- •Оглавление
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным 12
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра 31
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств 63
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным 109
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования 150
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения 176
- •Введение
- •1.1. Общий анализ этапов структурирования эмпирической информации
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным
- •1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров
- •1.3. Совершенствование алгоритмов обработки экспериментальных данных
- •1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра
- •1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности
- •1.6. Концептуальная модель задачи алгоритмизации оценивания результатов измерения
- •1.7. Ретроспективный анализ этапов развития теории оценивания
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра
- •2.1. Определение качества задачи оценивания измеряемого параметра
- •2.2. Формирование критерия качества гомоморфной математической модели измерения
- •2.3. Информационная мера степени изоморфности модели
- •2.4. Расчет информационной меры изоморфности
- •2.5. Оценка информационного объема и риска модели измерения
- •2.6. Асимптотическое оценивание пропускной способности математической модели измерения
- •2.7. Асимптотический метод выделения признаков модели измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств
- •3.1. Особенности формирования алгоритмов оценивания в автоматизированных системах управления
- •3.2. Общий анализ алгоритмов оценивания по критерию минимума риска
- •3.3. Общий алгоритм оценки измеряемого параметра
- •3.4. Оптимальный одношаговый алгоритм
- •3.5. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.6. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.7. Исследование сходимости алгоритма
- •3.8. Определение весовых коэффициентов алгоритма
- •3.9. Определение начальных условий алгоритма Язвинского при оценке результатов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным
- •4.1. Анализ задачи формирования модели измерения
- •4.2. Принципы построения модели измерения параметра контролируемого объекта
- •4.3. Этапы решения задачи формирования модели измерения
- •4.4. Общая постановка задачи формирования модели измерения
- •4.5. Выбор критерия близости
- •4.6. Способы преобразования переменных модели измерения
- •4.7. Общий анализ формирования модели контролируемого объекта
- •4.8. Решение задачи формирования модели контролируемого объекта
- •4.9. Оптимизация алфавита классов и словаря признаков
- •4.10. Взаимосвязь размерности алфавита классов и качества и эффективности модели измерения
- •4.11. Взаимосвязь размерности вектора признаков и вероятности правильности формирования модели измерения
- •4.12. Формализация задачи оптимального взаимосвязанного выбора алфавита классов и словаря признаков
- •4.13. Формирование оптимального алфавита классов и словаря признаков в условиях ограничений
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования
- •5.1. Исследование условий формирования модели измерения задачи оценивания измеряемого параметра
- •5.2. Геометрический способ формирования модели измерения
- •5.3. Лингвистический алгоритм формирования модели измерения на начальных этапах оценивания
- •5.4. Обоснование выбора критерия расхождения для формирования модели измерения по экспериментальным данным
- •5.5. Метод формирования модели измерения
- •5.7. Синтез метода и алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6. Найденный квант исключается из множества г, т.Е.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения
- •6.1. Состав устройства формирования модели измерения
- •6.2. Общий анализ устройств формирования моделей измерения
- •6.3. Общий анализ моделирования устройств формирования модели измерения
- •6.4. Структура устройства формирования модели измерения
- •6.5. Моделирование контролируемого объекта
- •6.6. Моделирование средств измерения параметров контролируемого объекта
- •6.7. Моделирование каналов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6.8. Модель алгоритма формирования модели измерения
- •6.9. Модуль оценки качества и эффективности устройства формирования
- •6.10. Модуль управления моделью устройства формирования
- •6.11. Использование принципов опытно-теоретического метода при моделировании устройства формирования
- •6.12. Моделирование в задачах создания и оптимизации устройства формирования
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Системы реального времени Синтез алгоритмов оценивания технологического параметра
- •346428, Г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132
1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров
Для сбора и обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах научных исследований, контроля и испытания используется типовой проблемно – ориентированный контрольно – вычислительный комплекс. Большой объем экспериментальных данных, который необходимо обрабатывать при их оценивании, требует использование технических и программных средств обеспечения. Эти средства в виде программно-аппаратного комплекса на базе серийных средств вычислительной техники широкого применения и специальной аппаратуры для сопряжения ЭВМ с исследуемым объектом образуют ИИУ [77]. Программно-аппаратный комплекс служит передаточным звеном, который активизирует ресурсы информационного, методического и организационного обеспечения, и позволяет ИИУ осуществлять разнообразные функции предварительной обработки информации. При этом ИИУ характеризуется гибкой структурой и максимальной взаимозаменяемостью модулей и блоков, что позволяет легко реализовать структуру алгоритма обработки экспериментальной информации (АОЭИ).
