РЕФЕРАТ
На тему:
«Загальні принципи моделювання »
з предмету: « Моделювання електромеханічних систем»

1. Загальні принципи моделювання
1.1 Визначення поняття моделі. Співвідношення між моделлю та об'єктом
Модель - це представлення об'єкта, системи або поняття в деякій формі, відмінній від реального існування. Модель є засобом, що допомагає в поясненні, розумінні або удосконалюванні системи. Модель може бути точною копією об'єкта (хоча й в іншому масштабі і з іншого матеріалу) або відображати деякі характерні властивості об'єкта в абстрактній формі. Тому модель - це інструмент для прогнозування наслідків при дії вхідних сигналів на об'єкт, який підвищує ефективність суджень і інтуїції фахівців.
Всі моделі - спрощені уявлення реального світу або абстракції. Звичайно відкидають велику частину реальних характеристик досліджуваного об'єкта і вибирають ті його особливості, що ідеалізують варіант реальної події.
Подібність моделі з об'єктом характеризується ступенем ізоморфізму. Для того щоб бути цілком ізоморфною, модель повинна задовольняти дві умови: по-перше, повинна існувати взаємно однозначна відповідність між елементами моделі й елементами, що представляють об'єкт; по-друге, повинні бути збережені точні співвідношення (взаємодії) між елементами.
Більшість моделей лише гомоморфні, тобто подібні за формою. Причому є лише поверхнева подоба між різними групами елементів моделі й об'єкта. Гомоморфні моделі - результат спрощення й абстракції.
Для розробки гомоморфної моделі систему, звичайно, розбивають на більш дрібні частини, щоб легше було зробити необхідний аналіз. Але слід при цьому знайти складові частини, що не залежать у першому наближенні один від одного. З такого роду аналізом пов'язаний процес спрощення реальної системи (зневажання несуттєвими деталями, прийняття допущення про більш прості співвідношення). Наприклад, допускаємо, що між змінними є лінійна залежність або що резистори і конденсатори не змінюють своїх параметрів. При керуванні часто допускають, що процеси або детерміновані, або їхнє поводження описується відомими імовірнісними функціями розподілу.
Абстракція зосереджує в собі істотні риси поводження об'єкта, але необов’язково в тій же формі і настільки детально, як в об'єкті. Більшість моделей - абстракція.
Після аналізу частин системи здійснюють їхній синтез, що повинно робитися дуже коректно, з обліком усіх їхніх взаємозв'язків. Основою успішної методики моделювання повинно бути ретельне відпрацювання моделі. Почавши з простої моделі, звичайно просуваються до більш досконалої її форми, яка віддзеркалює систему значно точніше. Між процесом модифікації моделі і процесом обробки даних є безперервна взаємодія.
Процес моделювання полягає в наступному: загальна задача дослідження системи розділяється на ряд більш простих; чітко формулюються цілі моделювання; підшукується аналогія; розглядається спеціальний чисельний приклад, що відповідає даній задачі; вибираються певні позначення; записуються очевидні співвідношення. Якщо отримана модель піддається математичному опису, її розширюють, у противному випадку - спрощують.
Ось чому конструювання моделі не зводиться до одного базового варіанта. Увесь час виникають нові задачі з метою покращення відповідності моделі й об'єкта.
1.2 Вимоги до моделі. Функції моделі
Найбільш загальні вимоги до моделі можуть бути сформульовані таким чином: модель повинна бути простою і зрозумілою користувачу, цілеспрямованою, гарантованою від абсурдних результатів, зручною в керуванні і спілкуванні, повною з погляду розв'язання головних завдань, адаптивною, що дозволяє легко переходити до інших модифікацій або обновляти дані, дозволяти поступові зміни, тобто, будучи спочатку простою, вона може у взаємодії з користувачем ставати усе складнішою.
Ідея уявлення системи за допомогою моделі носить настільки загальний характер, що дати повну класифікацію усіх функцій моделі важко. Розглянемо п'ять випадків, що найбільш поширені як вихідний матеріал для визначення функцій моделі.
