Методологія створення автоматизованих систем керування а. В. Толбатов; В. Д. Черв ’ яков; канд техн наук; Т. Л. Щербак

Вид материалаДокументы

Содержание


Рисунок 1 – Функціональна структура АСК
Основний зміст
Рисунок 2 – Послідовність етапів створення АСК
Рисунок 3 – Схеми областей використання досліджень (а) і ресурсовитрат (б)
Список літератури
Подобный материал:

УДК 621.391: 621.314


МЕТОДОЛОГІЯ СТВОРЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМ КЕРУВАННЯ


А.В. Толбатов *; В.Д. Черв’яков *; канд. техн. наук; Т.Л. Щербак **

* Сумський державний університет,

** Національний авіаційний університет


Методологія ухвалення концепції автоматизованих систем керування (АСК) запропонована у вигляді логічного ланцюга послідовно вирішуваних задач, від розробки моделей процесів до ухвалення рішення про структуру системи. Для обґрунтування фізичних і математичних моделей автори використовують розроблений ними метод стохастичних інтегральних представлень випадкових процесів. Сформульовані завдання теоретичних, імітаційних і експериментальних досліджень, послідовне вирішення яких логічно приводить до створення сучасною АСК, такої, що задовольняє за своїми функціональними можливостями, технічні вимоги, що ставляться.


ВСТУП

Розвиток сучасних інформаційних технологій сприяв подальшому удосконаленню і створенню нових технічних систем у різних галузях науки і техніки, в тому числі у машинобудуванні, енергетиці, транспорті, медицині, геології та інших. Значну роль у цьому науково-технічному напрямку досліджень відіграють автоматизовані системи керування (АСК).




Рисунок 1 – Функціональна структура АСК

Результати поетапного теоретичного дослідження функціонування АСК, як правило, лежать у площині теорії автоматизованого керування. З цих питаннь опублікована значна кількість наукових праць, наприклад [1-16]. Прикладні науково-технічні проблеми теорії автоматизованого керування пов’язані з розробкою та експлуатацією різних технічних систем автоматичного керування, в тому числі і АСК технологічними процесами [6,8,17].

У даній роботі наведено основні етапи створення АСК у широкому сенсі, тобто такої системи, типова структурна схема якої наведена на рисунку 1.

Перейдемо до основного змісту роботи, а саме до опису етапів створення АСК.


ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

Відомо, що створення сучасних АСК є складним процесом і спроби розбиття на послідовність етапів такого неперервного процесу деякою мірою є умовним. Тому у короткому викладі зупинимось на основних етапах створення АСК, послідовність яких проілюстрована структурною схемою на рисунку 2.





Рисунок 2 – Послідовність етапів створення АСК


Природно, що результати проведених досліджень при створенні АСК можна охарактеризувати по-різному. Так, різноманітність характеристик можна проілюструвати схемою областей використання результатів теоретичних, імітаційних та експериментальних досліджень і відповідною схемою фінансових, виробничих та людських витрат при проведенні досліджень (рис. 3),




а) б)


Рисунок 3 – Схеми областей використання досліджень (а) і ресурсовитрат (б)


де області використання результатів досліджень позначені: 1 – теоретичні; 2 – імітаційні; 3 – експериментальні; а витрати на проведення досліджень позначені відповідно: 1 - теоретичні; 2 - імітаційні; 3 - експериментальні.

Зупинимось коротко на основних задачах виділених (рис. 2) етапів створення АСК.


Обґрунтування фізичних, математичних моделей

Такий етап є одним з перших етапів при створенні АСК і, по суті, визначальним при проведенні подальших досліджень. Серед труднощів, які виникають при побудові моделей, можна назвати такі:
  • дослідник (або колектив дослідників) базується лише на апріорних даних про досліджувані об’єкти, результатах вже проведених досліджень, які були отримані за певних умов;
  • виникає необхідність розв’язати нові задачі, результати яких можна лише прогнозувати;
  • значну роль відіграють досвід та кваліфікація дослідника.

