Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Системный анализ. Конспект лекций стр.1-49.doc
Скачиваний:
3
Добавлен:
15.11.2018
Размер:
1.13 Mб
Скачать

Матрица аномального состояния системы Sij

Таблица 1.5

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11

-0.379

0.000

0.043

0.000

0.000

0.000

0.000

-1.410

0.000

-0.178

0.000

0.000

1.217

0.000

0.000

0.531

0.000

0.000

-0.952

-0.289

0.000

0.000

0.078

0.000

0.224

0.000

0.000

0.000

0.000

-0.812

0.000

0.000

0.036

0.000

0.000

0.000

-0.628

0.000

0.001

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.932

0.000

0.000

0.768

0.000

0.000

0.000

-0.288

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.376

0.000

0.236

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.291

0.000

-0.672

0.094

0.000

0.007

0.059

0.001

0.000

0.000

0.000

0.000

-1.908

-0.257

-0.798

0.000

0.000

0.045

0.000

0.000

-0.060

0.000

-0.008

0.296

1.296

0.090

0.000

-0.022

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

-0.021

0.866

0.655

1.691

-0.002

0.000

0.000

-0.086

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.828

0.849

Точность моделирования оценивается степенью различия наблюдаемого отклонений и сумм составляющих их расчетных вкладов согласно (1-10) и в данном фрагменте не достигается либо за счет влияния неучтенных факторов, либо неполноты статистических данных и неадекватности коэффициентов регрессии. В процессе наблюдения системы и дополнения базы данных модели ее функциональных связей и ситуационная модель постоянно уточняются и корректируются по результатам идентификации текущих ситуаций. Вместе с тем для правильной диагностики и прогнозирования аномальных состояний в структурно-параметрической ситуационной модели при сравнении вкладов важна не точная их оценка, а соблюдение отношения порядка их абсолютных значений.

По алгоритму диагностирования (рис.1.8) на главной диагонали ситуационной матрицы (таблица 1.5) выбирается максимальное по модулю отклонение x8 = -1.908 и строится причинно-следственная цепь связей

(8:10), (10:8) “цикл “,

(10:9), (9:8) ”цикл ”,

(9:10)” цикл ”,

(9:2), (2:8) “цикл “,

(2:5), (5:2)цикл “.

При диагностировании отклонения параметра выходного продукта, например x11 = 0.849 , причинно-следственная линия выглядит как

(11:10), (10:8), (8:10) “цикл “,

(8:9), (9:8) ”цикл ”,

(9:10) “цикл “,

(9:2), (2:8) “цикл “,

(2:5), (5:2)цикл “.

Здесь поиск можно прервать, так как цепь воздействий по менее значимым линиям связи вновь замыкается на ранее прерванные циклы и в наблюдаемом пространстве исходная причина оказывается в цикле функционального взаимодействия (2:5), (5:2), т.е. объясняется отклонением параметров x2 и x5 , соответственно плотностей обезжиренного и заквашиваемого молока. По найденному направлению наибольшего функционального влияния “(11:10), (10:8), (8:9), (9:2), (2:5), (5:2)” дается сообщение:

Отклонение x11содержания сухих веществ в сыворотке обусловлено отклонением плотностей обезжиренного и заквашиваемого молока x2 и x5 через изменение времени и температуры сепарирования x9 , x8 и pH творожной основы x10 .“

Другие примеры построения структурно-параметрических моделей взаимосвязей и ситуаций в технологических системах даны в приложении 1.

Описанные модели и алгоритмы структурно-параметрического моделирования и идентификации могут быть использованы для разработки интерактивной системы анализа многофакторных и многосвязных технологических систем по переработке биосырья. Примером может служить информационная технология и экспертная система контроля качества и безопасности продуктов питания, описываемые в следующем разделе.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.