книги из ГПНТБ / Шаракшанэ, А. С. Испытания сложных систем учеб. пособие

А. С. Ш АРАКШ АНЭ, И. Г. ЖЕЛЕЗНОВ

ИСПЫТАНИЯ

СЛОЖНЫХ

СИСТЕМ

Допущено Министерством выс­ шего и среднего специального образования СССР в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по специаль­ ности «Автоматизированные си­

стемы управления»

М ОСКВА «ВЫСШ АЯ Ш КОЛА» 1974

6Ф6.5 Ш25

УДК 62—52 (075.8)

Шаракшанэ А. С. и Железнов И. Г.

Ш25 Испытания сложных систем. Учеб, пособие для вузов.

М., «Высш. школа», 1974.

184 с. с ил.

В учебном пособии рассмотрены организация испытаний и оценка харак­ теристик эффективности сложных автоматизированных систем управления; да­ на характеристика особенностей проведения испытаний сложных систем; по­ казаны принципы формализации испытательного процесса; приведена методи­ ка разработки оптимальных планов проведения испытаний с учетом экономи­ ческих факторов, оценка реализуемости методов калибровки моделей и пока­ зана необходимость проверки па статистическую совместимость пезультатов моделирования и натурных испытаний. Приведены алгоритмы обработки ре­ зультатов испытаний сложных систем.

Книга предназначена для студентов, обучающихся по специальности «Ав­ томатизированные системы управления». Она может быть полезна также ин­ женерно-техническому составу и лицам, работающим в области проектирова­ ния, испытаний н оценки характеристик сложных систем.

6Ф6.5

'ё) Издательство «Высшая школа», 1974

ПРЕДИСЛОВИЕ

Достижения в области науки и техники, увеличение мощности производства, неуклонный рост капиталовложений в перспектив­ ные отрасли народного хозяйства в значительной мере способство­ вали развитию 'сложных автоматизированных систем управления. При создании подобных систем сохранился многоэтапный характер процесса их разработки, но потребовался коренной пересмотр подхода и методов решения проблемных задач, возникающих на каждом этапе проектирования, производства и испытаний системы.

В настоящее время трудно описать общепринятые методы ис­ следования задач, связанных с созданием сложных систем. Очевид­ но это окажется возможным только с появлением стройной и за­ вершенной теории. Сейчас же можно отметить лишь отдельные ра­ боты, в которых нашли освещение вопросы теории сложных систем -

[1]-НЮ].

Большой вклад в разработку этой теории и метода исследова­ ний внес Н. П. Бусленко. В частности, им разработаны теоретиче­ ские и методические основы моделирования сложных систем, что позволяет использовать системный подход при решении различно­ го рода вопросов и'задач в ходе проектирования и испытаний.

При системном подходе любое частное решение может быть принято после тщательного рассмотрения и установления всех наи­ более существенных взаимосвязей, определяющих взаимоотноше­ ния данного частного вопроса со всеми вопросами, характерными для системы в целом. Подобный учет и исследование взаимных свя­ зей наиболее рационально проводить с помощью математических моделей, на которых можно, меняя значения параметров и различ­ ных переменных, получить представление о поведении сложной си­ стемы в различных условиях.

Широкое применение моделирования при проведении исследова­ ний сложных систем объясняется не только вышесказанным.

При проведении любого научного исследования обычно стремят­ ся в большей степени использовать экспериментальный метод. Но, к сожалению, в силу особенностей сложных систем возможность постановки и проведения экспериментальных исследований, особен­ но на самом объекте, крайне ограничена, а зачастую и невозмож­ на. Поэтому приходится обращаться к другим методам исследова­ ний и, в частности, к моделированию.

В- связи с этим при испытаниях сложных систем особое значе­ ние приобретают задачи, 'связанные с организацией работ, выбо­ ром условий и методов испытаний, планированием натурных экспе­ риментов, использованием моделирования в целях оценки искомых показателей и т. д. Сложность проблем и разнообразие вопросов, встречающихся при решений подобных задач, требуют применения самых совершенных методов исследования:

3

Специфика проведения испытаний сложных систем, значитель­ ная стоимость экспериментальных работ, а порой и полное отсут­ ствие априорных сведений о динамике работы системы требуют создания принципиально новых методов оценки показателей их эффективности.

