Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Автоматизация научных исследований..pdf
Скачиваний:
17
Добавлен:
15.11.2022
Размер:
6.27 Mб
Скачать

Министерство образования и науки Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Пермский государственный технический университет»

Р.А. Файзрахманов, И.Н. Липатов

АВТОМАТИЗАЦИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Утверждено Редакционно-издательским советом

университета в качестве учебного пособия

Издательство Пермского государственного технического университета

2011

УДК 681.5 Ф17

Рецензенты:

д-р экон. наук, проф., заслуженный деятель науки РФ Н.И. Артемов (Пермский государственный технический университет);

д-р физ.-мат. наук, проф. А.Н. Румянцев (Пермский государственный университет)

Файзрахманов, Р.А.

Ф17 Автоматизация научных исследований: учеб, пособие / Р.А. Файзрахманов, И.Н. Липатов. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2011. - 162 с.

ISBN 978-5-398-00547-9

Изложены вопросы, относящиеся к теории курса «Автоматизация на­ учных исследований».

Предназначено для студентов, обучающихся по магистерской про­ грамме «Распределенные автоматизированные системы» направления 230100.68 «Информатика и вычислительная техника».

УДК 681.5

ISBN 978-5-398-00547-9 ©ГОУ ВПО «Пермский государственный технический университет», 2011

Введение

7

1. Современные научные исследования

 

и их автоматизация

9

1.1. Характерные особенности современных НИ

9

1.2. Типовая структура АСНИ

11

1.3. Задачи, решаемые АСНИ..............................................

11

1.3.1. Задачи автоматизации экспериментальных

 

исследований

12

1.3.2. Автоматизация этапов НИ, носящих творче­

 

ский характер

13

1.3.3. Задачи автоматизации при проведении теоре­

 

тических исследований.......................................

15

1.3.4. Задачи автоматизации, связанные с поиском

 

информации

15

1.4. Постановка и решение в АСНИ комплексных науч­

 

ных проблем..................................................................

16

1.5. Экономический эффект от автоматизации НИ

16

1.6. Основы построения АСНИ-Э

18

1.6.1. Экспериментальные исследования

18

1.6.2. Цели автоматизации экспериментальных

 

исследований

20

1.6.3. Назначение АСНИ-Э

20

1.6.4. Основные требования и принципы

 

построения АСНИ-Э

21

1.6.5. Структуры АСНИ-Э

22

1.6.6. Функциональная структура АСНИ-Э

27

1.6.7. Основные направления работ по созданию

 

АСНИ-Э

28

1.7. Перспективные тенденции развития работ

 

по автоматизации НИ

29

Контрольные вопросы

30

2. Спектральный анализ исследуемого объекта

33

2.1. Определение оценок математического ожидания

 

и корреляционной функции эргодического

 

случайного процесса по одной реализации

33

2.2. Определение оценки спектральной плотности через

 

оценку корреляционной функции

34

2.3.Второй способ оценки спектральной плотности

2.4.Получение вторым способом сглаженной оценки

спектральной плотности

38

2.5. Оценка взаимных корреляционных функций двух

42

эргодических случайных процессов

2.6. Определение оценки взаимной спектральной плотно-

45

сти через оценки ВКФ

2.7. Определение сглаженной оценки взаимной

 

спектральной плотности

47

Контрольные вопросы

47

3. Применения спектрального анализа исследуемого объекта...

49

3.1. Оценка частотной характеристики исследуемого

 

объекта, представляющего собой линейную

 

динамическую систему

49

3.2.Использование оценок спектральных плотностей

взадаче фильтрации для определения

качества работы фильтра...............................................

51

3.3. Использование оценок спектральных плотностей

 

в задаче синтеза оптимального фильтра......................

53

3.4. Использование оценок спектральных плотностей

 

для определения оценки функции когерентности

58

Контрольные вопросы

59

4. Статистическая обработка результатов измерений

61

4.1. Генеральная и выборочная совокупность случайной

 

величины X

61

4.2. Задачи, решаемые при статистической обработке

 

результатов измерений случайной величины X

62

4.3. Оценивание по выборке статистических характери­

 

стик случайной величины X

62

4.4. Общие свойства точечных оценок

64

4.5. Методы получения точечных оценок параметров за­

 

кона распределения случайной величины X

68

4.5.1. Метод моментов

69

4.5.2. Метод максимума правдоподобия

72

4.6.Законы распределения, наиболее широко используе­ мые при статистической обработке результатов

измерений

74

4.6.1. Нормальное распределение

74

4.6.2. Распределение х2

76

4.6.3. Распределение Стьюдента.................................

