CC BY
125
19. Mozzhechkov V.A., Savin A.S. Industrial Valves with Electric Actuators: Technical Diagnostics by a Moment Sensor within Smart Actuator Worm-and-wheel Gearbox // Automation and Remote Control. Vol. 74. No. 12. 2013. P. 2131 - 2136.
20. Мозжечков В.А. Моделирование технических систем: учеб. пособие. Тула: ТулГТУ, 1992. 105 с.
Мозжечков Владимир Анатольевич, д-р техн. наук, проф., гл. инженер, vam@tula.net, Россия, Тула, ЗАО "ИТЦ "Привод",
Холматов Алишер Зарифжонович, асп., alisher. holmatov@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный универститет
AUTOMATIC CONTROL TORQUE ELECTRICALLY SEAL PIPELINE VALVES
V.A. Mozzhechkov, A.Z. Holmatov
With regard to the problem of automatic control of electric shut-off pipeline valves, proposed the law of terminal motor control during closing valves with seal, taking into account the inertia of the management processes and instability of the parameters of the control object, which provides high accuracy and speed of mining jobs.
Key words: automatic control, electric, valves, model the dynamics of torque.
Mozzhechkov Vladimir Anatolievich, doctor of technical sciences, professor, main engineer, vam@tula.net, Russia, Tula, JSC "ETC "Privod",
Holmatov Alisher Zarithgonovich, postgraduate, alisher.holmatov@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 004.825
СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ И ПРОЦЕССЫ ИХ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
И.Н. Набродова
Рассмотрены процессы функционирования и управления сложной системы, а также характеристики ее состояний.
Ключевые слова: сложные системы, среда разнотипных данных, характеристики сложных систем, управление в сложных системах.
Системы делятся на простые, сложные и сверхсложные. Особое место среди всех видов систем занимают сложные. К ним относятся системы самой различной природы, начиная от космических и микроскопических объектов, завершая животными, людьми и обществом. Эти системы определяют различные аспекты жизнедеятельности людей.
190
Отнесение какой-либо реальной системы к разделу «сложных» или «простых» весьма условно и во много определяется задачами исследования системы.
Выделяют следующие характеристики сложных систем: наличие большого числа взаимно связанных и взаимодействующих между собой элементов; сложность функций, выполняемых системой, и направлений на достижение заданных целей функционирования; возможность разбиения системы на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели системы; наличие управления (часто имеющего иерархическую структуру), разветвленной информационной сети и интенсивных потоков информации; наличие взаимодействия с внешней средой и функционирования в условиях случайных факторов [1, 2].
Сложные системы описываются средними, случайными величинами (надежность, помехозащищенность, качество управления, вероятность отказа, эффективность, устойчивость функционирования).
Если попытаться интерпретировать сложность в аспекте системности, то ее можно представить следующей формулой:
Сложность системы = Сложность состава +
+ Сложность организации. (1)
В свою очередь, сложность состава описывается так:
Сложность состава = Субстратная + Параметрическая +
+ Динамическая + Генетическая, (2)
где субстратная сложность складывается из сложности компонентов, подсистем и уровней организации; параметрическая сложность включает сложность субстратных свойств, интегральных свойств и сложность связей и отношений; динамическая сложность интегрирует в себе сложность состояний, стадий, фаз и переходных процессов; генетическая или эволюционная сложность включает генетику состояний, стадий фаз, уровней развития и т. п.
Сложность организации можно представить следующей формулой: Сложность организации = Многообразие связей и отношений +
+ Многообразие законов, (3)
где многообразие связей и отношений соединяет в себе уровни организации, подсистемы внутри уровней, компоненты, а многообразие законов предполагает законы функционирования и развития.
Таким образом, сложность систем представляется интегральным показателем, который в каждом конкретном случае нуждается в анализе.
Сложной систему можно назвать в том случае, когда в силу свойств самой системы и по характеру задач, возникающих при ее исследовании, необходимо принимать во внимание наличие в системе большого количества взаимно связанных и взаимодействующих между собой элементов,
обеспечивающих выполнение системой некоторой достаточно сложной функции. При формальном подходе к сложным системам элементом считается объект, не подлежащий дальнейшему расчленению на части.
^ = {Ы, й [Р }}, (4)
где ^ - элемент системы (некоторый объект); I - связь между элементами; Р - цель функционирования.
В сложных системах важную роль играют вопросы управления. Управление представляет собой процесс сбора, передачи и переработки информации, осуществляемый специальными средствами. От элементов системы к управляющим устройствам поступает осведомительная информация, характеризующая состояние элементов системы. А также, средства управления могут получать информацию извне, в виде управляющих команд от вышестоящих органов управления или воздействий внешней среды. Управляющие устройства перерабатывают всю поступающую к ним информацию, в результате этого синтезируются управляющие команды, которые изменяют состояния и режимы функционирования элементов системы [1, 2].
