Адаптивное управление рабочими процессами землеройно-транспортных машин

На рис. 20 представлен выход нейросетевой модели - тяговая мощность бульдозера. При моделировании и прогнозировании выход нейронной сети близок к экспериментальным данным только на временном интервале 7 - 10 с. Это связано с неизмеряемым изменением толщины стружки, а также быстро изменяющимися условиями сцепления движителей с грунтом. Поэтому параметры адаптивной нейросетевой модели необходимо подстраивать в реальном времени. Оценена точность прогнозирования тяговой мощности , средняя относительная ошибка составляет 14,7% на интервале от 7 до 10 с.

Рис. 17. Заглубление бульдозерного отвала

Рис. 18. Моделирование силы сопротивления копанию

Рис. 19. Моделирование действительной скорости машины

Рис. 20. Моделирование тяговой мощности бульдозера

Методика идентификации рабочих процессов ЗТМ и модели, полученные на ее основе, предназначены для использования при разработке адаптивных систем автоматического управления рабочими процессами ЗТМ.

В шестой главе представлена методика разработки адаптивных систем управления рабочими процессами ЗТМ, основанная на применении нейросетевых технологий. Для формирования управляющих воздействий на ЗТМ, в частности, электрических сигналов включения гидрораспределителей гидроцилиндров подъема-опускания рабочего органа, разработана структура и алгоритмы функционирования адаптивного нейросетевого регулятора.

Разработана САУ рабочим органом ЗТМ, функционирующая в режиме поддержания заданного значения силы сопротивления перемещению ЗТМ (рис. 21). В качестве объекта управления (ОУ) использована имитационная модель рабочего процесса автогрейдера из главы 3.

Управляющее устройство (УУ) вырабатывает электрический сигнал управления для включения пропорционального гидропривода рабочего органа ЗТМ. При производится заглубление рабочего органа ЗТМ, при - подъем. Управляемой величиной является сила сопротивления перемещению ЗТМ . Управляющее устройство содержит задатчик (З), формирующий заданное значение силы сопротивления , нейросетевой регулятор (НСР) и нейросетевую модель (НСМ) объекта управления. Заданное значение силы сравнивается с текущим выходом объекта , ошибка управления поступает на вход нейросетевого регулятора. Регулятор формирует управляющий сигнал , который поступает на входы объекта управления и нейросетевой модели. Пунктирными стрелками показано обратное распространение ошибки, необходимое для настройки параметров управляющего устройства. Выход нейросетевой модели сравнивается с реальным выходом объекта , и обратное распространение ошибки моделирования используется для коррекции параметров модели. НСМ накапливает информацию о динамике ОУ. Выход модели также сравнивается с заданным значением силы , и оценка ошибки управления , согласно алгоритму обратного распространения и с учетом параметров НСМ, используется для настройки параметров регулятора.

Рис. 21. Структура адаптивной системы управления

Регулятор и модель объекта в составе УУ представляют собой каскадно-соединенные динамические двухслойные рекуррентные нейронные сети (рис. 22). НСР и НСМ - это нейросетевые модели авторегрессии с внешними входами. TDL - линии задержки сигналов, IW, LW - массивы весовых коэффициентов, b - векторы смещений, f - функции активации нейронов. 1, 2 и 3 слой нейронов содержат нелинейные функции активации - гиперболический тангенс, 4 слой - линейную функцию активации. Длина линий задержки входов определена методами корреляционного анализа сигналов (гл. 5): линия TDL1,1 имеет длину 12, TDL2,2 и TDL4,2 - длину 11, TDL4,4 - длину 17. Количество нейронов в 1 слое составляет 42, слой 3 содержит 56 нейронов, слои 2 и 4 - по одному нейрону. В программной реализации нейронной сети использован пакет расширения MATLAB Neural Network Toolbox.

