CC BY
19814. Бурков В.Н., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами: учебник / под ред. чл.-кор. РАН Д.А. Новикова. — М.: Либроком, 2009. — 264 с.
15. Бир С. Кибернетика и менеджмент. — М.:УРСС, 2007. — 246 с.
16. Бир С. Мозг фирмы. — М.:УРСС, 2005.
17. Фрадков А. Л. Кибернетическая физика. — СПб.: Наука, 2004. — 208 с.
18. Юсупов Р. М., Гаскаров Д. В. и др. Введение в геофизическую кибернетику и экологический мониторинг / Под общей редакцией Р.М.Юсупова. — СПб.: СПбГУВК, 1998.
19. Тимофеев А.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные системы управления // Изв. РАН. Техническая кибернетика. — 1994. — № 5. — С. 41-53.
20. Калинин В.Н. Современная космическая кибернетика — методологические основы и направления исследования // Информация и космос. — 2007. — №3. — С. 7-16.
21. Вонт Р, Перинг Т., Тенненхау Д. Адаптивные и проактивные компьютерные системы // Открытые системы. — 2003. — Октябрь. — C. 4-9.
22. Черняк Л. От адаптивной инфраструктуры — к адаптивному предприятию // Открытые системы. — 2004. — Октябрь. — №9. — С.30-35.
23. Черняк Л. Киберфизические системы на старте // Открытые системы. — 2004. — Февраль — №3. — С.10-13.
24. Микони С.Н., Соколов Б.В.. Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. - М.: РАН, 2018. — 314 с.
25. DynaWeb is an e-maintenance solution to future sustainable industrial and societal challenges // http://dynamite.vtt.fi.
УДК 519.8,
Вяткин Валерий Владимирович1,
д-р техн. наук, профессор, Дроздов Дмитрий Николаевич\
аспирант,
Голуб Юлия Александровна ,
информатик-экономист, учитель информатики
КОНЦЕПЦИЯ КИБЕРФИЗИЧЕСКОЙ ИНЖЕНЕРИИ КАК СПОСОБ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕОРИИ КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ
СИСТЕМ
1 Швеция. Технический университет Лулео, Россия. Санкт-Петербург. Средняя общеобразовательная школа № 274 {valeriy.vyatkin, [email protected], [email protected]
Аннотация. В статье предлагается концепция киберфизической инженерии как продуктивного способа применения научных результатов теории киберфизиче-ских систем (КФС) (Cyber-Physical Systems - КФС). КФС возникла как междисциплинарная научная теория, претендующая на попытку объединить две независимо развивавшиеся школы: 1) вычислительной (Computer Science), основанной на математи-
ческой лингвистике и теории алгоритмов, и 2) школы автоматического управления, использующ интегро-дифференциальные уравнения для моделирования динамических процессов. Предлагаемый метод киберфизической инженерии поясняется на примере производственной киберфизической системы.
Ключевые слова: гибридные автоматы, киберфизическая система, концепция, междисциплинарное направление, модель.
Valeriy Vyatkin, Dr. Tech. sciences, professor, Dmitry Drozdov, Graduate student, Yulia A. Golub,
Computer scientist-economist, Teacher of Informatics
CYBER-PHYSICAL ENGINEERING AS A WAY OF APPLYING THE THEORY OF CYBER-PHYSICAL SYSTEMS
!Lulea tekniska Universitet, Lulea, Sweden
2
Saint-Petersburg, Russia, Secondary school № 274
{valeriy.vyatkin, dmitrii.drozdov}@ltu.se, [email protected]
Abstract. The article proposes the concept of cyber-physical engineering (CPE) as a productive method for applying the scientific results of the theory of cyber-physical systems (CPS). CFS emerged as an interdisciplinary scientific theory, pretending to attempt to combine two independently developing schools: 1) computational (Computer Science), based on mathematical linguistics and theory of algorithms, and 2) automatic control schools, using integro-differential equations for modeling dynamic processes. The proposed method of cyber-physical engineering is illustrated by an example of a production cyber-physical system.
Keywords: hybrid automata, cyber-physical system, concept, interdisciplinary direction, model.
