- •Содержание
- •Виды моделей
- •Модель объекта управления
- •Моделирование
- •Построение модели.
- •Получение данных
- •Основные предпосылки мнк: а по мнк должно быть
- •Приведены в пример практические реализации в.Я. Ротыча.
- •Обработка экспериментальных данных
- •Выбор структуры модели
- •Параметрическое оценивание
- •Оценка соответствия полученной модели экспериментальным данным
- •Регрессионный анализ:
- •Имитационное моделирование с применением натурных данных
- •Проверка полезности модели с помощью целевого критерия
- •Проблема некорректности задачи идентификации
- •Имитационное моделирование
- •Общая структура
- •Отображения информации
- •Натурно-модельные обучающие комплексы
- •9.1. Обучающие системы на базе многовариантных структур
- •9.1.1. Структура многоканальной игровой обучающей системы
- •9.1.2. Особенности представления информации в обучающих системах
- •9.1.3. Простой вариант учебной нормативной модели (применительно к управленческим задачам )
- •9.2. Общие структуры тренажеров
- •9.3. Система освоения и исследования методов идентификации, прогнозирования, регулирования
- •9.4. Система освоения и исследования методов идентификации
- •Литературные источники
- •П рактические работы
- •Постановка задачи
- •Приложение 1
- •Постановка задачи Моделирование доменной плавки по каналу «влажность дутья – содержание кремния»
- •Решение
9.1.2. Особенности представления информации в обучающих системах
Представление информации в обучающих системах или, другими словами, учебное представление информации (УПИ) является важнейшей операцией учебного моделирования и познавательного процесса в целом. Рациональное её воплощение с надлежащим методологическим, организационным, математическим и техническим обеспечениями создает хорошие предпосылки к раскрытию способностей человека (коллектива ладей), стимулирует и направляет взаимоуправляемую деятельность обучаемых и самих обучающих на достижение эффективных результатов. Ярким примером этому служат труды, подобные [8]. Необходимо их обобщение и развитие с учётом возможностей современной теории и практики создания человеко-машинных комплексов. Ниже дается изложение проблемы, связанное с УПИ как компонентом полного учебного моделирования [9].
Особенности УПИ в сопоставлении с известными процедурами отображения информации рабочего (производственного, проектного и т.п.) назначения определяются существенными различиями в целях, ограничениях, стимулах и во внутренних механизмах деятельности человека в роли учебного или рабочего звена соответственно модельных и натурных систем. Такого рода различия имеют место в составе многоцелевых натурно-модельных систем.
Одной из ведущих для учебной деятельности можно считать интерпретирующую функцию, всестороннее толкование, раскрытие смысла представляемой информация во взаимопереплетении с ранее усвоенными сведениями. Для рабочей же деятельности предписана в первую очередь преобразующая функция, сообразно которой и построены многие модели действий человека-оператора в системах управления. Заимствуя достижения из последней области, надо вместе с тем развивать специальные виды обеспечения УПИ с рассмотрением человека как интерпретирующего звена, а не только как преобразующего.
Образность представления информации. По своей природе человек наделен способностями быстро и надёжно воспринимать сложные изображения, имеющие структуру некоторых образов с естественными свойствами. Для учебного дела первостепенным является интерпретирующее формирование образов по их сжатым характеристикам типа опорных сигналов [8], служащих логическим каркасом при запоминании и извлечении больших объёмов сообщаемых сведений в сочетании с генерированием собственных суждений. Необходимо надлежащее системное воплощение УПИ, ибо большинство средств рабочего назначения непосредственно помогает в распознавании (но не в формировании) образов.
Комплексность представления информации. Требование сопоставительного воспроизведения в ходе обучения широкого многообразия ситуаций может быть удовлетворено объединением источников натурных, модельных и натурно-модельных данных в составе УПИ. При этом натурные данные являются результатами прямых и косвенных (расчётных) измерений входных, внутренних и выходных состояний и ограничений реальных объектов. Модельные данные получаются при математическом и физическом моделировании режимов протекания процессов совместно с моделированием их внешних условий. Объединение обоих источников информации приводит к натурно-модельным данным. Примером этому служат так называемые натурно-модельные блоки и опирающиеся на них обучающие системы [9].
В символической записи вышесказанному соответствуют, в частности, выражения
поясняющие общие структуры формирования натурных ( ), модельных ( ) и натурно-модельных ( ) векторных данных о внутренних и выходных состояниях . Определяющими величинами являются действительные ( ) значения состояний и выходных воздействий реального объекта , управляющие воздействия и измерительные помехи , а также возможные натурные данные с учётом их неполноты и запаздываний. В составе оператора содержатся в общем случае аппаратно и программно воплощенные средства измерений, включая датчики, линии связи, фильтры, компенсаторы, регистраторы и контролирующие модели. Последние используются для косвенных измерений некоторых компонент вектора по другим его натурным компонентам и посредством преобразования натурного вектора . В том и заключается отличие отдельного оснащения оператора от оператора с чисто модельными определяющими величинами формируемыми специальными генераторами сигналов. Блок имеет двухканальное информационное обеспечение сообразно натурным и модельным входам оператора , охарактеризованного в работе [9].
