Файл: Шахнович, А. Р. Математические методы в исследовании биологических систем регулирования.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.10.2024

Просмотров: 92

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

где ут — постоянное установившееся значение у (t), соответствую­ щее постоянной величине возмущения.

Раскладывая комплексную величину на действительную и мнимую составляющие

 

Y(ja) = R +

jI,

после элементарных

преобразований

получим

 

г

 

Ут

 

Я =

('

cos atdt

sin at,

\y(t)

 

 

I

y (i)'sin atdt

— cos at.

 

 

Аналогичные преобразования выполняются и для входного сиг­ нала X (t). Частотная характеристика системы получается в виде

где M = l ^ i ? 2

+ 1 2 модуль; (p =

arctg (~^J — фазовый сдвиг.

Численное интегрирование, необходимое при этом, весьма тру­

доемко, и поэтому целесообразно

использование

специальных

анализаторов

гармоник или специализированных ЦВМ.

Использование в этой процедуре

треугольного

входного сиг­

нала вместо единичной ступени является предпочтительным, так как не требует перехода объекта в новое состояние и при правиль­ ном выборе длины импульса позволяет получить достаточный спектр частот. '

Выше был рассмотрен один из способов идентификации, при­ годный для линейных систем.

Однако среди биологических процессов регуляции (например, метаболических процессов, см. гл. III-2) преобладают нелинейные динамические процессы. В этих случаях целесообразно использо­ вать идентификационную процедуру, основанную на квазилине аризации (Bellman et al., 1967).

Пусть динамический процесс описывается нелинейным диффе­ ренциальным уравнением вида

-§- = g(x,k,K),

где к ж К — скоростные константы, значение которых нужно оце­ нить.

Пусть іѴ-мерный вектор х {t) является решением дифференци­ ального уравнения

•§- = g{x), ач(0) = оц, і = 1 . . . 5 .

13


Первая из S компонент х (0) особая, а остальные N —S оцени­ ваются по минимуму суммы

 

M

 

 

 

 

 

 

Q = 2 [(ß, X{h)) - Wtf,

M>N-

S,

 

 

 

i=l

 

 

 

 

 

где (ß, x) — скалярное произведение;

ß — весовая

константа

(вектор);

Wi — наблюдаемое

значение х (і) в момент

tt.

Эта про­

цедура

носит итеративный

характер.

Если

х° (t)

— предполо­

жительное значение, тогда в линеаризованной форме это уравне­ ние можно записать так:

Якобиан

 

x1 =

/ (х°)

-1- / (а;0) (ж1

-

х°).

 

 

 

dg. (ж°)

 

 

 

 

 

 

 

 

может быть

вычислен

на интервале 0 ^ t

tm.

Мы получаем численно частные решения р (t) уравнения на

интервале 0

t ^

tm,

используя

удобные

начальные условия

 

 

 

(щ,

і =

1 .. .

S,

 

 

Р

' < ° Н о ,

i =

S +

l...N.

Тогда мы получаем численно N — S независимых векторных ре­ шений однородных уравнений

hj = / (a*) hy, / = 5 + 1, S + 2 ... N,

где hj {t), N — размерный вектор. Для начальных условий

hj (0); / = S + 1, S + 2 ... N,

тогда решение представлено в форме

s 1 (*) =

/>(*) + S

Cjhj(t),

 

3=S+1

 

где Cs+i ••• CN—константы,

которые

могут быть определены.

Они вычисляются как решение линейных алгебраических уравне­ ний

3Q

ВС, = 0, J = 5 + 1 . . . N. Тогда выражение для x (tt) имеет вид

 

N

 

 

х(Ь) = Р(и)+

S CjhjCti),

i =

l...M.

 

j=S+l

 

 

14


G учетом P (0) hj (0) мы имеем новое значение начального век­ тора

s(0) = as 1

Cs+i

Процесс может быть повторен для получения улучшенной оценки. Другой метод основан на использовании весовой функции.

Известно, что основной динамической характеристикой объ­ екта является весовая (импульсная переходная) функция (Пуга­ чев, 1960). Ее использование для определения характеристик ли­ нейной системы основано на принципе суперпозиции и свойствах б-функции.

Импульсной б-фуикцией называется такая функция, которая равна нулю всюду, кроме начала координат, равна бесконечности в начале координат, а интеграл от нее, распространенный на сколь угодно малый отрезок, содержащий начало координат, равен единице.

