Навигация
Теоретические основы проектирования мехатронных систем
58066
знаков
0
таблиц
11
изображений
1.2 Теоретические основы проектирования мехатронных систем
С позиций кибернетики и прежде всего теории управления проектирование можно рассматривать как процесс управления и соответствующую ему систему управления. Такой системный подход к проектированию технических систем предложено было даже назвать «инженерной кибернетикой». Для теоретического осмысления процесса проектирования и разработки на этой основе инженерных методов проектирования технических систем могут быть применены математический аппарат и методология этих наук: математическое моделирование, методы оптимизации решений, методы управления и исследования больших систем. Действительно, как можно видеть из рисунке 1, система проектирования может рассматриваться как система управления с общей и местными обратными связями, параллельными прямыми каналами и несколькими иерархическими уровнями. Модель такой системы может быть в простейшем случае детерминированной и даже одноконтурной и стационарной, а может быть сетевой, вероятностной, теоретико-игровой, информационной, эвристической.
Сетевые модели, в частности, широко используется для планирования процесса проектирования во времени. Основа сетевых моделей (сетевых графиков) – теория графов. Сетевые модели удобны для оптимизации процесса проектирования (путем сокращения критического, т.е. наиболее длинного пути и выравнивания длин всех параллельных путей). Основные принципы такой оптимизации: распараллеливание работ, распределение ресурсов между ними в пользу критических путей, организационные и технологические изменения работ с целью сокращения их длительности. В информационных моделях процесс проектирования трактуется как процесс переработки информации. В основе эвристических моделей лежат неформализуемые эвристические методы и приемы.
Наиболее важная задача при разработке модели системы проектирования – разбиение ее на части, образующие структурную схему системы проектирования. Здесь необходим системный подход к создаваемой мехатронной системе. Прежде всего анализируются все внешние связи и формализуются в виде входных и выходных воздействий, как положено в теории автоматического управления. Затем выделяются функциональные части с учетом их взаимодействия. В результате составляется структурная схема системы проектирования, включающая все её части и все перечисленные выше этапы процесса проектирования.
Следующая задача – разработка алгоритма процесса проектирования, соответствующего структуре схеме проектирования. Как говорилось выше, этот алгоритм будет обязательно интерактивным. На каждом шаге итерации разработчик ищет возможно наиболее совершенное решение, постепенно уточняя и усложняя задачу. В начале он работает в рамках содержания технической задачи, а заканчивает наиболее полным представлением о модели создаваемой системы в виде рабочего проекта.
Следующая задача процесса проектирования – разработка укрупненного плана решения задачи в виде последовательности действий (этапов) от технической задачи до готового проекта, то есть разработка стратегии проектирования. Для каждого такого действия должна быть выбрана методика. В результате стратегия проектирования представляется в виде совокупности последовательно применяемых методик.
Существует пять основных типов стратегий: линейная, циклическая, разветвленная, адаптивная и случайная. Линейная стратегия состоит из цепочки последовательных действий (этапов), каждое из которых зависит только от результата предыдущего действия и не зависит от последующих. Это наиболее простая стратегия, соответствующая одноконтурной структуре системы проектирования без обратных связей.
Циклическая стратегия реализует итеративный процесс синтеза, когда после получения результатов очередного действия осуществляется возврат к одному из предыдущих действий и его уточненное повторение. В структуре системы проектирования этому соответствуют местные обратные связи. Это более сложная стратегия по сравнению с линейной. Наличие замкнутых контуров может создать для проектировщика «порочный круг», выход из которого потребует изменения самой структуры системы.
Разветвленная стратегия включает параллельные и конкурирующие действия (этапы), то есть операции «и» и «или», по результатам которых производится изменение стратегии, т.е. структуры. Адаптивная стратегия предполагает определение сначала только первого действия, а выбор последующего осуществляется в зависимости от результата первого действия и т.д. Структура системы проектирования при такой стратегии является самоорганизующейся. Это наиболее совершенная, но и сложная стратегия. Ее недостаток – в непредсказуемости сроков и соответственно стоимости проекта. Случайная стратегия основана на случайном поиске решения и не имеет плана действий.
