Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Поисковые методы оптимизации систем управления недетерминированными объектами: На примере теплоэнергетики

Диссертация: Поисковые методы оптимизации систем управления недетерминированными объектами: На примере теплоэнергетики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Применение штрафных функций, как правило, приводит к плохой обусловленности эквивалентной задачи, т. е. к овражной целевой функции оптимизации. Вообще говоря, овражность функции возникает практически всегда в условных и безусловных задачах оптимизации проектирования и эксплуатации АСУТП. Кроме овражного характера, целевые функции оптимизации в АСУТП являются весьма сложными. Составляющие… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Обзор оптимизационных задач в АСУ ТП
    • 1. 1. Задачи оптимизации и их особенности
      • 1. 1. 1. Параметрическая оптимизация автоматической системы
      • 1. 1. 2. Оптимизация режима работы энергетических, установок
      • 1. 1. 3. Задача идентификации статических объектов
      • 1. 1. 4. Задача идентификации динамических объектов
    • 1. 2. Выбор методов решения задач оптимизации АСУ ТП
      • 1. 2. 1. Методы решения многокритериальной задачи оптимизации
      • 1. 2. 2. Методы решения однокритериальной задачи оптимизации
      • 1. 2. 3. Метод модифицированной функции Лагранжа
      • 1. 2. 4. Метод штрафных функций
      • 1. 2. 5. Метод комбинированных штрафов
    • 1. 3. Анализ особенностей целевых функций в АСУ ТП
    • 1. 4. Выводы
  • Глава 2. Обзор методов безусловной минимизации в овражной ситуации
    • 2. 1. Основные понятия и сущность овражной функции
    • 2. 2. Методы гладкой минимизации и их применимость в случаях овражных функций
    • 2. 3. Методы минимизации негладких овражных функций
    • 2. 4. Вычислительно-тестовая проверка эффективности известных методов безусловной минимизации
    • 2. 5. Выводы
  • Глава 3. Развитие «Оврагоперешагового» метода поиска минимума
    • 3. 1. Графический метод исследования «рельефа» функции на ЭВМ
    • 3. 2. Основные понятия «Оврагоперешагового» метода
      • 3. 2. 1. Улучшающее направление поиска
      • 3. 2. 2. «Принцип перешагивания» в процесс? поиска оптимума
      • 3. 2. 3. Определение градиента целевой функции
      • 3. 2. 4. Общая схема «Оврагоперешагового» метода
    • 3. 3. Алгоритм биссектрисных направлений
    • 3. 4. Алгоритм перпендикулярных направлений
    • 3. 5. Алгоритм Аффинных проекций
    • 3. 6. «Оврагоперешаг» и методы переменной метрики
    • 3. 7. Вычислительные эксперименты и сравнение
    • 3. 8. Выводы.ИЗ
  • Глава 4. Идентификация объектов управления АСУ ТП
    • 4. 1. Идентификация статических объектов на ТЭС и АЭС
      • 4. 1. 1. Аппроксимация линейной комбинацией функций
      • 4. 1. 2. Аппроксимация кусочно-гладкой функцией
    • 4. 2. Идентификация динамических объектов управления
      • 4. 2. 1. Задача идентификации динамических объектов
      • 4. 2. 2. Идентификация объекта по частотной характеристике
      • 4. 2. 3. Идентификация объекта по временной характеристике
      • 4. 2. 4. Идентификация неопределенного объекта,
    • 4. 3. Идентификация объекта на действующей системе,
      • 4. 3. 1. Одноконтурная система
      • 4. 3. 2. Каскадная система
      • 4. 3. 3. Многосвязная система
      • 4. 3. 4. Идентификация по имитирующей модели
    • 4. 4. Выводы
  • Глава 5. Развитие методов анализа автоматических систем
    • 5. 1. «Параболическое правило» проверки устойчиёости
      • 5. 1. 1. Одноконтурная система
      • 5. 1. 2. Каскадная система
      • 5. 1. 3. Многосвязная система
    • 5. 2. «Мягкая» степень колебательности (МСК),
      • 5. 2. 1. Понятие «мягкой» степени колебательности
      • 5. 2. 2. Характеристики «мягкой» степени колебательности
      • 5. 2. 3. Выбор «смягчающего» коэффициента
      • 5. 2. 4. Сходимость «мягкой» КЧХ автоматической системы
      • 5. 2. 5. Запас устойчивости по МСК
      • 5. 2. 6. Робастный запас устойчивости по МСК
    • 5. 3. Амплитудный показатель устойчивости (ПУ)
      • 5. 3. 1. Понятие показателя устойчивости
      • 5. 3. 2. Запас устойчивости каскадной системы
      • 5. 3. 3. Запас устойчивости многосвязной системы
      • 5. 3. 4. Робастный запас устойчивости по ПУ
    • 5. 4. Обобщенная формула расчета временной характеристики
    • 5. 5. Выводы
  • Глава 6. Задачи оптимизации систем управления теплоэнергетическими объектами
    • 6. 1. Постановка задачи синтеза робастной автоматической системы
    • 6. 2. Параметрический синтез автоматических систем
      • 6. 2. 1. Задача параметрической оптимизации системы
      • 6. 2. 2. Безусловная целевая функция оптимизации настройки
      • 6. 2. 3. Робастная настройка автоматической системы
      • 6. 2. 4. Настройка каскадной системы
      • 6. 2. 5. Настройка многосвязной системы
    • 6. 3. Синтез структуры регуляторов
    • 6. 4. Оптимизация нелинейных систем управлений
    • 6. 5. Оптимизация режима работы оборудования электростанций
      • 6. 5. 1. Нормализация критериев оптимальности
      • 6. 5. 2. Формирование единого критерия оптимальности
      • 6. 5. 3. Формирование эквивалентной безусловной целевой функции... 231 6,6. Выводы,

Поисковые методы оптимизации систем управления недетерминированными объектами: На примере теплоэнергетики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В процессе проектирования и эксплуатации автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) постоянно приходится решать такие неотделимые от оптимизации задачи, как идентификация статических и динамических характеристик объектов и систем, оптимальная компенсация возмущений и фильтрация помех, синтез и настройка оптимальных регуляторов и систем, и т. п. Эти задачи резко усложняются, когда объекты имеют транспортное запаздывание и/или являются недетерминированными [26,72,119,144]. Большой вклад в создание основ и развитие теории в этой области внесли Е. Г. Дудников [2,14,44,130], В. Я. Ротач [139−146], Е. П. Стефани [157], B.C. Балакирев, A.M. Цирлин [14] и другие [26,38,51,100,119,.].

При оперативном управлении теплоэнергетическими объектами требуется решать такие задачи, как оптимальное распределение суммарной нагрузки между параллельно работающими энергетическими установками, оптимизация процесса горения в топке, оптимизация технологических параметров других сопутствующих процессов и аппаратов, оценка и моделирование физических и химико-физических характеристик процессов и установок, и т. д. Большой вклад в развитии данного направления еде лат и Г. Б. Левенталь [65], JI. С. Попырин [128−129], А. И. Андрюшенко [7], В. А. Иванов [52], Г. П. Плетнев [116−118], Э. К. Аракелян [10−11,.] и другие.

Перечисленные выше задачи проектирования и эксплуатации АСУ и АСУ ТП имеют различные степени сложности и трудности решения. Их сложность зависит от сложности объектов и структуры системы. Многие из этих задач до сих пор решаются традиционными методами в частных случаях. Разработанные методы теории в данной области далеко не готовы для формирования в общей форме с учетом разнообразных требований со стороны практики. Современные технологии характеризуются разнообразием, сложностью, повышенным требованием к качеству выпускаемой продукции, экономичности и надежности работы, гибкости системы [52,129,131,137]. Соответственно, возрастают требование к алгоритмам управления и сложность задачи проектирования самой АСУ. Это ставит сегодня перед проектировщиками систем новые задачи, которые не эффективно решаются либо вообще не решены традиционными методами.

В соответствии со сказанным, актуальна необходимость коренного изменения технологии проектирования, основным содержанием которой является развитие новых эффективных методов решения на основе систематического применения ЭВМ. Методы решения оптимизационных задач выступают здесь как средства «внутреннего» обеспечения самих процессов проектирования и управления. При этом, объем работы, качество проекта и работоспособность действующей системы во многом зависят от корректности постановки задачи и эффективности применяемых методов решения.

Наиболее перспективным для успешного решения широкого класса задач оптимизации в АСУТП и АСУ высшего уровня с получением исчерпывающего результата является, очевидно, применение методов математического программирования [33,122,129]. Для этого, необходимо сформулировать соответствующие задачи нелинейного программирования, имеющие в общем случае многие ограничения и несколько критериев (векторный критерий) оптимальности. Наиболее универсальным, простым, гибким и удобным для решения таких задач является подход, основанный на поисковом алгоритме оптимизации. Согласно данному подходу, сначала приводят векторный критерий к скалярному единому виду [63,120]. Затем, включением «штрафных функций» [46,168] преобразуют задачу с ограничениями к эквивалентной безусловной целевой функции и оптимизируют ее эффективным поисковым алгоритмом, получая искомое решение. Такой подход решения общей задачи оптимизации является в многих случаях единственно возможным. Соответствующая машинная программа получается довольно компактной и удобной для многократного использования.

Применение штрафных функций, как правило, приводит к плохой обусловленности эквивалентной задачи, т. е. к овражной целевой функции оптимизации. Вообще говоря, овражность функции возникает практически всегда в условных и безусловных задачах оптимизации проектирования и эксплуатации АСУТП. Кроме овражного характера, целевые функции оптимизации в АСУТП являются весьма сложными. Составляющие компоненты обычно задаются алгоритмически и/или являются не везде дифференцируемыми. Эти «плохие» свойства целевой функции существенно снижают или полностью лишают работоспособности известные до настоящего времени итерационные алгоритмы нелинейной оптимизации при их конкретном применении.

В свете сказанного необходимо решить одновременно ряд смежных проблем по теории автоматических систем управления и методам оптимизации функции с указанными особенностями. В результате их решения строится комплексный эффективный метод синтеза и оптимизации систем управления теплоэнергетическими объектами. Поэтому, целью данной диссертации является решение трех связанных вопросов. Во-первых, найти наиболее надежный эффективный метод решения широкого класса задач оптимизации в АСУТП и АСУ высшего уровня, для которого будет развит предложенный автором «оврагоперешаговый» метод безусловной минимизации [93,94]. Во-вторых, совершенствовать и развивать методы анализа и синтеза автоматических систем управления в направлении объединения их с методами теории нелинейного программирования. В-третьих, сформулировать и решить основные задачи оптимизации, возникающие в процессе проектирования и оптимизации АСУТП с приведением к соответствующим эквивалентным целевым функциям.

Диссертация состоит из 6 глав и приложений.

Во первой главе приведены краткий обзор с выделением основных особенностей задач оптимизации в АСУ ТП и выбор методов решения данного класса задач нелинейного программирования.

Fo второй главе приведены обзор и анализ эффективности известных алгоритмов безусловной минимизации для овражных функций.

В третьей главе изложены идея и сущность оврагоперешагового метода с описанием различных его модификаций. По результатам вычислительных тестов проведено сравнение предложенного метода с наиболее известными алгоритмами безусловной минимизации.

Во четвертой главе показаны новые решения задачи идентификации статических и динамических характеристик объектов управления в различных постановках, учитывающих физическую сущность и неопределенность объекта управления в реальных условиях эксплуатации.

Во пятой главе изложены методы анализа автоматических систем на основе введенных понятий «параболического критерия» устойчивости, «мягкой степени колебательности», «показателя устойчивости», и других.

В шестой главе формулируются и решаются задачи синтеза робастных автоматических систем, состоящие из структурного синтеза и оптимизации параметров с гарантией заданного запаса устойчивости системы. В этой же главе излагается предложенный общий метод оптимизации установившегося режима системы управления теплоэнергетическими установками.

