- •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
3. Структурно параметрическая модель динамики состояния большой технологической системы
Технологическая система перерабатывающего предприятия АПК представляет собой множество функционально связанных процессов и аппаратов, объединенных сетью материальных, энергетических и информационных потоков. Целевая функция системы заключается в обеспечении полноты и глубины переработки исходного сырья с максимизацией выхода и качества готовой продукции при минимуме ресурсного обеспечения и затрат.
Технологическая система может быть представлена в виде направленного графа, узлы которого соответствуют технологическим операциям, а ветви – материальным потокам сырья, промежуточным и конечным продуктам так, что выходной поток одного узла является входом другого смежного узла. Каждая ветвь описывается набором физико-химических показателей и параметров состояния потока, а каждый узел математической моделью, связывающей характеристики его входов и выходов.
На основе технологического графа с параметрическими и функциональными описаниями можно составить матричную модель технологической системы, упорядочивающей в форме квадратной матрицы все множество известных параметров состояния X и связей между ними ij,
x1, x2, … , xn
(1-6)
где ij – нормированные коэффициенты или функции связи между i-м и j-м элементами в системе уравнений
(1-7)
В общем случае ij отражает интенсивность влияния j-го параметра на
i-й и каждая строка матрицы описывает вектор связей, влияющих на i-й показатель состояния системы. В свою очередь, каждый j-й столбец матрицы описывает вектор влияний j-го фактора на другие параметры состояния системы. При отсутствии влияния характеристика связи становится равной нулю, т.е. ij = 0.
Таким образом, матрица является оператором взаимодействия элементов технологической системы.
Отыскание коэффициентов связей ij производится из аналитических описаний xi = (x1, x2, …, xn) ; , экспертных оценок или из уравнений множественной регрессии
; (1-8)
на основе обработки статистических данных или планирования эксперимента.
В зависимости от степени детализации такая модель может описывать как отдельные процессы и технологические линии, так и весь технологический комплекс с выделенными подсистемами и функциями цели. В общем случае, выделив группу выходных параметров системы (например, показателей качества готовой продукции, параметры состояния технологических процессов, характеристики входных потоков и другие группы), можно сформировать структурно-параметрическую модель большой технологической системы.
x1, x2,…,xk , xk+1, … , xm , xm+1,…, xn
1
1
...
1
1
1
1
...
...
...
1
1
1
...
1
Операторы функциональных связей внутри выделенных групп параметров упорядочиваются вдоль главной диагонали клеточной матрицы и при независимости факторов становятся единичными диагональными матрицами и т.д. В случае взаимосвязанности элементов в диагональной клетке помещается матрица оператора взаимодействия .
Недиагональные клетки соответствуют операторам прямого и косвенного влияния различных функциональных групп друг на друга и на качественные показатели целевой функции или функционала.
Таким образом, клеточная матрица представляет полное описание структуры и значимости связей между параметрами и факторами, определяющими функционирование технологического процесса или комплекса в целом. Определяющие факторы в общем случае могут быть обобщенными (в зависимости от степени детализации) и тогда коэффициенты их влияния, в свою очередь, представляются операторами. Степень детализации формальных описаний объекта в виде клеточной матрицы определяется конкретной задачей функционального анализа и моделирования, а также характером и полнотой априорных данных о качественных и количественных показателях влияния и взаимодействия.
При имеющихся статистических данных о состоянии системы и среды в виде массива xkj ; , где xkj – значение j-го фактора в k-м опыте, составляется матрица коэффициентов корреляции
, (1-9)
где - средние значения i-го и j-го факторов;
- среднеквадратичные отклонения соответствующих факторов.
Характер связей между коррелируемыми факторами определяется коэффициентами линейной множественной регрессии
(1-10)
с коэффициентами связи Pij j-го фактора c i-м.
Для сопоставимой оценки отклонений и связей параметров различной физической природы и размерности формируется матрица безразмерных характеристик
, (1-11)
где xi0 и xj0 - допустимые отклонения от нормы.
По найденной матрице характеристик взаимосвязей Cij; и вектору текущих отклонений x1, …, xn , путем умножения Cij n на диагональную матрицу нормированных отклонений хjjk, формируется ситуационная матрица состояния системы.
(1-12)
где ; - нормированные отклонения параметров состояния
от диапазона допустимых отклонений .
Элементы главной диагонали ситуационной матрицы ; отображают текущие нормированные отклонения хi контролируемых факторов от заданных значений, а недиагональные – вклады других отклонений хj , в отклонение хi , с размещением по строкам всех априорно известных причин отклонения хi , а по столбцам – возможных следственных влияний отклонения хi на другие параметры.
В общем случае ситуационная матрица является структурно-параметрической моделью изменения состояния большой системы с множеством функциональных узлов и связей между ними и описывает структурно-сложную ситуацию причинно-следственного взаимодействия элементов в текущем состоянии системы объединяя априорные данные о структуре связей с текущей информацией х.