Математическая модель системы слежения РЛС
Изучение основных принципов функционирования системы оптимального слежения. Моделирование привода антенны на основе экспериментальных данных, полученных при проведении исследований динамических характеристик и параметров привода РЛС в НПО "Горизонт".
| Рубрика | Математика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 24.11.2010 |
| Размер файла | 1,5 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
или для ошибки:
[5]
Будем называть такое управление одношаговым. Для реализации такого управления необходимо, чтобы выработанное таким образом управление также удовлетворяло условию (2.15), а иначе такое управление является нереализуемым за один шаг.
2.4 Формирование оптимальных траекторий
Как было указано выше (раздел 1.1), оптимальной траекторией называют траекторию x(t), по которой фазовая точка за кратчайшее время переходит из состояния x0 в состояние x1. Такой переход будет осуществляться при приложении оптимального управления. Оптимальным управление будет при движении по граням (границам) области управления в пространстве управлений. Для данной задачи, областью управления является прямоугольник (рисунок 2.9). Таким образом, управления будут представлять собой константные и линейно-нарастающие воздействия.
Для построения оптимальных траекторий необходимо найти решение математического выражения, с помощью которого описывается объект управления. В данном случае это авторегрессионно-регрессионная модель. Есть несколько способов решения данного уравнения: численный и аналитический. Численное решение удобно для применения ЭВМ, но имеет один недостаток. Так как решение имеет итерационный характер, то в процессе вычислений с каждым шагом накапливается ошибка. Аналитическое решение не страдает указанным недостатком и является более универсальным и точным по сравнению с численным, но в данном случае проблемы сопряжены с поиском решения.
Из теории линейных разностных уравнений известно, что общий вид аналитического решения для выражения (2.8) имеет вид:
(2.17)
где -- общее решение линейного неоднородного разностного уравнения, -- общее решение линейного однородного разностного уравнения, -- частное решение линейного неоднородного разностного уравнения. Более подробно выражение (2.17) можно записать в виде:
(2.18)
где m -- порядок авторегрессии; -- константы, определяемые из начальных условий; -- корни характеристического уравнения (2.19) для исходного разностного уравнения (2.8), -- коэффициенты авторегрессионно-регрессионной модели (2.8). [6]
(2.19)
где m -- порядок авторегрессии. Для третьего порядка авторегрессии, выражение (2.18) будет иметь вид:
(2.20)
(2.21)
Подставим в выражения (2.20) и (2.21) коэффициенты модели (2.13). После подстановки выражения будут иметь вид:
(2.22)
Для нахождения общего вида аналитического решения уравнения (2.13) необходимо найти корни характеристического уравнения (2.22) и коэффициенты ci выражения (2.21).
При нахождении корней характеристического уравнения (2.22) удобно воспользоваться функцией roots математического пакета MatLab. В результате расчетов были получены следующие значения:
Так как в результате вычислений был получен комплексно-сопряженный корень, то данное аналитическое решение является не удобным для использования в алгоритме и далее вычисления будут проводиться численными методами. Ниже приведены построенные оптимальные траектории в пространстве управлений. Эти траектории построены с учетом ограничений налагаемых на управление. Ограничения имеют вид системы (2.16). Таким образом, были построены траектории, соответствующие константному значению управляющего параметра и линейно-нарастающему.
На рисунке 2.12 представлены траектории системы соответствующие константному значению управляющего параметра без учета ограничения на скорость. На графике 2.12, а представлен график управления, на графике 2.12, б -- траектория системы в пространстве фазовых координат системы (t, t), на графике 2.12, в -- траектория системы в базисе (t, t), на графике 2.12, г -- траектория системы в базисе (t, t).
- На рисунке 2.13 представлены траектории системы соответствующие линейно-нарастающему значению управляющего параметра без учета ограничения на значение параметра. На графике 2.13, а представлен график управления, на графике 2.13, б -- траектория системы в пространстве фазовых координат системы (t, t), на графике 2.13, в -- траектория системы в базисе (t, t), на графике 2.13, г -- траектория системы в базисе (t, t).
- В процессе работы системы, управляющий параметр будет иметь несколько моментов переключения. В качестве иллюстрации этого случая приведен рисунок 2.14.
- Движение системы при оптимальном управлении определяется начальными условиями. Рассмотрим начальные условия в базисе (t, t). Для данной системы максимальный угол рассогласования не может превышать 180, по модулю. Таким образом, в базисе (t, t) необходимо выделить ограничения -, +, которые представляют собой горизонтальную полосу, внутри которой и будут располагаться точка, соответствующая начальному значению фазовой координаты . На рисунке 2.15, показаны несколько вариантов начальных условий.
- В зависимости от начальных условий, в базисе (t, t) будет существовать множество траекторий. При различных углах в начальных условиях, траектории будут располагаться по горизонтали.
Как говорилось при постановке задачи, данная проблема решается в базисе ошибок. Для перехода в базис ошибок необходимо воспользоваться выражением (1.13):
Это выражение переводит множество траекторий из базиса (t, t), в базис ошибок.
На рисунке 2.16 изображено множество оптимальных траекторий в базисе (t, t), а на рисунке 2.17 изображены те же траектории в базисе ошибок. Положение траекторий в базисе ошибок зависит от начальной ошибки по обеим фазовым координатам, то есть от угла рассогласования и разности скоростей.
При различных начальных углах оптимальные траектории будут распределяться по горизонтали. На рисунке 2.16 показаны три траектории с начальными углами 0, 10 и 20. В указанных случаях, начальная скорость равна нулю.
При различных начальных скоростях, траектории будут иметь идентичный вид, но начальной точкой движения будет точка не лежащая на оси абсцисс.
2.5 Анализ решений
Для последующего анализа решений в базисе ошибок, необходимо рассмотреть несколько вариантов начальных условий. Для этого необходимо разбить пространство ошибок на характерные подпространства.
Так как угол рассогласования не может превышать угла в 180, то и ошибка не может превышать этого значения. Таким образом, в базисе ошибок можно выделить вертикальную полосу шириной 2 ([-, +]), за границы которой ошибка по углу не может выходить. На самом деле, если ошибка превышает значение , то угол рассогласования рассчитывается как показано ниже:
(2.23)
где -- новое значение ошибки, не превышающее .
Следует также упомянуть следующее: при положительной ошибке начальная точка будет находиться справа от оси ординат, а при положительной ошибке -- выше оси абсцисс.
Так как управление имеет ограничение на величину, то величина скорости вращения вала системы не будет превышать некоторого максимального установившегося значения. Таким образом, величина ошибки тоже не будет превышать некоторого максимального значения, определяемого максимальной скоростью системы и равной . Из этого следует, что в базисе ошибок необходимо выделить горизонтальную полосу шириной (), за границы которой ошибка по скорости не может выходить.
Таким образом, в пространстве ошибок выделена прямоугольная область допустимых значений ошибок. Все движения будут происходить именно в этой области.
На рисунке 2.17 показаны оптимальные траектории в пространстве ошибок. Выделим из всего множества траекторий две, приводящие в ноль. Будем называть эти траектории главными. У левой главной траектории выделим верхнюю ветвь, а у правой -- нижнюю. Движение по этим ветвям приводит в начало координат. Так как в разделе 1.4 была поставлена задача (1.12), то эти две ветви необходимо выделить особо, так как при движении по ним выполняется первое условие задачи (1.12).
Указанные выше ветви главных траекторий делят область ошибок на два подпространства P и Q. Анализ этих подпространств делается ниже.
Вокруг начала координат ограничим некоторую область S. Данная область соответствует такому положению системы, при котором управление необходимое для коррекции этой ошибки не будет превышать своего максимального значения, то есть не будет нарушаться первое выражение системы (1.13). В графической интерпретации, в пространстве управлений движение будет происходить по горизонтальным границам (рисунок 2.7). Верхняя и нижняя ветки главных траекторий разбивают пространство S на два подпространства -- S1 и S2.
Таким образом, были построены четыре подпространства в пространстве ошибок, которые изображены на рисунке 2.18.
Количество точек переключения и вид управления зависит от начальных условий. Рассмотрим различные варианты начальных условий:
1) система находится в точке лежащей в плоскости P (точка на рисунке 2.19); в этом случае движение в пространстве ошибок будет проходить по траектории, состоящей из двух кривых, то есть траектория будет иметь два интервала постоянства; этому движению соответствует управление с тремя точками переключения (рисунок 2.20, участок 1);
2) система находится в точке лежащей в плоскости S1 (точка на рисунке 2.19); в этом случае движение в пространстве ошибок будет проходить также по двум кривым, то есть траектория будет иметь два интервала постоянства; но этому движению соответствует управление с двумя точками переключения (рисунок 2.20, участок 2);
3) в случае когда система находится в подпространстве Q, движение будет иметь такое же количество интервалов постоянства и точек переключения как и случай 1, но знак управляющего параметра изменится на противоположный (рисунок 2.19, точка , рисунок 2.20, участок 3);
4) в случае когда система находится в подпространстве S2, движение будет иметь такое же количество интервалов постоянства и точек переключения как и случай 2, но знак управляющего параметра изменится на противоположный (рисунок 2.19, точка , рисунок 2.20, участок 4);
Т. о. данные траектории являются решением задачи об оптимальном быстродействии и задача сводится к нахождению моментов времени переключений управляющего параметра U.
При определении моментов точек переключения можно использовать как аналитические выражения, так и численные методы. При определении моментов точек переключения аналитически необходимо решить систему уравнений вида (2.18) для частного случая, где одно из уравнений написано для кривой, являющейся главной траекторией, а другое -- для кривой, проходящей через точку, в которой находится система в данный момент и пересекающую главную траекторию, описанную первым уравнением системы. Общий вид системы приведен ниже:
В том случае, если аналитические выражения не удовлетворяют требованиям, предъявленным к алгоритму в разделе 1.3, точки переключения необходимо искать численными методами.
Как уже было сказано выше, численные методы имеют итерационный характер, и не обладают высокой точностью.
2.6 Общая структура системы оптимального управления
В соответствии с выше изложенным материалом, построена система оптимального управления. Система представляет собой устройство, корректирующее управление на каждом шаге. Под шагом понимается момент времени, в который производится измерение угла как ведомого так и ведущего приводов.
Общая структура системы приведена на рисунке 2.21. В общей структурной схеме выделено два основных блока:
1) 1 -- блок оптимального управления;
2) 2 -- математическая модель объекта управления в виде АРРМ.
В блоке оптимального управления происходит выработка управления на каждом шаге.
Рассмотрим блок оптимального управления (блок 1) подробнее. Развернутая структурная схема блока оптимального управления представлена на рисунке 2.22.
В структурной схеме на рисунке 2.22 выделены следующие блоки:
1) 1 -- первый блок выбора алгоритма расчета управления;
2) 2 -- второй блок выбора алгоритма расчета управления;
3) 3 -- выдача управления последнего шага;
4) 4 -- выдача одношагового управления;
5) 5 -- расчет и выдача оптимального управления.
В блоке 1 происходит определение того, нужно ли корректировать значение управляющего параметра, то есть если ошибка не превышает некоторого предельно допустимого значения, то корректировка управляющего параметра не производится. В работу включается блок 3, который выдает управление последнего шага, которое обеспечило движение с допустимой ошибкой.
Если ошибка превышает предельно допустимое значение, то в блоке 2 выясняется, можно ли достигнуть предельно допустимого значения ошибки за один шаг. Если это возможно, то в работу вступает блок 4, в котором рассчитывается и выдается одношаговое управление.
Если за один шаг значение ошибки не удается свести к предельно допустимому, то в работу вступает блок 5, в котором делается прогноз на применяемое управление. В нем определяется знак управления, находится количество точек переключений значения управляющего параметра, рассчитываются моменты времени, в которые будет происходить переключение управляющего параметра и выдается управление на следующий шаг. Структура блока 5 (рисунок 2.22) приведена на рисунке 2.23.
В структурной схеме на рисунке 2.23 выделены следующие блоки:
1) 1 -- блок определения области в пространстве ошибок, в которой находится система на данном шаге;
2) 2 -- блок определения знака управления и количества точек переключения управляющего параметра;
3) 3 -- блок вычисления моментов времени, в которые будут происходить переключения управляющего параметра;
4) 4 -- блок выработки управления на следующий шаг.
Таким образом, в данном разделе была рассмотрена общая структура блока оптимального управления, на основе которой можно построить его математическую модель.