Разработан алгоритм адаптивной настройки УУ, преследующий две цели. Первая - это коррекция вектора весов и смещений модели, исходя из условия минимизации текущей ошибки моделирования

. (36)

Вторая цель - коррекция вектора весов и смещений регулятора из условия минимизации оценки ошибки управления

. (37)

Рис. 22. Нейронная сеть в структуре управляющего устройства

На каждом шаге по времени выполняется прямое распространение сигналов нейронной сети, затем - коррекция параметров НСМ и НСР. При этом на выходе 2 слоя сети формируется управляющий сигнал . Для оценки эффективности нейросетевого управления рабочим процессом ЗТМ выполнено сравнение адаптивного нейросетевого управления с традиционным пропорциональным регулированием. Управляющее устройство должно поддерживать заданный уровень силы сопротивления перемещению ЗТМ кН. Среднеквадратическое отклонение управляемой величины, т.е. силы сопротивления перемещению ЗТМ, при использовании заранее настроенного пропорционального регулятора составляет кН, при адаптивном нейросетевом управлении снижается до кН. Среднеквадратическое отклонение тяговой мощности снижается на 13% с величины кВт до кВт. Нейросетевое управляющее устройство автоматически подстраивается под изменение статистических характеристик возмущений и динамических свойств объекта, что избавляет от необходимости ручной настройки параметров регулятора.

Поддержание максимального математического ожидания и минимизация дисперсии тяговой мощности ЗТМ является важнейшей задачей управления тяговыми режимами. Предложена адаптивная система управления рабочим органом ЗТМ, предназначенная для поддержания максимального значения тяговой мощности.

Рис. 23. Структура нейросетевой системы управления тяговой мощностью

Моделирование процесса адаптивного управления тяговой мощностью ЗТМ осуществляется согласно схеме на рис. 23. УУ состоит из нейросетевой модели рабочего процесса, предназначенной для учета информации о динамике рабочего процесса ЗТМ, и нейросетевого регулятора, предназначенного для формирования управляющего сигнала включения гидрораспределителей . Нейросетевая модель рабочего процесса ЗТМ в составе УУ состоит из двух нейронных сетей. Нейросетевая модель 1 (НСМ1) воспроизводит зависимость между сигналом включения гидрораспределителей и силой сопротивления . Обучение НСМ1 выполняется методом обратного распространения ошибки моделирования силы сопротивления. Нейросетевая модель 2 (НСМ2) имитирует зависимость действительной скорости от силы и обучается методом обратного распространения ошибки моделирования скорости .

Задатчик (З) формирует заданное значение силы сопротивления . Значение кН выбрано в результате имитационного моделирования рабочего процесса автогрейдера (гл. 3), т.к. при этом значении силы сопротивления тяговая мощность приближается к максимальному уровню кВт. Задатчик также формирует заданное максимальное значение тяговой мощности кВт. Это необходимо для такой настройки нейросетевого регулятора, чтобы автоматически поддерживалось максимальное значение тяговой мощности. Рассогласование между действительным и заданным значениями силы сопротивления поступает на вход регулятора НСР. Выход нейросетевой модели, т.е. оценка тяговой мощности сравнивается с заданным уровнем , и оценка ошибки управления тяговой мощностью используется для адаптивной настройки параметров НСР. Для коррекции параметров нейронной сети реализован алгоритм адаптивного обучения НСМ1, НСМ2 и НСР, основанный на рекуррентном методе наименьших квадратов.

Выполнено сравнение показателей рабочего процесса ЗТМ при использовании традиционного пропорционального регулирования и при использовании нейросетевого управляющего устройства. В процессе поддержания максимального значения тяговой мощности математическое ожидание силы сопротивления возросло до кН, среднеквадратическое отклонение составило кН по сравнению с кН для П-регулятора. Математическое ожидание тяговой мощности составляет при адаптивном управлении кВт, при использовании пропорционального регулятора - кВт. Среднеквадратическое отклонение тяговой мощности при адаптивном управлении снизилось на 20% и составило кВт. Таким образом, по критерию тяговой мощности адаптивная нейросетевая САУ имеет более высокое качество управления. Кроме того, преимуществом адаптивной системы является самонастройка регулятора при изменяющихся условиях рабочего процесса. Более полное использование тяговых возможностей машины позволяет увеличить объем призмы волочения и повысить производительность ЗТМ.

Выполнено сравнение эффективности адаптивной САУ с традиционными подходами к управлению рабочими процессами по критерию удельной энергоемкости. Удельная энергоемкость единицы продукции в режиме поперечного перемещения грунта автогрейдером определена по имитационной модели процесса управления:

, (38)

где - крутящий момент, развиваемый двигателем;

- угловая скорость вала двигателя; - длительность рабочего прохода;

- объем перемещенного грунта.

