Моделирование в системах управления в реальном масштабе времени

С ускорением темпов развития экономики и интенсификации производственных процессов все шире внедряется автоматизация на предприятиях. Наиболее перспективным направлением является создание гибких автоматизированных производств и производственных систем, на базе современных робототехнических комплексов. Управление в таких гибких системах наиболее эффективно может быть реализовано на базе локальных сетей ЭМВ, обеспечивающих взаимодействие и координацию всех информационно-вычислительных ресурсов для управления отдельными агрегатами в системе и дающих возможность проводить обработку информации в реальном масштабе времени.

Для эффективного удовлетворения требований различных пользователей к качеству и своевременности доставки информации управление сетями интегрального обслуживания должно быть реализовано в реальном масштабе времени.

При разработке систем управления такими объектами обычно отсутствует априорная информация об условиях их работы.

Основной целью моделиро­вания является прогнозирование в широком смысле этого слова. Моделирование позволяет сделать вывод о принципиальной работоспособности объекта (системы S), оценить его потенциально возможные характеристики, установить зависимость характеристик от различных параметров и переменных, определить оптимальные значения параметров и т. п. Машинные модели М_м, используемые в качестве имитаторов и тренажеров, дают возможность предсказать поведение системы S в условиях взаимодействия с внешней средой Е.

Использование метода моделирования для получения прогноза при принятии решений в системе управления в реальном масштабе времени выдвигает на первое место задачу выполнения ограничения на ресурс времени моделирования процесса функционирования си­стемы 5". Поэтому рассмотрим более подробно особенности прогно­зирования на основе машинной модели М_ы в реальном масштабе времени.

особенностью моделирования для принятия решений по управлению объектом в реальном масштабе времени является существенная ограниченность вычислительных ресурсов, так как такие системы управления, а следовательно, и машинные модели М_м, реализуются, как правило, на базе мини и микро ЭВМ или специализированных микропроцессорных наборов, когда имеется ограничение по быстродействию и объему памяти. Это требует тщательного подхода к минимизации затрат ресурсов по моделированию в реальном масштабе времени.

Кроме того, следует учитывать, что достоверность и точность решения задачи моделирования (прогнозирования ситуаций или поведения) системы существенно зависят от количества реализаций N, которые затрачены на получение статистического прогноза. Таким образом, возникает проблема поиска компромисса между необходимостью увеличения затрат времени на моделирование, т. е. числа реализаций N [на интервале (0, Т)] для повышения точности и достоверности результатов моделирования (прогнозирования), и необходимостью уменьшения затрат машинного времени из условий управления в реальном масштабе времени.

При использовании машинной модели М_м в контуре управления системой S в реальном масштабе времени возникает также проблема оперативного обновления информации как в базе данных об объекте, так и в базе данных об эксперименте, т. е. в данном случае о конкретном прогнозе.

Для ускорения процесса разработки программного обеспечения моделирования в реальном масштабе времени и повышения его качества рационально разрабатывать соответствующие пакеты прикладных программ, которые с использованием ресурсов высокопроизводительных ЭВМ генерируют рабочие программы моделирования.