автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка и исследование автоматизированных процедур оптимальной постановки и обработки машинных экспериментов в исследовании динамических систем

>26' 10 9.*

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

На правах рукописи

САЛАХ ЭЛЬ-ДИН АБД ЗЛЬ-ГАНИ ИСМАИЛ ХАГЛИС

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЩР ОПТИМАЛЬНОЙ ПОСТАНОВКИ И ОБРАБОТКИ МАШИННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ В ИССЛЕДОВАНИИ ДЩШЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.01 - Управление в технических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ж СКВ А

1992

Работа выполнена на кафедре Автоматики Московского энергетического института

Научный руководитель - кандидат технических наук, доцент Шихин Владимир Анатольевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Лотов Вадим Иванович

кандидат технических наук Хохлов Эдуард Николаевич

Ведущая организация: Московский институт радиотехники, электроники и автоматики

Защита диссертации состоится 19. ноября 1992 г. а 14-00 часов в ауд. Г-ЗЮ на заседании специализированного /Совета К 053.16.18 в Московском энергетическом институте |

Адрес института: 105835, Москва Е-250, ул.Кра^оказармен-ная, д.14. '

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ

Автореферат разослан " 19 « октября ' 1992 г.

Ученый секретарь специализированного Совета К 053.16.18

И

Полотнов М.М.

I ЙТ.' •••! *

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Современный этап развития науки и техники требует широкой автоматизации проектно-конструкторских я научно-исследовательских работ с применением сЗМ. Переход к управлению сложными комплексами, поиски способов разработки и практической реализации экономичных и надежных систем управления вызывают необходимость в разработке и внедрении новых методик решения задач анализа и синтеза динамических систем с использованием современной технологии машинного моделирования и обработки данных, что сегодня является актуальной задачей.

В настоящее время происходит переоценка классических методов анализа и синтеза динамических систем, обусловленная тем, что эти методы долгое время развивались без учета использования широких возможностей сВМ. Следовательно, возникает необходимость разработки новых методов и новых подходов, учитывающих возможности современных ЭВМ и практические задачи проектирования. Одним из перспективных путей решения поставленной задачи является разработка и использование двухмодельной стратегии исследований, суть которой состоит в сочетании достаточно точных динамических моделей описания (МО) физических процессов с использованием более быстродействующих и конкретных отражающих конечную цель исследований статических моделей проектирования (МП) в форме линейно-параметризованных уравнений множественноГ регрессии.

Цель работа. Целью диссертационной работы является:

1. Разработка методики машинно-ориентированного анализа и синтеза динамических систем на основе планируемых машинных экспериментов и двухмодельной стратегии исследований.

2. Разработка алгоритмического и программного обеспечения для решения задач оптимальной постановки и обработки машинных экспериментов.

3. Практическое применение предлагаемых разработок для решения задач электроэнергетики и для внедрения в учебный процесс.

Научная новизна.

В диссертационной работе получены следующие новые результаты:

1. Разработана машинно-ориентированная методика анализа и синтеза лина/ических систем на основе двухмодельной стратегии исследований и метода коррелированных процессов.

2. Разработаны статические проирдуры дискриминации и ранжиро-

вавия конкурирующих динамических моделей для целей эффективной постановки машинных экспериментов с использованием предложенной модификации непараметрического рангового критерия Вилкоксона и критерия ранговой корреляции Спирмена.

3. Предложен и разработан метод повышения точности рассчитываемых оценок прямых и косвенных показателей качества функционирования динамических систем при комплексных машинных исследованиях с моделями различных уровней сложности и точности.

Методы исследования.

При решении задач исследования привлекались положения и результаты из области теории автоматического управления, теории динамических систем, математической статистики; теории оптимального эксперимента. Для целей машинного моделирования использовался адаптированный пакет прикладных программ дУМ$7М . Теоретические результаты подтверждены данными машинного.моделирования и практического использования.

Практическая ценность результатов.

Результаты диссертационной работы позволяет:

1. Автоматизировать процесс исследования и синтеза динамических систем на основе использования разработанной в диссертации двухмодельной стратегия исследований, позволяющей перенести решение основного комплекса задач анализа и оптимизации на быстродействующие модели.

2. Решать задачи оптимального оценивания прямых и косвенных показателей качества функционирования динамических систем на основе их машинных моделей с заданной точностью при существенных ограничениях на ресурсы ЭВМ.

