Модели поведения объекта

Д. Стратегия поиска может быть разработана для ситуации, в которой о местоположении искомого предмета ничего не известно в других же случаях она может основываться на той или иной постулированной модели поведения объекта поиска. Если модель правильна, ее применение значительно повысит вероятность успеха, [c.109]

Пятый этап-проверка адекватности математической модели исследуемому объекту сравнением расчетного и фактического поведения последнего в различных ситуациях. Если поведения обоих объектов согласуются в пределах заданной погрешности, то результаты проверки считаются удовлетворительными, и математическую модель можно использовать в практических целях. [c.380]

В заключение этого раздела необходимо особо подчеркнуть, что с помощью выборочной плотности распределения параметров р (6) оказывается возможным построить также плотность распределения р (т ) прогноза динамического и статического поведения реакционной химической системы для испытываемой конкурирующей кинетической модели. По р (т]) принимается решение о соответствии испытываемой модели реальному объекту. Так как при этом р (т]) получается с заданной точностью (без предварительной линеаризации модели) в виде гистограммы или ряда по ортогональным или биортогональным многочленам, то надежность принимаемых исследователем решений о практической пригодности модели резко возрастает. Отметим также, что использование р (т]) в процедурах дискриминации гипотез также дает возможность устранить большинство недостатков, им присущих. [c.187]

Башлыков A.A., Шипова М. В. Вопросы разработки и эксплуатации системы автоматизации процессов принятия решений при управлении сложным объектом /7 Материалы IX Всесоюз. симпоз. по кибернетике- Целеполагание и модели поведения . М. ВИНИТИ, 1981. С. 151 — 153. [c.372]

Масштабное уменьшение объекта моделирования может привести к появлению у модели таких свойств, которые не присущи оригиналу, а другие свойства ее при переходе к вещественной модели могут оказаться настолько ослабленными, что их проявление в модели уже невозможно зарегистрировать. Например, при изменении геометрических размеров оригинала изменяется удельное влияние пристеночных эффектов. Степень влияния этих эффектов на процессы, происходящие в объеме печи, пропорциональна отношению внутренней поверхности к реакционному объему, т. е. обратно пропорциональна его размерам. С уменьшением размеров модели печи возможно существенное возрастание влияния пристеночных эффектов, вследствие чего может быть сделан ложный вывод о поведении объекта моделирования. [c.130]

Общая схема формирования модели сложной системы представляет собой переход от общего к частному. Сначала разрабатывают структуру модели. Это так называемый структурный или топологический уровень формирования модели. Следующий уровень моделирования — функциональный или алгоритмический. Исследователя на этом этапе интересует моделирование поведения объекта, т. е. изменение его состояния во времени. Наконец, производят идентификацию параметров модели, этот этап называют параметрическим уровнем моделирования. [c.74]

При решении задачи оптимизации надежности проектных решений предполагается, что проектный расчет технологического объекта (ХТС или аппарата) проводится по математической модели, которая с точностью до значений параметров адекватно описывает его функционирование. Это означает, что модель точно отражает вид функциональной связи между переменными, характеризующими поведение объекта. Рассогласование, или несовпадение, расчетных и реальных значений переменных объекта объясняется неточностью числовых значений некоторых параметров математической модели. В то же время это рассогласование не нарушает критерия адекватности математической модели объекта, поскольку оно находится в некоторой доверительной области. [c.229]

Прежде чем приступить к проверке и установлению адекватности, необходимо выработать критерий, который позволил бы сделать заключение о соответствии модели и объекта. При моделировании можно говорить о качественном и количественном соответствии. Можно, например, нанести значения переменных, полученных на модели, и экспериментальные значения этих же переменных на график и найти их средневзвешенные отклонения. Разумеется, что полученные числовые значения не отражают степени соответствия модели и процесса, а позволяют сделать лишь заключение о характере поведения модели, ее качественном соответствии. [c.43]

Математическая модель любого процесса реализуется на вычислительной машине. Поэтому моделирование резко сокращает объем часто весьма сложных и дорогих натурных экспериментов и дополняет их исследованиями на вычислительной машине. Метод математического моделирования открывает возможности прогнозирования поведения объектов в неизвестных ситуациях, позволяет изучать многие характеристики проектируемых процессов, оценивать различные варианты аппаратурного оформления, а также использовать математические методы оптимизации для отыскания оптимальных режимов эксплуатации и способов управления ими. [c.13]

