УДК 62-52
НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ СУБОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НЕЛИНЕЙНЫМИ СИСТЕМАМИ ПО КВАДРАТИЧНОМУ КРИТЕРИЮ
© О.В. Ведищева, С.В. Диденко, Т.Б. Заусонина, С.М. Лобанов
Vedisheva O.V., Didenko S.V., Zausonina Т.В., Lobanov S.M. Some issues of sub-optimal non-linear system control according to the quadric criterion. The article looks at the problem of controling a common non-linear system on the basis of the quadric criterion, which cannot be redused to the problem of the state regulator. To estimate the optimal control, a method is used in this problem of sequential approximations that converges at each quite small interval of time. On the strength of the obtained results, problems are considered of sub-optimal non-linear system control based on the quadric criterion with mixed and control limitations.
Введение. Рассмотрим нелинейную динамическую систему, характеризуемую дифференциальным уравнением
х = /Ц,х,и), (0.1)
в котором х = (ж1,..., хп) — п-мерный действительный вектор состояния, и = (и1,..., ит)
— ш-мерный действительный вектор управления и / = (/*,...,/”) — векторная функция, определенная и непрерывная вместе со своими частными производными
и
др
Q — , 1 = 1 ,...,71, j = 1,... ,771
в пространстве Ж1 +п+т.
Предположим, что начальное состояние
ж (io) = с (0.2)
задано, а задача управления системой (0.1) заключается в минимизации функционала
т
J(u) = ~ J[{e(t),Q(t)e(t)) +
¿0
+(u(t), R(t)u(t))] dt + у <е(Г), Pe(T)), (0.3)
где Т — фиксированное конечное время, Q(t) и Р — положительно полуопределенные (п х п) -матрицы, R(t) — положительно определенная (то х то)-матрица и e{t) — ошибка системы, т.е.
e{t) = x(t) — z{t)
для всех значений ¿о < Ь < Т, где г = (г1,..., гп)
— тг-мерный действительный вектор, характеризующий заданный режим функционирования системы (0.1).
Во многих практических ситуациях режим г(1) устроен достаточно плохо и задача (0.1)—(0.3) не может быть сведена к задаче о регуляторе состояния (см., например, [1, с. 657]). При этом, если система (0.1) линейна, то сформулированная выше задача достаточно проста и ее, видимо, можно считать полностью решенной (см., например, [1, 2]). Кроме того, весьма важным представляется то обстоятельство, что здесь решение удается получить в виде закона управления с обратной связью. В общем случае для получения оценок решения (или собственно решения) задачи (0.1)—(0.3) в виде закона управления используют различные методы, которые в той или иной форме используют линеаризацию и (или) последовательные приближения (см., например, [2—4]).
Основной целью настоящей работы является разработка метода, приводящего к конструктивной процедуре получения оценки решения задачи (0.1)—(0.3) в виде закона управления с обратной связью. Данный метод базируется на методе последовательных приближений, сходящийся на всех достаточно малых отрезках времени. В качестве приложения полученных результатов рассматриваются задачи об управлении системой (0.1) по критерию (0.3) со смешанными ограниченими и ограничениями на управление.
1. Метод последовательных приближений. Следуя [3], обозначим через мл'(^), ждг(£)
— некоторое Лг-е приближение к оптимальному управлению и состоянию в задаче (0.1)—(0.3). Тогда (Ы + 1)-е приближение ин+1^),Хк+1^)
может быть получено как решение задачи о минимизации функционала
т
1м+х{и) = у У[<е(*),<Э(*)е(*))+
+ (u(t),R(t)u(t))\dt+~(e(T),Pe(T)) (1.1)
с ограничением
X = fit, XN, Mjv) + - Хлг) +
+Biv(i)(w ~ Mjv), x(t0)=c, (1.2)
в котором A]\r(t) и £?лг(£) — (п х п)- и (п х ш) -матрицы, задаваемые равенствами
-МО = I Ц,
X=X]w(t) U=UN(t)
И—идг (i)
(1.3)
(1.4)
соответственно.