2.7 Полученные результаты
В соответствии с проведенными рассуждениями и опираясь на структурную схему, приведенную в предыдущем разделе, была построена математическая модель данной системы оптимального управления. Математическое описание и программирование алгоритма проводилось в среде пакета MatLab 6.5.
Начальными данными для проведения расчетов является семейство траекторий системы, экспериментально полученные при проведении исследований динамических характеристик и параметров привода РЛС в ООО НПО «Горизонт» [3]. Исходные данные приведены на рисунке 2.4.
Для сравнения результатов были использованы данные, полученные в результате измерения выходных координат системы регулирования привода антенны, построенной с использованием ПИД-регулятора [3]. На рисунке 2.24 приведены зависимости ошибки рассогласования антенн (сплошная линия) и управления (пунктирная линия) от времени.
На рисунке 2.25 - 2.26 приведены данные, полученные в результате работы описанного выше алгоритма оптимального управления. На рисунке 2.25 приведен график зависимости полученного управления от времени. На рисунке 2.26, а приведен график зависимости угла поворота исполнительного органа установки от времени; на рисунке 2.26, б -- график зависимости скорости поворота от времени; на рисунке 2.26, в -- траектория движения системы в пространстве фазовых координат системы; на рисунке 2.26, г -- график зависимости ошибки по углу поворота от времени; на рисунке 2.26, д -- график зависимости ошибки по скорости поворота от времени и на рисунке 2.26, е -- траектория движения системы в пространстве ошибок.
- Проведем сравнительную характеристику представленных диаграмм. Из рисунка 2.24 видно, что процесс синхронизации антенн и выход на рабочий режим завершается приблизительно за десять секунд. Из графиков, приведенных рисунках 2.25 - 2.26 можно сделать вывод, что построенная система выходит на рабочий режим, приблизительно, за 1,5 секунды, что, почти, в 6 раз быстрее системы, построенной на основе ПИД-регулятора.
- Процесс выхода на рабочий режим завершился с некоторой незначительной ошибкой, которую можно ликвидировать в следующем цикле работы системы оптимального управления. Этот процесс может продолжаться длительное время, поэтому необходимо задавать некоторое предельно допустимое значение ошибки, при котором работа системы будет удовлетворять техническим требованиям, предъявляемым к данной установке.
- Таким образом, была смоделирована система управления, обеспечивающая более чем пятикратный выигрыш в быстродействии по сравнению с существующими системами, построенными на основе ПИД-регуляторов.
3 Практическая реализация
3.1 Реализация оптимального управления в среде пакета matlab
Для наглядного представления полученных в процессе работы алгоритма данных, все расчеты были выполнены в среде пакета MatLab. Была написана файл-функция Optimum_contr моделирующая работу блока оптимального управления и поведения системы в целом.
Структура программы имеет вид файл-функции, с несколькими подфункциями, описанными внутри данного файла. Такая организация позволяет запускать данную программу из командной строки интерпритатора MatLab.
Как было сказано выше, данная программа имеет ряд подпрограмм, описанных в основном файле.
Подпрограмма data_load() предназначена для загрузки начальных данных из файла.
Подпрограмма ident() производит вычисление параметров авторегрессионно-регрессионной модели с помощью метода МНК.
Для вычисления угловой скорости системы от угла существует подпрограмма calc_w(), которая вычисляет текущую скорость как разность текущего и предыдущего значений угла.
Подпрограмма upr() строит траекторию движения системы при заданном управлении в течении заданного количества шагов.
Подпрограмма u_calc() является основной частью системы. В ней производятся основные вычисления при выработке оптимального управления.
Подпрограмма znak() предназначена для определения начального знака управляющего параметра.
Подпрограмма countdot() определяет, в какую из областей пространства ошибок попадает фазовая точка системы в данный момент времени и вычисляет количество точек переключения управляющего параметра.
В подпрограмме dot_time() происходит вычисление моментов времени, в которые необходимо произвести переключение управляющего параметра.
В основном файле программы описаны и другие функции, рассматривать которые в рамках данной работы не имеет смысла, так как они являются вспомогательными и выполняют действия, необходимые для нормального функционирования системы.
3.2 Выбор микроконтроллера
Выбор типа контроллера обуславливается несколькими факторами, а именно: производительностью арифметическо-логического устройства, ёмкостью оперативного запоминающего устройства и постоянного запоминающего устройства, доступностью ПО для создания программ и отладки, а также доступностью на российском рынке.
При создании алгоритма изначально учитывалась его адаптация к применению в микроконтроллерах. Таким образом, был получен алгоритм, основанный лишь на элементарных арифметических операциях, которые не требуют разработки дополнительных библиотек для производимых вычислений. При адаптации к конкретной системе, для данного алгоритма необходимо провести предварительные вычисления -- идентификацию установки -- для загрузки полученных параметров в микроконтроллер.
В настоящее время большое распространение получила продукция фирм: INTEL, MICROCHIP и ATMEL. Большинство микроконтроллеров MICROCHIP и ATMEL имеют FLASH память программ, что позволяет достаточно просто выполнять отладку программного обеспечения, а также его обновление. Микроконтроллеры ATMEL семейства АТ89 совместимы с семейством MCS-51, которое в настоящее время получило широкое распространение. Для MCS-51 разработаны и доступны библиотеки и системы создания программ и отладки. Среди микроконтроллеров ATMEL семейства АТ89 имеется контроллер AT89S8252, который допускает программирование непосредственно в оборудовании, в котором используется, что особенно удобно на этапе разработки и отладки.
Контроллер AT89S8252 работает с тактовой частотой 24 МГц, что обеспечивает производительность порядка двух миллионов операции в секунду, имеет встроенные операции умножения и деления, 8 Кбайт ПЗУ программ и 256 байт ОЗУ данных. Анализ основных характеристик контроллера AT89S8252 показывает его пригодность для решения задачи, поставленной в данной работе.
4 Экономическое обоснование проекта
4.1 Технико-экономическая характеристика
Данный проект является научно-исследовательской разработкой (НИР) в области автоматизации деятельности предприятий и относится к информационным системам автоматизированного проектирования.
Целью проекта является создание программного продукта (ПП), основанного на математическом пакете MatLab, реализующего математическую модель системы управления, построенной на основе оптимального закона, для системы слежения РЛС.
Данный проект можно отнести к научно-исследовательской работе, которая принадлежит к типу прикладных, направленных на решение научных проблем с целью получения конкретных результатов, которые могут быть использованы в опытно-конструкторских разработках (ОКР). Постановка данной задачи на разработку соответствует требованиям соответствующим данному виду НИР. Характер проведения разработки ПО был таков, что на ряду с основными задачами решалась масса проблем, заключающихся в поиске оптимальных решений использования тех средств, которые предоставляли доступные программное, аппаратное обеспечения и математическая база.
4.2 Маркетинговая ориентация
На данном этапе разработки можно выбрать следующую маркетинговую ориентацию:
- преимущества у потребителя;
- с подкреплением;
- в реальном исполнении;
- по замыслу.
Ниже характеристики системы слежения РЛС с позиции маркетинга приведены в виде схемы на рисунке 4.1.
|
Преимущества у потребителя: Система осуществляет автоматический вывод объекта (ДПТ) на заданную траекторию за минимальное время, а также слежение и отработку с необходимой точностью задающего (наблюдаемого) воздействия. |
|||||||
|
С подкреплением: Узкоспециализированный ПП, используемый для синтеза закона управления объектом (ДПТ), а также моделирования поведения системы под действием полученного оптимального закона управления. |
|||||||
|
В реальном исполнении: Структурная схема системы управления с набором аналитических выражений для основных управляющих органов объекта (ДПТ). |
|||||||
|
По замыслу: Автоматический выход на заданные параметры работы объекта за минимальное время. Движение по заданной траектории с установленной точностью. |
|||||||
|
Рисунок 4.1 Маркетинговая ориентация |
Пояснения к рисунку 4.1:
1) Основной целью создания ПП является автоматизация рабочего места научного сотрудника, а также поддержка принятия решений специалистов различного профиля. В ходе выполнения работы было проведено построение ММ информационной системы как задачи интеллектуальной системы автоматизированного проектирования и моделирования, были исследованы ее характеристики и вычислены некоторые параметры необходимые для практической реализации.
2) В реальном исполнении -- это ПО информационной системы, функционально состоящее из структурной схемы системы управления с набором аналитических выражений для основных управляющих органов объекта (ДПТ). Система базируется на весьма распространенном в настоящее время классе ПЭВМ и имеет кросплатформенную реализацию.
3) Использование данного ПО носит специализированный характер: интерфейс пользователя обусловлен используемой программой интерпретатором (MatLab) и предназначен для освоения лицам, ранее работавшим с программой интерпретатором, но, возможно, не являющимися специалистами в области компьютерных технологий.
4) Основными достоинствами данного продукта являются гибкость, уникальность, оптимизация под требования конкретных задачи и заказчика. Система обладает относительно широкой аппаратной независимостью; некоторой программной (платформенной) независимостью (в пределах семейства Unix-подобных систем).
4.3 оценка научно-технической результативности и социальной эффективности НИР
Результатом НИР является достижение научного, научно-технического, экономического и социального эффекта.
Научный эффект характеризует получение новых научных знаний и отражает прирост информации, предназначенной для внутринаучного потребления. Научно-технический эффект характеризует возможность использования результатов выполняемых исследований в других НИР или ОКР и обеспечивает получение информации, необходимой для создания новой техники. Экономический эффект характеризуется выраженной в стоимостных показателях экономией живого и овеществленного труда в общественном производстве, полученной при использовании результатов прикладных НИР. Социальный эффект проявляется в улучшении условий труда, повышении экологических характеристик, развитии здравоохранения, культуры, науки, образования, и т.д.
Для итоговой оценки результатов НИР в зависимости от вида выполняемых исследований и поставленных целей в качестве критерия эффективности принимается один из видов эффекта, а остальные используются в качестве дополнительных характеристик.
Специфика проводимой работы не позволяет нам взять в качестве базового критерия -- экономический или социальный эффект, поэтому имеет смысл остановиться на рассмотрении научного и научно-технического эффекта.
Количественную оценку научного эффекта целесообразно производить путем расчета научной результативности, научно-технического эффекта -- научно-технической результативности.
Оценка научной и научно-технической результативности для НИР производится с помощью коэффициентов, рассчитываемых по формулам:
(4.1)
(4.2)
где -- коэффициент научной результативности; -- коэффициент научно-технической результативности; -- коэффициент значимости i-го фактора; -- коэффициент достигнутого уровня i-го фактора; n, m -- соответственно количество факторов научной и научно-технической результативности.
Для поисковых исследований рассчитывается коэффициент научной результативности и коэффициент научно-технической результативности.
При оценке научной и научно-технической результативности используются различные факторы, влияющие на их количественную оценку. В качестве факторов при оценке научной результативности могут быть приняты:
- новизна полученных или предполагаемых результатов;
- глубина научной проработки;
- степень вероятности успеха (при незавершенности работы).
В качестве факторов при оценке научно-технической результативности могут применяться:
- перспективность использования; масштаб реализации;
- завершенность полученных результатов.
В таблице 4.1 приведены факторы и признаки, характеризующую научную результативность, а в таблице 4.2 научно-техническую результативность НИР, а так же числовые значения и .