Исследован рабочий процесс автогрейдера на протяжении 90 с. Удельная энергоемкость единицы перемещенного грунта для автогрейдера, оснащенного САУ с релейным регулятором, составляет . Отключение регулятора после выхода на заданный нагрузочный режим, т.е. работа автогрейдера без автоматического управления отвалом, вызывает повышение удельной энергоемкости до . Использование в системе управления отвалом гидрораспределителей пропорционального действия позволяет применять пропорциональный регулятор. С его использованием удельная энергоемкость снижается до за счет более быстрого набора призмы волочения по сравнению с релейным регулятором. Моделирование процесса адаптивного управления показало, что удельная энергоемкость единицы продукции при использовании нейросетевой системы управления снижается до значения . Таким образом, эффективность ЗТМ повышается за счет разработанной системы адаптивного управления рабочим процессом.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Выполнен анализ работ по моделированию динамики рабочих процессов ЗТМ, по управлению рабочими процессами ЗТМ, обзор методов адаптивного и интеллектуального управления. Сделан вывод о целесообразности разработки адаптивных систем автоматического управления рабочими процессами ЗТМ, функционирующих на основе нейросетевых технологий.

2. Разработана методика аналитико-имитационного моделирования рабочих процессов ЗТМ, согласно которой аналитические и имитационные модели подсистем рабочего процесса включаются в общую имитационную модель.

3. Предложены математические модели случайных возмущений, действующих на ЗТМ со стороны неровностей микропрофиля грунтовой поверхности, а также вызванные неоднородностью свойств грунта. Для формирования случайных сигналов возмущений получены выражения передаточных функций формирующего фильтра, позволяющие учесть переменную скорость движения машины.

4. Разработана модель зависимостей между геометрическими параметрами автогрейдера, координатами рабочего органа и глубиной резания грунта.

5. Предложена динамическая модель формирования призмы волочения на поворотном отвале ЗТМ, позволяющая учесть переменную глубину резания грунта и скорость ЗТМ.

6. Предложены динамические модели приводов ЗТМ с механической и гидромеханической трансмиссиями. Модели устанавливают связи между регуляторной характеристикой двигателя, характеристикой трансмиссии, нелинейной зависимостью коэффициента буксования от внешних нагрузок, инерционными характеристиками, скоростью ЗТМ и переменными сопротивлениями на рабочем органе ЗТМ.

7. Получены имитационные модели рабочих процессов автогрейдера, позволяющие провести вычислительные эксперименты. Имитационные модели имеют практическую ценность, поскольку позволяют исследовать виртуальный прототип ЗТМ в различных режимах и сократить затраты на проведение дорогостоящих натурных экспериментов.

Исследованы тяговые режимы и процессы профилирования земляного полотна автогрейдером с механической и гидромеханической трансмиссиями. Исследованы рабочие процессы автогрейдера, оснащенного релейным и пропорциональным регулятором системы автоматического управления отвалом. В частности, установлено, что в тяговом режиме математическое ожидание тяговой мощности автогрейдера с механической трансмиссией выше на 20%, чем с гидромеханической, но среднеквадратическое отклонение тяговой мощности выше на 62%.

8. Проведены экспериментальные исследования рабочих процессов тензометрической тележки, автогрейдера и бульдозера. Результаты экспериментальных исследований использованы для доказательства адекватности имитационных моделей, а также разработки методики нейросетевой идентификации рабочих процессов ЗТМ.

9. Предложена методика автоматизированного сбора экспериментальных данных о рабочих процессах ЗТМ, создан измерительный комплекс, имеющий практическую ценность.

10. Разработана методика нейросетевой идентификации и моделирования рабочих процессов ЗТМ. Впервые применен математический аппарат нейронных сетей для создания адаптивных динамических моделей рабочих процессов. Верификация моделей тензометрической тележки и бульдозера подтверждает хорошую точность моделей.

11. Предложена методика разработки адаптивных систем управления рабочими процессами ЗТМ. Обоснована структура и алгоритмы функционирования систем управления. Программная реализация алгоритмов функционирования систем имеет практическую ценность и может быть использована для разработки реальных систем управления.

12. Выполнена оценка эффективности адаптивной системы управления по критерию удельной энергоемкости. Удельная энергоемкость для тягового режима автогрейдера с релейным регулятором составляет 598 кДж/м3, с пропорциональным регулятором снижается на 17%, а с адаптивным нейросетевым регулятором - на 21%. Таким образом, адаптивное управление рабочим процессом приводит к повышению эффективности ЗТМ.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Мещеряков В. А. Повышение производительности автогрейдера при планировочных работах// Труды СибАДИ.- Омск: Изд-во СибАДИ, 1998.- Вып. 2, ч. 1.- С. 28-32.

Амельченко В. Ф., Денисов В. П., Мещеряков В. А. Модернизированный рабочий орган автогрейдера в технологическом процессе// Тезисы II Международной научно-технической конференции “Автомобильные дороги Сибири”.- Омск, СибАДИ, 1998. - С. 229-230.

Мещеряков В. А. Выбор режима управления рабочим органом автогрейдера при планировочных работах. - Омск, СибАДИ, 1998. - 7 с. - Деп. ВИНИТИ 04.12.98, № 3553-В98.

Мещеряков В. А. Устойчивость систем автоматического управления рабочим органом автогрейдера. - Омск, СибАДИ, 1998. - 14 с. - Деп. ВИНИТИ 04.12.98, № 3554-В98.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Основы автоматизированного мониторинга строительных процессов: Отчет о НИР (заключит.)/СибАДИ. - № ГР 01980006081; Инв. № 02200002398. - Омск, 1999. - 64 с.

Амельченко В. Ф., Денисов В. П., Мещеряков В. А. Исследование систем стабилизации высотной координаты рабочего органа автогрейдера// Известия вузов. Строительство. - 1999. - № 2_3. - С. 108-111.

Амельченко В. Ф., Денисов В. П., Мещеряков В. А. Исследование устойчивости двухканальной системы управления рабочим органом автогрейдера// Известия вузов. Строительство. - 1999. - № 10. - С. 81-85.

Прибор для оценки ровности дорожных покрытий: Патент 2136805 РФ, МПК E 01 C 23/07/ В. Ф. Амельченко, В. П. Денисов, И. И. Матяш, В. А. Мещеряков. - Опубл. 1999. - 7 с.: ил.

Рабочее оборудование автогрейдера: Патент 2133317 РФ, МПК E 02 F 3/76/ В. Ф. Амельченко, В. П. Денисов, В. А. Мещеряков, А. А. Славский. - Опубл. 1999. - 10 с.: ил.

Рабочий орган землеройно-транспортной машины: Патент 2135698 РФ, МПК E 02 F 3/76/ В. Ф. Амельченко, В. П. Денисов, И. И. Матяш, В. А. Мещеряков, А. А. Славский. - Опубл. 1999. - 9 с.: ил.

Денисов В. П., Матяш И. И., Мещеряков В. А. Как сибиряки автогрейдер вылечили// Автомобильные дороги. - 2000.- № 7.- С. 43.

Денисов В. П., Мещеряков В. А., Матяш И. И. Повышение производительности автогрейдера при перемещении грунта изменением длины отвала// Современные проблемы транспортного строительства, автомобилизации и высокоинтеллектуальные научно-педагогические технологии: Тез. докл. на Междунар. научной конференции, посв. 70_летию СибАДИ.- Омск: Изд-во СибАДИ, 2000.- Т. III. Машины и процессы в строительстве. - с. 7-9.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Оценка качества выполняемых автогрейдером профилировочных работ// Машины и процессы в строительстве: Сб. науч. тр. № 3 - Омск: Изд-во СибАДИ, 2000. - С.130-134.

Автогрейдер: Патент 2164576 РФ, МПК E 02 F 3/76/ В. Ф. Амельченко, В. П. Денисов, И. И. Матяш, В. А. Мещеряков. - Опубл. 2001. - 6 с.: ил.

Денисов В. П., Мещеряков В. А., Матяш И. И. Результаты экспериментальных исследований автогрейдера с отвалом переменной длины// Строительные и дорожные машины. - 2001.- № 5.- С. 13-15.

Денисов В. П., Мещеряков В. А., Матяш И. И. Повышение производительности автогрейдера при перемещении грунта// Тезисы докладов Международной научно-практической конференции “Проблемы автомобильных дорог России и Казахстана”.- Омск, СибАДИ, 2001. - С. 85-86.

