презентация лекций

Б.К. Курбатов

Автоматизированные

информационно-

управляющие системы

КГТУ им. А.Н. Туполева, кафедра АСОИУ, 2008 г.

КГТУ (КАИ), кафедра АСОИУ 2Курбатов Б.К.

Автоматизированные информационно-управляющие системы .

Имитационное моделирование ТП

Имитационное моделирование

технологических процессов.

Лекция №1



Принцип информационной достаточности

Принцип осуществимости

Принцип множественности моделей

Принцип агрегирования

Принцип параметризации


Основные принципы моделирования




1) Аналитическое моделирование

Подходы к построению модели

2)Имитационное моделирование

•Использование математической модели реального

объекта в форме различных уравнений

• Предполагается наличие однозначной процедуры

получения точного решения уравнений

•Используемая математическая модель воспроизводит

логику («алгоритм») функционирования исследуемой

системы




Технологический процесс как объект управления

1-й уровень

2-й уровень

3-й уровень

АСУТП

АСУП

Вход Выход

Экономическое управление

Управление производительностью

Управление качеством

Технологический процесс




Виды технологических процессов

yn(t)

zm(t)

y1(t)

z1(t)

xn(t)

x1(t)

y(t) x(t) Процесс Процесс

Одномерные и многомерные технологические процессы




Модели технологических процессов

1) Физическое моделирование

2) Гидравлическое моделирование

3) Математическое моделирование

составление систем уравнений, граничных условий

анализ систем уравнений с применением ЭВМ

корректировка параметров уравнений модели

проверка адекватности модели




Управление модельным временем

1) Реальное время

2) Модельное (системное) время

- с постоянным шагом

- по особым состояниям

3) Машинное время




Моделирование параллельных процессов

Асинхронный параллельный процесс

Синхронный параллельный процесс

Подчиненный параллельный процесс

Независимый параллельный процесс




Оценка качества имитационной модели

Пригодность имитационной модели для решения задач

исследования характеризуется тем, в какой степени она

обладает целевыми свойствами:

1) Оценка адекватности модели

2) Оценка устойчивости модели

3) Оценка чувствительности модели




Контрольные вопросы

1. Назовите основные принципы моделирования любого объекта

управления (ОУ).

2. Какие существуют подходы к построению модели?

3. Дайте определения концептуальной и имитационной модели.

4. Что такое технологический процесс?

5. Дайте классификацию ТП по характеру их протекания.

6. Проиллюстрируйте место АСУТП в составе АСУ производственным

процессом.

7. В чем заключается различие между одномерным и многомерным ТП?

8. Какие существуют разновидности моделирования?

9. Назовите три представления времени, используемые при имитационном

моделировании.

10. Какие существуют методы реализации механизма модельного времени?

11. Какие существуют виды параллельных процессов в сложных системах?

12. Назовите основные целевые свойства, характеризующие пригодность

имитационной модели.



Задача первичной обработки


Лекция №2




Постановка задачи первичной обработки сигналов

y=ku+m

1) Масштабирование

2) Калибровка (градуировка)

3) Линеаризация




Интерполяция

nxxx ...

21

),1( niyi

),(1 nj

xxx

niyxfii

,1,)(




Интерполяционный полином

nkyxPkk

,...1;)(

kk

kj jk

jy

xx

xxxP )(




Интерполяционный полином: пример

Заданы точки (0; -5), (1; -6); (2; -1); (3; 16)

).16()6(

)2)(1()1(

)2(

)3)(1(

)6()2(

)3)(2()5(

)6(

)3)(2)(1()(

xxxxxx

xxxxxxxP




График интерполяционного полинома




Кусочно-линейная интерполяция. Ступенчатая интерполяция

Интервал 1 - (1;16), (2; 18) ,

2 - (2; 18), (3; 21),

3 - (3; 21), (4; 17),

4 - (4; 17), (5; 15),

5 - (5; 15), (6; 12).




Кубический сплайн

.)()(

2323)(

2

2

12

2

3

323

13

32

kk

kk

dh

hssd

h

hss

yh

shshy

h

shsxP





1. Постановка задачи первичной обработки сигналов относительно

одномерного измерительного канала.

2. Определение интерполяции. Постановка задачи интерполяции.

