Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Принятие решений при проектировании информационной подсистемы асутп. постановка задачи исследований . 10
1.1. Назначение и состав информационной подсистемы . II
1.2. Проблема сложности проектных решений 15
1.3. Методы принятия сложных проектных решений . 18
1.4. Постановка задачи исследований 24
ГЛАВА 2. Разработка модели принятия решений 30
2.1. Структура процесса принятия решений 30
2.2 Анализ обобщенных критериев, в задаче оценивания . 38
2.3. Исследование компенсационных /свойств обобщенных критериев 44
2.4. Учет уровня оценок проектных решений 55
2.5. Алгоритм оценивания решений 67
2.6. Выбор информативных показателей . 72
Выводы ЧЧ
ГЛАВА 3. Разработка и исследование алгоритмов формирования шкал сложности 78
3.1. Анализ задачи построения шкал сложности 78
3.2. Алгоритмы формирования однофакторных шкал . 80
3.3. Построение многофакторной шкалы сложности . 95
3.4. Вопросы эффективности выбора компромиссных решений 104 в шкалах сложности
Выводы 112
ГЛАВА 4. Информационное обеспечение модели принятия решений для информационной подсистемы 114
4.1. Показатели эффективности проектных решений . 114
4.2. Унифицированное описание решений 123
4.3. Алгоритмическое обеспечение процесса обработки информации об объекте .автоматизации 127
4.4. Формирование исходных множеств проектных решений 129
Выводы 133
ГЛАВА 5. Практическое использование результатов диссертационной работы .134
5.1. Краткое описание программы, реализующей модель принятия решений 135
5.2. Проектирование алгоритмического и технического обеспечения АСУТП химического производства 138*
5.3. Проектирование алгоритмического и технического обеспечения АСУТП металлургического производства 149
5.4. Выбор плановых мероприятий по развитию социальной инфраструктуры административного района Томской области 151
Выводы . 157 .
Заключение 158
Литература ." 160
Приложения 173
- Назначение и состав информационной подсистемы
- Структура процесса принятия решений
- Анализ задачи построения шкал сложности
- Алгоритмическое обеспечение процесса обработки информации об объекте .автоматизации
Введение к работе
Интенсивная разработка систем автоматизированного проектирования (САПР) различного рода объектов представляет собой качественно новый этап в решении проблемы повышения эффективности использования вычислительной техники в народном хозяйстве. Это нашло свое отражение в программном документе "Основные направления экономического и социального развития СССР на І98І-І985гг.", где записано "... расширить автоматизацию проектно-конструктор-ских и научно-исследовательских работ с применением электронно--вычислительной техники".
Узким местом в развитии систем управления стали временные затраты на этапах их проектирования и внедрения. Создание систем проектирования на основе быстродействующих ЭВМ с большими ресурсами памяти позволит не только существенно сократить сроки и стоимость проектирования , но и улучшить качество проектов. Последнее достигается за счет возможности САПР анализировать большое число альтернативных проектных решений и использования при этом методологии интерактивного проектирования. Совместная работа человека и ЭВМ позволяет сочетать творческую мысль и интуицию с быстродействием и информационными возможностями ЭВМ, что привО" дит к повышению качества проектирования* Благодаря интерактивному режиму, проектировщик осмысливает получаемые в ходе проектирования промежуточные результаты, исключает заведомо ошибочные направления поиска решений, вводит дополнительные или корректирует исходные требования к различным показателям эффективности проектов.
Наибольшая эффективность применения САПР достигается в случае проектирования объектов со сложной структурой, к числу
которых относятся автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП). Для АСУТП, как объекта проектирования ,характерны следующие особенности:
сложность выделения единого показателя, выступающего в качестве основного критерия эффективности проектируемой системы;
большое число функциональных задач, реализуемых АСУТП;
широкий набор аппаратных и программных средств реализации задач АСУТП;
высокая степень неопределенности в выборе оптимальных значений отдельных показателей эффективности проектов, а также сложность формализации сведений об объекте автоматизации.
