Способ адаптивного управления система-ми b условиях неопределенности
Союз Советских
Социалистических
Республик
ОПИСАНИЕ
ИЗОБРЕТЕНИЯ
К АВТОРСКОМУ СВИ ТЕЛЬСТВУ
t ai»802922 (61) Дополиительиое к авт. свид-ву— (22) Заявлено 270379 (21) 2754299/18-24
С ПРИСОЕДИИЕИИЕМ ЗаЯВКИ Но (23) Приоритет
Опубликовано 0702.81. Бюллетень N9 5
Дата опубликования описания 0702Â1 р )м. к,.з
0 05 В 1 3/02
1 осударственный комитет
СССР яо делам изобретений и открытий (53) УДКб2-50 (088. 8) 1
» Р (72) Авторы изобретения
М. П. Попов и Н. Е. Гавченко.Д
Республиканский информационно-вычислит льный"цейт«р (71) Заявитель
Минздрава Белорусской (Cp (54) СПОГОБ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ГИСТЕМАМИ
В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОГТИ
Изобретение относится к самонаст}раивающимся системам и может найти применение при проектировании систем управления многопараметрическими объектами в условиях неоп-. ределенности.
Известен способ адаптивного управления, при котором за заданный отрезок времени выделяют сигнал, соответствующий изменению параметра контролируемого процесса, и используют его для воздействия на сам процесс (11 .
Однако этот способ не обеспечивает высокое качество управления, так как адаптация происходит путем сравнения параметра контролируемого процесса с предыдущим значе нием и не пригоден для управления нестанцнонарными процессами.
Наиболее близким по технической сущности к изобретению является способ адаптивного управления многопараметрическими объектами в условиях неопределенности, основанный на измерении для каждой системы ее выходных сигналов, сигналов возмущений и сигналов, соответствующих параметрам объекта и парамет-, рам положений органов управления, формировании по измерении сигналам первого многомерного сигнала состояния системы, формировании предельных сигналов управлений, измерении сигналов управления, формировании для каждого параметра выходного сигнала каждой системы статистического эталонного выходного сигнала, формировании сигналов рассогласования между выходными сигналами систем и статистическими эталонныМи выходными сигналами и использовании их для коррекции сигналов управления (2).
15 В этом способе для уменьшения неопределенности в текущем состоянии Лв используют предысторию объекта, определяемую его состояниями Л на т1, - 1 предшествующих ша,гах управления и наблюдаемыми данными ХК, связанными с этими состояниями и управляющими воз", действиями У< <
Неопределенность возникает изза неполного знания структуры а характеристик объекта управлекня, а соответственно- незнания атериорного распределения состояний объекта Р (Л,(Х >, Ч„1 ), а также стаЗО тистической завйсимости данных
802922 наблюденияХ от состояний объекта управления A. и, как следствие, функции правдоподобия Р (Х „(Х<«
А„ .
В процессе функционирования объекта с течением времени неопределенчость этих характеристик устраняют адаптивным путем и тем самам улучшают качество управления, Недостатком этого способа является то, что он предназначен для работы в условиях стационарных внешних воздействий и параметров ,объектов. На практике в большинстве случаев возмущаюцие воздействия и параметры объектов нестационарны во времени. Наложение ограничений стационарности управляемых процессов делает этот способ неприемлемым для большинства решаемых задач, особенно для управления большими системами.
Задача адаптивного управления нестационарнкми процессами в условиях неопределенности известными способами не решается.
Кроме того, известный способ не обеспечивает качества управления так как имеет узкую область применения, низкие быстродействие и точность. способ мало эффективен, так как адаптацию управляющего воздействия осуществляют без учета вида возмущающих воздейстйий, что.не позволяет эффективно использовать имеющийся ресурс воздействий. Кроме того для вхождения в режим требуется длительное накопление значительной предыстории объекта, причем во многих случаях предыстория должна содержать данные за несколько лет.