78

4.6.4. Распределение Фишера.......................................

79

4.7. Доверительный интервал и доверительная

 

вероятность

81

4.8. Корреляционный анализ

82

4.9. Проверка гипотезы о равенстве нулю коэффициента

 

корреляции р.ч,

85

Контрольные вопросы

87

5. Построение математической модели исследуемого

 

объекта с помощью метода наименьших квадратов...............

89

5.1. Статистические математические модели

 

исследуемого объекта

89

5.2. Метод наименьших квадратов

91

5.2.1. Постановка задачи

91

5.2.2. Решение задачи определения математической

 

модели исследуемогообъекта

93

5.2.3. Ошибки оценивания при использовании метода

 

наименьших квадратов

98

5.2.3.1. Определение показателей точности

 

оценок а, и величины у

98

5.2.3.2. Определение доверительного интервала

 

для коэффициентов а, при известной

 

дисперсии ошибок наблюдений о2

100

5.2.3.3. Определение доверительного интервала

 

для коэффициентов а, при неизвестной

 

дисперсии ошибок наблюдений о2

102

5.2.3.4. Проверка значимости коэффициентов

 

а/, / = 0,1,2,..,,кматематической модели

 

исследуемого объекта

104

5.2.4. Ошибки при выборе вида математической мо­

 

дели исследуемого объекта

107

5.2.5. Проверка адекватности математической модели

 

исследуемого объекта........................................

ПО

Контрольные вопросы..........................................................

117

6. Планирование эксперимента...............................................

119

6.1. Теория эксперимента....................................................

119

6.2. Основные понятия планирования эксперимента........

123

6.3. Общие требования к плану эксперимента.

 

О критериях планирования эксперимента.................

129

6.4. Планы для моделей, описываемых полиномами пер­

 

вого порядка...................................................................

132

6.4.1. Вид модели

132

6.4.2. Полные факторные планы..............................

132

6.4.3. Дробные факторные планы

134

6.4.4. Формулы для вычислений и свойства пол­

 

ных и дробных факторных планов для ли­

 

нейных моделей ...............................................

137

6.5. Планы для моделей, содержащих линейные члены

 

и взаимодействия различного порядка

140

6.5.1. Вид модели

140

6.5.2. Применение полных факторных планов

 

для модели типа (6.40)

141

6.5.3. Применение дробных факторных планов

 

для модели типа (6.40) и порядок смешива­

 

ния оценок коэффициентов

142

6.5.4. Вычислительные формулы и свойства

 

планов 2"

146

6.6. Планы для квадратичных моделей

149

6.6.1. Вводные замечания

149

6.6.2. Ортогональные центральные композицион­

 

ные планы

151

Контрольные вопросы

156

Заключение

158

Список литературы

160

Современный этап развития науки характеризуется:

-участием больших научных коллективов в решении крупных комплексных проблем;

-сложным оснащением исследований;

-требованием сокращения продолжительности исследований;

-требованием повышения эффективности труда ученых на базе автоматизации научных исследований (НИ).

Автоматизация НИ - это область, где зарождаются, опробываются

иразрабатываются новые идеи и технические решения по измерению параметров природных и технических объектов, формализации их модельного описания и анализа.

Современные экспериментальные НИ основаны на широком ис­ пользовании измерительно-вычислительных комплексов, проблемно ориентированных по отдельным направлениям исследований. При этом специализация касается в основном измерительной части и про­ граммного обеспечения. Такая специализация приводит к удорожа­ нию автоматизированных систем НИ (АСНИ), и внесение большей унификации в эту область было бы полезным.

Автоматизация НИ охватывает широкий круг проблем:

1)совершенствование организации научных коллективов;

2)планирование исследований на основе применения методов кибернетики;

3)моделирование элементов творческого процесса;

4)создание средств и систем автоматизации экспериментов;

5)создание автоматизированных научных приборов.

