Разработка и исследование интеллектуальных систем управления многодвигательным электроприводом промышленных машин тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Белов Александр Михайлович

• Белов Александр Михайлович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Белов Александр Михайлович

ВВЕДЕНИЕ

Глава1. Анализ современного состояния систем управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

1.1 Анализ систем управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

1.2 Требования к системам управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

1.3 Математическое описание применяемых электродвигателей в многодвигательных электроприводах промышленных машин

1.4 Механическая подсистема многодвигательных электроприводов промышленных машин

1.5 Взаимосвязанные электромагнитные подсистемы многодвигательных электроприводов промышленных машин

1.6 Алгоритм синтеза нелинейной системы управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

1.7 Выводы по первой главе

Глава 2. Применение нейронных сетей в системах управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

2.1 Основные архитектуры рекуррентных нейронных сетей

2.2 Проблема выбора числа нейронных слоев и нейронов

в нейронных сетях

2.3 Алгоритм синтеза нейронного регулятора

2.4 Выбор алгоритма обучения нейронной сети

2.5 Синтез ПИД регулятора с нейронной сетью

2.6 Методика синтеза дискретного предиктивного управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

2.7 Методика идентификации параметров систем управления мно-

годвигательными электроприводами промышленных машин с применением нейронной сети

2.8 Выводы по второй главе

Глава 3. Разработка комплекса моделей интеллектуальных

систем управления многодвигательными электроприводами про-

мышленных машин

3.1 Разработка и исследование системы управления электроприводами прокатного стана с нейронными регуляторами

3.2 Разработка и исследование системы управления электроприводами сушильной секцией бумагоделательной машины с нейронными регуляторами и наблюдателями

3.3 Разработка и исследование системы управления электроприводами оптико-механического комплекса с нейронными регуляторами

и наблюдателями

3.4 Выводы по третьей главе

Глава 4. Проведение испытаний на экспериментальном стенде

4.1 Описание экспериментального стенда

4.2 Идентификация параметров математической модели асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором

4.3. Проведение эксперимента по компенсации упругих колебаний

в двухмассовой системе электропривода с длинными валами

4.4 Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Список сокращений и условных обозначений

АВН - активный выпрямитель напряжения;

АД - асинхронный двигатель;

АИН - автономный инвертор напряжения;

АСУ ЭП - автоматизированной системы управления электроприводами; БДМ - бумагоделательная машина;

БДПМ - бесколлекторный двигатель с постоянными магнитами;

ВЭМП - взаимосвязанной электромеханической подсистемы;

ГАВ - групповой активный выпрямитель;

ГДВ - групповой диодный выпрямитель;

ГУВ - групповой управляемый выпрямитель;

ДП - датчик положения ротора;

ИН - инвертор напряжения;

КД - коммутирующий дроссель;

КПД - коэффициент полезного действия;

М - электродвигатель;

ММП - многомассовых механических подсистем;

НПС - непрерывный прокатный стан;

НР - нейронный регулятор;

НС - нейронная сеть;

ОМК - оптико-механический комплекс;

ОУ - объект управления;

ПК - программируемый контроллер;

ПМ - промышленная машина;

ППл - поворотная платформа;

ПР - промышленный робот;

ПрВ - прокатный валок, установленный в станине клети; ПЧ - преобразователь частоты, Р - редуктор;

РНС - рекуррентная нейронная сеть;

РФК - расширенный фильтр Калмана;

СДПМ - синхронный двигатель с постоянными магнитами;

СКО - средняя квадратичная ошибка;

СП - солнечная панель;

СУ - система управления;

СФ - сетевой фильтр;

ТМ - тормозной модуль;

ТПер - технологические переменные;

УПМ - управления с прогнозирующими моделями;

УШп - универсальный шпиндель;

ФК - фильтр Калмана;

ШИМ - широтно-импульсная модуляция;

ШрК - шестеренная клеть;

ЭДС - Электродвижущая сила;

ЭПС - электроприводные системы.

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование интеллектуальных систем управления многодвигательным электроприводом промышленных машин»

Актуальность темы исследования

Промышленные машины: металлорежущие станки, роботы, манипуляторы, системы мониторинга (оптико-механические комплексы), бумагоделательные машины (БДМ), станы непрерывной прокатки металла и т.д. имеют многодвигательные электроприводы. Как правило, они содержат многомассовые подсистемы с разветвленными упругими связями, образованными элементами электродвигателей, редукторов, обрабатываемым материалом.

В таких промышленных машинах все электроприводы взаимосвязаны посредством механических подсистем и обрабатываемым материалом (например, металлом в прокатном стане, бумажным полотном в бумагоделательной машине). Для эффективного построения СУ электроприводами в перечисленном технологическом оборудовании производят декомпозицию. Это возможно, если внутри взаимосвязанной системы создать сепаратные системы управления.

Современные технологии обработки того или иного материала требуют от систем управления электроприводами обеспечение высоких точностей по положению и скорости.

В настоящее время в ПМ применяются: 1. различные электродвигатели, в том числе и многополюсные линейные и вращательные; 2. электронные преобразователи; 3. мехатронные модули; 4. высокодинамичные ЭПС; широкая номенклатура датчиков. Для различных технологий могут применяться системы управления электроприводами, осуществляющие многоосевые движения, например в металлорежущих станках. Для того чтобы обеспечить высокие динамические возможности электроприводов при достижении заданных показателей эффективности, разработчики стремятся максимально упростить кинематические передачи.

В СУ МЭ ПМ существуют различные нелинейности (упругости, люфты и зазоры в механических передачах, статические и вязкие трения, динамические удары), на них воздействуют различные природные явления (ветровые нагруз-

ки, рельеф местности, воздушная и водная среды).

Многодвигательные электроприводы промышленных машин работают в широком диапазоне режимов (от S1 до S8), что приводит к неравномерному нагреву, приводящему к изменению параметров в электродвигателях, преобразователях энергии (преобразователях частоты, тиристорных преобразователях и др.), измерительной системе.

При проектировании взаимосвязанных систем электроприводов с позиции достижения заданных или требуемых динамических точностей ОУ необходимо рассматривать его не как заданный, а как изменяемый совместно с регуляторами. В связи с этим и коэффициенты инерции, и параметры упругих механических связей объекта являются в процессе синтеза варьируемыми параметрами.

Анализ СУ МЭ ПМ показал, что в них существуют сигнальная, параметрическая, а в ряде случаев и структурная неопределенности.

Степень разработанности темы

Учеными РФ и зарубежных стран проводились исследования по методам и алгоритмам управления многодвигательными электроприводами промышленных машин, в частности, отражены результаты исследований в научных трудах ученых РФ: Анучина А. С., Браславского И. Я., Борцова Ю. А., Виноградова А. Б., Глазунов В.Ф., Дружинина Н. Н., Ильинского Н. Ф., Карандаева

A. С., Ключева В. И., Козярука А. Е., Ковчина С. А., Онищенко Г. Б., Осипова О. И., Постникова Ю. В, Соколовского Г. Г., Томасова В.С., Соколова М. М., Туркина Д. Н., Демидовой Г.Л., Усольцева А. А., Храмшина В. Р.; зарубежных ученых - Аун Самер, Ву Куок Хай, Gawronski W., Erhan Poyrazoglu, Blaschke,

B.K. Bose, J. Holts, W. Leonard, M. Venturini, W. Kollar, Crowder R. M., Holtz J., Jones I. P., Klute G., Czerniecki J. и др.

