МЕТОДЫ ИНЖЕНЕРНОГО СИНТЕЗА

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ:

АНАЛИТИЧЕСКИЙ АППАРАТ,

АЛГОРИТМЫ ПРИЛОЖЕНИЯ

В ТЕХНИКЕ

ЧАСТЬ II. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ:

АППАРАТ МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ

И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Под редакцией К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова Допущено Учебно-методическим объединением вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 160 400 «Системы управления движением и навигация», специальности 160 403 «Системы управления летательными аппаратами»

УДК 519. ББК 32. М Рецензенты:

1. Заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, профессор, лауреат Ленинской премии Ц. Г. Литовченко (ЦНИИ «Комета»).

2. Заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, профессор, лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники В. А. Матвеев (МГТУ им. Н. Э. Баумана).

3. Кафедра автоматических систем Московского института радиотехники, электроники и автоматики (заведующий кафедрой — член-корреспондент РАН Е. Д. Теряев).

Авторы:

К. А. Пупков, Н. Д. Егупов, Л. В. Колесников, Ю. Л. Лукашенко, Е. Л. Межирицкий, В. М. Никифоров, Н. А. Никифоров, А. И. Трофимов, М. А. Трофимов, Н. В. Фалдин М54 Методы инженерного синтеза сложных систем управления: аналитический аппарат, алгоритмы приложения в технике. Часть II. Вычислительно-аналитический эксперимент: аппарат матричных операторов и вычислительные технологии / Под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. — М. : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2012. — 416 с.

ISBN 978-5-7038-3451- В книге отражены теоретические положения и алгоритмическая база применения вычислительно-аналитических экспериментов на всех этапах создания сложных систем управления: при предварительном и эскизном проектировании, испытаниях, задачей которых является уточнение математической модели и установление степени её адекватности реальной системе.

К ключевым положениям, определяющим содержание вычислительно-аналитического эксперимента, можно отнести: разработанный в книге численно-аналитический аппарат матричных операторов для построения математических моделей широкого класса систем управления и решение задач их расчета и проектирования (анализ, синтез, фильтрация и др.) с детальным рассмотрением алгоритмической базы; основа алгоритмического обеспечения — аппарат алгебры матриц с применением суперкомпьютерных технологий; использование в расчетах математических моделей высокой степени адекватности реальным системам.

Книга имеет инженерную направленность и предназначена студентам, аспирантам, инженерам, которым приходится либо восстанавливать, либо приобретать заново знания по соответствующим направлениям теории автоматического управления в связи с всё расширяющимися задачами в области автоматизации.

УДК 519. ББК 32. © Коллектив авторов, © Издательство МГТУ ISBN 978-5-7038-3451-0 им. Н. Э. Баумана, Предисловие «Учение без размышления бесполезно, но и размышление без учения опасно… О том, кто ежедневно узнает, чего он не знал, и ежемесячно вспоминает то, чему научился, можно сказать, что он любит учиться…»

/Конфуций/ «Где мысль сильна — там дело полно силы.»

/У. Шекспир/

ПРЕДИСЛОВИЕ

Настоящее пособие предназначено для изучения одного из основных направлений теории автоматического управления — методов синтеза систем управления, позволяющих выбрать схему взаимодействия, параметры и характеристики элементов таким образом, чтобы проектируемая система удовлетворяла всем техническим требованиям.

Приведем высказывания выдающихся ученых в области теории управления, которые оказали влияние на содержание настоящей книги.

А. А. Красовский в [133] пишет: «…Современную теорию автоматического управления (СТАУ) создают в основном математики для инженеров и во все большей мере математики для математиков. Последнее, с точки зрения практики, вызывает определенное беспокойство… Главное негативное влияние на практическое внедрение методов СТАУ оказывает масса оторванных от практических потребностей и возможностей работ и даже направлений, интересных в математическом отношении, но бесплодных в отношении современных приложений…»

А. А. Первозванский: «Без освоения технического аспекта изучение теории автоматического управления недопустимо и может привести лишь к полной беспомощности в постановке и решении практических проблем даже при хороших формально-математических знаниях…» [208].

В книге, с целью уменьшения влияния отмеченных выше факторов, прослеживается весь процесс проектирования — решение задачи синтеза рассматривается как итеративный процесс, включающий этапы: техническое задание на проектирование, предварительное проектирование (технические предложения), эскизное и техническое проектирование, исследования на этапе разработки опытных и серийных образцов, при проведении испытаний, а также приложение методов для решения широкого спектра задач синтеза в технике.

В. В. Солодовников и А. С. Шаталов оценивают влияние ключевого фактора — степени адекватности использованной при проектировании математической модели реальной системе — так: В. В. Солодовников в [250] пишет:

';

«Вследствие сложности многих современных систем автоматического регулирования, являющихся динамическими системами со многими степенями свободы, содержащими не только постоянные, но и нелинейные, изменяющиеся во времени, а часто и распределенные параметры, в большинстве слуМетоды инженерного синтеза систем управления чаев нельзя ожидать высокой точности от результатов, полученных расчетным путем.

Теоретический анализ и расчет обычно могут лишь облегчить выбор рациональной схемы САР в целом, а также схемы и ориентировочных значений параметров корректирующих устройств, входящих в её состав.

Окончательно же значения этих параметров обычно устанавливаются в результате последующей наладки и настройки системы в реальных условиях её работы».

По этому же поводу А. С. Шаталов говорит: «Методы анализа и синтеза современных систем автоматического управления (САУ) базируются в основном на решении задачи управления при значительном упрощении физических и математических зависимостей, характеризующих процессы в САУ.

Это, в известной мере, является следствием несовершенства используемого аппарата исследований…»

В оценках В. В. Солодовникова и А. С. Шаталова указывается на то, что достоверность информации, полученной в процессе предварительных теоретических и экспериментальных исследований системы, зависит от того, насколько принятая для проектирования математическая модель адекватна реальной системе. В связи с этим уточнение математической модели и установление ее адекватности реальной системе является важной задачей на всех этапах, включая испытания опытных и серийных образцов.

Определим место и сформулируем специфику настоящего учебного пособия в серии книг соответствующего содержания. В настоящей книге рассматриваются проблемы и подходы к их решению лишь одного сегмента сферы создания сложных систем автоматического управления: теория и алгоритмическое обеспечение, ориентированные на решение задач исследования и синеза систем численно-аналитическими методами с использованием математических моделей высокой степени адекватности реальным системам.

Обратим внимание на два ключевых положения:

1. Построенные методы расчета и проектирования систем являются аналитическими, по содержанию и в связи с возможностью их алгебраизации удобны для реализации на ЭВМ. Численно-аналитические методы, рассмотренные в книге, позволили построить математический аппарат матричных операторов, методы которого позволяют получить не только количественные характеристики соответствующих процессов в системе, но и вскрыть факторы, влияющие на эти характеристики, и целенаправленно менять их. Можно проследить влияние параметров каждого звена на свойства всей системы, а при синтезе имеется возможность рассчитать оператор регулятора, обеспечивающий желаемые динамические свойства системы в целом.

По содержанию этого положения В. Я. Мизрохи, имеющий большой опыт расчета и проектирования конкретных систем, пишет [179]: «Особенную практическую ценность имеют приближенные аналитические методы определения требуемых параметров управления… На этапах ОКР, когда математическая модель управления становится основным инструментом исследования, разработанные аналитические методы расчета… дают возможность оценки достоверности результатов математического моделирования…»

Предисловие 2. Теоретически обоснованные методы синтеза и исследования ориентированы на решение задач в классе линейных стационарных и нестационарных систем, нелинейных систем с постоянными и переменными параметрами, систем с параметрическими неопределенностями (робастное управление).

Основные положения теоретического обоснования метода матричных операторов могут быть кратко сформулированы для класса линейных (стационарных и нестационарных) систем так:

• линейному дифференциальному уравнению произвольного порядка с непрерывными коэффициентами и непрерывной правой частью эквивалентно на конечном промежутке интегральное уравнение Фредгольма 2-го рода с вполне непрерывными операторами;

• всякий вполне непрерывный на ограниченном множестве M X оператор является равномерным пределом на M последовательности { Ak } непрерывных конечномерных операторов [61, с. 119]. Таким образом, вполне непрерывный оператор можно представить в виде суммы двух операторов, из которых один — конечномерный, а норма второго не превосходит наперед заданного числа. Поэтому вполне непрерывные операторы в пространстве с базисом почти конечномерны [110];

F ( t ) = { f k ( t ), k = 1, 2, …} — базис в пространстве Y, то A определяется его матрицей в базисах Ф( t ) и F ( t ). Матрица имеет вид A( Ф, F ) = aij при этом столбцами матрицы служат координаты векторов A1, A2,…, Al,… относительно базиса F. При проведении инженерных расчетов A( Ф,F ) имеет вид aij эта матрица является конечномерной моделью линейной динамической нестационарной системы.

Матрица A( Ф, F ) = aij ров для решения широкого спектра задач расчета и проектирования САУ [16, с. 102; 294, с. 94–106].

Разработана алгоритмическая база для решения следующих задач исследования и синтеза систем:

• синтез регуляторов и исследование в классе линейных стационарных и нестационарных систем;

• синтез и исследование робастных регуляторов [215];

• синтез статистически оптимальных систем (оптимальных фильтров);

• синтез и исследование нелинейных систем с переменными параметрами при детерминированных и случайных воздействиях и др.

Аппарат матричных операторов позволил создать технологии расчета и проектирования систем в форме вычислительно-аналитического эксперимента (далее будем пользоваться общепринятым термином «вычислительный эксперимент»). Вычислительный эксперимент предполагает проведение больших комплексных расчетов на ЭВМ, в единый цикл которых входят этапы:

реализация первой фазы абстрагирования (физическая модель); переход от первой фазы ко второй — математической модели; использование аппарата матричных операторов для решения спектра указанных в техническом задании задач; разработка эффективной алгоритмической базы, адекватной спектру задач вычислительного эксперимента; создание программного обеспечения, реализующего алгоритмическую базу, и, наконец, проведение тестирования с использованием натурных испытаний, анализ результатов и их инженерная интерпретация.

Основа алгоритмической базы — алгебра матриц. Динамично разрабатываются матричные вычислительные системы, ориентированные на реализацию клеточных алгоритмов, а также мультипроцессорные системы, в которых одновременно используется параллелизм различных уровней: от векторных операций, реализуемых в векторных процессорных элементах, до клеточных операций, на которые выделяются отдельные кластеры. Рассматриваются задачи внедрения суперкомпьютерных технологий.

