Главная » 2014»Июнь»26 » Скачать Методы и модели оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием бесплатно
1:15 AM
Скачать Методы и модели оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием бесплатно
Методы и модели оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных
Диссертация
Автор: Жукова, Наталия Александровна
Название: Методы и модели оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных
Справка: Жукова, Наталия Александровна. Методы и модели оперативного контроля состояния сложных динамических объектов на основе измерительной информации с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных : диссертация кандидата технических наук : 05.13.01 / Жукова Наталия Александровна; [Место защиты: ГОУВПО "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ""] Санкт-Петербург, 2008 159 c. :
Объем: 159 стр.
Информация: Санкт-Петербург, 2008
Содержание:
Введение
1 Постановка задачи
11 Основные понятия из теории идентификации
12 Выбор модели и функционала качества
13 Выбор методов
14 Выводы и результаты
2 Процедуры второго порядка
21 Разработка методики построения алгоритмов второго порядка
211 Схема вычислений процедур второго порядка
212 Методика построения алгоритмов второго порядка
22 Алгоритм разностной квазилинеаризации
23 Алгоритм последовательной линеаризации второго порядка
24 Выводы и результаты
3 Анализ алгоритмов второго порядка
31 Анализ сходимости алгоритмов
311 Алгоритм квазилинеаризации
312 Алгоритм разностной квазилинеаризации
313 Алгоритм последовательной линеаризации
32 Анализ области сходимости алгоритмов
33 Анализ вычислительных затрат
34 Способы улучшения свойств алгоритмов
35 Сравнительный анализ алгоритмов второго порядка
36 Экспериментальное исследование алгоритмов
37 Выводы и результаты
4 Идентификация имитационной модели в системе тренинга оператора атомных электростанций
41 Постановка задачи
42 Выбор имитационной модели объекта
43 Идентификация параметров и состояний имитационной модели
44 Выводы и результаты
Введение:
Задача построения математических моделей технических объектов решается различными методами, в том числе методами идентификации, предназначенными для получения структуры, параметров модели, а также восстановления переменных объекта на основе экспериментальной информации о поведении объекта.
Основы теории идентификации заложены в трудах таких отечественных ученых как ЦыпкинЯ.З. /110/, Красовский A.A. /103/, Каминскас В.А. /25, 26/, Дейч А.М. /12/, Райбман Н.С. /74, 75, 76/, Рубан А.И., Медведев A.B. /86, 87, 84, 83 и др./, Растригин J1.A., Маджаров Н.Е. /77/, Петров Б.Н., Крутько П.Д. /70, 43/, Перельман И.Н. /69/, Налимов В.В. /62/, Розенвас-сер E.H., Юсупов P.M. /78, 118, 117/, Бородюк В.П., Лецкий Э.К. /10/ и зарубежных: БеллманР., КалабаР. /9/, Эйкхофф П. /115, 100/, КалманР., Сейдж Э., Мелса Д. /97, 98/, Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. /102/, Льюинг Л. /50/, Гроп Д. /19/ и другими учеными. Основные сведения по теории идентификации и классификация методов даны в ряде статей /4, 49, 86/, а также в других научных трудах и статьях различных авторов (Баде Г.Д. /6/, Бард И. /7/, Штейнберг Ш.Е. /114/, Балакирев B.C. /116/, Черноусько Ф.Л. /112/).
Структурная идентификация (идентификация в широком смысле) заключается в восстановлении структуры модели на основании имеющейся априорной информации об исследуемом объекте /110, 75, 103/. При параметрической идентификации (идентификации в узком смысле) полагают, что структура модели известна, а уточнению подлежат параметры /110, 75, 103, 10/. Промежуточное положение занимает структурно-параметрическая идентификация, когда модель выбирается из ограниченного множества моделей-претендентов усложняющейся структуры /110, 75, 103, 50, 22/. Развивается непараметрический подход, к которому относятся методы, основанные на оценке характеристик интегральных уравнений, рядах Вольтерра и Гаммерштейна, а также уточнение операторов в частотной области /83, 12, 103/.
Наиболее изученной является параметрическая идентификация, для которой разработано и исследовано множество методов /103, 115/. Однако проблема параметрической идентификации сохраняет свою актуальность, когда решение задачи проводится в классе нелинейных динамических объектов при ограниченной априорной информации о значениях оцениваемых параметров /103, 115, 97, 86/. В разрешении этой проблемы наиболее существенные результаты принадлежат РайбмануН.С. /74, 75, 76/, ЦыпкинуЯ.З. /110/, Рубану А.И. /86, 87, 84, 83 и др./, ЭйкхоффуП. /115, 100/, Сейджу Э., МелсаД. /97, 98/, Спиди К. /102/, ЛьюингуЛ. /50/, ГропуД. /19/ и другим отечественным и зарубежным авторам.
В диссертационной работе рассматривается задача параметрической идентификации в виде обобщенного оценивания параметров и состояний нелинейных непрерывных динамических объектов, поведение которых описывается моделью в переменных состояния. При дискретных данных наблюдения за объектом она сводится к многоточечной краевой задаче (МТКЗ) /19/, /97/,/115/.
Одними из методов решения этой задачи являются метод квазилинеаризации (KJI) /9/, /129/, его модификация (MKJ1) /82/, /121/ и метод последовательной линеаризации (МПЛ) /82/, /70/, /87/. В этих рекуррентных процедурах на каждой итерации применяется линейная аппроксимация по формуле Тейлора. Методы просты в реализации и эффективны, но требуют, чтобы начальные приближения параметров и состояний были достаточно близки к истинным значениям.