Цель автоматизации НИ - это совершенствование и разработка принципиально новых методик проведения, технологий исследований и организации научно-исследовательской работы, а в перспективе - полное переоснащение научно-исследовательских организаций со­ временными научными приборами, оборудованием для проведения исследований и средствами кибернетической техники. Это позволит значительно увеличить производительность труда ученых, освоить принципиально новые области исследования и методы, обеспечи­ вающие получение ранее недоступных научных результатов, сокра­ тить сроки исследований, ускорить обработку и увеличить объем на­ учной информации, что в итоге будет способствовать дальнейшему

развитию фундаментальных направлений в науке и получению значи­ тельного народно-хозяйственного эффекта.

Основой такого переоснащения являются АСНИ различных уровней иерархии. АСНИ отличаются от других типов автоматизи­ рованных систем (например, управление технологическими процес­ сами - АСУТП, управление производством - АСУП, проектирование - САПР и др.) характером информации на выходе системы. Это, прежде всего обработанные или обобщенные данные, получаемые

врезультате научной деятельности человека, а также создаваемые на их основе модели. Поэтому АСНИ являются системами для полу­ чения, корректировки и исследования моделей, используемых затем

вдругих типах автоматизированных систем для управления, прогно­ зирования или проектирования.

Благодаря разработке и практическому применению систем авто­ матизации научно-технических экспериментов, автоматизированных систем управления научно-исследовательскими организациями, ин­ формационно-поисковых систем для научно-исследовательских орга­ низаций открыты новые возможности в организации отдельных об­ ластей научной деятельности и можно достичь качественно новых результатов во многих областях науки и техники.

Учебное пособие включает в себя введение, шесть глав, заключе­ ние, список литературы. Глава 1 посвящена современным НИ и их ав­ томатизации, в главе 2 рассматривается спектральный анализ иссле­ дуемого объекта. Глава 3 посвящена применению на практике спек­ трального анализа исследуемого объекта. В главе 4 рассматриваются вопросы статистической обработки результатов измерений, а глава 5 посвящена построению математической модели исследуемого объекта. Вопросы планирования эксперимента рассматриваются в главе 6.

1.СОВРЕМЕННЫЕ НАУЧНЫЕ ИИССЛЕДОВАНИЯ

ИИХ АВТОМАТИЗАЦИЯ

1.1.Характерные особенности современных НИ

Внаше время наука превратилась в одну из основных движущих сил научно-технического прогресса. Революционные сдвиги, проис­ шедшие в технике, - прямое следствие высокого уровня, достигнутого наукой, роль которой с каждым годом неуклонно возрастает. Научные исследования (НИ) представляют собой познавательный процесс, ре­ зультатом которого является новая информация, необходимая для ре­ шения определенной проблемы. Наука развивается по ряду направле­ ний, в связи с этим НИ весьма разнообразны.

НИ начинаются с постановки задачи, в которой формально опре­ деляется подлежащая решению научная проблема, намечаются сроки проведения работ и ресурсы, отводимые для этой цели.

Следующий этап НИ - поиск, систематизация, обобщение и ана­

лиз существующей первичной информации - в основном связан с библиографическими исследованиями.

На основе анализа имеющейся информации разрабатываются априорные гипотезы, предположительно описывающие исследуемое явление и не противоречащие до сих пор известным фактам. Выби­ раются критерии оценки результатов НИ, методы и средства их про­ ведения в целях проверки и уточнения априорных гипотез.

Далее НИ развиваются по двум руслам: экспериментальные НИ и теоретические НИ. Более подробно рассмотрим экспериментальные НИ, которые могут проводиться как наблюдения в естественных усло­ виях, либо как исследования методами физического моделирования. При использовании методов физического моделирования значитель­ ную роль играет планирование эксперимента. Задача планирования эксперимента состоит в организации изменений условий (активных воздействий на исследуемое явление) эксперимента таким образом, чтобы кратчайшим путем и в достаточном количестве получить пер­ вичную информацию, характеризующую объект исследований с задан­ ной достоверностью. Как при физическом моделировании, так и при проведении наблюдений в естественных условиях, основной целью эксперимента является извлечение первичной информации, для чего

