WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра экономики предприятий и менеджмента А.Ф.Бабкин, В.Н.Дорохов А.Ф.Бабкин, В.Н.Дорохов Идентификация и анализ систем управления Методические указания к выполнению лабораторных и практических работ по дисциплинам «Информационные технологии в экономике» и «Информационные технологии управления» САНКТ – ПЕТЕРБУРГ 2005 Утверждено редакционно-издательским советом университета.

УДК 681.3.066(075) Бабкин А.Ф., Дорохов В.Н. Идентификация и анализ систем управления. Учебно-методические указания к выполнению лабораторных и практических работ. – СПб.: СЗГТУ, 2005. – 24 с.

Методические указания составлены в соответствии с требованиями, предъявляемыми государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки дипломированного специалиста по специальностям 060400 – «Финансы и кредит», 060800 – "Экономика и управление на предприятии машиностроения", 061100 – «Менеджмент организации» и направлениям подготовки бакалавра 521600 – «Экономика», 521500 – «Менеджмент».

Указания предназначены для студентов специальностей 060400 (3 курс) и 060800 (2 курс), изучающих дисциплину «Информационные технологии в экономике», и специальности 061100 (2 курс), изучающих дисциплину «Информационные технологии управления». Описанные в пособии примеры практической работы менеджера могут быть рекомендованы не только студентам, но и аспирантам, а также слушателям курсов повышения квалификации по специальностям 060400 – «Финансы и кредит», 060800 – «Экономика и управление на предприятии машиностроения» и 061100 – «Менеджмент организации».

Основной задачей лабораторных и практических работ является обобщение, систематизация и углубление теоретических знаний, полученных при изучении дисциплины «Информационные технологии …». Указания направлены на приобретение навыков практического использования принципов просвещённого менеджмента - теории и практики «тонких структур» действия.

Описанные в указаниях примеры практической работы могут быть рекомендованы не только студентам, но и аспирантам, а также слушателям курсов повышения квалификации по специальностям 060400 – «Финансы и кредит», 060800 – «Экономика и управление на предприятии машиностроения» и 061100 – «Менеджмент организации».

© Северо-Западный государственный заочный технический университет, © Бабкин А.Ф., Дорохов В.Н.

Введение Современное общество подошло к новому этапу развития информационных технологий в экономике и управлении. Всё явственнее проявляются формализация коммуникаций, информатизация общества и глобализация экономики.

Основную работу по структурированию информации начинают делать не программисты, а профильные специалисты, в частности, менеджеры. Речь идет уже не просто о накоплении информационных ресурсов, а именно о структурном профилировании имеющихся ресурсов, включая разработку поведенческих сценариев предприятия (динамических сайтов и порталов в телекоммуникациях, структурированных запросов к удаленным базам данных и др.) с применением специализированных языков моделирования экономических систем и процессов. Менеджмент находимся на пороге эры изменения своей собственной природы (по крайней мере, в той ее части, которая относится к эвристическому знанию): главной работой менеджера становится не накопление и хранение информации, а управление информационными системами и процессами как инструментами поиска наиболее эффективных управленческих решений.

1. Цель лабораторных (практических) работ Методические указания ориентированы на обобщение, систематизацию и углубление теоретических знаний, полученных при изучении дисциплины «Информационные технологии управления», и на формирование интеллектуальных навыков проектирования информационных систем управления (менеджмента) в организации.

Основная цель – решение проблемы идентификации и анализа производственных, а также социально-экономических систем и процессов с последовательной спецификацией подсистем и хозяйственных операций в виде диаграмм, отражающих планирование, организацию, учёт и контроль исполнения управленческих решений.

Методологией лабораторных (практических) работ является концептуальный базис объектно-ориентированного подхода. Основные задачи: проектирование и анализ информационных моделей, моделей состояния и моделей процессов как базовых элементов информационного менеджмента, а также проектирование баз данных и баз знаний, обеспечивающих применение полезных моделей на практике.

