    • 2. 4. Оценка возможности параметрической идентификации объектов при наличии транспортного запаздывания
    • 2. 5. Выводы
  • 3. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ ЧАСТИ ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА ПРИ НЕЛИНЕЙНЫХ ИСКАЖЕНИЯХ СИГНАЛА
    • 3. 1. Модель исследуемого объекта
    • 3. 2. Методика проведения эксперимента с ручным выбором рабочего участка
    • 3. 3. Разработка критериев для выбора рабочего участка нелинейной статической характеристики
    • 3. 4. Аналитические выражения для аппроксимации нелинейного элемента
    • 3. 5. Реализация блока, осуществляющего инверсию нелинейной характеристики
    • 3. 6. Методика проведения эксперимента при идентификации линейной части объекта с автоматическим выбором рабочего участка
    • 3. 7. Анализ разработанной методики на контрольном примере
    • 3. 8. Выводы
  • 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЙ МОДУЛЯЦИИ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 4. 1. Применение метода экспоненциальной модуляции для параметрической идентификации цифрового фильтра
    • 4. 2. Задача построения математической модели динамического объекта при проведении ретинографических исследований
    • 4. 3. Выводы

Актуальность проблемы.

Идентификация является одним из важных этапов проектирования систем автоматического управления. Ее смысл заключается в выявлении основных свойств объекта с целью дальнейшего эффективного управления им.

На кафедре управления и информатики Национального исследовательского университета «МЭИ» в течение ряда лет проводятся работы по разработке и исследованию различных методов идентификации динамических объектов. Одним из них является метод экспоненциальной модуляции (МЭМ). Этот метод отличается высокой помехоустойчивостью и простотой реализации. Опыт применения МЭМ при идентификации реальных объектов свидетельствует о его надежности. Исследования метода, проведенные ранее, позволили выявить его преимущества перед другими методами интегрально-модуляционного класса по таким основным параметрам, как погрешности оценок и требуемый объем вычислительных ресурсов. Однако ряд аспектов применения метода еще не полностью исследован (например, обоснование выбора входного сигнала, обеспечивающего наилучшее качество идентификации, влияние дискретизации по времени и квантования по уровню, возможность использования метода в замкнутых системах автоматического управления).

Метод экспоненциальной модуляции основан на перемножении входного и выходного сигналов объекта на специально формируемые модулирующие функции экспоненциального вида и вычислении площадей под образованными кривыми. Далее задача сводится к решению системы линейных уравнений. Преобразования, используемые при выводе метода, имеют формальное сходство с преобразованием Лапласа. МЭМ предназначен для идентификации линейных объектов. Однако, поскольку большинство реальных объектов являются нелинейными, актуальным является вопрос о границах применимости метода по отношению к нелинейным объектам.

Ранее были проведены эксперименты по параметрической идентификации двигателя постоянного тока и асинхронного двигателя. Модели объектов рассматривались, как последовательное соединение динамической линейной и статической нелинейной частей. На статической характеристике выбирался близкий к линейному рабочий участок и для него определялись оценки параметров динамической линейной части. Проведенные исследования показали принципиальную возможность идентификации подобных объектов. Тем не менее, данный подход выявил одну существенную проблему: стремление линеаризовать статическую характеристику приводит к уменьшению рабочего участка. При этом возрастает отношение «шум-сигнал», что приводит к увеличению погрешностей оценивания.

Таким образом, среди источников погрешностей метода экспоненциальной модуляции можно выделить два основных — действие случайной помехи и искажение выходного сигнала из-за нелинейности статической характеристики объекта. Причем, изменение ширины рабочего участка увеличивает одну составляющую и уменьшает другую. Поэтому представляется важной задачей определение такого участка, который обеспечивал бы наименьшие общие погрешности оценок. Для решения этой задачи необходимо разработать некоторый критерий, который бы позволял пользователю выбрать рабочий участок лишь на основании снятой статической характеристики объекта.

