Разработка системы автоматического обогрева жилого дома, Радиоэлектроника

Содержание

Выдержка из текста работы

1.1 Техническое задание

1.2 Анализ технического задания

1.3 Обоснование актуальности разработки

2.1 Математическая модель самолета

(2.12)

В целях сокращения записи введем безразмерные величины:

(2.24)

2.1. Анализ модели самолета

2.2 Исследование различных вариантов схем систем управления

(2.48)

(2.51)

2.3 Обоснование необходимости фильтрации в проектируемой САУ

2.4 Природа и параметры шумов в системе

2.5 Основные вероятностные характеристики шумов в управляемом объекте

(2.56)

(2.60)

2.6 Синтез фильтра Калмана

и ковариационной матрицей

(2.71)

Если выполнить условия несмещенности (2.75) и (2.76), то уравнение фильтра (2.68) примет вид:

Ковариационная матрица ошибок является решением матричного дифференциального уравнения Риккати:

2.7 Синтез линейно-квадратичного регулятора

(2.96)

Матрицу усиления регулятора:

Из рис.2.17 видно, что система с регулятором под воздействием шумов неустойчива.

2.8 Анализ работы системы с фильтром и регулятором

3.1 Выбор и описание разрабатываемого и альтернативного вариантов программного продукта

Таблица 5

3.2 Цели, задачи и методы оценки эффективности инвестиций

3.3 Выбор ставки сложных процентов. Расчет дисконтного множителя по периодам вложения

Таблица 12 Расчет себестоимости машино-часа

3.5 Вывод

4.1 Организация рабочих мест

4.2 Параметры микроклимата

Таблица 15 Оптимальные уровни содержания аэроионов

4.3 Уровни шума и вибрации

Таблица 16 Допустимые уровни шума на рабочих местах

4.4 Электро-магнитное излучение

4.5 Освещенность

Таблица 18

Таблица 19 Характеристики осветительных приборов

4.6 Видеотерминальные устройства

4.7 Электробезопасность

Таблица 20 Требования к сопротивлению заземляющих устройств

4.8 Пожарная безопасность

4.9 Метрологическое обеспечение

4.10 ВЫВОДЫ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

2.1.1 Постановка задачи моделирования

2.1.2 Структура уравнений движения самолета

2.1.3 Линеаризация уравнений продольного движения самолета

2.7.1 Постановка задачи

2.7.2 Выбор весовых коэффициентов критерия оптимальности

2.7.3 Моделирование системы с фильтром и регулятором

Содержание2

Введение3

1 Системы отопления жилых помещений5

1.1 Системы отопления. Общие сведения5

1.2 Прямое электрическое отопление9

1.3 Регулирование температуры в зданиях19

2 Разработка структурной схемы системы отопления22

2.1 Тепловой расчет здания22

2.2 Обзор различных схем терморегуляторов26

2.3 Разработка структурной схемы управления нагревателем31

3 Разработка принципиальной схемы управления34

3.1 Разработка узла микропроцессорного управления35

3.2 Разработка схемы управления43

3.3 Алгоритм работы микропроцессора52

3.4 Конструкция терморегулятора57

4 Безопасность жизнедеятельности58

4.1 Качественная характеристика опасности при изготовлении терморегулятора58

4.2 Противопожарные мероприятия67

5 Технико-экономические расходы70

5.1 Расчёт себестоимости изготовления и оптовой цены устройства70

5.2 Расчёт эксплуатационных расходов76

5.3 Расчёт годового экономического эффекта78

Заключение80

Список литературы81

Приложение А83

Приложение Б84

Приложение В85

Приложение Г87

Приложение Д88

Динамические свойства летательных аппаратов (устойчивость, управляемость) не всегда удовлетворительны, а попытки улучшить их путем изменения конструкции приводят к ухудшению аэродинамических форм [1]. Поэтому возникает задача улучшения устойчивости и управляемости летательных аппаратов средствами автоматики без ухудшения их аэродинамических характеристик.

Полет летательного аппарата сопровождается воздействием на него возмущающих сил и моментов [2,3], вызывающих перегрузки, тепловые напряжения и т. д. Поскольку прочность конструкции ограничена, то действующие на летательный аппарат возмущения также должны быть ограничены. Очевидно, этого можно добиться, если система управления будет эффективно противодействовать внешним возмущениям, не допуская в то же время резких перемещений управляющих поверхностей.

При управлении движением летательных аппаратов должны быть достигнуты: заданное качество переходного процесса, точность исполнения команд, слабая реакция на внешние возмущения, оптимальность движения в самом широком смысле (минимальный расход, минимальное время, максимальная дальность и т. д.).

Управление полетом летательных аппаратов сводится к управлению параметрами режимов полета, то есть к управлению совокупностью координат в пространстве [4]. Эти координаты вследствие ряда неконтролируемых возмущений, действующих на летательный аппарат, отклоняются от требуемых значений. Назначение системы управления сводится к устранению таких отклонений.

Данный дипломный проект посвящен разработке системы автоматического управления углом тангажа легкого самолета, предназначенного для проведения аэрофотосъемки в рамках геологических исследований.

Основными показателями качества системы управления изложены в техническом задании.

Разработать автоматическую систему управления углом тангажа самолета, соответствующую следующим требованиям:

цель управления — отработка динамики изменения управляемой переменной с заданными показателями качества:

перерегулирование не более 30 %;

время переходного процесса не более 4,0 с;

управляемая переменная — угол тангажа;

способ управления — изменение угла тангажа посредством изменения углового положения руля высоты.

Оценить работу системы при наличии шумов. Выявить возможность улучшения качества работы, обосновать и принять меры, направленные на улучшение качества. Предельные параметры шумов:

среднеквадратическое отклонение случайного сигнала (вертикальный ветер) 4 м/с

среднеквадратическое отклонение погрешности измерений 0,005 рад

Условия функционирования объекта известны не полностью.

высота полета от 50 до 2000 м.

скорость полета от 170 до 250 км/ч

продолжительность полета около 5 ч

Разработать электропривод

момент нагрузки 2.5 Н•м

момент инерции нагрузки 25 Н•м•с²

максимальная угловая скорость 1 с^-1

максимальная угловое ускорение 1 с^-2

общая погрешность механизма не более 30 ґ

располагаемый род тока 27 В постоянного тока.

Требования к конструкции электропривода:

масса привода не более 5 кг

минимально возможные габариты.

Целью дипломной работы является разработка автоматической системы управления углом тангажа, предназначенного для проведения аэрофотосъемки на местности (в частности для геологоразведочных работ).

В первом приближении система управления будет содержать следующие блоки:

регулятор — для отработки системой заданных воздействий;

электропривод.

Тат как условия функционирования объекта известны не полностью и возможны их относительно быстрые изменения (например, резкие вертикальные порывы ветра), следует предусмотреть отработку системой как отдельно задающих воздействий, так и задающих воздействий при наличии шумов.

Если раньше геологическая разведка предусматривала исследование конкретных малых площадей, и достаточно было проведения наземных работ (сбор проб, описание залегающих пород, групповая съемка), то в настоящее время проведение геологоразведочных работ может охватывать значительные площади. Как правило, на первом оценочном этапе требуется составление карты местности. Проведение аэрофотосъемки позволит в десятки и даже в сотни раз сократить время, затрачиваемое на составление карты местности. Кроме того, аэрофотосъемка позволяет в ряде случаев получить более полные сведения, чем наземные исследования.

Аэрофотосъемка также незаменима в труднодоступных районах: горных, удаленных от транспортных магистралей.

Таким образом, внедрение проекта позволит получить целый ряд преимуществ при проведении геологоразведочных работ:

существенное сокращение времени на исследование и предварительную оценку местности;

как правило, геологоразведочные работы сильно зависят от погодных условий; применение аэрофотосъемки позволит увеличить полезное рабочее время (например, можно будет проводить съемку обнажений скальных пород при временной оттепели, не ожидая окончательного схода снега);

во многих случаях геологоразведочные работы ограничиваются предварительным составлением укрупненной карты местности; внедрение проекта позволит снизить экономические затраты на такие работы (при наземных работах требуются трактора, вездеходы, рабочие, а также продовольствие и организация временного лагеря).

В настоящее время при необходимости организации аэрофотосъемки геологические организации вынуждены заключать договора с аэродромами и авиакомпаниями; такой вариант сотрудничества имеет ряд недостатков:

большие экономические затраты (аренда самолета и полосы);

при удалении аэродрома от места аэрофотосъемки добавляются также зависимость от погодных условий и необходимость оплачивать все летное время.

Принимая во внимание все перечисленные выше факты, можно придти к выводу, что наиболее оптимальным был бы вариант использования легкого беспилотного самолета. В этом случае примерный порядок проведения работ будет выглядеть следующим образом:

геологи организуют в намеченном районе временный лагерь (предполагается наличие проезжей дороги);

затем осуществляется транспортировка самолета с одновременной перебазировкой центра управления;

далее следует этап собственно аэрофотосъемки.

Учитывая специфику аэрофотосъемки, такому аппарату не обязательно обладать высокой маневренностью, но важны длина разбега/пробега, максимальная дальность полета, надежность.

Применение легкого беспилотного самолета позволит существенно удешевить работы и сократить время их проведения.

Кроме того, возможны альтернативные варианты использования проекта:

радио- , биологическая и химическая разведка;

метеорологические наблюдения;

тактико-воздушная разведка.

Движение летательного аппарата является единым процессом, описываемым сложной системой дифференциальных уравнений. Однако нередко сложное движение летательного аппарата разбивают на простейшие виды его (угловые движения и движение центра масс, продольное и боковое движения и т. д.), что значительно упрощает и облегчает изучение задачи [5]. Погрешности, допускаемые при таком приближенном рассмотрении, оказываются малыми.

Режим полета определяется многими взаимосвязанными параметрами. Поскольку между этими параметрами существуют однозначные связи, определяемые из уравнений движения летательного аппарата, то можно выбрать небольшое число параметров, характеризующих режим полета. Эти параметры могут быть выбраны в качестве регулируемых.

Произведем вывод дифференциальных уравнений движения летательного аппарата как объекта управления и установим динамические характеристики, позволяющие оценивать реакцию летательного аппарата на возмущения со стороны управляющих органов [6].