Естественно, что модель должна быть доступнее для наблюдения, чем изучаемый объект, в противном случае пропадает смысл моделирования. Кроме того, от модели не требуется, чтобы она повторяла поведение объекта во всех деталях она должна лишь удовлетворительно воспроизводить те характеристики оригинала, которые подлежат изучению. Из этого вытекает, что в ряде случаев модель может быть принципиально более простой, чем оригинал. [c.258]

Полученная математическая модель описывает поведение объекта с той илн иной степенью точности в зависимости от ее полно- [c.322]

Формально-статистический подход сводится к попытке, реализуя 1 и Уь оценить 0( 1) аппроксимацией в каких-то наперед заданных узких классах Ф Х1), по своей структуре физически не интерпретируемых. Этот подход эквивалентен известной проблеме исследования черного ящика , т. е. речь может идти о построении математической модели на уровне информационной страты, описывающей поведение объекта. Применение данного подхода ограничено необходимостью в действующем объекте, он неприменим на стадии проектирования. К достоинствам его следует отнести разработанность методов и простоту практической реализации. [c.11]

Указанное определило необходимость системного подхода к автоматическому управлению. Основы этого подхода заложены в кибернетике — науке об управлении в широком смысле этого слова. Если ручное управление базировалось на логических моделях, рожденных опытом и носивших субъективный характер, то совершенное автоматическое управление, естественно, должно базироваться на объективных представлениях, основанных на природе происходящих процессов. Таким образом возникла необходимость в математическом описании -- -процессе нахождения взаимной связи между параметрами того или иного процесса. Математическое описание реального процесса или схематического представления о нем на основе упрощенной физической модели этого процесса получило название математической модели. Если возьмем реальный процесс и, не вникая в природу этого процесса, найдем опытным (экспериментальным или статистическим) путем связи между выходными и входными параметрами процесса, обычно легко измеряемыми, то можем получить математическую модель, пригодную для управления, однако в тех пределах изменения параметров, которые были предметом экспериментальных исследований. Полученная математическая модель называется функциональной и соответствует реальному процессу. Функциональная модель имитирует поведение объекта вне зависимости от его структуры. Недостаток подобных математических моделей заключается в невозможности анализировать влияние пара- [c.14]

Повреждения, наблюдаемые в колонных аппаратах, представляют собой, как правило, релаксационные процессы, возникающие в условиях силового, теплового и (или) коррозионного нагружения. Другими словами, повреждение может рассматриваться как специфическое реагирование системного объекта (колонны) на внешние воздействия. В силу стохастической природы таких воздействий поведение объекта не может быть описано детерминированной моделью, а требует для своего описания более адекватных средств. [c.30]

Таким образом, математическая модель представляет собой систему уравнений математического описания, отражающую сущность явлений, протекающих в объекте моделирования, которая с помощью определенного алгоритма позволяет прогнозировать поведение объекта при изменении входных и управляющих параметров. [c.27]

Это описание само по себе еще не дает возможности судить о поведении объекта моделирования, за исключением разве что ряда качественных выводов, которые могут быть сделаны исходя из общего вида уравнений, да и то лишь в относительно простых случаях. Поэтому для изучения свойств объекта моделирования по его математическому описанию нужно решить систему -уравнений, составляющую это описание, чтобы получить результаты,. аналогичные измерениям на физической модели. Другими ело-, вами, необходим алгоритм решения системы уравнений математического описания, который и позволяет осуществить собственно процесс математического моделирования. [c.44]

Статические и динамические характеристики обычно характеризуют изменение лишь одной внутренней переменной модели. Для того чтобы получить полное представление о поведении объекта, необходимо построить ряд таких характеристик для всех основных внутренних параметров. [c.55]