В приложениях описаны разработанные программные продукты с тремя пакетами на основе языка Турбо-Паскаль [127]. Пакет «CAD1» служит для идентификации и оптимизации робастных каскадных систем управления. С теми же функциями пакет «CADM» предназначен для расчета многосвязных систем. Пакет «POWER» служит для оценки статических характеристик и оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими агрегатами. Изложение иллюстрировано конкретными примерами расчетов АСУ ТП электростанций. В приложениях также приведены доказательства сходимости предложенного метода оптимизации.

6.6. ВЫВОДЫ.

В данной главе были рассмотрены следующие основные вопросы:

— Приведен краткий анализ применимости наиболее известных методов синтеза линейной автоматической системы к синтезу системы с интервал ьно-неопределенным объектом. Синтезированный по любому известному методу регулятор является вообще сложным и требует упрощения структуры и дальнейшей оптимизации параметров.

— Сформулирована общая задача параметрической оптимизации линейных автоматических систем в двух формах: с учетом условия запаса устойчивости по «мягкой степени колебательности» и по «показателю устойчивости». Построены соответствующие целевые функции, хорошо приспособленные для применения поисковых методов оптимизации.

— Развита сформулированная задача параметрической оптимизации системы для случая наихудших вариаций объектов на основе понятий «наихудшей характеристики» и «наихудшего объекта». Задача была рассмотрена для одноконтурной, многокаскадной и многосвязной систем.

— Предложен метод синтеза структуры регуляторов с высоким робастным потенциалом, просто применимый для синтеза одноконтурной, каскадной и многосвязной систем. Этот метод в сочетании с процедурой параметрической оптимизации позволяет разработать эффективный и универсальный метод оптимального синтеза робастных автоматических систем.

— Путем приведения нелинейной автоматической системы к виду линейной системы с неопределенным объектом был показан подход оптимизации существенно нелинейных систем, на основе которых можно построить эффективный метод синтеза широкого класса нелинейных систем в практике.

— Рассмотрена задача оптимизации установившихся режимов работы систем управления теплоэнергетическими объектами. Приведена методика решения задачи путем приведения ее к эквивалентной безусловной целевой функции и решения ее поисковым алгоритмом оврагоперешагового типа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Новизна диссертации состоит в следующем:

1. Предложен «оврагоперешаговый принцип» поиска минимума, отличающийся перешагиванием поисковой точки через минимум функции в направлении ее движения на каждом шаге итерационного процесса.

2. На основе идеи «перешагивания» предложен «Оврагоперешаговый алгоритм аффинных проекций» (ОАП), отличающийся применимостью для оптимизации широкого класса гладких и негладких целевых функций с повышенной скоростью сходимости и конкурентноспособностью по сравнению с такими мощными методами, как метод Бройдена-Флетчера-Шано и метод обобщенных градиентов с растяжением пространства.

Отличительная черта предложенного алгоритма состоит в том, что при предельном коэффициенте перешагивания он сходится к точному минимуму квадратичных и кусочно-линейных целевых функций за конечное число шагов. Этот факт приводит к высокой эффективности и универсальности алгоритма ОАП для решения широкого класса задач оптимизации в практике.

3. Предложено семейство комбинационных алгоритмов, полученных сочетанием методов переменной метрики и принципа перешагивания, придающего им новые отличительные черты с повышением устойчивости и улучшением сходимости на негладких функциях.

4. Предложен универсальный алгоритм построения поверхностей уровня целевой функции на ЭВМ для наглядного исследования ее свойств и проверки полученного оптимального решения.

5. Предложен «Параболический критерий» устойчивости, просто и эффективно применяющийся для анализа и синтеза каскадных и многосвязных робастных автоматических систем на ЭВМ.

6. Введена «Мягкая» степень колебательности, создающая обоснованную основу для разработки эффективных методов оптимальной настройки сложных линейных автоматических систем с транспортным запаздыванием.

7. Введен «Показатель устг'^йвости», позволяющий построить эффективную целевую функцию оптимизации автоматической системы, благодаря своей однозначной зависимости от запаса устойчивости системы во всем пространстве параметров.

8. Сформулирована в наиболее общей форме задача параметрической оптимизации робастных автоматических систем и построена эквивалентная целевая функция, пригодная для решения поисковым методом оптимизации.

9. Построена эффективная методика оптимального проектирования робастных автоматических систем, отличающаяся применимостью для объектов, имеющих запаздывание и недетерминизм.

10. Предложен эффективный метод решения многокритериальной задачи оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими энергетическими установками на основе оврагоперешагового алгоритма, отличающийся общностью и удобством для практического применения.

11. Преложен универсальный метод аппроксимации статических характеристик объектов, отличающийся применимостью для энергетических характеристик сложного вида с различными диапазонами нагрузок.

12. Построен на основе оврагоперешаговой минимизации общий метод идентификации динамических объектов управления с учетом всякого рода ограничений и реальных условий (изменчивость характеристики, неполная и неточная исходная информация и т. д.), отличающийся применимостью для сложных систем высокого порядка с запаздыванием при нормальном режиме их функционирования.

13. Предложен подход к оптимизации класса существенно нелинейных автоматических систем путем приведения их к линейным системам с конечно-неопределенными объектами.

14. Предложена обобщенная формула расчета временной характеристики автоматической системы, отличающаяся простотой и применимостью даже в случаях неустойчивости системы с произвольным входным сигналом, заданным в виде изображений по Лапласу.

15. Разработаны пакеты комплексных программ для идентификации и оптимизации каскадных робастных автоматических системидентификации и оптимизации многосвязных робастных системоценки эксплуатационных характеристик и оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими энергетическими агрегатами.