В настоящее время интенсивно ведутся работы по созданию САПР АСУТП. В текущую пятилетку предполагается создание ряда подобного рода систем для использования в различных отраслях народного хозяйства в рамках целевой программы 0.Ц.026 "Автоматизация управления технологическими процессами, производствами, станками и оборудованием с использованием мини-ЭВМ и микро-ЭВМ", утвержденной Постановлением Госкомитета по науке и техники и Госплана СССР № 473/249 от vI2.12.80 г. В число исполнителей данной программы включен Томский политехнический институт по разделу 03, в котором предусматривается "...разработка и внедрение в практику создания АСУТП методов автоматизированного проектирования АСУТП и их программного обеспечения".
Процесс проектирования различного рода объектов может рассматриваться в двух аспектах: во-первых, под проектированием может пониматься разработка принципиально новых элементов будущего проекта и их агрегирование в единое целое по известным методикам; во-вторых, процесс проектирования предполагает агрегирование уже
- б -
разработанных элементов, выбираемых из имеющегося их множества по определенным показателям эффективности. К числу основных этапов проектирования АСУТП относится выбор проектных решений по различным видам обеспечений системы управления. Так, например, проектирование алгоритмического и технического обеспечений АСУТП требует использования, как правило, уже разработанных алгоритмов и серийно выпускаемых технических средств для решения задач АСУТП. Специальная разработка оригинальных алгоритмов и устройств должна иметь место в крайних случаях, поскольку в настоящее время для решения задач АСУТП имеется достаточная номенклатура средств. Отсюда возникает необходимость разработки эффективного математического и программного обеспечения, позволяющего в рамках САПР АСУТП производить выбор сложных проектных решений.
Одной из задач, возникающих при проектировании АСУТП или ее отдельных звеньев, является учет при оценивании и выборе проектных решений сложности их реализации в системе управления. В последнее время при проектировании АСУТП основное внимание уделяется показателям качества решений, в основном точностным и эксплуатационным. К числу последних относятся такие показатели как погрешность, надежность, помехоустойчивость и ряд других. Другой группой показателей (противоречивых по отношению к перечисленным выше) являются показатели, отражающие трудоемкость, сложность настройки проектных решений для использования в системе управления. Такими показателями являются : подготовленность решения к реализации в системе управления, сложность определения или расчета данных, требуемых для работы конкретного проектного решения, затраты ресурсов управляющей вычислительной машины и некоторые другие.
Эффективности проектирования можно достичь в случае, когда
при выборе решений будет обеспечен наилучший компромисс между качеством решений и сложностью их реализации. Это следует из того, что проекты со сложностью, превышающей определенный уровень, теряют свою практическую ценность. Поэтому при проектировании показатели сложности должны выступать наряду с показателями качества решений в виде локальных критериев проектирования,
В силу специфики АСУТД, как объекта проектирования, на использование существующих в настоящее время методов принятия решений накладываются серьезные ограничения. В частности, значительная неопределенность в выборе оптимальных значений отдельных показателей проектных решений, уровня ограничений, накладываемых на значения показателей, а также большое время оценивания усложняют применение методов последовательной оптимизации. Из-за отсутствия эффективных способов учета компенсационных свойств, ограничивается использование методов принятия решений, основанных на построении обобщенных критериев.
Для решения задачи учета сложности при проектировании технических систем научной школой В.В. Солодовникова был предложен принцип сложности, который в настоящее время развивается в различных направлениях и приложениях. Использование данного принципа дает возможность проектировать технически корректные системы автоматического управления и их отдельных элементов. В то же время отсутствуют какие-либо разработки по моделированию процесса принятия решений ограниченной сложности в конечном, дискретном их множестве в условиях информационной неопределенности при проектировании АСУТП,
Настоящая диссертационная работа посвящена решению данной задачи. Исследования в работе проводились в приложении к одной из основных подсистем АСУТП - информационной, поскольку ее про-
ектирование сводится, как правило, к выбору уже известных проектных решений.
В качестве математического аппарата для исследований в работе использованы : теория принятия решений, принцип сложности, кластерный и статистический анализы.
К научным результатам диссертационной работы относятся следующие.
Сформулирована задача принятия проектных решений с учетом сложности их реализации и предложено ее решение на основе использования принципа сложности.