1. Моделі можуть допомогти нам упорядкувати нечіткі або суперечливі поняття. Наприклад, представивши роботи з проектування складних систем у вигляді мережного графіка, можна вирішити, які кроки й у якій послідовності необхідно починати. Модель дозволяє з'ясувати взаємозалежності, тимчасові співвідношення, необхідні ресурси й ін.
2. Усі мови, в основі яких лежить слово, будуть неточними, коли справа доходить до складних понять і описів. Правильно побудовані моделі дозволяють усунути ці неточності, надаючи в наше розпорядження більш успішні способи спілкування. Перевага моделі перед словесними описами - у стислості і точності уявлення заданої ситуації.
3. Моделі часто застосовуються як чудовий засіб навчання осіб, які повинні вміти справлятися з усілякими випадками поводження систем, включаючи виникнення критичних ситуацій виникнення критичної ситуації (моделі космічних кораблів, тренажери для навчання водіїв і ін.). Одним із важливих застосувань моделей є прогнозування поводження об'єктів, що моделюються. Наприклад, будувати надзвуковий реактивний літак для проведення експериментів економічно недоцільно, а для завбачення його льотних характеристик використовують засоби моделювання (наприклад, випробування конструкцій в аеродинамічній трубі).
4. Моделі дозволяють робити контрольовані експерименти в ситуаціях, де експериментування на реальних об'єктах економічно недоцільно або практично неможливо. Звичайно, варіюють кілька параметрів системи, підтримуючи інші незмінними, і спостерігають результати експерименту. Часто, моделюючи систему, можна довідатися значно більше про її внутрішні взаємозв'язки, ніж оперуючи з реальною системою. Це стає можливим тому, що ми можемо контролювати поведінку моделі, легко змінювати її структуру та параметри. Таким чином, модель може служити для досягнення двох цілей: описової, якщо модель служить для пояснення і кращого розуміння об'єкта, і керівної, коли модель дозволяє передбачити або відтворити характеристики об'єкта, що визначають її поведінку. Модель керівного типу, що наказує, може бути описовою, але не навпаки. Тому й різний ступінь корисності моделей, що застосовують в техніці й у соціальних науках. Це значною мірою залежить від методів і засобів, що використовувалися при побудові моделей, і в розходженні кінцевих цілей, що при цьому ставилися. У техніці моделі служать як допоміжні засоби для створення нових або більш досконалих систем. А в соціальних науках моделі пояснюють існуючі системи. Модель, придатна для розробки системи, повинна також пояснювати її.
1.3 Класифікація моделей
Моделі можна класифікувати різними способами, але жоден із них не є вичерпним. Зазначимо деякі типові групи моделей, що можуть бути покладені в основу системи класифікації: статистичні і динамічні; стохастичні і детерміновані; дискретні і неперевні; натурні, аналогові, символічні. Зручно представити моделі у вигляді безперервного спектра (рис.1.1). Фізичні моделі часто називають натурними, тому що зовні вони нагадують досліджувану систему. Вони можуть бути в зменшеному масштабі (модель сонячної системи) або в збільшеному (модель атома), тоді вони називаються масштабуючі моделі.
Аналогові моделі - це моделі, у яких властивість реального об'єкта представлена іншою властивістю, аналогічного по поведінці об'єкта. Аналогова ОМ, у якій зміна напруги може відображати зміну будь-якої фізичної величини у деякій системі, являє приклад подібної моделі. Графік подає аналогову модель іншого типу. Тут відстань відображає характеристики об'єкта. Графік показує співвідношення між різними кількісними характеристиками і може прогнозувати, як будуть змінюватися одні величини при зміні інших.

Рис.1.1.
Графічні вирішення можливі також для визначення ігрових задач, що іноді використовуються разом із математичними моделями, причому одна з цих моделей подає інформацію для іншої. Різного роду схеми також є аналоговими моделями (структурна схема якоїсь організації).
