Лекция 3. Научно-технический эксперимент (понятия и определения)

Научно-технический эксперимент (понятия и определения)

Тема 2.1. Систематизация экспериментов и испытаний

Международные стандарты на элементы систем распределенной обработки данных

Виды исполнения

По защищенности от воздействий окружающей среды изделия ГСП подразделяют на следующие виды исполнения:

- обыкновенные,

- пылезащищенные,

- взрывозащищенные,

- герметичные,

- водозащищенные,

- защищенные от агрессивной среды,

- а также по устойчивости к воздействию температуры и влажности окружающего воздуха.

В зависимости от механических воздействий предусматривается обыкновенное или виброустойчивое исполнение.

Нормируются также метрологические характеристики изделий:

- виды погрешностей,

- методы нормирования погрешностей отдельных устройств,

- виды погрешностей совокупности звеньев и систем,

- классы точности и методы аттестации.

Международные стандарты на элементы систем распределенной обработки данных:

1. Стандарты на организациюизмерительно-управляющих устройств и систем:

- стандарт на интерфейс для цифровых измерительных приборов и устройств - приборный интерфейс IEEE-488.1 (другие названия: HP-IB, GP-IB, IEC-625.1, МЭК-625.1), отечественный стандарт ГОСТ 26.003-80 (Канал общего пользования КОП);

- стандарты интерфейсов и шин ввода-вывода для встраиваемых в компьютер устройств измерения и управления ISA, EISA, PSXI, PCICMCIA, PC-104;

- стандарты на магистрально-модульные измерительно-вычислительные и управляющие системы и комплексы: САМАС (КАМАК - ГОСТ 26.001-80), Multibus, VME, VXI, MXL SCXI;

- стандарты для промышленных систем и контроллеров (PLC): Bhbus, CANbus, MODBUS, PROnBUS, Fieldbus.

2. Стандарты на системы и средства передачи данных (системы коммуникаций):

- стандарты физических интерфейсов: RS-422 (ГОСТ 23675-69), RS-232 (ГОСТ 23675-79), RS-485;

- стандарты локальных компьютерных сетей: Ethernet, Arcnet, TRN;

- стандарты на сети специального применения: MIL 1553B, ARING-429;

- глобальные международные компьютерные сети (например, Internet).

3. Cтандартные операционные системы:

- операционные системы общего назначения MS DOS, MS WINDOWS, WINDOWS- **, MAC OS, HP-UX, UNIX, LINUX;

- операционные системы реального времени: OS-9/OS-9000, VMEexes, VxWorks, LynnxOS, QNX.

4. Сертифицированные инструментальные средства разработки прикладного программного обеспечения:

- универсальные системы общего назначения: LabWINdows, LabWINDOWCVI, LabVIEW, Bridge VIEV, HP VEE;

- специализированные системы АСУТП и промышленной автоматики: jn Touch, ISaGRAF, TRACE MODE, LOOKOUT.

Раздел 2. Научно-технический эксперимент как объект автоматизации

Эксперимент - это совокупность действий исследователя, осуществляемая посредством материальных средств исследования с целью получения новой информации об изучаемом объекте (процессе, явлении) путем построения информационных (описательных) моделей, которые характеризуют различные его стороны и проявления.

Таким образом, основные элементы эксперимента:

- экспериментатор и его деятельность как познающего субъекта,

- объект экспериментального исследования и

- средства экспериментального исследования.

Системный подход, являющийся важнейшим принципом организации экспериментов, предполагает рассмотрение всех элементов эксперимента как единой системы.

Модель - это отображение реальной системы (оригинала), имеющее с ней определенное объективное соответствие и позволяющее прогнозировать ее функциональные характеристики (т.е. характеристики, определяющие результат взаимодействия системы с внешней средой).

Информационная (описательная) модель исследуемого объекта - разновидность модели, которая выражает закономерности, присущие исследуемому объекту, с помощью символьного описания того или иного вида.

Наиболее полной формой информационной модели исследуемого объекта является его математическое описание (математическая модель).

Существует три подхода к построению математической модели исследуемого объекта:

1) детерминистический,

2) статистический

3) и комбинированный.

При детерминистическом подходе математическая модель объекта создается на основе физических, химических и других законов природы, которые описывают процессы, происходящие в объекте.

Чаще всего при этом используются уравнения материального и энергетического балансов.

Детерминистический подход часто не позволяет получить адекватную модель объекта из-за недостатка соответствующих теоретических знаний.

Статистический подход к исследованию объектов предполагает использование экспериментально-статистических методов, которые являются в настоящее время наиболее эффективным средством исследования сложных физических процессов.

В этом случае эксперименты проводятся непосредственно на действующем объекте и могут быть активными или пассивными.

При использовании методов активного эксперимента математическое описание строится в виде совокупности статических и динамических выходных характеристик объекта, которые регистрируются при подаче на его входы специальных возмущающих воздействий.