Задача (1.1), (1.2) представляет собой вариант задачи слежения для линейной системы, и ее решение, как известно, дается законом управления с обратной связью
им+1(£) =
= 1(0 — ^Слг-иМ^лг-и^)],
(1.5)
в котором 2^+1 (£) ~ положительно определенное при < £ < Т решение матричного дифференциального уравнения Риккати
■К/у-нИ = —-^^у-ы(£Мл(£) — Ан(1)Км+1^)+
(1.6)
+^+1(*)в№(г)Д-1(*)^(^)^+1(г) - д(*)
с граничным условием
^дг+1(Г) = Л
а /г.лг+1 (¿) — решение линейного дифференциального уравнения
^N+1 (£) =
= -[Ллг(0-Влг(<)Л_1(<)Влг(*)^аг+1(0]'Лаг+1(*)--<2(ф(г) + Л"л-+1(<)[/(*,а:лг(*),«л-(*))-
-Ам(1;)х]\г(<) - Влг(^)м^(<)] (1-8)
с граничным условием
Ллг+1(Т) = д(Т)г(Г)
(1.9)
(см., например, [1, с. 699]).
Если построенные выше последовательно-
сти
(1.10)
(1.11)
равностепенно непрерывны и равномерно орга-ничены на отрезке [¿о,Т], то из (1.10) и (1.11) можно выбрать подпоследовательности
(1.12)
(1.13)
равномерно на [<о, У] сходящиеся к некоторым непрерывным функциям £*(£) и м*(£), где
lim TV* = схэ.
k-^oo
Тогда, если окажется, что последовательность
(1.12) совпадает с последовательностью (1.10), а последовательность (1.13) — с последовательностью (1.11), то, используя соотношения (1.3)—(1.9), можно перейти к рассмотрению вопроса о том, будет ли и* (¿) оптимальным управлением в задаче (0.1)—(0.3).
Заметим теперь, что показать эквивалентность последовательностей (1.10), (1-12) и (1.11),
(1.13) в общем случае совсем непросто. Однако для задачи (0.1)—(0.3) несложно построить метод последовательных приближений, идейно близкий к упомянутому выше, но не имеющий формальных проблем со сходимостью.
Именно, следуя идее знаменитой модификации метода Ньютона (см., например, [6, с. 470]), для всех значений N = 0,1,2,... рассмотрим задачу о минимизации функционала
1
(1.7) JN+1 (и) = у f[(e(t),Q(t)e(t))+
to
+(t), R(t)u(t))] dt + -<e(T), Pe(T)> (1.14) с ограничением
x = f(t,xN,uN) + A(t)(x - xN) + B(t)(u - un), x(to)=c, (1-15)
в котором A(t) и B(t) — (п х п)- и (п х то) -матрицы, задаваемые равенствами
x=z(t) и=0
(1.16)
точно хорошее приближение к решению задачи (0.1)—(0.3). Именно эта схема и будет рассматриваться в дальнейшем. Отметим также, что для простоты начальное приближение здесь будет определено соотношениями
x0(t) = с
(1.23)
x=z(t) и=0
(1.17)
соответственно.
Для фиксированных функций Xn и иn оптимальное управление itjv+i(<) в задаче (1.14),
(1.15) по аналогии с (1.5) дается законом управления с обратной связью
UN+l(t) =
= R^1 (t)B'(t)[hN+i(t) - K(t)xN+1(t)], (1.18)
в котором xn+i(t) — решение уравнения (1.15), соответствующее UN+i(t) и удовлетворяющее начальному условию
%N+l(to) = С,
К (t) — положительно определенное при
to < t < Т решение матричного дифференциального уравнения Риккати
K(t) = —K{t)A(t) - A'(t)K(t)+ +K(t)B(t)R~1(t)B'(t)K{t) - Q(t) (1.19)
с граничным условием
К(Т) = Р, (1.20)
a hN+i(t) — решение линейного дифференциального уравнения
îiN+i(t) =
= ~[A(t) -B{t)R^{t)B'{t)K{t)}'hN+l{t)-—Q(t)z(t) + K(t)[f{t,xN(t),uN{t))~ —AN(t)XN(t) - BN(t)UN(t)] (1-21)
с граничным условием
hN+1(T) = Q(T)z(T). (1.22)
Таким образом, если начальное приближение xo{t),uo{t) каким-либо образом задано, то соотношения (1.18)—(1.22) определяют схему последовательных приближений, которая, как будет показано ниже, при всех достаточно малых значениях Т позволяет получить доста-
ио0) = Д-ЧОВ'Ш(Т)г(Т) - К(1)с]. (1.24)
Замечание. 1. Переход от задачи (1.1), (1.2) к задаче (1.14), (1.15), очевидно, влечет за собой снижение скорости сходимости последовательных приближений, если, конечно, таковая имеется. Однако, в последнем случае схема приближений существенно упрощается и исследование ее сходимости не вызывает больших затруднений.
