ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СИСТЕМАМИ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ В УСЛОВИЯХ ИНТЕРВАЛЬНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ХАРАКТЕРИСТИК ОБЪЕКТА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предлагается конструктивный метод решения линейно-квадратичной задачи робастной оптимизации пространственно-временных управляющих воздействий в системах с распределенными параметрами параболического типа в условиях интервальной неопределенности неизменных во времени параметрических характеристик объекта. В соответствии со стратегией управления по принципу наилучшего гарантированного результата оценка достижимых целевых множеств управляемой системы производится по точности равномерного приближения к требуемому конечному состоянию на расширенном множестве аргументов, включающем кроме пространственных переменных все допустимое множество неопределенных факторов. Развиваемый подход базируется на разработанном ранее альтернансном методе построения параметризуемых алгоритмов программного управления, распространяющем на широкий круг задач оптимизации результаты теории нелинейных чебышевских приближений и существенно использующем фундаментальные закономерности предметной области. Показывается, что предлагаемые уравнения оптимальных регуляторов, сводимые к линейным законам обратной связи по измеряемому состоянию объекта с нестационарными коэффициентами передачи, приводят к достижимым значениям критериев оптимальности, не превышающим их верхних оценок в рассматриваемых условиях неопределенности.

Об авторах

Ю. Э. Плешивцева

Самарский государственный технический ун-т

Email: edgar.rapoport@mail.ru
Россия, Самара

Э. Я. Рапопорт

Самарский государственный технический ун-т

Автор, ответственный за переписку.
Email: edgar.rapoport@mail.ru
Россия, Самара

Список литературы

  1. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977.
  2. Поляк Б.Т., Хлебников М.В., Щербаков П.С. Управление линейными системами при внешних возмущениях: Техника линейных матричных неравенств. М.: ЛЕНАНД, 2014.
  3. Поляк Б.Т., Хлебников М.В., Рапопорт Л.Б. Математическая теория автоматического управления. М.: ЛЕНАНД, 2019.
  4. Афанасьев В.Н. Управление неопределенными динамическими объектами. М.: Физматлит, 2008.
  5. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Принцип максимума в теории оптимального управления. Минск: Наука и техника, 1974.
  6. Пантелеев А.В., Бортаковский А.С. Теория управления в примерах и задачах. М.: Высш. шк., 2003.
  7. Рапопорт Э.Я. Робастная параметрическая оптимизация динамических систем в условиях ограниченной неопределенности // АиТ. 1995. № 3. С. 86–96.
  8. Рапопорт Э.Я. Аналитическое конструирование оптимальных регуляторов в линейно-квадратичных задачах управления системами с распределенными параметрами при равномерных оценках целевых множеств // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. № 3. С. 23–38.
  9. Бутковский А.Г. Методы управления системами с распределенными параметрами. М.: Наука, 1975.
  10. Рапопорт Э.Я. Альтернансный метод в прикладных задачах оптимизации. М.: Наука, 2000.
  11. Рапопорт Э.Я. Оптимальное управление системами с распределенными параметрами. М.: Высш. шк., 2009.
  12. Плешивцева Ю.Э., Рапопорт Э.Я. Метод последовательной параметризации управляющих воздействий в краевых задачах оптимального управления системами с распределенными параметрами // Изв. РАН. ТиСУ. 2009. № 3. С. 22–33.
  13. 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 ТиСУ. 2022. № 4. С. 49–65.
  14. Рапопорт Э.Я. Структурное моделирование объектов и систем управления с распределенными параметрами. М.: Высш. шк. 2003.
  15. Валеев Г.К., Жаутыков О.А. Бесконечные системы дифференциальных уравнений. Алма-Ата: Наука Казахской ССР, 1974.
  16. Коваль В.А. Спектральный метод анализа и синтеза распределенных управляемых систем. Саратов: Саратовский гос. техн. ун-т, 1997.
  17. Федоренко Р.П. Приближенное решение задач оптимального управления. М.: Наука, 1978.
  18. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Факториал-Пресс, 2002.
  19. Рапопорт Э.Я. Оптимизация процессов индукционного нагрева металла. М.: Металлургия, 1993.
  20. Rapoport E., Pleshivtseva Yu. Optimal Control of Induction Heating Processes. L., N.Y.: CRC Press, Taylor & Francis Group, Boca Raton, 2007.
  21. Рапопорт Э.Я., Плешивцева Ю.Э. Оптимальное управление температурными режимами индукционного нагрева. М.: Наука, 2012.
  22. Рапопорт Э.Я., Плешивцева Ю.Э. Метод полубесконечной оптимизации в прикладных задачах управления системами с распределенными параметрами. М.: Наука, 2021.
  23. Рапопорт Э.Я. Анализ и синтез систем автоматического управления с распределенными параметрами. М.: Высш. шк., 2005.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (43KB)
3.

Скачать (367KB)

© Ю.Э. Плешивцева, Э.Я. Рапопорт, 2023

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».