1-mavzu. Boshqarish, modellashtirish va identifikatsiya. Reja

1-mavzu. Boshqarish, modellashtirish va identifikatsiya.
Reja
Boshqarish ob’ekti, boshqarish tizimi. Boshqarish algoritmi. Aprior va aposterior informatsiya. Model - boshqarish ob’ekti haqida mujassamlangan informatsiya. Modellashtirish. Analitik va eksperimental (tajribaviy) usullar. Modellarning turlari, matematik modellar. Analitik usul qo‘ilanilganida olinadigan natijalar. Identifikatsiya. Aktiv va passiv eksperiment. Eksperimentni rejalashtirish. Identifikatsiyalashning asosiy chizmasi. Identifikatsiyalash mezoni._

Texnologik jarayonlarni boshqarishda identifikatsiya nihoyatda katta rol o‗ynaydi. Identifikatsiya – bu boshqarish obektlarni matematik modellarni ishlab chiqish va ushbu madellarni boshqarish masalalarida ishlatishdir.

Identifikatsiya usullari odatda ikkita guruhga bo‗linadi. Bular: faol va passiv usullardir. Faol usullarni qo‗llashda obektning kirishiga qandaydir ta‘sir beriladi va ushbu ta‘sirga obektda o‗tayotgan reaksiyaga qarab ob ‗yektning madeli topiladi. Odatda obektning kirishiga birlamchi pog‗onasimon (birlik pog‗onali) signal beriladi. Ushbu signalga bo‗lgan reaksiya ya‘ni obektni chiqish signali o‗zgarish jarayoni o‗tish jarayoni deb ataladi. Faol usullarni qo‗llashda obektni kirishiga boshqa turdagi signallarni ham bersa bo‗ladi. Identifikatsiyani faol usullarini qo‗llashda matematik madelni aniqligi yuqori bo‗ladi, ammo bu usulni kamchiligi bor. Kamchiligi obektni mos faoliyatini buzilishdan iborat berilayotgan ta‘sir obektni mos faoliyatini o‗zgartiradi va bu o‗zgarish ishlab chiqarilayotgan maxsulot sifatini o‗zgartirishi mumkin.
Faol usullar bilan bir qatorda passiv usullar ham keng qo‗llaniladi. Passiv usullar qo‗lanilayotganda obektni kirishiga qo‗shimcha ta‘sirlar berilmaydi. Bu usullar obektni mos faoliyatida kirish va chiqish signallari o‗zgarishini o‗lchash va nazorat qilish asosida madellar ishlab chiqiladi. Ushbu usullarni ijobiy tomoni – obektni mos faoliyatini buzilmaganligi. Usulni kamchiligi – kirish signallarni o‗zgarish diapazonlari kichik bo‗lish mumkinligi va kirish signalni o‗zgarishi kichik tezlik bilan o‗zgarishligi (chastotasi kichik bo‗lganligi uchun). Shu holatlarda obekt o‗zini to‗la ifodalay olamaydi, ya‘ni obekt o‗zini to‗la ko‗rsatolmaydi.
Identifikatsiya nazariyasi va amaliyoti yuqorida aytib o‗tilgan usullarni rivojlantirish va amaliyotga qo‗llash masalalari bilan shug‗ullanadi. Identifikatsiya
natijasida ishlab chiqilgan madellar boyektni avtomatik boshqarish va avtomatlashtirish jarayonida qo‗llaniladi.
So‗nggi davrlarda boshqarish nazariyasi va amaliyotining jadal rivojlanishi barcha murakkab obektlar (texnologik jarayonlar, ishlab chiqarish birlashmalari, biologik va meditsina tizimlari, ekologik, iqtisodiy, tashkiliy va boshqalar) ni boshqarish masalasini yechishga o‗tish bilan ahamiyatli darajada bog‗liq. Bu sinfning real obektlari stoxastik, nochiziqli, nostatsionar, ko‗p o‗lchamli va ko‗p bog‗langan (aloqalari soni ko‗p) hisoblanib, jarayonnit tashkillashtirish nuqtai nazaridan boshqa «noqulay» boshqarish xossalariga ega. Bunday obektlarning samarali avtomatik boshqarish tizimlarini yaratish imkoniga faqatgina zamonaviy tezkor boshqariluvchi hisoblash mashinalari orqali ega bo‗lish mumkin. Ayniqsa, bu maqsadlarni amalga oshiriishga mikroprotsessorli mashinalar seriyalari mo‗ljallangan.
Zamonaviy boshqarish nazariyasi va amaliyotining muhim masalasi boshqarish obektining modelini qurish hisoblanadi, ya‘ni obekt faoliyati qonuniyatini shakllantirish. Ushbu modellar asosida boshqarish tizimining strukturasi va parametrlari, bosh qarish qonuni aniqlanadi hamda tizimlarni ishlab chiqishning texnik vositalari tanlanadi. Modelarning roli nafaqat boshqarish tizimlarini yaratishda, balki tabiiy va sun‘iy jarayonlarni shakllantirish qonuniyatlarini o‗rganishda ham kattadir. Bu birinchi navbatda fan, texnika, ishlab chiqarishning turli sohalaridagi murakkab hodisa va obektlarni o‗rganishda modellashtirishning rolini o‗sishiga bog‗liq.
