Организация диспетчерской службы завода

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Функции цеховых диспетчерских пунктов и диспетчерского пункта предприятия

Организация диспетчерской службы завода неразрывно связана с оперативным планированием. Эта служба представляет собой одно из звеньев централизованного руководства выполнением плана.

В задачу диспетчерской службы входит координация производственной деятельности отдельных цехов и участков с целью обеспечения равномерного выполнения плана предприятия. Диспетчерская служба обеспечивает ритмичный ход производства, правильное и бесперебойное обслуживание рабочих мест, а также повседневный (ежечасный) контроль за ходом основного и вспомогательного производства, контроль за выполнением графика ремонта вагонов и их сдача в эксплуатацию, а также контроль за выполнением графиков изготовления запасных частей и отгрузки их потребителям.

На вагоноремонтных заводах диспетчерская служба состоит из двух организационно связанных между собой звеньев - общезаводской и цеховой служб. Общезаводская диспетчерская служба представлена диспетчерским бюро, которое возглавляет главный диспетчер завода. Основное назначение диспетчерского бюро завода - координировать работу цехов и принимать срочные меры к устранению всякого рода неувязок.

Диспетчерское бюро завода держат постоянную связь с цехами через цеховых диспетчеров. При получении из цехов сигналов о каких-то неполадках в работе дежурный диспетчер завода принимает меры к их устранению. При необходимости он связывается через существующие каналы связи (телефон, радио, телевидение) с соответствующими отделами завода, а также с руководящими должностными лицами (начальником завода, главным инженером, начальником отдела снабжения, главным механиком и т.п.).

Диспетчер ведет журнал, в котором указывается дата дежурства, результат работы завода за каждые сутки по выполнению плана ремонта вагонов и изготовлению запасных частей. В журнале отмечаются отклонения от плана и их причины, принятые меры и способы предупреждения таких отклонений в дальнейшем.

Важное значение имеет уровень технологического оснащения диспетчерской службы. На вагоноремонтных заводах наиболее широкое применение получила специальная телефонная связь, осуществляемая из диспетчерской с помощью коммутатора. Он дает возможность включить большое число абонентских линий (прямых абонентов). Абонентами коммутатора являются начальники цехов, цеховые диспетчеры, начальники отделов и служб завода. По коммутатору диспетчер может вести переговоры одновременно с несколькими цехами и проводить общезаводские диспетчерские совещания, что дает возможность руководителю производства и диспетчеру любого цеха и отдела участвовать в совещании, не отрываясь от рабочего места.

Для диспетчерской связи в цехах используются телефон или диспетчерский коммутатор. В дополнение к телефонной связи применяется разного рода световая и звуковая сигнализация. На территории завода и цехов в определенных местах устанавливают радиорепродукторы, а также сигнальные и телевизионные устройства, с помощью которых можно вызвать нужных работников.

Располагая коммутатором, диспетчер может связываться с любым из участков своего цеха (или завода). Возможность соединяться одновременно с несколькими точками позволяет диспетчеру, не прерывая связи с одним участком, сразу же вызвать другой, который понадобится в процессе разрешения вопроса, или связать два участка друг с другом для оперативного решения возникших между ними вопросов.

На вагоноремонтных предприятиях применяют специальные установки УПИ-1 для передачи информации с рабочего места и контроля за работой оборудования. Для дифференцированного учета загрузки и простоев цехового оборудования используют специальные установки УКРО-3, обеспечивающие автоматический контроль работы оборудования.

В условиях поточного и автоматизированного производства применение этих средств приобретает еще большое значение. Так, для сбора и регистрации информации об использовании оборудования, для организации непрерывного учета выполнения графиков работ с указание количества изготовленных деталей и узлов, для передачи информации с рабочих мест на диспетчерский пункт и в обслуживающие подразделения завода успешно используется машина централизованного контроля типа “Сигнал”. Применение этой машины значительно улучшает работу диспетчера, способствует повышению производительности труда и культуры производства.

Машина “Сигнал” осуществляет следующие функции:

Автоматическую световую сигнализацию в диспетчерское бюро завода и возникновении простоев оборудования.

Световую сигнализацию на табло диспетчера для вызова рабочего номера службы, по вине которой простаивает станок или поточная линия. В машине предусмотрено автоматическое снятие сигнала простоя после спуска станка.

Световую и звуковую сигнализации в помещении службы завода, ответственной за устранение причин простоя.

Регистрацию на электромагнитных счетчиках (накапливающимся итогом) или на перфокартах времени простоя для каждого станка или поточной линии отдельно.

