Метод оценки параметров в системе управления специальной аппаратурой

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Кибернетика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

т
МЕТОД ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ
В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНОЙ АППАРАТУРОЙ
Инютин Сергей Арнольдович,
кд.т.н., профессор, ведущий научный сотрудник, ФАУ & quot-25 государственный НИИ Министерства обороны РФ& quot-, Москва, Россия, inyutin_sa@mail. ru
Ключевые слова: интегральный показатель, частные параметры, система управления, сложный объект, допустимое множество, оценка риска изменения показателя.
Оценка последствий от реализаций принятых управляющих решений в автоматизированных системах управления технически-сложными объектами является актуальной проблемой, учитывая широкое применение таких систем в ответственных областях человеческой деятельности. В основе функционирования таких систем лежат вероятностные модели реальной среды. Расчетные схемы для вычислительных моделей не могут учесть всех наблюдаемых факторов, влияющих на конечный результат функционирования системы. Оценки последствий от принятых решений являются вероятностными, также как и прогнозируемые результаты. Целевая характеристическая функция сложной системы: объект и система управления, часто относится к классу нечетких. Поиск оптимальных решений при этом является сложной задачей. По этой причине должны вычисляться интервальные оценки для интегрального целевого показателя и отдельных частных параметров. Автоматизации процесса управления выполняется для функционирующих и планируемых технологических или организационно-управленческих взаимосвязанных бизнес-процессов, модели которых является основой для создания комплекса. При проектировании комплекса выделяют множество управляемых и наблюдаемых технических параметров и экономических и показателей для жизненного цикла бизнес-процессов, существенно влияющих на конечный результат достижения цели. Анализировать и получить вероятностные оценки влияние частных показателей на общий результат работы комплекса проще, чем их обобщение — интегральный показатель, являющийся критерием достижения необходимого результата. Управляющие решения вырабатываются, как правило, на основе интегрального показателя. Формализмы процессов принятия решений в моделях Г. Минцберга и Д. Карнеги опираются на специальные понятия: удовлетворительного или допустимого решения из ограниченного множества возможных и пошагового движения к цели, описываемой интегральным показателем. Оценкой деятельности управляющего комплекса является вероятность попадания интегрального показателя в допустимую область в пространстве параметров. Принадлежность оценки к этой области считается удовлетворительной для достижения целей комплекса. Для реализации этих идей введён новый интегральный показатель эффективности систем управления сложным объектом и метод его вычисления с квазилинейной сложностью, а также технология его применения. Метод позволяет решать проблему обратного анализа и оценки достижения частными параметрами заданных множеств значений, что позволяет оценить риски их изменения, влияющих на общий критерий достижения цели комплексом: объект и система управления.
Для цитирования:
Инютин С. А. Метод оценки параметров в системе управления специальной аппаратурой // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. — 2015. — № 1. — С. 75−78.
For citation:
Inyutin S. A The integral indicator — criterion for enterprise resource control system at the complexity object // T-Comm. 2015. No.1. Рр. 75−78.
T-Comm #1−2015
У
Применение автоматизированных систем обработки информации и /правления в военной, производственной, финансовой и других сферах деятельности выдвигает на первый план оценку последствий от реализаций принятых решений, предложенных экспертной системой и выбранных оператором. Вероятностные модели, лежащие в основе функционирования таких систем, а также расчетные схемы для вычислительных моделей не могут учесть всех возможных факторов, влияющих на конечный результат. Оценки последствий являются вероятностными, также как и прогнозируемые результаты, полученные на основе принятых решений.
Процесс автоматизации выполняется для существующих или планируемых технологических или организационно-управленческих взаимосвязанных бизнес-процессов, модели которых является основой для создания комплекса: объект и система управления. При проектировании такого комплекса разработчик выделяет множество технических параметров и экономических и показателей для модели всего жизненного цикла бизнес-процессов, существенно влияющих на конечный результат достижения цели. Известно, что не все технические параметры можно свести к экономическим показателям без потери содержательных моментов. Для частных параметров и показателей можно дать некоторую оценку их влияния на общий результат работы комплекса, анализировать влияние отдельных частных показателей проще, чем их обобщение — интегральный показатель, являющийся критерием достижения необходимого результата. Хотя получить вероятностные оценки для отдельных параметров легче, чем оценку показателя деятельности всей системы, но принимать решение удобнее по интегральному показателю. Инкрементальная модель Г, Минцберга и модель Д. Карнеги, созданные для формализации процесса принятия решений в автоматизированных систем обработки информации и управления, опираются на понятия удовлетворительного или допустимого решения из ограниченного множества возможных, а также пошагового движения к конечной цели, описываемой интегральным показателем. Оценкой деятельности управляющего комплекса является вероятность попадания интегрального показателя в некоторую допустимую область в пространстве параметров. Принадлежность такой оценки к области можно считать удовлетворительной для достижения целей комплекса: объект в сочетании с системой управления. Общая цель функционирования сложной системы — комплекса, как правило, относится к классу нечетких. По причине нечеткости общего вероятностного критерия цели должны вычисляться интервальные оценки как интегрального показателя, так и отдельных частных параметров. Признано [I], что методы оценки поведения системы должны иметь следующие свойства:
— обладать универсальностью, т. е. должны агрегироваться или сводиться в единый интегральный показатель, отражающий множество факторов риска-
— позволять контролировать частные показатели, т. е должна решаться обратная задача, в частности по изменению интегрального показателя цели должны рассчиты-
ваться изменения по отдельным частным параметрам из всей совокупности показателей.
Рассмотрим следующую модель. Пусть комплекс характеризуется конечным множеством измеряемых параметров, некоторые из них являются наблюдаемыми, другие управляемые:
где локаторы (],… /,. «,/?) задают номера параметров.
Параметры в общем случае не являются независимыми, между ними имеются корреляционные связи, т.к. не равньа нулю парные коэффициенты корреляции.
Пусть для выделенных параметров можно установить подмножества допустимых значений, например, методами численным моделирования или использованием экспертных оценок:
V/ = 1 +п а& gt-е [а-,… «"-] с В, =), где V/- 1 + п (р, р.) = 1, р. = шаха, +1.
Заметим, что преобразованиями значения частного параметра а| могут быть приведены к подмножеству целых
положительных чисел.
Введем относительные значения частных параметра
, что позволяет учесть целые и рациональные значения
Р,
частных показателей. Допустимыми значениями частных параметров являются некоторые конечные подмножества, заданные границами в случае введения линейного порядка
… а,
а,