Разработана диалоговая модель принятия решений, позволяющая определять компромиссные решения в широком диапазоне изменения ограничений и предпочтений, задаваемых лицом, принимающим решения.
Разработаны и исследованы алгоритмы построения одно и многофакторных шкал сложности при различной информационной обеспеченности лица, принимающего решения.
Исследована и доказана возможность применения обобщенных критериев типа модифицированной функции потерь для корректного оценивания проектных решений.
Результаты диссертационной работы используются в трех научно-исследовательских и проектных институтах. В частности, программное средство " Диалоговая модель оценивания и выбора сложных проектных решений" прошло опытную апробацию при решении следующих практических задач.
I. На предприятии п/я Р-6462 модель использовалась для выбора алгоритмического и технического обеспечения АСУГП непрерывных производств на начальной стадии проектирования.
В Сибирском металлургическом институте на основе модели производился выбор средств реализации задач АСУТП выплавки стали в электродуговых печах ДСП-100, разрабатываемой в рамках НИР для Кузнецкого металлургического комбината.
В научно-исследовательском институте автоматики и электромеханики при ТИАСУРе г.Томск диалоговая модель использовалась при обосновании и выборе плановых мероприятий по развитию социальной инфраструктуры административных районов в рамках территориальной АСУ.
Результаты апробации программного средства, реализующего мо дель принятия проектных решений, показали его высокую эффективность для решения перечисленных выше задач. Предполагаемый экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы, подтвержденный соответствующими документами, составляет около 80 тыс. рублей в год.
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на семи Всесоюзных и трех региональных конференциях, опубликованы в 12 печатных работах и трех отчетах по НИР.
Диссертационная работа выполнена на кафедре автоматики и робототехники Томского ордена Октябрьской Революции и ордена Трудового Красного Знамени политехнического института. Научный консультант работы - доцент кафедры автоматики и робототехники, кандидат технических наук Агеев Ю.М.
Назначение и состав информационной подсистемы
Анализ опыта проектирования АСУТП позволяет выделить три последовательных этапа. На первом этапе АСУТП создавались по индивидуальным проектам, так как задача автоматизации объектов решалась впервые. Проектирование на данном этапе заключалось в разработке оригинальных средств реализации задач АСУТП и для выбора проектных решений отсутствовали какие-либо методики. В результате накопления опыта проектирования и эксплуатации АСУТП появляется возможность сравнения проектных решений по различным технико-экономическим критериям [6,i5,Z7, 28, 98, //7 і Это послужило основой развития типового проектирования, при котором сроки разработки АСУТП существенно сократились. Основные временные затраты при этом определялись сложностью "привязки" типовых решений к конкретным технологическим процессам. В последнее время осуществляется переход к автоматизированному проектированию АСУТП, в основе которого лежит передача ЭВМ основных операций, выполняемых ранее проектировщиками. Особенностью данного этапа является сложность формализации как самой задачи проектирования, так и используемых при этом данных. Создание САПР АСУТП в целом представляет сложную задачу и отдельные работы, посвященные этой проблеме находятся в стадии теоретических исследований [1,20,6 6,77, 19,103,123 . Ввиду сложности АСУТП их проектирование на начальных стадиях производится, как правило, по отдельным функциональным подсистемам с последующим согласованием полученных проектных решений. По функциональному составу АСУТП можно представить в виде совокупности трех взаимосвязанных подсистем : информационной, решающей и исполнительной [J, Ч ] . Не рассматривая двух последних, под информационной будем понимать подсистему АСУТІІ, реализующую совокупность задач централизованного контроля и вычислительно-логических операций информационного характера. К настоящему времени для данной подсистемы наработан большой набор технических решений. Это позволяет свести процесс ее проектирования к задаче выбора проектных решений из заданного, конечного множества. Рассмотрим подробнее назначение подсистемы и основные задачи, возникающие при ее проектировании.