В книге в известной мере отражен опыт преподавания авторов в МГТУ им. Н. Э. Баумана, МФТИ, МИФИ, МИРЭА, Военной академии РВСН им. Петра Великого, Серпуховского Военного института РВСН, Тульского государственного университета и др.

Соавторами книги являются: Д. А. Акименко (глава 5), А. А. Белов (глава 4), А. В. Зайцев (глава 5), С. В. Канушкин (глава 5), Ю. П. Корнюшин (пп. 1.1, 1.9, 2.7, 2.8, глава 5), А. М. Макаренков (глава 5), Д. В. Мельников (главы 1, 3), Н. А. Никифоров (главы 1, 4, 5), С. Э. Парсегов (глава 4), А. А. Рогоза (пп. 2.7, 2,8, 3.3, глава 5), А. Н. Сизов (глава 5), Г. Ф. Утробин (глава 5), С. В. Феофилов (глава 5), З. Г. Широкова (п. 5.3).

Авторы выражают благодарность профессору Ц. Л. Литовченко, профессору В. А. Матвееву и сотрудникам кафедры автоматических систем МИРЭА, возглавляемой членом-корреспондентом РАН Е. Д. Теряевым, высказавшим при рецензировании ценные замечания, направленные на улучшение содержания рукописи.

Авторы с благодарностью примут все замечания и пожелания по содержанию книги, которые следует направлять по адресу: 105 005, Москва, 2-я Бауманская, д. 5, кафедра «САУ».

Список литературы

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авиационные системы радиоуправления. Т. 1. Принципы построения систем радиоуправления. Основы анализа и синтеза / Под ред. А. И. Канащенкова, В. И. Меркулова. — М. : Радиотехника, 2003. — 192 с.

2. Авиационные системы радиоуправления. Т. 2. Радиоэлектронные системы самонаведения / Под ред. А. И. Канащенкова, В. И. Меркулова. — М. : Радиотехника, 2003. — 340 с.

3. Автоматизация проектирования систем управления : сб. статей. Вып. 3 / Под ред. В. А. Трапезникова. — М. : Финансы и статистика, 1981.

4. Автоматизированная система управления технологическими процессами опытной утилизационной паротурбинной установки для выработки электроэнергии на газокомпрессорной станции (АСУ ТП УПТУ) / Н. З. Крушельницкий, В. Н. Макаренко, Н. И. Плахотникова и др. // Отчет № 5796250.

10705.006 ПБ.2. — Киев, 1991. — 162 с.

5. Автоматизированное проектирование систем автоматического управления / Под ред. В. В. Солодовникова. — М. : Машиностроение, 1990. — 332 с.

6. Айсагалиев С. А. Об определении области устойчивости вынужденных движений в нелинейных системах // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика.

— 1969. — № 5. — С. 159–162.

7. Акуловский В. Г. Формализация взаимосвязей операторов и данных в рамках расширенной алгебры алгоритмов // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 6. — С. 170–182.

8. Амербаев В. М. Операционное исчисление и обобщенные ряды Фурье. — Алма-Ата : Наука, 1974. — 264 с.

9. Аналитические самонастраивающиеся системы автоматического управления / Под ред. В. В. Солодовникова. — М. : Машиностроение, 1965. — 355 с.

10. Андреев Н. И. Теория статистически оптимальных систем управления. — М. : Наука, 1980. — 416 с.

11. Амосов А. А., Дубинский Ю. А., Копченова Н. В. Вычислительные методы для инженеров. — М. : Высшая школа, 1994. — 544 с.

12. Анализ и оптимальный синтез на ЭВМ систем управления / Под ред. А. А. Воронова, И. А. Орурка. — М. : Наука, 1984. — 344 с.

13. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления / К. А. Пупков, Е. М. Воронов, Н. Д. Егупов и др.; Под ред. К. А. Пупкова.

Т. 1. — М. : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. — 748 с.

14. Арсеньев Г. Н., Зайцев Г. Ф. Радиоавтоматика. Часть 1. Теория линейных непрерывных систем автоматического управления РЭС. — М. : Сайнс-Пресс, 15. Архангельский А. В. Конечномерные векторные пространства. — М. : Изд-во 16. Архангельский И. И., Афанасьев П. П., Болотов Е. Г. и др. Проектирование зенитных управляемых ракет : учебник. — М. : Изд-во МАИ, 1999.

17. Ахмет Н., Рао К. Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов. — М. : Связь, 1980. — 248 с.

18. Бабушка И., Соболев С. Л. Оптимизация численных методов // Appl. Math.

19. Бакушинский А. Б. Один метод численного решения интегрального уравнения / В кн.: Вычисл. методы и программирование. Вып. 3. — М., 1965. — С. 536–543.

20. Балакришнан А. Б. Теория фильтрации Калмана. — М. : Мир, 1988. — 166 с.

21. Барковский В. В., Захаров В. Н., Шаталов А. С. Методы синтеза систем управления. — М. : Машиностроение, 1969. — 327 с.

22. Батков А. М. К вопросу о синтезе линейных динамических систем с переменными параметрами // Автоматика и телемеханика. — 1958. — Т. 19. — С. 49–54.

23. Батков A. M. Методы оптимизации в статических задачах управления. — М. : Машиностроение, 1974. — 240 с.

24. Бахвалов Н. С. Об оптимальности линейных методов приближения операторов на выпуклых классах функций // ЖВМ и МФ. — 1971. — № 4. — С. 1014–1018.

25. Бахвалов Н. С. Об оптимальных методах решения задач // Appl. Math. — 26. Бахвалов Н. С. Численные методы. — М. : Наука, 1973. — 632 с.

27. Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. — М. :

Наука, 1987. — 600 с.

28. Бегларян В. Х. Проектирование приборов, оптимальных по конструкторскотехнологическим параметрам. — М. : Машиностроение, 1977.

29. Беклемишев Д. В. Дополнительные главы линейной алгебры. — М. : Наука, 30. Беллман Р. Введение в теорию матриц. — М. : Наука, 1976. — 352 с.

31. Белова Д. А., Кузин Р. Е. Применение ЭВМ для анализа и синтеза САУ. — М. : Энергия, 1979. — 264 с.

32. Бердышев В. И., Петрак Л. В. Аппроксимация функций, сжатие численной информации, приложения. — Екатеринбург : УрО РАН, 1999. — 297 с.

33. Богданович Л. Б. Гидравлические приводы. — Киев : Вища школа, 1980. — 34. Бойчук Л. М. Метод структурного синтеза нелинейных систем автоматического управления. — М. : Энергия, 1971. — 112 с.

35. Борисов Ю. П., Цветков В. В. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств. — М. : Радио и связь, 1985. — 176 с.

36. Бороздин П. А., Сыроквашин В. В., Фокин А. Л. Робастное управление линейным инерционным объектом // Изв. РАН. ТиСУ. — 2008. — № 4. — С. 41–49.

37. Бороздин П. А., Сыроквашин В. В., Фокин А. Л. Синтез робастной системы управления методами прямого поиска экстремума // Изв. вузов. Приборостроение. — 2007. — № 5. — С. 25–34.

Список литературы 38. Борский В. О свойствах импульсных переходных функций систем с переменными параметрами // Автоматика и телемеханика. — 1959. — Т. 20. — С. 848–855.

39. Бусленко В. Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. — М. : Наука, 1977.

40. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. — М. : Наука, 1978.

41. Вавилов А. А. Частотные методы расчета нелинейных систем. — Л. : Энергия, 1970. — 324 с.

42. Вавилов А. А., Имаев Д. Х. Машинные методы расчета систем управления.

— Л. : Изд-во ЛГУ, 1981.

43. Вайнберг М. М. Функциональный анализ. — М. : Просвещение, 1979. — 128 с.

44. Варвак П. М. Развитие и приложение метода сеток к расчету пластинок.

Ч. 1; 2. — Киев : АН УССР, 1949; 1952.

45. Васильев С. Н., Жерлов А. К., Федосов Е. А., Федунов Б. Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. — М. : Физматлит, 2000. — 46. Венгеров А. А. Щаренский В. А. Прикладные вопросы оптимальной линейной фильтрации. — М. : Энергоиздат, 1982. — 192 с.

47. Воеводин А. В. О классе клеточных алгоритмов и его свойствах // Вопросы кибернетики. — 1988. — № 135. — С. 50–64.

48. Воеводин В. В. Вычислительные основы линейной алгебры. — М. : Наука, 49. Воеводин В. В. Ошибки округления и устойчивость в прямых методах линейной алгебры. — М. : Изд-во МГУ и ВЦ, 1969. — 153 с.

50. Воеводин В. В., Кузнецов Ю. А. Матрицы и вычисления. — М. : Наука, 1989.

51. Воронов А. А. Устойчивость, наблюдаемость, управляемость. — М. : Наука, 52. Востриков А. С. Синтез нелинейных систем методом локализации. — Новосибирск : Изд-во НГУ, 1990. — 12 с.

53. Востриков А. С., Воевода А. А., Жмудь В. Л. Управление линейными нестационарными динамическими объектами по методу локализации. Препринт № 407. СО АН СССР. — Новосибирск, 1988. — 25 с.

54. Востриков А. С., Французова Г. А. Теория автоматического регулирования.

— Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2006. — 368 с.

55. Габдулхаев Б. Г. Оптимальные аппроксимации решений линейных задач. — Казань : Изд-во Казанск. ун-та, 1980. — 232 с.

56. Гавурин М. К. Лекции по методам вычислений. — М. : Наука, 1971. — 248 с.

57. Гавурин М. К. Нелинейные функциональные уравнения и непрерывные аналоги итерационных методов // Изв. вузов. Математика. — 1958. — № 6.

58. Гайшун И. В. Введение в теорию линейных нестационарных систем. — Изд.

2-е, стереотипное. — М. : Едиториал УРСС, 2004. — 408 с.

59. Галеркин Б. Г. Стержни и пластины. Ряды в некоторых вопросах упругого равновесия стержней и пластин // Вестник инженеров. — 1915. — № 19. — С. 897–908.

60. Гамыкин Н. С. Гидравлический привод систем управления. — М. : Машиностроение, 1972. — 375 с.

61. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. — М. : Наука, 1967. — 287 с.

62. Гладков Д. И. О синтезе линейных систем автоматического управления // Автоматика и телемеханика. — 1961. — Т. 22. — С. 306–313.

63. Годунов С. К., Антонов А. Г., Кирилюк О. П., Костин В. Н. Гарантированная точность решения систем линейных алгебраических уравнений в евклидовых пространствах. — Новосибирск : Наука, 1992. — 360 с.

64. Годунов С. К., Прокопов Г. П. Вариационный подход к решению больших систем линейных уравнений, возникающих в сильно эллиптических задачах.

— М. : ИПМ АН СССР, 1968.

65. Голуб Дж., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. — М. : Мир, 1999. — 548 с.

66. Голубев О. В., Каминский Ю. А., Миносян М. Г., Пучков Б. Д. Задачи управления и оценки эффективности в разработках отечественной системы ПРО.

Часть I. Техническая кибернетика. — 1992. — № 6. — С. 166–174; Часть II.

Техническая кибернетика. — 1993. — № 6. — С. 186–192; Часть III. Теория и системы управления. — 1995. — № 2. — С. 175–180.

67. Горовиц О. М. Синтез систем с обратной связью. — М. : Сов. радио, 1970. — 68. Грешилов А. А. Анализ и синтез статистических систем. — М. : Радио и связь, 69. Гроп Д. Методы идентификации систем: Пер. с англ. / Под ред. Е. И. Кринецкого. — М. : Мир, 1979. — 302 с.

70. Губарев B. C. Атомная бомба. — М. : Алгоритм, 2009. — 608 с.

71. Гусарин С. А., Погорелов В. А. Решение задачи навигации подвижного объекта с параметрически неопределенным вектором состояния // Автоматика и телемеханика. — 2003. — № 12. — С. 80–98.

72. Д'Анжело. Линейные системы с переменными параметрами. Анализ и синтез / Под ред. Н. Т. Кузовкова. — М. : Машиностроение, 1974. — 288 с.

73. Дагман Э. Е., Кухарев Г. А. Быстрые дискретные ортогональные преобразования. — Новосибирск : Наука, 1983. — 232 с.

74. Дауговет И. К. О проекционных методах. Математическая заметка / В кн.:

Методы вычислений. Вып. 10. — Л., 1976. — С. 80–96.

75. Даугавет И. К. Приближенное решение линейных функциональных уравнений. — Л. : Изд-во ЛГУ, 1985. — 224 с.

76. Демидович Б. П., Марон И. А. Основы вычислительной математики. — М. :

Наука, 1966. — 664 с.

77. Демьянов В. Ф., Малоземов В. Н. Введение в минимакс. — М. : Наука, 1972.

78. Джиндорф Т., Деврие Т. Роль испытаний при разработке космических аппаратов «Матинер» // Вопросы ракетной техники. — 1971. — № 10. — С. 3–12.

79. Джонс Дж. К. Инженерное и художественное конструирование. Современные методы проектного анализа: Пер. с англ. — М. : Мир, 1976.

80. Диксон Д. Проектирование систем: изобретательство, анализ и принятие решений: Пер. с англ. — М. : Мир, 1969.

Список литературы 81. Динамика систем управления ракет с бортовыми цифровыми вычислительными машинами / Под ред. М. С. Хитрика, С. М. Федорова. — М. : Машиностроение, 1976. — 271 с.

82. Динамическое моделирование и испытания технических систем / И. Д. Кочубиевский, В. А. Стражмейстер, Л. В. Калиновская, П. А. Матвеев; Под ред.

И. Д. Кочубиевского. — М. : Энергия, 1978.

83. Дитрих Я. Проектирование и конструирование. Системный подход / Пер.

с польск. — М. : Мир, 1981.

84. Донури Е. И., Ли В. В. Абсолютная устойчивость системы со многими нелинейностями // Автоматика и телемеханика. Т. XXVI. — 1965. — № 6. — С. 945–965.

85. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления. — М. : Лаборатория базовых знаний. — 2002. — 832 с.

86. Дубровин А., Макеев С. Перечень вопросов. И ни единого ответа // ВПК. — № 18 (334). — 12–18 мая 2010 г.

87. Елфимова Л. Д. Быстрые гибридные алгоритмы умножения матриц // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 4. — С. 49–59.

88. Елфимова Л. Д. Быстрый клеточный метод умножения матриц // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 3. — С. 55–59.

89. Елфимова Л. Д. Смешанный клеточный метод умножения матриц // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 1. — С. 22–27.

90. Елфимова Л. Д., Капитонова Ю. В. Быстрый алгоритм для умножения матриц и его эффективная реализация на систолических массивах // Кибернетика и системный анализ. — 2001. — № 1. — С. 135–150.

91. Елфимова Л. Д., Капитонова Ю. В. Интегрированный подход к проектированию процессорных массивов с систолической организацией вычислений // Кибернетика и системный анализ. — 2002. — № 6. — С. 3–15.

92. Емельянов С. В. Системы автоматического управления с переменной структурой. — М. : Наука, 1967. — 336 с.

93. Емельянов С. В., Коровин С. К. Новые типы обратной связи. — М. : Наука, 1997.

94. Емец О. А., Раскладка А. А. О комбинаторной оптимизации в условиях неопределенности // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 5. — 95. Ефимов А. В., Золотарев Ю. Г. Математический анализ. Часть II. — М. :

Высшая школа, 1980. — 295 с.

96. Задорожный В. Ф. Деформации параметров динамических систем и их влияние на вычислительный процесс // Кибернетика и системный анализ. — 97. Задорожный В. Ф., Игнатенко А. П. Научная информация: Международный конгресс «Нелинейный динамический анализ — 2007», посвященный 150-летию со дня рождения академика A. M. Ляпунова // Кибернетика и системный анализ. — 2007. — № 5. — С. 188–189.

98. Зарубин B. C. Математическое моделирование в технике. Доклады пленарных заседаний // Второй международный конгресс студентов, молодых ученых и специалистов «Молодежь и наука — третье тысячелетие». Под ред.

К. Е. Демихова. — М. : РОО «НТААПФН», 2009. — С. 31–39.

99. Защита радиолокационных систем от помех / Под ред. А. И. Канащенкова.

— М. : Радиотехника, 2003.

100. Зеленков А. В. Быстрое преобразование спектра сигналов из базиса функций Уолша в базис дискретных экспоненциальных функций // Радиотехника и электроника. — 1977. — № 3. — С. 552–565.

101. Зеленков А. В. Быстрое преобразование спектральных функций действительных последовательностей из базиса функций Уолша в базис дискретных экспоненциальных функций // Радиоэлектроника. — 1978. — № 9. — С. 10–17.

102. Иванов В. К. О сходимости итерационных процессов при решении систем линейных алгебраических уравнений // Изв. АН СССР. Сер. Матем. — 1939.

103. Иванов В. К., Васин В. В., Танина В. П. Теория линейных некорректных задач и её приложения. — М. : Наука, 1978.

104. Икрамов Х. Д., Матин фар М. Пересчет нормальных псевдорешений в рекурсивной задаче наименьших квадратов с линейными связями // Журн. вычисл. математики и мат. физики. — 2004.

105. Интеллектуальный MIMD-компьютер для эффективного исследования и решения задач / И. Н. Молчанов, А. Н. Химич, А. В. Попов и др. // Искусственный интеллект. — 2004. — № 1–2. — С. 532–537.

106. Исследование с помощью многопроцессорного вычислительного комплекса распределенных систем с большими объемами связанных данных / И. В. Сергиенко, B. C. Дейнека, А. Н. Химич и др. — Киев : Ин-т кибернетики им. В. М. Глушкова, 2005. — 32 с.

107. Казаков И. Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. — М. : Наука, 1975. — 432 с.

108. Каленчук-Порханова А. А. Алгоритмы реализации наилучшей чебышевской аппроксимации — повышение их эффективности // Пр. Мiжнар. симпоз.

«Питания оптимiзацii обчислень (ПОО-XXXV)». — Киев : Iн-т кiбернетики iм B. M. Глушкова, 2009. — С. 285–290.

109. Каленчук-Порханова А. А. Аппарат аппроксимации для анализа и синтеза сложных систем // Пр. Мiжнар. конф. «50 рокiв Iнституту кiбернетики iм B. M. Глушкова». — Киев, 2008. — С. 354–361.

110. Каленчук-Порханова А. А. Наилучшая чебышевская аппроксимация — алгоритмы и их применение // Пр. Мiжнар. симпоз. «Питания оптимiзацii обчислень (ПОО-XXXV)». — Киев : Iн-т кiбернетики iм B. M. Глушкова, 2009. — С. 279–284.

111. Каленчук-Порханова А. А. Наилучшая чебышевская аппроксимация функций одной и многих переменных // МНТЖ «Кибернетика и системный анализ». — 2009. — Т. 45. — № 6. — С. 155–164.

112. Каленчук-Порханова А. А., Вакал Л. П. Аппарат аппроксимации в составе программного обеспечения суперкомпьютера с кластерной архитектурой // Искусств. интеллект. — 2009. — № 1. — С. 52–60.

113. Канторович Л. В. К общей теории приближенных методов анализа // ДАН 114. Канторович Л. В. Функциональный анализ и прикладная математика // Успехи математических наук. Вып. 6. — 1948. — С. 89–185.

Список литературы 115. Канторович Л. В., Акилов Г. П. Функциональный анализ. — М. : Наука, 116. Канторович Л. В., Акилов Г. П. Функциональный анализ в нормированных пространствах. — М. : Физматгиз, 1959. — 684 с.

117. Канторович Л. В., Крылов В. И. Приближенные методы высшего анализа.

— Л. : ГИФМЛ, 1962. — 708 с.

118. Карлин С., Стадден В. Чебышевские системы и их применение в анализе и статистике. — М. : Наука, 1976. — 568 с.

119. Келдыш М. В. О методе Галеркина для решения краевых задач // Известия АН СССР. Серия математическая. — 1942. — Т. 6. — № 6.

120. Кельзон А. С. Динамические задачи кибернетики. — Л. : Судпромгиз, 1953.

121. Кельзон А. С., Канн В. Л. Теория пропорциональной навигации. — Л. : Судостроение, 1965. — 422 с.

122. Кириченко Н. Ф. Аналитическое представление возмущений псевдообратных матриц // Кибернетика и системный анализ. — 1997. — № 2. — С. 98–107.

123. Кириченко Н. Ф. Псевдообращение матриц и их рекуррентность в задачах моделирования и управления // Кибернетика и системный анализ. — 1995.

124. Кириченко Н. Ф., Лепеха Н. П. Возмущение псевдообратных и проекционных матриц и их применение к идентификации линейных и нелинейных зависимостей // Кибернетика и системный анализ. — 2001. — № 1. — 125. Киселев О. Н., Поляк Б. Т. Синтез регуляторов низкого порядка по критерию максимальной робастности // Автоматика и телемеханика. — 1999. — № 3.

126. Климов А. П., Ремезова О. А., Рудакова И. В., Фокин А. Л. Уменьшение чувствительности оптимальной системы к влиянию неопределенности модели объекта // Известия РАН. Теория и системы управления. — 2010. — № 3. — 127. Коваленко С. К., Колывагин М. А., Медведев B. C. и др. Методы автоматизированного проектирования нелинейных систем / Под ред. Ю. И. Топчеева.

