Файл: Живоглядов, В. П. Адаптация в автоматизированных системах управления технологическими процессами.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 89

Скачиваний: 0

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

t ( x . t )

z*(x, t)-

Рис. 2.2

В. 35, 2. 29—2. 32]. Системы без помех рассмотрены в рабо­ тах [В. 36, 2. 33], хотя отказ от дифференцирования функ­ ции q(x, t) в алгоритме идентификации и использование опе­ раций интегрирования учитывают требования повышения по­ мехозащищенности алгоритмов.

Отметим особенности задач оценки параметров и функ­ ций состояния распределенных объектов в- условиях помех.. Это, во-первых, сложность вычислений, связанных с нахож­ дением оптимальных алгоритмов, что обусловливает необхо­ димость разработки новых эффективных вычислительных, приемов. Сложнее, вообще говоря, оказывается и техниче­ ская реализация получаемых алгоритмов.. С другой стороны,, за счет учета распределенности можно получить дополнитель­ ную информацию о состоянии объекта. В некоторых случаях (например, при оценке величины чистого запаздывания в.

122

объекте) учет распределенности позволяет использовать еди­ ный подход теории статистических решений при исследова­ нии задач, для которых сама постановка оказывается затруд­ нительной, если объект аппроксимируется моделью с сосредо­

точенными параметрами.

Рассмотрим блок-схему, представленную на рис. 2. 2. Приняты обозначения: О — объект, состояние которого опи­

сывается векторной функцией

q(x,t) — \\ q'(x,t)... ql(x,t)...,

N

 

t — время;

....q (x,t) || т; x — пространственная координата;

В—часть объекта с оператором,

преобразующим

некоторые

составляющие поля q(x, t) в выходные переменные ш(^), зави­ сящие только от времени; ИУ—измерительные устройства и каналы связи с пемехами; ВУ—вычислительное устройство. Из­ меряться могут все функции состояния ql{x, t) или часть, т. е.

размерность п вектора уг( х ^ ) ^ || y'{x,t)...yJ(x,t)...yn(x,t) || т

меньше или равна N, причем yr(x,t)— результат комбинации qJ\x,t) и пространственно-распределенной случайной помехи hJ\x,t). Аналогично yw,V= \\v°vl \\ т— измеренные с помеха­ ми hw, || q°,ql || т значения выхода w и входных воздействий- и= || и°а11| г . Вид уравнений объекта, плотности вероятно­ сти случайных сигналов, способ комбинации полезных, сигналов и помех в измерительных устройствах и каналах связи предполагаются известными. Помехи h(x,t),hw(t),q°(i), ql(t) статистически независимые с независимыми соседними значениями. Не зависят они также от q(x,t).

В качестве неизвестных параметров р могут выступать: а) случайные коэффициенты pi дифференциального уравнения в частных производных; б) параметры рг, определяющие воз­ действия на объект на границе (рг входят в выражения для граничных условий); в) параметры ро, характеризующие вид начального состояния q(x, 0) = 170(1.1, х). Таким образом, век­ торная случайная величина р представляет собой совокуп­ ность перечисленных параметров. Важность возможно более точного знания физических параметров (например, коэффи­ циента теплопередачи теплообменника) систем подчеркива­ ется в ряде работ [2. 34, 2. 50, 2. 51].

Пусть математическая модель объекта задана одним изспособов, описанных во введении, например, в виде уравне­ ния (В. 26) с точностью до вектора параметров р. Модель, считаем адекватной исследуемому процессу. Поскольку урав­ нение (В. 26) описывает реальный производственный объект, оно должно обладать следующими свойствами: решение его>-

123;


•существует, является единственным при данных входных воз­ действиях и непрерывно зависит от начальных условий. Зна­ чит, можно найти (см. подраздел 1 . 2 ):

q{x,t)=Ai\qQ{v;X),\j.,lJ[s},Z{x,z),x,t},

(2. 18)

o»(0 = -S1(?(* .^ .

0 , 5=1,2,...