Информационная подсистема (Ин.П) АСУТП предназначена для оперативного обеспечения системы управления необходимой, достаточной и достоверной информацией о состоянии объекта управления. На рисунке I.I приведена функциональная структура АСУТП, которая показывает место и роль Ин.П в системе управления [//2 ] . На рисунке приняты следующие обозначения : X(t) - детерминированные входные возмущения в момент времени t ; стохастические внешние возмущения ; Ч(Ь) информация о состоянии объекта управления У3Ю- преобразованная информация о состоянии объекта управления управляющие воздействия, передающиеся от оператора или из решающей подсистемы, соответственно ; U(t) - управляющие воздействия, поступающие на вход исполнительной подсистемы ; U(t) преобразованное управляющее воздействие, передающееся на объект управления ; S(t) информация о состоянии элементов исполнительной подсистемы .
Исходя из целевого назначения, Ин.П должна обеспечивать решающую подсистему АСУТП, оператора и систему управления более высокого уровня информацией о состоянии объекта управления. При этом состав задач, реализуемых Ин.П должен быть подобран таким образом, чтобы неопределенность нахождения объекта управления в одном из возможных состояний была снижена до уровня, при котором возможно устойчивое управление, В соответствии с [86 ] для Ин.П определен набор функций, включающий в себя следующие типовые задачи централизованного контроля. 1. Восприятие информации о состоянии объекта и системы управ ления. 2. Нормализация сигналов датчиков. 3. Коммутация сигналов датчиков. 4. Линеаризация зависимости между выходным сигналом датчика и измеряемой величиной. 5. Аналого-цифровое преобразование сигналов. 6. Проверка достоверности значений измеряемых параметров. 7. Фильтрация. 8. Косвенное измерение технологических параметров. 9. Расчет обобщенных технико-экономических показателей. 10. Прогнозирование значений параметров и показателей. 11. Восстановление и экстраполяция. 12. Компенсация динамических связей. 13. Контроль отклонений значений параметров и показателей от заданных технологических норм. 14. Передача и хранение информации. 15. Отображение информации.
Приведенный перечень задач является базовым, то есть может служить основой для выбора функциональной структуры Ин.П применительно к конкретным технологическим процессам. Задачи подсистемы реализуются, как правило, одним из двух способов : программным с помощью подпрограмм, записанных в вычислительной машине и аппаратным, с помощью специализированных технических средств. В то же время отдельные задачи Ин.П допускают как аппаратную, так и программную реализацию (см. таблицу I.I ).
Структура процесса принятия решений
Автоматизацию проектирования Ин.П ( как подсистемы АСУТП ) необходимо рассматривать как автоматизацию подготовки и выдачи технических предложений для Ин.П по функциональному, алгоритмическому и техническому обеспечению. Поскольку в настоящее время проектирование Ин.П заключается , в основном, в выборе готовых проектных решений по различным видам обеспечений, то основной one рацией при проектировании будет выбор решений, исходя из требований, предъявляемых к будущей системе управления, имеющейся совокупности решений и особенностей объекта автоматизации.
Учитывая сложность, многоплановость, а также итерационность процесса проектирования, выбор проектных решений целесообразно производить в интерактивном режиме. В процессе проектирования ЛПР на основе набора промежуточных решений устанавливает связи между выбранными решениями и характеристиками получающейся при этом системы. Затем в результате проведенного анализа принимает окончательное решение.
Процесс принятия проектных решений можно представить в виде двух последовательных этапов : I) подготовка исходных данных ; 2) непосредственно оценивание и выбор решений. Первый этап предполагает следующую совокупность действий : составление множества проектных решений ; определение перечня показателей эффективности решений и расчет численных их значений ; разработка модели принятия решений ; подготовка начальной информации ЛПР, необходимой для принятия решений. Второй этап включает в себя : непосредственно оценивание решений ; анализ полученных решений ; изменение (в случае неприемлемости решений) информации ЛПР. На рисунке 2.1 приведена схема, отражающая информационные процессы при принятии решений. На схеме приняты следующие обозначения : Ин.Бх -информационная база обследования и изучения объекта и средств автоматизации ; Aj - методика обследования и изучения объекта и средств автоматизации ; Ин.Б - информационная база проектирования ; kg - алгоритм оценивания проектных решений ; БВР - блок обработки выбранных решений ; ЛПР - лицо, принимающее решения .
