智能科技论文网络化系统集成优化控制的实现

　　复杂系统的优化控制问题是近年来研究工作的热点之一，传统的动态大系统递阶控制都是在精确模型的前提下获得的，然而许多实际系统的数学模型仅仅是实际的某种近似，精确模型难以获得，从而难以获得实际系统的最优控制。RobertS针对实际和模型存在差异的情况下[l]，首先提出了动态系统优化与参数估计集成(DynamicIntegratedSystemOptimizationandParameterEstimation简称DISOPE)方法，该方法通过迭代求解基于模型最优控制向题和参数估计问题，获得实际问题的真实最优解。将非线性动态大系统递阶控制方法与动态系统优化与参数估计集成方法相结合可形成非线性动态大系统DISOPE算法。

　　Becerra和Robelts针对连续非线性动态大系统给出了一种递阶DISOPE算法[3]，文[4.5]则提出了非线性离散动态大系统的两种递阶优化方法，来求解实际非线性离散动态大系统的最优控制。实际中的大系统或复杂系统往往具有分布的区域性和网络化性等特征，同时，随着计算机网络技术和自动控制技术的发展，网络环境下自动化技术得到了飞速的发展[6.7]，为网络化系统的集成优化控制问题的研究创造了条件。

　　1网络化系统及其集成优化控制问题

　　1.1网络化系统及其特征

　　复杂系统往往具有分布的区域性和网络性等特征，本文研究的对象网络化系统是指网络化的复杂系，即网络环境下的复杂系统，其特征是通过计算机络将各子系统相连构成一个网络化的复杂大系统，络环境可以是局域网或是btemet网络。随着计算网络及其技术的发展，网络通讯得到了极大的提，网络的规模也得到了大大地提升，使得原来分散较难实现的数据输出和交换，可以在一个“贯通”的络环境中实现，其信息的传输均依赖网络进行。本研究的网络化系统的集成优化控制是指对网络环下复杂系统的集成优化控制。

　　1.2网络化系统的集成优化控制问题

　　实际系统中的优化问题无处不在，同时由于计算机网络及其技术的发展，使得分散的、具有区域特征的复杂系统形成了具有鲜明特征的网络化系统，对网络化系统的集成优化控制问题进行研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文就是将集成优化控制方法与网络自动化技术相结合，对网络化系统的集成优化控制方法进行了研究。

　　网络化系统的集成优化控制问题可以描述为:针对网络环境下的复杂系统，将集成优化控制方法与网络自动化技术相结合，对网络化系统进行集成优化控制，获得网络环境下复杂系统的优化解。

　　2网络化系统集成优化控制的实现

　　2.1网络化系统集成优化控制算法及其实现

　　网络化系统的集成优化控制方法就是将复杂系统的集成优化控制方法和网络自动化技术相结合，用来解决网络化复杂系统的优化控制问题，使其在难以建模、系统具有网络化和区域化等情况下，获得满意的优化控制结果。网络化系统集成优化控制方法的特点是引人了网络回路，在优化算法中引人了一些不确定因素，其优化控制更加依赖于网络系统和网络技术。网络化系统集成优化控制的关键技术在于动态系统优化与参数估计集成优化方法的实现和网络信息传输，借助于动态系统集成优化控制技术和网络自动化技术可实现网络化系统的集成优化控制，可以基于局域网或Intemet实现。基于局域网的网络化系统集成优化控制的示意图如下图所示。

网络化系统集成优化控制的示意图

　　2.2网络化系统集成优化控制的特征

　　对一个动态优化控制方法，除了给出优化算法，还需要对其性能进行分析，只有这样才能保证优化方法的实施。网络化系统的集成优化控制方法的性能包括实时性、最优性、收敛性及其鲁棒性等。

　　2.2.1实时性

　　在引人网络之前，针对跨区域的复杂系统，其优化控制的实施是很困难的，即使能够，其实时性也难以保证。网络化系统集成优化控制方法由于借助于计算机网络技术来实施集成优化控制，可以较好地解决跨区域复杂系统集成优化控制的实时性问题。

