Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ВВЕДЕНИЕ
Современный системный анализ - прикладная наука, которая ориентирована на прояснение причин возникновения проблем и на формирование вариантов их устранения.
Системный анализ - совокупность методологических средств, которые используются для подготовки и обоснование решений из сложных проблем политического, военного, социального, экономического, технического и научного характера. Основой является системный подход и ряд методов, математических дисциплин и современной теории управления. Основная процедура - построение обобщенной модели, которая отображает взаимосвязи реальной ситуации. Технической основой являются ЭВМ и информационные системы.
Возникновение «системного анализа» связано с необходимостью проведения комплексных исследований при:
• создании сложных технологических и производственных комплексов;
• создании сложных систем управления ими;
• анализе экономической ситуации и т.д.
Системный анализ - дисциплина, которая занимается проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы нуждается в анализе сложной информации разной физической природы. Результатом системных исследований является выбор конкретной альтернативы, например, план развития, параметры конструкции, структура и т.д.
Основная задача дисциплины: показать, как разные знания (математика, теория управления, методы оптимизации...), могут служить решению сложных прикладных задач, а системный интегратор становится одной из главных действующих лиц, архитектором, конструктором сложных систем. Для конструирования и исследование сложных систем нет наборов рецептов, есть лишь методология.
Методы системного анализа для решения сложных комплексных проблем применяются с учетом того, что в процессе принятия решений выбор необходимо делать в условиях неопределенности. Процесс системного анализа по каждой проблеме можно разделить на четыре стадии:
Истоки системного анализа, методических концепций лежат в дисциплинах, которые занимаются проблемами принятия решений - теории исследования операций и общей теории управления.
Проектирование сложных систем управления разделяют на две стадии: макропроектирование (внешнее), когда методами системотехнического и синтеза решаются задачи функционально-структурного характера; микропроектирование, когда разрабатываются технические решения в рамках проекта системы.
Для специалистов по автоматизации производства часто наиболее ответственным этапом является начало разработки систем - аванпроектирование (выбор структуры, технических средств, программного обеспечения...). От этого зависит целый ряд аспектов в будущем, в том числе стоимость разработки и эксплуатации.
МЕТОДОЛОГИЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
В соответствии с современными представлениями прикладной системный анализ - научная дисциплина, которая на основе системно организованных, структурно взаимосвязанных и функционально взаимодействующих процедур, методологических средств, математического аппарата, программного обеспечения и вычислительных возможностей компьютерных систем и сетей обеспечивает в условиях неопределенности получение и накопление информации об исследуемом предмете для следующего формирования знаний о нем как единого, целостного объекта с позиций поставленных целей исследования и принятие рационального решения в условиях разнородных многофакторных рисков.
Под системой понимают сложные структуры, которые взаимодействуют с окружающей средой как единое целое, а большие системы и сложные системы включают значительное количество элементов и подсистем. Часто понятие системы определяют через их признаки и свойства.
Система - это совокупность взаимосвязанных элементов, отделенная от внешней среды, но которая действует с этой средой как единое целое.
Система - это средство достижения цели. Соответствие цели и системы неоднозначное, а именно: разные системы могут ориентироваться на одну цель, а одна система может иметь разные цели.
Первых два определения объединяются в третье.
Система - это функционально определенное структурно упорядоченное с адаптивной реорганизацией множество элементов. Внешние и внутренние функции систем, их иерархические или одноуровневые структуры характеризуются соответствующими обменными потоками, адаптивная организация и дезорганизация систем является определяющим для их существования свойством.
Элемент - это простейшая неделимая часть системы, а ее свойства определяются конкретной задачей. Элемент всегда связан с самой системой. Элемент сложной системы может быть в свою очередь сложной системой в другой задаче.
Подсистема - компонент системы - объединение элементов, но по масштабу меньше, чем система в целом.
Если рассматривать технологический комплекс, то элементом может быть технологический процесс, технологический аппарат или конкретная конструкция. Подсистемами выступают объединения технологических процессов или аппаратов на уровне технологических отделений или цехов.
С точки зрения задач управления всегда существует оптимальное количество подсистем, которое приводит к высочайшим технико-экономическим показателям. Количество подсистем зависит от структуры общей системы управления: децентрализованные, централизованные, распределенные системы управления. Количество подсистем зависит также от количества технологических операций.
Структура - это изображение элементов и связей между ними. Здесь рассматривается функциональная, алгоритмическая, техническая, организационная структура. Предполагается, что система имеет два и больше уровней управления.
Связь - наиболее важным есть то, что здесь используются обобщенные оценки (например, связи: направленная или ненаправленная, сильная или слабая, положительная или отрицательная). Связь однозначно характеризует структуру системы.
Состояние - это мгновенная оценка или фаза развития системы.
Равновесие - это определенное установившееся состояние, а переход из одного состояния в другое называют поведением системы.
КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ
В системном анализе классификация занимает особое место, учитывая множество критериев, которые характеризуют структуру системы, ее назначение, особенности функционирования и т.д. Наиболее часто применяются при классификации систем такие критерии.
По субстациональныму признаку системы делятся на три класса:
При использовании системного анализа для задач синтеза и анализа сложных систем управления используют классификацию систем по:
Хорошо организованные системы - это такие, для которых можно определить отдельные элементы, связи между ними, правила объединения в подсистемы и оценить связи между компонентами системы и ее целями. В этом случае проблемная ситуация может описываться в виде математических зависимостей, которые связывают цель и средства ее достижения, так называемых критериев эффективности или оценок функционирования. Решение задач анализа и синтеза в хорошо организованных системах осуществляется аналитическими методами. Примеры: описание работы электронного устройства с помощью системы уравнений, которые учитывают особенности работы; аналитические модели объектов управления и др.
Для отображения исследуемого объекта в виде хорошо организованной системы выделяют наиболее существенные факторы и отбрасывают второстепенные. В хорошо организованных системах используется, в основном, количественная информация.
Плохо организованные системы. Для таких систем характерным является отображения и исследование не всех компонентов, а лишь некоторых наборов макропараметров и закономерностей с помощью определенных правил выборки. Например, при получении статистических закономерностей их переносят на поведение систем с некоторыми показателями вероятности. Характерным для этих систем есть использования многокритериальных задач с многочисленными предположениями и ограничениями. Примеры: системы массового обслуживания, экономические и организационные системы.
