Метод случайного поиска может быть применен для оптимизации систем большой сложности и большой размерности (т. е. зависящих от большого числа параметров). Для его реализации необходимы достаточно производительные генераторы случайных (псевдослучайных) чисел.
Все эти методы оптимизации используются также в задачах оптимального управления ТП, в частности в задаче оптимального контроля параметров ТП и качества выпускаемых изделий. Введение развитой системы контроля качества, например, позволяет на ранних стадиях ТП отбраковывать изделия и тем самым устранять затраты на обработку заведомо негодных изделий. Это приводит к задачам линейного и нелинейного, целочисленного программирования. Задача оптимального управления ТП использует сложные динамические модели и требует привлечения самых мощных и универсальных методов оптимизации, среди которых метод случайного поиска зачастую оказывается единственно реализуемым.
Оптимизация современных ТС требует привлечения целого ряда методов оптимизации. Оптимизацию ТС можно рассматривать как некоторый многоэтапный процесс с возможным циклическим повторением этапов. Разработчики ТС должны быть знакомы с широким кругом методов оптимизации, их возможностями и сравнительной эффективностью. Проблема разработки универсального математического и программного обеспечения методов оптимизации для современных ЭВМ в настоящее время, весьма актуальна и далека от разрешения.
Когда имеется одна достаточно четко выраженная цель, степень которой можно оценить на основе одного критерия, используются методы математического программирования. Если эта цель, а следовательно, и степень ее достижения описываются с привлечением методов теории вероятностей или математической статистики, то используется стохастическое программирование.
Для анализа и синтеза ТП сборки и монтажа РЭА, оптимизации их структуры и принципов управления широкое распространение получил метод статистического моделирования. Его сущность состоит в создании специального алгоритма, реализуя который на ЭВМ, можно воспроизвести процесс по элементам с сохранением логической структуры и последовательности протекания процесса.
Метод статистического моделирования включает четыре этапа.
1. Составление содержательного описания процесса. Оно проводится на основе обстоятельного изучения процесса при выполнении натурного эксперимента на реально существующей аппаратуре и оборудовании, а также фиксации количественных характеристик. При отсутствии реального объекта используются накопленный опыт и результаты наблюдений за процессами аналогичного назначения. Содержательное описание позволяет:
- составить ясное представление о физической природе и количественных характеристиках ТП;
- расчленить ТП на ТО и простейшие элементы, определить их показатели и параметры;
- составить схему взаимодействия элементов в операции, а операций в ТП; определить закономерности изменения показателей процесса при изменении его параметров виде таблиц и графиков;
- сформулировать постановку задачи, значение начальных условий.
2. Построение формализованной схемы. На этом этапе уточняются количественные характеристики ТП и дается строгое математическое определение всех зависимостей между показателями и параметрами ТП, его отдельных элементов. Полученные на предыдущем этапе экспериментальные данные подвергаются систематизации с учетом случайного характера их получения. При формализации различают случайные события, случайные величины и случайные функции. Случайные события задаются с помощью вероятностей или частостей их появления, случайные величины- законами распределения или их числовыми характеристиками: средним значением, среднеквадратическим отклонением, корреляционными моментами, а случайные функции - средними значениями и корреляционными функциями. В заключение устанавливается точная математическая формулировка задачи исследований.
3. Составление моделирующего алгоритма проводится на основе построенной ММ. Для преобразования формализованной схемы в ММ необходимо, воспользовавшись готовыми математическими схемами (случайное событие, система массового обслуживания и т. д.), записать в аналитической форме все соотношения, которые еще не были записаны, выразить логические условия в виде систем неравенств, а также придать аналитическую форму всем другим сведениям, имеющимся в формализованной схеме. Числовой материал для удобства обработки на ЭВМ используется не в первоначальном виде, а в форме аппроксимирующих функций.
Моделирующие алгоритмы чаще всего представляются в виде схемы, где каждый блок изображает достаточно крупную группу элементов ТП, а связи между блоками отражают логическую структуру ТП. Схема алгоритма не учитывает особенностей системы команд ЭВМ, они вводятся при построении развернутых схем счета и программировании.
4. Разработка методики решения задачи и использование результатов моделирования. Методика решения задачи определяется целью исследования. Количество реализаций процесса моделирования рассчитывается исходя из заданной точности представления результатов. Полученные данные справедливы при фиксированных значениях параметров процесса, входной информации и начальных условиях.
