Идентификации систем и процессов

Прежде чем рассматривать проблемы идентификации, полезно ознакомиться с исторически возникшим смыслом этого понятия, а также с процедурами, которые имеют место, при рассмотрении самых разных систем и процессов. Приведём справку из «Нового словаря иностранных слов» (Мн.: Современный литератор, 2005г.- 1088с.).

Идентификация играет особую роль в управлении системами. Как известно, управление обеспечивает сохранение определённой структуры в любой системе и поддерживает режим деятельности и выполнение программ. Идентификация это некоторый процесс, который заканчивается установлением идентичности одной сущности относительно другой. Причём, идентичность не предполагает полного соответствия всех признаков у исследуемых объектов анализа, которые сравниваются. Можно рассматривать идентичность сравниваемых систем, или процессов, и в некотором одном аспекте, актуальном для цели исследования или для выполнения тех или иных производственных задач.

В исследованиях, ориентированных на создание некоторого теоретического базиса, как правило, ориентируются на создание, или привлечение соответствующего математического аппарата, который представляется эффективным для обслуживания практических задач конкретного исследования.

Идентичность теории по отношению к реальным объектам, обязательно проверяется путём организации теоретико-экспериментальных исследований.

Более того, методы и методики идентификации, как правило, обязательно используются в каждом конкретном случае применения математических формализаций.

Например, при анализе случайных процессов с использованием теории массового обслуживания всегда определяется степень доверия к теоретическим результатам. А в задачах математической статистики, предусмотрены специальные процедуры, которые определяют доверительные границы, в которых можно использовать теоретические аппроксимации для реальных процессов.

Бурное развитие дискретной математики и достижение в области информатики обеспечили, в настоящее время, продвижение идей по повышению эффективности управления на основе использования математических моделей информатики.

Современные методы расчета систем управления, в значительной степени, основываются на концепции оптимальности, что определяет широкое применение методов и алгоритмов теории оптимизации, как при проектировании новых систем управления, так и при совершенствовании характеристик уже действующих объектов.

Большое число задач теории управления могут быть сформулированы как конечномерные оптимизационные задачи. К таким задачам, в частности, относятся:

• задачи параметрической идентификации нелинейных детерминированных объектов;

• задачи идентификации стохастических объектов;

• задачи экстремального регулирования;

• задачи синтеза адаптивных систем управления;

• задачи синтеза статистически оптимальных систем управления;

• задачи оптимального проектирования.

Важный раздел алгоритмического обеспечения современной теории управления объектами и системами различной физической природы составляют методы экстремизации (максимизации или минимизации) целевых функционалов, определенных в конечномерных векторных пространствах. Упрощенная схема процесса оптимального проектирования показана на рис. 1.2.1.

Рис. 1.2.1. Схема процесса оптимального проектирования

В приведенной постановке объект проектирования может трактоваться как статический объект управления с управляемыми параметрами х, а сама проблема оптимального проектирования — изучаться в контексте основных задач теории управления. При этом оператор объекта задается алгоритмом вычисления выходных параметров у по входным параметрам х.

Реализация такого алгоритма называется решением задачи анализа объекта проектирования. Обычно в процессе проектирования решается множество задач анализа для различных пробных значений входных параметров.

Здесь поставлена задача оптимального проектирования, то есть задача построения вектора х из условия:

где, например, функционал J (х) характеризует качество решения системы неравенств. Возможны и другие оптимизационные постановки задачи.

Проблема управления в условиях неопределенности занимает ключевые места в общей проблеме управления, и возможность ее решения рассматривают в применении новых информационных технологий, составной частью которых являются интеллектуальные средства обработки информации.

Такими средствами в современных информационных технологиях являются нейронные сети, объединение которых с методами и моделями нечеткой математики и логики, генетического и эволюционного программирования дает возможность создать принципиально качественно новые аппаратные и программные средства. Это позволяет существенно расширить классы решаемых задач управления в условиях неопределенности, в частности, решение систем четких и нечетких линейных алгебраических уравнений с сингулярной (или вырожденной) матрицей задач прогнозирования и идентификации.

Аналитический обзор и анализ методов, моделей и алгоритмов управления в сложных системах в условиях неопределённости относительно их идентификации и прогнозирования, в отношении реакций на управляющие воздействия, показывает следующее.

Проблема управления в условиях неопределённости в данный момент времени является центральной в теории и практике управления. Её решению посвящено значительное количество работ. Отметим, что наибольший вклад здесь внесли Н. Винер, Р.Циммерман, Р. Беллман, Л. Заде, Я. З. Цыпкин, А. А. Красовский, Г. С. Поспелов, Д А. Поспелов, А. Н. Мелехов и др.

Проблема неопределенности присуща всем сложным системам, к числу которых относится и транспорт.

Рабочую модель для рассмотрения, постановки и анализа основных задач управления в условиях неопределённости можно представить в виде «черного ящика», как это показано на рис. 1.2.2, входы и выходы которого формально описываются формализациями нечётких множества.