
- •Оглавление
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным 12
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра 31
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств 63
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным 109
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования 150
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения 176
- •Введение
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным
- •1.1. Общий анализ этапов структурирования эмпирической информации
- •1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров
- •1.3. Совершенствование алгоритмов обработки экспериментальных данных
- •1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра
- •1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности
- •1.6. Концептуальная модель задачи алгоритмизации оценивания результатов измерения
- •1.7. Ретроспективный анализ этапов развития теории оценивания
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра
- •2.1. Определение качества задачи оценивания измеряемого параметра
- •2.2. Формирование критерия качества гомоморфной математической модели измерения
- •2.3. Информационная мера степени изоморфности модели
- •2.4. Расчет информационной меры изоморфности
- •2.5. Оценка информационного объема и риска модели измерения
- •2.6. Асимптотическое оценивание пропускной способности математической модели измерения
- •2.7. Асимптотический метод выделения признаков модели измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств
- •3.1. Особенности формирования алгоритмов оценивания в автоматизированных системах управления
- •3.2. Общий анализ алгоритмов оценивания по критерию минимума риска
- •3.3. Общий алгоритм оценки измеряемого параметра
- •3.4. Оптимальный одношаговый алгоритм
- •3.5. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.6. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.7. Исследование сходимости алгоритма
- •3.8. Определение весовых коэффициентов алгоритма
- •3.9. Определение начальных условий алгоритма Язвинского при оценке результатов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным
- •4.1. Анализ задачи формирования модели измерения
- •4.2. Принципы построения модели измерения параметра контролируемого объекта
- •4.3. Этапы решения задачи формирования модели измерения
- •4.4. Общая постановка задачи формирования модели измерения
- •4.5. Выбор критерия близости
- •4.6. Способы преобразования переменных модели измерения
- •4.7. Общий анализ формирования модели контролируемого объекта
- •4.8. Решение задачи формирования модели контролируемого объекта
- •4.9. Оптимизация алфавита классов и словаря признаков
- •4.10. Взаимосвязь размерности алфавита классов и качества и эффективности модели измерения
- •4.11. Взаимосвязь размерности вектора признаков и вероятности правильности формирования модели измерения
- •4.12. Формализация задачи оптимального взаимосвязанного выбора алфавита классов и словаря признаков
- •4.13. Формирование оптимального алфавита классов и словаря признаков в условиях ограничений
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования
- •5.1. Исследование условий формирования модели измерения задачи оценивания измеряемого параметра
- •5.2. Геометрический способ формирования модели измерения
- •5.3. Лингвистический алгоритм формирования модели измерения на начальных этапах оценивания
- •5.4. Обоснование выбора критерия расхождения для формирования модели измерения по экспериментальным данным
- •5.5. Метод формирования модели измерения
- •5.7. Синтез метода и алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6. Найденный квант исключается из множества г, т.Е.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения
- •6.1. Состав устройства формирования модели измерения
- •6.2. Общий анализ устройств формирования моделей измерения
- •6.3. Общий анализ моделирования устройств формирования модели измерения
- •6.4. Структура устройства формирования модели измерения
- •6.5. Моделирование контролируемого объекта
- •6.6. Моделирование средств измерения параметров контролируемого объекта
- •6.7. Моделирование каналов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6.8. Модель алгоритма формирования модели измерения
- •6.9. Модуль оценки качества и эффективности устройства формирования
- •6.10. Модуль управления моделью устройства формирования
- •6.11. Использование принципов опытно-теоретического метода при моделировании устройства формирования
- •6.12. Моделирование в задачах создания и оптимизации устройства формирования
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Системы реального времени Синтез алгоритмов оценивания технологического параметра
- •346428, Г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132
6.3. Общий анализ моделирования устройств формирования модели измерения
Целью создания любой модели устройством формирования является ее компьютерная реализация и испытание в условиях, которые или невозможно, или достаточно дорого создать для проведения натурных испытаний реального устройства формирования, или это сопряжено с большими временными затратами. Полностью положиться на результаты моделирования, выступающего в качестве единственного источника получения характеристик заданного объекта, не всегда возможным. Отсюда логически вытекает необходимость сочетания моделирования и натурных испытаний для получения показателей соответствующего устройства формирования. Данный подход получил название опытно-теоретического метода, целью которого является избежать нецелесообразных затрат, используя сочетание экспериментальных данных в ограниченном объеме и моделирование – во всей области факторного пространства функционирования системы.
Опытно-теоретический метод заключается в:
– получении для одних и тех же условий достаточного количества реализаций показателей функционирования устройства формирования или его отдельных блоков в натурных испытаниях и на модели;
– проведении параметрической доработки модели на основе сравнения результатов натурных экспериментов и моделирования, если структура модели удовлетворительна;
– проведении структурной перестройки модели, дополнительный учет отдельных факторов, дополнение связей при наличии остаточной разности между выходными характеристиками после попытки параметрической доработки;
– проверке статистической совместимости модели и системы в ряде целенаправленно выбранных точек факторного пространства.
На основе выполненной калибровки модели распространяют результаты испытаний устройства формирования с помощью моделирования на всю область факторного пространства. При этом достигается сначала изоморфность модели и устройства формирования, а затем оценка этого устройства формирования на модели во всех возможных условиях функционирования.
Отказ от создания устройства формирования в целом и замена его испытаний на испытания отдельных узлов, модулей, составляющих и т.п. отражается на построении модели устройства формирования. При этом некоторые результаты испытаний могут позволить отдельные узлы устройства формирования не моделировать, описывая соответствующие физические процессы, не искать для них точных математических описаний для реализации, а воспользоваться полученными экспериментальными данными. Это упрощает получение модели при сохранении ее изоморфности устройству формирования.
Рассмотренный путь упрощения – не единственный. Во-первых, уже упомянутый компромиссный характер создания модели устройства формирования (между точностью и возможностью реализации) дает в отдельных случаях возможность отказаться от некоторых деталей моделирования. Во-вторых, задачи, стоящие перед моделью, могут быть различными: оценка функционирования устройства формирования, оценка взаимодействия устройства формирования с другими сложными устройства формирования, оценка характеристик устройства формирования во всем диапазоне условий функционирования и т.д. Это приводит к тому, что при испытаниях сложных устройств формирования имеют дело не с одной единственной моделью. В связи с этим модели делятся на частные и системные.
Частные модели, т.е. модели отдельных частей устройства формирования, позволяют при высокой точности моделирования этих частей получить исходные данные для использования в системной модели. В результате системная модель не будет перегружена соответствующими частными задачами, упростится и сможет стать реализуемой в приемлемое время (например, в реальное время), с приемлемым быстродействием и в допустимом объеме.
Системные модели включают в свой состав элементы, отражающие в той или иной степени работу всех частей УФ, или напрямую используют отдельные части устройства формирования. Они позволяют получить показатели качества всего устройства формирования в целом. А так как таких показателей может быть несколько, то и системных моделей может быть несколько. При таком разделении функций исчезает сложность разрабатываемых моделей. Этим, в частности, объясняется деление системных моделей на функциональные и комплексные. И если функциональные модели предназначаются для испытаний функционирования сложного устройства формирования в различных ситуациях, то комплексные обеспечивают:
– отработку и отладку программного обеспечения сложного устройства формирования;
– оценку характеристик отдельных средств и получение исходных данных для полной оценки устройства формирования.