168. Классификация систем управления. Их характеристики
Выделяются шесть наиболее существенных признаков классификации АСУТП, а именно: по характеру управляемого процесса; по сложности управляемого процесса; по степени охвата управляемого процесса; по степени автоматизация задач управления; по функционально - алгоритмическому признаку; по архитектурному признаку.
По характеру управляемого ТП различают: АСУ основными непрерывными ТП; АСУ основными непрерывно-дискретными процессами; АСУ основными дискретными ТП; АСУ сборочными процессами в дискретном производстве; АСУ процессами изготовления оснастки к инструмента для основного производства.
АСУ сборочными процессами представляют высший уровень комплексных АСУТП и решают задачу координации в реальном времени ряда дискретных ТП или операций.
В последние годы АСУТП начали внедряться во многие процессы подготовки производства РЭА, например, в изготовление фотошаблонов для интегральных микросхем, теневых масок кинескопов и т.п.
Классификация по степени сложности управляемого ТП основывается на условных границах числа параметров контроля и управления процессом. Например, 20, 40, 100, 800 параметров. Несмотря на условность, такая классификация может служить основой для планирования разработок.
По степени охвата управляемого ТП выделяют комплексные и локальные АСУТП.
По степени автоматизации задач управления выделяют системы с автоматическим сбором и обработкой информации; системы с автоматической выработкой советов оператору; системы автоматического управления процессом, иначе : информационные, информационно - советующие, управляющие.
Классификация по функционально-алгоритмическому признаку определяет функции и степень совершенства алгоритма управления, реализуемого АСУТП. Разделяют:
I - системы логико-программного управления;
II - системы экстремального управления;
III - системы адаптивного управления;
IV - системы организационно-технологического управления.
V - системы оптимально-координационного управления.
В таблице 3.1 дана сравнительная характеристика приведенных ваше пяти АСУШ по степени совершенства алгоритмов управления. Римскими цифрами обозначен класс АСУТП в соответствии с приведенной классификацией.
Классификация по архитектурному признаку:
- одноуровневые централизованные система на базе одного управляющего вычислительного комплекса, имеющего прямую связь со всеми источниками и приемниками информации;
- одноуровневые централизованные с уплотнением каналов связи - системы на безе одного управляющего комплекса и систем уплотнения линий связи;
- двухуровневые с одной ЭВМ - системы на базе одной ЭВМ с частотным распределением функций управления на управляемые регуляторы и (или) программаторы, и (или) локальные посты управления;
- многоуровневые (двухуровневые), с многими ЭВМ - системы, в которых ЭВМ используется более, чем на одном уровне.
Таблица 3.1
| Класс АСУТП | Основные функции | Примеры | Основные источники экономической эффективности |
| I | Прямое цифровое управление по жёсткой или полужесткой программе одной или группой (в режиме разделения времени) технологических установок | Группа механических обрабатывающих станков | Повышение производительности труда, сокращение ошибок оперативного переноса, стабилизация ТП, сокращение штата работников |
| II | Автоматическое или с участием человека управление одной или несколькими операциями (ТП) по определенному алгоритму, обеспечивающему нахождение экстремума заданного критерия | Установки эпитаксиаль-ного наращивания кремниевых структур | Повышение качества и надежности выпускаемых изделий, увеличение выпуска продукции, организация номенклатурного распределения изделий |
| III | Автоматическое или с участием человека управление одной или несколькими операциями (ТП) по самонастраивающемуся алгоритму, обеспечивающему нахождение экстремума в условиях случайных внешних воздействий | Трубопро-катные станы | То же |
| IV | Автоматические и (или) полуавтоматические сбор, обработка, наглядное отображение технологической и организационно - производственной информации, управление с участием человека ходом Т | Технологи-ческие линии производства | Сокращение потерь рабочего времени, повышение оперативности управления, повышение качества управления ТП, сокращение простоев оборудования |
| V | Автоматическое или автоматизированное управление ходом взаимосвязанных ТП с динамической оптимизацией по критерию максимума выходного продукта | Сборочные производства цветных кинескопов, автомобилей | Увеличение выпуска продукции, повышение качества выпускаемых изделий, сокращение простоев оборудования |
178. Функциональные системы программного управления. Характеристика