Тошкент давлат техника университети

Динамик тавсифлари бўйича ЎССларни қуриш тамоиллари. Белгиланган сифат кўсатгичларини таъминлашда динамик сифатлардан фойдаланилади. Бизга боғлиқ бўлмаган шароитда объект динамик тавсифлари ёки параметрлари ўзгарганда объектнинг параметр ва динамик тавсифлари қайта созланилади.
ЎССнинг ўзини созлаш усулларидан бири: объект Онинг тавсифлари ўзгарганда чиқишнинг тавсифларини сақлаб қолиш учун моделлардан қўлланилади. Моделлар ЎССлар уч хил бўлиши мумкин:
- объектни модели ва параметрларни хисоблагичли;
- эталон модели;
- динамик тавсифларини тахлиловчили.
Динамик тавсифларни қўллайдиган эталон моделли ЎССни кўриб чиқамиз (рис. 4.9.).

Расм 4.9.

Кириш сигнали х_вх(t) рослагич Р орқали объект О га узатилади. Объектга ташқи ғалаёнлар f_в(t) таъсир қилиб чиқиш y(t) ни кўнгилдай бўлмаслиги мумкин. Тескари алоқа ГОС орқали чиқиш сигнали y(t) кириш сигнал х_вх(t) билан таққослаш қурилмада солиштирилади. Шу вақт ўзида чиқиш сигнали y(t) идентификатор И орқали кириш сигнали х_вх(t) ва ташқи ғалаён f_в(t) эталон моделида М хисоблаган y_м(t) натижаси солиштириниб, тафовути Е_с ўзини созлаш қурилма УСН га узатилади. УСН ўз навбатида рослагич Р га таъсир қилади, тескари алоқа ГОС ва объект О ларга таъсир қилиши мумкин.

Агар объектнинг кучайтириш коэффициенти k_о ўзгарса, ўзини созлаш қурила УСН рослагич Р нинг кучайтириш коэффициент k_р ни шундай згартириш кераккки:
k_о k_р = K_М = const,
шарти бажарилсин. Шу ерда K_М - эталон моделнинг кучайтириш коэффициенти
Бундан ташқари УСН ўзини созлаш кириш сигнал х_сн(t)ни ташкил қилади. Ушбу х_сн(t) сигнал кириш сигнал х_вх(t) ва чиқиш сигнал y(t) лар билан биргаликда сумматорда ε(t) ни хосил қилади. Эталон модели М микро контроллер МК (ёки ЭҲМ)да ёзилиб сақланади.
Объект тенгламаларининг ўзгарувчилари ночизиқли ва ташқи таъсирларга боғлиқ, тасоддифий параметрли бўлади. Шу сабабли ўзи созланувчи системаларниг синтези бир нечта босқичда тақрибий ечилади. Биринчи галдаги оптималлашда асосий контур кўрилади, иккинчи галдаги оптималлашда – ўзи созланиш контури кўрилади.
Ўзи созланиш контурнинг синтези қуйидаги асосий босқичлардан иборат:
ўзи созланишни қўллаш сабабларини тахлил қилиш;
ўзи созланиш контури қуриш принцип ва мезонларини танлаш;
идентлаш алгоритмларини аниқлаш;
созланётган параметрларни ўзгариш қонунини аниқлаш;
тавсифлар тахлилловчини ва модел структурасини қуриш.
Ўзи созланувчи системалар кибернетик системаларнинг содда туридир, фан ҳамда ҳисоблаш техника ва математик моделлаш ривожланиши билан замонавий бошқариш назария, мураккаб кибернетика системалар яратилиб, бошқа дарсликларда ўрганилади.
Шундай қилиб, ТАУни якуний қисмида “Оптимал ва адаптив системалар” назарияси динамик тавсифлар, аниқроғи эталон моделли ЎССдан АСУТПга ўтилади. АСУТПни бошқа фанларда ўқиб ўзлаштирилади, лекин барча АСУТПлар адаптив системаларга мансублигини эслатиб ўтамиз.
Умуман олганда, бошқариш назариясининг ривожланишини шартли равишда бир нечта босқичга бўлишимиз мумкин:

Рослаш → АБН → Замонавий → ИБ ва

Назарияси АБН ҚҚҚ

1 босқич. Рослаш назарияси 1940 йилгача шаклланган. Рослаш назариясининг усуллари ҳисоблаш қийинчиликлардан ўзиб кетиш учун шаклланган (академик А.А.Воронов). Ўтиш функциялар (ПФ); частотали, график ва аналитик усуллар, номограммалар ва ҳоказо.

2 босқич. Урушдан кейин 1960 йиллар бошланишигача АБН шаклланган. ЭҲМ биринчи ва иккинчи авлодлари маниқий амалларни, моделлашни, идентификациялашни бажра олади (буларни бошқа дарсликларда ўтгансизлар). Р.Калман томонидан фазовий холатлар усули таклиф қилинган, натижада кейинги босқичга ўтилди.
3 босқич. Замонавий АБН. Янги дарсликлар: Ю.Ту [2]; Д.Сю ва А.Мейер [6], А.А.Воронов ва бошқалар. ЭҲМ кейинга авлодлар яратилган, ПК, ЛВС, Серверлар, маълумот (БД) ва билим (БЗ) базалари, СУБД, Эксперт системалар, яъни фан, техника ва ахборот технологиялар ривожланиши Бошқариш назариясини кейинги босқичга сабаб бўлди.
4 босқич. ХХ ва ХХI асрлар орасида ахборотлар технологиялари ривожланиши натижасида Soft Computing, fuzzy logic лар шаклланиб, хозирги Бошқариш назарияси, яъни ИБТ ва ҚҚҚ назариси (ИСУиПР) хосил қилинди. Булутли технологиялар, 4.0 саноат революцияси ва ҳоказаарни магистратура даврида ўрганисиз.