Введение
Термин «киберфизическая система» (КФС) используется в настоящее время неоднозначно. Это связано с историей его возникновения и развития в направлении все более широкой трактовки, что будет кратко рассмотрено в разделе 1.
Наибольшие ожидания связываются с применением концепции киберфизической системы для промышленных предприятий и моделирования производственных процессов. Однако, зачастую суть понятия КФС оказывается выхолощенной. Поэтому мы предлагаем понятие ки-берфизической инженерии, как способа наполнить понятие КФС и его применение практическим смыслом. В разделе 2 будет приведен пример концепции КФС для перестраиваемого производственного процесса.
1. Причины возникновения и суть концепции киберфизической системы
Общеизвестно принятое в Википедии определение: «Киберфизи-ческая система (англ. cyber-physical system) — информационно-технологическая концепция, подразумевающая интеграцию вычислительных ресурсов в физические сущности любого вида, включая биологические и рукотворные объекты. В киберфизических системах вычислительная компонента распределена по всей физической системе, которая является её носителем, и синергетически увязана с её составляющими элементами» [1].
Термин предложен для названия семинара, созданного по инициативе Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США DARPA (англ. Defense Advanced Research Projects Agency) [2], задачами которого является управление разработкой новых технологий для использования в интересах вооружённых сил с целью сохранения технологического превосходства вооруженных сил США, поддержка перспективных исследований, преодоление разрыва между фундаментальными исследованиями и их применением в военной сфере.
В ряде работ (например, [3]) есть информация о том, что термин «киберфизические системы» предложила в 2006 г. Хелен Джилл, в то время директор по встроенным и гибридным системам в Национальном научном фонде США, желая подчеркнуть отличительную особенность организуемого семинара NSF CPS Workshop, пересмотреть роль встроенных систем. Термин КФС предложен для исследования комплексов, состоящих из различных природных объектов, искусственных систем и управляющих контроллеров, объединяемых в единое целое и включающих: встроенные системы реального времени, распределенные вычислительные системы, автоматизированные системы управления техническими процессами и объектами, беспроводные сенсорные сети.
Такие комплексы представляют собой фактически автоматизированные системы, более крупные и сложные, чем существующие, где компьютеры интегрированы или встроены в те или иные физические устройства или системы. Для исследования таких комплексов необходимо гармоничном сосуществовании двух типов моделей. С одной стороны - это традиционные инженерные модели (механические, строительные, электрические, биологические, химические и др.), а с другой - компьютерные модели.
В частности, для создания технических комплексов необходимо сочетание методов и моделей независимо развивавшихся школ:
1) вычислительной школы (Computer Science), основанной на математической лингвистике и теории алгоритмов, и
2) школы автоматического управления, использующая интегро-дифференциальные уравнения для моделирования динамических процессов.
Таким образом, фактически была поставлена задача создания новой междисциплинарной концепции, что и отражено в определении в Википедии.
В англоязычной Википедии говорится, что в КФС используют междисциплинарные подходы, объединяются кибернетика, мехатрони-ка, теория и практика управления конкретными процессами. От привычных встроенных систем КФС отличается более развитыми связями между вычислительными и физическими элементами, поэтому используется архитектура, аналогичная интернету вещей (IoT).
В то же время во многих трактовках (напр., [4, 5] КФС определяются как «системы, состоящие из различных природных объектов, искусственных подсистем и управляющих контроллеров, позволяющих представить такое образование как единое целое...», т. е. КФС представляются не как концепция, а как некоторые изделия, реально существующие системы.
Это объясняется диалектикой объективного и субъективного в таких общенаучных понятиях, как «система», которое может означать и философско-методологическое отображение желаемого, и реализованный объект.
Объясняется это еще и тем, что термин «попал» в руки политиков. Он понравился Ангеле Меркель, которая по исходному образованию физик, и использован в проекте немецкого правительства по компьютеризации промышленности Industry 4.0 и связан с Четвертой промышленной революцией.
