Проектирование адаптивных регуляторов позволяет решать задачу управления объектом с нестационарными параметрами. Однако если параметры объекта изменяются не слишком сильно или если известен лишь некоторый интервал их изменения, может оказаться, что адаптивный регулятор не требуется, поскольку задача может быть решена с помощью робастного регулятора. Робастный регулятор позволяет обеспечить приемлемое качество управления даже в том случае, если параметры математической модели объекта изменяются в некотором наперед заданном интервале. Известен способ проектирования таких регуляторов методом численной оптимизации ансамбля регуляторов, используемых в ансамбле систем, в которых модели объектов различны, а модели регуляторов идентичны. При этом в ансамбле используются модели объектов с крайними значениями параметров. Недостаток этого метода состоит в слишком большом числе систем, которые требуется одновременно моделировать и оптимизировать, если изменяемых параметров несколько. Кроме того, наихудшее сочетание параметров модели может быть не граничным, а серединным, в этом случае данный метод не применим. В данной статье авторы предлагают и анализируют на численном примере альтернативный метод проектирования робастного регулятора. Суть данного метода заключается в численной оптимизации регулятора для модели с наихудшим сочетанием значений всех изменяемых параметров. Поиск наихудшего сочетания параметров осуществляется также с помощью метода численной оптимизации. При этом отыскивается такое сочетание параметров модели, при котором наилучшее соотношение коэффициентов регулятора дает наихудший результат работы системы. Задача решается в несколько циклов оптимизации с чередованием целевых функций. Целевая функция представляет собой некоторую интегральную оценку ошибки управления в системе, ее вид определяется решаемой задачей. Полезность предложенного метода проиллюстрирована численно на примере динамического объекта третьего порядка с последовательно включенным звеном запаздывания.

Сети связи в космических системах, предполагающих использование группировок спутников, являются DTNсетями (Delay and Disruption Tolerant Networks). Установление каналов связей в космических сетях связи обладает определенной спецификой: каналы связи могут планироваться. В связи с этим в качестве наиболее перспективного решения задачи маршрутизации данных рассматривается CGR-подход (Contact Graph Routing). В основе этого подхода с учетом указанной специфики лежит расчет плана контактов. На основе этого плана в узлах сети рассчитываются графы контактов, которые используются для поиска кратчайших маршрутов передачи данных.

В данной статье в качестве модификации данного подхода предлагаются два взаимосвязанных решения: поиск маршрутов на основе плана контактов, т. е. без расчета и использования графа контактов, и адаптивный метод поиска необходимой для маршрутизации совокупности кратчайших маршрутов. Суть первого решения состоит в следующем. В стандартном варианте CGR-подхода вершины графа соответствуют планируемым контактам между узлами сети, а ребра — процессам хранения данных в узлах сети. В отличие от этого в предлагаемом варианте вершины графа соответствуют узлам сети, а ребра графа и вес ребер графа определяются динамически, в процессе поиска кратчайших маршрутов. В основе второго решения вводится понятие фронта планирования, под которым понимается список контактов. Искомые маршруты разбиваются на определенное число пулов. В каждом пуле объединяются маршруты, в которых используется определенный контакт из фронта планирования. Фронт планирования обновляется в двух случаях. В случае изменения топологии сети происходит замещение использованных или не установленных контактов последующими контактами с теми же самыми узлами сети, ближайшими по времени. В случае роста трафика сообщений выполняется определенное расширение фронта планирования и используются дополнительные пулы маршрутов. В заключении статьи приводится описание и обоснование ожидаемых преимуществ предложенного подхода.

Предложены общие принципы автоматизированного контроля авиадвигателей и функционально связанных с ними систем в условиях их стендовых испытаний. Данные принципы условно сводятся к шести последовательно реализуемым процедурам или этапам.

В соответствии с этими принципами контроль параметров авиадвигателей осуществляется автоматизированной системой контроля (АСК), выполненной на базе вычислительного комплекса, который реализует алгоритмы, построенные на основе булевой алгебры и алгебры событий и состояний. Данные алгоритмы позволяют процедуры контроля проводить в динамическом режиме в соответствии с графиком опробования авиадвигателя. При таком контроле в процессе испытания авиадвигателя соблюдается заданная очередность режимов работы без фиксации их по времени и с возможностью пропуска или повторения отдельных режимов. Контроль параметров на каждом очередном режиме работы авиадвигателя осуществляется лишь после того, как будут проконтролированы все параметры на предыдущем режиме, и основной определяющий параметр достигнет определенного для данного режима значения.

В период протекания переходных процессов контроль параметров проводится лишь в точках экстремумов значений основного определяющего параметра с фиксацией времени протекания переходных процессов и определением того, "в допуске" или "не в допуске" находится проверяемый параметр и зафиксированный временной интервал.

При поступлении от объекта контроля сигналов, время появления которых точно не известно, а известен лишь интервал времени, в течение которого они могут появиться, прекращается любой из режимов работы АСК, проводится допусковый контроль предусмотренных программой параметров и восстанавливается прерванный ранее режим. Одновременно с проведением допускового контроля параметров фиксируется время прихода указанных выше сигналов. Группа аварийных параметров контролируется непрерывно в течение всего периода проведения стендовых испытаний.

