- •А. С. Малин, в. И. Мухин исследование систем управления
- •Введение
- •Часть 1.
- •Элемент системы
- •Связь, взаимодействие и структура системы
- •Понятие внешней среды
- •Понятия, определяющие функционирование системы
- •Состояние системы
- •Входы и выходы системы
- •Функционирование (движение) системы
- •1.3 Характеристика процессов системы
- •Понятие процессов системы
- •Формы входных и выходных процессов
- •Функции обратной связи
- •Функция ограничения системы
- •1.4 Классификация систем
- •Признаки классификации и классы систем
- •Классификация систем
- •Характеристика различных классов систем
- •1.5 Система управления
- •Понятие системы управления
- •Цель системы управления
- •Закон управления системой
- •Эффективность управления системой
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •2.Методологические основы исследования
- •Сущность системного подхода
- •2.2 Анализ систем управления
- •Понятие, цели и задачи анализа
- •Решение задач анализа систем управления
- •2.3 Синтез систем управления
- •Понятие, цели и задачи синтеза
- •Решение задач синтеза систем управления
- •2.4 Принципы анализа и синтеза систем управления
- •Принцип физичности и его постулаты
- •Принцип моделируемости и его постулаты
- •Принцип целенаправленности и его постулаты
- •2.5 Виды анализа и синтеза систем управления
- •Структурный анализ и синтез систем управления
- •Функциональный анализ и синтез систем управления
- •Параметрический анализ и синтез систем управления
- •2.6 Уровни исследования и структура показателей систем управления
- •Уровни исследования систем управления
- •Структура показателей систем управления
- •Оценка информативности показателей анализируемой системы управления
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •3.Особенности анализа и синтеза различных систем управления
- •3.1 Особенности анализа и синтеза технических систем управления
- •Особенности технических систем управления
- •Специфика анализа и синтеза технических систем управления
- •Основы синтеза новой технической системы управления
- •3.2 Особенности анализа и синтеза эргатических систем управления
- •Особенности эргатических (человеко-машинных) систем управления
- •Специфика анализа и синтеза эргатических систем управления
- •Типовые противоречия в процессе создания новых эргатических систем управления
- •Типовые противоречия, разрешаемые в процессе создания новых эсу
- •Содержание нововведений в зависимости от глубины реорганизации эсу
- •3.3 Особенности анализа и синтеза организационных систем управлениия
- •Особенности организационных систем управления
- •Методология анализа и синтеза организационных систем управления
- •Специфика анализа и синтеза организационных систем управления
- •Основные черты организационного управления
- •Основные требования к организационному управлению
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •4. Системный анализ и синтез проблемы
- •4.1 Обшая характеристика проблемы как системы
- •Понятие проблемы и проблемной ситуации
- •Классификация проблем
- •Представление проблемы как системы
- •Этапы решения проблемы
- •4.2 Исходная постановка (формулирование) проблемы
- •Цель постановки проблемы
- •Этапы постановки проблемы
- •4.3 Формирование целей и условия решения проблемы
- •Условия формирования целей
- •Выявление и систематизация подцелей
- •Последовательная декомпозиция целей
- •Установление условий решения проблемы
- •4.4 Структуризация проблемы и систематизация путей достижения целей
- •Основные понятия и этапы структуризации проблемы
- •Уточнение структуры системы
- •Критический анализ функционирования системы управления
- •Систематизация путей достижения целей, оценка их значимости
- •4.5 Выявление и выбор альтернатив решения проблемы
- •Этапы выделения альтернатив решения проблемы
- •Выбор альтернатив
- •4.6. Принятие решения и выбор оптимальных решений
- •Выявление и выбор вариантов решения проблемы (подпроблемы)
- •Выбор оптимальных решений
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •Часть 2
- •Методы, средства и уровни научного исследования
- •5.2 Методы эмпирического исследования
- •Наблюдение
- •Сравнение
- •Измерение
- •Эксперимент
- •5.3 Методы эмпирического и теоретического исследования
- •Абстрагирование
- •Анализ и синтез
- •Индукция и дедукция
- •Моделирование и использование приборов
- •Исторический и логический методы научного познания
- •5.4 Методы теоретического исследования
- •Восхождение от абстрактного к конкретному
- •Идеализация
- •Формализация
- •Аксиоматический метод
- •5.5 Основные формы научного исследования
- •Проблема
- •Идея, принцип, закон
- •Гипотеза, предположение, математическая гипотеза
- •Классификация моделей
- •5.6 Фактологическое обеспечение исследования
- •Философские аспекты фактологического обеспечения исследования
- •Понятие факта
- •Сбор и анализ фактов
- •Особенности использования фактов в исследовании систем управления
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •Специфические методы исследования систем управления
- •6.1 Методы появления системной идеи
- •Сущность идеи
- •Первый цикл проявления идеи
- •Второй цикл проявления идеи
- •6.2 Эвристические методы исследования систем управления
- •Методы активизации технологии творчества
- •Ассоциативные методы
- •Метод "мозгового штурма"
- •Метод синектики
- •6.3 Формализованные методы исследования систем управления
- •Параметрический метод
- •Морфологический метод и его модификации
- •Комбинаторный метод
- •Методы логического поиска
- •Метод "букета проблем"
- •Методы поиска новых технических решений
- •6.4 Статистические методы анализа систем управления Сущность и область применения
- •Регрессионный анализ
- •Корреляционный анализ
- •Дисперсионный анализ