У тих випадках, коли у взаємодію вступають люди і машинні компоненти, моделювання називають іграми (управлінськими, військовими й ін.).
До математичних моделей відносяться ті, у яких для представлення процесу використовують символи, а не фізичні властивості. Математичні моделі - сукупність математичних об'єктів і відношень між ними, що адекватно відображає деякі властивості об'єкта.
Розглянемо більш докладно класифікацію математичних моделей. Класифікація відбувається за кількома принципами.
1. Залежно від характеру відображуваних властивостей об’єкта - функціональні і структурні. Функціональні відображають процеси функціонування об'єкта. Вони мають частіше усього форму системи рівнянь. Структурні можуть мати форму матриць, графів, списків векторів і виражати взаємне розташування елементів у просторі. Ці моделі звичайно використовують у випадках, коли задачі структурного синтезу вдається ставити і вирішувати абстрагуючись від
фізичних процесів в об'єкті. Вони відбивають структурні властивості об'єкта.
2. За способами одержання функціональних математичних моделей - теоретичні й формальні. Теоретичні одержують на основі вивчення фізичних закономірностей. Структура рівнянь і параметри моделей мають певне фізичне тлумачення. Формальні одержують на основі прояву властивостей об'єкта, що моделюється в зовнішньому середовищі, тобто розгляд об'єкта як кібернетичної «чорної скриньки». Теоретичні моделі більш універсальні і справедливі для широких діапазонів зміни зовнішніх параметрів. Формальні більш точні в діапазоні, у якому робилися виміри.
3. Залежно від лінійності і нелінійності рівнянь - лінійні і нелінійні.
4. Залежно від множини значень змінних неперервні і дискретні.
5. За формою зв'язків між вихідними, внутрішніми і зовнішніми змінними - алгоритмічні й аналітичні.
6. Залежно від вигляду рівнянь, що використовуються у математичній моделі об'єкта, моделі підрозділяються на статичні і динамічні. У статичних моделях використовуються лінійні і нелінійні алгебраїчні рівняння і їхні системи, а в динамічних - лінійні і нелінійні диференціальні рівняння і їх системи.
Процес математичного моделювання включає наступні основні етапи:
I. Розроблення математичної моделі об'єкта
Цей етап є найбільш складним, трудомістким і відповідальним. На основі теоретичних знань, емпіричних і інтуїтивних підходів складаються математичні рівняння, що враховують найбільш важливі й істотні, з точки зору дослідника, властивості об'єкта. При розробці математичної моделі необхідно уникати невиправданого ускладнення моделі, відкидаючи несуттєві взаємозв'язки між характеристиками об'єкта. Як приклад розглянемо математичну модель асинхронного двигуна (АД). Рівняння механічної характеристики (за формулою Клосса):

є математичною моделлю АД, тому що відбиває одну з істотних властивостей - залежність між моментом і ковзанням у сталому режимі роботи АД. Однак дана модель у деяких випадках може виявитися недостатньо точною, тому що вона не враховує таких явищ, як насичення сталі і витіснення струму при пуску двигуна. У той же час у діапазоні ковзань 0≤≤ssk вона дає цілком задовільні результати.
Таким чином, при розробці математичної моделі необхідно прийняти допущення й обмеження на діапазоні застосування моделі.
II. Одержання рішень математичної моделі
На цьому етапі, попередньо задавшись значенням параметрів рівнянь, які є математичною моделлю, знаходять їхні рішення в аналітичному або чисельному вигляді. Для складних моделей рішення відшукують на ЕОМ.
Цей етап допускає розробку структурних схем для АОМ або розробку і налагодження програм для ЦОМ.
III. Оцінка адекватності отриманих результатів
Отримані з використанням моделі результати необхідно оцінити з точки зору їхньої відповідності основним фізичним законам і іншими обмеженнями.