где А\, В \— функционалы, U — ступенчатая функция времени. Для дискретно-непрерывных систем, когда функции сотоя-

•ния рассматриваются в фиксированных точках хк с интерва­ лом квантования Ах и в дискретные моменты времени s с ин­ тервалом At и Z = 0, уравнения объекта запишутся в виде

<7[K,s]=/4„(K,s,(7o,H-.^ts]),

(2. 19)

ay[s]=5,(^[0,s],...,^[/,s]),

где А и В — заданные функции своих аргументов.

Считаем, что выполняется условие: при стремлении Ах и At. к нулю по некоторому закону уравнение (2. 19) сходится к (2. 18), в котором Z = 0. При отсутствии помех объект предпола­ гается наблюдаемым по Калману и идентифицируемым [2. 10].

Задачу синтеза сформулируем следующим образом: при заданном критерии оптимальности R и известных статистиче­ ских характеристиках случайных сигналов требуется найти оптимальные оценки т параметров р (следовательно, и алго­ ритм действия вычислительного устройства ВУ), обеспечиваю щие минимум (или максимум) R.

Рассмотрим вначале оценки, оптимальные в смысле мини­

мума функции риска

 

Rs= M {W s(\i,mls)))=AHWs).

(2 . 20)

Запишем апостериорную плотность вероятности

 

=P(V,)PW Ц _ У то ^ 1/Ы/V)

(2. 21)

Р{ yls.lyjJsl.Hs])

 

-'124

Функция правдоподобия, входящая в выражение (2. 21) при случайном U определяется

ЛУЫ.У® [s],V/ [s]/(j.)= Р(М*])Р(УЫ, yw[s], !/[% ,« [# * Q=

Й(ОД)

(2 . 22.)-.

S

= ^ P(£/[s]) J"J{P(0°[/] I u°lj])P(vl[j] I ul[j])X

£2(«[s]) j=\

XlY\P(ylK,j]/q[K,j,\>.\)P(yJj} |

...,?[/,/> ])№

к

Последнее преобразование проведено с учетом того, чтоизмерительные устройства безынерционные, а помехи неза­ висимые. Произведение в (2. 22) берется по всем k. Исполь­ зуя (2 . 2 1 ) и (2 . 2 2 ), запишем формулу риска в окончатель­ ном виде [2 . 28]

Rs= J

as(/ne)dQ,

(2 .

23)

Q(y[slJ*[s].V[s])

 

 

где

 

 

 

Gr.s = c t s (m s ) =

j U?s(< vH pP (> )P (f/[s])X

 

 

Qiv-.U[s])

(2.

24)

 

 

s

х{ \ [ Р м п \ u°ij])P(viij i| u![j])x i=i

X [ pjPlytfe,/] |<7[к,/>])]Р(ута[Л I ? [0 , г > ] ,-- Ж Ы )№ -

К

При отсутствии-помех- g s°, g-1'имеем;


as = ^

W s(|AI»is)P(iO [^{P(yJ/]|?lO ,/>]....?(/,/>]) X

£2И

i= i

 

 

X Y\P<y\x,y']| ?[«,/>] )}rf£2.

(2.25)

Если переменные w не могут быть измерены, из (2. 25) шолучим

as= [ ^ '5(!А,^ ) Р ( |х ) П { П Р ( у [ л : л ] |9к ,/,р ])} с ?£2 =

J

;

1 К

Q(k-)

, _ 1

 

П

S

^s(^.»»s)exp{lnP(i*)+

 

S lnP^ '[/c^ |Л />]))</!3.

£Kp)

i=l j=l к

(2 . 26)

Оптимальная в смысле минимума среднего риска оцен­ ка ms* находится из условия

cts(« s*)= n iin a s(/raiS).

(2. 27)

Применение методов максимума апостериорной плотности вероятности Ps(p) и максимума правдоподобия сводится к максимизации по р. функций (2. 28) и (2. 29) соответст­ венно:

s n s

S Л*ДЛ+ 1пРЫ-|-

Л

2

2 л ,'[ж'/’]= тах ,

(2.

28)

/= 1

 

i—1 / = 1

к

р

 

 

 

 

 

 

s

n

s

 

 

 

 

 

 

S a * 1/]+

S

S

S

А''[«,/] = шах,

 

(2.

