Файл: Судовые системы автоматического контроля (системный подход к проектированию)..pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.10.2024

Просмотров: 160

Скачиваний: 0

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

Предположение об устойчивости объекта означает, что по про­

шествии конечного числа интервалов 0, равного S ', р из выражения

(3.1.10) сводится к некоторой постоянной величине с точностью ес,

т. е.

S'

Е {и(0) + /(6ес)}

^ ^ W r i y r - -

(ЗЛЛ1)

где / (0, ес) — некоторая произвольная функция 0 и ес (функция

ошибки). Допуская, что функция ошибки пропорциональна ес, т. е.

/(6. ес) = — есы(0),

получим

<3 1 Л 2 >

где р 0 — получаемое в результате обработки экспериментальных

кривых переходных процессов отношение среднего отклонения на интервале Т < Та. Если допустимо аппроксимировать данный

конкретный переходный процесс апериодическим переходным про­

цессом,

то для г = 20 получим 5

= 1; Т = Га; ц[0]

и и [1 ] =

0, а

 

My = ~2 Т-----Ц г ^ “~

(3.1.13)

 

Alar

ъсг

 

 

т. е. р ог

= (2Таг)~1. По теореме

Котельникова [91],

так как

пол­

ное представление о функции нам дают выборки, следующие с ча­ стотой F — (2Т ) _1, то граничная частота объекта не превышает а>а =

= 0,5F. В этом случае выражение (3.1.13)

можно переписать в виде

р, = 2соа, - ^ ^ .

(3.1.14)

^Сг

 

Процесс вычисления рл сводится к следующему. Рассмотрим им­ пульсную переходную функцию объекта по г-й координате (пара­

метру) hr (t) [91]. Производная hr (t) этой функции определяет положения экстремумов hr (t) на оси времени как решения уравне­

ния

hr (t) = 0.

(3.1.15)

В общем случае расстояние между двумя соседними экстрему­ мами Atk,k+i зависит от номера k корня tk. Введем понятие дли­

тельности переходного процесса tn. Под длительностью переходного процесса будем понимать значение времени с начала переходного

процесса, при котором амплитуда hr (t) становится меньше порога чувствительности датчика, измеряющего г-й параметр. Анало­ гично (3.1.8) запишем

hr (Ai)

(3.1.16)

Hr (оо) ’

где h, (tn) — переходная функция.

101


Введем

безразмерное время 0

= t / t n и обозначим

корни (3.1.15)

через

Qktn

= tk. Вместо

hr (t)

введем ступенчатую

функцию hr (0),

(0 =

1, 2,

. .).

Тогда

по

аналогии с (3.1.9) следовало бы

усреднить значения расстояния между корнями уравнения (3.1.15), но поскольку нас интересует максимальная частотная составляю­

щая функции hr (t),

то

мы поступим

иначе. Найдем

минимум

Д 4,k+i ■ = tn (0А+1 — Qk)

на

интервале

[0,

tn}. Его

можно

получить

из уравнения

 

 

 

 

 

 

A9mtn =

min Д0*. k + 1 =

lim

(0А+1 — 0*).

 

 

 

k^k(tn)-

 

 

Тогда A^min =—4 A0min!

но 2А/т ,п — fflmax

и 4imax —

пд.

• Далее,

используя (3.1.13) или (3.1.14), получим значения рг. Таким обра­

зом, зная динамические свойства объекта контроля, можно оценить

плотности возможных потоков информации в САК, а следовательно,

и выбрать подходящую макроструктуру.

§ 3.2

ВЫБОР СТРУКТУРЫ СУДОВЫХ САК

Перейдем к рассмотрению наиболее важных вопросов, связан­

ных с построением современных судовых САК. Выбор структуры САК

и структуры ее отдельных устройств тесно связан с выбором функ­ циональной базы, прогнозом развития систем, уровнем технологии

производства САК,

а также с такими вопросами, как унификация

и стандартизация

систем. Прогноз позволяет выявить тенденции

в развитии структур судовых САК и СКАС, как часть общего на­

правления в развитии сложных систем. В качестве примера можно привести тенденцию децентрализации систем путем разбивки ее на автономные подсистемы (мультипроцессорность), введение местных устройств микропрограммного управления, как базы для унифи­

кации на уровне приборов и т. п.

