Файл: Лебедкин, В. Ф. Проектирование систем управления обогатительными производствами.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 16.10.2024

Просмотров: 105

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
218

Основными параметрами устройств передачи информации яв­ ляются их пропускная способность и разрядность. В автоматизи­ рованной системе управления обогатительной фабрикой главную роль играют средства передачи цифровой информации, пропускная способность которых должна обеспечить возможность передачи по­ тока информации.

Поток цифровой информации определяется формулой

л

н = 2 Qjh.

где п — число передаваемых величин; Qj — число разрядов в пе­ редаваемой величине; т;- — период передачи данных.

Если необходимо рассчитать поток цифровой информации от источника аналогового сигнала, то число разрядов определяется исходя из величины кванта цифрового преобразователя q и шкалы

изменения

контролируемой величины,

выраженной

числом

кван­

тов

Lf.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Qj =

 

logALjlq,

 

 

 

 

 

 

где А — основание кода, в котором ведется

передача.

 

 

 

 

Основные параметры вычислительных машин автоматизирован­

ной системы управления — разрядность,

быстродействие

и

объем

запоминающих устройств.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Число двоичных разрядов машины г определяется

формулой

 

 

r=QjJr—

 

log 2

,

 

 

 

 

 

где

iV — общее число операций в алгоритме решения

задачи.

 

Оптимальное быстродействие

вычислительной

машины

необхо­

димо определять с учетом как зависимости стоимости

машины от

ее

быстродействия, так и зависимости

потерь эффективности

опти­

мального управления А/ от периода управления Т.

 

 

 

 

 

 

Первая зависимость может

быть построена на основании прей­

Тыс. руд'

 

скурантов.

Прейскурант для

трех

 

моделей

системы

АСВТ

следую­

 

 

 

 

 

 

щий:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

м~ ».

Стоимость.

Быстродействие,

 

 

 

Модель

 

й

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Л

тыс. руб.

тыс.

операций/сек

 

 

 

 

 

 

 

 

M

1000

 

36

 

 

20

 

 

 

 

M

2000

 

58

 

 

50 .

 

 

 

 

M

3000

 

110

 

 

100

 

 

 

 

 

Соответствующая

 

зависимость

 

 

 

показана на рис. IV.4.

 

w

ВО 80 wo 120 m

Рис. IV.4. Зависимость

стоимости

вычисли­

 

со, тыс. операций/сен

 

тельной

машины от ее

быстродействия


Ориентируясь на нормативный срок окупаемости

капитальных

затрат 3 года

можно

выразить

затраты в

единицу

времени S

в функции быстродействия со.

 

 

 

Зависимость

потерь

эффективности оптимального

управления

в функции быстродействия можно

определить

по формуле

а / ~ і - І - л - £ - .

где k = 'k ...

п — порядковый номер k-ro алгоритма управления;

Nk — число

операций; ось— коэффициент линейной зависимости ме­

жду периодом решения задачи и потерями критерия эффективно­ сти; Тѵи — время решения алгоритма; Tk — период решения алго­ ритма.

Оптимальное быстродействие должно обеспечить минимум суммы

В случае линейной зависимости 5 от со вида 5 (со) = a + ôco оп­ тимальное быстродействие определяется по формуле

k=\

R

Требуемый объем оперативного запоминающего устройства не является четко определяемой величиной и зависит от принятого быстродействия. Нижняя оценка необходимого числа слов опера­ тивной памяти составляет

l/o=max Vh

где ѴІ — память, необходимая для г'-го алгоритма. Верхняя оценка

п

ѵ0= 2 ѵѵ

( = 1

Если часть программ и промежуточные переменные хранятся

во внешнем

запоминающем устройстве, занимая объем слов, то

оперативное

запоминающее устройство должно быть рассчитано на

 

л

Полученные значения параметров средств передачи и обра­ ботки информации следует несколько увеличить, введя коэффици-

219


ент запаса. Конкретная величина этого коэффициента зависит от степени достоверности исходных данных и может принимать зна­ чения от 1,2 до 4.

Приведем оценку числа операций для некоторых задач 1 . В за­ дачах не учитывались операции, необходимые при реализации ал­ горитма для изменения команд, логические операции, операции ввода, вывода, обмена информацией с внешними запоминающими устройствами и др.

Оценки дали следующие результаты:

1. Решение системы линейных уравнений методом Гаусса с вы­

бором главного

элемента:

 

 

 

 

 

 

п(п2—1)

 

 

 

 

умножении

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сложении "

п(п2

— 1)

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

п(п

1) .

 

 

 

 

 

делении

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где п — число уравнений системы.

 

 

 

2. Обращение матрицы методом заполнения:

 

 

умножений

пг(п—1);

 

 

 

 

 

сложений

п2(п—1);,

 

 

 

 

 

делений /г2,

 

 

 

 

 

 

 

где

п — порядок матрицы.

 

 

 

 

 

3. Вычисление корней полинома методом Мюллера [213]:

 

умножений n (56/Î +

265);

 

 

 

 

сложений п (28л +164);

 

 

 

 

 

делений 8п,

 

 

 

 

 

 

 

где п — порядок полинома.

 

 

 

 

 

4.

