- •Предисловие
- •Часть 1 системный анализ технологических систем Введение
- •1. Основы теории систем
- •1.1. Классификация систем
- •1.2. Структурный (топологический) анализ систем
- •1.2.1. Анализ элементов
- •1.3. Структурные характеристики системы
- •1.3.1. Связность системы
- •1.3.2. Степень центральности системы
- •1.3.3. Сложность системы
- •2. Параметрический анализ систем
- •3. Структурно параметрическая модель динамики состояния большой технологической системы
- •4. Алгоритмы идентификации и прогнозирования состояния системы
- •Р ис. 1.7. Структурно-параметрическая ситуационная модель аномального
- •Аномального состояния системы
- •Экстремального функционального влияния k-го фактора
- •В больших системах
- •5. Построение структурно-параметрической модели большой системы
- •6. Отыскание характеристик связей между параметрами состояния технологической системы
- •Состояния большой системы
- •Параметры биосырья (молока):
- •На базе статистических данных по формуле (1-15) сформирована матрица корреляционных коэффициентов связей между параметрами состояния системы (таблица 1.2). Матрица коэффициентов корреляции Rij
- •Матрица коэффициентов регрессии Pij
- •Матрица безразмерных характеристик связей Cij
- •Матрица аномального состояния системы Sij
- •7. Экспертная система контроля и управления качеством продукции в перерабатывающей отрасли апк
Матрица коэффициентов регрессии Pij
Таблица 1.3
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11
1.000 |
0.000 |
0.088 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.093 |
0.000 |
-0.014 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.631 |
0.000 |
0.000 |
-0.133 |
-0.033 |
0.000 |
0.000 |
0.451 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.118 |
0.000 |
0.000 |
0.188 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.142 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.838 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.036 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.025 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
-0.151 |
0.031 |
0.000 |
0.142 |
0.183 |
0.014 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
-0.110 |
-0.499 |
0.000 |
0.000 |
0.251 |
0.000 |
0.000 |
-0.482 |
0.000 |
-0.093 |
0.280 |
1.000 |
0.102 |
0.000 |
-0.443 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.129 |
0.429 |
0.265 |
1.000 |
-0.045 |
0.000 |
0.000 |
-0.086 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.032 |
1.000 |
Полученная матрица коэффициентов регрессии пересчитывается в матрицу безразмерных сопоставимых характеристик связей (1-11) (таблица 1.4)
Матрица безразмерных характеристик связей Cij
Таблица 1.4
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11
1.000 |
0.000 |
0.194 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.739 |
0.000 |
-0.105 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.691 |
0.000 |
0.000 |
-0.499 |
-0.223 |
0.000 |
0.000 |
0.205 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.425 |
0.000 |
0.000 |
0.042 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.006 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.766 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.223 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.598 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
0.000 |
-0.519 |
0.056 |
0.000 |
0.018 |
0.049 |
0.004 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
1.000 |
-0.198 |
-0.472 |
0.000 |
0.000 |
0.037 |
0.000 |
0.000 |
-0.078 |
0.000 |
-0.027 |
0.155 |
1.000 |
0.053 |
0.000 |
-0.059 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
-0.072 |
0.454 |
0.506 |
1.000 |
-0.003 |
0.000 |
0.000 |
-0.386 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.000 |
0.490 |
1.000 |
и корректируется с учетом логистики технологической системы. Далее, соответственно алгоритму идентификации (рис.1.15), вводится вектор текущих относительных отклонений x1, …, xn в числовом виде
0.38; 1.22; 0.22; -0.63; 0.77; 0.24; 0.29; -1.91; 1.30; 1.69; 0.85
и по (1-12) составляется ситуационная матрица аномального состояния системы в заданном параметрическом пространстве, фрагмент которой представлен в таблице 1.5.