Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Общие положения. Как уже отмечалось в разделе 1,проектируемая система S должна удовлетворять совокупности исходных данных:

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

 

 

Как уже отмечалось в разделе 1,проектируемая система S должна удовлетворять совокупности исходных данных:

 

Д=(У, Os, с. К, кр. К), (2.1)

 

где У=(у1,….,ур) - совокупность условий работы системы (характеристики полезных сообщений, сигналов, помех, диапазон рабочих температур, давлений, влажности и т.п.);

Os = (Os1….Os2) - совокупность ограничений структуры системы S и значений её параметров (ограничения по массе, габаритам, потребляемой мощности и т.п.)Ограничения структуры могут быть жёсткими и не жёсткими. При нежёстких ограничениях структуры могут содержаться требования частного характера (например: отсутствие ретрансляторов, обратного канала и т.п.) При жёстком ограничении структура системы практически задаётся полностью и в процессе проектирования могут варьироваться лишь значения отдельных параметров.

Ограничения параметров x1…xn системы могут быть типа равенств (xi=xio),неравенств(xi≤xi max или xi min≤xi≤xi max), дискретности, (xi=1,2,3…),связи [Фi (x1,…xn) ≤0] и иного характера.

Вектор К=<k1,…km> включает совокупность всех показателей качества <k1…km>, которые должны учитываться в процессе проектирования. При формулировке исходных данных определяется состав c. К и критерии качества кр. К.

Число таких показателей может составлять несколько десятков или даже более. Однако (особенно на начальных этапах проектирования) во внимание принимают лишь наиболее важные (точность, помехоустойчивость, пропускная способность и т.п.)

Исходные показатели качества kin(i=1,m) могут иметь неодинаковые размерности, поэтому их, как правило, нормируют и имеют дело с нормированными показателями

 

ki=kin/kio, (2.2)

 

где kio- некоторое опорное (эталонное) значение показателя.

К показателям качества системы можно отнести любой параметр системы, монотонно связанный с её качеством, т.е. чем меньше (или больше) данный показатель качества k, тем лучше система при прочих равных условиях. Таким образом, все показатели качества можно разбить на две группы:

-монотонно убывающие, т.е. такие, что чем меньше k, тем лучше система (при прочих равных условиях);

-монотонно возрастающие, т.е. такие, что чем больше k, тем лучше система (при прочих равных условиях).

Например масса М, стоимость В, вероятность ошибки Рош и средний квадрат ошибки d2 являются монотонно убывающими показателями, а пропускная способность С и вероятность безотказной работы-монотонно возрастающими.

Так как вектор К служит для сравнения систем, удобно, чтобы все входящие в его состав показатели имели одинаковый характер, т.е. все были или монотонно возрастающими, или монотонно убывающими.

Поскольку качество системы удобно характеризовать мерой её отклонения от ИДЕАЛЬНОЙ, стараются показатели качества сделать монотонно убывающими (при этом, чем меньше отклонение, тем лучше система).

Не трудно убедиться, что многие монотонно возрастающие показатели качества можно легко преобразовать к монотонно убывающим. Например, неотрицательный исходный показатель качества kin таков, что он может меняться в пределах

 

kin min ≤ kin ≤ kin max (2.3)

 

и чем больше значение kin, тем лучше система (при прочих равных условиях). Тогда можно выбрать эквивалентный ему (с точки зрения проектирования) стандартный показатель качества

ki= kin max- kin (2.4)

 

Если k in max ® ∞, то вместо (2.4) можно полагать

 

ki= 1/kin (2.5)

 

Пусть, например, kin= C-пропускная способность системы. У идеальной системы C ®∞. Поэтому в соответствии с (2.5) следует полагать k1=1/C.

Пусть k2n=Pбо - вероятность безотказной работы (за время tэ)

Тогда k2i max=1 и в соответствии с (2.4) следует полагать

 

k2=1- k2n=1- Pбоотк, (2.6)

 

где Ротк - вероятность отказа (за время tэ).

