СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С ЗАДАННЫМ КАЧЕСТВОМ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ

Краткое описание

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ АВИАЦИОННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
На правах рукописи
Антонов Владимир Константинович

УДК 629.13

СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ
И ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
С ЗАДАННЫМ КАЧЕСТВОМ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ

05.07.01 – аэродинамика и газодинамика летательных аппаратов

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

Научный консультант
Заслуженный деятель науки и техники Украины
д.т.н., профессор Кулик Николай Сергеевич

Киев – 2013

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………......................................................................................................6

РАЗДЕЛ 1. ОБЗОР И КРИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ СТАБИЛИЗАЦИИ И ИДЕНТИФИКАЦИИ УПРАВЛЯЕМОГО ПОЛЕТА. СВЯЗЬ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА СО ВТОРЫМ МЕТОДОМ ЛЯПУНОВА…...….13

1.1. Обзор исследований в области стабилизации и идентификации
управляемого полета и критический анализ состояния проблемы…….........15
1.2. Связь показателей качества со вторым методом Ляпунова
1.2.1. Формулировка и доказательство условий связи…………...............................36
1.2.2.Приложение условий связи к анализу качества динамических объектов…...42
1.2.3. Примеры исследования качества динамических систем................………….51
ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 1 ...................................................................................62

РАЗДЕЛ 2. ПОСТРОЕНИЕ МЕТОДОВ АНАЛИТИЧЕСКОГО
КОНСТРУИРОВАНИЯ РЕГУЛЯТОРОВ С ЗАДАННЫМ
КАЧЕСТВОМ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ….…………………………..66

2.1. Вывод в общем виде уравнений для регулятора с заданным
качеством переходных процессов при расширении функционала
с помощью уравнения связи для вспомогательной функции.............................67
2.2. Вывод уравнения Беллмана при условии зависимости подынтегрального
выражения функционала от функции его минимального значения…………..77
2.3. Случай векторного функционала – применение функционалов с кратными
интегралами……………………………….……………………………….……...83
2.4. Связь решения уравнения Риккати с показателем затухания
функции Беллмана………………………………………………………………..99
2.5. Физический пример…………………….……………….………………………104
ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 2……………………….........................................….107

РАЗДЕЛ 3. АНАЛИТИЧЕСКОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ РЕГУЛЯТОРОВ
ДЛЯ ЛИНЕЙНЫХ УПРАВЛЯЕМЫХ СИСТЕМ ПРИ ЗАДАННОМ
КАЧЕСТВЕ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ………………………………..110

3.1. Вывод уравнения Риккати и сопряженной системы для случая
расширения минимизируемого функционала уравнением связи
для функции Ляпунова.........................................................................................111
3.2. Вывод уравнения Риккати и построение сопряженной системы
для случая расширения функционала уравнением связи для функции
Ляпунова и ограничения колебательности с помощью введения
комплексного масштаба времени.......................................................................123
3.3. Вывод уравнений Риккати для построения регуляторов
жестких объектов управления............................................................................136
3.3.1. Построение уравнения Риккати для случая расширения
функционала функцией, построенной из вспомогательного уравнения…….141
3.3.2. Построение уравнения Риккати для случая расширения
функционала дополнительным ограничением поведения
функции Ляпунова-Беллмана.............................................................................146
ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 3 .................................................................................152

РАЗДЕЛ 4. ПОСТРОЕНИЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ
ИДЕНТИФИКАЦИИ С ЗАДАННЫМ КАЧЕСТВОМ
ПРОЦЕССОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ………………………….......................156

4.1. Адаптивный алгоритм идентификации линейной динамической
системы с применением квадратичной вспомогательной функции……….....156
4.2. Адаптивный алгоритм идентификации в общем виде…………...………...…161
4.3. Адаптивный алгоритм идентификации линейной динамической
системы с применением логарифмической квадратичной
вспомогательной функции………………………………………………............163
4.4. Адаптивный алгоритм идентификации линейной динамической
системы при ограничении времени переходного процесса
и его колебательности…………………………………………………………...165
4.5. Адаптивный алгоритм идентификации линейного динамического
объекта при наличии постоянных составляющих в измерениях
входных и выходных переменных…………………………...…………...........179
4.6.Фильтрующее свойство адаптивных алгоритмов идентификации……...……186
4.7 Применение дробных производных в задаче идентификации………...……...195
4.8 Оценка погрешности решения задачи идентификации………………...……..202
4.9 Применение методов идентификации для определения
нестационарных составляющих аэродинамических характеристик……...….207
ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 4……………………………………………………..216

РАЗДЕЛ 5. ПРИМЕНЕНИЕ УРАВНЕНИЯ СВЯЗИ ДЛЯ ВСПОМОГАТЕЛЬНОЙ
ФУНКЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ……………...218

5.1. Задача обращения матрицы…………….………………………………………218
5.2. Адаптивный алгоритм решения систем линейных уравнений………………222
5.3. Алгоритм решения матричного алгебраического уравнения Риккати………232
5.4. Задача построения фильтров……………..…………………………………….237
5.5. Построение аттракторов……………….……………………………………….240
5.6. Примеры адаптивно устойчивых систем…………………...…………………244
ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 5………………………………...…………………...254

РАЗДЕЛ 6. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ КОНСТРУИРОВАНИЯ РЕГУЛЯТОРОВ
С ЗАДАННЫМ КАЧЕСТВОМ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ
ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИИ ………...256

6.1. Решение задачи о посадке транспортного самолета
на укороченную полосу.......................................................................................258
6.1.1. Применение интерцепторов и створок реверса тяги
для управления на режиме посадки и принцип обратной зависимости
коэффициента полезного действия объекта управления
и его управляемости……………………………………………………………259
6.1.2. Выбор режима захода на посадку и посадки и линеаризация
уравнений динамики полета...............................................................................262
6.1.3. Балансировка и линеаризация уравнений продольного
движения самолета.............................................................................................265
6.1.4. Построение и исследование эффективности законов управления
самолетом на режиме посадки.........................................................................270
6.1.5. Исследование влияния случайных ветровых возмущений на поведение
замкнутой системы..............................................................................................279
6.1.6. Построение систем управления с учетом участия оператора
в контуре управления………………………...………………………………...287
6.2. Пример построения автомата стабилизации вертолета…………………..….294
6.2.1. Построение автомата стабилизации продольного движения вертолета…..295
6.2.2. Построение автомата стабилизации бокового движения вертолета………309
6.3. Пример построения регулятора для линейной системы
второго порядка………………………………………………………………....319
6.4. Пример решения задачи адаптивной идентификации
линейного динамического объекта второго порядка……….………………...329
6.5. Пример решения задачи идентификации линейного динамического
объекта третьего порядка……………………………….……………………...359
6.6. Пример решения задачи идентификации линейного динамического
объекта четвертого порядка……………………………………..……..............363
6.7. Пример решения задачи идентификации линейного динамического
объекта второго порядка при выборе оптимального
идентифицирующего управления……………………………………..……….378
6.8. Пример решения задачи идентификации линейного динамического
объекта третьего порядка при выборе оптимального
идентифицирующего управления………………………………..…………….382
ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 6…….........................................…….………………386

ВЫВОДЫ……………………………….…….…………………………...…….387

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ…………………………...389

ПРИЛОЖЕНИЯ

АКТ ВНЕДРЕНИЯ…………………………………………………………………..408

Приложение А. Распечатка исходных данных для расчета регулятора………...409

Приложение Б. Распечатка программ для расчета регуляторов………………….410

Приложение В. Распечатка исходных данных для задачи идентификации линейного объекта второго порядка………………………………………………..414

Приложение Г. Распечатка текстов программ для идентификации линейного объекта второго порядка…………………………………………………………….415

Приложение Д. Распечатка фрагмента формирования управления
и исходных данных …………………………………………………………………418

Приложение E. Распечатка фрагмента формирования управления
и исходных данных ………………………………………………………………….419

Приложение Ж. Распечатка фрагмента формирования управления
и исходных данных …………………………………………………………………420

Приложение З Распечатка программ и исходных данных для модельной
задачи идентификации объекта третьего порядка……………………………...…421

Приложение И. Распечатка программ и исходных данных для модельной
задачи идентификации объекта четвертого порядка…………………………...…424

Приложение К. Распечатки оператора формирования управления и рабочих параметров программы……………………………………………………………...428

Приложение Л. Распечатка программ и исходных данных для задачи идентификации линейного динамического объекта второго порядка при выборе оптимального идентифицирующего управления……………………………….....429

Приложение М. Распечатка программ и исходных данных для задачи идентификации линейного динамического объекта третьего порядка при выборе оптимального идентифицирующего управления……………………………….…432