Движение самолета как твердого тела состоит из двух движений: движения центра масс и движения вокруг центра масс. Поскольку в каждом из этих движений самолет обладает тремя степенями свободы, то в целом его движение характеризуется шестью степенями свободы. Для задания движения в любой момент времени необходимо задать шесть координат как функций времени.

Для определения положения самолета будем применять следующие системы прямоугольных координат (рис.2.1):

неподвижную систему Ox₀y₀z₀, начало которой совпадает с центром масс самолета, ось Oy₀ направлена по вертикали, а оси Ox₀ и Oz₀ горизонтальны и имеют фиксированное направление по отношению к Земле;

связанную систему Ox₁y₁z₁с началом в центре масс самолета, оси которой направлены по главным осям инерции самолета: ось Ox₁ — по продольной оси, ось Oy₁ — в плоскости симметрии, ось Oz₁ перпендикулярна к плоскости симметрии;

скоростную систему Oxyzс началом в центре масс самолета, ось Ox которой направлена по вектору скорости V, ось Oy — в плоскости симметрии, ось Oz перпендикулярна к плоскости симметрии;

Положение связанной системы Ox₁y₁z₁ по отношению к неподвижной системе Ox₀y₀z₀ характеризуется углами Эйлера: ц — угол крена, ш — угол рыскания и — угол тангажа.

Положение вектора воздушной скорости V относительно связанной системы Ox₁y₁z₁ характеризуется углом атаки б и углом скольжения .

Нередко вместо инерциальной системы координат выбирается система, связанная с Землей. Положение центра масс летательного аппарата в этой системе координат можно характеризовать высотой полета H, боковым отклонением от заданной траектории полета Z и пройденным расстоянием L.

Рис. 2.1 Системы координат

Рассмотрим плоское движение летательного аппарата, при котором вектор скорости центра масс совпадает с плоскостью симметрии. Самолет в скоростной системе координат представлен на рис.2.2.

Рис. 2.2 Самолет в скоростной системе координат

Уравнения продольного движения центра масс самолета в проекции на оси OX_a и OY_aзапишем в виде

(2.1)

(2.2)

Где m — масса;

V — воздушная скорость самолета;

P — сила тяги двигателя;

— угол атаки;

— угол наклона вектора скорости к горизонту;

X_a — сила лобового сопротивления;

Y_a — аэродинамическая подъемная сила;

G — сила веса.

Обозначим через M_z и J_z соответственно суммарный момент аэродинамических сил, действующих относительно поперечной оси, проходящей через центр масс, и момент инерции относительно той же оси. Уравнение моментов относительно поперечной оси самолета будет:

(2.3)

Если М_шв и J_в — шарнирный момент и момент инерции руля высоты относительно его оси вращения, М_в — управляющий момент, создаваемый системой управления , то уравнение движения руля высоты будет:

(2.4)

В четырех уравнениях (2.1) — (2.4) неизвестными являются пять величин , , , V и _в.

В качестве недостающего пятого уравнения возьмем кинематическое уравнение, связывающее величины , и (см. рис.2.2):

(2.5)

Уравнения движения (2.1) — (2.5) описывают поведение самолета в координатной системе, связанной с аппаратом. Для определения движения в системе координат, связанной с Землей, к этим уравнениям необходимо добавить уравнения движения центра масс по отношению к этой координатной системе.

В качестве таких уравнений можно взять следующие выражения:

(2.6)

(2.7)

где H и L — высота полета и пройденное расстояние,

U_y и U_x — составляющие скорости ветра по соответствующим

направлениям.

Уравнения (2.1) — (2.7) составляют полную систему дифференциальных уравнений продольного движения самолета.

Анализ нелинейной системы дифференциальных уравнений ((2.1) — (2.7)) и их решение представляет определенные трудности. Поэтому первым шагом на пути их исследования является линеаризация связей между переменными, получение линейной математической модели самолета как объекта управления с последующим анализом динамических свойств.

Для получения линеаризованных уравнений движения необходимо установить зависимость сил и моментов от величин , , и V а также от регулирующих факторов.

Сила тяги двигателя P зависит от внутренних параметров, а также от внешних условий, характеризуемых скоростью полета V, давлением p_н и температурой T_н в атмосфере.

Аэродинамические силы и моменты принято представлять в виде [7]

(2.8)

где c_x и c_y — коэффициенты сопротивления и подъемной силы;

m_z — коэффициент момента тангажа;

b_A — длина хорды крыла;

S — площадь крыльев;

q — скоростной напор, вычисляемый по формуле:

(2.9)

Коэффициенты c_x и c_y являются функциями и V, а коэффициент m_z функцией и _в.

Для линеаризации уравнений (2.1) — (2.7) с учетом соотношений (2.8) — (2.9) воспользуемся известным методом представления нелинейных зависимостей в виде линейных отклонений относительно невозмущенного движения (в предположении малости этих отклонений). В качестве невозмущенного движения можно взять горизонтальный полет с постоянной скоростью. При этом будем пренебрегать влиянием нестационарности обтекания на аэродинамические характеристики самолета. Предположим, что невозмущенное движение самолета характеризуется параметрами V₀,H₀,₀,₀,₀ ,не зависящими от времени. Пусть в некоторый момент времени вследствие возмущений, действующих на самолет, имеем:

где V, , , , H — малые приращения.

Следовательно, возмущенное движение самолета состоит из невозмущенного движения и движения, характеризуемого малыми отклонениями. Такая трактовка возмущенного движения законна до тех пор, пока приращения V, , , и H остаются малыми, что имеет место для устойчивых систем. Так как одним из основных назначений системы управления является обеспечение устойчивости режима полета, то законность использования линеаризованных уравнений можно считать обеспеченной.

Разлагая силы P, X, Y и момент M_zв ряды Тейлора по малым приращениям и ограничиваясь линейными членами приращений, вместо уравнений (2.1) — (2.5) получим:

(2.10)

где члены с верхними индексами обозначают частные производные по соответствующим переменным в окрестности невозмущенного движения.

Предположим, что невозмущенный полет является горизонтальным, тогда ₀=0. Для частных производных, входящих в уравнения (2.10), можно с учетом (2.8) написать:

(2.11)

в этих выражениях М — число Маха.

В целях дальнейших преобразований воспользуемся соотношениями:

или, если учесть, что

где a — скорость звука, то

Кроме того, воспользуемся зависимостью между высотой H и параметрами атмосферы и T_H [3]

(2.13)

— градиент температуры,

R — газовая постоянная.

Пользуясь выражением (2.13), найдем:

(2.14)

Следовательно

(2.15)

(2.16)

где — аэродинамическая постоянная времени самолета, а также вместо приращений , и будем записывать , и , придавая последним величинам смысл тех же приращений.

Воспользовавшись соотношениями (2.11) — (2.16), приведем уравнения (2.10) к виду:

(2.17)

r — радиус инерции самолета.

Система дифференциальных уравнений (2.17) является линейной математической моделью продольного движения самолета.

Динамика самолета в продольной плоскости характеризуется двумя составляющими: короткопериодической и длиннопериодической [2,5,6,7,8]. В короткопериодическом движении очень резкие изменения претерпевают параметры и , характеризующие движение самолета относительно центра масс. При длиннопериодическом движении изменяются параметры и V, характеризующие положение центра масс самолета. Поэтому в уравнениях (2.17) можно положить = 0, считая, что за время изменения угловых координат и скорость полета практически не изменяется [6]. Другими словами продольная ось самолета может совершать колебания относительно вектора скорости центра масс.

Если учесть сделанные замечания и принять, что равновесие продольных сил при возмущении по и не нарушается, то вместо системы (2.17) получим для случая горизонтального полета:

(2.18)

Входящие в уравнения (2.18) коэффициенты n_ik являются известными функциями времени. В короткие промежутки, не превосходящие постоянную времени _а более, чем на один порядок, их можно принять постоянными.

Из уравнений (2.18) путем преобразования Лапласа при нулевых начальных условиях можно получить передаточную функцию самолета, характеризующую его реакцию на возмущение со стороны руля высоты:

(2.19)

s — оператор Лапласа,

Для перехода в пространство состояний введем новые переменные:

(2.20)

Перепишем уравнения (2.18) в виде:

(2.21)

С учетом (2.20) можно записать:

(2.22)

где a₁ = 0; b₁ = 1;

a₂ = 1; b₂ = n₃₃;

a₃ = -1; b₃ = n₀;

a₄ = -n₂₂; b₄ = n₃₂; (2.23)

a₅ = 0; b₅ = -n_B;

u = _B;

Перепишем уравнения объекта в нормальной форме:

или в пространстве состояний:

(2.25)

где ненулевые коэффициенты определяются как:

Для рассматриваемого в проекте легкого самолета на одном из режимов полета коэффициенты уравнений (2.18) принимают значения [6]:

n_В = 49,

n₀ = 0.4,

n₂₂ = 2.4,

n₃₂ = 38,

n₃₃ = 2.45,

Таким образом, подставляя значения коэффициентов в (2.19) и (2.25) получим передаточную функцию самолета:

(2.26)

а также векторное дифференциальное уравнение самолета:

(2.27)

Таким образом, получена модель в пространстве состояний:

(2.28)

где X(t) — вектор переменных состояния;

u(t) — задающее воздействие;

y(t) — выходной сигнал;

A₃_x₃, B₃_x₁, C₁_x₃ — матрицы коэффициентов объекта, входа и выхода соответственно;

t — время.

Матрицы А и В приведены выше, матрица выхода имеет вид:

(2.29)

Структурная схема модели представлена на рис. 2.3.

Рис.2.3. Структурная схема модели

Передаточная функция модели имеет вид:

По расположению полюсов модели можно судить об устойчивости объекта, и характере его переходного процесса. Собственные числа матрицы А (корни характеристического уравнения системы) можно определить, решив характеристическое уравнение объекта вида:

(2.30)

Так как модель задана в пространстве состояний, для нахождения коэффициентов характеристического уравнения целесообразно привести матрицу коэффициентов объекта А к канонической форме достижимости, где она имеет следующую структуру:

(2.31)

где W_c — матрица управляемости вида:

(2.32)

Вычислив по формуле (2.31) матрицу А_КД,

(2.33)

получим характеристическое уравнение:

(2.34)

Решая уравнение (2.34), найдем полюсы системы:

(2.35)

Наличие нулевого полюса свидетельствует о том, что объект находится на границе устойчивости. Расположение полюсов на комплексной плоскости приведено на рис.2.4.

