Содержание к диссертации
Введение
1. Математическая модель производства алюминия 8
1.1. Анализ процесса производства алюминия 8
1.2. Анализ методов синтеза сложных многосвязньтх систем 16
1.3. Математическая модель процесса производства алюминия 26
1.4. Выводы 48
2. Разработка модели управления процессом производства алюминия 49
2.1. Синтез алгоритмов управления процесса производства алюминия симплекс-методом 49
2.2. Методы решения задач многокритериальной оптимизации 56
2.3. Многокритериальные модели оптимизации ,63
2.4. Выводы 66
3. Синтез оптимальных параметров управления (метод свертки) 67
3.1. Методика синтеза оптимальных алгоритмов 67
3.2. Разработка метода оптимизации процесса управления по двум критериям при пересекающихся множествах параметров 73
3.3. Выбор оптимальных параметров вектора управления 85
3.4. Моделирование и исследование процессов оптимального управления по двум критериям 86
3.5. Выводы 92
4. Разработка управляющего контура оптимального управления 93
4.1. Разработка структуры подсистемы оптимального управления 93
4.2. Исследование подсистемы оптимального управления в условиях БрАЗа 100
4.3. Рекомендации по внедрению системы 104
4.4. Выводы 107
Заключение 108
Литература
- Анализ процесса производства алюминия
- Синтез алгоритмов управления процесса производства алюминия симплекс-методом
- Методика синтеза оптимальных алгоритмов
- Разработка структуры подсистемы оптимального управления
Введение к работе
,, Актуальность тс^іьі. В настоящее время совершенствованию технологии ироизцолства алюминии уделяется большое, внимание. Главным объектом электролизного производства является электролизер;, оптимизация процессов в котором влияет на технико-экономические показатели завода.в целом.
Важным в решении проблем конкурентоспособности является энергетический фактор, кроме этого существенно ^влияет на себестоимость алюминия количество іірризводимого металла на единицу электроэнергии. Применение технологии но оіітимизаііии. процессов электролиза нозволяієк уменьшить количество затрачиваемо^ электроэнергии на тошгу металла и увеличить удельное количество і производимого металла, тем самым повышая конкурентоспособность завода и ^увс^шчивдя січ> прибыль.
Управление процессами электролизного производства необходимо осуществлять в оптимальном режиме, с учетом нескольких критериев качества.
! 1ри решении конкретной задачи оптимизации исследователь прежде всего должен выбрать математический метод, который приводил бык конечным результатам с наименьшими затратами на вычисления; Выбор того или иною метода в значительной степени определяется постановкой оптимальной задачи, а гакже используемой математической моделью объекта оптимизации:
Особый интерес представляют задачи много критериальной оптимизации.
В диссертационной работе предлагается метод векторной оптимизации но
двум критериям при пересекающихся множествах параметров. В качестве кри
териев были выбраны: минимум напряжения на электролизной ванне; максимум
количества производимого металла. Данный метод позволяет уменьшить об
ласть пространства, которая образована ограничениями на технологическиеПа
раметры, тем самым, позволяя сократить область решений. Кроме этот данный
метод позволяет при наименьших затратах на вычисление найти решение задачи
оптимизации. . ... , . ,-:г.7-.,-: ''
Целью данной диссертационной работы является разработка метода оп
тимизации вектора оптимального управления но /шум критериям1 при -производ
стве алюмшшя. , !: .*, ... '.'і..' "'/; .'
Основные задачи работы. Достижение поставленной цели иредиолашет
решение следующих задач: . , , ...<-
структурной идентификации объекта управления топологическим методом; --=.
параметрической идентификации объекта управления;
разработки алгоритма оптимального управления производством алюминия по двум критериям при пересекающихся.множествах параметров;
выбора оптимальных параметров управления при векторном представлении критериев;
моделирование и исследование процессов оптимального управления по двум критериям в векторном пространстве;
выбора контура оптимального управления процессом производства алюминия;
- исследование подсистемы оптимального управления в условиях БрАЗа и
разработка рекомендаций но внедрению подсистемы.
