
- •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
6,14. Математическая постановка задач оптимального управления. Пример: «Нажимное устройство реверсивного прокатного стана».
Для обеспечения нормального функционирования нужны 8 подсистем управления:
подсистема управления замены и ремонта оборудования
подсистема управления технологическим процессом
подсистема управления распределения мощности (на новое оборудование возлагаются большие нагрузки)
подсистема управления использования мощностей
подсистема управления смесями
подсистема оперативного управления
подсистема управления запасами
подсистема управления транспортными потоками.
В зависимости от ситуации та или иная подсистема имеет дело с различными постановками задач управления.
Допустим в одном случае для одного производства какая-либо подсистема решает задачу нахождения экстремума функции одной переменной, а в другом случае для другого производства та же подсистема решает задачу линейного или нелинейного программирования. Можно, однако, все многообразие задач решаемых подсистемами управления свести довольно к ограниченному кругу типовых задач управления.
Рассмотрим 6 типовых задач, которые охватывают большинство из практически встречающихся задач управления, за исключением задач целочисленного и стахотического программирования и задач массового обслуживания.
Определение экстремума функции одной переменной на открытом интервале(a,b): extr f(x) (a,b) – это задача на безусловный экстремум функции одной переменной.
Определение экстремума функции одной переменной на закрытом интервале [a,b]: extr f(x) [a,b] – это задача на условный экстремум функции одной переменной.
Определение экстремума функции многих переменных на открытом интервале: extr f(
) (х1, х2, …, хn).
- это задача на определение экстремума функции нескольких переменных.
Определение экстремума функции многих переменных на закрытом интервале: extr f( ) (х1, х2, …, хn). . Замкнутое множество
обычно задается системой управления или неравенств, которая связывает аргументы х1, х2, …, хn. Данная задача разбивается на ряд частных задач.
4’ Классическая задача Ла-Гранжа:
extr f(
),
(
)=0
(х1, х2, …, хn)
(
)
{
1(
),
…,
n(
)}
- n-мерный векторный аргумент
- m-мерная векторная функция
т.е. имеется m уравнений, которые называются уравнениями связи. Классическая задача Ла-Гранжа имеет аналитическое решение.
41” Определение
экстремума функции многих переменных
на ограничениях заданных как равенствами,
так и неравенствами: extr f(
)
(
)=0,
(
)
0,
(
)
0.
Данная задача является неклассической
и называется задачей нелинейного
программирования. В общем случае она
решается только численными методами.
42” Задача линейного
программирования. Найти extr f(
)
-
на
линейных ограничениях равенств и
неравенств A
=B,
A
B,
A
B,
Ci – константа
5. Определение экстремума функционала многих переменных на уравнении связи без дополнительных ограничений на переменные.
Постановка задачи:
найти вектор управления
(t),
доставляющий экстремум функционала
J=
Если на переменную
нет дополнительных ограничений, то
получается классическая задача
оптимального управления, которая имеет
аналитическое решение:
6. Определение
экстремума функционала многих переменных
на уравнении связи с дополнительными
ограничениями на переменные.
,
(U принадлежит множеству
.
На вектор управления накладывается
ограничение. Это задача на условный
экстремум функционала. Это не классическая
вариационная задача и в общем случае
она не имеет аналитического решения.
Пример. Нажимное устройство реверсивного прокатного стана.
i’
– время перестановки валика
i’’
– время собственно прокатки.
Схематично прокатка представляет собой пропуск слитка через вращающиеся валики, расстояние между которыми меньше толщины слитка. После окончания прокатки верхний валик перемещается в сторону нижнего и пропуск осуществляется заново (рис.1). Процедура продолжается до тех пор, пока не получиться слиток заданной толщины. Нажимное устройство реверсивного прокатного стана осуществляет перемещение верхнего валика стана во время пауз между пропусками.
Для каждой прокатываемой марки стали программа прокатки заранее известна. Поэтому режим работы привода нажимного устройства характеризируется отработкой заданных следующих друг за другом конечных перемещений при неизменной нагрузки, близкой к нагрузке холостого хода
Система управления
нажимами устройства должна обеспечить
максимальную производительность стана.
На рис. 2 представлена диаграмма
характеризующая режим работы нажима
устройства, т.е. перемещение верхнего
валика на величину
,
отчитываемого от его верхнего положения.
Перед началом каждого пропуска слитка
в моменты времени t1, t2 … величина
изменяется на требуемую перестановку
валика. После последнего пропуска
верхний валик возвращается в исходное
положение для прокатки следующего
слитка.
Время I отведенное на каждый пропуск можно представить из 2-х составляющих: 1) i’ – время перестановки валика, 2) i’’ – время собственно прокатки.
Поскольку скорость вращения валиков уже выбрана и осуществлена в прокатном стане, то сокращение времени нажимного устройства i’ позволяет сократить время проката слитка, а следовательно повысить производительность.
Поскольку привод уже выбран, то естественно необходимо поставить задачу об отыскании закона управления приводом, при котором время отработки будет минимальной.
Для привода нажимных устройств используют двигатели постоянного тока с независимым возбуждением, структурная схема которого приведена на рис.3.
Рис.3.
iЯ – ток якоря; М
ДВ – движущий момент М дв = iЯ * См;
- угловая скорость;
- угловое перемещение нажимного
устройства; См – постоянный коэффициент,
выбирается по таблице, зависит от
конструкции двигателя; Jp – момент
инерции привода;
- передаточная функция редуктора.
В первом приближении источник питания – безинерционное звено. Можно также пренебречь индуктивностью цепи якоря двигателя. При принятых допущениях движение нажимного устройства описывается системой дифференциальных уравнений:
Пусть перемещение валика нажимного устройства должно изменяться от начального состояния t=0 =0 до конечного t= i’ j+1 =0. Необходимо выбрать закон изменения управляющего воздействия, т.е. тока якоря, чтобы время перестановки было минимальным. Математически это можно выразить минимизацией функционала:
J=
при f0(iЯ,
)
=1
Предельно допустимое значение тока якоря следует выбирать из следующих условий:
момент, развиваемый двигателем МДВ при выбранном максимальном значении тока не должен превышать пределов, определяемых механической прочностью конструкции;
значение тока не должно превышать предельно допустимого значения по условиям коммутации;
значение тока не должно вызывать нагревание двигателя выше допустимого.
Из этих условий выбирают минимально допустимый iЯ и в процессе управления обеспечивают | iЯ| IM . Скорость привода также ограничено, поскольку ограничено напряжение питания. Кроме того, поскольку программа прокатки строго задано, то можно и считать ограниченной и координату . Сведем выражения воедино:
| iЯ| IM, | | , | | m
Данная задача формируется:найти такое i*Я (t) доставляющее extr (min) функционалу i.
Видно что задача о максимальной производительности прокатного стана сводиться к 6 задачи типового управления производством, т.е. неклассической вариационной задачи оптимального управления.