Синтез прогнозирующего управления в дискретных нестационарных системах в условиях неполной информации, ограничений и запаздываний

• Автор: Приступа, Марина Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 152 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

ГЛАВА 1. ПРОГНОЗИРУЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ ВЫХОДОМ НЕСТАЦИОНАРНОЙ ДИСКРЕТНОЙ СИСТЕМЫ ПРИ ОГРАНИЧЕНИЯХ НА СОСТОЯНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ

1.1. Постановка задачи для нестационарной системы

1.2. Построение прогнозирующей модели для нестационарной системы

1.3. Синтез прогнозирующего управления

1.4. Прогнозирующее управление системой с постоянными параметрами

1.5. Применение алгоритма прогнозирующего управления к прикладным

задачам
1.5.1. Управление объектом второго порядка
1.5.2. Управление смесительной колонной
1.5.3. Моделирование системы производства, хранения и поставок товара
потребителям
1.6. Выводы по главе
ГЛАВА 2. ПРОГНОЗИРУЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ ДИСКРЕТНЫМИ СИСТЕМАМИ С ЗАПАЗДЫВАНИЯМИ ПО УПРАВЛЕНИЮ И СОСТОЯНИЮ
2.1. Управление системами с запаздыванием по управлению
2.1.1. Постановка задачи
2.1.2. Прогнозирующая модель
2.1.3. Синтез прогнозирующего управления
2.1.4. Применение алгоритма прогнозирующего управления с
запаздыванием по управлению к прикладным задачам. Управление объектом второго порядка
2.1.5. Моделирование системы производства, хранения и поставок товара
потребителям
2.2. Управление системами с запаздыванием по состоянию
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Прогнозирующая модель
2.2.3. Синтез прогнозирующего управления
2.2.4. Прогнозирующее управление с запаздыванием на основе
оптимального экстраполятора
2.2.5. Моделирование алгоритма прогнозирующего управления с
запаздыванием по состоянию
2.3. Управление системами с запаздыванием по управлению и состоянию
2.3.1. Постановка задачи
2.3.2. Применение субоптимального экстраполятора в задаче управления
экономическим объектом
2.4. Выводы по главе
ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРУЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИИ О ВХОДЕ СИСТЕМЫ
3.1. Постановка задачи
3.2. Прогнозирование поведения объекта
3.2.1. Оценка неизвестного входа с использованием фильтра Калмана
3.2.2. Оценка неизвестного входа с использованием модифицированного
метода наименьших квадратов
3.2.3. Реализация прогноза при неизвестном входе
3.3. Синтез прогнозирующего управления при неизвестном входе
3.4. Применение алгоритма к задаче управления системой производства,
хранения и поставок товара потребителям
3.5. Выводы по главе
ГЛАВА 4. ПРОГНОЗИРУЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИИ О ПАРАМЕТРАХ МОДЕЛИ
4.1. Постановка задачи
4.2. Прогнозирование поведения объекта в условиях неполной информации о
модели
4.2.1. Идентификация модели с использованием фильтра Калмана
4.2.2. Идентификация модели с использованием модифицированного
метода наименьших квадратов
4.2.3. Реализация прогноза с учетом оцененных параметров модели
4.3. Применение алгоритма к задаче управления системой производства,
хранения и поставок товара потребителям
4.4. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

Таким образом, с учетом сделанных преобразований целевая функция запишется следующим образом:
ЛЇІ+Цпи,) = ~и?Ріи,+и?ГІ+ а
(1.32)
где а, есть линейная комбинация а, и а, ,
т =Ф'СФ + £>
' I 1 11 '-'і >
(1.33)
/,=Г,
Ь + ]|Г

О,и,

(1.34)
г, = ф/с,л, -о;с
(1.35)
Аналитическое решение данной задачи без учета ограничений можно получить из условия
д и,

(1.36)
с использованием формул векторно-матричного дифференцирования [2, 61]:
у Ау = Ь’Ауу ,
(1.37)

ах.ах т в
= ВА.

(1.38)
(1.39)
В результате получится:

-и]Р,и1+и]/1+с,
2 ди, ди,