Унификация и стандартизация привели, как уже говорилось, к появлению агрегативного принципа, что, в свою очередь, повысило требования к выбору структуры САК-

При выборе структуры САК необходимо учитывать функции,

которые она должна выполнять. Однако существует группа задач

выбора структуры, в определенной степени инвариантных ко всем указанным выше условиям. Кроме того, существуют и некоторые

общие принципы, которым необходимо следовать при построении

структуры любых сложных систем, в том числе и САК.

На структуру САК, независимо от выполняемых функций, влияют:

— общее число контролируемых параметров (точек контроля),

принципы распределения процедуры обслуживания заявок между ПСИ и отдельными элементами структуры,

структурные характеристики.

102


При любой структуре САК должно выполняться основное требо­ вание, характерное для систем массового обслуживания без потерь, к которым относятся САК:

МГ < 1.

(3.2.1)

Здесь М — плотность (интенсивность) суммарного потока заявок,

а Т — полное время обслуживания всех заявок. Но подобное выра­

жение справедливо и для одной физической точки контроля, напри­ мер, с номером г, т. е.

М ,7 ,< 1 .

(3.2.2)

Здесь Тг — период обслуживания одной точки.

Вобщем случае Мг зависит от типа параметра, свойств объекта

контроля и точности измерения этого параметра. Для всей контро­ лируемой системы характерно большое разнообразие значений плот­ ностей потоков. Это затрудняет расчеты и выбор структуры. Поэтому

влюбой отрасли техники пытаются найти некоторые средние, или относительные, параметры, число которых гораздо меньше, чем реальных. В качестве примера можно привести характеристики

случайных процессов (моменты различных порядков) или обобщен­

ные переменные в теории подобия. Правильный выбор таких

величин позволяет значительно упростить расчеты и пользоваться

стандартными приемами.

Внашем случае желательно найти такой средний параметр,

который бы позволил перейти от множества п потоков с разными плотностями к множеству п* потоков с одинаковыми плотностями.

Для

этой цели

введем новое

понятие — эффективное

множество

точек

контроля,

под которым

для данной САК будем

понимать

условное число точек, получаемое из предположения о равенстве потоков заявок из любой условной точки при сохранении суммар­ ного потока. Допустим, что плотность потока из любой точки этого множества

р =

min (Мг).

(3.2.3)

 

Г

 

Тогда эффективное число точек контроля в контролируемой

системе

будет

 

 

п*

м_

(3.2.4)

 

р

 

Понятие эффективного множества точек означает, что любой ординарный поток pf представляется в виде суммы ординарных

потоков равной плотности р,

т.

е.

 

*

 

 

пг _

 

м г =

£

р = пгр,

(3.2.5)

 

!=i

 

 

где п* — эффективное число точек, соответствующее потоку с плот­

ностью рг.

103


В дальнейшем будет показано, как введение понятия эффектив­ ного множества точек позволяет упростить решение многих задач, связанных с выбором структуры.

Характерной особенностью САК является поэтапная (многофаз­

ная) обработка первичной информации. Поток М упорядочивается во времени, и каждая выборка контролируемого процесса про­

ходит в несколько этапов: измерение, преобразование, сравнение и т. д. Причем, на первых этапах в большинстве САК распределение

времени между этими операциями постоянно. Правда, существуют

системы с первичным классификатором событий порогового типа,

у которых этот принцип не выдерживается и время на обслужива­

ние часто распределяется по экспоненциальному или гипергеометри­ ческому закону, однако первичный классификатор и здесь имеет

регулярный режим работы.