Анализ работ отечественных и зарубежных ученых позволил сделать вывод о том, что они при разработке СУ многодвигательных электроприводов ПМ применяют в основном: классические методы управления (подчиненное, модальное, адаптивное, робастное и др.); различные по структуре и назначению

наблюдатели; теорию чувствительности с методами исследования зависимости свойств систем управления от изменения параметров технических объектов; теорию инвариантности. Исследования в основном сосредоточены на решении частных задач управления многодвигательными электроприводами промышленных машин.

Сложность синтеза СУ электроприводами таких объектов заключается в том, что все они не линейны, в них присутствуют: упругие деформации, люфты и зазоры в механических передачах, статические (сухие) и вязкие трения, динамические удары, переменный момент инерции, транспортное запаздывание. В них также действуют случайные возмущающие воздействия как внутренние (например, помехи в измерительных каналах управления, формировании ши-ротно-импульсной модуляции (ШИМ) («Мертвое время») для управления силовыми ключами в инверторах напряжения преобразователей частоты, изменение условий проката (температура нагретого металла) и др.), так и внешние возмущающие воздействия (например, природные воздействия (ветровые нагрузки)).

Поэтому в настоящее время отечественными и зарубежными учеными для управления многодвигательными электроприводами применяется теория нейроуправления, которая позволяет эффективно синтезировать нелинейные системы управления электроприводами с возможностью компенсации возмущений, связанных с нелинейностями, действующими в механической подсистеме, и внешних возмущающих случайных воздействий. Данная теория также позволяет проводить достаточно глубокий анализ статических и динамических характеристик, отслеживать появление ошибок и нежелательных режимов работы.

Для компенсации (минимизации) нелинейностей и внешних возмущений в СУ разрабатываются и внедряются методы с применением искусственного интеллекта, генетических алгоритмов и нечеткой логики, различных видов фильтров Калмана, нейронных сетей (нейронных регуляторов).

Целью диссертационной работы является разработка алгоритмов управления многодвигательными электроприводами промышленных машин с

использованием классической теории управления, теории нейронных сетей и нейроуправления, приводящей к высоким энергетическим и динамическим возможностям электроприводов с учетом компенсации различных возмущающих воздействий, нелинейностей и взаимосвязи выходных переменных в ПМ.

Задачи исследования. Для реализации поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ систем управления МЭ промышленных машин.

2. Сформировать требования к системам управления МЭ промышленных машин.

3. Провести анализ механических подсистем МЭ промышленных машин.

4. Разработать алгоритм синтеза нелинейной СУ МЭ промышленных машин.

5. Разработать алгоритм синтеза нейронного регулятора.

6. Разработать комплекс нейронных регуляторов и наблюдателей для многодвигательных электроприводов промышленных машин.

7. Разработать комплекс математических моделей МЭ промышленных машин, таких, как: бумагоделательная машина, сортовой прокатный стан, оптико-механический комплекс, промышленный робот, с применением нейроуправ-ления, позволяющего компенсировать как внутренние, так и внешние возмущающие воздействий и учитывающего взаимосвязь

9. Провести исследования разработанных наблюдателей на основе НС на испытательном стенде.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы современной теории автоматического управления, дискретного управления, нейронных сетей, адаптивного управления, фильтров Калмана. В качестве инструмента для проведения исследования на моделях используется программная среда МайаЬ^тиНпк. Для подтверждения теоретических положений, выносимых на защиту был разработан экспериментальный стенд.

Научная новизна работы:

1. Разработан алгоритм синтеза нелинейной СУ МЭ промышленной машины, отличающийся тем, что в алгоритм введены новые элементы управления - нейронные регуляторы, наблюдатели на основе рекуррентных нейронных сетей, синтезированных по соответствующим функционалам качества, которые позволяют восстанавливать не измеряемые параметры в СУ или информационные сигналы с искажением, позволяющие улучшить динамические характеристики объекта управления.

2. Разработан алгоритм синтеза нейронного регулятора, отличающийся тем, что позволяет получить его архитектуру, с учетом характеристик объекта управления, нелинейностей параметров электрических машин, компенсацией внутренних и внешних возмущающих воздействий.

3. Разработана методика дискретного предиктивного управления МЭ промышленных машин, отличающаяся тем, что позволяет компенсировать нелинейности параметров электродвигателей, упругие колебания, транспортные запаздывания, и учитывающая нелинейности и шумы в измерительном канале.

4. Разработана методика идентификации параметров СУ МЭ ПМ, отличающаяся тем, что основывается на применении рекуррентных нейронных сетей, учитывающих их флуктуирующие составляющие.

5. Разработан комплекс математических моделей МЭ промышленных машин, таких, как: бумагоделательная машина, сортовой прокатный стан, оптико-механический комплекс, отличающийся тем, что в СУ МЭ применяются нейронные сети, компенсирующие как внутренние, так и внешние возмущающие воздействия, учитывающие технологические переменные процесса и их взаимосвязь.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Алгоритм синтеза нелинейной системы управления МЭ ПМ.

2. Алгоритм синтеза нейронного регулятора.

3. Методика синтеза системы дискретного предиктивного управления МЭ

ПМ.

4. Методика идентификации параметров СУ МЭ ПМ с применением рекуррентной нейронной сети.

5. Комплекс математических моделей СУ МЭ ПМ, таких, как: сушильная секция БДМ, смежных клетей прокатного стана, оптико-механический комплекс.

Практическая ценность диссертационной работы:

1. Алгоритм синтеза нелинейной системы управления МЭ ПМ позволяет улучшить качество работы систем электропривода с учетом нелинейностей параметров электрических машин, внутренних и внешних возмущений, а также возмущений возникающих от других устройств МЭ и от внешних систем.

2. Наблюдатель состояния с помощью нейронных сетей может быть применен в СУ МЭ ПМ при наличии внутренних и внешних нелинейных возмущений.

3. Результаты исследований могут быть применены специалистами при разработке СУ МЭ ПМ с целью повышения качества выпускаемой продукции и снижения энергопотребления.

4. Результаты работы позволят разработчикам повысить качество разработки СУ МЭ ПМ, а также снизить трудозатраты при проектировании.

Реализация и внедрение результатов работы: Исследования, описанные в диссертации, выполнены на кафедре РАПС (Робототехники и автоматизации производственных систем) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и являются продолжением ряда исследований применения современных методов управления в СУ МЭ ПМ, с целью улучшения их динамических характеристик. Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедры РАПС.

