Глава 6

ЭКСПЕРИМЕНТ - СРЕДСТВО ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ

6.1. Характеристика эксперимента

В основе любого исследования лежит эксперимент. Для построения модели объекта необходима информация о нем. Средством получения информации являются наблюдения за объектом исследования. Наблюдения могут проводиться как с помощью пассивных способов их организации (то, что в философии называется простое созерцание), так и в процессе специально организованных исследований.

Отношение между экспериментом и моделью такое же, как между курицей и яйцом, - нельзя определить, что было «в самом начале». Эксперимент с некоторым объектом проводится с целью уточнения его модели. С другой стороны, постановка эксперимента определяется имеющейся до опыта моделью. Противоречия в данном высказывании нет, так как в ходе проведения эксперимента исследователь получает новую информацию, позволяющую усовершенствовать модель, развивать и усложнять ее, т.е. в модели появляются новые составляющие, отражающие более полно процессы, явления и эффекты взаимодействия, которые ранее не были учтены в модели.

Термин «эксперимент» обычно используется при:

• целенаправленном наблюдении исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явления и воссоздавать его каждый раз при повторении этих условий;

• преднамеренных действиях или операциях, предпринятых с целью установления неизвестных причин, их проверки или иллюстрации;

• воспроизведении объекта познания, организации особых условий его существования;

• наблюдении развития явления в естественных для него условиях. Общей чертой в характеристике эксперимента является то, что он

определяется как осмысленная деятельность человека, связанная с различными целями, средствами и объектами познания. Наиболее общей Целью проведения экспериментов является получение новой информации об изучаемом явлении (процессе, объекте). Обобщенно эксперимент определяется как форма познания объективной действительности. Он является одним из основных способов научного исследования наряду с теоретическим мышлением, наблюдением, математическими расчетами и др. Отличительной особенностью эксперимента является использование при его проведении специальных средств исследования, позволяющих исследователю осуществлять вмешательство в явления и процессы внешнего мира, воспроизводить ход процесса, планомерно изменять различные условия в целях получения искомого результата. Эксперимент характеризуется определенной направленностью и организованностью, что сводит к минимуму элемент случайности, неожиданности, хотя полностью его не исключает. Таким образом, эксперимент - это совокупность действий исследователя, осуществляемая посредством материальных средств исследования с целью получения новой информации об изучаемом объекте (процессе, явлении) путем построения информационных (описательных) моделей, характеризующих различные его стороны и проявления.

Основные элементы эксперимента: 1) экспериментатор и его деятельность как познающего субъекта; 2) объект экспериментального исследования; 3) средства экспериментального исследования.

Различают пассивный и активный эксперименты. Пассивный эксперимент подразумевает сбор исходного статистического материала в режиме нормальной эксплуатации объекта наблюдения. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану с использованием методов планирования эксперимента. При этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что приводит к сокращению общего числа опытов. Для проведения активного эксперимента требуются специальные установки. Примерами таких установок могут служить термобарокамеры, вибростенды, аэродинамические трубы и пр. Эксперимент может быть управляемым и неуправляемым. Одним из основных принципов организации научных экспериментальных исследований является стремление к изоляции изучаемого объекта от влияния окружающей среды, т.е. проведение контролируемого активного эксперимента. В таком эксперименте независимые переменные могут варьироваться по желанию исследователя, а влияние внешних переменных исключается. Управляемый эксперимент предполагает управляемость объекта исследований, которая определяется возможностью перевода объекта с наперед заданной точностью в любое из различимых состояний, в котором он находится в течение требуемого промежутка времени. При этом под состоянием объекта понимается все множество значений его характеристик и соотношений

между ними, присущих ему в данный момент времени. В неуправляемом эксперименте наблюдатель пассивно фиксирует спонтанно протекающие процессы.

Различают также контролируемый и неконтролируемый эксперименты. В контролируемом эксперименте независимые переменные, воздействующие на объект исследования и называемые факторами, могут быть измерены с достаточно высокой точностью. Неконтролируемый эксперимент характеризуется тем, что исследователь предполагает воздействие некоторых факторов внешней среды, но у него нет технической возможности произвести количественные измерения уровней воздействующих факторов.