— М. : Машиностроение, 1993. — 576 с.

128. Коваль В. В. Спектральный метод анализа и синтеза распределенных управляемых систем. — Саратов, 1997 — 191 с.

129. Колмогоров А. Н., Фомин А. Н. Элементы теории функций и функционального анализа. — М. : Наука, 1976. — 544 с.

130. Краснов М. Л., Киселев А. И., Макаренко Г. И. Интегральные уравнения. — М. : Наука, 1976.

131. Красносельский М. А. Сходимость метода Галеркина для нелинейных уравнений // ДАН СССР. — 1950 — Т. 73. — № 6.

132. Красносельский М. А., Вайникко Г. М., Забрейко П. П. и др. Приближенное решение операторных уравнений. — М. : Наука, 1969. — 455 с.

133. Красовский А. А. Справочник по теории автоматического управления. — М. : Наука, 1987. — 712 с.

134. Красовский А. А., Поспелов Г. С. Основы автоматики и технической кибернетики. — М. : Издание ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 1961. — 724 с.

135. Красовский Н. Н. Теория управления движением. — М. : Наука, 1968.

136. Крейн М. Г., Нудельман А. А. Проблема моментов Маркова и экстремальные задачи. — М. : Наука, 1973. — 552 с.

137. Кринецкий Е. И. Системы самонаведения. — М. : Машиностроение, 1970. — 138. Кринецкий Е. И., Александровская Л. Н. Летные испытания систем управления летательными аппаратами. — М. : Машиностроение, 1975. — 193 с.

139. Крутько П. Д. Декомпозирующие алгоритмы робастно устойчивых нелинейных многосвязных управляемых систем // Теория и системы управления.

140. Крутько П. Д. Исследование чувствительности робастно устойчивых систем при параметрических и координатных возмущениях // Теория и системы управления. Изв. РАН. — 2005. — № 6. — С. 5–27.

141. Крутько П. Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели. — М. : Наука, 1987. — 304 с.

142. Крутько П. Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. Нелинейные модели. — М. : Наука, 1988. — 328 с.

143. Крутько П. Д. Робастно устойчивые структуры управляемых систем высокой динамической точности. Алгоритмы и динамика управления движением модельных объектов // Теория и системы управления. Изв. РАН. — 2005. — № 2.

144. Крутько П. Д. Управление боковым движением летательных аппаратов.

Синтез алгоритмов методом обратных задач динамики // Теория и системы управления. Изв. РАН. — 2000. — № 4. — С. 143–164.

145. Крутько П. Д. Управление движением лагранжевых систем. Синтез алгоритмов методом обратных задач динамики // Теория и системы управления.

146. Крутько П. Д. Управление продольным движением летательных аппаратов.

Синтез алгоритмов методом обратных задач динамики // Теория системы управления. Изв. РАН. — 1997. — № 6.

147. Крылов Б. Г., Рабинович Л. В., Стеблецов В. Г. Исполнительные устройства систем управления летательными аппаратами. — М. : Машиностроение, 148. Кузнецов Ю. А. Итерационные методы решения несовместных систем линейных уравнений. Некоторые проблемы вычислительной и прикладной математики. — Новосибирск : Наука, 1975.

149. Кузовков Н. Т., Карабанов С. В., Салычев О. С. Непрерывные и дискретные системы управления и методы идентификации. — М. : Машиностроение, 150. Курдюков А. П. Элементы теории робастного и стохастического робастного управления / Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 3. Под ред. К. А. Пупкова и Н. Д. Егупова. Издание второе.

— М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. — С. 385–481.

151. Кухтенко В. И. К расчету корректирующих цепей САУ по критерию минимума среднеквадратической ошибки // Автоматика и телемеханика. — 1959.

Список литературы 152. Лапин С. В., Егупов Н. Д. Теория матричных операторов и её приложение к задачам автоматического управления. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1997. — 496 с.

153. Лебедев А. А., Карабанов В. А. Динамика систем управления беспилотных летательных аппаратов. — М. : Машиностроение, 1965 — 528 с.

154. Лебедев Г. Н., Канушкин С. В. и др. Системы управления летательными аппаратами / Под общ. ред. Г. Н. Лебедева. — М. : Изд-во МАИ, 2007. — 756 с.

155. Левин Б. Р., Шварц В. Вероятные модели и методы в системах связи и управления. — М. : Радио и связь, 1985. — 312 с.

156. Леманский А., Ашурбейли И., Ненартович Н. ЗРС С-400 «Триумф»: Обнаружение — дальнее, сопровождение — точное, пуск — поражающий // ВКО. — 2008. — № 3 (40). — С. 70–76.

157. Ленинг Дж. Х., Беттин Р. Г. Случайные процессы в задачах автоматического управления. — М. : Издательство иностранной литературы, 1958. — 388 с.

158. Летов A. M. Аналитическое конструирование регуляторов // Автоматика и телемеханика. — 1960. — Т. XXI. — № 4, 5, 6. — С. 436–444, 561–568, 661–665.

159. Лившиц Н. А., Пугачев В. Н. Вероятностный анализ систем автоматического управления. — М. : Советское радио, 1963. — 896 с.

160. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов: Пер. с англ. — М. : Наука, 1986. — 232 с.

161. Лысанов С. Ю. Клеточные методы решения задач линейной алгебры // Вопросы кибернетики. — 1988. — № 135. — С. 64–73.

162. Лысенко Л. Н. Наведение и навигация баллистических ракет : учебное пособие. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. — 672 с.

163. Люстерник В. И., Соболев Л. А. Элементы функционального анализа. — М. : Наука, 1965. — 520 с.

164. Ляпунов A. M. Общая задача об устойчивости движения. — М.–Л. : Гостехиздат, 1950. — 472 с.

165. Макашов В. С. Автоматизированный линейный синтез многосвязных систем автоматического регулирования с заданным динамическим качеством: Дис.

… канд. техн. наук. — М., 1990.

166. Максимов М. В., Горгонов В. И. Радиоуправление ракетами. — М. : Советское радио, 1964. — 644 с.

167. Малышев А. Н. Введение в вычислительную линейную алгебру. — Новосибирск : Наука, 1991. — 229 с.

168. Мальчиков С. В. О синтезе линейных систем автоматических систем с переменными параметрами // Автоматика и телемеханика. — 1959. — Т. 20. — № 12. — С. 1587–1594.

169. Марчук Г. И. Методы вычислительной математики. — М. : Наука, 1980. — 170. Матвеев П. С., Синицын. А. С. Исследование точности и оценка надежности САУ со случайными параметрами // Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 7. — М. : Машиностроение, 1967.

171. Матвеев П. С., Синицын А. С., Глебачев Ю. М., Евдокимов А. Д. Оптимизация САУ с учетом нелинейностей, случайных параметров и помех // АвтоМетоды инженерного синтеза систем управления матическое управление и вычислительная техника. Вып. 8. Частотные методы. — М. : Машиностроение, 1968. — С. 239–282.

172. Матричные методы расчета и проектирования сложных систем автоматического управления для инженеров / Под ред. К. А. Пупкова и Н. Д. Егупова.

— М. : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. — 664 с.

173. Маханько А. В. Применение гипотезы замораживания коэффициентов при исследовании нестационарных линейных систем / В кн.: Многорежимные и нестационарные системы автоматического управления. Под ред. Б. Н. Петрова. — М. : Машиностроение, 1978. — С. 135–152.

174. Машиностроение. Энциклопедия. Т. 1–4 / Под общ. ред. Е. А. Федосова, 175. Методы автоматизированного проектирования нелинейных систем / Под ред. Ю. И. Топчеева. — М. : Машиностроение, 1993. — 576 с.

176. Методы классической и современной ТАУ. 2-е издание, перераб. и доп / Под ред. К. А. Пупкова и Н. Д. Егупова. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. — 656 с. (Т. 1), 640 с. (Т. 2), 616 с. (Т. 3), 744 с. (Т. 4), 784 с. (Т. 5).

177. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / К. А. Пупков, Н. Д. Егупов, А. И. Гаврилов и др.; под ред. К. А. Пупкова. — М. : Издво МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 744 с.

178. Методы синтеза оптимальных систем автоматического управления / К. А. Пупков, Н. Ф. Фалдин, Н. Д. Егупов и др.; под ред. К. А. Пупкова. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. — 511 с.

179. Мизрохи В. Я. Проектирование управления зенитных ракет. — М. : Изд-во ООО «Экслибрис-Пресс», 2010. — 252 с.

180. Мирошник И. В. Теория автоматического управления. Линейные системы.

— СПб., 2005. — 336 с.

181. Михайлов Ф. А., Теряев Е. Д., Булеков В. П. и др. Динамика нестационарных линейных систем. — М. : Наука, 1967. — 368 с.

182. Михлин С. Г. Вариационные методы в математической физике. — М. :

ГИТТЛ, 1957. — 476 с.

183. Михлин С. Г. Численная реализация вариационных методов. — М. : Наука, 184. Моисеев Н. Н. Методы оптимизации. — М. : Наука, 1978. — 351 с.

185. Молчанов И. Н. Введение в алгоритмы параллельных вычислений. — Киев :

Наукова думка, 1990. — 127 с.

186. Молчанов И. Н. Интеллектуальные компьютеры — средства исследования и решения научно-технических задач // Кибернетика и системный анализ. — 2004. — № 1. — С. 174–178.

187. Молчанов И. Н. Машинные методы решения задач прикладной математики.

Алгебра, приближения функций, обыкновенные дифференциальные уравнения. — Киев : Наукова думка, 2007. — 550 с.

188. Молчанов И. Н. Проблемы интеллектуализации MIMD-компьютеров // Кибернетика и системный анализ. — 1998. — № 1. — С. 37–46.

189. Молчанов И. Н., Мова В. И., Стрюченко В. А. Семейство интеллектуальных рабочих станций для исследования и решения задач науки и инженерии // Список литературы Тр. Междунар. конф. «50 лет институту кибернетики им. В. М. Глушкова».

— Киев, 2008. — С. 323–327.

190. Молчанов И. Н., Перевозчикова О. Л., Химич А. Н. Опыт разработки семейства кластерных комплексов Инпарком // Кибернетика и системный анализ.

191. Молчанов И. Н., Химич А. Н., Чистякова Т. В. Алгоритмическое обеспечение и вычислительные возможности интеллектуального программного средства LYNSYST // Кибернетика и системный анализ. — 1998. — № 3. — С. 40–50.