Рис. 2.4 Расположение полюсов на комплексной плоскости

Числитель передаточной функции представляет собой полином первой степени. Нуль передаточной функции (решение этого полинома) — равен:

з = 0,05.

Переходная характеристика объекта представлена на рис.2.5.

Рис. 2.5 Переходная характеристика объекта

Вид переходной характеристики объекта свидетельствует о том, что объект — нейтрально устойчив.

Об устойчивости замкнутой системы можно судить по ЛЧХ разомкнутой системы [9,10], представленной на рис.2.6.а, и рис.2.6.б .

Рис. 2.6.а. Логарифмическая амплитудно- частотная характеристика

Рис .2.6.б Логарифмическая фазово-частотная характеристика

Из ЛЧХ можно видеть, что замкнутая система не обладает устойчивостью.

Таким образом, введение единичной обратной связи, не позволит добиться устойчивой переходной характеристики. Следовательно, для обеспечения устойчивости и заданных динамических характеристик системы, необходимо ввести регулятор.

Введение регулятора позволило бы сместить нулевой полюс на комплексной плоскости влево (в область отрицательных значений).

На практике применяют различные типы регуляторов.

Рассмотрим две наиболее употребительные схемы систем управления для легкого самолета [6,7,8].

Общая для обеих систем функциональная схема системы управления углом тангажа приведена на рис.2.7.

В качестве датчиков информации используются гировертикаль и скоростной гироскоп. Сигналы датчиков информации, обратной связи и задатчика после суммирования поступают на усилитель и затем на рулевую машину, которая перемещает руль высоты.

Рис. 2.7 Функциональная схема системы управления углом тангажа

Рассмотрим систему автоматического управления углом тангажа с пропорциональным законом управления, структурная схема которой представлена на рис.2.8, включающую контур управления угловой скоростью и контур управления углом тангажа.

Закон управления системы берем в виде:

(2.36)

где _З — заданное значение угла тангажа.

Решая уравнение (2.36) совместно с уравнениями горизонтального полета

(2.37)

где f₁ и f₂ — возмущения, действующие на самолет, получим:

(2.38)

(2.39)

Выбор параметров системы управления следует производить из условий неискаженного воспроизведения заданного угла тангажа _З при слабом реагировании на возмущения f₁ и f₂. если передаточные числа и выбрать достаточно большими, то реакция системы на возмущения f₁ и f₂ будет слабой.

Будем осуществлять выбор передаточных чисел и в два этапа. Сначала выберем значение передаточного числа из условия заданного переходного процесса во внутреннем контуре (см. рис.2.8), для которого передаточная функция имеет вид:

(2.40)

(2.41)

Выберем такое значение передаточного числа , чтобы коэффициент затухания был оптимальным, например, d = 1. Находим

(2.42)

Для внешнего замкнутого контура (см. рис.2.8) можно записать:

(2.43)

(2.44)

Известно [6,8], что параметры Вышнеградского А₁ и А₂ соответствуют оптимальному переходному процессу, если они меняются в пределах от 2 до 3. Поскольку А₁ определяется коэффициентом затухания d, то следует задавать А₂. Взяв А₂ = 3, найдем

(2.45)

Зная параметры самолета, найдем значения передаточных чисел , и собственную частоту . Для переходного процесса во внутреннем контуре, соответствующего d = 1, получаем из формул (2.42) и (2.45):

Эти величины безразмерны. Для получения размерных величин необходимо воспользоваться зависимостями:

Размерные передаточные числа , показывают, на какой угол необходимо отклонить руль высоты при отклонении самолета по углу тангажа на 1 или угловой скорости тангажа на 1 град/с.

На рис.2.9 показана переходная характеристика системы для найденных передаточных чисел при возмущении на систему от задатчика — кривая 1. Кривая 2 соответствует угловой скорости угла тангажа, а кривая 3 — углу тангажа.

Из графиков видно, что время переходного процесса составляет 4.8 с.

Рис.2.9. Переходная характеристика системы с пропорциональным управлением

Рассмотрим некоторые вопросы динамики автоматического управления углом тангажа посредством пропорционально — дифференциального (ПД) закона управления (рис.2.10). Закон управления системы берем в виде:

(2.46)

где _З — заданное значение угла тангажа,

, и — передаточные числа.

Рис.2.10 Структурная схема системы с ПД управлением

Для исследования переходного процесса решим уравнение (2.46) совместно с уравнениями горизонтального полета (2.38):

(2.47)

Поскольку возмущение f входит под знак оператора дифференцирования, то система не имеет статических погрешностей по отношению к углу тангажа.

Рассмотрим передаточную функцию по управляющему сигналу:

(2.49)

(2.50)

Выберем параметры системы из условия кратности корней А₁=А₃=4 и А₂=6. Передаточные числа при этих условиях будут:

аэрофотосъемка самолет управление угол тангаж

Определим передаточные числа , и применительно к исследуемому в данном проекте самолету:

Для получения размерных величин необходимо воспользоваться зависимостями:

На рис.2.11 показана переходная характеристика системы для найденных передаточных чисел при возмущении на систему от задатчика — кривая 1. Кривая 2 соответствует угловой скорости угла тангажа, а кривая 3 — углу тангажа.

Из графиков видно, что время переходного процесса составляет 3.8 с.

Рис.2.11 Переходная характеристика системы с ПД управлением

Как правило, кроме задающего и управляющего воздействий, в системе присутствуют внутренние и внешние шумы, роль которых негативна. Так при воздействии на системы, рассмотренные в п.2.3 типовых шумов, например, Гауссов шум, с относительно большой дисперсией, переходные характеристики перестают удовлетворять заданным показателям качества. Переходные характеристики систем под воздействием шумов представлены на рис.2.12. и рис.2.13. соответственно.

Рис.2.12 Переходная характеристика САУ с пропорциональным управлением под воздействием шумов

Рис.2.13 Переходная характеристика САУ с ПД управлением под воздействием шумов

На практике на систему могут воздействовать различные виды шумов. Характер и интенсивность шумов определяется их природой и параметрами.

Для достижения необходимого качества переходного процесса применяют фильтрацию.

Все шумы, действующие в системе, можно условно разделить на внутренние и внешние.

К внутренним можно отнести:

дрейф параметров в усилителе;

шумы датчиков информации.

Причиной возникновения внутреннего шума может стать разброс параметров элементов электрической схемы.

К внешним шумам относят порывы ветра, а также любые другие воздействия извне. Вероятность встречи ЛА с порывами ветра различной интенсивности различна, причем наиболее часто встречаются порывы ветра малой интенсивности. Порывы большой интенсивности могут быть в пределе приняты как скачки возмущений. Движущийся ЛА такой скачок может воспринимать и как импульс. Таким образом, характер возмущений, действующих на ЛА, зависит как от характера порывов ветра, определяющего турбулентностью атмосферы, так и от скорости полета.

В ряде случаев наиболее важными являются не единичные порывы ветра, а случайные возмущения, состоящие из нерегулярно чередующихся единичных порывов. В простейшем случае модель турбулентности атмосферы может быть представлена в виде стационарного случайного процесса, оцениваемого спектральной плотностью интенсивности с некоторым распределением. Характеристики этих процессов обычно определяются на основе экспериментальных исследований.

Отдельные наблюдения за случайным процессом, протекающим в одной и той же системе, дают каждый раз различные реализации случайного процесса. Спрогнозировать реализацию случайного процесса в единичном опыте невозможно. Можно лишь найти статистические данные, характеризующие множество процессов, протекающих в одинаковых условиях. Простейшая из таких вероятностных характеристик — одномерная плотность распределения w₁(x₁,t₁). Случайный процесс представляет собой множество случайных величин, связанных друг с другом статическими зависимостями.

Эти связи не учитываются одномерной плотностью распределения w_n(x₁,t₁; x₂,t₂;…; x_n,t_n).

В общем случае полная информация о случайном процессе имеется лишь тогда, когда для любого числа n имеется n — мерная плотность распределения.

В реальных системах n — мерные плотности распределения могут быть получены для случайного процесса x(t) лишь с помощью сложной и трудоемкой обработки множества реализаций случайного процесса. Расчеты, связанные с применением n — мерной плотности распределения также сложны и громоздки. Однако многие практическое задачи можно решить, принимая вместо n — мерной плотности распределения более простые характеристики случайного процесса, а именно — средние значения: среднее по множеству или математическое ожидание и среднее по времени.

Средние значения приближенно характеризуют поведение случайного процесса в отдельные моменты времени. Связь между значениями случайного процесса в различные моменты времени x(t₁) и x(t₂) может быть приближенно оценена средним значением их произведения x(t₁)x(t₂), называемым корреляционной или автокорреляционной функцией K_x(t₁,t₂), которая вычисляется по формуле:

(2.52)

Для стационарного случайного процесса w₂ зависит лишь от = t₂ — t₁ :

(2.53)

В качестве характеристики связи между значениями двух случайных процессов x(t1) и y(t₂) соответственно можно ввести взаимную корреляционную функцию:

(2.54)

Если x(t1) и y(t₂) — стационарны и притом стационарно связаны, то:

(2.55)

Автокорреляционная функция является мерой взаимозависимости отдельных значений случайного сигнала. Из выражения (2.52) и (2.53) следует, что автокорреляционная функция зависит от математического ожидания сигнала. Если же анализируется только отклонение от среднего, то функция (2.53) переходит в автоковариационную функцию:

При = 0 выражение (5) дает дисперсию сигнала:

(2.57)

представляющую собой меру разброса значений случайного сигнала вокруг математического ожидания.

