Случайный характер - возмущение
Cтраница 1
 |
Диаграмма изменения силы резания Р и подачи S без управления и с САдУ. [1] |
Случайный характер возмущения и постоянное изменение их значений во времени приводит к тому, что САдУ постоянно работает в неустановившемся режиме. Наличие в САдУ инерционных устройств вызывает запаздывание процесса перехода системы из одного состояния в другое даже при скачкообразном возмущении. [2]
Случайный характер возмущения и постоянное изменение их значений во времени приводит к тому, что САдУ постоянно работает в неустановившемся режиме. Наличие в САдУ инерционных устройств вызывает запаздывание процесса перехода системы из одного состояния в другое даже при скачкообразном возмущении. Выходная величина ( выходная координата) для систем с различными динамическими свойствами при этом может меняться по различным законам во времени. На рис. 3.3 представлены возможные виды переходных процессов для линеаризованных устойчивых систем. [4]
В реальных условиях случайный характер возмущений, наличие помех не позволяют точно прогнозировать поведение системы. Такой прогноз может быть выполнен по некоторым средним оценкам и носит вероятностный характер. [5]
Другой причиной невозможности одноразового решения задачи управления является случайный характер возмущений и характеристик технологических процессов. Параметры модели могут считаться известными и адекватно отражающими характеристики объекта лишь на относительно небольших отрезках времени. [6]
Разработка календарного плана-графика, учитывающего специфику технологического процесса ( неравномерность отбора, нестационарность режима, случайный характер возмущения) - крайне сложная научно-инженерная задача. Поэтому задача разработки оптимального календарного плана-графика работы системы МГ включена в состав второй очереди АСУО. [7]
Сложность технологических процессов, многономенклатурность и многотоннажность современных нефтеперерабатывающих производств, динамичность условий их функционирования, случайный характер возмущений и неполнота информации о значениях параметров производственных процессов практически исключают возможность построения математической модели, адекватной объекту на большом интервале времени, и решения задачи по определению единой непрерывной оптимальной программной траектории. В связи с этим, как правило, осуществляется декомпозиция глобальной задачи управления нефтеперерабатывающими комплексами и предприятиями. [8]
В последнем случае сопоставляются более точная и упрощенная модели по одному из критериев, например минимуму среднеквадратичного отклонения при случайном характере возмущений. Определяется простая модель, обеспечивающая при статистическом моделировании и значение среднеквадратичного отклонения, не превышающее заданное. [9]
Причиной кризиса информационных АСУ ТП является постоянно возрастающая сложность задач управления химическими объектами. Она обусловлена разнообразием и случайным характером возмущений, воздействующих на объект, дрейфом характеристик, а также необходимостью изменять стратегию управления при пуске, останове и аварийных режимах. Высокая размерность объектов, взаимосвязь переменных, нелинейность характеристик, недостаточная точность средств измерения, недоступность измерения некоторых параметров и множественный характер разноцелевых критериев оптимальности определяют необходимость построения сложных адаптивных систем взаимосвязанного управления большой размерности с применением математических моделей. [10]
Функционирование таких сложных динамических систем связано с воздействием многочисленных случайных факторов как со стороны внешней среды, так и обусловленных собственными структурными дефектами, которые формируются еще на стадии изготовления, при сборке и развиваются в процессе эксплуатации. Процессы, протекающие в такой системе, вследствие неопределенности ситуаций и случайного характера возмущений, являются принципиально стохастическими. Поэтому прогнозировать момент наступления аварийной ситуации возможно только путем систематического слежения за изменением технического состояния - мониторинга состояния. [11]
Естественно, каждый из названных этапов требует хорошо разработанных и эффективных алгоритмов, особенно при использовании малой машины с ее ограниченными ресурсами. Заметно возрастает роль оперативности всей системы в целом на каждом из этапов, так как любая текущая информация стареет и вследствие необратимости времени и случайного характера возмущений прошлые рекомендации спустя некоторое время могут оказаться не только бесполезными, но даже вредными. Поэтому вопрос рациональной организации в машине всех процессов получения и обработки информации в реальном времени является одним из первоочередных при построении общего программного обеспечения любых АСУ ТП. Решению этого вопроса посвящена следующая глава; в гл. [12]
Первый из примеров - барабанная сушилка, используемая в отделениях грануляции. Основными возмущающими ( и к тому же в настоящее время неконтролируемыми) входами являются1 UITI и U2 w, На рис. 1 показана реализация И ( г) Зэкв. Из рисунка очевидны: случайный характер возмущения; значительность колебаний бэкв. [13]
Для реальных объектов исходные зависимости на уровне физических переменных в ряде случаев могут быть выражены лишь в виде нелинейных дифференциальных уравнений, а сама функция цели может иметь достаточно сложный вид. Наряду с этим на каждом конкретном действующем объекте так или иначе могут быть измерены необходимые сигналы, отражающие его текущее состояние. Таким образом, получение необходимых конечных зависимостей, очевидно, связано с использованием текущей информации от объекта и, следовательно, с построением обоснованных алгоритмов ее обработки, позволяющих изучать интересующие зависимости по данным его нормального функционирования. При этом, как уже упоминалось, необходимым оказывается учет динамических связей, случайного характера возмущений, и помех, конечного времени на блюдения, коррелированное сигналов во времени и других фак торов. [14]
Страницы: 1