3. Использовать разработанное в диссертации программное обеспечения для решения задач проектирования систем управления электроэнергетическими объектами и для внедрения в учебный процесс.

Реализация результатов.

. На основе разработанной методики, соответствующего алгоритмического в программного обеспечения проведено исследование с целью оптимизации режимов функционирования влектрической части энергоблока. Эффективность применения двухмодельной стратеги* исследований с построением быстродейотвуицих моделей.МП заключается в полученном решении.практически важной задачи определения оптимальных

настроек регулирующей аппаратуры в составе тиристорных бесщеточных систем возбуждения генераторов о "сильным регулированием". На основе разработанного алгоритмического и программного обеспечения создан комплеко из трех лабораторных работ по курсу "Основы автоматизации управления и научных исследований". Проведенная опытная эксплуатация программных средств,на потоке студенческих групп А-8,9,10,11-88 (специальность 22.01) подтвердила эффективность их внедрения в учебный процесс.

Аппробация работы. Материалы диссертации и основные результаты докладывались и обсуждались на Х-й научной конференции о международным участием "Планирование и автоматизация эксперимента", Москва, 1992 г.; на 1-й Международной конференции,^'//»*'^'

Египет, Порт-Саид, 1991 г.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 3 работы и выпущены Методические указания к лабораторным работам по курсу "Основы автоматизации управления и научных исследований".

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 89 наименований и пяти приложения. Работа изложена на 179 страницах машинописного текста, содержит 24 страниц с рисунками, 17 страниц с таблицами. Приложения составляют 49 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель ряботы, отражены основные научные результаты.

В первой главе дается обзор и анализ работ в области применения машинных методов в исследовании динамических систем. Исследуется роль и уесто автоматизированного моделирования. Формулируются основные требования к математическому и программному обеспечению задач оптимальной постановки и обработки машинных экспериментов. 3 панно? работе рассматривается класс сложных динамических систем .управления, которым в обшем случае свойственны стохас-тичность процессов, многосвязность контуров управления, наличие чесхсльких лходоп :» выходов, технологический ум параметров. Ма-тгмтгичгские модели таких систем представляют собой системы нелинейных ди{<{рренциядпшх уравнений высокого порядка, упрощение и .-ичрлр-шпия к-:о:',;х п пелэм ряде случаев может приводить к поте-

ре важной информации, искажению в отражении реальных процессов и, в отдельных случаях, к качественно неверным результатам.

Построение моделей, тем более машинных моделей, является процедурой неформальной, в значительной степени определяется опытом исследователя и суммой накопленных практических знаний. Вместе с тем машинная модель долена удовлетворять целому ряду требований:

- Достаточно правильно отображать реальные процессы в системе;

- Быть достаточно удобной для совершения над ней структурных и параметрических преобразований;

- В то же время модель должна быть экономной в расходовании ресурсов ЭВМ, как-то - машинная память, время расчета.

Соответственно, введем понятия "модель описания". Модель описания (МО) отражает динамику происходящих в системе процессов и представляет собой в общем случае систему нелинейных дифференциальных уравнений, устанавливающих количественную связь между входом и выходом моделируемого объекта и включает в себя модель возмущений и неопределенностей. Для этих целей обычно используются математические модели в форме нелинейных дифференциальных уравнений, отражающие причинно-следственные связи вход-выход и включающие модели возмущений и неопределенностей:

• ! («

с начальными условиями , где г?га есть случайная ве-

личина; ¿¿{ё) - выходная переменная воспроизводимого физического процесса; У/%) - случайный процесс с известными вероятностными свойствами; - входной сигнал с известными детерминированны-

ми или интервальными параметрами; - вектор систем-

ных параметров, состоящий из двух компонент /£г и ; Хг -вектор контролируемых (детерминированных) параметров; А- вектор неконтролируемых (случайно отклоняющихся) параметров системы.

Наряду с представленным классом математических моделей динамических систем в данной работе предлагается в рамках разрабатываемой двухмодельной стратегии исследований ввести в рассмотрение статические модели, называемые нами моделями проектирования МП, непосредственно связывающие показатели качества функционирования исследуемых систем с варьируемыми в ходе иссле-

дований параметрамиЩЖ этом, как обычно, предполагается, что действие неконтролируемое переменных может •

/

быть учтено в виде случайных помех,аддитивно приведенных к выходным переменным до точки измерения последних, а класс неизвестных функционалов

ограничивается линейно-параметризованными регрессионными моделями

С/Л. (»>

тк&У/зу - базисные функции, возможно нелинейные относительно независимых переменных Хх •

Тогда соотношение (2) может быть переписано в виде:

с4)

что является линейно-параметризованным уравнением множественной регрессии.

