Математичне моделювання динаміки процесів. Формулювання та чисельний розв"язок задач прогнозування та оптимізаційних задач автоматизованого керування. Впровадження нових технологій з використанням автоматизованих систем експериментальних досліджень.
Аннотация к работе
Процеси, що відбуваються в промисловості на сучасному етапі, характеризуються структурно - параметричною невизначеністю, нестаціонарністю, впливом на них різноманітних збурень, таких як нестабільність та недосконалість існуючого законодавства, інвестиційний “голод”, відсталість технологій та методів керування, порушення раніше встановлених економічних звязків, втрата ринкового простору внаслідок відсталості. Для досягнення вказаної мети шляхом підвищення ефективності сучасного промислового потенціалу необхідно вирішити на різних рівнях ієрархії управління ряд складних задач: аналіз та математичне моделювання динаміки процесів; формулювання та чисельний розвязок задач прогнозування та оптимізаційних задач автоматизованого керування; розробка та впровадження нових технологій з використанням автоматизованих систем експериментальних досліджень. Розроблено модель процесу приватизації у стандартній формі простору станів та алгоритм розвязку задачі оптимального керування цим процесом на основі запропонованої моделі з метою визначення оптимальних строків реалізації цього процесу. Практична цінність отриманих результатів: створена математична модель інвестиційної функції для державного сектора економіки України на основі експериментальних даних, яка дозволяє визначити базові напрямки інвестування; стохастична математична модель процесу приватизації та алгоритм визначення його оптимальної траєкторії застосовано при реалізації цього процесу на рівні району; новий метод поточного контролю якості гранул не потребує конструктивних доробок існуючих апаратів, що дозволяє забезпечити широке його впровадження в промисловість; дворівнева система прямого цифрового адаптивного керування процесом гранулювання реалізована на дослідній установці; розроблені алгоритми ідентифікації і прямого адаптивного цифрового керування досить прості, надійні і універсальні, що дає можливість їх тиражування та широкого впровадження; система впроваджена в учбовий процес в НТУУ "КПІ", можливе впровадження на підприємствах України та зарубіжжя. В роботі [1] запропоновано та виконано експеримент по оптимізації конструкції дослідної установки; системотехнічний підхід до аналізу та проектування АСУТП; [2] - модель інвестування в державний сектор економіки та синтезована система автоматизованого керування процесом приватизації; [3] - методику розвитку малого підприємництва на існуючій технологічній базі; [4] - метод аналізу гранулометричного складу сумішей; [5] - алгоритм синтезу оптимальних керуючих впливів при реалізації процесу приватизації та його впровадження в практику; [6] - алгоритм спрощення математичної моделі та адаптивний підхід до керування процесом гранулювання; [7] - використання декомпозиції та композиції при побудові складних моделей; [8] - алгоритм адаптивного двотемпового керування; [9] - розробка методики моделювання на основі коінтеграційного підходу.З метою ефективної реалізації процесу керування якістю гранул, запропоновано метод безінерційного контролю еквівалентного діаметру De гранул у шарі та їх дисперсії діаметрів. 2, як приклад, показано спектр шумів установки, завантаженої гранулами великого діаметру De з малою дисперсією SID. Подальший аналіз “фізики” двопараметричної моделі підказав додаткову точку (Т*=0, De=0), що регулязовало залежність Т*(De) й підвищило достовірність визначення коефіцієнту в1 вже однопараметричної моделі. Враховуючи неоднакову дисперсію вимірювань, у роботі наведено алгоритми зваженого МНК з оптимізацією коефіцієнтів ваги вимірювань, отримано математичну модель оцінки дисперсії скоригованої оцінки в1 у вигляді променя з 95%-м довірчим інтервалом, який значно вужчий 95%-го довірчого інтервалу для двопараметричної моделі. Поточний експеримент та метод ідентифікації конструювалися виходячи з принципу цілеорієнтації, коли вхідні впливи та методи обробки такі, що керування обєктом за моделлю має найменші втрати.На основі системного підходу зроблено аналіз поточних проблем розвитку економіко-промислового комплексу регіону в умовах перехідної економіки. Показано, що основними задачами управління промисловим комплексом регіону є визначення глобальних напрямів інвестування, створення для цього сприятливого інвестиційного клімату, розробка та впровадження сучасних систем автоматизованого керування технологічними процесами. Узагальнено методику розробки математичних моделей на основі коінтеграційного підходу, що полягає у застосуванні розширеного тесту Дікі-Фуллера, рекурсивних методів оцінювання параметрів моделей та наступній корекції похибок моделі. Розроблено модель процесу приватизації у стандартній формі простору станів та алгоритм розвязку задачі оптимального керування цим процесом з метою визначення оптимальних строків реалізації цього процесу. Запропоновано основні принципи побудови системи ідентифікації параметрів динаміки апарату: амплітудна та частотна декомпозиція моделі; мінімізація мірності вектора невідомих параметрів; цілеорієнтація моделі на задачу керування обєктом; незалежного оцін