Все разработанные алгоритмы и программы могут быть использованы при разработке новых и модернизации существующих АСУТП на ТЭС и АЭС, а также в других отраслях промышленности, применены в учебном процессе и создании тренажеров.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированное проектирование систем Автоматического управления. Под ред. В. В. Солодовникова М.: Машиностроение, 1990.
  2. Автоматическое управление в химической промышленности. /Под ред. Е. Г. Дудникова. М.: Химия, 1987.
  3. М.А., Браверман Э. М., Розоноэр Л. И. Метод потенциальных функций в задачах обучения машин. -М.: Наука, 1970.
  4. А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем. М.: Машиностроение, 1986.
  5. Е.Е. К вопросу параметрической оптимизации линейных регулируемых систем //Изв. Вуз. Электромеханика, 1990. № 6. С. 84−87.
  6. Анализ и оптимальный синтез на ЭВМ систем управления /Под ред. A.A. Воронова и И. А. Орурка. М.: Наука, 1984.
  7. А.И., Аминов Р. З. Оптимизация режимов и параметров тепловых электростанций. М.: Высшая школа, 1983.
  8. М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977.
  9. Э.К., Кормилицын В. И., Самаренко В. Н. Оптимизация режимов оборудования ТЭЦ с учетом экологических ограничений //Теплоэнергетика, 1992. № 2. С. 29−34.
  10. Э.К., Мань Н. В., Хунг Н. Ч. Оптимальное распределение нагрузки между параллельно работающими энергетическими блоками с учетом фактора надежности //Вестник МЭИ. 1997. № 3. С. 15−20.
  11. Э.К., Старшинов В. А. Повышение экономичности и маневренности оборудования тепловых электростанциями. М.: Изд-во МЭИ, 1993.
  12. A.A. н др. Алгоритм оптимального распределения нагрузок между параллельно работающими агрегатами //Сб. Науч. Тр. МЭИ, 1987. № 142. С. 61−64.
  13. А.Б., Гончарский A.B. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. М.: МГУ, 1989.
  14. М.Балакирев B.C., Дудников Е. Г., Цнрлин A.M. Экспериментальное опреде-ление динамических характеристик промышленных объектов управления. М.: Энергия, 1967.
  15. И. Нелинейное оценивание параметров. -М.: Мир, 1979.
  16. Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования. — М.: Сов. радио, 1975.
  17. Н. С. Численные методы. -М.: Наука, 1973.
  18. И.В. и др. Методы и алгоритмы решения задач оптимизации. -Киев: Вшца школа, 1983.
  19. Д.А., Кузин Р. Е. Применение ЭВМ для анализа и синтеза автоматических систем управления. -М.: Энергия, 1979.
  20. В.А., Давыдов Н. И. и др. Анализ динамики многосвязной системы регулирования мощности и температуры энергоблока с прямоточным котлом //Теплоэнергетика, 1987. № 10. С. 12−17.
  21. Н.Т., Ротач В. Я., Мань Н. В. Расчет робастной настройки ПИД-регуляторов по огибающей КЧХ объекта регулирования //Теплоэнергетика, 1995. № 12. С. 64−67.
  22. В.Т. Математические методы оптимального управления. -М.: Наука, 1969.
  23. К.Г., Финин Г. С. Построение функций Ляпунова. Киев: Наукова думка, 1981.
  24. Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: наука, 1980.
  25. В.А., Журавлев В. Г., Фнлииова Т. П. Оптимизация режимов электростанций и энергосистем. М.: Энергоатомиздат, 1990.
  26. В.В., Якимов В. Я. К вопросу выбора запаса устойчивости в системах автоматического регулирования тепловых процессов //Теплоэнергетика. 1972. № 4. С. 76−78.
  27. Э.П., Лысков М. Г., Фетисова Е. И. Методы расчета приземных концентрации вредных веществ в атмосферном воздухе. -М.: МЭИ, 1991.
  28. A.A. Основы теории автоматического управления. -М.: Энергия, 1980 (ч.1), 1981(ч.П).
  29. А.Р. Синтез систем управления многомерными объектами //Изв. РАН. Теория и системы управления, 1998. № 1. С. 9−17.
  30. И.М. и др. Метод оврагов в задачах рентгеноструктурного анализа. -M.: Наука, 1966.
  31. И.М., Цетлин МЛ. О некоторых способах управления сложными системами //Успехи матем. наук, 1962. Т. 27. С. 3−26.
  32. И.М., Цетлин МЛ. Принцип нелокального поиска в задачах автоматической оптимизации //Докл. АН СССР, 1961. Т. 137. № 2.С.295−298.
  33. Ф., 1 гор рей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985.
  34. А.М. Синтез систем с обратной связью. -М.: Сов. Радио, 1970.
  35. A.M. Стохастические методы решения негладких экстремальных задач. -М.: Наука, 1981.
  36. A.M. Стохастический метод решения экстремальных задач. Киев: Наукова думка, 1979.
  37. Н.И., Дудникова И.II., Дудников С. Г. Методика определения частотных характеристик промышленных объектов регулирования //Теплоэнергетика, 1956. № 9. С. 35−42.
  38. Н.И., Микушевич Э. Э., Седнев М. Ю. Моделирование двух деаэраторов, связанных по воде и пару //Теплоэнергетика, 1997. № 10. С. 24−29.
  39. A.M. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.
  40. .П., Марон И. А. Основы вычислительной математики. М.: Физматгиз, 1960.
  41. A.A. Алгоритмы автоматической классификации //Автоматика и телемеханика, 1971. № 12.
  42. Е.Г. Основы автоматического регулирования тепловых процессов. -М.: Госэнергоиздат, 1956.
  43. М.А., Соляник Б. Л., Шульман А. К. Применение ЭВМ для определения энергетических характеристик в АСУ ТЭС. М.: Энергия, 1976.
  44. Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их приложения в системах оптимизации. М.: Наука, 1982.
  45. Д.П., Цанев A.B., Клевцев C.B. Определение показателей надежности теплоэнергетического оборудования ТЭС и АЭС. М: МЭИ, 1996.