Реальные стратегии проектирования и соответствующие им системы проектирования обычно представляют собой комбинацию перечисленных выше типовых стратегий и структур системы. На всех этапах проектирования частей системы разработчик обычно в разной последовательности выполняет следующие типовые процедуры: синтез, анализ, принятие решения, создание моделей. При этом на каждом последующем этапе эти процедуры уточняются и углубляются.
Процедура синтеза – это формирование принципов действия и технических решений задачи.
Анализ – это в данном случае, прежде всего проведение и оценка результатов математических и экспериментальных исследований.
Принятие решения – типовая процедура при проектировании новой системы, заключающаяся в выборе наилучшего, неизбежно компромиссного решения из некоторого множества вариантов (альтернатив). Наилучшее решение – это решение оптимальное по определенным критериям качества в рамках заданных в техническом задании ограничений на характеристики. Как правило, критериев и ограничений несколько. Именно поэтому принятие решения – задача всегда компромиссная.
Если варианты решения можно описать математически, появляется возможность формализовать задачу принятия решения на базе теории оптимизации и применения ЭВМ. Для этого используют известные методы оптимизации (поисковые, аналитические, численные, комбинаторные, теоретико-игровые, стохастические, эвристические).
На практике часто возникает проблема оптимизации качественных характеристик. В этом случае, чтобы применить количественные методы оптимизации, необходимо предварительно решить задачу оценки этих характеристик. Для этого составляется множество допустимых оценок, а затем в его рамках определяется оценка каждого рассматриваемого объекта. Делается это с помощью опроса специалистов (экспертиза, анкетирование и т.п.) и специальной обработки результатов их оценок (например, методами математической статистики с использованием дисперсии оценок как меры согласованности мнений экспертов и т.п.).
Разновидностью определения множества допустимых оценок является задача ранжирования. Здесь множество объектов упорядочивается в систему путем расстановки их по убыванию или возрастанию некоторого количественно неизмеряемого признака. Ранг объекта – это его место в этой последовательности.
Существует ряд методов экспертных оценок: Дельфи, ПАТТЕРН, методы, основанные на теории нечетких множеств и др. Так, в методе Дельфи, разработанном в 1963 г. в корпорации РЭНД (Хелмером и Далки), используется идея обратной связи путем анонимного ознакомления экспертов с мнениями их коллег, высказанными на предыдущих турах опроса. По методу ПЕТТЕРН или прогнозного графа, разработанного той же фирмой, на основе экспертных оценок строится дерево решений как модели сложной сети взаимосвязей. После этого сложная задача разбивается на более простые подзадачи, каждая из которых отрабатывается на ЭВМ.
Именно корпорация РЭНД ввела в 1948 году термин «системный анализ», под которым понимались методы исследования сложных систем, для которых формальные математические методы недостаточны и их необходимо дополнить эвристическими методами, основанными на интуиции и опыте. В дальнейшем понятие системный анализ приобрело более широкий смысл, охватив все и математические и эвристические методы, объединенные концепцией системного подхода к анализу и ориентированные прежде всего на сложные системы.
Моделирование мехатронных систем – это основное средство как анализа, так и синтеза проектируемых систем. Существуют три основных типа моделей: эвристические, физические и математические. Эвристические модели формируются в воображении проектантов в виде совокупности некоторых образов и аналогий, выражающих проектные идеи общего образа будущей системы. Эвристические модели – это основа новых технических решений и постановки задач проектирования.
Физическая модель может иметь ту же или другую физическую природу по сравнению с проектируемым изделием. В первом случае моделирование основано на теории подобия и заключается в изменении масштаба.
Создание моделей другой физической природы чем у проектируемого изделия основано на понятии изоморфизма, то есть взаимном соответствии физически различных явлений, когда протекающие в них процессы имеют одинаковое математическое описание.
Физическое моделирование особенно важно при рассмотрении процессов, которые недоступны для наблюдения или невоспроизводимы из-за масштабности, энергетики, продолжительности и т.п. При физическом моделировании достаточно сложных технических систем часто применяют оба типа моделей для различных частей системы – без изменения и с изменением физической природы.
Математическое моделирование основано на математическом описании рассматриваемой системы, пригодном для её решения на современных ЭВМ, что и является её математической моделью. Каждый объект моделирования может иметь множество математических моделей, описывающих определенные свойства этого объекта.