Всего 433 страница

ВВЕДЕНИЕ

Необходимость решения задачи обеспечения заданного качества функционирования системы управления вытекает из инженерных требований к качеству реальных систем. Применительно к задачам управления воздушным движением обеспечение заданного качества переходных процессов для летательных аппаратов выполняет базовую роль, на основе которой строятся алгоритмы более высоких уровней организации движения. Приведем абзац из заключения к вышедшей в 2005 году обзорной статье [1] известного российского ученого Бориса Теодоровича Поляка полностью: «Прежде всего, большинство инженерных требований к качеству реальных систем управления формулируется не в терминах современной теории оптимального управления (линейно-квадратичная оптимизация, – теория и т.д.), а в терминах простых свойств желаемой системы, таких как перерегулирование, время установления, степень устойчивости, колебательность процесса и т.д. Существует множество инженерных приемов синтеза регуляторов, позволяющих приближенно достигать желаемого качества проектируемой системы по этим показателям. Однако четкие аналитические методы решения таких задач (подобных, например, «аналитическим методам синтеза регуляторов», т.е. методам линейно-квадратичной оптимизации), как правило, отсутствуют». Из приведенного фрагмента следует актуальность построения методов аналитического конструирования регуляторов с заданными показателями качества переходных процессов.
Актуальность проблемы. Потребности аэродинамического прое-ктирования конкурентоспособной авиационной техники обусловливают требование максимально полного использования достижимых возможностей управления при заданной компоновке летательного аппарата, что требует разработки адекватных математических моделей определения аэродинамических характеристик летательных аппаратов и последующего их уточнения в летных испытаниях. Сокращение длительности этого процесса достигается путем использования методов построения регуляторов и методами идентификации. Существенной составляющей качества авиационной техники является качество переходных процессов. Для задач синтеза регуляторов и идентификации имеет место следующая принципиальная неопределенность. В случае синтеза невозможно заранее априорно указать достижимые показатели качества замкнутой системы как несуществующей. В идентификации о качестве переходных процессов настройки параметров вообще нет речи, - главным является требование идентифицируемости – выбора управления, стабилизирующего заранее неизвестные значения параметров (при заданной структуре), по которым, как заранее неизвестными, это управление вычислить принципиально невозможно (то же касается обеспечения обусловленности задачи в регрессивной постановке). Со стороны задач регулирования задачи идентификации обычно воспринимаются как задачи стабилизации неизвестного состояния. По сравнению с синтезом регулятора, где стабилизируемое движение известно, задача идентификации, таким образом, является еще более неопределенной, поэтому в задачах идентификации заранее не гарантируется результат. В задачах структурной идентификации выбор структуры вообще носит характер метода проб и ошибок. Современный уровень развития этого направления не содержит идей применения непрерывного поиска - учитывая их применения для чисто параметрических задач. Общественная и техническая потребности в решении задач синтеза и идентификации привели к созданию косвенных методов, эквивалентных, однако, привнесению некоторой дополнительной априорной информации. В предметных областях, например, в летных испытаниях или при построении автопилотов, эту информацию дает предварительно приобретенный опыт.
Из приведенного вытекает необходимость построения методов синтеза регуляторов, которые бы наряду с устойчивостью обеспечивали заданное качество переходных процессов. Это не устраняет полностью, а лишь ослабляет действие условия неопределенности – для регуляторов (в предложенных постановках задач их нахождения) быстродействие и колебательность монотонно зависят от малого количества параметров, распоряжение которыми дает упомянутое послабление. То же касается и задач идентификации, где при их указанной большей неопределенности, построенные методы позволяют целенаправленно влиять на качество переходных процессов параметрической идентификации, и также одновременно вычислять оптимальное идентифицирующее управление. В результате поиск решения приобретает большую эффективность и качество. Также актуальной является задача внесения в методы структурной идентификации аспекта непрерывности.
В авиации посадка самолета является одной из наиболее актуальных задач динамики управляемого полета, в частности при ограничении длины посадочной полосы. Для обеспечения точной посадки надо максимально точно выдерживать заданную техническими средствами траекторию и для этого полностью использовать ресурс управляемости объекта управления. Решение этой задачи с помощью метода аналитического конструирования регуляторов приводит к необходимости его развития с учетом обеспечения заданного качества движения замкнутой системы. Другая актуальная практическая задача - стабилизации вертолета, собственное движение которого является неустойчивым. Также актуальными являются задачи оценки аэродинамических коэффициентов и нестационарности в их поведении.
Целью работы является построение методов аналитического конструирования систем стабилизации, обеспечивающих заданное качество переходных процессов летательных аппаратов, позволяющих оценить и использовать на этапе проектирования объектов и систем управления предельно возможные характеристики управляемости и построить оптимальные системы стабилизации - регуляторы; - построение методов адаптивной параметрической идентификации, обеспечивающих заданное качество переходных процессов настройки параметров и вычисление оптимального идентифицирующего управления; - построение метода непрерывного поиска порядков производных в дифференциальных уравнениях, описывающих, в частности, эту нестационарность.
Объектом исследования является возмущенное колебательное движение ЛА на наиболее ответственных режимах полета и, в частности, при посадке, и его стабилизация.
Предметом исследования являются аэродинамические и маневренные ха-рактеристики ЛА, методы аналитического конструирования регуляторов, параметрической и структурной идентификации ЛА и, в частности, качество переходных процессов в задачах стабилизации, параметрической и структурной идентификации ЛА.
Методы исследования базируются на теории устойчивости, теории оптимального управления, методе сравнения, методе аналитического конструирования регуляторов, методах адаптивной идентификации, теории устойчивости, технике дробного дифференцирования и динамике управляемого полета и имитационном моделировании.
Научная новизна работы. Предложено формализовать такие характеристики ЛА как качество движения, стабилизация заданной тра-ектории, протекания переходных процессов (параметрических переходных процессов в идентификации) с помощью вторичных показателей устойчивости (определение А.М. Летова), а именно показателей качества переходных процессов и на этой основе разработан подход к конструированию системы стабилизации, которая обеспечивает максимальное необходимое быстродействие, ограничение колебательности, учитывает конструктивные ограничения отклонений рулей и ограничения перегрузок. В структуру метода аналитического конструирования регуляторов предложено внести показатели качества, то есть качества устойчивости, установлена с помощью метода сравнения связь показателей качества со вторым методом Ляпунова, модифицирован функционал динамического программирования. Построены методы адаптивной параметрической идентификации, обеспечивающие заданное быстродействие и ограничение колебательности (таким образом - качество) переходных процессов поиска параметров при заданной структуре. Предложено новое определение дробных производных и их применение для вычисления порядков дифференцирования в моделях идентифицируемых объектов, что придает процедуре поиска структуры признаки непрерывности при применении градиентных методов.
Практическая ценность работы заключается в решении задачи построения законов управления летательными аппаратами, в частности в режиме точной посадки на укороченную полосу, разработке методов синтеза регуляторов, учитывающих показатели качества переходных процессов, которые для линейных объектов приводят к решению матричных уравнений Риккати, решении задачи построения оптимального управления из условия заданного качества процессов параметрической адаптивной идентификации, решении задач: - вычисления идентифицирующего управления - определения порядков производных фазовых переменных в задаче структурной идентификации. Разработанные методы могут быть эффективно использованы также для широкого круга управляемых объектов (в ракетостроении, судостроения, автостроении, в химической, металлургической промышленности и т.д.).
Личный вклад соискателя. Соискателю принадлежат постановки задач исследования и выбор методологии его проведения. Кроме того, соискателем лично разработаны и выносятся на защиту следующие основные концептуальные положения диссертации:
1. Связь показателей качества переходных процессов со вторым методом Ляпунова.
2. Функционалы качества, в частности с кратными интегралами, содержащие функцию Беллмана и ее производные.
3. Методы аналитического конструирования параметрических регуляторов, позволяющих ограничивать время переходных процессов, колебательность, и учитывать ограничения отклонений рулей.
4. Рассмотрены их применения для жестких динамических систем, имеющих «быстрые» и «медленные» движения.
5. Методы адаптивной параметрической идентификации, обеспечивающих заданное качество переходных процессов поисковых параметров, в том числе путем оптимизации идентифицирующего управления.
6. Новое определение производных дробного порядка и рассмотрены их применения для решения задач структурной идентификации.
7. Новые аэродинамические компоновки самолетов, применение к которым разработанных методов позволяет на этапе проектирования достичь необходимых наперед заданных показателей качества переходных процессов.
Основные научные исследования выполнены автором самостоятельно и опубликованы в [294-333]. В публикациях в соавторстве соискателю принадлежат следующие результаты: идея использования уравнения связи для функции Ляпунова для нелинейных систем [316]; идея применения дополнительного ограничения поведения функции Ляпунова для нелинейных систем [324].
Внедрение результатов диссертационных исследований. Результаты работы внедрены в расчетную практику ГП «Антонов» в виде расчетных методик вычисления нестационарных составляющих аэродинамических коэффициентов самолетов, в частности на этапе посадки.
Достоверность и обоснованность научных результатов работы обеспечены отсутствием противоречий в постановке задач исследований, применением корректных математических формулировок физических законов, адаптированностью использованных расчетных методов к проблемам, которые изучались, а также подтверждены сравнением результатов выполненных расчетов с известными опубликованным в литературе данным экспериментов и не противоречат теоретическим результатам других исследователей, полученные ими путем применения других расчетных моделей и методов для ряда задач, которые являются частными случаями постановок, предложенных в диссертации.

