Алгоритмизация процессов смешанного управления пространственно-распределенными системами на основе нечетко-окрестностных моделей

Алгоритмизация процессов смешанного управления пространственно-распределенными системами на основе нечетко-окрестностных моделей

Автор: Шмырин, Анатолий Михайлович

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2007

Место защиты: Воронеж

Количество страниц: 428 с. ил.

Артикул: 3386528

Автор: Шмырин, Анатолий Михайлович

Стоимость: 250 руб.

Алгоритмизация процессов смешанного управления пространственно-распределенными системами на основе нечетко-окрестностных моделей  Алгоритмизация процессов смешанного управления пространственно-распределенными системами на основе нечетко-окрестностных моделей 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫМИ СИСТЕМАМИ
1.1. Проблема математического описания дискретных и актуальность разработки окрестностных систем
1.1.1. Связь глав диссертационного исследования
1.1.2. Линейные окрестностные модели
1.1.3. Примеры симметричных и смешанных моделей
1.1.4. Нелинейные окрестностные модели
1.1.5. Связь билинейных окрестностных моделей с симметричными и смешанными окрестностными моделями
1.2. Проблема идентификации и синтеза алгоритмов управления сложных систем
1.2.1. Методы идентификации систем управления
1.2.2. Методы синтеза алгоритмов управления
1.3. Нелинейные одноаргументные окрестностные системы
1.3.1. Разложения Вольтерра
1.3.2. Дискретные мультипликативные ортонормированиые базисы
1.3.3. Конечные автоматы
1.3.4. Нелинейные системы, линейные по управлению
1.3.5. Специальные классы окрестностных систем
ВЫВОДЫ
2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОКРЕСТНОСТНЫХ СИСТЕМ
2.1. Тензорная линеаризация нелинейных окрестностных систем
2.1.1. Одномерные билинейные окрестностные системы
2.1.2. т линейные одноаргументные окрестностные системы
2.1.3. тлинейные многоаргументные окрестностные системы
2.2. Информационное пространство окрестностной системы в задачах идентификации
2.3. Системный подход к анализу информации
2.4. Разработка алгоритмов идентификации линейных окрестностных систем
2.4.1. Постановка задачи параметрической идентификации линейных окрестностных систем
2.4.2. Модификация алгоритма блочного рекуррентного псевдообращения
2.4.3. Решение задачи идентификации симметричных систем
2.5. Разработка алгоритмов идентификации нелинейных окрестностных систем
2.5.1. Постановка задачи параметрической идентификации билинейных окрестностных систем
2.5.2. Координатные формы билинейных окрестностных систем
2.5.3. Координатные формы трилинейных систем
2.5.4. Разработка алгоритмов параметрической идентификации билинейных систем
2.6. Адаптивные алгоритмы идентификации окрестностных систем
2.6.1. Адаптивные алгоритмы идентификации дискретных систем
2.6.2. Приведение симметричной линейной окрестностной системы к выходной форме
2.6.3. Синтез адаптивных алгоритмов идентификации линейных окрестностных систем
2.6.4. Приведение билинейной окрестностной системы к выходной форме
2.6.5. Синтез алгоритмов идентификации билинейных окрестностных систем XVсистемы
2.6.6. Адаптивный алгоритм идентификации нелинейных смешанных окрестностных систем
2.7. Синтез адаптивных наблюдателей для симметричных систем
2.7.1. Пространство состояний окрестностных систем
2.7.2. Наблюдаемое информационное множество окрестностной системы
2 Приведение окрестностной системы к идентификационной форме
2.7.4. Синтез алгоритмов идентификации системы 2.6
ВЫВОДЫ
3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ СМЕШАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ОКРЕСТНОСТНЫМИ СИСТЕМАМИ
3.1. Постановка задачи смешанного управления окрестностными системами
3.2. Разработка первого алгоритма смешанного управления для симметричных систем
3.3. Сингулярные системы
3.4. Разработка второго алгоритма смешанного управления для симметричных систем
3.5. Вариант алгоритма смешанного управления
3.6. Постановка задачи оптимального управления смешанными окрестностными системами
3.7. Синтез алгоритмов оптимального смешанного управления для симметричных систем
3.7.1. Оптимальное по состоянию и ограниченное по входу смешанное управление .
3.7.2. Оптимальное по состоянию и входу смешанное управление
3.8. Пример применения алгоритма смешанного оптимального управления
3.9. Постановка задачи смешанного управления билинейными окрестностными системами
ЗЛО. Алгоритм смешанного управления билинейными окрестностными системами
