Добрынин А.С., Койнов Р.С., Кулаков С.М., Гудков М.Ю. —
О доменной (ситуационной) идентификации сложных нестационарных технологических объектов
// Кибернетика и программирование. – 2018. – № 4.
– 和。 52 - 59.
DOI: 10.25136/2644-5522.2018.4.26861
URL: https://e-notabene.ru/kp/article_26861.html
阅读文章
注释,注释: Предметом исследования являются подходы к идентификации структурно-распределенных и сложных нестационарных технологических объектов автоматизированного управления. Объектом исследования является нестационарная система автоматизированного управления. Авторы подробно рассматривают подход доменной идентификации объектов автоматизированного управления на основе ключевых (контрольных) точек. Особое внимание уделяется вопросам определения адекватности модели для нестационарного объекта автоматизированного управления. Предлагаемый подход позволяет итеративно корректировать (уточнять) модель объекта при наступлении контрольных точек (существенных изменений параметров многофакторной внешней среды). В качестве основных методов исследования использовались элементы системного анализа, натурно-математического моделирования. Дополнительно применялись известные способы идентификации, в т.ч. с использованием тестовых воздействий и пересчётные математические модели. Основной вывод проведенного исследования заключается в утверждении, что сложный нестационарный технологический объект невозможно адекватно описать одной математической моделью, поэтому идентификация такого объекта должна быть сделана несколько раз. Новизна исследования заключается в использовании новых элементов доменной идентификации нестационарных технологических объектов по контрольным точкам, что позволяет адаптировать управление под условия изменения многофакторной внешней среды.
Abstract: The subject of the research are approaches to the identification of structurally distributed and complex non-stationary technological objects of automated control. The object of study is a non-stationary automated control system. The authors consider in detail the approach of domain identification of objects of automated control based on key (control) points. Special attention is paid to the issues of determining the adequacy of the model for a non-stationary object of automated control. The proposed approach allows iteratively correcting (refining) the object model upon the occurrence of control points (significant changes in the parameters of a multifactorial environment). The main methods of research were used elements of system analysis, natural-mathematical modeling. Additionally, known identification methods were used, incl. using test influences and conversion math models. The main conclusion of the study is the statement that a complex non-stationary technological object cannot be adequately described by a single mathematical model, therefore the identification of such an object must be done several times. The novelty of the research lies in the use of new elements of the domain identification of non-stationary technological objects at the control points, which allows adapting the control to the conditions for changing the multi-factor environment.
Добрынин А.С., Кулаков С.М., Пургина М.В., Койнов Р.С. —
О применении графовых моделей в системах автоматизации сложных нестационарных технологических объектов
// Кибернетика и программирование. – 2018. – № 3.
– 和。 63 - 71.
DOI: 10.25136/2644-5522.2018.3.26400
URL: https://e-notabene.ru/kp/article_26400.html
阅读文章
注释,注释: Управление сложными нестационарными системами является нетривиальной задачей. Одним из условий эффективного управления является необходимость изменения и подстройки алгоритмов управления при изменяющихся условиях функционирования автоматизированных систем. В статье рассматриваются вопросы построения управляющих устройств на основе моделей теории графов. В качестве объекта исследования выступают подходы и методы управления сложными нестационарными системами. Рассматривается подход, основанный на доменной классификации факторов воздействия на объект управления. Рассматривается управление при существенных изменениях факторов внешней среды. В качестве методов исследования использовалось имитационное и компьютерное моделирование, которое позволило оценить эффективность предложенных подходов и методов управления. Также применялись методы системного анализа и современные алгоритмы на графах. Представленный подход позволяет учитывать изменяющееся поведение нестационарного объекта управления, когда известно, что определенные параметры и факторы внешней среды могут влиять на это управление. Механизм конечного автомата позволяет осуществлять автоматическое переключение алгоритмов управления в зависимости от ситуации. Исследования показали целесообразность использования предлагаемого подхода для управления сложными нестационарными системами автоматизации.
Abstract: Managing complex non-stationary systems is a non-trivial task. One of the conditions for effective control is the need to change and adjust the control algorithms under the changing operating conditions of automated systems. The article deals with the construction of control devices based on models of graph theory. As an object of research, approaches and methods of managing complex non-stationary systems are used. An approach based on the domain classification of the factors affecting the control object is considered. Management is considered with significant changes in environmental factors. As simulation methods, simulation and computer modeling were used, which allowed to evaluate the effectiveness of the proposed approaches and management methods. Also, methods of system analysis and modern algorithms on graphs were applied. The presented approach allows to take into account the changing behavior of the non-stationary control object when it is known that certain parameters and factors of the environment can influence this control. The mechanism of the finite state machine allows automatic switching of control algorithms depending on the situation. Studies have shown the expediency of using the proposed approach for the management of complex non-stationary automation systems.