Разработка и исследование методов адаптивной координационной оптимизации стационарных режимов систем управления тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ван Бяо

• Ван Бяо
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ван Бяо

Введение.

1. Методы оптимизации стационарных режимов больших систем.

1.1. Проблемы декомпозиции, методы координации Стационарных режимов.

1.1.1 Проблемы декомпозиции в больших системах.

1.1.2 Проблемы и методы координации Стационарных режимов больших систем.

1.2. Оптимизация и координация в условиях неизвестных моделей локальных объектов.

1.2.1 Проблемы и методы оптимизация и координация в условиях неопределенности.

1.2.2 Обзор методов идентификации объектов.

1.3. Выводы.

2. Разработка метода адаптивной координационной оптимизации стационарных режимов больших систем.

2.1. Поставка задачи координации многомерных объектов с идентификацией.

2.1.1 К проблеме структуризации объекта управления.

2.1.2 Постановка задачи координации режимов многомерных объектов с идентификацией.

2.2. Разработка метода и алгоритма адаптивной координации объекта управления.

2.2.1 Алгоритм структуризации объекта управления.

2.2.2 Разработка метода и алгоритма адаптивной координации.

2.3. Структурный синтез системы координационной оптимизации.

2.4. Выводы.

3. Цифровое моделирование системы координационной оптимизации производственно-экономического объекта.

3.1. Исходные данные.

3.2. Разработка алгоритма адаптивной координации.

3.2.1. Алгоритм координации на основе РВ-метода.

3.2.2. Координация на основе ПВ-метода.

3.2.3. Алгоритм идентификации на основе рекуррентного МНК.

3.3. Результаты цифроого моделирования.

3.3.1. Моделирвание РВ-метода координации.

3.3.2. Моделирование ПВ-метода координации.

3.4. Выводы.

4. Разработка алгоритмов координации работы электростанций энергокомплекса.

4.1. Описание энергетического комплекса.

4.2. Разработка модели комплекса.Л

4.3. Постановка оптимизационной задачи.

4.4. Декомпозиция оптимизационной задачи и формулировка подзадач.

4.4.1. Декомпозиция оптимизационной задачи.Л

4.4.2. Формулировка подзадач.

4.4.3. Определение координирующей задачи.

4.5. Разработка алгоритмов координационной оптимизации при стационарности характеристик энергообъекта.

4.5.1. Упрощение описанияобъекта.

4.5.2. Выбор параметров и структура алгоритма.

4.6. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов адаптивной координационной оптимизации стационарных режимов систем управления»

Широкое распространение в настоящее время в различных отраслях народного хозяйства (в экономике, на производстве, в социальной сфере) и особую актуальность приобретают проблемы управления большими системами. Для повышения эффективности их функционирования разрабатываются всевозможные децентрализованные и декомпозиционные алгоритмы оптимизации. Как правило, большие системы наиболее эффективно функционируют в стационарных и квазистационарных режимах. При анализе подобных систем используют системный подход, который исследует общую структуру системы управления, организацию взаимодействия между её элементами, позволяет провести учет влияния внешней среды, а также выбрать принципы и алгоритмы координационных оптимизаций управления. К основной операции системного анализа можно отнести декомпозицию, т.е. разделение большой системы на части таким образом, чтобы общая задача высокой размерности распалась на ряд более простых подзадач, включая и координацию их решений. Чтобы корректно провести декомпозицию, необходимо иметь содержательную математическую модель исследуемой системы. На практике используют также разные подходы к оптимизации - на самом объекте управления или на его математической модели, которая может быть крайне полезной в смысле экономии времени и средств для нахождения оптимального режима функционирования объекта.

Проблемами оптимизации больших систем занимались Дж.Данциг, ПБулф, М.Месарович, Л.Лэсдон, Д.Пирсон, Д.Шильяк и русские ученые - Ю.Н. Павловский, А.А Воронов, В.И. Цурков и другие.

В работе представлен метод структуризации большого объекта, а также исследованы различные методы координационной оптимизации, при этом особое внимание уделено мало исследованному случаю, когда оптимизация производится с помощью математической модели объекта, параметры которого априори неизвестны или меняются неизвестным образом. Это заставляет использовать в общей структуре управления алгоритмы идентификации таких объектов, что делает систему управления в целом адаптивной.

В прикладной части работы рассмотрена проблема оптимизации режима энергетического комплекса, включающего ряд гидро- и теплоэлектростанций.

Методы исследования, используемые в диссертации, базируются на декомпозиционных подходах системного анализа, на методах математического программирования с использованием обобщения метода множителей Лагранжа в форме Куна-Таккера, а также на методе наименьших квадратов в рекуррентной форме. Все теоретические исследования и результаты апробированы методом цифрового моделирования.