192. Молчанов И. Н., Яковлев М. Ф. Алгоритмические основы создания интеллектуального программного средства исследования и решения задач Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений // Кибернетика и системный анализ. — 2001. — № 5. — С. 3–16.

193. Натуральный эксперимент: Информационное обеспечение экспериментальных исследований / А. Н. Белюнов, Г. М. Солодихин, В. А. Солодовников и др.; под ред. Н. И. Баклашова. — М. : Радио и связь, 1982.

194. Наумов Б. Н. Теория нелинейных автоматических систем. — М. : Наука, 1997.

195. Наумов Б. Н., Цыпкин Я. З. Частотный критерий абсолютной устойчивости процессов в нелинейных системах автоматического управления // Автоматика и телемеханика. — 1964. — Т. 25. — № 6. — С. 852–867.

196. Нгуен Куанг Винь, Пупков К. А. Анализ точности самонаведения на маневрирующий объект при наличии нелинейностей в контуре управления // Наукоемкие технологии. — 2006. — № 4. — С. 15–17.

197. Нгуен Куанг Винь, Пупков К. А. Исследование точности самонаведения в условиях помех и маневра объекта при наличии нелинейностей // Труды VII Международного симпозиума «Интеллектуальные системы» (Интелс 2006) / Под ред. К. А. Пупкова. — Краснодар, 2006. — С. 230–234.

198. Нелинейные нестационарные системы / Под ред. Ю. И. Топчеева. — М. :

Машиностроение, 1986. — 336 с.

199. Никитин Е. А., Шестов С. А., Матвеев В. А. Гироскопические системы.

Элементы гироскопических приборов / Под ред. Д. С. Пельпора. — М. :

Высшая школа, 1988. — 432 с.

200. Николаевская Е. А., Чистякова Т. В. Программно-алгоритмические методы повышения точности компьютерных решений // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — Т. 45. — № 6. — С. 172–176.

201. Норенков И. П., Маничев В. Б. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры : учебное пособие для вузов. — М. : Высшая школа, 1983. — 272 с.

202. Ньютон Дж. К., Гулд Л. А., Кайзер Дж. Ф. Теория линейных следящих систем. Аналитические методы расчета / Под ред. A. M. Летова. — М. :

ГИФМЛ, 1961. — 707 с.

203. Огурцов А. И. О выборе параметров в критерии В. М. Попова устойчивости регулируемых систем // Автоматика и телемеханика. — 1968. — № 3. — С. 159–161.

204. Основы проектирования ракет класса «воздух–воздух» и авиационных катапультных установок для них / Под ред. В. А. Нестерова. — М. : Дрофа, 205. Основы теории автоматического управления. Под ред. Н. Б. Судзиловского.

— М. : Машиностроение, 1975. — 512 с.

206. Параллельные алгоритмы решения задач вычислительной математики / А. Н. Химич, И. Н. Молчанов, А. В. Попов и др. — Киев : Наукова думка, 207. Пашковский С. Г. Вычислительные применения многочленов и рядов Чебышева. — М. : Наука, 1983. — 384 с.

208. Первозванский А. А. Курс теории автоматического управления : учебное пособие. — М. : Наука, 1986. — 616 с.

209. Петров Б. Н. Связь между качеством переходного процесса и распределением нулей и полюсов передаточной функции / В кн.: Основы автоматического регулирования. — М. : Матгиз, 1954.

210. Петров Б. Н., Соколов Н. И., Липатов А. В. и др. Системы автоматического управления объектами с переменными параметрами. — М. : Машиностроение, 1986. — 256 с.

211. Петров Г. И. Применение метода Галеркина к задаче об устойчивости течения вязкой жидкости // Прикладная математика и механика. Вып. 3. — 1940.

212. Повейсила Д., Фовен Р., Уотерман П. Бортовые радиолокационные системы. — М. : Воениздат, 1964.

213. Подчукаев В. А. Аналитические методы теории автоматического управления. — М. : Физматлит, 2002. — 256 с.

214. Польский Н. И. Про збiжнiсть метод Б. Г. Гальоркiна // Доповiдi акад. наук УРСР. Вiддiл фiз-мат. Та хiм наук. — 1949. — № 6.

215. Поляк Б. Т., Щербаков П. С. Вероятностный подход к робастной устойчивости систем с запаздыванием // Автоматика и телемеханика. — 1996. — 216. Поляк Б. Т., Щербаков П. С. Робастная устойчивость и управление. — М. :

Наука, 2002. — 303 с.

217. Поляк Б. Т., Щербаков П. С. Трудные задачи линейной теории управления.

Некоторые подходы к решению // Автоматика и телемеханика. — 2005. — 218. Попов Ю. П., Самарский А. А. Вычислительный эксперимент. — М. : Знание, 1983. — 220 с.

219. Попов Д. Н. Динамика и регулирование гидро- и пневмосистем. — М. : Машиностроение, 1977. — 424 с.

220. Пупков К. А., Егупов Н. Д., Макаренков А. М., Трофимов А. И. Теория и компьютерные методы исследования стохастических систем. — М. : Физматлит, 2003. — 400 с.

221. Пупков К. А. Статический расчет нелинейных систем автоматического управления. — М. : Машиностроение, 1956. — 401 с.

222. Пупков К. А., Капалин В. И., Ющенко А. С. Функциональные ряды в теории нелинейных систем. — М. : Наука, 1976. — 483 с.

223. Пупков К. А., Колесников Л. В., Егупов Н. Д., Мельников Д. В. Высокоточные системы самонаведения: расчет и проектирование. — М. : Физматлит, 2011.

Список литературы 224. Пупков К. А., Коньков В. Г. Интеллектуальные системы. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. — 348 с.

225. Пупков К. А., Неусыпин К. А. Оптимальное управление летательным аппаратом при сближении с маневрирующим объектом // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2003. — № 11. — С. 33–40.

226. Радиоуправление / Л. С. Гуткин, В. Б. Пестряков, В. Н. Типугин и др.; Под ред. Л. С. Гуткина. — М. : Советское радио, 1970. — 712 с.

227. Разоренов Г. Н., Бахрамов Э. А., Титов Ю. Ф. Системы управления летательными аппаратами (баллистическими ракетами и их головными частями) / Под ред. Г. Н. Разоренова. — М. : Машиностроение, 2003.

228. Репман Ю. В. К вопросу математического обоснования метода Галеркина в решении задач об устойчивости систем // Прикладная математика и механика. Вып. 2. — 1940. — Т. 4.

229. Робастная устойчивость и управление / Б. Т. Поляк, П. С. Щербаков. — М. :

Наука, 2002. — 303 с.

230. Руководство по проектированию систем автоматического управления / Под ред. В. А. Бесекерского. — М. : Высшая школа, 1983. — 296 с.

231. Садыков Ф. Р. К обоснованию метода замороженных коэффициентов для нестационарных систем с медленно меняющимися параметрами / В кн.: Вопросы исследования и проектирования систем управления. Том IX. — М. :

Изд-во МАИ, 1981. — С. 49–57.

232. Садыков Ф. Р., Фролов П. А. О поиске параметров корректирующих устройств в сложных линейных системах // Тр. МАИ. Вып. 240. — М., 1972. — 233. Самарский А. А. Введение в численные методы. — М. : Наука, 1987. — 288 с.

234. Самарский А. А., Николаев Е. С. Методы решения сеточных уравнений. — М. : Наука, 1978.

235. Себряков Г. Г., Семенов А. В. Проектирование линейных стационарных многомерных систем на основе вход-выходных отображений. Методы теории управления // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. — 1989. — № 2. — 236. Себряков Г. Г., Семенов А. В., Фурлетов М. Ю. и др. Принцип обратной связи в линейной теории управления: перспективы единой теории обратной связи // Тезисы 1-го совещания: «Новые направления в теории систем с обратной связью». — УФА : УГАЕУ, 1993. — С. 17–19.

237. Сергиенко И. В., Молчанов И. Н., Химич А. Н. Интеллектуальные технологии высокопроизводительных вычислений // Кибернетика и системный анализ.

— 2010. — № 5. — С. 164–176.

238. Системы управления летательными аппаратами / Под ред. проф. Г. Н. Лебедева. — М. : Изд-во МАИ, 2007. — 756 с.

239. Смирнов Ю. М., Воробьев Г. Н., Потапов Е. С., Сюзев В. В. Проектирование специализированных информационно-вычислительных : учебное пособие.

— М. : Высшая школа, 1984. — 360 с.

240. Современная теория систем управления / Под ред. К. Т. Леондеса. — М. :

Наука, 1970. — 512 с.

241. Соколов Н. И. Аналитический метод синтеза линеаризованных систем автоматического регулирования. — М. : Машиностроение, 1966. — 328 с.

242. Соколов Н. И. Применение метода «замороженных коэффициентов» к исследованию эквивалентных адаптивных систем управления нестационарными объектами / В кн.: Вопросы кибернетики. Вып. 44. — М. : АН СССР, 243. Соколова Н. В., Шароватоз В. Т. Синтез нелинейных корректирующих устройств. — Л. : Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1985. — 112 с.

244. Солодов А. В., Петров Ф. С. Линейные автоматические системы с переменными параметрами. — М. : Наука, 1971. — 620 с.

245. Солодовников В. В. Аналитические и самонастраивающиеся системы автоматического управления. — М. : Машиностроение, 1965. — 355 с.

246. Солодовников В. В. Синтез оптимальных динамических характеристик / В кн.: Техническая кибернетика. Теория автоматического регулирования.

Кн. 2. — М. : Машиностроение, 1967. — С. 237–303.

247. Солодовников В. В., Бородин Ю. И., Иоаннисиан А. Б. Частотные методы анализа и синтеза нестационарных линейных систем. — М. : Советское радио, 1972. — 168 с.

248. Солодовников В. В., Дмитриев А. Н., Егупов Н. Д. Спектральные методы расчета и проектирования систем управления. — М. : Машиностроение, 1986.

249. Солодовников В. В., Матвеев П. С. Расчет оптимальных систем автоматического управления при наличии помех. — М. : Машиностроение, 1973. — 240 с.

250. Солодовников В. В., Плотников В. Н., Яковлев А. В. Основы теории и элементы САР : учебное пособие для вузов. — М. : Машиностроение, 1985. — 251. Солодовников В. В., Семенов В. В. Спектральная теория нестационарных систем управления. — М. : Наука, 1974. — 335 с.

252. Солодовников В. В., Семенов В. В. Спектральный метод расчета нестационарных систем управления летательными аппаратами. — М. : Машиностроение, 1975. — 271 с.

253. Солодов А. В. Методы теории систем в задаче непрерывной нелинейной фильтрации. — М. : Наука, 1976. — 264 с.

