Автоматизированные системы управления.

Совокупность средств информационной техники и людей, объединенных для достижения определенных целей, образует автоматизированную (информационную) систему управления (АСУ). Таким образом, под АСУ принято понимать организационно-техническую систему, использующую информационные технологии в целях обучения, информационно-аналитического обеспечения научно-инженерных работ и процессов управления. В английском языке этому понятию соответствуют такие термины, как Managment Information System (MIS) - информационная система управления, Decision Support System (DSS) – Система Поддержки Принятия Решений (СППР) и Enterprise Information System (EIS) – Корпоративная Информационная Система (КИС).

В современных организационных системах автоматизация охватывает три уровня организационного управления ‑ оперативный, тактический и стратегический. На западе такие организационные системы часто называют киберкопорациями, а их управляющие подсистемы – Корпоративными Информационными Системами (КИС). КИС развёртываются на локальных или интранет сетях, что обеспечивают высокую степень интеграции данных, приложений и сетевой инфраструктуры.

Автоматические системы.

Автоматической называют систему, в которой все рабочие и управленческие операции выполняются техническими устройствами. Примерами автоматических систем являются такие достаточно сложные технические устройства, действующие без участия человека, как станки с числовым программным управлением (ЧПУ), сложные стабилизаторы, автоматические регуляторы, промышленные роботы.

По мере повышения степени автоматизации труда и управления появляются автоматические участки, цеха, производства, заводы (например, – электролитические производства химической промышленности, перерабатывающие предприятия мукомольной промышленности, представляющие собой многоэтажные автоматические комплексы, роль человека в которых сводится к наблюдению за работой оборудования на каждом этаже предприятия).

С усложнением технологий стали создаваться более сложные системы с гибкой (перестраиваемой) автоматизированной технологией или гибкие производственные системы, некоторые из которых для уровня конвейерных линий, участков (ГАЛ, ГАУ) можно отнести к классу автоматических систем.

Применительно к автоматическим системам, обеспечивающим управление производственными процессами, сложными агрегатами, летательными аппаратами и т.п., используют термин системы автоматического регулирования (САР) или системы автоматического управления (САУ).

Составной частью современных автоматических систем является, как правило, управляющий блок в виде управляющей вычислительной машины, реализующей сложные алгоритмы управления.

Для исследования таких систем разработано большое число методов и моделей, предложены классификации систем с точки зрения сложности их математического отображения (линейные, с постоянными, переменными, распределенными параметрами, импульсные линейные, нелинейные с различными способами аппроксимации), классификации методов исследования систем различных классов.

В результате сформировались теории: вначале теория автоматического регулирования (ТАР), затем - теория автоматического управления (ТАУ).

Исследования и разработки современных автоматических систем, приближающихся по сложности алгоритмов к человеку, занимаются такие направления современной науки, как техническая кибернетика, робототехника, теория искусственного интеллекта и др.

Адаптивные системы

Адаптация - это (в широком смысле) способность системы приспосабливаться к изменяющимся условиям среды, помехам, исходящим от среды и оказывающим влияние на систему. Адаптацию можно также определять как способность системы обнаруживать целенаправленное приспосабливающееся поведение в сложных средах.

Адаптация к среде, характеризующейся высокой неопределенностью, позволяет системе обеспечивать достижение целей в условиях недостаточной априорной информации о среде. Если система не может приспосабливаться к изменениям окружающей среды, то она погибает.

В процессе приспособления могут изменяться:

· количественные характеристики системы (например, параметры автопилота при изменении динамических характеристик летательного аппарата);

· структура системы (например, ящерица способна отбрасывать хвост при необходимости, аналогично способность корректировки организационной структуры считается полезной характеристикой предприятия и организации, обеспечивающей их адаптивность);

· закон функционирования, поведение системы.

В развивающихся системах существуют различные формы адаптации: рост системы, настройка и самонастройка, обучение и самообучение, объединение систем в коллектив и, наоборот, распад системы на отдельные части и т.д.