Именно такая трактовка и привела к активному использованию термина. Первую промышленную революцию связывают с изобретением Дж. Уаттом парового двигателя, что резко увеличило производительность труда в XIX веке. Вторая промышленная революция ознаменовалась массовым производством в начале XX века за счет использования электроэнергии. Третью революцию можно считать промежуточной и отнести к ней промышленных роботов и автоматизацию, которая началась с начала 1970-х гг. Соответственно четвёртая промышленная революция означает появление полностью цифровой промышленности, основанной на взаимном проникновении информационных и промышленных технологий.
По мнению немецких учёных [5]: 1) перспективы появления ки-берфизических систем и формирования на их основе Индустрии 4.0 затрагивают интересы общества в целом, поэтому должны рассматриваться не только в техническом, а в более широком социокультурном аспекте, с учетом демографических и других происходящих изменений; 2) область применения КФС распространяется практически на все виды человеческой деятельности, включая все многообразие промышленных систем, транспортные, энергетические и военные системы, все виды систем жизнеобеспечения от медицины до умных домов и городов, а также многие экономические системы; 3) создание полноценных КФС в перспективе приведет примерно к таким же изменениям как те, к которым привела в свое время сеть Internet.
Однако при такой трактовке появилась опасность упрощенного понимания того, что такое киберфизическая система. И нередко на конференциях представлено много работ, в которых использование отдельных инновационных технологий третьей и четвертой промышленных революций (так называемых цифровых технологий) названо киберфизи-ческой системой.
С точки зрения авторов, ключевым критерием для использования инструментария КФС при исследовании и проектировании систем, является наличие сильных взаимовлияний между физическими и вычислительными процессами, не позволяющими эффективно моделировать системы в рамках какой-то одной парадигмы. Одним из источников таких взаимовлияний является всё возрастающее применение беспроводной связи для взаимодействия компонентов производственных и других технических систем. Встраивание миниатюрных вычислительных устройств буквально внутрь процессов также подвергает их различным физическим влияниям, от которых могут меняться результаты вычислений. Например, такими факторами могут быть температура, вибрация, радиация, заряд батарей, и др.
Принцип киберфизической инженерии (КФИ), предлагаемый и обсуждаемый в данной статье, состоит в использовании языков и средств междисциплинарного моделирования на всех этапах проектирования, анализа и эксплуатации систем.
Поэтому в следующем разделе несколько подробнее поясняется суть КФИ на примере производственной киберфизической системы.
2. Киберфизическая производственная система
Развитие автоматизации производственных процессов тесно связано с интеллектуальными гибкими системами управления.
Предшественниками киберфизических производственных систем (Cyber-physical production system - CPPS) можно считать автоматизиро-
ванные системы управления техническими процессами и объектами, встроенные системы реального времени, распределенные вычислительные системы, беспроводные сенсорные сети.
С технической точки зрения КФС имеют много общего со структурами, реализуемыми посредством интернета вещей (Internet of Things, IoT), Индустрии 4.0, промышленного интернета вещей (Industrial Internet), межмашинного взаимодействия (Machine-to-Machine, M2M), туманных и облачных вычислений (fog и cloud computing). КФС объединяют аналитику больших объёмов данных, роботов, компьютерное зрение, дополненную реальность и 3D-печать. Но этими техническими средствами нельзя ограничивать представление о КФС. Для этих сложных систем требуются новые кибернетические подходы к моделированию.
При принятии решения о необходимости создания киберфизиче-ской промышленной системы следует исходить из особенностей конкретного производства, видов продукции, выпускаемой предприятием, потребности в ее оперативном обновлении, что и должна обеспечивать CPPS.
Принципиально новым в КФИ является тот факт, что в ней не только должны обеспечиваться тесная связь и координация между вычислительными и физическими ресурсами, но и эффективно реагировать на возникающие киберфизические эффекты, такие как взаимовлияния физических процессов и вычислительных процессов друг на друга. Компьютеры осуществляют мониторинг и управление физическими процессами с использованием обратных связей, с помощью которых происходящее в физических системах оказывает влияние на вычисления и наоборот.
