Файл: Шаракшанэ, А. С. Испытания сложных систем учеб. пособие.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 21.10.2024
Просмотров: 118
Скачиваний: 0
А. С. Ш АРАКШ АНЭ, И. Г. ЖЕЛЕЗНОВ
ИСПЫТАНИЯ
СЛОЖНЫХ
СИСТЕМ
Допущено Министерством выс шего и среднего специального образования СССР в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по специаль ности «Автоматизированные си
стемы управления»
М ОСКВА «ВЫСШ АЯ Ш КОЛА» 1974
6Ф6.5 Ш25
УДК 62—52 (075.8)
Шаракшанэ А. С. и Железнов И. Г.
Ш25 Испытания сложных систем. Учеб, пособие для вузов.
М., «Высш. школа», 1974.
184 с. с ил.
В учебном пособии рассмотрены организация испытаний и оценка харак теристик эффективности сложных автоматизированных систем управления; да на характеристика особенностей проведения испытаний сложных систем; по казаны принципы формализации испытательного процесса; приведена методи ка разработки оптимальных планов проведения испытаний с учетом экономи ческих факторов, оценка реализуемости методов калибровки моделей и пока зана необходимость проверки па статистическую совместимость пезультатов моделирования и натурных испытаний. Приведены алгоритмы обработки ре зультатов испытаний сложных систем.
Книга предназначена для студентов, обучающихся по специальности «Ав томатизированные системы управления». Она может быть полезна также ин женерно-техническому составу и лицам, работающим в области проектирова ния, испытаний н оценки характеристик сложных систем.
6Ф6.5
__Р е ц е н з е н т ы : кафедра «Прикладных |
проблем» |
Московского |
/физико-технического института', чл. корр. |
АН СССР |
Н. П. Бусленко. |
'ё) Издательство «Высшая школа», 1974
ПРЕДИСЛОВИЕ
Достижения в области науки и техники, увеличение мощности производства, неуклонный рост капиталовложений в перспектив ные отрасли народного хозяйства в значительной мере способство вали развитию 'сложных автоматизированных систем управления. При создании подобных систем сохранился многоэтапный характер процесса их разработки, но потребовался коренной пересмотр подхода и методов решения проблемных задач, возникающих на каждом этапе проектирования, производства и испытаний системы.
В настоящее время трудно описать общепринятые методы ис следования задач, связанных с созданием сложных систем. Очевид но это окажется возможным только с появлением стройной и за вершенной теории. Сейчас же можно отметить лишь отдельные ра боты, в которых нашли освещение вопросы теории сложных систем -
[1]-НЮ].
Большой вклад в разработку этой теории и метода исследова ний внес Н. П. Бусленко. В частности, им разработаны теоретиче ские и методические основы моделирования сложных систем, что позволяет использовать системный подход при решении различно го рода вопросов и'задач в ходе проектирования и испытаний.
При системном подходе любое частное решение может быть принято после тщательного рассмотрения и установления всех наи более существенных взаимосвязей, определяющих взаимоотноше ния данного частного вопроса со всеми вопросами, характерными для системы в целом. Подобный учет и исследование взаимных свя зей наиболее рационально проводить с помощью математических моделей, на которых можно, меняя значения параметров и различ ных переменных, получить представление о поведении сложной си стемы в различных условиях.
Широкое применение моделирования при проведении исследова ний сложных систем объясняется не только вышесказанным.
При проведении любого научного исследования обычно стремят ся в большей степени использовать экспериментальный метод. Но, к сожалению, в силу особенностей сложных систем возможность постановки и проведения экспериментальных исследований, особен но на самом объекте, крайне ограничена, а зачастую и невозмож на. Поэтому приходится обращаться к другим методам исследова ний и, в частности, к моделированию.
В- связи с этим при испытаниях сложных систем особое значе ние приобретают задачи, 'связанные с организацией работ, выбо ром условий и методов испытаний, планированием натурных экспе риментов, использованием моделирования в целях оценки искомых показателей и т. д. Сложность проблем и разнообразие вопросов, встречающихся при решений подобных задач, требуют применения самых совершенных методов исследования:
3
Специфика проведения испытаний сложных систем, значитель ная стоимость экспериментальных работ, а порой и полное отсут ствие априорных сведений о динамике работы системы требуют создания принципиально новых методов оценки показателей их эффективности.
Накопленный в настоящее время опыт при проектировании, ис пытаниях и определении характеристик сложных систем дает воз можность сформулировать положения опытно-теоретического мето да оценки, основанного на методах объединения разнородной информации, полученной при различных видах испытаний подси стем. Алгоритмическая реализация подобных методов накопления информации определяет потенциальные возможности в точности расчета оценок характеристик испытываемой системы. Однако на практике реализовать эти потенциальные возможности не удается по следующим причинам.
