Ведение в адаптивное управление.

раткие сведения о случайных процессах.

Случайные события и случайные величины. Примеры преобразования случайных величин. Характеристики векторных случайных величин. Независимые случайные величины. Зависимые случайные величины и условные функции распределения. Случайные процессы и их вероятностные характеристики. Определение случайного процесса и описание его плотностью распределения. Основные типы случайных процессов. Основные вероятностные характеристики случайных процессов. Понятие о ковариации. Понятие среднего по времени. Эргодические стационарные случайные процессы. Спектральные представления случайных процессов.

одели объектов и процессов.

Классы моделей. Линейные модели. Непрерывные детерминированные сигналы. Описание "вход-выход". Модели систем в пространстве состояний. Выборочные детерминированные сигналы.

Случайные сигналы. Нестационарные линейные модели. Нелинейные модели. Разложение Вольтерра. Многомерное преобразование Лапласа. Объекты с линейными звеньями и множительными устройствами.

дентифицируемость линейных объектов.

Условия идентифицируемости линейных объектов. Условия идентифицируемости свободных объектов. Условия идентифицируемости управляемых объектов. Условия разрешимости задач идентификации.

лементы теории оценивания.

Оценивание адекватности моделей. Виды параметрических оценок и организация процесса оценивания. Свойства параметрических оценок. Байесовские оценки. Оценки максимального правдоподобия. Оценки метода наименьших квадратов. Связь между оптимальными оценками параметров. Предельно достижимая точность оценивания. Объем априорной информации и вероятностные свойства оценок. Методы планирования эксперимента, построение оптимальных планов.

лгоритмы параметрической идентификации.

Структурная и параметрическая идентификация. Детерминированный идентификатор. Идентификация передаточной функции методом наименьших квадратов (МНК). Идентификация передаточной функции рекуррентным методом наименьших квадратов (РМНК). Идентификация модели в пространстве состояний с помощью МНК.

7) Задачи диагностирования технических объектов.

Задачи технической диагностики систем. Диагностируемые объекты: динамические (непрерывного и дискретного действия), статические (конструкции установок, компрессоров, энергоагрегатов и т.п.). Диагностические модели и методы диагностирования.

ведение в адаптивное управление.

Прогнозирование изменения состояния объектов. Принципы описания сложных систем; декомпозиция и агрегирование сложных моделей. Определение и классификация адаптивных систем. Понятие о неопределенных параметрах объекта. Гипотеза квазистационарности управляемого объекта. Самонастройка на базе алгоритмов идентификации объекта управления. Оценивание параметров сигналов в контуре самонастройки. Беспоисковые адаптивные системы (БАС). Обобщенная функциональная схема БАС прямого управления. Три класса БАС прямого управления. Принципы синтеза структуры основного контура БАС. Обобщенный настраиваемый объект (ОНО). Синтез ОНО на основе принципа инвариантности. Использование ЭВМ для расчета параметров объекта управления. Применение эталонных моделей динамических характеристик объектов управления. Методы исследования адаптивных систем. Проблемы адаптивного управления и перспективы развития принципов адаптации.

5. Виды учебных занятий

5.1. Практические занятия выполняются с целью более углубленного изучения основных теоретических положений и приобретения практических навыков в расчетах и исследовании систем идентификации и диагностики. Перечень тем практических занятий приведен в таблице 3.

Таблица 3

№ п/п	Разделы дисциплины	Темы практических занятий (ПЗ)*
		Характеристики и представления случайных процессов.
		Описание сложных систем в пространстве состояний.
		Использование разложения Вольтерра в задачах идентификации.
		Многомерное преобразование Лапласа и задачи идентификации.
		Виды параметрических оценок и организация процесса оценивания.

5.2. Курсовой проект не предусмотрен.

5.3. Примерный перечень тем самостоятельной работы:

§ Исследование возможностей пакета по идентификации Identification ToolBox MatLab Simulink.