Процесс функционирования любой сложной системы рассматривается как последовательная смена ее состояний в некотором интервале времени (¿о,¿1). Состояния системы в каждый момент времени t из упомянутого интервала характеризуются набором величин 21,2 2,...2п. При переходе от одного мгновенного состояния системы к другому значения ¿1,22,...2п меняются. Если рассматривать процесс функционирования системы как последовательную смену состояний, то 2^), 22^),... 2п ^) оказываются функциями времени Величины вида 2^),22^),...2п^), обладающие упомянутыми свойствами, называются характеристиками состояний системы. Характеристики состояний системы можно также интерпретировать как координаты точки в п -мерном фазовом пространстве. Каждому мгновенному состоянию системы соответствует определенная точка, а процессу функционирования системы - некоторая фазовая траектория. Фазовая траектория может быть описана вектор-функцией 2^) с составляющими по осям координат 2^), 22^),... 2п ^). Очевидно, что моменту времени ¿о соответствует некоторое начальное состояние системы с характеристиками (начальными условиями) 2^°, 2°,... 2°. На вход системы поступают входные сигналы х1 (1 = 1,2,3....). Они оказывают влияние на изменение состояний системы. Таким образом, характеристики состояний системы 2^),22^),...2п^) в произвольный момент времени t зависят от
- о о о
начальных условий 21,2^,...2п и входных сигналов х^, поступивших в мо-
менты времени ti < t, а функции z1 (t),z2(t),...zn(t) могут также зависеть от некоторого числа постоянных величин, называемых параметрами системы. Также, система может выдавать выходные сигналы yi (i = 1,2,3...), полностью определяемые ее состояниями.
Как правило, сложные системы функционируют в среде разнотипных данных, т.е. количественных, качественных и номинальных. В настоящее время разработано немало методов моделирования систем функционирующих только в среде количественных данных (методы структурной и параметрической идентификации, методы корреляционного и дисперсионного анализа и т.п.). Но поведение большинства сложных систем определяется не столько количественными сколько качественными переменными измеряемыми, например, в порядковых шкалах, в разностных шкалах, шкалах отношений, шкалах наименований и т.п. Основными типами моделей, использующих эти переменные, обычно являются логические модели, продукционные модели, лингвистические модели, все они обычно строятся на основе априорной информации или экспертными методами. Априорной информации, как правило, не хватает для построения сложной системы. То есть могут быть неизвестными закономерности, которые определяют поведение системы, не известны структуры системы, не наблюдаемо состояние системы, и не известны внешние воздействия, которые влияют на состояние системы или ее поведение. Экспертные методы требуют согласования мнения экспертов относительно одного или другого явления, наблюдаемого в сложной системе. Это согласование обычно сглаживает разногласия в различных мнениях экспертов и приводит к существенному упрощению получаемой модели, что снижает ее качество и не позволяет достичь требуемой адекватности реальным процессам, происходящими в системе. В настоящее время ищутся другие методы, которые свободны от указанных недостатков.
Список литературы
1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968.
355 с.
2. Пыртев Ю.П. Методы математического моделирования измерительно-вычислительных систем. 2-е изд., перераб. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 400 с.
Набродова Ирина Николаевна, канд. техн. наук, доц., ira1978@tsu. tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
mMPLEX SYSTEMS AND PROCESSES OF THEIR FUNCTIONING
I.N. Nabrodova 193
The processes of functioning and control of complex systems, as well as characteristics of its states are considered.
Key words: complex systems, environment different types of data, characteristics of complex systems, management in complex systems.
Nabrodova Irina Nikolaevna, candidate of technical sciences, docent, ira19 78@tsu. tula. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 681.3
СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРИВОДОВ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЙ СЛЕДЯЩЕЙ СИСТЕМЫ С БЕСКОНТАКТНЫМИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИМИ ДВИГАТЕЛЯМИ
О.В. Горячев, А.И. Неклюдов, Д.М. Дмитраков
Проведен анализ работы оптико-электронной следящей системы с бесконтактными электрическими двигателями с учетом особенностей информационно-измерительной подсистемы. На основе выводов рассмотрено влияние величины телеметрической задержки блока инерциально-чувствительных элементов на характеристики всей системы. Разработано и включено в схему устройство, позволяющее скомпенсировать действие телеметрической задержки.
Ключевые слова: оптико-электронная система, блок инерциально-чувствительных элементов, фильтр с конечно-импульсной характеристикой, телеметрическая задержка, экстраполятор состояния, математическая модель.
На подвижных платформах различного назначения, как правило, используют оптико-электронные системы (ОЭС). Стабилизацию положения ОЭС выполняют с помощью специальных электрических приводов с применением информационно-измерительных датчиков. При этом одной из актуальных задач является повышение точности отработки входных воздействий, которая существенно зависит от параметров информационно-измерительных устройств. В качестве таких устройств используют блоки инерциально-чувствительных элементов (БИЧЭ). В качестве сигнала управления могут использоваться стандартные ПИД-регуляторы, изодром-ные звенья и т.д. В данной работе будет рассматриваться система с ПИД-алгоритмом управления. Рассмотрим структурную схему привода с эквивалентной моделью бесконтактного электрического двигателя (рис. 1) [1].
В схеме модель БИЧЭ представлена всего лишь одним блоком, но в реальности это не просто какая-то передаточная функция, это сложная система.