 

ô(s) = 0,

{хф%

0(0) = со,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^ б (х) dx =

1

при

любом

Б ]> 0.

 

— Е

 

 

 

 

 

 

Можно видеть,

что для любой

функции / (х)

имеет место ра­

венство

 

 

 

 

 

 

 

ь

 

 

ь

 

 

 

 

^ / (х) ô (х — х0) dx = ^ / (х) б 0 — x)dx

— f (х0)

 

а

 

 

а

 

 

 

при a

<ixQ<zb.

принципа

суперпозиции

реакция линейной си­

На

основании

стемы на произвольное возмущение может быть представлена в ви­ де суммы реакции этой системы на элементарные возмущения, на которые это произвольное возмущение может быть разложено. Поэтому динамические характеристики линейного объекта можно

полностью характеризовать

его реакцией на

определенное эле­

ментарное возмущение, при помощи которого

можно выражать

любые

возмущения.

 

 

Если полное возмущение х (і), действующее на линейную си­

стему,

представить в виде

линейной комбинации возмущений

хг (t) ...

x,{t)

 

 

N x(t)=2ckxk(t),

15


то выходная переменная системы у

(t) может быть

представлена

в виде той же линейной

комбинации

 

 

 

 

 

N

 

 

 

 

 

к=і

 

 

выходных переменных

ук (t),

соответствующих

возмущениям

xk (t). Зависимость

выходной

переменной от возмущения может

быть представлена

в форме

 

 

 

 

 

Ук (0

= А х к

(t),

 

где А — оператор

объекта.

 

 

 

Если входные возмущения системы выразить как

x(t) = ^C(X)l(t,X)dX,

то выходная переменная система выражается как

где функции Z (t, X) являются выходными переменными данной системы, соответствующими возмущениям !• (S, X) при тех же зна­ чениях параметра X,

Z (t, X) = Atl (t, X).

С помощью известных свойств ô-функции произвольная функ­ ция X (t), являющаяся входным возмущением, может быть запи­ сана в виде

 

x(t)= ^

x(x)ô(t

x)dt,

 

 

тогда выходная переменная

линейного

объекта

выражается как

 

У(х)=

^

g(t,x)x(x)dt,

 

 

где

g (t, т) — реакция

этой

системы

в момент t

на возмущение

ô (t

— т) — называется

весовой

(импульсной переходной)

функ­

цией.

 

 

 

 

 

 

 

 

Основным методом построения математической модели

объекта

является статистический метод. Этот метод базируется на мате­ матической статистике. Поэтому рассмотрим здесь сначала основы этого метода для простейшего одномерного объекта, на входе которого приложено случайное воздействие х (t), а на выходе объ­ екта имеем случайную функцию у (t) (Райбман, 1967). Математи-

16


ческой моделью

является оператора;, которым описывается рас­

сматриваемый объект. Результат воздействия случайной

функции

х {t) на объект

с оператором

At

можно записать в виде

следую­

щего уравнения:

 

 

 

 

 

у (t) =

At

X (t),

 

которое устанавливает связь между выходной и входной перемен­ ными.

Для линейных объектов зависимость выходной переменной у (£) от входной X (t) может быть задана дифференциальным урав­ нением

11

j

т

і

J=0

d t

i=0

d t

импульсной переходной функцией g (t, s)

 

t

 

2/(0=

[

g(t,s)x(s)ds,

частотной характеристикой

Ф (t,

г со) \

оо

 

 

у (t) = ^ Ф (t,

і, со) Р (со) e™'dco,

где

ce

: (t) = ^ P (со) ешаа.

Определение общей характеристики объекта оператора может быть произведено по статистическим характеристикам входной и

выходной переменных х

(t) и у (t). Если у (t)

и х (t) могут быть из­

мерены,

то задача

сводится к определению

оператора

At по ре­

зультатам измерения входной и выходной случайных

функций.

Точнее,

ставится

задача определения

не самого оператора At,

а его

оценки А*,

которая и используется в качестве

характери­

стики

 

истинного

оператора At-

При

этом

разумно

потребо­

вать,

чтобы

оценка оператора А* была близка к его истинному

значению At

в смысле

некоторого

критерия,

т. е. должно

быть

выполнено

требование

близости

случайной

функции у*

(t) —

выхода

модели

 

 

 

 

 

 

 

 

у* (t) = Atx (s)

и случайной функции у (t), являющейся выходной переменной

объекта.

* " ' ~ ~ 7 ~ Л £ б ^ Г £ Г •4

17

біиолкотека СССР