ра. ИНТЕГР. Функции уровней управления интегрированной системы
 Скачать 27.83 Kb.
|
|
РК1 ТЕМА: Функции уровней управления интегрированной системы. Функционирование интегрированной автоматизированной системы управления требует обеспечения коор- динируемости ее компонентов как по информационной и нормативной базе, так и по формируемым управлен- ческим решениям. Взаимосвязанность по информационной и нормативной базе в ИАСУ определяется исходя из того, что каж- дый компоненте соответствует своя степень подробности описания объекта. В связи с этим и детализация исполь- зуемой информационной и нормативной базы должна меняться при переходе от уровня к уровню, т.е. от компо- ненты к компоненте. При этом должен существовать механизм перехода от детализации информации на уровне I к детализации информации на уровнях I+1 и I–1. При координируемости по формируемым управленческим решениям задача координатора, в качестве ко- торого выступает система верхнего уровня, состоит в выработке таких рекомендаций системам нижнего уров- ня, которые приведут к желательным результатам. Координируемость решений в ИАСУ рассматривается как координация решений двух уровней совокупно- сти элементов, обусловливающая формулирование согласованных решений двух взаимосвязанных компонент ИАСУ. Для координации решений предлагается следующая детализация элементов: • параметры, формируемые на верхнем уровне иерархии и выступающие в качестве ограничений в зада- чах нижнего уровня; • параметры, характеризующие состояние производственного процесса, которые передаются с нижнего уровня на верхний уровень; • механизм соподчинения задач, решаемых на нижнем и верхнем уровнях иерархии; • регламентация действий верхнего и нижнего уровней в единой системе. Принципы координации ИАСУ принято рассматривать на примере двухуровневой системы, в которой рассматриваются цели функционирования трех типов, соответствующие трем типам решаемых задач – это гло- бальные, определенные по отношению ко всей системе и всему процессу производства, и задачи, решаемые вышестоящей и нижестоящей управляющими системами. Цели могут быть сходными и различными, а иногда и противоречивыми. В непосредственном контакте с производственным процессом находятся элементы нижнего уровня, поэтому достичь глобальной цели можно только через действия этих элементов, в связи с чем они должны быть координируемы как относительно решаемой выше задачи, так и задач, решаемых вышестоящими элементами. По сути дела координация сводится к обеспечению желательных результирующих взаимодействий элементов. Возможны три подхода для реализации такого взаимодействия. 1. Прогнозирование взаимодействий, которое осуществляется путем прогноза точного значения ожидае- мого состояния процесса, например, с помощью имитационного моделирования. 2. Согласование взаимодействий, которое сводится в условиях производства к специализации последнего, к раздельному планированию разных видов производства в соответствии с требованиями рынка. 3. Оценка взаимодействия, которая является обобщением принципа прогнозирования. Координатор здесь не сообщает точных значений сигналов, а лишь ограничивает область их изменения. Целесообразность и широта применения того или иного принципа зависят от специфики конкретного про- изводства. При реализации ИАСУ должны обеспечиваться информационное разделение и координация локальных решений. Информационное разделение заключается в обеспечении возможности оценивать одни подсистемы другими подсистемами, не изменяя при этом ни цели, ни ограничения, накладываемые на решения локальных подсистем. Координация локальных решений состоит в том, что верхняя подсистема может оказывать влияние на нижние подсистемы на основании своих собственных наблюдений и окружающей среды. В зависимости от целей верхнего и нижнего уровней ИАСУ могут возникнуть ситуации: командная, когда имеется общая единая цель, и соревнования, когда цели раздельные. При координации компонентов детерминированной ИАСУ элементами нижнего уровня являются техно- логические процессы с действующими на них АСУ. Модели этих элементов имеют весьма сложную структуру и большую размерность, управляющими воздействиями, например, являются температура, давление и т.