В реальных условиях любой, даже самым тщательным образом организованный, эксперимент обладает свойствами неуправляемого и неконтролируемого эксперимента. Никакая исследовательская установка не может быть полностью изолирована от воздействия факторов внешней среды. Часть этих факторов может быть измерена, но сами факторы будут неуправляемы, другая же часть факторов не подлежит измерению и, таким образом, является неконтролируемой. К неконтролируемым факторам, как правило, относятся такие, как уровень солнечной радиации, естественный радиоактивный фон и магнитное поле Земли и т.п. Данные факторы при проведении активных экспериментов, как правило, не учитываются. Наличие неуправляемых и неконтролируемых факторов может привести к нарушению воспроизводимости результатов эксперимента в сериях - повторениях. Воспроизводимость опыта - одно из главных требований, предъявляемых при организации экспериментальных исследований. Воспроизводимость означает, что в ходе проведения эксперимента различия в выходных результатах опытов, проводимых в условиях воздействия одних и тех же факторов на одних и тех же уровнях, обусловлены случайными факторами: погрешностью приборов, ошибками измерения, дрейфом параметров в экспериментальной установке. Если различия в выходных результатах велики и не объяснимы случайными воздействиями, это означает, что имеет место влияние неучитываемого фактора, которое ведет к нарушению воспроизводимости эксперимента. Если неуправляемые факторы оказывают влияние на результат, получаемый в ходе эксперимента, то эксперимент будет активно-пассивным.

Рассмотрим примеры экспериментальных исследований. Для отработки радиоэлектронной аппаратуры, эксплуатируемой на движущихся объектах в специальных условиях (например, в условиях Крайнего Севера, пустынях, на высокогорье, на летательных аппаратах, морских судах при повышенной влажности и пр.), проводят эксперименты данной аппаратуры в термобарокамерах с установленными в них вибростендами. При обычных условиях внешней среды установки такого типа можно достаточно хорошо изолировать от влияния внешних факторов. Эксперимент в данном случае будет активным. Но, если в ходе проведения эксперимента случится землетрясение, то естественная вибрация Земли наложится на вибрацию, моделируемую вибростендом, и это приведет к нарушению воспроизводимости результатов эксперимента.

Другой пример с физическими экспериментами, проводимыми на ускорителях или исследовательских реакторах. К нарушению воспроизводимости таких экспериментов могут привести резкие всплески солнечной активности. В данном случае происходит наложение активности внешних источников на активность объектов исследования.

Несмотря на большое разнообразие научно-технических экспериментов, отличающихся по физической природе, используемым техническим средствам и объему задач исследований, можно выделить их некоторые общие свойства.

1. Процесс экспериментальных исследований обязательно связан с непосредственным участием человека-исследователя и диктуется его интересами. Исследователь формулирует постановку задачи системного анализа, определяет план его проведения, разрабатывает алгоритм обработки результатов исследования и принимает решение о дальнейших действиях, т.е. человек определяет ход системных исследований на каждом из этапов его проведения.

2. Специфической особенностью экспериментов любой разновидности является наличие неопределенности, обусловленной уровнем априорной информации об исследуемом объекте и степенью ее достоверности. Основной целью проведения экспериментов является получение новых знаний, новой информации и соответственно понижение степени неопределенности.

3. Результаты каждого эксперимента всегда имеют некоторый элемент неопределенности, который вносится ограниченностью экспериментального материала. Его оценка проводится путем статистического анализа результатов наблюдений. Если целью эксперимента является построение модели исследуемого процесса, то выполнение этой цели достигается с определенной точностью. Таким образом, всегда имеется элемент неопределенности в формировании результата эксперимента, обусловленный случайностью исследуемых процессов, объектов или явлений и ограниченностью числа опытов.

4. Любой научно-технический эксперимент ведет к определенным действиям исследователя - принятию решения по продолжению или прекращению исследований - и заканчивается представлением результатов, фор-

мулировкой выводов, выдачей рекомендаций. Процесс принятия решений в экспериментальных исследованиях не удается полностью формализовать даже в самых простых ситуациях.

5. Сложность объекта исследования определяется числом различных состояний, в которых он может находиться. Сложность объекта характеризуется уровнем его организации, степенью детерминированности. Какими бы сложными ни были те или иные эксперименты, по форме организации они мало различаются и включают в себя этапы планирования эксперимента, его проведение и анализ результатов.

6. Общий принцип организации экспериментальных исследований - системный подход. Элементами такой организации должны стать планирование эксперимента, исключение или учет случайных воздействий окружающей среды, анализ получаемых результатов с оценкой ошибок и их совокупного влияния, проверка приемлемости результатов и их интерпретация, представление полученных данных в упорядоченном и наглядном виде. Повышению эффективности именно этих сторон процесса экспериментальных исследований должна способствовать его автоматизация.

ОтмеТим, что современная теория системного анализа трактует понятие эксперимента несколько шире классического, предусматривающего лишь количественные, однозначные измерения. Выделяют следующие черты эксперимента.

