1. Заманауи өнеркәсіптік өндіріс және технологиялық процестерді автоматтандыру басқару жүйелері. Жүйе туралы негізгі түсініктер
Математикалық модельдердің құрылымдық синтезі
жүктеу/скачать 82,73 Kb.
|
АСУ ТП 75 сурак
| 40.Математикалық модельдердің құрылымдық синтезі
Біз көптеген жүйелер күрделілікпен сипатталатындығын және осы жүйелерді зерттеу кезінде кейбір жеңілдетулерге жүгіну керектігін анықтадық. Сонымен, жалпы модельдеу теориясы жүйелерді жеңілдету әдіснамасымен айналысады және жүйені кез-келген зерттеу оның моделін құрудан басталады. Жалпы жағдайда модель объектінің, жүйенің немесе процестің аналогы болып табылады. Математикалық модельдерді әзірлеудің түпкі мақсаты жүйенің (процестің) мінез-құлық нәтижелерін болжау және жүйенің немесе процестің барысына ықтимал әсер ету бойынша ұсынымдар әзірлеу болып табылады. Модельдеу кезінде модельдеудің екі түрі бөлінеді – физикалық және математикалық. Физикалық модельдеу геометриялық ұқсастық және физикалық ұқсастық сияқты ұқсастық принципін қолдануға негізделген. Математикалық модельдердің негізгі түрлері: 1) үлестірілген параметрлері бар модельдер. 2) шоғырланған параметрлері бар модельдер. 3) статистикалық модельдер. 4) динамикалық модельдер. Егер жүйенің (процестің) негізгі айнымалылары уақыт пен кеңістікте өзгерсе, онда мұндай процестерді сипаттайтын модельдер үлестірілген параметрлері бар модельдер деп аталады. Олар жартылай туынды дифференциалды басқару түрінде сипатталады. (Мысалы, балқыту қондырғысындағы зат концентрациясының өзгеру моделі). Егер кеңістіктегі процесс негізгі айнымалыларда өзгеріс болмаса, онда мұндай процестерді сипаттайтын модельдер шоғырланған параметрлері бар модельдер деп аталады. Статистикалық модельдер стационарлық процестерді сипаттайды және сәйкесінше уақыт өте келе процесс параметрлерінің өзгеруін ескермейді. Динамикалық модельдер жүйенің жұмыс істеу процесін (жүйенің айнымалы мәндерін өзгерту) уақыттың бірқатар дәйекті сәттерінде жаңғыртады. Априорлық ақпарат түріне сәйкес математикалық модельдер бөлінеді: Аналитикалық модельдер-жүйенің қасиеттері туралы қолда бар білімге сүйене отырып, модельдің құрылымын және оның коэффициенттерінің сандық мәндерін анықтау қиын. Эксперименттік-аналитикалық-априорлық қасиеттер негізінде құрылымды бағалауға болатын модельдер, бірақ модель коэффициенттерінің сандық мәндерін анықтау мүмкін емес. Эксперименттік модельдер-априорлық ақпарат өте аз және коэффициенттердің құрылымын да, сандық мәндерін де бағалауға мүмкіндік бермейді. Нысанның күрделілігіне, оның табиғатына (стохастикалық процесс немесе детерминистік процесс) байланысты модельдер сәйкесінше детерминистік және стохастикалық модельдерге бөлінеді. Нақты объект пен оның математикалық моделінің жақындық дәрежесін анықтау математикалық модельді құрудағы негізгі міндет болып табылады және жалпы жағдайда математикалық модельді анықтау мәселесі деп аталады, яғни модель нақты процесті тиісті түрде сипаттауы керек. жүктеу/скачать 82,73 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|