Исследование одномассовой модели автогрейдера в режиме перемещения грунта / В. П. Денисов, В. А. Мещеряков, И. И. Матяш // Труды СибАДИ. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2001.- Вып. 4.- Ч. 4.- С. 59-64.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Коротких П. В. Теоретические основы снижения нагруженности пространственных конструкций землеройных и транспортных машин: Отчет о НИР (промежуточный)/СибАДИ. - № ГР 01200103843; Инв. № 02200202206. - Омск, 2001. - 84 с.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А. Конечно-элементная модель процесса резания грунта рабочим органом землеройно-транспортной машины// Строительные и дорожные машины. - 2002.- № 3.- С. 8-11.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А. Исследование конечно-элементной модели взаимодействия рабочего органа с грунтом// Строительные и дорожные машины. - 2002.- № 5.- С. 40-41.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Оптимизация длины отвала автогрейдера для режима перемещения грунта// Строительные и дорожные машины. - 2002.- № 5.- С. 31-33.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Максимизация экономического эффекта от внедрения нового оборудования// Вестник филиала ВЗФЭИ в г. Омске.- 2002. - № 1.- С. 21-22.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Предпосылки проектирования системы автоматического управления скоростью автогрейдера// Образование и социально-экономические проблемы современного общества: Сб. науч. тр./ Омский институт предпринимательства и права/ Под ред. А.И. Барановского. - Омск: Изд-во «Прогресс» Омского института предпринимательства и права, 2002 г. - С. 227-229.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Прогнозирующая модель буксования автогрейдера// Образование и социально-экономические проблемы современного общества: Сб. науч. тр./ Омский институт предпринимательства и права/ Под ред. А.И. Барановского. - Омск: Изд-во «Прогресс» Омского института предпринимательства и права, 2002 г. - С. 230-233.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Коротких П. В. Исследование влияния на нагруженность рабочего оборудования упругих элементов связи: Отчет о НИР (промежуточный)/СибАДИ. - № ГР 01200103843; Инв. № 02200303624. - Омск, 2002. - 62 с.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Исследование системы автоматического управления скоростью автогрейдера// Строительные и дорожные машины. - 2003.- № 5.- С. 39-41.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Сачук А. Ю. Предпосылки идентификации системы «грунт - рабочий орган землеройно-транспортной машины»//Дорожно-транспортный комплекс, экономика, экология, строительство и архитектура: Материалы Международной научно-практической конференции, 21-23 мая 2003 г. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2003. - Книга 2. - С. 161-162.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Коротких П. В. Теория управления режимом нагружения пространственных конструкций землеройных и транспортных машин: Отчет о НИР (заключит.)/ СибАДИ. - № ГР 01200103843; Инв. № 02200402087. - Омск, 2003. - 60 с.

Мещеряков В. А. Идентификация землеройно-транспортных машин как динамических объектов на основе нейросетевых технологий// Проблемы создания и эксплуатации автомобилей, специальных и технологических машин в условиях Сибири и Крайнего Севера. Материалы 43_й Международной научно-технической конференции Ассоциации автомобильных инженеров. - Омск: Изд-во «ЛЕО», 2004. - С. 176.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Сачук А.Ю. Результаты теоретического и экспериментального исследования процесса резания грунта рабочим органом землеройно-транспортной машины // Проблемы создания и эксплуатации автомобилей, специальных и технологических машин в условиях Сибири и Крайнего Севера. Материалы 43_й Международной научно-технической конференции Ассоциации автомобильных инженеров. - Омск: Изд-во «ЛЕО», 2004. - С. 177-178.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Сачук А. Ю. Результаты лабораторных исследований процесса резания грунта рабочим органом землеройно-транспортный машины// Строительные и дорожные машины. - 2004.- № 1.- С. 44-45.

Мещеряков В. А. Нейросетевая динамическая модель рабочего процесса землеройной машины // Межвузовский сборник трудов молодых ученых, аспирантов и студентов. - Омск: СибАДИ, 2004. - Вып. 1, ч. 1. - С. 135-141.