Степень взаимозависимости двух случайных сигналов определяется взаимной ковариационной функцией:

(2.58)

Белый шум отличается от случайных сигналов других типов тем, что его текущее значение не зависит от всех предшествующих. Поскольку внутренняя взаимосвязь между значениями белого шума отсутствует, то в случае, когда его амплитуда распределена по нормальному закону, он полностью описывается математическим ожиданием m_x и его ковариационной функцией:

(2.59)

где д(ф) — функция Кронекера, определяемая следующим образом:

Как было показано выше, системы с пропорциональным и ПД управлением не могут удовлетворительно работать при воздействии шумов. Это можно объяснить постоянством коэффициентов обратных связей, величина которых при появлении в системе шумов оказывается недостаточной. Для успешного управления объектом при наличии шумов рациональнее будет использовать методы и подходы аналитической теории оптимальных фильтров и регуляторов, основанные на представлении системы в пространстве состояний.

Таким образом, задача фильтрации будет состоять в оценивании вектора состояний линейной системы. В общем случае эта задача называется линейным оцениванием с минимальной среднеквадратической ошибкой или линейной фильтрацией.

Так как движение самолета подвержено случайным воздействиям, управление определяется на основе оценивания состояния системы. Решим задачу синтеза линейного алгоритма фильтрации, который формирует несмещенную оценку вектора состояния системы с минимальной дисперсией.

Движение системы в общем случае описывается векторным дифференциальным уравнением:

(2.61)

где w — вектор случайных помех, сопровождающих измерения.

Вектор измеряемых выходных координат этой системы, который доступен наблюдению и обработке, определяется соотношением:

(2.62)

где v — вектор случайных помех, сопровождающих измерения.

Предполагается, что система (2.61), (2.62) при w(t)0 и v(t)0 наблюдаема. Воздействие w(t) и v(t) будем считать гауссовскими случайными процессами типа белого шума с нулевыми математическими ожиданиями:

(2.63)

их ковариационные матрицы:

(2.64)

где (t) — дельта-функция Дирака;

Q(t) — симметрическая неотрицательно-определенная матрица интенсивности белого шума w(t);

R(t) — симметрическая положительно-определенная матрица интенсивности белого шума v(t);

Предположим, что начальное состояние системы X(t₀) — гауссовский случайный вектор с известным математическим ожиданием:

(2.65)

(2.66)

Для этой матрицы при совпадающих значениях аргументов будем использовать обозначение:

(2.67)

Искомой является линейная несмещенная оценка вектора X(t), построенная на основе результатов наблюдений y(), (t₀? ? t). Обозначим эту оценку через и допустим, что она может быть получена на выходе фильтра, описываемого векторным дифференциальным уравнением:

(2.68)

Ошибку оценивания

(2.69)

можно назвать ошибкой фильтра. Чтобы процесс на выходе фильтра был несмещенной оценкой, должно выполнятся равенство:

(2.70)

Вычисляя математическое ожидание обеих частей уравнения (2.68), получим:

но из (2.62) следует, что

(2.72)

На основании (2.70) — (2.72) получаем дифференциальное уравнение для среднего значения вектора состояния системы:

(2.73)

Вычисляя математическое ожидание от обеих частей уравнения (2.61), получим еще одно уравнение для среднего значения вектора состояния:

(2.74)

Сравнивая уравнения (2.73) и (2.74), можно определить первое условие несмещенности оценки вектора состояния с помощью рассматриваемого фильтра:

(2.75)

Второе условие состоит в том, чтобы уравнения (2.73) и (2.74) решались при одном и том же начальном условии:

(2.76)

(2.77)

Определим матрицу коэффициентов усиления фильтра K(t), которая должна обеспечивать оптимальную оценку в том смысле, что составляющие ошибки оценивания (2.69) должны иметь минимальную дисперсию:

(2.78)

где P(t) — ковариационная матрица ошибок оценивания.

Согласно (2.69) и (2.70) оказывается, что:

(2.79)

Начальное значение матрицы P(t):

(2.80)

Так как в соответствии с (2.76) справедливо , то согласно (2.67) получаем:

(2.81)

(2.82)

которое следует решать при начальных условиях (2.81).

Решим уравнение Риккати в численном виде. Для этого перейдем в дискретную область описания, используя следующие преобразования [13]:

(2.83)

(2.84)

где Т — период дискретизации,

или приближенно:

(2.85)

(2.86)

Принимая Т = 0.05 с и подставляя значения матриц А и В в формулы (2.85) и (2.86) соответственно получим:

Уравнение Риккати перепишем в дискретном виде [24] :

(2.87)

где к — номер шага.

Расчет проведем в пакете прикладных программ MatLab. Задаваясь начальным условием

R = 0.05, (2.88)

получим на первом шаге:

на восьмом шаге:

на пятнадцатом шаге:

на шестнадцатом шаге:

Таким образом, уравнение (2.87) сходится за 15 шагов.

Определим матрицу коэффициентов усиления фильтра K по формуле (2.78):

Таким образом, найдена матрица коэффициентов усиления фильтра. Для замыкания контура регулирования необходимо найти матрицу обратных связей регулятора.

Пусть сигнал управления u(t) в системе (2.61) и (2.62) формируется по оценке состояния Z(t) в виде:

(2.89)

Подставляя это уравнение в уравнения (2.61) и (2.77), получаем:

(2.90)

В этом случае уравнение оптимального фильтра имеет форму (2.77) с учетом (2.89), т. е.

(2.91)

В пределах каждого из режимов работы будем считать систему стационарной. Тогда оценка Z(t) используется для замыкания стационарной системы

(2.92)

в виде:

(2.93)

где D — постоянная матрица, выбранная таким образом, чтобы система

(2.94)

была асимптотически устойчива.

Для объекта управления, который, в общем случае, описывается системой линейных дифференциальных уравнений:

(2.95)

необходимо найти закон управления u(t), при котором реализуется минимум квадратичного функционала [4]:

где Ц(t) — неотрицательно определенная матрица весовых коэффициентов,

Ш(t) — положительно определенная матрица весовых коэффициентов.

Оптимальный закон управления u(t), который обеспечивает минимум критерию (2.96) определяется по формуле:

(2.97)

где P(t) — решение матричного дифференциального уравнения Риккати.

Следует отметить, что несмотря на большое количество работ, посвященных обоснованию и применению метода аналитического конструирования (А. М. Летова, А. А. Красовского, В. И. Зубова, Р. Е. Калмана и других ученых), ряд практических вопросов, среди которых выбор значений весовых матриц Ц и Ш, не нашел достаточного отражения в существующей литературе [12].

Качество регулирования будем считать удовлетворительным, если такие характеристики системы, как время переходного процесса, перерегулирование, средняя квадратическая ошибка, остаются в заданных пределах. В этих условиях подходящим критерием оптимальности системы является квадратичный функционал (2.96) [14].

Слагаемое x^T(t)Цx(t) оценивает отклонение фазовых координат от желаемых на всем интервале [ t₀, t_f].

Слагаемое u^T(t)Шu(t) оценивает стоимость управления. Это слагаемое часто называют мощностью управления.

Как отмечалось, основное затруднение при решении задач аналитического конструирования оптимальных регуляторов — выбор элементов весовых матриц Ц и Ш в функционале (2.96), который определяет динамические свойства системы. Обычно матрицы Ц и Ш назначаются диагональными. Найти явные аналитические зависимости между элементами матрицы P(t), а следовательно, динамическими свойствами системы, и весовыми матрицами невозможно. Поэтому при выборе элементов весовых матриц обычно используется метод последовательных приближений [12].

Один из возможных способов выбора весовых матриц Ц и Ш преложили Брайсон и Хо Ю-ши [23]. Они рекомендуют брать их диагональными со следующими элементами: обратные элементы 1/ц_ij матрицы Ц — произведениям (t_f— t₀) на максимально допустимые значения [x_i(t)]², обратные элементы 1/ш_ij матрицы Ш — произведениям (t_f— t₀) на максимально допустимые значения [u_i(t)]².

Зададимся максимально допустимыми значениями x_i и u_i — 15 В. Получим:

Ш = 0.001.

Матрицу усиления регулятора найдем, воспользовавшись функцией lqr пакета прикладных программ системы MatLab. Решение матричного уравнения Риккати:

Проведем моделирование системы с фильтром и регулятором в пакете Simulink системы MatLab.

Таким образом, замкнутый контур регулирования, состоящий из объекта, фильтра и регулятора, можно описать обобщенной системой дифференциальных уравнений:

(2.98)

Структурная схема системы управления приведена на рис. 2.15.

Рис. 2.15 Структурная схема системы управления

Проанализируем работу системы без фильтра с регулятором.

При отсутствии шумов состояний и измерений реакция системы на единичное ступенчатое воздействие представлена на рис.2.16.

Рис. 2.16. Переходная характеристика системы с регулятором

Из переходной характеристики видно что время переходного процесса составляет tp ? 3 с. Перерегулирование не превышает 15%.

График переходной характеристики системы с регулятором с учетом шумов представлен на рис.2.17.

Рис. 2.17. Переходная характеристика системы с регулятором с учетом шумов

Процессы в системе с фильтром и регулятором представлены на рис.2.18-2.20.

Зашумленные измерения выходной координаты (рис.2.18) поступают на вход фильтра, который восстанавливает вектор состояния по этим измерениям (рис.2.19).

Рис.2.18 Зашумленные измерения угла тангажа

Рис.2.19 Оценки вектора состояния

Оценка вектора состояний поступает на регулятор, где формируется управление на основе этой оценки.

Реакция системы с фильтром и регулятором на единичное ступенчатое воздействие представлена на рис.2.20.

Рис.2.20 Реакция системы с фильтром и регулятором на единичное ступенчатое воздействие

Из переходной характеристики видно, что реакция системы с фильтром и регулятором на единичное ступенчатое воздействие при наличии шумов практически полностью совпадает с реакцией системы с регулятором без наличия шумов.

Время переходного процесса составляет tp ? 3 с.

Перерегулирование ? 15 %.

Таким образом, синтезирована система автоматического управления углом тангажа, удовлетворяющая заданным показателям качества переходного процесса.

Наличие фильтра позволяет отказаться от использования скоростного гироскопа, выполняющего роль датчика угловой скорости, так как угловая скорость угла тангажа является одной из координат вектора состояния. Как было показано, фильтр успешно восстанавливает вектор состояния. Отказ от скоростного гироскопа позволяет получить ряд преимуществ над системами, рассмотренными в п.2.3.:

1) резко снизилась чувствительность к шумам;

2) за счет уменьшения числа датчиков увеличилась надежность;

3) экономический выигрыш;

4) функциональный выигрыш.