п. Верхним уровнем или, как говорят, "центром", является управляющий орган предприятия, его интерес – это некоторые обобщенные показатели, такие как выпуск продукции и технологические затраты. Таким образом, на верхнем уровне рассматривается некоторый векторный показатель работы, оптимизацию которого проводят при локальных ограничениях. При этом ясно, что при любом разумном критерии верхнего уровня оптимальным режимом технологических процессов является такой режим, при котором нельзя одновременно увеличить вы- пуск продукции и снизить затраты, поэтому компонентами векторного критерия элементов, который требуется максимизировать, являются выпуск продукции и затраты с обратным знаком. Решение данной задачи складывается из поочередного решения задачи локальной оптимизации и коорди- нирующей задачи. В результате решения координирующей задачи определяют координирующие сигналы, ко- торые определяют локальные оптимизации, а в результате решения задач локальной оптимизации находят но- вые эффективные точки, являющиеся функциями координирующих сигналов, вследствие чего они получили название координирующих функций. Для разных элементов можно выбирать разные координирующие функ- ции. В зависимости от выбора этих функций и алгоритма решения локальных задач оптимизации и координи- рующей задачи можно построить большое число итеративных алгоритмов решения данной задачи. В боль- шинстве методов решение определяется в ходе итеративного обмена информацией между верхним и нижним уровнями. На каждом шаге итеративного процесса поочередно решаются задачи локальной оптимизации и ко- ординирующая задача верхнего уровня. В результате решения локальных задач находят допустимые варианты работы подсистем нижнего уровня, которые являются входом для координирующей задачи, выход которой, в свою очередь, определяет локальные задачи подсистем. Координирующими сигналами могут быть цены, ограничения на ресурсы и др. В большинстве практических ситуаций обмен информацией между верхним уровнем и нижним связан с большими затратами времени. В связи с этим реализация итеративного процесса затруднена или совсем не воз- можна. В подобных случаях используют безытеративные алгоритмы координации, когда решение определяется в результате одноразового обмена информацией между уровнями. Безытеративная процедура координации включает в себя три основных этапа. 1. В подсистемах нижнего уровня формируется некоторая обобщенная информация об ее возможностях и интересах. 2. На базе сформированной информации на этапе 1 решается координирующая задача верхнего уровня, полученный координирующий сигнал передается на нижний уровень. 3. Решаются локальные задачи оптимизации нижнего уровня после получения координирующего сигнала. Существенным моментом безытеративных методов является выбор информации, передаваемой на верхний уровень, так как она должна быть пригодна для решения координирующей задачи, поэтому часто приходится делать упрощающие предложения, например, брать среднее значение некоторой технологической переменной. Безытеративный алгоритм координации используется, например, для решения задач распределения ресур- сов двухуровневой линейной системы и дает точное решение. Идея алгоритма заключается в следующем: в подсистемах нижнего уровня рассматриваются задачи векторной линейной оптимизации с ограничениями в виде локальных ограничений подсистем; векторный же критерий включает показатели, передаваемые на верх- ний уровень. Далее определяются эффективные крайние точки рассматриваемых задач с помощью многокрите- риального симплекс-метода, показывается, что оптимальное решение представляет собой линейную комбина- цию найденных точек. В заключение находят детализированный вектор локальных переменных, обеспечиваю- щий получение оптимального решения. После этого рассматривается процедура координации работы взаимосвязанных технологических процессов в сложном технологическом комплексе с учетом действующих возмущений различной частоты. Формулируются предложения, которые делаются при конструировании координирующей задачи. В системах с иерархической структурой вводятся локальные управляющие органы, реагирующие на возмущения, затрагивающие отдельные подсистемы. Такие возмущения, как правило, имеют большую частоту. Верхний уровень реагирует на возмуще- ния меньшей частоты, существенные для всей системы, тогда иерархическая система функционирует по опреде- ленным тактам, которые определяются моментами обмена информации между уровнями. Такие системы называ- ют квазибезытеративными, понимая под этим отсутствие итеративного обмена информацией между уровнями в пределах такта. Типичным примером квазибезытеративной системы служит система оперативного управления технологи- ческим комплексом, состоящим из ряда взаимосвязанных технологических процессов, на которых действует АСУ ТП. На процесс функционирования ИАСУ существенное влияние оказывает фактор неопределенности, неучет которого при использовании детерминированных моделей приводит к таким расчетным значениям управляю- щих воздействий, которые на практике реализовать трудно. В связи с этим естественно в ИАСУ применять стохастическую координацию, используя вероятностные модели нижнего уровня. В стохастической постановке решения локальных задач оптимизации определяются изменением случайных или управляющих воздействий с верхнего уровня. Изменение первого типа приводит к нарушению в ограничени- ях, накладываемых на выходные показатели. Изменения второго типа впоследствии связаны с нарушениями ло- кальных критериев. В двухуровневых системах при стохастической координации взаимодействие между уровнями осуществ- ляется следующим образом. На основании полученной информации для подсистем нижнего уровня проверяют- ся ограничения и вычисляются значения целевой функции. При этом возможны два случая: либо нарушаются ограничения, либо значение целевой функции отклоняется от требуемого значения. Следует учесть, что для эле- ментов нижнего уровня необходимо найти новые управляющие воздействия. Нахождение новых управляющих воздействий требуется также при изменении параметров задачи координации. В первом случае решение задачи координации по вероятностным моделям включает следующие этапы: 1. Анализ характера исходной информации и выявление случайных параметров модели, имеющих малую дисперсию, в целях их замены детерминированными переменными. 2. Формирование модели с вероятностными ограничениями. 3. Анализ статистических характеристик случайных факторов и выбор уровня надежности. 4. Преобразование вероятностной формы модели в детерминированную эквивалентную форму. 5. Решение детерминированной модели. Во втором случае вероятности рассматриваются как компоненты информации, выдаваемые верхним уров- нем подсистемам нижнего уровня, при этом задача выбора компромиссного управления включает также опре- деление этих вероятностей. При учете случайных возмущений в иерархических системах наряду с задачей вы- бора компромиссных управляющих воздействий возникает задача выбора компромиссных значений вектора вероятностей. Подход к решению перечисленных задач основан на эквивалентном преобразовании задач стохастическо- го программирования в задачи детерминированного программирования. Выбор компромиссных управляющих воздействий сводится к задаче принятия решения по множеству критериев. При обмене информации между уровнями иерархической системы учет особенностей человека, формиро- вание знаний в оценке ситуации и выбор решений, представленных в формализованном виде, а также возмож- ность формирования запросов человека в ЭВМ путем использования естественного языка намного упрощают процедуры и алгоритмы координации, что дает возможность получить более реальные и надежные результаты. Эффективным аппаратом, позволяющим формализовать подобную информацию, является теория нечетких множеств, которая послужила началом развития нового направления в теории координации в многоуровневых иерархических системах – нечеткой координации. В двухуровневых системах, состоящих из элементов нижнего уровня и "центра", схему координации ре- шений, описываемых нечеткими моделями, на базе которых решаются локальные нечеткие задачи векторной оптимизации, можно представить следующим образом. Нечеткие координирующие сигналы поступают к элементам нижнего уровня, они позволяют преобразо- вать векторные критерии нижних подсистем в скалярную величину. При передаче информации с нижнего на верхний уровень решение каждой локальной подсистемы представляется в виде нечеткого числа. Целесообраз- ность такого представления определяется тем, что на верхний уровень передается формализованная информа- ция в виде, наиболее приближенном к виду, принятому в реальных условиях производства. После получения обобщенных показателей в виде нечетких чисел, верхний уровень стремится максимизировать некоторую гло- бальную функцию, отражающую результаты деятельности всего предприятия в целом, при этом на этом уровне вырабатываются нечеткие координирующие сигналы, которые обеспечивают такие соотношения показателей подсистемы нижнего уровня, чтобы выбранная целевая функция достигала своего максимума. Алгоритм решения задачи координации состоит из двух этапов: 1. Определение нечетких множеств координирующих сигналов верхнего уровня. 2. Получение решения задачи координации. Изменения во внешней среде вводятся в модель за счет корректировки весовых коэффициентов. Преимуществом задачи нечеткой координации является расширение возможностей человека – лица при- нимающего решение, так как в своей деятельности он руководствуется не только жесткими альтернативами, но и конкретной ситуацией на производстве, прибегая к своей интуиции и опыту. Кроме того, оператор, получив оптимальный режим в виде нечетких чисел, руководствуется этим числом, варьируя им в зависимости от кон- кретной ситуации. |