Элементы схемы I тЗ предназначены для следующих целей : формирования множества проектных решений по конкретным видам обеспечения системы управления ; расчета численных значений показателей эффективности ; формирования критерия, на основе которого производится оценивание проектных решений. Элементы 4,5 обеспечивают автоматизированное оценивание и выбор решений.
В состав Ин.Б входят следующие три раздела : Ин.Б - совокупность сведений о технологическом процессе (ТП) (количество и типы параметров и показателей ТП, сведения о помехах в измеряемых параметрах ТП,сведения об основных особенностях ТП : аварийность, динамич р . ность и другие сведения; Ин.Б - сведения об алгоритмах и технических средствах реализации задач (СРЗ), их описания, характерне о тики и области эффективного применения и другие ; Ин.Бт - описания методов и соответствующих им алгоритмов решения многокритериальных задач, способы формирования предпочтений ЛПР на множестве показателей и другие сведения.
Данная информационная база представляет собой наименее формализованный элемент схемы и является источником исходной информации для проектирования. Методика Aj предназначена для обработки информации об объекте и средствах автоматизации и представляет собой совокупность алгоритмов и методических материалов. На их основе "сжимается" информация HH.BJ, а полученная при этом обобщенная информация в формализованном виде записывается в Ин.Б, реализованную в памяти ЭВМ. В состав Aj входит следующие разделы : алгоритм AJ, обрабатывающий информацию Ин.Б- с целью получения в численном виде статистических характеристик параметров и показателей ТП ; методика Мх, предназначенная для обработки сведений о СРЗ и расчета численных значений их показателей, записываемых в Ин.Б ( поскольку для расчета значений некоторых показателей эффективности требуется данные о ТП, то между Aj и Mj указана информационная связь ) ; методика Mg, предназначенная для обработ-ки информации HH.BJ И выбора конкретных алгоритмов оценивания решений, которые затем закладываются в аппарат алгоритма Ag. Кроме этого, на основе сведений о ТП и СРЗ выбираются начальные значения ограничений для показателей эффективности решений и задается система предпочтений ЛПР, записываемые в Ин.Б2.
Следующим элементом, непосредственно участвующим в оценивании и выборе решений, является MH.Bg. В состав Ин.Б входят сле-дующие разделы : Ин.Бг , содержащая численные значения характеристик ТП подготовленных для повьшения обоснованности выбора решений, корректировки ограничений и предпочтений ЛПР ; Ин.Бг , содержащая численные значения показателей эффективности СРЗ, которые являются предметом анализа при выборе проектных решений. Оценки СРЗ включаются в состав унифицированных описаний, представляющих собой совокупность данных о проектных решений, реализующих программным или аппаратным способом определенное преобразование информации в Ин.П[493 ; Ин.Б!?, содержащая значения ограничений и коэффициентов важности различных показателей эффективности.
В основе модели принятия решений лежит алгоритм оценивания последних по сформированному ЛПР критерию и системе ограничений. Данный алгоритм должен быть универсальным по отношению к числу экстремизируемых показателей, гибким в отношении изменения ограничений или предпочтений ЛПР, а также отличаться малым временем оценивания. Эти требования представляются важными, поскольку модель принятия решений должна быть инвариантна к виду проектируемых обеспечений Ин.П.
Анализ задачи построения шкал сложности
Пусть имеется множество решений для реализации некоторой задачи Ин.П мощность множества дому решению Хг поставлено в соответствие множество оценок по совокупности показателей эффективности (качества и сложности ре шений): где , М - число показателей. Тогда задача построе ния шкалы сложности заключается в упорядочении решений CCZ в порядке возрастания их сложности. При этом шкала представляется в виде совокупности подмножеств &)л граничные значения подмножества Су.,. Представление шкалы сложности в таком виде дает возможность производить поиск компромиссного решения, удовлетворяющего ЛПР, последовательно в каждом . К,., подмножестве / = 1,2,...,/
Решение ограниченной сложности ( I.II ) получается за счет того, что оно может быть найдено в первых из Рд подмножеств. При этом остальные (большей сложности) подмножества не рассматриваются, что, кроме всего, приводит к существенному сокращению времени принятия решения. Снижение мощности множества А , анализируемого ЛПР, до/ -/ ті/ позволит повысить обоснованность выбираемых промежуточных решений в подмножествах шкалы.
