Введение
ГЛАВА 1. Идентификация автоматизированных систем управления технологическими процессами водо-водяных энергетических реакторов 15
1.1. Теоретические задачи в области идентификации 15
1.2. История развития идентификации 16
1.3. История развития систем автоматического управления 19
1.3.1. Хронология развития 19
1.3.2. Адаптивные системы управления 21
1.3.3. Классификация методов робастного управления 23
1.3.4. Классификация механизмов управления 24
1.4. Автоматизированные системы управления технологическими процессами водо-водяных энергетических реакторов (АСУ ТП ВВЭР) 25
1.4.1. Классификация систем управления 28
1.5. Идентификация АСУ ТП ВВЭР 29
1.5.1. Постановка задачи АСУ ТП ВВЭР 35
1.5.2. Объект исследования АСУ ТП ВВЭР 40
1.5.2.1. Объект управления (ОУ) АСУ ТП 43
1.5.2.2. Блок-схема ОУ АСУ ТП 46
1.5.3. Цель исследования объекта управления АСУ ТП ВВЭР 46
1.5.4. Реализация объекта управления АСУ ТП ВВЭР 47
1.6. Практическое внедрение объектов управления АСУ ТП ВВЭР..
1.6.1. Описание ОУ АСУ ТП АЭС (ВВЭР-440, ВВЭР-1000)...55
1.6.2. Экспериментальные данные с ОУ АСУ ТП ВВЭР
1.6.3. Методы обработки данных с ОУ АСУ ТП ВВЭР 55
1.6.4. Результаты исследований ОУ АСУ ТП ВВЭР 58
1.7. Выводы по первой главе 59
ГЛАВА 2. Идентификация объектов исследования 61
2.1. Идентификация статических объектов 61
2.1.1. Многомерный статический объект
2.1.1.1 Уравнение объекта.
2.1.1.2. Уравнение модели объекта 63
2.1.1.3. Постановка задачи идентификации 64
2.1.2. Исходные данные и основные обозначения
2.1.3. Алгоритм идентификации .
2.1.3.1. Алгоритм отбора данных .
2.1.3.2. Вычисление промежуточных оценок.
2.1.3.3. Построение полного блока промежуточных оценок .
2.1.3.4. Построение усеченного блока промежуточных оценок
2.1.3.5. Алгоритм идентификации.
2.1.3.6. Обнаружение «плохих» экспериментов .
2.1.4. Пример идентификации статического объекта
2.1.4.1. Исходные данные
2.1.4.2. МНК оценки без учета априорной информации...
2.1.4.3. Переход в пространство параметров
2.1.4.4. Учет априорных ограничений
2.1.4.5. Возвращение в пространство исходных данных..
2.2. Идентификация динамических объектов
2.2.1. Линейный динамический объект .
2.2.1.1. Структура линейного динамического объекта
2.2.1.2. Структура модели динамического объекта 80
2.2.2. Исходные данные
2.2.2.1. Данные, получаемые с динамического объекта
2.2.2.2. Преобразование исходных данных 84
2.2.3. Алгоритм идентификации. 84
2.2.3.1. Выбор произвольных строк. 85
2.2.3.2. Вычисление промежуточных оценок .
2.2.3.3. Построение полного блока промежуточных оценок 88
2.2.4. Алгоритм идентификации динамического объекта 90
2.2.5. Пример идентификации динамического объекта 90
2.2.5.1. Исходные данные 91
2.2.5.2. МНК оценки без учета априорной информации... 92
2.2.5.3. Переход в пространство параметров 93
2.2.5.4. Учет априорных ограничений 95
2.2.5.5. Возвращение в пространство исходных данных..
96 2.3. Выводы по второй главе .
ГЛАВА 3. Алгоритм идентификации с переходом из пространства входов-выходов в пространство параметров 98
3.1. Введение 98
3.2. Объект исследования 99
3.3. Алгоритм идентификации 102
3.4. Свойства алгоритма идентификации 103
3.4.1. Большие ошибки 103
3.4.2. Общий случай .106
3.5. Связь ошибки и вероятности 109
3.6. Редкие ошибки 111
3.7. Пример условно точной идентификации 111
3.7.1. Условия задачи 112
3.7.2. Оценки по методу наименьших квадратов .
3.7.3. Использование алгоритма перехода в пространство параметров
3.8. Выводы по третьей главе .
ГЛАВА 4. Построение модели тепловыделяющей сборки 117
4.1. Введение 117
4.2. Исходные данные 121
4.3. Постановка задачи 124
4.3.1. Структура объекта и модели 124
4.3.2. Оценка метода наименьших квадратов 125
4.4. Цель исследования 125
4.4.1. Алгоритм идентификации 126
4.4.2. Переход в пространство параметров 127
4.4.3. Текущие оценки параметров 127
4.4.4. Обнаружение «плохих» экспериментов 129
4.4.5. Блок-схема модифицированного алгоритма идентификации динамического объекта 131
4.5. Алгоритмы идентификации класса объектов АСУ ТП ВВЭР 132
4.5.1. Пример алгоритма идентификации для класса объектов АСУ ТП ВВЭР 132
4.5.2. Сравнение модифицированного алгоритма идентификации с приведенным алгоритмом для данного класса объектов 132
4.5.3. Выводы по результатам исследования 134
4.6. Выводы по четвертой главе 135
Заключение
Список использованной литературы 1
