Модели, применяемые в управлении.

Модель процесса – основа управления. Любая стратегия управления базируется на понимании того, как физический процесс реагирует на входной управляющий сигнал.

Поэтому необходимо уметь анализировать и моделировать динамику системы является основой успешного управления.

Существует достаточно много способов описания систем с помощью моделей. Конкретный выбор зависит от имеющейся информации о характере системы, возможности получать данные о ней в процессе управления, и, что важнее всего, от цели моделирования. В том случае, когда целью моделирования не является глубокое проникновение в суть системы, модель в инженерном смысле считается адекватной, если соответствующие законы управления работают предсказуемым образом.

Прикладное управление ориентировано на динамические системы, состояние которых можно смоделировать и которыми можно управлять с помощью соответствующих сигналов. При этом эффект от входного воздействия проявляется (либо обнаруживается) не сразу, а лишь спустя некоторое время.

Часто употребляемые способы моделирования динамических систем следующие:

· Непрерывное во времени описание (continuous time description). Система описывается линейными или нелинейными дифференциальными уравнениями баланса массы, энергии, сил или моментов. Во многих случаях нелинейные уравнения могут быть линеаризованы.

· Дискретное во времени описание (sampled time description). Физические свойства описываются линейными или нелинейными разностными уравнениями. Такой подход означает, что информация о системе доступна только в определенные, дискретные, моменты времени. Этот тип описания в действительности почти неизбежен при цифровом управлении потому, что компьютеры, базирующиеся на архитектуре фон Неймана (von Neumann), выполняют инструкции последовательно. Определение интервала дискретизации, т. е. периодичности обновления или пересчета данных, является наиболее важным элементом такого моделирования.

· Модели систем, основанных на дискретных событиях (discrete events model) или на последовательности событий (sequencing system). При таком описании входные и выходные величины системы дискретны во времени и обычно являются бинарными сигналами типа "включено/выключено". Многие системы управления последовательностью можно описать как системы очередей и моделировать так называемыми марковскими цепями или марковскими процессами.

· Модели систем с неопределенностями (system with uncertainties). Как на сами управляемые системы, так и на измерения часто влияют нежелательные шумы и возмущения. В одних случаях возмущения и неполные знания о техническом процессе можно интерпретировать статистически. В других – факторы неопределенности вместо количественных характеристик можно описывать лингвистическими и логическими выражениями. Пример такого описания – правила экспертных систем "если-то-иначе". Еще одно средство описания неопределенностей – так называемая нечеткая (fuzzy) алгебра.

Неверным является предположение, что процесс можно исчерпывающе описать только одной моделью.

Структура и сложность модели должны соответствовать цели моделирования, поэтому выбор модели процесса зависит от того, как она будет использоваться. Наиболее приемлемой является простейшая из возможных моделей, которая обеспечивает управление, удовлетворяющее заданному критерию качества. Управляемые системы и процессы обычно рассматривают в терминах входных и выходных сигналов, связь между которыми описывается либо во временной, либо в частотной областях.

\Подробнее на подчеркнутом\