В плохо организованных системах используется, в основном, качественная информация, в частности нечеткие множества.
Системы с самоорганизацией. Такие системы имеют признаки диффузных систем: стохастичностьсть поведения и нестационарность параметров. В тоже время они имеют четко определенную возможность адаптации к смене условий работы. Частным случаем системы с самоорганизацией для управления техническими объектами являются адаптивные системы с эталонными моделями или идентификатором, которые рассматриваются в дисциплине «Теория автоматического управления».
Существует ряд подходов к выделению систем по сложности и масштабу. Например, для систем управления удобно пользоваться классификацией по числу (количеству) элементов:
Большая система - это всегда совокупность материальных и энергетических ресурсов, средств получения, передачи и обработки информации, людей, которые принимают решение на разных уровнях иерархии.
В настоящее время для понятий «сложная система» и «большая система» используют такие определения:
Тогда определение системы можно записать как
Система - упорядоченное множество структурно взаимосвязанных и функционально взаимодействующих однотипных элементов любой природы, объединенных в целостный объект, состав и границы которого определяются целями системного исследования.
Характерные особенности больших систем:
ЗАКОНОМЕРНОСТИ БОЛЬШИХ (СЛОЖНЫХ) СИСТЕМ
Закономерности больших или сложных систем позволяют рассмотреть их основные свойства независимо от физической природы (устойчивость, развитие, адаптация, саморегулирование и др.).
Целостность системы. Здесь рассматривается две взаимосвязанных стороны:
В этом проявляется сложность системы, ее поведение относительно внешней среды и внутреннее развитие. При выделении отдельных элементов или подсистем они также могут быть сложными системами, но для других задач. При оценке целостности выделяется два фактора:
Интегрированность системы - эта закономерность соединена однозначно с предыдущей (целостностью), но интегрированность подчеркивает внутренние процессы системы. Главным в интегрированности являются системообразующие и системосохраняющие факторы.
Для сложных систем управления и компьютерно-интегрированных структур этими факторами являются ЭВМ и микропроцессорные средства, объединенные в соответствующие сети. В технических системах, особенно компьютерно-интегрированных структурах, рассматриваются такие виды интеграции:
Коммуникативность системы. Эта закономерность характеризует особые связи системы с внешней средой, дает возможность выделить элементы, как системы низших порядков. Для КИСУ коммуникативность проявляется в потоках информации, а также в структурах, т.е. в сетях разного уровня и назначения, в том числе корпоративных.
Корпоративная сеть - это вычислительная сеть на предприятиях, фирмах или их объединениях, в которой одновременно циркулирует информация разного назначения, т.е. технологическая и технико-экономическая.
Иерархичность системы - это закономерность, которая показывает, что живая природа и технические системы всегда имеют несколько уровней организации, принятие решений, задач и т.д. Для автоматизированных технологических комплексов выделяют разные виды управления: технологический аппарат, отделение, предприятие. Здесь главными являются такие стороны:
В теории систем определяющим являются понятия функции или задачи, которые распределяют по уровням на подзадачи, т.е. образовывается иерархическая структура подзадач. Иерархической структуре подзадач отвечает своя структура математических моделей и ограничений. Эти две структуры находят отображение в технической структуре, т.е. в иерархии технических средств.
Закон необходимого разнообразия. Доказано, что для создания системы, которая может решить сложную проблему, имеющую разнообразие, необходимо, чтобы система управления имела еще большее разнообразие. Важно, чтобы это разнообразие могло создаваться в самой системе. В ТАУ существует принцип сложности, согласно которому для управления сложным объектом должна использоваться также сложная система управления.
Обобщение понятий сложных систем.
МЕТОДЫ И ОБЪЕКТЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
Эти методы основаны на том, что рассматриваются разные явления без раскрытия процессов, которые там происходят, а учитываются лишь формальные связи между разными факторами и характер их изменения под влиянием внешних условий. Методы системного анализа объединяют математические методы, компьютерные технологии, теории автоматического управления, исследование операций, которые приводит к объективной необходимости привлекать знание из разных наук.
Для описания поведения систем используются методы теории информации и принятие решений. В теории систем традиционные математические методы (дифференциальные, разностные уравнения и т.д.) не разрешают полностью описать реальные процессы в сложных системах, поэтому рядом с количественной информацией используется качественная информация, в частности, теория нечетких.
В дальнейшем рассматриваются методы, которые используются для таких сложных систем, как технологический комплекс, автоматизированный технологический комплекс, компьютерно-интегрированная система управления, корпоративные сети (ТК, АТК, КИСУ, КС).
Принципы системного подхода.
Черты системного подхода.
В системных исследованиях широко используются процедуры декомпозиции и агрегирование, которые являются разными аспектами аналитического и синтетического приемов исследования систем. Сложная система расчленяется на менее сложные части, которые потом могут объединяться в одно целое, что дает возможность объяснить целое через его части в виде структуры целого.
Декомпозиция - разложение целого на части: задачи - на подзадачи; системы - на подсистемы. Это дает возможность упростить общую задачу, сократить ее размерность и использовать более простые модели.
Агрегирование - объединение частей в целое, что часто дает возможность получить новые качественные и количественные показатели системы. При этом новое объединение (новая система) может иметь такие свойства, которых не имеет ни один из элементов, которые объединяются. Наглядный пример проявления это свойство приведено на рис. 1.1.
Рис.1.1. Схемы соединений элементов
Цифровой автомат 8 превращает любое число на входе в новое число на выходе, которое на единицу больше входного (рис. 1.1.а). При соединении двух автоматов 8 в кольцо (рис.1.1. б) система генерирует возрастающую последовательность на выходах А и В, одна из которых состоит из парных чисел, вторая - из непарных. При параллельном соединении (рис. 1.1.в) реализуется задача резервирования.
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД ПРИ АНАЛИЗЕ ТК
Признаки технологических комплексов как сложных систем.
Можно выделить разные признаки, но главными являются те, которые характеризуют как некоторые количественные стороны, например, количество элементов, так и качественные. Известный подход, когда сложной системой (СС) называют такую, математические модели которой можно описать, по крайней мере, двумя способами (детерминированные и стохастические, теоретико-вероятностные и т.д.). Для ТК при характеристике их как СС выделяют такие признаки:
Анализ ТК как сложных систем предусматривает определение и оценку их структуры, оценку материальных и энергетических потоков, формирование необходимых информационных определений, что дает возможность определить структуру управления. При построении автоматизированных ТК определяется количество подсистем, расположение точек получения информации, расположение пунктов управления и техническая реализация системы.