Апробация результатов. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на IEEE 2nd International Conference on Control in Technical Systems, CTS 2017, International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2018,2019, 2020, 2022, 2023, 2024 (международных конференциях по мягким вычислениям и измерениям в СПбГЭТУ «ЛЭТИ»); Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic

Engineering, ElCon (IEEE международных конференциях молодых исследователей в области электротехники и электроники в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (2022, 2023, 2024, 2025), международном симпозиуме «Надежность и качество» Пенза: ПГУ, 2024, научно-методической конференции «Инновационные технологии в области электропривода и электрооборудования» 7 декабря 2024 г. ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова, на семинаре онлайн-конференции «Энергоэффективность» 13.11.2024 г. СПб.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 29 работ, включая: 4 статьи в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК; 2 статьи в российских журналах, входящих в Russian Science; 5 свидетельств на программы для ЭВМ РФ; 15 статей в материалах международных конференций IEEE, индексируемых SCOPUS, 3 статьи в трудах международных и всероссийских конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации 168 с, в том числе 115 с, основного текста, 77 рисунков, 18 таблиц, 5 приложений и список литературы из 133 наименований на 13 страницах.

Во введении обоснованы актуальность и степень разработанности темы, определены цель и задачи исследования, научная новизна. Сформулированы основные результаты исследований, выносимые на защиту. Обоснована достоверность результатов и приведена структура диссертационной работы.

В первой главе Проведен анализ систем управления МЭ ПМ. Сформулированы требования к системам управления МЭ ПМ. Приведено математическое описание применяемых электродвигателей в ПМ. Рассмотрены механические подсистемы различных МЭ ПМ.

Во второй главе рассмотрены виды нейронных сетей. Проведен анализ проблем выбора числа нейронных слоев и нейронов в НС. Разработан алгоритм синтеза НР. Рассмотрены алгоритмы обучения НС. Произведен синтез ПИД регулятора с НС. Разработаны методики: синтеза дискретного предиктивного управления МЭ ПМ и идентификации параметров СУ МЭ ПМ с применением НС.

В третьей главе приведены примеры применения НР и наблюдателей на основе НС в СУ МЭ ПМ: смежных клетей прокатного стана, сушильной секции БДМ, ОМК.

В четвертой главе для проверки теоретических результатов диссертационной работы в лаборатории «Электропривода» на кафедре РАПС Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» совместно с ООО "ТЕХНОКОД" г. Санкт-Петербург был разработан испытательный стенд.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы.

Глава1. Анализ современного состояния систем управления

многодвигательными электроприводами промышленных машин

1.1 Анализ систем управления многодвигательными электроприводами промышленных машин

В МЭ ПМ электроприводы взаимосвязаны посредством механических подсистем и обрабатываемым материалом (например, металлом в прокатном стане, бумажным полотном в бумагоделательной машине). Для эффективного построения СУ электроприводами в выше перечисленном технологическом оборудовании производят декомпозицию. Это возможно, если внутри взаимосвязанной системы создать замкнутые сепаратные системы управления.

Современные технологии обработки того или иного материала требуют от СУ электроприводами высокие точности по положению и скорости.

Анализ работ в области электропривода позволяет выделить следующие направления разработки и модернизации СУ МЭ ПМ с целью энергосбережения и достижения ими требуемых динамических характеристик [41, 43]:

1) замена нерегулируемых электроприводов на регулируемые;

2) применение блочно-модульных подходов к построению СУ электроприводами и программного обеспечения;

3) новая идеология проектирования СУ электроприводами с применением искусственного интеллекта. Для обеспечения высоких динамических показателей СУ электроприводами, в отдельных ПМ, (например, ПР, системах мониторинга, крупных радиотелескопах) движения исполнительных механизмов должны происходить с текущими ошибками по положению, не превышающими единиц угловых секунд для угловых перемещений и единиц микрон для линейных перемещений.

4) Развитие методов подчиненного управления;

5) совершенствование Scada систем;

6) унификация технических и программных средств электроприводной

техники;

7) по возможности применение "коротких" механических передач и без-редукторных электроприводов. Это позволяет повысить полосу частот пропускания до 2000 Гц и более.

Для того чтобы обосновать применение НР в СУ МЭ ПМ проведем анализ некоторых из них. Проводя их анализ, выделим особенности технологического процесса, динамические характеристики и др.

При проектировании взаимосвязанных систем электроприводов с позиции достижения заданных или требуемых динамических точностей объекта управления необходимо рассматривать его не как заданный, а как изменяемый совместно с регуляторами. В связи с этим и коэффициенты инерции, и параметры упругих механических связей объекта являются в процессе синтеза варьируемыми параметрами.

Металлообрабатывающие станки. На точность обработки оказывают влияние такие факторы, как вибрации в станке, упругие деформации, режимы резания, износ обрабатывающего инструмента, погрешность установки заготовки и обрабатывающего инструмента, геометрическая точность оборудования и т.д.

Анализ работ отечественных и зарубежных ученых [1-10] показал, что: 1) диапазон регулирования скорости лежит от 100 до 100000; 2) полоса пропускания до 500 Гц. Для управления электроприводами в основном применяют преобразователи частоты, построенные по двум схемам: 1. индивидуальным преобразователем частоты; 2) групповым выпрямителем и индивидуальным инвертором. В металлообрабатывающих станках в основном применяются электродвигатели: асинхронные с коротко замкнутым ротором и вентильно-индукторные.

Наиболее распространенными в настоящее время являются системы векторного управления электроприводами с датчиками обратных связей и без них, системы прямого управления моментом и СУ с использованием НР [1, 5 - 10 ].

Промышленный робот (манипулятор). Основными задачами при проектировании СУ электроприводами ПР является обеспечение: стабильности пе-

ремещения его звеньев; парирования как внутренних, так и внешних помех; минимальной ошибки по положению исполнительного органа [ 11]. Как правило, для управления электроприводами ПР применяют классические методы управления с регуляторами: ПД, ПИ или ПИД. Кроме этого применяются адаптивные и робастные методы управления. Но, когда робот работает с различными полезными нагрузками и имеет неопределенность в динамических моделях структур управления, применение классических методов управления имеет ограничение.

Методы управления электроприводами ПР подробно изложены в работе [11 - 19].

Система мониторинга. Основной задачей ОМК является стабилизация изображения, что обеспечивается качеством управления электроприводами ОМК. В задачах стабилизации изображения системами управления реализуются стабилизирующие, следящие и программные высокоточные движения механизмов.

В системах мониторинга применяются двух- трех- осные карданные системы и соответственно с учетом этого системы управления : одноканальные, двухканальные или трехканальные. На работу СУ электроприводами ОМК оказывает реакция транспортного средства, на котором она установлена [20, 21].

В таких системах динамическая точность в основном определяется динамическими характеристиками: 1) возмущающими воздействиями; 2) помехами измерений. Динамические характеристики помех измерений представляются в виде сложных детерминированных и стохастических процессов.