Общая схема применения метода показана на рис. 1. Здесь Х = = хх, х ,..., Хп)— вектор параметров, от которых зависит поведение объекта. Очевидно, значения этих параметров должны быть также введены в модель. Вектор выходных параметров V = (у , уц,..., уп) несет информацию о состоянии объекта. Совершенно аналогично вектор V = (у, у ,..., у п) информирует о состоянии модели. Модуль разности этих векторов [c.267]

В системах управления, построенных с использованием микропроцессорной техники, применяются также мат. модели управляемых объектов, что позволяет прогнозировать поведение объекта и вырабатывать управляющие воздействия, обеспечивающие его функционирование с заданными показателями при изменяющихся внеш. условиях. [c.379]

Мат. модель представляет собой систему ур-ний, отражающую сущность явлений, протекающих в объекте моделирования, решение к-рой с помощью определенного алгоритма позволяет прогнозировать поведение объекта при изменении входных и управляющих параметров. В самом общем виде структура модели включает осн. ур-ния материальных и энергетич. балансов, соотношения, связанные с проектными решениями, а также ур-ния, к-рые описывают физ. процессы, протекающие в системе. Эти ур-ния обычно дополняют неравенствами, к-рые определяют область изменения значений независимых переменных, позволяют сформулировать требования, накладываемые иа границы изменения характеристик функционирования системы, и т.д. [c.390]

В простейших случаях искомые теоретические закономерности удается представить в явной форме, позволяющей непосредственно определить взаимосвязи основных параметров объекта. Однако при изучении более сложных систем приходится прибегать к их существенной идеализации в виде определенных упрощений и ограничений, позволяющих без утраты основных свойств объекта описать его приемлемыми математическими средствами. Иными словами, реальный объект при его рассмотрении заменяется некоторой упрощенной моделью. Однако искомые зависимости далеко не всегда можно представить в явной форме, и они могут быть выражены лишь в неявном виде посредством одного или нескольких математических равенств, например интегральных уравнений. В подобных случаях принято говорить о математической модели объекта, подразумевая под ней совокупность математических соотношений с определенной идеализацией, но достаточно адекватно отображающих его основные свойства и позволяющих исследовать поведение объекта и его количественные характеристики в различ-268 [c.268]

В соответствии с блочно-модульным принципом осуществлена двухуровневая декомпозиция моделей имитатора имитация стационарных режимов и имитация переходных процессов, описывающая поведение объекта во временной области. Блоки и модули связаны между собой через параметры состояния технологического процесса и параметры управления, соответствующие отдельным единицам оборудования или их частям. Структура связей между блоками и модулями определяется конкретной технологической схемой. Под модулем понимается оператор, разрещенный относительно входа и выхода. Каждый модуль в зависимости от количества выполняемых функций может иметь одну или несколько моделей. Например, модуль химического превращения в слое катализатора имеет две функции, которым соответствуют две модели — модель для основного каталитического процесса и модель для процесса восстановления катализатора. Для формирования функциональных модулей технологических операторов составляется операторная схема ХТС, в которой вьщеляются отдельные стадии и операторы, соответствующие типовым химическим процессам и элементарным технологическим преобразованиям. [c.363]

Имитационное моделирование — метод математического моделирования, при котором используют прямую подстановку чисел, имитирующих внещние воздействия, параметры и переменные процессов, в математические модели химико-технологических процессов. При этом под имитационным моделированием понимают моделирование (имитацию) поведения объекта путем решения систем математических уравнений, описывающих такое поведение с достаточно малой погрешностью. [c.8]

Наиболее полное представление о поведении объекта дают ди-намические модели, отражающие поведение объектов в динамике, т.е. во времени. Однако их использование приводит к довольно сложным вычислительным задачам, поэтому для объектов, инерционностью которых можно пренебречь по сравнению с временным интервалом, на котором решается задача моделирования, или при сравнительно малом спектре возмущений ограничиваются статическими моделями. [c.9]

Общая схема применения метода показана на рис. 1. Здесь X = = хх, Х2,..., Хг — вектор параметров, от которых зависит поведение объекта. Очевидно, значения этих параметров должны быть также введены в модель. Вектор выходных параметров V = (г/ , Уп)1 несет информа- [c.267]

