Системы автоматического управления — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 30

Проверяется реализация операции: создать передаточную функцию 1/(s^2+2s+5). Какой код сохраняет математический смысл постановки?

G = zpk(1,[1 2 5]); G = tf(1, [1 2 5]); G = ss(1,[1 2 5]); G = tf([1 2 5], 1); G = tf("1/(s^2+2*s+5)");

Вопрос 2 из 30

Показанный код из темы «Передаточная функция» не соответствует постановке. Какая редакция восстанавливает вычислительный договор?

G = tf([1 2 5], 1);

Внести показанную замену без изменения входного контракта. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.G = tf("1/(s^2+2*s+5)"); Переписать вычислительный шаг следующим образом. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.G = zpk(1,[1 2 5]); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.G = ss(1,[1 2 5]); Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.G = tf([1 2 5], 1); Заменить исходный блок этой реализацией. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.G = tf(1, [1 2 5]);

Вопрос 3 из 30

Результат фрагмента по теме «Передаточная функция» нужно принять перед включением в расчёт. Какая проверка даст независимое основание?

G(s)=\frac{1}{s^2+2s+5}

G = tf(1, [1 2 5]);

Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Передаточная функция». Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Передаточная функция». Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Передаточная функция». Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Передаточная функция». Создайте несколько `tf` и восстановите их формулы из коэффициентов без графического вывода.

Вопрос 4 из 30

Контрольный расчёт для действия «создать передаточную функцию 1/(s^2+2s+5)» начинается с формулы. Какое соотношение можно использовать для проверки?

G^{-1}(s)=\frac{1}{s^2+2s+5}

G(s)=\frac{2}{s^2+2s+5}

G(s)=\frac{1}{s^2+2+s+5}

G(s)=\frac{1}{s^2+2s+5}

G(s)=\frac{s^2+2s+5}{1}

Вопрос 5 из 30

Коэффициенты числителя и знаменателя перепутаны, поэтому модель описывает дифференциаторный полином вместо устойчивого звена. Какое решение можно обосновать на рецензии?

Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Передаточная функция». Проверить `pole`, `zero` и статический коэффициент полученной модели по исходной формуле. Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Передаточная функция». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Передаточная функция». Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Передаточная функция».

Вопрос 6 из 30

Исходное требование формулируется так: проверить асимптотическую устойчивость непрерывной LTI-системы по полюсам. Какой код сохраняет математический смысл постановки?

stable = all(abs(pole(G)) < 1); stable = all(real(zero(G)) < 0); stable = det(G) > 0; stable = all(real(pole(G)) < 0); stable = all(pole(G) ~= 0);

Вопрос 7 из 30

Рецензент разбирает фрагмент по теме «Устойчивость» в тесте «Системы автоматического управления». Какой вариант исправляет саму операцию?

stable = all(real(zero(G)) < 0);

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.stable = all(pole(G) ~= 0); Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.stable = det(G) > 0; Заменить исходный блок этой реализацией. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.stable = all(abs(pole(G)) < 1); Переписать вычислительный шаг следующим образом. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.stable = all(real(zero(G)) < 0); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.stable = all(real(pole(G)) < 0);

Вопрос 8 из 30

Для решения по теме «Устойчивость» выбирают контрольный опыт. Какой вариант проверяет смысл операции, а не внешние признаки результата?

\Re(p_i)<0\ \forall i

stable = all(real(pole(G)) < 0);

Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Устойчивость». Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Устойчивость». Классифицируйте наборы непрерывных и дискретных полюсов, включая нулевую действительную часть и модуль ровно один. Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Устойчивость». Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Устойчивость».

Вопрос 9 из 30

Требование «проверить асимптотическую устойчивость непрерывной LTI-системы по полюсам» переводят на язык математики. Какое соотношение можно использовать для проверки?

\Re(p_i)<1\ \forall i

\Re(q_i)<0\ \forall i

\Re(p_i)<0\ \forall i

\Re(p_i)>0\ \forall i

\Re(p_i)<0\ \forall j

Вопрос 10 из 30

Команда применяет критерий единичного круга к непрерывной модели и объявляет медленный устойчивый полюс −2 неустойчивым. Что связывает исправление с измеримым признаком качества?

Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Устойчивость». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Устойчивость». Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Устойчивость». Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Устойчивость». Учитывать временную область модели (`Ts`) и отдельно анализировать полюса на границе устойчивости.