Методы исследования. В диссертационной работе использовались мето
ды теории управления сложными многосвязными объектами, теории графов,
матричного исчисления, линейной алгебры, регрессионного анализа и первич
ной обработки данных, топологии; симплекс-метод. !
Научна» новизна работы заключается в следующем:
в использовании топологических методов при структурной идентификации процесса электролиза на отдельном электролизере;
в разработке алгоритма оптимальної*) управления производством алюминия по двум критериям при пересекающихся множествах параметров;
в моделировании и исследовании процессов оптимального управления по двум критериям в векторном пространстве;
- в разработке подсистемы оптимального управления в условиях БрАЗа;
Положения, выносимые на защиту:
постановка задачи оптимизации процесса управления производством алюминия по двум критериям при пересекающихся множествах параметров;
разработка алгоритма оптимального управления производством ашоми-ния;
реализация алгоритма многокритериального оптимального управления производством алюминия по двум критериям.
Практическая ценность. Исследования автора выполнялись в рамках госбюджетной тематики: - "Топологические методы идентификации и синтеза систем управления многосвязными объектами" (код ІТНТИ 27.19.19), выполняемой в Братском государственном университете (БрГУ) но направлению "Топологическая теория синтеза и идентификации миогосвязиых объектов управления".- Данное направление исследований проводилось по заказу Братского алюминиевого завода.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на на
учно-технических конференциях Братского государственного технического уни
верситета (23 научно-техническая конференция — Братск, 2002, 24 научно-
техническая конференция - Братск, 2003), а также па международных научно-
технических конференциях в г. Новочеркасске (2000 г.) и г. Уфе (2001), на ка
федре БрГУ «Информатика и прикладная математика», на кафедре МГУИЭ
«Технической кибернетики и автоматики» ;: -
Публикации. По теме диссертаций опубликовано 11 работ, в том числе 5 статьи, 6 тезисов докладов.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Объем диссертации составляет 115 страниц основного текста, 12 рисунков, 6 таблиц. Список литераіу-ры содержит 80 наименований.
Анализ процесса производства алюминия
Алюминий - химический элемент третьей группы Периодической системы элементов Д. И. Менделеева (порядковый номер 13; атомная масса 26.9815). Устойчивых изотопов у алюминия нет. Установлено существование трех искусственных радиоактивных изотопов с массовыми числами 26.28 и 29 и с периодами полураспада соответственно 7 сек, 2.3 мин, 6.7 мин [12, 771.
В химических соединениях алюминий обычно трехвалентен (А13+). Во внешнем электронном слое атома алюминия (оболочка М) находятся три ва-лентных электрона: два на Зэ-орбите и один на Зр-орбите (3s Зр). Однако р-электрон слабее связан с ядром атома алюминия, чем два спаренных s-электрона. Потенциалы ионизации для них соответственно равны: 5.96, 18.73 и 27.17 эв. [12,77].
Технически чистый алюминий (99.5% А1) плавится при 658С. Температура плавления алюминия высокой чистоты (99.996% А1) составляет 660.24С. Скрытая теплота плавления алюминия - около 93 кал/г. Кипит алюминий при 2500С. Плотность его в твердом состоянии (при 20С) равна 2.7, а в расплав-ленном состоянии (при 1000С) 2.35 г/см . При плавлении объем алюминия1 увеличивается на 6.6%. Вязкость и поверхностное натяжение при 1000С расплавленного алюминия технической чистоты составляют соответственно 0.013 пз и 454 дин/см. Алюминий легко подвергается механической обработке: прокатке, резанию, ковке и т.п. Алюминий является хорошим проводником электричества и тепла. Электропроводность алюминия составляет в зависимости от степени его чистоты 62.5% (для 99.7% А1) - 65,9% (для 99.999% А1) от электропроводности меди. Существует два основных направления в получении алюминия: электролитический способ; электротермический способ. В настоящее время современное производство широко использует получение алюминия электролизом криолит-глиноземных расплавов в плоских ваннах (электролизерах), которые футерованы углеродистыми материалами. На подине ванны находится слой расплавленного алюминия, выше его - слой электролита. Сверху в ванну опущен анод, частично погруженный в электролит. Катодом служит расплавленный алюминий. Электролит представляет собой расплавленный криолит (Na3ArF()) с небольшим избытком AlFj, в котором растворен глинозем (А120з). В состав электролита также входят NaF, CaF2l MgF2, LiF и ряд оксидов, поступающих в него с исходными продуктами. Температура процесса электролиза близка к температуре плавления указанной выше смеси и составляет 950-965С; массовая доля глинозема составляет от 1 до 8 %. Процесс электролиза состоит в электролитическом разложении глинозема, растворенного в электролите (А12О3=2А1+1.502). На катоде выделяется алюминий, на аноде происходит окисление выделяющимся кислородом углерода с образованием смеси С02 и СО. А1203+ЗС=2АІ+ЗСО; А1203+1.5С=2А1+1.5СО2 При электролизе на практике расходуется глинозем, углеродистьій анод, фтористые соли, а также электроэнергия, необходимая для осуществления электрохимического процесса и поддержания требуемой температуры процесса. Важным структурным звеном в технологии электролитического производства алюминия является электролизер.
