Процедура выбора метода исследования системы управления

В самом общем случае процедура выбора метода исследования системы управления заключается в следующем:

• формулируется проблема;

• формулируются цели и задачи исследования;

• формализуются требования к результатам исследования;

• оценивается полнота и качество имеющейся у исследователей информации о системе управления и ее внешней среде;

• изучается возможность получения дополнительной информации о системе и ее внешней среде в процессе исследования;

• определяется класс применимых в данной ситуации (возможных) методов исследования;

• формулируются критерии выбора оптимального метода исследования из числа возможных;

• вычисляются значения критериев оптимальности для каждого из возможных методов исследования;

• из всех возможных методов исследования выбирается оптимальный.

3. Построение модели, или моделирование, - третий этап системного анализа, который используют для изучения и анализа любых сложных систем, процессов и объектов. Модель - это приближенное, упрощенное представление процесса или объекта.

Процесс познания состоит в том, что мы создаем для себя некоторое представление об изучаемом объекте или явлении, помогающее лучше понять его функционирование и устройство, его характеристики. Такое представление, выраженное в той или иной форме, будем называть моделью. Чем детальнее и точнее познан объект, чем больше сведений о нем отражено в модели, тем она ближе к действительности, тем выше степень соответствия модели оригиналу, тем больше модель адекватна оригиналу (от лат. adaequatus - приравненный, тождественный).

Модели значительно облегчают понимание системы, позволяют проводить исследования в абстрактном плане, прогнозировать поведение системы в интересующих нас условиях, упрощать задачи, анализировать и синтезировать совершенно различные системы одними методами.

Основная задача и в то же время преимущество модели - выделение частных, но наиболее важных факторов реальной системы, которые подлежат изучению в данном конкретном исследовании. Эти факторы должны быть отражены в модели с наибольшей полнотой и детализацией, их характеристики в модели должны совпадать с реальными с точностью, определяемой требованиями данного исследования.

Остальные, несущественные факторы могут быть либо отражены с меньшей точностью, либо вовсе отсутствовать в модели. Следует подчеркнуть, что исключение несущественных факторов является немаловажным преимуществом модели. Их наличие в реальном объекте мешает исследователю, затрудняет понимание основных закономерностей, создает некоторый «шум», на фоне которого труднее выявить необходимые закономерности.

Разделение факторов на существенные и несущественные зависит от характера конкретного исследования. При изменении направленности исследования меняются требования к моделям и, следовательно, изменяется сама модель. Поэтому каждый реальный процесс или объект может быть представлен самыми различными моделями, зачастую совершенно непохожими одна на другую. Единственным общим свойством у них может быть лишь то, что они, каждая по-своему, отражают один и тот же объект.

С помощью моделей можно получить характеристики системы или отдельных ее частей значительно проще, быстрее и дешевле, чем при исследовании реальной системы. Естественно, это влечет за собой снижение точности, ибо мы получаем фактически не истинные значения характеристик, а лишь их оценки, приближенные значения. Степень точности определяется адекватностью модели и может быть повышена при необходимости за счет усложнения модели.

Преимущества модели: возможность сравнительно простыми средствами изменять ее параметры, вводить некоторые воздействия с целью изучения реакции системы, которые в реальных условиях получить значительно труднее (например, иногда невозможно изучить поведение системы в аварийных ситуациях или других особых условиях).

Чтобы изучить модель и экспериментировать с ней, она должна быть достаточно простой. Однако чем проще модель, тем меньше, как правило, она адекватна оригиналу. Само определение модели указывает на отсутствие полного совпадения всех характеристик модели и оригинала.

Таким образом, при моделировании системы мы всегда вынуждены идти на компромисс между простотой модели и обеспечиваемой ею точностью. Модель считают адекватной, если она обеспечивает точность, достаточную для данного исследования. Адекватность модели обычно проверяют экспериментом, сравнивая реакцию выходов на определенные значения входов у модели и у реального объекта. При этом следует помнить, что сама модель, с которой проводится эксперимент, должна соответствовать принятым условиям моделирования. Другими словами, модель, используемая в эксперименте, должна быть такой же, с которой проводятся дальнейшие исследования.

Эксперимент может быть пассивным и активным.

Пассивный эксперимент заключается в том, что исследователь наблюдает за реальным объектом, не вмешиваясь в его функционирование. На входы модели подают значения параметров, соответствующие значениям параметров реального объекта, затем сравнивают значения параметров соответствующих выходов модели и объекта.

Состояние реального объекта, его входов и выходов может отличаться от условий, которые хотел бы иметь исследователь. При пассивном наблюдении желаемые состояния объекта могут наступать редко или вовсе не встретиться за время наблюдения. Поэтому пассивный эксперимент осуществляют лишь в тех случаях, когда по каким-либо причинам вмешательство в функционирование реального объекта нежелательно, недопустимо или просто невозможно.

Одна из разновидностей пассивного эксперимента, имеющая самостоятельное значение для проверки адекватности модели, - ретроспективная проверка (ретроспекция - от лат. retro - назад и spectio - смотрю; обращение к прошлому, обзор прошедших событий). Она заключается в том, что из ряда наблюдений реального объекта за прошлые периоды выбирают интересующие исследователя состояния и для них выполняют процедуры, описанные выше. Это позволяет существенно сократить срок проведения экспериментальной проверки.

Активный эксперимент заключается в непосредственном воздействии исследователя на входы реального объекта и наблюдении за реакцией последнего. Соответствующие значения параметров задают на входы модели, что позволяет сравнивать реакцию ее выходов с реакцией реального объекта. Преимущество активного эксперимента состоит в том, что, проводя эксперимент, исследователь имеет возможность проверять адекватность модели в интересующих его режимах, варьируя их по своему усмотрению. В то же время затраты на активный эксперимент значительно больше, и он может привести к нежелательным потерям в реальной системе.

Естественно, что как активный, так и пассивный эксперименты проводятся не только для проверки адекватности моделей, но и для любых других целей исследования реальных объектов.

Из определения модели следует, что она является некоторым представлением объекта, его описанием. Поэтому различные модели отличаются друг от друга используемым для такого описания языком (начиная с естественного до высокоформализованного языка математических абстракций). Выбор языка определяет вид модели. При выборе языка учитывают требования к адекватности модели, обеспечиваемой ею точности результатов, а также удобство последующего ее анализа с помощью соответствующего аппарата.

4. Завершающим этапом системного анализа является исследование модели. Основное назначение этого этапа - выяснение поведения моделируемого объекта или процесса в различных условиях, при разных состояниях внешней среды и самого объекта. Для этого варьируют параметры модели, характеризующие состояние объекта, и задают на ее входах различные значения параметров, соответствующие воздействиям внешней среды.

Полученные результаты позволяют прогнозировать поведение исследуемого объекта в соответствующих условиях, а сами результаты анализируют на соответствие предполагаемой траектории функционирования системы управления принятым целям и критериям. На основе анализа видоизменяют либо параметры модели, либо управляющие воздействия, либо и то и другое и повторяют исследование, пока не будут получены удовлетворительные результаты.

Такой метод «проб и ошибок» применяют тогда, когда не найден способ оптимизации состояния системы и выбора управляющих воздействий.

Системный анализ это исследование, цель которого - помочь руководителю, принимающему решение, в выборе курса действий путем систематического изучения его действительных целей, количественного сравнения (там, где возможно) затрат, эффективности и риска, которые связаны с каждой из альтернатив политики или стратегии достижения целей, а также путем формулирования дополнительных альтернатив, если рассматриваемые недостаточны.¹⁴