
- •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, 31. Методы определения оптимальных параметров настройки промышленных регуляторов.
- •5. Автоколебания в сар. Определение параметров автоколебаний с помощью графических построений.
- •6,14. Математическая постановка задач оптимального управления. Пример: «Нажимное устройство реверсивного прокатного стана».
- •7,11,59. Назначение, классификация, и функции субд. Структура субд и назначение основных компонентов. 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.
- •12. Принципы системного подхода в моделировании. Сетевые модели.
- •13. Связь между спектрами сигналов на входе и выходе простейшего импульсного элемента. Теорема Котельникова.
- •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.
- •19, 55. Характеристика нормальных форм реляционной модели данных.
- •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
- •24. Синтез сар по логарифмическим характеристикам.
- •25. Метод гармонической линеаризации нелинейностей.
- •26. Системы управления на основе искусственных нейронных сетей.
- •27,35. Цифровые регуляторы и выбор периода квантования.
- •28. Аппроксимация кривых разгона методом площадей.
- •29. Характер движения в нелинейных и линейных сар.
- •30. Техническая диагностика. Математические основы технической диагностики.
- •32. Функции операционных систем: управление задачами, данными, исключениями и восстановлением.
- •33. Устойчивость линейных сар. Признаки устойчивости. Запасы устойчивости линейных сар.
- •34. Статистические методы распознавания. Метод Бейеса.
- •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. Уровни памяти в вычислительных системах и их взаимодействие. Регистры, кэш, озу, взу. Их типы и классификация.
- •41. Критерий устойчивости Михайлова для непрерывных и линейных сар.
- •Доказательство
- •42. Частотные методы идентификации динамических объектов.
- •43. Определение, назначение и классификация компьютерных сетей. Топология глобальной компьютерной сети.
- •44. Использование внешних устройств в компьютерной сети. Сетевые устройства ввода/вывода,
- •Хранение информации на сервере, файлообменники и внешние ресурсы. Сетевые устройства
- •Типы сетевых устройств Сетевые карты
- •45. Виды корректирующих средств в сар. Недостатки последовательной коррекции.
- •46. Типовые процессы регулирования.
- •Апериодический переходной процесс с минимальным временем регулирования.
- •Переходной процесс с 20%-ным перерегулированием и минимальным временем первого полупериода.
- •Переходной процесс, обеспечивающий минимум интегрального критерия качества.
- •47. Эталонная модель взаимодействия открытых систем osi. Характеристика уровней osi.
- •48. Регистровая память компьютера и её назначение. Типы регистров процессора в реальном режиме. Дополнительные регистры защищённого режима.
- •Новые системные регистры микропроцессоров i80x86
- •49. Гармоническая линеаризация. Физический смысл коэффициентов гармонической линеаризации.
- •50. Идентификация объектов по временным характеристикам. Определение кривой разгона объекта по его импульсной характеристике.
- •51. Общая структура современных асу тп
- •53. Устойчивость нелинейных систем. Метод л.С. Гольдфарба.
- •54. Идентификация динамических систем. Активные и пассивные методы идентификации.
- •Внутренние и внешние, параллельные и последовательные интерфейсы компьютера. Примеры интерфейсов и шин, их основные характеристики.
- •Последовательный и параллельный интерфейсы ввода-вывода
- •57. Точные методы исследования устойчивости и автоколебаний в нелинейных системах. Частотный метод в.М. Попова.
- •58. Методы аппроксимации кривых разгона объекта.
- •61. 65. Статические характеристики нелинейных элементов.
- •62. Обеспечивающие подсистемы информационно - управляющих систем и их характеристики.
- •63. Методы расчета осау. Вариационный метод.
- •Вариационное исчисление
- •64. Назначение системы прерываний эвм. Синхронные и асинхронные, внутренние и внешние прерывания.
- •66. Промышленные регуляторы, их назначение и передаточные функции.
- •67. Функциональные подсистемы информационно- управляющих систем и их характеристики.
- •68. Виртуальные ресурсы в компьютерных сетях. Виртуальные накопители, виртуальные внешние устройства, виртуальная память и виртуальные процессоры.
- •Виртуализация устройств и структура драйвера
- •69. Классификация задач оптимального управления.
- •70. Организационные подсистемы информационно- управляющих систем и их характеристики.
- •71. Методы расчета оптимальных осау. Принцип максимума Понтрягина.