для значении частных показателей: -?- & lt- -^ & lt- ---.
Р, Р: Р,
Рисками для отдельных частных показателей является не принадлежность их значений заданному допустимому подмножеству или диапазону:
3('- = 1 щ … «"-] с ?& gt-.
Интегральный показатель функционирования системы целесообразно сформировать в виде взвешенной с коэффициентами (. усредненной суммы относительных частных показателей:

0)
я ~ Р,
Такой интегральный показатель при параллельной аппаратной реализации умножения на весовые коэффициенты имеет наименьшую вычислительную сложность п).
Недостатком соотношения (I) является то, что ситуационные или управляющие изменения интегрального показателя не позволяют однозначно вычислить изменения частных показателей.
Для получения такой возможности модифицируем комплексный показатель [2,3], сохранив его значение в формате рациональной дроби:
Щ -Ру'-ЛР Р «м Рг «
V ^
г т
, (2)
Р, п
где / =
& amp- Л
— целое число, Р=]~~[ р, ~ знаменатель
Т-Сотт #1−2015
т
комплексного показателя, р! — знаменатели частных параметров, У*, у = 1+и (р, р^ = 1.
Функция от п — переменных 2 (а,…, а-,…а), облает
дает следующими свойствами: 2
где Wn
вычет по модулю р. ,
-=1
) = где / = i=1
среднее зна-
а,=
tfP
nW
1 Р, Pi Pi
(3)
t. P
Pi
— обратная
величина по модулю рг Доказательство
Из соотношения
Р м Р,
-г е [О,…
п п п
чение весовых коэффициентов. Эту функцию можно использовать в качестве характеристики поведения системы или интегрального показателя. Удовлетворительными значениями интегрального показателя является принадлежность вычисляемого значения этой функции к фиксированному подмножеству в области его значений:
2 Допусти-
1=1
мые изменения значений частных параметров, отражаются на изменении интегрального показателя. Удовлетворительные значения интегрального показателя достигаются и в случае, когда значения отдельных частных параметров не принадлежат допустимым подмножествам, т. е. возникает компенсация недопустимых значений отдельных частных показателей за счет других.
п1?
Правильную рациональную дробь -- при удовлетворительном значении интегрального показателя — функции 2(аг., а1,… ап) можно считать вероятностью принадлежности интегрального показателя удовлетворительному подмножеству, значений соответствующих заданным условиям функционирования комплекса, что позволяет сформировать меру риска поведения сложного комплекса.
Технология использования интегрального показателя содержит этапы:
— моделирование поведения комплекса, включает вычисление удовлетворительного подмножества для интегрального показателя 2 (а,…, а1… а»), зависящего от п
— переменных параметров-
— эксплуатации комплекса при пуассоновских потоках значений частных параметров, которые могут не принадлежать допустимым подмножеством-
— коррекцию значений частных параметров на основе интегрального показателя.
Введенные математические конструкции позволяют решить обратную задачу вычисления значений частных параметров по измененному значению комплексного показателя [3].
Теорема. Выполняется соотношение (3), связывающее интегральный показатель и частные параметры:
.м Р& gt-. t. P
следует
выполнение соотношения: nW a -i--Z, Р, что при
/=1 '- Pi
п
условиях pi. Vi, y = l-H7j доказывает
утверждение теоремы.
Для оценки риска наблюдаемого поведения сложного комплекса вводят понятие ущерба от наступления неблагоприятного события и его вероятности [4]. В случаях, когда ущерб меняется в малой степени, используют формулу, связывающую ущерб {в финансовых единицах) и вероятность наступления неблагоприятного события: S- рС (р), где С (р) — затраты на ликвидацию последствий неблагоприятного события- р — вероятность наступления неблагоприятного события [5]. Предпочтительным является соотношение, в общем случае зависящее от времени, S (0=C (p (/))(l-/)(/))= С (/& gt-(0)я (0- Для условно стационарных систем с малой волатильностью можно считать C (p (t)) — С — const. Для анализа варианта сохранения риска на постоянном приемлемом уровне возникает формула, связывающая ущерб и вероятность g (f) отсутствия неблагоприятного события: S= Cg (t)& amp- const. Соотношение позволяет оценить затраты при наступлении
неблагоприятного события: С (/) =
? ч & quot-К где g (t) = -^,
git) Р
a S — приемлемый уровень риска, оцениваемый в финансовых единицах.
Литература
1. Балдин К. В. Моделирование жизненного цикла сложных систем, — М.: РДЛ, 2000. — 319 с.
2. Инютин С. А. Модулярный контроль процесса обработки технологической информации в нефтегазовой отрасли И Труды вольного экономического общества России, том 166, — 2012. — С. 481−490.