Для удобства аналитического решения данной проблемы целесообразно аппроксимировать статическую характеристику нелинейного элемента некоторой достаточно простой монотонно возрастающей элементарной функцией, интегрируемой также в элементарных функциях (например, арктангенс или затухающая экспонента). При этом вид аппроксимирующей функции должен охватывать достаточно широкий класс реальных объектов, характеризующихся наличием более или менее выраженных участков «зоны нечувствительности» и «насыщения».

Рассматриваемый подход делает возможным формирование функции, обратной к аппроксимирующей, т. е. осуществлять инверсию нелинейной характеристики с целью компенсации ее негативного влияния на оценки параметров. Однако в качестве аргумента обратной функции мы можем использовать только сигнал с выхода объекта. Этот сигнал является зашумленным, поэтому необходимо выяснить, к каким последствиям может привести преобразование сигнала помехи блоком инверсии, и на основании этого оценить целесообразность введения блока инверсии в тех или иных условиях.

Цель диссертационной работы.

Целью диссертационной работы является развитие и исследование метода экспоненциальной модуляции для параметрической идентификации динамических объектов в условиях случайных помех и с возможными нелинейными искажениями регистрируемого сигнала.

Основные задачи исследования.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

— исследование вопросов выбора входного сигнала, влияния точки приложения шума в замкнутой системе, влияния дискретизации по времени при идентификации линейных объектов на статистические характеристики оценок параметров объекта;

— исследование возможности использования метода экспоненциальной модуляции для идентификации объектов с запаздыванием;

— разработка критерия, позволяющего сделать выбор рабочего участка нелинейной статической характеристики, обеспечивающего наилучшие оценки параметров линейной части объекта;

— разработка способа компенсации влияния нелинейной части объекта на результаты идентификации;

— разработка методики проведения эксперимента для идентификации нелинейных динамических объектов.

Научная новизна.

1. Определено влияние входного сигнала, точки приложения шума в замкнутой системе, дискретизации регистрируемого сигнала по времени при идентификации линейных объектов на статистические характеристики оценок параметров объекта.

2. Разработан критерий, позволяющий сделать выбор рабочего участка нелинейной статической характеристики, обеспечивающего наилучшие оценки параметров линейной части объекта.

3. Разработан способ компенсации влияния нелинейной части объекта на результаты идентификации.

Практическая значимость работы.

Основные теоретические результаты работы доведены до уровня их практического применения в виде методики проведения эксперимента для идентификации нелинейных динамических объектов. Разработанный программный комплекс позволяет исследовать зависимости статистических характеристик оценок параметров объекта при изменении различных факторов. Полученные в работе аналитические соотношения позволяют выбрать рабочий участок нелинейной статической характеристики объекта, обеспечивающий наилучшие оценки параметров линейной части.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач в работе используются методы, базирующиеся на теории автоматического управления, теории вероятностей, имитационном моделировании и численных методах.

Достоверность результатов.

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждаются результатами имитационного моделирования и экспериментами, проведенными на реальных объектах.

Реализация результатов.

Результаты диссертации были использованы для осуществления параметрической идентификацию цифрового фильтра, входящего в состав сигнального аналогового тракта, в условиях действия помех и наличия нелинейности для электропроверки аналоговых плат из состава унифицированного блока модема систем спутниковой связи и при проведении работы «Методы диагностики объектов и систем сложной структуры с использованием параметров имитационных моделей», выполняемой совместно с НИИГБ им. Гельмгольца, поддерживаемой Российским фондом фундаментальных исследований" (проект 10−01−49).

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на двух международных научно-технических конференциях «Информационные средства и технологии», трех международных научно-технических семинарах «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», двух международных научнотехнических конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика».

Публикации.

По результатам диссертационного исследования опубликованы десять печатных работ, в том числе одна статья в журнале «Вестник МЭИ» и две статьи в журнале «Мехатроника, автоматизация и управление», включенных в перечень ведущих рецензируемых научных журналов ВАК РФ.