Вопрос 11 из 30

Нужно реализовать действие: получить диаграмму Боде и численные запасы устойчивости разомкнутой системы L. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

margin(feedback(L,1));

nyquist(L);
[gm,pm] = stepinfo(L);

[gm,pm] = bandwidth(L);

bode(L);
[gm,pm] = pole(L);

margin(L);
[gm,pm,wcg,wcp] = margin(L);

Вопрос 12 из 30

В расчёте по теме «Частотные характеристики» обнаружено содержательное расхождение. Какую замену следует принять после проверки?

margin(feedback(L,1));

Внести показанную замену без изменения входного контракта. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.margin(feedback(L,1)); Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.

margin(L);
[gm,pm,wcg,wcp] = margin(L);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

bode(L);
[gm,pm] = pole(L);

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.

nyquist(L);
[gm,pm] = stepinfo(L);

Заменить исходный блок этой реализацией. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.[gm,pm] = bandwidth(L);

Вопрос 13 из 30

Код по теме «Частотные характеристики» проходит обычный пример. Какая проверка покажет, что вычислительный договор сохраняется и на неудобном входе?

PM=180^\circ+\angle L(j\omega_c)

margin(L);
[gm,pm,wcg,wcp] = margin(L);

Для простой петли найдите частоту пересечения на графике и сопоставьте её с численным выводом `margin`. На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Частотные характеристики». Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Частотные характеристики». Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Частотные характеристики». Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Частотные характеристики».

Вопрос 14 из 30

Для действия «получить диаграмму Боде и численные запасы устойчивости разомкнутой системы L» нужен независимый математический эталон. Какая запись верна на заявленной области входов?

PM=181^\circ+\angle L(j\omega_c)

PM=180^\circ+\angle L(i\omega_c)

PM=180^\circ+\angle L(j\omega_c)

PM=360^\circ+\angle L(j\omega_c)

PM=180^\circ-\angle L(j\omega_c)

Вопрос 15 из 30

Запасы вычислены для уже замкнутой системы, поэтому цифры не соответствуют смыслу классического анализа петли. Какое действие даст проверяемый результат?

Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Частотные характеристики». Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Частотные характеристики». Чётко определить точку разрыва петли, анализировать разомкнутый L и дополнять запасы проверкой робастности модели. Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Частотные характеристики». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Частотные характеристики».

Вопрос 16 из 30

В расчёте требуется настроить PID-регулятор для объекта G и затем проверить замкнутый отклик. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

C = tunePID(G);
T = feedback(G,C);

C = pidtune(feedback(G,1),"PID");
T=C*G;

C = pid(G);
T = C+G;

C = pidtune(G,"PID");
info=stepinfo(C);

C = pidtune(G,"PID");
T = feedback(C*G,1);
info = stepinfo(T);

Вопрос 17 из 30

Ниже приведена неудачная реализация из темы «Настройка регулятора». Какая редакция возвращает требуемый результат и оставляет независимый контроль?

C = pid(G);
T = C+G;

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.

C = pidtune(G,"PID");
T = feedback(C*G,1);
info = stepinfo(T);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

C = pidtune(G,"PID");
info=stepinfo(C);

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.

C = pid(G);
T = C+G;

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.

C = pidtune(feedback(G,1),"PID");
T=C*G;

Заменить исходный блок этой реализацией. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта. Для темы «Настройка регулятора» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

C = tunePID(G);
T = feedback(G,C);

Вопрос 18 из 30

Перед рецензентом рабочий фрагмент по теме «Настройка регулятора». Как проверить его так, чтобы близкая подмена не прошла вместе с ним?

T(s)=\frac{C(s)G(s)}{1+C(s)G(s)}

C = pidtune(G,"PID");
T = feedback(C*G,1);
info = stepinfo(T);

Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Настройка регулятора». Настройте PI и PID для одного объекта и сравните не только время установления, но и усилие управления. Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Настройка регулятора». Проверить только один сводный показатель результата — сумму, среднее или норму — на двух обычных входах из темы «Настройка регулятора». Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Настройка регулятора».

Вопрос 19 из 30

Нужно формализовать операцию «настроить PID-регулятор для объекта G и затем проверить замкнутый отклик». Какая запись верна на заявленной области входов?

