араметрів X1, X2, U1, U2 збільшуються Y1, Y2, а при зменшенні - зменшуються. При цьому можна помітити, що лише збільшення і зменшення U2 впливає на зміну вихідного параметра Y3.
2.8 Визначення наявності випадкових неконтрольованих змінних
Зі схеми Ріс.2.д ми бачимо, що в нашій моделі присутні випадкові неконтрольовані обурення, врахувати які ми не можемо. Наявність випадкових і неконтрольованих змінних - ознака реальної моделі, тому в них, на відміну від ідеальних моделей, завжди присутні перешкоди, які дуже важко визначити і внести в математичну модель.
Загальний висновок.
Ми провели дослідження нашої системи, в результаті чого змогли визначити безліч зв'язків, присутніх у ній, змогли визначити характерні її особливості.
Дуже важливо, що була проведена декомпозиція системи, тобто ми змогли цілу систему розбити на сукупність її підсистем (частин) і зв'язків між ними, в слідстві чого зрозуміло, що кожна підсистема відіграє важливу роль для функціонування системи.
Можна зрозуміти, що декомпозиція системи на частини дала нам зрозуміти зв'язки в ТОУ, ми більш детально розкрили систему, розглядаючи систему як ціле, ми змогли ясно визначити її зміст і значення.
3. Вибір критерію функціонування об'єкта і техніко-економічних показників (ТЕП)
В якості обраного критерію функціонування об'єкта взята вихідна змінна Y2 - вихід побічного продукту, в якості техніко-економічних показників обрані показники з ППО: ТЕП1 - оцінка математичного очікування досліджуваної величини і ТЕП2 - оцінка дисперсії досліджуваної величини.
4. Алгоритм ручного управління
Рис. 4.1 Алгоритм ручного управління.
5. Дослідження доцільності ручного управління
Для того щоб зрозуміти, яке управління об'єктом краще проведемо два експерименти: у першому - об'єкт буде перебувати в умовах нормальної експлуатації (НЕ), у другому - об'єкт буде управлятися вручну за алгоритмом представленому на рис. 4.1. Потім необхідно порівняти ТЕП1 і ТЕП2 і зробити висновок про доцільність використання ручного управління.
Для початку проведемо експеримент в режимі нормальної експлуатації.
Ріс.5.1Режім НЕ
Проведемо експеримент в режимі ручного управління.
Рис. 5.2 Режим ручного управління
Рассчет Мат.ожиданием для двох режимів.
Рис. 5.3. Оцінка дисперсії обраного критерію функціонування (Y2) в режим НЕ
Рис. 5.4. Оцінка дисперсії обраного критерію функціонування (Y2) в ручному режимі
Висновки по режимам експлуатації:
· Виходячи з рис. 5.1 і рис. 5.3, знаходимо дисперсію Y2 в режимі НЕ: D нє [Y2]=0.39
· Виходячи з рис. 5.2 та рис. 5.4, ??знаходимо дисперсію Y2 в режимі ручного експлуатації: ре [Y2]=0.29
Загальний висновок по режимам:
Так як оцінка дисперсії в режимі ручного експлуатації менше оцінки дисперсії в режимі НЕ, можна зробити висновок, що алгоритм, запропонований для РУ, обраний правильно.
Протягом 180-250 секунд при фіксованих значеннях U1 і U2 і НЕ режимі X1, X2 знімаємо значення змінних (нас цікавлять X1 і X2).
Рис. 5.5. Графік вхідних-вихідних змінних, при зафіксованих U1, U2
Скористаємося кореляційним аналізом.
Кореляційний аналіз - основа для дослідження і розуміння зв'язків між змінними в об'єкті. Процес аналізу відбувається за допомогою порівняння двох картин. Це порівняння можна зробити за допомогою кореляційної функції. Ця функція показує ступінь подібності між сигналом і його зрушеною копією - чим більше значення кореляційної функції, тим ця подібність сильніше. Оскільки тут функція порівнюється сама з собою, її називають автокорреляционной функцією. За допомогою автокореляційної функції можна визначити час кореляції (інтервал часу, на якому функція зменшується в е раз. За допомогою часу кореляції дослідник може визначити найбільш підходящий інтервал знімання даних з об'єкта при його дослідженні.
Інтервал кореляції може бути грубо оцінений через співвідношення:
(*)
де - кількість перетинів реалізацією за час лінії, відповідної середньому значенню процесу.
рис.5.6. Статистичні характеристика ТЕП 1 (мат. Очікування) для Х1
Для знаходження інтервалу кореляції підраховуємо кількість п...