Задание на лабораторную (практическую) работу выдается преподавателем. Каждый студент в соответствии с учебным планом должен выполнить одну контрольную работу. По содержанию и форме исполнения работа должна удовлетворять требованиям, предъявляемым к научно-исследовательским работам.

2. Основные теоретические положения «Информационные технологии …» являются интегрированной дисциплиной, в которой содержатся основы знаний целого ряда естественных и гуманитарных дисциплин. Она тесно связана и находится под влиянием естественных наук: математики, статистики и информатики, которые помогают ей в исследовании всех сфер социально-экономической деятельности предприятия и способствуют развитию дедуктивно-аксиоматической логики принятия управленческих решений. Плодотворна связь информационных технологий с социальными науками: социологией и экономикой, общей психологией и философией, политологией и культурологией. Связь с гуманитарными науками помогает прогнозировать события и процессы в социально-экономической среде, объяснять и моделировать поведенческие сценарии организаций и предприятий, а также отдельных персон как активных субъектов социального взаимодействия.



3. Методика выполнения работы По SQL-запросу из отчётных данных бухгалтерии «1С» предприятия получена таблица, содержащая «входные» и «выходные» данные некоторого объекта управления, например, предприятия по производству и реализации бытовой техники. В качестве «входных» данных в у.е. представлены затраты на маркетинг, а в качестве «выходных» (также в у.е.) – доходы от продаж. Требуется идентифицировать систему управления, т.е. определить в явном виде зависимость продаж от мероприятий маркетинга.

Необходимые ресурсы:

• MS Office (Word, Excel);

• Mathcad;

• MATLAB.

3.1. Идентификация системы управления Предварительные действия: система Mathcad загружается из меню Пуск | Программы … обычным способом; в Mathcad из основного меню Вставка | Компонент … загружаются листы данных MS Excel и рабочие сценарии MATLAB.

Примеры загрузки электронных таблиц и сценариев MATLAB приведены в Приложении 1.

3.1.1. В рабочем окне MATLAB командой ident запускается пакет System Identification. На дисплее появится диалоговое окно, показанное на рис. 1.

Рис. 1. Диалоговое окно редактора идентификаций ident.

3.1.2. В режиме командной строки введите команду запуска мастера импорта данных >> uiimport, и укажите в обозревателе (Browse) загружаемый файл исходных данных, как это показано на рис. 2.

Рис. 2. Мастер импорта данных.

В результате исполнения указаний мастера (Next, Finish) в рабочую область Workspace будут загружены данные u2 («вход» системы управления, т.е.

затраты на маркетинг за некоторый период времени) и y2 («выход» системы, т.е.

выручка от реализации товара за период времени после маркетинговых мероприятий). Данные приводятся в условных единицах.

3.1.3. В окне редактора Data из выпадающего меню выбирается вариант ввода данных Import. Откроется новое окно редактора Import Data. Введите в нём имя u2 в поле Input, и имя y2 – в поле Output, как это показано на рис. 3.

Рис. 3. Окно форматирования импортируемых данных.

3.1.4. В поле Data name укажите произвольное имя данных, например, sys1. Интервал дискретизации времени (Samp. interv.) укажите равным, например, 0.08. Затем нажмите кнопку Import и закройте окно кнопкой Close.

3.1.5. Результат импортирования будет отражён в верхнем левом углу главного окна редактора в виде значка с цветной линией, сопровождаемого именем импортированных данных – sys1. Сообщение о вводе данных повторится в окнах Working Data (Рабочие данные) и Validation Data (Контрольные данные).

Проверить введённые данные можно устанавливая флажок Time plot. В новом окне, рис. 4, появятся диаграммы данных в виде функций времени.

Рис. 4. Графики интерполированных входных и выходных данных.

Следует заметить, что для удобства работы меню данного окна имеет ряд вспомогательных команд. После проверки закройте это окно кнопкой Close.

