Лекции - Моделирование и идентификация объектов управления в НГО
Подождите немного. Документ загружается.
Цель занятия: Построение модели аналитическим способом.
Литература: [3] Раздел 4, 5, 6, 7, [1] § 3.4
1. Методические указания: Основные аппаратаы математического
моделирования: системы алгебраических уравнений,
дифференциальные уравнения, интегральные уравнения, интегро-
дифференциальные уравнения.
Практическое занятие 7
Тема: Упрощение математических моделей .
Цель занятия: Определение существенных и несущественных параметров
модели. Виды упрощения математических моделей.
Литература: [1] § 2.6. [3] §2.2 стр. 43-4S
Методические указания: Линеаризация, отбрасывание достаточно малых
величин, использование различных гипотез, фиксирование некоторых
коэффициентов.
Практическое занятие 8
Тема: Идентификация.
Цель занятия: Общая схема процесса идентификации. Классификация
методов идентификации.
Литература: [1] § 2.8, [3] §2.2 стр. 48-52
Методические указания: Изучить структурную и параметрическую
идентификации.
Практическое занятие 9
Тема: Критерий идентификации
Цель занятия: Изучить основные критерии идентификации. Функционал
невязки.
Литература: [1] § 2.8, [3] §2.2 стр. 48-52
61
Методические указания: Составление функционала невязки и
минимизировать его.
Практическое занятие 10
Тема: Задачи статистической идентификации.
Цель занятия: Организация статистической процедуры идентификации.
Литература: [1] § 2.8, [3] §2.2 стр. 48-52
Методические указания: Изучить структурную статистическую
идентификацию
Практическое занятие 11
Тема: Определение частотных характеристик.
Цель занятия: Определение частотных характеристик. Идентификация с
помощью частотных характеристик.
Литература: [1] § 2.8, [3] §2.2 стр. 48-52
Методические указания: К частотным характеристикам относятся:
амплитудно-фазовая (АФХ), амплитудно-частотная (АЧХ), фазочастотная
Практическое занятие № 12
Тема : Параметрическая идентификация
Цель занятия:. Статическая и динамическая задача с одним входом и одним
выходом. Статическая задача с несколькими входами и несколькими
выходами.
Литература: [1] § 2.4, 2.7, 3.1 , [2] глава 11§ 8
Методические указания: Статические и динамические детерминированные
модели.
Практическое занятие № 13
Тема : Методы статистической идентификации
Цель занятия:. Определение корреляционных функций сигналов.
62
Литература: [1] § 2.4, 2.7, 3.1 , [2] глава 11§ 8
Методические указания: Получение частотных характеристик на основе
корреляционных функций.
Практическое занятие № 14
Тема : Методы непараметрической идентификации
Цель занятия:. Аппроксимация характеристик объектов моделирования
Литература: [1] § 2.4, 2.7, 3.1 , [2] глава 11§ 8
Методические указания: Аппроксимация переходной функции.
Практическое занятие № 15
Тема : Идентификация нелинейных динамических объектов
Цель занятия:. Применение гармонической, статистической линеаризации
идентификации.
Литература: [1] § 2.4, 2.7, 3.1 , [2] глава 11§ 8
Методические указания: Гармоническая, статистическая линеаризация,
разложение в функциональный ряд.
63
5. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ ПОД РУКОВОДСТВОМ
ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ (СРСП).
Тема 1: Отражение свойств объекта, существенных для цели моделирования.
Цель: Приобрести навыки выделить параметров для моделирования.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 2: Аналитическое исследование и идентификация.
Цель: Приобрести навыки описания объекта с помощью аналитических
методов и идентификации.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 3: Множество моделей, структура моделей.
Цель: Приобрести навыки сгруппировать моделей, построить структуры
моделей.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 4: Динамика теплообменника.
Цель: Приобрести навыки моделирования.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 5: Преобразование дифференциальных уравнений к операторному.
Цель: Приобрести навыки применение преобразования Лапласа для решения
дифференциальных уравнений.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 6: Исходные уравнения математической физики.
Цель: Приобрести навыки использовать уравнения математической физики
для моделирования.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 7: Общие принципы расчета передаточной функции, переходных
характеристик по исходным уравнениям математической физики.
Цель: Приобрести навыки расчета паратеров объекта с помощью уравнений
математической физики.
64
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 8: Основные этапы идентификации.
Цель: Приобрести навыки идентифицировать параметров для моделирования.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 9: Критерий идентификации.
Цель: Приобрести навыки минимизировать функционала невязки.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 10: Структурная статистическая идентификация
Цель: Приобрести навыки организовать статистическую процедуру
идентификации.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 11: Методы идентификации, основанные на преобразования Фурье.