Цель изобретения — повышение" точности л быстродействия, расширение области применения, сокращение времени на пусковой режим при управлении каждой системой.
Достигается это тем, что по первым многомерным сигналам состояний систем формируют многомерный обобщенный .сигнал и разлагают его по уровню на статистически однородные сигналы по каждому параметру выходного сигнала, формируют для каж-. дой системы по сигналам, соответствующим параметрам объекта и пара метрам положений органов управления, сигналам возмущений и предельным сигналам управлений второй многомерный сигнал состояния системы, для которого по каждому статистически однородному сигналу каждого параметра выходного сигнала многомерного обобщенного сигнала форми-„ руют сигнал пороговых уровней, сравнивают их с вторыми многомерны-. ми сигналами состояний систем, формируют по уровню группы первых мно65
Fy " „1w v jF ® вторые статистические эталонные сигналы, сравнивают их с выходными и входными сигналами системы и формируют соответственно первый и второй корректирующие статистические сигналы рассогласования; для каждой систе 5 мы сравнивают первый корректирующий статистический сигнал рассогласования с пороговым сигналом рассогласования, полученным сигналом корректируют сигналы управления 20 системы, измеряют приращения c íàлов управления и по сигналам, соответствующим измеренным сигналам приращений сигналов управления системы, и первым статистическим сиг25 налом рассогласования формируют первый многомерный корректирующий сигнал состояния. системы, для каждой системы при равенстве нулю первого корректирующего статистическо30 го сигнала рассогласования. по сигналам управления и значениям параметров выходного сигнала систем той же группы, формируют второй многомерный корректирующий сигнал состояния системы. Как правило, каждая большая система является уникальной. Однако эта уникальность определяется уникальностью группы входящих в систему разнородных объектов нижнего 40 уровня иерархии, хотя сами по себе эти объекты не являются уникальными, что и позволяет в предлагаемом способе одновременно адаптировать большое количество одно45 типных систем, входящих в состав различных больших систем. Будем считать каждую автономную систему, адаптируемую предлагаемым способом, подсистемой общей системы адаптации. КаждаяФ.-я подсистема имеет множество допустимых значений управляющеro воздействия, Yyo „ На объект управления и орган И управления каждой подсистема дейст° вуют возмущающие воздействия Г, которые можно представить как сумму глобальной F и локальной F z сост авляющих 4 = Fcn+ F ЬО где FgW - представляет собой математическое ожидание контролируемых и неконтролируемых возмущений. 802922 где ГКя. — случайная контролируемая компонента возмущающего воздействия, переменная во времени по отношению к объектам группы; F y — случайная неконтролируемая компонента возмущающего воздействия; ٠— математическое ожидание F8 = 1 (, > hF y„+a Frn где и юе — шумовая составляющая возмущающего воздействия, которая может быть представлена белым шумом. Для большинства систем компенсация локальных и глобальных возмущений в соответствии с данны и выше определениями требует различных векторов управляющих воздействий. Соответственно и сигнал рассогласования может быть разделен на глобальную и локальную компоненты. Будем считать локальную компоненту сигнала рассогласования первым корректирующим статистическим сигналом рассогласования, а сигналы управлений, направленных на ее минимизацию, сигналами первых управлений. Соответственно глобальную компоненту сигнала рассогласования будем считать вторым корректирующим статическим сигналом рассогласования. На чертеже дана блок-схема систесистемы адаптации для осуществления предлагаемого способа. Она содержит подсистемы 1 — 1 с объектами управления 2 — 2 и . блоками управления 3 — 3, формирователь 4 классов, блок 5 идентификации, блок б группировки, формирсватель 7 первых статистических эталонов, блок 8 формирования вторых статистических эталонов, устройство 9 определения локальной составляющей рассогласования, ключ 10, формирователь 11 оптимальных характеристик процесса, устройство 12 определения глобальной составляющей рассогласования, блок 13 адаптивной оптимизации и блок 14 группировки. Система адаптивного управления работаЕт следующим образом. Сигналы, связанные с параметрами контролируемых выходных процессов .