Криолит 3NaF-AlF (или ШзАШб) образован компонентами NaF и AIF3, которые характеризуются следующими свойствами. Фтористый натрий имеет температуру плавления 900С и температуру кипения около 1700С. Фтористый алюминий возгоняется, не плавясь, причем упругость его паров при 1260С достигает атмосферного давления.
На практике всегда работают с некоторым избытком фтористого алюминия в электролите против состава криолита. Если молярное отношение NaF/AlF3 в криолите составляет 3, то в электролите промышленных ванн 2.5 12
Молярное отношение NaF/AlF3 носит название криолитового отношения (К.О.) и служит на практике основной характеристикой состава электролита. Одним из обязательных компонентов электролита алюминиевых ванн является CaF2, который всегда образуется в криолитовом расплаве в силу попадания в него примеси СаО с глиноземом, фтористыми солями и золой анодов: 2AlF3+3CaO3CaF2+Al203
Кроме того, фтористый кальций вводят в электролит, поэтому в электролите алюминиевых ванн присутствует 2-6% CaF2, а иногда и до 10%. Под влиянием CaF2 несколько снижается температура плавления электролита, что положительно влияет на процесс электролиза.
В последнее время исследования показали, что в электролит алюминиевых ваин целесообразно вводить Mgp2, под влиянием которого в еще большей степени, чем под влиянием CaF2, снижается температура плавления электролита. Содержание MgF2 [12] в электролите алюминиевых ванн поддерживают в пределах 1-6% (по массе) с таким расчетом, чтобы суммарное количество CaF2+MgF2 не превышало 10%. Значительного снижения температуры алюминиевых ванн можно достигнуть также, вводя в него F, NaCl, ВаС12. Снижение температуры плавления электролита позволяет работать на более низком напряжении, что в свою очередь ведет к экономии электроэнергии.
Изучение растворимости глинозема в расплавленном криолите, обогащенном NaF, показывает, что с увеличением содержания NaF растворимость глинозема повышается до эвтектики NaF+3NaF-AlFj [12]; дальнейшее увеличение концентрации NaF приводит к понижению растворимости Al2Oj. В чистом расплавленном NaF глинозем практически не растворяется. В сплавах криолита с AiFi растворимость глинозема уменьшается с повышением содержания AlFj.
Растворимость глинозема в расплавленном криолите уменьшается также под влиянием CaF2, MgF2 и других солевых добавок.
В практике электролиза приходится считаться с понижением растворимости глинозема в расплавленном криолите под влиянием A1F3, CaF2, MgF2 и NaCl, так обычно работают с электролитом, в котором всегда имеется избыток
фтористого алюминия по сравнению с криолитом и может содержаться до 10% (по массе) CaF2+MgF2+NaCl.
Температура начала кристаллизации (плавления) промышленного электролита (К.О =2.4-2.6; 8% А1203 и 4-6% CaF2) составляет 935-940С.
Твердый металлический алюминий легче твердого криолита и его сплавов с глиноземом. В расплавленном же состоянии плотность металла становится выше плотности криолита и криолит-глиноземных расплавов, поэтому выделяющийся в процессе электролиза алюминий собирается под слоем электролита на подине ванны.