Апробация работы. Основные результаты докладывались, обсуждались и опубликованы в материалах и тезисах следующих конференций:
III международной научно-технической конференции АВИА-2001, Киев, 2001 г.; IV международной научно-технической конференции АВИА-2002, Киев, 2002 г.; V международной научно-технической конференции АВИА-2003, Киев, 2003 г.; Первой международной научной конференции «Теория и методы обработки сигналов», Киев, 2005 г.; VIII международной научно-технической конференции АВИА-2007, Киев, 2007 г.; IX международной научно-технической конференции АВИА-2009, Киев, 2009 г .; международной научной конференции ISDMCI "2010, Феодосия, 2010 г.; III международной научной конференции CSNT-2010, Киев, 2010 г.; IV международной научной конференции CSNT-2011, Киев, 2011 г.
Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 40 печатных работах, в том числе 24 статьи в специальных научных изданиях, 2 патента на полезную модель, 14 статей в научных изданиях и материалах конференций.

Список литературы

ВЫВОДЫ
1. В задачах стабилизации подчинение изменения во времени функции Ляпунова-Беллмана дополнительному ограничению в виде дифференциального уравнения, что ускоряет ее уменьшение, впервые позволило предложить метод построения параметрических регуляторов, быстродействие которых меняется на траектории стабилизации из условия ограничения отклонения органов управления или перегрузок. Затухание функции Ляпунова-Беллмана не может быть худшим чем обусловленное дополнительным принудительным ограничением. Из многообразия оптимальных движений выделяется его подмножество с заданным качеством. Роль стандартного члена функционала уменьшается и становится второстепенной и двойной - он позволяет сохранить стандартный хорошо разработанный вычислительный формализм, обеспечивая дополнительное к гарантированному затухание.
2. Ограничение колебательности реализовано известным комплексным масштабированием времени и введением в основную часть функционала квадрата производных фазового вектора с заданной весовой матрицей. Быстродействие, колебательность и отклонения рулей являются монотонно зависящими от управляющих параметров быстродействия, параметров масштабирования и матрицы при квадратах производных. Монотонность позволяет использовать эти параметры как управляющие воздействия высшего иерархического уровня, и изменять полученный параметрический (параметрически управляемый) регулятор на траектории стабилизации, например из условия дополнительных ограничений (отклонения рулей, перегрузок).
3. Впервые предложены функционалы с кратными интегралами, которые устанавливают естественную связь с векторными функционалами, не приводя к необходимости дополнительных условий совместимости их компонентов. Совместимость гарантируется построением. Подынтегральное выражение естественно содержит производные функции Беллмана высшего порядка. В задачах управления это приводит к определению дифференциального уравнения для управления, что позволяет учитывать ограничения скорости отклонений рулей. Уравнения Беллмана для этих функционалов совпадают с уравнениями математической физики, что подтверждает рациональность структуры предложенных функционалов.
4. Построены адаптивные методы параметрической идентификации, позволяющие получать гарантированный результат при предложенной оптимизации идентифицирующего управления (при наличии технической возможности выбора управления) и не требующие предварительных априорных приближений параметров (начальные значения задаются нулевыми).
5. Предложено новое интерполяционное (по порядку дифференцирования) определение производных дробного порядка (возможно использование различных интерполяционных полиномов и подходов к интерполяции, например нейронного) и его использование для решения задач структурной идентификации, в которых поисковыми являются порядки дифференцирования настраиваемой модели. На основе нового определения дробных производных возможно построение уравнений, описывающих развитие динамических систем, когда сами порядки дифференцирования являются равноправными с другими фазовыми координатами. Развитие состоит в разработке направления дифференциальных уравнений с дробными частными производными и их применении к фундаментальным отраслям.
6. Разработаны новые компоновки самолетов для малоэнергозатратного вывода на околоземную орбиту тяжелых объектов, в частности для обеспечения природоохранной деятельности и противодействия астероидной угрозе.
7. Разработанные методы пригодны для использования во всем диапазоне летных ограничений, определяемых действующими авиационными нормативными документами.