Хбн, (1 . — индекс параметра выходного процесса), контролируемая часть возмущающего воздействия Eg . сигналы параметров объекта управления О и блока управления j> а также сигнал допустимых предельных управлений \/ув, формирующие ,первый. многомерный сигнал состояния системы V (Kë Рл,Хь,д,, Fg„ Vgw ) со всех систем 1 4 — 1 поступает в формирователь 4 класЧ3. сов. В формирователе классов по поступившим первым многомерным сигналам формируется многомерный обобщенный сигнал g, (Vj ... Ч ) и разлагается, методами кластерного анализа на статические однородные по каждому параметру выходного сигнала х промежуточные составляющие; j — - индекс параметра выходного процесса. Из первого многомерного сигнала 10 в 1 ыделяют компоненты сигналов о параметрах объекта системы, органов управления, сигналы контролируемых возмущений и сигналы допустимых управлений и формируют по ним вто15 рой многомерный сигнал состояния системы Vp (2„i f3< F ЧЧ являющийся, как и сигналы,по кото-. рым он сформирован, компонентой сигнала У В формйрователе классов для многомерного сигнала V> определяются статистические характеристики по каждой промежуточной составляющей сигнала Ч и формируются сигналы пороговых уровней разбиения сигналов Ч3 на группы для каждого 1 -го параметра выходного сигнала.системы. Сигналы уровней поступают в блок идентификации 5. В этот же блок поступает составляющая Vg сигЗр нала V . Одновременно составляющая )(1rL сигнала йп поступает на вход блока группировки б. На другой вход блока б поступает выделенный из сигнала Ч сигнал параметров объек/ ./ 35 та „. Путем сравнения сигнала сигналами пороговых уровней сигнал V„ идентифицируется с одним из,. классов сигнала одного из параметров выходного процесса. Операция 4р идентификации каждого сигнала Ч1Т повторяется по числу параметров выходного процесса и каждый сигнал и й попадает в rn групп, где — число параметров выходного про45 цесса. Число классов выходных сигналов по каждому параметру различно (в частном случае может совпадать). Отдельные классы могут существо56 вать длительное время. При идентификации Чн т по каждому 1 -му параметру выходного сигнала фактический уровень сигнала этого параметра в сигнале V< не учитывается. По результатам идентифика- .. ции блок 5 вырабатывает сигнал .коммутации, который поступает на тре-. тий вход блока б. В соответствии с этим сигналом блок б группирует сигналы Мфьтп, О(л (по классам 40 сигналов i.-го параметра) выходного процесса. Сгруппированные Хб„„ поступаи ют на вход формирователя 7 первых статистических эталонов; В формиро65 вателе 7 cTpoHTcR статистическая 802922 модель выходного сигнала для каждой группы )(„ >, Х вЂ” индекс 1 группы (класса) . При построении статистической модели К ых y,z для группы систем полная статистическая неопределенность в распределении заменяется параметрической неопределенностью с последующим уточнением параметров распределения, т.е. определяются и затем уточняются закон распределения и его параметры. Для многих процессов с последействием в качестве исходной фучкции распределения былО использовано гамма-распределение (5- r )r - ф х бы х (ХЬих ) =с "+r x Г < - >. 1, где S O, gals )(rrII»>p — с математическим ожиданием Н и дисперсией 0; E grrx ) — математическое ожидание выходного процесса группы систем. Коэффициенты О и S определяется по Формулам; м м2 Ч б =р С целью использования построенной модели для управления каждой конкретной систел ой ее параметры приводятся к параметрам соответствующей;системы в блоке 8, где формируется второй статистический эталонный сигнал и поступает на вход устройства 9 определения локальной составляющей рассогласования. B устройстве 9 вычисляют Р 1)( вероятность отклонений между M (алых f n) и М Pg rg r" ) для каждой системы, которую после Фун кцио", нального преобразования применяют ° за локальную составляющую сигнала рассогласования и .,тая оценки 4 )(была, например, использована