基于数学计算的自动化控制模型设计

郝 军

(陕西工业职业技术学院，陕西 咸阳 712000)

我国机械设备越来越智能化，工业水平也在不断提升，机械设备中最为重要的控制设备就是自动化控制设备。目前自动化设备自身还有较多不足，需对自身不断优化来满足社会需求。该设备处于运行状态时，自动化控制模型的作用就是科学调度设备，使之井然有序的加工。另外，该模型还能对设备的应用性能进行明显提升，促使公司经济效益显著增长。为此，增强设备调度的科学性，就成为当前研究人员的重点研究课题。由于原先的控制模型在通信能力上效果不佳，而且还缺乏良好的调度稳定性，这使得该装置在具体工作环节，容易产生相应控制偏差问题，进而使得设备出现了许多加工方面的问题。借助于数学运算，能够让相关控制模型获得较为科学的调度实践，进而对模型通信、调度稳定性能进行相应的改善。

1 自动化控制模型的影响变量确定

自动化控制系统是大型设备机械中最为常用的系统，这种系统对于机械设备工作更加方便。我们所认为的自动化控制系统由单个构成，实际它是由多个自动化控制系统所构成；在构成系统中，包括多个自动化子设备与一个自动化控制母设备。由于机械设备其中包含着较多个自动化控制系统，自动化控制系统一般都会采用集合P来展示，表达式为= {,,…，,…,}，式中：表示自动化控制设备的数量；代表一个正整数，1≤≤；表示自动化控制系统的母设备，其他均表示自动化子设备。大型机械构成系统中的母设备是可以控制子设备的。母设备想要对子设备进行控制，必须在通道长度以内，比如从到之间通道长度为。自动化控制设备控制示意图如图1所示。

图1 自动化控制设备控制示意图Fig.1 Control schematic diagram of automatic control equipment

对图1 分析可知，对于自动化控制系统而言，主要是利用母设备来进行多元化控制，为此，需要对其中所涉及到的诸多子设备进行动态控制，因为这些子设备分布存有差异。于是相应的控制通道就有一定别异，当母设备传递控制指令后，那些子设备在执行效率上就有一定不同，该控制系统就很难实现统一。因为不同子设备不能同时对相关控制任务进行接收，这样就使得最终的系统在通信方面表现得较弱，同时也缺乏稳定性的调度性能，进而使得整个控制设备的工作效率难以提升，因此该控制系统的效率就整体较低。若要对该工作情况进行调整，就需要积极对其进行优化，具体利用数学算式之法，优化相关的自动化控制模型，使得调度时间更加具有合理性，并能对原先模型的调度失稳、通信性能不强的局限性进行改善。在对自动控制模型进行设计之际，还需要引入相应的数学计算，并对其进行行分布原则进行实施。通过这样的设计，可以对大型机械设备的工作效率、性能进行显著提升，同时还能进一步增加自动化控制精度。

2 数学计算于自动化控制模型设计与实现

2.1 数学计算应用于自动化控制模型设计

综上所述，对于自动化控制模型还存在着一系列问题，想要改善其性能与提升工作效率就必须需要对自动化控制模型进行调整。本文在设计自动化控制模型过程中通过数学计算在优化调度方面的问题，使得母设备的工作井然有序。在具体设计环节，需要给出下面的假定：该母设备已经有了相应的控制任务，随后，就根据最终的控制目的将相关子任务分配给对应的子设备，使用至来表示相应次序的调度任务，其中对应的是任务数。在此次序之下，对应的控制动作分别为至。当然，这些子设备获取母设备传递任务的时间也有不同，分别对应的是至。为了进一步提升该模型的通信性能，使之在调度上更加具有稳定性，就需要在模型设计环节引入数学运算，将这些子设备的动作时间进行科学的调整，也就是说，需要适当地提前于母设备对相关任务进行调度时间。利用这一系列调整可以适当提升其通信强度，其具体工作流程如图2所示。

图2 基于数学计算的自动化模型工作流程Fig.2 Workflow of automated model based on mathematical calculation

由图2可以得出，在数学计算的方法下计算自动化设备的适应度与总任务量，然后再调整调度，基于这一系列操作的控制形式，控制总任务量可用公式：

(1)

式中：表示总任务量；表示自动化控制的子设备，具体含义为,…, ；为合理调度时长。

2.2 自动化控制模型设计的实现

在设计该模型时，还需要利用数学运算完成相应的校对，具体就是验证在不同子设备对相关控制任务完成后，是不是有着相关问题，由此对其开展相关的检测活动。此步骤，对自动化控制有着颇为关键性的作用，使得运行效果得到很好强化，并能对相关结果进行保障，同时也需要对调度任务加以科学的检测。检测合理后，母设备才可以对相关子设备进行动态控制，并能优化相应的调度任务。为此，对于校对而言，需要使之具有科学性，所以，在研究中，引入了“适应度”，目的就是对其合理性进行相应的强化。在某个大型设备自动化控制系统对工作进行控制这一过程叫作适应度，可用公式：

(2)

式中：为自动化控制系统将全部控制任务完成需要花费的全部时间；()表示适应度；表示自动化控制子设备的调整时长。

由式(2)可以得出，对于适应度而言，其与自动化控制系统需要完成控制工作的总耗时，有着对应的反相关系；若是适应度很小，那么对应的控制能力就会越佳。一般而言，在自动化控制工作有着较多任务之际，不同的子设备都需要完成相关的任务，对应的适应度差异就会显著下降。为此，在具体校对之际，倘若子设备相互之间的适应度有着颇大差异，那么就很难进行自动化控制。因为通常情况下，对于适应度而言，它们的差异并不是十分显著。倘若不同子设备适应度存在着颇大的差异，那么对应子设备完成工作的能力，就会显著下降，为此，对有关控制任务就很难进行完成，该子设备就很难空闲。作为母设备就需要重新调控不同的子模块，在此过程中还需要对其适应度加以二次运算，直至该参数在不同的子模块上基本相类。

在完成检验校对这一过程之后，需要计算调度时长，其系自动化控制系统最主要达成目标是获取调度时间，调度时间公式：

=+()

(3)

式中：调度时间用 来表示；子设备收到任务到完成任务所花费的时长用来表示；自动化母设备开始工作的时长就是 。利用以上算式与分析，对该模型进行校对处理后，就能判定本次设计的模型是否之后可以平稳运行。至此，设计模型的性能与效果如何，还需要进一步通过仿真实验进行分析。在仿真过程中，需要对该模型所运用的数学计算方法进行仿真，从而验证该方法能否有效提升该控制系统的通信性能与稳定性性能，能否让该设备的自动控制效率与质量得到显著提升。

3 仿真实验

通过对自动化控制模型进行仿真实验，主要是对自动化控制系统与基于数学计算的自动化控制模型的通信性能和稳定性进行研究，分析经过设计的数学计算自动化控制模型是否会在这两方面有所提升。

3.1 实验准备

因为在实验之前，提供的准备信息具有差异性，这会导致所得性能测试结果有差异，其精准性就有所下降。为了解决这个问题，就需要对准备的信息进行一致性整理，进一步得到更加精准的结果。在实验环节，应用了2台仿真实验装置，这样就能进行对比分析。这2台装置分别运行传统模型与基于数学计算的模型。接着将这2个实验装置在相同大型机械设备上运行，并完成一致性的调度任务。当然，在具体实验前，还需要对虚拟实验装置的宽带进行设置，一台的宽带为0～2.5 Mb/s；另一台为2.5～5.0 Mb/s。仿真用时为8 h，由此对该模型的通信性能与稳定性性能进行测试，并能给出相应的验测结果。

3.2 实验结果分析

通过进行此次实验分析之后，计算机自动化控制模型通信稳定性方面有了较为明显的提升，并且传播速度方面，也有了很大变化，并不会与之前一样，轻易受到网络的影响。将数学计算方法下的自动化控制模型运用于大型设备中可以大大提升它的性能。自动化控制系统在进行仿真的这个期间，需不停改变网络的入侵形式，平均每30 min改变一次，也需要记录对接口的传播速度快慢，大约10 min记录1次。图3与图4是将记录数字制作的图表形式，两个图分别是通信接口1、接口2的曲线。

图3 2种自动化设备通信接口1设备传输速率曲线图Fig.3 Plot of reserve transmission rate for two kinds of automation equipment with Communication Import 1

图4 2种自动化设备通信接口2设备传输速率曲线图Fig.4 Plot of reserve transmission rate for two kinds of automation equipment with Communication Import 2

通过对比图3与图4可以看出，无论通信接口是1还是2，计算机算的自动化模型会比普通的自动化控制模型传播速度快很多。与此同时，如果网络入侵方式产生变化，影响最大的是则是普通自动化控制模型，而对于数学计算的自动化控制模型来讲，影响并不大。这就意味着，采取数学计算后，自动化控制模型传输速度与通信性能会更强。通过记录每间隔30 min的调度任务量分析得出，如果通信接口是1时，数学计算的自动化冬至模型产生的变化较小，甚至看不出来存在何种变化；如果通信接口是2的情况下，普通的自动化控制模型调度任务量产生了很大变化，表示调度稳定性非常不好。但是基于数学计算的自动化控制模型调度任务的变化非常小，这就意味着，在数学计算的方法下，能有效提升自动化控制模型的稳定性。

4 结语

对于自动化设备而言，可以对其调度加以优化，使之在实际工作中更加井然有序，发挥较佳性能。根据上文仿真实验，相较于普通自动化控制模型而言，自动化控制模型运用数学计算方法作为重要基础的模型，可以让自动化控制模型相关性能得到很好优化，并能显著提升其调度稳定性。作为大型机械装置，能够对控制工作以最高工作效率进行完成，最大限度提升其精准率，同时还能显著减小相应的加工成本。在自动化水平日益提升下，相关装置在对自动化系统运用方面，应用变得更为频繁，对应的应用空间也随之扩大。由于该装置在很多工作上可以支持自动化，因此质量与效率有效提高，促使该模型在机械设备中得到更为广泛地运用。