Высокоорганизованные адаптивные системы обладают, кроме того, способностью изменять внешнюю среду для того, чтобы не было необходимым изменение поведения системы, т.е. способны адаптировать внешние условия для достижения своих целей.

Принцип простого адаптивного управления иллюстрируется на рис. 26, на котором показаны:

· устройство, вырабатывающее программу или закон функционирования x(t);

· устройство управления (обозначенное специальным знаком - кружком), вырабатывающее совокупность управляющих воздействий u (t);

· объект управления;

· помехи z_j;

· выходной результат у_вых

· компенсационное устройство - интегратор или дигратор;

· Z_кр - критический уровень помех, после достижения которого скачком изменяется закон управления x(t) и соответственно набор управляющих воздействий u(t).

 

 

Рис. 26. Адаптивное устройство компенсационного управления

Такая модель адаптивного поведения называется управлением с упреждением (или компенсационным управлением). Устройство, измеряющее помехи и вырабатывающее компенсирующие воздействия, которые корректируют закон управления, называют интегратором или дигратором (при дискретных помехах). Дигратор предназначен для накопления помех до уровня, при котором необходима корректировка закона управления.

Такая модель управления применяется, например, в устройствах, обеспечивающих стабилизацию напряжения при колебаниях постоянного тока, в бортовой аппаратуре автоматически управляемых космических летательных аппаратов.

Формы адаптационного поведения социально-экономических систем весьма разнообразны. Адаптационное поведение проявляется в изменении поведения системы в условиях нестабильной среды с целью поддержания существенных переменных в определенных границах, сохранения основных свойств системы или ее структуры.

Поддержание в определенных границах существенных переменных экономических систем (таких, например, как прибыль, рентабельность, объем выпуска продукции, объем реализации, себестоимость продукции, фонд зарплаты и т.п.), сохранение основных свойств системы называют иногда экономическим гомеостатом.

В последующем стал осознаваться тот факт, что на нестабильность системы могут влиять не только внешние помехи, но и внутренние факторы нестабильности системы, применительно к которым тоже можно говорить об адаптации и необходимости создания адаптационных механизмов.

Наиболее сложной формой адаптации обладают самоорганизующиеся системы. Они обладают способностью анализировать и решать сложные проблемы, связанные с противоречием между стабильностью (управляемостью) системы и свободой инициативы её компонентов. Последние играют важную роль в обеспечении развития системы и её приспосабливаемости к изменяющимся условиям существования (как внешним, так и внутренним), т.е. обеспечивают устойчивость развития системы.

Основы системного анализа

Определение системного анализа. Системным анализом называется логически связанная совокупность теоретических и эмпирических методов из области математики, естественных наук и опыта разработки сложных систем, повышающих обоснованность решения конкретных проблем анализа и синтеза систем.

В системном анализе используются как математический аппарат общей теории систем, так и другие качественные и количественные методы из области математической логики, теории принятия решений, теории эффективности, теории информации, структурной лингвистики, теории нечетких множеств, методов искусственного интеллекта, методов моделирования.

Методология СА включает определения используемых понятий, принципы системного подхода, а также постановку и общую характеристику основных проблем организации системных исследований. Определения в методологии СА обычно даются на словесно-интуитивном уровне и, как правило, обладают свойством конструктивности. Они создают язык данной науки, влияют на научное мышление исследователей.

Принципы системного подхода ‑ это некоторые положения общего характера, являющиеся обобщением опыта работы человека со сложными системами. Часто их считают ядром методологии системного анализа.

Применение системного анализа при построении ИС дает возможность выделить перечень и указать целесообразную последовательность выполнения взаимосвязанных задач, позволяющих не упустить из рассмотрения важные стороны и связи изучаемого объекта. Поэтому иногда говорят, что системный анализ ‑ это методика улучшающего вмешательства в проблемную ситуацию.

Методы формализации систем

Основными методами системного анализа являются методы формализации.

Формализация - это способ описания систем с помощью количественных или качественных характеристик. Под методом формализации следует понимать построение теории или какой-либо прикладной области знаний в таком виде, который позволяет использовать количественные (математические) и некоторые другие (например – графические) средства представления и исследования систем.

К количественным методам относятся, всё существующее многообразие математических методов ‑ теоретико-множествен-ных, аналитических, статистических. Математические методы исследования требуют описания системы, ее элементов, связей и поведения в форме набора параметров и/или параметрических функций. Ценность формализации для научных исследований систем заключается в том, что исследуемая проблема может быть эффективно разрешена на основе четкого формулирования целого ряда задач, которые решаются определенными научными (в основном – математическими) методами.

Итак, если удается получить формализованное представление задачи, т.е. математическое выражение, связывающее цель со средствами, то задача практически всегда решается. Эти выражения могут быть простыми или достаточно сложными (например, системами уравнений разного вида), но, в конечном счёте, полученное формальное представление позволяет в дальнейшем применять и формализованные методы анализа проблемных ситуаций, которые встречаются, например, при функционировании систем.

Если удаётся ввести количественные характеристики и связать аналитическими, теоретико-множественными или какими-то другими математическими выражениями цель системы и средства её достижения (например, ‑ управление), то такие выражения называют критериями функционирования или целевыми функциями.

Модель формирования критериальной функции для отображения проблемной ситуации можно представить, воспользовавшись многоуровневым представлением типа "слоев" Михаила Месаровича (рис. 27).

Получить выражения критериальной функции системы, оказавшейся в проблемной ситуации легко, если заранее известен закон, позволяющий связать цель со средствами. Если закон неизвестен, то стараются определить закономерности на основе статистических исследований, или исходя из наиболее часто встречающихся на практике экономических или функциональных зависимостей. Если и это не удается сделать, то выбирают или разрабатывают теорию, в которой содержится ряд утверждений и правил, позволяющих сформулировать концепцию и конструировать на ее основе процесс принятия решения. Если и теория не существует, то выдвигается гипотеза, и на ее основе создаются имитационные модели, с помощью которых исследуются возможные варианты решения.

В общем случае формализации, могут учитываться и варьироваться не только компоненты (средства достижения цели) и критерии (отражающие требования и ограничения), но и сами цели, если первоначальная их формулировка не привела к желаемому результату, т. е. цели неточно отразили потребности ЛПР.

 

 

Рис. 27. Страты уточнения (формализации) моделей проблемной ситуации

Метод моделирования. Разработан с учетом принципа изоморфизма (многообразия): замены объекта на его адекватную модель. Соотношение объекта и модели определяется степенью ее адекватного описания научными или иными средствами (вербально, графически, математически и т. п.).

Моделирование является основополагающим методом исследования больших и сложных систем в теории систем. В теории систем утверждается, что никаких других средств качественного и эффективного описания больших и сложных систем, кроме моделирования, не существует. Формализованными методами удаётся описать лишь отдельные свойства таких систем, но не всю систему в целом. В современной науке укоренилось представление Н. Амосова о том, что «всякое познание является моделированием».

Каждая теория - это тоже модель понимания содержания предмета исследования. Модели могут создаваться на основе средств познания или формы мышления (эвристические, гипотетические, концептуальные модели), и на основе рационально-логических средств исследования (эмпирические, теоретические, математические модели). Разница между разными видами моделирования в том, что не всегда разработанную модель можно адекватно описать математическими средствами для получения количественных и качественных результатов. Например, социально-экономическую модель нельзя адекватно представить в математическом виде, поскольку она слишком сложна. Применение математических средств возможно лишь тогда, когда определены средства оценки и измерения всех существенных параметров системы. Для создания наиболее похожей модели сложной системы необходимы средства содержательного эмпирического представления, которые предшествуют использованию формализованных средств математики.

Любая модель строится на основе некоторых теоретических принципов и реализуется определенными инструментальными средствами прикладных наук. Теоретическими принципами построения моделей больших и сложных динамических систем становятся принципы теории систем, о которых уже говорилось. Основу инструментальных средств построения этих моделей составляют математические методы описания алгоритмических процессов. Такой подход в моделировании обеспечивает определенную строгость и логичность доказательств, которые помогают избежать многих противоречий в понятиях на междисциплинарном уровне.