Файл: Конспект лекций для магистрантов специальности 6М070200 Автоматизация и управление.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 27.04.2024

Просмотров: 358

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Цели и задачи дисциплины

Выписка из учебного плана

Модуль 1. Моделирование и идентификация статических характеристик объектов

Тема 1. Введение

Лекция 1 Вводная

Тема 2 Математические модели объектов идентификации

Лекция 2 Основнные понятия и терминология дисциплины

Лекция 3 Постановка задачи моделирования и идентификации статических характеристик объектов

Лекция 4 Основные характеристики случайных величин

Лекция 5 Оценка статистических показателей(часть1)

Лекция 6 Оценка статистических показателей(часть2)

Лекция 7 Статические модели в форме управления регрессии и методы их определения (часть 1)

Лекция 8 Статические модели в форме управления регрессии и методы их определения (часть 2)

Лекция 9 Статические модели в форме управления регрессии и методы их определения (часть 3)

Лекция 10 Статические модели в форме управления регрессии и методы их определения (часть 4)

Лекция 11 Методы планирования эксперимента (часть 1)

Лекция 12 Методы планирования эксперимента (часть 2)

Лекция 13 Методы планирования эксперимента (часть 3)

Лекция 14 Методы планирования эксперимента (часть 4)

Лекция 15 Методы планирования эксперимента (часть 5)

Модуль 2. Моделирование и идентификация динамических характеристик объектов

Тема3 Моделирование и идентификация динамических характеристик объектов

Лекция 16 Множество моделей, структуры моделей (часть 1)

Лекция 17 Множество моделей, структуры моделей (часть 2)

Лекция 18 Идентификация динамических систем

Лекция 19 Определение частотных характеристик.

Лекция 20 Определение переходных характеристик

Тема 4 Параметрическая статистическая идентификация

Лекция 21 Основные характеристики времянных рядов

Лекция 22 Параметрическая статистическая идентификация (часть 1)

Лекция 23 Параметрическая статистическая идентификация (часть 2)

Лекция 24 Параметрическая статистическая идентификация (часть 3)

Лекция 25 Параметрическая статистическая идентификация (часть 4)

Лекция 26 Параметрическая статистическая идентификация (часть 5)

Лекция 27 Параметрическая статистическая идентификация (часть 6)

Тема 4 Специальное программное обеспечение задач моделирования

Лекция 28 Специальное программное обеспечение задач моделирования (часть 1)

Лекция 29 Сециальное программное обеспечение задач моделирования (часть 2)

Лекция 30 Сециальное программное обеспечение задач моделирования (часть 2)

Приложение А. Условные обозначения

Приложение Б. Глоссарий. Основная терминология

Методическое обеспечение дисциплины и ТСО.

Учебники, учебные пособия, методические указания, конспекты лекций, справочники и др.

Основная литература

Дополнительная литература

Плакаты, слайды, видео- и телефильмы, программы для ЭВМ (номера, полные названия)

Программы для ЭВМ

Плакаты (имеется аналогичный раздаточный материал и слайды)

Пособия в электронном виде, имеющиеся на кафедре



Продукты серии STATISTICA основаны на самых современных технологиях, полностью соответствуют последним достижениям в области IT, позволяют решать любые задачи в области анализа и обработки данных, идеально подходят для решения практических задач в маркетинге, финансах, страховании, экономике, бизнесе, промышленности, медицине и т.д.

В настоящее время в продаже имеется русифицированная версия системы STATISTICA 6 и англоязычная версия системы STATISTICA 8.

Основная литература

  1. Исмаилов С.У. Компьютерные технологии решения задач автоматизации. Часть 1. Автоматизация схемотехнического моделирования и проектирования изделий электронной техники. Южно-Казахстанский Государственный Университет (ЮКГУ). 2002г. – 160 с., таб., ил.

  2. Бенькович Е.С. и др. Практическое моделирование динамических систем. -СПб: БХВ-Петербург, 2002.

  3. Исмаилов С.У. Современные методы идентификации объектов и систем управления. Методические указания к выполнению лабораторных работ для магистрантов спец. 6М0702. Шымкент, ЮКГУ, 2010 г., -78 с.

