1. Назначение и состав иус в металлургии

Под ИУС понимается человеко-машинная система, обеспечивающая автоматизированный сбор и обработку информации, необходимой для оптимизации управления в различных сферах человеческой деятельности.

ИУС, создаваемые для управления предприятиями, базируются на применении экономико-математических методов, новейших способов организации процесса управления, современной ЭВМ и организационной техники.

Наиболее важной задачей ИУС является повышение эффективности управления сложным производством, в результате которого достигается рост производительности труда за счет совершенствования методов планирования и регулирования управляемого технологического процесса или объекта в целом. При этом важно единство всех сторон ИУС, без которого невозможно добиться желаемого результата.

В ИУС можно выделить три тесно связанные между собой части: системный базис ИУС (системное обеспечение), функциональный и целевой комплексы.

Системный базис состоит из организационно-экономического, информационного, технического, математического, программного, лингвистического и организационного обеспечения.

Функциональный комплекс содержит взаимосвязанный набор подсистем, комплексов задач и процедур, ориентированных на автоматизацию конкретных функций управления объектом. Опирается на единый системный базис.

Целевой комплекс представляет собой совокупность экономико-математических моделей, обеспечивающих достижение ОУ заданных целевых показателей в любой интервал времени. К целевым показателям промышленных объектов обычно относят качество продукции, себестоимость, производительность труда, объем нормативной чистой прибыли и т.д.

ОУ – объект управления – устройство, требуемый режим работы которого должен поддерживаться извне специально организованными управляющими воздействиями;

БПД – блок подготовки данных;

СППР – система поддержки и принятия решений;

АИС или КТ - Автоматическая исследовательская система или Компьютерный тренажер;

ИИС – информационно-измерительные системы;

ИУС – информационно-управляющие системы

К недостаткам системного подхода относятся: большая трудоемкость и длительность создания ИУС, необходимость изменения сложившейся структуры управления, что предполагает использование научно-обоснованных законов управления; высокая стоимость ИУС и трудность точного определения экономического эффекта. Следует иметь в виду, что стоимость высокоорганизованной ИУС составляет до 70 % стоимости основного технологического оборудования; при оценке эффективности ИУС сложно определить, какая часть экономического эффекта обусловлена непосредственно внедрением ИУС, а какая – организационными и техническими мероприятиями по совершенствованию производства.

2. Идентификация математических моделей.

Идентификация - построение оптимальных ММ по реализациям их входных и выходных сигналов. Задача идентификации – количественная оценка степени идентичности модели реальному объекту.

Критерием соответствия модели и объекта является минимум ошибки модели: =y0(t)-ym(t). y0(t)-выход объекта, ym(t) – выход модели. Корректируя структуру модели и её параметры стремятся свести к минимуму ошибку модели. Методы идентификации делят на методы структурной и параметрической идентификации.

Методы структурной идентификации. Задачи вскрытия структуры объекта – выделение объекта из среды, ранжирование входов и выходов объекта по степени их влияния на конечный целевой показатель, определение рационального числа входов и выходов объекта, учитываемых в модели, определение характера связи м-ду входом и выходом модели объекта т.е. вида модели y=F(x).

Методы параметрической идентификации. С помощью методов структурной идентификации не всегда удается достичь необходимой адекватности (идентичности) объекта и его ММ. ММ при исследовании методов параметрической идентификации можно классифицировать статистические или динамические, детерминированные или стохастические, линейные или нелинейные, непрерывные или дискретные. При определении вида связи между входом и выходом объекта в зависимости от его свойств: активность (активные пассивные методы), адаптивность (неадаптивные и адаптивные), дискретность (непрерывные и дискретные).

При параметрической идентификации стохастических объектов могут возникнуть 2 основных вида идентификаций: статических объектов и динамических. В этих случаях идентификация с несколькими выходами значительно затрудняется при наличии корреляции помех, действующие на разные выходы.

Об адекватности структуры модели можно судить по коэффициенту корреляции r, корреляционному отношению и по анализу остатков.

Высокий коэффициент корреляции свидетельствует об адекватности модели. Однако этого метода недостаточно, и необходимо использовать содержательный анализ остатков. Гистограмма распределения ошибок у адекватной математической модели имеет колокообразный вид.

Различают структурную идентификацию, связанную с отражением структурных свойств реальных систем с помощью математических моделей, и идентификацию функциональных свойств или поведения (параметрическая идентификация), связанную с отражением динамических и статических характеристик оригинала.