Цель: Приобрести навыки применить преобразование Фурье.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 12: Оценивание по методу наименьших квадратов
Цель: Приобрести навыки использовать метод наименьших квадратов
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 13: Получение частотных характеристик на основе корреляционных
функций.
Цель: Приобрести навыки вычислять частотных характеристик на основе
корреляционной функции.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 14: Метод идентификации , основанные на аппроксимации импульсной
переходной функции.
Цель: Приобрести навыки аппроксимировать импульсной переходной
функции.
Форма проведения: практическое занятие.
Тема 15: Использование линеаризации для идентификации нелинейных
объектов.
65
Цель: Приобрести навыки линеаризовать нелинейных объектов.
Форма проведения: практическое занятие.
6. САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ (СРС)
Задание на СРС
1. Метод стохастической аппроксимации.
2. Особенности идентификации объектов в замкнутых системах.
Выявление неявных обратных связей и внутренних помех.
3 . Методы идентификации с настраиваемыми адаптивными моделями. Виды
адаптивных моделей динамических объектов. Модели, линейные по
параметрам, по сигналам. Структурные схемы идентификации с
применением адаптивных моделей.
4. Синтез алгоритмов настройки моделей.
7. ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ
1. Что такое модель объекта?
2. Как определяется понятие «моделирование»?
3. Что называется гипотезой и аналогией в исследовании объекта?
4. Чем отличается использование метода моделирования при внешнем и
внутреннем проектировании?
5. Объясните понятие моделирование объектов управления
6. Перечислите основные составляющие параметры моделирование
объектов управления
7. Вычислить основные показатели моделирование объектов управления
8. Какие современные средства вычислительной техники используются для
моделирования
9. Объясните подходы к исследованию объекта.
10. Что такое функциональный подход?
11. Перечислите стадии разработки моделей.
12. Чем отличается оригинал и модель?
13. Пример разработки математические модели.
14. Объясните основные принципы моделирование.
15. Покажите задачи аналитические и статические моделирование.
16. Как составляется постановка задачи?
17. Объясните основные этапы математического моделирования.
18. Как создаются математического описания изучаемого объекта, процесса?
19. Как выбирается метода решения составленные системы уравнений?
20. Как реализуется алгоритм моделирующей программы?
21. Как устанавливается адекватности (соответствия) модели объекту?
66
22. Приведите примеры сложныеª организационно-технические системы
23. Перечислите основные характеристики моделей .
24. Укажите основные проблемы моделирования .
25. Приведите примеры на управляемость модели.
26. В чем состоит цели моделирования систем?
27. Объясните теория подобия.
28. Перечислите классификационные признаки.ª
29. Объясните детерминированное моделирование.
30. Приведите пример стохастическое ªмоделирование.
31. Объясните динамическоеªмоделирование.
32. Приведите пример дискретное моделирование.
33. Объясните дискретно-непрерывное моделирование.
34. Приведите пример мысленное моделирование.
35. Объясните наглядное моделирование.
36. Приведите пример гипотетическое моделирование.
37. Объясните аналоговое моделирование.
38. Приведите пример макетирование.
39. Объясните знаковое моделирование.
40. Приведите пример языковое моделирование.
41. Приведите пример символическое моделирование.
42. Объясните понятие свойства технологичностью моделей
43. Абстрактные методы моделирования систем
44. Математические методы анализа и синтеза
45. Экспериментальные исследования систем.
46. Активный и пассивный эксперимент
47. Роли информационные процессы в моделирования.
48. Расскажите о методологические аспекты математических моделей
объектов.
49. В чем сущность машинного моделирования системы?
50. В чем сущность математические, алгоритмические, программные и
прикладные аспекты машинного моделирования?
51. Объясните переход от содержательного к формальному описанию
объектов исследования.
52. В чем сущность адекватности перехода от содержательного описания к ее
математической схеме?
53. Расскажите об эффективность построенные модели.
54. Покажите возможности расчета погрешность построенные модели .
55. Какие требование ставится к пользователям модели?
56. Определение требований к исходной информации об объекте
моделирования и организация ее сбора.
57. Выдвижение гипотез и принятие предположений.
58. Определение параметров и переменных модели.
59. Установление основного содержания модели.
67
60. Обоснование критериев оценки эффективности системы.
61. Определение процедур аппроксимации.
62. Описание концептуальной модели системы.
63. Проверка достоверности концептуальной модели.
64. Составление технической документации по первому этапу.
65. Построение логической схемы модели.
66. Получение математических соотношений.
67. Проверка достоверности модели системы.
68. Выбор инструментальных средств для моделирования.
69. Составление плана выполнения работ по программированию.
70. Спецификация и построение схемы программы.