Список использованных источников

1. Б.Т.Поляк Трудные задачи линейной теории управления. Некоторые подходы к решению. // Автоматика и телемеханика, №5, 2005, С 7-46.
2. Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов 1 // Автоматика и телемеханика. 1960. №4.С.436-441.
3 Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов 2 // Автоматика и телемеханика..1960. №5.С.561-568.
4. Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов 3 // Автоматика и телемеханика. 1960. №6.С.661-665.
5. Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов 4 // Автоматика и телемеханика. 1961. №4.С.425-435.
6. Летов А.М. Аналитическое конструирование регуляторов 5 // Автоматика и телемеханика 1962. №11.С. 1405-1413.
7. Летов А.М. Динамика полета и управление. М.: Наука, 1969.360 с.
8. Летов А.М. Устойчивость нелинейных регулируемых систем. М. ГИФМЛ, 1962. 483 с.
9. НЛГС
10. Испытания самолета в неблагоприятных метеоусловиях М., Труды ЛИИ 1973. 183 с.
11. Джорданов А. Полеты в облаках. Перевод с англ. М.: Оборонгиз, 1940. – 348 с.
12. Циркуляр ИКАО 121 AN/90. Введение всепогодной эксплуатации воздушных судов. Монреаль, 1974, 62 с.
13. Белогородский С.Л. Вопросы эффективности операции посадки самолета в сложных метеоусловиях. М.; Труды ГосНИИГА, №103, 1974, с.5-71.
14. Баранов А.М. облака и безопасность полетов. Л.: Гидрометеоиздат, 1983, 228 с.
15. Астапенко П.Д., Баранов А.М., Шварев Н.М. Погода и полеты самолетов и вертолетов. Л. Госметеоиздат, 1980, 280 с.
16. Котик М.Г., Павлоа А.А., Пашковский И.М., Щитаев Н.Г., Летные испытания самолетов. М.:Машиностроение, 1968, 423 с.
17. Снешко Ю.И. Исследование в полете устойчивости и управляемости самолета. М.:Машиностроение, 1971, 328 с.
18. Воробцов С.Н. Система управления самолетом, повышающая безопасность полета в условиях воздействия ветровых возмущений. Известия РАН Теория и системы управления. Систеиы управления движущимися объектами. 2005, №6, с.163-176.
19. Воронцов С.Н. Оценивание опасности полета самолетов в условиях сдвигов пространственного ветра. // Изв. РАН. ТиСУ. 2002, №5.
20. Воробцов С.Н. Разработка методов и бортовых алгоритмов оценивания пространственного ветра и его сдвигов. // Изв. РАН. ТиСУ. 2005, №4.
21. Горбатенко С.А., Макашов Э.М., Полушкин Ю.Ф. Механика полета. Инженерный справочник.. М.:Машиностроение, 1964.
22. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В. Динамика самолета. Пространственное движение. М.:Машиностроение, 1983.
23. Карташев В.А. Управление рукояткой с отображением исполнения движения. // Известия РАН. Теория и системы управления. 2006, №2, с.167-171.
24. Боднер В.А. Оператор и летательный аппарат. - М.: Машиностроение, 1976. – 224 с.
25. Боднер В.А., Закиров Р.А., Смирнова И.И. Авиационные тренажеры.– М.: Машиностроение, 1978. – 192 с.
26. Боднер В.А. Системы управления летательными аппаратами. - М.: Машиностроение, 1973. – 506 с.
27. Шеридан Т.Б., Феррелл У.Р. Системы человек-машина: Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором: Пер. с англ.– М.: Машиностроение, 1980.– 400 с.
28. Пугачев В.С. Основы автоматического управления. М.:Физматгиз, 1963, 400 с.
29. Полоцкий Л.М. Основы автоматики и автоматизации, 1973, 320 с.
30. Аязян Г.К. Расчет автоматизированных систем с типовым алгоритмом регулирования, 1989, 134 с.
31. Зимодро А.Ф. Основы автоматики, 1984, 160 с.
32. Гольдфарб Л.С. Теория автоматического управления. Ч.2, 1972, 432 с.
33. Каргу Л.И. Основы автоматического регулирования и управления, 1974, 440 с.
34. Майзель М.М. Автоматика, телемеханика и системы управления производственными процессами, 1972, 464 с.
35. Майзель М.М. Основы автоматики и автоматизации производственных процессов, 1964, 580 с.
36. Шаталов А.С. Теория автоматического управления, 1977, 448 с.
37. Нетушил А.В. Теория автоматического управления Нелинейные системы, управления при случайных воздействиях, 1983, 432 с.
38. Клюев А.С. Автоматическое регулирование, 1967, 344 с.
39. Дорф Р.N. Современные системы управления, 2002, 832 с.
40. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления, 2003, 304 с.
41. Пупков К.А. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления Т1, 2000, 748 с.
42. Пупков К.А. Методы классической и современной теории автоматического управления, 2000, 748 с.
43. Пупков К.А. Синтез регуляторов и теория оптимизации систем автоматического управления Т2, 2000, 737 с.
44. Соломенцев Ю.М. Теория автоматического управления Изд.4, 2003, 272 с.
45. Воронов Е.М. Методы оптимизации управления многообъектными многокритериальными системами. 2001, 576 с.
46. А.А.Фельдбаум, А.Д.Дудыкин, А.П.Мановцев, Н.Н.Миролюбов. Теоретические основы связи и управления. М., Физматгиз, 1963.
47. Е.П.Попов. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. М., Наука, 1978.
48. Г.А.Бендриков, К.Ф.Теодорчик. Траектории корней линейных автоматических систем. М., Наука, 1964.
49. А.А.Андронов, А.А.Витт, С.Э.Хайкин. Теория колебаний. М., Физматгиз, 1959.
50. Ю.И.Неймарк. Динамические системы и управляемые процессы. М., Наука, 1978.
51.Ройтенберг Я.И. Автоматическое управление. – М.: Физматгиз, 1978–552 с.
52. Альбрехт З.Г. Лекции по теории стабилизации. – Свердловск, 1972. – 273 с.
53. Кожинская Л.И., Ворновицкий А.Э. Управление качеством систем. Синтез систем управления с заданным качеством методами модального управления. – М.: Машиностроение, 1979. – 123 с.
54. Кузовков Н.Т. Модальное управление и наблюдающие устройства. – М.: Машиностроение, 1976. – 184 с.
55. Борцов Ю.А., Поляхов Н.Д., Путов В.В. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением. – М.: Энергоатомиздат, 1984. – 215 с.
56. Мэрриэм К., Теория оптимизации и расчет систем управления с обратной связью, перевод с англ., изд-во Мир, 1967.
57. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. – М.: Наука, 1975. – 768 с.
58. Топчеев Ю.И., Потемкин В.Г., Иваненко В.Г. Системы стабилизации. – М.: Машиностроение, 1974. – 248 с.
59. Кузовков Н.Т. Системы стабилизации летательных аппаратов. М.: Высшая школа, 1976. – 304 с.
60. Боднер В.А. О выборе оптимальных параметров регулируемых систем. – М.: Оборонгиз, 1953. – 22 с.
62. Точные методы исследования нелинейных систем автоматического управления /Кунцевич В.М., Летов А.М., Наумов Б.Н. и др. /Под ред. В.А.Нелепина. – М.: Машиностроение, 1971. – 324 с.
63. Мееров М.В. Исследование и оптимизация многосвязных систем управления. – М.: Наука, 1986. – 236 с.
64. Афанасьєв В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. – М.: Высш. школа, 1998. – 574 с.
65. Фельдбаум А.А., Бутковский А.Г. Методы теории автоматического управления. – М.: Наука, 1971. – 744 с.
66. Ройтенберг Я.Н. Автоматическое управление. – М.: Наука, 1971. – 396 с.
68. Козлов В.И. Системы автоматического управления летательными аппаратами. – М.: Машиностроение, 1979. – 216 с.
69. Красовский А.А. Аналитическое конструирование контуров управления летательными аппаратами. М, Машиностроение, 1989, 240 с.
70. Красовский А.А. Вопросы теории непрерывных систем экстремального управления производственными процессами. Доклад на 2-й международной конференции ИФАК (Базель, Швейцария, 27 авг.-4сент. 1963г. 32 стр.).
71. Красовский А.А.Динамика непрерывных самонастраивающихся систем. М. Физматгиз. 1963, 468 с.
72. Красовский А.А. Интегральные оценки качества процесса регулирования. Лекция на семинаре по теории автоматического регулирования. М., Машгиз, тип. ЦБТИ министерства станкостроения СССР, 1949, 24 с.
73. Красовский А.А. Математическая и прикладная теория: Избранные труды – М.: Наука, 2002. – 363 с.
74. Красовский А.А., Поспелов Г.С. Основы автоматики и технической кибернетики. М-Л., Госэнергоиздат, 1962, 600 с.
75. Красовский А.А. Основы теории авиационных тренажеров. М.: Машиностроение, 1995. – 30 с.
76. Красовский А.А., Белоглазов И.И., Чигин Г.П. Теория корреляционно-экстремальных навигационных систем. М. Наука 1977, 271 с.
77. Красовский А.А. Фазовое пространство и статистическая теория динамических систем. М. Наука 1979, 232 с.
78. Красовский А.А., Артемьев В.М., Афанасьев В.Н. Справочник по теории автоматического управления. М. Наука, 1987, 711 с.
79. Красовский А.А., Буков В.Н., Шендрик В.С. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. – М.Наука, 1977, 271 с.
80. Красовский А.А. Интегральные оценки моментов и синтез линейных систем //АиТ. – 1967. - №10. – С. 53-71.
