Використання цифрових адаптивних динамічних багатовимірних фільтрів для підвищення точності прогнозування в системах управління - Автореферат

На вибір моделі прогнозування впливають мета і задачі прогнозування, а також інтервал прогнозування. Підвищення точності прогнозу в свою чергу залежить від властивостей обєктів. Аналіз стану прогнозування визначає необхідність урахування в першу чергу інерційності досліджуваних обєктів. При цьому одним з можливих способів урахування динаміки поведінки таких обєктів є апроксимація вагової функції при поданні опису обєкта через інтеграл Дюамеля, що є сутністю наукового завдання, що вирішується. Наукова новизна запропонованого фільтра визначається урахуванням інерційних властивостей обєкта, поведінка якого прогнозується, апроксимацією вагової функції багаточленами, що забезпечує підвищення точності прогнозування.Описані найбільш вживані методи прогнозування (пропоновані у сучасних програмних пакетах (МГОА - метод групового обліку аргументів, ковзне середнє, експонентне згладжування, прогнозування за останнім значенням, прогнозування за математичним сподіванням). Метою вирішення першої задачі є обрання такого структурного подання ЦАБПФ, при якому прогнозуючий фільтр відображував би певні властивості, що притаманні обєктам, а саме: їх інерційність, поступову зміну характеристик, багатовимірність збурень на їх вході. Друга задача охоплює проблеми застосування багаточленів для апроксимації вагової функції ЦАДБПФ, що включає аспекти коректності математичної задачі, що вирішується, зменшення їх кількості при заданій точності прогнозу й т. ін. В другому розділі розглянуто проблему фільтрації випадкових процесів; застосування для опису фільтрів інтегральних подань, а саме - імпульсної перехідної (вагової) функції, та методи її апроксимації; перспективи застосування різних критеріїв апроксимації. Таким чином, методика оцінювання параметрів фільтру складається з таких етапів: 1) вибір багаточленів Pi[m]; 2) визначення їх кількості K; 3) визначення інтервалу інерційності M; 4) обрахування змінних z[n]; 5) формування матриць, що утворюють вираз (12); 6) розрахунок за формулою (12).У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення актуальної наукової задачі, яка полягає у розробленні інформаційної технології синтезу структурної моделі інерційного нестаціонарного багатовимірного обєкту, що автоматизується, з використанням цифрових адаптивних динамічних багатовимірних фільтрів. Розроблена структура цифрового динамічного лінійного фільтра (ЦДЛФ), яка відрізняється від відомих урахуванням інерційних властивостей обєкта, поведінка якого прогнозується, що забезпечує підвищення точності прогнозування за рахунок апроксимації вагової функції багаточленами. Запропонована структура ЦДЛФ розповсюджена на випадок прогнозування поведінки багатовимірних обєктів, що надає можливості розширити клас обєктів. поведінка яких прогнозується за запропонованими узагальненими алгоритмами. В роботу фільтра вбудована реакція на можливу нестаціонарність обєкта, поведінка якого прогнозується, застосуванням рекурентних формул й введенням діагональної матриці "забування", що дозволяє компенсувати зміну в часі вагової функції й покращати точність прогнозування. Створена дослідницька модель інерційного обєкту, що дозволила оцінити вплив на точність прогнозування різних факторів: · кількості спостережень за обєктом, теоретичні висновки підтверджені експериментом (для стаціонарних обєктів точність прогнозу не перевищує дисперсії шуму), що надає змогу планувати точність прогнозування.;

Основний зміст

У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення актуальної наукової задачі, яка полягає у розробленні інформаційної технології синтезу структурної моделі інерційного нестаціонарного багатовимірного обєкту, що автоматизується, з використанням цифрових адаптивних динамічних багатовимірних фільтрів.

Головні наукові і практичні результати роботи є: 1. Розроблена структура цифрового динамічного лінійного фільтра (ЦДЛФ), яка відрізняється від відомих урахуванням інерційних властивостей обєкта, поведінка якого прогнозується, що забезпечує підвищення точності прогнозування за рахунок апроксимації вагової функції багаточленами. Розроблена методика оцінювання параметрів ЦДЛФ. Запропонована структура ЦДЛФ розповсюджена на випадок прогнозування поведінки багатовимірних обєктів, що надає можливості розширити клас обєктів. поведінка яких прогнозується за запропонованими узагальненими алгоритмами.

2. В роботу фільтра вбудована реакція на можливу нестаціонарність обєкта, поведінка якого прогнозується, застосуванням рекурентних формул й введенням діагональної матриці "забування", що дозволяє компенсувати зміну в часі вагової функції й покращати точність прогнозування.

