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: 76
Скачиваний: 0
Та= а Н -у % ц Я ’й >
Й(У[*Я.®])
если в s-й момент времени производится измерение w, т. а s кратно т,
Ts==as + ^Ts+i*^>
Й(У[«Л>5])
если s не кратно х, причем
У1к„,в]= II yl/c^s],...,у 1кп,s] || т,
a s |
Ws(te*[5]tB»[s])POi[0])P(X[0])nРЫЛ I A i - |
|
|
|
i= 1 |
|
ОМ®]. 4®]) |
|
|
-ll)P (X [/l |
|W / -1 D X |
X п |
| П Р (у [/^ ]| З Л Л )} |
П я ( у в [/] I «»[/],М/],и[/])^Й- |
1 = 0 Kn |
/ = т , 2 т , . . „ |
160
Буквой v (v < s) обозначен номер такта, ближайшего к s-му,
вкоторый измеряется до.
Вработе [В. 16] рассмотрена задача управления линейным объектом с запаздыванием и одним косвенным показателем. Полученное управляющее устройство можно представить так, как показано на рис. 3. 1. В этом случае ВУ-1 включает звено
сзапаздыванием и фильтр, параметры которого меняются скачком при каждом новом измерении выхода до.
3.2. АДАПТИВНЫЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫЙ КОНТРОЛЬ
ВРАЗОМКНУТЫХ СИСТЕМАХ
Выше, в разделах 1 и 2, а также в ряде работ (например, [В. 56], [3. 7—3. 11]) указывалось на возможность примене ния для управления объектами распределенного контроля, позволяющего учесть свойства распределенности управляемо го процесса и тем самым повысить качество систем управле ния. При этом возникает задача определения оптимальной ве совой функции распределенного контроля. Такая задача ре шается, например, в детерминистской постановке в работе [3. 8]. Автор синтезирует оптимальную весовую функцию рас пределенного контроля для объекта с известным математиче ским описанием и заданным управляющим устройством.
Статистическая постановка задачи содержится в [3. 9— 3. 11]. Неполнота информации о протекании процессов в уп равляемом объекте и изменение режимов работы приводит к задаче применения адаптивного распределенного контроля, т. е. построению такого устройства контроля, в котором мож но менять его весовую функцию в зависимости от состояния регулируемого объекта. Действительно, при управлении та кими процессами оптимальная весовая функция распределен ного контроля для данного времени, вследствие дрейфа харак теристик, в последующие моменты времени может значитель но отличаться от оптимальной. Ниже синтезируется устройство адаптивного дискретного распределенного контроля косвен ных показателей для одного класса распределенных объектов [3. 9—3. 11]. Считаем, что в системе на рис. 3. 1 блок УБ от сутствует, ВУ-1 решает задачу дискретного распределенного контроля q{xK, /) и прогноза выхода до, а ВУ-2 предназначено для настройки ВУ-1 путем коррекции вектора весовых коэф фициентов
а = II «1,га,••■,«/ II т-
J1 |
2217 |
161 |
Вид уравнений, описывающих объект, неизвестен, но дол жен удовлетворять следующему условию: регрессия до на q может быть аппроксимирована линейной зависимостью. Пред положив, что q измеряется точно, введем сигнал дискретного распределенного контроля
1
Q(s]= У] aKqKlxK,s —хЛ]=oc3"^[s—т],
к = 0
qls—т]= \\ql[s—xi]...ql[s—-zl\ || г . |
(3. 3) |
Если можно задать модель объекта по каналам «контролируе мые входы и — косвенные q и выходные показатели ну», т о сигнал в непрерывном времени целесообразно формировать в виде [3. 12]
I |
|
Q(t)= |
(/7)}-(-f(xo,...,x/,M(O),0==/), (3. 4) |
к=О |
|
где р — оператор; |
|
L-1 — обратное преобразование Лапласа; |
|
Фд w(p)— передаточная |
функция между сигналами |
а{хк,р) и w(p).
Слагаемое f в (3. 4) может отсутствовать.
Определим весовые коэффициенты дискретного распре деленного контроля ак (к—1, 2, .., I) такие, чтобы косвенный показатель был наилучшим по критерию R приближением вы ходного показателя до, причем
/?=*=Л4{W(доЫ, Q Ы )}= М {W(Gw[s],a[s],(?[s—'])), |
(3. 5) |
где G — заданный оператор преобразования выхода до.