1.4 Структура моделей
Перед тим , як почати розробку моделі, необхідно зрозуміти, що представляють собою структурні елементи, із яких вона складається. Хоча математичні і фізичні моделі можуть бути дуже складні, основи її побудови завжди прості. У загальному вигляді структуру моделі можна представити в математичному вигляді таким способом:
   (1.1)
де E- результат дії системи; Xi- змінні і параметри, якими можемо управляти; Yi-змінні і параметри, якими не можна управляти; f-функціональна залежність між Xi, Yi, що визначає змінну E.
Модель являє собою комбінацію таких складових: компонентів, параметрів, змінних, функціональних залежностей, обмежень і цільових функцій.
Компоненти - це складові частини, що при відповідному об'єднанні утворюють систему. Компонентами можуть бути як елементи системи, так і її частини (підсистеми). Система визначається як група або сукупність об'єктів, об'єднаних деякою формою регулярного впливу. Компоненти в цьому випадку можуть розглядатися як об'єкти.
Параметри - це величини, що можуть вибиратися довільно, на відміну від змінних, що можуть набувати значень, обумовлених виглядом даної функції. Параметри після того, як вони встановлені, є постійними величинами.
У моделі є два види змінних: вхідні і змінні стану. Вхідні - утворюються поза системою або є результатом впливу зовнішніх причин. Змінні стану - виникають у системі в результаті впливу внутрішніх причин. Деякі з них можуть бути вихідними змінними.
Функціональні залежності описують поводження змінних і параметрів у межах компонентів або виражають співвідношення між компонентами системи. Ці співвідношення можуть бути стохастичними або детермінованими. Детерміновані – це тотожності або визначення, що встановлюють залежності між певними параметрами і перемінними у випадках, коли процес на виході системи однозначно визначений. Стохастичні ж при даній вхідній інформації дають випадковий результат.
Обмеження встановлюють границі зміни значень змінних або умови розподілу тих або інших засобів. Вони можуть вводитися або розроблювачем (штучні обмеження), або самою системою внаслідок властивих їй ознак (природні обмеження).
Цільова функція (функція критерію) - відображення цілей і задач системи та необхідних правил оцінки їхнього виконання.
1.5 Методологічні основи формалізації функціонування складної системи
Будь-яка модель реальної системи є абстрактним, формально описаним об'єктом. Модель, як правило охоплює тільки основні, характерні властивості системи, залишаючи осторонь несуттєві, другорядні фактори.
Формалізації будь-якого реального процесу передує вивчення структури складових його явищ. У результаті цього з'являється змістовний опис процесу. Змістовний опис - це перша спроба чітко викласти закономірності, характерні для досліджуваного процесу, і визначити завдання.
Змістовний опис дає відомості про фізичну природу і кількісні характеристики елементарних явищ процесу, про характер взаємодії між ними, про місце кожного явища в загальному процесі. Змістовний опис може бути складений після детального вивчення процесу.
Визначення завдання повинне містити чіткий виклад ідеї передбачуваного дослідження, перелік залежностей, оцінки за результатами моделювання й установити ті фактори, що враховуються при побудові моделі. Сюди ж включаються дані, необхідні для дослідження: чисельні значення відомих характеристик і параметрів процесу (у вигляді таблиць, графіків), а також значення початкових умов. Змістовний опис служить для побудови формалізованої схеми і моделі процесу. Формалізована схема процесу розробляється в тому випадку, коли через складність процесу або труднощі формалізації деяких його елементів безпосередній перехід від змістовного опису до моделі неможливий або недоцільний. Формалізована схема розробляється спільно з фахівцями по моделюванню. Хоча форма опису може залишитися словесною, вона повинна бути строго формальним описом процесу.
Для побудови формалізованої схеми необхідно вибрати характеристики процесу; установити систему параметрів, що визначають процес; визначити всі залежності між характеристиками і параметрами з урахуванням чинників, що беруться до уваги при формалізації. При математичному моделюванні на етапі створення формалізованої схеми повинно бути дано чітке математичне формулювання завдань дослідження.
На цьому етапі додається уточнена сукупність усіх вихідних даних, відомих параметрів і початкових умов. Змістовний опис може не дати необхідних відомостей для побудови формалізованої схеми. У цьому випадку необхідні додаткові експерименти і спостереження за досліджуваним процесом. Подальше перетворення формалізованої схеми в модель виконується без введення додаткової інформації.
У математичному моделюванні для перетворення формалізованої схеми в математичну модель необхідно записати в аналітичній формі всі співвідношення, що ще не були записані, подати обмеження у вигляді системи нерівностей, а також надати аналітичну форму іншим відомостям, що містяться у формалізованій схемі, наприклад, числовим характеристикам у вигляді таблиць і графіків.
Для значень випадкових величин вибирають функції щільності типових законів розподілів.
Перед тим, як перейти до подальшого аналізу методів побудови моделей, необхідно розглянути деякі питання дослідження систем і процесів, які варто враховувати при упорядкуванні змістовного опису.
1.6 Характеристики і поводження систем
Звичайно використовують системний підхід до вивчення складних проблем, тобто вивчають поводження системи в цілому, а не тільки зосереджують увагу на окремих її частинах. Усім системам присутні властивості, що є причиною помилок при спробі поліпшити поводження системи. От деякі з них.
1. Мінливість. Жодна система не залишається незмінною протягом тривалого періоду. Елементи можуть бути включені в неї або навпаки - виключені.
2. Наявність навколишнього середовища. Будь-яка система є підсистемою більш великої системи. Середовище подане в системі зовнішніми параметрами, що можуть впливати на стан системи.
3. Не прогнозоване поводження.
4. Тенденція до погіршення характеристик. З часом частини системи зношуються, що знижує ефективність її функціонування.
5. Взаємозалежність. Ніякі дії в складній системі не можна ізолювати.
6. Організація. Частини в ієрархії підсистем, що взаємодіють у системі між собою, об'єднуються для виконання цільового призначення.
На етапі змістовного опису вирішується які компоненти системи будуть включені в модель, які елементи будуть виключені або будуть вважатися частиною навколишнього середовища, які структурні взаємозв'язки будуть установлені між ними.
При формуванні імітаційної моделі вирішальну роль відіграють експертні оцінки й інтуїція.
Першим кроком при створенні моделі є визначенні її цільового призначення, тому що не існує однозначного поняття «модель системи»; ми можемо моделювати її будь-яким способом залежно від того, що ми хочемо одержати. Тому елементи моделі і їхні взаємозв'язки повинні бути обрані з урахуванням специфіки задачі, які повинна вирішувати кожна система. Наприклад, якщо розглядати будинок , то будівельник розглядає його як об'єкт важкої роботи, а соціолог - як навколишнє середовище.
Існує три загальних види складних систем:
1. Системи, що характеризуються стабільністю. Вони прагнуть реагувати на зміни навколишніх умов так, щоб зберегти заздалегідь заданий стан.
2. Пошукові. Шукають стан, що відсутній у даний час.
3. Цілеспрямовані. Самі встановлюють власні цілі функціонування. Вони можуть виробляти як цілі, так і методи їхнього досягнення при постійних умовах.
1.7 Моделювання компонентів
Моделюючи окремі компоненти електромеханічних систем ми зустрічаємося з задачами кількох типів. Розглянемо просту систему (рис. 1.2).

Рис.1.2. Проста система

Тут три основних елементи: вхід, власне сама система, і відгук (вихід). Щоб моделювати роботу системи, необхідно знати два з цих трьох об'єктів. Існує три види задач при вивченні систем.
1. Знаючи рівняння, що описують функціонування або структуру системи, можна визначити відгук на вхідний сигнал. Цю задачу просто моделювати. Рівняння можна вивести в процесі проектування системи або на основі дослідження подібних систем.
2. Зворотна задача: по відгуку і математичному опису системи знайти вхідний сигнал. Ця задача відноситься до класу задач керування.