3. Какие существуют основные типы интерполянтов?

4. Что такое интерполяционный полином? Приведите пример

представления интерполяционного полинома в форме Лагранжа.

5. Почему интерполяционный полином редко используют для

аппроксимации сигналов?

6. Дайте определение кусочно-линейной интерполяции. Приведите

пример.

7. Дайте определение ступенчатой интерполяции. Приведите пример.

8. В чем заключается суть кубической сплайновой интерполяции?

Приведите пример.


Основы вейвлет-преобразования



Лекция №3




Анализ Фурье. Взвешенный анализ Фурье




Вейвлет-анализ




Синусоиды и вейвлеты




Непрерывное вейвлет-преобразование

dtetfwF jwt)()(

dttсдвигмасштабtfсдвигмасштабC ),,()(),(




Дискретное вейвлет-преобразование

Фильтрация сигнала

(многоуровневая вейвлет-декомпозиция)

V

cA1 cD1

cA2 cD2

cA3 cD3

cA4 cD4

cA5 cD5

V – исходный сигнал

cAk – коэффициенты аппроксимаций

k-ого уровня (НЧ компоненты)

cDk – коэффициенты деталей

k-ого уровня (ВЧ компоненты)

Функции пороговой обработки (мягкая, жесткая и др.)








1. Понятие анализа Фурье. В чем заключается недостаток анализа Фурье?

2. Для каких сигналов можно применять анализ Фурье?

3. Понятие взвешенного анализа Фурье.В чем заключается улучшение во

взвешенном анализе Фурье по сравнению с обычным анализом Фурье? В

чем заключается недостаток взвешенного анализа Фурье?

4. Понятие вейвлет-анализа. Сравните различные способы преобразования

сигналов.

5. Что такое вейвлет? Какие основные отличия между вейвлетами и

синусоидами? Когда целесообразно представлять сигнал вейвлетами?

6. Дайте определение непрерывному вейвлет-преобразованию (CWT).

Проведите аналогию между непрерывным преобразованием Фурье и

CWT.

7. Что понимается по дискретным вейвлет-преобразованием?

8. Что понимается под вейвлет-декомпозицией?

9. Приведите общую схему алгоритма фильтрации на основе вейвлет-

преобразования.



Вторичная обработка данных в АСУТП


Лекция №4




Задача вторичной обработки данных

Формирование регулирующих и управляющих воздействий

на объект управления (ТП) в соответствии с его алгоритмом

функционирования.

Алгоритм

функционирования

ΔU

X U0 UАлгоритм

управления




Схема автоматизации ОУ




Моделирование исполнительных устройств

iTsignU

i-

ii

signUTtit

1

00




Виды управления

Ручное, дистанционное, автоматическое

f(ΔX)ΔX=X-X0X0 U

X

X0(t) = const U = f( X)





1. Что понимают под вторичной обработкой данных?

2. Сформулируйте задачу вторичной обработки данных.

3. Что представляет собой схема автоматизации ОУ?

4. Дайте классификацию исполнительным устройствам по

типу двигателя.

5. Поясните на примере работы клапана, регулирующего

расход вещества, понятия градуировочной и разгонной

характеристик.

6. Поясните для предыдущего примера работу

трехпозиционного регулирования.

7. Какие виды управления применяют в современных

АСУТП?

8. Приведите и поясните структурную схему регулятора.


Классические методы решения задач вторич. обр.

Классические методы решения задач

вторичной обработки информации:

-объекты управления (ОУ)

- получение математических моделей ОУ

а) аналитические методы

б) экспериментальные методы

Лекция №5





Объекты управления

по изменению параметров с течением времени

- стационарные

- нестационарные

случайные возмущения, действующие на объект

- стохастические

- детерминированные




Объект управления с запаздыванием




Методы получения математической модели ОУ

Аналитические

- использование уравнений описывающих процессы,

протекающие в исследуемом объекте

Экспериментальные

- проведение экспериментов на реальном объекте.

«Идентификация ОУ»

Комбинированные




Аналитические методы




Экспериментальные методы

передаточная функция инерционного звена

первого порядка

передаточная функция для ОУ без

самовыравнивания

передаточная функция для ОУ второго порядка с

запаздыванием

1)(

0

Tp

KepW

p

p

KepW

p

)(0

)1)(1()(

21

0

pTpT

KepW

p




Классификация экспериментальных методов

определения динамических характеристик ОУ

1) Определение временных характеристик ОУ

- активные

- пассивные

2) Определение частотных характеристик ОУ





1. Дайте классификацию ОУ по виду статических характеристик.

