Субоптимальне керування багатозв'язними стохастичними об’єктами на основі байєсівського підходу

7. Вперше запропоновано сукупність методів визначення субоптимальних стратегій з обмеженнями на фазові змінні. Урахування різних типів обмежень (на енергетику сигналів, позиційних обмежень, обмежень у вигляді лінійних рівнянь) розширює межі практичного використання цих методів для самонастроюваних регуляторів. Доведено доцільність використання для деяких із запропонованих процедур прискореної шкали часу.

8. Запропоновано новий метод децентралізації багатозв'язної системи, переваги якого полягають у використанні відносно простих з погляду обчислень процедур перетворення та перестановок елементів базових матриць. Вперше введено поняття е-робастності багатозв'язної динамічної системи, що полягає у гарантії її асимптотичної стійкості та субоптимальності навіть за умов структурних збуджень. Запропоновано два нових метода е-робастного децентралізованого керування з явним та неявним завданням взаємних зв'язків між підсистемами. Ці методи мають певну перевагу у порівнянні з методами глобального керування та стандартним методом координації змінних (зокрема, обчислювальна складність процедур керування зменшується в середньому на 30-40%, а індекс субоптимальності поліпшується на 10-15%).

9. Наведено практичні рекомендації щодо вибору пускових параметрів та фільтрації шумів на виході систем субоптимального керування з байєсівським оцінюванням параметрів. Розглянуто результати застосування розроблених методів для керування квазістаціонарними процесами хімічної технології, зокрема процесом випалювання фосфатів та процесом вакуум-випарювання. Реалізація програми керування та ідентифікації підтверджує переваги регуляторів з байєсівським оцінюванням з точки зору поліпшення якості процесів та скорочення часових затрат в порівнянні зі стандартними ПІД-регуляторами (скорочення часу реалізації процедур керування на кожному такті на 15-20%). Крім того, результати порівняльного аналізу субоптимального регулятора та регулятора з паралельною еталонною моделлю для цифрового керування синхронним генератором також свідчать про переваги схеми керування з байєсівським оцінюванням параметрів.

10. Доведено можливість та доцільність використання отриманих наукових результатів для реалізації деяких важливих задач, пов'язаних з прогнозуванням часових послідовностей (на прикладі прогнозування зміни гідрофізичних параметрів), діагностуванням технічних систем (на прикладі діагностування працездатності вузлів автомобілів), фільтрацією корисної інформації (на прикладі формування інформаційних банків даних та SPAM-фільтрації в комп'ютерних мережах).

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Субоптимальное управление стохастическими процессами / Е.В. Бодянский, С.Г. Удовенко, А.Е. Ачкасов, Г.К. Вороновский. - Харьков: Основа, 1997. - 140 с.

2. Бодянский Е.В., Манжак Е.Л., Удовенко С.Г. Алгоритмы адаптивного управления с ограничениями на фазовые переменные // Радиоэлектроника и информатика. - 1997. - №1. - 65-67.

3. Удовенко С.Г. Субоптимальное управление линейными системами со структурными и параметрическими ограничениями // Радиоэлектроника и информатика. - 1998. - №2. - 53-56.

4. Удовенко С.Г., Кирияк Р.Д. Субоптимальное управление многостадийными стохастическими системами // Радиоэлектроника и информатика. - 2000. - №1. - 46-49.

5. Удовенко С.Г. Алгоритм децентрализации задач управления динамическими системами // Искусственный интеллект. - 2000. - №1. - С. 91-95.

6. Калоша В.А., Кирияк Р.Д., Удовенко С.Г. Алгоритм робастного управления стохастическими объектами с дрейфом параметров // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. - Харьков: ХГПУ. - 2000. - Вып. 99. - С. 70-73.

7. Удовенко С.Г. Алгоритмы субоптимального управления стохастическими процессами // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. - 1997. - Вып. 106. - С. 133-137.

8. Удовенко С.Г. Стохастические модели диагностики транспортных средств // Вестник Харьковского государственного автомобильно-дорожного технического университета. - 1998. - Вып. 7. - С. 85-87.

9. Удовенко С.Г. Ситуационное управление квазистационарными стохастическими процессами // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. - 1998. - Вып. 107. - С. 142-149.

10. Удовенко С.Г. Программная фильтрация в контурах адаптивного управления // Проблемы бионики. - 1998. - Вып. 48. - С. 70-74.

11. Волк М.А., Матейченко В.В., Удовенко С.Г. Об упорядочении элементов локальных интеллектуальных пространств // Проблемы бионики. - 2000. - Вып. 52. - С. 40-44.

12. Удовенко С.Г., Кирияк Р.Д. Рекуррентное оценивание параметров стохастической модели с аппроксимацией шума // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. - Харьков: ХГПУ. - 2000. - Вып. 121. - С. 129-133.