Уточним понятие эксперимента. Важной особенностью данной работы является то, что эксперименты реализуются преимущественно посредством машинного моделирования с исходными динамическими моделями исследуемой системы в форме (I), называемых нами моделями описания МО. В таком случае, искомое уравнение (4), которое в работе мы называем моделью проектирования МП, правильнее было бы считать угавнением псевдорегрессионным, однако предпочтительнее сохранить уже установившуюся терминологию.

При рассмотрении классических регрессионных моделей (4) обычно вводится допущение о неслучайности переменных X/- и/или независимости переменных X? и компонент помехи ¿у .

При этом эквивалентный шум ¿~ , приведенный к выходу иссле-лурмой системы, заменяет действие всех неконтролируемых переменных, э также "тузящих" параметров Х/^ , ¿^ и . Поскольку зкрпголгктныЯ шум £ порождается множестром случайных и не-мрисико „те ¡'от нуте их I акторов, среди которых нет доминирующих, то па осиов.1пк1" :;рнтрплькой пгепепьной теоремы метко считать, что^" имеет ну «герое •.•лт'ч,.*лт!,чпско? этигание у подчиняется нормальному закону рч.-пт г г,"'.« -¿я «с; оятпэетей. /скомую модель в .}срме линейно-П!,р,т.гТрК;.0р.,Ш10Г0 г;:г-сс;м 15ля случая регистрации одной г>нуо;:ной н.-ой^ ) •/.. тно л? е-.стчвять р матричной .{орме:

у-еу* £, (5)

где /* - (/) - матрица базисных функций (регрессоров); -число^строк плана эксперимента; /? - число базисных функций

• • ; * ~ вект0Р регрессионной оши-

бки размерности {//*/) ; <з/, т.е. подчиня-

ется // -мерному нормальному закону распределения с нулевым математическим ожиданием и дисперсией ; У -мерный вектор наблюдений показателя качества ^ по строкам плана эксперимента.

Дополним совокупность введенных допущений еще двумя. Независимые переменные /О" в процессе эксперимента устанавливаются без ошибок, что практически всегда обеспечивается в машинном эксперименте. Полагаем также, что в модели (4) используется полиномиальная структура.

Перейдем к характеристике задачи исследования и круга рассматриваемых вопросов.

В диссертации рассматриваются задачи использования аппарата статистических методов анализа в обработке данных машинных экспериментов с моделями динамических систем и ставится целью разработка единой методики машинного исследования на основе двухмодельной стратегии. При этом машинные эксперименты реализуются с использованием динамических моделей описания МО реальных систем в форме нелинейных дифференциальных уравнений различных уровней сложности и быстродействия, отражающих с различной степенью точности динамику протекающих в реальной системе процессов. В методику исследований включается работа с быстродействующими моделями проектирования МП в форме полиномиальных линейно-параметризованных уравнений множественной регрессии. Таким образом, следование принципу двухмодельной стратегии исследований порождает необходимость практического решения следующих задач:

1. Разработка двухмодельной стратегии исследования сложных динамических систем управления, позволяющей основные исследования и решение задач анализа и оптимизации перенести на быстродействующие модели проектирования МП.

2. Разработка машинно-ориентированных количественных критериев дискриминации конкурирующих моделей описания МО динамических систем для целей их ранжирования и эффективной постановки машинных

экспериментов, а также разработка соответствующих машинных процедур.

3. Разработка методов повышения точности оценок прямых и косвенных показателей качества функционирования динамических систем при комплексных исследованиях с их моделями описания МО с целью построения моделей проектирования МП.

Во второй главе диссертации разрабатывается методика дискриминации .конкурирующих моделей описания МО на основе дисперсионного анализа и непараметрических ранговых критериев. Предлагаются две машинные процедуры решения задач дискриминации и ранжирования моделей МО при организации имитационных экспериментов на ЭВМ.