3. Створена дослідницька модель інерційного обєкту, що дозволила оцінити вплив на точність прогнозування різних факторів: · кількості спостережень за обєктом, теоретичні висновки підтверджені експериментом (для стаціонарних обєктів точність прогнозу не перевищує дисперсії шуму), що надає змогу планувати точність прогнозування.;

· вибору апроксимуючих багаточленів, показано, що вид багаточленів не має значення, оскільки відомі переваги багаточленів Чебишева (стосовно доброї збіжності) впливають тільки при відомому інтервалі інерційності, коли можна використати їх ортогональність;

· кількості багаточленів, показано, що доцільна кількість їх не повинна перевищувати 5;

· правильності оцінювання інтервалу інерційності, яка досягається пошуковими методами.

4. Досліджений вплив на точність прогнозу поганої обумовленості системи нормальних рівнянь, досліджені різні формули для корегування.

5. Розроблені структури, моделі й алгоритми доведені до компютерної реалізації засобами Microsoft Excel.

6. Кількісна оцінка числа обраних апроксимуючих багаточленів, оцінка інтервалу інерційності й числа спостережених даних дозволяє скоротити час на синтезування ЦДЛФ й підвищити точність прогнозування поведінки інерційних обєктів.

7. Результати роботи впроваджені на Державному підприємстві «НЦТМ» в ДКР «Контакт» , розроблений цифровий динамічний лінійний фільтр використовується для управлінням процесом горіння палива в топках газової бойлерної установки та котлах, що дозволяє економити витрату палива до 3%. Також результати наукових досліджень впроваджені на ВАТ «Завод «Маяк». Застосування нової структури цифрового динамічного лінійного фільтру при управлінні процесом магнітного запису апаратури спеціального призначення «Алмаз УП-48» та «Алмаз УН» дозволяє збільшити обєм запису на 20%.

Результати роботи можуть бути використані при побудові різноманітних систем управління динамічними обєктами.

1. Краснік А.А. Використання лінійного динамічного фільтру при вирішенні задачі прогнозу / А.А. Краснік // Збірник Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. - 2006. - №4. - С. 54-56.

2. Краснік А.А. Рекурентні співвідношення для уточнення коефіцієнтів адаптивних фільтрів / В.М. Шмиголь, А.А. Краснік // Збірник Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. - 2006. - №5. - С. 135-136.

3. Краснік А.А. Експериментальне дослідження точності прогнозу при використанні різних методів прогнозування / А.А. Краснік // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. - 2007. - № 6. - С. 98-107.

4. Краснік А.А. Використання динамічного фільтра для прогнозування поведінки багатовимірних обєктів / А.А. Краснік, С.В. Кухаренко // Збірник наукових праць Одеського ордена Леніна інституту Сухопутних військ. - 2007. - Вип.13. - С. 81-83.

5. Краснік А.А. Способи організації каналу управляючої інформації телекомунікаційної мережі з інваріантами характеристиками завадостійкості / С.В. Толюпа, А.А. Краснік, М.М. Охрамович // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Військово-спеціальні науки. - 2007. - №14. - С. 25-27.

6. Краснік А.А. Метод побудови породжуючих послідовностей максимальних покриттів при синтезі ІДНФ булевих функцій n-змінних / Ю.Д. Іванов, І.В. Пампуха, О.С. Захарова, А.А. Краснік // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Військово-спеціальні науки. - 2007. - №15. - С. 75-77.

7. Краснік А.А. План гарантування цільової якості спеціального програмного забезпечення / О.М. Грищак, А.А. Краснік // Пріоритетні напрямки підвищення ефективності діяльності правоохоронних структур і військових формувань України: матеріали науково-практичної конференції, 17 травня 2007 р. - Хмельницький, 2007. - С. 95-96.

8. Краснік А.А. Використання рекурентних співвідношень для визначення коефіцієнтів адаптивних фільтрів / В.М. Шмиголь, А.А. Краснік // Современные информационные и электронные технологи: труды восьмой научно-практической конференции, 21-25 мая 2007 г. - Одесса, 2007. - С. 58.

9. Краснік А.А. Аналіз стану застосування методів прогнозування у військово-технічній галузі. / О.В. Селюков, А.А. Краснік // Військова освіта та наука: сьогодення та майбутнє: Ш Міжнародна науково-практична конференція, 11-13 жовтня 2007р.: тези доповідей. - Київ, 2007. - С. 113-115.