Murakkab texnologik obyektlarni immitatsion obyektlarini qurish immitatsion obyektlar tushunchasi

Texnologik jarayonlari avtomatlashtirish sxemalari
Avtomatlashtirishning prinsipial sxemasi loyihaning asosiy texnikaviy xujjati bo’lib, u texnologik qurilmaning avtomatlashtirilish darajasi va prinsipini ko’rsatadi. Bunda boshqarish sistemasini tuzishning bosh bosqichida qabul qilingan barcha prinsipial echimlar o’z ifodasini topadi. CHizma boshqarish ob’ekti, nazorat, rostlash, dasturli boshqarish, signalizasiya, blokirovka, himoya va avtomatlashtirishda ishlatiladigan vositalar haqida tushuncha berishi lozim. Odatda signalizasiya, blokirovka va himoya maxsus chizmalarda kengaytirib beriladi. Prinsipial chizmalarda boshqarish organlari va kommunikasiyalar bilan birga texnologik qurilmani chizmasi, avtomatlashtirish vositalarini, texnologik agregatlarining turli qurilmalari bilan avtomatlashtirish vositalari o’rtasidagi o’zaro bog’lanishlarni sxematik ko’rsatiladi.
Avtomatlashtirish masalalari texnologik vositalaridan foydalanib hal etiladi, bu vositalarga tanlangan qurilmalar, dastlabki axborotni aniqlovchi, axborotni almashtirish va qayta ishlov berish vositalari, xizmat ko’rsatuvchi xodimlarga axborotni tanishtirish va chiqarib berish vositalari hamda yordamchi vositalar kiradi.
Texnologik jarayonlarni avtomatlashtirish sxemalarini (TJAS) ishlab chiqishda quyidagi qoidalarga amal qilish lozim: 1) avtomatlashtirishning texnik vositalarini tanlashda texnologik jarayonning xarakterini, jarayonning yong’inga va portlashga moyilligini; atrof muhitning zaharliligini va agressivligini; o’lchanayotgan muhitning fizik-kimyoviy xossalarini va parametrlarni; o’lchov o’zgartkichlarining o’rnatilgan joydan nazorat va boshqaruv punktlarigacha axborot signallarini uzatish uzoqligini, boshqarish sistemasiga ishonchliligi aniqligi va tez ta’sir ko’rsatishi xususidagi talablarni hisobga olish zarur;
2) TJAS avtomatlashtirishning XT ning seriyalab ishlab chiqariladigan vositalari asosida ko’rilishi kerak; bunda qo’shilishi soddaligi, o’zaro bog’lanuvchanligi, shchitlarda va boshqaruv pultlarida joylanishi qulayligi bilan ifodalanuvchi bir xillashtirilgan sistemalardan foydalanish maqsadga muvofiqdir;
3) avtomatlashtirish sistemalari faqat seriyalab chiqarilgan apparatura asosidagina yasalishi mumkin bo’lmagan xollarda loyihalash jarayonida yangi avtomatlashtirish vositalarini ishlab chiqish uchun texnik vazifalar beriladi;
4) yordamchi energiyadan foydalanuvchi avtomatlashtirish vositalarini tanlash avtomatlashtiriladigan ob’ektning yong’in chiqishi va portlashga xavflilik sharoitlari bilan, axborot va boshqarish signallarining tez ishlashi va uzatish masofasiga qo’yiladigan talablar bilan belgilanadi;
Zamonaviy ishlab chiqarishning asosini murakkab strukturaviy va funktsional tashkil etilgan texnologik tizimlar tashkil etadi. Qoida tariqasida, ushbu tizimlarda boshqaruv ob'ekti aniq texnologik jarayonlardir. Agar texnologik jarayonning o'ziga xos turi va turidan mavhum olsak, u holda har qanday texnologik jarayon harakatlar, shartlar va bog'lanishlar yig'indisi sifatida ifodalanishi mumkin. Umuman olganda, har qanday ishlab chiqarish bosqichlardan (bosqichlardan) iborat bo'lib, ularning har biri moddiy oqimlarga va energiya konversiyasiga ma'lum ta'sir ko'rsatadi. Bosqichlar ketma-ketligi odatda oqim diagrammasi yordamida tavsiflanadi, uning har bir elementi ma'lum bir texnologik jarayonga mos keladi. Texnologik sxemaning elementlari orasidagi bog'lanishlar tizimda oqayotgan moddiy va energiya oqimlarini aks ettiradi [1]. Tizim aniq maqsadga erishishga qaratilgan ishlaydigan algoritm bilan tavsiflanadi.