С использованием методов пассивного эксперимента аналогичные характеристики объекта получаются в результате статистической обработки данных, полученных при его нормальной эксплуатации.

Комбинированный подход к построению математической модели объекта состоит в совместном использовании двух предыдущих подходов, когда в процессе эксперимента уточняются зависимости детерминированной модели.

В общем виде математическое описание объекта исследований может быть выражено зависимостью

{Y} = Ф [{X}, {Z}, {U}],

где {Y} = (Y₁, Y₂, …, Y_l) - множество векторов выходных переменных объекта;

{Х} = (Х₁, Х₂, …, Х_m) - множество векторов входных контролируемых управляемых независимых переменных (факторов), действующих на процессы;

{Z} = (Z₁, Z₂, …, Z_k) - множество векторов входных контролируемых, но неуправляемых независимых переменных (часть из них - возмущающие воздействия);

{U} = (U₁, U₂, …, U_n) - множество векторов неконтролируемых возмущающих воздействий;

Ф - оператор объекта, определяющий связь между указанными величинами.

Получение модели, описывающей реакции изучаемой системы на многофакторное возмущение, является одной из задач математического планирования эксперимента (раздела математической теории экспериментальных исследований).

Математическое планирование экспериментов предполагает исследование системы как единого целого, без нарушения внутренних взаимодействий.

Причем эксперимент проводится таким образом, что одновременно могут изменяться несколько переменных, влияние которых на систему исследуется.

Модель исследуемого объекта получают на основе обработки результатов эксперимента, поставленного по заранее составленной схеме (плану), обладающей некоторыми оптимальными свойствами в смысле извлечения наибольшего количества сведений об изучаемом процессе при ограниченных затратах.

План эксперимента - матрица координат точек в факторном пространстве, в котором ставится эксперимент. Он определяет набор инструкций по проведению эксперимента, в которых указывается последовательность работы, характер и величина изменений переменных и даются указания о проведении повторных экспериментов.

Последовательность проведения эксперимента означает порядок, в котором вносятся изменения в работу экспериментального оборудования.

Эксперимент состоит из серии опытов, количество которых равно числу точек в пространстве факторов или строк в плане.

Содержанием опыта является измерение реакции объекта (функций отклика) на комплексное воздействие факторов, равных по величине координатам соответствующей точки плана.

Мы будем рассматривать научно-технические (инженерные, приборные) эксперименты.

Отличительной особенностью таких экспериментов (по отношению к экспериментам, использующимся в гуманитарных науках и т.п.) является обязательное применение при их проведении в качестве средств исследования специальной научной аппаратуры.

Это:

1) оборудование для проведения эксперимента - устройства и приборы, позволяющие создавать определенные экспериментальные условия;

2) датчики - устройства, служащие для восприятия и извлечения информации об исследуемом объекте;

3) измерительные приборы, обеспечивающие наблюдение за поведением изучаемого процесса, количественное измерение, регистрацию и хранение информации об исследуемом объекте.

В большинстве научно-технических экспериментов имеется образец для испытаний - предмет (объект), подвергаемый исследованию (испытаниям), который при желании или необходимости может быть заменен другим.

Разновидностью научно-технических экспериментов являются испытания сложных объектов (изделий, образцов новой техники), проводимые для контроля пребывания значений их характеристик в допустимой области (контроль качества).

Исследуемые с помощью экспериментов явления (процессы, объекты) относятся к "хорошо" или "плохо организованным" системам.

Хорошо организованными считают такие системы, в которых можно выделить явления или процессы одной физической природы, зависящие от небольшого числа переменных с хорошо интерпретируемыми функциональными связями.

В таких системах предполагается возможность стабилизации с любой степенью точности всех независимых переменных системы и поочередного варьирования некоторых из них для установления интересующих исследователя зависимостей.

В плохо организованных (диффузных) системах нельзя четко выделить отдельные явления.

Здесь надо учитывать действие очень многих разнородных факторов, задающих различные по своей природе, но тесно взаимодействующие друг с другом процессы.

Такие системы относят также к классу "больших систем".

Тенденцией в развитии научных исследований является стремление перейти от изучения хорошо организованных систем к изучению плохо организованных систем, поскольку к последним относится большинство реальных явлений объективной действительности.

Системное исследование эксперимента при решении задач его автоматизации в каждом конкретном случае следует проводить в два этапа, включающие:

1) общий анализ эксперимента для выяснения целесообразности его автоматизации;

2) исследования, необходимые для принятия решения о создании системы автоматизации и предполагающие детальное изучение эксперимента с целью получения необходимых исходных данных для проектирования системы.

На этой основе строится априорная модель объекта автоматизации.

Тема 2.1. Систематизация экспериментов и испытаний (продолжение)

Дата добавления: 2014-01-05