Рассматриваются вопросы, связанные с возможностью и ограничениями технологического создания искусственных систем, наделенных сознанием и действующим субъектом, существующим в мире искусственной субъективной реальности. Показаны проблемы создания искусственной личности в заданных параметрах. Основным препятствием к созданию разумных систем является отсутствие прогресса в нашем понимании природы и механизмов работы головного мозга в процессе порождения психического образа и организации целенаправленной деятельности. Перенос данных психологии в инженерную сферу малоэффективен в силу различия понятийных и инструментальных областей данных дисциплин. Представлены подходы синтетической психологии и педагогики, призванные обеспечить решение проблемы создания искусственной субъективной реальности и техногенной модификации человека.

Статья посвящена анализу актуальных задач автоматизации управления установками электроцентробежных насосов (УЭЦН) нефтедобывающих скважин и современные подходы к их решению. Показано, что решение задачи управления УЭЦН требует создания сложных многоуровневых систем (АСУ УЭЦН). Рассмотрен двухуровневый подход к построению АСУ УЭЦН, включающей в себя планирующий и оперативный уровни управления, где планирующий уровень вырабатывает требования к параметрам режима работы УЭЦН, обеспечивающим оптимальные показатели добычи нефти, а оперативный уровень обеспечивает их реализацию. Приведены подходы к построению структуры и алгоритмического обеспечения указанных уровней управления. Рассмотрен подход к реализации планирующего уровня управления на базе кустового информационно-вычислительного центра, взаимодействующего с отдельными группами скважин месторождения, а также с информационно-вычислительным центром месторождения, реализующим координирующее управление месторождением в целом. Рассмотрен подход к построению оперативного уровня управления на основе формирования таких подсистем, как подсистема вывода на режим работы, обеспечивающая переход УЭЦН на оптимальный режим; подсистема регулирующего управления, обеспечивающая поддержание параметров режима работы в условиях возмущающих воздействий; подсистема аварийного управления, предотвращающая возникновение отказов. Рассмотрены подходы к построению алгоритмического обеспечения для решения задач указанных подсистем.

Разработана имитационная модель стабилизации скорости резания для токарных станков с числовым программным управлением. Режим стабилизации скорости резания позволяет решать ряд технологических задач, к числу которых относится повышение производительности обработки и качества поверхности детали, увеличение стойкости режущего инструмента. Доступ к функциям базового программного обеспечения систем ЧПУ ограничен. С учетом этого в данной работе рассматриваются функциональные и алгоритмические особенности систем стабилизации силовых параметров как основа дальнейшей разработки интеллектуального алгоритмического и программного обеспечения. Существующие рекомендации, определяющие режим резания, основаны на эмпирических зависимостях, использование которых для непосредственного применения в алгоритмах автоматического управления затруднено, так как данные зависимости определяют прогнозируемые, а не текущие параметры. В качестве базовой структуры процесса формообразования детали принята нестационарная модель, основные параметры которой определены трехмерной кинематикой универсального станка. Обобщенный подход к системам силовых параметров и синтез регуляторов основных контуров позволили выявить наиболее простой вариант структур, основанный на использовании регуляторов с параметрической обратной связью. Функциональная модель содержит основные компоненты системы ЧПУ: интерполятор, сервоприводы подач и главного движения, а также дополнительные модули цикла и анализа. Рассмотрены высокоскоростная обработка торцевых поверхностей и условия реализации цикловых задач управления. Приведены результаты моделирования, подтверждающие работоспособность функциональных алгоритмов и возможность их использования в интеллектуальных системах ЧПУ.

Рассмотрен процесс настройки радиоотражающего сетеполотна крупногабаритного трансформируемого рефлектора космического базирования. Рефлектор состоит из фронтальной сети, которая натянута на силовой каркас, вант, с помощью которых происходит оттяжка фронтальной сети к тыльной сети для задания необходимой формы отражающей поверхности. Решена задача настройки и определения формы радиоотражающего сетеполотна как в одной плоскости, так и в трех плоскостях. В общем виде задача настройки формы радиоотражающего сетеполотна решается за счет воздействия на конструкцию актюаторов — исполнительного устройства системы управления. Для корректного функционирования рефлектора на орбите требуется возможность управления формой отражающей поверхности путем натяжения фронтальной сети. Для образования и поддержания формы рефлектора фронтальная и тыловые сети соединены вантовыми подкреплениями (оттяжками). Ванты соединяют противолежащие узлы сетей. Вантовая система является основой для построения системы поднастройки. Миниатюрные мехатронные модули могут быть расположены на каждой из подстраиваемых вант. Для регулировки формы в одной плоскости применена методика гибких нитей. Показана возможность изменения поверхности одновременным воздействием одного или нескольких актюаторов. Для настройки формы в пространстве применен метод мембраны, описываемый уравнением Лапласа. В качестве актюаторов для задания формы рассмотрены пьезопривод, двигатель постоянного тока и сервомотор. За математическую модель пьезоактюатора принята модель А. А. Никольского. Система решается с учетом жесткого закрепления ответной части рефлектора. Проведено сравнение применения ПИД регулятора и оптимального регулятора. Из принципа максимума выявлена структура оптимального управления. Возникающая двухточечная краевая задача решается методами наискорейшего спуска и Ньютона. Показано, что применение оптимального управления позволяет сократить время переходного процесса. Аналогичная задача была решена для двигателя постоянного тока и сервомотора. Для всех актюаторов показано преимущество использования методов оптимального управления. Предложено решение задачи с помощью алгоритма с коррекцией параметров структуры управления.

Часть I опубликована в журнале "Мехатроника, автоматизация, управление", 2020, Т. 21, № 1.