Разработка САУ технологическим процессом на основе марковской модели

• Автор: Филиппов, Алексей Семенович
• Шифр специальности: 05.13.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Ленинград
• Количество страниц: 204 c. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДШИЕ А
ГЛАВА I. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ САУ С МАРКОВСКОЙ МОДЕЛЫ .
1.1. Сравнительный анализ марковских моделей и систем управления с марковскими моделями
1.2. Формализация процесса функционирования САУ с моделями в вйде конечных управляемых цепей Маркова первого порядка

1.3. Основные задачи исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА КОНСТРУКТИВНЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

2.1. Разработка методов синтеза марковских моделей .

2.2. Исследование методов повышения конструктивности марковских моделей технологических процессов. .
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЕВ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ САУ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ, ЗАДАННЫМ МАРКОВСКОЙ МОДЕЛЬЮ. .

3.1. Анализ некоторых путей выбора показателей качества управления сложным объектом

3.2. Синтез обобщенных показателей качества для задач оперативного управления сложными объектами
в САУ с марковскими моделями.
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ САУ С МАРКОВСКОЙ МОДЕЛЬЮ
4.1. Выбор структуры САУ с марковской моделью. .
4.2. Разработка и анализ алгоритмов оперативного управления технологическим процессом на основе
его марковской модели . . .
4.3. Разработка и анализ алгоритмов подстройки мо
стр.
4.4. ВыводыII
ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОПРОСОВ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА САУ СЛОЖНЫМИ ПРОЦЕССАМИ НА ОСНОВЕ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ.
5.1. Краткое описание пакета программ для исследования процессов управления в САУ с марковскими моделями
5.2. Марковские модели функции кровообращения организма в патологии.
5.3. Исследование моделей и моделирование процессов управления функцией кровообращения организма. .
5.4. Система автоматического управления физиологическими функциями на базе миниЭВМ Электроника ДЗ
5.5. Результаты экспериментальной проверки работоспособности разработанной САУ.
5.6. Использование марковских моделей для исследования эргатических систем .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


По теме диссертации опубликовано печатных работ. Диссертационная работа выполнена на кафедре "Автоматика и вычислительная техника" Ленинградского ордена Ленина политехнического института им. М.И. Калинина. В данной главе проведен анализ существующих марковских моделей технических и биологических объектов и систем управления с такими моделями. На основании этого анализа отмечены основные особенности и требования к САУ, сформулированы вопросы, подлежащие разработке при синтезе оперативных САУ на основе марковской модели. Функционирование сложного объекта в дискретном времени рассмотрено с позиции теории марковских цепей. Разработан подход к формальному описанию САУ сложным объектом конечной цепью Маркова первого порядка. С помощью этого подхода формализованы вопросы, подлежащие разработке. Согласно литературным данным, марковские модели и системы управления с такими моделями в настоящее время находят применение в различных областях для решения задач широкого класса. Общая проблема описания и исследования патологического процесса при использовании марковской модели рассматривается в []. При этом ставится задача прогнозирования и управления состоянием объекта. Отмечается, что "любое состояние организма может быть представлено точкой в пространстве признаков", которое считается дискретным и конечным, причем интервал дискретности предполагается соизмеримым со временем развития заболевания. Часть сформулированных таким образом состояний относится к здоровому состоянию организма, часть - к больному. Указывается, что эти переходы содержат всю необходимую информацию для образования последовательности состояний системы. О. в состояние О,- . Задача управления формулируется как выбор для всех состояний 0-1 управляющих воздействий , минимизирующих потери за время эксперимента . Э=тСп Е 'Сц . Для решения задачи управления и выбора управляющих воздействий предлагается использовать процедуру динамического программирования, изложение которой применительно к конечным управляемым цепям Ыаркова приведено в [] . Причем указывается необходимость использования вероятностей переходов и функций потерь, индивидуальных для каждого больного в отдельности. Общий подход, изложенный в [], конкретизирован в [], где рассматривается модель гипертонической болезни в виде вероятностного конечного автомата. Отмечается близость реального мышления врача формальному процессу, описываемому данной моделью, указывается, что "построение модели . Первый из них базируется на обработке клинического материала, второй метод состоит в "максимальном ио-пользовании литературных и клинических данных о рассматриваемой болезни". Цель лечения задается врачом в виде достижения какого-либо реабилитированного (желаемого) состояния. Для практического использования модели функции переходов рассматриваются как детерминированные, что было вызвано необходимостью уменьшения объема информации, вводимой в ЭВМ. Упомянутые работы являются наиболее представительными в вопросах моделирования и управления функциями организма в патологии при использовании марковских моделей. Также предполагается использовать марковские модели для управления и прогнозирования в [] и [6]. В [6] анализируется представление процесса диагностики и лечения в виде частично наблюдаемой марковской модели, рассматриваются пути поиска оптимальной стратегии управления, однако указывается, что такая модель может оказаться неконструктивной из-за трудностей ее построения и реализации. Последовательность состояний объекта в процессе лечения в [] предлагается описывать ориентированным связанным графом. Каждой дуге этого графа соответствует условная вероятность перехода при подаче выбранного управляющего воздействия, т. Имеется ряд работ, в которых используется аппарат марковских цепей для исследования локальных физиологических процессов, протекающих в отдельных органах, и анализа медицинских систем. Однако цели и задачи этих работ далеки от наших. Так, например, возможность использования марковских моделей для задач управления медицинскими системами показана в [].