В ходе алгоритмизации технологических объектов важным источником информации являются регистрируемые данные о динамике их работы. Результаты обработки данных при построении и последующем использовании алгоритмов прогнозирования и принятия решений существенно зависят от свойств их исходной реализации. Для этого необходимо иметь информацию о фактическом строении реализаций контролируемых сигналов, которая может быть получена с помощью методов статистической обработки данных, выделения низкочастотной полезной составляющей, исследования высокочастотных остатков, структурного анализа динамических рядов данных.
С точки зрения такого подхода совершенствование распространенных методов обработки измеренных данных заключается во введении специальных процедур для расчленения регистрируемых сигналов на структурно-однородные составляющие и для формирования из них выборок с желаемыми свойствами. Расчлененное описание регистрируемых сигналов тем более необходимо, что полные модели объектов должны включать характеристики не только вход-выходных каналов, но и самих преобразуемых сигналов. Это положение строго доказано для случая упрощенного описания сложных объектов, что имеет место во всех практических ситуациях.
В связи с выше сказанным принципиально важными являются вопросы, связанные с постановками и решением задач синтеза сглаживающих фильтров с опорой на согласованное с конкретными условиями критериально-ограничительное описание подлежащих выделению медленноменяющихся составляющих (полезных сигналов, трендов) и подлежащих отделению быстроменяющихся составляющих (помеховых сигналов, шумов) исходных динамических сигналов.
Описание однородности структуры случайных сигналов осуществляется путем распознавания и фиксирования особых точек, которые соотносятся с моментами наиболее значительного изменения конкретных свойств динамического ряда данных. Для этого предлагается множество методов структурного анализа временных последовательностей данных, характеризующих работу технологических объектов. Такой подход применяется в СибГИУ на кафедрах систем информатики и управления и систем автоматизации (ранее это была одна кафедра «Автоматизации технологических процессов») уже более 30 лет. Параллельно с этим для принятия торговых решений на товарных, денежных и фьючерсных рынках используются методы технического анализа. Недостатком этих методов является отсутствие методики выбора настроечных параметров используемых методов. В книгах по техническому анализу даются рекомендации по выбору настроек, основанных на опыте и интуиции, либо с привлечением чисел Фиббоначи. По существу, методы технического анализа являются лишь инструментарием структурного анализа, как более широкого понятия.
В предлагаемой монографии сделана попытка объединить все известные методы структурного (в том числе технического) анализа и показать возможность их использования для распознавания особых точек на реализациях данных, характеризующих работу как технических, так и рыночных систем, а также работу банков.
Кроме того, в монографии дается методика выбора настроечных параметров предлагаемых методов структурного анализа, основанная на построении условно-образцовой кривой, алгоритм выделения которой играет роль «учителя». Приводятся многочисленные примеры применения методов структурного анализа и рассматривается целесообразность многовариантного подхода.
ПРИМЕНЕНИЕ СГЛАЖИВАЮЩИХ ФИЛЬТРОВ[1]
1.1 О синтезе многовариантных систем обработки
динамических сигналов
Многовариантный характер систем автоматизации производственно-исследовательского назначения (ПИАСУ) в целом и конкретных математико-технических схем (алгоритмов, моделей, критериев, ограничений, звеньев, блоков, подсистем) предопределен широким назначением и нестационарностью условий их применения. Для классификации имеет смысл различать входную, преобразовательную, выходную и комбинированную многовариантность или, несколько иначе, многовариантные схемы по входам, по преобразованиям, по выходам и в соответствующих комбинациях. Примерами этому могут служить системы управления с переменной структурой [1, 2, 3] и с новыми типами обратных связей [4], обобщенные структурные системы [5] и разработки по многоструктурным САР, АСУ ТП с исследовательскими подсистемами применительно к черной металлургии [6, 7, 8].
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.