Файл: Баясанов, Д. Б. Автоматизированные системы управления трубопроводными объектами коммунального хозяйства.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 17.10.2024
Просмотров: 134
Скачиваний: 0
структуру или часть ее, в предположении, что на вход ее поступает некоторое изменяющееся во времени воздействие X (t), а на выходе регистрируется совокупность координат, т. е. векторная функция времени Y (t). Понятия «входа» и «выхода» в системах АСУ сохраняют многие основные черты этих определений, принятых в общей теории больших
Г
?,(t) У *)
V * )
У *)
Рис. 28. Структурная композиция (£—I—j — k) -элемента
систем. В дополнение можно лишь отметить, что этим си стемам в большей степени свойствен характер комбинирова
ния, проявляющийся в том, что пары «вход — выход» могут
оказываться самых разнообразных типов, например: чис ло — число, число — числовой вектор, числовой вектор — числовой вектор, набор векторов — набор векторов иной размерности, векторная временная функция — векторная временная функция иной размерности и т. д. В конкретных условиях возможны многие другие комбинации.
Итак,^ пусть требуется идентифицировать некоторый
входящий в структуру АСУ [i — I — / — k] |
- элемент |
как динамическую систему, на входах и выходах |
которого |
регистрируются процессы соответственно X (t) |
и Y (t). |
Оба процесса таковы, что почти все выборочные функции х (со, /), у (со, t) и (со, t) £ R х Т принадлежат гильберто
ву пространству L 2 действительных, интегрируемых в квад
192
рате функций и = и (/) от t £ T со скалярным произведе
нием (и, v) — J и (0 v (t) dt. Очевидно, что для выполнения
т
этого условия достаточно ограниченности интегралов квад ратов этих функций. Если искомый оператор [i — I —
/ — &]-элемента. линеаризуется:
Y ( t ) = j H ( t , T)X(T)'dT, |
(3.116) |
то для его определения могут быть применены некоторые
полные ортонормированные системы собственных функций самосопряженных операторов. Тогда в выражении (3.116)
интегральные ядра Н (t, т) могут быть представлены двумя
параметрическими интегралами, каждый из которых зави
сит от одного из процессов X (t) или Y (t) и от координат
ного базиса {кН (t, т)} оо.
Один из частных способов решения в классе. штурм-
лиувиллевских моделей имеет следующий вид. Пусть для
процессов X (t) и Y (t) с вероятностью, равной единице,
выполняется |
условие интегрируемости в |
квадрате на |
||
t£ |
[0, оо]. |
Кроме того, пусть задан дифференциальный |
||
оператор Штурм — Лиувилля: |
|
|
||
|
|
/ (L)— —L " + 9 ( 0 |
L, ^£[0, со] |
(3.117) |
с |
краевыми |
условиями: — L ' |
(0) — 0L (0) = |
0, q (t) — |
непрерывна. Тогда с вероятностью, равной единице, су ществует представление Х г (/) в виде суммы обобщенного ряда по собственным функциям ф (t, Xk) приведенного опе ратора I (Z) = XL при тех же краевых условиях:
оо |
|
^1 ( 0 = 2 j X i ( s)'P (s >Xh)ds<p (t,Xh)- |
(3.118) |
к о |
|
Необходимые выражения для системы интегральных пре
образований {кН (t, т))5° получаются с использованием тождественного по отношению к записи обобщенного ряда соотношения
(3.119)
и преобразований, сводящихся к следующему. Определяют
ся функции k x (t, т), называемые М. А. Неймарком ортогонализирующими ядрами и имеющие непрерывные произ
7 Зак. 665 |
193 |
водные до второго порядка включительно и являющиеся решением параболического дифференциального уравнения
д2 h (/, т) |
(Л т) - |
д2 (<, т) |
+ q (т) |
(3.120) |
|
dt2 |
|
5т2 |
при условиях
(3.121)
и
(3.122)
Получающийся результат позволяет воспользоваться вы ражениями координатных функций kX (t) через собствен
ные функции cp ( t , X k) дифференциального оператора (3.117)
для четных номеров, имеющих вид:
|
|
X ( t ) = f аА-1Я (/, |
% ) X 1 (x )dr = |
|
оо |
О |
|
|
t |
|
|
hh-i |
f |
[ Ф («. hk -i) V (r> Kh-i) |
du d s X x (r) d r |
о |
о |
|
|
и тогда |
|
|
|
(3.123)
Sl
для нечетных номеров:
оо
х| ф (S, Я2Й) ф (и, X2k) Х х (и) duds
о
и тогда
1 i
2 k H( t , T ) = ~ U J [б (/— e )_ * i(/, 5) ф ( 5Д 2й) ф ( т Д 2й) а 8. (3.124)
о
После определения системы интегральных преобразований {кН (t, x )}f решение задачи идентификации и статисти
194
ческого моделирования, в частности, достигается примене нием формул (3.116).