2. Основная теорема. Пусть ¿2 — множество функций, определенных на отрезке [¿о, Г], принимающих значения в пространстве и суммируемых с квадратом по Лебегу на [¿о,Т]. Далее, пусть — часть множества Ьг, такая, что для каждой функции и € Ь!2 уравнение (0.1) имеет абсолютно непрерывное решение х(1). определенное для всех значений 10 < I < Т и удовлетворяющее начальному условию (0.2). Тогда имеет место следующая
Теорема. Пусть функция / = (/х,...,/п) определена и непрерывна вместе со своими частными производными
др . . Л
—-—, 1,1 = 1,..., п
дх>
и
дР • ,
, г = 1,... ,п, з = \ ,...,т
в пространстве К1+п+т. Тогда для каждой точки (¿о, с) пространства М1+п найдется такое действительное число То > ¿о, что для всех значений ¿о < Т < То справедливы равенства
lim ujv(î) = u*{t)
N—ï OG
lim XN(t) — x*(t),
N-ï OG
(2.1)
(2.2)
где сходимость равномерна на отрезке [¿о ,Т], и*(£) — некоторая функция, определенная и непрерывная на [Ьо-Т], ах*(<) — соответствующее решение уравнения. (0.1) с начальным условием
X*{t о) = с.
(2.3)
При этом оказывается, что для всех значений t0<t<T
u*{t) = R-\t)B'(t)[h*(t) - K(t)x*(t)\, (2.4)
где h*(t) — решение дифференциального уравнения
h*(t) = ~[A(t) -
-Q{t)z(t) + K(t)[f{t,x*{t),u*{t))~
-A(t)x*(t) -B(t)u*(t)] (2.5)
с граничным условием
h*(T) = Q(T)z(T). (2.6)
Более того, для каждой функции и G L.J
lim Jn{un) = J(w*) < lim Jn(u)- (2-7)
TV—>-oo JV—)• oo
Доказательство. Пусть X(i) n H(t) — решения линейных матричных дифференциальных уравнений
X(i) = [A(f) -
X(i0) = £
и, соответственно,
H(t) = ~[A(t) - В(*)Д-1(*)Я'(t)K(t)]'H{t), H(T) = E,
где E — единичная (n x п)-матрица. Тогда при использовании закона (1-18) уравнение (1-15) эквивалентно уравнению
XN+l{t) = X{t)c+
t
J X(t - t)[B(t)R~1 [t)B'{r)hN+\ (т)+ (2.8)
+
to
+ f {т, XN(т), U]y (т)) — A(t)xn (т) — В(t)uN {т)\ dr,
а уравнение (1.21) с граничным условием (1-22)
— уравнению
hN+1(t) = H(t)Q(T)z(T)+
t
+ J H(t - T)[K(r)(f(T,xN(T),uN(T))- (2.9)
T
-A(t)xn(t) - B{t)un(t)) - Q{t)z(t)\ dr.
Принимая во внимание (2.9), перепишем уравнение (2.8) в следующем эквивалентном виде:
xN+i(t) = X(t)c+
+ ! X(t-т){f(XN{т),ЧN{т)) - А(т)хМ(т)~
¿0
-В(т)им{т) + В{т) Д-1 (т)В(т)[Я (т)<Э(Т)г(Т)+
Т
+ I Н(т - s)(K(s)(f(s,xN(s),uN(s))-т
—А(в)а;]у(в) — -В(5)«лг(в)) — <3(й).г(з)) ds]} dт.