Мещеряков В. А., Вебер В. В. Динамический анализ рабочего оборудования автогрейдера с применением CAD/CAE_технологий // Межвузовский сборник трудов молодых ученых, аспирантов и студентов. - Омск: СибАДИ, 2004. - Вып. 1, ч. 1. - С. 141-146.

Мещеряков В. А. Основы научных исследований: Методические указания к курсу лабораторных работ. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - 28 с.

Мещеряков В. А. Оптимальное проектирование металлоконструкций строительных и дорожных машин: Методические указания к курсу лабораторных работ. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - 24 с.

Мещеряков В. А. Идентификация строительных машин как нелинейных динамических систем на основе нейросетевых технологий// Труды Второй Всероссийской научной конференции «Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB».- М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2004. - С. 1300-1308.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Малыгин В. И. Определение жесткости металлоконструкции рабочего оборудования бульдозера методом конечных элементов// Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии (СибАДИ). - Омск: Издательский дом «ЛЕО», 2004. - Вып. 1. - С. 191-193.

Мещеряков В. А. Методика разработки информационных систем для формирования, представления и обработки экспериментальных данных в Internet: Отчет о НИР (заключит.)/ СибАДИ. - № ГР 01200307543. - Омск, 2004. - 89 с.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Сурма В. М. Динамический анализ рабочего оборудования скрепера с применением программ SolidWorks и MCS.visualNastran Desktop 4D// Машины и процессы в строительстве: Сб. науч. тр. № 5 - Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - С. 117-121.

Денисов В. П., Матяш И. И., Мещеряков В. А. Обоснование структуры и определение параметров одномассовой модели землеройно-транспортной машины// Машины и процессы в строительстве: Сб. науч. тр. № 5 - Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - С. 172-178.

Мещеряков В. А. Моделирование динамики землеройной машины на основе рекуррентной нейронной сети// Машины и процессы в строительстве: Сб. науч. тр. № 5 - Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - С. 231-237.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Исследование статистических характеристик показателей рабочего процесса землеройно-транспортных машин с учетом нелинейностей в структуре их математических моделей// Машины и процессы в строительстве: Сб. науч. тр. № 5 - Омск: Изд-во СибАДИ, 2004. - С. 237-243.

Мещеряков В. А. Идентификация строительных машин как нелинейных динамических систем на основе рекуррентных нейронных сетей// Труды IV Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO `05. Москва, 25-28 января 2005 г. Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2005. - С. 904-915.

Мещеряков В. А., Денисов В. П. Исследование статистических характеристик математической модели строительной машины как нелинейной динамической системы с переменными параметрами// Труды IV Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO `05. Москва, 25-28 января 2005 г. Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2005. - С. 586-592.

Мещеряков В. А. Прогнозирование динамики строительных машин на основе рекуррентных нейронных сетей// Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии (СибАДИ). - Омск: Издательский дом «ЛЕО», 2005. - № 1 (2). - С. 179-184.

Волобоев В. Г., Мещеряков В. А., Малыгин В. И. Имитационная модель рабочего оборудования бульдозера// Дорожно-транспортный комплекс как основа рационального природопользования: Материалы Международной научно-технической конференции, посв. 100-летию … проф. К. А. Артемьева, 23-25 ноября 2004 г. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2005. - Книга 1. - С. 5-7.

Денисов В. П., Мещеряков В. А. Синтез регулятора системы автоматического управления рабочим процессом землеройно-транспортной машины // Качество. Инновации. Наука. Образование: Материалы Международной научно-технической конференции, 15-17 ноября 2005 г. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2005. - Кн. 1. - С. 135-140.

Мещеряков В. А. Динамическая модель привода землеройно-транспортной машины с гидромеханической трансмиссией// Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии (СибАДИ). - Омск, 2007. - Вып. 5. - С. 229-233.

Мещеряков В. А. Динамическая модель формирования призмы волочения поворотного отвала землеройно-транспортной машины // Известия вузов. Строительство. - 2007. - № 7.

Мещеряков В. А. Рекуррентный алгоритм нейросетевой идентификации рабочего процесса землеройно-транспортной машины // Вестник Ижевского государственного технического университета. - 2007. - № 3.

Мещеряков В. А. Нейросетевое адаптивное управление тяговыми режимами землеройно-транспортных машин: Монография.- Омск: Изд-во СибАДИ, 2007. - 219 с.

Размещено на Allbest.ru