2. Что понимается под системами автоматической стабилизации?

3. Что понимается под стационарными (нестационарными) объектами?

4. Какими могут быть возмущения, действующие на объект?

5. Сформулируйте принцип Эшби.

6. Что понимается под рециклом в промышленных объектах?

7. Приведите и поясните схему ОУ с запаздыванием.

8. Дайте классификацию методов получения математической модели ОУ.

9. Что понимается под идентификацией ОУ?

10. Приведите пример аналитической процедуры получения

передаточной функции бака с жидкостью.

11. Поясните суть экспериментального определения динамических

характеристик ОУ.

12. Дайте классификацию экспериментальных методов определения

динамических характеристик ОУ.





вторичной обработки информации

Лекция №6

- определение динамических характеристик

ОУ по кривой разгона;

- частотные методы определения

динамических характеристик




Определение динамических характеристик ОУ

по кривой разгона

1) Метод касательной к точке перегиба кривой разгона

дз




Определение динамических характеристик ОУ

по кривой разгона

2) Формульный метод

)1ln()1ln(

)1ln()1ln(

BA

BAAВ

д

hh

htht

)1ln(A

дA

h

tT




Частотные методы определения динамических

характеристик

1) Амплитудно-фазовая характеристика объекта

- Определить существенный диапазон частот объекта

(критическая частота колебаний )

- Рабочий диапазон частот эксперимента (6-7 точек)

выбирать из диапазона:

2) Передаточная функция объекта

)5,25,0(





1. Какие условия необходимо выполнить при снятии кривой

разгона?

2. Что понимается под одноемкостными объектами?

3. Передаточную функцию какого вида можно применять для

одноемкостных объектов?

4. Что понимается под нормировкой кривой разгона?

5. Охарактеризуйте существующие методы определения

динамических характеристик объектов по кривой разгона.

6. Охарактеризуйте частотные методы определения

динамических характеристик.

7. Что понимается под модулем и фазовым сдвигом

амплитудно-фазовой характеристики?

8. Дайте определение критической частоты колебаний объекта.






Лекция №7

- определение параметров ОУ методом

наименьших квадратов

-понятие о статистических методах определения

динамических характеристик ОУ

- общие сведения о промышленных системах

регулирования



Определение параметров объекта управления

методом наименьших квадратов



Статистические методы определения

динамических характеристик объекта



Предполагается, что входной и выходной сигналы объекта

представляют собой реализации случайных процессов.

- автокорреляционная и взаимокорреляционная

- спектральные плотности и

)(uy

R

)(uu

S )(uy

S

- модуль частотной передаточной функции объекта

)()()(uuoyuy

SjWS

функции


Промышленные системы регулирования

(структурная схема САР промышленным ОУ)



ЗД АР УМ ИМ РО СОУ

НП Д

ЭСYз e Up Uу h Qy

F

T

Yос

ОУ


Промышленные системы регулирования

(расчетная схема САР промышленным ОУ)



АР ОУYз e Up T

Yос





1. В чем заключается метод наименьших квадратов (МНК) в

определении параметров ОУ?

2. Приведите структурную схему эксперимента на основе МНК.

3. Какие необходимо выполнить условия для получения достаточно

представительных результатов при использовании МНК?

4. В чем заключается суть статистических методов определения

динамических характеристик ОУ?

5. Понятия корреляционной функции и спектральной плотности.

6. Что понимается под системами автоматической стабилизации?

7. Что понимается под задачей программного управления?

8. Какое главное назначение системы стабилизации?

9. Приведите и поясните структурную схему одноконтурной САР

промышленном ОУ.

10. Перечислите функции, выполняемые нормирующим

преобразователем.

11. Приведите и поясните расчетную схему САР промышленным ОУ.

КГТУ (КАИ), кафедра АСОИУ 54Курбатов Б.К. КГТУ (КАИ), кафедра АСОИУ 54Курбатов Б.К.