Відомо також, що математична модель досліджуваного об’єкта є системою знань, гіпотез та припущень і повинна:
  • створювати цілісну, логічно витриману та несуперечливу структуру системи знань;
  • гомоморфно відображати основні закони, властивості функціонування досліджуваного об’єкта;
  • використовувати при побудові моделі математичні об’єкти, терміни та символи;
  • бути створена для розв’язання певного класу задач.

Природно, що при побудові моделей використовується широке коло математичних об’єктів, класифікацію яких можна проводити за різними ознаками. Наприклад, їх умовно можна поділити на невипадкові (детерміновані) і випадкові. У ряді випадків при обґрунтуванні математичних моделей використовуються їх різні комбінації, наприклад, адитивна та мультиплікативна суміші детермінованих та випадкових компонент. Найбільші складнощі виникають при обґрунтуванні моделей випадкових процесів.


У роботах [16,18] пропонується як випадковий процес використовувати лінійний випадковий процес виду

,

(1)

де невипадкова функція двох змінних (фізична інтерпретація змінних і як часових аргументів така: поточний час; момент часу вхідної дії, інтегрована з квадратом при всіх неоднорідний або однорідний стохастично неперервний процес з незалежними приростами та безмежно подільними законами розподілу.

Логарифм одновимірної характеристичної функції нестаціонарного лінійного процесу (1) описується виразом






де невипадкові функції однозначно визначають безмежно подільний закон розподілу породжуючого процесу з незалежними приростами.

Наведемо ще одну важливу формулу при розв’язанні практичних задач з дослідження лінійного процесу для визначення сумісних семи інваріантів

,

де цілі невід’ємні числа, що задовольняють рівняння , а



Процеси виду (1) утворюють:
  • широкий клас випадкових процесів, в тому числі гауссівських, з пуасонівською компонентою, стаціонарних, нестаціонарних, з неперервним та дискретним аргументами;
  • клас лінійних у вузькому значенні процесів, коли неоднорідний або однорідний процес з незалежними приростами і безмежно подільним законом розподілу;
  • клас лінійних у широкому значенні процесів, коли процес з некорельованими (ортогональними) приростами;
  • клас лінійних стаціонарних у вузькому значенні, коли і однорідний процес з незалежними приростами;
  • клас лінійних стаціонарних у широкому значенні процесів, коли і процес з некорельованими (ортогональними) приростами.



Теоретичні дослідження


На цьому етапі створення АСК формулюється широке коло задач та проводиться їх розв’язання з використанням обґрунтованих математичних моделей. Прикладами таких задач є:
  • аналіз перетворень діючих сигналів та перешкод у лінійних та нелінійних ланках АСК, як у рамках кореляційної теорії, так і з урахуванням вищим моментів;
  • визначення (вимірювання) статистичних характеристик і параметрів досліджуваних сигналів та перешкод на виході відповідних підсистем, механізмів, пристроїв, елементів АСК;
  • формування керуючих сигналів у просторі та часі у відповідності до заданих законів керування і поточних результатів вимірювань;
  • аналіз відпрацювання виконавчими пристроями керуючих сигналів, сформованих АСК.

По завершенні теоретичних досліджень проводиться аналіз їх результатів, основною метою якого є:
  • розроблення алгоритмів вимірювань, обробки, контролю характеристик і параметрів сигналів, формування сигналів управління;
  • визначення технічних підсистем, механізмів, пристроїв, елементів реалізації розроблених алгоритмів обробки сигналів;
  • обґрунтування структури у цілому побудови АСК з прогнозованими характеристиками і параметрами.



Імітаційні дослідження


Сучасні інформаційні технологій імітаційних досліджень в основному базуються на проведенні моделюючого експерименту на ЕОМ з відповідною розробкою математичного (програмного) забезпечення. В основу такого забезпечення мають бути покладені результати теоретичних досліджень при створенні АСК. Можна відмітити певні переваги даного етапу досліджень у порівнянні з теоретичним, деякі з них можна назвати наступним чином:
  • отримати наближені розв’язки з використанням обчислювальних методів кола задач, які не розв’язані при теоретичних дослідженнях, що дає можливість отримати весь комплекс розв’язків (частина з них наближено) у цілому при розробленні структури АСК;
  • обґрунтувати характеристики та параметри алгоритмів вимірювань, обробки, контролю досліджуваних сигналів при їх реалізації у конкретних підсистемах АСК;
  • провести серію моделюючих експериментів для аналізу функціонування різних варіантів структури АСК, вибрати відповідний критерій оптимізації і на основі отриманих результатів моделювання обґрунтувати оптимальну структуру АСК.