Задачей дипломного проекта является создание программы для моделирования процессов управления полётом самолета.

Программа позволяет анализировать поведение системы, и факторы, влияющие на нее. Данная программа может быть реализована при помощи двух математических пакетов — MatLab и MathCAD. Программа является исследовательской и с ее помощью предполагается производить ряд экспериментов, поэтому интерфейс программы должен быть понятным и доступным, а также давать возможность вывода на печать графической или какой либо иной информации.

И MathCAD и MatLab представляют практически одинаковые возможности для решения поставленной задачи, однако можно выделить некоторые особенности. Одним из важных преимуществ MatLab является богатство матричных операций. К недостаткам MatLab можно отнести то, что он остаётся языком программирования. Программы в MatLab являются обычными текстовыми файлами (скриптами), поэтому они лишены той наглядности, которая свойственна MathCAD, где формулы представлены в графике и максимально приближены к их естественному виду. Однако MathCAD не столь богат библиотеками и Toolboxами, как MatLab. Следствием этого является необходимость подробной, детализированной проработки программ в MathCAD.

MatLab поддерживается в ОС Windows и Linux. Это расширяет круг его пользователей. Кроме того, UNIX-системы считаются более предпочтительными для реализации приложений, ориентированных для использования в промышленности. В MatLab предусмотрены средства сопряжения с реальными объектами, есть возможности генерирования программных кодов на языках С/C++, ФОРТРАН. Также следует отметить, что стоимость MatLab ниже MathCAD и, следовательно, экономически выгодно использовать первый программный продукт.

Из всего выше сказанного можно сделать вывод, что основным программным обеспечением в расчетах будет MatLab, а альтернативным — MathCAD.

Анализ производственных инвестиций в основном заключается в оценивании и сравнении эффективности альтернативных инвестиционных проектов. Общий период осуществления инвестиционной деятельности при реализации технического проекта в виде программного продукта определяется наличием следующих основных этапов его жизненного цикла:

– разработка и отладка;

– эксплуатация.

Нормальная деятельность на каждом из этих этапов требуется вложение определенных денежных средств. Сумма всех этих затрат, вычисленная по годам каждого из этих этапов, и характеризует последовательность первоначальных вложений, или инвестиций. Исходные данные для расчетов представлены в табл. 4-6.

Таблица 4 Исходные данные для расчетов

Наименование показателей	Условные обозначения	Значения
		Основной	Альтернативный
Общая продолжительность этапа разработки, мес.		4	5
Общая численность исполнителей в первый период, чел.		1	1
Среднемесячная заработная плата исполнителей, руб./мес.		7000	7000
Коэффициент сопутствующих капитальных вложений на единицу себестоимости разработки		0,8	0,8
Коэффициент величины удельных капитальных вложений		0,9	0,9

Балансовая стоимость используемого оборудования

Наименование оборудования	Марка, тип	Цена, руб.
ПЭВМ	Celeron 850	10000
Принтер	Canon S-100	3000
Итого		13000

Таблица 4

Расчет затрат на программное обеспечение

Наименование	Цена лицензионного продукта
	Основной	Альтернативный
Windows Me	6000	6000
MatLab6.0	25500	—
MathCAD 2001	—	27000
Прочие	100	100
Итого	31600	33100

В таблицах приведены среднегородские данные, поэтому эти данные могут быть увеличены или снижены в зависимости от фирмы.

Развитие рыночных отношений в современной экономике определяют возрастающую роль финансово-экономических расчетов при реализации технических проектов. Одним из главных технико-экономических вопросов является определение ожидаемой эффективности предлагаемых инвестиций потребных для реализации проекта, что и предлагается рассмотреть далее.

Под реализацией любого технического проекта понимается ряд этапов включающих разработку этого проекта, его исполнение и последующих эксплуатацию. Осуществление каждого из этих этапов требует привлечения различных средств, называемых инвестициями. Источниками инвестиций могут быть собственные или заемные средства. И в этом и в другом случае весьма важными для вкладчика является определение эффективности их вложения.

Следует отметить, что за рубежом нет единой методики оценки эффективности инвестиций. Каждая фирма, руководствуясь накопленным опытом, наличием финансовых ресурсов, целями, преследуемыми в данный момент, и т.д. разрабатывает свою конкретную методику. Эти методики в качестве критериев эффективности инвестиций используют показатели:

– «чистого приведенного дохода »;

– внутренней нормы доходности,

– срока окупаемости предлагаемых инвестиций;

– рентабельность.

Все они взаимосвязаны друг с другом и отражают один и тот же процесс сопоставления распределенных во времени доходов от инвестиций. Наиболее информативным из этих показателей является общий итоговый результат.

Проводимой инвестиционной деятельности, называемой “чистой” приведенной величиной дохода (ЧПВД). Этот показатель определяется как разность между возможными доходами, получаемыми при осуществлении проекта, и обеспечивающими эти доходы инвестициями.

Для определения указанного показателя предварительно необходимо обратить внимание на основные особенности предполагаемой инвестиционной деятельности, к которым относятся:

– возможное получение реальной отдачи (дохода) от вложения инвестиций по истечении ряда лет вложения;

– отличие «сегодняшней ценности» инвестиции от их «ценности» в будущем из-за существования инфляционных процессов (падение покупательной способности денежных средств с течением времени) и постоянного изменения рыночной конъюнктуры, приводящего к изменению реальных доходов по сравнению с ожидаемыми (финансовые риски).

Для расчета ЧПВД весь процесс инвестиционной деятельности представляется в виде последовательности множества распределенных во времени первоначальных вложений и последующих доходов. Эту последовательность называют потоком платежей. При определении ЧПВД для каждого члена потока платежей определяются потери от неиспользованных возможностей. Такое определение «ценности» каждого члена потока на момент начала вложений (т.е. «сегодняшней ценности») при условии, что в будущем она составит другую величину за счет действия ставки процента, называют дисконтированием.

Процентные ставки могут быть простыми и сложными в зависимости от формирования исходной суммы, на которую они начисляются. Если начальная сумма, на которую начисляются ставки процента, в течение всего срока ссуды не меняется, то речь идет о простых процентных ставках. Если же применение ставок процента идет к сумме с уже начисленными на нее в предыдущем периоде процентами, то это сложная процентная ставка.

Дисконтирование по сложной ставке процента связано с определением дисконтного множителя за каждый год из лет вложения по следующей формуле

где — ставка сложных процентов, .

Обычно значение дисконтных множителей для различных ставок и целого числа лет вложения являются табличными.

Такой расчет в количественном финансовом анализе называют приведением стоимости показателя к заданному моменту времени, а величину каждого члена потока платежей, найденную дисконтированием, называют современной, или приведенной величиной.

Итоговая величина искомого показателя ЧПВД может быть определена по следующей формуле

— продолжительность осуществления инвестиций, лет;

— продолжительность периода отдачи от инвестиций, лет;

— ежегодные инвестиции в периоде 1; 1=1,… , , руб.;

— ежегодная отдача (чистый доход) в период j, j=l,… , , руб.

Определение ЧПВД по формуле отвечает требованию строгой последовательности процесса вложения инвестиций и получения от них доходов. Расчет показателя ЧГГВД связан со значительными трудностями и в первую очередь, с определением ожидаемых доходов. Однако сравнение возможных альтернативных технических проектов, дающих одно и тоже техническое задание, позволяет значительно упростить задачу, так как предполагается равенство составляющей в формуле (2) по всем предлагаемым вариантам.

Поэтому формула определения показателей ЧПБД упрощается и принимает следующий вид

где 3 — характеризует современную величину совокупных затрат, руб.

Проект, обеспечивающий минимальное значение , является наиболее предпочтительным и подлежит финансированию.

Выбор ставки сложных процентов играет весьма важную роль в проводимых расчетах, так как определяет современную величину предлагаемых инвестиций тем точнее, чем точнее выбрана ставка и учтены такие реальные процессы, как сокращение отдачи денежных средств по сравнению с ожидаемой и инфляционное обесценивание денег.

Выберем в качестве ставки сложных процентов усредненную существующую величину 10 процентов, хотя эта величина ниже ожидаемого усредненного уровня. Чтобы определить дисконтный множитель по году каждого отчетного периода, необходимо воспользоваться исходными данными табл. 1. Значения дисконтного множителя в зависимости от различных ставок представлены в /1, приложение 1/. Пример изменения величины дисконтного множителя для выбранной ставки процента (=10 %) по годам (для пяти лет) Представлены в табл. 3.

На Рис. 1. представлено графическое изображение последовательного процесса вложения инвестиций (Рис. 1.а. — для основного варианта, Рис. 1.б. для альтернативного варианта).

Рис 1. Графическое изображение последовательного процесса вложения инвестиций

Общая продолжительность разработки и отладки программного продукта:

– для разрабатываемого варианта — 4 месяца;

– для альтернативного варианта — 5 месяцев.

Общая продолжительность этапа эксплуатации:

– для разрабатываемого варианта — 2 года;

– для альтернативного варианта — 2 года.

При этом необходимо учесть, что, если один из этапов меньше года, то дисконтирование для этого этапа не производится (или проводится, но с дисконтным множителем равным единице). В данном же случае продолжительность этапов разработки и отладки программного обеспечения, как для разрабатываемого, так и для альтернативного вариантов намного меньше года, следовательно, дисконтирование производиться не будет.

Таблица 7

Дисконтные множители (для сложной ставки процентов)

3.4 Выбор периода осуществления инвестиций. Расчет ежегодных инвестиций на этапе разработки и отладки программного продукта

Под разработкой и отладкой программного продукта понимается следующее:

– изучение конкретной научно-технической области для математической модели системы автоматизированного управления боковым движением самолета;

– изучение языка программирования;

– реализация математической модели в программном виде;

– отладка полученного программного продукта.

На этапе разработки и отладки необходимо определить сметную стоимость научно-исследовательских работ, капитальные вложения в основные и оборотные средства, которые включают:

– расходы на материалы;

– накладные расходы;

– основная заработная плата;

– дополнительная заработная плата;

– расходы на все виды социального страхования.

