Методология исследования технических и информационных систем

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методология исследования технических и информационных систем

Суздальцев А.И.

Научно-технический прогресс в любой области техники, биологических объектов и жизни в целом - уже давно доказано - развивается по спирали. Эта тенденция может быть положена в основу проведения научных исследований, в частности, технических и информационных систем (рис. 1), где:

ОИ - объект исследования;

- векторы состояний объекта или его структуры на соответствующем витке спирали;

- процессы анализа;

- процессы синтеза.

Рисунок 1 - Тенденция проведения научных исследований

Процесс исследования объекта на i-ом витке обязательно включает проведение анализа и синтеза . Пусть i=1, тогда на первой итерации получаем обобщенное значение показателя качества и, если оно не соответствует заданному значению , т. е. , то осуществляется процесс синтеза по невязке , в результате чего получается новое значение и процесс синтеза заканчивается при достижении точки , т.е. при достижении точки .

Описанный процесс структурно показан на рис 2, а его алгоритм приведён в виде символьного выражения (1).

1-й шаг. Задача А: ; ;

Задача С: ;

2-й шаг. Задача А: ; ;

Задача С: ;

i-й шаг. Задача А: ; ;

Задача С: ;

k-й шаг. Задача А: ; .

Рисунок 2 - Структурная схема проведения научного исследования

Исходя из изложенного, следует, что минимальное количество итераций задач А и С выражается формулой (2):

.

Из выражения (2) очевидно, что операция представляет собой формирование исходных данных для проведения синтеза , а операция представляет анализ полученных новых качественных показателей синтезированного объекта или системы.

1 Анализ известной системы и формирование исходных данных для синтеза новой системы

Научная постановка задач синтеза и анализа и их решение немыслимы без решения принципиального вопроса - определения качества их функционирования. Определение качества является частью определения эффективности функционирования той или иной системы и в научном плане рассматривается в научной области - квалиметрии [1].

В настоящее время в науке, технике и производстве под качеством системы (объекта, изделия, продукции) однозначно принято понимать совокупность свойств, обуславливающих её пригодность удовлетворять определённые потребности в соответствии с её функциональным назначением [1, 2, 3]. Таким образом, на начальном этапе синтеза необходимо составить массив единичных свойств известной системы с их показателями качества, которые должны быть увязаны с помощью логической модели качества (в отдельных случаях в виде многоуровневой иерархической структуры) и приведены к обобщённому свойству системы (качество в целом). Эта модель качества характеризует одну из существенных сторон исследуемого объекта, а именно функционирование. Для более полной характеристики объекта исследования необходима количественная оценка его функций. Уже известно, что каждый показатель качества можно определить тремя числовыми характеристиками [4]:

- абсолютным значением единичного показателя, определяемым метрологическими методами;

- относительным значением единичного показателя, характеризующим степень удовлетворения потребителей данным свойством;

Gk - весомостью, определяющей важность данного свойства среди остальных свойств.

Каждая из указанных числовых характеристик должна найти отражение в комплексном обобщённом показателе качества K, но для этого их надо привести к единой базе путём нормирования. Для нормирования известны три случая, связанные с тремя правилами [4]:

1.Совокупность показателей следует сделать максимальной (чем больше, тем лучше):

;

2.Совокупность показателей следует сделать минимальной (чем меньше, тем лучше):

;

3.Совокупность показателей следует сделать максимальной при некотором заданном значении ( чем ближе к заданному значению, тем лучше):

.

Нормирование позволяет сделать зависимость относительных показателей качества от их абсолютных значений линейной.

Для формирования комплексного показателя качества в квалиметрии используется объединение единичных показателей в виде средневзвешенной арифметической функции (аддитивный обобщённый критерий ):

, ,

или в средневзвешенной геометрической функции (мультипликативный обобщённый критерий):

, ,

при этом:

Существует несколько методов определения коэффициентов весомости Gk, в этом числе метод стоимостных регрессивных зависимостей, метод предельных и номинальных значений, экспертный метод [1].

К исходным данным для проведения синтеза относятся также формулирование ограничивающих условий, накладываемых на единичные показатели качества , на функционирование объекта и на структуру объекта (признаки и параметры его элементов). Математически указанные ограничения выглядят следующим образом [5]:

;

;

.