Таблица 4.1. Характеристика факторов и признаков научной результативности фундаментальных НИР
|
Фактор научной результативности |
Коэффициент значимости фактора, kнз |
Качество фактора |
Характеристика фактора |
Коэффициент достигнутого уровня, kду |
|
|
Новизна полученных или предполагаемых результатов |
0,5 |
Высокая |
Получены принципиально новые результаты, неизвестные ранее науке, создана новая теория, открыта новая закономерность. |
1,0 |
|
|
Средняя |
Установлены некоторые общие закономерности, методы, способы, позволяющие создать принципиально новые виды техники. |
0,7 |
|||
|
Недостаточная |
Положительное решение поставленных задач на основе простых сообщений, анализ связей между фактами, распространение неизвестных научных принципов на новые объекты. |
0,3 |
|||
|
Тривиальная |
Описание отдельных элементарных факторов, передача и распространение ранее полученных результатов, реферативные обзоры. |
0,1 |
|||
|
Фактор научной результативности |
Коэффициент значимости фактора, kнз |
Качество фактора |
Характеристика фактора |
Коэффициент достигнутого уровня, kду |
|
|
Глубина научной проработки |
0,35 |
Высокая |
Выполнены сложные теоретические расчеты, результаты проверены на большом количестве экспериментальных данных. |
1,0 |
|
|
Средняя |
Сложность теоретических расчетов не высока, результаты проверены на ограниченном количестве экспериментальных данных. |
0,6 |
|||
|
Недостаточная |
Теоретические расчеты просты, экспериментальная проверка не проводилась. |
0,1 |
|||
|
Степень вероятности успеха |
0,15 |
Большая |
Успех весьма возможен, имеется большая вероятность положительного решения поставленных задач. |
1,0 |
|
|
Умеренная |
Поставленные задачи теоретически и технически осуществимы, успех возможен. |
0,6 |
|||
|
Малая |
Теоретически осуществимо, но идея рискованная, успех весьма сомнителен. |
0,1 |
Таблица 4.2. Характеристика факторов и признаков научно-технической результативности фундаментальных НИР
|
Фактор научной результативности |
Коэффициент значимости фактора, kнз |
Качество фактора |
Характеристика фактора |
Коэффициент достигнутого уровня, kду |
|
|
Перспективность использования результатов |
0,5 |
Первостепенная важность |
Результаты могут быть использованы во многих научных направлениях, имеют значение для развития сопряженных наук. |
1,0 |
|
|
Важная |
Результаты будут использованы в конкретном научном направлении при разработке новых технических решений, направленных на существенное повышение производительности общественного труда в народном хозяйстве. |
0,8 |
|||
|
Полезная |
Результаты будут использованы при проведении последующих НИР, при разработке новых технических решении в конкретной отрасли народного хозяйства. |
0,5 |
|||
|
Масштаб возможной реализации результатов |
0,3 |
Народно-хозяйственный |
Время реализации, лет:До 3- 5- 10- свыше 10 |
0,50,60,81,0 |
|
|
Отраслевой |
Время реализации, лет:До 3- 5- 10- свыше 10 |
0,80,70,50,3 |
|||
|
Отдельные организации и предприятия |
Время реализации, лет:До 3- 5- 10- свыше 10 |
0,20,30,40,5 |
|||
|
Завершенность полученных результатов |
0,2 |
Высокая |
Методика, инструкция, руководящие материалы, классификатор, нормативы. |
1,0 |
|
|
Средняя |
Технические задания на прикладные НИР или ОКР |
0,8 |
|||
|
Фактор научной результативности |
Коэффициент значимости фактора, kнз |
Качество фактора |
Характеристика фактора |
Коэффициент достигнутого уровня, kду |
|
|
0,2 |
Достаточная |
Рекомендации, развернутый анализ, предложения. |
0,6 |
||
|
Недостаточная |
Обзор, информационным сборник. |
0,4 |
Произведем расчет данных коэффициентов:
1. Оценка научно-технической результативности:
1.1. Новизна полученных или предполагаемых результатов: . Качество фактора: средняя. Установлены некоторые общие закономерности, методы, способы, позволяющие создать принципиально новые виды техники .
1.2. Глубина научной проработки: . Качество фактора: средняя. Сложность теоретических расчетов не высока, результаты проверены на ограниченном количестве экспериментальных данных .
1.3. Степень вероятности успеха: . Качество фактора: умеренная. Поставленные задачи теоретически и технически осуществимы, успех возможен .
2. Характеристика факторов и признаков научно-технической результативности фундаментальных НИР.
1.1. Перспективность использования результатов . Качество фактора: важная. Результаты будут использованы в конкретном научном направлении при разработке новых технических решений, направленных на существенное повышение производительности общественного труда в народном хозяйстве .
1.2. Масштаб возможной реализации результатов: . Качество фактора: отраслевой. Время реализации до 3 лет .
1.3. Завершенность полученных результатов . Качество фактора: средняя. Техническое задание на прикладных HИР или ОКР .
Полученные значения коэффициентов подставим в приведенные выше формулы (.1) и (.2):
4.4 Производственный план
Процесс изготовления УСиУ включает в себя следующие этапы:
- изготовление основы для печатной платы;
- изготовление корпусов;
- установка микросхем и других элементов на печатные платы;
- пайка элементов;
- сборка устройства;
- проверка работоспособности;
- устранение неисправностей;
- выпуск инструкции по эксплуатации;
- изготовление упаковки;
- упаковка.
Производство планируется на базе АО «Х», при этом изготовление основ для плат, корпусов, упаковки и выпуск инструкций будет осуществляться смежниками, а основные работы -- цехом «х», который специализируется на ремонте и обслуживании электронных систем различного технологического оборудования предприятия. Цех оснащён современным электронным оборудованием, его работники имеют высокую квалификацию.
4.4.1 Расчёт затрат на разработку
Основная заработная плата
К этой статье относится заработная плата сотрудников непосредственно связанных с выполнением НИР, а также зарплата сотрудников внештатного состава, привлекаемых к разработке и выполнению НИР.
Таблица 4.3 Заработная плата сотрудников
|
Должность |
Заработная плата в месяц, руб. |
Стоимость одного рабочего дня, руб. |
|
|
Руководитель проекта |
10200 |
510 |
|
|
Разработчик |
5600 |
280 |
Таблица 4.4 Затраты на оплату труда
|
Этапы разработки |
Исполнитель |
Трудоемкость, чел. /день |
Оплата работникам руб./день |
Примечание |
|
|
1. Постановка задачи |
руководитель проекта |
1 |
510 |
||
|
2. Разработка структурной схемы устройства |
руководитель проекта, разработчик |
5 |
25501400 |
||
|
3. Выбор электрических схем согласно структурной схеме |
разработчик |
10 |
2800 |
||
|
4. Разработка схемы электрической принципиальной |
разработчик |
6 |
1680 |
||
|
5. расчёт элементов схемы электрической принципиальной |
разработчик |
7 |
1960 |
||
|
6. Составление перечня элементов |
разработчик |
3 |
840 |
||
|
Итого |
2 человека |
32 |
11740 |
Таким образом основная заработная плата составляет:
Зо= 11740 руб.
Дополнительная заработная плата
Размер дополнительной заработной платы сотрудников, непосредственно выполняющих НИР, определяется в процентах от основной. В научных учреждениях она составляет 10-15% от основной заработной платы.
Дополнительная заработная плата составляет:
Зд= 0,12* Зо= 1408,8 руб.
