Методы решения задачи синтеза систепроцесса символьной регрессии. Генетический алгоритм с эволюционной стратегией. Разработка программы на языке Python версии 2.7 в среде Eclipse Juno с использование библиотеки для построения графиков Matplotlib.
В данной дипломной работе поставлена задача синтеза системы управления динамическим объектом. Она заключается в поиске оптимального для любого момента времени закона управления в виде функции от состояния объекта и действующей по принципу обратной связи. Одним из первых таких подходов был метод символьной регрессии, предложенный Дж. Среди них грамматическая эволюция, аналитическое программирование и сетевой оператор. Однако для решения задачи синтеза управления применялся только метод сетевого оператора, разработанный профессором А.И. Дивеевым. Целью является исследование и разработка численного метода для структурно-параметрического синтеза управления системы динамическим объектом/ Для решения поставленной задачи необходимо: 1. В её основу вошли вариационные исчисления, принцип максимума Л.С. Понтрягина, метод динамического программирования Р. Беллмана, метод аналитического конструирования оптимальных регуляторов (АКОР) А.М. Летова и Р. Калмана, численные методы оптимизации. Л.С. Понтрягиным доказано, что оптимальное управление достигается при максимуме функции: .(15) Главным препятствием для использования этого принципа в реальных системах является отсутствие начальных условий .
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