функция Х. вида Onym P v Pn с фу Ir x)(tgq )„, Р<Р„, где 0 и Фч1 — мажпабирующие коэФФициенты; Р— вероятность отсутствия рассогласования; F - порогоВое значение P Выходной сигнал устройства 9 поступает на первый вход блока 13 адаптивной оптимизации, на вход ключа 10 и на входы блоков управления 3 — 3 систем 1 — .1,. На вход блока 12 Формирования глобальной составляющей рассогласования поступакт вторые статистические эталонные сигналы и входной сигнал из блока 11. Входной сигнал ХфХ либо задается вне системы адаптации и выдается из блока ) 1 в виде постоянного для каждой системы уровня, либо вырабатывается в блоке 11, исходя из требования х 1m min х ° В этом случае в ФИХ формирователе 11 определяют ся характеристики процесса, соответствующие расчетному оптимальному значению глобального управляющего воздействия путем построения статистической или имитационной модели, которая настраивается в процессе функционирования системы и используется затем для обеспечения Формирования требуемых значений входного сигнала. Выходной сигнал формирователя 11 поступает на вход устройства 12 формирования *глобальной составляющей рассогласования, где путем сравнения входного сигнала и второго эталонного сигнала, полученных в Формирователях 8 и 11, нанаходят глобальную составляющую сигнала рассогласования, которая поступает на второй вход блока 13. Выходной сигнал ключа 10 и глоЗО бальная составляющая управляющего воздействия с выходов блока 3.(Зд управления систем 1 — 1 поступают в блок 14 группировки. С выхода блока 14 сигналы, соответствующие глобальной составляющей управ" ляющего воздействия систем, локаль— ные соответствующие рассогласования которых равны нулю, поступают на третий вход блока 13 адаптивной оптимизации. При этом первый кор40 ректирующий статистический сигнал рассогласования — локальную составляющую сигнала рассогласования используют сравнивая его с пороговым сигналом для Формирования сиг45 налов коррекции первого управления, которое формируется в блоке 13 и поступает на входы блоков управления соответствующих систем, с выхода первого (локального) управле50 ния систем, на которые поступил сигнал коррекции, на соответствую å входы блока адаптивной оптимизации 13 поступают сигналы прира— щения первого управления. По этим сигналам в блоке 13 в соответствии с сигналами синхронизации, поступающими из блока группировки б, формируют первый многомерный корректирующий сигнал V для каждой группы выходных сигналов )((,ц„ по 40 каждому параметру по сигналам, соответствующим измеренным приращениям первых сигналов управлений и локальным рассогласованиям, и ис— пользуют полученный сигнал для 65 адаптации сигнала коррекции и фор 802922 млронания результирующего первого управления, обеспечивая t я и Ь Х сИ tO где tp — начальный момент возникновения локального рассогласования. Глобальную составляющую управляющего воздействия адаптируют по второму многомерному корректирующему сигналу /, полученному путем группировки по сформированным в блоке 4 классам для каждого процесса выходных сигналов и управляющих воздействий систем 1 — 1, для которых «1 Ху для данного процесса равна нулю, т.е. находится в допустимых прецелах, при этом определяют минимум g(Х,«), например, байессовским методом. Адаптированные составляющие коррекции управляющего воздействия поступают раздельно на соответствующие входы всех блоков 3« — Зл управления подсистем 1« — 1 . Таким образом задача адаптации управления нестационарными процессами в условиях неопределенности решается путем одновременной адаптации большого количества однотипных систем. Эффективность предлагаемого способа повышается за счет раздельного формиронания и адаптации локальной и глобальной составляющих управляющего воздействия, направленных на изменение характеристик управляемого процесса в сторону их оптимальных значений, что обеспечивает эффективное исцользование имеющегося ресурса воздействий. Повышение точности достигается понижением:дисперсии управляемых процессов за счет их расслоения; исключением нелинейностей разрывного типа при расслоении процессов; понижением дисперсии оценки за счет использования коррелированных групповых