Структура и объем диссертации

.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основной материал изложен на 169 страницах и включает 80 рисунков и 17 таблиц.

Список литературы

содержит 99 источников. Объем приложений составляет 37 страниц.

4.3. Выводы.

1. Рассмотрена параметрическая идентификация цифрового фильтра, входящего в состав сигнального аналогового тракта, в условиях действия помех и наличия нелинейности для электропроверки аналоговых плат из состава унифицированного блока модема систем спутниковой связи.

2. Рассмотрен принцип исследования патологии сетчатки глаза с помощью ЭРГ, который заключается в анализе реакции сетчатки на различные типы световых сигналов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Рассмотрены основные существующие на данный момент методы идентификации линейных и нелинейных динамических объектов. Показаны преимущества и недостатки этих методов. В числе указанных методов рассмотрен класс интегрально-модуляционных методов.

2. Исследован вопрос выбора входного сигнала, влияния параметров шума и точки приложения шума в замкнутой системе. Также исследован вопрос влияния дискретизации по времени при идентификации линейных объектов методом экспоненциальной модуляции (МЭМ).

3. Показана принципиальная возможность параметрической идентификации объектов с запаздыванием методом экспоненциальной модуляции. Сделано суждение о предпочтительном использовании подхода с подстройкой величины запаздывания.

4. Разработан критерий, позволяющий сделать выбор рабочего участка нелинейной статической характеристики, обеспечивающего наилучшие оценки параметров линейной части объекта.

5. Разработан способ компенсации влияния нелинейной части объекта на результаты идентификации и проведено исследование целесообразности его введения в зависимости от выбора рабочего участка нелинейной характеристики.

6. Разработана методика идентификации линейной части динамического объекта при наличии нелинейных искажений регистрируемого сигнала и случайных помех.

7. Проведена идентификация цифрового фильтра, входящего в состав сигнального аналогового тракта, в условиях действия помех и наличия нелинейности для электропроверки аналоговых плат из состава унифицированного блока модема систем спутниковой связи.

8. На основе данных электроретинографических исследований проведена идентификация сетчатки глаза как динамического объекта. Показана применимость МЭМ на реальных примерах.