Научная новизна заключается в следующем:

- дано практическое расширение методики структуризации больших объектов с выделением локальных объектов управления на базе известного метода сильных компонент в теории графов и с использованием принятых в теории управления моделей и понятий "вход-состояние-выход";

- предложено расширение возможностей известного метода развязывания взаимодействий в теории координационной оптимизации больших систем на случай априори неизвестных или нестационарных параметров объекта управления.

- разработаны алгоритмы и программы цифрового моделирования системы координационной оптимизации на основе метода развязывания взаимодействий для систем двух типов: производственно-экономической системы и энергокомплекса (КНР).

Практическая значимость основных научных результатов диссертации заключается в возможности применения разработанных алгоритмов и программ адаптивной координационной оптимизации для широкого класса больших объектов управления, работающих в квазистационарных режимах (непрерывные технологические процессы, энергосистемы и т.п.)

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы на 79 наименований. Основное содержание имеет объем 147 страницы, включая 36 рисунков и 2 таблицы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ван Бяо

4.6. Выводы

В данной главе был рассмотрен энергокомплекс, состоящий из трех гидроэлектростанций и одной теплоэлектростанции, и разработан алгоритм координации применительно к модели этого комплекса; цифровое моделирование процессов координации в нём позволяет сделать следующие выводы:

1. Представлены теоретические обоснования и математические формулы как самого объекта так и метода оптимизации и координации. Объект является сложной системой со многими ограничениями, включая ограничения неравенства, поэтому алгоритм координации усложнятся за счет использования алгоритма типа Удзавы - см. ограничение для YJ в условии (4.15)

2. Рассмотренный алгоритм оптимизации с РВ-координацией для периода стационарности режима энергокомплекса дает сходящиеся за конечное число шагов процессы координации. Частные критерии локальных задач при этом носят убывающий со времени характер, поскольку глобальный критерий носят аддитивно-сепарабельную форму, можно утверждать, что он также является убывающей функцией времени, тем самым условие на управление (как минимизация затрат) будет выполнено.

3. На основе выше сказанного можно произвести ряд упрощений и преобразований в постановках подзадач оптимизации на первом уровне.

4. Характер процессов координации, как видно из графиков рис.4.6 - 4.8, свидетельствует о возможности неоптимальности выбора параметров в алгоритмах координации, однако, устойчивое решение в системе достигается, в среднем, после 20 шагов, когда глобальный критерий оптимизации J приближается к минимуму.

141

Заключение

В диссертации рассмотрены вопросы, связанные с разработкой и исследованием алгоритма адаптивной координационной оптимизации стационарных режимов непрерывных технологических процессов для случая, когда координация проводится на модели, а характеристики объекта управления нестационарным и требуется использовать элементы адаптации.

1. На основе анализа принципов построений иерархических распределенных систем были рассмотрены 3 метода координации в оптимизационной постановке (развязывания взаимодействия, предсказания взаимодействия, комбинированного взаимодействия) с описанием их алгоритмов, моделей, ограничений на применение. Проведено сравнение этих методов по возможности их использования. Разработаны требования к системам автоматической координации с учетом особенностей объектов.

2. Представлен метод структуризации большого объекта, и практические расширение методика структуризации объектов на базе известного метода сильных компонент в теории графи с использованием понятий "вход-состояние-выход".

3. Рассмотрен идентификационный подход в теории адаптации для настройки модели объекта. Предложены схемы адаптивных систем координации, ориентированные на идентификационные алгоритмы адаптации на базе метода наименьших квадратов.

4. Проведена разработка и апробация алгоритма координации на примере производственно- экономического объекта. Для целей цифрового моделирования с использованием методов координации по принципам развязывания, предсказания взаимодействий. Показана работоспособность и устойчивость работы предложенных алгоритмов. Дано описание рекуррентного метода наименьших квадратов для целей идентификации объекта в условиях изменения его параметров.

5. Разработаны структура и алгоритмы системы координационного управления энергокомплексом, состоящим из 3-х ГЭС и несколько ТЭС. Представлены их математические модели, ограничения, определена необходимость координации режимов работы ГЭС. Проведен цифровой расчет сформулированной задачи с использованием статистических параметров объекта. Получены и проанализированы результаты для стационарного режима объекта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ван Бяо, 2007 год

1. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. -М: Высшая школа,1989

2. Алиев Р.А, Либерзон М.И. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления. -М.: Радио и связь, 1987.

3. Алиев РА., Либерзон М.И. Безытеративные алгоритмы координации в двухуровневых системах.//Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1986. №3.

4. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. -Тюмень: Изд. ТГУ, 2000.

