книги из ГПНТБ / Лоскутов В.И. Основы современной техники управления

зан с наличием достоверной информации, являющейся осно­ вой для принятия командным составом необходимых решений.

Понятие управления включает в себя стратегию и тактику поведения управляемого объекта. Решение стратегических за­ дач определяет предвидимое поведение управляемой системы и выработку программы функционирования ее на прогнози­ руемый отрезок времени. Тактические задачи связаны с фор­ мированием оперативных воздействий для повышения органи­

величин вблизи заранее установленных значений у. При этом различают методы активной и пассивной защиты. При необ­ ходимой стабилизации заранее определенного состояния уп­ равляемого объекта прибегают к его активной защите с уче­ том подавления возмущающих воздействий. Осуществляется это с помощью компенсационных способов подавления возму­ щающих факторов. Пассивная защита связана с созданием постоянно действующих методов управления, обеспечивающих оптимизацию заранее определенных параметров системы. В ряде сложных систем применяются оба способа стабилизи­ рующих воздействий.

Повышение степени организации структуры системы осу­ ществляется с помощью решения задач оптимизации для определения наивыгоднейшего в определенном смысле функ­ ционирования системы.

Здесь различают два вида действий — определение опти­ мального плана функционирования системы и выработки методов реализации этого плана.

Вряде случаев действия эти автоматизируются, и достиже­ ние поставленной цели при функционировании системы осу­ ществляется с помощью известных средств автоматики и электронно-вычислительных машин.

Взависимости от назначения управляемых комплексов и способов реализации, поставленных перед ними целей, системы классифицируются по основным видам используемых схем автоматизации. Наиболее простыми из них являются управ­ ляющие системы, построенные по принципу «жесткого» управ­ ления. Оно осуществляется на основе заранее разработанной программы управления, однозначно определяющей поведение управляемого объекта. В этом случае управляющее воздей­ ствие формируется на основе точной зависимости между сиг­ налом на входе и получаемым при этом результатом. Воздей­ ствие внешней среды в системах, построенных по разомкнутой

схеме, не учитывается. Примером такого вида является схема цифрового программного управления металлорежущим стан­ ком с помощью шагового электродвигателя. Программа «жест­ кого» управления здесь строится на основе полной определен­ ности поведения управляющего органа без учета воздействия внешней среды на управляемую систему.

Более высокий уровень управления реализуют системы автоматического регулирования, воспроизводящие заранее за­ данный закон изменения управляемой величины. В этом слу­ чае управляющее воздействие на регулируемый объект фор­ мируется в зависимости от величины

в том, что он регламентирует заранее заданное поведение ре­ гулируемого объекта, вне зависимости от характера причин, вызывающих фактическое отклонение величины у от установ­ ленного значения.

По указанному принципу строится такой обширный класс управляющих систем, как следящие системы. В этом случае закон изменения состояния регулируемой системы заранее не­ известен, он формируется в процессе управления по некото­ рым внешним сигналам.

В реально функционирующих объектах очень часто боль­ шое значение имеет воздействие внешней среды, поведение которой в своем подавляющем большинстве имеет стахостиче-

ципа оптимального управления.

Основная сущность систем оптимального управления за­ ключается в автоматизации поиска и стабилизации наилучшей зоны протекания управляемого процесса. Для того чтобы про­ водить оценку фактического состояния управляемого объекта, осуществлять выбор направления для его последующего улуч ­ шения, определять оптимум зоны функционирования регули­ руемых процессов, необходимо иметь некоторый обобщенный показатель, характеризующий степень достижения поставлен­ ной цели управления. Такой показатель называется критерием

20

эффективности управления или показателем качества управ­ ления.

Оптимальное управление связано с наличием такого со­ стояния управляемого объекта, при котором критерий эффек­ тивности приобретает наивыгоднейшее значение. В реальных условиях при этом должны быть соблюдены все добавочные условия и ограничения функционирования объекта.

Пусть требуется путем управляющих воздействий переве­ сти некоторую многофакторную систему из состояния Y0 в Y. Величины Y0 и Y в данном случае рассматриваются как век­ торы, компонентами которых являются некоторые переменные факторы (координаты системы) уі, г/г, • . -, Цп. Так что новое состояние системы можно представить в виде многофактор-

ного вектора У = { у ъ У л , . . . , уя).