Исходная информация для расчета сведена в табл. 1 и 5. При этом необходимо учесть, что на всем этапе разработки 30% времени тратится на научно-исследовательские работы и 70% на отладку программы (машинное время), как в случае основного, так и в случае альтернативного вариантов.

Тогда время на научно-исследовательские работы составит:

для разрабатываемого (основного) варианта:

= 8часов/дн * 5дн/нед * 4нед/мес * 4мес * 0,3 = 192 часа;

для альтернативного:

= 8часов/дн * 5дн/нед * 4нед/мес * 5мес * 0,3 = 240 часов.

Рассмотрим некоторые виды затрат:

– Основная заработная плата — 7000 р. в месяц, а значит в час:

7000руб./мес / (8час/дн * 5дн/нед * 4нед/мес) = 43,75 руб./час.,

тогда на период научно-исследовательской работы основная заработная плата составит:

§ для основного варианта 43,75 * 192 = 8400 руб.,

§ для альтернативного 43,75 * 240 = 10500 руб.

– Дополнительная заработная плата — 4,38 руб./час (определяется как 10% от основной заработной платы), тогда на период научно-сследовательской работы она составит:

§ для основного варианта 4,38 * 192 = 840 руб.,

§ для альтернативного 4,38 *240 = 1050 руб.

– Все виды социального страхования — 18,53 руб./час (определяется как 38,5% от суммы основной и дополнительной заработной платы), тогда на период научно-исследовательской работы они составят:

§ для основного варианта 18,53 * 192 = 3557 руб.,

§ для альтернативного 18,53 *240 = 4447 руб.

В табл. 9 приведен пример расчета итоговой калькуляции сметной стоимости научно-исследовательских работ.

Расчет показателей на этапе отладки программного продукта производится методом сметной калькуляции по отдельным статьям сметы на основе анализа данных по технической подготовке производства.

Таблица 9 Расчет затрат на материалы на этапе разработки (с учетом транспортно-заготовительных расходов)

Наименование материала	Расход	Цена за единицу, руб.	Сумма, руб.
Бумага	1 пачка (250 лист.)	150	150
Картридж	1 шт.	1200	1200
Пособие по программированию в среде Matlab/ Mathcad	1/1 шт.	200/200	200/200
Прочие			1000
Итого	2550
Транспортно-заготовительные расходы (5 %)	100
Всего	2650

Таблица 10 Итоговая калькуляция сметной стоимости научно-исследовательских работ на этапе разработки

Наименование статей затрат	Всего по теме, руб.
	Основной	Альтернативный
Материалы (см. табл. 5)	2650	2650
Основная заработная плата	8400	10500
Дополнительная заработная плата	840	1050
Все виды социального страхования	3557	4447
Итого	15447	18647

В этих таблицах приведены тоже средние по городу цены, но если снизить заработную плату или стоимость бумаги это приведет хоть и к снижению себестоимости, но снижение себестоимости приведет к снижению качества продукции.

Таблица 11 Расчет себестоимости программы

Расчетные формулы	Условные обозначения
	-полная себестоимость программного продукта, руб. — себестоимость машинно — час, руб. — продолжительность выполнения работ, час.
	— основная заработная плата, руб. — дополнительная плата, руб. — отчисления на социальное страхование, руб. — затраты на материалы, руб. — затраты на потребляемую электроэнергию, руб. — амортизация вычислительных средств, руб. — прочие производственные расходы, руб.
	— месячный оклад -го работника, руб. — годовой действительный фонд времени работы ЭВМ, час. — число работников.
	— основная заработная плата инженерно — технических работников, руб. — основная заработная плата оператора ЭВМ, руб.
	— процент дополнительной заработной платы персонала (10 %).
	— процент отчисления на страхование (38,5%)
	— норма расхода материала -го типа, ед/ч. — цена материала -го типа, руб. — количество материалов.
	— число j-х технических средств ЭВМ; — потребная мощность j-х технических средств, кВт; — стоимость кВт/ч электроэнергии, руб.
	— годовая норма амортизации ЭВМ (12%) — балансовая стоимость ЭВМ, руб.
	— процент прочих производственных Расходов (60%).

Определим себестоимость машино-часа по отладке пакета программ по методу нормативной калькуляции, используя формулы табл. 11.

Полную себестоимость программного продукта можно определить следующим образом:

где — себестоимость машино-часа, руб.; — продолжительность выполнения работ, час.

Пример расчета себестоимости машино-часа для разрабатываемого варианта

= 1 чел., = 7000 руб.,

= 12мес/г4нед/мес5дн/нед8час/дн=1920ч.,

=7000=43,75 руб.,

= 10%, =43,75= 4,38 руб.

= 38,5% , =(43,75+4,38)=18,53 руб.

Бумага : m_бум= 0,5; Ц_бум= 150/250=0,6 руб.;

Картридж для принтера: m_карт= 0,25/200= 0,00125, Ц_карт=1200 руб.;

=0,50,6+0,001251200=1,8 руб.

= 0.4; N_ЭВМ= 0,5; =0,40,5=0,2 руб.

=12%; =13000+31600=44600, Ф_Д=1920 ч.,

==2,8 руб.

=60%, == 28,04 руб.

=43,75+4,37+18,53+1,8+0,2+2,8+28,04 =99,48 руб.

Себестоимость машино-часа С_м-ч для альтернативного варианта рассчитывается аналогично и составляет:

=43,75+4,37+18,53+1,8+0,2+2,88+28,1 =99,63 руб.

В табл. 12 приведены все значения затрат по вариантам.

Затраты	Значение по вариантам. руб./ч.
	Основной	Альтернативный
Основная заработная плата	43,75	43,75
Дополнительная заработная плата	4,38	4,38
Отчисления на социальное страхование	18,53	18,53
Затраты на материалы	1,8	1,8
Затраты на электроэнергию	0,2	0,2
Амортизация вычислительных средств	2,8	2,88
Прочие производственные расходы	28,04	28,1
Себестоимость машино-часа	99,48	99,63

Как видно из таблицы, разрабатываемый вариант оказывается дешевле и при этом не теряет качества продукции, т.е. программа обладает всеми возможными преимуществами, такими как несложный и понятный интерфейс и легкость изучения.

Как уже отмечалось, из всего периода разработки и отладки программного продукта машинное время будет занимать 70% времени. Следовательно, это время составит:

Для разрабатываемого (основного) варианта:

=8ч/дн5дн/нед4нед/мес4мес0,7=448 часов.

альтернативного:

=8ч/дн5дн/нед4нед/мес5мес0,7=560 часов.

Таким образом, затраты на отладку программного продукта на этапе производства составят:

для основного варианта:

=99,48448=44568,44 руб.

альтернативного:

=99,63560=55792,8 руб.

Результаты расчетов на этапе разработки и отладки сведены в табл.13.

Таблица 13 Сводная таблица результатов расчета на этапе разработки и отладки программного продукта

Наименование	Значение
	Основной	Альтернативный
Продолжительность периода разработки и отладки программного продукта, час.	640 (4 мес.)	800 (5 мес.)
Продолжительность времени, затраченного на научно-исследовательские работы (30% от всего периода), час.	192	240
Продолжительность времени, затраченного на отладку программного продукта(70% от всего периода), час.	448	560
Себестоимость работ по отладке программного продукта, руб/час.	99,48	99,63
Полная себестоимость работ по отладке программного продукта, руб.	44568,44	55792,8
Полная себестоимость научно- исследовательской работы, руб.	15447	18647

Итоговая величина затрат на этапе разработки и отладки программного продукта будет составлять:

Для основного варианта: 44568,44+15447=60015,84 руб.

Для альтернативного варианта: 55792,8+18647=74439,55 руб.

По проведенным расчетам видно, что по себестоимости продукт, выполненный на языке MathCAD получается дороже, отсюда следует, что выбранный для разработки вариант (использование MatLab) является более выгодным. Несмотря на то, что программа дешевле, она не теряет все возможные преимущества (т.е. есть возможность распечатывать, несложный и понятный интерфейс, легкость изучения). Конечно, стоимость разрабатываемого продукта можно уменьшить за счет снижения заработной платы исполнителя и стоимости программного продукта, но это отразится на качестве программы. Например, даже если в альтернативном варианте взять нелицензионную версию MathCAD, то это существенно снизит стоимость продукта, но возможностей станет намного меньше.

Организация рабочих мест в помещении вычислительного центра (ВЦ) осуществлена на основе современных эргономических требований. Конструкция рабочей мебели (столы, кресла и стулья) обеспечивают возможность индивидуальной регулировки, соответственно росту работающего и создают удобную позу. Часто используемые предметы и органы управления находятся в оптимальной рабочей зоне.

Рабочее место для выполнения работ в положении сидя соответствует требованиям ГОСТ 12.2.032-88, ГОСТ 22269-88, ГОСТ 21829-88 и требованиям технической эстетики. Рабочие места располагаются между собой на расстоянии не менее 1,2 м, рабочий стол регулироваться по высоте в пределах 680-760 мм, высота поверхности сиденья регулируется в пределах 400-500 мм.

Системы вентиляции и отопления в помещении ВЦ обеспечивает параметры микроклимата в соответствии с требованием ГОСТ 12.1.005-88, а также в соответствии с СанПиН 2.2.2.542-96.

Таблица 14 Оптимальные нормы микроклимата для помещений с ВДТ и ПЭВМ

Период года	Категория работ	Температура воздуха, гр.С, не более	Относительная влажность воздуха, %	Скорость движения воздуха, м/с
Холодный	Легкая — 1а	22-24	40-60	0,1
	Легкая — 1б	21-23	40-60	0,1
Теплый	Легкая — 1а	23-25	40-60	0,1
	Легкая — 1б	22-24	40-60	0,2

Согласно СанПиН 2.2.2.542-96

– к категории 1а относятся работы, производимые сидя и не требующие физического напряжения, при которых расход энергии составляет до 120 ккал/ч;

– к категории 1б относятся работы, производимые сидя, стоя или связанные с ходьбой и сопровождающиеся некоторым физическим напряжением, при которых расход энергии составляет от 120 до 150 ккал/ч.

