
- •Вопросы на гэк 2012
- •1. Нелинейные сар. Понятия: «пространство состояний», «фазовая траектория», «фазовый портрет».
- •2. Проблема двойственности в линейном программировании.
- •3. Составляющие информационной системы (ис). Модели жизненного цикла ис.
- •4. Методы определения оптимальных параметров настройки промышленных регуляторов.
- •5. Автоколебания в сар. Определение параметров автоколебаний с помощью графических построений.
- •6. Математическая постановка задач оптимального управления. Пример: «Нажимное устройство реверсивного прокатного стана».
- •7. Субд. Функции субд. Транзакции. Свойства транзакций.
- •8.20. Оценка качества сар по временным характеристикам
- •9. Представление импульсного элемента при исследовании импульсных сар.
- •10. Синтез сар оптимальной по быстродействию.
- •11. Этапы канонического проектирования информационных систем.
- •12. Принципы системного подхода в моделировании. Сетевые модели.
- •13. Связь между спектрами сигналов на входе и выходе простейшего импульсного элемента. Теорема Котельникова.
- •14. Анализ методов решения задач оптимального управления.
- •15. Модели управления передачей, обработкой и хранением данных в информационных системах на основе технологии «клиент-сервер»
- •16. Непрерывно-стохастические модели на примере систем массового обслуживания.
- •17. Процессы конечной длительности в импульсных сар.
- •18. Метод динамического программирования.
- •19. Составляющие внемашинного информационного обеспечения систем управления. Системы классификации и кодирования информации.
- •21. Алгебраический аналог критерия устойчивости Гурвица для исар.
- •22. Системы управления на основе нечеткой логики.
- •23. Реляционная модель данных. Понятие функциональной зависимости. Процесс нормализации базы данных.
- •Целостность данных
- •Реляционная алгебра
- •Нормализация базы данных
- •Номер преподавателя Группа Сущность Преподаватель - группа
- •24. Синтез сар по логарифмическим характеристикам.
- •25. Метод гармонической линеаризации нелинейностей.
- •26. Системы управления на основе искусственных нейронных сетей.
- •27. Цифровые регуляторы и методы их настроек.
- •28. Аппроксимация кривых разгона методом площадей.
- •29. Характер движения в нелинейных и линейных сар.
- •30. Техническая диагностика. Математические основы технической диагностики.
- •31. Определение оптимальных параметров настройки пи – регуляторов.
- •32. 52. Назначение и функции операционной системы. Классификация и характеристика операционных систем.
- •33. 73. Устойчивость линейных сар. Признаки устойчивости. Запасы устойчивости линейных сар.
- •34. Статистические методы распознавания. Метод Бейеса.
- •35. Определение оптимальных параметров настройки пид – регуляторов.
- •36. Реляционная алгебра Кодда
- •37. Устойчивость линейных непрерывных систем. Критерий устойчивости Найквиста.
- •38. Идентификация статических объектов. Планирование эксперимента. Полный факторный эксперимент. Идентификация статических объектов. Планирование эксперимента. Полный факторный эксперимент.
- •Черный ящик
- •39. Определение, назначение и классификация компьютерных сетей. Базовые топологии локальных компьютерных сетей.
- •40. Назначение, классификация и характеристика запоминающих устройств эвм.
- •41. Критерий устойчивости а.М. Ляпунова для нелинейных систем.
- •42. Частотные методы идентификации динамических объектов.
- •43. Определение, назначение и классификация компьютерных сетей. Топология глобальной компьютерной сети.
- •44. Устройства ввода и вывода информации эвм.
- •45. Виды корректирующих средств в сар. Недостатки последовательной коррекции.
- •46. Классификация объектов управления по статическим и динамическим характеристикам.
- •47. Эталонная модель взаимодействия открытых систем osi. Характеристика уровней osi.
- •48. Основные типы регистров и их функции в эвм.
- •49. Гармоническая линеаризация. Физический смысл коэффициентов гармонической линеаризации.
- •50. Идентификация объектов по временным характеристикам. Определение кривой разгона объекта по его импульсной характеристике.
- •51. Программное обеспечение компьютерных сетей.
- •53. Устойчивость нелинейных систем. Метод л.С. Гольдфарба.
- •54. Идентификация динамических систем. Активные и пассивные методы идентификации.
- •55. Характеристика нормальных форм реляционной модели данных.
- •56. Интерфейсы в эвм. Типы и методы взаимодействия устройств вычислительной системы.
- •57. Точные методы исследования устойчивости и автоколебаний в нелинейных системах. Частотный метод в.М. Попова.
- •58. Методы аппроксимации кривых разгона объекта.
- •59. Пользовательские технологии Интернета.
- •60. Архитектура процессора эвм и назначение его функциональных блоков.
- •61. 65. Статические характеристики нелинейных элементов.
- •62. Обеспечивающие подсистемы информационно -управляющих систем и их характеристики.
- •63. Протоколы взаимодействия функциональных блоков компьютерной сети: понятие, виды, иерархия.
- •64. Система прерываний эвм. Механизм обработки прерываний в архитектуре эвм семейства intel.
- •66. 77. Промышленные регуляторы, их назначение и передаточные функции.
- •67. Функциональные подсистемы информационно- управляющих систем и их характеристики.
- •68. Основные принципы построения компьютерных сетей.
- •69. Классификация задач оптимального управления.
- •70. Организационные подсистемы информационно- управляющих систем и их характеристики.
- •71. Подходы к классификации моделей. Обоснование введения моделей. Классификация моделей по способу представления.
- •72. Организация системы ввода-вывода через bios
- •74. Принципы построения автоматизированных систем управления.