T(s)=\frac{A(s)G(s)}{1+C(s)G(s)}

T(s)=\frac{C(s)G(s)}{1+C(s)G(s)}

T(s)=\frac{C(s)G(s)}{2+C(s)G(s)}

T(s)=\frac{1+C(s)G(s)}{C(s)G(s)}

T(s)=\frac{C(s)G(s)}{1-C(s)G(s)}

Вопрос 20 из 30

Команда оценивает переходную характеристику самого регулятора, а не регулируемого объекта. Какой порядок работы не скроет причину ошибки?

Привести входные данные к ожидаемой форме и классу, затем повторить исходный фрагмент по теме «Настройка регулятора». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Настройка регулятора». Строить замкнутую петлю с правильным знаком, проверять ограничения управляющего сигнала и устойчивость на наборе моделей. Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Настройка регулятора». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Настройка регулятора».

Вопрос 21 из 30

На рецензию вынесена операция: не экстраполировать линейную модель за диапазон, где исполнитель входит в насыщение. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

y = G * uCmd; u = sign(uCmd).*inf; y=G*u;

u = min(max(uCmd, uMin), uMax);
y = nonlinearPlant(u);

u = uCmd; y = step(G,u); y = lsim(G,uCmd,t); assert(islinear(G));

Вопрос 22 из 30

В тесте «Системы автоматического управления» показанный фрагмент нарушает правило из темы «Границы применимости». Какая редакция исправляет причину, а не только её проявление?

y = lsim(G,uCmd,t); assert(islinear(G));

Внести показанную замену без изменения входного контракта. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение.u = sign(uCmd).*inf; y=G*u; Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата.y = G * uCmd; Переписать вычислительный шаг следующим образом. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.u = uCmd; y = step(G,u); Заменить исходный блок этой реализацией. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

u = min(max(uCmd, uMin), uMax);
y = nonlinearPlant(u);

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.y = lsim(G,uCmd,t); assert(islinear(G));

Вопрос 23 из 30

Фрагмент по теме «Границы применимости» выглядит правдоподобно. Какая проверка действительно подтвердит заявленное свойство, а не только отсутствие сбоя?

u\in[u_{min},u_{max}]

u = min(max(uCmd, uMin), uMax);
y = nonlinearPlant(u);

Повторить вычисление в отдельной функции, сохранив ту же формулу, и сравнить два полученных ответа по теме «Границы применимости». Сравните отклик линейной и насыщаемой модели при малом и большом задании; найдите момент, где выводы расходятся. Сравнить два близких входа и убедиться, что результат меняется плавно и без предупреждений в задаче по теме «Границы применимости». На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Границы применимости». Сравнить ответ с сохранённым выводом предыдущей версии на рабочем наборе данных по теме «Границы применимости».

Вопрос 24 из 30

Перед реализацией требования «не экстраполировать линейную модель за диапазон, где исполнитель входит в насыщение» записывают модель. Какая запись верна на заявленной области входов?

u\in[u_{min},u_{max}]

v\in[u_{min},u_{max}]

u\notin[u_{min},u_{max}]

u\in[u_{max},u_{min}]

u\in[u_{min},u_{max})

Вопрос 25 из 30

Регулятор выглядит превосходно в линейной симуляции, но в реальности долго упирается в максимум и накапливает интегральную ошибку. Что следует сделать до принятия расчёта?

Сохранить результат текущей версии как регрессионный эталон и расширить набор входов того же типа для темы «Границы применимости». Снизить расход памяти текущего варианта и сравнить его с прежним результатом на сохранённых данных по теме «Границы применимости». Включить насыщение и anti-windup, проверить сценарии больших возмущений и явно описать область применимости линейной модели. Проверить форму, класс и конечность результата; при совпадении этих признаков продолжить расчёт по теме «Границы применимости». Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Границы применимости».

Вопрос 26 из 30

Условие задачи — оформить модель регулятора так, чтобы изменение единиц измерения не требовало поиска чисел по скриптам. Какая реализация даёт требуемый результат, а не соседний?

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
C = eval("pid(2.4,0.8)");

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
assignin("base","Kp",2.4); C=pid(Kp,0.8);

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
K = [2.4 0.8]; C=pid(K(1),K(2));

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
C = pid(2.4,0.8);

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
cfg.Kp = 2.4; cfg.Ki = 0.8; cfg.units.input="deg"; cfg.units.output="N*m";
C = pid(cfg.Kp,cfg.Ki);

Вопрос 27 из 30

Для темы «Сопровождение проекта» в тесте «Системы автоматического управления» приведён дефектный блок. Какое замечание рецензента можно принять?