Контуры ПИД-регулирования



Лекция №8

-основы построения контуров ПИД-регулирования

- алгоритмы ПИД-регулирования




Контур ПИД-регулирования




Алгоритмы ПИД-регулирования

1) Позиционный ПИД-алгоритм

2) Скоростной ПИД-алгоритм

)2()(211 nnnrninncп

eeeKeKeeKM




Контуры с прямым и обратным действием




П-, И- и Д-составляющие контура регулирования





1. Приведите схему контура ПИД-регулирования. Поясните

ключевые элементы контура.

2. Какие существуют алгоритмы ПИД-регулирования?

Поясните суть алгоритмов.

3. Приведите и поясните схему контура с прямым действием.

4. Приведите и поясните схему контура с обратным действием.

5. Охарактеризуйте П-составляющую контура регулирования.

6. Охарактеризуйте И-составляющую контура регулирования.

7. Охарактеризуйте Д-составляющую контура регулирования.

8. Дайте классификацию коэффициентов усиления контура

регулирования.

КГТУ (КАИ), кафедра АСОИУ 60Курбатов Б.К. КГТУ (КАИ), кафедра АСОИУ 60Курбатов Б.К. КГТУ (КАИ), кафедра АСОИУ 60Курбатов Б.К.


Планирование контура, управление с упреждением



Лекция №9

- частота опроса и планирование контура

- управление с упреждением

- каскадное управление




Частота опроса и планирование контура




Влияние контура регулирование на длительность цикла ЦПУ




Шаги успешного управления процессом

1) Знание технологий

2) Выбор стратегии управления контуром

3) Определение размеров и чувствительности

компонентов контура

4) Выбор модулей ввода/вывода




Управление с упреждением




Каскадное управление




1. Что понимается под частотой опроса контура управления?

2. Понятие оптимальной частоты опроса.

3. Как определить начальную частоту опроса?

4. Как рассчитывается средняя длительность цикла с

контуром ПИД-регулирования?

5. Как влияет число контуров на среднюю длительность

цикла? Приведите пример.

6. Какие шаги необходимо выполнить для успешного

управления процессом?

7. Объясните суть управления с упреждением.

8. Поясните суть каскадного управления. Когда

целесообразно использовать данный вид управления?




Классические вариационные методы

Методы оптимального управления

Лекция №10





Функционал

T

dtxxtFJ0

),,(

dt

dxx

отображение класса функций в числовое множество

,

где t – независимая переменная,

x(t) – искомая функция

- производная искомой функции

граничные условия x(0)=x0, x(T)=xT




Центральная теорема вариационного исчисления

Теорема Эйлера

Необходимое условие существования экстремума x(t)

0xx

Fdt

dF

x

FF

x x

FF

x , где и

Условия Лежандра Критерий Лежандра

0xx

F

0xx

F

для минимума

для максимума2

2

t

xF

xx




Функционал, зависящий от второй производной

T

dtxxxtFJ0

),,,(

Уравнение Эйлера-Пуассона

02

2

xxxF

dt

dF

dt

dF

Обобщенный критерий Лежандра

0xx

F

0xx

F

для минимума

для максимума




Функционал, зависящий от нескольких функций

T

nndtxxxxxxtFJ

02121

),...,,,,...,,,(

Система уравнений Эйлера

.0

...

,0

,0

22

11

nxnx

xx

xx

Fdt

dF

Fdt

dF

Fdt

dF



Функционал при дополнительных условиях,

накладываемых на искомые функции (условный экстремум)


mixxxtni

,...,2,1,0),...,,,(21

Искомые функции должны удовлетворять

уравнениям Эйлера для промежуточного функционала

,0

T

прLdtJ

где ,1

m

iii

FL

i- некоторые неизвестные функции от t



Изопериметрическая задача


T

dtxxtFJ0

),,(

Найти функцию x(t) доставляющую экстремум интегралу

при условии0

02

),,( kdtxxtkJT

где ,0

T

прLdtJ kFL

0

Промежуточный функционал

0- постоянное число



Условия Вейерштрасса-Эрдмана


0000

0000

||

;||

ttxttx

ttxttx

FxFFxF

FF

t=t0 – точка возможного излома



Пример


3xkq q – интенсивность расхода топлива, зависящая от

скорости движения

T

qdtG0

x(0)=0, x(T)=x0

0'xqdt

dУравнение Эйлера Cq

x

Cxkx

q23

const

k

Cx

3



Пример




Оптимальная трасса движения при наличии запретного района

Обобщенная теорема Эйлера






1. Дайте определение функционалу. Запишите выражение для функционала

стандартного вида.

