В статье рассматривается моделирование парового котла как многосвязной системы. Для описания многосвязной системы предлагается использовать декомпозицию системы на функциональные блоки, в пределах которых происходит взаимодействие потоков теплоносителей. На основании связей между блоками предлагается строить структурную схему объекта и с помощью передаточных функций описывать взаимодействие потоков между собой и со средой. Использование передаточных функций вызвано целью создания модели – анализа процессов управления и синтеза управляющих или корректирующих устройств. Поскольку моделируемая система является нестационарной и нелинейной, параметры передаточных функций являются зависимыми от параметров потоков, среды взаимодействия и внешних факторов. Неопределенность в определении указанных зависимостей, сложность использования классических моделей гидродинамики и теплообмена создают предпосылки для использования дискретных моделей описания потоков сплошных сред. При этом принципиальным является получение некоторых интегральных характеристик потоков, замена распределенной системы эквивалентом с сосредоточенными параметрами, кроме того, большое внимание уделяется эффективности вычислительных алгоритмов. Анализируются современные подходы к формированию адекватных моделей потоков теплоносителей, оценивается возможность применения теории вероятностей и математической статистики, искусственных нейронных сетей, аппарата нечеткой логики и клеточных автоматов.

The article provides models of a steam boiler as a multi-connected system. To describe a multi-connected system, it is proposed to use the decomposition of the system in functional blocks, within which the interaction of heat transfer fluid flows occurs. Based on the relationships between the blocks, it is proposed to create a structural scheme of the object and, using transfer functions, to describe the interaction of flows between themselves and with the environment. The use of transfer functions is caused by the main aim of simulation – the analysis of control processes and the synthesis of control or corrective devices. This model is non-stationary and non-linear, and the parameters of the transfer functions depend on the parameters of the flows, the interaction environment, and external factors. Uncertainty about the dependencies’ types, the complexity of using classical hydrodynamics and heat transfer models are the reasons impelling to implement discrete description of сontinuum mechanics models. In this case, it is fundamentally to obtain some integral characteristics of the flows, replacing the distributed system with an equivalent with lumped parameters. In addition, much attention is paid to the efficiency of computational algorithms. The modern approaches to the formation of adequate flow models are analyzed, the possibility of using probability theory and mathematical statistics, artificial neural networks, fuzzy logic and cellular automata is evaluated.