Во-первых, отработка каждой частной модели осуществляется по ограниченному объему информации на основании вполне кон кретных методов анализа и обработки результатов измерений. Та кое положение приводит к неточностям структурного и параметри ческого описания испытываемых подсистем, и как результат этого — к трансформации этих ошибок описания в ошибки определения вы ходных характеристик всей сложной системы.
Во-вторых, большое значение имеют ошибки принятого метода моделирования. Без соответствующего исследования нельзя прене бречь влиянием этих ошибок на точность расчета выходных оценок. Поэтому важное значение приобретают вопросы определения опти мальных методов моделирования сложных систем управления.
В настоящее время широко применяют для оценки характери стик сложных систем методы расчета: аналитические, алгоритмиче ские и математического моделирования, основанные на идеях уни версального метода статистических испытаний Монте — Карло
[1]-Ч4]ДПМ14].
Использование аналитических методов расчета выходных пока зателей позволяет наглядно представить закономерности накопле ния информации при проведении реальных, испытаний. Однако воз можности аналитических методов в значительной степени ограни чены сложностью математического описания и точностью априор ного определения факторов, которые наиболее существенно влияют на динамику работы исследуемой системы. Несмотря на это, анали тические методы расчета являются одними из основных при изуче нии процессов, происходящих в сложных автоматизированных системах.
При исследовании сложных управляемых процессов наиболее часто применяют алгоритмические методы и метод статистических испытаний.
Универсальность метода статистических испытаний и хорошая реализуемость его на ЭВМ позволили эффективно использовать этот метод вероятностного исследования при изучении процессов в
4
сложных автоматизированных комплексах. Однако из-за ограничен ного быстродействия вычислительных машин вопросы определения степени точности получаемых оценок с использованием такого ме тода моделирования занимают довольно, существенноеместо в об щем процессе определения характеристик эффективности сложных систем. Поэтому решение о практическом использовании метода можно получить только после всестороннего анализа ошибок рас чета выходных показателей для конкретных'систем управления.
Из вышесказанного следует, что практические возможности опытно-теоретического метода оценки, основанного на том или ином методе расчета выходных характеристик системы, полностью опре деляются точностью расчета выходных характеристик с помощью созданных моделей. В связи с этим чрезвычайно важное 'значение приобретают вопросы отработки математических моделей по результатам моделирования и натурных экспериментов. Без реше ния этого комплекса вопросов невозможно представить пути полу чения объективных характеристик качества сложных автоматизи рованных систем управления.
Многие задачи испытаний сложных систем решают методами теории исследования операций [15]. „К таким задачам следует отне сти задачи, решаемые на этапах подготовки, организации.и прове дения испытательных работ на средствах и элементах системы. Сбор, обработку и хранение информации, а так>ке разработку мето дов прогнозирования показателей надежности и характеристик качества функционирования сложной системы в период ее эксплуа тации и т. д., относят к типовым задачам теории исследования опе раций.
При конкретном анализе сложных,систем приходится сталки ваться с проблемами, возникающими на этапах.планирования, орга низации и выбора условий проведения .натурных испытаний сложных систем с учетом экономических факторов и требующих развития новых методов решения..Практика показывает, что только комплексный подход к исследованию этих проблем может привести к практически приемлемым решениям.
Книга «Испытания сложных систем» включает в.себя семь глав и содержит проработку вопросов, которые наиболее часто прихо дится решать при организации испытаний и при оценке эффектив ности сложных систем.
В гл. 1 и 2 охарактеризованы особенности проведения испыта ний сложных систем, показаны принципы формализации испыта тельного процесса и приведена методика разработки оптимальных планов проведения испытаний с учетом экономических факторов. В виде некоторого обобщения опыта испытаний сложных систем дан анализ опытно-теоретического метода оценки параметров.
При изложении материала,' включенного в гл. 2, были исполь зованы результаты отдельных исследований, проведенных А. С. Шаракшанэ с И. Н. Коваленко, Н. И. Сухановой и С. Н. Холмецким.
5
В гл. 3 рассмотрены требования к методам организации работ на средствах системы и сформулированы принципы управления процессом ввода в строй сложных систем на базе применения систем СПУ. Весь материал главы 3 написан на основе опыта соз дания конкретной межотраслевой системы сетевого планирования и управления.
Гл. 4, 5 и 6 посвящены вопросам создания математических моде лей сложных систем. В результате охарактеризованы особенности задач разработки моделирующих алгоритмов, оценена реализуе мость методов калибровки моделей и показана необходимость про верки на статистическую совместимость результатов моделирования и натурных испытаний. Кроме того, рассмотрены методы оценки точности результатов моделирования и проанализированы широко встречающиеся способы уменьшения дисперсии оценок показате лей эффективности.
В гл. 7 проанализированы и приведены алгоритмы обработки результатов испытаний сложных систем. Материалы, включенные в гл. 7, — это материалы справочного характера, собранные из раз личных фундаментальных источников и изложенные кратко без выводов с включением формул, которые необходимы тем, кто зани мается обработкой и анализом результатов измерений при прове дении испытаний.
Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучаю щихся по специальности «Автоматизированные системы управле ния», и может быть полезно также инженерно-техническому соста ву и лицам, работающим в области проектирования, испытаний иг оценки характеристик сложных систем.
Рецензии на учебное пособие были написаны чл. корр. АН СССР
Н. П. Бусленко и кафедрой «Прикладных проблем» Московского физико-технического института.
Авторы считают своим приятным долгом выразить благодар ность рецензентам, так как их замечания и советы в значительной степени способствовали улучшению качества излагаемого мате
риала.
Все пожелания и замечания по книге просим направлять по адресу: Москва, К-51, Неглицная ул., 29/14, издательство «Высшая школа».
ГЛАВА 1
ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ИСПЫТАНИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
§ 1.1. СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ, ИХ ХАРАКТЕРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ
Достижения современной науки и техники, а также высокие тем пы развития и внедрения.средств автоматизации, наряду с преоб разованиями в технологии и организации производства являются хорошей 'базой для создания сложных систем.
Главной особенностью сложных систем следует считать высо кую степень автоматизации, основанную на применении быстродей ствующих ЭВМ, функционально объединенных в большие вычисли тельные комплексы. Потребность в быстродействующих вычисли тельных средствах связана прежде' "всего ' с необходимостью выполнения большого объема вычислений за ограниченные отрезки времени.
К характерным особенностям сложных систем относят также большое количество разнородных элементов, непосредственно вхо дящих в состав системы и функционально связанных между собой сложными взаимно переплетающимися связями.
Входящие в состав сложной системы составные элементы, как правило, различны по своему назначению, конструктивному офор млению и степени сложности. Так, например, наряду с быстродейст вующими ЭВМ, использующими самые совершенные элементы и аппаратуру, а также уникальным технологическим оборудованием, обеспечивающим чрезвычайно высокую точность обработки изде лий, в сложных системах применяют и относительно простые меха низмы и агрегаты типа кондиционеров, холодильных машин и се рийного энергетического оборудования. Объединение всех этих элементов с целью создания крупных комплексов для решения про изводственных, экономических и других задач осуществляют на ос нове самых последних достижений автоматики, телемеханики, элек троники и вычислительной техники.
Примерами сложной системы могут служить широко распрост раненные в настоящее время различные виды автоматизированных систем, предназначенных для совершенствования организации и управления процессами обработки материальных и информацион ных потоков.
В настоящее время успешно функционируют полностью автома тические системы, управляющие технологическим процессом очист ки нефти, поточным производством отдельных деталей в.промыш ленности и т. д.
Среди автоматизированных систем экономического' назначения, разрабатываемых в нашей стране, наиболее крупными будут:
7
а) общегосударственная автоматизированная система управле ния (ОГАС), опирающаяся на широкую сеть'вычислительных цент ров. ОГАС будет решать задачи в интересах высших органов: Гос плана, ЦСУ, Госснаба СССР и др.;
б) отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ), предназначенные для решения различных экономических задач в интересах отдельных министерств и ведомств;
в) автоматизированные системы управления предприятиями (АСУП), обеспечивающие решение комплекса технико-экономиче ских задач в интересах предприятия или нескольких предприятий.
В состав автоматизированных систем экономического управле ния входят сложные вычислительные комплексы, объединенные между собой линиями передачи данных с соответствующей аппара турой приема, передачи, ввода и вывода необходимого потока ин формации. Неотъемлемыми элементами таких систем являются также математическое обеспечение, основанное на применении ма тематических моделей и методов решения экономических задач планирования и управления производством, и различные информа ционные массивы, содержащие большой объем необходимых дан ных.
Автоматизированные системы экономического управления могут в общем случае решать задачи оптимального или рационального распределения ресурсов, автоматизации процессов, связанных со сбором и обработкой информации, выбором иаилучшего порядка материально-технического снабжения, обеспечения годового пла нирования, учета, отчетности и т. д.
В ряде капиталистических стран уделяется много внимания внедрению прогрессивных методов управления технологическими процессами с использованием электронно-вычислительной техни ки [15]. Примером такой комплексной автоматизации является авто матизированная система управления производством автомобилей,
вкоторой работают 18 ЭВМ. Собранные по периферии заявки и требования потребителей после соответствующей обработки наби вают на перфокарты. На основании данных перфокарт, переданных
ввычислительный центр, обеспечивается поступление необходимых деталей и устройств автомобиля на рабочее место, задается на конвейер соответствующий режим сборки очередной машины и вы бирается нужная последовательность технологических операций в соответствии с высказанными пожеланиями потребителя. Одновре менно эти данные поступают в главный вычислительный центр фирмы, где решается большое количество задач внутрифирменного планирования и управления: разработка рекомендаций по опти мальному ведению производства, контроль и регулирование мате риально-технического снабжения, формирование текущих и пер спективных планов и т. д.
Вкачестве другого примера комплексной автоматизации, осу ществляемой за рубежом, можно привести систему, занимающую ся производством обуви. Система охватывает все предприятия и
-8