Регистрацию на счетчиках СЭД-2 суммарного времени простоя подключенного оборудования.

Дистанционную передачу на диспетчерский пульт завода значений времени суммарных простоев всего оборудования.

Автоматическую графическую запись на бумажной ленте характера работы отдельных единиц оборудования, интересующих диспетчера цеха.

Регистрацию на счетчиках СЭИ-1 количества изготовленных или отремонтированных деталей при использовании датчиков счета с контактным выходом или с ручным нажатием кнопки.

Громкоговорящую двустороннюю связь рабочих мест с кабинетом мастера или диспетчера.

Машина снабжена устройством, автоматически контролирующим исправность ее действия.

В настоящее время в связи с внедрением АСУП на ряде заводов успешно внедряется система централизации управления (регулирования) производства с использованием электронно-вычислительной техники. При этой системе вся обработка сигналов с рабочих мест производится на ЭВМ и непосредственно преобразуется в команды, передаваемые в соответствующие пункты исполнения и руководства.



2. Определение значений параметров настройки регуляторов

Метод незатухающих колебаний (метод Циглера-Никольса). Значение параметров настройки, достаточно близкие к оптимальным, могут быть получены в результате исследования замкнутой системы П-регулятором. Для этого время изодрома Ти устанавливают равным бесконечности (либо мах возможному значению), время предварения Тп - равным нулю (либо минимально возможному значению) и определяют реакцию системы на ступенчатое изменение заданного значения управляемого параметра при различных значениях коэффициента усиления регулятора. Значение коэффициента усиления, при котором в системе возникают незатухающие колебания с постоянно амплитудой - это и есть мах коэффициент усиления. Период колебания при мах коэффициенте усиления называется предельным (или критическим) периодом колебания и обозначается Ткр. Настройку промышленного регулятора выбирают так, чтобы обеспечить запас устойчивости по амплитуде или по фазе.

Метод затухающих колебаний. Если не допускаются незатухающих колебания. Регулятор настраивают на пропорциональный закон регулирования, для чего время изодрома устанавливают равным бесконечности или мах возможной величине, время предварения выводят на значение =0 или на мин возможное значение. Затем определяют реакцию системы на ступенчатое изменение заданного значения регулируемого параметра при различных значениях коэффициента усиления регулятора, начиная с его малых значений. Увеличивают до тех пор, пока декремент затухания в переходном процессе замкнутой системы не окажется равным 0,25. Рекомендуемые значения времени изодрома и времени предварения определяются по полученному при этом периоду затухающих колебания Т, причем последний всегда больше, чем критический период колебаний. Для ПИД-регулятора: Ти=Т/1,5; Тп=Т/6. После установки на ПИД-регуляторе рекомендованных выше значений Т следует уточнить настройку коэффициента усиления таким образом, чтобы декремент затухания по-прежнему равнялся 0,25.

Настройка ПИД регуляторов. При применении ПИД- регуляторов для каждого конкретного объекта необходимо настраивать от одного до трех коэффициентов. Возможны САР с автоматизированной настройкой. Для типовых регуляторов известны простейшие аналитические и табличные методы настройки (например две методики Цидлера).

Настройка по реакции на входной скачок Алгоритм настройки:

- на вход САР подается новое задание (уставка) - нагреватель включается на максимальную мощность, и по переходному процессу X(t) определяются t0, R, tи (см. рис.1):

-- вычисляются коэффициенты настройки согласно следующим примерным соотношениям:

для П-регулятора К= 1/R·t0;

для ПД-регулятора К= 1/R·t0, Td=0.25·t0;

для ПИ-регулятора К= 0.8/R·t0, Ti= 3·t0

для ПИД-регулятора К= 1.2/R·t0, Ti= 2·t0, Td=0.4·t0.

Не обязательно выводить объект на максимально возможную величину Х. Однако, следует иметь в виду, что слишком маленький скачок не позволяет определить R с достаточно высокой точностью.

Рис.1 Разгонная кривая для объекта с транспортным запаздыванием:

to -- время транспортного запаздывания;

tи -- постоянная времени (время согласования) определяется инерционностью объекта;

Xy -- установившееся значение;

R -- наклон разгонной кривой dX/dt (макс. скорость изменения Х)

Настройка по методу максимального коэффициента усиления. Этот способ применяется, если допустим колебательный процесс, при котором значения регулируемой величины значительно выходят за пределы задания U.