Теперь общая совокупность исходных данных ИД для проведения синтеза исследуемой системы (объекта) представляется в общем виде таким образом:

,

где для используются выражения (3-7), а для - выражения (8).

2 Методология синтеза новых решений

Важным моментом для проведения синтеза новых решений (ключевым моментом) является знание законов функционирования и развития систем, которые отражают устойчивые качественные и количественные причинно-следственные связи и отношения между элементами системы. Среди множества известных законов [5,6] выделяются три закона:

- закон гармоничных или оптимальных по критериям функционирования соотношений структурных параметров систем на системном уровне, а на философском уровне это закон перехода количества в качество; весомость следственный связь

- закон развития систем путём разрешения противоречий на системном уровне, а на философском уровне это закон единства борьбы противоположностей;

- закон соответствия структуры и функций систем на системном уровне, а на философском уровне это структурно-философский анализ.

Все три закона базируются на отношениях элементов систем. Для реализации упомянутой общности законов будем использовать для обозначения внутренних свойств системы , для внешних свойств и для сочетания внутренних и внешних свойств ( и ). Иллюстрация использования отношений при формировании указанных законов приведена на рис. 3.

В логико-символьных обозначениях первый закон выглядит так:

,

Рисунок 3 - Иллюстрация формирования законов развития технических систем

где: - квантор общности, ограничивающийся числом вариантов ;

- вектор параметров элементов наиболее эффективно функционирующей структуры системы, причем ;

- квантор существования;

- соответственно и параметры системы или её структурных признаков;

- гармоничное отношение;

- логическое следствие;

- глобальный или просто экстремум;

- целевая функция, определяющая функционирование системы.

Первый закон формулируется так.

Любая наиболее эффективно функционирующая система имеет гармоничное или оптимальное по определённому критерию качества её функционирования соотношение параметров элементов структуры системы или других её структурных признаков, которое соответствует глобальному или просто экстремуму целевой функции из обоснованного критерия эффективности функционирования.

Закон развития систем путём разрешения противоречий (второй закон) в логико-символьных обозначениях записывается так:

,

где:

- символьный знак анализа отношений;

- область определения отношений и ;

- отношение между показателями качества функционирования и ;

- знак логического следствия, взаимообратное его направление отражает цикличность процесса;

- квантор существования;

- символьный знак синтеза отношений;

- область определения отношений, ограничивающаяся к - циклами, в которых находятся эвристические приёмы, т. е. ,

где - эвристические приёмы.

Правая часть выражения имеет близкую аналогию с математической формулировкой задачи синтеза как задачи нелинейного математического программирования.

Словесная формулировка этого закона выражается следующим образом:

Процесс развития системы происходит путём разрешения противоречий с приданием ей нового свойства или показателя качества функционирования при последовательном решении задач анализа и синтеза, причём при решении задач анализа устанавливаются противоречия между показателями качества функционирования и соответствующая несовместимость между ними, а затем ставится задача синтеза, в процессе решения которой несовместимость устраняется (разрешаются противоречия) посредством выбора определённых эвристических приёмов как способов вариации структуры системы.

Третий закон (закон соответствия структуры функций системы) в логико-символьной форме представляется следующим образом:

,

где:

-квантор общности;

- структурированная система;

- квантор существования;

- i-ая структурная составляющая или структурный признак системы, причем ;

- символ отношения между и .

А в словесной формулировке закон выглядит так.

Для всякой достаточно структурированной системы существует соответствие её структурных составляющих или её структурных признаков и единичных функций системы в виде взаимно однозначного отношения между и , которое обеспечивает их системное единство.

Ниже приводится в качестве примера неполный перечень методов синтеза для систем автоматического управления (САУ) и автоматизированного регулирования (САР) применительно к объектам с сосредоточенными и с распределенными параметрами.

Структурно-параметрический синтез САР для объектов с сосредоточенными параметрами и запаздыванием.

Выбор метода синтеза определяется прежде всего классом примененного регулятора и техническими требованиями к САУ.

