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
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£(рМ=с-) +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