Основным параметром шкал является вектор о( { і\і-1,Рл f , который определяет её свойства и, соответственно, эффективность выбираемых решений. От значений &L зависит распределение мощности множества X по подмножествам -д несоответственно, сложность решений, входящих в них. Задача определения оптимального числа подмножеств / в шкале - противоречива, так как в случае большого / увеличивается время принятия решений и усложняется процедура построения многофакторной шкалы. Если / -- мало, то это приводит к тому, что сложность решений будет учитываться в малой степени ввиду большой дискретности "уступок". В предельных, приведенных выше, случаях имеем:
Первому случаю соответствует последовательный просмотр решений, упорядоченных по возрастанию их сложности, во втором случае за дача принятия решения сводится к обычной постановке без учета сложности. Отсюда следует считать, что существует некоторое наи лучшее распределение мощности исходного множества А ПО подмно жествам шкалы. Особенно трудоемким представляется построение мно гофакторных шкал и в литературе неизвестны способы согласования шкал в определении (1.7 ), построенных по различным противоре чивым или частично-совпадающим показателям [&7] При построении многофакторной шкалы W=fl = /2 могут возникать случаи образования шкал сложности по показателям % с различным числом подмножеств пц и с различными значениями Я/ ; І— /,РЛ
Однофакторные шкалы 0) являются основой для построения многофакторной шкалы и от качества их построения зависит эффективность учета сложности реализации решений. Поэтому вначале рассмотрим способы формирования однофакторных шкал сложности.
Однофакторные шкалы формируются индивидуально для каждого из показателей сложности, которые необходимо учитывать при оценивании решений. Методы построения однофакторных шкал полностью определяются информацией, располагаемой ЛПР для построения шкал. Предлагается следующая их классификация [S3, S9,S6J» 1. Методы формирования шкал сложности, использующие информацию ЛПР. 2. Методы формирования шкалы сложности в условиях неопределенности.
Первая группа методов основана на использовании следующих сведений, расположенных по мере ослабления их информативности: - известно число подмножеств и дискретность разбиения исходного множества решений на подмножества; - известно число подмножеств и требования к сложности показателя; - известно число подмножеств; - известна величина, определяющая уровень безразличия оценок решений.
Вторая группа методов предназначена для формирования шкалы в отсутствии любых из перечисленных сведений у ЛПР. Если известны значения о({_ и число подмножеств Рл , то задача построения сводится к классификации решений по правилу:
Алгоритм построения шкалы в этом случае будет следующим. 1. Оценки проектных решений t s(. z) упорядочиваются в порядке возрастания их значений. 2. Проверяется принадлежность решений к подмножествам шкалы f ,., определяемых заданными ЛПР граничными значениями #/-/ иЯ/ . 3. Формируется шкала Сд& в соответствии с результатами пункта 2 с последующей выдачей ЛПР информации о распределении решений по подмножествам шкалы.
Приведенный алгоритм может быть использован в тех случаях, когда ЛПР способен задать дискретность границ о следующий метод построения шкал основан на использовании информации о числе подмножеств в шкале и требованиях к сложности решений. Смысл данных требований заключается в том, что, задавая мощности подмножеств ) л , ЛПР в неявной форме предъявляет требования к сложности реализации решений, включаемых, соответственно, в первое подмножество, второе и так далее.
Алгоритмическое обеспечение процесса обработки информации об объекте .автоматизации
Одним из этапов формирования Ин.Б2 является подготовка сведений о параметрах и показателях технологического процесса (ТП). Этот этап имеет особое значение, поскольку алгоритм Aj (рис.2.I) реализует связь между элементами Ин.Б , А и ЛПР, не зависящими от особенностей ТП, с элементом Ин.Бр который полностью его представляет. Отсюда, эффективность выбираемых решений зависит от качества обработки информации о ТП. Алгоритм Aj не входит в контур проектирования (выбора решений), так как подготовка и запись информации о ТП производится на этапе её подготовки. Перечислим основные цели, на достижение которых ориентирован данный алгоритм: I) статистическая обработка выборок значений параметров ТП с целью повышения их качества; 2) расчет характеристик параметров и показателей ТП, необходимых для определения точностных показателей проектных решений на основе расчета по аналитическим выражениям; 3) расчет характеристик ТП для улучшения качества принятия решений; 4) расчет характеристик параметров ТП, необходимых для имитационного моделирования отдельных параметров. Исходной информацией для алгоритма являются сведения о ТП, полученные на этапе предварительного обследования и изучения: статистические данные, снятые с определенным шагом дискретизации; сведения из техрегламента (диапазон изменения значений параметров и показателей, их количество и тип); сведения о помехах в измеряемых параметрах и ряд других.