3 Алгоритм оптимального смешанного управления
3 Алгоритм квазиоптимального смешанного управления билинейными окрестностными системами
3 Пример смешанной идентификации и смешанного управления билинейными окрестностными системами
. Параметрическая идентификация двумерной билинейной окрестностной системы
. Смешанное управление двумерной билинейной окрестностной системой
ВЫВОДЫ
4. НЕЧЕТКО ОКРЕСТ0СТЫЕ СИСТЕМЫ
4.1. Основания теории нечетких систем от натуральных к нечетким числам
4.1.1. Пустое множество
4.1.1.1. Пустое множество как одно из базовых понятий теории множеств
4.1.2. Натуральные числа
4.1.2.1. Кратные одноэлементные множества и кратные булеаны
4.1.3. Мультимножества и сверхнатуральные числа
4.1.4. Нечеткие множества и нечеткие числа как элементы второго булеана
4.2. Представления нечеткоокрсстностных систем
4.2.1 .Системы, нечеткие по аргументу
4.2.2. Линейные иечеткоокрестностные системы
4.2.3. Нелинейные нечеткоокрестностные системы
4.2.4. Синтез адаптивных алгоритмов идентификации нечеткоокрестностных систем
4.3. Системы Вольтерра
4.3.1. Дискретные системы Вольтерра
4.3.2. Нечеткие дискретные системы типа Вольтерра
4.3.3. Нечеткие меры и интегралы
4.3.4. Нечеткие интегральные уравнения
4.4. Некоторые перспективы использования билинейных окрестностных моделей
4.5. Функциональность нечетких общих систем
ВЫВОДЫ
5. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОСТРАНСТВЕННОРАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ
5.1. Разработка моделей сложного промышленного объекта цеха очистки сточных вод
5.1.1. Описание цеха очистки сточных вод как объекта управления
5.1.2. Информативность переменных состояния и управления
5.2. Оценка взаимосвязи между переменными процесса с использованием понятия наблюдаемого информационного портрета
5.2.1 Наблюдаемый информационный портрет объекта
5.2.2 Синтез математических моделей
5.3. Модели оценки качества очистки сточных вод в
систехме автоматизированной диагностики
5.3.1. Статические и динамические модели процесса очистки сточных вод
5.3.2. Окрестностные модели процесса очистки сточных вод
5.3.3. Применение адаптивного подхода к построению модели процесса очистки сточных вод
5.4. Синтез математических моделей окрестностных систем
очистки сточных вод с выбором структуры
5.4.1. Выбор структуры модели на основе анализа наблюдаемого информационного портрета
5.4.2. Модель окрестностной системы на множестве узлов 2,2,i,
5.4.3. Модель окрестностной системы по срезу узлов сети взвешенные вещества прозрачность
5.5. Исследование влияния сточных вод на эвтрофирование водомов
5.6. Управление аэрационными сооружениями на основе окрестностных моделей с учтом энергозатрат
5.6.1. Описание работы и выбор существенных параметров работы аэротенка
5.6.2. Классические и окрестностные модели аэротенка
5.6.3. Квазиоптимальное смешанное управление аэротенком
5.6.4. Сравнение классических, окрестностных и нсчеткоокрестностных моделей аэротенка
5.6.5. Адаптивные модели управления работой аэротенка
5.7. Применение окрестностных моделей для повышения эффективности функционирования автотранспортных систем
ВЫВОДЫ
6. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОСТРАНСТВЕННО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССАХ
6.1. Разработка моделей качества изотропных сталей
6.2. Разработка оптимальных режимов обработки изотропных сталей
6.3. Применение модели зависимости соотношения объемов воздуха и газа от температуры нагрева в процедуре восстановления прокатных
валков
6.4. Решение задач управления прокатным производством на основе окрестностных моделей и метода смешанного управления
6.5. Кластеризация окрестностных структур на основе расстояния в шагах из базовых окрестностей
6.6. Автоматизация процедуры анализа выполнимости заказов на продукцию
6.7. Синтез математических моделей для исследования свойств
полимербетона в системе автоматизированной диагностики дорожных покрытий
6.7.1. Математическая модель зависимости предела выносливости полимербетона от коэффициента асимметрии цикла
6.7.1.1. Выбор структуры модели
6.7.1.2. Параметрическая идентификация
6.7.2. Математическая модель для исследования коэффициента выносливости полимербетона
6.7.3. Динамические модели
6.7.3.1. Выбор структуры модели
6.7.3.2. Параметрическая идентификация
6.7.4. Окрестностные модели характеристик полимербетона
6.8. Компьютерные технологии в изучении и применении окрестностных моделей