5. Аракелян Э.А., Пикина Г.А. Оптимизация и оптимальное управление. -М.:1. Изд. МЭИ, 2003.

6. Александровский Н.М., Егоров С.В., Кузин Р.Е. Адаптивные системы управления сложными технологическими процессами. -М.: Энергия, 1973.

7. Бодянскнй Е.В., Котляревский С.В. Адаптивное управление динамическимсущественно нестационарным объектом //Автоматика и телемеханика, 1995, № 10. с. 101-107.

8. Белоглазов И.И., Тарасенко В.П. Корреляционно-экстремальные системы. -М.: Сов. радио, 1970.

9. Бертсекас Д. Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа / Пер. сангл. -М.: Радио и Связь. 1987.

10. Бородюк В.П., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. -М.: Мир, 1974.

11. Бородин Ю.С. и др. Решение задач оптимизации в системах управления с помощью персональных компьютеров. -Минск: Высшая Школа, БФ ГИМПТ «НИКА», 1991.

12. Буков В.Н., Круглое С.П., Решетняк Е.П. Адаптируемость линейной динамической системы с идентификатором и эталонной моделью //Автоматика и телемеханика, 1994, № 2, с. 99-107.

13. Волгин JI.H. Принцип согласованного оптимума. -М.: Сов. радио, 1977

14. Воронов А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем. -М.: Наука, 1985

15. Воробьев А.С. Учет стока воды на гидроэлектростанциях. -М.: Энергия, 1980.

16. Гельфандбейн Я.А. Колосса JI.B. Ретроспективная идентификация возмущений и помех. -М.: Советское радио, 1972.

17. Гилев С.Е., Леонтьев С.В., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. -М: Изд. ИПУ РАН, 2002.

18. Гроп Д. Методы идентификации систем. -М.: Мир, 1979.

19. Турецкий Г. Управление объектами с запаздыванием. -М.: Энергостаниздат, 1982.

20. Егоров С.В. Координация в системах управления. -М.: Изд. МЭИ, 1999.

21. Егоров С.В. Технологические процессы как объекты управления. -М.: Изд. МЭИ, 1988.

22. Егоров С.В. Элементы идентификации и оптимизации управляемых систем. -М.: Изд. МЭИ, 1974.

23. Егоров С.В., Есюткин А.А. Распределенные системы управления. -М.: Изд. МЭИ, 1999.

24. Егоров С.В., Мешалкин В.П., Сельский Б.Е. Декомпозиционно-координационная концепция управления и оптимизации сложных химико-технологических систем // Теоретические основы химической технологии, 1998, № 1,с. 1-10.

25. Егоров С.В., Мирахмедов Д. А. Моделирование и оптимизация в АСУТП.-Ташкент: Изд. Мехнат, 1987.

26. Егоров С.В., Сельский Б.Е., Мешалкин В.П. Архитектура и основные принципы построения АСУТП установок первичной переработки нефти // Приборы и системы управления, 1996, № 9, с. 19.

27. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. -М.: Финансы истатистика, 1988.

28. Зверев В.Ю. Принцип сложности в иерархических структурах производственного типа // Автоматическое управление и вычислительная техника, 1978, № 12, с. 15-28.

29. Коган М.М., Неймарк Ю.И. Функциональные возможности адаптивного локально-оптимального управления //Автоматика и телемеханика, 1994, № 5, с. 94-105.

30. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. -М: Мир, 1978г.

31. Крон Г. Исследование сложных систем по частям диакоптика. -М.: Наука, 1972.

32. Крутова И.Н. Параметрическая оптимизация алгоритмов управления методом адаптивной идентификации //Автоматика и телемеханика, 1995, № 7, с. 96-110.

33. Лазарев В.Г. Управление в распределенных системах.-М.: Наука, 1993

34. Линик Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. -М.: Высшая школа, 1962.

35. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. -М: Наука,1991.

36. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем / Пер. с англ. -М.: Наука, 1973.

37. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых сложных систем / Пер. с англ. -М.: Мир, 1974.

38. Миркин Б.М. Адаптивное децентрализованное управление с модельной координацией // Автоматика и телемеханика, 1999, № 1, с.90-100.

39. Миркин Б.М. Декомпозиционно-координационная оптимизация динамических систем с адаптацией критерия // Автоматика и телемеханика. 2001, -№ 7, с. 148-157

40. Мэнеску М. Экономическая кибернетика. -М.: Экономика, 1986.

41. Острем К., Болин Т. Цифровая идентификация динамических систем на основе данных о нормальном режиме работы / Труды II международногосимпозиума ИФАК по самонастраивающимся системам, -М.: Наука, 1980.