... Сочетание в изучаемой системе подструктур автоматизи
рованного и автоматического действия является определя ющим фактором в вопросах формирования критериев опти
мизации. Запись критерия J (х, и, /), где и — оптимизи
рующее воздействие, например, среднеквадратичного дей
ствия
7 = у j' [ x r (t) p x ( t ) + U T ( t ) Q u ( i ) ] d t - |
(3.125) |
для многомерной системы с автоматическим принципом
управления, движение которой возможно описать системой
дифференциальных уравнений:
х = А х + В и , х (t 0) = x 0 ; |
|
y = Gy, y ( t 0) = y0, |
(3.126) |
как правило, исходит из предположения, что процесс опти
мизации будет осуществимым и автономным. В системе же
типа АСУ коммунальных хозяйств при любой степени де
тальности математического моделирования сохраняются
неформализованные элементы и подструктуры, и гипотеза
автономности процесса оптимизации использована быть не
может. Здесь действует правило семантического прерыва ния оптимизируемых траекторий, причем оно может прои зойти как в результате функционирования внутренних эле
ментов данной подсистемы, так и в результате воздействия
перекрестных связей в АСУ. В частном примере, если в под
системе оперативного управления АСУ в качестве основного
принимают вектор целевых функционалов:
А)у = №оуг > Jo v z ’ • ■ • >^02/ж ) > |
(3.127) |
то физически реализуемым оказывается соответствующий семантический вектор-функционал:
= {[■ S*7]oy1, [>S*/]0y2, ... ,[5 у ] 0уж } . . . |
(3.128) |
Таким образом, семантический критерий
S * J |
к экстремуму |
(3.129) |
является совокупностью математической формулировки
цели J , достигаемой подсистемой, и правила S семантиче ских прерываний процесса оптимизации. При решении ча
7* |
195 |
стной задачи многодневных прогнозов в подсистеме опера
тивного управления оказываются полезными следующие
функционалы, минизирующие величину ошибки экстра
поляции:
в детерминированной модели экстраполяции:
1 |
т |
(3.130) |
J*.Дет (*, В, t) = — |
J Fr (/) Ре (0 dt, |
о
где е (/) — ошибка прогнозов;
в экстраполирующей модели, использующей сглаживающие
алгоритмы:
•Л>.сгл(*. м. *) = — | {[*(0 —x(0 ]r QU( 0 — *Wl + P«2 (0 ^,
о
(3.131)
где х (t) — процесс в предыстории; х (t) — оценка; Q — постоянная симметричная, положительно полуопределенная матрица; р — по стоянное число.
в статистической модели экстраполяции:
•й).стат (-Г, к, t ) = M j j ( х т Q x + u TR u ) rf/j, |
(3.132) |
где M — оператор математического фкидания.
Семантические прерывания учитывают многие факторы,
например, такие, как изменение требуемой точности экст
раполяции в зависимости от типов документов, в которых используются данные прогнозов, влияние на вычислитель ные операторы периодически возникающих корректиру ющих воздействий, связанных с изменением размеров и форм входных числовых последовательностей, а также
диапазонов определения настраиваемых параметров и др.,
учет поступлений запросов справочного характера, каса
ющихся прогнозов, и т. п.
Минимизация семантического функционала S^J осу
ществляется таким образом, что оптимизирующее воздей
ствие и (t) в течение всего времени оптимизации |
t0 ^ |
t ^ |
|||
^ tf |
может оказаться |
варьируемым |
между состоянием |
||
|
и1 = |
и (t) £ U (/), |
|
|
|
где U |
— некоторая заданная |
область включения, и и2 = |
и (t) |
:= 0. |
196
Интервал времени [/0, /,-I может быть случайным, когда tf = min (ть т2), Tj > t0 — фиксировано, а т2 = min X
X {И Х (t) (£ X } — случайно.