Отчисления на социальное страхование
На эту статью относятся отчисления на оплату перерывов в работе по причине временной нетрудоспособности.
Отчисления на социальное страхование:
Осс= 0,365*( Зо+ Зд) = 4799,3 руб.
Накладные расходы
Таблица 4.5 Накладные расходы
|
Наименование затрат |
Количество, шт. |
Стоимость, руб. |
|
Канцелярские товары:бумага формата А1 ;бумага формата А4:тетрадь общая;карандаш;ластик;ручка;прочие затраты. |
31001323 |
2010010108570 |
|
Единовременные затраты:ЭВМ. |
1 |
400 |
|
|
Итого |
701 |
Накладные расходы:
Рн= 701 руб.
Затраты на проектирование составляют:
Зпр= Зо + Зд + Осс + Рн;
Зпр = 11740 + 1408,8 + 4799,3 + 701 = 18649,1 руб.
4.4.2 Затраты на создание опытного образца
Закупка комплектующих для производства УСиУ будет производиться в фирмах г. Ростова-на-Дону, занимающихся оптовой торговлей электронными элементами, или непосредственно на предприятиях-производителях.
Таблица 4.6 Комплектующие материалы
|
Статьи затрат |
Кол-во, шт. |
Цена за один элемент, руб. |
Сумма, руб. |
|
1. Основной материал:Стеклотекстолит размером 15x10 см;Припой ПОС-61 (0,2 кг);Флюс КЭ (0,1 кг);Спирт этиловый (0,05 кг); |
30351015 |
|||
2. Комплектующие:Микросхемы;Резисторы;Разъёмы;Изолированный проводник;Другие. |
211222 |
28,51,4205 |
600174010 |
|
|
Итого |
757 |
Таблица 4.7 Потребность в персонале и оплате труда.
|
Вид работы |
Кол-во человек |
Квалификация |
Оплата труда за единицу продукции |
|
1. Изготовление печатной платы:разводка плата;радиомонтаж. |
1 |
Радиомонтажник 4-го разряда |
350 |
|
|
2. Изготовление корпуса для платы |
2 |
Конструктор, слесарь-сборщик 4-го разряда |
300205 |
|
|
3. Сборка |
1 |
Слесарь-сборщик 4-го разряда |
73 |
|
|
Итого |
3 |
928 |
Затраты на опытный образец:
Зоб= Зкм + Зот;
Зоб = 757 + 928 = 1685 руб.
4.4.3 Затраты на эксплуатацию
Таблица 4.8 Структура затрат на производство
|
Наименование затрат по экономическим элементам |
Величина затрат % |
Величина затрат руб. |
|
1 . Материальные затраты2. Заработная плата3. Отчисления на социальное страхование 4. Энергоресурсы 5 . Амортизационные отчисления 6. Ремонтный фонд оборудования 7. Прочее |
44 30 40% от ЗП 8 9 7 2 |
1996,3 1361 544,4 363 408,3 317,6 90,75 |
|
|
Итого |
100 |
4537 |
Таблица 4.9 Расчёт общих затрат
|
Наименование затрат |
Стоимость, руб. |
|
|
1. Затраты на проектирование Зпр 2. Затраты на опытный образец 3об 3. Затраты на маркетинг Зм (10% от Зоб) |
18649,1 1685 168,5 |
|
|
Суммарные затраты по проекту |
20502,6 |
4.4.4 Ценообразование
Цена проекта, определяется себестоимостью и прибылью, которая в свою очередь составляет 10% от себестоимости. Себестоимость равна величине затрат на производство. Таким образом:
Цена проекта = себестоимость + % рентабельности;
Цпр= 4537 + 0,1*4537 = 4990,7 руб.
Примем цену продажи равной Цпр = 4990 руб.
Затраты в оборотные средства на создание запаса комплектующих и незавершённого производства:
Oc = C*Ncp,
где С -- себестоимость; Ncp -- среднеквартальный выпуск изделий в 1-м полугодии планируемого периода;
Ос= 4990*17.5 = 87325 руб.
Округленно, потребность в основном капитале определена в сумме 20500 руб.; в оборотном капитале -- 87300 руб.
Таким образом, общая потребность в инвестициях определена в размере 107800 руб.
Выводы
Проведенный расчет показал перспективность проводимой научной разработки. Коэффициенты научной результативности и научно-технической результативности показали, что результаты выполняемых исследований могут быть использованы и в других НИР или ОКР. Иными словами масштабы реализации и применения результатов данной НИР велики. Что касается завершенности полученных результатов, то хотелось бы отметить следующее. В данной НИР решена основная задача слежения -- движение по заданной траектории, но полноценность решения задачи зависит от каждого частного случая.
5 Безопасность и экологичность проекта
Программный продукт (ПП), реализующий синтез оптимального управления для системы слежения, позволяет, на этапе синтеза, получать рабочие параметры математической модели, которые в дальнейшем могут быть использованы для настройки реальных электронных устройств слежения и управления (УСиУ), а также моделировать и отображать в удобной для человека форме поведение системы при синтезированном управлении. Таким образом, данный ПП позволяет не только рассчитывать рабочие параметры, но и проверять их работоспособность без непосредственного запуска дорогостоящего и энергоемкого оборудования, что, в свою очередь повышает экологичность разработки.
В процессе работы с программой оператор взаимодействует с ЭВМ. При работе с техническими средствами и с вычислительной техникой, в частности, одной из основных составляющих при обеспечении условий охраны труда является эргономическая безопасность рабочего места. Выполнение требований эргономичности означает гарантию комфортности, эффективности, безопасности и надежности работы человека с ПК.
Эргономическая безопасность ПК включает в себя следующие требования:
- требования к визуальным параметрам средств отображения информации индивидуального пользования;
- требования к эмиссионным параметрам ПК - параметрам излучений дисплеев, системных блоков, источников и др.;
- требования к показателям безаварийности.
Другим важным фактором обеспечения безопасности труда является правильная организация электропитающих сетей. Очень часто для нормального, а главное, безопасного функционирования вычислительных центров и предотвращения таких чрезвычайных ситуаций как пожар, требуется переоборудование электропроводки в помещениях, в которых располагаются ЭВМ.
5.1 Анализ опасных и вредных факторов
Для безопасной и комфортной работы человека-оператора необходимо, чтобы все условия его труда соответствовали оптимальным. При этом под условиями работы подразумевается комплекс различных факторов, установленных стандартами по безопасности труда (ССТБ).
Этот комплекс включает в себя следующие факторы:
- психофизические;
- биологические;
- химические;
- и физические факторы.
К психофизическим факторам относятся различные физические (зрительное перенапряжение) и нервно-психические (монотонность труда, умственное и эмоциональное перенапряжение) перегрузки, которые приводят к снижению работоспособности и развитию утомляемости.
К биологическим факторам относят микро- и макроорганизмы, присутствующие в помещении.
К физическим факторам относят электромагнитные и ионизирующие излучения, статическое электричество, шум, вибрацию, недостаточную или повышенную освещенность рабочего места, а также неблагоприятный микроклимат.
Проведение мероприятий по улучшению условий труда дает ощутимый экономический эффект -- повышается производительность труда, снижаются затраты на восстановление утраченной трудоспособности.
Основные требования к условиям охраны труда на автоматизированном рабочем месте (АРМ) должны соответствовать «Гигиеническим требованиям к видеодисплейным терминалам, персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы» (СанПиН 2.2.2.542-96).
5.2 Мероприятия по улучшению условий труда
5.2.1 Помещения и их освещение
Помещения, в которых располагаются автоматизированные рабочие места (АРМ), должны отвечать требованиям, предъявляемым к освещению и условиям микроклимата.
Площадь на одно рабочее место с ВДТ или ПЭВМ для пользователей должна составлять не менее 6,0 кв. м, а объем -- не менее 20,0 куб. м.
Производственные помещения, в которых для работы используются преимущественно ВДТ и ПЭВМ не должны граничить с помещениями, в которых уровни шума и вибрации превышают нормируемые значения (механические цеха, мастерские, гимнастические залы и т.п.).
Звукоизоляция ограждающих конструкций помещений с ВДТ и ПЭВМ должна отвечать гигиеническим требованиям и обеспечивать нормируемые параметры шума согласно требованиям раздела 6 СанПиН 2.2.2.542-96.
Поверхность пола в помещениях эксплуатации ВДТ и ПЭВМ должна быть ровной, без выбоин, нескользкой, удобной для очистки и влажной уборки, обладать антистатическими свойствами.
Правильная организация освещения производственных участков является одним из важнейших факторов предотвращения травматизма и профессиональных заболеваний. Для этого необходимо учитывать яркость источников света, их расположение в помещении, яркостной контраст между устройствами ЭВМ и фоном, качество и цвета светильников и поверхностей.
Рабочие места должны располагаться в помещениях, где применяется как естественное, так и искусственное освещение, причем искусственное освещение применяется не только в темное, но и в светлое время суток. Запрещается расположение АРМ в подвальных помещениях.
Искусственное освещение в помещении следует осуществлять в виде комбинированной системы освещения с использованием люминесцентных источников света в светильниках общего освещения.
В помещении должна быть обеспечена равномерная освещенность, что достигается преимущественно отраженным или рассеянным светораспределением. Осветительные установки не должны создавать слепящих бликов на клавиатуре, а также на экране видеотерминала в направлении глаз оператора.
Существует три вида систем освещения: прямая, отраженная и диффузная. При прямом освещении почти весь свет от источников попадает прямо на рабочие поверхности, что вызывает резкую контрастность, блесткость и резкие тени. При освещении отраженным светом его лучи направляются на потолок и верхнюю часть стен, а уже от них равномерно отражается по всему помещению, не создавая ярких бликов и резких теней. Диффузное освещение является средним между прямым и отраженным по параметрам блесткости и образования теней, однако является наименее энергозатратным. Наиболее приемлемым в нашем случае является применение системы отраженного света.
Освещенность поверхности стола в зоне размещения рабочего документа должна составлять 300-500 лк. Для малой и средней контрастности поверхностей ЭВМ при темном фоне наименьший уровень освещенности должен составлять 150 лк, для большой контрастности -- 100 лк.
Для внутренней отделки интерьера помещений с ВДТ и ПЭВМ предлагается использовать диффузно-отражающие материалы с коэффициентом отражения для потолка -- 0,7-0,8; для стен -- 0,5-0,6; для пола -- 0,3-0,5.
Помещение должно быть оснащено аптечкой первой медицинской помощи и удовлетворять Нормам пожарной безопасности НПБ 105-95 и ГОСТ 12.1.004-91.
5.2.2 Уровень шума и вибрация
При выполнении основной работы на ВДТ и ПЭВМ уровень шума на рабочем месте не должен превышать 50 дБА (приложение 19, п.2.7 СанПиН 2.2.2.542-96).
В помещениях, где работают инженерно-технические работники, осуществляющие лабораторный, аналитический или измерительный контроль, уровень шума не должен превышать 60 дБА.
В помещениях операторов ЭВМ (без дисплеев) уровень шума не должен превышать 65 дБА.
На рабочих местах в помещениях для размещения шумных агрегатов вычислительных машин (АЦПУ, принтеры и т.п.) уровень шума не должен превышать 75 дБА (Приложение 7 СанПиН 2.2.2.542-96).
При выполнении работ с ВДТ и ПЭВМ в производственных помещениях уровень вибрации не должен превышать допустимых значений согласно "Санитарным нормам вибрации рабочих мест" (категория 3, тип "в", приложения 8 и 19, п.2.8 СанПиН 2.2.2.542-96).
Шумящее оборудование (АЦПУ, принтеры и т.п.), уровни шума которого превышают нормированные, предлагается располагать вне помещения с ВДТ и ПЭВМ.
Снизить уровень шума в помещениях с ВДТ и ПЭВМ можно использованием звукопоглощающих материалов с максимальными коэффициентами звукопоглощения в области частот 63 - 8000 Гц для отделки помещений (разрешенных органами и учреждениями Госсанэпиднадзора России), подтвержденных специальными акустическими расчетами.
Дополнительным звукопоглощением могут служить однотонные занавеси из плотной ткани, гармонирующие с окраской стен и подвешенные в складку на расстоянии 15-20 см от ограждения. Ширина занавеси должна быть в 2 раза больше ширины окна.
