Градієнтом скалярної функції і(u1, u2, …, um) називається вектор з координатами тобто
(11.3)
де k1, k2, …, km – одиничні вектори, напрямки яких збігаються з напрямками осей u1, u2, …, um.
Цей вектор спрямований у бік найбільшого зростання функції І. У точці екстремуму grad I = 0.
Метод градієнта реалізується на основі дискретного або безперервного принципу роботи контуру адаптації.
При безперервному принципі роботи метод градієнта полягає у тому, що швидкості змінювання параметрів ui беруть пропорційними відповідним компонентам миттєвого значення градієнта, тобто
(11.4)
де сі – коефіцієнт пропорційності; сі > 0 для випадку екстремуму-мінімуму; сі<0 для екстремуму-максимуму.
При кроковому пошуку після вимірювання поточного градієнта виконується крок, складові якого за осями координат пропорційні відповідним компонентам градієнта у початковій точці пошуку:
(11.5)
Далі знову визначається градієнт, виконується наступний крок у напрямку вектора градієнта і т.д.
Залежності (11.4) і (11.5) використовують для формування робочих сигналів екстремальної системи, що забезпечують рух до екстремуму вихідної величини І.
Перевагою методу градієнта є плавний характер руху до точки екстремуму і у разі крокового пошуку відносно малий розмах коливань. До недоліків належить необхідність визначення градієнта в кожній точці фазової траєкторії, що збільшує час пошуку.
Метод найшвидшого спуску
За цим методом напрямок градієнта визначається у початковій точці, а потім здійснюється рух у цьому напрямку доти, доки похідна вздовж цього напрямку dI/dt не дорівнюватиме нулю. Потім знову визначається напрямок градієнта і здійснюється рух за новим напрямком до наступного нульового значення похідної і т.д.
Метод найшвидшого спуску характеризується відносно малим часом досягнення екстремуму при великих кроках на початковому етапі пошуків.
Приклад 11.1 Задано показник екстремуму:
(11.6)
Визначити мінімум функції I(u1, u2) методом найшвидшого спуску з початкової точки u10 = 4; u20 = 6.
Функції I(u1, u2) відповідає сім’я еліпсів для різних I = const (рис. 11.10). Початковий стан визначається точкою М1.
Знайдемо напрямок градієнта у початковій точці. Частинні похідні для цієї точки:
(11.7)
Через те, що відшукуємо мінімум функції І, будемо рухатись у напрямку, зворотному до градієнта, і визначимо координати u11, u21 наступної точки:
(11.8)
д е L – поки ще невідомий крок переходу з точки (u10, u20) до точки (u11, u21).
Для визначення кроку L підставимо знайдені значення u11, u21 у вираз (11.6):
Прирівняємо до нуля похідну і отримаємо:
звідки L = 0,334.
Підставимо це значення у вираз (11.8) і визначимо координати u11 і u21:
u11 = -0,68; u21 = 0,65 (точка М12 на рис. 11.10).
Виконавши аналогічні обчислення для наступного кроку за умови, що вихідним станом системи є стан, у який вона прийшла у кінці першого кроку, дістанемо: u12 = 0,0229; u22 = 0,0362. Отже, практично за два кроки система опиняється у точці, досить близькій до точки мінімуму.
- Зображення процесів на фазовій площині
- Дослідження стійкості нелінійних систем
- Величина
- Величина
- 3. Дискретні та цифрові системи
- 3.1. Математичний апарат для дослідження імпульсних сак
- 3.2. Функціональна та алгоритмічна структури системи з амплітудно-імпульсною модуляцією
- 3.3 Передаточні функції імпульсної системи
- 3.4. Частотні характеристики імпульсних систем
- 3.5. Стійкість імпульсних систем
- 3.6. Якість імпульсних систем
- 3.7. Корекція імпульсних систем
- 3.8. Цифрові системи автоматичного керування
- Дослідження цифрових систем автоматичного управління
- Корекція цифрових систем
- Синтез цифрових коректуючих пристроїв методом лачх
- 4. Одноконтурні та багатоконтурні системи
- Комбіноване управління
- Принцип інваріантності
- 7 Оптимальні системи автоматичного керування
- 10.1 Постановка й класифікація задач оптимізації
- Обмеження фазових координат і керувань
- Класифікація задач оптимізації
- 10.2 Класичні методи варіаційного числення
- 10.3 Метод динамічного програмування Беллмана
- 10.4 Принцип максимуму Понтрягіна
- 10.5 Аналітичне конструювання оптимальних регуляторів
- 11 Адаптивні системи автоматичного керування
- 11.1 Уявлення про адаптивні системи
- 11.2 Екстремальні системи керування
- Системи екстремального керування крокового типу
- Диференціальні системи екстремального керування
- Градієнтом скалярної функції і(u1, u2, …, um) називається вектор з координатами тобто
- Метод Гаусса-Зейделя (метод почергового змінювання параметрів)
- 11.3 Динаміка екстремальних систем
- 11.4 Самоналагоджувані системи керування
- 11.5 Ідентифікація об’єктів керування