Метод генерации решений на многосвязных системах в условиях неопределенности

Метод генерации решений на многосвязных системах в условиях неопределенности

Автор: Красноштанов, Александр Павлович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2001

Место защиты: Красноярск

Количество страниц: 295 с. ил

Артикул: 2313261

Автор: Красноштанов, Александр Павлович

Стоимость: 250 руб.

Метод генерации решений на многосвязных системах в условиях неопределенности  Метод генерации решений на многосвязных системах в условиях неопределенности 

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава I. Предварительные замечания
1.1. Описание задачи идентификации.
1.2. Описание задач управления.
1.3. Краткие сведения о неявных функциях.
1.4. Приближенное решение систем нелинейных уравнений
1.5. Параметрические стохастические аппроксимации
1.6. Свойства алгоритмов стохастической аппроксимации
Глава II. Непараметрические аппроксимации.
2.1. Непараметрические ядерные оценки плотностей вероятности
и кривой регрессии.
2.2. Свойства нспараметрических оценок.
2.3. Выбор коэффициентов размытости ядер.
2.4. Специальные непараметрические оценки
2.5. Описание задач непараметрической идентификации
2.6. Статические непараметрические задачи управления.
2.7. Экстремальные непараметрические задачи управления.
2.8. Синтез непараметрических систем обучения общий подход
Глава III. Комбинированные многосвязные системы
идентификации и управления
3.1. Классификация многосвязных объектов, постановки задач
3.2. Идентификация многосвязных объектов
3.3. Модификации базового алгоритма оценки выхода.
3.4. Уточнение многосвязных моделей
3.5. Идентификация параметризованных комбинированных
систем специального вида
3.6. Прогноз выхода комбинированной параметризованой
системы с одновременной оценкой параметров
3.7. Идентификация многосвязных систем в технологических
регламентах.
3.8. Идентификация многосвязных систем в нестационарном
3.9. Макро синтез моделей многосвязных систем.
3 Управление многосвязными системами
3 Экстремальное управление на многосвязных объектах.
Глава IV. Асимптотический анализ моделей
многосвязных систем и их оптимизация
4.1. Сходимость алгоритмов решения комбинированных систем
4.2. Асимптотическое поведение моделей одномерный случай .
4.3. Асимптотическое поведение оценки выхода многомерного
многосвязного объекта.
4.4. Минимизация описания на многосвязных системах.
Глава V. Численные модели, эксперименты и приложения
5.1. Описание модельной многосвязной системы, исходные данные.
5.2. Обучающие выборки и уравнения моделей.
5.3. Варианты расчетов и результаты идентификации
5.4. Численное исследование алгоритмов управления многосвязными
системами.
5.5. Численное исследование алгоритмов прогноза выхода и управления
с одновременной оценкой параметров модели.
5.6. Численное исследование экстремального управления
5.7. Имитация подобласти технологического регламента на модельном примере.
5.8. Комбинированные модели металлургических процессов
5.9. Оценка характеристик упругой среды в опорных точках по данным сейсморазведки
5 Компьютерная система анализа данных сейсморазведки
5 Инструментальная компьютерная система идентификации многосвязных объектов управления.
Заключение
Литература


В зависимости от конкретных условий имеющиеся априорные сведения об искомом операторе объекта и характеристиках измерений могут быть в разной степени полными, что в конечном итоге предопределяет те средства и возможности, которыми можно воспользоваться для решения задачи. В этих условиях задача идентификации может быть сформулирована следующим образом. Имеется некий объект, на котором одновременно могут быть получены измерения входной и выходной переменных. Тогда, по результатам измерений (см. Рис. Х,,У,необходимо построить некоторое приближение оператора объекта. У = А'(}пХпГ],) (1. Сказанное можно объяснить при помощи следующей схемы (Рис. Х(/). Рис. Соответствие между Х(/) и У(/) устанавливается уравнением (1. Х(/) и У*(0 уравнением (1. Очевидно, что модель не дает нам истинного значения выхода У (г), а определяет некоторое У*(0> в общем случае отличное от У (О* В зависимости от характера объекта и применяемых измерительных средств результаты измерений входной и выходной величин могут быть представлены в непрерывном или дискретном виде. У(/) найти оценку А*. Очевидно, что говорить о соответствии модели своему оригиналу можно только в том случае, если оценка оператора ,4*близка в некотором смысле к его истинному значению А. У*(/)к истинному выходу У(/). Таким образом, при стремлении решить задачу идентификации объекта (1. Описание задач управления. Вопрос управления техническими объектами возник очень давно. Изначально он заключался в построении регуляторов для различных механизмов. Постепенно в науку об управлении вошла научная дисциплина теория автоматического управления. В начале она создавалась для изучения статики и динамики процессов автоматического управления техническими объектами, производственными, энергетическими, транспортными и т. Основное ее значение сохранилось и в наше время, хотя в последние годы ее выводами и результатами стали пользоваться и для изучения динамических свойств систем управления не только техническог о характера, но и экономического, организационного, биологического и т. В таких системах функции управления не могут быть полностью переложены на автоматические устройства. Принятие наиболее ответственных решений остается за человеком. АСУ). Вместе с тем всегда был интересен вопрос об экстремальном управлении объектами, т. Такое управление так же важно как в технических системах, так и в других. В последние годы остро возникла проблема управления системами, когда уровень априорной информации об объекте неполный, т. В таких случаях для успешного управления объектом необходимо построение моделей, описывающих процессы, происходящие в исследуемом объекте, и включение их в систему управления. Такие системы управления получили название - системы управления с идентификатором. Рассмотрим некоторые задачи управления и экстремального управления. Объекты исследования представляют собой процессы, имеющие дискретно-непрерывный характер и достаточно сложную структуру. Для постановки задачи управления необходимо выделить объект, обладающий некоторыми собственными характеристиками, из окружающей среды. Р(Х) - оператор (функция) объекта (справедливо только для статических объектов). Рис. Управлением будем называть целенаправленное воздействие на объект. У* и. Имеется объект управления, эффективность работы которого на выходе можно оценить показателем качества. Задача экстремального управления заключается в выработке такого вектора регулирующих воздействий, при котором этот показатель для текущих значений выходных переменных принимает экстремальное значение. Обычно рассматриваются три типа управления: жесткое управление; регулирование; экстремальное управление. Жесткое управление является наиболее распространенной формой управления. Рис. Здесь буквой У’ обозначена цель управления, т. Это состояние сообщается управляющему устройству, которое рассчитывает управление X. Управление X воздействует на объект и переводит его в состояние У. У = Р(Х). Управляющее устройство реализует преобразование X = Ф(У*), которое определяет закон управления. У = Р(Ф(У)), при любых У.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.239, запросов: 244