81. Красовский А.А. Интегральные оценки моментов и синтез нелинейных регуляторов //АиТ. – 1967. - №12. – С. 26-37.
82. Красовский А.А. Обобщение задачи аналитического конструирования регуляторов при заданной работе управлений и управляющих сигналов //АиТ. – 1969. - №7. – С. 7-17.
83. Красовский А.А.Статистическая теория переходных процессов в системах управления. – М.:Наука,1968.
84. Krasovsky A.A. A New Solution to the problem of a Control System Analitical Design // Automatika. – 1971. - №1. - P 45-50/
85. Красовский А.А. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. – М.:Наука, 1973.
86. Красовский А.А., Вавилов Ю.А., Сучков А.И.,Системы автоматического управления летательных аппаратов. М.:ВВИА им. Н.Е.Жуковского, 1986.
87. Буков В.Н. Оптимальные прогнозирующие системы управления полетом. М.Наука, 1987, 232 с.
88. J.J. Hench, C. He, V. Cuchera, M. Mehrman, Dempening Controllers via a Riccati Equation Approach. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol 43, No9, Sept. 1998.
89. B.D.O. Anderson and J.B. Moore, Liner Optimal Control. Englewood Cliffs, NJ Prentice Hall, 1971.
90. C. He, A.J. Laub, M. Mehrman, Placing Platny of Poles is Pretty Preposterouse. Facultet of Mathematik, TU Chemnitz-Zwickau, 1995.
91. C. He and M. Mehrman, Stabilization of Large Liner Systems, in Proc. IEEE Worcshop on Computer Intensive Methods in control and Signal Processing, Prague, Czech Republic, Sept., 1994.
92. J.J Hench, Numeric Methods for Periodic Liner Systems. Ph.D dissertation, Univ. California, Santa Barbara, Electrical and Computer Engineering Dept., Sept. 1992.
93. J.J. Hench, C. He, V. Cuchera, M. Mehrman, Dempening Controllers via a Riccati Equation Approach. Inst. Information and Control Theory, Academy of Sciences of the Czech Republic, Technical Rep. 1835, May 1995.
94. R.E. Kalman Contributions to the Theory of Optimal Control, Boletin Sosiedad Matematica Mexicana, Vol. 5, pp. 102-119, 1960.
95. N. Kavasaki and E. Shimemura, Determining Quadratic Weighting matrices to Locate Poles in a Specified Region, Automatica, Vol 19, pp. 557-560, 1983.
96. C. Kenney and G. Hever, The Sensitivity of the Algebraic and Differension Riccati Equation. Syam J. Control Opt., Vol. 28, pp. 50-59, 1990.
97. V. Kuchera, A Contribution to Matrix Quadratic Equation. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol AC-17, pp. 344-347, 1972.
98. A.J. Laub, A Schur Method for Solving Algebraic Riccati Equation. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol AC-24, pp. 913-921, 1979.
99. V Mehrman The Autonomous Liner Qudratic Control Problem. Tyeory and Numerical Solution. Hiedelberg, Germany: Springer Verlag, 1991.
100. C. Paige and C. Van Loan A Shur Decomposition for Hamiltonian Matrices. Liner Alg. Application Vol.41, pp.11-32, 1981.
101. Александров А.Г. Частотные свойства оптимальных линейных систем управления. ж. "Автом. и телемех." АН СССР, 9, 1969, стр. 176 - 181 .
102. Александров А.Г. Аналитический синтез передаточных матриц регуляторов по частотным критериям качества, ч.1 . ж. "Автом. и телемех." АН СССР, 12, 1971, стр. 12 - 20,(соавтор Небалуев Н.А. ).
103. Александров А.Г. Аналитический синтез передаточных матриц регуляторов по частотным критериям качества, ч.2. ж. "Автом. и телемех." АН СССР, 2, 1972, стр. 17 - 29
104. Александров А.Г. К обратной задаче аналитического синтеза регуляторов систем с переменными параметрами Изв. ВУЗов "Приборостроение", 3, 1975, стр. 25 -29 (соавтор Подчукаев В.А.)
105. Александров А.Г. Синтез систем регулирования низкой чувствительности на основе теории игр . V Всесоюзное совещание по теории инвариантности и её применениям. Тез. докладов, Киев, 1976, стр. 57
106. Александров А.Г. Формализм решения обратной задачи аналитического конструирования регуляторов нестационарных линейных систем . Межвузовский научный сборник "Аналитические методы синтеза регуляторов", вып. 2, Саратов, CПИ, 1977, стр. 37 - 58 (соавтор Барцева Л.А.)
107. Александров А.Г. Аксиоматическая теория синтеза регуляторов линейных систем . Опыт создания и внедрения автоматизированных и автоматических систем управления технологическими процессами. Ч.П. Изд. "Илим", Фрунзе, 1979, стр. 25 - 34
108. Александров А.Г. Построение функционала качества в задаче аналитического конструирования регуляторов. Изв. ВУЗов "Приборостроение", 4, 1978, стр...
109. Александров А.Г. Свойства аналитически сконструированных нестационарных линейных систем . ж. "Автом. и телемеханика" АН СССР, 3, 1980, стр. 5 - 12.
110. Александров А.Г. Частотный алгоритм адаптивного управления . Всесоюзная конференция "Теория адаптивных систем и её применение". Тезисы докладов и сообщений. Москва - Ленинград, 1983, стр. 21 -22 .
111. Александров А.Г. Частотный адаптивный регулятор оптимальный по критерию обобщённой работы . Всесоюзное совещание "Адаптация и оптимизация АСУ ТП на основе принципа минимизации обобщённой работы". Тезисы докладов. "ИЛИМ". Фрунзе, 1985, стр. 7.
112. Александров А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем Москва, Машиностроение, 1986, 272 с.
113. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы . Высшая школа, 1989, 264 с. Монография .
114. Александров А.Г. Адаптивное управление на основе идентификации частотных характеристик . Известия РАН. " Теория и системы управления" ,2, 1995, стр. 63 - 71.
115. Александров А.Г. Конечно - частотная идентификация: многомерный объект. Международная конференция по проблемам управления (29 июня - 2 июля 1999). Избранные труды, т.1, стр. 15 - 28, тезисы докладов,ИПУ. т.1, стр. 313 - 314.
116. Александров А.Г. Метод подтверждения модели с помощью резонансных фильтров. Труды Международной конференции "Идентификация систем и задачи управления", 26 - 28 сентября 2000, ИПУ, на CD - ROM. Программа (с аннотациями докладов) стр. 104.
117. Арановский С.В., Бобуов А.А., Кремлев А.С., Лукьянова Г.В. Робастный алгоритм идентификации частоты синусоидального сигнала. // Известия РАН. Теория и системы управления. 2007, №3, с.39-44.
118. Bodson H., Douglas S.C. Adaptive algorithms for the rejection of periodic distur bances with unknown frequencies // Automatika. 1977. V. 33. P 2213-2221.
119. Hsu L., Ortega R., Pamm C. a globally convergent frequency estimator // IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. V.46. P.967-972.
120. Mojiri M., Bakhshai A.R. An Adaptive Notch Filter for frequency Estimation of a Periodic Signal // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. V.49. P.314-318.
121. Mario R., Tomei R. Global Estimation of Unknown Frequencies // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V.47. P.1324-1328.
122. Xia X., Global Frequency Estimation Using Adaptive Identifiers // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V.47. P.88-93.
123. Obregon – Pulido G., Castillo-Toledo R., Loukianov A.A. Globally Convergent Estimator for n Frequencies. // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V.47. P.857-863.
124. Bobtsov A., Lyamin A., Pomasheva D. Algorihm of parameter’s identification of polyharmonic function // 15th IFAC World Congress of Automatic Control, Barselona, Spain, 2002.
125. Ляпунов А.М. Собрание сочинений в 5 томах. М.: Изд-во АН СССР.
Т.1. 1954. 447 с., Т.2. 1956. 472 с., Т.3.1957. 456 с., Т.4. 1959. 645 с., Т.5. 1965. 497 с.
126. Кунцевич В.М., Лычак М.М. Синтез систем автоматического регулирования с помощью функций Ляпунова. М.: Наука, 1979, 389 с.
127. Валеев К.Г., Финин Г.С. Построение функций Ляпунова. – Киев Наукова думка, 1981. – 312 с.
128. Крон Г. Тензорный анализ сетей: Пер. с англ. – М.: Советское радио, 1978. – 719 с.
129. Матросов В.М., Анапольский Л.Ю., Васильев С.Н. Метод сравнения в математической теории систем. – Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1980. -481 с.
130. Матросов В.М. Принцип сравнения с вектор-функцией Ляпунова. 1-4//Дифференциальные уравнения. 1968.Т.4.Вып8; 1968.Т.4.Вып10; 1969.Т.5.Вып 7; 1969.Т.5.Вып.12.
131. Красовский Н.Н. Теория управления движением. – М.:Наука, 1969, 350 с.
132. Дементьев Г.М. Інтегральні квадратичні оцінки регулювання з обмеженою коливальністю. – ДАН УРСР, №8, серія А, 1972, с. 747-749.
133. Дементьев Г.М. Модифицированные формулы интегральной квадратичной оценки качества регулирования с ограниченной колебательностью // Авиационные автоматизированные комплексы управления и моделирования. К.: КИИГА, 1977, с 108-112.
134. Кузовков Н.Т. Модальное управления и наблюдающие устройства. М., 1976. 184 с.