Существующие средства программирования для КФС не включают механизмов, при помощи которых разработчик мог бы лёгким интуитивным образом включать в программную реализацию алгоритмов управления информацию об окружающих условиях, в которых алгоритм исполняется в данный момент времени. Это дало бы возможность программирования поведения устойчивого поведения систем в условиях, когда меняется её физическая структура, появляются новые физические влияния, и т.д. С этой целью в работе [15] введено понятие киберфизи-ческого агностицизма (КФА), как свойства программного обеспечения КФС поддерживать определённые желаемые инварианты поведения несмотря на всевозможные физические влияния.
Киберфизическая промышленная система может быть построена с минимальными усилиями с помощью набора готовых строительных блоков производственного процесса и новой архитектуры распределенной автоматизации, определенной стандартом IEC 61499.
Стандарт ШС 61499 обеспечивает реализацию ряда свойств КФА, таких как сохранение логики выполнения распределённой программы при изменении архитектуры аппаратных средств и сетей. Как показано на рис. 1, программа управления КФС в стандарте IEC 61499 строится как сеть функциональных блоков, связанных линиями передачи сообщений. Этот механизм позволяет программе сохранять семантику поведения независимо от того, выполняются ли все блоки в одном микроконтроллере или на распределённой сети таких контроллеров (как изображено на рис. 1). Дополнительным инструментом повышения КФА является передача временных меток событий, позволяющая, таким образом, использовать в вычислениях возраст данных, получаемых от датчиков и передаваемых через сети. В работах [16, 17] предложен метод формальной верификации свойств КФА ПО.
Рис. 1. Размещение блоков программы управления производственной системой на сети устройств 1ееБ1оек
Конечная цель этих работ - предоставить платформу для распределенного интеллекта в будущих системах автоматизации, обеспечить полное беспроводное решение, в котором беспроводная связь должна быть встроена в отраслевые приложения Индустрии 4.0.
Например, в лаборатории «Автоматизация, промышленные вычисления, связь и управление» Технологического университета Лулео (Лу-лео, Швеция, www.ltu.se/AICcube) разработан наноконтроллер для производственных киберфизических систем - 1сеВ1оск с 4 входами и 4 выходами (4Б1, 4БО), который обеспечивает необходимое беспроводное взаимодействие между компонентами физической производственной системы, ее безопасность и распределенность КФС.
1сеВ1оск папо-РЬС - это мощное, но крошечное и экономичное устройство, которое должно стать узлом в Интернете компьютеров. Это устройство может осуществлять управление интеллектуальным меха-тронным компонентом, взаимодействуя с другими такими компонентами по беспроводной связи. Он общается с другими узлами одноранговой сети через Интернет-протокол, что позволяет избежать множества устаревших полевых шин. 1сеВ1оск существует в стандартной конфигурации с 4 входами и 4 выходами, но также может быть настроен для конкретных интерфейсов мехатронных устройств. 1сеВ1оск использует самую мощную реализацию стандарта 1ЕС 61499, предоставленную Мх^оШхо1.
Эти маленькие устройства (рис. 2) производит стартап, созданный студентами (см. сайт: https://danscontro1.com). Контроллеры 1сеВ1оск используют аппаратные решения для повышения свойства КФА, например, временную синхронизацию между группами устройств.
Рис. 2. 1сеВ1оск -устройство для построения производственных киберфизических
систем
Такие блоки осуществляют управление отдельными узлами производственной системы, взаимодействуя друг с другом, подобно примеру, приведенному на рис. 3. Данный пример представляет гибкую сборочную системы с динамически меняющейся физической конфигурацией при заказе нового вида продукта. Отдельные мехатронные устройства автономно управляются контроллерами 1сеВ1оск.
Принцип размещения программных блоков программы управления КФС на сети устройств 1сеВ1оск приведен на рис. 3.
Рис. 3. Пример сборочной системы с динамически меняющейся физической конфигурацией при заказе нового вида продукта.
Для того чтобы протестировать свойства подобной системы необходимы моделирование и верификация. Для моделирования КФС существуют методы и средства проектирования распределенных информационно-управляющих систем промышленной автоматики. Эти методы основаны на различных способах формирования графов.
Наиболее распространенными методами являются в настоящее время методы, развиваемые в теории объектно-ориентированного моделирование сложных динамических систем на основе формирования гибридных или сложных динамических систем, представляющих собой иерархические, событийно-управляемые системы переменной структуры.