Tizimli yondashuv nuqtai nazaridan texnologik jarayon murakkab dinamik tizim bo'lib, unda o'zaro ta'sir qiladi: asbob-uskunalar, kuzatuv va boshqarish asboblari, yordamchi va transport qurilmalari, ishlov berish asboblari yoki doimiy harakatda va o'zgaruvchan muhit, ishlab chiqarish ob'ektlari, odamlar. jarayon va ularni boshqaradi. Tahlil qilish uchun murakkab texnologik jarayonni turli darajadagi quyi tizimlarga bo'lish mumkin. Tizimning quyi tizimlarga bo'linishi strukturaning ierarxiyasini ochib berishga va tizimni uning tafsilotlarining turli darajalarida ko'rib chiqishga imkon beradi.

Ob'ektning (hodisaning, jarayonning) o'zi bilan emas, balki uning modeli bilan ishlash ko'p hollarda uning xususiyatlari va xatti-harakatlarini har qanday vaziyatda nisbatan tez va sezilarli moddiy xarajatlarsiz o'rganish imkonini beradi. Ushbu sohadagi matematik modellashtirish - bu "matematik tilda" tadqiqot ob'ektining rasmiy tavsifi ko'rinishidagi mavhum modelni yaratish va haqiqiy yoki prognozlangan texnologik ob'ekt haqida kerakli ma'lumotlarni olish uchun ushbu modelni ishlatish jarayoni.

ob'ekt. Tadqiqot ob'ekti haqidagi bilim darajasiga qarab, modellarni qurish mumkin

turli tamoyillar va texnikalar asosida amalga oshiriladi: tabiatning asosiy qonunlari,

variatsion usullar, analogiyalar, ierarxik zanjirlar va boshqalar. Ko'pincha amaliy jihatdan muhim natijalarga erishish imkonini beradigan modelni yaratish turli modellashtirish usullaridan kompleks foydalanishni talab qiladi. Modellashtirishning majburiy bosqichi bu modelning muvofiqligini baholashdir - loyihaning muvofiqligi

real ob'ektning rasmiy tavsifi va tadqiqot maqsadlarini hisobga olgan holda tuzilgan taxminlar. Maqsadga erishish uchun model barcha mavjud usullar bilan o'rganiladi.

Boshqarish nazariyasida ikkita asosiy turdagi matematik modellar yaratiladi va qo'llaniladi (garchi bu turlar nazariyaning turli bo'limlarida turlicha ta'riflangan bo'lsa ham). Birinchi turdagi modellar analitik modellardir (fenomenologik yoki ma'lumotlar modellari). Ushbu modellar ma'lumotlar olinadigan jismoniy jarayonlar haqida hech qanday farazlarni talab qilmaydi, ishlatmaydi yoki ifodalamaydi. Ikkinchi tur - tizim modellari (yoki tizim modellari). Bular asosan fizik qonunlar va tizim qanday tuzilganligi va, ehtimol, qanday ishlashi haqidagi farazlar asosida qurilgan matematik modellardir [10]. Klassik ma'noda ma'lumotlar modellari matematik statistikaning barcha modellarini o'z ichiga oladi. Biroq, bu tizim modellari turli xil real vaqt tizimlarida (operator, muhandislik, biomedikal interfeyslar, turli diagnostika tizimlari va boshqalar) ishlash imkoniyatini beradi. Shu sababli, hozirgi vaqtda ko'plab ilovalarda bo'lsa-da, matematik modellashtirishning zamonaviy bosqichining o'zagini tashkil etadigan tizim modellari bo'lishini kutishimiz mumkin.

Oddiy ma'lumotlar modellari ham qo'llaniladi [10].

