СОИ с иерархическим способом предъявления информации

Используется в ИИС для научных исследований:

1. Поведение объекта в процессе эксперимента и, соответственно, сам ход эксперимента недетерминированы.

2. Целесообразно применять автоматическое членение общего потока на ряд малых потоков. Однако, при работе ИИС для научных исследований "приоритет" предъявления неизвестен.

3. Появление релевантной информации в общем потоке недетерминировано.

4. Структура СОИ должна обязательно обеспечивать условия для быстрой ориентации исследователя в общей синтезации.

5. Должна быть обеспечена возможность проведения оператором детального анализа ситуации.

С учётом сказанного, структура СОИ должна иметь иерархическое (ступенчатое) предъявление информации (Рис. 26).

Первая ступень: отображение состояния исследуемого или контролируемого объекта в целом. Предъявление некоторой совокупной качественной характеристики с сохранением индивидуальных признаков информации.

Вторая ступень: отображение по указанию исследователя состояния отдельной части, области, участка объекта.

Третья ступень: отображение по требованию оператора информации о состоянии каждого отдельного первичного преобразователя, каждого контролируемого параметра в количественной или качественной форме.

Информация на индикаторы второй и третьей ступеней выводится оператором с помощью командного аппарата (КА).

Особое значение имеет первая ступень предъявления: информация на первое групповое устройство качественного отображения поступает в обработанном виде. Вычислительный комплекс производит насыщение потока релевантной информацией. Сокращённый таким образом поток подвергается дальнейшему упорядочению в самом УПИ первой ступени.

Рис. 26. Структура СОИ с иерархическим способом предъявления информации.

Считывая только адрес подмножества индикаторных ячеек, несущих релевантную информацию по первому индикатору, оператор посылает запрос в ВК и подключает индикатор второй ступени, на который поступает выбранная исследователем информация, обработанная по программе, отличной от первой,.

Наблюдения показаний индикаторов IIступени могут оказаться недостаточными для принятия соответствующих решений, тогда подключаются индивидуальные устройства качественного или количественного отображения, индицирующие характер изменения или численное значение релевантного параметра.

Преимущества:

- возможность согласования большого потока информации с пропускной способностью человека;

- значительное сокращение объёма иррелевантной информации;

- существенное снижение необходимости в априорных сведениях об изучаемом объекте;

- компактность в отношении занимаемой площади;

- широкие возможности перестройки для обслуживания ИИС различного назначения.

Недостатки:

- необходимость в наличии высокоразвитого вычислительного комплекса;

- необходимость в специальных устройствах связи ВК с УПИ всех ступеней;

- необходимость, как правило, специальной, индивидуальной для каждой ИИС разработки основного индикатора.

ЛЕКЦИЯ 13

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ИИС

Точностные характеристики измерительных систем.

В результате измерения неизвестной входной величины х получается её приближённое значение х* (с погрешностью D). В качестве оценок погрешности отдельных устройств и измерительных систем наиболее широко применяются экстремальные, интегральные оценки и оценки, основанные на применении доверительных интервалов и вероятностей. Соответствующие оценки погрешности должны выбираться в зависимости от характера измеряемой величины, от целей использования результатов измерения и свойств измерительной системы.

Множество Х считается известным, критерий качества и условие подбора параметров имеет вид:

(6.1.1)

где Т - время эксплуатации ИС;

х₁, ..., х_т, - величины случайных процессов с известными или неизвестными характеристиками;

а₁,…,а_к - конструктивные параметры ИС, характеризующие .свойства элементов, из которых построена ИС;

z - величина, характеризующая неточность модели, по своей природе неизмеримая и неуправляемая величина и часто принимается E(z) =0.

Задачу оптимизации управления ИС можно осуществить используя простейшие процедуры, такие как:

I. Статические процедуры:

a) линейная (6.1.2)

где X* -значение (состояние) на выходе ИС;

С - параметр измеримый, управляемый;

y - выходная величина, являющаяся отображением измеряемой величины, воспринимается наблюдателем;

б) нелинейная (6.1.3)

в) линейная с коррекцией дополнительных погрешностей

(6.1.4)

г) нелинейная с коррекцией дополнительных погрешностей

(6.1.5)

2. Динамические процедуры:

а) линейная первого порядка

(6.1.6)

б) линейная

(6.1.7)

3. Процедуры с усреднением:

а) простым

(6.1.8)

где - усреднение;

б) взвешенным

(6.1.9)

4. Процедуры с прогнозом:

а) изменения математической модели ИС

(6.1.10)

б) времени запаздывания

(6.1.11)

в) с применением Фильтров Винера, Кaлмана, цифровых фильтров и т.д.

Погрешность показаний ИС рассматривается как многомерный нестационарный случайный процесс:

(6.1.12)

Аналогично определяется случайная погрешность:

(6.1.13)

где - систематическая погрешность.

При определении погрешности как случайного процесса используется широкий класс процессов, которые можно представить с помощью функций в виде стационарного случайного процесса

(6.1.14)

Случайный процесс является стационарным со средним значением, равным нулю, и с единичной дисперсией

(6.1.15)

Индекс k означает номер реализации процесса. Т.к. систематическая погрешность имеет постоянное значение или изменяется по известному закону, то определение

(6.1.16)

устанавливает значение этой погрешности и закон, по которому она изменяется. Существенным условием определения значения систематической погрешности является точная информация о значениях влияющих величин , измеряемой величины , а также времени T от времени градуировки ИС. Это определение применимо также для временных процессов x(t) , каждый процесс x(t) -это одна реализация измерения.

Свойства случайной погрешности изменяются, но её определение остаётся неизменным. Математическое ожидание случайной погрешности равно нулю

(6.1.17)

Это свойство не всегда соответствует физическому смыслу случайных погрешностей.

Для принятой ранее модели погрешностей (6.1.14) случайную погрешность описывают функция q и стационарный процесс :

(6.1.18)

Основная погрешность ИС - это погрешность в эталонных условиях, которая является двумерным, нестационарным случайным процессом:

(6.1.19)

Для принятого ранее класса случайных нестационарных процессов (6.1.14), которые можно привести к стационарным, получается:

(6.1.20)

где - функции x и Т ;

- стационарный случайный процесс со средним значением, равным 0, и дисперсией, равной I.

Систематическая составляющая основной погрешности называется погрешностью градуировки:

(6.1.21)

а случайная составляющая - погрешностью нестабильности

(6.1.22)

причём,

Дополнительная погрешность по классическому определению вызвана отличием условий измерения от эталонных условий

(6.1.23)

По сути дополнительная погрешность - это погрешность метода. В соответствии с выражениями (6.1.14), (6.1.20) дополнительная погрешность

(6.1.24)

имеет две составляющие:

систематическую

(6.1.25)

и случайную

(6.1.25)

с дисперсией

(6.1.27)

В зависимости от интервала t времени между реализациями процессов и коэффициент корреляции r принимает значения от I до 0.

Уравнение преобразование имеет вид:

(6.1.28)

Аргументы оператора F являются воздействующими величинами, случайными переменными либо случайными нестационарными процессами, а уравнение преобразования имеет стохастический характер, разлагается в ряд Тейлора в точке

Исключая выражения высших порядков, а также член получим:

(6.1.29)

где

- результат отклонений действительных значений конструктивных параметров от их номинальных значений;

- дополнительная погрешность, вызванная отклонениями влияющих величин от нормальных условий;

- погрешность нестабильности, учитывающая деградацию элементов , флуктуацию и осцилляцию параметров , а также случайное влияние среды ( z ).

По классической интерпретации используется процедура градуировки , в соответствии с которой

(6.1.30)

определяют соответственно истинное значение измеряемой величины, погрешность градуировки, дополнительную погрешность, погрешность нестабильности.

На практике по различным соображениям используется упрощённая процедура , например, такая:

(6.1.31)

Динамическую погрешность можно определить двояко.

I. Это погрешность, вызванная динамическими свойствами ИС, отличными от идеальных. Принимается, что идеальные динамические свойства описывает ядро оператора Вольтерра в форме

(6.1.32)

либо передаточная функция .

II. Динамическая погрешность - это погрешность, обусловленная использованием статической процедуры градуировки в тех случаях, когда естественной является динамическая процедура , если - динамическая модель ИС.