　　2.2.2最优性

　　算法最优性是指在算法收敛的情况下，收敛解是否实际系统的最优解。对于网络化系统集成优化控制方法，在最优解存在且唯一等假设条件下，若算法收敛，则收敛解满足最优性必要条件，即所得优化解是实际系统的真实最优解。

　　2.2.3收敢性

　　网络化系统集成优化控制方法需要实施，首先要求其优化控制算法是收敛的，收敛性就是研究算法收敛的条件，针对不同的算法其收敛性条件有所不同。对于网络化系统的集成优化控制方法，其优化的框架没有改变，只是引人了网络回路，利用算法映射及压缩映射原理，通过分析可以获得保证优化算法收敛的条件。

　　2.2.4鲁棒性

　　网络化系统集成优化控制方法的鲁棒性问题是指在存在这样那样扰动的情况下，优化算法保持其收敛性，并收敛到最优解的能力。网络化系统的集成优化控制方法在不需要实际过程的精确数学模型的情况下可以获得实际系统的真实最优解，对模型的结构和参数具有较强的鲁棒性。

　　网络化系统的集成优化控制方法是一种基于网络环境下的集成优化控制方法，计算机网络的信息的安全问题必然影响到系统集成优化控制的实施。因此，对网络化系统集成优化控制中的信息安全问题及其对策进行分析和研究是十分必要的，只有这样才能保证网络化系统的集成优化控制的顺利实施。网络化系统集成优化控制中的信息安全问题可以借助于计算机网络的信息安全对策予以解决。

　　网络化系统的集成优化控制方法为解决区域性复杂系统的优化控制提供了一种新思路，该方法具有以下优越性:

　　l)由于网络化系统的集成优化控制方法本质是采用动态大系统的DISOPE递阶优化方法，这样就使得网络化系统的集成优化控制在不需要复杂系统的精确数学模型的情况下，就可以获得实际系统的真实最优解;

　　2)网络化系统的集成优化控制方法为解决跨区域性的复杂系统的优化控制提供了一种可靠的实现途径和形式。同时由于网络自动化技术的发展和网络信息传输实时性的提高，使得实时地解决区域性的复杂系统的优化控制成为可能。

　　3结束语

　　本文将大系统的递阶DISOPE集成优化控制方法与网络自动化技术相结合，对网络化系统的集成优化控制方法进行了研究和探讨，为在网络环境下实现分散性复杂系统的优化控制问题提供了一种可靠的实现途径，研究具有重要的理论意义和实际应用价值。文中提出了网络化系统集成优化控制向题，对网络化系统的集成优化控制方法及其实现进行了分析和研究，并对网络化系统的集成优化控制的实时性、最优性、收敛性和鲁棒性进行了探讨，并对网络化系统的集成优化控制实施行中的信息安全问题以及实际应用问题进行了研究和探讨。

　　参考文献:

　　[1]SinghMG，DynamicHierarchicalCootrol[M],North-Holland,1980.

　　[2]RobertsPD.Optimalcontrolofmonlinearsystemswithmodelrealitydifferences[A].31stConferenceonDecisionandControlProceedings16[C].1992,p257-258

　　[3]BecerraUMandRobertsPD.Ahierarchicalextensionofdynamicinergratedsystemoptimizationandparameterestimstion[A],IFACSypostiononLarge-ScaleSystems[C].LondonUK1995,p213-218

　　[4]孔金生，万百五。非战性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法[J]系统工程理论与实践，2000，20（12）77-83

　　[5]孔金生，万百五。非线性离散动态大系统的DISOPE关联平衡协调算法[Jl.系统工程，2001，19(4):14-21.

　　[6]ViktorBNetworkingandintegrationoffaclitiesautomationsystems[M]CRCPreasLLC,2001

　　[7]彭可，陈际达，邹润民.控制系统网络化及控制系统与信息网络集成技术[J].信息与控制，2002，31(5):441-445