Накопленный в настоящее время опыт при проектировании, ис­ пытаниях и определении характеристик сложных систем дает воз­ можность сформулировать положения опытно-теоретического мето­ да оценки, основанного на методах объединения разнородной информации, полученной при различных видах испытаний подси­ стем. Алгоритмическая реализация подобных методов накопления информации определяет потенциальные возможности в точности расчета оценок характеристик испытываемой системы. Однако на практике реализовать эти потенциальные возможности не удается по следующим причинам.

Во-первых, отработка каждой частной модели осуществляется по ограниченному объему информации на основании вполне кон­ кретных методов анализа и обработки результатов измерений. Та­ кое положение приводит к неточностям структурного и параметри­ ческого описания испытываемых подсистем, и как результат этого — к трансформации этих ошибок описания в ошибки определения вы­ ходных характеристик всей сложной системы.

Во-вторых, большое значение имеют ошибки принятого метода моделирования. Без соответствующего исследования нельзя прене­ бречь влиянием этих ошибок на точность расчета выходных оценок. Поэтому важное значение приобретают вопросы определения опти­ мальных методов моделирования сложных систем управления.

В настоящее время широко применяют для оценки характери­ стик сложных систем методы расчета: аналитические, алгоритмиче­ ские и математического моделирования, основанные на идеях уни­ версального метода статистических испытаний Монте — Карло

[1]-Ч4]ДПМ14].

Использование аналитических методов расчета выходных пока­ зателей позволяет наглядно представить закономерности накопле­ ния информации при проведении реальных, испытаний. Однако воз­ можности аналитических методов в значительной степени ограни­ чены сложностью математического описания и точностью априор­ ного определения факторов, которые наиболее существенно влияют на динамику работы исследуемой системы. Несмотря на это, анали­ тические методы расчета являются одними из основных при изуче­ нии процессов, происходящих в сложных автоматизированных системах.

При исследовании сложных управляемых процессов наиболее часто применяют алгоритмические методы и метод статистических испытаний.

Универсальность метода статистических испытаний и хорошая реализуемость его на ЭВМ позволили эффективно использовать этот метод вероятностного исследования при изучении процессов в

4

сложных автоматизированных комплексах. Однако из-за ограничен­ ного быстродействия вычислительных машин вопросы определения степени точности получаемых оценок с использованием такого ме­ тода моделирования занимают довольно, существенноеместо в об­ щем процессе определения характеристик эффективности сложных систем. Поэтому решение о практическом использовании метода можно получить только после всестороннего анализа ошибок рас­ чета выходных показателей для конкретных'систем управления.

Из вышесказанного следует, что практические возможности опытно-теоретического метода оценки, основанного на том или ином методе расчета выходных характеристик системы, полностью опре­ деляются точностью расчета выходных характеристик с помощью созданных моделей. В связи с этим чрезвычайно важное 'значение приобретают вопросы отработки математических моделей по результатам моделирования и натурных экспериментов. Без реше­ ния этого комплекса вопросов невозможно представить пути полу­ чения объективных характеристик качества сложных автоматизи­ рованных систем управления.

Многие задачи испытаний сложных систем решают методами теории исследования операций [15]. „К таким задачам следует отне­ сти задачи, решаемые на этапах подготовки, организации.и прове­ дения испытательных работ на средствах и элементах системы. Сбор, обработку и хранение информации, а так>ке разработку мето­ дов прогнозирования показателей надежности и характеристик качества функционирования сложной системы в период ее эксплуа­ тации и т. д., относят к типовым задачам теории исследования опе­ раций.

