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: 64
Скачиваний: 0
УУ — управляющее устройство, ИМ — исполнительные механизмы.
Объект находится в общем случае под воздействием распре деленного векторного возмущения—случайного поля \i(x, t) и сосредоточенных случайных возмущений ц° и рЛ приложен
ных на границах. Управляющие |
воздействия |
также могут |
быть как распределенными и(х, |
t), так и сосредоточенными |
|
и°,п 1. Погрешности реализации |
управляющих |
воздействий |
ц° и г/учтены введением помех g° и g l. |
|
|
Качественные показатели |
работы объекта ш= |
|
т |
|
|
w" |[ зависят не только от значений переменных, характери
зующих состояния объекта в выходной точке |
(например, |
в |
точке х = 1 н), но и от распределения q(x, t) |
в пространстве |
|
(распределения температур, концентраций, давлений и т. |
д. |
по длине или высоте технологического аппарата). Условно это учтено введением в схему (рис. В. 4) блока А. Измерен ные сигналы у[х, t) и у* представляют собой комбинацию полезных сигналов q(x, t), wl и помех h{x, t), h*. Некоторые выходные показатели (w") либо совсем не измеряются, либо контролируются дискретно во времени, через большие интер валы (в схему введен условно ключ Кл), и результаты изме рений становятся известными через некоторое время (данные экспресс-анализов).
Под управляющим устройством можно понимать набор вычислительных, преобразующих и регулирующих устройств, управляющую вычислительную машину (УВМ), систему вы числительных и управляющих машин и т. д. в зависимости от сложности задачи.
При теоретическом исследовании мы отвлечемся от кон кретного способа реализации стратегии, или алгоритма функ ционирования управляющего устройства — реализации в ви де программы для УВМ, набора программ или в виде сово купности аналоговых устройств. В УУ кроме измеренных сигналов у{х, t) и yw вводятся задающие воздействия q* и w*t определяющие требуемый или желаемый режим работы объекта.
В дискретных системах с цифровыми УВМ все перемен ные рассматриваются в дискретные моменты времени з и в
фиксированных пространственных точках к: q\K, |
s], ш[s], |
у [к, 5], q*[K, s], 70*[s] и т. д. |
величиной |
Качество управления будем характеризовать |
статистического критерия качества — риска R, т. е. математи-
29.
ческого ожидания некоторой заданной суммарной функции Потерь \У2, зависящей от входных и выходных сигналов объ екта и задающих воздействий
|
|
w, д*, w*, и0, и1, и)), |
(В. 42) |
|
где М — знак математического ожидания. |
|
|
||
Оптимизация |
процесса управления сводится к нахождению |
|||
алгоритма функционирования УУ, обеспечивающего мини |
||||
мум R. |
|
|
|
|
Укажем некоторые особенности задач управления объек |
||||
тами с распределенными параметрами: |
задачи, пути реше |
|||
а) |
Многообразие задач. Постановки |
|||
ния и реализации меняются в зависимости от способов уп |
||||
равления |
(по границе или распределенное), |
съема информа |
||
ции с объекта |
(на границе, в одной промежуточной точке, |
в |
||
ряде точек по длине аппарата, распределенный контроль) |
и |
30
оценки качества процессов (критерий связан с выходной пе ременной на границе, с распределением переменных в прост ранстве и т. д.);
б) Неполнота информации об объекте; в) Сложность динамики и наличие чистого или транс
портного запаздывания, в результате чего алгоритмы уп равления также оказываются сложными (особенно при нали чии случайных помех), включают операторы запаздывания и, как правило, более пригодны для реализации на ЦВМ. С дру гой стороны, учет распределенности иногда позволяет из влечь дополнительную информацию и получить качественно новые эффекты.
Решение задач управления стохастическими объектами представляет значительные трудности и существенно зависит от объема априорных сведений. Если условные плотности P(qKSI *kssuks) известны точно, имеем дело с задачей стоха стического (неадаптивного) управления. При неполной инфор мации о P(qKS\*KS,uKS) и P(yKS|K«s) необходимо в процессе работы системы накапливать недостающую информацию, т. е появляются черты адаптации. Управление, при котором од новременно с выработкой управляющих воздействий для при ведения объекта к требуемому режиму в управляющем уст ройстве (УУ) протекает процесс восстановления или уточ нения условных плотностей вероятности (или условных мо ментов, характеризующих связь входных и выходных пере менных объекта), будем называть дуальным [В. 15].
Возможны различные теоретические подходы в зависимо сти от способа априорного задания и восстановления услов ных плотностей, из которых выделим два.
I. Параметризация задачи. P{qKS I xks,WkS) задается ана литическим выражением с точностью до неизвестных пара метров ц:
P { R k s I x t f S 'U ics) P o i ^ K S I x KS>li l ^ K s ) >
где P0 — известная функция своих аргументов.
Задача восстановления P(g*s|.) сводится к оценке векто ра параметров ц. В байесовой постановке приходим к форма лизму А. А. Фельдбаума, развитому им в цикле работ по тео рии дуального управления [В. 68]. Действительно, если за даны оператор объекта в явном виде с точностью до случай ных параметров ц, плотности вероятности Р (ц) параметров ц и P(hs ), P(gs ) — помех в каналах связи и известен способ комбинации сигналов и помех, то можно получить аналитиче-
31
ское выражение P(qKS\ttS)jj.) или P(y/cs|ws,iA) и свести задачу [В. 68] к задаче управления объектом, описываемым услов ной плотностью вероятности с неизвестными параметрами.
Заметим, что в книге Я. 3. Цыпкина [В. 17] под дуальным понимается управление, при котором одновременно восстанав ливаются значения неизвестных параметров объекта и неиз вестные заранее оптимальные параметры управляющего уст ройства.