Существуют задачи траекторного режима управления электроприводами ОМК. Этот режим реализуется при ограничениях моментов электроприводов на уровне допустимых значений.

Общие принципы построения и расчета СУ электроприводами изложены в [20-25].

Для таких СУ МЭ ПМ характерно:

- высокая степень организации управления электроприводом для получения жестких механических характеристик в разомкнутых системах;

- необходимость полного учета совокупности всех детерминированных и случайных процессов, влияющих на динамическую точность.

- учет упругих свойств электроприводов и механической подсистемы для реализации широких полос пропускания сигналов в системах управления.

С целью компенсации отрицательного влияния временной задержки на точность отслеживания наблюдаемого объекта разрабатывают СУ электроприводами ОМК с соответствующими динамическими характеристиками. Для этого можно использовать НС, генетические алгоритмы, наблюдатели, например, Элмана на основе НС.

В настоящее время в ОМК применяются синхронные электродвигатели с постоянными магнитами [20, 26-29]. В работе [20, 28 - 31] показано, что в ОМК можно применять безредукторные электроприводы.

Бумагоделательные машины. Основными параметрами, характеризующими их, являются скорость и ширина вырабатываемой бумаги [32, 33]: 1) ширина бумажного полотна: от 6000 мм до 10000 мм; 2) скорость до 2000 - 2500 м/мин. Суммарная мощность электроприводов машин может достигать 7 - 8 МВт.

В задачи СУ электроприводов БДМ входят: 1) последовательный запуск электроприводов секций; 2) поддержание равномерных нагрузок в электроприводах; 3) поддержание заданного натяжения бумажного полотна бумаги [32, 33].

Динамика электроприводов БДМ описана в [34, 35]. Для управления скоростью и соотношением скоростей сушильных секций управление ими осуществляется по цепи нагрузки и по цепи управления.

В таких машинах из-за особенностей технологии производства бумаги возникают транспортные запаздывания в выработке управляющих воздействий. Транспортные запаздывания возникают в сушильной части и в транспортных механизмах машины.

Компенсация транспортных запаздываний достигается путем введения в алгоритмы управления эталонных моделей процесса запаздывания [36 - 39].

Динамические характеристики СУ МЭ ПМ зависят от переменных воздействий: температуры сушки бумажного полотна, его влажности, возможных отклонений параметров питающего напряжения и др. В этом случае следует применять НР.

Системы управления ТПер на современных БДМ выполняются в виде комбинированных систем. Структурная схема такой СУ ТПер показана на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 - Структурная схема комбинированной СУ ТПер

В комбинированной СУ ТПер управление выполняется по цепи обратной связи и по возмущению [33, 34]. Коррекция по возмущению должна быть упреждающей.

Непрерывные прокатные станы. Непрерывные прокатные станы характеризуются тем, что металл во время прокатки находится одновременно в нескольких клетях НПС. В работе [40] приводятся следующие характеристики НПС:

- Регулирование скоростью прокатки осуществляется от индивидуальных электроприводов клетей. Это обеспечивает значительное увеличение скорости прокатки и соответственно к производительности НПС.

- Паузы между прокатываемым металлом являются непродолжительными, так в чистовой группе клетей НПС составляют 0,6-0,3 сек.

В настоящее время в НПС применяются электроприводы постоянного и переменного токов [40].

Анализ работ по прокатному производству позволил сделать вывод о том, что их электроприводы являются наиболее энергоемкими (десятки тысяч киловатт).

После рассмотрения перечисленных выше МЭ ПМ позволяет сделать вывод о том, что все рассмотренные машины имеют: нелинейности, сложные механические подсистемы; на них воздействует большой спектр внутренних и внешних помех; широкую номенклатуру, применяемых двигателей; переменную нагрузку. Это дает возможность говорить о том, что в данных МЭ ПМ имеются неопределенности: сигнальная, структурная и параметрическая. Поэтому в СУ МЭ ПМ следует применять нейронные сети, наблюдатели на их основе.

При синтезе ВЭМП управления необходимо учитывать не только помехи измерения координат системы и возмущения по нагрузке, но и параметрические возмущения в электродвигателях, связанные с формированием электромагнитных моментов.

В работах [41, 122] показано, что в МЭ ПМ, динамические процессы можно описывать в векторно-матричной форме

где: гхк матрица эффективных полос пропускания СУ.

= [щ::]:г = \,г= 1Д-К-гхк- матрица модулей передаточных частотных

функций. К = [ С/сэу) ], 1' = 1. г, ] = 1 :к ; N = [Л^Ло.. - ¿-мерный вектор интенсивностей белого шума; А = [А^А^ ...Л^]1- ¿-мерный вектор амплитуд регулярных воздействий; У = [У\У2 -Уг^~ г-мерный вектор средних квадратов

1.2 Требования к системам управления многодвигательными электроприводными промышленных машин

Металлообрабатывающие станки В соответствии с [42] для эффективной работы станка, электроприводы главного движения станков должны обеспечивать три диапазона регулирования (О): низкий (О = 100), средний (100 < О < 1000) и высокий (О > 1000).

В ГОСТ 27803-91 выставляются требования для электроприводов с обратной связью по скорости и с длительным моментом до 70 Нм к полосе частоты пропускания замкнутого контура регулирования скорости. Полоса пропускания должна быть - минимум 100 Гц для электроприводов, выполненных на базе транзисторов [42].

В таблице 1.1 приведены требования к электроприводам станков [43 - 47].

Таблица 1.1- Требования к электроприводам станков

Электропривод подачи Электропривод главного движения

- быстрое время отработки управляющего воздействия при разгоне и торможении - обеспечение высокого вращающего момента - способность выдерживать большие перегрузки в режимах Л'2 и 5 3 - высокая жесткость характеристик - высокие быстродействие и точность позиционирования - высокая точность и плавность регулирования скорости и положения - обеспечение требуемых значений силы резания, момента, скорости резания - широкий диапазон регулирования скорости I) >1000

Требования к СУ электроприводами МСТ определяются также характеристиками режущего инструмента (в том числе и геометрией) и характеристиками конструкции станка.

Промышленные роботы (манипуляторы). При проектировании ПРМ используется ГОСТ 26050-89, в котором определены следующие требования к техническим характеристикам ПРМ:

- максимальная погрешность позиционирования исполнительных устройств ПР должна выбираться из ряда ( ± мм ) : 0,01 ; 0,02; 0,03; 0,05; 0.1;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Белов Александр Михайлович, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Белов А.М. Исследование системы стабилизации мощности и усилия резания токарного станка с использованием нейронных сетей/ Белов М.П., Но-сиров И.С., Белов А.М.// Известия СПБГЭТУ "ЛЭТИ". СПб.: 2019. - Вып. №4, С.77-84.

2. Белов А.М. Синтез нейросетевого регулятора двухмассовой электромеханической системы привода подачи токарного станка/ Белов М.П., Носиров И.С., Белов А.М.// Известия СПБГЭТУ "ЛЭТИ". СПб.: 2018. - Вып. № 8, С. 70-76.