Давление в помещении обеспечивается нормальное, в соответствии с ГОСТ 12.1.005-88.

Уровни положительных и отрицательных аэроионов в воздухе помещений с ПЭВМ соответствуют следующим нормам, приведенным в таблице 15

Уровни	Число ионов в 1 см куб. воздуха
	n+	n-
Минимально необходимые	400	600
Оптимальные	1500-3000	3000-5000

Оптимальным уровнем аэроионизации в зоне дыхания работающего считается содержание легких аэроионов обоих знаков от 150 до 5000 в 1 куб.м. воздуха.

Так как влажность в помещении не превышает 60%, помещение ВЦ по своим характеристикам относится к сухим. Для поддержания заданных значений температуры и влажности в лабораторных помещениях применяется кондиционирование и вентиляция. На одного работающего приходится (3x4x4)/2 = 24м2 воздуха, поэтому выбранная система вентиляции должна обеспечивать подачу не менее 60м3/ч воздуха на каждого из работающих. Кондиционирование воздуха обеспечивает автоматическое поддержание параметров микроклимата в необходимых пределах в течении всех сезонов года, очистку воздуха от пыли и вредных веществ, создание небольшого избыточного давления в чистых помещениях для исключения поступления неочищенного воздуха. Интенсивность вентиляции для помещений с ЭВМ составляет 0,5-1 куб. м. свежего воздуха в минуту на каждый квадратный метр пола.

Допустимые уровни звукового давления, уровня звука и эквивалентные уровни звука на рабочих местах соответствуют требованиям «Санитарных норм допустимых уровней шума на рабочих местах» (СН 3223-85) и не превышает предельно допустимых величин.

Рабочие места	Среднегеометрические частоты октавных полос, Гц	Эквивалентные уровни звука, дБА
	31,5	63	125	250	500	1000	2000	4000	8000
	Уровни звукового давления, дБ
Творческая деятельность, руководящая работа с повышенными требованиями, научная деятельность, конструирование и проектирование, программирование, преподавание и обучение, врачебная деятельность: — рабочие места в помещениях дирекции, проектно-конструкторских бюро, расчетчиков, программистов ЭВМ, в лабораториях для теоретических работ и обработки данных	86	71	61	54	49	45	42	40	39	50

Уровни звука и эквивалентные уровни звука в лабораторных помещениях определены в ГОСТ 12.1.003-83 и составляют:

– там, где работают математики-програмисты и операторы видео-дисплейных терминалов, не должны превышать 50 дБА;

– в помещениях, где работают инженерно-технические работники — 60 дБА.

Для предотвращения образования влаги и защиты от статического электричества в помещении используются нейтрализаторы и увлажнители, а полы имеют антистатическое покрытие. Допустимые уровни напряженности электростатических полей не превышают 20 кВ в течении 1 часа (в соответствии с ГОСТ 12.1.045-84).

Устройства визуального отображения генерируют несколько типов излучений, в том числе рентгеновское, радиочастотное, видимое и ультрафиолетовое, однако уровни этих излучений достаточно низки и не превышают действующих норм.

– для ультрафиолетового излучения: <10 Вт/м;

– для рентгеновского: <100 мкР/ч.

Таблица 17 Допустимые значения параметров излучений, генерируемых видеомониторами

Параметры	Допустимые значения
Мощность экспозиционной дозы рентгеновского излучения на расстоянии 0,05 м вокруг видеомонитора	100 мкР/час
Электромагнитное излучение на расстоянии 0,5 м вокруг видеомонитора по электрической составляющей: в диапазоне 5 Гц-2 кГц	25 В/м
в диапазоне 2-400 кГц	2,5 В/м
по магнитной составляющей: в диапазоне 5 Гц-2 кГц	250 нТл
в диапазоне 2-400 кГц	25 нТл
Поверхностный электростатический потенциал	Не более 500 В

Освещение в помещении смешанное (естественное и искусственное). Выполняемые в помещении работы по своим характеристикам относится к работам высокой точности (разряд III, подразряд “г”).

			Освещенность, лк, для систем
Характеристика зрительной	Наименьший размер объекта	Разряд и подразряд зрительной	комбинированного освещения	общего освещения
Работы	различения,	работы	лампы
	мм		люминесцентные	люминесцентные
Высокой точности	От 0,3 до 0.5	III	а б в г	2000 1000 750 400	500 300 300 200

В соответствии с параметрами микроклимата помещения — пыль отсутствует, нормальные условия среды; характера выполняемой в помещении работы (высокой точности); характеристик светораспределения (согласно СНиП 2.2.2.542-96) и экономических показателей — энергоэкономичность; в качестве источников света общего освещения выбраны люминесцентные лампы типа ЛБ со светильниками серии ЛПО36 с зеркализованными решетками. Этот тип люминесцентных ламп является пыле- и водонезащищенным и предназначен для использования в помещениях с нормальными условиями среды. Лампы ЛПО36 специально рекомендованы в качестве источника освещения для помещений с видеотерминальными устройствами.

При проектировании осветительной установки используем метод светового потока.

1) Используем люминесцентные лампы, т.к. они соответствуют повышенным требованиям к цветопередаче и качеству освещения, а также используются при небольшой высоте потолка.

2) Тип светильника — ЛПО36, мощностью 65 Вт.

Размеры помещения: высота, h = 3 м, длина, А = 4 м, ширина, В = 3 м. Количество человек в помещении — 2.

Рисунок 4.1 Размеры помещения

Расчет числа светильников в осветительной установке ведут исходя из Ет — нормированной освещенности рабочей поверхности, s — площади помещения, м2; к- коэффициента; z — коэффициента неравномерности освещения, равного 1.1; и — количество ламп в одном светильнике =2; rj -коэффициент использования в долях единицы; Ф — световой поток одной лампы, лм. (тип лампы ЛБ, Р=65 Вт., Ф= 4550 ж.)

Рисунок 4.2 Расположение осветительных приборов

Группа по исполнению	Наименование серии, типа	Степень защиты по ГОСТ 14254-80 и 17677-82	Способ установки по ГОСТ 17677-82
Потолочные с экранирующими решетками, с двумя и болеелампами	ЛПО36	2’0, IP20	П

Для дополнительного освещения зоны рабочих документов (клавиатуры, книги, документы) используются настольные светильники с плотными, непросвечивающими абажурами, направляющими свет прямо в зону рабочего документа.

Уровни искусственной освещенности на рабочих местах в помещении соответствует нормативным величинам, согласно СниП 2.2.2.542-96. Компьютеры размещены так, чтобы свет падал сбоку, т.к. такое расположение помогает снизить освещенность экрана. Источники света по отношению к рабочему месту располагаются таким образом, чтобы исключить попадание в глаза прямого света.

Освещенность поверхности рабочего стола находится в пределах 300-500 лк, а общая освещенность не менее 400 лк. Освещенность экрана (в плоскости экрана) составляет 200 лк (в соответствие с СНиП 23-05-95).

Естественное освещение в помещении осуществляется в виде бокового освещения. Величина коэффициента естественной освещенности (к.е.о.) соответствует нормативным уровням.

Осветительные установки обеспечивают равномерную освещенность с помощью и не создают слепящих бликов на экране видеотерминала в направлении глаз оператора. Пульсация освещенности используемых ламп не превышает 10%. При естественном освещении применяются средства солнцезащиты, снижающие перепады яркости между естественным светом и свечением экрана.

Отношение яркости экрана к яркости отражающей поверхности не превышает в рабочей зоне отношения 3:1.

В соответствии с нормами для работников ВЦ (СНиП 2.2.2.542-96) видеотерминальное устройство отвечает следующим техническим требованиям:

Монитор:

– Яркость свечения экрана — не менее 100 кд/м;

– Минимальный размер светящейся точки- не более 0,31 мм

– (реальный размер — 0,25мм);

– Контрастность изображения знака- не менее 0,8;

– Частота регенерации изображения при работе с позитивным контрастом в режиме обработки текста — не менее 72 Гц

– (реальная частота регенерации изображения — 100 Гц);

– Экран имеет антибликовое покрытие;

– Размер экрана по диагонали должен быть не менее 31 см, при этом расстояние от глаз до экрана должно быть в пределах 40*80 см

– (реальный размер экрана по диагонали 16» или 40 см);

– Количество точек в строке — не менее 640

– (реально используемое в работе разрешение экрана — 1024×768);

– Яркость бликов монитора не должна превышать 40 кд/кв.м

Клавиатура:

– Опорное приспособление клавиатуры, позволяющее регулировать наклон в горизонтальной плоскости в пределах 5-15 град;

– Высота среднего ряда клавиш не более 30мм;

– Выделение групп клавиш цветом, размером, формой;

– Минимальный размер клавиш 13 мм, а оптимальный 15 мм;

– Расстояние между клавишами не менее 3 мм;

– Одинаковый ход клавиш с сопротивлением 0,25Н-1,5Н;

– Звуковая обратная связь;

Рентгеновское излучение, а также излучения в ультрафиолетовом, инфракрасном и радиочастотном диапазонах соответствует гигиеническим нормам (ГОСТ 12.1.006-84).

Для защиты глаз от от бликов и экранного излучения монитора используется специальное антибликовое покрытие, которое также является защитным. Видеомонитор оборудован поворотной площадкой, позволяющей перемещать дисплей в горизонтальной и вертикальной плоскостях в пределах 130-200 мм и изменять угол наклона на 10-15°.

Питание электрооборудования вычислительного центра осуществляется от сети переменного тока напряжением 220В при частоте 50 Гц. Сопротивление изоляции токоведущих частей электроустановок до первого автомата максимальной токовой защиты не менее 0,5 МОм.

Для обеспечения безопасности обслуживающего персонала и нормальной работы ЭВМ в электрических установках предусматривается защитное заземление. Заземляются металлические конструкции, которые могут оказаться под напряжением; используемая компьютерная техника — системные блоки, мониторы, принтеры; и другие электрические устройства. В качестве сети заземления внутри помещения используется электропроводка, а также нулевые провода силовой и осветительной сети, которые отвечают следующим требованиям к сопротивлению заземляющих устройств:

Напряжение сети, В	Число фаз	Род тока	Режим нейтрали	Вид защиты	Сопротивление ЗУ, Ом
220	1	~	заземленная	зануление	4
380/220	3	~	заземленная	зануление	4

Для обеспечения безотказной работы компьютерной техники используются источники бесперебойного питания, обеспечивающие защиту от скачков напряжения в сети переменного тока, имеющие специальные порты для защиты от скачков напряжения в используемых сетевых и телефонных линиях, а также необходимую резервную емкость для сохранения данных, с которыми в данный момент работает оператор ПЭВМ, в случае полного обесточивания ВЦ.