Показать весь текст

Список литературы

  1. A.A., Дубинский Ю. А., Копченова Н. П. Вычислительные методы для инженеров.- М.: Мир, 1998. — 575с.
  2. Л.П., Шаймарданов Ф. А. Идентификация коэффициентов передаточных функций динамических объектов. Уфа: УГАТУ, 1997. 195с.
  3. Д.Н. Идентификация линейных динамических объектов методом экспоненциальной модуляции. Автоматика, вычислительная техника и информатика. МЭИ, 1995. С. 74−78.
  4. Д.Н. Идентификация линейных динамических объектов методом экспоненциальной модуляции.// Вестник МЭИ. 1994, № 2. С.68−72.
  5. Д.Н. Некоторые аспекты применения метода экспоненциальной модуляции для идентификации динамических объектов // Тр. II Между-нар. конф. «Идентификация систем и задачи управления». SICPRO'03, Москва, 29−31 января 2003 г. С. 1602−1618.
  6. Д.Н., Гришин В. И., Колосов О. С., Спиридонов Д. К. Автоматизация процесса идентификации нелинейных динамических объектов реального времени // Вестник МЭИ.- 2001.- № 1.
  7. Д.Н., Гришин В. И., Колосов О. С., Спиридонов Д. К., Толчеев В. О., Ягодкина Т. В. Итоги работ в области идентификации на кафедре управления и информатики МЭИ (ТУ) // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. № 4. С. 22−29.
  8. Д.Н., Мякинков Д. А. Выбор рабочего участка при идентификации нелинейного динамического объекта // Тр. XVIII междунар. конф. «Информационные средства и технологии». Москва, 20−22 октября 2010. М.: Издательский дом МЭИ. 2010. Т. 3. С. 226−232.
  9. Д.Н., Мякинков Д. А. Методика проведения эксперимента при идентификации нелинейных динамических объектов // Мехатроника, автоматизация, управление.-2011.- № 11. С. 5−9.
  10. Д.Н., Мякинков Д. А. Проблемы снижения погрешностей оценок параметров нелинейных динамических объектов при идентификации методом экспоненциальной модуляции // Мехатроника, автоматизация, управление 2012 — № 3. — С. 6−10.
  11. Д.Н., Хрипков A.B. Вероятностные и статистические характеристики оценок параметров объекта при идентификации методом экспоненциальной модуляции. // Доклады Международной конференции «Информационные средства и технологии», 2004 г. С. 108−111.
  12. Д.И., Хрипков A.B. Законы распределения оценок параметров динамических объектов при идентификации методом экспоненциальной модуляции. // Проблемы управления. 2007. — № 4. — С. 14−18.
  13. Д.Н., Хрипков A.B. Построение и анализ двухкомпонентной динамической модели сетчатки // Докл. междунар. конф. «Информационные средства и технологии», 21−23 октября 2008 г., в 3-х томах. Т.З. -М.:Издательский дом МЭИ 2008.
  14. Д.Н., Шевченко М. В. Оценка влияния нелинейностей при идентификации динамических объектов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 7. С. 21−24.
  15. Д.В., Семёнов А. Д. Основы теории линейных систем автоматического управления: Учебное пособие. Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2003. -145с.
  16. Ю.М., Медведев B.C., Брюхачев A.B. Статистическая теория систем автоматического регулирования и управления. Учебное пособие. -Наука, 1982. 304с.
  17. В.А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975, 768с.
  18. A.A., Загашвили Ю. В., Маркелов A.C. Методы и средства идентификации динамических объектов. JL: Энергоатомиздат, 1989. 280с.
  19. A.A. Математическая статистика. Оценка параметров. Проверка гипотез. М.:Наука, 1984. -472с.
  20. И. М., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. М.: Наука, 1986. — 544с.
  21. А.Ф., Тимошенков Ю. А., Чекалин В. Г. Вычислительный алгоритм идентификации линейных динамических стационарных систем с сосредоточенными параметрами. Меж.вуз.сбор. «Автоматика и вычислительная техника», Душанбе 1980. — С. 104−113.
  22. Д.В. Диагностика текущего состояния сложных динамических объектов с использованием параметров имитационной модели: Дисс.. канд. техн. наук М., 2011.
  23. В.А., Теория автоматического управления. Ч. I. Теория линейных систем автоматического управления. Учебное пособие. М., Высшая школа, 1977. — 303с.
  24. В.А., Теория автоматического управления. Ч. 2. Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления. Учебное пособие. М., Высшая школа, 1986. — 504с.