135. Крон Г. Применение тензорного анализа в электротехнике. М-Л.: Госэнергоиздат, 1953, 247 с.
136. Касьянов В.А., Ударцев Е.П. Определение характеристик воздушных судов методом идентификации. – Машиностроение, 1989, -170с.
137. Касьянов В.А., Ударцев Е.П., Вронский В.В. Устойчивые методы идентификации аэродинамических характеристик воздушных судов по данным летных испытаний //Сб. тр. 9 Всесоюзной конференции по безопасности полетов. – Л., 1985.
138. Касьянов В.А., Зоутошвили В.Г. К оптимизации процессов оценивания аэродинамических характеристик ЛА. Деп. Укр НИИТИ, №1027. УК. ВИНИТИ , 1978, 1978, №9/83. – С.129.
139. Касьянов В.А., Ударцев Е.П. Оптимальные неявные алгоритмы идентификации динамических и статических объектов // Кибернетика и вычислительная техника. – 1980. – Вып. 50. – С. 101 -103.
140. Касьянов В.А., Ударцев Е.П., Войцеховская К.Ф. Методы идентификации в динамике полета воздушных судов. – К.: Знание, 1981. – 24 с.
141. Касьянов В.А., Ударцев Е.П., Боярский Г.Н. Динамика полета, управляемость и идентификация характеристик воздушных судов. – К.: Знание, 1978. – 23 с.
142. Carrol P.I., New adaptive algorithms in Liapunov synthesis, IEEE Trans. Automat Contr., Vol. AC-19, 1974, 2, P.117-119.
143. Mehra R.K., Gupta N.K. Status of Input design for Aircraft Parameter Identification, AGARD Conf. Proc 172, Methods for Aircraft States Parameters, 1974. P.12-21.
144. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. – М.: Наука, 1980. – 400 с.
145. Леондес К.Г., Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах. – М.: Мирб 1980. – 407 с.
146. Olsen I.H., Colburg A., Rogers M. Aircraft Wake Turbulence, and its Detecyion, symposium on Aircraft Wake Turbulence, Seattle Wash., 1-8 September 1970, Plenum Press, New York 1971. P.12-14.
147. Собер Дж. Линейный регрессионный анализ. – М.Мир, 1980. –М.: Статистика, 1980. – 208 с.
148. Kanai K., Nikiforuk P.N., Gupta M.M. Parameter and State Estimation Applicable to aircraft Identification Problem. Trans. of Japan Society of Aero, and Space Sci., 1979, №55. P.1-15.
149. Kasjanjv V.A., Bojarsky G.N. Generalization of Cramer-Rao Inequality. Вестник КМУГА, №1, 1998. С. 48-53.
150. Gupta N., Hall J. Input design for identification of aircraft stability and control derivatives. NASA contractor Report by Systems Control inc., 1975, №2. P.1-133.
151. Hobolt J.C. Survey on Effect of Winds on Aircraft design and Operation. Recomendetions for Needed Wind Research. NASA CR-2360, 1973.
152. Kovalenko I.N. Rate events in Queuing Systems. A Survey queuing systems Theory and application. Vol. 2A-19, 1974, 5. P. 549-552.
153. Киричков В.Н., Сильвестров А.Н. Построение адаптивных моделей динамических объектов по данным эксперимента. К.:Вища школа, 1985, 87 с.
154.Катковник В.Я. Линейные оценки и стохастические задачи оптимизации. М.:Наука, 1976, 486 с.
155. Киричков В.Н. Методы идентификации объектов с сосредоточенными параметрами. Киев, КПИ, 1983, 75 с.
156. Киричков В..Н. Методы идентификации на базе комбинированного критерия. // Адаптивные системы автоматического управления, 1978, Вып.6 с.52-54.
157. Растригин А.А., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию объектов управления. М.:Энергия, 1977, 215 с.
158. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. М.:Наука, 1980, 400 с.
159. Сильвестров А.Н. Построение нелинейной модели летательного аппарата. // Адаптивные системы автоматического управления, 1980, Вып.8 с.85-90.
160. Сильвестров А.Н., Панченко О.М. Многократно адаптивные системы идентификации. Киев.:Техника, 1983, 110 с.
161. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. М.: Наука, 1966.
162. Касьянов В.А., Ударцев Е.П. Оптимальные неявные алгоритмы идентификации динамических и статических объектов // Кибернетика и вычислительная техника. – 1980. – Вып. 50. – С. 101 -103.
163. Аралов Г.Д. Показатели безопасности полетов // Проблемы безопасности полетов.-2001.-№9.
164. Минамиде Н. Тестовые входные сигналы для идентификации линейных систем со многими входами-выходами с дискретным временем // Daisi-pusin. Hakkai rombusis. – 1977. – Т.60. - №7. – С.647 -552.
165. AGARD – Methods for aircraft state and parameters identification? GARR/ Conference. Proc.172, 1975.
166. Galiardi R.M. Input Selection for Parameter identification in discrete systems, IEEE Trans. Automat Contr., Vol. AC-12,1967. P 597-599.
167. Greene G.E., Hooke W.H. Scales of gravity waves generated by instability in tropospheric shear flows, J. Geophys. Res. №84, 1979, Р.61-64.
168. Groons F.G., Mandel E. The FAA Wind shear research and development Program – Status Report, 7-th conference on Remote from Satellites, November 1976. P.70-77.
169. Gupta N., Hall J. Input design for identification of aircraft stability and control derivatives, NASA contractor Report by Systems Control inc., 1975, №2. P.1-133.
170. Mc. Ruer D.T., Hofmann L.F., Jex H.R., Moore G.P., Phoctan A.V., Weis D.,H., Wolkovich P. New approaches to human pilot/vehicle dynamics analysism Air flight Dynamics Laboratory, AFFDL-TR-150, Feb. 1968.
171. Mehra R.K. Frequency domain synthesis of optimal inputs for linear system parameter estimation, Trans. ASME, J. Dynamic System, Meas., Contr., 1976, №6. P.130-138.
172. Mehra R.K. Optimal input for linear system identification IEEE Trans Automat. Contr., 1974, Vol. AC-19, №3. P.192-199.
173. Касьянов В.А. Моделирование полета. К.НАУ, 2004, 398 с.
174. Гроп Л. Методы идентификации систем. М.:Мир, 1979, 302 с.
175. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.:Мир, 1975, 683 с.
176. Э.П. Сейдж, Дж.Л. Мелса Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974, 246 с.
177. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификацию М.: Наука, 1984. -350с.
178. Wendy L. Poston, Carey E. Priebe and O. Thomas Holland. Maximizing the fisher information matrix in discrete-time systems // Control and Dynamic Systems. Pages 131-155
179. A. Klein, A generalization of Whittle’s formula for the information matrix of vector mixed time series, Linear Algebra Appl. 321 (2000), pp. 197–208.
180. V. Peterka, P. Vidincev, Rational-fraction approximation of transfer functions, First IFAC Symposium on Identification in Automatic Control Systems, Prague, 1967.
181. T. Soderstrom, Description of a program for integrating rational functions around the unit circle, Technical Report 8467R, Department of Technology, Uppsala University, 1984.
182. P. Whittle, The analysis of multiple stationary time series, J. Royal Statist. Soc. B. 15 (1953), pp. 125–139. MathSciNet
183. Granichin, O.N., An Algorithm of Stochastic Approximation with Input Perturbation for Identification of a Static Nonstationary Plant, Vestn. Leningr. Gos. Univ., 1988, vol. 1, no. 3, pp. 92–93.
184. Granichin, O.N., Estimation of the Minimum Point of an Unknown Function Observed in Dependent Noise, Probl. Peredachi Inf., 1992, no. 2, pp. 16–20.
185. Goldenshluger, A.V. and Polyak, B.T., Estimation of the Regression Parameters with Arbitrary Noise,Math. Meth. Statist., 1993, vol. 2, no. 1, pp. 18–29.
186. Ljung, L. and Guo, L., The Role of Model Validation for Assessing the Size of the Unmodeled Dynamics, IEEE Trans. Autom. Control, 1997, vol. 42, no. 9, pp. 1230–1239.
187. Fisher, R.A., The Design of Experiments, Edinburgh: Oliver and Boyd, 1935.
188. Tsypkin, Ya.Z., Informatsionnaya teoriya identifikatsii (Informaitonal Theory of Identification), Moscow: Nauka, 1995.
189. Ljung, L. and SЁoderstrЁom, T., Theory and Practice of Recursive Identification, Cambridge: MIT Press, 1983.
190. Polyak, B.T. and Tsypkin, Ya.Z., Adaptive Estimation Algorithms (Convergence, Optimality, Stability), Avtom. Telemekh., 1979, no. 3, pp. 71–84.
191. Robbins, H. and Siegmuud, D., A Convergence Theorem for Nonnegative Almost Super-Martingales and
Some Applications, in Optimizing Methods in Statistics, Rustagi, J.S., Ed., New York, Academic, 1971, pp. 233–257.
192. Polyak, B.T., Convergence and Rate of Convergence of the Iterative Stochastic Algorithms. II, Avtom. Telemekh., 1977, no. 4, pp. 101–107.
193. Poznyak, A.S., Estimating the Parameters of Autoregressive Processes by Least Squares, Int. J. Syst. Sci., 1980, vol. 11, pp. 577–588.
194. O. N. Granichin Estimating the Parameters of Linear Regression