3. Belov, A.M., Belov, M.P. Synthesis of nonlinear control system of a multi-electro-drive industrial unit with a multi-mass mechanical subsystem. Proceedings of the 2025 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElCon 2025

4. Belov, M.P., Belov, A.M. Features of Optimization of Parameters of Electric Drives Control System and Cutting Process of Metalworking Machine Tools Using Neural Networks. Proceedings of the 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElCon 2024, 2024, РР 327-330.

5. Носиров И.С., А. М. Белов. Разработка нейросетевой системы управления для электропривода подачи токарного станка.// ХХI Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM'2018) СПБГЭТУ "ЛЭТИ". С445-448.

6. Ловыгин, А.А. Современный станок с ЧПУ и CAD/CAM система / А.А. Ловыгин, А.В. Васильев, С.Ю. Кривцов. - М.: Эльф ИПР, 2006. - 286 с.

7. Ефремов, В. Д. Металлорежущие станки : учеб. / В. Д. Ефремов, В. А. Горохов, А. Г. Схиртладзе. - Старый Оскол : ТНТ, 2017. - 695 с.

8. Venkata, R.M. Study on computer numerical control (CNC) machines /

R.M. Venkata, M. Srinivasulu, P.N. Mani // International Journal of Advanced

Scientific Research. - 2016. - Vol. 1, Issue 1. - P. 13-17.

9. Ansar Md, A.H. Features and applications of CNC machines and systems /A.H. Ansar Md, M.A. Hussain, S.M. Alamoodi, S. Mahreen, T. Sultana, M.A.R.

Uzair // International Journal of Science, Engineering and Technology Research. -2016. - Vol. 5, Issue 3. - P. 717-726.

10. Kuric, I. Measurement and analysis of cnc machine tool accuracy in different location on work table / I. Kuric, M. Kosinar, M. Cisar // Proceedings in Man u-facturing Systems. - 2012. - Vol. 7, Issue 4. - P. 259-264.

11. BOOK, Wayne J. Recursive Lagrangian dynamics of flexible manipulator arms / W.J. BOOK // The International Journal of Robotics Research, 1984, vol. 3, no. 3, pp. 87-101.

12. Ющенко, А.С. Основы управления манипуляционными роботами / С.Л. Зенкевич, А.С. Ющенко - Москва: МГТУ имени НЭ Бауман, 2004.

13. Gieras, Jacek F. Advancements in electric machines / Jacek F. Gieras -Springer Science & Business Media, 2008.

14. Чан Д. Х. Нелинейное оптимальное управление роботами -манипуляторами в неопределенных условиях / М. П. Белов, Д. Х. Чан, Ч. Х. Фыонг // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2018, Вып. 6, С. 52-59.

15. Bihlmaier Andreas. Robotics for Software Engineers. Manning Publications, 2022. - 240 p.

16. Boboulos Miltiadis A. Automation and Robotics. Bookboon, 2010. - 132 p.

17. Dinwiddie K. Industrial Robotics. Cengage Learning, 2019. - 288 p.

18. Frigeni Fabrizio. Industrial Robotics Control: Mathematical Models, Software Architecture, and Electronics Design. Apress Media, LLC., 2023. - 655 p.

19. Илюхин, Ю. В. Электрические приводы роботов и мехатронных устройств : учебное пособие / Ю. В. Илюхин, А. А. Зеленский ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технологический университет "СТАНКИН". - Москва : МГТУ "Стан-кин", 2020. - 439 с.

20. Г. Л. Демидова. Разработка и исследование регуляторов с нечеткой логикой для следящих электроприводов оптико-механических комплексов. Диссертацияна соискание ученой степени кандидата технических наук, С. -Петерб. нац. исслед. ун-т информац. технологий, механики и оптики, 2016.

21. Аун Самер. Информационно-измерительная система видеослежения за подвижными объектами на основе пространственных дескрипторов: дисс.канд. техн. наук: 05.11.16 / Аун Самер. - Казань, 2012. - 185 с.

22. Алпатов Б.А., Балашов О.Е., Бабаян П.В., Степашкин А.И. Системы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление, М.: Радиотехника, с.138 2008. - 176 с.

23. Балашов О. Е. Модели и алгоритмы управления приводами бортовых оптикомеханических систем автосопровождения объектов. Дисс. канд. техн. наук: 05.13.01, p. 168, Рязань, 2006.

24. Хай Куок Ву и Бинь Нгок Чан. Synthesis of an Improved Fast Terminal Sliding Mode Controller for Opto-Electronic Observatory in Mobile Vehicle. International Journal of Electrical and Electronic Engineering & Telecommunications Vol. 9, No. 6, November 2020.

25. S. Senthil Kumar and G. Anitha. A Novel Self-Tuning Fuzzy Logic-Based PID Controllers for TwoAxis Gimbal Stabilization in a Missile Seeker. Hindawi International Journal of Aerospace Engineering. Volume 2021, Article ID 8897556, 12 p.

26. P.C., Sen. Principles of Electronic Machines and Power Electronics, John Wiely & Sons, 1997, 603 p.

27. NEMA. Motion/position Control Motors and Controls, USA: MG7, 1987, 185 p.

28. P.C., Sen. Principles of Electronic Machines and Power Electronics, John Wiely & Sons, 1997, 603 p.

29. Tony Mathew, Caroline Ann Sam, Modeling and Closed Loop Control of Bldc Motor Using A Single Current Sensor, International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering. Vol. 2, Issue 6, June 2013, - 2525 p.

30. Belov, M.P., Belov, A.M. Mathematical Model of Control System of Electric Drives of Industrial Robot. Proceedings of the 2022 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2022, pp. 546-548.

31. Belov, M.P., Belov, A.M. Synthesis of a Neural Control System for a Multi-drive Industrial Machine. Proceedings of 2023 26th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2023, рр. 86-89.

32. Фляте Д.М. Свойства бумаги. - М.: Лесн. промышленность, 2012. - 680 с.

33. Александров А.В., Алашкевич Ю.Д. Оборудование ЦБП. Часть II. Бумагоделательные машины/ ВШТЭ СПбГУПТД. - СПб., 2018. - 96с.

34. Иванов С. Н. Технология бумаги. Изд-во: Инфра-Инженерия, 2022. 696 С.

35. Справочник по автоматизации целлюлозно-бумажных предприятий/ Э.В. Цешковский, Н.С. Пиргач, Г.Д. Ерашкин и др. - 4-е изд., перераб. и доп. -М.: Лесн. пром-сть, 1999. - 368 с.

36. AccuRay NEXUS - Измерительная Система и Система Управления Бумагоделательной Машиной: Автоматизация 2000 мат-лы семинара АВВ. СПб., 2000.

37 Smith O.J.M. Model-based dead-time compensator. 2004.

38. Dahlin E.B. Designing and Tuning Digital Controllers//Instruments and Control Systems. 2008. Vol. 41, June. - P. 77-83.