Первый из предлагаемых в работе подходов основывается на введение в рассмотрение моделей дискриминации (ВД) .по аналогии с моделями МП и представляющих собой алгебраическое уравнение в форме линейно-параметризованных уравнений регрессии (5). Предположим, что необходимо выбрать одну из двух конкурирующих МО-моделей и Если конкурирующие МО^ и N£>2 эквивалентны и статистически неразличимы по выбранным показателям дискриминации, то соответствующие выборки {У/} и , где элементы есть результаты экспериментов-расчетов, принадлежат одной генеральной совокупности/)^ что можно сформулировать как гипотезу,, подлежащую проверке:

Построенные же по соответствующим выборкам модели дискриминации МДд, МД£, МД2 при выполнении гипотезы (6) должны быть эквивалентны, что можно установить, анализируя остаточные дисперсии. Для

этого требуется вычисление «23 как

" ' (7)

где А/'/У/ у/У/ есть общее число наблюдений показателя в экспериментах-расчетах по Ж^ и М02; ё/ , , <3/ - оценки остаточной дисперсии, вычислимые по тре^ множествам экспериментальных точек {7т) , {Хт) , {Х*} соответственно.

Гели гипотеза /У (6) выполняется, то ¿Р подчиняется -распределению :итгра. Ксли вычисленное значение 'Х попадает в критическую область, т.е. 3?> Ж) , то гипотеза // признается неверной с надежностью Р = I - о! . где С* - уровень доверительное рррслтности (эначиуости). Это значит, что построенные модели *.ю0. .71 £, не экривллрнтнк, а соответственно модели опи-

сания М01 и М02 не могут считаться эквивалентными при проведении заданного комплекса исследований.

Однако существенные ограничения на практическую область применения данного подхода связаны с необходимостью выполнения предпосылок регрессионного анализа, проверка которых может быть затруднена или отдельные из предпосылок могут вообще не выполняться (например, нормальность распределения случайных ошибок). Поэтому второй подход, разрабатываемый в диссертации, основан на использовании статистических тестов, свободных от ограничений на тип распределения.

Важной особенностью проведения экспериментов не на реальных объектах, а на их имитационных моделях является возможность дублирования опытов-расчетов в одних и тех же точках факторного пространства параметров системы, но используя различные модели описания. Данное обстоятельство позволило предложить подход к дискриминации конкурирующих МО, основанный на использовании непараметрического критерия парных сравнений Вилкоксона, что позволяет снять существенные ограничения, связанные с типом распределений случайных составляющих. При осуществлении проверки гипотезы /4^ (6) по традиционной процедуре критерия Вилкоксона предполагается, что имеется возможность сформировать Л/ пар взаимосвязанных данных ( /л- , ), (^ ).....( у,* , ¿(г// ^)_и_осущест-

вить переход к рассмотрению разностей ¿¿'¿¡/¿"Ум, • Вычис-

ленные разности , £'■%// упорядочиваются в виде вариационного ряда и каждой разности в порядке возрастания присваивается ранг /ф , - целое положительное число, . Гипотеза/У

отвергается, если

¿{Ъи^ф/-*™ (8)

где - сумма положительных рангов; - критическое

значение, определяемое из таблиц в соответствии с заданным уровнем значимости (Х . Среди ооновных достоинств используемого критерия отметим, что он опирается на стандартизованную нормальную статистику, оптимален на классе функций распределения логического типа и вполне доотупен алгоритмизации.

Однако в практике применения традиционной процедуры критерия знаковых рангов Вилкоксона возникает ряд трудностей, связанных с особенностями, проявляющимися при попарном сравнении элементов классифицируемых выборок, так называемые альтернативы "масштаба"

и "сдвига". Обойти указанные трудности предлагается за счет более полного учета априорной информации и доказывается за счет более полного учета априорной информации и доказывается теорема 2.1, позволяющая перейти от проверки исходной гипотезы // к проверке гипотезы :

МбцЛ«^,, О)

где &а - заданная положительная константа (на основе априорной информации); МГ- -7 - операция вычисления математического ожидания.

Таким образом, во вновь предложенную, процедуру критерия привнесен элемент управления дисперсией за счет смещения абсолютных значений разностей пар наблюдений /¿¿/"/¿'¿'Ул А 4 ^ на величину положительной константы (% . На основе проведенных исследований показано, что мощность модифицированного критерия Вил-коксона в общем случае не ухудшается, а при нарушениях типа "предельный сдвиг" и "масштаб" мощность критерия повышается. Положительный эффект от предложенной процедуры управления мощностью критерия в значительной степени зависит от достоверности априорной информации.