13. Калоша В.А., Пыжова Е.С., Удовенко С.Г. Робастные регуляторы для многосвязных процессов со структурными возмущениями // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. - 2001. - Вып. 114. - С. 32-35.

14. Удовенко С.Г. Управление процессом профилактики транспортных средств с использованием байесовских оценок // Автомобильный транспорт. - 2000. - Вып. 4. - С. 60-62.

15. Удовенко С.Г., Калоша В.А., Саркер А.Х. Байесовское оценивание параметров модели в адаптивных системах // Системный анализ, управление и информационные технологии: Вестник Национального технического университета “Харьковский политехнический институт”. - Харьков: НТУ “ХПИ”. - 2001. - №8. - С. 122-126.

16. Удовенко С.Г., Калоша В.А. Субоптимальное ПИД-управление многосвязными динамическими объектами // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. - 2001. - №3. -С. 47-50.

17. Удовенко С.Г., Калоша В.А. Робастная децентрализация дискретных динамических систем // Вестник Харьковского государственного автомобильно-дорожного технического университета. - 2001. - Вып. 15-16. - С. 183-185.

18. Калоша В.А., Саркер А.Х., Удовенко С.Г. Моделирование адаптивной системы искусственной подачи кислорода в легкие // Проблемы бионики. - 2001. - Вып. 54. - С. 39-44.

19. Калоша В.А., Саркер А.Х., Удовенко С.Г. Оценка робастности адаптивных систем управления с эталонной моделью // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. -2001. - Вып. 117. - С. 121-126.

20. Удовенко С.Г., Калоша В.А. Адаптивное прогнозирование работоспособности основных систем автомобиля // Автомобильный транспорт. - 2002. - Вып. 10. - С. 69-71.

21. Удовенко С.Г., Калоша В.А. Метод синтеза -робастных децентрализованных систем управления // Прикладная радиоэлектроника. - 2003. - Т. 2, №2. - С. 152-157.

22. Удовенко С.Г., Калоша В.А., Губарев С.И. Формирование локальных интеллектуальных пространств с использованием байесовских классификаторов // Актуальні проблеми державного управління. - 2002. - №2(13). - С. 301-304.

23. Руденко Д.А., Удовенко С.Г. Субоптимальное управление многомерными стохастическими объектами // Деп. в ГНТБ України 02.06.95, №1432 - УК95. - 11 с.

24. Левыкин В.М., Кобзев И.В., Удовенко С.Г. Об одном подходе к определению оптимальных стратегий профилактического обслуживания оборудования. - Деп. в УкрНИИНТИ 22.02.93, №233 - УК93. - Харьков, 1993. - 5 с.

25. Попов С.В., Удовенко С.Г. О применении метода Тригга-Лича для прогнозирования курсов обмена валют // Актуальні проблеми та перспективи розвитку фінансово-кредитної системи України. -Харків.: Основа. - 2001. - С. 289-290.

26. Свиридов В.В., Левыкин В.М., Шамша Б.В., Удовенко С.Г. Адаптивные интегрированные системы управления предприятиями: Учебное пособие. - Харьков.: ХПИ, 1984. - 163 с.

27. Шамша Б.В., Шаповаленко В.А., Удовенко С.Г. Обобщенный адаптивный алгоритм построения статических моделей // ГФАП СССР, СКБ математических машин и систем ИК АН УССР, рег. №4997, 1979. - 19 с.

28. Удовенко С.Г. Об одном алгоритме ситуационного управления многопараметрическими процессами // Труды междунар. конф. “COMEMOP-81”. - Братислава, ЧССР, 1981. - С. 25-33.

29. Oudovenko S., Bodiansky E. Synthese des regulateurs numeriques avec l'identification adaptive // Theses de 4 National seminaire sur l'automatique et energetique. - Boumerdes, Algerie, 1989. - P. 6.

30. Удовенко С.Г., Борисенко В.П. О количественной оценке значимости локальных подсистем при оптимизации сложных технологических комплексов // Труды 1-й всесоюз. науч.-техн. конф. “Координирующее управление в технологических и природных системах”. - Харьков, 1991. - С. 59-61.

31. Удовенко С.Г. Оптимизация стохастических объектов с байесовской оценкой параметров модели // Труды 2-й украинской конф. по автоматическому управлению “Автоматика-95”. - Львов, 1995. - С. 56.

32. Удовенко С.Г. Субоптимальные регуляторы квазистационарных стохастических процессов // Тез. докл. междунар. конф. “Проектирование автоматизированных систем контроля и управления сложными объектами”. - Туапсе, 1996. - С. 271.

