канд. техн. наук, доц
Ph.D., Associate Professor
220065, Minsk
В процессе функционирования мехатронной системы вырабатываются результативные выходные параметры и параметры ее внутренних системных состояний. Предварительный выбор состава указанных параметров является достаточно сложной задачей вследствие объективной сложности систем, наличия явных и латентных взаимосвязей между параметрами. Эта задача усложняется в связи с необходимостью одновременного сокращения размерности и вариативности процедур контроля и управления в мехатронной системе. Решение данной проблемы может быть получено с помощью предварительных экспертных и эмпирических исследований комплексных моделей и макетных образцов проектируемых мехатронных систем. В работе изложены методологические аспекты обоснованного формирования состава контролируемых параметров, пределов их допусков и иных системных характеристик, необходимых для интеллектуального управления. Предложена рациональная последовательность проведения целенаправленных исследований по выявлению наиболее значимых результативных выходных параметров и параметров внутренних системных состояний. В соответствии с предложенным алгоритмом выполняется построение, исследование и ревизия начального информационно-параметрического портрета интеллектуальной мехатронной системы, формирование его групповой экспертной оценки и последующее "прореживание" списков составляющих его параметров. Проводится построение регрессионной модели, определяющей форму взаимосвязи между параметрами, а также корреляционной модели, позволяющей оценить степень статистической взаимосвязи между системными параметрами. В процессе анализа модели выявляются крайне слабые зависимости между параметрами, устраняется негативная коллинеарность факторных переменных.
In the process of the mechatronic system functioning respective effective output parameters and parameters of its internal system state are generated. Preliminary selection of composition of the indicated parameters is a rather complicated task due to objective complexity of systems, availability of evident and latent interrelations between parameters. This task is complicated due to the necessity of simultaneous reduction of dimension and variation of control procedures and management in the mechatronic system. Solution of this problem may be attained with the aid of preliminary expert and empirical studies of complex models and mock-up specimens of designed mechatronic systems. In this regard, this work contains presentation of methodological aspects of adequately supported formation of composition of controlled parameters, their tolerance limits and other system features required for intellectual management. Rational sequence is described for performance of focused researches in order to reveal most important effective output parameters and parameters of internal system states. In accordance with the proposed algorithm the initial information and parameter picture of the intelligent mechatronic system is formed, studied and revised, its group expert evaluation and subsequent "thinning-out" of lists of its constituent parameters. A regression model is developed, which determines the form of interrelation between the parameters, as well as of the correlation model, which allows assessment of the volume of statistical interrelation between the system parameters. In the process of model analysis extremely weak dependences are detected between parameters, negative collinearity of factor variables is eliminated.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.