1) Различают 2 уровня исследований: - эмпирический ( с помощью натурного эксперимента устанавливают новые сведения об объекте); - теоретический ( связан с построением адекватной математической модели с анализом свойств объекта в процессе имитационного моделирования на ЭВМ).

В настоящее время в основном используется системный подход к проведению исследования, т.е. объект предоставляется в виде системы состоящей из взаимосвязанных элементов, взаимодействующих как с друг другом так и с окружающей средой и функционирующих в условиях случайных факторов.

2) Основные этапы исследования:

1. Осознание цели и постановка задачи.

2. Предварительный анализ имеющейся информации, условий и методов решения аналитических задач.

3. Формулирование исходных гипотез касающихся математической модели изучаемого объекта.

4. Теоретический анализ гипотез.

5. Разработка методики, планирование и организация экспериментов.

6. Проведение эксперимента.

7. Анализ и обобщение результатов.

8. Проверка исходных гипотез и идентификация объекта т.е. определение его математической модели по результатам эксперимента.

9. Математическое моделирование.

10. Обобщение результатов исследования и выводы.

3) Задачи , решаемые при исследовании. Здесь задачами могут быть:

1. На основании имеющейся информации установить необходимое значение выбранных параметров критериев оценки и относительную полезность каждого из них, это позволяет более рационально расходовать резервы повышения эффективности станка.

2. По результатам эксперимента на физической модели станка настроить баланс упругих перемещений и выявить слабые звенья несущей системы станка – это позволяет сконцентрировать усилия на исследования только части станка.

3. На основании имеющейся информации выявить факторы влияющие на жесткость слабых звеньев станка, установить возможность и приделы их измерения, сформулировать функциональные ограничения на те свойства станка которые будут изменяться при изменении его жесткости, например масса станка.

4. Используя баланс упругих перемещений разработать расчетную схему и математическую модель слабых звеньев несущей системы, проверить адекватность модели.

5. Методами математического моделирования осуществить поиск вариантов структуры и значений конструктивных параметров станка обеспечивающих повышение жесткости.

6. Разработать рекомендации на повышение жесткости несущей системы станков исследуемого типа.

5) Объекты могут быть разделены на 2 группы:

1. Объекты модели которых известны вплоть до каких-то приблизительных значений коэффициентов.

2. Объекты модели которых известны а численные значения коэффициентов неизвестны.

Для объектов первой группы задачи идентификации отсутствует. Для объектов второй группы проводят так называемые параметрические методы идентификации т. е. методы сводятся к определению параметров известной модели по результатам экспериментов.

6) Для решения задач идентификации вводится некоторые меры близости объекта к его модели так называемый критерий адекватности.

Обозначим у(t)- выходной сигнал объекта. у_м(t)-выходной сигнал модели.ξ (t)- их рассогласование.

Точность идентификации оценивается функцией потерь Q(ξ ).

Широко распространён критерий наименьших квадратов.

В решении задач идентификации объекта можно выделить 2 основных подхода:

1. предусматривает непосредственное решение интегральных уравнений идентификации.

2. Предполагает использование модели аналога реализованный на ЭВМ с возможностью настройки и изменение её параметров.

При этом один и тот же сигнал подают на вход исследуемого объекта и модели аналога. Реакция объекта сравнивается с выходами модели и в соответствии с выбранным критерием близости параметров модели обеспечивается минимум значения критерия близости.

6) Завершает построение модели проверка её адекватности. Дело в том что идентификации структура модели могла быть выбрана неудачна (например: для описания нелинейной зависимости выбран полином первого порядка). Экспериментатор должен обязательно проверить качество подбора модели сравнив отклонение средних экспериментальных значений выходов от расчётных, характеризующие неадекватность модели экспериментальным данным.

Если модель оказалась неадекватной, то это значит что исходная гипотеза о её виде не подтвердилась и структуру модели необходимо подкорректировать. Например перейти от линейной модели к нелинейной, повысить порядок и т. д. После этого задачи идентификации повторяются.

Построение мат. модели самая важная и ответственная часть исследования и она не исчерпывает всего содержания исследования, далее начинается анализ, который в последнее время часто бывает имитационным моделированием. При этом мат. модель превращают в программу и также можно ” проигрывать ’’ на ЭВМ в различных ситуациях предполагая, что они ведут себя реальным объектам.