отсчетов ; понижением дисперсии оценки за счет увеличения числа наблюдений, которое обеспечивает увеличение точности оценки в раз, где В - число сгруппированных реализаций процесса, исходя из требований статистической достаточности; ф.:Ф 20. Общее повышение точности определения статистической модели процесса не менее 1-2 десятичных порядков. Быстродействие процесса адаптации увеличивается за счет возмОжности использонания одновременно ряда шагов поиска экстремума в управляющих воздействиях как при активном, так и при пассивном обучении системы адаптации. Система, построенная в соответствии с предлагаемым способом адаптивного управления, входит и режим на несколько циклов прмня-. E тия решений и далее адаптивным; путем улучшает алгоритм функционирования н соответствии .с измененИем его условий. Формула изобретения 1. Способ адаптивного управления системами в условиях неопредеt0 ленности, основанный на измерении для каждой системы выходных сигналов, сигналов возмущений и сигналов, соответствующих. параметрам объекта и параметрам положений органов управления, формировании по измеренным сигналам первого много мерного сигнала состояния системы, формировании предельных сигналов управлений, измерении сигналов управления, Формировании для каждого параметра выходного сигнала каждой системы статистического эталонного выходного сигнала, формировании сигналов рассогласования. между выходными сигналами систем 25 и статистическими эталонными выходными сигналами и использовании их для коррекции сигналов управления, отличающийся тем, что, с целью расширения области 3Q применения, повышения точности и быстродействия способа, в нем по первым многомерным сигналам состояний систем формируют многомерный обобщенный сигнал и разлагают его 35 ные сигналы по каждому параметру выходного сигнала, формируют для каждой системы по сигналам, соответствующим параметрам объекта и параметрам положений органов управления, сигналам возмущений и предельным сигналам управлений второй многомерный сигнал состояния системы, для которого по каждому статис,тически однородному сигналу каждого 45 параметра выходного сигнала многомерного обобщенного сигнала формируют сигналы пороговых уровней, сравнивают их со вторыми многомерными сигналами состояний систем, «@ формируют по уровню группы первых многомерных сигналов, из которых выделяют группы сигналов, соответствующих параметрам объекта и параметрам выходных сигналов систем, определяют по ним первые статистические эталонные сигналы, масштаби.руют их по уровням сигналов, соответствующим параметрам объектов и для каждой системы формируют по параметрамм выходного сигнала сис46 темы вторые статистические эталонные.сигналы, сравнивают их с выходными и входными сигналами системы и формируют соответстненно первый и второй корректирующие статистичес45 кие сигналы рассогласования. 802922 Составитель A.Ë;ùåâ Техред Е.Гаврилешко Корректор M.Шароши Редактор Е.Гончар Заказ 10614/60 Тираж 951 Подписное ЭНИИПИ Государственного комитета СССР по делам изобретений и открытий 113935, Москва, М-35, Раушская наб., д. 4/5 Филиал ППП Патент, r. ужгород, ул. Проектная, 4 2. СПОсоб по,п.1, о т л и ч а ю шийся тем, что для каждой системы сравнивают первый корректирующий статистический сигнал рассогласования с пороговым сигналом рассогласования, полученным сигналом корректируют сигналы управления системы, измеряют приращения сигналов управления по сигналам, соответствующим измеренным сигналам приращения сигналов управления системы, и первым статистическим сигналам рассогласования формируют первый многомерный корректирующий сигнал состояния системы. 3. Способ по п.l о т л и ч а ю шийся тем, что для каждой системы при равенстве нулю первого корректирующего статистического сигнала рассогласования по сигналам управления и значениям параметров выходного сигнала систем той же группы формируют второй многомерный корректирующий сигнал состояния системы. Источники информации, принятые во внимание при экспертизе 1. Патент Японии 9 52-31507, кл. G 05 В 13/02, опублик. 1977, 2. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. -М., Сов. радио, 1Ъ 1977, с. 240-249 (прототип) .