Рис.2. К настройке по методу максимального коэффициента усиления

Алгоритм настройки:

- определяется предельный коэффициент Кмах усиления при котором САР и объект переходят в колебательный режим, т.е. без интегральной и дифференциальной части (Тd=0, Тi=Ґ). Вначале К=0, затем он увеличивается до тех пор, пока САР и объект переходит в колебательный режим. САР соответствует схеме П- регулятора

- определяется период колебаний tc (см. рис.2);

- вычисляются коэффициенты настройки согласно следующим примерным соотношениям:

для П- регулятора К= 0.5·Kмах;

для ПД- регулятора К= 0.5·Кмах, Td=0.05·tc;

для ПИ-регулятора К= 0.45·Кмах, Ti= 0.8·tс;

для ПИД -регулятора К= 0.6·Кмах, Ti= 0.5·tс, Td=0.12·tc.

Настройка по процессу двухпозиционного регулирования по релейному закону



Рис.3 .К настройке по процессу двухпозиционного регулирования

Эта методика удобна, если применялся Т-регулятор, который затем заменяется на ПИД- регулятор:

- система переводится в режим двухпозиционного регулирования по релейному закону (см. рис.3);

определяется амплитуда -- А и период колебаний tс;

- вычисляются коэффициенты настройки согласно следующим примерным соотношениям:

для П- регулятора К = 0.45/А;

для ПД- регулятора К = 0.45/А, Td=0.05·tc;

для ПИ- регулятора К = 0.4/А, Ti= 0.8·tc;

для ПИД-регулятора К = 0.55/А, Ti= 0.5·tс, Td=0.12·tc.

Если объект не меняет структуру и свои параметры, то системы с ПИД- регуляторами обеспечивают необходимое качество регулирования при больших внешних возмущающих воздействиях и помехах, то есть близкое к 0 рассогласование Е (см. рис.4). Как правило, точно согласовать параметры регулятора и объекта сразу не удается. Если Ti меньше оптимального в два раза, процесс регулирования может перейти в колебательный режим. Если Ti существенно больше оптимального, то регулятор медленно выходит на новый режим и слабо реагирует на быстрые возмущения -- G. Таким образом, как правило необходима дополнительная подстройка. На рис.4 показано влияние неоптимальных настроек ПИД- регуляторов на вид переходной функции (реакции САР и объекта на единичный скачок в задании).

Рис.4. К уточнению коэффициентов настройки.

Для большинства объектов ПИД- регулирование обеспечивает лучшие показатели чем П и ПИ. Для объектов с малым транспортным запаздыванием: to<tи/3 ПИД- регуляторы обеспечивают удовлетворительное качество регулирования: достаточное малое время выхода на режим и невысокую чувствительность к возмущениям. Однако, для объектов с t0>0,5·tи, даже ПИД- регуляторы не могут обеспечить достаточно хорошего качества регулирования. В крайнем случае можно применить ПИД- регулятор с коэффициентом Td=0, но для таких сложных объектов лучшие качественные показатели обеспечиваются системами автоматического управления (САУ) с моделью.

Регулятор, включенный в АСР, может иметь несколько настроек, каждая из которых может изменяться в достаточно широких пределах. При этом при определенных значениях настроек система будет управлять объектом в соответствии с технологическими требованиями, при других может привести к неустойчивому состоянию. Поэтому стоит задача определить настройки, соответствующие устойчивой системе, но и выбрать из них оптимальные.

Оптимальными настройками регулятора называются настройки, которые соответствуют минимуму (или максимуму) какого-либо показателя качества. Требования к показателям качества устанавливаются непосредственно, исходя из технологических. Чаще всего накладываются требования на время регулирования (минимум) и степень затухания (Y і Yзад).

Однако, изменяя настройки таким образом, чтобы увеличить степень затухания, мы можем прийти к слишком большому времени регулирования, что нецелесообразно. И наоборот, стремясь уменьшить время регулирования, мы получаем более колебательные процессы с большим значением Y. Зависимость Y от tp в общем случае имеет вид, изображенный на графике (см. рис. 5). Поэтому для определения оптимальных настроек разработан ряд математических методов, среди которых метод D-разбиения.

Рисунок 5

Кривой D-разбиения называется кривая в плоскости настроек регулятора, которая соответствует определенному значению какого-либо показателя качества.

Например, требуется обеспечить степень затухания Y і Yзад. Имеется формула, связывающая Y со степенью колебательности m: . Далее строится кривая D-разбиения равной степени колебательности m. Последовательность построения:

1) Определяется ХПЗС Dз(s) с неизвестными настройками.

