Синтез электрической системы во временной области методом поисковой оптимизации

Abstract

Задача синтеза электрической системы по временной характеристике решается численным методом Нелдера-Мида. Минимизируемая целевая функция отражает разницу между заданной временной функцией и получаемой в синтезируемой схеме. Особенностью методики является использование максимально возможного числа параметров оптимизации. Выявляется наилучшая топология синтезируемой системы, обеспечивающая убывание целевой функции до бесконечно малой величины. Оптимизация приводит к любому локальному минимуму при заданных требованиях положительности параметров оптимизации. Для перехода к реальным параметрам предложен пересчет параметров на основе теории подобия.

Задача синтезу електричної системи за часовою характеристикою вирішується чисельним методом Нелдера-Міда. Мінімізації підлягає цільова функція, що відображає різницю між заданою часовою функцією і тією, що отримується в системі, яка синтезується. Особливістю методики є використання максимально можливої кількості параметрів оптимізації. Виявляється найкраща топологія системи, яка синтезується, аби забезпечити зменшення цільової функції до нескінченно малої величини. Оптимізація призводить до будь-якого локального мінімуму при заданих вимогах позитивності до параметрів оптимізації. Для переходу до реальних параметрів запропоновано перерахунок параметрів на основі теорії подібності

The synthesis problem of the electric system on time characteristic is solved by numerical method on Nelder-Meed algorithm. An efficiency function, which reflects difference between the prescribed time function and gotten one in the synthesized system, is subjected to minimization. Special feature of the method offered is use of maximally possible number of optimization parameters. The best topology of the synthesized system, providing tendency to decrease efficiency function to the infinitesimal quantity is brought out. The optimization results to any local minimum at the prescribed requirements of positiveness to the optimization parameters. Revaluation based on similarity theory is offered for transition to the real parameters.