Метод равномерной оптимизации нелинейных управляемых систем с распределенными параметрами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Задача оптимизации нелинейной управляемой системы с распределенными параметрами в условиях равномерной оценки целевых множеств сводится к управлению линейной моделью объекта с дополнительным априори неизвестным пространственно-временным возмущением, компенсирующим влияние невязки между линейным и нелинейным дифференциальными операторами соответствующих начально-краевых задач, описываемых уравнениями в частных производных параболического типа. Конкретная форма зависимости возмущения от его аргументов опознается при заданном начальном приближении на каждом шаге предлагаемой сходящейся итерационной процедуры по результатам решения на предыдущей итерации разработанным ранее альтернансным методом линейно-квадратичной задачи программного оптимального управления с детерминированным внешним воздействием в условиях промежуточного вычисления управляемой функции состояния нелинейного объекта на цифровой модели.
Показывается, что искомые уравнения оптимальных регуляторов находятся по известным результатам итерационного процесса отыскания программного управления в виде линейных алгоритмов обратной связи по измеряемому состоянию объекта с нестационарными коэффициентами передачи.

Об авторах

Эдгар Яковлевич Рапопорт

Самарский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: edgar.rapoport@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0604-8801
SPIN-код: 3642-2773
Scopus Author ID: 7007145205
ResearcherId: D-6111-2014
http://www.mathnet.ru/person38448

доктор технических наук, профессор; профессор каф. автоматики и управления в технических системах

Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Список литературы

  1. Васильев Ф. П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002. 824 с.
  2. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. 526 с.
  3. Афанасьев В. Н., Колмановский В. Б., Носов В. Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высш. шк., 1998. 574 с.
  4. Тятюшкин А. Н. Многометодная технология оптимизации управляемых систем. Новосибирск: Наука, 2006. 343 с. EDN: QJQNJV.
  5. Бутковский А. Г. Методы управления системами с распределенными параметрами. М.: Наука, 1975. 564 с.
  6. Федоренко Р. П. Приближенное решение задач оптимального управления. М.: Наука, 1978. 488 с.
  7. Рапопорт Э. Я. Оптимальное управление системами с распределенными параметрами. М.: Высш. шк., 2009. 677 с. EDN: QMTFRZ.
  8. Рапопорт Э. Я. Альтернансный метод в прикладных задачах оптимизации. М.: Наука, 2000. 336 с. EDN: TTRVMB.
  9. Рапопорт Э. Я., Плешивцева Ю. Э. Методы полубесконечной оптимизации в прикладных задачах управления системами с распределенными параметрами. М.: Наука, 2021. 286 с. EDN: QADDYA.
  10. Рапопорт Э. Я. Аналитическое конструирование агрегированных регуляторов в системах с распределенными параметрами // Изв. РАН. Теор. сист. управл., 2012. №3. С. 38–54. EDN: OXXFNV.
  11. Ладыженская О. А. Краевые задачи математической физики. М.: Наука, 1973. 407 с.
  12. Владимиров В. С. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1981. 512 с.
  13. Егоров А. И., Знаменская Л. Н. Введение в теорию управления системами с распределенными параметрами. СПб.: Лань, 2017. 292 с. EDN: ZBUMBZ.
  14. Полянин А. Д. Справочник по линейным уравнениям математической физики. М.: Физматлит, 2001. 576 с. EDN: MVANPN.
  15. Рапопорт Э. Я. Аналитическое конструирование оптимальных регуляторов в линейноквадратичных задачах управления системами с распределенными параметрами при равномерных оценках целевых множеств // Изв. РАН. Теор. сист. управл., 2021. №3. С. 23–38. EDN: NXVBOH. DOI: https://doi.org/10.31857/S0002338821030148.
  16. Кошляков Н. С., Глинер Э. Б., Смирнов М. М. Уравнения в частных производных математической физики. М.: Высш. шк., 1970. 712 с.
  17. Рапопорт Э. Я. Структурное моделирование объектов и систем управления с распределенными параметрами. М.: Высш. шк., 2003. 302 с. EDN: QMMNDD.
  18. Валеев Г. К., Жаутыков О. А. Бесконечные системы дифференциальных уравнений. Алма-Ата: Наука, 1974. 415 с.
  19. Персидский К. П. Об устойчивости решений счетной системы дифференциальных уравнений // Изв. АН КазССР. Сер. мат. мех., 1948. №2. С. 2–35.
  20. Коваль В. А. Спектральный метод анализа и синтеза распределенных управляемых систем. Саратов: Саратов. гос. техн. ун-т, 1997. 192 с.
  21. Егоров Ю. В. Необходимые условия оптимальности управления в банаховых пространствах // Матем. сб., 1964. Т. 64(106), №1. С. 79–101.
  22. Рапопорт Э. Я. Равномерная оптимизация управляемых систем с распределенными параметрами // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2022. Т. 26, №3. С. 419–445. EDN: WJCOQD. DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1943.
  23. Плешивцева Ю. Э., Рапопорт Э. Я. Пространственно-временное управление системами с распределенными параметрами в линейно-квадратичных задачах оптимизации с равномерными оценками целевых множеств // Изв. РАН. Теор. сист. управл., 2022. №4. С. 49–65. EDN: ENOBZI. DOI: https://doi.org/10.31857/S0002338822030118.
  24. Плешивцева Ю. Э., Рапопорт Э. Я. Метод последовательной параметризации управляющих воздействий в краевых задачах оптимального управления системами с распределенными параметрами // Изв. РАН. Теор. сист. управл., 2009. №3. С. 22–33. EDN: KFPCXJ.
  25. Рапопорт Э. Я. Анализ и синтез систем автоматического управления с распределенными параметрами. М.: Высш. шк., 2005. 292 с. EDN: QMOYRB.
  26. Кудрявцев Л. Д. Курс математического анализа. Т. 1. М.: Высш. шк., 1988. 712 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет), 2023

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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».