Кроме того, удобно выбирать показатели качества такими, чтобы у идеальной системы значение этих показателей равнялось нулю. Всвязи с этим, необходимо иногда преобразовывать к, так называемому, стандартному виду (ki>0; чем меньше k, тем лучше система; у идеальной системы k ® 0) и монотонно убывающие показатели качества. Например, если неотрицательный показатель kin удовлетворяет условиям (2.3), но чем он меньше, тем лучше система, то можно полагать

 

ki=kin-ki min (2.7)

 

В дальнейшем будем полагать, что путём элементарных преобразований все исходные показатели качества приведены к безразмерному стандартному виду. При этом сравнения систем (вариантов их построения) удобно производить в m- мерном пространстве Rm показателей качества (рисунок 2.1)

 

 

 

 

Рисунок 2.1. m- мерное пространство Rm показателей качества

 

В этом пространстве каждой совокупности <k1,…k2> показателей качества соответствует m- мерный вектор К=<k1,…km>, проведённый из начала координат. При этом, идеальной системе соответствует нулевое значение вектора А. Однако, у реальной системы вектор К отличен от нуля и его концом, как это видно из рисунка 2.1 является некоторая точка А в Rm.

Выясним, в каком соответствии находятся множество Ms систем и множество Мк соответствующих им векторов (точек) в Rm.

В общем случае возможны варианты, когда несколько систем, различающихся принципами построения и (или) значениями отдельных параметров, будут иметь практически одинаковые значения вектора К. Однако, если число m учитываемых показателей не слишком мало, такое совпадение значений вектора К будет весьма редким исключением. Поэтому, при сравнении реальных технических систем можно практически полагать, что между системой S и вектором качества К имеется взаимно-однозначное соответствие, т.е. множества Мs и Mk систем и их показателей качества в Rm эквивалентны.

Обозначим:

Д1= (У, Оs, с.К) (2.8)

 

-часть исходных данных Д [см.(2.1)], не включающую критерии качества кр.К. Будем называть систему (класс система) S, удовлетворяющую исходным данным Д1, допустимой системой.

В общем случае, существует не одна допустимая система, а некоторое множество Мдs таких систем. В пространстве Rm этим системам будет соответствовать множество Мдк допустимых значений вектора качества К. Так как между системами S и значениями векторов их качества К существует взаимно - однозначное соответствие, множества Мsд и Мsk эквивалентны, поэтому в дальнейшем оба эти множества будем одинаково обозначать Мд и полагать, что речь идёт о допустимом множестве.

Каждая точка в Rm, не принадлежащая Мд, является недопустимой, т.е. не удовлетворяет исходным данным (2.8).

 

k1= P а d

  q4=0 b q3   q2   q1=Pc1ш1  
1

q1>q2>q3>q4

 

 

 

 

 

 

1C k2= Pл.т.

Рисунок 2.2.

 

Пусть, например, рассматривается вопрос о выборе обнаружителя сигнала по двум показателям качества: вероятности Рпр пропуска сигнала и вероятности Рл.т. ложной тревоги, т.е. К=<k1,k2>, где k1= Pпр; k2=Рл.т. Тогда при фиксированных исходных данных Д1(при фиксированных характеристиках сигнала и полях и заданных ограничениях структуры и параметров обнаружителя множество Мд допустимых точек (в пространстве Rm) будет иметь вид области авсd между рабочей характеристикой (рисунок 2.2) и отрезками ad и dc (заштрихованная область). Если ослабить требования, входящие в исходные данные, например, увеличить энергию сигнала или уменьшить интенсивность помехи, то область Мд расшириться засчёт приближения соответствующей рабочей характеристики к осям абсциссе и ординат и наоборот. (Допустимая область - это область, которая может быть реализована при заданных исходных данных).

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Методы моделирования | Виды критериев качества
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 326; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.017 сек.