39. Dahlin E.B., Ziemer R.L., Wickstrom W.A., Horner M.G. Designing and Tuning Digital Controllers//Instruments and Control Systems. 1998. Vol. 41, July. - P. 87-91.

40. Автоматизированный электропривод - современная основа автоматизации технологических процессов / М.П. Белов, В.А. Новиков, Л.Н. Рассудов, А. А. Сушников // Электротехника. - 2003. - № 5. - С. 12 - 16.

41. Белов М. П., Новиков В. А. Оптимизация интегрированных электроприводных систем механизмов, агрегатов, машин и комплексов. СПб.: СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2015. 320 С.

42. ГОСТ 27803-91. Электроприводы регулируемые металлообрабатывающего оборудования и промышленных роботов. Технические требования. Введ. 1992-01-01-М.: Издательство стандартов, 1991.-17 с.

43. Белов М.П., Новиков А.Д., Рассудов Л.Н. Автоматизированный электропривод типовых производственных механизмов и технологических комплексов. Учебник для вузов - М: Издательский центр «Академия», 2007. - 576 с.

44. Авраамова Т.М., Бушуев В.В, Гиловой Л.Я. Металлорежущие станки. Т.1. - М.:Машиностроение, 2011. - 608 с.

45. Дементьев Ю. Н., Чернышев А. Ю., Чернышев И. А. Электрический привод: учебное пособие. - Томск: Изд-во ТПУ, 2010. - 232 с.

46. Гуляев И.В Системы векторного управления электроприводом на основе асинхронизированного вентильного двигателя: монография / И.В.Гуляев, Г.М. Тутаев. - Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2010. - 200 с.

47. Онищенко Г.Б. Электрический привод: учебник студ. высш. учеб. заведений /Г.Б. Онищенко. 2-е изд., стер. - М.: Издательский центр «Академия», 2008. - 288 с.

48. Виноградов А.Б., Векторное управление электроприводами переменного тока, СПб: СПб.: Питер, 2008, 298c.

49. Гаврилов Р.С. Управление синхронными машинами с постоянными магнитами: учебное пособие / Р.С. Гаврилов, Ю.Н. Мустафаев; Балт. гос. техн. ун-т. - СПб., 2019. - 78 с.

50. A.M. Belov. Sensorless Vector Control of a Permanent-Magnet Synchronous Motor Based on an Extended Adaptive Kalman Filter/ M.P. Belov, A.M. Belov, Nguyen Van Lanh. // Russian Electrical Engineering, 2022, 93 (3), pp. 148-154.

51. Овчинников, И. Е. Вентильные электрические двигатели и привод на их основе (малая и средняя мощность) / И. Е Овчинников : Курс лекций. -СПб.: КОРОНА-Век, 2006. - 336 с.

52. Герман-Галкин С.Г. MATLAB & SIMULINK. Проектирование ме-хатронных систем на ПК: учебное пособие для вузов. СПб.: Корона-Век, 2008.

53. Tian G., Yan Y., Jun W., Ru Z. Y., Peng, Z. X. Rotor position estimation of sensorless PMSM based on Extented Kalman Filter // In IEEE International Conference on Mechatronics, Robotics and Automation. 2018. P. 12-16.

54. Соколовский. Г.Г. Электроприводы переменного тока с частотным регулированием / М.: Издательский центр «Академия», 2006. 272 с.

55. Пронин, М. В. Электроприводы и системы с электрическими машинами и полупроводниковыми преобразователями (моделирование, расчет, приме-

нение) / М.В. Пронин [и др.]; под ред. Е.А. Крутякова . - СПб: Силовые машины «Электросила», 2004. - 252 с.

56. Боченков, Б. М. Алгоритм управления, обеспечивающий желаемое сочетание энергетических и динамических свойств электропривода переменного тока / Боченков Б. М., Филюшов Ю. П.// Электротехника. - 2011. - №26. - С. 53-58.

57. Белов М. П., Носиров И. С. Исследование системы управления электроприводом механизма подачи металлорежущего станка. Республиканской научно-практической конференции «Развитие стабильной энергетики в годы независимости» ИЭТ. С. 219-226

58. Белов М. П., Носиров И. С., Фыонг Х. Ч. Исследование системы управления электроприводом подачи токарного станка с применением метода обобщенного нейроуправления с прогнозированием// Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2018 № 4. С.45-53.

59. Борцов Ю.А. Автоматизированный электропривод с упругими связями / Ю.А. Борцов, Г.Г. Соколовский - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб.: Энерго-атомиздат. 1992. - 288 с.

60. Алгоритм параметрического синтеза многомассовых электромеханических объектов управления / М.П. Белов, В.А. Новиков, В.Ф. Путьков. - 1987. - 47 с. Алгоритмы и программы: Бюл. / ВНТИЦентр., 1987. - №2 9 (89). - С.11.

61. Алгоритм эквивалентирования многомассовых электромеханических объектов управления (МЭОУ) моделями приведенного порядка с сохранением физической значимости / М.П. Белов, В.А. Новиков, В.Ф. Путьков. - 1987. - 52 с. Алгоритмы и программы: Бюл. / ВНТИЦентр., 1987. - № 9 (89). - С.12.

62. Новиков В. А., Путьков В.Ф. Методика определения передаточных матриц многомассовых электромеханических объектов управления с упругими связями / В.А. Новиков, В.Ф. Путьков // Известия ВУЗов / Серия "Электромеханика": сб. науч. тр. - СПб. 1987. - № 6, С. 70 - 77.

63. Пронин М.В. Силовые полностью управляемые полупроводниковые преобразователи (моделирование и расчет) / М.В. Пронин, А.Г. Воронцов; под ред. Крутякова Е.А. - СПб: Силовые машины «Электросила», 2003. - 172 с.

64. Ullah, I., Shen, Y., Su, X., Esposito, C., & Choi, C. (2020). A Localization Based on Unscented Kalman Filter and Particle Filter Localization Algorithms. IEEE Access, 8, 2233-2246.

65. Белов А.М. Алгоритм синтеза нелинейной системы управления мно-гоэлектроприводными промышленными машинами и технологическими комплексами/ Белов А.М., Белов М.П. // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», СПб: 2024. -Т.17 № 9, С. 79 - 91.

66. Van Leeuwen, P. J. (2020). A consistent interpretation of the stochastic version of the Ensemble Kalman Filter. 146(731), 2815-2825. 6. Vu Van Thanh, Pham Xuan Trung (2014). Estimating the signal of accelemeter and gryscope sensors using Kalman filter. Paper presented in Journal of science and technology, Da Nang University. 5/2024, 96-100.

67. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / пер. с англ. М.: Вильямс, 2016. 1102 с.

68. Терехов В.А. Нейросетевые системы управления / Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин. - Москва, 2002.

69. Дзюба, Д. А. Обзор методов нейроуправления / Д. А. Дзюба, А. Н. Чернодуб // Проблемы программирования. -2011. - № 2. - С. 79-94.