II. Непараметрический подход [3. 11] основан на восстанов лении методами непараметрической статистики условных плот ностей вероятности (или условных моментов) и оказывается достаточно эффективным при разработке различных алгорит мов адаптации для систем с относительно простыми динами ческими характеристиками.
В классе параметрических задач синтеза укажем следую щие постановки.
а) Синтез оптимального алгоритма дуального управле ния, т. е. нахождение алгоритма или стратегии управления, в
общем случае рандомизированной r s=P(«°[s],«/[s],M[/i,s]|7s) обеспечивающей минимум функции риска R.
б) Ограниченный синтез I. Разделение задач стохастиче ского управления и накопления информации о неизвестных параметрах распределенных объектов (оценка параметров).
в) Ограниченный синтез II. Параметризация управляю щего устройства, устройства распределенного контроля и син тез алгоритма параметрической оптимизации в условиях помех.
Р а з д е л 1.
ОПТИМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ЗАПАЗДЫВАНИЕМ
1. 1. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ДУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ОБЪЕКТАМИ
ВДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ. СИСТЕМАХ
Вданном разделе основное внимание уделяется дискрет
ным по времени (t) и. пространственной координате (г) си стемам. Целесообразность применения разностных моделей обусловливается факторами, перечисленными во введении. Методика синтеза алгоритмов и структур управляющих уст ройств определяется способом задания математической мо дели объекта. Наиболее общей формой является описание свойств объекта условными плотностями вероятности. Рас смотрим также задачи в рамках байесова подхода: а) когда зависимость функций состояния от воздействий по границам и начальных условий задана в явном виде с точностью до не известных параметров; б) когда модель объекта представле на совокупностью уравнений в частных . разностях, гранич ных и начальных условий.
Учитывая, что в настоящее время из-за новизны и слож ности задачи имеется весьма незначительный опыт получения конкретных алгоритмов оптимального управления в стоха стических системах с накоплением информации, в данном разделе мы наряду с изложением общих методов синтеза (подразделы 1.1, 1.2) уделяем значительное внимание нахож дению в явном виде оптимальных алгоритмов дуального управления для ряда частных задач (подразделы .1.3—1-5.).
1. 1. 1. Оператор объекта задан |
. |
• |
условными плотностями вероятности. |
|
|
Параметризация задачи - |
|
|
Рассмотрим блок-схему .системы управления, представ ленную на рис. 1. 1. Приняты обозначения: О — объект,
3 |
2247 |
33 |
включающий две части (1 и 2); УУ — управляющее устройст во; и — управление; у, q — контролируемый и неконтроли руемый выходы объекта. Помехи g и h представляют собой по следовательности независимых случайных величин. Все пе ременные могут быть векторами и рассматриваются в дис кретные моменты времени 5 ( s = l, ..., п) с интервалом кван
тования At= —; п фиксировано. Переменные в момент вре
мени s имеют соответствующий индекс u [s]= « s, qr[s]=gs и т. д. Стрелкой сверху будем отмечать временные векторы типа
k [s ] = II b [1 ]...u [s ] | | т ,
q[s]= |
II ql\]-q[s] |
IIх |
, |
|
|
|
( 1. 1) |
y[s]= |
II у [1 ]---y[s] |
||1 |
• |
Управляющее устройство УУ должно на основании анали за информации, содержащейся в совокупности предшествую
щих значений управлений u[s—1] и контролируемых выхо
дов t/[s—1], вырабатывать управляющие воздействия «[>']» обеспечивающие минимум статистическому критерию качест ва — полному риску R:
пп
(!• 2>
5= 1 |
5=1 |
34
Здесь R s — удельный риск, Ws и W% — удельная и суммар
ная функции потерь. Функцией потерь называется функция, -характеризующая «потери», связанные с отклонением режи ма работы объекта от предписанного, т. е. отклонением ^[s] и y [s] от задающих воздействий g*[s], y*[s]. В этом случае
W s = ^ S(<7*[s],y*[s],?[s],y[s]). |
(I. 3) |
Иногда переменные q и q* могут отсутствовать. Или же, на оборот, качество ведения процесса определяется исключитель но степенью близости g[s] и <7*[s], т. е.
|
(1. |
4) |
хотя измеряются |
лишь переменные у [s], статистиче |
ски связанные с <?[s]. Управляющие воздействия также могут явно входить в выражение
^=^s(<7*[s],<M «[s]). |
(1. 5) |
Функцию W некоторые авторы называют функцией стоимости, штрафа или веса. Примеры различных функций потерь можно Найти в [1. 1, 1. 2, В. 15 — В. 17]. Мы в основном будем поль зоваться терминологией, принятой в монографии А. А. Фельд- ■баума [В. 15]. Поскольку W s является случайной, она непо средственно непригодна для характеристики и сравнения раз личных устройств и алгоритмов. Нужно выбрать какую-либо неслучайную величину, которая могла бы охарактеризовать точность оценки в среднем по множеству реализаций. В ка честве такой величины и принят риск — математическое ожи дание функции потерь. В некоторых нижеследующих задачах рассматривается удельный условный риск rs — условное ма тематическое ожидание удельной функции потерь при фик сированной предыстории.
Поясним, что понимают под стратегией управляющего устройства. Проведя статистическую обработку поступивших
с объекта сигналов у [5—1], управляющее устройство должно принять решение о величине оптимального управляющего воздействия w[s]=u*[s], т. е. каждой реализации сигналов
«[s—1], у [5—1], <7*[s] должно |
быть поставлено в соответст |
вие управление u[s]. Правило |
выбора решения называют |
стратегией решающего (управляющего) устройства. В каче стве синонима понятия «стратегия» будем использовать по
35