В этом случае процесс управления можно рассматривать как стремление к минимизации соответствующего функционала, количественно характеризующего в некотором метрическом пространстве расстояние между точкой, изображающей цель управления, и точкой, соответствующей фактическому проте­ канию процесса в управляемом объекте.

Иногда оптимум процесса совпадает с экстремумом вы ­ ходной координаты управляемого объекта. Здесь процесс уп­ равления сводится к отысканию и поддержанию таких значе­ ний входных координат управляемого объекта, при которых выходная координата достигает своего наибольшего (или наи­ меньшего) значения.

При наличии преобладающего воздействия на объект слу­ чайных факторов нахождение оптимума управляемого про­ цесса связано с применением статистических методов. Так, например, управление объектом в условиях неполной инфор­ мации о будущем поведении среды осуществляется на основе нахождения ее наиболее вероятностных характеристик.

Оптимизация процессов управления требует четкого фор­ мулирования цели управления, выявления в численной форме критерия эффективности, учета влияния внешней среды, до­ статочно точной оценки имеющихся ресуров, наличия выполнимых ограничений и добавочных условий в выборе управ­ ляющих воздействий и возможности осуществления функцио­ нирования объекта при реализации принятого алгоритма.

21

Основными их характеристиками являются объемы ис­ пользуемой информации, структура путей ее циркуляции внутри управляемой системы и степень сложности математи­ ческой переработки получаемых данных.

Взаимосвязь же между управляемым комплексом и управ­ ляющей системой определяется некоторой суммой логико-не­ противоречивых правил, формализующих структурные свой­ ства информации.

Структура организации систем управления находится в прямой зависимости от их сложности. Система тем сложней, чем больше переменных требуется для описания ее состояния, и в то же время она тем более организована, чем больше у нее возможности противодействовать возмущениям относительно достижений выбранной цели.

Сложные системы управления включают в свой состав большое количество локальных объектов и процессов, которые можно рассматривать как составные части единого целого. Характерной особенностью таких систем является большое разнообразие форм управления как для ее отдельных звеньев и подсистем, так и для всего управляемого комплекса, благо­ даря возможной противоречивости общих и частных целей.

Организация такого рода систем основана на использовании общности их функционирования и установлений закономер­ ностей их последующего развития. Все это требует комплекс­ ного изучения управляемых процессов и внешних возмущений в их единстве и взаимосвязанности.

Реакция большой системы на внешние возмущения осу­ ществляется согласованным ансамблем локальных процессов

иотдельно функционирующих объектов.

Втакого рода системах часто бывает трудно выделить до­ минирующие процессы, весовые характеристики которых яв ­ ляются существенным фактором при изменении внутренних связей и взаимовлияний комплектующих систему и локально функционирующих объектов.

Поэтому процесс управления сложными системами в ряде случаев основан на выявлении показателей работы отдельных объектов и на учете глобального критерия качества функцио­ нирования всей системы.

Наличие в системе обособленных процессов и взаимосвязей между ними предопределяет необходимость решения самых разнообразных задач, связанных с управлением как отдель­ ных объектов, так и всего комплекса. В связи с этим возни­ кают специфические требования к математическому обеспече­ нию вычислительных устройств как в части их эксплуатаци-

22

онной эффективности, так и в части осуществления специфи­ ческих функций и специальных режимов работы ЭВМ.

Совершенствование и коренное изменение консервативных методов управления является одной из особо сложных про­ блем настоящего времени. Общей теории управления, которая бы синтезировала и определяла единообразные подходы и приемы изучения соответствующих объектов и намечала бы эффективные пути проектирования автоматизированных си­ стем управления, пока не существует. Одна из важнейших задач фундаментальных исследований в этой области состоит в выявлении подходов и способов создания оптимальных структур по заданным целевым функциям и соответствующим им функциям полезности. Функция полезности в этом случае определяет зависимость имеющихся результатов от состояния управляемой системы и отражает их желательность с точки зрения субъекта управления. Второй не менее сложной зада­ чей является разработка управляющих систем на основе си­ стемного подхода.

Понятие «системный подход» неразрывно связано с основ­ ными положениями диалектического материализма, требую­ щего рассмотрения явлений в единстве их развития, взаимо­ связанности и целостности.

Таким образом, задача управления многофакторными ком­ плексами состоит в определении внешней и внутренней стра­ тегии и тактики поведения как всей системы, так и ее отдель­ ных подразделений.