254. Стренг Г. Линейная алгебра и её применение. — М. : Мир, 1980. — 454 с.

255. Суворов А. В. Синтез систем управления линейными нестационарными объектами // Автоматическое управление объектами с переменными характеристиками. — Новосибирск, 1993. — С. 42–53.

256. Суетин П. К. Классические ортогональные многочлены. — М. : Наука, 257. Теория автоматического управления / Под ред. А. А. Воронова. — М. :

Высшая школа, 1986. — 367 с.

258. Техническая кибернетика. Кн. 1–3 / Под ред. В. В. Солодовникова. — М. :

Машиностроение, 1967–1969.

259. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. — М. :

Наука, 1979. — 288 с.

Список литературы 260. Тищенко Н. М. Введение в проектирование систем управления. — М. :

Энергоиздат, 1986. — 248 с.

261. Фаддеев Д. К., Фаддеев В. Н. Вычислительные методы линейной алгебры.

— М. : Физматгиз, 1963.

262. Фаддеев Д. К., Фаддеева В. Н., Кублановская В. Н. Линейные алгебраические системы с прямоугольными матрицами / В сб. : Вычислительные методы линейной алгебры. — М. : Наука, 1968.

263. Фалдин Н. В., Феофилов С. В. Релейные системы с цифровым управлением // Известия ТулГУ. Серия «Вычислительная техника. Автоматика.

Управление». Том 2. Вып. 3. «Управление». — Тула : ТулГУ, 2000. — 264. Фалдин Н. В., Феофилов С. В. Синтез квазиоптимального по точности слежения закона управления для релейных силовых гидроприводов // Известия ТулГУ. Вып. 3. «Системы управления». — Тула : ТулГУ, 2005. — С. 210–216.

265. Фалдин Н. В., Феофилов С. В. Синтез системы управления релейного воздушно-динамического рулевого привода // Известия ТулГУ. Серия «Проблемы специального машиностроения». Вып. 2. — Тула : ТулГУ, 1999. — С. 296–299.

266. Федоренко Р. П. Приближенное решение задач оптимального управления.

267. Федосов Е. А. Динамическое проектирование систем управления автоматических маневренных летательных аппаратов. — М. : Машиностроение, 268. Федосов Е. А. Полвека в авиации: записки академика. — М. : Дрофа, 2004.

269. Федосов Е. А., Инсаров В. В., Селивохин О. С. Системы управления конечным положением в условиях противодействия среды. — М. : Наука, 1989.

270. Федосов Е. А., Подвинцев Ю. В., Себряков Г. Г., Чернышов А. П. Некоторые вопросы корреляционной теории динамической точности систем со случайными параметрами // Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 9. — М. : Машиностроение, 1968.

271. Федосов Е. А., Себряков Г. Г. Спектральный анализ систем управления со случайно изменяющимися параметрами // Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 8. «Частотные методы». — М. : Машиностроение, 1968. — С. 207–238.

272. Филимонов Н. Б., Макашов В. С. Математическое обеспечение ППП «МАВР»

для автоматизированного синтеза высококачественных МСАР // Труды МВТУ. — М. : МВТУ, 1986. — № 458. Вып. 4. — С. 125–136.

273. Флетчер К. Численные методы на основе метода Галеркина / Пер. с англ. — 274. Харитонов В. Л. Асимптотическая устойчивость семейства систем линейных дифференциальных уравнений // Дифференциальные уравнения. Т. 1.

Вып. 11. — 1978. — С. 2086–2088.

275. Химич А. Н. Оценки возмущений для решения задачи наименьших квадратов // Кибернетика и системный анализ. — 1996. — № 3 — С. 142–145.

276. Химич А. Н. Оценки полной погрешности решения систем линейных алгебраических уравнений для матриц произвольного ранга // Компьютерная математика. — 2002. — № 2. — С. 41–49.

277. Химич А. Н., Войцеховский С. А., Брусникин Р. Н. Достоверность решений линейных математических моделей с приближенно заданными исходными данными // Математические машины и системы. — 2004. — № 3. — С. 3–17.

278. Химич А. Н., Молчанов И. Н., Мова В. И. и др. Численное программное обеспечение интеллектуального компьютера Инпарком. — Киев : Наукова думка, 2007. — 221 с.

279. Химич А. Н., Николаевская Е. А. Анализ достоверности компьютерных решений систем линейных алгебраических уравнений с приближенно заданными исходными данными // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — 280. Химич А. Н., Николаевская Е. А. Оценка погрешности решения задачи взвешенных наименьших квадратов // Компьютерная математика. — 2006. — 281. Химич А. Н., Яковлев М. Ф. О полной погрешности расчета линейных математических моделей итерационными методами // Компьютерная математика. — 2002. — № 5. — С. 1–12.

282. Химич А. Н., Яковлев М. Ф., Герасимова Т. А. Некоторые вопросы решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений на MIMD-компьютерах // Кибернетика и системный анализ. — 2007. — № 2. — С. 175–182.

283. Хитрик М. С., Федоров С. М. Динамика систем управления ракет с бортовыми цифровыми вычислительными машинами. — М. : Машиностроение, 284. Хорн Р., Джонсон И. Матричный анализ. — М. : Мир, 1989. — 654 с.

285. Цыпкин Л. З. Основы теории автоматических систем. — М. : Наука, 1977. — 286. Черноруцкий И. Г. Методы оптимизации в теории управления : учебное пособие. — СПб. : Питер, 2004. — 256 с.

287. Численное программное обеспечение MIMD-компьютера Инпарком / А. Н. Химич, И. Н. Молчанов, В. И. Мова и др. — Киев : Наукова думка, 2007. — 221 с.

288. Численные методы для многопроцессорного вычислительного комплекса ЕС / В. С. Михалевич, И. Н. Молчанов, И. В. Сергиенко и др.; Под ред. И. Н. Молчанова. — М. : ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского, 1986. — 401 с.

289. Шаталова Н. Экзаменует экзаера // Газета «Поиск». — № 47 (1121). — 2010.

290. Шаталова Н. Задачи на вырост — как эффективно использовать высокопроизводительные системы // Газета «Поиск». — № 45–46 (1119–1120). — 2010.

291. Шаталова Н. Необходимая доступность. Суперкомпьютерные технологии были нужны вчера, полезны сегодня и будут актуальны завтра // Газета «Поиск». — № 18–19. — 2005.

292. Шахматов Е. Стать локомотивом развития // Вузовский вестник. — 2010.

293. Шахтарин Б. И. Случайные процессы в радиотехнике. — М. : Радио и связь, Список литературы 294. Шилов Г. Е. Математический анализ (конечномерные линейные пространства). — М. : Наука, 1969. — 432 с.

295. Щит России: системы противоракетной обороны. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 504 с.

296. Юркевич В. Д. Синтез нелинейных нестационарных систем управления с разнотемповыми процессами. — СПб. : Наука, 2000. — 288 с.

297. Яблоков Г. С. Определение параметров корректирующих фильтров САР с переменными параметрами // Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 4. — М. : Машиностроение, 1961.

298. Якубович В. А. Методы теории абсолютной устойчивости / В кн.: Методы исследования нелинейных систем автоматического управления; Под ред.

Нелепина. — М. : Наука, 1975.

299. Aliev Т. Digital noise monitoring of defect origin. — London : Springer-Verlag, 300. Ben-Israel A., Greville T. N. E. Generalized Inverse: Theory and Applications. — New-York : Springer Verlag, 2003. — 400 p.

301. Berglund E. Guidance and control technology. Technologies for the future precision strike missile systems (RTOEN-13), 2000.

302. Bini D., Capovani M., Lotti G., Romani F. L-complexity for approximate matrix multiplication // Information Proc. Letters. — 1979. — № 8. — P. 234–235.

303. Bjork A. Numerical methods for Least squares problems. — 1996. — 408 p.

304. Calafiore G., Dabbene F. Probabilistic and Randomized Methods for Design under Uncertainty. — London : Springer-Verlag, 2006. — 220 p.

305. Canuto C., Tabacco A., Urban K. The Wavelet Element Method. Part II: Realization and Additional Features in 2D and 3D. NASA/CR-1998-207637, ICASE Report № 98-17.

306. Carnahau C. E. An investigation of the adequaly of aerospace vehicle testing // AIAA Paper. — 1970. — Р. 17–25.

307. Celeux G., Forbes F., Peyrard N. EM procedures using mean field-like approximations for Markov model-based image segmentation // Pattern Recognition. — 2003. — V. 36. — P. 131–144.

308. Chun-Te Li, Jiang Li, Shizhuo Yin et al. Synthesize multi-level compоsite filter for synthetic-aperture radar image identification // Optics Communications. — 1998. — V. 146. — P. 285–301.

309. Clausi D. A. K-means Iterative Fisher (KIF) unsupervpsed clustering algorithm applied to image texture segmentation // Pattern Recognition. — 2002. — V. 35.

— P. 1959–1972.

310. Coppersmith D., Winograd S. Matrix multiplication via arithmetic progressions // J. оf Symbolic Comput. — 1990. — № 9. — P. 251–280.

311. Coppersmith D., Winograd S. On the asymptotic complexity of matrix multiplication // SIAM J. Comput. — 1982. — № 3. — P. 472–492.

312. D'Orazioa Т., Guaragnellab C., Leoa M. et al. A new algorithm for ball recognition using circle Hough transform and neural classifier // Pattern Recognition. — 2004. — V. 37. — P. 393–408.

313. Datta K., Mohan B. Orthogonal functions in systems and control. — World Scientific Publishing Company, 1995. — 275 p.

314. Dinggang S., Horace H. S. Ip. Discriminative wavelet shape descriptors for recognition of 2D patterns // Pattern Recognition. — 1999. — V. 32. — P. 151–165.

315. Doyle J. C., Glover K., Khargonekar P. P., Francis B. A. State-Space Solutions to Standard and Control Problems // IEEE Transactions on Automatic Control.

316. Dongara J. J., Moler С. В., Bunch J. R., Steward G. W. UNPACK user's guide.

— Philadelphia : SIAM, 1979. — 307 p.

317. Egupov N., Lapin S. Determinant and statistical analysis of linear time varying systems via block pulse functions // International Journal of System Science. — 1992. — № 23. — Р. 1213–1227.

318. Elden L. A weighted pseudоinverse, generalized singular values and constrained least squares problems // BIT. — 1982. — № 22. — P. 487–502.

319. Elden L. Perturbation theory for the least squares problem with linear equality constraints // SIAM J. Numer. Anal. — 1980. — № 17. — P. 338–350.