С помощью такого графа производственные процессы описываются последовательностью локальных состояний и поведений, смена которых проходит под воздействием событий.
Формально гибридный автомат (напр., [6]) задается множеством компонент:
H={t, G, V, C, P, A, F},
где G={S, s0, E} — ориентированный граф, вершины которого сопоставлены элементам множества дискретных состояний автомата S={s,-1 i=\...m), а дуги— возможным переходам автомата из одного состояния в другое Е: S^S. Одно из состояний s0 является начальным; 7 с R — независимая переменная, определяющая значение непрерывного времени; V={Vc, Vd)— множество переменных, в том числе: Vc={ v,^ R\i=\...nc)— множество непрерывных переменных и Vd={Vj^R^ZU B | z=1...nd} — множество дискретных переменных (B={false, true} — множество логических значений); С={с,: (t, V)—>VC \i=\...kc) — множество непрерывных отображений; P={p,(t, V)^B\ i=l...kp} — множество логических предикатов; A={ci : (t, V)^V| t=1...ka} — множество мгновенных действий; F={Fc, Fp, Fa}, где Fc: C^S — отображение, сопостав-
ляющее множество непрерывных отображений множеству состояний (вершин графа), Fp: P^E отображение, сопоставляющее множество предикатов множеству переходов (дуг графа), Fa: A^E — отображение, сопоставляющее множество мгновенных действий множеству переходов (дуг графа).
Таким образом, гибридный автомат — это ориентированный граф, вершинам которого сопоставлены некоторые качественные состояния системы и приписаны непрерывные действия, которые выполняются, пока данное состояние является текущим.
Гибридный автомат функционирует следующим образом. В момент времени t=0 текущим является значение s0. Далее переменная t изменяется независимо и выполняются непрерывные действия с,, приписанные текущему состоянию s,. Это происходит до тех пор, пока логический предикат py=Fp(ey), приписанный переходу ey из состояния s, в новое состояние Sj не примет значение true. В этот момент непрерывные действия с, перестанут выполняться, непрерывные переменные сохранят свои последние вычисленные значения. Сработает переход ey, согласно которому выполнятся мгновенные действия ay=Fa(ey), изменяющие значение некоторых переменных и определятся начальное значение для непрерывного отображения, приписанного состоянию Sj. Состояние Sj становится текущим. Далее снова начнет продвигаться непрерывное время t и будет выполняться приписанное состоянию Sj непрерывное отображение Cj=Fc(sj) с заданными начальными значениями. Гибридный автомат можно рассматривать как описание последовательной композиции непрерывных компонент, взаимодействующих через начальные условия.
Гибридный автомат с одним состоянием соответствует непрерывной системе. Гибридный автомат, состояниям которого не приписаны непрерывные отображения, соответствует дискретному автомату.
Основой идеи теории гибридных автоматов можно считать метод кусочно-линейной аппроксимации (симплексный метод) специального отображения, возникающего при применении необходимых условий оптимальности управления - принципа максимума Л.С. Понтрягина. В 1960-70-е гг. развивали метод цифровой кусочно-линейной аппроксимации [8, 9 и др.].
Для моделирования разрабатываются и применяются специальные программные комплексы, требующие сложно организованных численных библиотек и специализированного математического обеспечения для формирования, анализа и решения итоговых систем алгебро-дифференциальных уравнений различного вида. Существуют различные подходы к компьютерному моделированию сложных динамических систем, графические языки моделирования. Появились языки, претендую-
щие на звание универсальных. Это - Универсальный Язык Моделирования (UML) и язык физического моделирования Modélica, а также система моделирования КФС Ptolemy II [19]. При этом, язык программирования стандарта IEC 61499 позволяет реализовывать такие модели наиболее естественным способом.
Таким образом, понятие «гибридная система» является удобным обобщением, предоставляющим понятийный и формальный аппарат для описания и моделирования широкого спектра задач в различных инженерных приложениях [10 - 15] и др.