Дополнительная литература

  1. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statictica - статистический анализ и обработка данных в среде Windows,- M.: Инф. издат.дом «Филинъ», 2009




Лекция 29 Сециальное программное обеспечение задач моделирования (часть 2)


SPSS. SPSS Statistics (аббревиатура англ. «Statistical Package for the Social Sciences», «статистический пакет для социальных наук») — компьютерная программа для статистической обработки данных, один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований в социальных науках. По мнению некоторых авторов, SPSS "занимает ведущее положение среди программ, предназначенных для статистической обработки информации"

Практическое использование программного обеспечения SPSS

  • ввод и хранение данных;

  • переменные разных типов;

  • частотность признаков, таблицы, графики, таблицы сопряжённости, диаграммы;

  • первичная описательная статистика;

  • маркетинговые исследования;

  • анализ данных маркетинговых исследований.

Maple. Cистема Maple может использоваться для проведения численных и символьных вычислений, позволяет моделировать многокомпонентные технические системы и предлагает инструменты для подготовки технической документации.

Версия Maple предоставляет набор новых инструментов, упрощающих подготовку визуально привлекательных и легко интерпретируемых трехмерных чертежей. Вычислительная платформа Maple обеспечивает решение широкого спектра инженерных, математических и научных задач.

Начинающим пользователям система Maple предоставляет средства обучения и инструменты для пошагового решения наиболее сложных задач. Специалистам предоставляется удобный доступ к дополнительным ресурсам для быстрого получения ответов на различные вопросы. Продукт Maple интегрирован с ведущими САПР-системами, включая популярную платформу NX. Maple предлагает усовершенствованные и высокопроизводительные средства численных и символьных вычислений с возможностью представления математических результатов в виде подробной технической документации. Система обеспечивает высокое качество графики и анимации и предоставляет комплекс инструментов для редактирования документов и средства управления визуализацией результатов.

Основные возможности:

  • создание передаточных функций для моделей на основе дифференциальных уравнений, пространства состояний, полюсов и нулей коэффициентов усилений;

  • быстрое преобразование модели из одной формы в другую;

  • графический анализ: построение схем частотных характеристик, графиков корневых годографов, графическое изображение нулей и полюсов линейных систем;

  • генерации сигналов различных форм волн для создания импульсных, периодических, синусоидальных, шаговых, прямоугольных и треугольных тестовых сигналов;

  • имитация дискретных и непрерывных систем;

  • решение дифференциальных уравнений с помощью усовершенствованных алгоритмов решения стандартных дифференциальных уравнений (ODEs), дифференциальных уравнений с частными производными (PDEs) и дифференциальных алгебраических уравнений (DAEs);

  • использование новых алгоритмов для решения классов нелинейных стандартных дифференциальных уравнений 1 и 2 порядка и линейных дифференциальных уравнений 3 порядка;

  • применение новых алгоритмов для преобразования уравнений в формы, подходящие для решения в Maple;

  • усовершенствованные инструменты для работы с уравнениями с частными производными включают команды для работы с оператором Эйлера, сохраняющимися потоками и обобщенными интегрирующими множителями;

  • решение задач с задаваемыми пользователем событиями, параметрических задач, определение дискретных переменных при постановке задачи: в комбинации с событиями дискретные переменные могут быть использованы для определения критериев остановки, условий возврата и многих других событий, имеющих место в процессе решений;

  • интерполяции кривых с возможностью просмотра и уточнения результатов благодаря команде ArrayInterpolation для многомерной интерполяции данных;

  • улучшенные опции для программирования;

  • возможность анализировать и решать системы параметрических полиноминальных уравнений и неравенств;

  • команда для вычисления тензора Кронекера произведения двух матриц;

  • преобразование кодов MATLAB в Maple;

  • интеграция с базами данных Microsoft SQL Server, Microsoft Access, Sybase, Oracle, IBM DB2 и MySQL;

  • возможность делать запросы, обновлять и создавать базы данных в среде Maple;

  • Maple Portal помогает решать различные типовые задачи и предоставляет доступ к информационным ресурсам Maple Portal for Engineers и Maple Portal for Math Educators, обеспечивающим помощь при выборе интерактивных инструментов и команд для выполнения технических вычислений;

  • новый пакет Dynamic Systems, включенный в Maple , предлагает широкий набор графических и аналитических инструментов для линейных инвариантных по времени систем, необходимых при разработке систем управления; Инструменты удобно представлены в контекстном меню;

  • поддержка платформы NX;

  • совместимость с системами САПР позволяет запрашивать параметры из чертежей САПР и отсылать их новые значения обратно с автоматическим включением в конструкцию;

  • поддержка SolidWorks и Autodesk Inventor;

  • Vector Calculus Task Template включает более 50 шаблонов и новые символы для удобного представления результатов вычислений;

  • использование инструмента Troubleshooting Guide позволяет быстро выявлять ошибки в генерации кода и правильно вносить поправки;


Maple обеспечивает создание визуально привлекательных чертежей с возможностью размещения большого количества информации.

