Mokslo ir technologijų srityje stebėjimas ir matavimas yra pagrindinės sąvokos, leidžiančios kurti fizinius reiškinių modelius. Modelis - tai supaprastintas tikrovės atvaizdavimas, padedantis suprasti, aprašyti ar imituoti sistemos elgseną. Svarbu pabrėžti, kad modelis negali būti sistemos faktinės sandaros tikslus aprašymas; jis tik imituoja arba pamėgdžioja sistemos veikimą.
Modelių klasifikacija ir projektavimas
Modeliai skirstomi į konceptualius, fizinius arba matematinius, priklausomai nuo tiriamojo reiškinio dalies svarbos ir turimos informacijos kokybės. Pagrindinės modelio charakteristikos:
- Santykinis paprastumas: jei modelis per sudėtingas, jo naudingumas tampa abejotinas.
- Adaptacija: realios sistemos ir modelio atitikimas nagrinėjamas kaip projektavimo proceso dalis.
- Identifikavimas: sistemos nustatymas pagal žinomą įėjimo signalą ir išėjimo signalą.
Daugeliu atvejų eksperimentatorius turi apibrėžtą apriorinę informaciją apie tiriamąjį procesą, kuri leidžia suformuoti konceptualaus modelio struktūrą. Dažniausiai modelių kūrimas pradedamas taikant pagrindinius fizikos dėsnius (Niutono, Maksvelo, Kirchhofo, masės, energijos ir impulso tvermės dėsnius).
Sistemų valdymo ypatumai
Sistemą galima suprasti kaip sutvarkytų objektų junginį. Sistemos elgseną dažnai lemia neapibrėžtumai, kylantys iš aplinkos arba vidinių procesų (pvz., senėjimo ar gedimų). Grįžtamasis ryšys naudojamas kaip efektyvi priemonė kovai su šiais neapibrėžtumais. Šiuolaikinėje valdymo teorijoje naudojami parametriniai modeliai būsenų erdvėje, kurie leidžia tiksliai įvertinti perdavimo funkcijas.
Praktinis modelių taikymas ir vertinimas
Modelio patikrinimas ir patvirtinimas yra glaudžiai susiję su vertinimu. Pasibaigus vertinimo procedūrai, būtina išsiaiškinti, kiek modelis atitinka tikrąją sistemos veiklą. Pagrindinis sisteminės analizės uždavinys - sistemos išėjimo signalo nustatymas pagal žinomą įėjimo signalą. Dažnai naudojamas mažiausiųjų kvadratų metodas, leidžiantis suderinti modelį su turimais duomenimis.
| Modelio tipas | Pagrindinė paskirtis |
|---|---|
| Matematinis | Prognozavimas ir imitavimas |
| Fizinis | Realaus pasaulio procesų atvaizdavimas |
| Konceptualus | Teorinės konstrukcijos palaikymas |
Eksperimentinio mokslo istorinis kontekstas
Parametrų vertinimo pagal stebėtus duomenis problema yra žinoma inžinerijoje nuo eksperimentinio mokslo ištakų. Autoregresijos slenkamojo vidurkio modelis šioje srityje išlieka vienas veiksmingiausių ir praktiškiausių įrankių. Sėkmingas valdymas galimas tik esant savalaikiam poveikiui į objektą; per daug skuboti veiksmai be informacijos pagrindimo arba pernelyg atsargi sistema gali lemti nesėkmingą rezultatą.