33. Удовенко С.Г. Синтез адаптивных робастных регуляторов // Труды 3-й украинской конф. по автоматическому управлению “Автоматика-96”. - Севастополь, 1996. - С. 46.

34. Удовенко С.Г. Программная фильтрация помех в адаптивных регуляторах // Труды 4-й украинской конф. по автоматическому управлению “Автоматика-97”. - Черкассы, 1997. - С. 112.

35. Удовенко С.Г. Субоптимальное управление стохастическими процессами с ограничениями на переменные состояния // Праці 5-ї української конф. з автоматичного керування “Автоматика - 98”. - ч. IV. - Київ: НТУУ “КПI”, 1998. - С. 333-336.

36. Калоша В.А., Удовенко С.Г. Алгоритм компенсации неизмеряемых помех в адаптивных регуляторах // Труды 6-й междунар. конф. “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”. - Харьков: ХТУРЭ, 2000. - С. 340-342.

37. Удовенко С.Г., Калоша В.А. Об оценке робастности алгоритмов фильтрации в системах цифрового управления // Труды 7-й междунар. конф. “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”. - Харьков: ХТУРЭ, 2001. - С. 301-302.

38. Калоша В.А., Удовенко С.Г. Робастное ЛКГ-управление стохастическими процессами с использованием редуцированной модели // Труды 8-й междунар. конф. “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”. - Харьков: ХНУРЭ, 2002. - С. 457-459.

39. Золовкин М.Н., Калоша В.А., Удовенко С.Г. Децентрализованное робастное управление с наблюдателем состояний // Труды междунар. науч.-техн. конф. “Micro CAD-2003”.- Харьков, 2003. - С. 21.

АНОТАЦІЇ

Удовенко С.Г. Субоптимальне керування багатозв'язними стохастичними об'єктами на основі байєсівського підходу. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.03 - системи та процеси керування. - Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2003.

Дисертацію присвячено вирішенню наукової проблеми створення нових методів субоптимального керування багатозв'язними стохастичними об'єктами на основі байєсівського підходу. Суттєву увагу приділено питанням редукції ARMAX та RARMAX-моделей, що використовуються в контурах керування, та поточної корекції їх параметрів з використанням байєсівського оцінювання. Розглянуто задачі синтезу рекурентних процедур прогнозування параметрів та станів стохастичних моделей, в тому числі моделей з квадратичними складовими. Запропоновано сукупність методів субоптимального керування квазістаціонарними об'єктами, що базуються на пошуку стохастично еквівалентних, обережних та змішаних стратегій. Докладно розглянуто проблему субоптимального керування процесами з різними типами обмежень на змінні стану та керування.

Запропоновано та обґрунтовано підхід до синтезу децентралізованих систем субоптимального керування, що є робастними до порушень взаємодії між локальними підсистемами, тобто зберігають за умов виникнення таких порушень гарантовану асимптотичну стійкість та субоптимальність.

На численних прикладах доведено ефективність запропонованих в дисертації рекомендацій. Результати дисертації можуть бути основою побудови цифрових систем керування для багатозв'язних квазістаціонарних процесів. Достовірність результатів підтверджується впровадженнями.

Ключові слова: динамічна багатозв'язна система, субоптимальне керування, стохастичні моделі, байєсівське оцінювання, асимптотична стійкість, стратегії керування, квазістаціонарні об'єкти.

Удовенко С.Г. Субоптимальное управление многосвязными стохастическими объектами на основе байесовского подхода. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.03 - системы и процессы управления. - Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2003.

Диссертационная работа посвящена решению проблемы развития концепции и разработки методов субоптимального управления многосвязными стохастическими объектами с применением байесовского оценивания. На основании анализа существующих методов адаптивного управления обоснована целесообразность использования байесовского подхода для реализации самонастраивающихся регуляторов с учетом особенностей синтеза многосвязных систем управления квазистационарными стохастическими объектами.

Общая схема решения проблемы субоптимального управления, рассмотренная в работе, предполагает последовательную реализацию задач выбора редуцированной структуры модели, текущего байесовского оценивания параметров и состояний локальных подсистем с учетом их квазистационарности, выбора управляющих воздействий для каждой подсистемы и, наконец, скорректированного децентрализованного управления всей системой.