используются измерения, запись наблюдений и т.п. Полученная пер­ вичная информация должна быть собрана, а в необходимых случаях преобразована к требуемому виду. Современные средства извлечения данных часто имеют очень высокую информативность, благодаря чему можно достаточно быстро провести всесторонние исследования. Одна­ ко при этом наряду с полезной первичной информацией накапливается значительное количество малоценных данных, которые должны быть отсеяны. «Обогащенная» таким образом первичная информация накап­ ливается с целью обеспечения требуемой полноты описания исследуе­ мого явления. Далее для повышения объективности первичной инфор­ мации ее обобщают. На основе математической обработки обобщенной первичной информации определяют эмпирические зависимости, харак­ теризующие исследуемые явления.

Теоретические НИ основаны на использовании существующих и специально создаваемых для конкретной задачи методов математи­ ческого анализа. Особым видом теоретических НИ является матема­ тическое моделирование, которое можно назвать математическим экспериментом.

В процессе теоретических исследований осуществляется анализ разработанных ранее гипотез, на основе которого определяются зави­ симости, характеризующие исследуемое явление.

Критерием истины, как известно, является практика, т.е. в данном случае эксперимент, поэтому большинство НИ представляет собой различные сочетания теоретических и экспериментальных исследова­ ний. На основе сопоставительного анализа результатов теоретических и экспериментальных НИ выводятся новые закономерности, характе­ ризующие исследуемую проблему. С учетом этих данных и априор­ ных гипотез разрабатываются апостериорные гипотезы.

В зависимости от поставленной задачи НИ могут быть фундамен­ тальными или прикладными. Фундаментальные НИ ведут к разработ­ ке новой теории и в некоторых случаях к закладке новых направлений науки. Цель прикладных исследований - разработка практических рекомендаций для промышленного производства. С учетом этих ре­ комендаций выпускаются опытные образцы изделий, которые под­ вергаются промышленным НИ. На основе анализа их результатов разрабатываются рекомендации для промышленного выпуска. Далее проводятся промышленные испытания серийных образцов. Обработка

результатов этих исследований позволяет получить математические описания и технические характеристики серийных образцов и, глав­ ное, убедиться в том, что поставленная задача НИ успешно решена.

1.2. Типовая структура АСНИ

Существующие АСНИ основаны на применении управляющих миниЭВМ. Типовая структура АСНИ представлена на рис. 1.1.

1.3. Задачи, решаемые АСНИ

До последнего времени наибольшее внимание уделялось созда­ нию АСНИ для таких разновидностей научной деятельности, как научно-технический эксперимент, некоторые стороны творческого

процесса и научные расчеты, информационный поиск, а также для автоматизации научно-организационных работ. Для каждой разно­ видности научной деятельности характерны соответствующие наборы задач автоматизации, решаемых АСНИ.

1.3.1. Задачи автоматизации экспериментальных исследований

Характерными задачами автоматизации экспериментальных ис­ следований являются:

1) сбор и регистрация экспериментальных данных (опрос датчи­ ков объекта, преобразование аналоговых сигнатов датчиков в цифро­ вую форму и ввод кодированных значений сигналов в ЭВМ для хра­ нения и дальнейшей обработки и т.п.);

2)автоматизированное (автоматическое) управление экспери­ ментами;

3)статистическая обработка выходной экспериментальной ин­ формации серии экспериментов;

4)выделение сигнала на фоне шума методами фильтрации;

5)хранение и экспресс-анализ экспериментальных данных;

6)обработка данных проведенного эксперимента;

7)обработка экспериментальных данных в реальном масштабе времени;

8)идентификация математической модели исследуемого объекта;

9)выполнение алгоритмов анализа, оценки и интерпретации вы­ ходной экспериментальной информации;

10)синтез оптимального плана эксперимента;

11)накопление данных серии экспериментов;

12)обеспечение возможности непосредственного оперативного участия исследователя в ходе эксперимента;

13)оформление и выдача выходной экспериментальной инфор­ мации в удобной для последующего использования форме;

14)выполнение алгоритма принятия решений по результатам экспериментальных исследований;

15)выполнение алгоритмов планирования экспериментов; 16) предсказание исследуемых процессов по их математическим

моделям с целью управления ими по заданному критерию качества; 17) распознавание и классификация объектов;