C = eval("pid(2.4,0.8)");

Использовать показанный вариант вместо дефектного фрагмента. Перед принятием проверить предпосылки операции, форму результата и один численный инвариант. Контрольный пример должен воспроизводиться на чистом запуске проекта.

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
assignin("base","Kp",2.4); C=pid(Kp,0.8);

Переписать вычислительный шаг следующим образом. На минимальном примере сопоставить форму выхода и два контрольных значения с независимым эталоном. В журнале проверки сохранить вход, ожидаемый результат и фактическое расхождение. Для темы «Сопровождение проекта» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
C = eval("pid(2.4,0.8)");

Внести показанную замену без изменения входного контракта. После замены проверить обычный и граничный входы, заранее вычислив ожидаемый результат. Допуск и критерий принятия зафиксировать до просмотра результата. Для темы «Сопровождение проекта» также сверить класс данных и сохранение ожидаемой структуры выхода.

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
K = [2.4 0.8]; C=pid(K(1),K(2));

Заменить исходный блок этой реализацией. Сравнить результат с формулой на двух входах, где меняются ориентация данных и масштаб величин. Отдельно убедиться, что ближайшая неверная реализация этот контроль не проходит.

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
cfg.Kp = 2.4; cfg.Ki = 0.8; cfg.units.input="deg"; cfg.units.output="N*m";
C = pid(cfg.Kp,cfg.Ki);

Принять эту редакцию как полную замену текущего блока. Добавить регрессионный пример, на котором исходная версия расходится с требованием по значению или размерности. Результат проверки оформить так, чтобы его можно было повторить без ручной подгонки.

% Начальные данные уже проверены; после блока отдельно контролируются значение и размер результата.
C = pid(2.4,0.8);

Вопрос 28 из 30

Ниже показано решение из темы «Сопровождение проекта». Какой контроль отличит его от ближайшей ошибочной реализации?

[K_p]=\frac{unit(u)}{unit(e)}

cfg.Kp = 2.4; cfg.Ki = 0.8; cfg.units.input="deg"; cfg.units.output="N*m";
C = pid(cfg.Kp,cfg.Ki);

Проведите ревизию числовых констант модели: для каждой укажите смысл, единицу, источник и допустимый диапазон. Выполнить расчёт с повышенной численной точностью и использовать совпадение округлённых значений как контроль темы «Сопровождение проекта». Запустить несколько случайных наборов одинакового масштаба и сопоставить время выполнения и форму результата для темы «Сопровождение проекта». Увеличить размер входа и проверить ожидаемый рост времени и памяти, сохранив исходный способ вычисления по теме «Сопровождение проекта». На одном типичном наборе сверить размер, класс и отсутствие `NaN` или `Inf` в результате по теме «Сопровождение проекта».

Вопрос 29 из 30

Проверка кода для задачи «оформить модель регулятора так, чтобы изменение единиц измерения не требовало поиска чисел по скриптам» опирается на формулу. Какая запись верна на заявленной области входов?

[K_p]\approx\frac{unit(u)}{unit(e)}

[K_p]=\frac{unit(e)}{unit(u)}

[K_p]=\frac{unit(v)}{unit(e)}

[K^{-1}_p]=\frac{unit(u)}{unit(e)}

[K_p]=\frac{unit(u)}{unit(e)}

Вопрос 30 из 30

После перехода с градусов на радианы коэффициент оставили прежним, потому что его единицы нигде не были записаны. Какое решение оставит независимый критерий проверки?

Увеличить число случайных запусков и оценивать устойчивость среднего результата в задаче по теме «Сопровождение проекта». Сравнить две реализации на одном типичном наборе и принять вариант с меньшим разбросом времени по теме «Сопровождение проекта». Ослабить допуск до уровня, при котором рабочий пример проходит, и использовать тот же порог для остальных данных по теме «Сопровождение проекта». Хранить параметры, единицы, источник настройки и дату проверки в одной версионируемой конфигурации. Сначала выбрать более быстрый вариант на рабочем наборе, после чего закрепить его вывод автоматическим тестом по теме «Сопровождение проекта».