Классификация ТК.
Эта классификация может выполняться по следующим признакам:
Для разработки КИСУ, а также систем автоматизации на разных уровнях важными являются также признаки ТК:
Системный анализ технологических процессов как объектов управления.
При исследовании технологических процессов с позиций задач управления используются основные приемы системного анализа (системного подхода):
С позиций системного анализа решаются задачи моделирования, оптимизации, управления и оптимального проектирования в масштабах ТК, отделения, цеха, завода. Для этого используются соответствующие математические модели.
Условно неделимыми единицами ТК являются технологический процесс (ТП) - нижний уровень иерархии производства. В тот же время возможная дальнейшая детализация этих единиц к уровню физико-химических эффектов и явлений, который разрешает, в свою очередь, рассмотреть отдельный технологический процесс как сложную систему. Важно понимать, что единичный технологический процесс с его сложным комплексом элементарных физико-химических явлений - типичная большая (сложная) система в смысле ее классического определения. Уровень сложности этой системы определяется:
При системном анализе производства (предприятия) как большой (сложной) системы выделяют, как правило, три уровня:
При системном подходе создаются автоматизированные системы для оперативного получения математических моделей, идентификации.
Применение методологии системного подхода к созданию сложных систем управления.
Методология – это совокупность приемов исследования в науке. Системный подход при создании сложных структур управления проявляется в таких подходах:
Системный подход к созданию автоматизированных технологических комплексов (АТК) и компьютерно-интегрированных систем управления (КИСУ)
По основным признакам АТК и КИСУ – это сложные системы, поэтому при решении задач анализа и синтеза используются методы и приемы системного анализа: определение иерархий, применение методов декомпозиции и агрегирования. Объектом для сложных систем управления является технологический комплекс, производство или предприятие в целом. В этом случае рассматриваются равные иерархии: типичный технологический процесс, участок, цех, производство (завод), предприятие.
Автоматизированный технологический комплекс включает две основные части: объект и система управления. Особенностью системного подхода являются формирования структуры и характеристик объекта, а также синтез системы управления для сформированного объекта. Это касается комплекса задач, в частности выделения подсистем, определение точек-источников информации, управляющих влияний, оценки качества процесса функционирования и т.д.
Главная особенность системного подхода при анализе и синтезе сложных систем - необходимость итераций, т.е. повторение этапов, процедур и операций с новыми данными.
Аналогичный подход используется при анализе и синтезе КИСУ с учетом таких особенностей: определение количества и уровней рабочих мест, количества и уровней вычислительных сетей.
СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Для этих систем анализируется организационная, функциональная, техническая структура. Эти структуры можно рассматривать, как определенные модели, которые отображают функции и цели, стоящие перед системой. В первую очередь учитывают иерархичность системы, поэтому их структуры всегда будут многоуровневыми. Эта многоуровневая структура помогает на разных уровнях рассматривать с разной детализацией свойства системы и ее составные. Таким образом, структура - совокупность элементов и связей между ними, которые определяются соответственно функциям и целям системы.
Рис. Многоуровневое представление структуры ССУ
Для каждой системы можно поставить в соответствие множество структур с разным количеством уровней детализации, которая определяется назначением структуры, так и самой системой. При перемещении на нижние уровне детализация всегда увеличивается, но назначение системы становится понятным при перемещении на верхний уровень. Существуют системы структурированные, слабо структурированные и неструктурированные. В соответствии с этим для каждого класса систем разрабатываются соответствующие математические модели. В структурном анализе выделяют приемы декомпозиции и агрегирование. Прием декомпозиции разрешает выделить подсистемы, а второй прием - агрегирование - разрешает объединить некоторые подсистемы, чтобы образовать технологический объект управления с заданными свойствами. В результате структурного анализа принимается решение относительно архитектуры системного управления, расположение терминальных точек (датчики, регулирующие органы, рабочие места).
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ, ОРГАНИЗАЦИОННАЯ И
ТЕХНИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА
Организационная структура (на примере предприятия) Эта структура предназначена для решения таких задач:
Функциональная структура дает возможность:
Техническая структура отображает основные технические средства для получения информации и ее обработки, а также устройства для связи между элементами, в том числе сети.
При анализе технической структуры:
Общая задача структурного анализа состоит в определении структурных свойств системы и ее подсистем на основе описания элементов и связей между ними.
При решении практических задач структурного анализа сложных систем управления принимаются три уровня описания связей между элементами:
На первом уровне основными задачами структурного анализа являются:
Результаты структурного анализа на втором уровне более содержательные, а задачами структурного анализа являются:
На третьем уровне описания связей между элементами системы учитывается не только направленность связи, а и раскрываются состав и характер сигналов взаимодействия элементов (входные, исходные, управление).
Кроме того, при структурном анализе решаются такие задачи:
При незначительной начальной информации о структуре системы, когда учитываются лишь наличие и направление связи, удобно использовать аппарат теории графов.
Теория графов - раздел математики, который исследует свойство разных геометрических схем (графов), образованных множеством точек и соединительных линий. При структурном анализе систем элементам ставят в соответствие вершины графа, а связям - ребра (вершинный граф).
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ
В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ
Системный анализ многоуровневых иерархических структур
Современный этап развития автоматизации производства характеризуется внедрением сложных систем управления, которые реализуются с помощью многоуровневых иерархических структур на основе компьютерных сетей разного уровня и назначения. В основе разработки таких структур лежит понятие иерархии подзадач (функций), которые решаются системой со своими объектами и критериями. Эта иерархия отображается в иерархии математических моделей с соответствующими ограничениями и иерархии технических средств. Иерархические структуры (системы) управление имеют такие основные характеристики:
Названные особенности нуждаются в специальных подходах к математическому описанию процесса функционирования сложной системы управления, на основе которой можно было бы проявить зависимости показателей эффективности от параметров системы и внешней среды, ее структуры и алгоритмов взаимодействия элементов. Кроме того, математические модели дают возможность решить главную системотехническую задачу - синтез оптимальной структуры. Это возможно лишь на основе многоуровневого иерархического описания с применением разных формальных языков, которое дает возможность подать исследуемую систему как элемент (подсистему) более широкой системы: рассматривать ее как единое целое; определить структуру с необходимой степенью детализации. Для возможности обеспечения нужной точности и удобства, учет многих характеристик системы используют разные уровни описания. Первый уровень отвечает информационному описанию, т.е. рассматриваются информационные связи системы с внешней средой и ее роль в получении и переработке информации. Второй уровень обнаруживает множество функциональных элементов и отношения между ними. Третий уровень - системотехническое описание, которое дает возможность определить техническую структуру системы с соответствующими средствами.
