2.1 Этапы системного анализа

Современный подход к решению технологических задач основан на принципах системного анализа. Согласно этим принципам технологический процесс рассматривается как сложная система, состоящая из элементов различных уровней детализации, начиная от молекулярного и кончая отдельным процессом.

Сущность системы невозможно понять, рассматривая только свойства отдельных элементов; для нее еще существенен, как способ взаимодействия элементов между собой, так и взаимодействие элементов или системы в целом с окружающей средой. Анализ элементарных процессов, производимый порознь, не дает еще возможности судить о какой-либо стадии технологического процесса в целом, точно так же, как и анализ отдельных стадий процесса без выявления взаимосвязи между ними и с окружающей средой, не дает возможности судить обо всем технологическом процессе.

При анализе технологического производства (цеха, завода, комбината) принято выделять несколько уровней иерархии, между которыми существуют отношения соподчиненности. На первом уровне находятся элементарные процессы технологии (химические, массообменные, тепловые, механические, гидромеханические) и на более высоких - элементы, которые могут быть выделены в таковые по какому-либо признаку, например, по административно-хозяйственному или производственному (цеха, производства, предприятия и т.д.). При анализе отдельного процесса в качестве элементов или ступеней иерархии могут выступать явления на макро- и микроуровнях, в совокупности определяющие целевую функцию процесса, например, химическое превращение, теплообмен и т. д. Основная идея системного анализа как раз и состоит в применении общих принципов разделения (декомпозиции) системы на отдельные элементы и установление связей между ними, в определении цели исследования и определения этапов для достижения этой цели.

Предметом изучения данного курса являются следующие системы: элементарные процессы; основные стадии технологического процесса, как правило, представляющие собой совокупность нескольких элементарных процессов; технологический процесс производства материалов в целом, а также сам результат производства - строительный материал как система.

Системный подход к исследованию технологических процессов имеет цель получения оценок функционирования процесса на любом уровне декомпозиции и осуществляется в несколько этапов. Отдельный элемент системы в зависимости от поставленной цели может рассматриваться как отдельная система с более детализованными уровнями декомпозиции.

Академик В. В. Кафаров выделяет четыре основных этапа системного исследования процесса.

1 этап - Смысловой и качественный анализы объекта производятся для выявления уровней декомпозиции, отдельных элементов и связей между ними. Установление уровней иерархии, выбор элементов осуществляются исходя из общей цели исследования и степени изученности процесса.

2этап - Формализация имеющихся знаний об элементах и их взаимодействии и представление этих знаний делается в виде математических моделей. Источником знаний обычно служат фундаментальные законы и экспериментальные данные. Создавая математическую модель, исследователь формализует рассматриваемый процесс, представляя его в виде математической связи между входными и выходными параметрами. Точность воспроизведения сущности рассматриваемого процесса на модели будет зависеть от степени его изученности.

3 этап - Математическое моделирование как метод исследования (классификация моделей и общие принципы моделирования изложены ниже) в настоящее время получил широкое распространение. Его применение непосредственно связано с ЭВМ. Сочетая достоинства теоретических и экспериментальных методов исследования, математическое моделирование позволяет не только исследовать явления, недоступные этим методам (в силу сложности математического описания или невозможности технической реализации), но и обобщать результаты на основе многократного использования модели и делать прогнозы о возможном поведении процесса при изменении определяющих параметров. Математическое моделирование - это воспроизведение реально протекающих явлений на модели. Адекватность, т. е. соответствие результатов моделирования экспериментальным данным, полученным на реальном объекте, определяется уровнем знаний о процессе и обоснованностью принятых допущений. Математическая модель представляет собой совокупность математического описания и алгоритма решения. Алгоритм должен быть доведен до конкретной реализации, т. е. до получения количественной связи между параметрами в результате выполнения программы на ЭВМ.

Рисунок 1 – Структура математической модели

4 этап - Идентификация математических моделей элементов состоит в определении неизвестных параметров и оценке параметров состояния объекта.

Явления, определяющие процессы химического превращения, диффузионного, конвективного и турбулентного переноса вещества, распределения материальных и тепловых потоков по своей природе, являются вероятностными. Детерминированные фундаментальные законы отражают лишь общий характер явления при совокупности ограничений и допущений. И в то же время, являясь основным аппаратом при построении математических моделей процесса, для решения конкретной задачи они нуждаются в количественных оценках вероятности свершения акта взаимодействия на микро- и макроуровнях.

Получить более реальные характеристики процесса можно лишь после проведения коррекции параметров модели, исходя из заданного критерия, по экспериментальным данным. Идентификация математической модели является одной из основных задач моделирования технологических процессов, и ее решение, особенно для нелинейных систем, практически невозможно без применения ЭВМ [8].

Итак, рассматривая технологический процесс как сложную систему, необходимо учитывать взаимодействие ее с внешней средой и внутренние взаимодействия отдельных элементов системы. Управляемую систему можно изобразить схемой, представленной на рисунке 2.

Рисунок 2 – Возмущающие воздействия среды

Это схема внешних связей системы. Всякая система имеет входы (обычно называются факторами и обозначаются X_i) и выходы (часто называются "параметры оптимизации" и обозначаются Y_j). Система с собственными параметрами (X_is – геометрия аппарата, температура кипения рабочей жидкости и т.п.) со стороны внешней среды подвержена возмущениям ξ, имеющим случайный характер; для целенаправленного изменения значений выходов Y_j и компенсации возмущений ξ используют управляющие воздействия ΔX_i или ΔX_is, формируемые на основе информации о числовых значениях Y_j, X_i и X_is. Под информацией понимают фактические данные о структуре системы, происходящих в ней явлениях, возможных состояниях, поведении при изменении входных факторов или под воздействием случайных возмущений и т.п.

Количество информации определяется целями исследования. Она может быть собрана двумя разными способами: наблюдением и экспериментом. Наблюдение – это целенаправленное восприятие объекта без вмешательства в его поведение. Эксперимент – активное воздействие на объект с планомерным изменением, комбинированием различных условий с целью получения необходимого эффекта. Это более высокая ступень эмпирического уровня познания.

Воздействующие факторы различают: контролируемые, но нерегулируемые: известные (измеренные), но неизменяемые произвольно. Нерегулируемость связана с трудоемкостью регулирования. Например, практически невозможно изменить соотношение высоты и диаметра сушильного барабана в процессе его работы.

Контролируемые и регулируемые входы - это те воздействия, которые изменяют, чтобы управлять системой. Поэтому их обычно называют управляющими факторами или управлениями.

Неконтролируемые факторы - воздействия на систему, которые находятся вне нашего контроля. Причины неконтролируемости факторов могут быть различны:

1) неизученность объекта - неизвестно влияет ли данный фактор существенно на функционирование системы;

2) невозможность контролировать – например, индивидуальность человека;

3) каждое воздействие из этого множества слишком слабо, чтобы его стоило контролировать.

С другой стороны, воздействий так много, что все их контролировать практически невозможно, а совокупность воздействий может оказаться весьма ощутимой. Это влияние носит случайный характер. Обычно влияние неконтролируемых факторов называют шумом. Влияние шума на производстве проявляется в случайных возмущениях режима, в экспериментальных исследованиях - в случайных ошибках опытов [5].

Классификацию внешних связей системы можно представить в виде схемы, изображенной на рисунке 3.

Рисунок 3 – Классификация внешних связей системы