Если в твердом состоянии при 18С плотность криолита составляет 2.948, то в расплавленном состоянии при 1000С она снижается до 2.088, а при 1100С- до 2.000 г/см3.
В твердом состоянии при 20С плотность алюминия чистотой 99.75% составляет 2.703, а на границе перехода в жидкое состояние (659С) - 2.55.
В присутствии CaF2 в электролите алюминиевой ванны увеличивается его плотность, а плотности электролита и расплавленного алюминия сближаются. Однако при содержании 10% (по массе) CaF2 при температуре промышленного электролиза это сближение незначительное. Фтористый магний в несколько меньшей степени, чем CaF2, повышает плотность криолитового расплава, а фтористый литий, хлористый натрий и хлористый магний понижают плотность расплавленного криолита.
Синтез алгоритмов управления процесса производства алюминия симплекс-методом
Реальный физический объект представляет собой сложную многосвязную систему. Обычно, управление объектом осуществляется по одному критерию. На практике перед исследователем ставится задача поиска оптимального решения по многим критериям.
В своей работе С.Н. Турусов задачу управления электролизером сводит к поиску оптимального решения, которое формулируется следующим образом: - необходимо получить максимальное количество производимого металла при минимуме затрат на электроэнергию, при этом функциями цели, характеризующие критерии оптимальности является минимум расхода электроэнергии и максимум получаемого металла.
В главе 1 были получены математические модели для напряжения электролизера и количества выливаемого металла. Задачу оптимального управления можно сформулировать так: получить максимум выливаемого алюминия при минимуме напряжения электролизной ванны, с учетом технологических ограничений на процесс электролиза.
С.Н. Турусов в качестве математического аппарата для алгоритма оптимального управления выбрал симплекс-метод, так как ограничения на технологические параметры носят линейный характер, а задачу оптимизации можно свести к задаче линейного программирования. Процесс получения алюминия на электролизерах является инерционным. Поэтому его можно считать линейным и стационарным в малом временном интервале. При условии уменьшения периода отчетов величина погрешности, вызванная линеаризацией, уменьшается. Задача поиска алгоритма оптимального управления была сведена к задаче линейного программирования.
Под линейным программированием понимается раздел теории экстремальных задач, в котором изучаются задачи минимизации (или максимизации) линейных функций на множествах, задаваемых системами линейных равенств и неравенств. В общем случае задача линейного программирования формулируется следующим образом.
Каждое из условий-неравенств определяет полупространство, ограниченное гиперплоскостью. Пересечение полупространств образует выпуклый 77-мерный многогранник Q. Условия равенства выделяют из и-мерного пространства (п-ї) -мерную плоскость, пересечение которой с областью Q дает выпуклый (п-1) -мерный многогранник G. Экстремальное значение линейной формы (если оно существует) достигается в некоторой вершине многогранника. При вырождении оно может достигаться во всех точках ребра или грани многогранника. В силу изложенного для решения задачу линейного программирования теоретически достаточно вычислить значения функции в вершинах многогранника и найти среди этих значений наибольшее или наименьшее. Однако в практических задачах количество вершин области G настолько велико, что просмотр их даже с использованием ЭВМ невозможен. Поэтому разработаны специальные численные методы решения задач линейного программирования, которые ориентируются в основном на две формы записи задач. Каноническая форма задачи линейного программирования:
Наиболее употребительным численным методом решения задач линейного программирования является симплекс-метод.
Идея этого метода состоит в следующем. Отыскиваются некоторая вершина многогранника G и все ребра, выходящие из этой вершины. Далее перемещаются вдоль того из ребер, по которому функция убывает (при поиске минимума), и попадают в следующую вершину. Находят выходящие из нее ребра и повторяют процесс. Когда приходят в такую вершину, в которой вдоль всех выходящих из нее ребер функция возрастает, то минимум найден. Отметим, что, выбирая одно ребро, исключают из рассмотрения вершины, лежащие на остальных траекториях. В результате количество рассматриваемых вершин резко сокращается и оказывается посильным для ЭВМ. Симплекс-метод весьма эффективен и широко применяется для решения задач линейного программирования.
