Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (3-е изд., 2001) (1186218), страница 73
Текст из файла (страница 73)
В АСИ сначала осуществляется идентификация объекта,а затем по оценкам его параметров определяются параметры управляющего устройства, а в АСЭМ осуществляется подстройка параметров управляющего устройства так, чтобы замкнутая системабыла близка к эталонной модели. Авторы считают, что дальнейшееразвитие АСЭМ и АСИ пойдет по пути взаимного проникновенияметодов и результатов исследования, что позволит синтезироватьалгоритмы, обладающие всеми достоинствами как того, так и другого направления. Широкое применение в СУ средств вычислительной техники вызвало особый интерес к дискретным адаптивным системам управления (ДАС), которым в последнее времяпосвящается большая часть публикаций по адаптивным системам[41, 43, 54].Следует отметить, что выбор за классификационный признакналичия или отсутствия эталонной модели для современных ДАСне является, по сути дела, оправданным, так как эталонная модельв той или иной форме присутствует в любой ДАС.
Сравнительнонедавно предложена и развита более обоснованная классификация ДАС на прямые и непрямые и дана трактовка их общности,свойств и особенностей [37, 50]. Согласно этой классификации, всеДАС можно подразделить на два типа: непрямые ДАС, в которыхпараметры управляющего устройства определяются по оценкампараметров объекта с помощью некоторого вычислительногоустройства, и прямые ДАС, в которых параметры управляющегоустройства определяются непосредственно, без вычислительногоустройства.К непрямым ДАС относятся системы с идентификатором в контуре адаптации (ДАСИ), а к прямым — системы с предсказателем (ДАСП) в контуре. В соответствии с этой классификацией ДАС,используемые для управления процессами в таком сложномобъекте, как информационная система S, можно отнести к непрямым комбинированным (ДАСК), так как в адаптивной системеуправления S имеют место идентификатор и предсказатель, реализуемые с помощью вычислительных устройств, причем ком316бинирование понимается как в смысле использования ДАСИи ДАСП, так и в смысле использования принципов АСИ иАСЭМ.Создание и развитие теории ДАС обусловлено прежде всегонеполнотой априорной информации о процессе функционированияисследуемого объекта (в нашем случае ИС и ее элементов).
Именноот объема априорной информации зависит и математическая постановка задачи, а часто этим определяется не только подход, нои метод ее решения. Исходя из того, что элементы ИС частоявляются мало изученными объектами, т. е. практически отсутствуют априорные сведения о них, напрашивается вывод о необходимости построения непараметрических ДАС. Но для такой сложнойсистемы, как ИС, следует отметить возникающие существенныетрудности при использовании непараметрической адаптации длявсей системы, т.
е. при практическом рассмотрении ОУ как «черногоящика»: сложность методов и громоздкость алгоритмов адаптивного управления и, как следствие, их практическая нереализуемостьс учетом ограничений вычислительных ресурсов ИС, а часто и необходимости управления в РМВ.В ряде случаев более перспективен параметрический подходк решению проблемы адаптивного управления при максимальномиспользовании априорной информации об ОУ и процессе его функционирования. Поэтому применительно к проблеме построенияДАС сложными объектами в ИС можно сделать следующий вывод.Нельзя использовать один и тот же подход к решению задачадаптивного управления на различных уровнях. На каждом изуровней необходимо использовать те методы адаптации, которыепозволяют достичь наиболее эффективного управления в каждомконкретном случае.Идентификация процессов. Как уже отмечалось, одно из важнейших направлений в области идентификации и управления связанос дискретными АС, содержащими в контуре управления идентификатор, т.
е. ДАСИ. Процесс идентификации, осуществляемый вДАСИ, условно разделяется на два этапа, на каждом из которыхинформация для решения задачи идентификации поступает непосредственно с ОУ в виде реализаций входных и выходных переменных.Первый этап связан с решением задачи идентификации в широком смысле, или задачи стратегической идентификации. Сюдаотносятся построение концептуальной модели, выбор информативных переменных, оценка степени стационарности объекта, выборструктуры и параметров модели, оценка точности и достоверностимодели реальному объекту.Второй этап предусматривает текущую идентификацию —уточнение модели в связи с текущими изменениями объекта и внешних воздействий; здесь обычно решаются задачи идентификации317в узком смысле, т.
е. задачиоценки поведения объекта илиидентификаторего состояний.СтратегическийСтруктурнаяблок-схема1!классической ДАСИ приведена1Оперативныйна рис. 9.2, где х, у, и — векLJторы входов, выходов и управления. Стратегический идентиРегуляторфикатор осуществляет решение1'задач идентификации в широОбъектком смысле вне контура управуправленияXF ления, а оперативный идентификатор — в узком смыслеPEC.