Структурно-параметрический синтез системы с жесткой настройкой производится различными методами в зависимости от класса применяемого регулятора (непрерывный, релейный, импульсный, цифровой). Для непрерывных регуляторов применяются методы определения оптимальных параметров настройки (ОПН) по временным, частотным характеристикам и стандартным передаточным функциям и уравнениям [7]. Системы общепромышленного назначения комплектуются стандартными типовыми регуляторами. Синтез таких систем остается одной из важнейших базовых задач линейной теории автоматического управления (ТАУ).

При расчете одноконтурных систем автоматического регулирования применяют следующие методы синтеза:

1.Синтез по временным характеристикам (метод А.П. Копеловича)

2.Синтез по заданному затуханию (метод Е.П. Стефани).

3.Синтез по заданным значениям корневых оценок (метод Е.П. Стефани).

4.Синтез по заданному показателю колебательности (метод В.Я. Ротача).

Синтез многоконтурных систем автоматического регулирования включает следующие виды:

1. Система подчиненного регулирования.

2. Двухконтурная система с упредителем Смита.

3. Двухконтурная САР с глубокой гибкой местной отрицательной обратной связью.

4. Многосвязная система автоматического регулирования.

Для анализа и синтеза нелинейных САР в общем случае могут быть применены следующие методы:

- расчет абсолютной устойчивости по частотному критерию В.М. Попова и прямому методу А.М. Ляпунова для непрерывных САР и методике Я.З. Цыпкина для цифровых САР;

- расчет периодических процессов при гармоническом и медленно меняющемся воздействиях по методу гармонической линеаризации (баланса) для непрерывных и релейно-импульсных систем (в том числе учет квантования по уровню);

- расчет процессов в автономных системах второго порядка по методам фазовой плоскости и точечного преобразования;

- расчет процессов в кусочно-линейных системах во временной области и на фазовой плоскости по методу припасовывания;

- расчет процессов в релейных системах во временной области методом наложения реакций линейной части;

- расчет стационарных случайных процессов по методу статистической линеаризации;

- математическое моделирование для анализа отдельных процессов, установления эмпирических закономерностей и оптимального синтеза САР методами перебора вариантов и нелинейного программирования. Оно не позволяет установить аналитические закономерности, но незаменимо для сложных систем.

Для САР объектами с распределенными параметрами можно использовать методы, приведенные в [8 - 13], а конкретные примеры синтеза подобных САР рассмотрены в [14].

Литература

1. Гличев А.В. и др. Прикладные вопросы квалиметрии. М.: Издательство стандартов. 1983. - 136с.

2. Азгальдов Г.Г. Квалиметрия: прошлое, настоящее, будущее // стандарты и качество. 1994. №1, №2.

3. Методика оценки уровня качества продукции с помощью комплексных показателей и индексов. М.: Издательство ВНИИС. 1975. - 80с

4. ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия, термины и определения. М.: Издательство стандартов. 1979.

5. Воинов Б.С. Информационные технологии и системы: Монография. В 2 кн. Книга 1. Методология синтеза новых решений - Н. Новгород: Издательство ННГУ им. Н.И. Лобачевского. 2001 - 404с.

6. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука(Текст) /Г.С.Альтшуллер. М.: Сов. радио,1979.- 175с.

7. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник. В 3 т./ Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ, 2000. Т. 1 -- 748 с. Т. 2 -- 736 с. Т. 3 -- 748 с.

8. Андреев Ю.Н. Управление конечномерными объектами. М.: Наука, 1976. --424с.

9. БутковскийА.Г. Методы управления системами с распределенными параметрами. М.: Наука, 1975. -- 568 с.

10. Васильева А.Б., Бутузов В.Ф. Асимптотические методы в теории сингулярных возмущений. М.: Высш. шк., 1990. -- 208 с.

11. Мартыненко Н.А., Пустыльников Л.М. Конечные интегральные преобразования и их применение к исследованию систем с распределенными параметрами. М.: Наука, 1986. -- 303 с.

12. Рапопорт Э.Я. Структурное моделирование объектов и систем управления с распределенными параметрами/ Предисловие А.Г. Бутковского. М.: Высш. шк., 2003.

13. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983. --368 с.

14. Дипломное проектирование. Учебн. пособие /Под редакцией д.т.н., проф. В.И.Лачинова. Ростов н/д: из-во Феникс. 2003. - 352с.

Размещено на Allbest.ru