Если полученное решение содержит только положительные элементы, то оно называется базисным допустимым. Особенность допустимых базисных решений состоит в том, что они являются крайними точками допустимого множества К расширенной задачи.
Симплекс-метод позволяет переходить от одного допустимого базисного решения к другому, причем так, что значения целевой функции непрерывно возрастают. В результате оптимальное решение находят за конечное число шагов. Алгоритмы симплекс-метода позволяют также установить, является ли задача линейного программирования разрешимой.
Итак, рассмотрим симплекс-метод на примере. В качестве объекта управления выступает электролизер.
Электролизер является сложным многосвязным объектом, процессы которого характеризуются многими технологическими переменными. Среди множества процессов электролиза рассматриваются напряжение электролизера и количество выливаемого металла. Для управления объектом необходимо использовать интегральные показатели, которые адекватно отражают технико-экономические показатели. Поэтому значения технологических параметров берутся усредненными за определенные моменты времени. Такой подход обусловлен также сравнительно большой инерционностью изменения технологического состояния электролизной ванны, что позволяет рассматривать объект в определенный период времени как линейный и стационарный. Вышеизложенное позволяет осуществить поиск оптимального решения рассмотренными методами линейного программирования (симплекс-метод) [62]. Период линеаризации объекта выбирается из следующих соображений:
- Слишком большой период линеаризации приводит к большим погрешностям, из-за потерь информации об объекте в это период,
- Слишком малый период линеаризации приводит к погрешностям, в следствии того, что исходным условием задачи оптимизации являются усредненные за определенный период технологические переменные, которые более адекватно отражают состояние объекта. Если период линеаризации меньше периода усреднения, то данное обстоятельство приводит к погрешности.
- Оптимальным, в смысле минимизации погрешности, периодом линеаризации следует считать промежуточное значения согласующиеся с технологически выгодным периодом усреднения.
Методика синтеза оптимальных алгоритмов
Существует несколько методов решения задач многокритериальной оптимизации [77]: - метод выделения главного критерия; - метод лексикографической оптимизации; - метод последовательных уступок; - человеко-машинные процедуры векторной оптимизации. В методе выделения главного критерия лицо, принимающее решение (ЛПР) назначает один главный критерий, остальные выводятся в состав ограничений, т.е. указываются границы, в которых эти критерии могут находиться. Недостаток метода заключается в том, что нет смысла проводить глубокое системное исследование, если все критерии, кроме одного не учитываются.
В методе лексикографической оптимизации предполагается, что критерии, составляющий векторный критерий К, могут быть упорядочены на основе отношения абсолютной предпочтительности. Пусть критерии пронумерованы так, что наиболее важному из них соответствует номер 1. Тогда ыа первом шаге выбирается подмножество альтернатив А] с А, имеющих наилучшие оценки по первому критерию. Если окажется, что J4=U то единственная альтернатива, входящая в А], и признается наилучшей. Если Ц 1, то на втором шаге выбирается подмножество альтернатив Аг с А}, имеющих наилучшие оценки по второму критерию, и так далее, до тех пор, пока не будет выявлена лучшая альтернатива.
При поиске решения задачи K(a) optK{a)v, описанной процедуре, как правило, будут использоваться не все, а лишь наиболее важные критерии, что не всегда может быть оправдано.
Поэтому в методе последовательных уступок для каждого из проранжи-рованных по важности критериев назначается допустимое отклонение значения критерия от наилучшего. Затем на первом шаге производится построение подмножества альтернатив Дс , для которых отклонение оценки по первому критерию от его экстремального значения не превышает допустимого отклонения («уступки»). Далее строится подмножество А2 с Д на основе второго критерия и его уступки и т.д. При этом уступки назначаются таким образом, чтобы было истинным высказывание: (У/єЛ .ХІфі), поскольку превращение множества А) на каком-либо шаге / / в одноэлементное или пустое приводит к невозможности оптимизации по остальным /:/ критериям. Заметим, что если допустимое отклонение для всех компонентов векторного критерия положить равным нулю, то метод последовательных уступок превратится в метод лексикографической оптимизации.
