|
пто.мов, но имеет некоторые недостатки: необходимость хранения нескольких однотипных эталонных последовательностей симптомов; трудность представления нецифровой информации (например, описание структуры процесса); трудность учета влияния субъективного фактора при разработке эталонов; в существующих системах кодируется лишь наличие или отсутствие симптома (0 или 1) и эталоны записываются в виде кодовых последовательностей. Применение одного лишь этого подхода едва ли перспективно, поскольку в лучшем случае позволяет автоматизировать процесс нахождения уже известных способов описания и формирования признаков. При этом многие кардинальные вопросы (о полноте признаков и т.д.) остаются открытыми. Часто такие признаки бывают неточными, плохо формализуются и их выработка специалистами представляет собой очень длительный и неформальный процесс. 4. Создание достаточно полных математических моделей дифференци руемых процессов. Тогда задачу дифференциальной диагностики обычно сводят к отнесению наблюдаемого состояния к такому виду, модели которого оно больше соответствует. Для условий сложных одновременно протекающих процессов эта задача становится далеко не тривиальной, и создание полной математической модели сложного процесса пока невозможно. При создании системы контроля и управления необходимо учитывать, что создание отдельных (даже очень эффективных) методов и программ мало вносит нового в процесс контроля и управления системой, предоставляя разработчику лишь некоторое количество разрозненной информации к размышлению. Методы принятия решений остаются неформальными и малоэффективными. Поэтому встает неотложная задача определения формальных объективных характеристик ситуаций. Причем для целей управления эти характеристики должны отражать не только текущую ситуацию, но и динамику процессов, давать возможность для сравнения различных подсистем в целом и по отдельным процессам с выделением доминирующих процессов. 15 |
подход не охватывает всех функций, возлагаемых на систему контроля сложного процесса, и поэтому не может быть принят в качестве основного метода. К его недостаткам можно отнести также большую субъективность при анализе системы, слабую способность к обобщению и полное отсутствие возможности адаптации и обучения системы контроля. 3. Распознавание последовательности симптомов — метод, основанный на сравнении реальной последовательности симптомов с эталонными, которые хранятся в памяти ЭВМ. Этот метод обладает тем преимуществом, что позволяет легко расширять "словарь" эталонных последовательностей симптомов, но имеет некоторые недостатки: необходимость хранения нескольких однотипных эталонных последовательностей симптомов; трудность представления нецифровой информации (например, описание структуры процесса); трудность учета влияния субъективного фактора при разработке эталонов; в существующих системах кодируется лишь наличие или отсутствие симптома (0 или 1) и эталоны записываются в виде кодовых последовательностей. Применение одного лишь этого подхода едва ли перспективно, поскольку в лучшем случае позволяет автоматизировать процесс нахождения уже известных способов описания и формирования признаков. При этом многие кардинальные вопросы (о полноте признаков и т.д.) остаются открытыми. Часто такие признаки бывают неточными, плохо формализуются и их выработка специалистами представляет собой очень длительный и неформальный процесс. 4. Создание достаточно полных математических моделей дифференцируемых процессов. Тогда задачу дифференциальной диагностики обычно сводят к отнесению наблюдаемого состояния к такому виду, модели которого оно больше соответствует. Для условий сложных одновременно протекающих процессов эта задача становится далеко не тривиальной, и создание полной математической модели сложного процесса пока невозможно. В данной работе главное внимание уделено проблеме получения интегральных показателей, позволяющих с позиций системы управления "сжать" исходную информацию и предоставить ее разработчику в виде, удобном для принятия решений. Значение показателя R будет определяться исходя не только из текущего состояния процесса на основе функционального преобразования вектора , но и из компетентности каждого измерения xi в данной ситуации, т.е. задача оценки ситуации напоминает процесс принятия решения с помощью коллектива решающих правил. При создании системы контроля и управления необходимо учитывать, что создание отдельных (даже очень эффективных) методов и программ мало вносит нового в процесс контроля и управления системой, предоставляя разработчику лишь некоторое количество разрозненной информации к размышлению. Методы принятия решений остаются неформальными и малоэффективными. Поэтому встает неотложная задача определения формальных объективных характеристик ситуаций. Причем для целей управления эти характеристики должны отражать не только текущую ситуацию, но и динамику процессов, давать возможность для сравнения различных подсистем в целом и по отдельным процессам с выделением доминирующих процессов. Система должна осуществлять контроль, прогноз и управление при значительной неопределенности информации, управлять самим процессом диагностики и помогать разработчику в процессе принятия самых различных решений. В связи с тем что система управления является многоуровневой, необходимо выделить имеющиеся уровни управления и создать на каждом уровне управления систему контроля состояния процессов, обладающую необходимым разнообразием для целей управления. Для создания системы контроля состояния процессов с позиций каждого уровня управления нужно будет построить систему обобщенных показателей процессов и найти методы, |