  46. Ю.М. Методы решения нелинейных экстремальных задач //Кибернетика, 1966. № 4. С. 1−17.
  47. П.В. Модификация симплексного метода оптимизации. -М.: Труды МЭИ, 1969. Вып. 63. С. 121−123.50.3ангвилл У. Нелинейное программирование. Единый подход. М.: Сов. Радио, 1973.
  48. В.П., Павлов С. П. Алгоритмы и программы расчетов на ЭВМ автоматических систем регулирования. М.: МЭИ, 1981.
  49. В.А. Регулирование энергоблоков. Л.: Машиностроение, 1982.
  50. Р. Цифровые системы управления. -М.: Мир, 1984.
  51. В.В. Метод минимизации овражных функций с помощью выделения сингулярных направлений //Оптимизация (Новосибир), 1982. Вып. 30(47). С. 98−114.
  52. P.E. Об общей теории систем управления //Труды ИФАК. т.1. -М.: АН СССР, 1961. С. 521−547.
  53. В.Г. Математическое программирование. -М.: наука, 1986.
  54. М.Б. Особенности экспериментальных динамических характеристик парогенератора ТГМП-314 моноблока мощностью 300 Мвт //Теплоэнергетика, 1976. № 4. С. 32−37.
  55. A.A. Принципы поиска и динамика непрерывных систем экстремального регулирования //Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 4. -М.: Машгиз, 1961.
  56. П.Д. Аналитическое решение задачи Вознесенского для стационарных и нестационарных линейных систем //Изв. РАН. Теория и системы управления, 1995. № 4.
  57. П.Д., Максимов А. И., Скворцов Л. М. Алгоритмы проектирования автоматических систем. М.: Радио и Связь, 1988.
  58. Н.Т. Модальное управление и наблюдающие устройства. М.: Машиностроение, 1976.
  59. М.А., Шабат Б. В. Методы теории функций комплексного переменного. -М.: Наука, 1987.
  60. О.И., Никифоров А. Д. Аналитический обзор процедур решения многокритериальных задач математического программирования //Экономика и математические методы. 1986. Т. XXII Вып. 3. С. 508−523.
  61. О.И., Горвиц Г. Г. Методы поиска локального экстремума овражных функций. М.: Наука, 1990.65Ле вента ль Г. Б., Попырин Л. С. Оптимизация теплоэнергетических установок. -М.: Энергия, 1970.
  62. И.Д., Пугачев Л. А., Свирский С. М. Динамические характеристики участков регулирования температуры пара котла типа ТПП-200 блока 800 Мвт //Теплоэнергетика, 1970. № 6. С. 8−12.
  63. В.А. Теория автоматического управления. М.: Высшая школа, 1990.
  64. Л. Идентификация систем: Теория для пользователя. М.: Мир, 1991.69J Ыкаров И. М, Менский Б. М. Линейные автоматические системы. М.: Машиностроение, 1982.
  65. Н.В. Алгоритм экстремального управления по принципу овраго-перешагивания /Тез. Док. Науч. Нац. Симп. «Контроль и Управление DDK». Ханой, 1992.
  66. Н.В. Задачи нелинейной оптимизации в тепловой технологии и «Оврагоперешаговый» метод //Тепловая энергия, 1991. № 2. С. 43−50. (на вьетнамском)
  67. Н.В. Идентификация неопределенных объектов управления //Сб. Тр. Науч. Симп. Вьетнамских ученных в России: «Наука & сотрудничества». -М.: Творчество, 1999. С. 328−334.
  68. Н.В. К оценке запаса устойчивости линейных многосвязных систем регулирования по «мягкой» степени колебательности //Теплоэнергетика, 1997. № 10. С. 30−35.
  69. Н.В. Метод идентификации промышленных объектов управления с запаздыванием /Тез. Док. 17-й Науч. Конф. Секция Автоматизации. Ханой: ХПИ, 1991.
  70. Н.В. Метод оптимальной настройки каскадной автоматической системы /Тез. Док. 17-й Науч. Конф. Секция Автоматизации. Ханой: ХПИ, 1991.
  71. Н.В. Метод оптимизации компенсирующих устройств в автоматических системах управления //Наука и Технология, 1993. № 5. С. 41−48. (на вьетнамском)
  72. Н.В. Метод оптимизации настройки линейных автоматических систем /Тез. Док. 16-й Науч. Конф. Секция Автоматизации. Ханой: ХГШ, 1989.
  73. Н.В. Метод построения выходной реакции линейных автоматических систем без таблицы Н-функций //Информатика и Управление, 1995. № 1. С. 30−38.
  74. Н.В. Метод расчета оптимальной настройки регуляторе^ /Тез. Док. 14-й Науч. Конф. Секция Автоматизации. Ханой: ХПИ, 1985.
  75. Н.В. Метод решения задачи оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими энергоблоками //Сб. Науч. Тр. ХПИ. -Ханой, 1990. Т. 8. С. 29−34. (на вьетнамском)
  76. Н.В. О задаче оптимального распределения нагрузки между параллельно работающими аппаратами /Тез. Докл. 16-й Науч. Конф. Секц. Теплоэнергетики. Ханой: ХПИ, 1989.
  77. Н.В. О задаче параметрической оптимизации линейных систем автоматического регулирования //Наука и Технология, 1992. № 4. С. 26−32. (на вьетнамском)
  78. Н.В. Об одном быстросходящемся алгоритме экстремального управления //Информатика и Управление, 1994. № 4. С. 25−34. (на вьетнамском)
  79. Н.В. Оврагоперешаговый метод минимизации по градиентам с растяжением пространства /Тез. Док. 16-й Науч. Конф. Секция Прикладной математики. Ханой: ХПИ, 1989.
  80. Н.В. Оврагоперешаговый метод нелинейной оптимизации по биссектрисным направлениям /Тез. Док. 16-й Науч. Конф. Секция Прикладной математики. Ханой: ХПИ, 1989.
  81. Н.В. Оврагоперешаговый метод нелинейной оптимизации по перпендикулярным направлениям Яез. Док. 16-й Науч. Конф. Секция Прикладной математики. Ханой: ХПИ, 1989.
  82. Н.В. Оптимизация многосвязных систем управления с помощью методов нелинейного программирования //Теплоэнергетика, 1998. № 10. С. 34−39.
  83. Н.В. Оптимизация настройки робастных регуляторов с помощью оврагоперешагового алгоритма нелинейной минимизации //Теплоэнергетика, 1995. № 10. С. 58−65.