2. Сформулируйте центральную теорему вариационного исчисления.

Приведите уравнения Эйлера.

3. Как можно установить вид экстремума (максимум или минимум)?

Что понимается под критерием Лежандра?

4. Когда необходимо применять уравнение Эйлера-Пуассона? Приведите

это уравнение.

5. Сформулируйте постановку задачи определения функционала,

зависящего от нескольких неизвестных функций. Как находятся эти

неизвестные функции?

6. Сформулируйте постановку задачи на условный экстремум. Как решается

задача?

7. Сформулируйте постановку изопериметрической задачи. Как решается

задача?

8. Приведите условия Вейерштрасса-Эрдмана. Для чего они используются?

9. Сформулируйте обобщенную теорему Эйлера. Приведите пример.



Динамическое программирование

Методы оптимального управления

Лекция №11

Метод динамического программирования



Постановка задачи управления


dt

dx=f(x,u,t)

где x=(x1,…,xn) – вектор состояния объекта,

u=(u1,…,ur) – вектор управления

Пусть и требуется минимизировать функционалФ(u)u

T

dttuxFJ0

),,(



Принцип оптимальности


второй участок оптимальной траектории является

в свою очередь оптимальной траекторией



Функциональное уравнение Беллмана


T

Utu

dttuxFxS0)(

),,()( min

.),,(),,(),,(00

TT

dttuxFdttuxFdttuxF

))((),,( xSdttuxF

T



Функциональное уравнение Беллмана


)],(),([min0 uxfx

fyxF

Uu



Принцип максимума Понтрягина


))(),(~),(~())(),(~),(~( tvttxKtuttxK

),...,,(~ 10 nxxxx ),..,,(~10 n

),~(),~,~( uxfuxK

i

i uxKx

),~,~(

iix

uxK ),~,~(



Задача быстродействия


,0

T

dtJ 1),(0 uxf

),(),~,~(0

uxfuxK

i

i uxHx

),,(

iix

uxH ),,(



Задача линейного быстродействия


uAxx

A

uAxuxH ),,(

))(()(),( tPtut





1. Постановка задачи оптимального управления.

2. Сформулируйте принцип оптимальности.

3. Выведите функциональное уравнение Беллмана.

Поясните его смысл.

4. Приведите пример задачи оптимального

управления движения объектом: ,

5. Сформулируйте принцип максимума Понтрягина.

6. Постановка задачи быстродействия.

7. Выведите принцип максимума для задачи

быстродействия.

8. Постановка задачи линейного быстродействия.

ux dtuxxJT

0

22

2

2

1)(



Основы робастного управления


Лекция №12




Неопределенность

}:1

1{

maxmin2aaa

assP},,,{

3210PPPPP

Структурированная неопределенность

Неструктурированная неопределенность

- Аддитивная линейная возмущающая добавка

- Мультипликативная добавка

- Аддитивные взаимно простые добавки, обратная связь




Неструктурированная неопределенность

ΔW

P0

i(t)o(t)

P=P0+ΔWP0ΔW

P0

i(t) o(t)

P=P0(1+ΔW)




Компромисс между качеством и робастностью

CP

CPT

1 CPS

1

1

CC=0 робастная устойчивость робастное качество

11SQ




Пространства, используемые в H ∞ теории

2RL

RL

2RH

RH

RHRLs

ssF ,

2

5)(

RHRHRLRLss

ssF ,,,

)3)(2(

5)(

22

RLRLss

ssF ,

)3)(2(

5)(

2




Моделирование неопределенностей: пример

m1 = 1±0.2 ,

m2 = 1±0.2,

k = 1±0.2




Моделирование неопределенностей: пример

3

3

)1001,0(

)1(100)(

s

ssC




Качество управления в наихудшем случае





1. Что понимается под неопределенностью линейной стационарной

системы управления? Какие существуют типы неопределенностей?

2. Что понимается под структурированной неопределенностью?

Как она задается?

