- •Первое определение системы. Модель чёрного ящика.
- •Сложности выявления целей
- •Второе определение системы
- •Третье определение системы.
- •Классификация систем
- •По происхождению
- •Целостность системы.
- •Анализ систем на основе функционально-структурного подхода.
- •Модель "черного ящика"
- •Модель состава системы Основные положения.
- •Теория множеств как средства отображения модели состава.
- •Отношения на множествах.
- •Операции над множествами.
- •Упорядоченное множество
- •Модель структуры системы
- •Математический аппарат, используемый для построения модели структуры системы.
- •Соответствия.
- •Классификация соответствий.
- •Графы. Теория графов. Основные определения.
- •Особые типы графов.
- •Отношения на графах.
- •Комплексные элементы графа.
- •Частные случаи графов.
- •Методы задания графов.
- •Структурная схема системы
- •Динамика системы
- •Функционирование и развитие
- •Построении динамических моделей систем.
- •Типы динамических моделей
- •Общая математическая модель динамики
- •Понятие системы управления.
- •Классификация систем в зависимости от положения системы управления.
- •Классификация систем по используемому принципу управления.
- •Работа по заданной траектории
- •Регулирование.
- •Понятие больших и сложных систем.
- •Ресурсный подход к оценки сложности и величины системы.
- •Методы анализа систем.
- •Анализ структуры системы на основе не взвешенных графов.
- •Задача нахождения циклов и цепей в графовой модели структуры системы.
- •Задача поиска цепи на не взвешенных графах.
- •Задача соединения всех элементов системы без дублирующих связей.
- •Анализа структуры системы на основе взвешенных графов.
- •Взвешенные графы.
- •Оптимизационные задачи на взвешенных графах.
- •Задача поиска наименьшего остового дерева.
- •Задача поиска цепи наименьшего веса между двумя вершинами взвешенного графа. Общая постановка задачи.
- •Методы решения задачи.
- •I)Метод направленного поиска (динамического программирования) он же алгоритм Дейкстры. (Дайкстры)
- •Методы решения задачи коммивояжера.
- •Метод ветвей и границ.
- •Исследование структуры систем с помощью потоковых моделей.
- •5.1. Комплексные характеристики сетевого графа.
- •5.2. Алгоритм расчета пропускной способности сети (величины установившегося потока).
- •Исследование переходных процессов систем на основе теории конечных автоматов.
- •Объектно-ориентированный подход к анализу и разработке систем (ооп).
- •Основные положения объектно-ориентированного подхода.
- •Основные элементы объектной модели
- •Язык uml как средство построения моделей систем на основе ооп.
- •Строительные блоки uml
- •Автомат или модель состояний.
- •Моделирование динамические связи систем на основе моделей состояний объектов.
- •Процесс обмена данными между экземплярами объектов системы.
- •Понятие обмена данными. Реализация обмена.
- •Модели состояний объектов:
- •Информация и информационные системы.
- •Определение информации
- •Информационноя система
Общая математическая модель динамики
В наиболее общей модели отображение общей динамики системы достигается введением понятия «состояния системы» как некоторой (внутренней) характеристики системы, значение которой в настоящий момент времени определяет текущее значение выходной величины.
Состояние системы в рассматриваемый момент времени t обозначается как z(t).
Зависимость выхода системы в рассматриваемый момент от состояния подразумевает наличие отображения
η: (Z×T)→Y,
или
y(t) = η (t,z(t),x(t)), t ϵ T
,
Явная зависимость η от t введена для учета возможности изменения зависимости выхода от состояния с течением времени. Это отображение называется отображением выхода.
Для завершения построения модели нужно описать связь между входом и состоянием, то есть ввести параметрическое семейство отображений
μτt : (Z×X (∙))→ Z, заданных для всех значений параметров t ϵ Т, τ ϵ Т и τ ≤ t. Это означает принятие аксиомы о том, что состояние z в любой момент t>τ однозначно определяется состоянием zτ в момент τ и отрезком реализации входа х(∙) от τ до t (хτt):
z(t) = μτt (zτ, хτt)=σ(t; τ, zτ , хτt)
Такое отображение называется переходным.
Итак, математическая модель системы, соответствующая уровню
"белого ящика", — это задание множества входов, состояний и выходов, и связей между ними:
X σ → Z η→ Z
Конкретизируя множества X, Z и Y и отображения σ и η, можно перейти к моделям различных систем. Так, говорят о дискретных и непрерывных по времени системах в зависимости от того, дискретно или непрерывно множество Т.
Далее, если множества X, Z и Y дискретной по времени системы имеют конечное число элементов, то такую систему называют конечным автоматом.
Если X, Z и Y — линейные пространства, σ и η — линейные операторы, то и система называется линейной. Если к линейной системе дополнительно предъявить требования, состоящие в том, чтобы пространства имели топологическую структуру**, σ и η были бы непрерывны в этой топологии, то мы приходим к гладким системам.
Понятие системы управления.
В рамках системы обычно выделяется подсистема, задачей которой является выработка управляющих входных сигналов, «подсистема управления» или «система управления «SU» на рисунке.
Подсистема управления может рассматриваться как часть системы или как внешняя система. Соответственно тогда управляющие сигналы вырабатываются внутри системы или приходят извне.
Классификация систем в зависимости от положения системы управления.
В зависимости от положения системы управления различают системы
Управляемые извне (управляющий орган расположен внутри системы)
Самоуправляемые (управляющий орган расположен внутри системы)
С комбинированным управлением, существует как внутренняя подсистема управления, так и внешняя.
Классификация систем по используемому принципу управления.
Вне зависимости от положения органа управления (СУ) системы различают по используемым принципам управления. Данные принципы определяются степенью известности траектории (временная зависимость) по которой должен изменяться выходной параметр (Y). Возможные случаи
1. Траектория заранее точно известна y0(t) и она не меняется под действием внешних факторов v(t)
2. Траектория известна заранее, но она может откланяться от эталонного закона y0(t) , то есть реальный закон y(t) ≠ y0(t), существует некоторое отклонение ∆ = y0(t)- y(t)
3. Траектория неизвестна, или величина отклонения ∆ очень значительна.
В зависимости от рассмотренных вариантов требуемой траектории различают законы управления
Работа по заданной траектории
Регулирование
Параметрическое управление.