Многоуровневое описание системы имеет ряд общих свойств:
При функционировании сложной системы управления возникает ряд особенностей, связанных со взаимодействием подсистем:
Основные задачи управления рассматриваются и используются как на стадии проектирования, так и в период эксплуатации.
На стадии проектирования решаются задачи:
К задачам управления на стадии эксплуатации относят в первую очередь анализ возмущений: их амплитуда, частотный спектр, период возникновения существенно влияют на совокупность задач управления:
КЛАССЫ ЗАДАЧ И ВИДЫ УПРАВЛЕНИЯ
При определении видов и принципов управления учитываются два основных требования:
Не смотря на огромное разнообразие физических принципов функционирования и назначения технических объектов, классы задач управления ограничены:
Эти структурные возмущения могут быть внутренними (дефекты объекта или его элементов; эволюция свойств ОУ) и внешними (возмущение, которые выходят за рамки технических условий эксплуатации.
Для четырех основных классов задач организуются такие виды управления:
ТИПОВЫЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ СТРУКТУРЫ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Объем задач управления и необходимые его виды однозначно определяются внутренними свойствами объекта, его структурой и необходимыми показателями функционирования. Для ТК формирование функциональной структуры системы управления имеет особое значение.
Функциональная структура - совокупность функций системы, как совокупность операций (действий), которые обеспечивают достижение частных целей (результатов) функционирование системы.
Для организации процесса управления любого вида реализуется некоторый универсальный набор функций, которые составляют типичную функциональную структуру. Это такие функции:
Для структурного управления выделяют свои функции:
При накоплении отклонений от нормы эксплуатационных параметров объекта структурного управления реализуются свои функции:
Реализация функций структурного управления имеет свои особенности:
Сами контуры структурного управления должны определенным способом взаимодействовать между собой: так контур реконфигурации структуры целесообразно включать после того, как исчерпаны предусмотренные резервы, а контуры ремонта и технического обслуживания не только по информации от технического диагностирования, а и от контуров управления резервами, реконфигурации, аварийной защиты и т.д.
Функциональные структуры координатного и параметрического управлений
Эти структуры рассматриваются вместе т.к.:
Варианты функциональных структур избираются по двум факторам:
Вид цели, цели (задачи) управления
1. Системы стабилизации. Цель
Хзд, Х(t) - соответственно заданное и текущее значения регулированной координаты.
2. Системы программного за выходами управления
хзд var при заведомо заданных функциях времени.
Здесь есть два подкласса:
2.1. Системы временного программного по выходам управления, когда хзд(t) жестко определяется по времени;
2.2. Системы координатного программного по выходам управления, когда хзд(t) определяются уровнем значений некоторых координат системы высшего ранга, а значение моментов времени изменения произвольные.
З. Системы следящего управления
х(t) хзд(t), хзд = var – функция произвольного вида, заведомо не известная. Показатели качества слежения определяются, как правило, значениями не только хзд(t), а и их производных.
Для повышения точности слежения необходимо иметь как можно больше информации относительно функции хзд(t).
4. Системы экстремального управления
Цель: показатель качества функционирования
Критерии выбираются индивидуально для каждого объекта, но часто это – потери на перемещение в области екстремуму («рыскание») и быстродействие, т.е. время перевода режима функционирования в состояние, близкий к оптимальному.
При экстремальном управлении используются также системы классов 2 и 3 для обеспечения качества переходных процессов. Часто используется экстремум статической характеристики.
5. Системы оптимального управления
Цель: на протяжении времени функционирования объекта обеспечить екстремум функции в пределах допустимых изменений параметров и при существующих моделях.
Часто ставится задача: перевести координаты объекта из состояния 1 в состояние 2 по определенной траектории.
6. Терминальные системы управления
Цель: перевести объект в заданное конечное состояние или в заданную область в указанное или произвольное время.
Показатель качества формируется в зависимости от ограничений на траекторию движения, возмущений и прогнозируемых х(t).
Эти системы можно рассматривать как подкласс систем оптимального управления, но за постановкой и специальными методами синтеза целесообразно выделять их в отдельный класс.
Способы компенсации возмущений
1. Способы компенсации координатных возмущений
1.1. Системы управления за возмущением
Рис.3.2. Структура системы управления по возмущению
Организовывается искусственный канал по каждому возмущению Zi для его компенсации. Значение параметров операторов управляющего устройства Kx, Kz находят из условия компенсации, т.е.
тогда:
,
где
После подстановки
,
т.е.
В этом способе:
В зависимости от значения Kz можно получить разную степень компенсации , или даже перекомпенсацию;
при любых значениях Kx, Kz сохраняется устойчивость системы (при устойчивом объекте).
Ограничения:
1.2. Системы управления по отклонению
Рис. Структура системы управления за отклонением
Значения и сравниваются непрерывно или с некоторой цикличностью. При этом:
,
,
или
Погрешность управления, вызванная действием возмущения:
Полная компенсация возможная при , или компенсация тем полнее, чем «более сильное» неравенство
1+К0Кx>К01
Методическая погрешность вызвана тем, что
при конечных значениях Ко, Кх, т.е. цель управления достигается с тем большей точностью, чем «более сильное» неравенство
К0Кx>1 К0Кx>К01
Преимущества:
Ограничение в применении:
Замечание:
При многокомпонентных объектах, когда возмущения действуют на разные компоненты (а также в ТК) применение одного контура требует усложнения оператора Кх или компенсация вообще невозможная. Часто используются каскадные структуры, которые осуществляют раздельную компенсацию.
Рис. Структура системы каскадного управления
Структура каскадной системы более сложная, но операторы Кх более простые. Первый контур основной, второй - по Х1 - вспомогательный, который настраивается на компенсацию .
1.3. Комбинированные системы
Способ компенсации - объединение классов 1.1 и 1.2.