3. Что понимается под неструктурированной неопределенностью? Как она

задается?

4. В чем заключается компромисс между производительностью

(качеством) и робастностью?

5. Какие различают функции чувствительности системы?

6. Выполнение какого условия означает, что система обладает хорошим

качеством?

7. Какие пространства наиболее часто используются в H∞-теории?

8. Как моделируется неопределенность в среде MATLAB?


9. Что понимается под качеством управления в наихудшем случае?




Методы интеллектуального управления

НЕЧЁТКОЕ УПРАВЛЕНИЕ

Лекция №13




Дисциплины, лежащие в основании теории нечѐтких

множеств

1. Многозначная логика

2. Дискретная математика

3. Теория вероятностей и математическая

статистика




Нечѐткие множества

Пусть Е – универсальное множество;

x – элемент Е;

R – некоторое свойство

A = { x | μA( x ) }

μA(x) =1, если x удовлетворяет R

0, если x не удовлетворяет RЕсли А чёткое:

Если А нечёткое: μA(x) € M ( например, М = [0;1] )




Пример нечѐткого множества

Пусть Е = { x1, x2, x3, x4, x5 }

M = [0;1]

A – нечѐткое множество, для которого

μA(x1) = 0,3; μA(x2) = 0;

μA(x3) = 1; μA(x4) = 0,5;

μA(x5) = 0,9.

A = { 0,3/x1; 0/x2; 1/x3; 0,5/x4; 0,9/x5 }

или

A = { 0,3/x1 + 0/x2 + 1/x3 + 0,5/x4 + 0,9/x5 }




Примет нечѐткого множества

или

x1 x2 x3 x4 x5

0,3 0 1 0,5 0,9




Пример нечѐткого множества

Отклонение

1

0

Малое Среднее Большое





1. Что такое функция принадлежности?

2. Перечислите основные виды функций принадлежности, используемые

для задания нечѐтких множеств.

3. Что такое нечѐткое множество?

4. Приведите пример нечѐткого множества.

5. Сформулируйте свойства операций над нечеткими множествами.

6. Как можно интерпретировать значение функции принадлежности?

7. Приведите различные формы записи нечѐтких множеств.

8. На каких дисциплинах основана теория нечѐтких множеств?




НЕЧЁТКОЕ УПРАВЛЕНИЕ

Лекция №14




Нечѐткие выводы

П1: если x есть А1, тогда y есть В1;

П2: если x есть А2, тогда y есть В2;

……………………………………….

Пn: если x есть Аn, тогда y есть Вn;

Где

x – входная переменная

y – переменная вывода

А и В – функции принадлежности, определѐнные

соответственно на х и у;





Этапы нечѐткого вывода

1. Введение нечѐткости ( фаззификация );

2. Логический вывод;

3. Композиция;

4. Приведение к чѐткости ( дeфаззификация )





Алгоритм Mamdani





Алгоритм Sugeno





Методы приведения к чѐткости

Центроидный

Первого максимума

Среднего максимума





Методы приведения к чѐткости

Критерий максимума

Высотная дефаззификация





1. Что такое нечѐткий вывод?

2. Что такое правила нечѐткого вывода?

3. Приведите алгоритм нечѐткого вывода.

4. Опишите алгоритм Mamdani.

5. Опишите алгоритм Sugeno.

6. Перечислите методы приведения к чѐткости.

7. Кем разрабатываются правила нечѐткого вывода?

8. В каких случаях следует применять нечѐткие регуляторы?

9. Дайте определения лингвистической и нечеткой переменных




НЕЙРОСЕТИ

Лекция №15




Биологический нейрон




Структура и свойства искусственного нейрона

ώi; — вес синапса (i = 1, ..., n);

b — значение смещения;

s — результат суммирования;

xi — компонента входного вектора

(входной сигнал) (i = 1, ..., n);

у — выходной сигнал нейрона;

n — число входов нейрона;

f — нелинейное преобразование (функция

активации или передаточная функция).




Перечень функций активации нейрона




Примеры активационных функций

а — функция единичного скачка;

б— линейный порог (гистерезис);

в — сигмоид (гиперболическийтангенс);

г — сигмоид (логистическая)




Проблемы, решаемые нейронными сетями

1. Классификация образов;

2. Кластеризация/категоризация;

3. Аппроксимация функций;

4. Предсказание/прогноз;

5. Оптимизация;

6. Память, адресуемая по содержанию;

7. Управление.





