Geum.ru

Математическое моделирование

Методическое пособие - Компьютеры, программирование

Другие методички по предмету Компьютеры, программирование

?отивном случае метод будем называть неадаптивным (?=0).

Если адаптивный метод параметрической идентификации применяет в реальном масштабе времени использую непосредственно измерения входа и выхода объекта то в этом случае его называют методов самонастраивающейся модели. Суть этого метода состоит в следующим (рис 2).

Рис 2. Блок-схема реализации метода самонастраивающейся модели.

 

В каждый момент времени сопоставляются выходы объекта и модели, при этом квадрат разности выходов минимизируется путем соответствующего выбора параметров с оператора модели. Для повышения эффективности процесса минимизация используется информация о состояния среды Х. Как видно модель таким образом все время подстраивается к объекту, чтобы их реакции на один и тот же вход в каждый момент времени различались минимально.

Адаптивный метод для дискретных объектов всегда описывается рекуррентной формулой вида

 

Сi=I(Ci-1, Xi, Yi),(15)

Где Сi - вектор идентифицируемых параметров на i-m шаге адаптации; I-алгоритм адаптации. Выражение (15) удобно записать в виде

 

Ci=Ci-1+? Сi(16)

 

Где ? Сi - приращение, реализуемое алгоритмом адаптации

? Сi=?(Сi-1, Xi, Yi).

В k-мерном пространстве идентифицируемых параметров С = (с1, ...., сk) процесс адаптации иллюстрируется ломаной С0 ... Сi-1 Сi Сi+1. . . , которая стремится к С*=(с*1, . . . . , с*k) - точному значению параметров (рис. 3).

 

Рис. 3. Пример работы адаптивного метода

 

Для прерывного объекта (A=???0) процесс адаптивной идентификации реализуется дифференциальным уравнением

(17)

 

  • Однако режим адаптивной идентификации может реализоваться не только по схеме самонастраивающейся модели, т. е. в режиме реального масштаба времени . Если объем наблюдений мал, т. е. малы N(в дискретном случае) и Т(в непрерывном), то однократное использование информации ? может не решит задачи идентификации. В этом случае целесообразно образовать цикл
  • B=BBB. . . ,
  • которые решает поставленную задачу .
  • Следуют отметить такую особенность адаптивного метода. Он почти никогда не решает задачу идентификации абсолютно точно, во всяком случае в пассивном варианте. Но зато он позволяет все время улучшать значения идентифицируемых параметров. По этому его целесообразно применять для идентификации дрейфующих объектов параметры которых медленно изменяются. В этом случае адаптивной метод позволяет отслеживать медленные изменения.
  • Признак шаговости ?. Если идентифицируемые параметры в процессе адаптивной идентификации изменяются дискретно, то такой метод будем называть шаговым (?=1). В противном случае метод непрерывный (?=0). Так, адаптивный метод (15) имеет шаговый характер, а (17) - непрерывный.

Как видно, хотя этими тремя признаками метод идентификации описать проста невозможно, они характеризирует структурные особенности метода которые определяются спецификой объекта.

 

Контрольные вопросы

 

  1. Что понимается под структурной идентификацией?
  2. Как решается задача параметрической идентификации?
  3. По каким признакам можно классифицировать методы идентификации?
  4. Адаптивный метод идентификации.

 

Литература

 

1.Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами, М.: Советское радио, 1980 г. - 232 стр.

2.Растригин Л.А., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию объектов управления, М.: Энергия, 1977 г. - 216 стр.

 

Лекция 7. СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ (2 часа)

 

План

1. Выделение объекта из среды

. Ранжирование входов и выходов объекта (Метод экспертных оценок)

. Метод непосредственного ранжирования

 

К задачам идентификации структуры объекта будем относить следующие:

  1. выделенные объекта из среды.;
  2. ранжирование входов и выходов объекта, по степени их влияния на выполнение целей управления в объекте;
  3. определение рационального числа входов и выходов объекта, учитываемых в модели;
  4. определения характера связи между входом и выходом модели объекта, т. е. определение вида оператора F (это есть собственно структура объекта .)

Рассмотрим каждую из этих задач в отдельности и укажем возможные пути их решения.

 

1. Выделение объекта из среды

 

Как указано выше, процесс выделения объекта из среды полностью определяется целями и алгоритмом управления. Это утверждение , однако, нуждается пояснении. Действительно, если процесс определения объекта зависит от целей, которые будут реализоваться в нем, то естественно спросить, а от чего зависят эти цели? Цель по отношению к управлению имеет внешний характер. Она формулируется на более высоком иерархическим уровне и выражает требования этого уровня, предъявляемые к объекту управления. Однако формулировка и определения множества целей связано с представлениями об объекте, в котором должны реализовать эту цель. Действительно, нельзя эффективно сформулировать цель, если не иметь какой-то модели объекта управления. Поэтому еще до формулировки цели некоторая модель объекта должна быть. Естественно, что эта первая модель очень приближенна, но именно она должна лечь в основу определения объекта управления, т. е. процесса выделения объекта из среды.

Пусть цель Т в виде множества состояний T={Y*}, которые должны быть достигнуты в процессе управления. Какую именно цель Y*{Y*} необходимо будет реализовать в определенный момент в?/p>