Cтраница 1
Модель физического процесса связывает переменные управления с переменными состояния. [1]
Модель физического процесса является математическим способом изображения исследуемого физического процесса. Как уже говорилось, в разработке практических моделей физического процесса большую роль играет умелое применение физических и химических законов. В моделях физического процесса возможны неточности, даже в тех случаях, когда предположения, применяемые для их разработок, обоснованы. [2]
Модель физических процессов в форме многочлена второго порядка может обеспечить лучшие результаты при исследовании нелинейных процессов, например, процессов, протекающих в жидких средах. [3]
Модели физического процесса определяют математические зависимости между всеми переменными изучаемого физического процесса. В этой книге термин физическая модель применяется для обозначения единичных зависимостей между двумя физическими переменными, тогда как термин модель физического процесса обозначает совокупность всех связей переменных друг с другом. [4]
Модели физических процессов могут создаваться с помощью аналитических методов. [5]
Модель физического процесса создается с помощью включенной в систему управления вычислительной машины. [6]
Модели физического процесса могут создаваться также экспериментальными методами. В § 4.4 - 4.6 разбираются методы построения моделей установившихся физических процессов при помощи регрессионного анализа. В § 4.7 описан экспериментальный метод построения модели физического процесса, разработанный на основе метода Калма-на. Ниже рассматривается пример модели физического процесса. [7]
Рассмотрим модель установившегося физического процесса с одной переменной управления и одной переменной состояния. [8]
Назначение моделей физических процессов в проблеме оптимизации состоит в установлении связей между переменными состояния и переменными управления. Следует отметить, что оптимизируется всегда целевая функция, а не модель физических процессов сама по себе. Целевая функция и ограничения обычно являются функциями как переменных состояния так и переменных управления. В некоторых случаях производится прямая подстановка модели физического процесса в выражения для целевой функции и ограничений, в результате чего последние становятся функциями только переменных управления. [9]
Структура модели физического процесса может изменяться за счет ввода ограничений на переменные управления и переменные состояния. Как только переменная управления превзойдет заданное ограничение, она становится постоянной, равной заданному пределу, и исключается из целевой функции и из модели физического процесса. Ограничения, наложенные на переменные управления и переменные состояния, изменяют число независимых переменных управления. [10]
На практике модель физического процесса содержит обычно дополнительный член, характеризующий неконтролируемую переменную. [11]
Перед разработкой модели физического процесса необходимо четко сформулировать цель и задачи управления. Модели одного и того же физического процесса могут иметь мало общего, если они разрабатывались для разных целей. [12]
При разработке моделей физического процесса наряду с классическими методами наблюдения, систематизации, построения гипотез и испытаний видное место занимают интуиция и здравый смысл. Интуиция играет важную роль при формировании основных допущений в установлении основных зависимостей между ключевыми переменными, а также при выработке первоначального подхода к построению модели физического процесса. Здравый смысл требуется для обеспечения равновесия между точностью и полнотой описания модели, с одной стороны, и сложностью и высокой стоимостью управления, с другой. [13]
Изменения коэффициентов модели физического процесса происходят вследствие того, что их величины, обычно являющиеся некоторыми средними, могут отклоняться от своих действительных мгновенных значений. Например, мгновенные свойства материалов могут отличаться от их средних значений, принятых в качестве коэффициентов при решении задачи линейного программирования. Неполноценность модели физического процесса может быть обусловлена неустранимыми ошибками при использовании регрессионных способов определения коэффициентов на основании экспериментальных данных, а также физическим износом агрегатов и оборудования. [14]
Целевая функция и модель физического процесса могут быть нелинейными. [15]