Продолжая тему «Какие ваши доказательства?», посмотрим на проблему математического моделирования с другой стороны. После того как мы убедились, что модель соответствует сермяжной правде жизни, можно отвечать на основной вопрос: «а что, собственно, мы тут имеем?». Создавая модель технического объекта, мы, как правило, хотим убедиться, что этот объект будет соответствовать нашим ожиданиям. Для этого и проводятся динамические расчёты процессов и результат сравнивается с требованиями. Это и есть цифровой двойник, виртуальный прототип и прочее. модные шняги, которые на стадии проектирования решают задачу, как сделать так, чтобы мы получили то, что планировали.
Как же нам быстро убедится что наша система это именно то что мы проектируем, полетит ли или поплывет ли, наша конструкция? А если полетит то как высоко? А если поплывет, то как глубоко?
Объектно-ориентированное программирование (ООП) – концепция, которая призвана облегчить разработку сложных систем, за счет введения новых понятий, более приближенных к реальному миру, чем функциональные и процедурные языки программирования. Как пишет википедия, «Обычный человеческий язык в целом отражает идеологию ООП, начиная с инкапсуляции представления о предмете в виде его имени и заканчивая полиморфизмом использования слова в переносном смысле, что в итоге развивает выражение представления через имя предмета до полноценного понятия – класса.»
Но с точки зрения всех, кто впервые сталкивался эти этим абстракциями, после классических процедурных языков понятнее не становилось, кажется наоборот все еще больше запутывалось.
В предыдущей статье "Скрещивание ужа и ежа.." мы проверяли применимость методов настройки систем автоматического управления к «реальным» моделям. В это статье попробуем оптимизировать не систему управления, а сам «физический» объект.
Для настройки регуляторов существует большое количество средств, методик и обеспечивающих оптимизацию законов регулирования. Если мы используем средства моделирования (типа Matlab Simulink), то можно сразу посмотреть на процесс оптимального управления непосредственно «вживую», на графиках. Возникает вопрос, если у нас есть метод для оптимизации параметров системы управления, можно ли оптимизировать не коэффициенты ПИД регулятора, а сам объект управления? Другими словами, не подбирать регуляторы для явно неудачной системы, а подобрать параметры самой системы. Ведь для компьютерной модели что коэффициенты ПИД, что размеры конструкции – это просто переменные, которые можно менять.
Два года назад я написал статью “SCADA: в поисках идеала”. Идея была проста — превратить Qt Creator в среду для разработки SCADA. Теперь хочу рассказать, какой путь проделан и что получилось.
Удалось ли достигнуть идеального результата? — Разумеется, нет. На то он и идеал, что недостижим. Зато удалось заметно к нему приблизиться.
В этой статье мы создадим модель регулятора на базе стандартной библиотеки структурного моделирования (без использования готовой библиотеки блоков нечёткого регулирования).
В качестве объекта управления будет использована модель газотурбинного двигателя из учебника В.И. Гостева «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления»
Выполним сравнение с ПИД и ПДД регуляторами.
