Моделирование в системах управления в реальном масштабе времени

Особенности управления в реальном масштабе времени. Основная особенность использования метода моделирования – это получение прогноза при принятии решений в СУ в РМВ с учетом ограничения на ресурс времени моделирования процесса функционирования системы S.

Для управления объектом может использоваться в системе либо информация о состояниях (ситуациях) системы S и внешней среды Е, либо информация о выходных характеристиках (поведении) системы S во взаимодействии с внешней средой Е. В первом случае требуется оценить изменения состояний z_k Î Z, , за время прогнозирования t _n. Такое моделирование называется ситуационным. В другом случае требуется оценить выходные характеристики y_j Î Y, , на интервале
времени (0, T). Это моделирование называется бихевиоральным.

Цель ситуационного моделирования – получение прогноза вектора состояний вектора z (t), а цель бихевиорального моделирования – оценка вектора выходных характеристик вектора у (t). Например, если в качестве концептуальной модели M_к процесса функционирования системы S используется Q -схема, то при ситуационном моделировании требуется прогнозировать такие состояния, как число заявок в накопителях, количество занятых каналов и т.д., а при бихевиоральном моделировании в этом случае необходимо оценивать такие характеристики, как вероятность потери заявки, среднее время задержки заявки в системе и т.д.

Другой особенностью моделирования при принятия решений
по управлению объектом в реальном масштабе времени является существенная ограниченность вычислительных ресурсов, так как
такие системы управления, а следовательно, и машинные модели М_м реализуются, как правило, на базе специализированных микропроцессорных средств, когда имеется ограничение по быстродействию и объему памяти.

Кроме того, возникает проблема поиска компромисса между необходимостью повышения точности и достоверности результатов моделирования (прогнозирования), т.е. увеличения затрат времени
на моделирование (числа реализации N на интервале (0, Т)) и необходимостью уменьшения затрат машинного времени из условий управления в РМВ.

При использовании машинной модели М_м в контуре управления системой S в реальном масштабе времени возникает также проблема оперативного обновления информации как в базе данных об объекте, так и в базе данных об эксперименте, т.е. в данном случае о конкретном прогнозе. При ситуационном моделировании важно не потерять информацию о смене состояний системы S, так как от этого зависит эффективность управления. Поэтому построение детерминированных моделирующих алгоритмов, когда используется «принцип D t», приводит либо к увеличению времени моделирования при уменьшении D t, либо к снижению достоверности прогноза состояний при увеличении D t. Это говорит в пользу использования стохастических алгоритмов, а именно тех вариантов, которые наиболее просто реализуются, т.е. асинхронных спорадических алгоритмов. При бихевиоральном моделировании важно получить усредненную статистическую оценку характеристик системы S на интервале (0, T). Поэтому при построении моделирующих алгоритмов важно при заданной точности и достоверности результатов моделирования выбрать наиболее просто реализуемый алгоритм, требующий минимальных затрат времени и оперативной памяти на его прогон. В этом случае эффективными могут оказаться как стохастические, так и детерминированные моделирующие алгоритмы.

С точки зрения программирования моделей М_м при моделировании
в РМВ невозможно использовать ЯОН и ЯИМ для программной
реализации моделей исходя из возможностей программного обеспечения специализированных микропроцессорных средств и жестких ограничений
на время счета по моделирующему алгоритму. В этом случае основное применение находят языки низкого уровня, что усложняет процесс разработки программного обеспечения моделирования в РМВ, но обычно позволяет получить достаточно эффективные рабочие программы моделирования.

Таким образом, моделирование процесса функционирования систем для целей управления в РМВ имеет ряд специфических особенностей, но методика моделирования и принципы реализации моделирующих алгоритмов сохраняются.

Дата добавления: 2014-01-04