§ Идентификация процессов и систем с помощью нейронных сетей.

5.4. Лабораторный практикум

Лабораторные работы проводятся с целью приобретения практических навыков по исследованию алгоритмов идентификации и принципов самонастройки по результатам идентификации. Перечень лабораторных работ приведен в таблице 4.

Таблица 4

№ п/п	№ раздела дисциплины	Наименование лабораторных работ
	2,3	Динамические модели в задачах идентификации
	2,3	Детерминированный идентификатор
	2,3	Идентификация передаточной функции с помощью МНК
	2,3	Идентификация передаточной функции с помощью РМНК
		Идентификация модели в пространстве состояний МНК.
	6, 7	Принципы сбора и обработки информации в цифровой адаптивной электромеханической системе
		Принципы адаптации электромеханической системы на основе МНК – идентификатора*
		Принципы адаптации электромеханической системы на основе РМНК – идентификатора*

* Только для специальности 2101(О)

6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература

а) Основная литература

1. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984. 320с.

2. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. 686 с.

3. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ./Под ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука. 1991. 432 с.

4. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука. 1991. 384 с.

5. Эйкхофф П., Ванечек А., Савараги А. и др. Современные методы идентификации систем: Пер. с англ./Под ред. П. Эйкхоффа.-М.: Мир., 1983. 400 с.

6. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1976. 304 с.

7. Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.

8. Чураков Е.П. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 256 с.

9. Понырко С.А., Попов О.С., Ястребов В.С. Адаптивные системы для исследования океана.-СПб.: Судостроение, 1993.- 224 с.

10. Спиди К. и др. Теория управления. Идентификация и оптимальное управление/Пер. с англ. М.: Мир, 1973. 248 с.

11. Острем К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. 480 с.

12. Изерман Р. Цифровые системы управления: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. 541 с.

13. Ядыкин И.Б., Шумский В.М., Овсепян Ф.А. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами. М.: Энергоатомиздат, 1985. 240 с.

б) Дополнительная литература

1. Теория автоматического управления: Учеб. для вузов в 2-х ч./Под ред. А.А. Воронова. М.: Высш. шк., 1986.

2. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. М.: Наука. 1987. 712 с.

3. Андрющенко В.А., Теория систем автоматического управления: Учеб. пособие. Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1990. 256 с.

4. Гусев С.А. Параметрическая идентификация динамических объектов/Под ред. проф. О.С. Попова. Методические указания к выполнению лабораторных работ. СПб, ГААП, 1997. 24 с.

5. Борцов Ю.А., Поляхов Н.Д., Путов В.В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. Л.: Энергоатомиздат, 1984. 216 с.

6. Бессонов А.А. и др. Методы и средства идентификации динамических объектов. Л.: Энергоатомиздат, 1989. 280 с.

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

8. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1967. 576 с.

9. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры. М.: Физматгиз, 1960. 656 с.

10. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М.: Наука, 1987. 600 с.

11. Беклемишев Д.В. Дополнительные главы линейной алгебры. М.: Наука, 1983. 336 с.

12. Шамриков Б.М. Основы теории цифровых систем управления: Учебник для высших технических учебных заведений. М.: Машиностроение, 1985. 296 с.

13. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления/Пер. с англ. Под. ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука, 1985. 296 с.

6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины

Пакеты MathCad и MatLAB.

6.3. Обеспеченность дисциплины учебной литературой

Таблица 4

	Учебный год
2004/	2005/	2006/	2007/	2008/
Общее число студентов, изучающих дисциплину
Процент обеспеченности дисциплины учебной литературой
Данные внес ответственный за дисциплину (Ф.И.О., роспись, дата)	(Гусев С.А.)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Компьютерный класс, оснащенный компьютерами не ниже Pentium 300 МГц с ОС Windows 95 и выше или Windows NT.

Программа составлена на 13 листах