  84. Н.В. Параболическое правило анализа устойчивости автоматических систем //Сб. Тр. Науч. Симп. Вьетнамских ученных в России: «Наука & сотрудничества». -М.: Творчество, 1999. С. 318−327.
  85. Н.В. Параметрический синтез компенсаторов внешних возмущений в промышленных системах автоматического регулирования /Тез. Док. 18-й Науч. Конф. Секция Теплоэнергетики. Ханой: ХПИ, 1993.
  86. Н.В. Повышения точности конечно-разностной формулы вычисления частных производных на основе экстраполяции Ричардсона /Тез. Док. 13-й Науч. Конф. Секция Прикладной математики. Ханой: ХПИ, 1983.
  87. Н.В. Применение Оврагоперешагового метода оптимизации для идентификации передаточной функции объекта управления //Теплоэнергетика, 1995. № 6. С. 71−77.
  88. Н.В. Принцип перешагивания в нелинейной оптимизации /Материалы Док. Научн. Семинара по Прикладной математике. Институт математики и ХПИ. Ханой, 1990.
  89. Н.В. Разработка методов оптимизации овражных целевых функций в АСУ теплоэнергетическими процессами. Авт. Реферат. Канд. Дис — М.: МЭИ, 1988.
  90. Н.В. Расчет робастных систем автоматического регулирования с помощью расширенных комплексных частотных характеристик //Теплоэнергетика, 1996. № 10. С. 69−75.
  91. Н.В. Робастная настройка многосвязных систем управления по «мягкой» степени колебательности //Теплоэнергетика, 2000. № 2. С. 48−52.
  92. Н.В. Теория автоматического регулирования тепловых процессов. -Ханой: ХПИ, 1994. (на вьетнамском)
  93. Н.В. Эффективный специальный метод идентификации линейных промышленных объектов управления //Наука и Технология, 1992. № 2. С. 16−22. (на вьетнамском)
  94. Н.В., А ракеля н Э.К, Хунг Н. Ч. Оптимизация фактического режима эксплуатации теплоэнергетических установок //Вестник МЭИ, 1998. № 4. С. 56−61.
  95. Н.В., Ротач В. Я. О выборе целевой функции и методов оптимизации настройки систем автоматического регулирования //Теплоэнергетика, 1989. № 2. С. 71−73.
  96. Н.В., Чй Б.М. Метод биссектрисных направлений для решения задачи безусловной оптимизации //Журнал Математики, 1987. № 4. С. 113. (на вьетнамском)
  97. Н.В., Чыонг Л. С. Настройка регуляторов по переходной характеристике замкнутой системы с уточненной моделью объекта //Теплоэнергетика, 1998. № 7. С. 55−58.
  98. Г. И. Методы вычислительной математики. -М.: Наука, 1989.
  99. B.C., Гупал A.M., Норкин В. И. Методы невыпуклой оптимизации. М.: Наука, 1987.
  100. H.H. Численные методы в теории оптимальных систем. М.: Наука, 1971.
  101. В.Т. Многосвязные системы автоматического регулирования. -М.: Энергия, 1970.
  102. .Н. Теория нелинейных автоматических систем. Частотные методы. М.: Наука, 1972.
  103. Е. А. Численные методы решения детерминированных и стохастических минимаксных задач. Киев: Наукова думка, 1979.
  104. В.И. Идентификация статических объектов кусочно-линейными функциями //Автоматика и телемеханика, 1970. № 5.
  105. K.IC. Настройка и адаптация //Приборы и системы управления, 1997. № 9. С. 53−65.
  106. И.И. Анализ современных методов адаптивного управления с позиций приложения к автоматизации технологических процессов //Автоматика и Телемеханика, 1991. № 7. С. 3−32.
  107. И.П., Поляков O.A. Идентификация объекта методами кусочной аппроксимации //Автоматика и телемеханика, 1968. № 10.
  108. Планирование эксперимента в задачах нелинейного оценивания и распознавание образов. Под ред. Т. К. Круга. -М.: Наука, 1981.
  109. Т.П. Автоматизированное управление объектами тепловых электростанций. М: Энергоиздат, 1981.
  110. Г. П. Автоматизированные системы управления объектами тепловых электростанций. М.: МЭИ, 1995.
  111. Г. П., Щедеркина Т. Е. Управление электрической нагрузкой энергоблоков ТЭС с учетом эксплуатационных ограничений //Изв. Вуз. Энергетика, 1983. № 5. С. 55−60.
  112. Г. П., Щедеркина Т. Е., Горбачев A.C. Автоматическое управление вредными выбросами в переменных режимах ТЭС //Теплоэнергетика, 1995. № 4. С. 54−56.
  113. В.И. К применению метода расширенных характеристик для расчета автоматических систем регулирования с транспортным запаздыванием//Теплоэнергетика, 1983. № 10. С. 23−28.
  114. В.В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. —М.: Наука, 1982.
  115. Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. М.: Мир, 1974.
  116. .Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983.
  117. .Т. Метод сопряженных градиентов в задачах на экстремум //Журн. вычисл. Матем. и матем. Физ., 1969. Т. 9. № 4. С. 807−821.1Д4. Поляк Б. Т. Методы минимизации функции многих переменных //Экономика и математические методы, 1967. № 6.
  118. .Т. Один общий метод решения экстремальных задач //ДАН СССР, 1967. Т. 174. № 1. С. 33−36.
  119. .Т., Цыпкин Я. З. Робастная устойчивость линейных систем //Итоги науки и техники. Сер. Техн. Кибер. ВНИТИ, 1991. Т.25. С. 3−31.
  120. Д.Б., Круглое И. Ю. Программирование в среде Турбо-Паскаль. -М.: МАИ, 1992.
  121. Л.С. и др. Автоматизация математического моделирования теплоэнергетических установок. -М.: Наука, 1981.
  122. Л.С. Математическое моделирование и оптимизация теплоэнергетических установок. М.: Энергия, 1978.
  123. Построение математических моделей химико-технологических объектов /Под ред. Е. Г. Дудникова. Л.: Химия, 1970.
  124. Н.В., Амбарцумян. Основы построения АСУ сложными технологическими процессами. -М.: Энергоавтомиздат, 1994.
