- •Міністерство освіти та науки України
- •Національний гірничий університет
- •Кафедра системного аналізу та управління
- •Доц. Лазорін а. І.
- •1.Введение.
- •И нформация управляющая у
- •И нформация об объекте х.
- •Функционально-стоимостный и функционально-физический системный анализ.
- •2.1. Понятие о функционально-стоимостном анализе (фса).
- •2.2. Функционально – физический анализ технических объектов(ффа).
- •1. Построение конструктивной функциональной структуры (фс).
- •2. Построения потоковой функциональной структуры.
- •Описания физического принципа действия (фпд).
- •4.Выводы.
- •Р Два проводника ис.2.5. Конкретизированная потоковая функциональная структура.
- •2.3 Законы функционального строения и развития систем.
- •2.3.1. Закон соответствия между функцией и структурой системы.
- •2.3.2. Закономерности функционального строения преобразователей энергии и информации.
- •2.3.3 Закон стадийного развития техники.
- •2.4 Критерии развития и показатели качества технических систем.
- •2.5. Оценка эффективности организационно-технических мероприятий разработанных по результатам функционально-стоимостного анализа.
- •Структурный системный анализ.
- •3.1 Цели и задачи структурного анализа.
- •3.2 Формализация описания структур на основе теории графов.
- •3.2.1 Определение графа, виды графов.
- •3.2.2 Способы задания графов. А. Графическое представление. Достоинство – наглядность. Недостаток – не может быть использовано при решении задач структурного анализа с помощью эвм.
- •3.3 Порядковая функция на графе. Понятие уровня. Алгоритм упорядочения графа.
- •3.4. Числовая функция на графе. Алгоритм поиска критического пути.
- •3.5. Описание потоков информации в системах управления. Рассмотрим асуп. Источник информации – документ. Взаимодействие
- •3.6. Топологическая декомпозиция структур.
- •Системный анализ сложных объектов и процессов методами теории массового обслуживания.
- •Представление сложных объектов и процессов в виде моделей систем массового обслуживания и их классификация.
- •Примеры систем массового обслуживания: а) Автоматизированная система управления технологическим процессом.
- •4.2 Элементы теории массового обслуживания.
- •4.3 Анализ одноканальной системы массового обслуживания с ожиданием.
- •4.4 Анализ одноканальной замкнутой системы с ожиданием.
- •4.5 Анализ многоканальной разомкнутой системы с отказом.
- •4.6 Анализ многоканальной замкнутой системы с ожиданием.
- •4.7. Пример анализа стационарного режима работы системы массового обслуживания.
- •4.8. Пример анализа надежности системы.
- •4.9 Системный анализ информационно-управляющих комплексов.
- •4.10. Системный анализ стохастических сетей.
- •Информационный системный анализ.
- •Основные задачи, понятия и определения.
- •Последовательное и параллельное соединение источников управляющей информации.
- •Последовательное и параллельное соединение приёмников управляющей информации.
- •Информационные критерии эффективности систем сбора и переработки информации.
- •Переходные информационные процессы в системах управления.
- •Системный анализ обьектов и процессов методом имитационного моделирования.
- •Цели, порядок и схема имитационного моделирования.
- •В соответствии с вышеизложенным, общая схема имитационного моделирования имеет вид:
- •Методы имитации случайных факторов при имитационном моделировании.
- •Определение объёма имитационных экспериментов.
- •Имитационный анализ и синтез системы управления дискретного процесса массового производства.
- •Экспертный системный анализ проблем.
- •Понятие об иерархиях и общая методология их анализа.
- •Экспертное оценивание предпочтений. Шкала Саати. Излагать метод анализа иерархий (маи) будем на фоне достаточно простой проблемы взятой из иностранных литературных источников.
- •По каждому из этих показателей были выработаны определенные требования , позволяющие сформулировать критерии выбора:
- •Площадь дома должна быть не менее 100 и не более 300 м2; расположение комнат и служб – двухуровневое;
- •Построение иерархической структуры модели проблемы
- •Метод парных сравнений. Мера согласованности. Вектор приоритетов.
- •Расчёт локальных приоритетов. Синтез приоритетов.
- •Применение методов исследования операций в системном анализе.
- •Системный анализ и управление грузопотоками по экономическому критерию путем решения транспортной задачи линейного программирования
- •8.2. Системный анализ и управление развитием группы предприятий методом динамического программирования.
- •Список использованной литературы:
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 > 42 :
(5.23)
При < 1, L < 42n :
(5.24)
При = 1, L = 42n :
(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.
Системный анализ обьектов и процессов методом имитационного моделирования.
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:
Формулировка проблемы;
Построение математической модели функционирования системы;
Составление отладка компьютерной программы моделирования, включая разработку процедур моделирования различных случайных факторов;
Планирование имитационных экспериментов;
Проведение экспериментов и обработка результатов исследования.
Рассмотрим более подробно содержание каждого из этапов:
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.
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.
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.
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.
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.