Важным направлением в функциональных исследованиях остается дальнейшее развитие теории и практики идентифика­ ции, особенно для сложных систем с многозвенной структурой. Теоретические работы связаны также с решением ряда других проблем для создания АСУ.

Несмотря на отсутствие строгих теоретических положений при создании управляющих систем, в стране развернут широ­ чайший фронт работ по внедрению АСУ в самые различные сферы народного хозяйства. В настоящее время разрабаты­ ваются, экспериментально проверяются и успешно эксплуати­ руются автоматизированные системы управления различного назначения. Число их непрерывно растет, охватывая самые разнообразные стороны производственных и организационных процессов. Одновременно вскрываются и действующие в них закономерности. Практически решаются вопросы анализа и синтеза управляющих систем. Эффективность функциониро­ вания АСУ бесспорна. Во всех случаях окупаемость капиталь­ ных затрат на эти цели достигается в самые короткие сроки.

23

Использование биологических принципов при организации АСУ

Важным направлением в развитии современной техники

Бионика, используя закономерности биологических про­ цессов, позволяет создавать системы, воспроизводящие ряд функций, свойственных живым организмам. Серьезное преи­ мущество биологических систем перед сложными управляю­ щими искусственными системами состоит в более гибком об­ щении живых организмов с внешней средой, более мобильной переработке получаемой при этом информации и высокой на­ дежности их работы.

Таким образом, бионика разрабатывает и аккумулирует в себе методы создания искусственных систем на основе опыта живой природы.

Примером использования одного из биологических прин­ ципов является такой метод компенсации нарушений работы системы, когда при выходе из строя регулирующего центра низшего уровня его функции восполняются управляющей ма­ шиной высшей ступени путем установления соответствующих временных связей.

Биологические управляющие системы, используя принципы миниатюризации, имеют столь малые габариты, что в объеме, измеряемом десятками кубических сантиметров, размещаются миллиарды основных элементов нервной системы (нейронов). Это позволяет свести до минимума энергопотребление биоло­ гической системы и обеспечить за счет резервирования основ­ ных схем ее высокую живучесть.

Наиболее высокоорганизованными методами управления являются процессы высшей нервной деятельности человека. Кора больших полушарий мозга, содержащая около 101 4 ней­ ронов, представляет собой сложнейшую биологическую си­ стему, способную действовать в сложных условиях ее взаимо­ связи с внешней средой.

В то же время человеческий мозг имеет очень малые раз­ меры. Это обстоятельство уже давно привлекает внимание разработчиков ЭВМ, так как дальнейшее повышение их се­ кундной производительности начинает ограничиваться разме­ рами отдельных блоков и общими размерами всего агрегата. Распространение электрических сигналов в элементах и соеди­ нительных трактах машины происходит со скоростью света. Для того чтобы время запаздывания сигнала было пренебре-

24

жительно малым, необходимо, чтобы два элемента схемы на­ ходились друг от друга на расстоянии, не превышающем 1—2 см. Это определило формирование нового направления

всоздании машин — микроминиатюризации. Одним из перспек­ тивных направлений для резкого сокращения габаритов машин являются методы молекулярной электроники. Задача ее состоит

вискусственном создании таких молекулярных структур, ко-

торые за счет управления потоком заряженных частиц обеспечивают за­ данные соотношения между прило­ женным и выдаваемым сигналом схемы. Это резко снижает габариты машин и позволяет ее элементам ра­ ботать в диапазоне высоких и сверх­ высоких частот.

Значительный интерес для соз­ дания кибернетических систем пред­ ставляет также использование схем действия нейронов. При поступлении на их входы сигналов, превосходя­ щих по уровню некоторое пороговое значение, они срабатывают и выдают импульсы возбуждения. Гибкость ло­ гических возможностей этих элемен­ тов состоит в пространственном и временном суммировании поступаю­ щих на вход сигналов раздражения.

При моделировании и воспроизве­ дении функций нейрона в кибернети­ ческих устройствах следует исполь­

зовать наиболее ценные его качества •множественность входов, совершенство логических действий. Такие свойства живых

нейронов, как необходимость отдыха и восстановления энерге­ тических ресурсов после возбуждения, в искусственных си­ стемах использовать не обязательно. На рис. 3 показана упро­ щенная схема нейрона с m выходами: Х\, х2, ..., хт> прини­ мающими сигналы 0 и 1. Входные сигналы воздействуют на нейрон через синтетические контакты, учитывающие весовые характеристики Su S2, .. .,Sm. Срабатывание нейрона как эле­ мента биологической или кибернетической системы наступает

где Р — пороговое значение сигналов раздражения.