70. Дорф Р. Современные системы управления / Р. Дорф, Р. Бишоп; перевод с английского - Москва: Лаборатория базовых знаний, 2002. - 832 с.

71. Кабирова, А. Н. Методы и комплексы программ построения нейросе-тевых моделей регуляторов для управления динамическим объектом [Текст]: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18/ Айгуль Надилевна Кабирова. - Казань, 2017. - 130 с.

72. Ким, Д. П. Теория автоматического управления Т.2. Многомерные, нелинейные и оптимальные системы [Текст]: учебное пособие / Д. П. Ким. -Москва: Физматлит, 2004. - 464 с.

73. Комашинский, В. И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В. И. Комашинский, Д. А. Смирнов. - Москва: Горячая Линия -Телеком, 2003. - 94 с.

74. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.

B. Круглов, В. В. Борисов. - 2-е изд., стереотип. - Москва: Горячая линия - Телеком, 2002.- 382 с.

75. Соловьева Е. Б. Рекуррентные нейронные сети в качестве моделей нелинейных динамических систем. Цифровая Обработка Сигналов, № 1, 2018. С. 18-27.

76. Jordan M.I. Serial order: A parallel distributed processing approach // Institute for Cognitive Science Report 8604. University of California. San Diego. 1986.

77. Бураков М.В. Нейронные сети и нейроконтроллеры: учеб. Пособие // СПб.: ГУАП. - 2013. - 284 с.

78. Elman J.L. Finding Structure in Time // Cognitive Science. - 1990. - pp. 179-211.

79. Гусев, К. Ю. Нейросетевое моделирование динамики нелинейных объектов в условиях краткосрочного прогнозирования на основе аппарата нечёткой логики [Текст]: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / Константин Юрьевич Гусев. - Воронеж, 2013 г. - 146 с.

80. Никонов, А. Н. О проблеме начальных условий в управляемых системах с нелинейной динамикой и особенностями канала управления / А. Н. Никонов, В. А. Терехов // Мехатроника, автоматизация, управление. -2012. -№ 2. -

C. 2-10.

81. Adenilton, J. da Silva. Weightless neural network parameters and architecture selection in a quantum computer / J. da Silva Adenilton, R. de Oliveira Wilson, B. Ludermir Teresa // Neurocomputing. -2016, vol. 183, - P.13-22.

82. Bruckstein, A. From Sparse Solutions of Systems of Equations to Sparse Modeling of Signals and Images. SIAM Review / A. Bruckstein, D. Donoho, M. Elad. -Vol. 51, - 2009. № 1. - P.34-81.

83. Initial Weight Determination of a MLP for Faster convergence/ M. Hyder, M. Shahid, M. Kashem, M. Islam // J. Electron. Comput. Sci. 2009, 10.

84. Бесекерский В.А., Попов Е.П., Теория систем автоматического управления, СПб.: Профессия, 2003, 752c.

85. Belov M. P. Subordinate Control for Nonlinear Electric Drives of Exoskel-eton with Compensator Based on Neural Network / M. P. Belov, D. D. Truong, T. H.

Nguyen // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2022. - Vol. 366 LNNS. - P. 882-890.

86. Belov M. P. Synthesis of PID Controller with Neural Network for Nonlinear Electric Drive Exoskeleton / M. P. Belov, D. D. Truong, T. D. Khoa // Proceedings of 2021 24th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2021 - St. Petersburg, 2021. - P. 56-59.

87. Bengio Y. Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult / Y. Bengio, P. Simard, P. Frasconi // IEEE Transactions on Neural Networks, -Vol.5. - № 2, 1994. - P. 157-166.

88. Bian Z. Kinematic analysis and simulation of 6-DOF industrial robot capable of picking up die-casting products [Text] // Z. Bian, Z. Ye and W. Mu / 2016 IEEE International Conference on Aircraft Utility Systems (AUS), 2016. - P. 41-44.

89. Bishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning / C. Bishop // -Springer, 2006. - 738 p.

90. Omidvar O. Neural Systems for Control / O. Omidvar, D.L. Elliott eds. // Academic Press, New York, 1997. - 358 p.

91. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Ф. Уоссермен. - Москва: Мир, 1992. - 240 с.

92. Сагдатуллин, А. М. Методы, модели и алгоритмы повышения эффективности процессов добычи и транспортировки нефти и построения систем управления на основе нейросетевых и многомерных логических регуляторов с дискретными термами [Текст]: дис. ... д-ра. техн. наук: 2.3.3. / Артур Маратович Сагдатуллин. - Казань, 2022. - 277 с.

93. Singh A., Bisht G., Padhy P. K. Neural network based adaptive non linear PID controller for non-holonomic mobile robot//2013 International Conference on Control, Automation, Robotics and Embedded Systems (CARE).- IEEE, 2013.-С.1-6.

94. Freire E. O., Rossomando F. G., Soria C. M. Self-tuning of a neuro-adaptive PID controller for a SCARA robot based on neural network //IEEE Latin America Transactions. - 2018. - Т. 16. - №. 5. - С. 1364-1374.

95. Гилл Ф. Практическая оптимизация / Гилл Ф., Мюррей У., Райт М., // М.: Мир. - 1985. - 509 с.

96. Kumar G., Prasad D., Singh R. P. Adaptive extended Kalman filter for ballistic missile tracking // International Journal of Electrical, Computer, Energetic, Electronic and Communication Engineering. Vol. 11(4). 2017. 469-474 p.92.

97. Сушников А.А. разработка и исследование компьютеризированных взаимосвязанных электроприводов непрерывных сортовых прокатных станов: дисс.канд. техн. наук: 05.09.03/ А.А. Сушников. - Санкт-Петербург, 2005. - 173 с.

98. Белов А.М. Синтез наблюдателя Калмана системы нелинейного электропривода оптико-механического комплекса/ Н. В. Лань, Нгуен Зуй Хань. // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». СПб.: 2022. Т. 15, № 10. С. 79-86.

99. Белов А.М. Синтез нейросетевых регуляторов системы электроприводов оптико - механического комплекса/ Белов М.П., Нгуен В.Л., Белов А.М. Электротехника. 2023. № 3. С. 57-62.

100. Белов А.М. Бездатчиковое векторное управление вентильным электроприводом на основе адаптивного расширенного фильтра Калмана/ Белов М.П., Белов А.М., Нгуен В.Л. Электротехника. 2022. № 3. С. 9-16.

101. Belov, A.M. Synthesis of Neural-Network Controllers of the System of Electric Drives of an Optical-Mechanical Complex/Belov, M.P., Nguyen, V.L., Belov, A.M. Russian Electrical Engineering, 2023, 94(3), pp. 191-198.

102. Belov A.M. Synthesis discrete model predictive controller for optomechanical complex electric drive system / Nguyen Van Lanh., Belov M.P., Belov A.M., Nguyen Duy Khanh. // 2023 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering. St. Petersburg, 2023.

103. Belov, A.M., Belov, M.P. Application of Neural Networks in Electric Drive Systems of Pumping Units. Proceedings of 2022 25th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2022, pp. 64-67.