Процесс формирования гибридной системы оказывается достаточно сложным, так как форма представления входной информации ориентирована на пользователя и существенно отличается от внутреннего, машинного представления. Для получения удовлетворительных результатов, приходится исследовать построенную математическую модель, выбирать подходящий метод решения.
Краеугольным камнем киберфизической инженерии является использование моделей КФС на всех стадиях разработки, тестирования и эксплуатации. Такие модели существенным образом включают в себя модели динамики физических процессов, наряду с моделями вычислительных процессов и взаимодействий между ними.
Совокупность способов анализа и синтеза КФС с применением моделей поведения объекта управления представлена на диаграмме предложенной Ханишем (рис. 4) (см., напр., [15]).
Рис. 4. Способы анализа и синтеза КФС с применением моделей поведения
объекта управления
Пример моделирования с замкнутым контуром для простого объекта (рис. 5) в приведен на рис. 6. Использован язык сетевых систем событий и состояний (Net Condition-event Systems).
Рис. 5. Пример системы управления простым пневматическим цилиндром
Рис. 6. Модель с замкнутым контуром на языке сетевых систем событий и состояний
Сопоставление исполняемой и формальной моделей приведено на рис. 7. Исполняемая модель задана средствами стандарта IEC 61499, а формальная модель на языке сетевых систем событий и состояний.
Приведенные примеры показывают, что даже разработка экспериментальной системы автоматизации с применением концепции киберфи-зической системы является достаточно сложной проблемой.
Полный переход отрасли на системы автоматизации нового поколения займет много времени. Распределенная платформа ПЛК IceBlock сегодня является ключом к улучшению существующего оборудования с помощью распределенного интеллектуального управления. Это решение направлено на плавный переход к Индустрии 4.0 .
С учетом этого краеугольным камнем промышленной трансформации является соответствующее профессиональное образование. Необходимо разрабатывать образовательный пакет, чтобы обеспечить подход
«учить на практике» и дать студентам достаточные навыки для обеспечения будущего перехода к Индустрии 4.0.
Рис. 7. Исполняемая и формальная модели
При этом необходимо использовать виртуальные модели простых систем автоматизации, чтобы учить, как можно создавать их программное обеспечение в виде блоков "включай и работай". В сочетании с на-но-ПЛК с беспроводным подключением это создает совершенно новый опыт гибкой разработки для будущих систем автоматизации на основе 1оТ, уделяя особое внимание сценариям реконфигурации и повторному использованию программных компонентов.
Немецкая академия Лса1есЬ уже говорит о перспективах национальных киберфизических платформ, которые складываются из трех типов сетей: Интернет людей и Интернет вещей и Интернет сервисов.
Поэтому подготовка квалифицированных кадров для работы с новыми технологиями и создания систем автоматизации на основе концепции киберфизической системы является в настоящее время весьма важной задачей.
Заключение.
В статье представлена концепция киберфизической инженерии как метода практического применения междисциплинарной научной теории
киберфизических систем, объединяющей науку о вычислениях, основанную на математической лингвистике и средствах компьютерного моделирования гибридных систем, и модели автоматического управления, основанные на интегро-дифференциальных уравнениях для моделирования динамических процессов. Поясняется суть КФС на примере производственной киберфизической системы.
Реализация концепция киберфизической системы как междисциплинарной научной теории позволяет создавать гибко перестраиваемые производства, работающие по индивидуальным запросам потребителей.
Будущая автоматизация будет тесно связана с интеллектуальными гибкими системами управления. Системы автоматизации могут быть построены с минимальными усилиями с помощью набора готовых строительных блоков и новой архитектуры распределенной автоматизации, определенной стандартом IEC 61499.
Список литературы
1. Киберфизическая система https://ru.wikipedia.org.
2. Клабуков И.Д., Яковец А.В., Алехин М.Д. Организация системного проектирования и технической поддержки оборонных исследовательских программ DARPA // Инновации. — 2017. — № 5(223). — С. 12—19. — ISSN 2071-3010. — DOI: 10.5281/zenodo.1173043.
3. Черняк Леонид. Интернет вещей: новые вызовы и новые технологии // Открытые системы. СУБД. 2013. № 4. С. 14-18. URL: URL Электронный ресурс: http://www.osp.ru/os/2013/04/13035551.