Yuqorida qayd etilgan ikki turdagi modellarning har biri o'zining an'anaviy qo'llanilishi sohalariga ega. Ayrim texnologik jarayonlarni boshqarish amaliyotida ular keng qo'llaniladi

fenomenologik modellar. Tuzilishi jihatidan sodda, bunday modellar (odatda o'zgaruvchilar soni 10 dan kam bo'lgan) ob'ektning shaxs yaqinidagi haqiqiy harakatini juda yaxshi aks ettiradi.

ish rejimlari. Nazorat maqsadi ko'pincha kompensatsiya qilish bo'lgan nazorat muammolarida

jarayonni kerakli ish nuqtasidan uzoqlashtiradigan bezovta qiluvchi ta'sirlar, bu juda maqbuldir [10]. Ko'pgina vazifalarda asosan qo'llaniladi

faqat tizim modellari.

Texnologik tizimlarni matematik modellashtirishning asosiy maqsadlaridan biri ularni loyihalash bosqichida sanoat ishlab chiqarishining real sharoitlarida ishlashning asosiy xarakteristikalari va xususiyatlarini bashorat qilishdir. Modellashtirish vositalaridan foydalangan holda ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun rekonstruksiya qilish, qayta jihozlash, texnologik rejimlar va qoidalarni o'zgartirish shartlari aniqlanadi. Bu olingan natijalarning ishonchliligi talablarini talab qiladi, chunki xatolar jiddiy yo'qotishlar yoki favqulodda vaziyatlar bilan to'la. Deyarli barcha texnologiyalar ekstremal ish rejimlari bilan ajralib turadi. Aniqlangan xatolikni tuzatish qiymati, agar bu xato dizayn bosqichida emas, balki eksperimental namunani yaratish bosqichida va seriyali ishlab chiqarishda boshqa kattalik tartibida aniqlansa, kattalik tartibiga ko'payadi. Shu sababli, mahsulot sifatini ta'minlashning zamonaviy tamoyillari sifatga erishish uchun asosiy harakatlarni amalga oshirishni ta'minlaydi - hayot aylanishining dastlabki bosqichlarida 75%. Shunisi e'tiborga loyiqki, amerikalik mutaxassislar o'z kuchlarining 20 foizini ishlab chiqarish jarayonlarini kuzatishga va faqat 5 foizini tayyor mahsulotni qabul qilishga sarflaydilar; Yaponiyada esa faqat 1% mahsulot qabul qilishga sarflanadi.

Adekvatlik muammosini zamonaviy tushunish quyidagi mezonlarning bajarilishini tekshirishni o'z ichiga oladi:

• izchillik - model eng muhim parametrlarning qiymatlarini o'zgartirganda mantiqqa zid bo'lmagan natijalarni beradimi;

• sezgirlik - ular mos keladimi

modelning chiqish parametrlaridagi nisbiy o'zgarishlar uning kirish parametrlaridagi kichik o'zgarishlarga;

• realizm - model eksperimental ma'lumotlar mavjud bo'lgan maxsus holatlarga mos keladimi.

Aksariyat hollarda realizm mezoni asosiy hisoblanadi. Uning asosida matematik modellarning parametrlarini aniqlashning zamonaviy protseduralari quriladi, shundan so'ng faqat modellashtirishning o'zi amalga oshiriladi.

Endi modelning adekvatligi uchun yangi talablar paydo bo'lmoqda - adekvatlik butun modellashtirish majmuasining makro xarakteristikasi sifatida tushuniladi.

Matematik va fizik modellashtirish usullarini solishtirish ularning afzalliklarini baholashda aniq javob bermaydi. Murakkab jarayonning mutlaqo aniq modelini qurish mumkin emas. Shu sababli, agar mezon yoki geometrik o'xshashlikning barcha shartlarini qondirish mumkin bo'lsa, ular fizik modellashtirishga murojaat qilishadi. Avtomatik boshqaruv nazariyasida maxsus atama mavjud - uchuvchi qurilma, ya'ni. asosiy jarayonga parallel ravishda jismoniy modellashtirish sodir bo'ladigan qurilma

va buning asosida butun texnologik tizimni operativ boshqarish amalga oshiriladi. Ammo ko'pincha bunday qurilmalarni yaratish imkonsiz yoki juda qimmat. Bunday holda, matematik modellashtirish afzalliklarga ega.

