Статистическая оценка параметров модели планирования

В тех случаях, когда задача оптимального планирования производственной программы НПП и НПК разрабатывается и внедряется на предприятиях, не охваченных на нижнем уровне управления АСУ ТП, приемлемым путем определения параметров модели является экспериментально-статистический метод. Этот метод базируется на анализе прошлого опыта эксплуатации, статистической обработке технико-экономической информации и последующей экспертной оценке расчетных значений параметров. [c.37]

Экспериментально-статистические методы математического моделирования целесообразно классифицировать (рис. 68) как по способу сбора экспериментальных данных (активный и пассивный эксперимент), так и по виду моделей (математические модели статики и динамики объектов исследования). Каждому сочетанию способа эксперимента и цели моделирования соответствует определенная группа математических методов. В частности, для составления математических моделей статики объектов при пассивном эксперименте используются методы корреляционного и регрессионного анализа, методы оценки параметров модели на основе критерия максимума правдоподобия и минимума среднего риска и др. Математические модели статики объекта при активном эксперименте удается получить, например, методами факторного эксперимента, методом ортогонального центрального композиционного планирования, методом центрального композиционного рототабель-ного планирования. [c.192]

Надежная оценка возможна лишь с помощью всего комплекса критериев, но большой разброс результатов испытаний — характерная особенность покрытий. Этим обусловливается необходимость статистических методов обработки экспериментальных данных и более совершенного планирования опытов. Первые исследования такого характера уже известны. Вместо трудоемкого эмпирического метода проб и ошибок предлагается метод математического планирования эксперимента, при котором исследователь строит математическую модель, связывающую определенный параметр оптимизации с режимными факторами процесса (состав покрытия, состав газовой среды, температура, время и т. п.). Пользуясь этим методом, удалось найти оптимальные условия получения некоторых одно-, двух- и трехкомпонентных диффузионных покрытий, в результате чего их износо- и жаростойкость были повышены в 2—3 раза, а кислотостойкость в 5—10 и более раз по сравнению с достигнутым ранее средним уровнем [433]. [c.278]

Кинетическая модель — помимо переменных состояния — содержит в себе параметры (константы скорости, константы равновесия элементарных реакций, энергии активации), смысл которых вытекает из детального механизма реакции. Численные значения этих параметров на сегодняшний день не могут быть получены чисто теоретическими расчетами. Для их определения необходимы лабораторные экспериментальные данные по исследованию кинетики на данном катализаторе. На базе этих экспериментов уточняется форма кинетической модели, определяются неизвестные значения параметров — путем приведения в соответствие экспериментальных данных с предполагаемой формой кинетической модели. Содержание, адекватность, предсказательная сила конечного продукта — содержательной кинетической модели — зависит от того дизайна , который применялся при его построении. В настояш,ее время кинетический дизайн или построение адекватной кинетической модели представляет собой самостоятельное научное направление. Оно базируется на искусстве целенаправленного планирования кинетических экспериментов с целью получения информативного массива данных, на правильной оценке погрешности в данных и их коррекции строгими статистическими методами. Определение численных значений параметров — или другими словами параметрическая идентификация — использует необходимый для этой цели арсенал математических, статистических и вычислительных методов. Вычислительные методы решения задач параметрической идентификации существенно зависят от характера экспериментальных данных, полученных либо в проточном реакторе идеального перемешивания, либо в проточном реакторе идеального вытеснения, либо в реакторе закрытого типа и др. Это очевидно, поскольку уравнения математического описания перечисленных типов реакторов относятся к разным классам уравнений математической физики. В одних случаях работа ведется с системой дифференциальных уравнений с нелинейными правыми частями, в других — с системой нелинейных алгебраических уравнений, неявных относительно измеряемых в эксперименте переменных состояния. [c.68]

Рассмотренная процедура расчета параметров моделей оптимального планирования НПП и НПК на базе моделей оперативного управления была применена при построении модели планирования производственной программы нефтеперерабатывающего комш1екса. В табл. 2.2 приведена выборка из результатов расчета номинальных и предельных значений технологических коэффициентов блока первичной переработки нефти по статистическим данным (методом усреднения, вычисления среднеквадратичного отклонения и экспертной оценки допустимой области варьирования) и по методу оптимизации. [c.40]

В ситуациях, связанных с риском, ииеггся - возмажность оценки параметров системы в результате анализа прошлого опыта работы, обработки статистических данных. Неопределенность имеет место в тех случаях, когда статистические закономерности протекания наблюдаемых явлений неизвестны и не существуют обоснованные методы их оценки. Необходимо отметить, что задачи планирования и управления нефтеперерабатывающими производствами позволяют оценить вероятностные характеристики параметров задач на основе имевших место в прошлом реализаций, и для данного класса объектов в связи с этим рассматриваются модели принятия решений в условиях неполной информации (риска). [c.53]