В диссертационной работе предложено сочетание применения критерия знаковых рангов Вилкоксона и критерия ранговой корреляция Спирмена, что обусловлено его устойчивостью к нарушениям типа "сдвиг" и "масштаб", к которым так чувствителен критерий Вилкоксона. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена рассчитывается в соответствии с выражением у

б? а?

, -> сю>

где /ЯМф;;,

При проверке гипотезы // (6) критическая область-^' имеет вид: --

> (П)

где ^ 2У - это {2 (?{) квантиль распределения Стьюдента, определяемый из статистических таблиц для заданного уровня значимости а числа Г/^-27 степеней свободы.

Первичную экспертизу сравниваемых выборок предлагается осуще-

ствлять по результатам расчета коэффициента Спирмена и лишь на втором этапе использовать критерий Вилкоксона. Если при этом тестирование по Вилкоксону дает отрицательный результат при наличии положительного результата испытаний по Спирмену, то таким образом идентифицируется нарушение типа "сдвиг" или "масштаб" и может быть осуществлен переход к усовершенствованной процедуре критерия Вилкоксона, предложенной выше. По реализации предложенных подходов разработаны две машинные процедуры решения задачи дискриминации: последовательная и последовательно-параллельная процедуры.

Третья глава посвящена разработке методики исследования динамических систем на -основе планируемых машинных экспериментов с моделями различных уровней точности и сложности в рамках двухмо-дельной стратегии исследований. Рассматриваются методы оценки работоспособности искомых моделей МП и показаны возможности повышения их точностных свойств.

Предлагается осуществлять исследование сложных динамических систем) комбинируя применение как быстродействующих МП-моделей, так и более.информативных, но гораздо более трудоемких в использовании МО-моделей. В этом состоит суть двухмодельной стратегии исследований. Заметим, что большая информативность МО по сравнению о МП заключается в том, что МО отражает динамику происходящих в системе процессов, а также включает в себя модели возмущений.

Предложено наряду с выборочным коэффициентов множественной корреляций/^ в качестве меры работоспособности МП использовать величину доверительного интервала:

(12)

где - квантиль нормированного нормального распределения;

¿¿/У) - дисперсия прогноза по МП-модели в форме (4).

Построение МП базируется на обработке смешанных в общем случае массивов экспериментальных данных, полученных в виде имитационных расчетов с моделями описания различных уровней сложности и точности. Прешлетом исследования является вопрос целесообразности использования смешанных массивов экспериментальных данных для целей повышения точности оценок целевых функций. Оценивание вероятностные характеристики представляют "собой математические отлдани»! некот.чых случайных величин, являющихся {ункцияки :-нчче»яй в сес-теме. Прпппэя'лтим, что скспериментироиание п; ои?годится с

трех уровней сложности, причем известно, что МО верхнего уровня сложности в полной мере адекватна исследуемым процессам в реальной системе и может быть принята как эталон. Обозначим череЗ/*' искомый * Л/ -мерный вектор вероятностных характеристик системы, черезу^ обозначим -мерный вектор вероятностных характеристик эталонной М0Э (или реального физического процесса),че-рез соответственно и /у -мерные векторы вероят-

ностных характеристик упрощенных моделей М0|-и МО^^. Причем число компонент этих векторов может быть различным. Предположим, что с упрощенными моделями проведено по /7 независимых между собой (параллельных) экспериментов в одинаковых условиях. Задача состоит в определении оптимальной оценкиу&е векторапо значениям вектора , ¿Цр , . При этом предполагается, что адекватность одной из упрощенных МО-моделей (например, МО^) уже доказана.

Искомая оценкастроилась в соответствии с процедурой, предложенной В.Н.Пугачевыми классе линейных по отношению к векторам , у</# \ уУ? ^

(13)

где ,. ¡в , С - некоторые матрицы..

Если, не теряя общности, предположить, что размерности вероятностных характеристик фиксированы - А/ , то размерности матриц /4 , ^ , С составляют Для /-Й компонентывектора¿е/е соответственно имеем

^'¿¿¿■'¿¿Лг* (14)

где /}/ , , Се' - матрицы-вектора, образованные из соответствующих строк матрица/, А .С . Матрицы-вектора /4/ , Д- , щэ^длагается определить из условия несмещенности /-й компоненты и минимума ее дисперсии. Именно в этом смысле оценку./^ и будем называть оптимальной. Из доказанной в работе Теоремы 3.1 следует, что если известны корреляционные матрицы ивУ/уь

массивов данных экспериментов-расчетов с МО-моделями различных уро-вней_точности, а также результаты экспериментов с эталонной МЭэ, то / —я компонента искомой оптимальной в смысле минимальной дисперсии оценки у&Ас для вероятностной характеристикиможет быть найдена в соответствии с выражением:

Таким образом, возможен выигрыш в точности получаемых оценок целевых функций при включении в рассмотрение массивов экспериментов-расчетов по неточной Юл с учетом корреляционной связи массивов расчетных данных по МС^ и МО^. При этом показано, что^оценка каждой /-й компоненты искомого вектора характеристику^-может быть произведена независимо от других компонент.

Поскольку при решении практических задач приходится брать, как правило, статистические оценки корреляционных матриц ЯУ/^^ и &//>££"£ , вычисленные по тем же массивам данных экспериментов-расчетов, что и при определении уг/х ■

/ се)

то в диссертации исследована возможность использования указанных оценок. С этой целью наряду с оценкой вводится в'рассмотре-

ние оценка . Опустив для простоты записи индекс с , имеем:

■Л'-Л (18)

Анализ точности получаемых оценокиу^ по отношению кпроведен в два этапа. На первом этапе определена точность оценкипо сравнению с точностью оценки^г . На втором этапе анализируются факторы влияния на точность оценки уе/^ с целью приблизить ее к' точности оценки . В качестве сравнительной меры точности оценок предложено использовать соотношение для дисперсии . Показано, что чем больше квадрат коэффициента множественной корреляции ( -^-./-у- , //у/у ). где

тем больше выигрыш в точности оценкиможно получить за счет использования данных, собранных по неточной модели. На втором этапе исследований показано, что необходимым условием испол:сования формулы (18) для вычисления оценок вероятностной характеристики^ следует считать обеспечение по крайней мере такого числа экспериментов-расчетов /7 с моделью МОтт. что

/7 11 ' _

Из полученных результатов сл-дует, что пр< ^сследсв-шии ело-

жных динамических систем использование моделей описания с различным уровнем точностных характеристик позволяет получить значительный выигрыш в затратах машинного времени на моделирование 'без потери или даже с выигрышем в точности оцениваемых характеристик системы, если расчеты по указанным моделям достаточно корреляро-ваны. Аналогичные результаты получены для целей регулирования точности оценок косвенных показателей качества. В результате на основе предложенной двухмодельной стратегии и метода коррелированных процессов разработана машинно-ориентированная методика исследования сложных динамических систем, оформленная в диссертации в виде блок-схемы алгоритма исследований.

В четвертой главе приводятся результаты применения двухмодельной стратегии исследований для анализа и синтеза контуров "сильного регулирования" тиристорных бесщеточных систем возбуждения мощных синхронных генераторов. Апробация дискриминирующих процедур осуществляется на примере конкурирующих моделей описания синхрон- ■ ного генератора.

Актуальность задачи вытекает из того, что в реальных условиях эксплуатации энергоблока определить обоснованные настройки регулирующей аппаратуры весьма затруднительно, что в ряде случаев приводит к остановам агрегатов и связанных с этим потерям.

Предложенные и разработанные машинные модели описания ММЭ электрической части энергоблока позволяют осуществлять исследования в области анализа переходных электромеханических процессов, аварийных и послеаварийных режимов. Использование для построения ММО адаптированного автором проблемно-ориентированного языка 2>УА/-£/М позволило эффективно организовывать имитационные и оптимизационные расчеты, гибко варьировать структурой и параметрами исследуемых устройств и систем.

Применение двухмодельной стратегия исследований с построением быстродействующих моделей проектирования МП позволило эффективно решить практически важную задачу определения оптимальных настроек регулирующей аппаратуры в составе тиристорных бесщеточных систем возбуждения синхронных генераторов.

Разработан программно-алгоритмический комплекс для решения задач исследования линейных и нелинейных систем управления с использованием адаптированной программной системы ЗУЛ^ЗГЛ? . Это позволило реализовать методику выполнения лабораторных работ, ориенти- ' рованную на обучение студентов методам и алгоритмам исследо .алия

систем управления на базе современной технологии машинного моделирования, что подтверждено соответствующим протоколом и актом о внедрении результатов диссертационной работы.