Texnologik jarayon samaradorligini baholashni matematik rasmiylashtirish

texnologik zanjirlar modellarini tavsiflash mexanizmi shakllantirilgan va standartlashtirilgan taqdirdagina mumkin. Matematik modellashtirish eksperiment natijasini bashorat qilishi mumkin. Jarayon simulyatsiyasidan foydalanib, siz aniqlashingiz mumkin

vaqt va moddiy xarajatlarni talab qiladigan ko'plab tajribalarga murojaat qilmasdan, har qanday asbob yoki qurilmani ishlab chiqarish uchun maqbul sharoitlar. Modellashtirish texnologik jarayonning rivojlanishiga ta'sir qiluvchi ko'plab turli omillarni hisobga olish imkonini beradi. Tizim modellarini qurishda, qoida tariqasida, differensial, algebraik va mantiqiy tenglamalar tizimi shaklida real ob'ektda sodir bo'ladigan fizik jarayonlarning aniq matematik tavsifi shakllanadi.

Zamonaviy vositalar modellashtirilgan ob'ektda sodir bo'ladigan sabab-natija munosabatlari tizimini tavsiflash orqali simulyatsiya tipidagi modellarni qurish imkonini beradi. Bunda mos keladigan tenglamalar tizimlari berilgan tavsiflar asosida modellashtirish muhiti tomonidan avtomatik ravishda sintezlanadi [12]. Model parametrlarini aniqlashda uskunaning texnologik xususiyatlarini va ob'ektning eksperimental ma'lumotlarini hisobga olish kerak. Modellarni qurishda qilingan taxminlar ob'ektda sodir bo'ladigan ob'ektning ishlash jarayonlarining sifat jihatidan to'g'ri jismoniy tasvirini takrorlashni ta'minlashi kerak. Kerakli to'liqlik ham ta'minlanishi kerak

modellashtirish, ya'ni: hamma narsa modellashtirilgan

modellashtirish ob'ektining zarur ish rejimlari, boshqariladigan parametrlari va boshqaruv elementlari; texnologik asbob-uskunalar va avtomatlashtirish qurilmalarining ishlashida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan avariyalar va nosozliklar to'plami qayta ishlab chiqariladi. Model natijalarning etarli darajada aniqligini ta'minlashi kerak. Ideal holda, simulyatsiya qilingan parametrlarning xatti-harakatlaridagi haqiqiy parametrlarning xatti-harakatlaridan og'ish shunchalik kichik bo'lishi kerakki, uni e'tiborsiz qoldirish mumkin [7].

Eng mazmunlisi matematik modelni loyihalash bosqichidir. Ushbu bosqichda texnologiya asosidagi naqshlar o'rganiladi. Ularning matematik tavsifi odatda matematik fizikaning differensial tenglamalariga, zanjirlar nazariyasiga, termodinamikaga va boshqalarga asoslanadi. Natijalarni umumlashtirish uchun eksperimental loyihalash nazariyasining usullari qo'llaniladi. Texnologik jarayonni tahlil qilish natijasi differensial tenglamalarni yechish natijasida olingan munosabatlardir.

Shunday qilib, sahna

texnologik jarayon tahlili matematik modelning asosiy elementlarini va modellashtirish jarayonining tuzilishini aniqlash imkonini beradi [5].

Tabiatda ob'ektiv ravishda mohiyatan sifat jihatidan farq qiladigan, lekin bir xil differentsial yoki algebraik tenglamalar tizimlari bilan tavsiflangan jarayonlar mavjud, ya'ni. bir xil turdagi matematik modellarga ega. Bu hodisa matematik modellarning izomorfizm printsipi deb ataladi. Model izomorf bo'lishi uchun ikkita shartga javob berishi kerak:

1. model elementlari va tasvirlangan ob'ekt elementlari o'rtasida yakkama-yakka muvofiqlik bo'lishi kerak;

2. Elementlar orasidagi aniq aloqalar yoki o'zaro ta'sirlar saqlanishi kerak.

Modelning izomorfizm darajasi nisbiydir va aksariyat modellar izomorfdan ko'ra gomomorf bo'lish ehtimoli ko'proq. Gomomorfizm shakldagi o'xshashlik, asosiy tuzilmalar har xil bo'lgan holda tushuniladi. Bundan tashqari, model va ob'ekt elementlarining turli guruhlari o'rtasida faqat yuzaki o'xshashlik mavjud. Gomomorf modellar soddalashtirish va abstraksiya jarayonlarining natijasidir.