2) Делается подстановка s = jw - mw и разделение Dз(jw - mw) = Re(w) + Im(w).

3) Полученное выражение приравнивается к нулю и получается система

Re(w) = 0

Im(w) = 0

Данная система имеет несколько неизвестных: w и настройки регулятора.

4) Далее, изменяя w от 0 до Ґ эта система решается относительно настроек регулятора.

5) По полученным данным строится кривая, по которой определяются оптимальные настройки.

Например, для ПИ-регулятора кривая D-разбиения может иметь вид представленный на рисунке 6.

Оптимальные настройки соответствуют максимальному значению K0 (для ПИ- и ПИД- регуляторов) или K1 (для ПД- регулятора).

Рисунок 6



3. Назначение и методы получения моделей управления

Модель (от латинского modulus - мера, образ) в широком смысле - это любой образ процесса или объекта (изображение, описание, схема, чертеж, график и т.п.), используемый в качестве его заместителя, «представителя». Построение и использование моделей для исследования явлений и процессов, воспроизведения характеристик или проектирования объекта называется моделированием. Модель может создаваться для познавательных (гносеологических) целей или для управления. Существенной особенностью познавательных моделей является отражение внутреннего механизма явления или объекта. В модели, разрабатываемой специально для целей управления (модели управления), достаточно решить более узкую задачу: определить характер и особенности связей между входными и выходными координатами объекта, управляющего устройства или системы в целом. Упрощенные модели, не претендующие на раскрытие внутренних механизмов описываемых процессов и отражающие в количественном отношении лишь самые важные закономерности, присущие им, обычно называют феноменологическими моделями. Модель можно рассматривать как средство, позволяющее описать одни стороны явлений и абстрагироваться от других. Для любого процесса можно получить несколько моделей, соответствующих разнообразию взглядов на исследуемый процесс и отражающих уровень знаний, накопленных в данной области. Попытка создания полных моделей, всесторонне описывающих объект (систему), обычно приводит к нерациональным затратам времени, средств и труднообозримым результатам. В системах автоматизации используются главным образом математические модели, т.е. математические абстракции, характеризующие исследуемый объект. В математических моделях применяют символьные и иконографические формы математического описания. Иконографические модели, например, графы, структурные схемы, дают наглядное графическое отображение свойств объекта (системы), что облегчает анализ и синтез САУ. Символьные модели представляют собой совокупность формул, уравнений, операторов, логических условий, неравенств и т.п. В ТАУ под математической моделью чаще всего понимают оператор связи между функциями входных и выходных сигналов ОУ, системы управления или ее элементов. Такие модели называют моделями типа «вход-выход». В установившихся режимах оператор связи вырождается в функцию. Вид оператора без конкретизации значений коэффициентов, входящих в него, определяет структуру математической модели. Задать оператор системы - это задать правило определения выходного сигнала по ее входному сигналу или, иными словами, модель в форме «вход-выход».Построение модели ОУ является первоочередной задачей, которую необходимо решить при разработке системы управления. Модель объекта является основной для выбора структуры, алгоритма функционирования и параметров настройки управляющего устройства. Без модели объекта управление можно организовать лишь методом проб и ошибок, что требует больших затрат и заставляет «дергать» объект ошибочными действиями. Знание математической модели позволяет исследовать процессы управления, не прибегая к дорогостоящим натурным экспериментам, а заменяя их имитацией на ЭВМ. Использование математической модели в алгоритмах управления позволяет экстраполировать поведение объекта и тем самым выбирать наиболее эффективное воздействие на объект управления с точки зрения поставленной цели. Моделирование САУ предполагает выделение ее из окружающей среды. Система, на которую не оказывает воздействие внешняя среда, называется автономной. Модель автономной системы, т.е. модель собственно САУ, определяет ее свободные движения. Модель системы, включающая связи со средой, описывается операторами, определяющими преобразование входных координат системы в выходные. Эти операторы, дополненные информацией о переменных входа, определяют модель расширенной системы, которая может использоваться для изучения вынужденных изменений переменных выхода. Воздействия внешней среды на САУ часто моделируются типовыми детерминированными сигналами или случайными сигналами типа «белый шум».По способам получения математические модели разделяют на теоретические (неформальные, аналитические), которые разрабатывают на основе фундаментальных законов природы, и экспериментальные (формальные), получаемые обработкой результатов наблюдений за входами и выходами объекта, рассматриваемого как «черный ящик».Использование законов сохранения массы, энергии, импульса и других фундаментальных законов в наиболее общей форме приводит к математическим моделям, в состав которых входят нелинейные дифференциальные уравнения в частных производных. Полученные уравнения обычно упрощаются в направлении, определяемом классификационными признаками: от нелинейных к линейным, от стохастических к детерминированным моделям, от распределенных к конечномерным и т.п. При этом получаются универсальные модели, справедливые для целого класса подобных объектов, широкого диапазона изменения параметров объектов и внешних воздействий. Однако формирование таких моделей требует высокой квалификации исполнителя, а полученные результаты не учитывают в полной мере индивидуальные особенности технологического оборудования и сырья (полуфабриката). Формальные модели обычно точнее теоретических в исследованном диапазоне параметров, проще по структуре, не требуют детальных знаний сущности моделируемого процесса.