Створення експериментальних зразків підсистем АСК


Даний етап потребує значних фінансових витрат, використання виробничих потужностей, інженерно-технічних спеціалістів, робітників різних професій при створенні експериментального зразка АСК. По суті, це проведення дослідно-конструкторської роботи, яка завершує цикл науково-дослідних робіт.


Експериментальні дослідження


Даний етап, як правило, розбивається на послідовність проведення за часом двох підетапів досліджень:
  • функціонування, випробування самого зразка АСК;
  • функціонування, випробування зразка АСК разом з ОК.



Аналіз результатів досліджень


Відомо, що на основі аналізу результатів досліджень приймається рішення про досягнення мети – створення сучасної АСК, яка задовольняє сформульовані вимоги. Як правило, у результаті проведених досліджень маємо позитивну відповідь.


ВИСНОВКИ


На базі результатів огляду значної кількості наукових публікацій зі створення АСК різними технічними системами запропонована наукова методологія створення сучасних АСК з використанням новітніх інформаційних технологій. У відповідності до цієї методології коротко описаний зміст послідовності етапів створення АСК.


SUMMARY


The main stages of manufacturing the modern automatic control systems for different technical systems are shown.


СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Джеймс Х., Никольс Н., Филлипс Р. Теория следящих систем. – ИЛ, 1951.
  2. Дунин-Барковский И.В., Смирнов В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика в технике. – Гостехиздат, 1955.
  3. Казаков И.Е., Доступов Б.Г. Статистическая динамика нелинейных автоматических систем.   Физматгиз, 1962.
  4. Лэннинг Дж. Х., Беттин Р.Г. Случайные процессы в задачах автоматического управления. – ИЛ, 1958.
  5. Первознанский А.А. Случайные процессы в нелинейных автоматических системах. – Физматгиз, 1962.
  6. Питерсон И.Л. Статистический анализ и оптимизация систем автоматического управления. – Советское радио, 1964.
  7. Пугачев В.С. Основы общей теории случайных функций// Труды акад. арт. наук, 1952.
  8. Пугачев В.С. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. – Физматгиз, 1960.
  9. Солодовников В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического регулирования. – Физматгиз, 1960.
  10. Четвериков В.Н. Подготовка и телеобработка данных в АСУ. - М.: Высш.шк.,1981. – 320 с.
  11. Липаев В.В., Яшков С.Ф.. Эффективность методов организации вычислительного процесса в АСУ.   М.: Статистика, 1975. – 387 с.
  12. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления/ Пер. с анг. – М.: Мир, 1975. – 683 с.
  13. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. – М.: Сов. радио, 1978. – 320 с.
  14. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. – 2-е изд., перераб. и доп. – Киев: Вища школа; Головное изд-во, 1983. – 445 с.
  15. Марченко Б.Г. Метод стохастических интегральных представлений и его приложения в радиотехнике. – Киев: Наукова думка, 1973. – 191 с.
  16. Марченко Б.Г., Щербак Л.Н. Линейные случайные процессы и их приложения. – Киев, Наукова думка, 1975. – 143 с.
  17. Толбатов А.В., Червяков В.Д., Щербак Л.Н. Задачи анализа функционирования автоматизированной системы управления технологическим процессом. – Київ; НАУ, 2003.
  18. Нечипорук В.В., Толбатов А.В. Математична модель перешкод при роботі АСК газотурбінної електростанції // Вісник Сумського державного університету. – 2003. - №11(57) . – С. 24-31.


Надійшла до редакції 24 жовтня 2005 р.