Для достижения основных целей в алгоритме Aj предусматривается решение следующих задач \57] : I) проверка достаточности объема выборки значений параметров и показателей; 2) проверка значений на достоверность с исключением аномальных значений; 3) фильтрация значений параметров от искажающей их помехи; 4) определение шага дискретизации в соответствии с заданной её погрешностью; 5) корректировка исходных выборок по рассчитанному значению шага дискретизации; 6) интерполирование значений параметров; 7) расчет среднего значения, дисперсии и среднеквадратичного отклонения параметров; 8) расчет нормированной авто и взаимокорреляционной " функции; 9) определение коэффициента затухания автокорреляционной функции; 10) определение минимальных и максимальных значений параметров и их приращений; II) проверка гипотезы о стационарности выборок зна чений параметров; 12) проверка гипотезы о нормальности закона распределения значений параметров; 13) расчет дисперсионных оценок параметров. Подробное описание перечисленных задач и блок--схема реализующих их алгоритмов представлены в работе [57] . Структура алгоритма представлена в виде двух блоков: I) блок обработки статистических данных для получения достоверных и качественных выборок значений параметров ТП; 2) блок расчета характеристик, необходимых для получения численных значений точностных показателей, а также для имитационного моделирования параметров ТП. Кроме этого, вторым блоком подготавливается информация ЛИР для более обоснованного выбора решения и подготовки СРЗ к работе. Пер вый блок включает в себя задачи - 1 6,8,9,10; второй блок - 7 13. Разработанное программное обеспечение алгоритма Aj может использоваться также для оценивания сложности реализации программных средств, поскольку большинство задач, реализуемых алгоритмом, совпадает с задачами по обследованию ТП, при расчете констант алгоритмов и других видах работ по проектированию Ин.П.
Технические предложения для Ин.П, получаемые на этапе разработки технического задания, включают в себя перечень задач Ин.П подлежащие автоматизации, а также средства для их реализации. Совокупность задач образует функциональную структуру Ин.П, которая отражает информационные связи между ними и последовательность их выпблнения во времени. Принятие решений для Ин.П согласно постановки задачи(7./2) предполагает выбор варианта структуры, содержащей программную и аппаратную части и являющейся наилучшей в смысле заданной ЛПР системы ограничений и предпочтений. При этом СРЗ, включенные в выбранную структуру, должны быть также наилучшими в указанном смысле. В этом случае, задача подготовки множества проектных решений разбивается на две подзадачи: формирование множества структур и множества СРЗ йн.П.
Рассмотрим возможные способы образования вариантов структур Ин.П. В соответствии с основным назначением, Ин.П должна представлять в систему управления информацию о состоянии объекта автоматизации с минимальными значениями погрешности, временной задержки, вероятности сбоя работы подсистемы и некоторыми другими показателями. По целевому назначению задачи Ин.П можно классифицировать на два типа: абсолютные и косвенные. К первому типу будут относиться задачи,- входящие в состав любой структуры Ин.П независимо от свойств и особенностей объекта автоматизации. Назначение этих задач - представление информации в виде, необходимом для использования в УВМ. К числу таких задач относятся такие, например, как восприятие информации, коммутация, аналого-цифровое преобразование, передача и отображение информации, контроль отклонений. Косвенными являются задачи, предназначенные для компенсирования погрешности определения состояния объекта автоматизации, возникающей от различных причин: помехи в измеряемых параметрах, нелинейность шкал датчиков, сбои и отказы датчиков и другие.