Murakkab obektlarning modellarini qurishning samarali usullaridan biri identifikatsiya hisoblanadi. Boshqarish nazariyasining bu bo‗limini paydo bo‗lishi amaliy iste‘mol talabi bilan asoslanadi. Hozirgi vaqtda bu davr kibernetikaning jadal rivojlanishi va uning natijalaridan real boshqarish tizimlarini yaratishda keng foydalanishi bilan harakterlandi. Modellarni qurishda matematikaning ehtimollar nazariyasi va matematik statistika, matematik mantiq, funksional ta hlil, hisoblash matematikasi kabi bo‗limlariga asoslanadigan usullardan foydalaniladi.
Identifikatsiyaning paydo bo‗lishi boshqarish obektlarining informatsion usullarini ishlab chiqishni juda zarurligi bilan bog‗liq bo‗ldi. Bunday modellarning yo‗qligi bu obektlarni avtomatlashtirish, boshqarish konturidagi EHM dan foydalanib, raqamli boshqarish va boshqa turdagi tizimlarni yaratish jarayonlarini to‗xtatib qo‗ydi. Modellarni qurishning yangi usullarini ishlab chiqishning zaruriyligi murakkab obektlarni boshqarish tizimlarini yaratishdagi amaliy iste‘mol bilan asoslanib, bu obektlarni berilgan maqsadga ko‗ra optimal boshqarishga faqatgina tezkor boshqariluvchi hisoblash mashinalarini qo‗llash yo‗li bilan ta‘minlanishi mumkin edi. Biroq obektlar, ularning matematik tavsiflari va modellari yo‗qligi bois optimal boshqarishga tayyor emas edi.
Fan, texnika, ishlab chiqarishning ko‗pgina sohalarida modellarni shaklantirish va qurish bo‗yicha keng rivojlanish ishlarini ikki asosiy maqsadga ko‗ra olib boriladi. Ulardan birinchisi zarur simvolik modellarni modellashtirish, ya‘ni tadqiqi qilinayotgan hodisa, jarayon yoki obektning matematik tavsifini shakllantirish yordamida murakkab hodisa, jarayon va obektlarni o‗rganish imkonining oshishi bilan bog‗liqdir.
Matematik modellarni qurish modellashtirishning birinchi bosqichi hisoblanadi. Tabiiyki, modellarning to‗liqlik darajasi, uning real obektga mosligi bu modelning nima maqsadda qo‗llanilishiga bog‗liq. Birinchi bosqichdagi modellar asosan gnoseologik harakterga ega b o‗lib, ulardan «fiziklik» ning yuqori darajasi talab qilinadi va ularning yaratilishi ular qurilayotgan aniq bilimlar sohasidagi usullarga bog‗liq. Ikkinchi bosqichdagi modellar ba‘zida informatsion modellar deb atalib, asosan boshqarish maqsadiga mos kelishi kerak: ular bevosita obektning «fizikasi» bilan bog‗liq bo‗lmagan holda, kirish va chiqish o‗zgaruvchilari o‗rtasida o‗rnatilgan bog‗liqlikning formal tavsifini berishi mumkin.
Keltirilgan bo‗linish shartlidir, lekin u model qurish va modellashtirishning maqsadi bilan bog‗langan va qulaydir. Birinchi holda model bilim olish jarayoni, tadqiqi qilish, ochiq qonuniyatga egalik, aniq hodisa va jarayonlarning mavjudligi bilan bog‗liq bo‗ladi. Ikkinchi holda model. uni shakllantirish jarayonida obektdanolingan informatsiya bo‗yicha chiqish o‗zgaruvchisining berilgan qiymatlarini ta‘minlash uchun ishlatiladi. Bu yerda model bosh qarish tizimimining ajralmas kismi hisoblanadi va uni obektning tashkil etuvchisi sifatida qarash mumkin, chunki obekt va boshqarish tizimi o‗zida bir butunlikni namoyon etadi.
Boshqarish tizimlarida bevosita foydalaniladigan modellar kichik bo‗lmagan ahamiyatga ega. Bunday modellarni yaratish bosh qarish obektlarining modellarini qurish bo‗yicha ishlarni kengaytirishning ikkinchi maqasadi hisoblanadi. Bunday holda boshqarish uchun teskari bog‗lanish zanjiridagi identifikatorli adaptiv tizimlardan foydalaniladi.

