Непараметрические алгоритмы идентификации и управления для Т-процессов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящей работе рассматриваются непараметрические методы идентификации и управления для многомерных дискретно-непрерывных процессов с запаздыванием, присущих многим реальным производствам. Конечно, такие системы типичны для практики, в том числе и в ракетнокосмической отрасли, а также в технологических процессах производства космической техники. Рассматривая многомерные процессы, необходимо учитывать связи между входными и выходными переменными, а также их связи между собой. Причем эти связи не всегда известны исследователю. При учете неизвестных связей входных переменных исследователь будет иметь дело с трубчатыми процессами или Н-моделями, а при учете неизвестных связей выходных переменных модель по тому или иному каналу объекта будет представлять собой аналоги неявных функций. В целом модель многомерного объекта будет представляться в виде системы нелинейных неявных уравнений. В этом случае решение задачи идентификации будет сводиться к нахождению прогноза вектора выходных переменных по известным значениям вектора входных переменных и может быть получено только в результате решения соответствующей системы уравнений, которые были названы Т-моделями, о которых и пойдет речь в настоящей статье. Решение системы нелинейных неявных уравнений параметрическими методами идентификации не приведет к нужному результату из-за отсутствия достаточной априорной информации, вот тут и возникает необходимость в применении непараметрических методов идентификации, а также использовании методов системного анализа. Априорная информация в задачах непараметрической статистики носит недостаточный характер, с чем не могут справиться общепринятые методы идентификации.

При управлении многомерными процессами следует учитывать зависимости выходных переменных, в связи с чем возникает еще одна важная особенность, а именно: в качестве задающих воздействий нельзя использовать случайные значения из области определения выходных переменных, их нужно выбирать из их общего пересечения.

Об авторах

Дарья Игоревна Ликсонова

Сибирский федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: LiksonovaDI@yandex.ru

кандидат технических наук, доцент базовой кафедры интеллектуальных систем управления Института космических и информационных технологий

Россия, 660074, ул. Академика Киренского, 26, к. 1

Анастасия Владимировна Раскина

Сибирский федеральный университет

Email: raskina.1012@gmail.com

кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем Института космических и информационных технологий

Россия, 660074, ул. Академика Киренского, 26, к. 1

Список литературы

  1. Медведев А. В. Основы теории непараметрических систем. Красноярск : СибГУ имени М. Ф. Решетнева, 2018. 727 с.
  2. Васильев В. А., Добровидов А. В., Кошкин Г. М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М. : Наука, 2004. 508 с.
  3. Методы классической и современной теории автоматического управления: в 5 т. Т. 1: Математические модели, динамические характеристики и анализ систем управления / под. ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. М. : МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2004. 748 с.
  4. Методы классической и современной теории автоматического управления: в 5 т. Т. 2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления / под. ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. М. : МГТУ имени Н.Э. Баумана, 2004. 640 с.
  5. Rozenblatt M. Remarks on some nonparametric estimates of density function // Ann. Math. Statist. 1956. Vol. 27. P. 832–837.
  6. Parzen E. On estimation of probability density function and mode // Ann. Math. Statist. 1962. Vol. 33. № 3. P. 1065–1076.
  7. Тарасенко Ф. П. Непараметрическая статистика. Томск : Изд-во Том. ун-та, 1976. 292 с.
  8. Кошкин Г. М., Пивен И. Г. Непараметрическая идентификация стохастических объектов. Хабаровск : РАН Дальневосточное отделение, 2009. 336 с.
  9. Медведев А. В. Н-модели для безынерционных систем с запаздыванием // Вестник СибГАУ. 2012. № 5 (45). С. 84–89.
  10. Medvedev A. V., Mihov E. D., Nepomnyashchiy O.V . Mathematical modeling of H-processes
  11. // Журнал Сибирского федерального ун-та. Сер. «Математика и физика». 2016. Т. 9, № 3.
  12. С. 338–346.
  13. Медведев А. В., Ярещенко Д. И. Непараметрические алгоритмы идентификации и управления многомерными безынерционными процессами // Вестник Томского гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. 2020. № 53. С. 72–81.
  14. Медведев А. В. Теория непараметрических систем. К-модели // Вестник СибГАУ. 2011.
  15. № 3 (36). С. 57–62.
  16. Цыпкин Я. З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М. : Наука, 1968. 399 с.
  17. Терешина А. В., Ярещенко Д. И. О непараметрическом моделировании безынерционных систем с запаздыванием // Сибирский журнал науки и технологий. 2018. Т. 19, № 3. С. 452–461.
  18. Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия. М. : Мир, 1993. 349 c.
  19. Надарая Э. А. Замечания о непараметрических оценках плотности вероятности и кривой регрессии // Теория вероятностей и ее применение. 1970. Т. 15, вып. 1. С. 139–142.
  20. Прогнозная модель процесса каталитической гидродепарафинизации в условиях недостатка априорных сведений / Е. Д. Агафонов, А. В. Медведев, Н. Ф. Орловская и др. // Изв. ТулГУ. 2018. № 9. С. 456–468.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Ликсонова Д.И., Раскина А.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах