Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Конспект_ОСА(испр).DOC
Скачиваний:
17
Добавлен:
12.09.2019
Размер:
3.18 Mб
Скачать
    1. Переходные информационные процессы в системах управления.

Информационные цепи содержат элементы с памятью. Такой способностью запоминать и хранить информацию обладают запоминающие устройства ОЗУ, ПЗУ.

Память характеризуется ёмкостью n, которая определяется как отношение запомненной информации к её потенциалу (напряжению), т.е. как информацию, необходимую для достижения цели:

(5.18)

Рассмотрим схему адаптивной системы управления, которая обучается и запоминает информацию в процессе работы.

Рис.5.9. Информационная цепь адаптивной системы управления.

В этом случае:

(5.19)

откуда: (5.20)

(5.21)

Рис.5.10. Переходные процессы в системе с памятью.

О бучающие и адаптивные системы вначале малоэффективны, т.к. большая часть информационного тока отправляют в память, а затем большая часть информационного тока реализуется на деле.

Информационные цепи включают элементы ригидности или инерционности L.

Ригидность равна отношению создаваемого ею противонапряжения, которое определяется вызванным ригидностью изменением вероятности достижения цели управления, к скорости изменения тока управления или к ускорению, с которым изменяется информация в каждый момент времени.

(5.22)

Эта величина связана с временем перехода tn системы управления на новый алгоритмический ритм.

Рассмотрим переходные процессы в информационной цепи с памятью и индуктивностью.

Система управления СУ

Объект управления ОУ

Рис.5.11. Информационная цепь адаптивной системы управления объектом с ригидностью.

Обозначения на рис.5.11.

n – память;

 ­­– информационное сопротивление объекта;

L – ригидность объекта;

BH – внутреннее информационное сопротивление объекта;

h – информационный потенциал;

Iτ – информационный ток объекта управления.

Пусть , .

Путём решения уравнений информационной цепи можно получить:

При  > 1, L > 42 :

(5.23)

При  < 1, L < 42n :

(5.24)

При  = 1, L = 42n :

(5.25)

Графики, построенные на уравнениях (5.23), (5.24), (5.25) будут иметь вид:

Рис. 5.12. Переходные процессы в системе уравнения при изменении алгоритма её работы.

Анализ переходных процессов показывает, что соотношения информационных параметров системы не только определяет устойчивость системы, но и её работоспособность. Например, если предельный информационный ток системы , то при система теряет работоспособность. Для обеспечения работоспособности системы необходимо при её проектировании обеспечить соотношение между параметрами  > 1.

  1. Системный анализ обьектов и процессов методом имитационного моделирования.

    1. Цели, порядок и схема имитационного моделирования.

Имитационное моделирование является универсальным методом исследования сложных объектов и процессов. Этот метод заключается в том, что с помощью компьютера воспроизводится поведение исследуемого объекта или процесса, а исследователь – системный аналитик, управляя ходом процесса имитационного моделирования и, анализируя получаемые результаты, делает вывод о её свойствах и качестве поведения. Поэтому под имитационным моделированием следует понимать численный метод проведения на компьютере экспериментов с математическими моделями сложных объектов и процессов для определения интересующих исследователя функциональных характеристик.

Широкое применение метода имитационного моделирования в системном анализе обусловлено следующими причинами:

а) сложностью модели поведения системы; наличием множества случайных факторов, которые ограничивают эффективность приминения традиционных аналитических методов исследования, а в ряде случаев вообще исключают возможность их применения, в результате чего имитационное моделирование оказывается единственно возможным способом исследования;

б) новыми возможностями, которые позволяют осуществлять: наблюдения за поведением системы в таких условиях, в которых натурный эксперимент просто невозможен (либо в силу чисто физических причин, либо в силу ограниченности временных и стоимостных ресурсов); проведения имитационных экспериментов в широком диапазоне изменения параметров системы и внешней среды, что позволяет получить дополнительную полезную информацию в условиях неопределённости всегда сопутствующей начальным этапам решения системных задач; прогнозирование поведения системы позволяет получить ответ в сжатом масштабе времени;

При имитационном моделировании можно выделить следующие основные этапы исследования:

  1. Формулировка проблемы;

  2. Построение математической модели функционирования системы;

  3. Составление отладка компьютерной программы моделирования, включая разработку процедур моделирования различных случайных факторов;

  4. Планирование имитационных экспериментов;

  5. Проведение экспериментов и обработка результатов исследования.

Рассмотрим более подробно содержание каждого из этапов:

  1. Формулировка проблемы.

Предполагает определения вопросов на которые надо ответить, либо гипотез которые надо проверить, либо воздействия которые надо оценить, что в целом определяет цель, имитации, в соответствие с которой должны быть определены и критерии, по которым оценивают результаты имитации.

  1. Построение математической модели функционирования системы.

Включает в себя определения входных, выходных, управляющих переменных и их взаимосвязи в общем алгоритме функционирования системы с целью оценки значений выбранных критериев.

  1. Составление машинной программы предполагает решение следующих задач:

а) составление самой программы с использованием, как универсальных алгоритмических языков, так и проблемно-ориентированных на решение задач имитации;

б) разработка программных процедур имитации различных случайных факторов, имеющихся в системе;

в) отладка программы.

  1. При планировании экспериментов решаются следующие основные задачи:

а) выбор способов ускорения сходимости статистических оценок интересующих нас критериев к истинным значениям;

б) определение объёма имитационных экспериментов;

в) составление плана машинных экспериментов.

  1. Проведение экспериментов и обработка результатов в основном преследуют цель:используя всё многообразие статистических критериев и максимум информации, полученной в процессе эксперимента, сделать выводы по результатам имитационного эксперимента и определить их точность.