Основная функция ИИУ состоит в автоматизированной обработке экспериментальных данных для получения и исследования математической модели измерения (ММИ) на основе применения математических методов, автоматизированных процедур планирования и управления экспериментом, а также дает возможность корректировать условия эксперимента для выбора ММИ при оценивании параметров контроля.
Использование ИИУ повышает эффективность автоматизации обработки экспериментальных данных за счет ускорения их обработки при снижении ее трудоемкости. При этом получают более точные и полные ММИ задачи оценивания, а также модели исследуемых элементов, используемых затем в АСУТП для принятия решения по управлению, прогнозированию или проектированию [54, 77]. Адекватность и точность таких моделей обеспечивается всем комплексом методических, программных и других средств ИИУ. Этот эффект образуется также от улучшения технико-экономических характеристик разрабатываемых и контролируемых объектов на основе получения и использования более точных моделей этих объектов, сокращения дорогостоящих натурных испытаний, исключения некоторых стадий опытно-конструкторских работ, что в конечном счете приводит к снижению затрат на разработку контролируемого объекта.
Структура ИИУ определяется структурой АОЭИ (рис. 1.1), т.е. комплексом процедур по переработке информации, которые поддерживаются ресурсами из средств обеспечения. При этом различают объектно-ориентированные, которые осуществляют получение и обработку экспериментальных данных о параметре исследуемого объекта, и обслуживающие процедуры ИИУ, которые осуществляют функции управления и обработки информации, не зависящие от особенностей исследуемого объекта. Для достижения цели высококачественной обработки экспериментальных данных ИИУ, в соответствии с рис. 1.2, реализует следующие функции:
ИИУ
x y = Ax + v
Ry
Рис. 1.1. Структура алгоритма обработки экспериментальных данных в общей схеме оценки параметра x
Р
– формирование испытательных воздействий на параметр контроля исследуемого объекта;
– сбор и обработка экспериментальных данных;
– получение и анализ ММИ задачи оценивания параметров;
– выработка решений об адекватности моделей;
– планирование и управление экспериментом;
– накопление, обработка и организация доступа к априорной информации.
Причем формирование модели измерения при обработке экспериментальных данных осуществляется по схеме на рис. 1.3.
Рис. 1.3. Схема формирование модели измерения для обработки экспериментальных данных
Программно-аппаратный комплекс ИИУ состоит из средств методического, программного, технического, информационного и организационного обеспечения, а взаимодействие исследуемого объекта с ИИУ осуществляется через аппаратуру сопряжения, входящую в состав программно-аппаратного комплекса. Программное обеспечение подразделяется на общесистемное и прикладное. Компонентами общесистемного программного обеспечения являются операционные системы, стандартные управляющие программы на базе операционных систем, трансляторы с алгоритмических языков и языков управления. Компонентами прикладного программного обеспечения являются пакеты прикладных программ для осуществления процедур исследований или испытаний. Компоненты методического обеспечения создаются на основе перспективных методов автоматизации обработки экспериментальных данных, эффективных методов математического моделирования исследуемого объекта и его элементов, использование методов формализованного описания и имитационного моделирования, применения методов планирования и оптимизации эксперимента, использования типовых и стандартных процедур обработки экспериментальных данных, стандартных вычислительных и расчетных методов.