1. Имеются наблюдаемые явления, в принципе не допускающие числовой меры, но которые можно фиксировать в «качественных», «слабых» шкалах. Результаты таких экспериментов, однако, можно учитывать в моделях, получая качественные, но вполне научные выводы.

2. Неотъемлемым природным свойством некоторых наблюдений признана их расплывчатость. Тем не менее, таким наблюдениям придана строгая математическая форма и разработан формальный аппарат работы с ними.

3. Погрешности измерений являются неотъемлемым естественным свойством самого процесса измерения, обусловленным наличием неопределенностей, шумами аппаратуры, квантованием измеряемых сигналов.

4. Широкое распространение получили статистические измерения, т.е. оценивание функционалов распределений вероятностей по реализации случайного процесса.

Путем обработки результатов наблюдений, фиксируемых в ходе проведения эксперимента, генерируется информация для включения в модель с целью ее усовершенствования. Таким образом производится перевод модели на более высокий качественный уровень.

6.2. Классификация экспериментальных исследований

Эксперименты, описываемые совокупностью однотипных свойств, целесообразно объединить в некоторые классы. Наиболее полный вариант классификации научно-технических экспериментов приведен в [33]. В этой работе приняты следующие обобщенные классификационные признаки: структура эксперимента; стадия научных исследований, к которым относится эксперимент; организация эксперимента; постановка задачи; способ проведения эксперимента. Данный набор признаков, по признанию самого автора, не является единственно возможным и охватывающим все многообразие свойств экспериментов. Изложим схему классификации научно-технических экспериментов по [33], дополнив ее. В качестве первого уровня классификации рассмотрим качественный и количественный эксперименты. Качественный эксперимент - более простой вид экспериментов. Его цель - установление только факта существования явления. Качественный эксперимент реже обставляется сложными измерительными системами и системами обработки данных. Но кажущаяся простота качественного эксперимента пропадает, если изучаемое явление или процесс является стохастическим (случайным). Стохастичность может быть вызвана, во-первых, тем, что уровень шумов, на фоне которых измеряется полезный сигнал, одного порядка или даже выше значения самого сигнала. Во-вторых, стохастичность может лежать в основе самого процесса.

Количественный эксперимент встречается чаще, чем качественный. Требует для своего проведения более сложного оборудования. Задачей измерительного или количественного эксперимента является установление количественных связей между параметрами, описывающими состояние системы.

Следующий уровень - разделение экспериментов по их структуре на натурные, модельные и модельно-кибернетические (машинные). В натурном эксперименте средства экспериментального исследования взаимодействуют непосредственно с объектом исследования, в модельном эксперименте - не с самим объектом, а с его моделью. При этом модель играет двоякую роль. Во-первых, она является непосредственно объектом экспериментального исследования. Во-вторых, по отношению к подлинному изучаемому объекту или процессу модель выступает в качестве средства экспериментального исследования. Модельно-кибернетический эксперимент является разновидностью модельного, при котором соответствующие характеристики изучаемого объекта исследуются с помощью модели на ЭВМ.

Эксперименты на моделях можно, в свою очередь, подразделить на масштабное, аналоговое, полунатурное и математическое моделирование.

Масштабное моделирование. Этот вид экспериментальных исследований один из самых старых. Чтобы качественно или количественно изучить явление, делали его модель (уменьшенную копию). Примером масштабного моделирования может служить изучение поведения гидротехнических сооружений, потоков жидкости в трубопроводах, устойчивости судов при воздействии на них течений различной направленности. Достоинством данного вида моделирования является изучение явлений и процессов в натуре. Недостаток масштабного моделирования состоит в том, что геометрическое подобие не обеспечивает подобия явления.

Аналоговое моделирование. Следующий тип моделирования - исследования, проводимые на аналоговых моделях. Если различные явления описываются одними и теми же уравнениями, то можно одно из явлений выбрать за основу модели, а остальные выражать через него. Модельным выбирается то явление или процесс, в котором можно легче и точнее произвести измерения. Так как лучше всего разработаны изменения электрических величин, то и модели стараются выполнить на электросхемах (моделирование на аналоговых вычислительных машинах).

Полунатурное моделирование. Полунатурное моделирование чаще всего применяется при исследовании систем автоматического или полуавтоматического регулирования или управления. Примером может служить исследование характеристик самолетов на специальных стендах по обработке навыков в управлении объектом, скажем, автопилот. На основе полунатурного моделирования создаются различные тренажеры.

