Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (2001) (1186219), страница 74

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 74)

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.

Это обстоятельст­во определяет и цели моделирования. В одном случае требуетсяоценить изменения состояний z*eZ, k= 1, nz, за время прогнозиро­вания т„ (назовем такое моделирование ситуационным). В другомслучае требуется оценить выходные характеристики yjeY,j=l, nY,на интервале времени (О, Т) (назовем такое моделирование бихевиоральным).Таким образом, цель ситуационного моделирования — получе­ние прогноза вектора состояний z (t) (см. 2.3)), а цель бихевиорального моделирования — оценка вектора выходных характеристику (/) [см. (2.2) и (2.5)].

Например, если в качестве концептуальноймодели М, процесса функционирования системы S используетсяQ-схема, то при ситуационном моделировании требуется прогнози­ровать такие состояния, как число заявок в накопителях, количествозанятых каналов и т. д., а при бихевиоральном моделированиив этом случае необходимо оценивать такие характеристики, каквероятность потери заявки, среднее время задержки заявки в систе­ме и т.

д. Соответственно целям ситуационного и бихевиоральногомоделирования должен отличаться и подход к разработке и ре­ализации моделирующих алгоритмов, хотя принципы их постро­ения («цринцип At» и «принцип <5z») сохраняются.Другой особенностью моделирования для принятия решений поуправлению объектом в реальном масштабе времени является суще­ственная ограниченность вычислительных ресурсов, так как такиесистемы управления, а следовательно, и машинные модели Мы,реализуются, как правило, на базе мини- и микроЭВМ или специ­ализированных микропроцессорных наборов, когда имеется ограни­чение по быстродействию и объему памяти.

Это требует тщатель­ного подхода к минимизации затрат ресурсов по моделированиюв реальном масштабе времени [12, 29, 52].320Кроме того, следует учитывать, что достоверность и точностьрешения задачи моделирования (прогнозирования ситуаций илиповедения) системы существенно зависят от количества реализацийN, которые затрачены на получение статистического прогноза (см.гл. 7). Таким образом, возникает проблема поиска компромиссамежду необходимостью увеличения затрат времени на моделирова­ние, т.

е. числа реализаций N [на интервале (О, Т)] для повышенияточности и достоверности результатов моделирования (прогнозиро­вания), и необходимостью уменьшения затрат машинного временииз условий управления в реальном масштабе времени.При использовании машинной модели Мм в контуре управлениясистемой S в реальном масштабе времени возникает также пробле­ма оперативного обновления информации как в базе данных обобъекте, так и в базе данных об эксперименте, т. е. в данном случаео конкретном прогнозе.Рассмотрим более подробно возможности построения модели­рующих алгоритмов для ситуационных и бихевиоральных моделей.При ситуационном моделировании важно не потерять информациюо смене состояний системы S, так как от этого зависит эффектив­ность управления.

Поэтому построение детерминированных моде­лирующих алгоритмов, когда используется «принцип At», приводитлибо к увеличению времени моделирования при уменьшении At,либо к снижению достоверности прогноза состояний при увеличе­нии At. Это говорит в пользу использования стохастических ал­горитмов, а именно тех вариантов, которые наиболее просто ре­ализуются, т. е. асинхронных спорадических алгоритмов.При бихевиоральном моделировании важно получить усреднен­ную статистическую оценку характеристик системы S на интервале(О, Т). Поэтому при построении моделирующих алгоритмов важнопри заданной точности и достоверности результатов моделирова­ния выбрать наиболее просто реализуемый алгоритм, требующийминимальных затрат времени и оперативной памяти на его прогон.В этом случае эффективными могут оказаться как стохастические,так и детерминированные моделирующие алгоритмы.

Выбор при­нципа построения моделирующего алгоритма для принятия реше­ний в системе управления может быть проведен только с учетомособенностей конкретной S.С точки зрения программирования моделей Мм при моделирова­нии в реальном масштабе времени также имеется ряд особенностей.Это в первую очередь связано с отсутствием или невозможностьюиспользования ЯОН и ЯИМ для программной реализации моделейисходя из возможностей программного обеспечения мини- и микроЭВМ и жестких ограничений на время счета со моделирующемуалгоритму. В этом случае основное применение находят языкинизкого уровня, что усложняет процесс разработки программногообеспечения моделирования в реальном масштабе времени, но321обычно позволяет получить достаточно эффективные рабочие про­граммы моделирования.

Характеристики

Список файлов книги