Тогда с учетом (1.18), система (2.8), (2.9) может быть представлена в символической форме
xN+1(t) =ХЦ)с+ У [/1(1,т,хк(т),}1к(т))+
+
1
J f‘2(т, s, xN(s), hN(s)) ds\ dr, (2.10)
hN+l(t) = H(t)h0 + / f3{t,T,xN{T),hN(r))dT,
(2.11)
где
h0 = Q(T)z(T),
а Л = (Л1, - - -,/Г), /2 = Ш.-.-./з") и
/з = (/з, •■•,/") ~ соответствующие векторные функции, определенные и непрерывные вместе со своими частными производными
М М г „ г-123
сЫ’ дЫ' —................
в пространстве [¿о, Г] х [¿о,Р] х ®2п-
Пусть теперь а —некоторое положительное число. Обозначим через Е — множество точек (£, ж, /г) € Ж1+2п, для которых выполнены неравенства
¿о < Ъ < Т, \х — с| < о, |/г — /го| < я, (2-12)
где |ж| — евклидова длина вектора х. Так как Е — компактное множество, то найдутся такие положительные числа М и Ь, что для всех значений (,1 и к, удовлетворяющих условиям
(2.12), выполнены неравенства
\№,Т,Х,Н)\<М, 1 = 1,2,3 (2.13)
<L, (2.14)
df[(t,r,x,h) < L, dfi(t,T,x,h)
дх] dhJ
Обозначим через (I множество всех непрерывных пар (х, К) функций, определенных на отрезке [<о,Г], принимающих значения в пространстве К" и при ^ < I < Т удовлетворяющих условиям
\x(t) — с\ < а> Ih{t) — h0\ < а,
(2.15)
т.е. О — множество непрерывных пар (х, К) функций, графики которых лежат в £. При этом будем рассматривать часть Пг множества П, такую, что наряду с неравенствами (2.15) при (х. К) £ Пт выполнялись бы также и неравенства
\Х(1)с-с\<~, |Я(*)Ло - йо| < (2-16)
Ix(t) — X(t)c\ <
2 ’
\h(t)-H(t)h0\<~.
Тогда в силу неравенств
\x{t) — cl < \x(t) — X(t)cІ + IX{t)c — с\
(2.17)
Іx*(t) - X(t)c\ =
+
<
<M((T-to) + l)(T-to). Отсюда следует, что при
М((Т — <о) + 1)(Т — i0) < £
(2.19)
условие, предъявляемое к оператору Р в (2.18), выполнено.
Пусть теперь ¡р — [х, К) и ір = (у,д) — некоторые две функции, принадлежащие к множеству От- Тогда при выполнении неравенства (2.19) функции
(р* =
IHt) - /10| < |h(t) - H(t)ho| + \H(t)h0 - h0\
из условий (2.16) и (2.17) следуют неравенства
(2.15) и, таким образом, принадлежность пары (ж, h) к множеству О.
Для всех значений to < t < Т положим ¥>(*) =
и будем говорить, что ip 6 $7т, если
(х, К) е П-г- Обозначим через F оператор, задаваемый правыми частями системы (2.10), (2.11). Тогда, как легко видеть, число Т может быть выбрано столь малым, что если ip € Г1т, то функция
ip* = Fip (2.18)
также принадлежит к От, где <р* = (x*,h*).
В самом деле, для того чтобы функция <р*, задаваемая соотношением (2.18), принадлежала к Пт, достаточно, чтобы при t.о < t < Т были выполнены неравенства
|ar*(i) — X(t)c\ <
2 ’
Но в силу (2.10), (2.11) и (2.13) имеем \h*(t)-H(t)h0\ =
f3(t,r,x(r),h(T))dT
< М(Т - io)
гр* — р1р
также принадлежат к где у* = (х*, /¡*) и 'Ф* = (У*■ Я*)- При этом оказывается, что
\\<р* - ^*|| = \\Fip - Рф\\ < к\\<р - VII, (2.20)
где
= 4тахтИ*)|
и к — некоторое положительное число, не зависящее от 1р и ф и при всех достаточно малых значениях Т > £о удовлетворяющее условию
к < 1.