3.1.6. Первый этап работы с введёнными данными состоит в исключении трендов и постоянных составляющих – средних значений. Для этого служит выпадающее меню окна с именем Operations и командами предварительной обработки данных Preprocess. Исполните команду удаления средних – Remove means. Результатом явится появление нового значка в одном из окон обзора данных Data Views. Значок приобретёт имя с добавленной буквой – sys1d.

Включая флажок Time plot, можно увидеть изменения, произведённые операцией удаления среднего значения.

После предварительных проверок и обработок данных можно приступать непосредственно к решению задачи идентификации зависимости между входом и выходом рассматриваемой системы управления: «Маркетинг» -> «Продажи».

3.1.7. Используя левую кнопку мыши, перетянем значок с расширенным именем sys1d в рабочую область Working Data. Из знакомого уже выпадающего меню Operations активизируем команду Select Range (Выбор диапазона). Выбирать можно как в ручную, с помощью окна формы с названием Time span, так и с помощью протягивая курсором в области графика данных. Любым из способов укажем диапазон времени от 1 до 50. Для фиксации выбора нажмём кнопку Insert (Ввод). В окне обозревателя данных появится значок с именем sys1de.

3.1.8. Повторим операцию выбора диапазона данных, предназначаемых для проверки и анализа получаемых решений задачи идентификации. Пусть этим контрольным диапазоном будет оставшаяся часть данных. В результате появится четвёртый значок обозревателя данных.

3.1.9. Первую выборку (перетаскиванием мышью) разместим в окне рабочей области (Working Data), а вторую - в окне контроля (Validation Data).

Примечание: для удаления ошибочных выборок служит «мусорная корзина» - Trash. Значок ошибочных данных просто перетаскиваются в эту область редактора и данные уничтожаются.

Перед началом следующего этапа работы главное окно редактора должно иметь вид, показанный на рис. 5.

Рис. 5. Окно редактора после формирования выборок sys1de.

3.1.10. В раскрывающемся списке Estimate (Оценивание) выберем вариант Correlation Model (Корреляционная модель). В области Model Views появится значок с именем imp, что означает получение результата идентификации в виде модели вида:

A0*y(t)+A1*y(t-T)+... + An*y(t-nT) = = B0*u(t)+B1*u(t-T)+... +Bm*u(t-mT) + e(t) с параметрами An и Bm. Значения параметров отображаются в командном окне MATLAB при вызове команды презентации (Present) из справочного окна, которое появляется при щелчке мышью на значке модели в области обозревателя Model Views.





3.1.11. Установим флажок Transient resp. Появится графическое представление переходной функции исследуемой системы управления, см. рис. 6.

Рис. 6. Оценка найденной переходной функции: u2 -> y2.

Используя команду данного окна Options | Impulse response, вместо графика переходной функции можно вывести график импульсной характеристики системы.

3.1.11. Повторим оценивание п. 3.1.10, но только для другого варианта, а именно, Spectral model. В результате получим оценку системы в виде частотных характеристик.

3.1.12. Перейдём теперь к идентификации с помощью параметрических моделей. Для этого выбираем Estimate | Parametric models. В результате настройки параметров и их оценивания (Estimate) появится значок с именем arx1062.

Что означает построение модели с 10-ю параметрами «входных» данных, 6-ю параметрами «выходных» данных и 2-мя дискретами задержки (памяти) системы управления.

3.1.13. Построим еще одну параметрическую модель. В редакторе модели укажем: na = 2, nb = 2 и nk = 3. Последнее означает наличие запаздывания (памяти) с величиной nk*T = 3*0.08. И проведём оценивание новой модели arxв сравнении с предыдущей arx1062. Для сравнения активизируем окно Transient resp. Убедиждаемся, что обе модели дают один и тот же результат и по переходным функциям, и по частотным характеристикам.

3.2. Анализ системы управления 3.2.1. Встаёт вопрос: какую из полученных моделей принять в качестве оптимального управляющего решения Для ответа на данный вопрос выберем в обозревателе моделей (Model Views) значки сравниваемых моделей. Установим флажок Model output. Появится окно с результатами и рекомендациями сравнения решений, рис. 7.