320. Gahinet P. Explicit Controller Formulas for LMI-based Synthesis // Submitted to Automatica. Also in Proc. Amer. Contr. Conf. — 1994. — Р. 2396–2400.

321. Gahinet P., Apkarian P. A Linear Matrix Inequality Approach to Control // Int. J.

Robust and Nonlinear Contr. — 1994. — Р. 421–448.

322. Gahinet P., Nemirovski A., Laub A. J., Chilali M. LMI Control Toolbox. — The Mathworks Inc., 1995.

323. Gelman L., Sanderson M., Thompson С. Signal recognition: Fourier transform vs.

Hartley transform // Pattern Recognition. — 2003. — V. 36. — P. 2849–2853.

324. Geir E. Dullerud, Fernando G. Paganini. A Course in Robust Control Theory:

a convex approach, Lectures. — University of Illinois, Urbana-Champaign; University of California, Los Angeles.

325. Giloi W. K. Parallel supercomputer architectures and their programming models // Parallel Computing. — 1994. — № 20. — P. 1443–1470.

326. Giloi W. K. The SUPRENUM supercomputer: Goals, achievements and lessons learned // Ibid. — 1994. — № 20. — P. 1407–1425.

327. Glover K., Doyle J. C. State-space formulas for all stabilizing controllers that satisfy an j-norm bound and relations to risk sensitivity // Systems & Control Letters. — 1988. — Р. 167–172.

328. Grayson В., Van de Geijn R. A high performance parallel Strassen implementation // Paral. Proces. Letters. — 1996. — № 6. — P. 3–12.

329. Harvey R. A. Probabilistics Approach to Aeronaftical Research and Development — Aeronautical Journal. — 1970. — № 713. — Р. 373–389.

330. Howard R. A. Decision analysis perspectives on inference, decision and experimentation // Proc. IЕЕ. — 1970. — № 5.

331. Jelfimova L. A new fastsystolic array for modified Winograd algorithm // Proc.

Sevens Int. Work-shop on Parallel processing by Cellular Automata and Array, PAR-CELLA-96 (Berlin, Germany, Sept, 1996). — Berlin : Akad, Verlag, 1996.

332. Kailath Т., Sayed A., Hassibi В. Linear Estimation. Information and System Science. Prentice Hall, Upper Saddle River. — NJ., 2000.

Список литературы 333. Khargonekar P., Tikku A. Randomized algorithms for robust control analysis and synthesis have polynomial complexity // In Proceedings IEEE Conference on Decision and Control. — 1996. — Р. 3470–3475.

334. Krekel D., Bonniger Т., Esser R. A comparative description of massively parallel computers // Ibid. — 1995. — № 21. — P. 199–232.

335. Kung H. T., Leiserson C. E. Systolic arrays (for VLSI) // Sparse Matrix Proc. — 1978. — Jan. — P. 32–63.

336. Lin J. L., Postlethwaite I., Gu D. W. u-K iteration: a new algorithm for i-synthesis // Automatica. — 1993. — Р. 219–244.

337. Matthew С. Turner, Declan G. Bates (Eds.). Mathematical Methods for Robust and Nonlinear Control. — Springer, Verlag, 2007.

338. Moltschanow L., Galba Ye., Popov A. et al. Intelligente Umgebung zur Untersuchung und Losung wissenschsftlich-technischer Aufgaben auf Parallelrechnern (ISPAR) // 01 IR 64113 des BMBF. — Germany, 1998. — 192 s.

339. Moltschanow I., Galba Ye., Popov A. et al. Untersuchung and Losung der ersten Hauptrandaugabe der Elastizitatstheorie auf MIMD-Rechnern, Zwischenbericht zum Projekt ISKON, Fordermarnahme. — OUR 9053 des BMBF. — Germany, 340. Musaeva N. F. Methodology of calculating robustness as an estimator of the statistical characteristics of a noisy signal // Automat. Contr. And Comput. Sci. — 341. Musaeva N. F. Robust correlation coefficients as initial data for solving a problem of confluent analysis // Ibid. — 2007. — № 2. — P. 76–87.

342. Navarro J. J., Liaberia J. M., Valoro M. Partitioning: An essential Step in mapping algorithms into array processors // Computer. — 1987. — 21. — № 7. — 343. Pan V. Ya. Strassen's algorithm is not optimal // Proc. 19th IEEE Symposium on Foundation of Computer Science. — 1978. — P. 166–176.

344. Parsegov S., Dabhene F., Calafiore G. Guidance control via projection-matrix opera tors and randomized methods // 9th International Scientific — Technical Conference — Process control 2010, June 7–10, 2010, Kouty nad Desnou, Czech Republic.

345. Petkov P., Gu D.-W. Robust control design with Matlab. — Springer, Verlag.

346. Popov V. M. Criterii de stabilitat sistem le neliniare de barate pe utilirea trunsformatei Laplace. — Studii si cercetari de energetica. — Academia R.P.R. 1959.

347. Ralston A. Rational Chebyshev approximation by Remes' algorithm // Numerische Mathematik. — 1965. — 7. — № 4. — P. 322–330.

348. Rao P., Srinivasan T. Analysis and synthesis of dynamic systems containing time delays via block-pulse functions // Proc. IEE Control. Applic. — 1978. — 125. — № 9. — Р. 1064–1068.

349. Sannuti P. Analysis and synthesis of dynamic systems via block-pulse functions // Proc. IEEE Control. Applic. — 1977. — 124. — № 6. — Р. 569–571.

350. Schonhage A. Partial and matrix multiplication // SIAM J. Comput. — 1981. — 351. Stengel R. F. Some effects of parameter variations on the lateral-directional stability of aircraft // AIAA Journal of Guidance and Control. — 1980. — № 3. — Р. 124–131.

352. Stengel R. F. Stochastic Optimal Control: Theory and Application. — Wiley, New-York.

353. Stiefel E. Note on Jordan, linear programming and Chebysheff approximation // Numerische Mathematik. — 1960. — № 2. — P. 1–17.

354. Strassen V. Gaussian elimination is not optimal // Numer. Math. — 1969. — 355. Tempo R., Bai E.-W., Dabbene F. Probabilistic robustness analysis: explicit bounds for the minimum number of samples // In Proceedings IEEE Conference on Decision and Control. — 1996. — Р. 3424–3428.

356. Tempo R., Calafiore G., Dabbene F. Randomized Algorithms for Analysis and Con trol of Uncertain Systems. Communications and Control Engineering Series.

— London : Springer-Verlag, 2005.

357. Tunable-robust guidance law for homing missiles. Shieh C.-S // IЕЕ Proc. Contr.

Theory and Appl. — 2004. — 151. — № 1. — Р. 103–107.

358. Van Loan С. F. Generalizing the singular value decomposition // SIAM J. Numer.

Anal. — 1976. — № 13. — P. 76–83.

359. Vidyasagar M. Randomized algorithms for robust controller synthesis using learning theory // Automatica. — 2001. — № 37. — Р. 1515–1528.

360. Vidyasagar M. Statistical learning theory and randomized algorithms for control // Control Systems Magazine. — 1998. — № 18. — Р. 69–85.

361. Wang D. Some topics on weighted Moore-Penrose inverse, weighted least squares and weighted regularized Tikhonov problems // Appl. Math. And Comput. — 2004. — № 157. — P. 243–267.

362. Wei M. Supremum and Stability of Weighted Pseudoinverses and Weighted Least Squares Problems: Analysis and Computations. — New York : Huntington, 2001.

363. Wei Y., Wang D. Condition numbers and perturbation of weighted Moore-Penrose inverse and weighted least squares problem // Ibid. — 2003. — № 145. — P. 45–58.

364. Wei Y., Wu H. Expression for the Perturbation of the Weighted Moore-Penrose In verse // Comput. And Mathematics with Appl. — 2000. — № 39. — P. 13–18.

365. Werner H., Stoer J., Bommas W. Rational Chebyshev approximation // Ibid. — 1967. — 10. — № 4. — P. 342–352.

366. Winograd S. A. A new algorithm for inner product // IEEE Trans. Соmр. — 1968.

— Vol. 18. — P. 693–694.

367. Winograd S. A. On multiplication of 2x2 matrices // Linear Algebra and Its Application. — 1971. — Vol. 4. — P. 381–388.

368. Yanushevsky R. Modern missile guidance. — CRC Press, 2008. — 226 p.

369. Yuldashev Т. K. On a summary equation with weak nonlinear right-hand side // Advanced stud. In contemp. Math. — 2007. — Vol. 15. — № 1. — P. 95–98.

370. Yuldashev Т. K., Artukova J. A. Volterra functional integral equation of the first kind with nonlinear right-hand side and variable limits of integration // Укр. мат.

журн. — 2006. — T. 58. — № 9. — С. 1285–1288.

Оглавление

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ

ВВЕДЕНИЕ

В.1. ПРОБЛЕМА СИНТЕЗА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ

ЭКСПЕРИМЕНТ

В.2. АНАЛИТИЧЕСКИЙ АППАРАТ И ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РЕАЛИЗАЦИИ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

В.2.1. Техническое задание на проектирование

В.2.2. Выбор или построение математической модели

В.2.3. Алгоритмизация и программирование

В.2.4. Тестирование

В.3. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

В.3.1. Вычислительный эксперимент: факты истории

В.3.2. Теория вычислительного эксперимента

В.3.3. Матрично-вычислительные и суперкомпьютерные технологии

Глава 1. ЦЕЛИ И ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ, СТРУКТУРА

И ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ КОМПОНЕНТЫ САУ.

АНАЛИТИЧЕСКИЙ АППАРАТ, ОРИЕНТИРОВАННЫЙ

НА РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ И СИНТЕЗА

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

1.1. ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ПРИНЦИПЫ

И КАЧЕСТВО УПРАВЛЕНИЯ, ОБОБЩЕННУЮ СХЕМУ

(КОНФИГУРАЦИЮ) СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

И ЕЁ МАТЕМАТИЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ, АЛГОРИТМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ............ 1.1.1. Фундаментальные положения и принципы

1.1.1.1. Задачи управления. Обобщенная схема системы автоматического управления

1.1.1.2. Фундаментальные принципы управления.

Понятия устойчивости и качества управления.............. 1.1.1.3. Типовая функциональная схема САУ

1.1.2. Проектирование систем управления: общие положения...... 1.1.2.1. Этапы жизни систем

1.1.2.2. Этапы проектирования: общие положения

1.1.2.3. Общий алгоритм процесса проектирования

1.1.2.4. Испытания

1.2. БАЗОВАЯ ФОРМА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ

АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ — ИНТЕГРАЛЬНЫЕ

УРАВНЕНИЯ 2-ГО РОДА

1.3. ПРОЕКЦИОННЫЕ МЕТОДЫ: СХЕМА Л. В. КАНТОРОВИЧА

РЕШЕНИЯ БАЗОВОГО ИНТЕГРАЛЬНОГО УРАВНЕНИЯ САУ.