Существую три основных типа математических моделей, ориентированные на моделируемые объекты различной сложности:
- аналитические;
- имитационные;
- семиотические.
Аналитические модели применимы для достаточно простых объектов. Они основаны на математическом описании реальных физических процессов, происходящих в объекте. Адекватность модели объекту устанавливается сопоставлением ее с результатами экспериментального исследования объекта. Эта операция называется идентификацией и для нее разработаны соответствующие методики.
Имитационные модели применяются для более сложных объектов, для которых отсутствует аналитическое их описание или оно слишком сложно для использования в ЭВМ. Имитационная модель адекватно описывает зависимость выходных переменных от входных, включая возмущения. При этом объект рассматривается как «черный ящик» с неизвестным принципом действия и структурой.
Вариантом имитационной модели является ассоциативная модель, которая имитирует принцип действия мозга при формировании моделей объектов внешней среды путем обучения. Модель автоматически синтезируется в ассоциативном запоминающем устройстве в результате накопления в нем снимаемых с моделируемого реального объекта множества дискретных значений выходных реакций на конкретные входные воздействия. Такая ассоциативная модель позволяет выполнять интерполяцию и распознавать ситуацию на входе по неполному набору составляющих входного воздействия. Для технических систем с известной структурой имитационные модели составляются для отдельных ее частей. Если для некоторых из этих частей возможно получить аналитическую модель, в целом получится комбинированная имитационно-аналитическая модель системы.
Семиотические модели применяются для наиболее сложных объектов, когда возможно только лингвистическое их описание. Для таких моделей необходимы специальные языки близкие к естественному, но допускающие их использование в ЭВМ. Семиотические модели создаются на основе экспертных оценок, по которым составляется таблица соответствий выходных реакций системы и возможных ситуаций (состояние системы, входные воздействия). По существу, здесь тот же подход к моделируемому объекту как к «черному ящику», что и при имитационном моделировании, однако вместо математического используется лингвистическое описание.
Семиотическое моделирование основано на методах искусственного интеллекта и воспроизводит процессы в мозгу человека поформированию моделей объектов внешней среды при ее изучении и выработке поведенческих реакций на внешние ситуации. Поэтому семиотические модели можно даже выделить из математических моделей в отдельный тип моделей.
Математическое моделирование вместе с натурными экспериментами на макетах, а затем и образцах создаваемого изделия –основной арсенал средств на всех этапах проектирования. Наиболее эффективно их комплексное применение, которое позволяет получить результаты недостижимые для каждого из этих средств в отдельности.
Похожие работы
... ; · слишком высокая стоимость аутсорсинга, его экономическая · неэффективность для государственного органа. Преимущества аутсорсинга для государственного и муниципального управления: · Повышение эффективности осуществления административно-управленческих процессов; · Эффективный контроль издержек, создание потенциала для их снижения, в т. ч. сокращения ...
... о СЭЗ. На федеральном уровне в статье 23 Федерального закона "О государственном регулировании внешнеторговой деятельности" от 13.10. 1995 №157-ФЗ (в редакции Федеральных законов от 08.07.97 №96-ФЗ, от 10.02.99 №32-ФЗ) свободная экономическая зона определяется как особый режим осуществления отдельных видов внешнеторговой деятельности, при этом дается ссылка на федеральный закон "О свободных ...
... промышленность и транспортировка нефтепродуктов, энергетика, металлургия, машиностроительная промышленность, медицина, прогнозирование и мониторинг и другие. В начале 60-х годов в рамках исследований по искусственному интеллекту (ИИ) сформировалось самостоятельное направление - экспертные системы (ЭС). В задачу этого направления входит исследование и разработка программ (устройств), использующих ...
... И. Европоцентризм и русское национальное самосознание // Социологические исследования. 1996. № 2. С. 55–62. 24. Зиммель Г. Экскурс по проблеме: как возможно общество? // Вопросы социологии. 1993. Т. 2. № 3. С 16-26. 25. Иванов В.Н. Реформы и будущее России // Социологические исследования. 1996. № 3. С. 21-27. 26. Капусткина Е.В. Социальные реформы в России: история, современное ...
0 комментариев