Достоинством человеко-машинных npoijedyp векторной оптимизации является сочетание возможностей ЭВМ по быстрому проведению больших расчетов и способностей человека к восприятию альтернатив в целом, без длительного изучения и сравнения их оценок по отдельным критериям. Общая схема этих методов состоит в следующем. Тем или иным способом лицо, принимающее решение указывает свои предпочтения на множестве векторных оценок альтернатив. На основе полученной информации ЭВМ автоматически сужает исходное множество альтернатив, сообщая ЛПР по окончании процесса сужения наилучшие альтернативы. Затем ЛПР указывает допустимые уровни снижения оценок по одним критериям, требуемые более высокие уровни оценок по другим критериям, и ЭВМ вновь выполняет необходимые расчеты. Итеративный процесс продолжается до тех пор, пока не будет решена задача выбора альтернатив. В процессе решения поиск ведется среди элементов множества Парето.
В методах свертывания векторного критерия в скалярный первоначальная задача заменяется задачей &(#)- extr где к(а) - скалярный критерий, представляющий собой некоторую функцию от значений компонентов векторного критерия: (л)=АА,(оШа),-Л(й)). Основной проблемой этого подхода является построение функции /, называемой сверткой. Данная проблема распадается на четыре задачи: 1. Обоснование допустимости свертки. 2. Нормализация критериев для их сопоставления. 3. Учет приоритетов (важности) критериев. 4. Построение функции свертки, позволяющей решить задачу оптимизации. 1. Обоснование допустимости свертки. Требует подтверждения, что рассматриваемые показатели эффективности являются однородными. Известно, что показатели эффективности разделяются на три группы: показатели результативности, ресурсоемкости и оперативности. В общем случае разрешается свертка показателей, входящих в обобщенный показатель для каждой группы отдельно. Свертка показателей из разных групп может привести к потере физического смысла такого критерия. 2. Нормализация критериев. Проводится подобно нормировке показателей. 3. Учет приоритетов критериев. Осуществляется в большинстве методов свертывания путем задания вектора коэффициентов важности критериев X={\ Л,,...дД ]ГЛ, =1, где Я,. - коэффициент важности критерия к,, обычно сов (=1 падающий с коэффициентом значимости частного показателя качества. Определение коэффициента важности критериев, как и в случае с показателями, сталкивается с серьезными трудностями и сводится либо к использованию формальных процедур, либо к применению экспертных оценок. В результате нормализации и учета приоритетов критериев вместо исходной векторной оценки К(а) альтернативы а образуется новая векторная оценка k{a)=f ( {0), (0),...,1, к,(а))., где к,(а) - нормированный критерий - находится аналогично нормированному показателю. Именно эта полученная векторная оценка подлежит преобразованию с использованием функции свертки. Способ свертки зависит от характера показателей и целей оценивания системы. Из 70 вестны несколько видов свертки. Наиболее часто используются аддитивная и мультипликативная свертка компонентов векторного критерия.
4. Аддитивная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде суммы взвешенных нормированных частных критериев: А(«)=14# (3-1) 1=1 "7 Такие критерии образуют группу аддитивных критериев. В них свертка основана на использовании принципа справедливой компенсации абсолютных значений нормированных частных критериев. Сформулируем суть этого принципа: справедливым следует считать такой компромисс, при котором суммарный уровень абсолютного снижения значений одного или нескольких показателей не превышает суммарного уровня абсолютного увеличения значений других показателей.
Главный недостаток аддитивных критериев состоит в том, что они не вытекают из объективной роли частных критериев в определении качества системы и выступают поэтому как формальный математический прием, придающий задаче удобный вид. Кроме того, низкие оценки по одним критериям могут компенсироваться высокими оценками по другим критериям. Это значит, что уменьшение одного из критериев вплоть до нулевого значения может быть покрыто возрастанием другого критерия.
