Cтраница 2
С применением изложенной в разделе 2.1 методики к созданию адаптивных САУ выполнена постановка задачи оптимального управления стадией сепарирования и осуществлен переход к задаче управления одним объектом. [16]
Оперативная оптимизация целесообразна для тех участков производства, для которых доказаны необходимые и достаточные условия постановки задачи оптимального управления. При этом должны быть разработаны математическая модель объекта управления и алгоритм поиска оптимального режима. [17]
Внутренние возмущения и часть внешних ( за исключением директивно-плановых) возмущений носят случайный характер, поэтому при детерминированной постановке задачи оптимального управления возникает задача прогнозирования ( предсказания) их значений. Формулировка задач прогнозирования приводится в настоящей главе. [18]
Перечисленным вопросам посвящены разделы V.2 - V.5 данной главы, а прочие аспекты, связанные с рассматриваемой методологической формой постановки задач оптимального управления развитием БТС, в той или иной мере отражены в предыдущих главах данной работы либо достаточно известны по литературным источникам. [19]
Если этот вопрос решается положительно, то будем говорить, что объект является управляемым из множества MQ на множество MX - В противном случае сама постановка задачи оптимального управления теряет смысл. [20]
Примером особых задач могут быть некорректно сформулированные задачи оптимального управления, например, такие, у которых решения не зависят от критерия оптимальности или имеется только одно возможное допустимое управление. Для последних задач не существует возможности выбора наилучшего решения, и сама постановка задачи оптимального управления становится бессодержательной. [21]
Другой особенностью критерия управления является требование его оптимизации. Параметры, подлежащие стабилизации, могут служить критерием управления только в смысле минимизации ошибки регулирования этих параметров. При детерминированной постановке задачи оптимального управления при любом выборе управляющих воздействий критерий оптимальности должен принимать конечное численное значение. [22]
Оптимальное функционирование объектов газопромысловой технологии ограничивается определенной областью их состояний как в части многомерности переменных, так и их количественных значений. Они определяются соответствующими ограничениями при постановке задач оптимального управления. [23]
При этом в каждом конкретном случае необходимо проводить тщательный анализ себестоимости с целью правильной оценки ТСС. Статьи затрат, которые входят в ТСС должны прямо или косвенно выражаться через изменяемые технологические параметры. Расчет ТСС позволяет определить вклад подсистемы и отдельных параметров в общепроизводственные затраты и выявить структуру подсистем, для которых экономически целесообразна постановка задачи оптимального управления. [24]
Изложение различных методов оптимального управления ведется с единых методологических позиций. Теоретической основой всех рассматриваемых методов и алгоритмов служат достаточные условия оптимальности. Эти условия проявляются как признак оптимальности для непрерывных и дискретных ( многошаговых) управляемых процессов в общем виде. Ставя при постановке задачи оптимального управления ряд дополнительных требований, получаем соотношения в форме Лангранжа - Понтрягина, которые являются необходимыми условиями оптимальности. Применительно к непрерывным управляемым процессам они известны как принцип максимума Понтрягина. [25]
Задачи оптимизации управляемых процессов, или, как они будут в дальнейшем называться, задачи оптимального управления представляют собой важный класс задач оптимизации. Эти задачи являются частными по отношению к сформулированной выше общей задаче оптимизации. Именно о методах решения задач оптимального управления и будет в основном идти речь. В настоящем параграфе дается постановка задач оптимального управления. [26]
В последние годы на основе новейших достижений математики и техники высокими темпами развивается теория оптимальных систем. В настоящее время к системам автоматического управления предъявляются все более жесткие технико-экономические требования. Круг объектов, работающих в режиме автоматического управления, быстро расширяется. Дело в том, что многие производственные объекты действуют в условиях, при которых значительные возможности, заложенные в указанных объектах, используются не полностью и не достигаются показатели, которые могли бы быть достигнуты. Поэтому в различных промышленных процессах автоматические системы должны обеспечивать наивысшую производительность при заданных расходе сырья, топлива или энергии; высокую точность работы отдельных аппаратов или целых агрегатов, наилучшее приближение к некоторому заданному режиму или состоянию при минимальных затратах имеющихся в распоряжении средств. Исторически постановка задач оптимального управления возникла из стремления учесть различные ограничения, наложенные на управляющие воздействия и координаты той или иной системы. Основой для решения этого класса задач являются принцип максимума Пон-трягина и метод динамического программирования Беллмана. [27]