- •Вариационное исчисление
- •Принцип максимума Понтрягина
- •74. Принципы построения автоматизированных систем управления.
- •76. Типы команд и разновидности адресации в микропроцессорах. Cisc, risc и vliw процессоры.
- •Cisc-процессоры
- •Risc-процессоры
- •Vliw-процессоры
- •77. Понятие области нормальных режимов регулятора (онр) и области допустимых настроек регулятора (одн)
- •78. Состав интегрированной системы автоматизации предприятия.
- •79. Математическая модель и математическое моделирование. Этапы математического моделирования.
- •Функционально полные наборы логических элементов
21. Алгебраический аналог критерия устойчивости Гурвица для исар.
Как и линейная непрерывная система ИСАР устойчива, если свободная составляющая ее решения с течением времени затухает. Это происходит в том случае, если корни характеристического уравнения ИСАР
(1)
левые (здесь p
– переменная преобразования Лапласа).
Часто характеристическое уравнение
ИСАР путем замены
преобразуется к виду
(2)
Нахождение корней характеристического уравнения (1) или (2) высокого порядка затруднительно, поэтому используют критерии оптимальности, позволяющие оценить устойчивость системы по коэффициентам характеристического уравнения или частотным характеристикам, не находя корней. Все критерии оптимальности для линейных непрерывных систем базируются на том факте, что корни характеристического уравнения для устойчивой системы расположены в левой полуплоскости комплексного параметра p. Однако известно, что для нелинейных ИСАР эти корни располагаются в левой полуполосе шириной (ωи – частота квантования), если характеристическое уравнение ИСАР представлено в форме (1), или внутри окружности единичного радиуса в случае (2). И, следовательно, исследование критериев они используются для линейных непрерывных систем, для ИСАР невозможно.
Чтобы для ИСАР
применить критерии оптимальности
(например, критерий Гурвица), надо в
уравнениях (1) или (2) заменой переменной
преобразовать полуполосу или окружность
единичного радиуса в полуплоскость.
Это достается, например, для уравнения
(2), заменой
.
(3)
В плоскости
переменной ω окружность единичного
радиуса в плоскости Z
преобразовалась в левую полуплоскость.
Умножим обе области характеристического
уравнения (3) на (1-ω)n
и получим
.
Раскрыв здесь
скобки и приведя подобные, получим
характеристическое уравнение ИСАР в
плоскости ω:
.
Вот к этому характеристическому уравнению можно применять критерии оптимальности в виде, в каком они применяются для непрерывных систем. Например, из коэффициентов А0, А1, …Аn и составляется определитель n-го порядка, и для устойчивости ИСАР требуется, чтобы все главные диагональные миноры определителя Гурвица были одного знака со знаком коэффициента А0 при старшем члене.
6.5.1. Критерий Гурвица
Существует несколько алгоритмов, позволяющих проверить устойчивость полинома
∆(s) = a0sn + a1 sn -1 +... + an-1s + an, не вычисляя его корни. Прежде всего, для устойчивости все коэффициенты ai (i = 0,...,n) должны быть одного знака, обычно считают, что они положительные. Это необходимое условие устойчивости полинома. Однако при n > 2 это условие недостаточно, если полином имеет комплексно-сопряженные корни. Поэтому были разработаны необходимые и достаточные условия (критерии) устойчивости полиномов.
Один из самых известных критериев - критерий Гурвица - использует матрицу Hn размером n×n , составленную из коэффициентов полинома ∆(s) следующим образом:
• первая строка содержит коэффициенты a 1,a3,a5,... (все с нечетными номерами), оставшиеся элементы заполняются нулями;
• вторая строка содержит коэффициенты a0,a2,a4,... (все с четными номерами);
• третья и четвертая строка получаются сдвигом первой и второй строк на 1 позицию вправо, и т.д.
Например, для полинома пятого порядка (n = 5 ) эта матрица имеет вид
|
a1 |
a3 |
a5 |
0 |
0 |
|
a0 |
a2 |
a4 |
0 |
0 |
H5= |
0 |
a1 |
a3 |
a5 |
0 |
|
0 |
a0 |
a2 |
a4 |
0 |
|
0 |
0 |
a1 |
a3 |
a5 |
(a0>0)
Критерий Гурвица. Для устойчивости линейной системы необходимо и достаточно, чтобы n-1 главных определителей матрицы Hn были положительными.