Процедуру построения математической модели объекта по результатам измерения входных и выходных сигналов называют идентификацией объекта (процесса). Методы идентификации делятся на пассивные и активные. Метод идентификации называется активным, если на объект подаются специальные воздействия с целью определения его характеристик. Пассивные методы идентификации - это методы, в которых модель объекта выбирают по результатам наблюдения входных и выходных сигналов в процессе нормальной эксплуатации и на объект не подаются никакие специальные (тестовые) сигналы с целью выявить его свойства. Пассивные методы удобны тем, что не нарушают нормального хода технологического процесса. Преимущество активных методов в том, что энергия тестового воздействия сосредоточена в узкой временной или частотной области, поэтому реакцию объекта на тестовые сигналы выявить легче и надежнее. Идентификация ОУ в процессе нормального функционирования замкнутых САУ требует использования тестовых воздействий. Это связано с тем, что входным воздействием при идентификации объекта с целью получения его модели, пригодной для последующего синтеза регулятора, должно быть выбрано регулирующее воздействие, которое в замкнутой системе формируется по результатам измерения выходной переменной объекта. Это нарушает основную предпосылку регрессионного анализа, требующую независимости идентифицирующего воздействия от действующих на объект возмущений. На практике экспериментальному способу получения модели часто предшествует аналитический подход, в ходе которого определяют структуру и приближенные значения параметров модели, а затем обработкой результатов опытных данных уточняют их значения. Эффективным подходом, упрощающим процедуру построения математического описания САУ, является декомпозиция (разделение) ее на ряд элементов (звеньев) направленного действия. При этом каждый функциональный элемент САУ рассматривается как преобразователь, обладающий способностью передавать физические воздействия и информационные сигналы в одном строго определенном направлении. Взаимодействие между звеньями задается направленными связями между их входами и выходами, определяющими структуру системы. Наличие причинно-следственной взаимосвязи элементов направленного действия и отличает модели САУ от структурных моделей обычных физических систем. Следует иметь в виду, что при использовании принципа декомпозиции для моделирования систем, включающих в себя замкнутые подсистемы, возникают трудности в принятии допущений об однонаправленности идентифицируемых элементов системы. Математическое моделирование является важнейшим методом исследования динамических свойств систем управления. При построении модели САУ каждый функциональный элемент обычно рассматривается как преобразователь информации (звено), описываемый оператором определенного вида.

Причинно-следственные взаимосвязи звеньев направленного действия образуют структуру СУ.



4. Алгоритмизация процессов управления. Языки БСА и ЛСА

4.1 Принципы, положенные в основу функционирования машинных алгоритмов

1) Однопроцессорность и поэтому последовательная работа процессора только над одним потоком команд.

2) Управление процессора происходит под действием внешних либо внутренних событий. производственный цех централизованный регулятор

3) Алгоритм понимается как последовательность переходов из состояния в состояние под действием команд или последовательностей команд.

4) Управляющие внутренние события воспринимаются как изменения в памяти процессора.

4.2 Машина состояний (State Machine) - SM

SM = < S, E, П, P >

а) S = {s0, s1, …, sk} - алфавит состояний, s0 - начальное состояние, sk - конечное состояние.

б) E = {e1, e2, …, en} - алфавит событий (events), событие идентифицируется (происходит, совершается) при изменении состояния машины под воздействием команд.

в) П = {П1, П2, …, Пе} - набор элементарных действий, изменяющих состояние машины.

г) P={р1, р2, …, рm} - набор правил (команд машины); где вид правила (команда SM) - р = {S(t), e(t), П(t) ® S(t + 1)}.

Интерпретация правил SM: если SM находится в момент времени t в состоянии S(t), идентифицируется событие e(t), тогда инициируется действие П(t), которое переводит SM в новое состояние S(t+1); момент времени «t» называется тактом работы SM. В большинстве SM употребляется другой вид правил: р = {S(t), e(t), ® S(t + 1), П(t + 1)} - с интерпретацией: событие e(t) вызывает переход в S(t + 1) и действие П(t + 1) в этот же момент.

Последовательность действий SM, приводящих SM из состояния S0 в конечное состояние Sk, называется алгоритмом (программой) работы SM.

Исходная информация (данные), промежуточная и результирующая (когда SM попадает в конечное состояние Skи останавливается) записывается в память SM.

Для абстрактных SM (например, машины Тьюринга) память имеет вид ленты или строки (например, нормального алгоритма Маркова) с определенными свойствами.

4.3 Машина Тьюринга (МТ)

МТ = <S, E, П, P> определяется как некоторая SM.

а) S - алфавит состояний.

б) E є А={a1, a2, …, an} - алфавит внешних символов, которые записываются в память (на ленту). Идентификацию символа в момент t в МТ производит специализированный процессор, который называется «управляющей головкой» (УГ). Внешние символы являются событиями, которые управляют процессором УГ.

в) П = {L, R, stop} - алфавит действий УГ.

г) Для МТ определяется набор команд вида

, либо .

Лента МТ представляет своеобразную структуру данных (СД), которая может моделироваться двунаправленным линейным списком, вообще говоря, растущим в обе стороны

Обозначения в линейном списке:

L - ссылка на предыдущий элемент списка;

R - ссылка на последующий элемент списка;

Z - запись (для МТ это ячейка ленты, куда записывается

единственный символ);

- спейсер, ограничивающий запись слова.

Строка с такой СД носит название «строка Тьюринга» - (СТ).

Пример SM в виде машины Тьюринга, порождающей слова языка L = anbn; A = {a, b, Ж, *} - алфавит символов ленты МТ. Структура данных - СТ; Ж - пустой символ; начальное состояние СТ - все ячейки пустые; * - спейсер может быть в любой ячейке. SM определяется следующими конструкциями.

а) S = {SL, SR, Sstop} - алфавит состояний; SL - начальное состояние; состояние движения УГ влево, Sstop - конечное состояние, SR - состояние движения УГ вправо.

б) Правила: Р1 = {(SL, Ж, а, R) ® SR}, правило читается так, если SM в состоянии SL, считывает из элемента списка символ «Ж», то записывает символ «а», по правой ссылке R вызывается следующий элемент списка и SМ переходит в SR.

Р2 = {(SR, Ж, b, L) ® SL}; P3 = {(SR, a, a, R) ® SR}

P4 = {(SR, b, b, R) ® SR}; P5 = {(SL, *, *, stop) ® SR}

P6 = {(SL, b, b, L) ® SL}; P7 = (SL, a, a, L) ®SL}.

Правила работы SM могут быть записаны в виде матриц S ґ S (матрица состояние/состояние) S ґ A (матрица состояние/собы-тие). Такая запись называется матричной структурой алгоритма (МСА). Для рассматриваемого примера:

в) Матрица переходов - S ґ S (состояние/состояние).

	SL	SR	Sstop
SL	a,(a,L) b,(b,L)	(a,R) Ж	*,(*,stop)
SR	(b,L) Ж	a,(a,R) b,(b,R)

г) Матрица - S ґ A (состояние/событие).

	a	b	Ж	*
SL	(a,L)®SL	(b,L)®SL	(a,R)®SR	*,(*,stop)®Sstop
SR	(a,R)®SR	(b,R)®SR	(b,L)®SL

Каждое действие в правилах можно назвать элементарной программой. Набор элементарных программ П = {П1 = (a,R); П2 = (b,R); П3 = (b,L); П4 = (a,L); Пk = (*, stop)} из которых строятся сценарии работы (поведения) МТ в зависимости от начальной информации на входной ленте.

Рис.7 Граф переходов SM, порождающей .

Программа работы SM может быть задана графом. Для примера на рис.1 приведен граф переходов. Вершины - состояния. Дуги помечены выражением: «если в элементе списка находится символ «х», то замени его на символ «у» и перейди к следующему элементу по ссылке L или R, в соответствии с правилом».

Пример работы SМ со строкой Тьюринга при порождении слова а2b2 О L.

0) *ЖЖЖЖ 1) *ЖаЖЖ 2) *ЖаbЖ

3) *ЖabЖ 4) *aabЖ 5) *aabЖ

6) *aabЖ 7) *aabb 8) *aabb

9) *aabb 10)*aabb 11) Stop SM

Блок-схема алгоритма (БСА - машина).

БСА является еще одной конструкцией алгоритмической машины, к БСА достаточно просто перейти от SM, если задан ее граф переходов.

БСА суть направленный граф с множествами вершин двух типов.

1) П - программные вершины,2) R - вершины-распознаватели. Дуги RП, RR помечаются «+» или «-», дуги ПП, ПR не помечаются. Интерпретация графа: П - программный блок, R - содержит проверку истинности или ложности условия. Проверку выполняет программа, вычисляющая соответствующий предикат.

Интерпретация работы БСА - машины.

1) Машина начинает работу с П0 (начальный программный блок) и заканчивает (останавливается) после работы над блоком Пk.

2) Переход после окончания работы над блоком Пi к блоку ПJ безусловно (по стрелке) либо через распознаватель R по стрелке «+», если условие (предикат) распознавателя выполнено, или по стрелке «-», если условие (предикат) не выполнено. Выполнение/невыполнение условия суть события, на которые БСА реагирует включением того или иного блока.

Блок-схема алгоритма машины, порождающей слова языка

БСА построена по SM, приведенной в пункте 2, Ж1, Ж2, Ж3, a1, a2, b1, b2 - обозначение распознавателей пустого символа и символов a, b.



Д - останов БСА- машины при неправильной ситуации на ленте.

4.4 Строка Ляпунова (СЛ)

СЛ- представляет граф в виде слова, построенный по определенным правилами, который служит логическим «скелетом» программы. СЛ является логической моделью записи программы на любом процедурном языке для однопроцессорной алгоритмической машины.

На рисунке представлена строка Ляпунова для алгоритма порождения со структурой данных СТ.

Строка Ляпунова суть последовательность символов П, условий распознавателя, стрелок и специального символа w. Она строится по следующим правилам:

1) «+» стрелка не показывается, за ней всегда идет программный блок или символ w (безусловный переход);

2) «-» стрелка показывает переход на соответствующий программный блок;

3) после символа w стрелка показывает безусловный переход на соответствующий программный блок.

Эквивалентные преобразования СЛ. Символы СЛ могут быть переставлены в любой последовательности, при этом сохраняется логическая структура графа БСА.

Далее приведена «запутанная» строка Ляпунова (местами поменялись П2 и П3).

4.5 Строка Маркова (СМ)

Сложность алгоритма зависит от структур данных. Строка Маркова (СМ) получила свое название по имени Маркова, автора нормального алгоритма Маркова, где она была впервые использована. СМ обладает рядом свойств, которые позволяют строить очень простые порождающие и распознающие алгоритмы. Но реализация структуры данных типа СМ даже в языках программирования высокого уровня достаточно сложна. Реализация СМ должна удовлетворять некоторым условиям.

Свойства СМ, которые делают ее «резиновой» (растягивающейся/сжимающейся) при перестановках (заменах) фрагментов слов:

а) Растяжение СМ.

Правило подстановки j®y такое, что |j|<|y| (длина слова j меньше длины слова y). При выполнении подстановки строка растягивается.

Например, x = aaSbb - слово, (S®aSb) - правило.

Применение правила дает слово xў = aaaSbbb.

б) Сжатие СМ.

Правило подстановки j®y такое, что |j| > y|.

Например, x = aaSbb - слово, (aSb®S) - правило; применение правила дает слово xў = aSb.

Пример SM, порождающей слова языка L=anbn, использующей структуру данных «строка Маркова» (СМ). Обратите внимание, как упрощается алгоритм по сравнению с аналогичным, но работающим со «строкой Тьюринга» (п. 2).

Рис.8. Граф SM и ЛСА для задачи порождения слов языка L=anbn на строке Маркова.

а) Машина состояний (SM).

Алфавит языка: - вспомогательный символ.

Алфавит состояний .

Алфавит внешних событий: - продолжать порождение, - закончить порождение.

Правила: ; .

б) Логическая структура алгоритма ЛСА.

П0 - начальный блок, на ленту СМ занесен символ «*».

П1 - подстановка (* ® а * b), Пk - подстановка (* ® аb).

Значение распознавателя ek = «+» - закончить порождение,

ek = «-» - продолжать порождение.

Граф алгоритма на СМ очевидно проще, чем граф алгоритма на СГ (см. рис. 8).



4.6 Логическая структура алгоритма. (ЛСА)

Логическая структура алгоритма определяет последовательность выполнения элементарных программных блоков в зависимости от условий, которые вычисляются внутри самих программных блоков.