- •75. Классификация моделирования. Комбинация видов моделирования при исследовании сложных объектов. Имитационное и компьютерное моделирование.
- •76. Архитектура эвм и назначение основных блоков.
- •78. Состав интегрированной системы автоматизации предприятия.
- •79. Математическая модель и математическое моделирование. Этапы математического моделирования.
- •80. Логические основы проектирования цифровых устройств. Понятие функционально- полного набора логических элементов.
- •Процессы контроля и восстановления информации в эвм. Коды Хемминга: исправление одиночных ошибок, обнаружение двойных ошибок.
- •Виртуальная память и ее реализация. Сегментно-страничная организация памяти и динамическое преобразование адресов. Механизм замещения страниц.
- •Физический смысл коэффициентов гармонической линеаризации.
- •Математические ожидания сигналов на выходе стационарных сар.
- •Классификация систем автоматического регулирования.
- •Понятие и составляющие информационной системы (ис). Модели жизненного цикла ис. Классы задач, решаемые ис.
- •Система моделей предметной области. Функционально-ориентированная модель предметной области.
- •Объектная структура
- •Функциональная структура
- •Структура управления
- •Организационная структура
- •Техническая структура
- •Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии.
- •Принципы адресации компьютеров в компьютерной сети.
- •Контроллер прерываний от внешних устройств в архитектуре эвм семейства intel. Программно-аппаратное взаимодействие контроллера прерываний и микропроцессора.
30. Техническая диагностика. Математические основы технической диагностики.
ТД - это наука о распознавании состояния ТС. ТД изучает методы получения и оценки диагностической информации, диагностической модели и алгоритмы принятия решений. Целью ТД является повышение надежности и ресурса ТС. Как известно, наиболее важным показателем надежности является отсутствие отказов во время функционирования ТС. ТД благодаря раннему обнаружению дефектов и неисправностей позволяет устранить подобные отказы в процессе ТО, что повышает надежность и эффективность эксплуатации, а также дает возможность эксплуатации ТС ответственного назначения по состоянию.
ТД решает обширный круг задач, многие из которых являются смежными с задачами других научных дисциплин. Основной задачей ТД является распознавание ТС в условиях ограниченной информации.
Теоретическим фундаментом для решения основной задачи ТД следует считать общую теорию распознавания образцов. Эта теория занимается распознаванием образов, машинным образованием речи и т.д. ТД изучает алгоритмы распознавания применительно к задачам диагностики. Алгоритмы распознавания в ТД частично основываются на диагностических моделях, устанавливающих связь между состояниями ТС и их отображениями в производстве диагностических сигналов. Важной частью проблемы распознавания являются правила принятия решений.
Решение диагностической задачи (отнесение изделия к исправным или несправным) всегда связано с риском ложной тревоги или пропуска цели. Для принятия обоснованного решения целесообразно привлекать методы теории статических решений.
Вторым важным направлением ТД является теория контролеспособности. Контролеспособность - свойство изделия обеспечивать достоверную оценку его ТС и раннее обнаружение неисправностей и отказов. Крупной задачей теории контролеспособности является изучение средств и методов получения диагностической информации.
Структура ТД.
таблица 1.
Техническая диагностика |
|||||
|
|
|
|
|
|
Теория распознавания |
Теория контролеспособности |
||||
|
|
|
|
|
|
Алгоритмы распознавания |
Правила решений |
Диагност. модели |
диагност. информация |
Контроль состояния |
Поиск неиправн |
Состояние системы описывается совокупностью (множеством) определяющих ее параметров (признаков). Разумеется, что множество определяющих параметров может быть различным, в первую очередь, в связи с самой задачей распознавания.
Распознавание состояния системы - отнесение состояния системы к одному из возможных классов (диагнозов). Число диагнозов зависит от особенностей задачи и целей исследования.
В большинстве задач ТД диагнозы устанавливают заранее и в этих условиях задачу распознавания часто называют задачей классификации.
Совокупность последовательных действий в процессе распознавания называется алгоритмом распознавания. Существенной частью процесса распознавания явл. выбор параметров, описывающих состояние системы. Они должны быть достаточно информативны, чтобы при выбранном числе диагнозов процесс разделения (распознавания) мог быть осуществлен.
Математические основы ТД.
В задачах диагностики состояния системы часто описывается с помощью комплекса признаков.
,
где
-
признак, имеющий
разрядов.
В общем случае каждый экземпляр системы соответствует некоторой реализации комплекса признаков
.
Во многих алгоритмах
распознавания удобно характеризовать
системы параметрами
,
образующими
-
мерный вектор или точку в
-
мерном пространстве:
.
Отсюда видно, что принципиальных отличий при описании системы с помощью признаков или параметров нет.
Существует два
основных подхода к задаче распознавания:
вероятностный и детерменистский.
Постановка задачи при вероятностных
методах такова. Имеется система, которая
находится в одном из
случайных состояний
.
Известна совокупность признаков
(параметров), каждый из которых с
определенной вероятностью характеризует
состояние системы. Требуется построить
решающее правило, с помощью которого
диагностируемая совокупность признаков
была бы отнесена к одному из возможных
состояний. Желательно также оценить
достоверность принятого решения и
степень риска ошибочного решения. При
детерменистских методах распознавания
удобно формулировать задачу на
геометрическом языке. Если система
характеризуется
-
мерным вектором
,
то любое состояние системы представляет
собой точку в
-
мерном пространстве параметров
(признаков). Задача здесь сводится к
разделению пространства параметров на
области диагнозов. При детерменистском
подходе области диагнозов обычно
считаются непересекающимися, т.е.
вероятность одного диагноза равна
единице, вероятность других равна нулю.