3. Амербаев & amp-.М., Стемгжоескии А Л., Соловьев Р. А. Принципы рекурсивных модулярных вычислений II Информационные технологии. — 2013. — № 2. — С. 22−27.
4. Инютин С. А. Основы модулярной апгоритмики. — Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2008. — 210 с.
5. Надежность АСУ / Под ред.Я. А. Хетагурова. — М.: Высшая школа, 1979. — 287 с.
6. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. — М: Высшая школа, 1998. — 319 с.
T
THE INTEGRAL INDICATOR — CRITERION FOR ENTERPRISE RESOURCE CONTROL SYSTEM AT THE COMPLEXITY OBJECT
Inyutin Sergey A.
doctor of technical science (PhD), professor, Leading researcher, FAI & quot-25 state science — research Institute at Ministry of defense of Russia& quot-, Moscow,
inyutin_sa@mail. ru
Abstract
Assessment of the consequences of the implementation of the adopted managerial decisions in automated control systems technically complex objects is an important problem, given the widespread use of such systems in critical areas of human activity. At the heart of the functioning of such systems are probabilistic model of the real environment. Payment schemes for computational models can'-t take into account all observable factors that influence the final result of the system. Assess the impact of its decisions are probabilistic, as well as projected results. Target characteristic function of a complex system: the object and the control system, often refers to a class of fuzzy. The search for optimal solutions for this is a difficult task. For this reason, must be calculated interval estimates for the integral target and individual private settings. Automation of process control is performed for operating and planned technological and organizational management of interrelated business processes, the model of which is the basis for the creation of the complex. When designing a complex set of isolated control and monitor technical and economic parameters and indicators for the life cycle of business-processes that significantly affect the final result of achieving the goal. To analyze and get the probabilistic assessment of particular indicators influence on the overall result of the complex easier than their generalization — an integral index, which is the criterion for achieving the desired result. Control decisions are made, usually on the basis of the integral index. Formalisms decision-making processes in models of H. Mintzberg and D. Carnegie based on specific terms: satisfactory or acceptable solutions from a limited set of possible movements and step to the goal described by an integral indicator. Performance assessment of the control of the complex is the probability of hitting the integral index in the feasible region in the parameter space. Belonging to the evaluation of this area is considered to be satisfactory for the purposes of the complex. To implement these ideas introduced a new integrated indicator of the effectiveness of management of complex objects and the method of its calculation with the quasi-linear complexity, as well as the technology of its application. The method solves the problem of inverse analysis and evaluation of private parameters given sets of values, allowing them to assess the risks of changes that affect the general criterion for achieving complex: the object and the control system.
Keywords: integral index- private settings- control system- a complex object- attainable set- risks of changes in parameters. References
1. Baldin, C 2000, '-Modeling the life cycle of complex systems'-, Moscow, FDP publisher, 319 p. [in Russian]
2. Inuytin, S 2012, '-Modular control processing of technological information in the oil and gas industry'-, Works of the free economic society of Russia, volume 166, pp. 481−490. [in Russian]
3. Amerbaev, V & amp- Stempkovsky, A & amp- Solovjev, R 2013, '-Principle recourses modular calculations'-, Information technology, no. 2, pp. 22−27. [in Russian]
4. Inuytin, S 2008, '-Basics modular Algorithmic'-, Khanty-Mansiysk, Polygraphist publisher, 210 p. [in Russian]
5. Khetagurov, Y 1979, '-The reliability of the avtomatization control system'-, Moscow, Higher school publisher, 287 p. [in Russian]
6. Sovetov, B & amp- Yakovlev, S 1998, '-Modeling systems'-, Moskow, Higher school publisher, 319 p. [in Russian]
T-Comm #1−2015

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой