Испытания в процессе проектирования.

Испытания т.е. эмперический метод оценки параметров системы и ее составных частей, являются неотъемлемой частью процесса проектирования.

Итеративный характер процесса проектирования делает необхо­димым проведение испытаний на всех этапах проектирования, при этом информация, получаемая на каждом последующем этапе испытаний, является более достоверной и полной, чем та, которая была получена на предыдущем.

Одна из возможных классификаций методов испытаний системы в процессе проектирования приведена на рис. 4.5.

Приемосдаточные испытания заключаются в определении соответ­ствия аппаратуры техническим условиям и проводятся при выпуске системы и ее составляющих.

Лабораторные испытания на этапах предварительного, экскизного и технического проектирования заключаются в оценке правильности функционирования, точностных характеристик, запасов по основным характеристикам, в том числе по точности, стабильности и надежности работы, а также сроку службы. Эти испытания проводятся в условиях более жестких, чем те, которые оговорены техническими условиями.

Совместные испытания проводятся проектировщиками и заказчи­ками, как правило, в том же объеме, что и лабораторные испытания. В ряде случаев с целью гарантированного достижения положительных, результатов совместных испытаний предшествующие им лабораторные испытания проводятся по более жестким программам.

Условия проведения приемосдаточных, лабораторных и совместных испытаний отличаются от реальных эксплуатационных условий, так как не всегда удается смоделировать внешние воздействия одновременно в тех случайных соотношениях, в которых они имеют место при реаль­ной эксплуатации.

Обычно перечисленные выше виды испытаний проводятся при воздействии одного вида фактора, например при изменении окружающей температуры, напряжения питания и т. п. Это приводит к результатам, отличающимся от получаемых при реальной эксплуатации. Поэтому важны натурные испытания для систем управления нестационарными объектами, и в первую очередь систем управления летательными аппа­ратами, поскольку комплексное воспроизведение условий их эксплуа­тации в лабораторных условиях не представляется возможным. Натур­ные испытания, как правило, проводятся с участием заказчиков, по­скольку это заключительный этап перед передачей системы в серийное производство и эксплуатацию.

Однако и в процессе эксплуатации системы подвергаются периоди­ческим, профилактическим или регламентным испытаниям. Целью этих испытаний являются оценка состояния системы и проведение восста­новительных работ в случае обнаружения отказов в аппаратуре. Как правило, для проведения эксплуатационных испытаний создается спе­циальная аппаратура, которая для сложных систем управления пред­ставляет собой сложную систему контроля (СК) технического состоя­ния СУ и обычно работает по допусковому принципу.

Цель испытаний — получение информации о состоянии системы и составляющих ее частей. Информация, получаемая в процессе контроля, позволяет решить задачи: 1) установления работоспособности системы (контроль функционирования); 2) установления соответствия па­раметров системы заданным; 3) оценки точностных характеристик системы; 4) диагностики (определения или локализации места и ха­рактера неисправности, а в предельном случае и причины появления неисправности); 5) комплексной оценки запасов по характеристикам системы (качеству); 6) прогнозирования исправной работы системы на определенный период времени.

 

Классификация моделей

Математическое описание процессов, происходящих в системах управления, является лишь некоторым приближением к действительности, поскольку замещает реальную систему ее математической моделью. Для описания поведения системы в любой момент времени удобно использовать единую математическую характеристику - переменную состояния. Для системы первого порядка

X(t)=f[Х(t), U(t), t]; Y(t)=

=g[X(t), U(t), t], (1.7)

где t - время; Х(t), У(t) - входные и выходные переменные; U (t) - переменные состояния.

Математические модели с сосредоточенными параметрами описываются обыкновенными дифференциальными или разностными уравнениями, а ММ с распределенными параметрами - дифференциальными уравнениями в частных производных или разностными схемами [63]. Математические модели по входу-выходу описывают отображение входных воздействий в выходные и могут быть в общем виде представлены уравнениями

у = Н(х,р), (1.8)

где х и у - векторы соответственно входных и выходных воздействий; Н - оператор модели (имеет различную математическую природу, в частности это может быть оператор свертки, либо статическая характеристика); р - вектор параметров модели.

Математические модели в пространстве состояний описывают не только отображение входного воздействия в выходное, но и в определенном смысле внутреннюю структуру объекта [63]:

U=F(u,х,р); U(0)=U₀; у=G(u,х,р), (1.9)

где F - вектор-функция, определяющая изменения во времени переменных состояния; G – вектор - функция, определяющая зависимость выхода от переменных состояния и входных воздействий.

Линейные и нелинейные модели задаются соответственно линейными и нелинейными уравнениями.

Модель одномерная, если векторы входа и выхода одномерны (модель один вход - один выход). Модель многомерная, если количество выходов или входов больше одного.

Односвязные ММ содержат один оператор Н или одну пару функций F и G, связывающих входные воздействия с выходными. Многосвязные ММ содержат несколько операторов Н или несколько пар функций F и G [63]

Аналитические модели дают описание процессов, происходящих в системе, в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных, интегродифференциальных, конечно-разностных и др.) либо логических условий. Аналитические модели могут исследоваться одним из следующих способов: аналитически, численно и качественно. Аналитический способ является наиболее полным и исчерпывающим и позволяет в ряде случаев получить в общем виде явные зависимости для искомых величин, что наиболее удобно для анализа. Как правило, аналитическое исследование возможно лишь при существенном упрощении модели, что дает возможность изучить лишь некоторые свойства системы. Численный способ не дает решений в общем виде, но позволяет получить числовые результаты при конкретных начальных данных. Численные исследования более универсальны, чем аналитические, однако получаемые при этом решения

Рис. 1 Классификация математических моделей систем управления

носят частный характер. Качественный способ, не давая решений в явном виде, позволяет найти некоторые существенные свойства решения, например оценить устойчивость и т. п.

Численные модели дают описание процессов, происходящих в системе, в виде конкретных количественных связей для выбранных значений аргумента.

Имитационные модели системы управления реализуются на ЭВМ. Вместо аналитической модели процесса используется алгоритмическое описание процесса ее функционирования. Моделирующий алгоритм приближенно воспроизводит процесс - оригинал в части его функционирования во времени. При этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.