1. Опишите биологический нейрон.

2. Каким образом биологические нейроны связаны между собой?

3. Каковы структура и свойства искусственного нейрона?

4. Что такое нейросеть?

5. Что такое вес синапса?

6. Что такое активация нейрона?

7. Приведите примеры функций активации нейрона.

8. Опишите проблемы, решаемые с помощью нейросетей.




НЕЙРОСЕТИ

Лекция №16




Топология нейронных сетей

полносвязная Многослойная сеть

с последовательными связями

слабосвязные сети

сс




Типы слоистых сетей

1. Монотонные

Это специальный частный случай слоистых сетей с дополнительными

условиями на связи и элементы. Каждый слой, кроме последнего (выходного),

разбит на два блока: возбуждающий (В) и тормозящий (Т).

Связи между блоками тоже разделяются на тормозящие и возбуждающие.





2. Сети без обратных связей





3. Сети с обратными связями

сс

Частично-рекуррентные сети Элмана





3. Сети с обратными связями

Частично-рекуррентные сети Жордана

сс




Алгоритм обратного распространения

Шаг 1. Весам сети присваиваются небольшие начальные значения.

Шаг 2. Выбирается очередная обучающая пара (X, V) из обучающего

множества; вектор X подается на вход сети.

Шаг 3. Вычисляется выход сети.

Шаг 4. Вычисляется разность между требуемым (целевым, V) и

реальным (вычисленным) выходом сети.

Шаг 5. Веса сети корректируются так, чтобы минимизировать ошибку.

Шаг 6. Шаги со 2-го по 5-й повторяются для каждой пары обучающего





1. Перечислите типы слоистых сетей.

2. Опишите монотонные сети.

3. Опишите сети без обратной связи.

4. Какие слои различают в сетях без обратной связи?

5. Опишите сети с обратной связью.

6. Что такое обучение нейросети?

7. Какие существуют алгоритмы обучения нейросетей?

8. Опишите алгоритм обратного распространения.



Программное и техническое обеспечение АСУТП

Программное и техническое обеспечение

АСУТП

Лекция №17




Особенности программного обеспечения АСУТП

1) задача сбора оперативной информации,

поступающей с датчиков;

2) задача первичной обработки;

3) задача вторичной обработки;

4) задача архивирования данных;

5) задача мониторинга аварийных ситуаций;

6) задача отображения информации в удобной для

человека форме;

7) задача обмена информацией с другими

приложениями.




SCADA-система Intouch (Wonderware)

1) Application Manager

2) WindowMaker

3) WindowViewer

4) Wonderware Logger




SCADA-система GENESIS32 (Iconics)

• GraphWorX32

• TrendWorX32

• AlarmWorX32

OPC (OLE for Process Control)

Microsoft Visual Basic for Applications (VBA)

ActiveX




Архитектура SCADA-системы GENESIS32 (Iconics)




Пакет моделирования Simulink

Математическое моделирование линейных и

нелинейных динамических систем и устройств,

представленных своей функциональной блок-

схемой, именуемой S-моделью

• Variable-step solvers — решение с

переменным шагом;

• Fixed-step solvers — решение с

фиксированным шагом




Понятия источник-приемник




Понятия «Общего полюса» входа/выхода




Подключение точек ввода/вывода постоянного тока к

полупроводниковым полевым устройствам





1. Перечислите основные прикладные задачи АСУТП. Как решаются эти

задачи?

2. Дайте описание SCADA-системы InTouch.

3. Перечислите основные компоненты, входящие в SCADA-систему

InTouch.

4. Дайте описание SCADA-системы GENESIS32.

5. Перечислите основные компоненты, входящие в SCADA-систему

GENESIS32.

6. Изобразите графически архитектуру GENESIS32.

7. Дайте описание пакету моделирования Simulink.

8. В каких режимах работает решатель дифференциальных уравнений?

9. Понятия приемника и источника.

10. Понятия "общего полюса" входа/выхода

11. Как осуществляется подключение точек ввода/вывода постоянного

тока к полупроводниковым полевым устройствам?

презентация лекций

Education