Наибольшей полезностью обладает средства УПИ со сравнительным анализом оперативно или, хотя бы, ретроспективно получаемых натурных и натурно-модельных данных. В частности, тренажеры могут и должны войти в АСУТП, АСУП и аналогичные автоматизированные комплексы с их последовательным многоцелевым развитием. Такого типа учебно-исследовательские контуры практически опробованы применительно к аглодоменным и сталеплавильным агрегатам и подтверждают эффективность избранного направления интеграции натурных и модельных объектов и видов деятельности.
Нормативность представления информации. Сама природа учебной деятельности обуславливает необходимость сочетания дескриптивных (описывающих) и нормативных (предписывающих) средств отображения воспринимаемых данных. Другими словами, следует не только воспроизводить распространенные на практике подсистемы, но и давать в сопоставлении новые разумные варианты с целью их изучения, доработки и последующего внедрения в дополнение или взамен первым. К примеру, такому освоению подлежат способы и устройства графического представления информации о физическом и химическом составах материалов и продуктов металлургических процессов. Весьма желательно также включение в УПИ особой подсистемы отображения правил и результатов функционирования нормативных каналов [9] в ходе показательного выполнения ими функций, которые относятся к предмету обучения. В настоящее время эти соображения отодвигаются часто на второй план, либо полностью игнорируются при неоправданном копирования обычных и автоматизированных комплексов рабочего назначения.
К нормативным элементам УПИ относятся и методические указания по выбору структур и настроек подсистем отображения данных. При графической регистрации их временных рядов рекомендуется масштаб мм в зависимости от значений чистого и инерционного запаздываний в основном канале регулирования объекта. Такой масштаб создает предпосылки к правильному сглаживанию рядов данных при выделении медленно меняющейся составляющей (тенденции) для выбора эффективных регулирующих воздействий. Интересно является выяснение правил визуального сглаживания скалярных и векторных рядов людьми с разной степенью подготовки и с разным стимулированием, сравнение результатов между ними и с нормативной процедурой выполнения рассматриваемой функции. Соответствующие исследования, проводимые самими обучаемыми и опытными специалистами, постепенно подводят к заключению о преимущественной принадлежности указанных правил к классу адаптивных робастных фильтров с критериально-ограничительным определением тенденций процессов. Существенную роль играет знаковый «автокорреляционный» критерий
(9.3)
где и sgn - релейные функции без гистерезиса и с положительным гистерезисом; и - помехозащищенные данные в -м и -м отсчётах (периодах) времени, - оценки полезного сигнала в виде тенденции временного ряда данных.
С использованием такого типа показателей успешнее осваиваются операции оценивания состояний и выбора решений в деятельности организаторов, технологов, наладчиков, испытателей, алгоритмистов.
Разнотемповость, многоструктурность, активность и индивидуальность представления информации. Сведения по этим особенностям содержатся в работах [9]. Для их практического воплощения, впрочем как и вышеизложенных характеристик, нужно идти по пути построения автоматизированных систем управления учебным представлением информации (сокращенно АСУ УПИ). Гибкое отображение данных предполагает чёткое выделение объектов управления и управляющих (контролирующих, регулирующих, планирующих) подсистем непосредственно информационного содержания. Вариант такой структуризации общей системы отображения информации приведён в работе [11]. Аналогичному рассмотрению АСУ УПИ со всеми видами обеспечения - методологическим, алгоритмическим, программным, техническим, организационным - должно уделяться особое внимание при создании, использовании и совершенствовании обучающих систем автономного действия и в составе многоцелевых комплексов.
При освоении правил управления процессами удовлетворительное функциональное пособие вполне достижимо, по нашему убеждению, с помощью геометрической, уменьшенной во много раз копии щита, на которой даны только наименования сигналов и установлена кнопка для вызова на графический дисплей диаграмм и отсчетов последовательно анализируемых сигналов (рис. 9.2). Соответствующая образом воспроизводится как бы обход оператором приборов и других средств воспроизведения информации на реальном щите КИПиА. Такой вариант мыслится имеющим хорошую перспективу для практического применения в составе лабораторных тренажеров на базе промышленных АСУТП, АСУП и интегрированных АСУ. При этом высокочастотные помеховые (шумовые) составляющие сигналов могут формироваться специальными генерирующими фильтрами без громоздкого запоминания их по реальным данным. Из последних выделяются и фиксируются лишь составляющие типа тенденций процессов, служащих основой для функционирования натурно-модельных и иных систем.