in an Arbitrary Noise. Automation and Remote Control, Vol. 63, No. 1, 2002, pp. 25–195. Translated from Avtomatika i Telemekhanika, No. 1, 2002, pp. 30–41.
196. Летников А.В. Теория дифференцирования с произвольным указателем // Математический Сборник – 1868. т.3, вып.1. – С.1-68.
197. Летников А.В. Об историческом развитии теории дифференцирования с произвольным указателем // Математический Сборник – 1868. т.3, вып.1. – С.85- 112.
198. Васильев В.В., Симак Л.А. Дробное исчисление и аппроксимационные методы в моделировании динамических систем. Научное издание. Киев: НАУ Украины. 2008, 256 с.
199. Самко С.Г., Килбас А.А., Маричев О.И. Интегралы и производные дробного порядка и некоторые их приложения. Минск: Наука и техника. 1987г. -688 с.
200. On Fractional Calculus and its Applications // Research Institute for Mathematical Sciences, Vol. 412. – Kyoto University, Kyoto, Japan, January, 1981/ - 80 p.
201. “Fractional Calculus & Applied Analysis” – An International Journal for Theory and Applications, ISSN 1311-1454.
202. Fractional Differentiation and its Applications (FDA04), july 19-20, 2004, Bordeaux, France.
203. “Fractional Signal Processing and its Applications” // Special Issue of Signal Processing. 2003. – Vol.83, No 11-p.p.2285-2480.
204. Hilfer R. (Ed) Applications of Fractional Calculus in Physics. World Scientific, 2000.463 p.
205. Nishimoto Katsuyuki (Ed) Fractional Signal Processing and its Applications // Proc. Of the Internanional Conf. held at the Center of Nihin University, Tokyo, May 29 – June 1, 1989 // College of Engineering, Nihon University, Japan, 1990. – 284 p.
206. Nishimoto Katsuyuki Nishimoto’s Fractional Calculus (Calculus in the 21st Century), Vol IV. – Deseartes Press Co., 1991. 158 p.
207. Oldham K.B., Spanier J. The Fractional Calculus. Academic Press, 1974. – 234 p.
208. Podlubny I. Fractional Differential Equations // Nathematics in Science and Engineering, Vol. 198. Academic Press, 1999. 340 p.
209. Ross Bertram (Ed) Fractional Calculus and its Applications // Proc of the International Conf. held at the University of New Haven, June 1974 // Lecture Notes in Mathematics, Vol. 457. – SpringerVerlag, 1975. – 381 p.
210. Ross Bertram. The Development of Fractional Calculus 1695-1990 // Historia Mathematica, 4, 1977, P. 75-89.
211. West J. Bruce, Bologna Mauro, Griglini Paolo Physics of Fractal Operators. – SpringerVerlag, 2003. – 354 p.
212. 2nd IFAC Workshop on Fractional Differentiation and its Applications (IFAC FDA’06), July 19-21, 2006, Porto, Portugal.
213. T. Caraballo, G. Lukasiewicz and J. Real, Pullback attractors for asymptotically compact non-autonomous dynamical systems, Nonlinear Anal. 64 (2006), pp. 484–498. SummaryPlus | Full Text + Links | PDF (175 K) | View Record in Scopus | Cited By in Scopus (12)
214. T. Caraballo, P.E. Kloden and P. Marin-Rubio, Global and pullback attractor of set-valued skew product flows, Ann. Mat. 185 (2006), pp. S23–S45. Full Text via CrossRef | View Record in Scopus | Cited By in Scopus (2)
215. T. Caraballo and J. Real, Attractors for 2D-Navier–Stokes models with delays, J. Differ. Equation 205 (2004), pp. 271–297. Abstract | Abstract + References | PDF (335 K) | View Record in Scopus | Cited By in Scopus (14)
216. T. Caraballo and J.A. Langa, On the uppersemicontinuity of cocycle attractors for nonautonomous and random dynamical systems, Dyn. Contin. Discrete. Impulsive Syst. 10 (2003), pp. 491–513. View Record in Scopus | Cited By in Scopus (18)
217. D.N. Cheban, P.E. Kloden and S. Schmalf?, Pullback attractor in dissipative nonautonomous differential equation under discretisation, J. Dyn. Differ. Equation 13 (1) (2001).
218. D.N. Cheban and J. Duan, Almost periodic solutions and global attractors of nonautonomous Navier–Stokes equation, J. Dyn. Differ. Equation 16 (2004), pp. 1–34. Full Text via CrossRef
219. D.N. Cheban, Global Attractors of Non-autonomous Dissipative Dynamical systems, World Scientific (2004).
220. D.N. Cheban and C. Mammana, Relation between different types of global attractors of set-valued nonautonomous dynamical systems, Set-Valued Anal. 13 (2005), pp. 291–321. View Record in Scopus | Cited By in Scopus (1)
221. J.K. Hale, Asymptotic behavior of dissipative systems, Mathematical Surveys and Monographs vol. 25, AMS, Providence (1988).
222. Wang Yejuan, Li Desheng and P.E. Kloden, On the asymptotical behavior of nonautonomous dynamical systems, Nonlinear Anal. 59 (2004), pp. 35–53. SummaryPlus | Full Text + Links | PDF (247 K) | View Record in Scopus | Cited By in Scopus (6)
223. P.E. Kloeden and V.S. Kosyakin, The perturbation of attractors of skew-product flows with a shadowing driving systems, Discret. Cont. Dyn. Syst. 7 (4) (2001).
224. P.E. Kloeden and B. Schmalfuss, Nonautonomous systems, cocycle attractors and variable time-step discretisation, Numer. Algorithms 14 (1997), pp. 141–152. MathSciNet | Full Text via CrossRef | View Record in Scopus | Cited By in Scopus (34)
225. G.R. Sell and Y. You, Dynamics of Evolutionary Equations, Springer, New York (2002).
226. J.C. Robinson, Infinite-dimensional Dynamical Systems as Introduction to Dissipative Parabolic PDEs and the Theory of Global Attractors, Cambridge University Press, Cambridge (2001).
227. N. Koksch and S. Siegmund, Pullback attracting inertial manifolds for nonautonomous dynamical systems, J. Dyn. Differ. Equations l4 (4) (2002).
228. V. Chepyshov and M. Vishik, Attractors for Equations of Mathematics Physics vol. 49, American Mathematical Society Colloquium Publications, AMS, Providence, RI (2002).
229. K. Deimling, Nonlinear Functional Analysis, Springer, Berlin (1985).
230. C.K. Zhong, M.H. Yang and C.Y. Sun, The existence of global attractors for the norm-to-weak continuous semigroup and application to the nonlinear reaction-diffusion equations, J. Diff. Eqns. 223 (2006), pp. 367–399. Abstract | PDF (329 K) | View Record in Scopus | Cited By in Scopus (9)
231. S.S. Lu, H.Q. Wu and C.K. Zhong, Attractors for nonautonomous 2D Navier–Stokes equations with normal external forces, Disc. Cont. Dyn. Syst. 13 (August) (2005).
232. Q. Ma, S. Wang and C.K. Zhong, Necessary and sufficient condition for the existence of global attractors for semigroups and applications, Indiana Univ. Math. J. 51 (2002), pp. 1541–1559. View Record in Scopus | Cited By in Scopus (34)
233. R. Teman, Infinite-dimensional Dynamical Systems in Mechanics and Physics, Springer, New York (1997).
234. Y.J. Wang, C.K. Zhong, S.F. Zhou, Pullback attractors of nonautonomous dynamical systems, Discrete Contin. Dyn. Syst., preprint.
235. H.T. Song, H.Q. Wu, Pullback attractors of nonautonomous reaction–diffusion equations, J. Math. Anal. Appl., preprint.
236. Yongjun Lia, b, , and Chengkui Zhonga. Pullback attractors for the norm-to-weak continuous process and application to the nonautonomous reaction–diffusion equations . Applied Mathematics and Computation. Volume 190, Issue 2, 15 July 2007, Pages 1020-1029
237. V.V.Migulin, V.V.Medvedev, E.R.Mustel, and V.N.Parygin. "Fundamentals of theory of oscillations". Moscow, Nauka, 1988.
238. Красовский А.А. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. М., 1973. 558 с.
239. Никифоров В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений. – СПб.: Наука. – 282 с.
240. Егупов Н. Д., Пупков К. А. Методы классической и современной теории автоматического управления. Синтез регуляторов систем автоматического управления. В 5 тт. – 2. – МГТУ им. Баумана, 2004. – Т. 3. – 616 с.
241. Улянов С., Литвинцева Л., Добрынин В, Мишин А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – 1. – PronetLabs, 2011. – Т. 1. – 406 с.
242. Касьянов В.А. Моделирование полета. - Киев 2004 - 397 с.
243. Бард И. Нелинейное оценивание параметров. – М.: Статистика, 1979. – 349с.
244. Татарский В.И. Распространение радиоволн в турбулентной атмосфере. – М.: Наука, 1986. – 283с.
245. Соболев С. Л. Уравнения математической физики. – Издание четвёртое. – «Наука», 1966. – 444 с.
246. Strobach P.Linear prediction theory: a mathematical basis for adaptive systems. Berlin e.a.: Springer-Verlag, 1990.
247. Van Huffel S., Vandewalle J.The total least squares problem: computational aspects and analysis. Philadelphia: SIAM, 1991.
248. Tsakalis K.S., Ioannou P.A.Linear time-varying systems: control and adaptation. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1993.