  125. .Н., Данилин Ю. М. Численные методы в экстремальных задачах. -М.: Наука, 1975.
  126. Н.С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства. -М.: Энергия, 1975.
  127. Ю.В., Устинов С. М., Черноруцкин И. Г. Численные методы решения жестких систем. М.: Наука, 1979.
  128. Л.А., Маджаров Н. Е. Введение в идентификацию объектов управления. -М.: Энергия, 1977.
  129. В. Абсолютная устойчивость автоматических систем с запаздыванием. М.: Наука, 1983.
  130. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983.
  131. Г. В., Рейвиндрэи А., Рэгсделл K.M. Оптимизация в технике. -М.: Мир, 1986.
  132. В.Я. Автоматизация настройки систем управления. М.: Энергоатомиздат, 1984.
  133. В.Я. и др. Информационное обеспечение подсистемы автоматизированного проектирования САУ непрерывными технологическими процессами //Изв. Вуз. Энергетика, 1984. № 8.
  134. В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. -М.: Энергия, 1973.
  135. В.Я. Расчет каскадных систем автоматического регулирования //Теплоэнергетика, 1997. № 10. С. 16−23.
  136. В.Я. Расчет настройки промышленных систем регулирования. — М.: Энергия, 1961.
  137. В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами. -М.: Энергоатомиздат, 1985.
  138. В.Я., Кузищин В. Ф., Солдатов В. В. Учет чувствительности систем регулирования при расчете оптимальных параметров настройки //Теплоэнергетика. 1983. № 10. С. 15−19.
  139. В.Я., Мань П. В., Фыонг If.?. Идентификация и оптимальная настройка систем каскадного регулирования с неопределенными объектами //Теплоэнергетика, 2000. № (в печати).
  140. Cea Ж. Оптимизация. Теория и алгоритмы. М: Мир, 1973.
  141. ЭЛ., Мелса ДЛ. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974.
  142. О.С. Методы исследования линейных многосвязных систем. — М.: Энергоатомиздат, 1985.
  143. Современная теория систем управления /Под ред. К. Т. Леондеса. М.: Наука, 1970.
  144. Современные методы идентификации систем. Под ред. Эйкхоффа. Перевод с англ. под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Мир, 1983.
  145. В.В. и др. Основы теории и элементы систем автоматического регулирования. ~М.: Машиностроение, 1985.
  146. В.В., Топчеев Ю. И., Крутикова Г. В. Частотный метод построения переходных процессов с приложением таблиц и номограмм. -М.: Гостехиздат, 1955.
  147. Справочник по математике. Под ред. И. Г. Арамановича. М.: Наука, 1984.
  148. Справочник по теории автоматического управления. /Под ред. A.A. Красовского. -М.: Наука, 1987.
  149. JI.A., Шелудько Г. А., Кантор Б. Я. Об одной реализации метода оврагов с адаптацией величины овражного шага по экспоненциальному закону //Журн. вычисл. Матем. и матем. Физ., 1963. № 4. С. 1161−1167.
  150. Е.П. Основы расчета регуляторов теплоэнергетических процессов. -М.: Энергия, 1972.
  151. ПЛ., Романов А. Ф. Экспериментальные динамические характеристики прямоточного котла сверхкритического давления //Теплоэнергетика, 1972. № 5. С. 56−61.
  152. А.Г. и др. Курс методов оптимизации. М: Наука, 1986.
  153. Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование. Наука, 1975.
  154. Теория автоматического управления. Под ред. A.A. Воронова, в 2-х том. М.: Высшая школа, 1977.
  155. Теория управления. Идентификация и оптимальное управление /Под ред. К. Спиди. М: Мир, 1973.
  156. .С. Автоматическая настройка телевизионных систем с помощью микро-ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.
  157. А.Н. Решение некорректно поставленных задач и метод регуляризации//ДАН СССР, 1963. Т. 151. № 3. С. 184−187.
  158. В.А. Функциональный анализ. М.: Наука, 1980.
  159. Д. Методы поиска оптимума. Перевод с англ. М.: Наука, 1967.
  160. М. Линейные многомерные системы управления. М.: Наука, 1980.
  161. A.B., Мак-Кормнк Г.П. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной оптимизации. М.: Мир, 1972.
  162. Харитонов В Л. Асимптотическая устойчивость семейства систем линейных дифференциальных уравнений //Дифференциальные Уравнения, 1978. Т. 14. № 11. С. 2086−2088.
  163. Д. Прикладное нелинейное программирование. Перевод с англ. Под ред. М. Л. Быховского. М.: Мир, 1975.
  164. Н.Ч. Многоцелевая оптимизация режимов работы теплоэнергетических установок. Авт. Реферат. Канд. дис. М.: МЭИ, 1997.
  165. К., Валенка Ж. Устойчивость динамических систем с обратной связью. Пер. с авд. М.: Мир, 1987.
  166. Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. ЬЛ.: Наука, 1968.
  167. Я.З. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.
  168. И.Г. Оптимальный параметрический синтез. Электрические устройства. Л.: Энергоатомиздат, 1987.
  169. Численные методы условной оптимизации. Под ред. Ф. Гилла, У. Мюррея. -М.: Мир, 1977.
  170. Шор Н. З. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения. Киев: Наукова Думка, 1979.
  171. Шор НЗ. Применение метода градиентного спуска для решения сетевой транспортной задачи //Материалы Науч. Семинара по теорет. и прикл. вопр. Кибер. и исслед. операций. Киев: АН УССР, 1962. Вып. 1. С. 9−17.
  172. Т.Е. Управление режимами работы энергоблоков ТЭС с учетом экономического и экологического критериев //Сб. Науч. Тр. МЭИ, 1993. Спец. Вып. С. 100−105.
  173. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.
  174. Эрриот П Регулирование производственных процессов. М.: Энергия, 1967