1. 
   Modellar, model tulari va ulardan foydalanish
   

Murakkab masalalarni samarali yechishda asosiy elementlardan biri bu– qo‘llash uchun qulay ko‘rinishdagi modelni qurish va molelni muvofiq ishlatish.

Model bu – ob`yekt yoki sistemaning real mavjudligidan farqli ravshda bir qancha ko‘rinishlardagi tasviridir.
Model turli xil formada va turli darajadagi matematik ko‘rinishlarda bo‘lishi mumkin. Model qurishning murakkablik darajasi, uni qanday ishlatilishini rejalashtirish orqali aniqlanadi.
Har kungi amaliyotlarda sistemalar bilan ishlashda matematik ifodalar umuman qatnashmagan sub`yektiv modellardan foydalaniladi. Funksiyalash algoritmi, tizimni boshqarish qoidalari va h.k. lar bunday modellarga misol bo‘la oladi.
Obekt va tizimlarning xususiyatlarini ifodalash uchun sonli jadvallar va grafikalarga yondashiladi. Bunday ifodalar odatda grafik modellar deyiladi. Misol uchun chiziqli avtomatik boshqarish tizimlari o‘zining impul`sli reaksiyalari, bir pog‘onali sakrashlarga ta`siri yoki chastotaviy harakteristikalari orqali tasvirlanishi mumkin. Bunday grafik ko‘rinishlar avtomatik boshqarish tizimlarini loyihalashda va kuzatishda keng qo‘llaniladi.
Bir muncha murakkabroq xollarda matematik model ob`yekt kirish va chiqish o‘zgaruvchilari orasidagi bog‘lanishni ifodalaydi va aniq tenglama ko‘rinishida beriladi. Shuning uchun bunday modellar ba`zan analitik model deyiladi.
Matematik model tadqiq etilayotgan ob`yektga bo‘layotgan jarayonni qoyilgan aniqlik boyicha ko‘rsatib beruvchi matematik ifoda ko‘rinishida bo‘ladi.
Matematik modellar tenglamaning ko‘rinishiga qarab chiziqli, nochiziqli, diskret, uzluksiz, diterminanlashgan, stoxastik va xokazo nomlar bilan atalishi mumkin. Lekin hech biri ob`yektni to‘liq tasvirlay olmaydi. Har bir model ma`lum maqsad uchun xizmat qiladi. Quyida bir qancha muqobil modellar guruhi keltirilgan:
-fizik (natural) va matematik (simvolli)
-statik va dinamik
-diterminanlashgan va stoxastik
- diskret va uzluksiz
-chiziqli va nochiziqli
-bir parametrli va tarkoq parametrli
-statsionar va nostatsionar
Fizik model deb – real ob`yektning xususiyatlarining yoki harakterini o‘zida mujassam etgan fizik qurilma yoki maketga aytiladi.
Matematik modellarni real ob`yektning xususiyatlarini ifodalovchi kattaliklar to‘plami ko‘rinishida tasvirlash mumkin.

1. 
   Ob`yektga ta`sir etuvchi boshqarish kattaliklari to‘plami