3. Модели для прогнозирования оптимальных траекторий процесса во времени.

Это «тактика» управления в большом. В основу таких моделей могут быть положены представления, полученные с помощью моделей двух вышестоящих уровней. Однако наиболее существенным здесь является отражение особенностей протекания, например, отдельных плавок в зависимости от конкретных начальных условий и состояния с учетом взаимосвязей управляемых и внутренних (промежуточных) параметров, что может оказывать значительное влияние на прогнозируемые программные режимы, например, в смысле их зависимости в каждый момент времени от саморазвития процесса как сложной формы свободного движения.

Их целесообразно использовать для «проигрывания» процессов в ускоренном масштабном времени, например, перед предстоящей плавкой, когда становятся известными начальные условия (состав чугуна, температура и т.д.), для выбора оптимального распределения управляющих воздействий во времени (по ходу плавки). Полученные при этом управления и предсказанные в зависимости от них траектории изменения управляемых параметров используются в качестве программных режимов, которые часто не удается достаточно точно выдерживать из-за влияния ряда неконтролируемых случайных факторов. Решение этой задачи возлагается на системы стабилизирующего или следящего регулирования.

4. Модели для стабилизирующего или следящего регулирования.

Автоматическое регулирование является наиболее разработанной частью теории автоматического управления. Модели этого уровня отличаются наибольшей простотой и оперативностью отражения динамики в малом. Сюда следует отнести модели типовых звеньев систем автоматического регулирования. При построении таких моделей широко используется функциональный подход. Они чаще всего описываются зависимостями линейного вида и справедливы для управления по отдельным каналам в относительно узком диапазоне изменения переменных. Для управления же в большом они, как правило, неприменимы, так как в этом случае преобладающее значение приобретают сложные нелинейные связи отдельными каналами.

Роль моделей при синтезе алгоритмов управления.

Учёт отмеченной выше классификации целесообразен также при оценке роли моделей в синтезе алгоритмов управления и выборе рациональных управляющих воздействий.

Для синтеза алгоритма управления, определения эффективных управляющих воздействий и совершенствования системы управления необходима модель объекта достаточно широкая. Модель же, полученная исходя из требований конкретного критерия управления, может использоваться только для параметрической настройки алгоритма управления, являясь его основой. Для определения путей дальнейшего совершенствования системы такая модель непригодна.

Можно выделить два подхода к управлению многомерными объектами с внутренними перекрестными связями:

1) Схема связанного регулирования, при которой между регуляторами отдельных величин устанавливаются определённые перекрестные связи.

2) Схема независимого регулирования (управления), при которой отсутствуют перекрестные связи между отдельными величинами, а выбор закона каждого регулятора осуществляется с наличием перекрестных связей в объекте. Для этого естественно, необходима достаточно хорошая модель объекта, описывающая эти внутренние взаимосвязи. Наличие такой модели открывает возможность перехода на новую, более высокую ступень, когда можно вести речь уже не столько об автоматическом регулировании, сколько об автоматическом управлении, в том числе – оптимальном управлении в большом, так как путём оптимизационных расчетов или машинных экспериментов на быстрой модели здесь может решаться не только задача поддержания заданных траекторий каждой из выходных переменных, но и задача определения оптимальных траекторий, удовлетворяющих какому-либо целевому (технологическому или технико-экономическому) критерию, например, минимуму затрат.