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大数据涂子沛读后感收集(12)

2022-08-10 来源:百合文库
这些天来,在读大数据这本书的同时,也稍微重温了一下自动控制原理,认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式,借读书交流会之际,与大家分享。
对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了,但并不知道这一脚油门下去能给多大车速,这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了,不然超速被开罚单是很正常的。那么,问题就来了:如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门?这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式,不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子,经过繁杂的计算,还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程,因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统,若是对于航空发动机这种复杂的系统,结构工艺过于复杂,分析各部分的物理化学过程是十分困难的,这时候可以通过实验法得到数学模型。
实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法,主要过程是对被研究对象施加某种随机信号,根据被测对象各参数的变化,采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识,测试结果精度较高,但要求采集大量测试数据,并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。
若用开车实例来解释,此时的系统为汽车动力系统,施加的随机信号为燃油量,被测对象指车转速,得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式,从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。
在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间,除了发动机点火后震撼的场景动人心魄,控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目,我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型,结合航空发动机这种复杂的系统,对于搞控制的人来说,得到数学模型就够了,现象背后的原因交给研发的人来探索更好。
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