5.2.3 Параметры микроклимата
Независимо от состояния природных метеорологических условий данной местности в дисплейных производственных помещениях и на рабочих местах должны быть созданы климатические условия (производственный микроклимат) наиболее благоприятные для выполнения заданной работы. Климатические условия определяются сочетанием температуры, влажности и скорости перемещения воздуха, а также температуры окружающих поверхностей.
В производственных помещениях, в которых работа на ВДТ и ПЭВМ является основной, должны обеспечиваться оптимальные параметры микроклимата (приложение 4 СанПиН 2.2.2.542-96).
Уровни положительных и отрицательных аэроионов в воздухе помещений с ВДТ и ПЭВМ должны соответствовать нормам, приведенным в приложении 6; 19 (п.2.3) СанПиН 2.2.2.542-96.
Содержание вредных химических веществ в производственных помещениях, работа на ВДТ и ПЭВМ в которых является основной, не должно превышать "Предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест" (приложение 19, п.2.5 СанПиН 2.2.2.542-96).
Благоприятными условиями газового состава воздуха считается содержание кислорода 19-20%, углекислого газа около 1%; допустимые значения, при которых не происходит выраженного снижения работоспособности составляют: кислорода -- 18-29%, углекислого газа -- 1-2%. Снижение содержания кислорода ниже 16% и повышение содержания углекислого газа выше 3% являются недопустимыми и могут привести к нежелательным последствиям.
При контроле микроклимата на рабочих местах с дисплеями должны проводиться измерения температуры, относительной влажности и скорости движения воздуха в начале, середине и конце холодного и теплого периода года не менее трех раз в смену (в начале, середине и конце) специальными измерительными приборами.
Для повышения влажности воздуха в помещениях с ВДТ и ПЭВМ следует применять увлажнители воздуха, заправляемые ежедневно дистиллированной или прокипяченной питьевой водой.
Помещения с ВДТ и ПЭВМ должны оборудоваться системами отопления, кондиционирования воздуха или эффективной приточно-вытяжной вентиляцией. Расчет воздухообмена следует проводить по теплоизбыткам от машин, людей, солнечной радиации и искусственного освещения.
5.2.4 Защита от электромагнитных и электростатических полей
В целях предупреждения неблагоприятного влияния на человека электрического тока, электрических (ЭП), магнитных (МП) и электромагнитных полей используется система организационных и технических мероприятий, одной из составных частей которой является контроль уровней этих факторов, которые не должны превышать установленных норм.
В зависимости от места нахождения работающего относительно источника излучения он может подвергаться воздействию электрической или магнитной составляющих поля или их сочетания, а в случае пребывания в волновой зоне -- воздействию сформированной электромагнитной волны.
Контроль уровней ЭП осуществляется по значению напряженности ЭП, выраженной в В/м (кВ/м).
Контроль уровней МП осуществляется по значению напряженности МП, выраженной в А/м (кА/м).
Энергетическим показателем для волновой зоны является плотность потока энергии (ППЭ) -- энергия, проходящая через 1 см2 поверхности, перпендикулярной к направлению распространения ЭМ-волны за 1 с.
За единицу ППЭ принимается Вт/м2 (мВт/м2, мкВт/м2).
Для контроля уровней электромагнитного излучения используются измерители напряженности поля и измерители плотности потока энергии (величина, пропорциональная квадрату напряженности поля).
Измерение напряженности ЭМП на рабочем месте проводят на расстоянии 30 см от центра экрана и со всех сторон дисплея на расстоянии 5 см от излучающих поверхностей.
Во время проведения измерений расстояние между измеряющим и зондом (или антенной) должно быть не менее 0,8 м. На это же расстояние должны быть удалены токоведущие предметы.
Подобные документы
Роль и место учебных исследований в обучении математике. Содержание и методические особенности проектирования учебных исследований по теме "Четырехугольники" на основе использования динамических моделей. Структура учебного исследования по математике.
курсовая работа [720,9 K], добавлен 28.05.2013Математическая модель линейной непрерывной многосвязной системы. Уравнение движения и общее решение неоднородной системы линейных дифференциальных уравнений. Сигнальный граф системы и структурная схема. Динамики САУ и определение ее характеристик.
реферат [55,7 K], добавлен 26.01.2009Моделирование непрерывной системы контроля на основе матричной модели объекта наблюдения. Нахождение передаточной функции формирующего фильтра входного процесса. Построение графика зависимости координаты и скорости от времени, фазовой траектории системы.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.12.2013Синтез оптимального управления при осуществлении разворота. Разработка математической модели беспилотных летательных аппаратов. Кинематические уравнения движения центра масс. Разработка алгоритма оптимального управления, результаты моделирования.
курсовая работа [775,3 K], добавлен 16.07.2015Анализ динамических процессов в системе на основе использования построенной аналитической модели. Моделирование с использованием пакета расширения Symbolic Math Tolbox. Построение модели в виде системы дифференциальных уравнений, записанных в форме Коши.
курсовая работа [863,4 K], добавлен 21.06.2015Математическая статистика как наука, методы ее изучения, история становления и развития, новейшие направления исследований. Порядок и этапы статистической обработки экспериментальных данных. Установление законов распределения выборочных совокупностей.
курсовая работа [122,3 K], добавлен 09.08.2009Теоретические основы учебных исследований по математике с использованием динамических моделей. Содержание динамических чертежей. Гипотезы о свойствах заданной геометрической ситуации. Проектирование процесса обучения геометрии в общеобразовательной школе.
курсовая работа [241,8 K], добавлен 26.11.2014Определение параметров объекта регулирования и математическая модель данного процесса. Показатели качества регулирования и выбор закона. Расчет оптимальных значений параметров настройки регулятора. Расчет переходного процесса регулирования в системе.
контрольная работа [315,5 K], добавлен 25.05.2014Моделирование как метод познания. Классификаций и характеристика моделей: вещественные, энергетические и информационные. Математическая модель "хищники-жертвы", ее сущность. Порядок проверки и корректировки модели. Решение уравнений методом Рунге-Кутта.
методичка [283,3 K], добавлен 30.04.2014Аппроксимация экспериментальных зависимостей методом наименьших квадратов. Правило Крамера. Графическое отображение точек экспериментальных данных. Аномалии и допустимые значения исходных данных. Листинг программы на С++. Результаты выполнения задания.
курсовая работа [166,7 K], добавлен 03.02.2011