Разработка структуры подсистемы оптимального управления
Объектами управления в системах управления могут быть различные процессы. К технологическим процессам относятся технические (добыча полезных ископаемых, переработка сырья, изготовление продуктов общественного потребления), энергетические (получение, преобразование и распределение энергии), информационные (сбор, обработка и отображение информации). Все эти процессы делятся на рабочие и управленческие операции. Рабочие операции необходимы для выполнения собственно процесса (генерирование электрического напряжения, преобразование его, передача к месту потребления). Управленческие операции обеспечивают координацию рабочих операций (поддержание заданного напряжения в электрической сети, отключение нагрузки в случае замыкания). Совокупность управленческих операций и составляет процесс управления. В процессах управления разнообразными техническими объектами обнаруживаются общие закономерности. Изучение этих закономерностей привело к формированию общей теории управления, которая дает определение понятию управления как функции организованных систем, обеспечивающей реализацию цели [77].
Объект управления и система управления, соединенные каналами прямой и обратной связи, по которым передается соответственно информация об управляющих воздействиях и параметрах объекта управления, составляют контур управления. Система управления обрабатывает информацию, поступающую от объекта управления, и выдает управляющую информацию, подаваемую на исполнительные органы объекта управления.
Создание системы с управлением требует выявления таких элементов и отношений между ними, которые реализуют целенаправленное функционирование системы. Элементы любого содержания, необходимые для реализации функции, называются частями или компонентами системы. Упорядоченное множество отношений между частями, необходимое для реализации функции, образует структуру системы.
Под структурой понимается совокупность элементов системы и взаимосвязей между ними. Понятие «связи» может характеризовать одновременно и строение и функционирование системы. Так же при проведении анализа используются два определяющих понятия структуры: материальная структура и формальная структура.
В общем случае под формальной структурой понимается совокупность функциональных элементов и их отношений, необходимых и достаточных для достижения системой поставленных целей. Из определения следует, что формальная структура нечто общее, присущее системам одного типа. В свою очередь, материальная структура является носителем конкретных типов и параметров элементов системы и их взаимосвязей.
При проведении системного анализа на этапе изучения формальных и материальных структур системы решаются обычно следующие задачи: - соответствует ли существующая структура основным целям и функциям системы; - требуется ли реорганизация существующей структуры, либо необходимо спроектировать принципиально новую структуру; - каким образом распределить (перераспределить) новые и старые функции системы по элементам структуры. Все эти задачи во многом зависят от типов применяемых в системе структур Одним из основных понятий теории управления является организационная структура системы управления, которая определяется как совокупность подсистем, объединенных иерархическими взаимосвязями, обеспечивающими распределение функций управления между ЛПР и подсистемными управленцами для достижения целей системы. Организационную структуру определяют следующие характеристики: - количество звеньев управления; - количество уровней иерархии; - степень централизации (децентрализации) управления; - делегирование полномочий; - норма управляемости.
Организационные структуры делятся на механистические и органические, определяемые по принципу действия структур. Механистические структуры функционируют подобно механизму. Органические структуры функционируют подобно живой материи. При этом считается, что как бы эффективна ни была работа машины, деятельность живой материи более плодотворна, поэтому проблеме включения органических структур в систему управления современная теория управления уделяет большое внимание.
Иерархические системы управления имеют следующие особенности: 1. Возможность распределения функций управления и задач принятия решений по различным уровням управления. Решение стратегических задач осуществляется на высших уровнях, тактические задачи решаются на более низких уровнях. Это обеспечивает оперативность принятия решений, а в большинстве случаев и более высокую точность. 2. Автономность органов управления промежуточных и низшего уровней, т.е. каждый из них самостоятельно, в пределах своих полномочий управляет подчиненными ему ОУ. 3. Наличие опасности того, что некоторая подсистема, добиваясь достижения поставленной перед ней цели, может действовать в ущерб общей цели системы. 4. Неполнота информации в подсистеме высокого уровня о целях и ограничениях нижестоящих подсистем. Управление в организационно-технических системах можно представить как последовательность функций, составляющих технологический цикл управления. Под функцией управления понимают устойчивую, упорядоченную совокупность операций, основанную на разделении труда в управляющей системе. В функциональном подходе можно выделить пять функций управления: предвидение, организация, распорядительская деятельность, координация (согласование) и контроль.