Zamonaviy modellashtirish nazariyasida modellar turlarining tasnifi xilma-xildir. Modellar quyidagilar bo'lishi mumkin: deterministik va stokastik,

statik va dinamik, uzluksiz va diskret, analitik, fizik, axborot

aloqa va boshqalar. Lekin har qanday holatda ham matematik model uchun adekvatlik ustunlik talabidir.

Texnologik jarayonlarni o'rganishda deterministik yoki stokastik modellardan foydalanishni tanlash muhim rol o'ynaydi. Deterministik modellarda ob'ektning jarayoni yoki harakati analitik ifodalar, ko'pincha differentsial yoki algebraik tenglamalar tizimlari bilan tavsiflanadi. Deterministik

modellar parametrlar qiymatlarining o'zgarishi va ularni o'lchash natijalarini e'tiborsiz qoldiradigan muammolarda qo'llaniladi. Stokastik modellarda ob'ektning jarayoni yoki harakati stokastik tenglamalar bilan tavsiflanadi va fizik ma'no jarayonning individual amalga oshirilishi emas, balki amalga oshirishlar to'plami va ularning parametrlari (matematik kutish, dispersiya, asosiy qiymat).

bog'liqliklar va boshqalar). Stokastik modellarning samaradorligi asosan barchaning yuqori sifatli amalga oshirilishi bilan belgilanadi

eksperiment bosqichlari (gipotezani shakllantirish, rejalashtirish, natijalarni qayta ishlash va boshqalar).

Shuni esda tutish kerakki, texnologik tadqiqotlarda quyidagilar mavjud:

• o‘rganish jarayonida maqsadli o‘zgarishlarga yo‘l qo‘ymaydigan omillar (materialning tarkibi, tuzilishi va boshqalar);

• nazorat qilinadigan omillar, ular yordamida ob'ektning belgilangan ish sharoitlari (uskunalar xususiyatlari va boshqalar) amalga oshiriladi;

• ob'ektga ta'sir qiluvchi buzilishlarni tavsiflovchi nazoratsiz kirish yoki mustaqil omillar.

Modellashtirishda quyidagi usullardan foydalanish mumkin:

• statsionar rejimda modellashtirish, ya'ni. jarayon ma'lum bir vaqtning o'zida ko'rib chiqiladi;

• dinamik rejimda modellashtirish, ya'ni. jarayon ma'lum vaqt oralig'ida ko'rib chiqiladi;

• integratsiyalashgan rejimda modellashtirish: yuqorida tavsiflangan ikkala rejimni ham o'z ichiga oladi [8].

Tasniflashning yana bir varianti modellarni tavsiflovchi va ko'rsatma beruvchiga bo'lishdir. Ta'riflovchi modellar

voqelikni tushunish uchun mo'ljallangan - kuzatilgan faktlarni tushuntirish va tavsiflash, muloqot qilish, odamlarni o'qitish, eksperimentni amalga oshirish, prognozlash vositasi. Reseptiv modellar ob'ektning kerakli holatini topish uchun mo'ljallangan [7].

Rossiyada matematik modellashtirish 1950-yillarning oxiri - 1960-yillarning boshidan boshlab faol rivojlanmoqda. [10]. Fiziologik jarayonlarning ko'plab modellari ikkinchi avlod modellarining - boshqaruv jarayonlarini o'rganish uchun ishlatiladigan hayot jarayonlarining tizimli modellarining paydo bo'lishini tavsifladi.

sun'iy organlar. O'quv modellarini ishlab chiqish (shu jumladan multimedia modellari) uchinchi bosqichning boshlanishini tavsiflaydi. Uchinchi avlod modellari o'zining matematik mohiyatiga ko'ra ham fenomenologik, ham tizimli bo'lishi mumkin. Hozirgi vaqtda matematik modellarning keyingi avlodi - virtual dunyo modellariga o'tish boshlanadi. Virtual simulyatsiya uch o'lchovli dunyoni kompyuter yordamida qayta ishlab chiqarish deb ta'riflanishi mumkin. Shu bilan birga, qayta ishlangan va ko'paytiriladigan axborot hajmi keskin oshadi.

