 
          
            ПЛАВИЛЬНЫЕ  ПЕЧИ  ЛИТЕЙНЫХ  ЦЕХОВ
          
        
        
          
            19
          
        
        
          •
        
        
          сортирователь – сортирует неоднородные по свойствам элементы входного
        
        
          потока на несколько выходных, различающихся по свойствам составляю-
        
        
          щих элементов (специализированные информационные системы);
        
        
          •
        
        
          формирователь – формирует на базе элементов входного потока новый вы-
        
        
          ходной поток с определённым образом организованной его временной (ин-
        
        
          формационной) структурой (самонастраивающиеся системы управления и
        
        
          пр.);
        
        
          •
        
        
          накопитель – накапливает элементы обмена. Основная характеристика – ём-
        
        
          кость. В качестве накопителей могут выступать аккумуляторы, банки ин-
        
        
          формации и т.д.;
        
        
          •
        
        
          редуктор – материализует информацию, соответствующую модели, в мате-
        
        
          риальных копиях или физических действиях над элементами входного по-
        
        
          тока. Типичными примерами редукторов являются управляющие вычисли-
        
        
          тельные машины, сами печные агрегаты и т.п.
        
        
          Первой и, пожалуй, наиболее сложной и ответственной задачей исследо-
        
        
          вания процессов является задача построения соответствующих формальных
        
        
          моделей. Она решается на основе результатов исследований ценностей морфо-
        
        
          логии и функций системы составляющих её компонент и компонент внешнего
        
        
          окружения. При отсутствии достаточной информации об исследуемом процессе
        
        
          (технологическом объекте управления) или его исключительной сложности ис-
        
        
          пользуются так называемые модели чёрного ящика, когда зависимость выход-
        
        
          ных переменных системы от входных определяется чисто формально без какого
        
        
          бы то ни было анализа внутренней структуры (например построением регрес-
        
        
          сивных зависимостей). Однако более конструктивен путь построения регрес-
        
        
          сивных или ситуационных моделей. Одной из частных задач является задача
        
        
          идентификации параметров формальной модели на основе информации о пове-
        
        
          дении реальной системы.
        
        
          Конечной целью процессуальных исследований является изучение про-
        
        
          цессуальных свойств системы, которые могут быть выявлены либо путём ана-
        
        
          литических исследований на основе, например, соответствующих критериев
        
        
          или показателей, либо путём непосредственного физического или математиче-
        
        
          ского моделирования. Большой практический интерес при этом представляет
        
        
          также задача исследования влияния на процессуальные свойства системы её
        
        
          параметров и существующей внешней и внутренней ситуации.
        
        
          Один из этапов системного анализа печных метасистем – информацион-
        
        
          ные исследования, заключающиеся в оценке информационных свойств послед-
        
        
          них и их окружения, в анализе соответствующей информационной структуры и
        
        
          выработке рекомендаций по её усовершенствованию.
        
        
          В печной теплотехнике данные и знания можно получить путём: а) логи-
        
        
          ческого мышления; б) интуитивного мышления; в) непосредственно-
        
        
          чувственного и опосредованного наблюдения с последующими выводами;
        
        
          г) опроса экспертов; д) математического моделирования; е) лабораторного экс-
        
        
          перимента, в том числе на физической модели; ж) промышленного эксперимен-
        
        
          та; з) обработки данных нормальной промышленной эксплуатации агрегатов и