ПРОЕКЦИОННО-МАТРИЧНЫЙ ОПЕРАТОР СИСТЕМЫ

1.3.1. Вычислительная схема и её теоретическое обоснование

1.3.2. Оценка погрешности

1.3.3. Основные направления применения полученных регуляторов САУ

1.4. ПРОЕКЦИОННЫЕ МЕТОДЫ: УРАВНЕНИЯ САУ С ПРОЕКЦИОННОМАТРИЧНЫМ ОПЕРАТОРОМ ГАЛЕРКИНА–ПЕТРОВА

1.5. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ САУ В ФОРМЕ УРАВНЕНИЯ

С ПРОЕКЦИОННО-МАТРИЧНЫМ ОПЕРАТОРОМ

БУБНОВА–ГАЛЕРКИНА

1.6. ПРОЕКЦИОННО-МАТРИЧНЫЙ ОПЕРАТОР МНК

1.7. ПРОЕКЦИОННО-МАТРИЧНЫЙ ОПЕРАТОР РИТЦА

1.8. ОСНОВНЫЕ БАЗИСЫ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ ПОСТРОЕНИИ

ПРОЕКЦИОННО-МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ

1.8.1. Тригонометрические функции

1.8.2. Полиномы Лежандра

1.8.3. Полиномы Чебышева 1-го рода

1.8.4. Полиномы Чебышева 2-го рода

1.8.5. Функции Уолша

1.8.5.1. Функции Уолша в нумерации Пэли

1.8.5.2. Приближение частичными суммами рядов Фурье–Уолша

1.8.6. Сплайны

1.9. МЕТОД СЕТОК: ПОСТРОЕНИЕ РЕШЕНИЯ БАЗОВОГО ИНТЕГРАЛЬНОГО

УРАВНЕНИЯ КЛАССА ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ С ТЕОРЕТИЧЕСКИМ

ОБОСНОВАНИЕМ. СЕТОЧНО-МАТРИЧНЫЕ ОПЕРАТОРЫ

1.9.1. Общие положения

1.9.2. Квадратурные формулы

1.9.3. Решение скалярных интегральных уравнений вычислительная схема

1.9.4. Корректность

1.9.5. Устойчивость

1.9.6. Решение векторно-матричных интегральных уравнений Вольтерра 2-го рода методом квадратур

1.9.7. Сеточно-матричные операторы, полученные методом квадратур

1.9.7.1. Матричный оператор интегрирования

1.9.7.2. Матричный оператор дифференцирования

1.9.7.3. Матричный оператор умножения на функцию................. Глава 2. ПРОБЛЕМА СИНТЕЗА РЕГУЛЯТОРОВ И ЕЁ РЕШЕНИЕ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО

ЭКСПЕРИМЕНТА: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

2.1. РЕЖИМЫ РАБОТЫ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЯЕМАЯ

ИМИ СТРУКТУРА ВЫХОДНОГО СИГНАЛА. ФОРМУЛИРОВКИ

ЗАДАЧ СИНТЕЗА РЕГУЛЯТОРОВ, ОБУСЛОВЛЕННЫЕ

РЕЖИМОМ РАБОТЫ САУ

2.2. ПРОБЛЕМА СИНТЕЗА

2.2.1. Понятие эталонной системы

Оглавление 2.2.2. Приближение реальной системы к эталонной

2.2.2.1. Приближение реальной системы к эталону:

общий подход

2.2.2.2. Приближение реальной системы к эталону:

случай с явными ограничениями

2.2.2.3. Приближение реальной системы к эталону:

синтеза

2.3. ФОРМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ СИНТЕЗА РЕГУЛЯТОРОВ

В КЛАССЕ ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ

2.4. КЛЮЧЕВЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ МЕТОДА МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ

СИНТЕЗА РЕГУЛЯТОРОВ В КЛАССЕ ЛИНЕЙНЫХ И НЕЛИНЕЙНЫХ

НЕСТАЦИОНАРНЫХ СИСТЕМ

2.5. АЛГОРИТМ СИНТЕЗА РЕГУЛЯТОРОВ МЕТОДОМ МАТРИЧНЫХ

ОПЕРАТОРОВ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ИНЖЕНЕРНЫЕ ОБОСНОВАНИЯ

НЕКОТОРЫХ ПОЛОЖЕНИЙ, СТРУКТУРНАЯ СХЕМА

2.6. ЛИНЕАРИЗАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ

2.6.1. Методы обобщенной линеаризации

2.6.2. Эквивалентный матричный оператор нелинейного элемента и алгоритм его расчета

2.7. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ

ЗАДАЧ СИНТЕЗА РЕГУЛЯТОРОВ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ

ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ АППАРАТАМИ

2.7.1. Общие положения

2.7.2. Синтез регулятора (устройства формирования команд) использующей аэродинамический способ создания сил и моментов для управления полетом

2.8. ПРИМЕР ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ФОРМЕ

МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ, СИНТЕЗА УФК И ИССЛЕДОВАНИЯ

КОНТУРА ССН В КЛАССЕ НЕЛИНЕЙНЫХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ

СИСТЕМ, ИСПОЛЬЗУЮЩИХ АЭРОДИНАМИЧЕСКИЙ СПОСОБ

СОЗДАНИЯ СИЛ И МОМЕНТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОЛЕТОМ

Глава 3. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ

ПОЛОЖЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МАТРИЧНЫХ

ОПЕРАТОРОВ ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

СИСТЕМ И СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ...............

3.1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ И СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ.......... 3.1.1. Алгоритм расчета статистических характеристик нестационарных САУ (корреляционный анализ):

базовая формула

3.2. МЕТОД СЕТОЧНО-МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ КОРРЕЛЯЦИОННОГО

АНАЛИЗА ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ

3.3. МЕТОДЫ СИНТЕЗА СТАТИСТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫХ ЛИНЕЙНЫХ

И НЕЛИНЕЙНЫХ ФИЛЬТРОВ

3.3.1. Классические методы

3.3.2. Метод матричных операторов синтеза стационарных и нестационарных оптимальных фильтров

3.4. КОНТУР САМОНАВЕДЕНИЯ С МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛЬЮ

А. А. ЛЕБЕДЕВА И В. А. КАРАБАНОВА: СТАТИСТИЧЕСКОЕ

ИССЛЕДОВАНИЕ

Глава 4. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ И СИНТЕЗУ

РОБАСТНЫХ СИСТЕМ

4.1. ВИДЫ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

4.1.1. Неопределенность входных сигналов

4.1.2. Неопределенность математической модели объекта.........

4.2. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД К ПРОЕКТИРОВАНИЮ СИСТЕМ

СО СЛУЧАЙНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ И СИСТЕМ РОБАСТНОГО

УПРАВЛЕНИЯ

4.2.1.Системы со случайными параметрами

4.2.2.Робастное управление

4.2.3.Робастный анализ на примере устойчивости интервальных полиномов

4.3. СИНТЕЗ РОБАСТНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ

4.3.1. Синтез робастных регуляторов методом наименьших квадратов: рандомизированный подход

4.3.2. Примеры синтеза робастных регуляторов методом наименьших квадратов

Глава 5. ТЕХНИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ НА ПРОЕКТИРОВАНИЕ

И ТЕМЫ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ РАБОТ

СТУДЕНТОВ

ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ НА ПРОЕКТИРОВАНИЕ

5.1.1. Общие положения

5.1.2. Некоторые положения, содержание которых необходимо изучить при выполнении курсовых проектов, курсовых работ, ДЗ, НИР и др.

5.2. СИНТЕЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО

УПРАВЛЕНИЯ САМОНАВОДЯЩИХСЯ РАКЕТ

5.2.1. Задания на проектирование САУ ЛА

5.3. СИНТЕЗ КОРРЕКТИРУЮЩИХ УСТРОЙСТВ И ИССЛЕДОВАНИЕ

ЭЛЕКТРОГИДРАВЛИЧЕСКИХ УСИЛИТЕЛЕЙ С УЧЕТОМ СЛУЧАЙНОГО

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗБРОСА ПАРАМЕТРОВ

5.3.1. Проекционные модели систем со случайными параметрами

5.3.2. Пример синтеза корректирующего устройства в классе систем со случайными параметрами

5.4. ЭЛЕКТРОГИДРАВЛИЧЕСКИЕ, ЭЛЕКТРОПНЕВМАТИЧЕСКИЕ

И ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ ПРИВОДЫ: СИНТЕЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ

5.4.1. Математическая модель привода

5.4.2. Математическая модель гидравлического усилителя........ 5.4.3. Математическая модель линеаризованного ДГП................ 5.4.4. Серия заданий. Тема «Исследование и синтез электрогидравлического следящего привода в классе нелинейных стационарных систем»

Оглавление

5.5. СЕРВОПРИВОДЫ: СИНТЕЗ РЕГУЛЯТОРОВ И ИХ АППАРАТНАЯ

РЕАЛИЗАЦИЯ, ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ

5.5.1. Релейные автоколебательные воздушнодинамические приводы с цифровым управлением: проблемы синтеза

5.5.2. Результаты решения задачи синтеза в классе линеаризованных систем

5.5.3. Формулировки заданий

5.6. НЕКОТОРЫЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ И СИНТЕЗА СИСТЕМ

В ТУРБИНОСТРОЕНИИ

5.6.1. Общие положения

5.6.2. Паровая турбина как объект регулирования

5.7. МНОГОСВЯЗНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ СТАЦИОНАРНЫЕ СИСТЕМЫ

АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ: СИНТЕЗ РЕГУЛЯТОРОВ

И ИССЛЕДОВАНИЕ

Постановка задачи по В. В. Солодовникову и Н. Б. Филимонову

5.7.2. Подходы к решению задачи синтеза регуляторов в многосвязных системах

5.8. СЕРИЯ ЗАДАНИЙ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

МЕТОДЫ ИНЖЕНЕРНОГО СИНТЕЗА

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ:

АНАЛИТИЧЕСКИЙ АППАРАТ,

АЛГОРИТМЫ ПРИЛОЖЕНИЯ

В ТЕХНИКЕ

ЧАСТЬ II. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЭКСПЕРИМЕНТ:

АППАРАТ МАТРИЧНЫХ ОПЕРАТОРОВ

И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

в редакционно-издательском отделе КФ МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Санитарно-эпидемиологическое заключение №77.99.60.953.Д.003961.04.08 от 22.04.2008 г.

Отпечатано с готового оригинал-макета в ГП «Облиздат»