Рис. Структура системы комбинированного управления
для компенсации необходимо
К01-К0Кz=0,
т.е. при конечных значениях коэффициентов.
Преимущества:
Замечание: контур по возмущению используется для наиболее сильно действующего возмущения , а обратной связь - для остальных возмущений в системе. Канал значительно повышает скорость и точность.
2. Системы с компенсацией координатных и параметрических возмущений
Эти системы применяются для нестационарных объектов, или объектов с неизвестными характеристиками. Тогда принципы управления, которые определяют функциональную структуру системы, можно классифицировать так:
Общим для этих классов систем является свойство адаптации за счет:
2.1. Системы координатно-параметрического управления
Системы с самонастройкой используют в тех случаях, когда степень нестационарности динамических характеристик ОУ является существенной, и ее не удается компенсировать ни изменением параметров, ни дополнительными действиями.
Используется два способа:
Рис. Структура системы координатно-параметрического управления
ППУ – прибор параметрического управления;
ПКУ – прибор координатного управления;
СУ – система управления.
Основная проблема при создании – оптимальное соединение контуров координатного и параметрического управлений.
2.2. Безпоисковые системы с самонастройкой
Способ компенсации состоит в измерении и непрерывной компенсации отклонений фактической траектории изменения координат, которые определяют уровень качества функционирования объекта, от желательных траекторий, которые определяют заданный уровень качества.
Рис. Структура безпоисковой системы с самонастройкой
ПКУ - прибор координатного управления
ПСН - прибор самонастройки
Желательный режим работы может быть оптимальным, тогда - оптимальные системы с самонастройкой. Могут быть с явными оценками: с контролем частотных характеристик или корреляционных функций вход - выход.
Устройство самонастройки (адаптации) минимизирует отклонение фактической траектории от желательной, формируя на ПКУ. Временами может быть дополнительное действие .
2.3. Поисковые системы с самонастройкой
Способ компенсации заключается в автоматическом выборе с помощью поискового устройства самонастройки таких значений параметров основного контура, при которых обеспечивается экстремум функционала качества. Часто - процедуры численного поиска.
Рис. Структура поисковой системы с самонастройкой
ПКУ - прибор координатного управления;
ФПК - формирователь показателей качества управления;
ППЕ - прибор поиска экстремального значения показателя качества.
Ограничение: скорость процесса поиска (скорость сходимости) должна быть большей скорости изменения динамических свойств объекта. При этом - чем больше эта разность, тем лучшее качество функционирования.
2.4. Автоматические системы с идентификатором
Способ компенсации похож на системы с эталонной моделью, но в этом случае используется полная или частично настраиваемая модель объекта, которая адаптируется в процессе работы.
Рис. Структура адаптивной системы с идентификатором
ПКУ - прибор координатного управления
С помощью этой модели определяются совокупности управляющих воздействий, которые обеспечивают экстремальное или допустимое в конкретных случаях значения показателя качества управления.
Для сложных объектов, которые характеризуются разными моделями, используется несколько идентификаторов: оперативные (которые отслеживают количественные изменения параметров) и стратегические (которые отслеживают изменения вида динамических операторов структуры объекта).
2.5. Системы со сменной структурой
В этих системах в зависимости от желательного качества регулирования и состояния объекта дискретно изменяется закон регулирования, т.е. структура системы (набор функциональных элементов и связей между ними). Конкретный набор структур управляющего устройства и логические условия их переключения в процессе изменения исходных координат зависит не только от вида математического описания процессов в объекте и характера изменения его параметров, а и от того, какие координаты доступны измерению.
В основе системы со сменной структурой лежат две идеи:
Эти системы используются как средство борьбы с изменяемыми параметрами объекта и для обеспечения высокого качества регулирования, которые являются для систем с неизменяемой структурой часто противоречивыми.
КООРДИНАЦИЯ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ
Постановка задачи координации в двухуровневой структуре
При автоматизации сложных объектов, например технологических комплексов, задача оптимизации производства формулируется как задача верхнего уровня управления. Эта задача решается относительно ограниченного количества переменных состояния, наблюдения и управления, т.е. лишь тех, которые существенно влияют на ход и показатели производства. В этом случае большинство технологических переменных поддерживаются на заданном или оптимальном уровне системами автоматизации подсистем, выделенных по определенным признакам в технологическом комплексе. Для построения структуры системы управления используются методы декомпозиции, которая разрешает распределить прикладные функции между уровнями («по вертикалу») и между подсистемами («по горизонтали»).
Процесс функционирования ТК и системы управления им дает возможность утверждать, что в общем случае возникает задача координации работы управляемых подсистем, и только в этом случае можно обеспечить наилучшие технико-экономические показатели функционирования автоматизированных ТК. Решением задачи координации является определение взаимодействия подсистем, при которых управление каждой из подсистем будет оптимальным по общему критерию для ТК в целом. Координация является специфической задачей иерархической системы управления и на сегодня использует ряд принципов, на которых основанные итеративные и безитеративные процедуры решения поставленной задачи. Основными являются принципы координации:
Для эффективного функционирования системы управления ТК важными являются условия координируемости и совместимости подзадач управления. Эти условия гарантируют решения общей задачи, если существует ренение каждой из подзадач. В общем случае постулат совместимости для двох-рівневої системы управления формируется так.
Підзадачі системы совместны, если реализация решений подзадач нижнего уровня всегда обеспечивает достижение общей цели функционирования системы.
Проблема создания систем управления, которые всегда удовлетворяют постулата совместимости, включает не только вопрос разработки соответствующих методов и алгоритмов, а и вопрос корректности подзадач управления, стойкости алгоритмов к вычислительным погрешностям и реализации управления комплексами стохастичных подсистем.
Еще одним условием является корректность общей задачи и подзадач управления в иерархической системе.
Особое значение приобретает оценка влияния приближенного характера математических моделей, который может привести к неустойчивым решениям, а также к недопустимым погрешностям в решении задачи на основе этих моделей.
Условия совместимости подзадач иерархической системы управления ТК включают такие основные положения:
Процедуры и алгоритмы координации
В задачах координации подсистем ТК используются итерационные алгоритмы. При технической реализации алгоритмов используются такие процедуры:
Основными особенностями таких процедур координации являются:
Необходимо учитывать, что итерационный процесс координации в общем случае обеспечивает достижение лишь локальных экстремумов общего показателя эффективности. В тот же время для сложных ТК даже этот режим дает значительный эффект.
Таким образом, алгоритмы координации для ТК должны учитывать такие требования:
Координация функционирования подсистем технологического комплекса
В составе каждого технологического комплекса при создании распределенных систем управления можно выделить разное количество подсистем в зависимости от поставленных критериев и цели. В любом случае с точки зрения задач управления в составе ТК существует оптимальное количество подсистем: при увеличении их числа задача управления каждой подсистемой упрощается, но значительно возрастают затраты на координацию их работы. Кроме того, содержание координация может осуществлятся по разному: в одном случае достаточно ограничиться изменением затрат материальных потоков (нагрузка), в другом - необходимо изменять и технологические режимы подсистем.
В общем случае структуру технологического комплекса можно представить в виде ориентированного графа Г (М, А) (М - технологические элементы, А - связи между ними). Количество возможных вариантов структуры ТК относительно количества подсистем ограничивают сравнительно небольшим числом. Тогда с учетом затрат на управление в классе возможных вариантов структуры рт задача оптимизации формулируется так: М(рт) —> тіп,рт€Р. Вводя дополнительное ограничение относительно существования для каждой подсистемы задачи оптимизации, формулируются комбинаторная экстремальная задача, которая может решаться лишь полным перебором всех допустимых вариантов при условии, что существует способ вычисления М(рт). При незначительном количестве подсистем метод полного перебора можно использовать, в более сложных случаях применяют другие методы.
На практике количество подсистем для распределенного управления выбирают следующим образом:
Для каждой из подсистем разрабатывается подзадача оптимизации как результат декомпозиции общей задачи управления технологическим комплексом. Подзадача координации разрешима с использованием принципа прогнозирования взаимодействия подсистем на основе итерационного алгоритма.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
СЛОЖНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
В технической литературе описан ряд подходов к формализации процесса функционирования иерархических систем управления:
Для описания процесса функционирования системы управления ТК непрерывного типа ни один из приведенных подходов в полной мере не подходит, так как решения представляются весьма громоздкими и неудобными. В частности использование декомпозиционных методов является наиболее употребляемым для решения задач управления сложными ТК, однако представление процесса функционирования системы в пространственно-временной области воображается весьма сложным, особенно с учетом неполной априорной информации об объекте и децентрализациях управления. Особого значения приобретают вопрос представления описания процесса функционирования систем управления в связи с поставленной задачей оптимизации их структуры. С этой точки зрения за основу можно взять подход, когда основным элементом формального описания процесса функционирования систем управления ТК является понятие подзадачи.
6.1. Формальное описание процесса функционирования СОСУ
Технологический комплекс, представляет собой совокупность управляемых подсистем. Процесс разложения на мелкие подсистемы можно продолжать до тех пор, когда с одной стороны это удобно, а с другой – до определения элементарной подсистемы, т.е. такой, для которой существует определенная подзадача.
Структура подзадач имеет такие свойства:
Наличие совокупности подзадач приводит к важному выводу: каждую из подзадач для управления ТК необходимо решить в определенный момент времени, чтобы управление могло реализоваться в подсистемах. Это значит, что, например, в трехуровневой системе в пространственно-временной области необходимо использовать множество подзадач первого, второго и третьего уровней с учетом их многократного решения на определенном временном интервале.
При управлении технологическими комплексами необходимо учитывать, что подсистемы связаны между собой не только в пространстве, но и во времени, поскольку текущее состояние каждой из подсистем определяется управляющими воздействиями в предыдущие моменты времени. Поскольку между подзадачами на интервале управления существуют временные связи, то согласование этих подзадач возможно также лишь при условии согласования (координации) во времени и (j+1)-м уровне иерархии.
Таким образом, каждая из подзадач управления определяется тремя координатами: уровнем иерархии, порядковым индексом подсистемы (или их множества) и временем решения. Это может быть представлено графом в трехмерном пространстве. Вершинам графа отвечают задачи, а дугам - координирующие действия.
Важно отметить, что при таком представлении задачи, децентрализация управления приобретает новое содержание, а именно:
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ССУ
Классификация и определения видов информации в ССУ
Понятие «информация» имеет разные аспекты: от наиболее общего философского (информация - отображенное разнообразие объективного мира) до частного прикладного (информации - сведения, которые являются объектом переработки). В тот же время закономерности получения и преобразование информации изучены недостаточно, отсутствует универсальный математический аппарат для описания этих процессов.
Уточнение содержания этого понятия приводится таким образом:
Такой подход разрешает:
В ССУ есть два рода информации (объективная и субъективная):
В ССУ информация имеет разные виды и качественные формы проявления, поэтому для измерения информационного ресурса (структурного и содержательного) нужно использовать множество (обоснованную совокупность) разных информационных мер, к которым предъявляются требования:
Способ использования информационного ресурса СУ - специальная информационная технология как совокупность информационных процедур формирования, интерпретации (преобразование, поиска, реорганизации) и коммуникации (передачи, сохранение) информации.
Качество информации в СУ - совокупность свойств информации, которая характеризует степень ее соответствия нуждам пользователей (операторов, персонала). Качество можно рассматривать как внутреннее (присущее собственно информации и сохраняемое при ее переносе в другую СУ, подсистему) и внешнее:
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ
Проблема выбора и принятие решений
Выбор - это действие, которое придает всей деятельности целеустремленность, и именно выбор реализует подчинение всей деятельности определенной цели или совокупности целей.
Будем представлять принятие решений как действия над множеством альтернатив, в результате чего выделяется подмножество избранных альтернатив (или одна альтернатива). Сужение множества альтернатив возможно тогда, когда есть способ сравнения их между собой и выделение лучших.
Для проблемы выбора характерная множественность задач. Могут быть варианты:
В сложных системах управления рассматривается семейство подпроблем, решение которых дает решение общей проблемы. В свою очередь каждая из подпроблем может быть достаточно сложной, так, что для ее решения тоже целесообразно использовать многослойный подход (например, функциональную иерархию) или сформировать отдельную многоэшелонную систему (если разрешают ресурсы и время).
С учетом особенностей и закономерностей сложных систем можно определить общие черты задач и роль подсистем в рамках иерархической системы:
Для каждого уровня есть свой специфический набор средств для решения задач, методов и алгоритмов. Например, в:
• слое выбора - управление с обратной связью, численные методы оптимизации;
• слое адаптации - статистические методы и распознавание образов;
• слое самоорганизации - эвристические методы.