При конкретном анализе сложных,систем приходится сталки­ ваться с проблемами, возникающими на этапах.планирования, орга­ низации и выбора условий проведения .натурных испытаний сложных систем с учетом экономических факторов и требующих развития новых методов решения..Практика показывает, что только комплексный подход к исследованию этих проблем может привести к практически приемлемым решениям.

Книга «Испытания сложных систем» включает в.себя семь глав и содержит проработку вопросов, которые наиболее часто прихо­ дится решать при организации испытаний и при оценке эффектив­ ности сложных систем.

В гл. 1 и 2 охарактеризованы особенности проведения испыта­ ний сложных систем, показаны принципы формализации испыта­ тельного процесса и приведена методика разработки оптимальных планов проведения испытаний с учетом экономических факторов. В виде некоторого обобщения опыта испытаний сложных систем дан анализ опытно-теоретического метода оценки параметров.

При изложении материала,' включенного в гл. 2, были исполь­ зованы результаты отдельных исследований, проведенных А. С. Шаракшанэ с И. Н. Коваленко, Н. И. Сухановой и С. Н. Холмецким.

5

ГЛАВА 1

ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ИСПЫТАНИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

§ 1.1. СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ, ИХ ХАРАКТЕРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ

Достижения современной науки и техники, а также высокие тем­ пы развития и внедрения.средств автоматизации, наряду с преоб­ разованиями в технологии и организации производства являются хорошей 'базой для создания сложных систем.

Главной особенностью сложных систем следует считать высо­ кую степень автоматизации, основанную на применении быстродей­ ствующих ЭВМ, функционально объединенных в большие вычисли­ тельные комплексы. Потребность в быстродействующих вычисли­ тельных средствах связана прежде' "всего ' с необходимостью выполнения большого объема вычислений за ограниченные отрезки времени.

К характерным особенностям сложных систем относят также большое количество разнородных элементов, непосредственно вхо­ дящих в состав системы и функционально связанных между собой сложными взаимно переплетающимися связями.

Входящие в состав сложной системы составные элементы, как правило, различны по своему назначению, конструктивному офор­ млению и степени сложности. Так, например, наряду с быстродейст­ вующими ЭВМ, использующими самые совершенные элементы и аппаратуру, а также уникальным технологическим оборудованием, обеспечивающим чрезвычайно высокую точность обработки изде­ лий, в сложных системах применяют и относительно простые меха­ низмы и агрегаты типа кондиционеров, холодильных машин и се­ рийного энергетического оборудования. Объединение всех этих элементов с целью создания крупных комплексов для решения про­ изводственных, экономических и других задач осуществляют на ос­ нове самых последних достижений автоматики, телемеханики, элек­ троники и вычислительной техники.

Примерами сложной системы могут служить широко распрост­ раненные в настоящее время различные виды автоматизированных систем, предназначенных для совершенствования организации и управления процессами обработки материальных и информацион­ ных потоков.

В настоящее время успешно функционируют полностью автома­ тические системы, управляющие технологическим процессом очист­ ки нефти, поточным производством отдельных деталей в.промыш­ ленности и т. д.

Среди автоматизированных систем экономического' назначения, разрабатываемых в нашей стране, наиболее крупными будут:

7

а) общегосударственная автоматизированная система управле­ ния (ОГАС), опирающаяся на широкую сеть'вычислительных цент­ ров. ОГАС будет решать задачи в интересах высших органов: Гос­ плана, ЦСУ, Госснаба СССР и др.;

б) отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ), предназначенные для решения различных экономических задач в интересах отдельных министерств и ведомств;

в) автоматизированные системы управления предприятиями (АСУП), обеспечивающие решение комплекса технико-экономиче­ ских задач в интересах предприятия или нескольких предприятий.

В состав автоматизированных систем экономического управле­ ния входят сложные вычислительные комплексы, объединенные между собой линиями передачи данных с соответствующей аппара­ турой приема, передачи, ввода и вывода необходимого потока ин­ формации. Неотъемлемыми элементами таких систем являются также математическое обеспечение, основанное на применении ма­ тематических моделей и методов решения экономических задач планирования и управления производством, и различные информа­ ционные массивы, содержащие большой объем необходимых дан­ ных.

Автоматизированные системы экономического управления могут в общем случае решать задачи оптимального или рационального распределения ресурсов, автоматизации процессов, связанных со сбором и обработкой информации, выбором иаилучшего порядка материально-технического снабжения, обеспечения годового пла­ нирования, учета, отчетности и т. д.

В ряде капиталистических стран уделяется много внимания внедрению прогрессивных методов управления технологическими процессами с использованием электронно-вычислительной техни­ ки [15]. Примером такой комплексной автоматизации является авто­ матизированная система управления производством автомобилей,

вкоторой работают 18 ЭВМ. Собранные по периферии заявки и требования потребителей после соответствующей обработки наби­ вают на перфокарты. На основании данных перфокарт, переданных

ввычислительный центр, обеспечивается поступление необходимых деталей и устройств автомобиля на рабочее место, задается на конвейер соответствующий режим сборки очередной машины и вы­ бирается нужная последовательность технологических операций в соответствии с высказанными пожеланиями потребителя. Одновре­ менно эти данные поступают в главный вычислительный центр фирмы, где решается большое количество задач внутрифирменного планирования и управления: разработка рекомендаций по опти­ мальному ведению производства, контроль и регулирование мате­ риально-технического снабжения, формирование текущих и пер­ спективных планов и т. д.

Вкачестве другого примера комплексной автоматизации, осу­ ществляемой за рубежом, можно привести систему, занимающую­ ся производством обуви. Система охватывает все предприятия и

-8

(филиалы фирмы. Учтенные на специальных бланках требования заказчиков автоматически считываются и поступают по соответст-' вующим каналам связи в вычислительный центр, располагающий двумя быстродействующими машинами. На основании обработки этих данных выбираются фасоны, номенклатура и размеры обуви, определяется соответствующая технология, формируются задания и планы предприятиям, заказы на поставку сырья и оборудования, производится учет материальных ресурсов, расчет заработной пла­ ты и т. д.

Экономический эффект, достигаемый в случае использования даже сложных автоматизированных систем для решения задач пла­ кирования производства и оптимального распределения производ­ ственных мощностей и запасов, настолько ощутим, что их примене­ ние считается рентабельным и на предприятиях относительно небольшого масштаба.

Примером сложной автоматизированной системы являются так­ же разработанные в США системы резервирования билетов на ави­ ационных линиях (SABRE), противовоздушной обороны Северной Америки (SAGE), раннего обнаружения баллистических ракет (BMEWS), обеспечения космических полетов по программам. Mercury, Gemini, Apollo, управления полетом космических кораб­ лей на Луну и т. д. [16].

Широкое распространение сложных систем в самых различных областях народного хозяйства нашей страны потребовало разра­ ботки новых методов испытаний, учитывающих указанные выше особенности этих систем.

При организации и проведении испытаний относительно прос­ тых систем можно ориентироваться на получение всех исходных характеристик и показателей в ходе натурного эксперимента. С этой целью обычно создают опытный образец, на котором проводят все

•необходимые испытания, а затем на основании полученных харак­ теристик для опытного образца принимают решение о массовом производстве-или о выпуске определенной серии, например, соот: ветствие заданным требованиям характеристик вновь созданного самолета. (Летчик-испытатель проводит по соответствующей про­ грамме тщательное изучение всех количественных и качественных характеристик опытного образца самолета. И лишь по результатам этих испытаний принимают решение о запуске самолета в произ­ водство) .

Для сложных систем подобный подход при организации испы­ таний иногда оказывается в принципе неприемлемым. Трудно себе представить, чтобы можно было специально в целях испытаний создать опытный образец крупного автоматизированного предприя­ тия, например, в металлургической промышленности. С одной сто­ роны, такой эксперимент привел бы к огромным дополнительным материальным затратам, которые потребуются для проведения строительства, подготовки и организации испытаний на опытном образце, с другой стороны, последовательное создание сперва опыт­

9