9.2. Структурная блок-схема дискиявляется составной частьюретной адаптивной системы с идентифизамкнутого контура управлекаторомния.В целом ДАСИ обладают рядом важных практических достоинств: автоматизация идентификации, объединение процессов идентификации и управления, универсальность, высокая надежность.Для сложных объектов трудоемкость процесса идентификации соизмерима с трудоемкостью процесса проектирования системы. Объединение процессов идентификации и управления сокращает срокисоздания и освоения системы в результате параллельного проведения работ и, кроме того, является, пожалуй, единственной возможностью оперативно компенсировать текущие изменения характеристик объекта и воздействий внешней среды в процессе функционирования. Из сказанного ясно, что одним из основных в ДАСИявляется процесс идентификации.
В ДАСИ реализуется принципсовременной теории управления: «хорошая модель — залог успешного управления» [43, 54].1|Управляющаязвмг19.3. МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯВ РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИС ускорением темпов развития экономики и интенсификациипроизводственных процессов все шире внедряется автоматизация напредприятиях: от организационного управления цехами и участками до управления технологическими процессами выпуска различных изделий. Наиболее перспективным направлением является создание гибких автоматизированных производств и производственных систем, позволяющих на базе использования современных робототехнических комплексов, станков с числовым программныхуправлением, средств вычислительной техники оперативно переходить на выпуск новейших изделий, отслеживая динамику потребностей и коньюнктуру мирового рынка.
Управление в таких гибкихсистемах наиболее эффективно может быть реализовано на ба318зе локальных сетей ЭМВ, обеспечивающих взаимодействие и координацию всех информационно-вычислительных ресурсов дляуправления отдельными агрегатами в системе и дающих возможность проводить обработку информации в реальном масштабе времени.Особенности управления в реальном масштабе времени. Прогрессразвития национальной экономики в настоящее время все теснеесвязывается с тем, насколько эффективно происходит накопление,обмен и выдача информации различным пользователям (административному управленческому персоналу, проектировщикам и конструкторам, исследователям, работникам сферы обслуживания ит.
д.). По сути дела, на базе современных средств вычислительнойтехники и техники связи создается настоящая «индустрия» производства и потребления информации, требующая больших информационно-вычислительных ресурсов и оперативного доступа к ним.Наиболее перспективно объединение всех информационно-вычислительных ресурсов с помощью цифровых сетей интегральногообслуживания, позволяющих в единой цифровой форме передаватьразличные виды информации (оперативные, диалоговые данныеи файлы ЭВМ, речь, телевизионные сигналы и т. п.). Для эффективного удовлетворения требований различных пользователей к качеству и своевременности доставки информации управление сетямиинтегрального обслуживания должно быть реализовано в реальноммасштабе времени.Можно привести и другие примеры систем, управление которыми должно осуществляться в реальном масштабе времени. Всеперечисленные системы объединяет то, что они относятся к классубольших систем (см.
гл. 1), что усложняет решение задач управления ими. При разработке систем управления такими объектамиобычно отсутствует априорная информация об условиях их работы.Это делает перспективным построение адаптивных систем управления (см. § 9.2).В рассмотренных в предыдущих параграфах примерах методмоделирования применялся для целей исследования характеристиксистем S во взаимодействии с внешней средой Е, проектирования(синтеза) структуры, алгоритмов и параметров системы и т.
п. Вовсех этих случаях, как правило, отсутствовали жесткие ограниченияна время между началом моделирования и получением результата,в качестве технических средств предполагалось использование высокопроизводительных ЭВМ и ГВК.Прогнозирование и принятие решений. Основной целью моделирования является прогнозирование в широком смысле этого слова.Моделирование позволяет сделать вывод о принципиальной работоспособности объекта (системы S), оценить его потенциально возможные характеристики, установить зависимость характеристик отразличных параметров и переменных, определить оптимальные зна319чения параметров и т.
п. Машинные модели Мм, используемыев качестве имитаторов и тренажеров, дают возможность предсказать поведение системы S в условиях взаимодействия с внешнейсредой Е.Использование метода моделирования для получения прогнозапри принятии решений в системе управления в реальном масштабевремени выдвигает на первое место задачу выполнения ограниченияна ресурс времени моделирования процесса функционирования системы S. Поэтому рассмотрим более подробно особенности прогнозирования на основе машинной модели Мм в реальном масштабевремени.Для управления объектом может использоваться в системе либоинформация о состояниях (ситуациях) системы S и внешней средыЕ, либо информация о выходных характеристиках (поведении) системы S во взаимодействии с внешней средой Е.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
