области ис-
пользования теоретических или эмпирических зависимостей, ограничения
на диапазон изменения некоторых из переменных и т.д.
я_я23. Цели и задачи оптимизации технологических систем.
Бурное развитие техники, интенсификация производства,
необходимость увеличения производительности труда выдвинули перед
учеными инженерами работающими в области автоматики, задачи создания
высококачественных систем автоматического управления (САУ), которые
способны решать все более сложные задачи управления и заменить
человека в сложных сферах его деятельности.
Параллельно с развитием техники развивалась техническая киберне-
тика, являющаяся базой современной автоматики и телемеханики. Одним из
важнейших направлений технической кибернетики является теория опти-
мальных автоматических систем, которая зародилась в конце 40-х годов.
Под оптимальной САУ понимается наилучшая в известном смысле
система. Решение проблемы оптимальности позволит довести до максимума
эффективность использования производственных агрегатов, увеличить
производительность и качество продукции, обеспечить экономию энергии и
ценного сырья и т.д. В различных отраслях техники управления
рассмотрения проблем оптимальности систем приводит к задачам
построения оптимальных по быстродействию САУ, оптимальной фильтрации
сигнала принимаемого на фоне помех, построения оптимальных
прогнозирующих устройств, оптимальных методов распознавания образов,
оптимальной организации автоматического поиска и т.д. Между всеми
этими различными на первый взгляд задачами имеется внутренняя связь,
которая является базой для построения единой теории оптимальных
систем.
Критерии оптимальности, на основе которых строится система, могут
быть различны и зависят от специфики решаемой задачи. Это могут быть
простота, экономичность, надежность. Для процессов САУ критериями мо-
гут быть время регулирования, вид кривой переходного процесса, точ-
ность воспроизведения входного сигнала при наличии помех и т.п.
Значение теории оптимальных систем для практики исключительно ве-
лико. Без нее трудно создавать оптимальные САУ. Теория оптимальных
систем позволяет оценить тот предел, который может быть достигнут в
- 5 -
оптимальной системе, сравнить ее с показателями действующей не опти-
мальной системы и выяснить, целесообразно ли в рассматриваемом случае
заниматься разработкой оптимальной системы.
Принципы оптимального управления получают все большее
распространение на практике. Они позволили создать новые
автоматические регуляторы, и достигнуть существенного процесса в их
основных свойствах. Несмотря на полученные результаты ряд важнейших
проблем оптимального управления остается еще не решенным. К ним
относятся проблемы построения систем, близким к оптимальным, синтез
оптимальных управляющих устройств и др.
Оптимизация любого процесса заключается в нахождении оптимума
рассматриваемой функции или соответственно оптимальных условий прове-
дения данного процесса.
Для оценки оптимума необходимо прежде всего выбрать критерии
оптимизации. В зависимости от конкретных условий в качестве критерия
оптимизации можно взять технологический критерий, например,
максимальный съем продукции с единицы объема аппарата; экономический
критерий - минимальная стоимость продукта при заданной
производительности и др.
На основании выбранного критерия оптимизации составляется так
называемая целевая функция или функция выгоды, представляющая собой
зависимость критерия оптимизации от параметров, влияющих на его
значение. Задача оптимизации сводится к нахождению экстремума целевой
функции. Следует иметь в виду, что проблемы оптимизации возникают в
тех случаях, когда необходимо решать компромиссную задачу
преимущественного улучшения двух или более количественных
характеристик, различным образом влияющих на переменные процесса,
балансируя одну против другой. Например, эффективность процесса
балансирует против производительности; качество - против количества;
запас единиц продукции - против реализации их; производительность -
- против затрат и т.д.
Для автоматически управляемого процесса, автоматически управляе-
мой системы, различают две стадии оптимизации: статическую и динами-
ческую.
Статическая оптимизация решает вопросы создания и реализации
оптимальной модели процесса, а динамическая - создание и реализация
системы оптимального управления процессом.
В зависимости от характера рассматриваемых математических моделей
принимаются различные математические методы оптимизации. Все они
сводятся к тому, чтобы найти минимум или максимум, описываемой
уравнением целевой функции.
При выборе метода оптимизации необходимо учитывать могущие
возникнуть вычислительные трудности: объем вычислений, сложность
самого метода, размерность задач и т.п. Целесообразно производить по
возможности предварительные оценки положения оптимума какой-либо
конкретной задачи. Для этого необходимо детально рассмотреть исходные
данные и основные соотношения между переменными. Для сокращения
размерности задачи часто используется прием сведения нескольких
переменных к наиболее существенным.
Целесообразно применение однотипных вычислительных схем. При
использовании вычислительных машин с помощью стандартных подпрограмм
удается упростить расчеты и лишь для целевых функций требуется
создавать специальную программу.
Не представляется возможным изложить твердые правила упрощения
задач для всех возможных случаев; необходимо каждый раз подходить к
выбору метода оптимизации и решению задачи, исходя из конкретного су-
щества самой задачи.
я_я24. Основы системного анализа процессов и аппаратов
я1Системный анализя0 это методология исследования любых объектов
средством представления их в качестве систем и анализа этих систем.
я1Системая0 это совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных для
достижения поставленной цели. Для выявления элементов производят де-
- 6 -
композицию системы.я1 Технологическая система -я0 совокупность технологи-
ческих процессов и средств для их реализации.
Любую технологическую систему расчленяют на 4 основных элемента:
1) Собственно технологический процесс.
2) Аппарат для реализации процесса.
3) Средства контроля и управления.
4) Информационные связи между тремя предыдущими подсистемами.
В зависимости от масштабов технологические системы бывают: