Вход

Автоматика и управление

Шпаргалка по технологиям
Дата добавления: 08 января 2012
Автор: Доброжелатель
Язык шпаргалки: Русский
Архив, rar, 141 кб
Шпаргалку можно скачать бесплатно
Скачать

1.Общие сведения

Процесс управления можно разделить на несколько этапов:

1. Сбор и обработка информации.

2. Анализ, систематизация, синтез.

3. Постановка на этой основе целей. Выбор метода управления, прогноз.

4. Внедрение выбранного метода управления.

5. Оценка эффективности выбранного метода управления

Имеются следующие наиболее общие подходы к теории управления:

• Процессный подход основывается на идее существования некоторых универсальных функций управления.

• Системный подход сложился на базе общей теории систем: система — это некая целостность, состоящая из взаимозависимых подсистем, каждая из которых вносит свой вклад в функционирование целого.

• Ситуационный подход рассматривает любую организацию как открытую систему, постоянно взаимодействующую с внешней средой, следовательно, и главные причины того, что происходит внутри организации, следует искать вне её, то есть в той ситуации, в которой она реально функционирует.

• Универсальный подход сложился на базе научной школы Универсологии, теории Универсального управления, теории переходных процессов, теории относительности сознания, и рассматривает любую систему в совокупности ее вертикальных и горизонтальных связей.

• Субстратный подход, основанный на структурной оптимизации стратегии и принимаемых решений посредством выявления субстратов (ключевых моментов эффективности) в значимых классах информационного контекста управленческой ситуации. Процесс построения такой структурно-субстратно-оптимальной стратегии называют структурной оптимизацией.

Примеры современных методов управления:

• Нелинейное управление

• Теория катастроф

• Адаптивное управление

• Построение оптимальных робастных регуляторов

• Игровые методы в управлении

• Интеллектуальное управление

10) Математические модели систем управления Основные термины математического моделирования. Уточним определения основных терминов математических моделей:

- компоненты системы, которые могут быть вычленены из нее и рассмотрены отдельно;

- независимые переменные, это внешние величины, которые могут изменяться и не зависят от процессов в системе;

- зависимые переменные, значения этих переменных есть результат воздействия на систему независимых внешних переменных;

- управляемые переменные, значения которых могут изменяться пользователем;

- эндогенные переменные, их значения определяются в ходе деятельности внутренних компонент системы;

- экзогенные переменные определяются пользователем и действуют на систему извне.

Построение моделей. При построении любой модели процесса управления желательно придерживаться следующего плана действий:

1) Сформулировать цели изучения системы.

2) Установить наиболее существенные для данной задачи факторы, компоненты и переменные.

3) Учесть тем или иным способом посторонние, не включенные в модель факторы.

4) Осуществить оценку результатов, проверку модели, оценку полноты модели.

Виды моделей. Модели можно делить на следующие виды:

1) Функциональные модели - выражают прямые зависимости между эндогенными и экзогенными переменными.

2) Модели, выраженные с помощью систем уравнений относительно эндогенных величин.

3) Модели оптимизационного типа. Основная часть модели - система уравнений относительно эндогенных переменных. Цель - найти оптимальное решение для некоторого показателя.

4) Имитационные модели - весьма точное отображение процесса или явления. Математические уравнения при этом могут содержать сложные, нелинейные, стохастические зависимости

16—17 Статические и динамические характеристики элементов и систем

1. Статические и динамические модели

По признаку учета зависимости объекта моделирования от времени различают статические и динамические характеристики систем, отражаемые в соответствующих моделях.

Статические модели (модели статики) отражают функцию системы - конкретное состояние реальной или проектируемой системы (своего рода его «мгновенную фотографию»)

Примеры. Закон Ома, описание показателей эффективности организацией в некоторый момент времени.

Динамические модели (модели динамики) отражают функционирование системы - процесс изменения состояний реальной или проектируемой системы. Они показывают различия между состояниями, последовательность смены состояний и развитие событий с течением времени.

Примеры. Описание процесса изменения спроса на какой-либо товар под влиянием рекламы, изменение температуры электроплиты при ее включении, описание процесса изменения показателей эффективности за некоторый период времени.

Отличие статических и динамических моделей заключено в учете времени: в статике его как бы не существует, а в динамике это основной элемент.

2. Статические характеристики систем

В узком смысле к статической характеристике системы можно отнести ее структуру. Однако нас чаще будут интересовать свойства системы по преобразованию ходов и выходов (т.е. функция системы) в установившемся режиме, когда отсутствуют изменения значений как входных, так и выходных переменных. Такие свойства определяются как статические характеристики.

Статическая характеристика - это зависимость между входной и выходной величинами в установившемся режиме. Статическая характеристика может быть представлена:

o математической моделью вида Y = F(X)

3. Динамические характеристики систем

Следующий шаг в исследовании систем состоит в том, чтобы понять и описать, как система «работает», что происходит с ней самой и с окружающей средой в ходе реализации поставленной цели. Для описаний функционирования системы используются динамические модели.

Для разных объектов и систем разработано большое количество динамических моделей, описывающих процессы с различной степенью детальности: от самого общего понятия динамики, движения вообще, до формальных математических моделей конкретных процессов типа уравнений движения в механике или волновых уравнений в теории поля. Свойства динамических систем определяет динамические характеристики.

Динамическая характеристика - это реакция системы на возмущение (зависимость изменения выходных переменных входных и от времени).

12) Операторы преобразования переменных

Оператор стационарен, если его характеристики инвариантны ко времени

Описание объекта множеством равновероятных операторов содержит неопределенность. Если параметры модели заданы с точностью до интервалов значений, то о таких системах говорят, что они интервальные.

Оператор может быть детерминированным или стохастичным. В случае стохастичных операторов параметры представляются как случайные величины и задаются их вероятностные характеристики.

Объекты управления могут быть с сосредоточенными или распределенными параметрами. В последнем случае они описываются уравнениями в частных производных (разностях).

13) Классы моделей

Модель объекта или системы управления принадлежит тому же классу, что и описывающий их оператор преобразования. Выделяют следующие признаки классов систем с непрерывным и дискретным временем:

• линейные Л или нелинейные Л;

• стационарные С или нестационарные С;

• детерминированные Д или стохастичные Д;

• сосредоточенные (конечномерные) К или распределенные (бесконечномерные) К.

Эти четыре независимых признака биальтернативны, поэтому можно насчитать всего 24 = 16 классов непрерывных и столько же дискретных систем.Простейший класс – ЛСДК – линейные стационарные детерминированные конечномерные системы. Они имеют форму обыкновенных линейных дифференциальных (разностных) уравнений с постоянными детерминированными коэффициентами. Математика разработала весьма развитый аппарат анализа этого класса систем.

Более сложные классы операторов получаются при введении одного из альтернативных признаков:

ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК.

Для таких систем существует незначительное число общих методов аналитического исследования, разработанных только для частных случаев. Операторы второго уровня сложности получаются введением двух отрицаний:

ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК.

При трех отрицаниях получаем операторы третьего уровня сложности:

ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК; ЛСДК.Операторы четвертого уровня сложности – ЛСДК – нелинейные нестационарные стохастичные бесконечномерные. Им соответствуют нелинейные дифференциальные уравнения в частных производных с переменными случайными параметрами.

© Рефератбанк, 2002 - 2017