Файл: referat.doc

БАЛАКОВСКИЙ ИНСТИТУТ ТЕХНИКИ, ТЕХНОЛОГИИ И УПРАВЛЕНИЯ

ФАКУЛЬТЕТ ИНЖЕНЕРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ

КАФЕДРА УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАТИКА В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

Реферат по теме дипломного проекта

Разработка и реализация алгоритма автоматизированного управления производственными процессами на основе непрерывно-детерминированного подхода

«УТВЕРЖДАЮ» Выполнил: ст. гр. УИТ-52

зав. кафедрой УИТ Фральцов А.Б.

академик МАН ВЭ, профессор Руководитель ДП

Власов В.В. /________/ ассистент Фролова М.А.

«___» _____________ 2001 г. «___» _____________ 2001 г.

2001

---

Содержание

---

УТВЕРЖДАЮ

Академик Власов В.В.

«____» __________ 2001 г.

ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ

на дипломное проектирование

1. Тема: «Разработка и реализация алгоритма автоматизированного управления производственными процессами на основе непрерывно-детерминированного подхода».

2. Исполнитель: Фральцов А.Б., УИТ 52

3. Начало работ: 19.03.2001г.

4. Окончание работ: 13.06.2001 г.

5. Научный руководитель: ассистент Фролова М.А.

6. Характер работы: разработка программного обслуживания

7. Графическое оформление дипломного проекта:

№ плаката	Название раздела	Руководитель	Часы	Подпись
10	Описание ТУ или ПП	Виштак О.В.	2
9	Патентоведение	Знамцев Ю.М.	2
8	СРП	Власов В.В.	2,5
7	Классификация языков программирования	Фролова М.А.	2
6	Блок –схема подзадач	Фролова М.А.	2
5	Блок –схема (общая)	Фролова М.А.	2
4	Алгоритм подзадач	Фролова М.А.	2
3	Алгоритм (общий)	Фролова М.А.	2
2	Основные формулы D-схем	Фролова М.А.	2
1	Классификация математических схем	Фролова М.А.	2

8. Записка (расчеты):

1. Алгоритм (общий) –5 л.

2. Алгоритм (подзадач) –10 л.

3. Программа –20 л.

8. Расчет передаточной функции в распределенных параметрах –15 л.

9. Расчет ВВУ –10 л.

11. Экономика – 10 л.

9. Конкретные планируемые результаты: разработка дипломного проекта, разработка программного продукта.

Научный руководитель

ассистент М.А.Фролова

Введение

В связи со значительным повышением качества и возможностей ЭВМ в настоящее время расширилась и углубилась область их применения в управленческой деятельности предприятий, в частности появилась возможность прогнозировать работу отдельных подразделений и всего предприятия, используя методы имитационного моделирования.

Такие исследования можно осуществить, построив модель движения производства в виде системы количественных соотношений и зависимостей между величинами, характеризующими реальный производственный процесс, и проиграв эту модель на ЭВМ.

Поэтому создание программного обеспечения позволит студентам с помощью теоретических методов исследовать различные технологические процессы и найти пути их решения в рамках учебной программы.

Целью работы дипломного проекта является разработка и реализация алгоритма автоматизированного управления производственными процессами на основе непрерывно - детерминированного подхода, которая может быть использована в процессе изучения таких предметов, как: “Моделирование систем управления”, “Системы автоматизированного проектирования” и т.п.

---

1. Классификация методов моделирования

Моделирование — один из наиболее распространенных спо­собов изучения различных процессов и явлений. В настоящее время известны и широко используются в научных исследова­ниях и инженерной практике многочисленные методы и приемы моделирования.

Все виды моделирования можно классифицировать по различным признакам. Одним из классификационных признаков является форма представления объекта (рисунок 1).

В этом случае можно выделить:

1. Мысленное – используют при моделировании систем, которые практически не реализуемы в заданном интервале времени или не существуют вне условий, необходимых для их функционирования.

2. Реальное – моделирование, при котором модель воспроизводится в реальном масштабе времени (объекте или его части).