  25. П.С., Высшая математика. Основы математического анализа. М., Физматлит, 2004. 240с.
  26. Г., Кубик С. Нелинейные системы управления. Пер. с нем. М.: Мир, 1987.-240с.31 .Гельфандбейн Я. А., Колосов JI.B. Ретроспективная идентификация возмущений и помех. М.: Советское радио, 1972. 232с.
  27. Дж., Ван-Лоун Ч. Матричные вычисления М.: Мир, 1999. — 548с.
  28. JI.M. Матюшкин Б. Д., Поляк М. Н. Цифровая обработка сигналов. Справочник. М.: Радио и связь, 1985. — 312с.
  29. Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979 — 302с.
  30. A.M. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979−240с.
  31. А.Н. Идентификация объектов управления: Учеб. пособ./ А. Н. Дилигенская Самара: Самар. гос. техн. ун-т., 2009 — 127с.
  32. Р., Бишоп Р. Современные системы управления. Пер. с англ. М.: Лаборатория базовых знаний, 2002. — 832с.
  33. .Н., Синайский Г. В. Системы автоматического регулирования объектов с транспортным запаздыванием.- М: Энергия, 1969. 72с.
  34. Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям М.: Наука, 1976.-576с.
  35. В. Введение в теорию нелинейных систем. Пер. с англ. М.-Л. Госэнергоиздат 1962 г. -456с.
  36. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т.1. Линейные системы. М.: Физматлит, 2003 288с.
  37. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Т.2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие. М.: Физматлит, 2004 — 464с.
  38. О.С., Анисимов Д. Н., Толчеев В. О., Ягодкина Т. В. и др. Итоги работ в области идентификации на кафедре управления и информатики МЭИ (ТУ)// Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.-2001, № 8.- С. 22−29.
  39. Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1968, — 720с.
  40. Коррекция транспортного запаздывания в системе управления мобильным роботом / Ю. Н. Золотухин, К. Ю. Котов, A.C. Мальцев и др. // Автометрия, — 2011.- № 2, — Т. 47.- С. 46−57.
  41. В.Я., Сахнин Д. Ю. Структурно-параметрическая идентификация дискретных моделей объектов с запаздыванием для настройки регуляторов Смита // Изв. Томского политехи, ин-та.- 2007.- Т. 311.- № 5.- С. 19−23.
  42. Т.Я., Мартемьянов Ю. Ф. Основы теории автоматического управления. Учебное пособие. Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2004. — 352с.
  43. Лурье Б. Я, Энрайт П.Дж. Классические методы автоматического управления. Под ред. А. А. Ланнэ. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 640с.
  44. Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991.-432с.
  45. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и т. Т2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления / под ред. К. А. Пупкова и Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ. им Баумана, 2004. 639с.
  46. И.В. Теория автоматического управления. Линейные системы. СПб.: Питер, 2005. 336с.
  47. И.В. Теория автоматического управления. Нелинейные и оптимальные системы. СПб.: Питер, 2006. 272с.
  48. B.C. Теория управления. К: Высшая школа, Головное изд-во, 1988.-312с.
  49. . Математические основы теории вероятностей. М.: Мир. 1969. -310с.
  50. A.B. Теория автоматического управления.- М.: Высш. школа, 1983.-432с.
  51. А.Ф. Методика проведения имитационного эксперимента для определения структурной схемы нелинейного динамического объекта: Дисс. канд. техн. наук М, 2008
  52. В.М. Математическое описание объектов автоматизации. М: Машиностроение, 1965. — 360с.
  53. Осипов Д. Delphi. Профессиональное программирование. СПб: Символ-плюс., 2006. — 1056с.
  54. A.B., Бортаковский A.C. Теория управления в примерах и задачах. Учебное пособие. М: Высш. шк., 2003. — 583с.
  55. Ф.Ф. Введение в состоятельные методы моделирования систем. В 2 частях. Часть 1. Математические основы моделирования систем. М: Финансы и статистика, 2006. — 328с.
  56. Ф.Ф. Введение в состоятельные методы моделирования систем. В 2 частях. Часть 2. Идентификация нелинейных систем. М: Финансы и статистика, 2007. — 288с.
  57. А.К. Языки VHDL и VERILOG в проектировании цифровой аппаратуры. М.: СОЛОН-Пресс, 2003 — 320с.
  58. Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. 4 изд. -М., Наука, 1974.-331с.