(2.21)
В самом деле, в силу неравенств (2.14) и формулы Лангража для всех значений *о < < < Т
Ш*,т,х({),Ь(г)) - МЬ,т,у^),д^))\ <
< п2Ь{|х(*) - у{г)I + \ЬЦ) - д(г)I),
/ = 1,2,3 (2.22)
(см., например, [7, с. 163]). Поэтому т
![/з(т,ж(т),Л(т)) - /з(т,у(т),д(т))]<1т <
(2.23)
т T Тогда, если
<п L[J Iх(т) - у(т)I dr + J Ih(r) - g(r)| dr}. t
t Но t x*(t) = X(t)c + J to
т /* T
/ \Ф) - y(r)\dr < , í \<р(т) — Ф(т)\dr (2.24) T r
J J t t + / /2(r, S, X
и T
т : Г И
[ \Цт) -g(r)\dT < I ' |</>(т) — Ф(т)\(1т. (2.25) t r
J J t t y*(t) = x{t)c + 1
Тогда, если
т
h*(t) = H(t)h0 + I f3(t,T,x(r),h(r))
dr
<?*(» = Я(*)Л0 + I , т./у(т),д(т))(1т, г
то из неравенств (2.23)—(2.25) следует, что НЛ* - 5*11 < 2П2Ь(Т - ъ>)\\ц> - Ф\\. (2.26)
С другой стороны, в силу неравенства (2.22)
ь
!\М*уТ.,х(т),Н(т)) - М^т,у(т),д(т))+
¿0
Т
+ ! №2(7,3,х(в),1г(8))-
Т
(т,з,у(з),д(з))} ds}dт г
< п2Ь ![\х{т) - у(т)I + IН(т) - д(т)\
¿0
Г
+ J(И*) - 3/(в)| + |Л(в) - з(«)1) <&] (¿г.
< (2.27)
+
Но
г ъ
J \Ф) ~У{т)\Ат < J \(р(т) - ф(т)\dr (2.28)
to to
I
t t
J \HT) -g(r)\dT < j \(р(т) -ip(r)\dT. (2.29)
to to
t o
1
+ J Í2ÍT,s, y(s),g{s))ds]dT,
T
то из неравенств (2.27)—(2.29) и (2.24), (2.25) следует, что
< 2n2L((T - t0) + 1)(T - ío)||y> - ф\\. (2.30)
При этом, согласно неравенству треугольника, несложно заметить, что
№*-1Л1<||**-у*|| + ||л*-Л. (2-31)
Поэтому, объединяя неравенства (2.26), (2.30) и (2.31), окончательно получаем, что
\\V>* ~Í>*\\ = \\F<P-F*I>\\ <
< 4п2 L((T - to) + 1)(Т — t0)\\ip - ф\\.
Таким образом,если
4n2L((T-ío) + l)(T-to) < 1, (2.32)
то, полагая
к = 4п2Ь((Т - t0) + 1 )(Т - t0),
видим, что при выполнении условия (2.32) выполнены также и условия (2.20) и (2.21). Сказанное означает, что существует такое действительное число Т0, что при tQ < Т < Т0 число Т удовлетворяет условиям (2.19) и (2.32) и обеспечивает выполнение требований, предъявляемых к (2.18), (2.20) и (2.21). Поэтому везде в дальнейшем будем полагать число Т выбранным так, что неравенства (2.19) и (2.32) для него выполнены.
Для всех значений to < t < Т и N = 0,1,2,... положим
ipN{t) = (xN(t),hN(t))
и построим последовательность функций
'-рх , • • •, ^Pn 1 • • •, (2.33)
определенных и непрерывных на отрезке [io, Т], в силу системы (2.11), (2.12) приняв
VN+i=FipN, N = 0,1,2,... (2-34)
и
<Po{t) = (с, ho). (2.35)
Поскольку функция (2.35) принадлежит к множеству Пт, то в силу равенства (2.34) все функции последовательности (2.33) также принадлежат к Пт- Рассмотрим функциональное уравнение
ip = Fip, (2.36)
в котором в силу условий (2.20), (2.21) F является сжимающим оператором, отображающим множество f1т в себя. Поэтому уравнение (2.36) имеет на множестве Г! решение ip*, которое может быть получено по формуле
= Jim <Pw(t), (2.37)
JV->oо
где сходимость равномерна на отрезке [¿о,?1]
(см., например, [7, с. 165]). Но, так как по по-
строению
h0 = Q(T)z(T),
то согласно (2.35) последовательность (2.34) удовлетворяет начальным приближениям (1.23) и
(1.24). Поэтому из равенств (1.18) и (2.37) следует существование функций u*(t) и x*(t), построенных по формулам (2.1) и (2.2), причем функция x*(t) является соответствующим u*(t) решением уравнения (0.1) с начальным условием (2.3). При этом уравнение (1.21) с граничным условием (1.22) переходит в уравнение (2.5) с граничным условием (2.6), а закон управления (1.18) — в (2.4). Более того, по построению
lim J;v('Ujv) = J{u*)
N—У ОО
И
Jn(un) < Jn(u)
для всех и Е Li , откуда и следует цепочка (2.7).
