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

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

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 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