В работе предлагается система поддержки принятия решения о классе случайного процесса, в которой выводы делаются по результатам применения совокупности методов: проверка статистических гипотез, вейвлет-анализ формы сигнала, использование фрактальных свойств временных рядов. Управление технологическими процессами происходит в реальном масштабе времени, поэтому возникает необходимость принятия решения по одной реализации исследуемого процесса. Качество решения по каждому из указанных методов зависит от ряда факторов. Принятие решений выполняется в условиях неопределенности о виде детерминированных составляющих и ограничений, вызванных технологическим процессом, на длину реализации и шаг дискретности по времени. В силу указанных причин и неоднозначности выводов предлагается использовать информационно - советующую систему на базе нечеткой логики, позволяющую решать основную задачу обработки информации - достоверость и точность полученных результатов. В процессе проведенных исследований были определены классификационные признаки, позволяющие сделать выводы о принадлежности процессов к классу стационарных или нестационарных, а также решения задач идентификации закона изменения математического ожидания и дисперсии исследуемых процессов. Это позволило разработать методику определения размера сглаживающих окон, обеспечивающих минимизацию погрешности расчета основных характеристик исследуемых процессов, а также реализовать на этой основе структуру адаптивного фильтра, осуществляющего обработку информации в реальном масштабе времени.
Современное состояние автоматического управления техноло-гическими процессами характеризуется сложностью производственных объектов, полное априорное математическое описание динамики которых, как правило, отсутствует. Для исследования поведения системы управления в динамике используется оператор, преобразующий входные сигналы 
в выходную реакцию системы 
:
(1)
Входные и выходные сигналы в уравнении (1) рассматриваются как вектора. Наряду с полезной составляющей, во входных сигналах присутствует и помеха. Связь полезного сигнала и помехи может быть аддитивной, мультипликативной, аддитивно-мультипликативной либо иметь более сложную зависимость. Оператор 
зависит от времени и вектора параметров, характеризующих состояние системы управления и объекта управления. В общем случае оператор динамической системы имеет случайную структуру, параметры которого изменяются во времени. В этой связи процессы, протекающие в динамических системах, являются объективно стохастическими.
Принципиальные отличия исследуемых процессов от последовательных наблюдений, образующих случайную выборку, заключаются в том, что их мгновенные значения являются зависимыми и необязательно являются одинаково распределенными, т.е. 
могут быть разными в момент времени t1 и t2. Кроме того, обработка результатов наблюдений за характером процессов, протекающих в технологическом объекте управления, с целью повышения точностных характеристик должна выполняться в реальном масштабе времени. При управлении технологическими процессами контроль и прогнозирование значений параметров, по которым выполняется управление, является принципиально необходимыми, так как оказывают существенное влияние на реализацию задач экономии материальных ресурсов на выработку конечного продукта предприятия.
Один из возможных путей совершенствования управления технологическим процессом видится в интеграции в систему управления блоков интеллектуальной обработки измерительной информации. Неотъемлемым элементом подобной информационно-измерительной системы должен быть блок определения типа процесса (стационарный - нестационарный процесс) и вида процесса (аддитивный, мультипликативный, аддитивно-мультипликативный). Реализуемая система обработки случайных процессов представляет собой совокупность устройств, каждое из которых обеспечивает получение отдельных параметров случайных процессов с оценкой точности получаемых параметров.
Разработанное информационное обеспечение системы, использующее отмеченный выше подход, входит в состав программного обеспечения АРММ информационно - управляющего комплекса АСУ ТП теплоэнергетического предприятия, реализованного на базе промышленного контроллера фирмы Honeywell TDC 3000, позволило решать задачи обработки информации в классе точных систем с погрешностью до 0,1%.
Библиографическая ссылка
Прохоренков А.М., Качала Н.М. ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННО-СОВЕТУЮЩИХ СИСТЕМ // Современные наукоемкие технологии. – 2005. – № 6. – С. 69-70;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=23239 (дата обращения: 03.12.2024).