Таким образом, теорема доказана.
Замечание 2. По аналогии с модифицированным методом Ньютона матрицы A(t) и B(t) следовало бы задавать по формулам
u=u0(t)
И
и=ио(Ь)
где Хо({) и мо(£) некоторое начальное приближение к решению задачи (0.1)—(0.3) (см., например, [6, с. 470]). Однако, как видно из доказательства теоремы, выбор матриц АЦ) и В{{) по формулам (1.16) и (1.17) принципиально здесь влияет только на оценку величины Т0 и скорость сходимости. Гораздо более важным представляется то обстоятельство, что в последнем случае выбор имеет более чем прозрачное физическое обоснование.
Вообще говоря, матрицы А({) и В{{) можно задавать достаточно произвольно, исходя, например, из допустимости значения Т0. Плата же за произвольность выбора этих матриц очевидна — снижение скорости сходимости метода.
Замечание 3. Необходимо отметить, что если задача (0.1)—(0.3) имеет решение класса то (2.7) не гарантирует, что функция и* будет именно этим решением. Другими словами, в общем случае функция и* является только лишь приближением к решению исходной задачи, качество которого оценивается цепочкой
(2.7).
3. Приближенная задача о регуляторе состояния. Непосредственно использование закона управления (33) в реальном времени может быть осложнено тем обстоятельством, что для нахождения функции Ь* требуется, вообще говоря, знание оптимального управления и*(1) и состояния ж*(£) на всем отрезке \Ьо,Т]. Однако, если окажется что функция х* будет достаточно близка к режиму г, то это обстоятельство может быть обойдено с помощью приближенной к (0.1)—(0.3) задачи о регуляторе состояния.
В самом деле, исключительно для простоты обозначений рассмотрим задачу о минимизации функционала
Ф) =
т
= — У[(&г(£), (¿^)6х(1)) + (5и^).: Д(£)<5г*(£))] (Й+ ¿0
(3.1)
+ ^(6х(Т),Р6х(Т))
при ограничениях (0.1) и (0.2), где для всех значений ¿о < t < Т
5х(£) = х(£) — х*(Ь)
= «(£) — и*(Ь).
Тогда, поскольку при /о < I < Т
х* =
а решение ж*(£) удовлетворяет начальному условию (32), то, как известно, хорошим приближением к задаче (3.1), (0.1), (0.2) является задача о минимизации функционала (3.1) при ограничении
5х = А*(€)5х + В*(1)5и, 5х{1 о) = 0, (3.2)
где у1(£) иВ(() — (п х п)- и (п х ш)-матрицы, задаваемые равенствами
B*{t) =
диі )
Х=Х* (t)
и=и* (t)
х=х* (¿) и=и* (t)
соответственно. Решение же задачи (3.1), (3.2) дается законом управления с обратной связью
5u(t) = —R~1(t)B*'(t)K(t)8x(t),
в котором К (t) — положительно определенное
при to < t < Т решение матричного дифференциального уравнения Риккати
K(t) = -K(t)A*(t)— -A*\t)K{t) + K(t)B*{t)RTl{t)B*\t)K{t)-Q{t)
с граничным условием
К(Т) = Р
и который без труда может быть реализован в реальном времени.
ЛИТЕРАТУРА
1. Атанс М., Фалб П. Оптимальное управление. М.: Машиностроение, 1968.
2. Ли Э.В., Маркус Л. Введение в теорию оптимального управления. М.: Наука, 1972.
3. Веллман Р. Процессы регулирования с адаптацией. М.: Наука, 1964.
4. Красовский A.A. Аналитическое конструирование контуров управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1969.
5. Колмогоров A.H., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1972.
6. Понтрягин Л. С. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Наука, 1970.
Поступила в редакцию 25 октября 2002 г.