Modellashtirish haqida gap ketganda, eng ko'p ishlatiladigan atamalar holat, hodisa va ob'ektdir. Modellashtirishdagi holat boshqaruv nazariyasidagi holat tushunchasiga taxminan mos keladi - bu tizimni vaqtning har bir lahzasida tavsiflovchi model o'zgaruvchilari to'plami. Hodisalar - bu tizim holatining o'zgarishiga olib keladigan harakatlar. Modeldagi ob'ektlar ham real ob'ektlar (haqiqiy dunyo ob'ektlari), ham virtual (jismoniy jihatdan mavjud bo'lmagan) ob'ektlar bo'lishi mumkin. Ular uchun davlat belgilanadi va ularga ta'sir ko'rsatiladi [10].

Shuni esda tutish kerakki, modellashtirish vazifasida, modellashtirish ob'ekti va modeldan tashqari, albatta, modellashtirish sub'ekti - uning sa'y-harakatlari va kimning manfaatlariga muvofiq model amalga oshirilayotgan shaxs mavjud.

Modellashtirish sub'ektining roli hal qiluvchi bo'lib chiqadi, chunki uning maqsadlari, qiziqishlari va afzalliklari modelni tashkil qiladi.

Hozirgi vaqtda umumiy qabul qilingan yondashuv shundan iboratki, turli modellar modellashtirishning turli darajalari va bosqichlarida qo'llaniladi. Ego oqilona murosaga erishishni ta'minlaydi: modelning murakkabligi - aniqlik

modellashtirish. Bundan tashqari, ushbu yondashuv simulyatsiya natijalarini eksperimental ma'lumotlar bilan juda moslashuvchan va tezkor taqqoslash va dastlabki qiymatlarni aniqlashtirish, ya'ni belgilangan parametrlar va qabul qilingan cheklovlarni hisobga olgan holda tuzilmalarni takomillashtirishning iterativ jarayonini amalga oshirish imkonini beradi. Ushbu yondashuv, shuningdek, raqamli modellashtirish imkoniyatlarining aniqligini dastlabki ma'lumotlarning aniqligi bilan solishtirish imkonini beradi. Modellar to'plami tizimni tashkil qiladi, ulardagi munosabatlar ierarxik printsip bilan belgilanadi. Har bir keyingi yuqori dizayn darajasida ishlatiladigan modellar ko'proq mavhumlik darajasi bilan tavsiflanadi. Pastroq darajadagi modellashtirish natijalari yuqori darajadagi modellashtirish uchun kirish ma'lumotlari sifatida ishlatiladi. Har bir daraja o'zining nazariy asoslari va modellarni sintez qilish va tahlil qilish uchun matematik apparati bilan tavsiflanadi [6].

Qoida tariqasida, butun modellashtirish tizimining funksionalligi individual jarayonlar uchun modellashtirish vositalarining tarkibiga bog'liq. Har qanday modellashtirish masalasi chiziqli bo'lmagan, bir vaqtning o'zida echilgan tenglamalarning katta tizimiga tengdir. Asosan, bu tenglamalarning barchasini bir vaqtning o'zida echish mumkin, lekin modellashtirish tizimlari odatda boshqacha yondashuvni qo'llaydi: sxemaning har bir elementi har bir holat uchun ishlab chiqilgan eng samarali algoritmlar yordamida hal qilinadi.

Ko'pincha, texnologik jarayonlarni tavsiflashda va birinchi navbatda, ular bilan birga keladigan fizik hodisalarning tabiati aniq bo'lmaganda, polinom modellari qo'llaniladi. Agar o'rganilayotgan jarayonlar uchun statistik ma'lumotlarning reprezentativ to'plami mavjud bo'lsa, u holda korrelyatsiya-regressiya tahlilidan foydalanish samarali bo'ladi [8].

Ko'p texnologik simulyatsiya

ob'ektlar mikro, makro va mega darajalarda bajarilishi mumkin, ular ob'ektdagi jarayonlarni ko'rib chiqishda batafsillik darajasi bilan farqlanadi.

Texnologiyaning matematik modeli

mikro darajadagi ob'ektlar odatda berilgan differentsial tenglamalar tizimidir

chegara shartlari, lekin o'xshashlarning aniq yechimi

tizimlarni faqat maxsus holatlar uchun olish mumkin, shuning uchun birinchi vazifa raqamli tadqiqotlar uchun taxminiy diskret modelni qurishdir.