  175. В.А. Методы исследования нелинейных систем автоматического управления. М.: Наука, 1975.
  176. Р.Т. Теория линейных оптимальных многосвязных систем управления. -М.: Наука, 1973.
  177. Bellman R.E. Dynamic programming. Princeton university press, 1957.
  178. Bode H.W. Network analysis and feedback amplifier design. New York: VanNostrand, 1945.
  179. Bolton A.G. Inverse Nyquist design using region algebra //Int. J. Contr. 1981. V. 33. P. 575.
  180. Bor-Sen Chen, You-Min Cheng, Ching-Hsiang Lee. A genetic approach to mixed H2/Hoc optimal PID control //IEEE Tr. Aut. Ctrl, 1995. October. P. 51−59.
  181. Brent R.P. Algorithms for minimization without derivatives. N. Y.: Prentice-Hall, 1973.
  182. Broyden C.G. Quasi-Newton methods and their application to function minimization//Math. Comput. J., 1967. V.21. № 99. P. 368−381.
  183. Chapeilat H., Bhattacharyya S.P., Dahleh M. Robust stability of a family of disc polynomials //Int. J. Contr. 1990. V. 51. № 6. P. 1353−1356.
  184. Clarke F.H. A new approach to Lagrange multipliers //Math. Oper. Res., 1976. V. l.№ 2. P. 165−174.
  185. Clarke F.H. Generalized gradient and applications //Trans. Amer. Math. Soc. 1975. V. 205. P. 247−262.
  186. Davidon W.C. Variable metric algorithm for minimization //Comput. J., 1968. № 4. V. 10. P. 406−410.
  187. Doyle J.C., Stein G. Multivariable feedback design: Concept for a Classical/Modern Synthesis //IEEE Trans. Aut. Contr. 1981. V. AC-26. P. 4−16.
  188. Edmunds J.M. Control system design and analysis using closed-loop Nyquist and Bode arrays //Int. J. Contr. 1979. V. 30. P. 773 802.
  189. Fletcher R., Powell M.J.D. A rapidly convergent descent method for minimization //Comput. J., 1963. V. 6. № 2. P. 163−168.
  190. Fletcher R., Reeves C.M. Function minimization by conjugate gradients //Comput. J., 1964. V. 7. № 2. P. 149−154.
  191. Francis B.A., Helton J.W., Zames G. Hx-Optimal feedback controllers for linear multivariable systems //IEEE, 1984. V. AC-29. P. 889−900.
  192. Francis B.A., Zames G. On H^-Optimal sensitivity theory for SISO feedback system //IEEE Trans. Aut. Contr. 1984. V. AC-29. P. 9 -16.
  193. Hooke R., Jeeves T.A. Direct search solution of numerical and statistical problems //J. ACM, 1961. № 2. V. 8. P. 212−229.
  194. Horowitz I., Shaked U. Superiority of transfer function over state variable methods in linear time-invariant feedback system design //IEEE Trans. Aut. Contr. 1975. V. AC-20. P. 84 87.
  195. Huang H.G. Unified approach to quadratically convergent algorithms for function minimization //J. Math. Anal. Appl., 1970. V. 5. № 6. P. 405−423.
  196. Kalman R.E. Liapunov functions for the problem of Lure in automatic control. -Proc. Nat. Acad. Sci. U.S., 1963. V.49. № 2.
  197. Kwakenaak H., Sivan R. Linear optimal control system. New York: Willey — Inter-Science, 1972.
  198. Laughlin D.L., Jordan K.G. and Morari M. Internal model control and process uncertainty: Mapping uncertainty regions for SISO controller design //Int. J. Contr. 1986. V. 44. P. 1675 1698.
  199. Levy E.C. Complex curve fitting //IEEE Trans. Aut. Ctrl., 1959.№> 4. P.37−39.
  200. Lindley D.V. Bayesian Statistics, a review. Philadelphia: SIAM, 1971.
  201. Lunze J. Robust multivariable feedback control. New York — London: Prentice Hall, 1989.
  202. Modern approach to control system design. Ed. Munro L. N.Y. London: Peregrinus, 1979.
  203. Morari M. Robust process control. //Chem. Eng. Res. Des, 1987. № 11. V. 65. C. 462−479.
  204. Morari M., Zafiriou E. Robust process control. New York: Prentice Hall, 1989.
  205. Nguyen Van Manh, Bui Minh Tri. A «Cleft-overstep» method in non-linear optimization /Thesis of 4th Conference of Vietnamese Mathematicians. Hanoi, 1990.
  206. Nguyen Van Manh, Bui Minh Tri. Method of «Cleft-overstep» by perpendicular direction for solving the unconstrained non-linear optimization problem //ACTA Math. Vietnam, 1990. № 2. P. 73−83.
  207. Nguyen Van Manh. On «r-Algorithm» for minimizing «ravine» function //NCST Proc. 1994. № 2. P.41−49.
  208. Nguyen Van Manh. The affine projection method for solving non-linear optimization problems //NCST Proc. № 2. 1992. P.53−60.
  209. Non-differentiable optimization //Math. Progr. Study 3. Eds. M. Balinski, P. Wolfe. Amsterdam: North Holland, 1975.
  210. Non-smooth optimization //Proc. IIASA Workshop, March 28 April 8, 1977. Eds. C. Lemarechal, R. Mifflin. — Oxford: Pergamon Press, 1978.
  211. Porter В., Crossley R. Modal control theory and application. New York: Taylor-Fransis LTD, 1972.
  212. PostiethWaite I., MarcFaiane A.G.J. A complex variable approach to the analysis of linear multivariable feedback systems. Lecture notes in control and information sciences. Berlin: Springer Verlag, 1979.
  213. Rosenbrock H.H. Computer-aided control system design. London: Academic Press, 1974.
  214. Smith O.J.M. A Controller to overcome dead time //Chem. Eng. Progress, 1957. № 53 (217).
  215. Zame G., Francis B.A. Feedback, minimax sensitivity, and optimal robustness //IEEE Trans. Aut. contr., 1983. V. AC-28, № 5. C. 585−600.
  216. Ziegler J.G., Nichols N, B. Optimum setting for automatic controllers //Trans. ASME, J. Dyn. Syst. Meas. and Control, 1942. V. 64. P. 759−768.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!