При квадратической функции потерь задача определения
весовых коэффициентов |
дискретного |
распределенного конт |
|
роля сводится к оценке |
параметров |
в уравнении |
регрессии. |
Для решения поставленной задачи |
воспользуемся |
методом |
стохастической аппроксимации [В. 17, 3. 9—3. 10]. Алгоритм настройки вектора коэффициентов имеет вид
a[s] =a[s—1]—ГЫ Va W(a[s— 1 l,ce»[s],G—1qr[s—~1}, (3. 6)
162
где Va № — градиент функции потерь W по вектору а;
G-1 — оператор, обратный оператору G (например, опера тор задержки, обратный оператору прогнозирования);
r[s] — матрица переменных коэффициентов, удовлетво ряющих условиям Роббинса и Монро. Этим условиям, в част ности, удовлетворяет диагональная матрица
/ Ы = diagj f0Ы,. •• |
■.T/tsl) i |
(3- 7) |
||
В |
|
в |
|
|
где -рсЫ= — ~~ |
или y«[s]= ТТ-4-; Вк,Ск— константы; |
|||
о |
|
С k + |
S |
|
|
|
/с=0,1 |
|
|
Алгоритм (3. 6) |
обеспечивает сходимость a[s] в асимптотике |
|||
к значению а*, |
дающему минимум критерия (3. 5). |
Однако |
||
при практическом использовании алгоритмов типа (3. |
6) в си |
стемах с адаптацией возникают трудности, связанные с огра ниченной длиной реализации сигналов. Применение же адап тации оправдано лишь при дрейфующем а*. В противном случае параметры определяются один раз во время наладки системы и затем не меняются. Следовательно, с одной сторо ны получение очень длинных реализаций затруднительно, с другой — нецелесообразно из-за возможной нестационарностн объекта. Поэтому повышение скорости сходимости явля ется одним из условий эффективного применения алгоритмов [3. 13]. В зависимости от выбора A[s] получаются различные модификации алгоритма (3. 6). Один из способов ускорения сходимости предложен Г. Кестеном [3. 14]. Коэффициенты T k [ s ] в алгоритме выбираются следующим образом:
-рД1]= £к, ТЛ2] = Вк/2;
s
^КЫ = 5 К[2+ ^ £ { (aKUl—0LK[i— l])(aKU— П—aKU—2])}]—1;
f 1 при {-)<0
(3. 8)
j 0 при { )>0.
Ускорение сходимости достигается за счет того, что в об ласти, удаленной от оптимальных значений коэффициентов, выражение (ак[Л—a jt —1]) редко меняет знак. Поэтому коэффициент Тк изменяется в этой области медленнее, чем коэффициент, входящий в матрицу K[s] (3. 7) обычного ва
163
рианта алгоритма стохастической аппроксимации. В окрест ности точки оптимума [s] уменьшается, обеспечивая асимптотическую сходимость.
Я- 3. Цыпкиным [В. 17] предложено находить компонен ты Тк диагональной матрицы (3. 7) путем минимизации по вектору 7 Ы = II 70[s]...f/[s] || т выборочного функционала
|
S |
|
Яэ= |
W(Go»[£],a[s— n.flsl). |
(3. 9) |
|
i = l |
|
При квадратичной функции потерь W такой подход приводит к рекуррентной форме записи алгоритма наименьших квад ратов. При этом
s
ГЫ = [ ^ .q{j-^]qT[j-r.]]-\ |
(3.10) |
/= 1
164
Рис. 3.4
.cr-
.«л
Рис. 3.5
Отметим, что структура последнего алгоритма такова, что начальные значения компонентов вектора а[0] перестают вли ять на величины настраиваемых коэффициентов спустя I так тов работы алгоритма. Поэтому априорные сведения относи тельно а при использовании формул наименьших квадратов бесполезны.
Экспериментальная проверка работоспособности различ ных модификаций алгоритма (3. 6) настройки весовых коэф фициентов осуществлялась в системе дискретного распреде ленного контроля процесса помола клинкера в цементной мельнице открытого цикла [3. 10]. Рис. 3. 3 иллюстрирует изменение во времени расстояния до области оптимума (пунк
тирная линия) |
при настройке двух коэффициентов по обычно |
||
му алгоритму |
(3. 6) — (3. |
7). Кривые 1 и 2 соответствуют зна |
|
чениям B i= B2=0,\5 |
и |
начальным условиям ai[0] = a2[0]= 0 |
|
и ai[0] = a2[0]= —4. |
Кривая 3 построена для В{ = В2—\. Из |
рисунка видно, насколько характер сходимости зависит от вы
бора параметров матрицы |
T[s]. |
(3. 8) Кестена |
(кри |
||
Процесс сходимости |
по |
алгоритму |
|||
вая 1) |
и по алгоритму |
(3. |
10) наименьших квадратов |
(кри |
|
вая 2) |
представлен на рис. 3. 4. |
|
|
||
Точность прогноза w по сигналам q иллюстрирует рис. 3. 5. |
|||||
Здесь |
1 — действительные значения w, |
2 — прогноз. |
|
3. 3. ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАМКНУТЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С АДАПТИВНЫМ РАСПРЕДЕЛЕННЫМ КОНТРОЛЕМ
КОСВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
Рассмотрим общий подход к решению задач синтеза адап тивных алгоритмов параметрической оптимизации замкну тых систем с распределенным контролем при наличии несколь ких управляющих входов и и нескольких выходов ху, измеряе мых с помехами h. На рис. 3. 1 показана блок-схема системы.
К объекту приложены сосредоточенные ц°(0. МО и распре деленное ц(х, t) возмущающие воздействия. ВУ-2 работает на
основе |
информации, содержащейся в сигналах <?о, |
Ц / ; |
в= ш— |
где w* — требуемое значение выхода w. |
Реа |
лизация ВУ-2 возможна, например, в виде программы управ ляющей вычислительной машины (УВМ), а УБ и ВУ-1 — на обычной аппаратуре промышленной автоматики. При пере рыве в поступлении данных о w или при выходе из строя и отключении УВМ локальная система регулирования продол
167