MapleSim. MapleSim - решение представляет собой высокопроизводительную среду моделирования и имитации физических систем. Продукт сочетает в себе интуитивно понятную среду физического моделирования и мощные механизмы символьных вычислений, которые позволяют ускорять процесс подготовки качественных моделей. В состав MapleSim 2 включены дополнительные средства трехмерной визуализации и анимации, которые помогают приводить статичные модели в движение и получать исчерпывающее представление о поведении проектируемых систем.

В продукте сочетаются наиболее совершенная система символьных вычислений Maple и традиционные численные алгоритмы, что позволяет существенно ускорить процесс моделирования. При использовании традиционных технологий моделирование даже простых систем требует ощутимых вложений труда и времени, а с помощью MapleSim пользователи могут просто перестроить диаграмму системы, и уравнения модели будут сгенерированы автоматически.

Благодаря современным технологиям физического моделирования, MapleSim позволяет построить диаграмму системы на экране, используя компактные, интуитивно понятные компоненты физических моделей. MapleSim содержит более 500 таких компонентов, организованных в удобные инструментальные панели, из более 10 областей физики (электричество, механика, системы управления и др.). С помощью MapleSim математические уравнения, описывающие модель, генерируются автоматически, экономя иногда до нескольких недель и месяцев напряженного труда. Также автоматически происходит и упрощение моделей, благодаря чему формируются понятные и доступные для дальнейшего анализа модели и имитации сложных систем.

Ядро MapleSim – символьная вычислительная технология Maple. В отличие от численных методов, символьная технология может преобразовать физическое представление системы непосредственно в математические уравнения. Модели, созданные таким способом, очень точны, так как не используют итеративные алгоритмы для решения. Это обеспечивает высокую производительность системы имитационного моделирования и позволяет избежать ошибок, типичных для итераций.

Преимущества программы:


  • MapleSim позволяет сочетать физические компоненты модулируемой системы с традиционными блоками передачи сигналов

  • диаграммы-модели выглядят как реальные моделируемые системы

  • многоблочные модели легко собираются из заготовленных компонент

  • управление единицами измерения устраняет потенциальные ошибки преобразования и совместимости

  • автоматическое документирование фиксирует все процессы, связанные с моделью

  • системы уравнений, описывающих модель, генерируются автоматически

  • сложные модели автоматически упрощаются, благодаря специальным символьным технологиям.

Новые возможности:

  • возможность преобразовывать многоструктурную модель в качественную анимацию с целью лучшего понимания поведения системы;

  • эффективный контроль за воспроизведением анимации;

  • возможность управлять объектами системы: вращать, увеличивать, менять угол зрения и т.д.;

  • эффективные инструменты управления результатами симуляций;

  • сохранение результатов каждой симуляции модели и простой доступ ко всем полученным результатам;

  • результаты симуляций могут быть расположены рядом или слоями для удобного сравнения;

  • полученные результаты имитаций систем могут экспортироваться в базу данных.

Mathematica. Wolfram Research Mathematica v5.10 имеет широкий набор средств, переводящих сложные математические алгоритмы в программы. Поддерживает работу со всеми элементарными функциями и огромным количеством неэлементарных, алгебраических и логических операций. Все алгоритмы, содержащиеся в курсах высшей математики ведущих технических вузов, заложены в память Мathematica. С помощью Мathematica можно вычислять интегралы (определенные и неопределенные), решать дифференциальные уравнения (численно и аналитически). Mathematica знает об интегралах и дифференциальных уравнениях больше, чем любой толстый справочник. Кроме того, Mathematica не только дает окончательный ответ, но может описать промежуточные вычисления (например, разложение правильной рациональной функции в сумму элементарных дробей, что требуется при интегрировании рациональных функций). При всем этом, скорость вычислений в Mathematica находится на высочайшем уровне.


Основная литература

  1. Исмаилов С.У. Компьютерные технологии решения задач автоматизации. Часть 1. Автоматизация схемотехнического моделирования и проектирования изделий электронной техники. Южно-Казахстанский Государственный Университет (ЮКГУ). 2002г. – 160 с., таб., ил.

  2. Бенькович Е.С. и др. Практическое моделирование динамических систем. -СПб: БХВ-Петербург, 2002..