Проблема расширения области сходимости может быть решена путем более полного учета информации о структуре модели, что возможно при введении в аппроксимацию высших членов ряда Тейлора, в частности квадратичных. Для устранения степенных нелинейностей относительно варьируемых переменных предлагается из тех переменных, которые входят в аппроксимацию мультипликативно, одну или две заменить известным приближенным значением. В результате получается линейная аппроксимация, которую целесообразно использовать в соответствии со схемой вычислений классического метода. Данная методика предложена в работе Когута А.Т. /34/ и названа полиномиальной аппроксимацией (ПА). На ее основе могут быть получены алгоритмы второго порядка, предназначенные для решения рассматриваемой задачи /34/.
Целью настоящей работы является разработка алгоритмов оценивания параметров и состояний для решения многоточечной краевой задачи, построенных на основе классических методов с использованием полиномиальной аппроксимации, в которой учитываются высшие производные разложения в ряд Тейлора.
Для достижения поставленной цели решены следующие основные задачи.
1. Разработка общей методики учета вторых производных при решении МТКЗ с применением полиномиальной аппроксимации.
2. Распространение методики полиномиальной аппроксимации на методы квазилинеаризации, последовательной линеаризации и разработка алгоритма второго порядка на основе модификации квазилинеаризации.
3. Разработка вычислительных процедур идентификации на основе алгоритмов второго порядка.
4. Исследование сходимости и свойств алгоритмов второго порядка.
5. Сравнение алгоритмов с соответствующими классическими методами.
6. Проведение сравнительного анализа алгоритмов второго порядка.
7. Программная реализация процедур идентификации, проведение экспериментальных исследований алгоритмов на модельных примерах.
Результаты теоретического и экспериментального исследований позволили сделать вывод о свойствах алгоритмов и их применимости к решению поставленной задачи.
Научная новизна работы заключается в следующем:
•обосновано применение полиномиальной аппроксимации к классическим методам идентификации;
• получено описание алгоритмов второго порядка в компактной форме записи;
• разработан алгоритм разностной квазилинеаризации;
• разработаны рекуррентные вычислительные процедуры идентификации на основе алгоритмов второго порядка;
• исследованы сходимость и свойства полученных алгоритмов.
Теоретические исследования проводились с привлечением теории матриц и дифференциальных уравнений, аппарата идентификации и оптимизации. Проверка работоспособности и эффективности алгоритмов осуществлялась средствами имитационного моделирования на ЭВМ с использованием современных средств автоматизации математических вычислений.
Результаты работы использованы в НПО "Автоматика" при разработке подсистемы идентификации компьютерного тренажера операторов атомных электростанций (АЭС), что подтверждено соответствующим актом о внедрении.
Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной НИР "Разработка и исследование автоматизированных методов идентификации, управления и обработки информации в технических системах" (1995 г. № ГР 01.9.30001868, 1996-99 гг. № ГР 01.9.60000794), проводимой в Омском государственном университете путей сообщения (ОмГУПС).
Теоретические результаты и программное обеспечение используются в учебном процессе при проведении занятий по дисциплине "Моделирование систем управления" в ОмГУПС.
Основной материал диссертации обсуждался на 1-й, П-й и Ш-й международных научно-технических конференциях "Динамика систем, механизмов и машин" (ОГТУ, Омск, 1995 г., 1997 г., 1999 г.); международной научно-технической конференции "Проблемы оптимизации и экономические приложения" (ИИТПМ, Омск, 1997 г.); Всероссийском семинаре "Актуальные проблемы математического моделирования и автоматизированного проектирования в машиностроении" (КГТУ, Казань, 1996 г.); П-й региональной научно-технической конференции студентов и молодых специалистов "Радиотехнические и информационные системы и устройства" (ТПУ, Томск, 1997г.); межвузовской научно-технической конференции "Железнодорожный транспорт Сибири: проблемы и перспективы" (ОмГУПС, Омск, 1998 г.).
Отдельные элементы диссертационной работы рассмотрены в докладах научно-методических конференций "Образовательный стандарт вуза. Совершенствование содержания и технологии учебного процесса" (ТПУ, Томск, 1997 г.) и "Компьютеризация учебного процесса - путь активизации учебно-познавательной деятельности студентов" (ОмГУПС, Омск, 1997 г.).
По теме диссертации опубликовано 7 статей и 6 тезисов докладов, оформлено 5 отчетов по НИР.
Диссертационная работа состоит из четырех глав и приложения.
В первой главе проводится постановка задачи параметрической идентификации в виде обобщенного оценивания параметров и состояний. Приводится обзор основных методов решения данной задачи.
Во второй главе приведена методика построения алгоритмов второго порядка с использованием полиномиальной аппроксимации. Описываются алгоритмы квазилинеаризации и последовательной линеаризации второго порядка, разрабатывается алгоритм разностной квазилинеаризации. Приводятся вычислительные схемы процедур, построенных на основе этих алгоритмов.
В третьей главе проводится анализ сходимости алгоритмов второго порядка, проведены теоретический анализ и экспериментальные исследования алгоритмов на модельных примерах. Приведен общий сравнительный анализ алгоритмов. 9
В четвертой главе отражены результаты применения алгоритмов к задаче идентификации параметров и состояний имитационных моделей в системе компьютерного тренинга операторов атомных электростанций.
В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертационной работе.
В приложении приведены тексты программ, реализующих процедуры идентификации, а также акты о внедрении результатов диссертации.
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