Рис. 7. Окно анализа полученных моделей системы управления.

Как видно по численным оценкам среднеквадратического рассогласования управленческих решений, представленным в правом окне Model Output, более приемлемой является модель вида arx223.

3.2.2. Выведем презентацию модели arx223 в командное окно MATLAB.

Имеем модель следующего вида.

A(q)y(t) = B(q)u(t) + e(t), где:

A(q) = 1 - 1.278 (+- 0.01437) q^-1 + 0.3969 (+- 0.01308) q^-2, B(q) = 0.06532 (+- 0.001443) q^-3 + 0.04469 (+- 0.00221) q^-4, y(t) – выходные данные (доходы от продажи), u(t) – входные данные (затраты маркетинга: затраты презентаций, сервиса, исследований, политики ценообразования – в общей суперпозиция затрат), q^-pT – оператор задержки (памяти системы управления), q^-1= e-pT;

p = 1, 2, … – интервал задержки;

A(q) – коэффициент «выхода»;

B(q) – коэффициент «входа»;

e(t) – внешняя помеха (в данном представлении, стохастический шум).

В скобках (+- ) обозначены погрешности моделирования.

3.2.3. Возвратимся к процедурам оценивания параметрических моделей и выберем режим вида Parametric Models | Estimate, рис. 8.

Рис. 8. Окно выбора модели представления системы управления График на рис. 8 показывает, какой вклад вносит n-я составляющая вектора переменных управления в результирующий отклик объекта управления. Целесообразно выбирать значение порядка модели n таким, чтобы столбцы диаграммы, соответствующие составляющим с номером больше n, имели бы намного меньшую высоту, чем столбцы, расположенные слева от них. В рассматриваемом случае можно остановиться на n = 6. С командой Insert в диалоговом окне обозревателя моделей появится новый значок arx333. Данную модель можно анализировать так же, как и полученные ранее модели.

3.2.4. В режиме Estimate | Quick start выводится серия моделей: imp, spad, arxqs и n4s4. Проведём анализ этих моделей с одновременным выводом режимов:

• Model output;

• Model resids;

• Transient resp;

• Frequency resp.

На дисплее будут отображены окна режимов, в каждом из которых имеются меню анализа моделей системы управления.

3.2.5. Перетаскиванием значков моделирования в область LTI Viewer обеспечивается доступ к детальному исследованию свойств полученных моделей.

3.2.6. Активизируя модель правой кнопкой мыши, имеем возможность вывода (Present) параметров моделирования в командное окно MATLAB и копирования в отчёт анализа. Ниже приведён пример полного аналитического отчёта для последней модели с именем n4s5:

Модель переменных состояния:

x(t+Ts) = A x(t) + B u(t) + K e(t) y(t) = C x(t) + D u(t) + e(t) где:

A = x1 x2 x3 x4 xx1 0.96032 -0.21249 -0.059485 -0.011197 0.x2 0.2519 0.66364 -0.25478 0.0010367 -0.x3 0.031831 0.66036 0.10468 -0.25197 0.x4 0.037892 0.012346 0.30307 -0.60604 -0.x5 0.0048059 -0.0058101 0.1051 -0.13593 0.B = ux1 -0.x2 -0.x3 0.x4 -0.x5 -0.C = x1 x2 x3 x4 x y1 20.456 0.081047 0.22055 -0.065726 0.D = uy1 K = yx1 0.x2 -0.x3 0.x4 -0.x5 0.x(0) = x1 x2 x3 x4 x5 3.2.7. Полученные результаты анализа могут быть использованы при решении прикладных задач поиска оптимальных управленческих решений. Пример поиска решений приводится на рис. 9.

В примере выделены две строки: «Число продаж» и «Реклама». Первая строка – «выход» системы управления, вторая её «вход». В ячейку «выхода» в соответствии с правилами Excel записывается формула зависимости «Числа продаж» от «Рекламы». Поиск решения осуществляется в соответствии с инструктивными указаниями Мастера решений Excel.

Pages:     || 2 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.