В задачах верхнего слоя тяжело обеспечить простое численное решение, поэтому здесь используется «вмешательство в критических ситуациях», т.е. оценивают общую характеристику и вносят структурные изменения лишь тогда, когда характеристики ухудшаются настолько, что изменения становятся необходимыми.
8.2. Модели принятия решений в сложных системах управления
Проблема принятия решений возникает практически во всех сферах целенаправленной деятельности и есть принципиально сложной. При создании сложных систем управления возникает необходимость принятия многих решений относительно системы в целом, а также ее подсистем и элементов. Эти решения имеют технический, организационный и управленческий характер. Принятие неправильных, необоснованных решений в современных условиях проводит к тяжелым последствиям.
Таким образом, проблема принятия решения – это центральная проблема управления объектами и системами любой природы (сложными и большими).
При принятии решений всегда есть такие составляющие:
Классификация задач принятия решений:
МОДЕЛИ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ (СМО)
Структура и классификация СМО
Системы массового обслуживания – это такие системы, которые обслуживают массовый поток требований, при этом поток требований является случайной величиной.
В простейшем случае СМО может быть представлена в виде условной схемы, где изображены ее составные части.
На этой схеме представлен источник заявок, который формирует входной поток, задерживая на какой-то отрезок времени поступление заявки в его состав. Заявки условно представлены шариками. Интервалы между заявками входного потока в общем случае неодинаковы: они представляют собой случайные величины и определяются вероятностными законами входного потока. Заявки поступают на вход блока очереди, в которой реализуется заданный закон дисциплины очереди. Этот закон определяет порядок обслуживания входных заявок (или их поступления на обслуживание), который может быть детерминированным (например, первой обслуживается та заявка, которая первой поступила, или первой обслуживается последняя поступившая заявка) или случайным (например, в соответствии с законом Эрланга).
Прибор обслуживания осуществляет обслуживание каждой поступившей на его вход заявки в соответствии с заданным детерминированным или случайным законом обслуживания. Обслуженная заявка поступает в выходной поток, который отличается от входного потока в зависимости от законов дисциплины очереди и обслуживания. Таким образом, в состав СМО входят два блока: блок очереди и прибор обслуживания.
Для модели СМО характерно, что все явления описываются с помощью событий, которые появляются в тот или иной момент времени (на временной оси). Входной поток заявок – это временная последовательность событий на входе СМО, для которой появление события (заявки) подчиняется вероятностным (или детерминированным) законам. Блок дисциплины очереди в соответствии с заданным вероятностным (или детерминированным) законом осуществляет выборку (или перераспределение) во времени (или на временной оси) событий во входном потоке для выдачи их на вход прибора обслуживания. Последний согласно своему закону осуществляет задержку во времени каждого поступающего на его вход события и формирует выходной поток заявок СМО. Идеализация модели СМО заключается в том, что все остальные свойства реальных систем, которые не вписываются в эту модель событий, не учитываются.
Примерами реальных систем управления, которые сводятся к моделям СМО, могут служить системы управления аэропортом, телефонной сетью большого города. При этом поток воздействий – случайная величина, так как интервалы между вылетами и посадкой самолетов, между вызовами абонентами телефонной станции, поступлениями заявок клиентов на обслуживание в сети бытового обслуживания и т.д. представляет собой случайные величины. Кроме того, время обслуживания самолета, разговора по телефону и обслуживания в предприятии бытового обслуживания также является случайной величиной.
Существует большое количество различных моделей СМО и методов их классификации.
Рис. Классификация СМО
Прежде всего, они разделяются на Марковские и не Марковские.
СМО относятся к Марковским системам, если они описываются с помощью дискретных Марковских цепей. Аналитическому исследованию поддаются только частные случаи нелинейных СМО, которые выделяются в отдельные классы полумарковских, линейчатых и других СМО.
Далее СМО классифицируют на одноканальные и многоканальные в зависимости от числа приборов обслуживания, которые могут одновременно обслуживать входные заявки. При этом входной поток может быть один или их может быть несколько.
Системы массового обслуживания делятся на два типа: системы обслуживания с потерями и системы обслуживания без потерь.
Системы массового обслуживания с потерями – это такие системы массового обслуживания, в которых система отвечает отказом требованию, которое поступило в такой момент, когда все обслуживающие аппараты занятые, таким образом полностью отсутствуют условия для образования очереди.
Системы массового обслуживания без потерь – это такие системы, в которых требование, которое поступило, будет находиться в системе до тех пор, пока не закончится ее обслуживание. Система массового обслуживания без потерь имеет большое количество разновидностей, определяемых различными законами ожидания в очереди, дисциплиной очереди.
Для исследования последовательного процесса обслуживания несколькими приборами введена модель многофазной СМО, в которой заявка после обслуживания одним прибором поступает на следующий.
Далее можно ввести понятия разомкнутой и замкнутой СМО, в которой обслуженная заявка снова поступает на обслуживание. В современных системах управления встречаются такие сложные комбинации всех рассмотренных выше СМО, что они образуют целую сеть СМО.
Примеры СМО в металлургической промышленности
Примерами систем массового обслуживания без потерь в металлургической промышленности являются производственные системы металлургических цехов.
Производственные процессы в металлургических цехах должны быть организованы таким образом, чтобы производство было максимально эффективным. Неэффективность производства приводит к большим экономическим потерям. Для обеспечения эффективной работы производственных мощностей необходимо правильно выбрать их параметры. Параметры должны выбираться таким образом, чтобы мощности могли обслуживать случайный поток требований. Этим вопросом "занимается" теория массового обслуживания.
Примерами систем массового обслуживания в металлургии являются:
Потоки заявок в СМО
Потоки заявок бывают входные и выходные.
Входной поток заявок – это временная последовательность событий на входе СМО, для которой появление события (заявки) подчиняется вероятностным (или детерминированным) законам. Если требования на обслуживание приходят в соответствие, с каким – либо графиком (например, автомобили приезжают на АЗС каждые 3 минуты) то такой поток подчиняется детерминированным (определенным) законам. Но, как правило, поступление заявок подчиняется случайным законам.