  59. Е.П. Теория нелинейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1988 — 256с.
  60. A.B. Динамические модели с запаздыванием и их приложения в экономике и инженерии СПб.: Лань, 2010. — 192с.
  61. B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1979.-496с.
  62. В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования— М.: Энергия, 1973. 440с.
  63. Э. П. Мелса Дж. Л. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974.-248с.
  64. А.Д., Артамонова Д. В., Брюхачев A.B. Идентификация объектов управления. Учебное пособие. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. -211с.
  65. А.Н., Чинаев П. И. Идентификация и оптимизация автоматических систем М.: Энергоатомиздат, 1987. — 199с.
  66. Системы автоматического управления с запаздыванием / Ю. Ю. Громов, H.A. Земской, A.B. Лагутин и др.- Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2007. 76с.
  67. Н.И., Сабанин В. Р., Репин А. И. Робастные многопараметрические регуляторы для объектов с транспортным запаздыванием // Промышленные АСУ и контроллеры 2006 — № 7 — С. 31−36.
  68. Современные методы идентификации систем. Под ред. Эйкхоффа П.: Мир, 1983.-400с.
  69. Д.К. Разработка и исследование методики структурной и параметрической идентификации динамических объектов с несколькими не-линейностями// Дисс.. канд. тех. наук. М.: МЭИ. 2004.
  70. Г. Линейная алгебра и ее применения М.: Мир, 1980. — 456с.
  71. Сю Д., Мейер А. Современная теория автоматического управления и ее применение. Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1972. 544с.
  72. Д.В., Ягодкина Т. В. Структурная и параметрическая идентификация линейных и нелинейных объектов с помощью моделей Винера и Гам-мерштейна // Сб. трудов конф. «Информационные средства и технологии», М.: Изд-во Станкин, 1992.
  73. В.О., Ягодкина Т. В. Методы идентификации одномерных линейных динамических систем. Уч. пособие М.: Издательство МЭИ, 1997. -108с.
  74. Дж. и Пестель М. Анализ и расчет нелинейных систем автоматического управления. М.: Энергия, 1964. — 488с.
  75. В.В. Искусство создания компонентов Delphi. Библиотека программиста. СПб: Питер, 2005. — 463с.
  76. Дж., Малкольм М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. М.: Мир, 1980. 276с.
  77. Дж., Молер К. Численное решение систем линейных алгебраических уравнений М.: Мир, 1969. — 168с.
  78. К.В. Машиностроение: Энциклопедия. Тт. 1−4. Автоматическое управление. Теория. М.: Машиностроение, 2000. — 688с.
  79. A.B. Исследование и применение интегрально-модуляционных методов идентификации линейных динамических объектов // Дисс.. канд. тех. наук. М.: МЭИ. 2009 173с.
  80. Я.З. Информационная теория идентификации. М.: Наука. Физ-матлит, 1995. — 336с.
  81. Ф. Современная теория управления. Нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. Пер. с англ. М.: Мир, 1975. — 422с.
  82. А.И. Математические модели нелинейной динамики. М.: Физматлит, 2000. — 296с.
  83. С.П. Курс вычислительных методов.- Новосибирск: Институт вычислительных технологий СО РАН, 2012. 402с.
  84. Ш. Е. Идентификация в системах управления. Энергоатомиз-дат, 1987.-80с.
  85. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир 1975 -683с.
  86. Т.В., Толчеев В. О., Барышников С. А. Лабораторный практикум по курсу «Идентификация линейных динамических систем».- М.: Издательство МЭИ, 2001. 45с.
  87. Fullton A.B., Hansen R.M. The development of scotopic sensitivity // IOVS-2000, — Vol. 41- No. 6,-P. 1588−1596.
  88. Hodgkin А/L/ The Conduction of the Nervous Impulse. Liverpool: Liverpool Univ. Press, 1971.
  89. J. Cahen G. (1965) More about process identification. J.IEEE.Trans. Automatic Control AC-10, N3.- P. 359−361.
  90. Naka K.-I., Rushton W.A.H. S-potentials from luminosity units in the retina of fish (cyprinidae) // Journal of Physiology.- 1966.- 185 (3).- P. 587−599.
  91. Peachey N.S., Alexander K.R., Frishman G.A. The luminance-response function of the dark-adapted human electroretinogram // Vision Rec.- 1989 Vol. 29.- P. 263−270.
  92. Robson J.G., Frishman L.J. Dissecting the dark adapted electroretinogram. Doc. Ophthalmol. 1999- 95.-P.187−215
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!