42. Павловский Ю.Н Декомпозиция и оптимизация в сложных системах. -М.: Изд. Вычислительный центр АН СССР, 1994.

43. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Земляков СЛ. Адаптивное координатно--параметрическое управление стационарными объектами. -М.: Наука, 1980.

44. Пирсон Д.Д. Системы многоуровневого управления / В кн.: Теория самонастраивающихся систем управления. -М.: Наука, 1972.

45. Плетнев Г.П. и др. Проектирование, монтаж и эксплуатация АСУ теплоэнергетическими объектами. -М.: Изд. МЭИ, 1995.

46. Плотников В.Н., Зверев В.Ю. Задачи принятия решений и их применение в иерархических распределённых системах управления. -М.: Изд. МГТУ, 1990.

47. Прангишвили И.В Некоторые проблемы управления сложными социально-экономическими структурами // Процессы и системы управления, 1994, №11, с. 19-32.

48. Пупков К.А., Егупов Н.Д., Коньков В.Г. Методы анализа, синтеза и оптими- зации нестационарных систем автоматического управления.-М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999.

49. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем: методы и приложения. -Рига: Изд. Зинатне, 1981.

50. Рей У. Методы управления технологическими процессами. -М.: Мир, 1983.

51. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. -М.: Наука, 1986.

52. Рубан А.Н. Адаптивное управление с идентификацией. -Томск.: Изд. Томского университета, 1983.

53. Сильвестров А.Н., Папченко О.М. Многократно адаптивные системы идентификации. -Киев: Изд. Техшка, 1983.

54. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление / Под ред. Сингх М., Титли Т. Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1986.

55. Солодовников В.В. Оптимизация иерархических систем управления. -М.: Изд. МВТУ, 1984

56. Солодовников В.В., Воронов Е.М., Колесник В.П. Оптимизация процессов управления в условиях неопределенности. -М.: Изд. МГТУ, 1985.

57. Толчеев В.О., Ягодкина Т.В. Методы идентификации одномерных линейных динамических систем. -М.: Изд. МЭИ, 1997.

58. Точилин В.А. Корректность экономико-математических моделей. -Киев: Наукова Думка, 1989г.

59. Фаронов В.В. Автоматизированное проектирование иерархических распреде- ленных систем управления. -М.: Изд. МГТУ, 1991.

60. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984.

61. Шильяк. Д. Децентрализованное управление сложными системами / Пер. с англ.-М.: Мир, 1994.

62. Штейнберг Ш.Е. Идентификация в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.

63. Шульце С., Регберг К. Ю. Инженерный анализ адаптивных систем. -М.: Мир, 1992.

64. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. -М.: Мир, 1983.

65. Astrom KJ., Eykhoff P. System identification a survey // Automatics, vol.7, 1971.

66. Beghelli S., Guidorzi R.P. Transformation between input-output multistructural models: properities and applications // Int. J. control, vol.37, № 6,1983.

67. Beghelli S., Guidorzi R.P., Soverni U. The Frisch scheme in dynamic system identification // Automatics, vol.26 № 1,1990.

68. Ding Feng, Yang Jiaben. Hierarchical identification of large scale systems // Control theory and Application, № 11,1998, c. 90-102.

69. Guidorzi R. Identification of multivariable processes in the Frisch scheme context //MTNS'96, St. Louise, 1996.

70. Guidorzi R., Losito M.P., Muzatori T. The range error test in the structural identification of linear multivariable systems // IEEE Transactions on Automatic Control, AC-27, № 5,1982.

71. Mann H.B, Wald A. On the statistical treatment of linear stochastic different equation // Econometrics, vol.11,1943.

72. Mayne D.Q. A canonical model for identification of multivariable linear systems // IEEE Trans. Automatic Control, vol. AC-17,1972.

73. Peterka V. Bayesian system identification // Automatics, vol.17,1981.

74. Popov V. Invariant description of linear time-invariant controllable systems // SIAM J. Control, vol.10,1972.

75. Soderstrom T. Stoica P. Instrumental variable method for system identification. Lecture notes in control and information sciences. -N.Y.: Springer-Verlag, 1983th

76. Weinert H.L. Complete set of invariants for multivariable linear system, Proc. 7 Princenton Conf. Inf. Sci. Syst., Princenton. -N.Y.: Springer-Verlag, 1973

77. Wolowich W.A. Linear multivariable systems. -N.Y.: Springer-Verlag, 1974.

78. Xue Yi. Principle and method of optimization. -Beijing: BIU, 2001.

79. Young P.C The instrumental variable method a practical approach to identification and system parameter estimation, IF AC identification and system parameter estimation.-N.Y, 1985