Texnologiyaning matematik modeli

so'l darajadagi ob'ekt ham berilgan differentsial tenglamalar tizimidir

texnologik jarayonning alohida elementlarining tarkibiy tenglamalarining topologik tenglamalar bilan kombinatsiyasi asosida tuzilgan boshlang'ich shartlar, ularning shakli elementlar orasidagi bog'lanishlar bilan belgilanadi. Ko'p sonli elementlarga ega bo'lgan murakkab texnologik ob'ektlar uchun mega darajaga o'tish kerak.

Mega darajada, asosan, ikkita toifadagi texnologik ob'ektlar modellashtiriladi: ob'ektlar,

dinamik tizimlar nazariyasida tadqiqot ob'ekti bo'lgan va navbat nazariyasi predmeti bo'lgan ob'ektlar, shu jumladan, boshqa stokastik usullar. Birinchi toifadagi ob'ektlar uchun makro darajada deterministik yoki stokastik matematik apparatdan foydalanish mumkin, ikkinchisi uchun hodisalarni modellashtirishning stoxastik usullari qo'llaniladi.

Adekvat tavsif modellaridan biri

texnologik jarayonda yuzaga keladigan va taqdim etilgan sabab-oqibat munosabatlari

harakatlar va shartlar to'plami - bu Petri tarmog'i - diskret tizimlarni o'rganish uchun kuchli vosita. Petri to'rlari nuqtai nazaridan tasvirlangan texnologik jarayonning funktsional diagrammasi, tarkibi va ma'lum bir ketma-ketligini ifodalaydi. Jarayonni modellashtirish buni amalga oshiradi

yangi qadriyatlarga ega bo'ling. Texnologik jarayon modelining ishlash dinamikasi tarmoqdagi o'tishlarni faollashtirish to'plamida va tegishli belgilarning o'zgarishida aks etadi, bu esa asl Petri tarmog'ining qiziqish xususiyatlarini tahlil qilish imkonini beradi. Petri tarmoqlarining eng muhim xususiyatlaridan biri shundaki, butun texnologik jarayonning yoki uning bir qismining bajarilish vaqti tushunchasi tarmoqning harakatlari (o'tishlari) o'rtasidagi sabab-oqibat munosabatlari bilan almashtiriladi [9].

Ko'pincha model boshqaruv tizimiga kirishlaridan ba'zi ob'ektlarning natijalarini hisoblaydigan blok shaklida kiritilishi mumkin. Bunday holda, biz simulyatsiya modellashtirish deb ataladigan narsaning rivojlanishi haqida gapiramiz - ob'ektni dinamik modellashtirish. Dinamik modellashtirish turli xil real vaqt muammolari uchun xosdir

Boshqarish masalalarida matematik modellardan foydalanish usullari har xil bo'lishi mumkin. Yaqin vaqtlargacha matematik modellar boshqaruv amaliyotida faqat boshqaruv tizimlariga kirish ma’lumotlari manbai sifatida foydalanilgan. Biroq, texnologiyaning rivojlanishi (birinchi navbatda

- kompyuter texnologiyalarining paydo bo'lishi) ko'plab intizomli sohalarda modellarni bevosita ishchi tizimlarga kiritish imkonini berdi.

Axborot texnologiyalari texnologik jarayonni avtomatlashtirish imkonini beradi. Texnologik jarayonni avtomatlashtirish - bu mo'ljallangan usullar va vositalar to'plami

ishlab chiqarish jarayonini bevosita inson ishtirokisiz boshqarish imkonini beruvchi tizimni joriy etish. Qoida tariqasida, texnologik jarayonni avtomatlashtirish natijasida jarayonni boshqarishning avtomatlashtirilgan tizimi (APCS) yaratiladi.

Kompyuterni modellashtirish jarayoni modelni qurishni ham, uni berilgan muammoni hal qilish uchun qo'llashni ham o'z ichiga oladi: texnologik jarayonlarni tahlil qilish, tadqiq qilish, optimallashtirish yoki sintez qilish. Ob'ekt modellari bilan hisoblash (simulyatsiya) tajribalari ko'pincha ob'ektlarni sof nazariy yondashuvlar uchun mavjud bo'lmagan to'liqlikda o'rganish imkonini beradi. Shu bilan birga, hisoblash algoritmlarini tanlash model bilan ishlashning muhim bosqichi bo'lib, dasturlarni ishlab chiqish tadqiqotchining ish qurolini yaratishni yakunlaydi.