Согласно ГОСТ 12.1.004-88 пожарная безопасность обеспечивается системами предотвращения пожара и пожарной защиты.

В соответствии с НПБ 105-95, в зависимости от пожарной опасности технического процесса производства делят на пять категорий: А, Б, В1-В4, Г, Д.

Помещение для размещения ВЦ с компьютерной кабельной или беспроводной сетью по пожарной опасности относится к категории Д. Обязательно наличие телефонной связи и пожарной сигнализации.

Материалы, применяемые для ограждающих конструкций и отделки рабочих помещений, являются огнестойкими. Для предотвращения возгорания в зоне расположения ЭВМ обычных горючих материалов (бумага) и электрооборудования, приняты следующие меры:

– в помещении ВЦ размещены углекислотные огнетушители типа ОУ-2, ОУ-5, ОУ-8;

– в качестве вспомогательного средства тушения пожара могут использоваться гидрант или устройства с гибкими шлангами;

– для непрерывного контроля помещения ВЦ и зоны хранения носителей информации предусмотрена система обнаружения пожаров. Для этого использованы комбинированные извещатели типа КИ-1. При настройке системы управления пожарной сигнализацией для передачи информации выбирается частотный диапазон который не перекрывается с частотным диапазонам, используемый любыми другими устройствами (такими, как например сетевые платы беспроводного доступа). Иначе возможны нарушения работы как пожарной системы оповещения, так и работы этих устройств.

– Система сконструирована так, чтобы обеспечить отключение систем питания и кондиционирования воздуха при возникновение пожара. В сочетании с системой обнаружения используется система звуковой сигнализации.

Меры пожарной безопасности определены в ГОСТ 12.1.004-85.

Для определения соответствия характеристик помещения вычислительного центра (параметры микроклимата, уровень шумности, интенсивность электромагнитного излучения, освещенность, требования к электрической и пожарной безопасности) по своим параметрам заданным нормативным были использованы следующие приборы.

Таблица 21 Приборы контроля опасных и вредных факторов

Измеряемая величина, единица измерения	Допускаемая погрешность измерения	Рабочие средства измерения
		Название прибора	Частотный диапазон	Динамический диапазон	Погрешность измерения
Температура, ^оС, и относительная влажность воздуха, %	0,2 ^оС, 5,0%	Аспирационный психрометр МВ-4М (МВ-34)		-31+51 ^оС 10-100%	0,1^оС 5,0%
Скорость движения воздуха, м/с	0,05 м/с	Термоэлектро анемометр ТАМ-1	—	0,1-5 м/с	±0.1м/с
Уровень звукового давления в октавных полосах частот, дБ	1 дБ	ВШВ-003	10-20000 Гц	25-140 дБ	1 дБ
Напряженность электрического поля, В/м	30%	П3-16	0,01-300 МГц	1-1000 В/м	3%
Напряженность магнитного поля, А/м	30%	П3-16	0,01-30 МГц	0,5-500 А/м	3%
Поверхностная плотность потока энергии (ППЭ), Вт/м²	40%	П3-9	0,03-37,5 ГГц	0,3-8600 Вт/м²	40%
Освещенность, лк	5%	Люксметр Ю-116	0,38-0,72 мкм	5-100 лк 50-10000 лк	10%
Массовая концентрация пыли, мг/м³	10%	Радиоизотопный пылемер ЦРИП-АВ	—	0,1-100 мг/м³	20%
Массовая концентрация вредных веществ, мг/м³	10%	Универсальный Газоанализатор УГ-2	—	0-10 мг/м³	20%
Сопротивление изоляции электрических цепей, Мом	1%	Мегомметр М1102	—	0-200 МОм	1%
Сопротивление заземляющих устройств, Ом	1,5%	Мегомметр МС-08	—	0-1000 Ом	1,5%

Основным источником вредных воздействий является: монитор видеотерминального устройства, поэтому основное внимание уделяется именно ему. Можно выделить основные направления защиты:

– Использование монитора удовлетворяющего санитарным нормам.

– Оснащение монитора защитным фильтром.

При покупке было отдано предпочтение мониторам, соответствующим международным стандартам TCO-95, TCO-99, как наиболее жестко регламентирующим параметры безопасности, а также обязательному наличию сертификатов соответствия параметрам электрической, пожарной безопасности (ГОСТ Р 50377 — 92), уровню звуковых шумов (ГОСТ 2718 — 88), соответствия требованиям по ультрафиолетовому, рентгеновскому излучению, показателям качества изображения (ГОСТ 27954-88) и электромагнитной совместимости (ГОСТ 29216 — 91).

Разработанный программный комплекс, моделирующий процессы в учебной системе управления перевёрнутым маятником не выделят никаких вредных веществ, способных причинить вред окружающей среде. Наиболее вредным фактором работы излучение монитора. Но ввиду малой мощности излучения безопасной зоной может считаться зона радиусом более 0,6 метра. Сократить влияние излучения монитора можно за счет установки более безопасного ЖК-монитора, у которого отсутствует электронно-лучевая трубка.

Безопасность и санитарно-гигиенические условия труда на рабочем месте оператора ПЭВМ отвечают требованиям СанПиН 2.2.2.542-96, а также ГОСТ Р 50377 — 92, ГОСТ 2718 — 88, ГОСТ 27954-88, ГОСТ 29216 — 91.

Таким образом, программный комплекс может считаться экологически безопасным и в процессе его работы дополнительные защитные устройства не требуются.

В ходе выполнения дипломного проекта был произведен вывод уравнений продольного движения самолета, коэффициенты которого взяты для определенного режима полета. Произведен анализ полученной модели.

Были исследованы варианты схем систем управления. В рассмотренных вариантах выявлены недостатки, из которых вытекает необходимость фильтрации. Синтезирован фильтр Калмана. Синтезирован среднеквадратический регулятор.

Проведен анализ работы системы объект-фильтр-регулятор. Анализ и синтез были проведены с использованием пакета прикладных программ MatLab.

Система отрабатывает задающее воздействие с заданными показателями качества при воздействии шумов состояния и измерения, предусмотренных ТЗ:

— время переходного процесса составляет — 3 с;

— перерегулирование — менее 15 %;

В заключение следует отметить, что разработанная САУ обладает рядом достоинств:

Малые масса и габариты.

При построении системы по схеме объект-фильтр-регулятор отпадает необходимость использования скоростного гироскопа, что кроме экономического выигрыша увеличивает надежность системы в целом.

Беспилотный самолет с разработанной системой управления может быть применен для:

радио-, биологической и химической разведки;

метеорологических наблюдений;

тактико-воздушной разведки.

Ставка процента

Число периодов, лет

1. Н. Т. Кузовков. Динамика систем автоматического управления. М. «Машиностроение», 1968 г., 428 с.

2. Козлов В. И. Системы автоматического управления летательными аппаратами. — М.: Машиностроение, 1979. — 216 с.

3. Катков М. С. Непрерывные системы адаптивного управления с идентификаторами. — М.: Изд-во МПИ «Мир книги», 1992. — 386 с.

4. К.Острем, Б.Виттенмарк. Системы управления с ЭВМ. М.«Мир», 1987 г., 480 с.

5. Шаталов А. С. Топчеев Ю. И. Летательные аппараты как объекты управления. М.: Машиностроение, 1972.-240 с.

6. Боднер В. А. Теория автоматического управления полетом. — М.: Изд-во «Наука», 1964. — 700 с.

7. Боднер В. А. Системы управления летательными аппаратами. — М.: Машиностроение, 1973. — 404 с.

8. Михалев И. А. и др. Системы автоматического управления самолетом. М.: Машиностроение, 1971.-464 с.

9. М. А. Айзерман и др.Теория автоматического регулирования. М. «Машиностроение», 1967 г., 768 с.

10. Ю. Ту. Современная теория управления. М.«Машиностроение», 1971.-472

11. А. В. Солодов, Ф. С. Петров. Линейные автоматические системы с переменными параметрами. М. «Наука», 1971 г., 620 с.

12. П. Д. Крутько, А. И. Максимов, Л. М. Скворцов. Алгоритмы и программы проектирования автоматических систем. — М.: Радио и связь, 1988. — 306 с.

13. Гусев С. А., Усов А. Р., Немченко С. Г. Исследование систем автоматического управления в среде пакета прикладных программ MathCAD: Методические указания к выполнению лабораторных работ / ГУАП. С-Пб., 1993.-40 с.

14. Я. Н. Ройтенберг. Автоматическое управление. М. «Наука», 1978 г., 551 с.

15. Теория автоматического управления: Учеб. для вузов по спец. «Автоматика и телемеханика». В 2 — х ч. Ч. II. Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления. / А. А. Воронов, Д. П. Ким, В. М. Лохин и др.; Под ред. А. А. Воронова. — 2-е изд., перераб. и доп. — М,: Высш. шк., 1986. — 504 с.

16. Икрамов Х. Д. Численное решение матричных уравнений. Под ред. Фадеева — М.: Изд-во «Наука», 1984. — 192 с.

17. Павлов С.П., Губонина З.И. Охрана труда в приборостроении. М. Высш. шк., 1986 г., 350 с.

18. В.И. Евдокимов, В.И.Козаченко и др. Охрана труда в приборо- и радиоаппратостроении: Учебн. пособие/СПбГААП. СПб., 1993 г., 72 с.

19. Долин П. А. Справочник по технике безопасности. М.: Энергоиздат, 1982 г., 799 с.

20. Охрана труда в машиностроении/ Под ред. Э. Я. Юдина. М,: Машиностроение, 1983 г., 230 с.

21. Евдокимов В. И. Охрана труда и окружающей среды: Методические указания по дипломному проектированию, Л. ЛИАП, 1989 г. , 40 с.

Размещено на