29)

j—l

( = 1

/= 1

к

 

p

 

 

 

 

 

 

 

 

’где

АоДЛ= ln P (y J / 1| ?[(),/>,].....?[/,/>!) -

‘126


lnP(yw[i]\qlO,j,c],...,q[U,j,c],

(2. 30)

AiU,/l=lnP(y'U,/] | ^к,/>])/пР(У[л:,/ ]| q‘[K,j,c]);

(2. 31)

сеЙ(|д.);

 

c— некоторая выбранная константа, например, нуль. Экстраполяция результатов на непрерывную систему

возможна, если существуют пределы:

 

lim

=Ат(Ут,?Л,

(2.

32)

 

Д / ^ 0

 

 

 

 

 

Л '^.Л

■ •

 

(2. 33)

 

д1™ 0

 

 

 

Ах-^-0

 

 

 

 

В этом случае суммы по к и j в (2. 25), (2. 281 и (2. 29)

заменяются интегралами.

Условия

оптимальности

приобре­

тают

вид:

 

 

 

 

а)

по критерию минимума риска

 

 

 

*

П

 

 

 

«(/)= ^ W[(A,m(0 ]P(Kexp | 2

[^j\‘{yi,\L,x,l)dxdt+

 

 

Q(h-)

i= 1

£2(x,0

(2.

34)

 

 

 

 

+ j* A w b w V -fW ^ d£2(ti) = mln;

£2(0

б) по критерию максимума апостериорной вероятности

ь -Р£М-) +1 лшЛV 5 J

Al(yl,v.,x,Qdxdt + | А»(У«.ьОл

=шах;

 

'= 1 £2(*,0

Й(0

(2.

**

в)

по критерию максимума правдоподобия

35)

 

 

п

 

 

 

 

2

J J А 1{У1^,хЛ)йх<а + 1 j* Аю(Ув.|*.0Л=тах.

(2-

36)

■ /=1

й(х,0

£2(0

 

 

127


В частном случае, когда помехи в измерительных устройствах являются белыми гауссовыми шумами, форму­ лы (2. 34)—(2. 36) упрощаются. Например, (2. 35) для скалярного q(x,i) перепишется в виде

t

(2. 37)

О

^[q2(\i,x,t)—2q(\>.,x,t)y(x,t)]dxdt = min

н-

о о

где S w, 5/j— спектральные плотности шумов hw и h(x,t). Приравнивая производную по ^ выражения, стоящего

слева в (2. 37), нулю, получим

о

(2 . 38)

о о

Изложенный подход может быть применен и в случае, когда

<7*

(х, t) измеряются точно, но на объект действует

помеха

Z

(х, t)

и требуется найти оптимальные в некотором смысле

оценки

параметров ц.

 

 

 

Рассмотрим два иллюстративных примера.

 

 

 

Пример 1. Пусть объект описывается линейным уравне­

нием диффузии (теплопроводноеги)

 

 

 

 

 

(2 .

39)

с граничным условием первого рода

 

 

 

 

<7(0,0ss?|iCOS<o/.

(2.

40)

128

Пусть система включена в работу достаточно давно .и мо­ жно не учитывать начальные условия. Тогда

—гх

q(x,t,\i) = {xe cos(<ut—>rx),

r = ] f l D -

В вычислительное устройство поступает аддитивная смесь сигнала q(x, t) и пространственно-распределенной помехи h(x, t) с независимыми значениями и -спектральной плот­ ностью Sh , т. е.

y(x,t)=q(x,t)+h(x,t).

Относительно р известна лишь плотность вероятности

,

- ехр<

Функция потерь квадратичная: U7(p, т ) = .( р —т ) 2. .'Дяя на­ хождения оптимальной оценки т* достаточно минимизировать по т выражение

 

оУ

 

 

«(0 =

J

(н-—/я)гехр | — 2^5

 

-оо

 

 

 

 

too

 

 

2^

-

^ [

у

I * ) l dp.

 

 

00

 

 

После некоторых вычислений находим

t ОО

о

О,

,0

\(2. '42)

1129