Проблеми вимірювання в інтегрованих технологіях функціонального управління складними системами
DOI:
https://doi.org/10.15276/opu.2.64.2021.08Ключові слова:
функціональний контроль, рівні вимірювання, інтегровані технології, організаційно-технічні комплексні системиАнотація
Управління - це цілеспрямований вплив на систему з метою стабілізації або зміни відповідно до поставлених цілей. З цього випливає той факт, що будь-яке управління має постійно супроводжуватися вимірюванням: як при розрахунку та здійсненні впливу, так і при реєстрації та оцінці змін, що відбуваються. Таким чином, всі параметри системи, як ті, що керовано змінюються (керовані), так і ті, що змінюють (керують), повинні відповідати деяким усталеним правилам і законам теорії вимірювання, перш за все, методам вимірювання фізичних величин, методам обліку похибок вимірювань. і існуючим вимірювальним приладам. У теорії автоматичного керування, яка базується на складних математичних моделях і методах, найчастіше мова йде про управління лише за однією змінною, поява навіть другої викликає такі логічні та обчислювальні труднощі, що вимагають підходів на рівні творчого. мислення і винаходів. У той же час існують складні техніко-організаційні системи, які вимагають управління шляхом зміни не тільки великої кількості параметрів, а й, іноді, і їх комбінацій, або деяких функціональних можливостей. Найскладніший варіант виникає тоді, коли хоча б один керуючий параметр є нечітким . Тоді поєднання чітких та нечітких змінних в єдиний функціонал стає ще більшою проблемою. У інформатиці функціонал є синонімом функції вищого порядку, тобто функції, аргументами якої є кілька інших функцій, або функції, яка в результаті повертає іншу функцію. Функціональний контроль, окрім усіх математичних та апаратних проблем керування в цілому, створює додаткові проблеми, пов’язані з пошуком найбільш адекватних функціональних можливостей та забезпеченням точності та надійності їх вимірювання. Для цього пропонуються нові методи пошуку впливу окремих параметрів керування та функціональних можливостей на об’єкт керування. Зокрема, до таких методів належать методи техніко-економічного титрування, оперативного перетворення результатів вимірювань тощо.
Завантаження
Посилання
Ткаченко O., Ткаченко K. (2018). Система підтримки прийняття рішень щодо управління підготовкою кадрів. Цифрова платформа: інформаційні технології в соціокультурній сфері. 2018. № 2. C. 37–49. DOI: https://doi.org/10.31866/2617-796x.2.2018.155659.
Ткаченко O. Когнітивне моделювання складних систем. Цифрова платформа: інформаційні технології в соціокультурній сфері. 2019. № 2(1), С. 11–19. DOI: https://doi.org/10.31866/2617- 796x.2.1.2019.175650.
Louis C. Westphal. Handbook of Control Systems Engineering. The Springer International Series in Engineering and Computer Science. Springer, 635, 2001. 1063 p.
Оборський Г.О., Слободяник П.Т., Костенко В.Л., Антощук С.Г. Вимірювання фізичних величин: навчальний посібник / за ред. Оборського Г.О. Одеса : Астропринт, 2012. 400 с.
Moroz O. Management. Kyiv : Hryhoriy Skovoroda Institute of Philosophy of the National Academy of Sciences of Ukraine: Abris, 2002. Р. 657–742.
Попович М. Г., Ковальчук О. В. Теорія автоматичного керування: підручник. Київ : Либідь, 2007. 656 с.
Бесекерский В.А., Попов Е.П. (2003). Теория систем автоматического управления, СПб. : 326 с.
Поспелова Д.А. (1986). Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Москва: Наука, 312 с.
Benoit E., Foulloy L. Towards fuzzy nominal scales. Measurement. 2003. Vol. 34, N.1, P. 49–55.
Luce R., Krantz D., Suppes P. and Tversky A. Foundations of Measurement: Vol. 3, New York : Dover Publications, Inc., 2007. 356 p.
Рясная І.І. Застій репрезентативної теорії вимірюван до невідповідних масштабів. Праці VІІ Міжнародна школа-семінар «Теорія прийняття». Ужгород : УжНУ, 2014. С. 220
Блишун А. Ф. Сравнительный анализ методов измерения нечеткости. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1988. № 5. С. 152–175.
Ryasnaya I.I. On the adequacy of the fuzzy scale in the problems of fuzzy cluster analysis. Computer mathematics. 2018. No. 2. P.73–79.
Руспини Э.Г. Последние достижения в области нечеткого кластерного анализа. Нечеткие множества и теория возможностей. Недавние достижения. Москва : Радио и связь, 1986. С. 114–132.
Ryasnaya I.I. Cluster analysis: the problem of adequacy. KDS 2014. XX-th International Conference “Knowledge – Dialogue – Solution”. Ukraine: Kiev, 2014. P. 85–86.
Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. 4-е изд. Москва : Наука, 1976. 544 с. ISBN 5-9221-0266-4.
Hazewinkel Michiel. Functional. Encyclopedia of Mathematics. Springer. 2001. ISBN 978-1-55608- 010-4.
Oborskiy G.A., Prokopovich I.V., Koryachenko A.A. Integral sensors for the dynamic characteristics of sand casting molds. Information technologies in education, science and production. 2012. V. 1. P. 5–11.
Stanovska I.I., Monova D.A., Shvets P.S. New parameters and methods for measuring the level of latent risks from operant behavior of project management team members. Proceedings of the XVII International Scientific and Practical Conference. Project management: status and prospects. September 7 – 10, 2021. P. 76–77.
Nakonechny M.V. Adjusting the dynamic characteristics of the automatic process control system in a nonlinear object of the second order when the object is affected by environmental factors. Methods and devices of quality control. 2009. № 22. P. 92–96.
Bolotov V.V., Svechnikov O.M., Kolisnyk S.V., etc. Analytical chemistry. Kharkiv : NUPh Original, 2004. 479 p.
Stanovsky O.L., Shvets P.S., Stanovskaya I.I. Systems for measuring the state of a pseudophysical object using analogs of titration proceses. Collection of works of ISTC “Sensors, devices and systems – 2021”, Cherkasy – Kherson – Lazurne, September, 2021. P. 130–132.