Мысленное представление объекта включает в себя наглядное, символическое и математическое моделирование.

Наглядное – моделирование, при котором на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели.

Символическое – моделирование, при котором искусственным образом создается некоторый логический объект, замещающий реальный.

Математическое – процесс установления соответствия между данным реальным объектом и некоторым математическим (моделью) и исследование полученных моделей.

В свою очередь, наглядная форма представления объекта делится на гипотетическое, аналоговое и макетирование.

Гипотетическое – в его основе лежат гипотезы о процессах, протекающих в объекте на основе причинно-следственных связей.

Аналоговое – в его основе лежат аналогии различных уровней.

Макетирование – в основе создания макета лежат аналогии, базирующиеся на причинно-следственных связях.

Символическое моделирование содержит языковую и знаковую формы представления объекта.

Знаковое – с помощью знаков и операций между ними.

Языковое – моделирование, в основе которого лежит набор понятий. Каждому слову соответствует одно единственное понятие.

Математическое представление объекта делится на аналитическое, имитационное и комбинированное.

Аналитическое – процесс, при котором функционирование элементов описывается с помощью аналитических выражений.

Имитационное – моделирование, при котором реализующая модель – алгоритм воспроизводит процесс функционирования во времени, причем имитируются элементарные явления. Для имитационного моделирования характерно воспроизведение явлений, описываемых математической моделью, с сохранением их логической структуры, последовательности чередования во времени, а иногда и физического содержания, выполняемое при помощи специальных моделирующих установок или средств вычислительной техники.

Комбинированное – используется аналитическое и имитационное моделирование.

---

Реальная форма представления объекта включает в себя натурное и физическое моделирование систем.

Натурное – проводят эксперты на реальном объекте с обработкой результатов с помощью теории подобия.

Физическое – проведение исследований, сохраняющих природу явления и обладающих физическим подобием.

Натурное моделирование включает в себя научный эксперемент, производственный эксперемент, комплексные испытания.

Научный эксперимент – эксперимент, при котором искусственным образом можно создавать дополнительные возмущения и исследовать поведение объекта в полученном режиме.

Производственный эксперимент – дает лишь пассивное наблюдение с последующей обработкой полученного материала.

Комплексные испытания – исследования проводятся на группе однородных явлений.

Физическое моделирование систем происходит в реальном масштабе времени и в нереальном масштабе времени.

Наиболее часто используемыми являются физическое и математическое моделирование.

При физическом моделировании модель воспроизводит изу­чаемый процесс (оригинал) с сохранением его физической при­роды. К этому виду моделирования относятся продувка моде­лей самолетов в аэродинамических трубах, оценка свойств гидротехнических сооружений при помощи макетов русловых потоков и т. д. Преимущества физического моделирования перед натурным экспериментом заключаются в том, что условия реа­лизации процесса-модели могут значительно отличаться от ус­ловий, свойственных процессу-оригиналу, и выбираются, исходя из удобства и простоты исследования.

Поскольку при моделировании нет необходимости сохранять размеры сооружений, скорости течения жидкостей и газов, на­грузки на элементы конструкций и т. д., имеется возможность получить существенный выигрыш во времени и стоимости ис­следования. Однако условия моделирования выбираются не аб­солютно произвольно. Между процессом-оригиналом и процес­сом-моделью должны быть сохранены некоторые соотношения подобия, вытекающие из закономерностей физической природы явлений и гарантирующие возможность использования сведе­ний, получаемых путем моделирования, для оценки свойств процесса-оригинала.

Физическое моделирование имеет ограниченную сферу при­менения. Заведомо более широкими возможностями обладает математическое моделирование. Под математическим модели­рованием понимают способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содер­жание, но описываемых одинаковыми математическими соотно­шениями. В простейших случаях для этой цели используются известные аналогии между механическими, электрическими, тепловыми и другими явлениями.

2. Использование математических моделей для исследования систем. Схемы моделирования.

Традиционная схема моделирования может быть представлена в виде сравнительно независимых групп блоков (рис. 2).

---