249. Roland Toth. Modeling and Identification of Linear Parameter-Varying Systems // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. - 319 p.
250. Slock D.T.M.Fast algorithms for fixed-order recursive least-squares parameter estimation.Ph.D. Thesis. Stanford, Mont.: Stanford University, 1989.
251. Christiaan Heij, André Ran, Freek van Schagen. Introduction to Mathematical Systems Theory. Linear Systems, Identification and Control . - Springer: Birkhauser Verlag. - 2007. - 166 p.
252. Knapp T.Parameteradaptive regelung zeitvarianter und komplexer prozesse. Dissertation.Dьsseldorf: VDI-Verlag, 1993.
253. Bekkali C., Zouak M., Radouane L.Identification of time-varying linear stochastic systems with an instantaneous combined filtering and estimation // Adv. in Modell. and Simul. 1992. V. 33. No. 3. P. 23–32.
254. Chen Y.-M., Wu Y.-C.Modified recursive least-squares algorithm for parameter identification // Int. J. Syst. Sci. 1992. V. 23. No. 2. P. 187–205.
255. Davidov G., Shavit A., Koren Y.Estimation of dynamical-varying parameters by the internal model principle // IEEE Trans. Autom. Control. 1992. V. 37. No. 4. P. 498–503.
256. Bobrow J.E., Murray W.An algorithm for RLS identification of parameters that vary quickly with time // IEEE Trans. Autom. Control. 1993. V. 257. No. 2. P. 351–356.
258. Zhang Y., Li Q., Dai G., Zhang H.A new-recursive least-squares identification algorithm based on singular value decomposition // Proc. 33rd IEEE Conf. on Decision and Control. Lake Buena Vista, Fla., 1994. V. 2. P. 1733–1734.
259. Haykin S., Sayed A.H., Zeidler J.R., Yee P., Wei P.C.Adaptive tracking of linear timevariant systems by extended RLS algorithms // IEEE Trans. Signal Proc. 1997. V. 45. No. 5. P. 1118–1128.
260. Michael A. Johnson, Mohammad H.Moradi et al. PID Control. New Identification and Design Methods - Springer-Verlag London Limited, 2005. - 543 p.
261. Benveniste A., M´etivier M., Priouret P.Adaptive algorithms and stochastic approximations. Berlin e.a.: Springer-Verlag, 1990.
262. Systems and control encyclopedia: theory, technology, applications. Vols. 1–8 / Ed. in Chief Singh M.G. Oxford e.a.: Pergamon Press, 1987.
27. Systems and control encyclopedia. Supplem. Vols. 1–2 / Ed. in Chief Singh M.G. Oxford e.a.: Pergamon Press, 1990, 1992.
263. В. С. Ведров, М.А. Тайц Летные испытания самолетов. Оборонгиз, 1951. стр. 64-74 и 281, 282.
264. А. Ф. Бочкарев, В. В.Андреевский, В.М. Белоконов, В.И.Климов, В.М. Турлин Аэромеханика самолета. М.: Машиностроение. 1985 г. стр. 21, 22.
265. P. M. Silmers, H. Wolf, P.F.Flanagan Shuttle Entry Air Data System Concepts Applied to Space Shuttle Orbiter Flight Pressure Data to Determinl Air Data -STS 1-4, AIAA-83-0118 (AIAA 21st Aerospace Sciences Meeting, January 10-13, 1983/Reno, Nevada).
266. Беаш Х.Л., Бушнелл Д.М. Требования к авиакосмической экспериментальной базе в 2000-х годах //Авиастроение: Экспресс-информация. -1991. -№36. -С.22-35.
267. Берестов Л.М., Поплавский Б.К., Мирошниченко Л.Я. Частотные методы идентификации летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1985. -184с.
268. Бетанов В.В., Лысенко И.В. Решение задач экспериментальной баллистики в ходе ЛИ образцов ракетно-космической техники. М.: РВСН, 1999. -549с.
269. Экспериментальная баллистика ракетно-космических средств. Учебник /В.В. Бетанов, Л.Н. Лысенко, И.В. Лысенко и др.; Под общей ред. Л.Н. Лысенко, В.В. Бетанова, И.В. Лысенко. М.: ВА РВСН им. Петра Великого, РАРАН, 2000.-286с.
270. Брандин В.Н., Васильев А.А., Куницкий А.А. Экспериментальная баллистика космических аппаратов. -М.: Машиностроение, 1984. -262с.
271. Структурная идентификация математической модели движения самолета /К.К. Васильченко, Ю.А. Кочетков, В.А. Леонов, Б.К. Поплавский.-М.: Машиностроение, 1993. -351с.
272. Летные испытания самолетов / К.К. Васильченко, В.А. Леонов, И.М. Пашковский, Б.К. Поплавский. -М.: Машиностроение, 1996. -719с.
273. Дмитриевский А.А. , Лысенко Л.Н. . Внешняя баллистика. 4-е издание, переработанное и дополненное. -М.: Машиностроение, 2005. -607 с.
274. Исаев С.А., Корсун О.Н. Идентификация параметров математическоймодели статически неустойчивого самолета в интересах оцениваниягод.характеристик траекторного движения // Радиотехника. -1996. -№ 10. -С.28-3S-.
275. Качанов Б.О., Хролович К.Б. Метод спектрально-временной идентификации продольного и бокового движения самолета //Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. -1993. №1. С. 22-26.
276. Корсун О.Н. Идентификация продольного движения статически неустойчивого самолета, основанная на использовании параллельной модели //Известия академии наук. Теория и системы управления. -2001. -№3. -С.34-39.
277. Кулифеев Ю.Б., Подобедов В.А. Проверка достоверности расчетных динамических моделей летательных аппаратов в лабораторном эксперименте //Труды ВВИА им.проф.Н.Е.Жуковского. -1981. -Вып. 1309. -С. 15-21.
278. Лебедев А.А., Чернобровкин Л.С. Динамика полета беспилотных ЛА. -М.: Машиностроение, 1973. -616с.
279. Математическое обеспечение задач управления, оценивания и идентификации летательных аппаратов и их систем: Научно-методические материалы / Под ред. В.П. Харькова. -М.: ВВИА им. Н.Е.Жуковского, 1991. -215с.
280. Идентификация летательных аппаратов, силовых установок и авиационного оборудования: Материалы международной НТК. -М., 1994. -547с.
281. Автоматизированная обработка результатов измерений при летных испытаниях / Ю.Е. Махонькин, З.А. Павлова, А.И. Фальков, В.И. Карачков. -М.: Машиностроение, 1983. -112с. (Справочная библиотека авиационного инженера-испытателя).
282. Пашковский И.М., Леонов В.А., Поплавский Б.К. Летные исптания самолета и обработка результатов испытаний. -М.: Машиностроение, 1985. -416с.
283. Скиба Г.Г., By Нгок Хое. Методика идентификации аэродинамических коэффициентов по значениям аэродинамических характеристик //Наукоемкие технологии. -2006. -№ 1. -С.32-36.
284. Скиба Г.Г., Смирнов Д.В. Закономерности вихреобразований при обтекании движущихся в атмосфере тел // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. -2002. -№3. -С.73-79.
285. Скиба Г.Г., Смирнов Д.В., By Нгок Хое. Разработка алгоритма и программы ПЭВМ идентификации аэродинамических коэффициентов с учетом изменений формы и моментов инерции управляемого летательного аппарата // Оборонная техника. -2005. -№ 4-5. -С.21-30.
286. Куржанский А.Б. Задачи идентификации – теория гарантированных оценок // Автоматика и телемеханика. 1991. № 4. С. 3–26.
287. Ján Mikleš, Miroslav Fikar. Process Modelling, Identification, and Control. - Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007. - 480 p.
288. Li R. A weighted adaptive one step ahead minimum variance controller based on the ELS algorithm // J. Adapt. Control and signal Proc. 1997. Vol. 11. No. 6. P. 461–474.
289. Li R., Chu D. Stability of Kalman filter for time varying systemswith correlated noise // J. Adapt. Control and signal Proc.1997. Vol. 11. No. 6. P. 475–487.
290. Ljung L., Gunnarsson S. Adaptation and tracking in system identification. A survey // Automatica. Vol. 26. 1990. No. 1. P. 7–21.
291. Клейман Е.Г., Мочалов И.А.Идентификация нестационарных объектов // АиТ. 1994. N 2. С. 3–22.
292. Ю.А. Крашаница, М.Т. Нго. Теория обобщенных потенциалов и граничные интегральные представления решений краевых задач гидродинамики. // Аэрогидродинамика и аэроакустика: проблемы и перспективы. Выпуск 3. Харьков: ХАИ, 2009.- С. 102-106.
293. Крашаница Ю.А. Проблемы и перспективы создания суборбитальных космических аппаратов многоразового использования / Ю.А. Крашаница, В.В. Чмовж, В.В. Тюрев А.В. Бастеев, Л.А. Базыма, А.В. Сахно, Ю.В. Гирька //Авиационно-космическая техника и технология, вып.2/79, Харьков, 2011. – С. 20 –26.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Публикации в специальных изданиях
294. Антонов В.К. Задача синтеза линейных регуляторов при заданном быстродействии и ограничении колебательности / В.К. Антонов // Моделирование систем управления воздушным движением и пилотажно-навигационных комплексов: Сб. научн. труд. – К.:КИИГА, 1985. – С. 3–5.
295. Антонов В.К. Метод синтеза систем управления при заданном качестве переходных процессов / В.К. Антонов // Автоматизация управления полетом самолета, воздушным движением и авиационные тренажеры: сб. научн. труд. – К.:КИИГА, 1990. – С. 8–11.
296. Антонов В.К. Метод синтеза линейных регуляторов при заданном быстродействии, минимуме колебательност