104. Belov, M.P., Belov, A.M. Application of Kalman filter in intelligent control systems of electric drives of industrial systems. Proceedings of2024 27th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2024, 2024, РР 115-118.

105. Прокатное производство : учеб. для вузов / П.И.Полухин [и др.] - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Металлургия, 1982. - 696 с.

106. Эффективность деформации сортовых профилей / С.А.Тулупов [и др.] - М. : Металлургия, 1990. - 279 с.

107. Сортовые профили проката : справочник / В.В.Лемпицкий [и др.] -М. : Металлургия, 1981. - 622 с.

108. Грудов, А.П. Технология прокатного производства : учеб. для вузов / А.П.Грудов, Л.Ф.Машкин, М.И.Ханин. - М. : Арт-бизнес-центр : Металлургия, 1994. - 651 с.

109. Чекмарев, А.П. Прокатка на мелкосортных станах / А.П.Чекмарев. -М. : Металлургия, 1967. - 363 с.

110. Прокатные станы : справочник : в 3 т. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Металлургия, 1992.

111. Кузьменко, А.Г. Мелкосортные станы: состояние проблемы перспективы. / А.Г.Кузьменко. - М. : Металлургия, 1996. - 364 с.

112. Теория прокатки: справочник / А.И.Целиков [и др.] - М. : Металлургия, 1982. - 335 с.

113. Дружинин, Н.Н. Непрерывные станы как объект автоматизации / Н.Н.Дружинин. - М. : Металлургия, 1967. - 260 с.

114. Сушников, А.А. Определение модели электромеханических систем непрерывных сортовых прокатных станов с учетом энергосбережения / А.А. Сушников, М.П. Белов // Изв. СПбГЭТУ "ЛЭТИ". Сер. "Электротехника" / Санкт-Петербург. гос. электротехн. ун-т. - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2003. - Вып.1. - С. 23 - 28.

115. Белов А. М., Белов М.П. Программа синтеза и моделирования нейронных регуляторов в системах управления много электроприводными системами электромеханического объекта на основе рекуррентных сетей // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. №2 2024691988, Опубл. 25.12.2024.

116. Штейн Ф.М., Пивоваров В.Г., Лотвинов М.Д. Регулирование профиля влажности полотна в сушильной части бумаго- и картоноделательных машин: Обзорн. информ. - М.: ВНИПИЭ Илеспром, 1986. - 36 с.

117. Charbonneau K.E. Moisture Profile Management//TAPPI Journal. 2000. Vol. 83, № 7. July. - P. 79-82.

118. Troubleshooting Moisture Profile Problems In The Cross-Machine Direc-tion//TAPPI Journal. 1997. Vol. 80, № 11. November. - P. 48-51.

119. Twogether. Журнал по технологии производства бумаги. Издатель: Voith Paper Holding GmbH & Co. KG Июль 2011 г., 32-й выпуск.

120. B. Ekstrand. Equation of Motion for A 2 Axes Gimbal System, Trans. On Aerospace and Electronic systems, IEEE Vol.37, 2001 1083-1091p.

121. Dharmveer, Shailaja Kurode, Prasad Parkhi and Bhagyashri Tamhane (2012), Robust Control for Seeker Scan Loop using Sliding Modes, ICC, Jeju Island, Korea.

122. Автоматическая стабилизация оптического изображения/ Д. Н. Есь-ков, Ю. П. Ларионов, В. А. Новиков и др. Под общ. ред. Д. Н. Еськова, В. А. Новикова. - Л.: Машиностроение. Ленингр. Отд-ние, 1988. - 240 с.

123. Erhan Poyrazoglu. Detailed modeling and control of a 2-dof gimbal system. Middle east technical university. January 2017, 9-10p.

124. Белов А. М., Белов М.П. Программа математической модели системы управления много электроприводными системами оптико -механического комплекса (радиотелескопа) с компенсацией внешних возмущающих воздействий и нелинейностей с помощью нейронных регуляторов и расширенного фильтра Калмана //Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2024688108, Опубл. 25.11.2024.

125. Ключев В.И. Теория электропривода. Москва. Энергоатомиздат, 2001.

126. Путов В.В. Адаптивное и модальное управленние механическими объектами с упругими деформациями, СПБ: Изд-во СПБГЕТУ "ЛЭТИ", 2002.

127. Путов В.В.; Шелудько В.Н. Адаптивные и модальные системы управления многомассовыми нелинейными упругими механическими объектами, СПб.: Изд-во «Элмор», 2007, 243 с.

128. Szabat K., Orlowska-Kowalska T., Dyrcz K. P. Extended Kalman filters in the control structure of two-mass drive system // Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences/ 2006, 315-325 p.

129. Белов А. М., Белов М.П. Программа синтеза расширенного фильтра Калмана для оценки внешних возмущающих воздействий в системе управления много электроприводными системами электромеханического объекта с упругими связями и нелинейностями. //Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2024688449, Опубл. 27.11.2024.

130. Качин С. И., Чернышев А. Ю., Качин О. С. Электрический привод: учебно-методическое пособие. Томск: Томский политехнический университет, 2009

131. Башарин А. В., Новиков В. А., Соколовский Г. Г. Управление электроприводами. Л.: Энергоиздат, 1982.

132. Гладков Л. А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы/Под ред. В.М. Курейчика. - 2-е изд., исправл. и доп. - М.: ФИЗМАТ-ЛИТ, 2010. - 368 с.

133. Белов А. М., Белов М.П. Программа синтеза и моделирования нейронных регуляторов в системах управления много электроприводными системами электромеханического объекта на основе рекуррентных сетей // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2024691988, Опубл. 25.12.2024.

На рисунке А. 1 представлена копия свидетельства о государственной регистрации программы математической модели системы управления много электроприводными системами прокатного стана с компенсацией внешних возмущающих воздействий и нелинейностей с помощью нейронных регуляторов и расширенного фильтра Калмана.

На рисунке Б.1 представлена копия свидетельства о государственной регистрации программы математической модели системы управления много электроприводными системами оптико-механического комплекса (радиотелескопа) с компенсацией внешних возмущающих воздействий и нелинейностей с помощью нейронных регуляторов и расширенного фильтра Калмана.

^^ЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖшЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖЖ^с Рисунок Б.1 - Копия свидетельства о государственной регистрации программы

На рисунке В.1 представлена копия свидетельства о государственной регистрации программы синтеза расширенного фильтра Калмана для оценки внешних возмущающих воздействий в системе управления много электроприводными системами электромеханического объекта с упругими связями и не-линейностями.

На рисунке Г.1 представлена копия свидетельства о государственной регистрации программы синтеза и моделирования нейронных регуляторов в системах управления много электроприводными системами электромеханического объекта на основе рекуррентных сетей

На рисунке Д.1 представлена копия свидетельства о государственной регистрации программы оптимизации систем управления много электроприводными системами электромеханического объекта с упругими связями и нели-нейностями.