Выделен класс стохастических моделей, позволяющих эффективно использовать байесовские оценки. Показано, что к наиболее приемлемым для решения сформулированных в работе задач следует отнести ARMAX и RARMAX-модели, представленные псевдолинейными регрессионными зависимостями или в пространстве состояний. Предложенный метод выбора рациональной структуры таких моделей на основе байесовского подхода позволяет получить редуцированное описание управляемого стохастического процесса, что, в свою очередь, создает основу для синтеза самонастраивающихся регуляторов пониженного порядка, робастных по отношению к немоделируемой динамике. Подробно рассмотрены задачи байесовского оценивания и прогнозирования параметров моделей, используемых в контуре идентификации. Доказана возможность и приведены схемы практической реализации рекуррентного байесовского оценивания с нормальным и аппроксимированным распределением шума. Приведены рекомендации по выбору коэффициентов дисконтирования информации, используемой в схеме идентификации. Показана возможность использования предложенного метода рекуррентного оценивания для текущей идентификации параметров стохастической модели с шумом, отличным от гауссовского, при наличии априорной информации о диапазоне изменений этих параметров. Усовершенствована вспомогательная процедура корневой фильтрации, позволяющая повысить вычислительную устойчивость метода байесовского параметрического оценивания в случае плохой обусловленности информационной матрицы. Для процессов с медленным дрейфом параметров показана возможность одновременного оценивания параметров и состояний системы в реальном времени с учетом особенностей самонастраивающихся регуляторов. Впервые предложено использование в рассмотренных моделях квадратичной составляющей, что позволяет повысить эффективность прогнозирования состояний стохастической системы.Предложена совокупность методов субоптимального управления стохастическими объектами с использованием байесовских оценок в контуре идентификации. Показано, что наиболее эффективным является применение многошаговых стратегий управления со скользящим горизонтом. При этом рассмотрены модификации методов определения стохастически эквивалентных, осторожных и смешанных стратегий.

Предложены методы определения субоптимальных стратегий с ограничениями на фазовые переменные. Учет различных типов ограничений (на энергетику сигналов, позиционных ограничений, ограничений в виде линейных равенств) расширяет границы практического использования этих методов для самонастраивающихся регуляторов..

Особое внимание в работе уделено решению вопросов, возникающих при реализации децентрализованного управления многосвязными системами в условиях возможных нарушений взаимосвязей между локальными подсистемами. На концептуальном уровне осуществлена формализация проблемы синтеза субоптимальных децентрализованных систем во временной области. В работе введено понятие -робастных децентрализованных систем и доказано, что -робастность гарантирует асимптотическую устойчивость системы и ее субоптимальность в соответствии с полученными условиями. Предложены два метода поиска -робастных законов управления. В первом из этих методов взаимодействия рассматриваются как неопределенные переменные, а задача децентрализованного управления состоит в модификации локальных управлений, найденных без учета взаимодействий. Во втором методе взаимодействия рассматриваются как реальные связи между подсистемами.

Приведены практические рекомендации по выбору пусковых параметров и фильтрации шумов на выходе субоптимальных регуляторов, результаты применения разработанных методов для управления квазистационарными процессами химической технологии (процессом обжига фосфатов и процессом вакуум-выпарки) и энергетики (контуром возбуждения синхронного генератора).

Показана возможность и целесообразность использования полученных в работе результатов для реализации некоторых важных задач, связанных с прогнозированием временных последовательностей (на примере прогнозирования изменения гидрофизических параметров) и фильтрацией полезной информации (на примере формирования информационных банков и SPAM-фильтрации в компьютерных системах).

Достоверность полученных результатов подтверждается экспериментальными исследованиями и результатами внедрений.

Ключевые слова: динамические многосвязные системы, субоптимальное управление, стохастические модели, байесовское оценивание, асимптотическая устойчивость, управляющие стратегии, квазистационарные объекты.

Udovenko S.G. Suboptimal control of multiconnected stochastic plants based on Bayesian approach. - Manuscript. A thesis for a doctor of technical sciences degree on specialty 05.13.03 - control systems and processes. - Kharkiv national university of radioelectronics, Kharkiv, 2003.

The thesis is devoted to solve scientific problem of creating new methods of suboptimal control for multiconnected stochastic plants based on Bayesian approach. The basic attention is given to questions of reduction for ARMAX and RARMAX-models in control systems and parameter tracking based on Bayesian estimation. The problems of recursive procedures design for parameter and state of stochastic linear and quadratic prediction models were considered. The complex of suboptimal control methods for quasistationary plants based on search of stochastic-equivalence, cautious and mixed strategies was proposed. The problem of suboptimal control for processes with various types constraints on the state and control variables was considered.

An approach to decentralized control system design which are robust to interconnection disturbances between local subsystems, i.e. for systems retain guarantee asymptotical stability and suboptimalness was proposed and investigated.

The effectiveness of proposed recommendation in dissertation work has been proved with many experiments. The dissertation results can be used in design of digital control systems for multiconnected quazistationary processes. Results adequacy is justified in practice.

Keywords: dynamic multiconnected systems, suboptimal control, stochastic models, Bayesian estimation, asymptotical stability, control strategies, quazistationary plants.

Размещено на Allbest.ru