Для описания случайных законов в теории массового обслуживания вводится в рассмотрение модель потоков событий. Потоком событий называется последовательность событий, следующих одно за другим в случайные моменты времени .
В качестве событий могут фигурировать поступление заявок на вход СМО (на вход блока очереди), появление заявок на входе прибора обслуживания (на выходе блока очереди) и появление обслуженных заявок на выходе СМО.
Потоки событий обладают различными свойствами, которые позволяют различать различные типы потоков. Прежде всего, потоки могут быть однородными и неоднородными.
Однородные потоки – такие потоки, в которых поток требований обладает одинаковыми свойствами: имеют приоритет первым пришел – первым обслужен, обрабатываемые требования имеют одинаковые физические свойства.
Неоднородные потоки – такие потоки, в которых требования обладают неодинаковыми свойствами: требования удовлетворяются по принципу приоритетности (пример, карта прерываний в ЭВМ), обрабатываемые требования имеют различные физические свойства.
Схематично неоднородный поток событий может быть изображен следующим образом
Соответственно можно использовать несколько моделей СМО для обслуживания неоднородных потоков: одноканальная СМО с дисциплиной очереди, учитывающей приоритеты неоднородных заявок, и многоканальная СМО с индивидуальным каналом для каждого типа заявок.
Регулярным потоком называется поток, в котором события следуют одно за другим через одинаковые промежутки времени. Если обозначить через – моменты появления событий, причем , а через интервалы между событиями, то для регулярного потока
Рекуррентный поток соответственно определяется как поток, для которого все функции распределения интервалов между заявками
совпадают, то есть
Физически рекуррентный поток представляет собой такую последовательность событий, для которой все интервалы между событиями как бы "ведут себя" одинаково, т.е. подчиняются одному и тому же закону распределения. Таким образом, можно исследовать только один какой-нибудь интервал и получить статистические характеристики, которые будут справедливы для всех остальных интервалов.
Для характеристики потоков очень часто вводят в рассмотрение вероятность распределения числа событий в заданном интервале времени , которая определяется следующим образом:
где – число событий, появляющихся на интервале .
Поток без последействия характеризуется тем свойством, что для двух непересекающихся интервалов времени и , где , , , вероятность появления числа событий на втором интервале не зависит от числа появления событий на первом интервале.
Отсутствие последействия означает отсутствие вероятностной зависимости последующего течения процесса от предыдущего. Если имеется одноканальная СМО с временем обслуживания , то при потоке заявок без последействия на входе системы выходной поток будет с последействием, так как заявки на выходе СМО не появляются чаще чем интервал . В регулярном потоке, в котором события следуют друг за другом через определенные промежутки времени, имеется самое жесткое последействие.
Потоком с ограниченным последействием называется такой поток, для которого интервалы между событиями независимы.
Поток называется стационарным, если вероятность появления какого-то числа событий на интервале времени зависит только от длины этого интервала и не зависит от его расположения на оси времени. Для стационарного потока событий среднее число событий в единицу времени постоянно.
Ординарным потоком называется такой поток, для которого вероятность попадания на данный малый отрезок времени dt двух и более требований пренебрежительно мала по сравнению с вероятностью попадания одного требования.
Поток, который обладает свойствами стационарности, отсутствия последействия и ординарности называют пуассоновским (простейшим). Этот поток занимает центральное место среди всего многообразия потоков, так же как случайные величины или процессы с нормальным законом распределения в прикладной теории вероятности.
Пуассоновский поток описывается следующей формулой:
,
где – вероятность появления событий за время , – интенсивность потока.
Интенсивностью потока называют среднее число событий, которые появляются за единицу времени.
Математическое ожидание и дисперсия пуассоновского потока находится из следующих соотношений:
Для пуассоновского потока интервалы времени между заявками распределены по экспоненциальному закону
Потоком с ограниченным последействием, для которого интервалы времени между заявками распределены по нормальному закону, называется нормальным потоком.
Естественным дальнейшим обобщением Марковских потоков (или вообще Марковских систем) являются полумарковские потоки, в которых отдельно и независимо задается матрица вероятностей переходов из состояния в состояние и матрица вероятностей интервалов между событиями и .
В частном случае
получаем простейший поток.
Законы обслуживания
Режим обслуживания (время обслуживания), так же как и режим поступления заявок, может быть либо постоянным, либо случайным. Во многих случаях время обслуживания подчиняется экспоненциальному распределению.
Вероятность того, что обслуживание закончится до момента t, равна:
где – плотность потока заявок
Откуда плотность распределения времени обслуживания
Дальнейшим обобщением экспоненциального закона обслуживания может служить закон распределения Эрланга, когда каждый интервал обслуживания подчиняется закону:
где – интенсивность исходного пуассоновского потока, k – порядок потока Эрланга.
Модели очередей заявок
Для системы без потерь к моменту освобождения обслуживающего прибора может скопиться несколько ожидающих обслуживания требований, образующих очередь. Длина очереди может быть либо ограниченной, либо неограниченной. Очередь ограничена, если она по каким-либо причинам не может увеличиваться до бесконечности. Длина очереди не ограничена, если она может включать в себя сколько угодно требований.
Вторая характеристика очередей – дисциплина очереди. Эта характеристика связана с правилом, в соответствии, с которым обслуживаются клиенты. Большинство систем используют правило: первым пришел – первым ушел. В некоторых случаях, в дополнение к этому правилу могут устанавливаться различные приоритеты. Пример, обработка прерываний в ЭВМ.
Критерии качества работы СМО
Эффективность работы СМО оценивается различными показателями в зависимости от цепи и типа СМО. Наибольшее распространение получили следующие:
Абсолютная пропускная способность СМО с отказами (производительность системы) – среднее число требований, которые может обработать система.
Относительная пропускная способность СМО – отношение среднего числа требований, обработанных системой, к среднему числу требований, поступивших на вход СМО.
Средняя длительность простоя системы.
Для СМО с очередью добавляются такие характеристики:
Длина очереди, которая зависит от ряда факторов: от того, когда и сколько требований поступило в систему, сколько времени затрачено на обслуживание требований, которые поступили. Длина очереди является случайной величиной. От длины очереди зависит эффективность работы системы массового обслуживания.
Для СМО с ограниченным ожиданием в очереди важны все перечисленные характеристики, а для систем с неограниченным ожиданием абсолютная и относительная пропускная способности СМО теряют смысл.