Разработка адаптивных алгоритмов оптимального управления нестационарными технологическими процессами (на примере масложирового производства)

• Автор: Раджабов, Бахтиер Шарипович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Ташкент
• Количество страниц: 159 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ II

1.1. Задача адаптивной идентификации объектов управления II

1.2. Адаптивное управление сложными объектами с использованием модели

1.3. Постановка задач и цели исследований

ГЛАВА П. АДАПТИВНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО ПОИСКА .
2.1. Анализ и выбор алгоритмов адаптации моделей нестационарных технологических процессов
2.2. Адаптация линейных моделей нестационарных технологических процессов методом случайного поиска

2.3. Исследование устойчивости процедуры адаптации линейных регрессионных моделей .

ГЛАВА III. АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ .
3.1. Формализация 1фитериев оптимальности и выбор алгоритма управления .
3.2. Оптимальное управление нестационарными технологическими процессами с использованием адаптивной
модели
ГЛАВА 1У. АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
ПРОЦЕССОМ ОТЖИМА Ф0РПРЕСС0В0Г0 МАСЛА.
4.1. Общая характеристика производства хлопкового масла
и определение объекта управления .
4.2. Получение формализованной модели процесса отжима форпрессового масла .
4.3. Адаптация линейной регрессионной модели процесса отжима форпрессового масла
4.4. Адаптивный алгоритм оптимального управления процессом отжима форпрессового масла
4.5. Некоторые вопросы применения адаптивных алгоритмов оптимального управления в АСУТП масложировых предприятий
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Приведены общие характеристики технологии производства хлопкового масла, анализированы основные этапы, установлена стохастичность поведения параметров этой технологии. Более конкретно исследуются процессы термовлаго-обработки мятки и прессования мезги, так как именно на этих этапах формируются качественные и количественные характеристики конечной продукции (хлопкового масла). В целом технология производства хлопкового масла представлена как многосвязная последовательная система, каждое звено которой является нестационарным технологическим процессом. В этой главе синтезируется структура модели ПОФМ, решены задачи параметрической адаптации модели и оптимизации с помощью приведенных в диссертации алгоритмов и комплекса программ "PSK". При этом достигнуто значительное снижение цветности форпрессового масла при допустимых значениях маслич-ности жмыха, что, в свою очередь, улучшает основные технико-экономические показатели производства хлопкового масла. Акт о внедрении полученных результатов приведен в приложении. На основе результатов исследования синтезирована принципиальная схема адаптивного управления с использованием современных микропроцессоров, которая рекомендована для проектирования. Пользуясь случаем, автор выражает благодарность чл. АН УзССР Ф. Б.Абуталиеву и к. А.С. Зиядуллаеву за постоянное внимание, ценные советы и замечания, сделанные ими в период выполнения диссертационной работы. ГЛАВА І. В данной главе анализируются некоторые алгоритмы решения задачи адаптивной идентификации объектов управления. Описываются особенности методов текущего регрессионного анализа и класса алгоритмов оценки параметров ЛРМ. Кроме того, изучаются свойства алгоритмов управления по отклонению и с заданной моделью применительно к объектам, функционирующим в условиях априорной неопределенности. Осуществлена постановка задачи и изложена цель исследования. Современное состояние проблемы идентификации сложных объект тов главным образом определяется наличием двух подходов: идентификацией в процессах познания и в процессах управления Г,, ,,,,1_7. При идентификации с целью познания объекта создается некоторая модель, которая должна передать в необходимой мере механизм функционирования этого объекта. Такого рода модели в некотором смысле отражают причинно-следственные связи объекта и в лучшем случае могут быть использованы для синтеза других познавательных моделей Г,,,У. Задача идентификации в этом случае заключается в том, чтобы синтезировать некоторый модельный оператор Г , т. Г0 по наблюдаемым значениям входа и выхода ш объекта с условием, чтобы Г был близок к Т0 (в смысле некоторого 1фитерия). Существенной особенностью этих моделей является отражение механизма объекта в структуре оператора Г , т. Идентификация в процессах управления непосредственно связана с потребностями управления объектом, и по отношению к принятию решений носит вспомогательный характер. Особенность такого рода идентификации заключается в том, что синтезированная специально для потребностей управления модель может и не отражать внутренний механизм объекта, а достаточно лишь чтобы она конструировала определенные формальные связи между входом и выходом объекта. Необходимость идентификации в процессах управления и ее специфика определяются целями управления [7, и для синтеза этих целей модель играет базовую роль. Эта роль явно выражается в задачах управления сложными объектами, где модель непосредственно включается в алгоритм управления, позволяет экстраполировать поведение объекта и тем самым дает возможность определить наиболее эффективное воздействие на него для достижения цели управления. Очевидно, что характеристика реальных объектов, например, нестационарных технологических процессов, в процессе функционирования терпят дрейф, который часто изменяет параметры. В этом случае необходимо корректировать исходную модель, чтобы она оставалась пригодной для принятия решений. Это реализуется по двухэтапной схеме управления, которая представлена на рис. В этом случае на этапе идентификации вначале синтезируется модель объекта, а затем - управление на базе корректированной модели. Таким образом, цель управления достигается в два этапа. Рис ДЛ Л.