Cтраница 1
Метод прицела по количеству принятых формальных допущений занимает промежуточное положение между квазиразомкнутым методом и квазиразомкнутым вариантом метода детерминированной эквивалентности. [1]
Принципиальным свойством стратегии метода прицела является ее адаптивный характер. Вместо неизменной константы ц стратегии ( 119) в соотношение стратегии метода прицела ( 132) входит оценка z ( t), которая после каждого очередного измерения улучшается. [2]
Другое важное практическое преимущество метода прицела и его модификаций связано с возможностью последовательного внедрения сначала алгоритмов фильтрации и прогнозирования, а затем уже алгоритмов управления. Рассмотренная процедура внедрения оказывается весьма удобной на практике, так как при этом успешное внедрение алгоритмов прогнозирования, их точность являются не только важнейшей технической предпосылкой дальнейшего успеха, но и имеют огромное психологическое значение и для разработчиков, и, главное, для оперативного технологического персонала автоматизируемой объекта. Большое влияние оказывает в рассматриваемом случае наглядность ( отклонение расчетных значений от измеренных) результатов практических испытаний алгоритмов прогнозирования и фильтрации. [3]
Сравним квазиразомкнутый метод с методом прицела. Проанализировав указанные выражения, приходим к выводу, что справедливо следующее положение. [4]
Субоптимальные стратегии, полученные методом прицела, в рассматриваемом случае оказываются несколько более смелыми, чем оптимальные стратегии. [5]
Рассмотренный путь усовершенствования стратегии, полученной методом прицела, позволяет подчеркнуть главную мысль, развиваемую в гл. При этом, как было показано в § 10, приходится опираться на анализ проявления эффектов изучения и осторожности в задачах дуального управления. В частности, на основании изложенного выше очевидно, что субоптимальные стратегии управления с активной адаптацией для условно-гауссовских процессов в качестве аргументов должны включать в себя элементы ковариационной матрицы y ( t), зависящие от выбора управлений. Как было показано в рассмотренном выше примере, аналогичный вид стратегия управления имеет и в случае проявления эффекта активной осторожности. Поэтому в общем случае рациональный весовой коэффициент Я, при переменных v ( 0 должен подбираться специально. [6]
Проведенные испытания ярко проиллюстрировали очень удобное свойство метода прицела, облегчающее оценку качества полученных алгоритмов управления по точности алгоритмов прогнозирования. Как известно, непосредственная оценка качества алгоритмов управления на промышленных объектах является весьма сложной задачей. Действительно, эффективность алгоритмов управления при работе АСУ очевидна лишь тогда, когда невыполнение рекомендаций системы приводит к существенному ухудшению качества управления. В большинстве случаев довольно трудно оценить преимущества рассчитываемых рекомендаций. [7]
Поскольку выше было показано, что для ЛКГ-задачи метод прицела позволяет получать стратегии, совпадающие с оптимальными, то, следовательно, это утверждение в данном случае справедливо и для; квазиразомкнутого метода. [8]
Третьим упрощением, связанным с важнейшей принципиальной особенностью и основным достоинством метода прицела и его модификаций, использующих прогнозирование переменных состояния объекта в явном виде, является то, что при применении их как вычислительных процедур сложная исходная задача разбивается на две более простые самостоятельные задачи: статистическую задачу оценивания текущих и будущих состояний системы и детерминированную задачу определения оптимальных управлений. Каждая из этих задач имеет самостоятельную теорию строгих и приближенных методов решения и может решаться совершенно независимо друг от друга с учетом своих конкретных особенностей. [9]
Как следует из ( 63), квазиразомкнутый вариант метода детерминированной эквивалентности можно рассматривать как упрощенный вариант метода прицела. [10]
Для ЛКГ-задачи решения, полученные квазиразомкнутым методом [ см. ( 50) ], совпадают с решениями, полученными методом прицела [ см. ( 52) ], и, следовательно, совпадают с оптимальными решениями. [11]
Другими словами, в этих случаях оба - эффекта делают оптимальную стратегию более осторожной, чем стратегии, полученные, например, методом прицела. [12]
Таким образом, если в субоптимальных стратегиях, полученных квазиразомкнутым методом, специальная поправка может содержать составляющую, связанную с активной осторожностью, то в стратегиях, полученных методом прицела, такая активная поправка, а также поправка, связанная с пассивной осторожностью, отсутствуют. [13]
Заметим в заключение, что рассмотренные выше свойства задач управления, позволяющие применять метод прогнозирующего регулирования, достаточно часто встречаются на практике ( см. § 14) и могут широко использоваться при применении метода прицела. [14]
За основу синтеза был принят метод прицела. [15]