6.9. Разработка программноинформационных комплексов
6 Внедрение, перспективы использования и развития окрестностных и нечеткоокрестностных моделей и алгоритмов смешанного управления пространственно распределенными системами
ВЫВОДЫ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Сходство состоит в том, что для изучения характеристик объекта параметрической идентификации используются входы симметричной системы, которые затем используются и для смешанного управления им, что можно рассматривать как приведение объекта в требуемое состояние. Различие связано с тем, что в данной работе и для идентификации, и для управления используются как входы, так и состояния системы. Для смешанной системы 1. В работе рассматриваются два варианта постановок задачи смешанного управления ЗСУ локальная ЛЗСУ и глобальная ГЗСУ. ЛЗСУ формулируется так известны часть координат векторов входа, состояния, выхода в некоторых узлах системы определить неизвестные координаты частично заданных сигналов и полностью неизвестные векторы сигналов во всех оставшихся узлах. Другая постановка глобальная ГЗСУ является, вообще говоря, частным случаем локальной задачи смешанного управления. Однако практические задачи требуют ее выделения в отдельной постановке. Ее формулировка во всех узлах полностью заданы некоторые из векторов сигналов входа, состояния, выхода. При этом оставшиеся векторы сигналов полностью неизвестны. Необходимо определить неизвестные входы, состояния, выходы. Смешанная система обобщает известные модели дискретных линейных систем. Рассмотрим далее уравнения состояния некоторых из них, описав параметры эквивалентной системы 1. Но в начале данного пункта рассмотрим пример представления связей при описании систем на дискретных носителях с наделением носителя структурой графа с дальнейшим переходом к окрестностному описанию. Еи ухихуеЯпиУ. Определение ,. Будем говорить, что на 7 задана система 5, если Ум,у Е у хи, ху 0. Якоби. Теорема , . ЬуФ . М хиТ Ум,ч Уи,V дгу. Следствие , . Ляпунова. Ляпунова. Анализ показывает, что дальнейшее развитие приведенного способа описания систем удобно проводить с привлечением понятия окрестностей вершин графа. Сингулярная линейная модель. Лхг 2у, 0 о, 1. Е е 1тп сингулярная вырожденная матрица. Задав множество дискретного аргумента Л 0,1,. Линейная сингулярная модель двумерной системы. АгАЛ0о у0В К1,У 1 1. У, у,увекгоры состояния и входа в клетке ,, ,у1,5,Аь1,2матрицы соответствующей размерности. Для получения эквивалентной симметричной модели сделаем следующие предположения. Пусть конечное множество мощности 5 А ВхВ Ь9 ЬЬн,Ьн, а ЬьЬ я2 6 у,дз й,6у 1, а4 6 1,йу 1,,уе1,. Кроме того, примем, что V а а х Оуааъа2С1т,ам, РОхоа,а2уаа Матрицы примут вид Ц. ЭДл1яз1Л2 Ц. Таким образом, получили симметричную модель, эквивалентную 1. Линейная комбинационная цепь, или клетка без памяти. Пусть уаеК1, АаеКт ВХД и выход системы, 1. Лтх1 матрица линейного преобразования, т единичная матрица порядка т. Задав А а, а0аа, У Оха а, ГОу , Еа,а Ь, Оа,а0, Та,а 1т, приходим к модели типа 1. Ьу. Обычные линейные стационарные дискретновременные динамические системы, или клетки с памятью. Ях Сф, О, Т. Кп вход клетки с номером 5 1. Клетка с номером 0 краевая имеет внутренний выход Клетки идентичны т. Эти уравнения формально идентичны уравнениям стационарной линейной дискретновременной динамической системы 1. I пространственного сдвига. Аргументная каузальность, свойственная временной системе 1. На, 4С, 0д,я1ф. Ед,аф Еа,а 1 уа 1 Па,аха Га,ауа 0. Модели для клеток 0,. ОЯ1,У1аЯ1ГЯ1,Я1Я. РОССИЙСКАЯ 4. ГОСУДАРСТВЕННА
Одномерные двунаправленные линейные итеративные цени. Каждая из них представляет собой потенциально бесконечную в обе стороны цепочку клеток без памяти. Клетки помечены номерами 5 . В отличие от однонаправленной цепи, каждая клетка 5 имеет два внутренних входа ф1 и 1, тогда как ее внутренний выход ф подается как на клетку 5 1, так и на клетку . Это отличие особенно наглядно проявляется при сравнении шаблонов соседства однонаправленной и двунаправленной цепей. Двунаправленность определяет аргументную некаузпьность цепи, что соответствует классу систем ближайшего соседа. Обычно такие цепи рассматриваются на конечном отрезке, например ЛГ,ЛГ краевые клетки Л,ЛГ имеют внутренние выходы хЛг и хЫ. М ФФ 1 Ф Ф Ц 1 Ф, 1. ФФ 1 ФФ 1 ЧФ .

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: 0.243, запросов: 244