Математическое моделирование состоит из нескольких этапов. Вначале нужно получить математическую модель — составить математическое описание оригинала. Это этап идентификации объекта моделирования. Далее выбирается или создается алгоритм моделирования, показывающий, каким образом должна производиться математическая обработка на основе алгоритма пишется программа для ЭВМ. На следующем этапе в работу включается вычислительная машина, выдающая решение— результат математического моделирования. Затем следует важный этап — проверка адекватности модели необходимо установить, достаточно ли точно полученное нами решение соответствует поведению объекта. Если адекватность не достигнута, проводится коррекция модели, и все последующие этапы повторяются. Наконец, проводится интерпретация результатов моделирования, на основе которой принимается решение выдать рекомендацию для практической реализации, или продолжить исследование, и т. п. [c.25]

Измерения всегда базируются на априорной (известной до опыта) информации. На основе априорных данных строят или выбирают физическую или математическую модель объекта измерений. Этот этап следует считать важнейшим при планировании измерений, так как ошибки, допущенные на этом этапе, в дальнейшем невозможно исправить. В ходе измерений модель объекта можно лишь уточнить, например путем предварительных измерений. Несоответствие реального объекта приписываемой ему модели служит источником погрешности, которую обычно называют погрешностью классификации и относят к методическим составляющим общей погрешности измерений. Эта погрешность присутствует в результатах измерений всегда, так как невозможно построить или выбрать модель, полностью адекватную объекту измерений. Иначе говоря, модель лишь приближенно отражает состояние и поведение объекта измерений. Чем лучше модель отражает объект, тем меньше погрешность классификации. [c.42]

Понятие о моделировании трудовых процессов. Общее понятие о моделировании как методе познания. Понятие о трудовом процессе как объекте моделирования. Цели моделирования (создание модели поведения человека в трудовом процессе, учет внешних факторов, влияющих на человека в процессе труда, обеспечение нормальной жизнедеятельности человеческого организма, совершенствование трудового процесса и т. д.). Моделирование трудового процесса -основа СКОР. [c.92]

Естественно, что та или иная математическая модель отражает только степень нашего познания действительного механизма функционирования системы. В этом смысле математическая модель является лишь некоторым приближением к исследуемому процессу. Уточнение математической модели осуществимо лишь при дальнейшем изучении реального объекта, при сравнении теоретических результатов с опытными данными процесс разработки математической модели заключается не только в теоретической разработке какой-либо гипотезы о реальном поведении объекта, но и в постоянной проверке соответствия принятой гипотезы и имеющихся статистических данных, получаемых в результате опыта. [c.14]

В процессе управления наиболее часто используются три группы воздействий оперативное руководство, управление кадрами, управление развитием. Управление развитием представляет собой сложную и наиболее важную задачу управления отраслью на практике. Подобные задачи решают с применением моделей, предсказывающих поведение объекта на некоторое время вперед для управления отраслью — это модель скользящего планирования, обеспечивающая возможность реализации принципа управления по возмущению. [c.197]

Инташсктуальной автоматизированной системой ситуационного управления (ИАССУ) называют систему управления организационно-ситуационными объектами, в которых вывод управляющих решений осуществляется в интеллектуальном диалоге с ЛПР как на основе переработки декларативных ЗН о сущности процессов функционирования объекта (отображаемых семиотическими моделями и лингвистическими переменными, качественно характеризующими поведение объекта), так и с использованием данных и процедурных знаний [123]. Функциональная структура ИАССУ может быть представлена следующим кортежем [123] [c.269]

Математические методы могут здесь иногда улучшить решеш1е и сделать его практически приемлемым, но в общем случае этого нельзя гарантировать. Данные вопросы усложняются еще в большей степени, когда комплекс прямь1х и обратных математических моделей должен фигурировать в контуре автоматизированного управления. Здесь уже не обойтись без разработки специальных алгоритмов, обеспечивающих машинное слежение за поведением объекта. [c.147]