Решение

задачи

линейного

программирования

симплекс-ме­

тодом

[253]:

 

 

 

 

 

 

 

 

умножений 2 т 2

(п — m + 1 ) ;

 

 

 

 

сложений 2 т 2 (п

т ) ;

 

 

 

 

 

делений

(п

1),

 

 

 

 

 

где

m — число

ограничений задачи; п — число неизвестных. Число

итераций принималось равным

2т.

 

 

5.

Решение

задачи

линейного

программирования

модифициро­

ванным симплекс-методом [253]:

 

 

 

умножений

2m2 [an + (2 —

а)т+1];

 

 

сложений 2m2 [an + ( 2 — a) m];

 

 

 

делений 2т (т — 1),

 

 

 

 

где m — число ограничений задачи; п — число неизвестных; а — коэффициент заполненности симплексной таблицы.

1 Вычислительная техника для управления производственными процессами. М., «Энергия», 1971.

220


6. Решение блочной задачи линейного программирования мето­ дом разложения [76]:

умножений

2{m-\-s)

2

2m\{nk

— mk-\-l)

+

{m+s)X

 

 

 

 

 

ft =

i

 

 

 

 

 

 

 

 

X i 2 nk

m s-\-\

 

 

 

 

сложений

2(m-\-s)

2

2ml(nk

mk)Jr(m-}-s)X

 

 

 

 

 

 

.ft =

i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xf 2 nk

— m — s

 

 

 

 

 

делений 2(m-f-s)

2

2mk{mk

l ) - f - m + s

— 1

 

 

 

 

 

г = 1

 

 

 

 

 

 

 

 

где s -^- количество блоков задачи; m^. и

пь. соответственно число

ограничений и число неизвестных k-ro

блока;

m — число ограниче­

ний координатора.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7. Решение

задачи

квадратичного

программирования

методом

Вулфа [115]:

2(т + п)2(6п

+ т) ;

 

 

 

 

 

 

 

умножений

 

 

 

 

 

 

 

сложений 2(т + п)2(6п

+ т) —3(т

+

п)2;

 

 

 

 

делений 6 (т + п) (т + п

1),

 

 

 

 

 

 

 

 

где m — число

ограничений задачи,

включая

ограничения

на знак

неизвестных; п — число

неизвестных.

 

 

 

 

 

 

8. Решение

задачи

квадратичного

программирования

методом

Франка и Вулфа [115]:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

умножений

N(m + n) (т +

п+\)2;

 

 

 

 

 

 

сложений N(m + n)

[т +

п+1)2—1];

 

 

 

 

 

делений N(m +

n—l)2,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где N — число

операций;

m — число ограничений

задачи,

включая

ограничения на знак

неизвестных;

п — число

неизвестных.

9. Решение избыточной системы методом наименьших квадра­

тов [142]:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

умножений (-|--T-2)«3

+

( - ^ - + 5 ) / i 2

+

ßß;

 

сложений

 

 

h2)

« 3

+

( - ^ — Ь4]/г 2 +2/гр;

 

делений

2 -j-3nß,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

гп

 

 

 

 

где ß — коэффициент

избыточности,

ß = — ; m — число уравнений;

п — число неизвестных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

221


Т а б л и ц а IV. 1

Расчетные формулы количества операций для различных классов алгоритмов

 

 

 

Связность

 

У д е л ь н а я

 

 

 

Количество

объемность

 

 

 

 

 

 

Основные п а р а м е т р ы

(количество

(количество

 

 

 

Класс алгоритмов

Типичные задачи

 

о п е р а ц и й

о п е р а ц и й

а л г о р и т м о в

з а п о м и н а е м ы х

 

 

(средних)

на одно

 

 

 

слов)

входное

 

 

 

 

слово)

 

 

 

 

 

Первичная обработка измерений

Первичная обработка статистических дан­ ных

Статистический анализ

Логическая обработка данных

Подсчет технико-эконо­ мических характерис­ тик

Регулирование, модели­ рование динамических систем

Оптимизация

Инженерные расчеты

t

Тарировка, масштабиро­ вание, декодирование

Сглаживание, фильтра­ ция, предсказание, расчет статистических характеристик

Регрессионный, диспер­ сионный анализ

Сортировка, поиск в мас­ сиве, упорядочение

Расчет показателей эф­ фективности, подсчет интегралов, сумм про­ изведений

Вычисление переходных процессов, решение дифференциальных уравнений

Линейное программиро­ вание, отыскание экс­ тремума сложной функции

Обращение матриц, ре­ шение систем алге­ браических уравнений

п— число наблюдений, m — размер тарировочной таблицы

п— число наблюдений, m — число точек корре­

ляционной функции,

степень полинома

( л » / л )

я — число наблюдений, m — число факторов, чи­

сло коэффициентов ( « > m )

п — объем

массива

m — число

признаков

( л > т )

п — число

данных,

m — число констант фор­ мулы

п— число ординат вход­ ного сигнала,

m — порядок уравнения ( n » m )

m — число переменных, п — число ограничений

га —размер матрицы, по­ рядок системы

п-f- m

п

пт

п

п+ m

п

п{т + п)

« 2

пт m

пт m

пт2 m

n\g2m — g 2 m — I g 2 п

— nlg2n

пт m

пт m

пЦт + п)

n

n