Методы и алгоритмы идентификации в системах управления промышленными объектами

• Автор: Львова, Елена Ивановна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Новокузнецк
• Количество страниц: 386 с. : ил.

Содержание стр.

Введение.

Условные обозначения.

Глава 1. Основы идентификации объектов в системах управления .

1.1. Проблема идентификации в системах управления

1.1.1. Общая характеристика методов идентификации.

1.1.2. Направления развития идентификации и промышленные приложения

1.1.3. Проблематика многовариантной идентификации.

1.2. Принципы и задачи идентификации в системах управления

при создании и эксплуатации промышленных объектов.

1.2.1. Особенности промышленных объектов управления.

1.2.2. Особенности условий создания и эксплуатации
систем автоматизации управления
1.2.3. Основные принципы и задачи идентификации промышленных объектов.
1.3. Теоретические основы вычислительных процедур
динамической идентификации нестационарных объектов
1.3.1. Общее представление метода оценивания состояния объекта и параметров коэффициентов его математической модели
1.3.2. Примеры алгоритмов робастного оценивания.
1.3.3. Локальнооптимальные алгоритмы робастного оценивания состояний и параметров
Выводы по первой главе.
Глава 2. Развитие вычислительных процедур динамической
идентификации нестационарных объектов.
2.1. Многовариантные алгоритмы идентификации.
2.1.1. Формирование многовариантных алгоритмов идентификации .
2.1.2. Техническая реализация многовариантных алгоритмов идентификации
2.1.3. Численные исследования многовариантных алгоритмов идентификации на модельных данных.
2.1.4. Численные исследования многовариантного алгоритма идентификации на натурных данных.
2.2. Идентификация как процесс в замкнутой динамической системе
2.2.1. Представление идентификатора в виде замкнутой динамической системы с новым типом обратной связи.
2.2.2. Конкретизация бинарного алгоритма идентификации.
2.2.3. Техническая реализация бинарного алгоритма идентификации.
2.2.4. Исследование бинарного алгоритма идентификации
Выводы по второй главе
Глава 3. Идентификация в системах управления промышленными
объектами
3.1. Динамическая идентификация типовых моделей систем автоматического регулирования.
3.1.1. Метод и алгоритмы идентификации.
3.1.2. Исследование эффективности алгоритмов идентификации
3.2. Идентификация объектов с нанесением пробных воздействий
и исключением эффектов регулирующих воздействий.
3.2.1. Метод идентификации.
3.2.2. Идентификация непрерывных объектов
3.2.3. Идентификация циклических объектов
Выводы по третьей главе
Глава 4. Идентификация объектов с рециклом и распределенными
управлениями.
4.1. Объекты с распределенными управлениями
4.1.1. Структура математической модели и примеры промышленных объектов .
4.1.2. Метод и алгоритм идентификации
4.1.3. Численные и опытнопромышленные исследования
4.2. Объекты с рециклом
4.2.1. Структура математической модели и примеры промышленных объектов
4.2.2. Метод и алгоритм идентификации.
4.2.3. Численные и опытнопромышленные исследования.
Выводы по четвертой главе.
Глава 5. Лабораторные комплексы для исследования и обучения
методам и алгоритмам идентификации.
5.1. Автоматизированная система для модельных исследований особенностей алгоритмов динамической идентификации.
5.1.1. Общая структура автоматизированной системы
5.1.2. Основные предпосылки использования алгоритмов динамической идентификации.
5.1.3. Характерные эффекты нарушения исходных предпосылок
5.2. Лабораторный комплекс для натурных исследований методов
и алгоритмов идентификации.
5.2.1. Общая структура комплекса.
5.2.2. Информационное, алгоритмическое и программнотехническое обеспечение комплекса
5.3. Исследование методов и алгоритмов идентификации
с использованием лабораторного комплекса
5.3.1. Результаты идентификации объекта с рециклом.
5.3.2. Результаты идентификации объекта с распределенными управлениями.
Выводы по пятой главе
Выводы н заключение
Библиографический список.
Приложение
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Кроме того, практически отсутствуют методы синтеза алгоритмов идентификации, пригодные для использования в многоцелевых, а тем более в многовариантных системах управления , . В связи с этим особое внимание уделяется проблемам многовариантной идентификации. Проблематика многовариантной идентификации Развиваемое направление многовариантной идентификации МвИнаправление является составной частью общего научноприкладного направления Многовариантные структуры, средства и системы , и ориентировано на взаимообогащение абстрактной прикладной теории идентификации 1, 8, и теории практики многовариантных формирований различного содержания и назначения ,. МвИнаправление предопределено, вопервых, наличием объектов идентификации с большим разнообразием структур, взаимодействий, неопределенностей, нестационарностей, запаздываний и человеческой активности и, вовторых, что даже более существенно, необходимостью конструктивной интеграции образовательной, научной и производственной деятельности применительно к задачам идентификации. Многовариантность моделей объектов позволяет учесть многоструктурную природу и нестационарность временных рядов первичных данных, необходимость испытания или освоения в режиме реального времени различных вариантов модели, полезность интеграции моделей объекта управления, необходимых для реализации типовых функций управления регулирование, оптимизация режимов, выработка заданий и расписаний, оперативная координация. Степень многовариантности должна быть наибольшей в обучающих системах идентификации и существенно меньшей в испытательных и рабочих системах. Ключевым понятием МвИнаправления является многовариантность. В широком смысле это наличие или осуществимость многих вариантов видоизменений, разновидностей чеголибо с их взаимодействием и взаимообъединением кратко же это единство многих вариантов. Вариант видоизменение, разновидность представитель из множества себе подобных с характерными отличиями от них. Вариантный объект структура, средство, система, сеть, технология, ряд данных, алгоритм, процесс, агрегат, воздействие, решение, результат и др. Многовариантные структуры, средства, системы МвС и в общем многовариантные формирования характеризуются свойством многовариантности рисунок 1. Наглядной иллюстрацией этому служит пример, представленный на рисунке 1. Рисунок 1. Рисунок 1. Направляющий принцип многовариантности 7, 8 заключается в следующем для всего реального и близкого к нему модельного, натурномодельного не существуют в отдельности наилучшие варианты и адекватными являются динамичные разнообразия вариантов, гибкие многовариантные формирования. Важным является также принцип множественного отбора и объединения вариантов, согласно которому выбирается целая совокупность вариантов с их эффективным взаимосовмещением и взаимодействием. При этом выбор, нацеленный в итоге на единственный вариант, рассматривается только как частный случай, ибо в большинстве управленческих, проектных и иных ситуаций значительные потери связаны именно с крайним обособлением и противопоставлением вариантов, предельно урезанным выбором и фактической реализацией только одного из них, якобы единственного наилучшего варианта. Законы многовариантности 7 диалектический, экспоненциальный, объектноориентированный, пороговый, интегративный в сочетании с вышеуказанными принципами отражают качественные и количественные особенности многовариантных формирований. Для примера приведем экспоненциальный закон многовариантности рациональные по составу и поведению многовариантные формирования определяются экспоненциально неравномерной степенью участия, взаимосовмещения и взаимодействия входящих в них вариантов. Естественно, что многообразие объектов, а также их изменяющихся свойств и условий функционирования требуют в свою очередь и многообразия свойств соответствующих им идентифицирующих моделей. Кроме того, наличие неопределенностей, нестационарностей, разнообразие человекомашинных процедур идентификации говорят в пользу создания множества вариантных модельных структур с возможностью выбора одного или нескольких перспективных вариантов. В рамках этого понимания МвИнаправление охватывает следующие темы.