71. Верификация и проверка достоверности схемы программы.
72.Особенности получения результатов моделирования.
73.Планирование машинного эксперимента с моделью системы.
74.Определение требований к вычислительным средствам.
75.Проведение рабочих расчетов.
76.Анализ результатов моделирования системы.
77.Представление результатов моделирования.
78.Интерпретация результатов моделирования.
79.Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций.
80.Составление технической документации по третьему этапу.
81.Моделирование систем и языки программирования.
82.Математическое обеспечение
83.Программное обеспечение
84.Информационное обеспечение
85.Техническое обеспечение
86.Эргономическое обеспечение
87.Обработка результатов испытаний.
88.Синхронизации процессов в моделирование
89.Средства и технологии организации базы данных моделирования
90.Методы логической и физической организации массивов
91.Формы документов, описывающих процесс моделирования и его
результаты
92.Совокупность научных и прикладных методов
93.Нормативно-технические документы
94.Организационно-методические документы
95.Формирования и поддержания эргономического качества моделирования
96.Методы оценки.
97.Статистические методы обработки.
98.Задачи обработки результатов моделирования.
99.Корреляционный анализ результатов моделирования.
100. Регрессионный анализ результатов моделирования.
101. Дисперсионный анализ результатов моделирования.
68
102. Оценка результатов моделирования системы.
103. Что называется трактабельностью модели системы?
104. В чем суть адаптации применительно к системам управления
различными объектами?
105. Какова роль эталонной модели в контуре управления?
106. Какие модели используются для принятия решений?
107. Какие требования предъявляются к модели, реализуемой в реальном
масштабе времени?
108. Что представляют собой общие правила построения моделей систем
109. Перечислите способы реализации моделей систем
110. Какие типовые математические схемы использованы для формализации
объектов моделирования?
111. Постановка задачи идентификации
112. Основные этапы идентификации
113. Структурная и параметрическая идентификация
114. Методы статистической идентификации
8. РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
Основная литература:
1. Кафаров В.В. , Глебов М.Б. Математическое моделирование основных
процессов химических производств.-М. «Высшая школа»,1991.
2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высшая школа.
2001.
Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. –
М.:Энергия, 1979.
3. Гроп Д. Методы идентификации систем управления. – М.:Мир, 1979.
4. Сейдж А., Мелса Дж. Идентификация систем. – М.:Наука, 1974.
5. Рабинер Л., Голд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. –
М., Мир,1978.
6. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления.–М.:Мир, 1975
7. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. – М.:
Наука, 1984.
8. Химмельблау Д, Анализ процессов статистическими методами. – М., Мир,
1973.
9. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.–М.,Мир, 1986.
10.Хартман К., Лецкий Э., Шефер В. и др. Планирование эксперимента в
исследовании технологических процессов. – М., Мир, 1977.
11.Бенькович Е., Колесов Ю., Сениченков Ю. Практическое моделирование
динамических систем. – СПб.: БХВ_Петербург, 2002.
69
12.Информационные системы в экономике//Под ред. В.П.Божко, В.В.Брага и
др. –М.: Финансы и статистика, 1996.
13.Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. –М.:
Химия, 1995.
14.Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализуемых задач в
диалоге с ЭВМ. –М.: Наука, 1987.
15.Информатика. Под ред. Макаровой Н.В. –М.: Финансы и статистика, 1997.
16.Матвеев Л.А. Информационные системы: поддержка принятия решений.
Учебное пособие. –Спб.: Изд-во СпбУЭФ, 1996.
17.Пономарева К.В., Кузьмин Л.Г. Информационное обеспечение АСУ. –М.:
ВШ, 1991.
18.Математические модели информационных процессов и управления. –М.:
Недра, 2001г.
19. Михалевич В.С., Волков В.Л. Вычислительные методы исследования и
проектирования систем. - М.: Наука, 1983.- 286 с.
20.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука,
1981.- 490 с.
21.Переиздов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ - М.:
Высшая школа, 1989.- 367с.: илл.
22.Вентцель Е.С. Исследование операций. - М.: Советское радио, - 1972.-553
с.
23.Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.:
Мир, 1978. - 418с.
24.Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -
Вып. 1, 2. - М.: Статистика, 1978. - 556 с.
25.Ушаков И.А. Обобщенные показатели при исследовании сложных систем.
- М.: Знание, 1985. - 87 с.
Дополнительная литература:
1. Сборник задач по теории автоматического регулирования и
управления/ Под редакцией В.ªА.ªБесекерского. - M.: Наука, 1978.
2. Бронштейн И.Н., Семендяев К.Н. Справочник по математике для
инженеров и учащихся вузов. - М.: Наука,1986.
70