Математическое моделирование. Если удается выразить весь моделируемый процесс в форме математических уравнений и отношений, то проблема может облегчиться тем, что эти математические уравнения и отношения исследуются на ЭВМ. В этом случае экспериментатор уже сам распоряжается планом проведения эксперимента: какие параметры и как надо варьировать, а какие стабилизировать. Эксперимент ведется в строгих рамках принятых допущений и введенных в рассмотрение параметров. Составляя математическую модель нужно стремиться оставлять для рассмотрения лишь наиболее существенные параметры, делать математическое описание процесса как можно проще.

Следующий уровень предполагает деление экспериментов согласно стадиям проведения научных исследований. Здесь можно выделить лабораторные, стендовые и промышленные эксперименты.

К лабораторным относятся эксперименты по изучению общих закономерностей различных явлений и процессов, по проверке научных гипотез и теорий. Лабораторный эксперимент характеризуется небольшим числом измерительных и управляющих каналов, малыми энергетическими затратами экспериментальной установки, немногочисленным штатом обслуживающего персонала.

При лабораторном эксперименте велика роль самого экспериментатора. Установка для экспериментального исследования, как правило, создается им самим и находится в его подчинении на все время исследования. Этот фактор определяет и сравнительно низкий коэффициент ее загрузки, так как часть времени она простаивает (в период анализа полученных результатов или перемонтажа и наладки оборудования).

Стендовые исследования проводят при необходимости изучить вполне конкретный процесс, протекающий в исследуемом объекте с определенными физическими, химическими и другими свойствами. При стендовых исследованиях на основе сведений, полученных на стадии лабораторных экспериментов, уточняются характеристики объекта, его поведение при варьировании факторов, воздействующих на объект, определяются оптимальные условия функционирования объекта исследования. По результатам стендовых испытаний судят о различных наработках при расчетах или проектировании объекта, изделия или технического процесса. Также в ходе стендовых исследований вырабатываются рекомендации относительно серийного выпуска изделия и условий его эксплуатации.

Разновидностью стендовых исследований является сложный исследовательский эксперимент. Ускорители, реакторы, химические колонны - примеры сложных экспериментальных установок для исследовательского эксперимента.

Промышленный эксперимент проводят при создании нового изделия или организации технологического процесса по данным лабораторных или стендовых исследований, при оптимизации технологического процесса, при проведении контрольно-выборочных испытаний качества выпускаемой продукции. Этот вид эксперимента по своему принципу является как бы зеркальным отображением математического моделирования. В математическом моделировании экспериментальным инструментом является ЭВМ. На ней по составленным уравнениям и значениям параметров, выбранных в качестве определяющих и полученных из измерительного эксперимента, воспроизводится исследуемый процесс. В промышленном эксперименте экспериментальная установка (например, аэродинамическая труба, прочностной стенд и т.п.) применяется для сложного измерительного эксперимента. В нем тип исследуе-

мого процесса и уравнения, его описывающие, известны. Но сам процесс настолько сложен, что произвести его математическое моделирование при современном уровне средств вычислительной техники оказывается невозможным. С появлением более мощных ЭВМ часть наиболее простых промышленных экспериментов заменяется математическим моделированием.

Информативность промышленного эксперимента, как правило, велика, что в сочетании со сложностью обработки данных делает его чрезвычайно трудоемким. Промышленный эксперимент может быть модельным, полунатурным и натурным.

Следующий признак классификации учитывает организацию экспериментов. По данному классификационному признаку выделяют обычные (рутинные), специальные (технические), уникальные и смешанные эксперименты, проводимые в стационарных условиях или на подвижных объектах.

Наиболее часто встречаются обычные эксперименты. Такие эксперименты выполняются по стандартным методикам с использованием сравнительно простого локального экспериментального оборудования.

Технические эксперименты связаны с созданием и исследованием различных приборов и аппаратов.

Уникальные эксперименты проводятся на сложном дорогостоящем экспериментальном оборудовании (типа ядерного реактора, синхрофазотрона, аэродинамической трубы). Такие эксперименты отличаются большими объемами экспериментальных данных, высокой скоростью протекания исследуемых процессов, широким диапазоном изменения характеристик объектов исследования.

Смешанный эксперимент обладает особенностями разных типов экспериментов. Названные разновидности экспериментов организуются как в стационарных условиях, так и на подвижных объектах (морских, авиационных, космических, наземных).

Следующий уровень классификации экспериментальных исследований по признаку, определяемому их частными целями, или по типу моделей определенного вида, восстанавливаемых по результатам исследований. Говорят также, что данный уровень классификации осуществляется по постановке задачи определения вида модели.

