Отчет по научно-исследовательской работе Математические модели адаптивных систем

Введение

1. Модели переменных, как стационарные случайные процессы

1.1. Основные понятия

1.2. Корреляционные функции переменных состояния

2. Нормированная корреляционные функции сигналов

3. Определение спектров сигналов с помощью корреляционных функций

4. Эргодической и гауссовские случайные процессы, как модели переменных состояния

5. Производные случайных процессов

6. Математические модели основных адаптационных систем

Список литературы

В последние годы в значительной степени увеличился интерес к адаптивным принципам управления различными системами. Необходимость изучения и разработки подобных принципов в настоящее время ощущается во многих сферах приложения идей и методов кибернетики. Особенно интенсивно принципы адаптации разрабатываются для применения в системах автоматического управления различными объектами с заранее неизвестными и изменяющимися с течением времени характеристиками [13].

Разработка адаптивных систем автоматического управления привлекала исследователей задолго до создания предпосылок для их широкого внедрения. Различные структуры и алгоритмы Самонастраивающиеся системы (СНС) предлагались в общих чертах без конкретизации принципов действия отдельных блоков. При классификации СНС в разной литературе приоритет отдавался разным критериям, что привело к их существенному несовпадению.

Адаптивные системы характеризуются возможностью оценивать не наблюдаемые переменные процессы, прогнозировать состояние процесса, при имеющихся или выбираемых управляющих и автоматически синтезировать оптимальность стратегии управления.

Все эти задачи решаются с применением математических моделей процесса. Поэтому создание такой модели в современной теории управления играет первоочередную роль. Под математической моделью в данном исследовании мы будем понимать оператор связи между функциями входных и выходных сигналов процесса.

1. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления / Под ред. Н. Д. Егупова. - М. Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. - 748 с.

2. Асфаль Р. Роботы и автоматизация производства / Пер. с англ. М. Ю. Евстегнеева и др. M: Машиностроение, 1989. - 448 с.

3. Боголюбов А. Н., Никитин Д. А. Популярно о робототехнике / Отв. ред. В. Д. Новиков. Киев: Наук, думка, 1989. - 200 с.

4. Быков Р. Е., Гуревич С. Б. Анализ и обработка цветных и объемных изображений. - М.: Радио и связь, 1984. - 248 с.

5. Галай В. Н., Зеленский К. Х., Сильвестров А. М. Теория оптимального управления технологическими процессами. Полтава, ПНТУ им. Ю. Кондитюка, 2009, - 200 с.

6. Гибкие производственные системы, промышленные роботы, робототехнические комплексы: В 14 кн. Кн. 5. В. П. Царенко. Промышленные роботы: Практ. пособие / Под ред. Б. И. Черпакова. - М.: Высш. шк., 1990. - 94 с.

7. Дистанционно управляемые роботы и манипуляторы / B. C. Кулешов, Н. А. Лакота, В. В. Андрюнин и др.; Под общ. ред. Е. П. Попова. М.: Машиностроение, 1986. - 328 с.

8. Жаботинский Ю. Д., Исаев Ю. В. Адаптивные промышленные роботы и их применение в микроэлектронике. - М.: Радио и связь, 1985. - 104 с.

9. Келли Р. Б., Мартниш Э. А., Берк Дж. Р., Дессимос Ж.-Д. Три алгоритма технического зрения для задачи взятия деталей из бункеров / Пер. с англ. ТИИЭР. - 1983. - Т. 71. - № 7. - С. 23-44.

10. Мошкин В. И., Петров А. А., Титов В. С., Якушенков Ю. Г. Техническое зрение роботов. – М.: Машиностроение, 1990. – 272 с.

11. Пугачев В. С., Казаков И. Э., Евлапов Л. Г. Основы статистической теории автоматических систем. - М.: Машиностроение, 1974 - 560 с.

12. Р. Р. Назирова. техническое зрение в системах управления мобильными объектами-2010. - 16-18 марта 2010. - 5 с.

13. Сейдж Э. П., Уайт Ч. С. Оптимальное управление системами. - М.: Радио и связь, 1982. - 392 с.