Следует отметить, что правило семантических прерыва
ний имеет существенное отличие от ограничений, имеющих
ся в постановке задачи оптимизации. Это правило не может
быть реализовано методами и средствами решения опти
мальных задач при наличии ограничений, когда процесс
оптимизации является автономным и осуществляется до конца без перерыва.
Учет нелинейностей в изучаемой системе приводит
к необходимости записей нелинейных критериев оптимиза
ции, имеющих для многих случаев вид
J = Y \ f (x - H y ) d t . |
(3.133) |
о
где Я — постоянная преобразующая матрица; f — сумма положи тельно полуопределенных однородных полиномиальных форм от разностного аргумента.
Хорошими вычислительными свойствами обладает так
же нелинейный критерий, в котором нелинейная функция
f (х, и, t) линейно |
разделима, т. е. представима в виде |
|||||||
fi (х, /) х + / 2 ( 0 |
и. |
|
|
|
|
|
||
|
В записи критерия оптимизации в сингулярной форме |
|||||||
помимо изменений целевого функционала |
на оптимизиру |
|||||||
ющей траектории учитывается также его |
состояние F на |
|||||||
границе области: |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
Ч |
|
|
|
|
|
|
|
J |
= j |
L |
(х, |
и, t ) d t + F ( x (t/), tf ) , |
(3.134) |
|
|
|
|
^0 |
|
|
|
|
|
где |
|| и (О II |
< 1 , |
V t |
£ |
[to, |
tf\. |
|
|
|
Ограничивающие условия в задаче оптимизации, как |
|||||||
правило, имеют тип включений, когдах (t) £ X |
(t) и и (t)x |
|||||||
X |
£ U (t). |
Часто применяется также интегральный тип |
||||||
|
|
|
|
т |
|
|
|
|
ограничений, когда |
f f [q (t), и (()] dt — |
k, в |
алгебраиче- |
|||||
|
|
|
|
b |
|
|
|
|
ских моделях преобразуемый в матричную форму.
Большинство приведенных здесь записей функционалов является /-частями семантических критериев оптимизации
для систем типа АСУ коммунальных хозяйств. При пост роении вычислительных алгоритмов остаются пригодны-
197
ми многие модификации традиционных способов оптими зации (вычисление вариаций,- принцип максимума, мате
матическое программирование и др.).
Другим, не менее важным аспектом оптимального проек тирования-системы АСУ является учет остаточной неопре
деленности в системе. Технологические линии сбора, обра
ботки и анализа всех видов информации (числовой, тексто вой, справочной и т. п.) в системе АСУ характеризуются, с одной стороны, ограниченностью перерабатываемых объ
емов информации, с другой — эти линии контактируют
со звеньями, не поддающимися формализованному описа
нию, причем такие звенья имеются на любых, в том числе и
на верхнем, уровнях управления АСУ.
При таком рассмотрении критерии оптимизации стано
вятся стохастическими функционалами. Это происходит
от того, что координата х и оптимизирующее воздействие
и, входящие в выражение целевых функционалов, являют ся случайными процессами. В частности, достаточно часто
одно из слагаемых в схеме вычисления оптимизирующего
воздействия принимается случайным процессом, формиру
емым из «белого шума» при помощи линейного нестационар
ного обыкновенного дифференциального оператора. Кри
терии здесь могут вычисляться как математические ожида
ния от квадратических случайных функционалов.
Стохастические системы оптимизации во многих слу
чаях оказываются более экономичными, нежели соответ ствующие системы детерминированного типа, прежде всего потому, что сверхбольшие объемы перерабатываемой ин формации при расчетах в полностью взаимообусловленной системе оказываются просто неосуществимыми в требуемые сроки и с заданными уровнями затрат на работы по програм
мированию и на машинное время. Приближенные решения
стохастических задач оптимизации в системе АСУ объектов коммунальных хозяйств могут реформулироваться на эк вивалентной детерминистской основе. Это осуществляется путем раскрытия исходных записей целевых стохастических функционалов введением ковариационных членов и пере ходом от стохастических уравнений к уравнениям для первого и второго моментов. Причем если математическая
модель [i — I — ] — ^(-элемента является линейной и все
параметры независимы между собой и некоррелированы с входными и выходными последовательностями данных, то
форма исходного дифференциального уравнения сохраняет
ся и для математических ожиданий.
198