Адекватность моделей реальным объектам управления

Из сказанного ясна роль математического описания при разработке системы и осуществлении процесса управления. Чем точнее построена модель и чем больше степень адекватности модели реальному объекту, тем, естественно, точнее решается задача управления. Однако, с другой стороны, увеличение точности математического описания объекта связано с увеличением затрат времени и средств на разработку самой модели. Поэтому, хотя в настоящее время и разработаны достаточно эффективные методы количественной оценки степени соответствия модели реальному объекту, решение задачи о необходимой степени этого соответствия осуществляется на базе конкретных требований, предъявляемых к результатам управления. [c.10]

Установление адекватности математической модели реальному объекту осуш,ествляется путем непосредственного сравнения (в смысле принятого критерия) выходных величин этого объекта с выходными величинами модели. Если модель объекта управления представляется системой дифференциальных уравнений, то указанное сопоставление выходных величин, естественно, требует предварительного решения дифференциальных уравнений при определенных начальных и граничных условиях, аналогичных условиям протекания реального процесса в аппарате. В связи с этим унификация математических моделей приводит соответственно и к унификации методов решения дифференциальных уравнений, которыми описываются процессы в аппаратах. Поэтому стремление к унификации моделей и методов их математического исследования оправдано, если при этом ставится задача совмещения модели с реальным объектом, например варьированием входящими в математическую модель коэффициентами. [c.28]

Для математического решения задачи необходимо, во-первых, адекватно описать объект в физических терминах, во-вторых, перевести это физическое описание на математический язык, и в-третьих, аналитически решить математическую задачу. Первые две части обычно бывают очень трудными, так как в своем большинстве реальные задачи очень сложны их решение часто связано с необходимостью компромиссов и натяжек, которым трудно бывает дать точное определение. Кроме того, при разработке систем управления технологические процессы иссле -дуются далеко не досконально, т. е. мы никогда не имеем точной математической модели процесса. Наконец, опыт разработки систем управления показывает, что зачастую к этим системам предъявляются противоречивые требования. При этом любая задача управления может быть настолько усложнена побочными факторами, что ее с трудом можно поставить и еще труднее решить. [c.13]

Решение задачи идентификации связано с получением экспериментальных данных о входных и выходных переменных объекта в условиях реального функционирования объекта. Это значит, что измерения входных и выходных сигналов производятся при нормальной работе объекта и, конечно, охватывают весь диапазон входных сигналов и состояния объекта. При этом несущественно, какие сигналы вводятся в объект — естественные, специально подготовленные илн искусственные, но важно то, что измерения этих сигналов, как и выходных сигналов, производятся синхронно в условиях нормальной работы объекта. Это требование имеет ряд преимуществ и, кроме того, связано с некоторыми недостатками. При решении задачи управления данным конкретным объектом мы стремимся к тому, чтобы иметь наиболее полную модель именно этого объекта с учетом внешних воздействий и условий его работы. Эти данные лучше всего можно получить путем исследования данного конкретного объекта, т. е. по результатам синхронной записи его входных и выходных переменных. Однако отсутствие возможности проводить исследования объекта в широком диапазоне изменения входных воздействий и его состояния, ограниченного реальными условиями, возможными авариями и т. д., не дает уверенности в том, что полученная модель адекватна данному объекту, а расписанные по этой модели режимы в действительности в каком-то смысле оптимальны. [c.13]

Модель всегда беднее описываемого объекта, и решение вопроса о необходимой степени соответствия (адекватности, изо-морфности) модели реальному объекту связано в основном с конкретными требованиями к разрабатываемой системе управления. Кроме того, для сложного объекта не всегда удается [c.9]

Математическое моделирование сводится к разработке математического описания изучаемого объекта, созданию алгоритма реализации этого описания и проверке его адекватности моделируемому процессу. Использование методов математического моделирования позволяет при относительно небольших материальных затратах в короткие сроки исследовать основные особенности технологического объекта, провести сравнительный анализ различных вариантов схемы, режима и конструктивного оформления процесса. В то же время создание достоверной математической модели невозможно без предварительно полученных экспериментальных данных, отражающих реальные закономерности исследуемого процесса окончательная проверка математических моделей также осуществляется на практике. Если ранее при изучении объектов химической технологии исследователи отдавали предпочтение либо физическим, либо математическим моделям, то в свете задач, возникающих в современной промышленной практике, становится очевидным, что лишь взаимосвязанное применение физического и математического моделирования позволит получить обоснованные данные для проектирования новых и модернизации существующих промышленных объектов, опти 1изации и управления технологическими процессами. [c.3]

Основные направления совершенствования и пути повышения эффективности ОАСУ определяются необходимостью повышения адекватности используемых моделей управления реальным условиям, сокращения сроков и стоимости разработок. Современная ОАСУ должна легко адаптироваться к возникающим в управляемой системе изменениям, совершенствовать экономико-организационные отношения управляемых объектов. [c.154]