ЛСА может быть задана графом либо матрицей переходов соответствующей SM. Существует несколько видов SM: SM общего вида; последовательностная SM; SM в виде БСА.

а) SM общего вида или просто SM=, где U - вычисляемые условия, выполнение условия (наступления события) определяются истинностью/ложью соответствующим предиката, П - множество элементарных программных блоков, S - состояния, абстрактные объекты (объекты не подлежащие программированию), которые служат для организации различных последовательностей вычисления по правилам Р вида , где На рис. 9 а, б показана ЛСА для задачи порождения L = anbn.

б) Последовательностная SM отличается от SM тем, что каждому состоянию соответствует элементарный программный блок.

с правилами вида

Существует двустороннее эквивалентное преобразование , эквивалентное в смысле алгоритма решения одной и той же задачи. На рис.9 в показана ЛСА в виде ПSM решающая задачу порождения L = anbn.

Можно видеть, что ПSM имеет пять состояний (соответствующая SM имеет три состояния). Эквивалентность обеспечивается эквивалентностью программных блоков.

ЛСА в виде ПSM обладает заметным удобством, которое превращает ПSM в программную строку. Для этой цели рассматриваются строки общего вида они содержат более чем два перехода, которые совершаются по ключам (см. рис. 9 г, д). Также как для строки Ляпунова, существуют эквивалентные SW, которые получаются перестановкой операторов и введением соответствующих безусловных переходов (w).

Рис. 9. Порождение слов :

а) SM общего вида;

б) матрица переходов SM общего вида;

Программные бло Эквивалентные

ки последователь - соотношения

ностной SM SM и ПSM

ПRa - запись «а»; П1 є ПRaЧ ПRR

ПRb - запись «b»; П2 є ПRbЧ ПRR

ПLa - запись «а»; П3 є ПLbЧ ПRL

ПLb - запись «b»; П4 є ПLaЧ ПLL

ПRR - сдвиг указателя вправо

ПLL - сдвиг указателя влево

е0 - событие, соответствующее

тождественно истинному условию.

Рис. 10. Порождение слов :

в) последовательная SM (ПSM)

г) SW-строка (с переходами по ключам К1 и К2) программы;

д) SW-строка с перестановкой программных блоков ПRR и ПLL.

4.7 Структурное (структурированное) программирование.

В начале 70-х годов Дейкстра предложил принцип последовательного уточнения логической структуры алгоритмов. Внутреннее содержание каждого программного блока в БСА уточняется одним из четырёх способов, показанных на рисунке 11.

Рис.11 Структуризация по Дейкстре.

begin begin begin begin

begin begin begin begin

A1 if R then A1 while R do A1 repeat A1

end else A2; end until R

begin end end end

A2 end end end

еnd

end

Свойства структуризации по Дейкстре.

1) «один вход -один выход». Каждый программный блок имеет единственную точку входа (а) по управлению и единственную точку выхода (b). Например, выходы b1 и b2 (при структуризации типа «альтернатива») объединяются в один выход из блока А. В цикле с постусловием входная точка a1 объединяет два входа;

2) запрет «GO TO» Запрещается употребление оператора «go to» при уточнении логики работы программных блоков.

Структурное программирование иногда называют программированием без «GO TO». На самом деле, оператор безусловного перехода необходим только для отображения графа ЛСА в строку Ляпунова для указания следующего программного блока. Структурированная по Дейкстре программа обладает свойством локализации логических переходов только в теле соответствующего программного блока, что даёт возможность эффективного поиска ошибок при построении автоматических отладчиков.



Список используемой литературы

1. Сердобинцев С.П. Системы управления технологическими процессами и информационные технологии. Учебное пособие.- Калининград: КГТУ, 2006.- 486

2. Сердобинцев С.П. Теория автоматического управления: учебное пособие для студентов вузов. - Калининград: ФГОУ ВПО « КГТУ», 2010.- 429 с.

3. Соколов В.А. Автоматизация технологических процессов в пищевой промышленности.- М.: Агропромиздат, 1991.- 445 с.

4. Благовещенская М.М. Информационные технологии систем управления технологическими процессами. Учебник для ВУЗов.- М.: Высш. шк., 2005.- 768 с.

5. Будченко Н.С., Коган А.П., Петелин В.П., Шлемин А.В. Автоматизация технологических процессов и производств. Методические указания к лабораторным работам для студентов ВУЗов - Калининград, 2006.- 44 с.

Размещено на Allbest.ru

...