Многофазность и регулярность позволяют распределить всю

процедуру обслуживания между промежуточными и основными ПСИ

с тем, чтобы каждая фаза обслуживания была локализована в ка­

ком-либо ПСИ и далее в одном из узлов этого ПСИ, т. е. существует

достаточно простое решение о структурной фиксации алгоритмов контроля [25].

Любая процедура обслуживания в судовой САК должна удов­ летворять определенным требованиям. К ним относятся:

работа в реальном масштабе времени при заданном быстро­

действии элементной базы;

выполнение законченной совокупности функций каждым ПСИ или узлом в этом ПСИ (это позволяет упростить структурные связи);

выполнение условий (3.2.1) и (3.2.2);

точность канала контроля должна быть не ниже некоторой

заданной, т. е. обеспечивать минимум потерь информации.

Регулярность процедуры обеспечивается определенной частотой (интенсивностью) обслуживания. Выбор ее должен удовлетворять перечисленным выше требованиям. Частота обслуживания также

влияет на выбор структуры САК. Рассмотрим подробнее последнее условие. Оценку потерь информации будем вести по е-критерию [75].

В первом приближении эффективность работы САК можно выра­

зить через параметр

Р =

(3-2.6)

где v = -J,---- частота обслуживания всего потока М при регуляр­

ной процедуре обслуживания. Выражение (3.2.6) является след­ ствием выполнения условия (3.2.1). Как уже говорилось, пара­ метр v требует уточнения при проектировании. По сути дела р опре­

деляет некоторым образом потери информации в канале САК, свя­

занные с перерывами в обслуживании. Если, кроме того, учесть

потери информации, связанные с конечной точностью первичных

измерителей ес, то можно по аналогии с (3.1.14) ввести новый пара­

метр —показатель быстродействия

R -

е.

(3.2.7)

 

 

104


Динамические потери информации в канале САК, связанные с конечным временем обслуживания и конечной величиной ес, нахо­

дятся через

R следующим образом:

 

 

_ I

 

 

ед(я. 8с) = т й г е R

(3 -2-8)

Очевидно,

что суммарные потери информации

определяются

как ес, ед, так и конечной точностью выполнения вычислительных

операций в САК при реализации процедуры обслуживания. Послед­

ние потери не должны превышать после кодирования информа­

ции 0,5ес, поскольку в этом случае они будут оказывать сравнительно

малое влияние на общую погрешность тракта обработки информации.

Таким образом,

суммарные потери определяются

выражением

 

е(Я,

ес) = е 0(Я, ес) + 1,5ес.

(3.2.9)

Раскроем ед с

учетом

(3.2.7):

 

ед(Р. 8с) 1 + р -

(1_Ес)р

(3.2.10)

1—Р-

 

 

Из (3.2.10) видно, что ед с увеличением ес монотонно уменьшается, а член 1,5ес в выражении (3.2.9) линейно возрастает. Следовательно, при некотором значении ес должен существовать минимум суммарных

потерь, однако значение р, которое удовлетворяет условию

де (R)

 

= 0

(3.2.11)

<3ес

p=const

 

 

или

 

 

 

дед (R)

 

1,5,

(3.2.12)

дес

p=const

 

 

должно оставаться постоянным.

С другой стороны, в реальных условиях чаще всего интересуются оптимальной процедурой обслуживания при заданной ес. Значения параметра Rom как функции ес должны обеспечивать минимум сум­

марных потерь. Поскольку

R — р

М

1 — 8С

ря*

(3.2.13)

v

ес

v

 

 

то и RonT = R (л*, ес). Эта зависимость, удовлетворяющая (3.2.11), была приведена в работе [75]. График этой зависимости для зна­ чений п* > 1 показан на рис. 3.7.

Поскольку одна из задач САК есть работа в качестве измери­

тельной подсистемы в системах управления САУ, то зная необхо­

димую точность регулирования ер координат объектов контроля, можно, очевидно, определить и требуемое значение еопт (ес) с 0,5ер,

105