4. tc194.ru.
5. tadviser.ru>index.php.. .Киберфизические_системы.. .КФС.
6. Колесов Ю. Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. СПб.: Изд. СПбГПУ, 2004. 239 с.
7. Онтологический подход к организации взаимодействия сервисов интеллектуального пространства при управлении гибридными системами / А.В. Смирнов, А.М. Кашевник, А.В. Пономарев, С.В. Савосин // Искусственныйинтеллект и принятие решений. №4. 2014. С. 42-51.
8. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов, Государственное издательство физико-математической литературы. М.: Наука, 1962.
9. Савельев А.Я. Прикладная теория цифровых автоматов. Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1987. 272с.
10. Lee E.A., Seshia S.A. Introduction to Embedded Systems, A Cyber-Physical Systems Approach, http://LeeSeshia.org, ISBN 978-0-557-70857-4, 2011.
11. Henzinger, T.A. The Theory of Hybrid Automata, Elev-enth Annual IEEE Symposium on Logic in Computer Sci-ence, July 1996, pp. 278-292.
12. Вяткин, В.В. Проектирование распределенных систем управления промышленными процессами с использованием UML-FB / В.В. Вяткин, В.Н. Дубинин, Х.М. Ханиш // Интеллектуальные системы (AIS'04) : тр. междунар. науч.-техн. конф. (Дивноморское). - М.: Физматлит, 2004. - Т. 1. - С. 193-199.
13. Vyatkin, V. IEC 61499 as Enabler of Distributed and Intelligent Automation: State of the Art Review / V. Vyatkin // IEEE Transactions on Industrial Informatics. - 2011. - Vol. 7, Issue 4. - P. 768-781.
14. Vyatkin, V. Refactoring of Execution Control Charts in Basic Function Blocks of the IEC 61499 Standard / V. Vyatkin, V. Dubinin // IEEE Transactions on Industrial Informatics. - 2010. - Vol. 6, Issue 2. - P. 155-165.
15. Vyatkin, V. Verification of distributed control systems in intelligent manufacturing / V. Vyatkin, H.-M. Hanisch // Journal of Intelligent Manufacturing. - 2003. - № 14 (1). - P. 123-136.
16. V. Vyatkin, C. Pang, S. Tripakis. "Towards Cyber-Physical Agnosticism by Enhancing IEC 61499 with PTIDES Model of Computations", International Annual conference of IEEE Industrial Electronics Society, Yokohama, November, 2015.
17. D. Drozdov, S. Patil, V. Vyatkin, "Towards Formal Verification for Cyber-physically Agnostic Software: a Case Study", International Annual conference of IEEE Industrial Electronics Society IECON' 17, Beijing, 2017.
18. D. Drozdov, S. Patil, V. Vyatkin, "Formal Modelling of Distributed Automation CPS with CP-Agnostic Software", Workshop on Service Orientation in Holonic and MultiAgent Manufacturing (SOHOMA'16), Lisbon, Portugal, October 6-7, 2016.
19. Ptolemaeus, C., 2014. System design, modeling, and simulation: using Ptolemy II (Vol. 1). Berkeley: Ptolemy. org.
УДК 303.5
УДК 002+517(075.8)
Микони Станислав Витальевич,
ведущий научный сотрудник, д-р техн. наук, профессор
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ТЕРМИНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ
Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской Академии Наук, [email protected]
Аннотация. С системных позиций анализируются определения понятий управление, управление качеством и менеджмент качества. Показывается несогласованность этих определений. С привлечением первого закона Ньютона определяются цели управления. Предлагается структура определения понятия управление, порождаемая четырьмя валентностями глагола управлять. Структура, объединяющая существенные признаки определения, кладётся в основу неоднородной семантической сети. Сеть итеративно расширяется за счёт существенных признаков входящих в неё понятий. Существенные признаки родового понятия принимаются за лингвистические переменные. Путём их означивания терминами соответствующей предметной области формируются существенные признаки видовых понятий управления.
Ключевые слова: терминология, система, родовое понятие, видовое понятие, управление, валентности глагола, семантическая сеть.