- •Ковариационный анализ
- •Метод временных рядов
- •Метод главных компонентов
- •Факторный анализ
- •6.5 Детерминированные методы анализа систем управления
- •Сущность и область применения
- •Инфлюентный анализ
- •6.6Cинтез систем управления методами оптимизации
- •Синтез систем управления методами безусловной оптимизации
- •Синтез систем управления с помощью многокритериальной оптимизации
- •6.7 Синтез систем управления методами математического программирования
- •Сущность и содержание математического программирования
- •Общая характеристика методов математического программирования
- •Методы решения задач линейного программирования
- •Методы решения задач нелинейного программирования
- •Методы решения задач дискретного (целочисленного) программирования
- •Методы динамического программирования
- •Методы стохастического программирования
- •6.8 Анализ и синтез систем управления с помощью математических теорий
- •Теория принятия решений
- •Теория массового обслуживания
- •Теория эффективности
- •Теория игр
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •7. Экспертные оценки решения проблем
- •7.1 Сущность и содержание метода экспертных оценок
- •Сущность метода экспертных оценок
- •Подготовка экспертизы
- •Проведение опроса экспертов
- •Виды и типы вопросов
- •7.2 Методы обработки информации, получаемой от экспертов
- •Сущность экспертного ранжирования
- •Метод непосредственной оценки
- •Перевод оценок в ранги
- •Оценка факторов
- •Метод последовательных сравнений
- •Метод парных сравнений
- •Матрица предпочтений для ранжирования с помощью парного сравнения
- •Матрица р: доля случаев, когда фактор I предпочтительнее фактора j
- •7.3 Метод Дельфи
- •Классический метод экспертных оценок Дельфи
- •Метод структуризации принятия решений
- •Показатели оценки элементов "дерева решений" на уровне подпроблем
- •Экспертные оценки целенаправленности тем научных исследований
- •7.4 Метод анализа иерархий
- •Сущность и содержание анализа иерархий
- •Средние согласованности матриц
- •Пример применения метода анализа иерархий
- •Покупка дома: матрица попарных сравнений для уровня 2, решение и согласованность
- •Покупка дома: матрицы попарных сравнений для уровня 3, решение и согласованность
- •Покупка дома: матрица глобальных приоритетов
- •Вопросы для повторения
- •Литература
- •Часть 1. 6
- •Часть 2 187
- •Исследование систем управления
- •144003, Г. Электросталь Московской обл., ул. Тевосяна, 25.
6.4 Статистические методы анализа систем управления Сущность и область применения
В статистическом анализе производится обработка некоторой случайной выборки, под которой понимаются результаты N последовательных и независимых экспериментов со случайной величиной или событием. Выборка должна быть состоятельной (презентативной), т.е. чтобы объем обрабатываемой информации был достаточен для получения результатов с требуемой точностью и надежностью.
Используется для исследования процессов и объектов по результатам массовых экспериментов со случайными величинами или событиями. Примером статистического характера процесса может служить появление неисправностей при работе технической системы управления, а исследование случайностей, как инструмента исследования, может иллюстрировать вероятностные методы поиска экстремума некоторой функции.
Наиболее употребительными методами статистического анализа систем управления являются: регрессионный анализ; корреляционный анализ; дисперсионный анализ; ковариационный анализ; анализ временных рядов; метод главных компонентов; факторный анализ.
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ ставит своей задачей исследование зависимости одной случайной величины от ряда других случайных и неслучайных величин (регрессия — зависимость математического ожидания случайной величины от значений других случайных величин). Например, после проведения N экспериментов на статистической модели получен набор реализаций случайных величин {Xi, Yi}, i = 1, 2, 3, ..., п, где X является независимой переменной, a Y — функцией. Обработка этого массива случайных величин позволяет представить их в виде детерминированной линейной регрессивной модели типа:
Y = a + bY, (3.1)
где коэффициенты а и b рассчитываются согласно методу наименьших квадратов таким образом, чтобы квадраты отклонений случайных величин Yi от значений функций (3.1) на множестве X i были наименьшими, т.е.
В случае нескольких независимых переменных регрессивная модель представляется линейным полиномом
где хj(0) являются базовыми значениями всех k переменных, в окрестностях которых анализируется характер исследуемого процесса.
Выражение (3.3) представляет собой линейную функцию, однако, если значения Ах. достаточно велики или функция Y существенно нелинейна, то можно использовать разложение более высокого порядка (см. [6.44]).
При анализе регрессионной модели (3.3) значения коэффициентов bj показывают степень влияния j-й переменной на функцию Y, что позволяет разделить все переменные на существенные и несущественные. Однако наибольший интерес регрессионная модель представляет для прогноза поведения функций Y. В практической деятельности регрессионный анализ часто используется для создания так называемой эмпирической модели, когда, обрабатывая результаты наблюдений (или характеристики существующих систем), получают регрессионную модель и используют ее для оценки перспективных систем или поведения системы при гипотетических условиях (см. [6.44]).
Точность и надежность получаемых оценок зависят от числа наблюдений (реализаций, экспериментов) и расположения прогностических значений х относительно базовых (т.е. известных на некоторый момент времени) хj(0). Чем больше разность хj, тем меньше точность прогноза.