В заключении изложены основные результаты работы.

В приложениях приведены области применения и возможности пакета и модели синхронного генератора различных уровней сложности, обзор современных методов и средств моделирования динамических систем и документы, подтверждающие внедрение результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Предложена и разработана машинно-ориентированная методика анализа и синтеза динамических систем на основе двухмодельной стратегии исследований и метода коррелированных процессов, позволяющая основные исследования и решение задач анализа и оптимизации перенести на быстродействующие модели проектирования. Такой подход дает возможность перейти от решения точечных задач оптимизации динамических систем к анализу свойств системы по заданной области и позволяет обоснованно осуществлять настройку систем ре- ■ гулирования, в значительной степени автоматизируя процесс исследований.

2. Разработаны статистические методы дискриминации и ранжирования конкурирующих моделей описания на основе дисперсионного анализа и ранговых непараметрических критериев. Предложенные дискриминирующие правила и разработанные машинные процедуры позволили формализовать решение задачи дискриминации и решить ее в строго количественных соотношениях, сведя к проверке статистических гипотез. Применение предложенных методов дискриминации имитационных моделей различной степени сложности обеспечивает заданную точность расчетов при минимальном расходовании ресурсов ЕВ.'/.

3. На основе проведенного исследования непараметрических ранговых критериев сравнения рассмотрена возможность повышения работоспособности критерия знаковых рангов Вилкоксона и предложена процедура, позволяющая за счет более полного учета априорной ин{о-рмации повысить его работоспособность при нарушениях п данных типа "предельны? сдвиг", "уасштаб". Предложенное сочетание поэтапного применения критерия Випкэксона и критерии ; днговой корреляции Спирмена позволяет иденти'.ицировпть ситуации и уаенкй в данных и более э^екгитю решать за :ачи диск; ;••.•.•» тки р:ш'згсрянйя

моделей.

4. Исследованы вопросы повышения точности оценок прямых и косвенных показателей качества при комплексных исследованиях с моделями описания различных уровней сложности и точности. В результате проведенных исследований показано, что точность искомых оценок выбранных показателей качества при построении МП может быть повышена за счет привлечения информации, полученной в ходе имитационных экспериментов по неточным (но более быстродействующим) моделям описания с учетом корреляционной связи соответствующих массивов расчетных данных. При этом показано, что при ограничениях на требуемую точность оценок может быть достигнут выигрыш в числе экспериментов, определяемый величиной квадрата коэффициента множественной корреляции массивов данных.

5. С использованием разработанной версии пакета моделирования динамических систем DY^SJM получены адекватные машинные модели элементов электрической части мощных энергоблоков для целей имитационного моделирования и решения задач исследования на ЭВМ. Использование для построения машинных моделей проблемно-ориентированного языка Dy/SSTAf позволило эффективно организовывать имитационные и оптимизационные расчеты,'гибко варьировать структурой и параметрами исследуемых устройств » систем.

6. На основе разработанной методики, соответствующего алгоритмического и программного обеспечения проведено исследование с целью оптимизации режимов функционирования электрической части эне-ргодлока. Эффективность применения двухмодельной стратегии исследования с построением быстродействующих моделей МП заключается в полученном решении практически важной задачи определения оптимальных настроек регулирующей аппаратуры в составе тиристорных бесщёточных систем возбуждения генераторов с "сильным регулированием".

7. На основе разработанного алгоритмического и программного обеспечения создан комплекс из трех лабораторных работ по курсу "Основы автоматизации управления и научных исследований". Проведенная опытная эксплуатация программных средств на потоке студенческих групп А-8,9,10,11-88 (специальность 22.01) подтвердила эффективность их внедрения в учебный процесс, что подтверждено соответствующим Актом.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

I. Кожевников В.Н., Хамис С.А., Шихин В.А. Моделирование на ПЭВМ переходных процессов в синхронных машинах с применением про-

блемно-ориентированных систем. - М., 1991. - II с. Деп. в Инфор-мэнерго., Л 3289 - ЭН 91.

иг//р //>/>гаг#А.

Для?¿¿/уёгмж ¿>/р ¿¿у/лг-

3. Хамис С.А. Дискриминация конкурирующих моделей в задачах имитационного моделирования на основе статистического подхода. - М., 1992. г 15 с. Деп. в Инфорэнерго, № 3343 -ЭН 92.