В отдельных случаях экспериментатора могут интересовать установление наличия связей между некоторыми переменными объекта исследования, вида взаимосвязей между ними, конкретных аналитических зависимостей, количественно описывающих объект исследования, уточнение вида и параметров этих аналитических зависимостей. Проведение эксперимента приводит к понижению степени неопределенности в априорно известной модели исследуемого объекта. Постановка задачи конкретного экспериментального исследования определяется уровнем сложности исследуемого объекта, количеством и качеством априорной информации об объекте, т.е. степенью его изученности, особыми условиями существования объекта, например, подверженностью случайным неконтролируемым внешним воздействиям, наличием дрейфа характеристик и т.д. и требуемой степенью детализации его описания. Эти общие принципы постановки задачи рассматриваются как составные элементы признака классификации.

В постановке задачи можно выделить ее характеристики, достаточно общие и вместе с тем выражающие наиболее существенные отличия данной постановки от других. На основе таких характеристик формируются классы экспериментов. Критерием формирования определенного класса экспериментов на данном уровне схемы классификации будем считать существование некоторого набора методов, позволяющих решить задачу с учетом существенных характеристик ее постановки.

На данном уровне классификации можно выделить следующие классы.

1. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при наличии неоднородностей разного вида.

2. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при взаимосвязанных входных переменных.

3. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при наличии у него «памяти», т.е. свойства сохранять последействие.

4. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при выяснении механизма явлений.

5. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, описывающей локальную область пространства его параметров, соответствующую экстремуму некоторого критерия оптимальности при наличии временного дрейфа параметров.

6. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, описывающей локальную область пространства его параметров, соответствующую экстремуму некоторого критерия оптимальности при отсутствии временного дрейфа параметров.

7. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, описывающей степень влияния входных переменных на выходные переменные.

8. Эксперименты по нахождению математической модели объекта исследования, позволяющей преобразовать набор переменных объекта исследования.

9. Эксперименты по нахождению математической модели объекта исследования, прогнозирующей его поведение.

10. Эксперименты по нахождению моделей классификации объектов исследования и проверки степени соответствия экспериментальных данных определенным известным моделям.

Наконец, последний уровень схемы классификации делит эксперименты по способу их проведения, определяющему характер взаимодействия системы автоматизации с объектом исследований. С этой точки зрения различают пассивный, активный с программным управлением, активный с обратной связью, активно-пассивный эксперименты.

Характеристика активного и пассивного экспериментов дана ранее. Активный эксперимент с программным управлением проводится по заранее разработанному плану. В соответствии с этим планом исследователь воздействует на факторы, влияние которых исследуется, переводя их с одного уровня на другой согласно плану эксперимента. При этом изменение функции отклика, отражая реакцию исследуемого объекта на управляющие воздействия, позволяет выяснить природу происходящих в объекте исследования процессов. В случае активного эксперимента с обратной связью система автоматизации интерпретирует результаты на каждом шаге эксперимента и выбирает оптимальную стратегию управления им. Активно-пассивный эксперимент характеризуется тем, что при его проведении часть факторов просто контролируется, а по другой части осуществляется управление.

6.3. Обработка экспериментальных данных

Результаты любого эксперимента фиксируют в той или иной форме, затем их используют с целью обработки. Операции сбора и обработки в одних случаях могут быть совмещены во времени, в других случаях обработка экспериментальных данных является самостоятельным этапом. Практически совмещенными во времени сбор и обработка данных являются в автоматизированных системах управления научными исследованиями и комплексными испытаниями, проводимыми в реальном масштабе времени. Отдельным этапом работ обработка данных выступает при проведении учебных экспериментов, на этапе обобщения результатов научных исследований, при проведении системного анализа.

Методы обработки экспериментальной информации зависят от того, какова модель, для уточнения которой проводится эксперимент. Фактически обработка экспериментальных данных - это преобразование информации к виду, удобному для использования, перевод результатов наблюдений с языка измерений на язык уточняемой модели. Модель, в свою очередь, может принадлежать к одному из двух типов: классификационным или числовым моделям. Тип моделей зависит от знаний об объекте, для которого строится модель. Знания могут быть как первоначальными, приближенными, так и достаточно полными, хорошо структурированными, хотя и требующими уточнения. Классификационная модель носит качественный характер, хотя в ней могут участвовать и количественные переменные. Например, классифицируют состояние объекта «работоспособен - неработоспособен» по результатам численных измерений параметров. С другой стороны, в числовых моделях часть переменных может измеряться в слабых шкалах. Рассмотрим особенности экспериментальных данных и их обработки для обоих типов моделей.