ВВЕДЕНИЕ 4
1 Проблемы моделирования в системном анализе 5
1.1 Модели и моделирование в системном анализе 5
1.2 Идентификация при различных уровнях априорной информации 7
1.3 Идентификация в «узком» и «широком» смысле 12
1.4 Примеры «трубчатых» процессов 15
Выводы 20
2 Н-модели дискретно-непрерывных процессов с запаздыванием 23
2.1 Постановка задачи идентификации 23
2.2 H-модели «трубчатых» процессов 25
2.3 Модели H-процессов 29
Выводы 33
3 Численные исследования 35
3.1 Вычислительный эксперимент 35
3.2 Разработанный программный модуль 52
Выводы 55
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 57
Для различных отраслей промышленности, например, строительная индустрия, производство электрорадиоизделий и нефтехимия, медицина, используется в основном непрерывная технология производства. Однако стоит заметить, что измерения показателей процесса происходит через различные интервалы времени, для различных переменных дискретность контроля будет разной. Это происходит потому, что одни переменные можно измерить только электрическим способом, а другие возможно измерить с помощью естественного (химического или физического) анализа. Получается, что их дискретность контроля во много раз больше. Следовательно, эти процессы могут рассматриваться как дискретно-непрерывные с запаздыванием. Кроме того, между входными переменными может существовать стохастическая зависимость. Нельзя забывать, что исследователю никак не может быть известно о наличии такого рода зависимости между входными переменными. Подобные процессы имеют называние Н-процессы или «трубчатые». При идентификации трубчатых процессов стандартные модели не показывают удовлетворительный результат. Получается, что из-за зависимости между этими переменными, процесс проходит не во всей регламентированной области пространства переменных, а лишь в некоторой ее малой части. Эту особенность нельзя игнорировать при идентификации Н-процессов. Для подобных процессов нужно дополнить стандартные модели индикаторной функцией. Индикаторная функция основана на методе локальных аппроксимаций. Модель Н-процесса, которая содержит индикаторную функцию, называется «трубчатой».
В выпускной квалификационной работе были рассмотрены определения моделирования. Было выяснено, что при решении задач идентификации априорная информация может оказаться определяющей при моделировании исследуемого процесса. Приведено несколько этапов задачи идентификации. Рассмотрены определения идентификации в «узком» и «широком» смысле.
Исследовано решение задачи идентификации с помощью параметрического и непараметрического методов. Проведены исследования процесса, особенностью которого является стохастическая зависимость между компонентами вектора входных переменных. При моделировании такого рода объектов следует учитывать ряд его особенностей и использовать H-модели. Модели процессов, имеющих «трубчатую» структуру, относятся к категории новых по сравнению с ранее рассмотренными моделями в теории идентификации.
На примере было показано, что область протекания такого процесса никогда не известна и при моделировании должна подлежать определению. Также показано, что традиционные методы моделирования при работе с процессами «трубчатого» типа не справляются и для исправления этого недостатка, было предложено дополнение параметрического алгоритма идентификации индикаторной функцией, которая определяет область протекания H-процесса.