25

Техническое воспроизведение схемы действия нейрона и создание на этой основе новой элементарной базы для киберне­ тических устройств (нейристоров) осуществляется с помощью электронных и электротехнических элементов.

В схему одной из возможных моделей нейристора с сосре­ доточенными параметрами входит стабильный элемент, емко­ стное накопление энергии и источник тока. Активные эле­ менты в этой схеме смещены и имеют двустороннюю симмет­ рию для получения моностабильности элемента. Входящие в него диоды должны поочередно соединяться с плюсом и ми­ нусом источника для обеспечения полярности, требуемой при распространении импульса.

Высокоорганизованные биологические системы управления используют эффективные принципы действия памяти. Так, память человека, организованная по иерархическому принципу, способна хранить до нескольких миллиардов сигналов. Одно­

новые возможности для хранения больших массивов инфор­ мации и быстрого обращения к тем данным, которые необхоходимы по ходу их переработки.

Поэтому понятным становится тот огромный интерес, кото­ рый проявляется к ассоциативному принципу построения памяти в такого рода системах. В этом случае выбор информа­ ции осуществляется не по заданному адресу, а по некоторым признакам самой информации. Особое значение эти новые принципы построения и функционирования механизмов памяти имеют место при создании мощных вычислительных комплек­ сов и при организации банков данных в сложных управляю­ щих и информационно-поисковых системах. В этих случаях реализуются функции накопления, хранения и поиска инфор­ мации, обеспечивающие многократное и сверхбыстрое обра­ щение к запоминающему устройству огромной емкости. Ра­ боты, проводимые в этой сфере, чаще всего идут путем создания в памяти т - г о количества полей с идентичными характеристиками хранимой в них информацией. Задача оты­ скания нужных данных сводится к определению соответ­ ствующего поля и последующего отыскания в нем объекта информации по заданным признакам.

Не меньшее значение имеют также и новые элементы на­ копителей с повышенной надежностью хранения инфор­ мации.

26

Важной и сложной проблемой бионики является изучение процессов адаптации живых организмов к изменяющимся условиям внешней среды.

В современной технике управления особое значение при­ обретает проблема разработки алгоритмов, обеспечивающих свойства самонастройки и самообучения.

Решение этих труднейших задач осуществляется на основе количественных методов анализа биологических про­ цессов и точной оценки связей, обеспечивающих их развитие.

Проводимые в этой области работы направлены на созда­ ние устройств и программ, обеспечивающих восприятие и пе­ реработку информации из внешней среды более совершенным образом. Так, были созданы устройства, моделирующие органы зрения и слуха. К их числу относятся перцептроны — авто­ маты распознавания образов и устройства непосредственного считывания ЭВМ печатного текста. Разработаны также специ­ альные блоки, опознающие произносимые вслух команды. Последние имеют большое значение для управления техноло­ гическими процессами, освобождая операторов от ручного фор­ мирования ответных команд.

Весьма заманчивым является воспроизводство и других функций управления и переработки информации живого организма в современных технических системах управления сложными объектами. В сочетании с огромным быстродей­ ствием, которым обладают современные вычислительные ма­ шины, эти новые системы ближайшего будущего могли бы самым эффективным путем решать наиболее сложные про­ блемы управления.

Использование биологических процессов развития и управ­ ления в искусственных системах может стать основой созда­ ния качественно новых кибернетических устройств, построен­ ных на принципе самоорганизации. Применение их в сложных и непредусмотренных программой ситуациях позволит с по­ мощью анализа получаемой об этом информации вырабаты­ вать наиболее рациональные решения, запоминания и улуч ­ шения их при последующем применении. Примером такого самоорганизующего устройства является система управления трубопрокатным станом на одном из уральских заводов, по­ зволяющая после ряда проб получать наиболее рациональные допуски в разностенности труб.

Таким образом, для бионики, как вновь формируемой от­ расли науки, характерны следующие основные направления: применение математических методов исследования биологи­ ческих явлений и выявление общих принципов и аналогий

27