Мат. описание формируется объединением полученных на предшествующих этапах системного анализа функциональных операторов в единую систему ур-ний. Решение системы ур-ннй мат. описания для заданной совокупности значений входных переменных (постоянных и изменяющихся во времени) и составляет основу мат моделировавия, позволяющего исследовать св-ва объекта путем численных экспериментов на его мат. модели. Последняя дает возможность прогнозировать поведение объекта при изменениях входных переменных, решать задачи оптим. выбора конструктивных характеристик (проектирование), синтезировать системы управления, обеспечивающие заданные показатели его функционирования. При этом важное зиачение имеет выбор алгоритма (программы) решения системы ур-ний мат. описания т наз. алгоритма моделирования. Как правило, мат. описание реальньгх объектов оказывается настолько сложным, что для реализации мат. моделирования необходимо использовать достаточно мощные ср-ва вычислит. техники. Поэтому разработка эффективных алгоритмов моделирования основа развития систем автоматизированного проектирования и автоматизированного управления для разл. химико-технол. процессов. [c.378]

Математическое М. Метод сводит исследование св-в объекта к изучению св-в мат. модели, представляющей собой систему мат. ур-ний (т. наз. мат. описание), к-рая отражает поведение объекта М. (см. Кибернетика). Мат. модель дает возможность прогнозировать это поведение при изменяющихся условиях функционирования объекта М. В данном случае аналогом эксперимента на модели при физическом М. служит вычислит, эксперимент, к-рый проводится, как прав1ио, на ЭВМ. [c.101]

Под шлитационным моделированием понимается процесс конструирования модели системы и постановки экспериментов на этой модели с целью изучения поведения системы и оценки различных стратегий, обеспечивающих функционирование данной системы [5-7]. Анализ структурных и технологических особенностей объектов управления химической технологии позволил сформулировать основные общие требования к разрабатываемым алгоритмам имитации поведения объекта в тренажерах. [c.362]

Описываемое этой моделью поведение уже слишком сложно для объектов из области химии и химической технологии. Такая динамика изменения целевой функции, по-видимому, характерна для качественно более сложных, саморазвивающихся систем, способных к активному взаимодействию с окружающей средой. На каждом последующем этапе ускоряется возрастание функции, повышается потолок ее развития, замедляется угасание функции после достижения ею максимума. В такой системе на каждом последующем этапе ее развития словно бы включается некий внутренний механизм, предотвращающий полное (до нуля) угасание функции и обеспечивающий последующее развитие. При переходе от предыдущего этапа к следующему этот защитный механизм действует все в большей степени. Система как бы обучается на прошлых ошибках , все успешнее справляется с периодами временного угасания . Это и обеспечивает ей при всей цикличности, противоречивости развития общее поступательное движение к пределу, обусловленному состоянием равновесия с окружающей средой. По-видимому, в данном случае уместно говорить о моделировании, например, поведения человеческого организма, мучительно долго выздоравливающего после тяжелой болезни, когда основную роль в выздоровлении играют внутренние защитные силы, постепенно, преодолевающие одно осложнение за другим. Похожая, но обратная циклическая функция может моделировать протнвопо- [c.9]

Построение общей модели будущего развития того или иного объекта прогнозирования начинается с определения временного гаризонта. Выбор этого горизонта не является произвольным. Он в значительной мере определяется характером и особенностями объекта, зависит от закономерностей движения объекта прогнозирования, от присущих ему циклов развития, сроков жизни основных тенденций, определяющих состояние или поведение объекта прогнозирования. [c.212]

При построении модели исследуемого обекта вначале выдвигаются некоторые логически обоснованные предположения. Исходя из этих предположений и описывают поведение объекта, обычно в виде дифференциальных уравнений, решение которых сопоставляется затем с результатами измерений. Однако при описании сложных систем такие предположения сформулировать трудно, тогда объект измерений можно представить в виде так называемого черного ящика , т. е. системы, структура которой скрыта от наблюдателя, а суждение о ее функционировании создается только на основании анализа внешних воздействий XI,. .., Хь и соответствующих им реакций системы ух,. .., (рис. 2.1). Возмущающие воздействия (оь-.-.сор в общем случае не поддаются контролю и проявляют себя как случайные величины или функции врмени. Следовательно, одной из основных задач планирования измерений является выявление взаимосвязей между входными и выходными параметрами объекта и представление их в количественной форме в виде математической модели [9]. Такая модель представляет собой совокупность уравнений, условий и алгоритмических правил и позволяет ана- [c.42]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология