CC BY
16
УДК 004.942
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-2-9-15
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ СТАНОВЛЕНИЯ И НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ ТЕОРИИ
АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
А.С. Белов, М.М. Добрышин, Д.Е. Шугуров, А.А. Горшков
В статье проведен краткий анализ этапов становления и развития теории адаптивного управления. Определен перечень основных научных работ, авторами которых внесен вклад в развитие основных элементов теории управления. На основании анализа современного развития информационных систем, определены и сформулированы основные научные задачи, с которыми сталкиваются при синтезе, эксплуатации и модернизации этих систем. В заключительной части статьи определены направления и тренды развития различных теорий, применяемых при синтезе и эксплуатации систем, а также перспективные направления развития теории адаптивного управления.
Ключевые слова: теория управления, адаптация, сложные технические системы.
Тенденции развития ряда современных научных теорий, свидетельствуют об их междисципли-нарности теориям, которые развивают и/или обобщают методы тех или иных наук в применении к предметам этих и/или иных наук. В некоторых научных трудах такие теории называют синтетическими или мета - науками [1]. Теория управления с течением времени также превратилась в мета - науку, что обусловлено потребностью общества к управлению процессами, протекающими в самом обществе (или его части), среде обитания, орудиями труда и т.д.
В силу обширности направлений развития теории управления (ТУ), в представленной работе будут рассматриваться только элементы адаптивного управления сложными техническими системами (СТС), а на поздних этапах развития теории и трендах развития - системы обеспечения информационной безопасности компьютерных сетей (СОИБ КС).
Теория управления, как и любая другая теория, связанная с материальном миром развивалась на основе обобщения и анализа полученного практического опыта. Первым направлением развития теории стало управление людьми, обществом, государством. Анализ сведений о процессе управления обществом (фактов) позволил сформулировать аксиоматический аппарат, принципы и общие законы. Первоначально вопросы управления рассматривались в трудах профилософов. Одним из примеров вопросов управления можно рассматривать труд Гесиода, в котором описывается годичный цикл земледельческих работ (Труды и дни, VI век д.н.э.) или труд Шан Яна (Искусство управления, III век д.н.э.) [2].
До XVIII века вопросы управления широко изучались философами, где основными понятиями были приняты субъект и объект управления (субъект-объектное взаимодействие), цели и средства (целе-полагание) и др. Применение машин в производстве и техническая революция способствовали возникновению вопросов о плановости производства и администрировании этого процесса. К этому периоду можно отнести становление управления как отдельной теории. В настоящее время данное направление получило название менеджмент. Под управлением понимается функция организованных систем (биологических, социальных, экономических, политических, технических, кибернетических и др.). Наиболее общими функциями считаются: поддержание и оптимизация системных характеристик, сознательное воздействие на внутренние и внешние (по отношению к системе) процессы, создание разнообразия, це-леполагание, регулирование, учет.
Усложнение орудий труда, накопление опыта его создания и использования, совершенствование технологий способствовали формированию и развитию управления техническими системами.
Вопросы автоматизации управления техническими системами стали актуальны, когда требования к управляющим воздействиям превзошли возможности человека (оператора). Первыми автоматическими устройствами стали автоматический регулятор питания парового котла И. И. Ползунова (1765 г.) и центробежного регулятора скорости паровой машины Дж. Уатта (1784 г.). Накопление и обобщение опыта применение регуляторов способствовало формированию отдельного направления в теории управления - автоматического управления.
Первыми учебными курсами по теории управления техническими системами стали - курс Чи-жова Д. С. (Теория регуляторов прямого действия, 1838 г.) и курс Ястржембского Н. Ф. (Практическая механика, 1837-1838 г.) - где впервые теоретически были обоснованы принципы синтеза регуляторов непрямого действия. Указанные курсы читались в Петербуржском университете.
Дальнейшими работами, определившими развитие предметной области считают: К. Маркса (Машины и крупная промышленность, 1861 г.), Дж. К. Максвела (О регулировании, 1868 г.) и И. А. Вышеградского (О регулировании прямого действия, 1876 г.). Безусловно, существуют и другие работы, однако основными отличиями работ Дж. К. Максвел и И. А. Вышеградский от других, является рассмотрение регулятора и машины как единую систему.
В конце XIX вопросами автоматического управления занимаются и ведущие научные заведения мира, и различные конструкторские бюро. Так в своей докторской диссертации Ляпунов А. М.
(Общая задача об устойчивости движения, 1892 г.) рассматривал состояние системы с точки зрения вывода его из равновесного состояния внешними дестабилизирующими воздействиями (применение дифференциальных уравнений и новой оригинальной постановки задачи, расширило возможности теории сформулированной А. Пуанкаре). Заложенные Ляпуновым А. М. подходы легли в основу методов исследования динамических систем [3].
Жуковский Н. Е., Грдина Я. И. и ряд других ученых систематизировали и изложили первые элементы теории автоматического регулирования, где под автоматическим управлением понимали - перестройку параметров регулятора после изменения контролируемых параметров системы, с целью достижения желаемого результата.
С началом XX века теория регуляторов выходит за пределы механики и проникает в другие технические устройства. Формируются общие для различных систем принципы и законы.
До 30 г. XX века развитие теории автоматического регулирования базировалось на новшествах технической революции, а именно управлением (распределением) механической энергии и электрического тока между машинами. Основным техническим решением данного периода можно считать автоматизированный электропривод. Данное решение позволило отказаться от центрального трансмиссионного привода, что расширило технологические возможности и повысило экономичность производства, а также позволило управлять машинами, создать первые станки автоматы и автоматические линии.
С 30-х до 50-х гг. XX века активно развиваются научные школы, формируются понятия - телемеханика и автоматизация. Доманский Б. И. выпустил монографию «Автоматическое управление электрическими установками и системами» (1938 г.), которая являлась одним из первых трудов по автоматическому управлению. Потребность общества и разработанный теоретический базис позволили выделить автоматизацию в отдельную научную область - теорию автоматического регулирования или управления. Хардер Д. С. (1936 г., США) определял автоматизацию как автоматическое манипулирование деталями между отдельными стадиями производственного процесса.
По мнению отдельных историков, достаточно высокая доля автоматизации производства позволила СССР в короткие сроки наладить производство на эвакуированных в 1941 г. заводов. Эффективность автоматизации было высоко оценено, что подтверждается программой развития автоматизации на период 1953-1958 г., охватывающей металлургию, машиностроении, горную промышленность, а также полную автоматизацию ГЭС ^К-й съезд КПСС).
50-е годы ХХ века ознаменовались значительным развитием теории, внедрением ее в различные отросли, появляются множества научных работ, отечественных ученых, таких как Башкирова Д. А., Вавилова А. А., Воронова А. А., Козлова Ю. М., Половко А. М., Пономарёва В. М., Попова Е. П., Соло-довникова В. В., Юсупова Р. М., Хлыпало Е. И. Создаются и развиваются первые направления подготовки инженеров и ученых, целенаправленно занимающихся автоматизацией.
Теория автоматического управления развивалась не изолированно от остальной науки и как следствие, на нее оказывали существенное влияние новые направления в общетеоретических науках, например в математика: Смешанные стратегии в теории матричных игр (Дж. Нейман, 1928 г.) Принцип рандомизации (Р. Фишер, 1935 г.), Метод Монте-Карло (Дж. Нейман, С. Нейман, 1943 г.), Гомеостат (Эшби, 1948 г.).
В этот же период времени получает развитие разработанная Г. С. Альтшуллером и Р. Б. Шапиро теория решения изобретательских задач (ТРИЗ, 1946-1956 г.), которая в значительной мере обобщила процесс функционирования и развития технических систем. Так согласно ТРИЗ в автоматизированных СТС осуществлялось управление энергией (механическая, электрическая) или полем, циркулирующими между элементами системы, а задача повышения эффективности сводилась к снижению потерь этой энергии.
Особое место в развитии теории автоматического управления занимает быстро развивающаяся радиосвязь. В частности желание связать удаленные на значительные расстояния друг от друга населенные пункты радиолиниями, стремительная радиофикация крупных стран, столкнулось с необходимостью борьбы с помехами [4]. Основным отличием от других отраслей промышленности, заключается в том, что радиосвязь уже на первых этапах своего развития столкнулась с принятием решений в условиях риска и неопределенности. Дальнейшее совершенствование средств связи, развитие элементной базы в значительной мере способствовало переходу от автоматизированного к адаптивному управлению.
Значительное влияние на автоматизацию оказала кибернетика (Кибернетика или наука об управлении и связи в живом и машине, Н. Винер, 1958 г.). Кибернетика определяет управление как целенаправленное влияние субъекта управления - управляющей системы - на объект управления - сложную динамическую систему [5]. Причем непосредственно кибернетика также заимствовала научно-методический аппарат из различных отраслей знаний. Так в основе теории адаптации лежит принцип обратной связи, который базируется на цикле Шухарта-Деминга или PDCA (Р1апСо-№еск-Ай, планирование-действие-проверка-корректировка) (Экономическое управление качеством промышленной продукции, 1931 г.). Цикл Деминга активно применяется и уточняется и в настоящее время.
На рубеже 60-х г. XX века управление СТС потребовало решения группы научных и инженерных задач:
- измерить и оценить текущие значения параметров контролируемой системы;
- в силу инертности механизмов регулирования, описать систему и разработать модель ее функционирования;
- выбрать из множества вариантов управляющих воздействий на систему (реагирования) оптимальный вариант;
- инициализировать и реализовать выбранный вариант управляющего воздействия;
- оценить эффективность принятого решения.
Усложнение СТС потребовала применения нелинейного описания систем. 60-70 г. XX века были отмечены значительным вкладом в данной области учеными Ленинградского электротехнического института (ЛЭТИ), частности Вавилов А. А., Яковлев В. Б., Солодовников А. И. (Экспериментальное определение частотных характеристик автоматических систем, 1963 г.), Хлыпало Е. И. (Нелинейные системы автоматического регулирования, 1967 г.). В это же время активно проводятся работы в Академии наук (АН) Латвийской ССР. В частности научная школа Л. А. Растригина (один из инициаторов создания Ассоциации искусственного интеллекта в СССР (САИИ)), изучала вопросы адаптации сложных систем, кибернетики и искусственного интеллекта [6, 7]. Концентрация работ по автоматизации в АН Латвийской СССР определяется нахождением в Риге, Института электроники и вычислительной техники, в состав которой входила лаборатория случайного поиска (в 60-е г. XX в. единственная в мире).
Также значительный вклад в развитие теории внесли представители научной школы Красов-ского А. А. [8], а среди иностранных авторов Д. Рагаццини, Э. Джури, Ю. Тупо (Автоматизация дискретных систем).
Развитие математического аппарата (Дифференциальные уравнения, структурно-графовые модели систем, передаточные функции, элементы теории массового обслуживания и надежности, теории игр, вероятности и распознавания образов, дискретная математика), имитационного компьютерного моделирования (SIMULA, SIMCRIPT, GPSS и др.), а также развитие совершенствованием элементной базы способствовали появлению адаптивных технических систем [9].
Основными подходами, применяемыми для адаптивного управления СТС с 80-х г. и до конца XX в. можно считать применение моделей (как непрерывных, так и дискретных), позволяющих описать состояние СТС на время превышающее время цикла управления (оценка параметров, прогнозирование их изменения, принятие решения и его реализацию), учитывающие нестабильность дестабилизирующих воздействий или изменение системы (принятие решения в условиях риска). Риск-модели положительно зарекомендовали себя при описании хорошо наблюдаемых системах, т.е. система наблюдения способна определить состояние контролируемой системы с допустимым отклонением параметров и спрогнозировать изменение ее параметров, вызванное дестабилизирующими воздействиями по заданному закону изменения случайной величины. Указанные модели и в настоящее время применяются для адаптивного управления СТС, в том числе из-за разработки алгоритмов и математического обеспечения позволяющего его реализовывать на базе ЭВМ [10, 11].
Подход к адаптации СТС к концу XX века можно классифицировать по виду адаптации следующим образом [12, 13]:
1. Параметрическая адаптация - изменение значений параметров элементов системы, из-за дрейфа параметров в незначительном диапазоне.
2. Алгоритмическая адаптация - смена последовательности выполняемых действий или функций, из-за изменения условий функционирования.
3. Структурная адаптация - изменения связей между элементами (подключение или отключение отдельных элементов или подсистем), в целях сохранения ресурса или нецелесообразности его использования в заданных условиях функционирования.
4. Модернизация системы - эволюционный этап развития системы, заключающийся в изменении состава системы из-за неспособности системы реагировать на изменившиеся условия или дестабилизирующие воздействия или с целью приобретения новых функций (свойств).
5. Адаптация целей или адаптация потребителя - изменение цели функционирования системы в силу неспособности системы выполнять требуемые функции из-за технологических, технических или научных отставаний или появления новых дестабилизирующих воздействий.
В XXI веке общество потребовало расширить области применения и возможности, отдельных СТС (робототехника, телекоммуникационные системы и др.), что потребовало принятия решений в условиях неопределенности [14, 15]. Причем в отличие от принятия решения в условиях риска, в условиях неопределенности не всегда возможно измерить текущее состояние контролируемой системы, выявить и измерить параметры дестабилизирующих воздействий, а также спрогнозировать возможные состояния системы или ущерб. Одним из ярких примеров данной задачи являются телекоммуникационные сети, функционирующие, в условиях информационно-технических воздействий [16]. Для решения задач управления, вычислений появляется и развивается технология C3 (Control - Computations - Communications, управление - вычисление -связь).
К основным причинам увеличения сложности описания информационных систем можно отнести следующие:
- значительное увеличение количества элементов системы, вызванное интеграцией проводных и беспроводных сетей связи (сети сотовой связи, мобильный интернет);
- интеграция элементов одной системы в другие, что затрудняет определение границ системы (использование единых стандартизированных протоколов сетевого взаимодействия);
- разнородность элементов системы - средства обработки, хранения и передачи информации, зачастую объединяющие несколько функций;
- информацию в системе представленную в виде моделей на 7 уровнях (МВОС), взаимосвязи между которыми носят нелинейный характер;
- наличие большого количества источников информации и внешних дестабилизирующих факторов, влияющих на функционирование системы, описание которых основано на изменении случайных величин;
- отсутствие четко выраженных зависимостей и закономерностей между изменением контролируемых параметров системы и дестабилизирующими воздействиями, что увеличивает сложность в классификации или кластеризации текущего состояния системы;
- система при одних и тех же воздействиях может изменять свое состояние случайным образом.
Перечисленные причины, способствовали расширению задач адаптивного управления [17, 18]:
- измерения и оценки текущего значения параметров контролируемой системы:
• какие параметры измерять (измеряемые параметры отражают изменение окружающей среды и состояние системы)?
• как долго измерять контролируемые параметры?
• система или средства измерения находятся в работоспособном состоянии или нет, а также отражают ли они реальные измеряемые параметры?
• какая погрешность и точность измерений обеспечат достоверность оценки состояния?
• как обрабатывать и где хранить (задачи «больших данных»)?
• как определить причины изменения параметра?
- описать систему и разработать модель ее функционирования:
• какой математический аппарат внесет наименьшее искажение результата вычислений?
• какой математический аппарат позволит производить расчеты за заданное время?
• степень детализации контролируемой системы и дестабилизирующих воздействий?
- выбрать из множества вариантов управляющих воздействий на систему (реагирования) оптимальный вариант:
• что изменять в системе (параметр, алгоритм, структуру, систему или цель)?
• как сформулировать и обосновать критерии принятия решения?
• нужно ли находить оптимальное решение или достаточно рациональное?
- инициализировать и реализовать выбранный вариант управляющего воздействия:
• как и сколько вариантов управляющих воздействий необходимо сформировать?
• имеется ли накопление положительного эффекта от нескольких управляющих воздействий и как его рассчитать?
- оценить эффективность принятого решения (помимо задач измерения и оценки состояния системы):
• как оценить эффективность выбранного управляющего воздействия?
• что оценивать и на каком промежутке времени (существуют ли последействия и отсроченный
эффект)?
• что нужно изменить, чтобы повысить эффективность?
Перечисленные задачи определили направления и тренды развития различных теорий применяемых при синтезе и эксплуатации СТС [1, 19]:
1. Основные объекты управления: финансы и экономика; био- и экосистемы; космические аппараты; боевые действия, безопасность, в том числе информационная безопасность; человеко-машинный симбиоз.
2. Рассмотрение системы на всех этапах жизненного цикла.
- переход к концепции C5 (Control - Computations - Communications - Costs - life Cycle, управление - вычисление - связь - стоимость системы на протяжении ЖЦ);
- исключение человеческого фактора, путем разработки различных стратегий поведения;
- нахождение баланса между затратами и интеллектуализацией.
3. Изучение и внедрение децентрализованных интеллектуальных систем.
- децентрализация системы управления - над сетью взаимодействующих элементов надстраиваются сеть управления;
- система управления оказывается погруженной в объект управления, что приводит к формированию сети взаимодействующих агентов.
4. Основные направления изучения видов управляющих воздействий: программное, позиционное, робастное, интеллектуальное управление (определяется самостоятельным целеполаганием), интелектное управление.
- развитие концепции ограниченном рациональности - вызванное отсутствием времени для принятия решения.
5. Основные направления изучения математического аппарата: применение и обучение элементов искусственного интеллекта (нейросети; генетические алгоритмы; логико-динамические модели); работа и алгоритмы обработка big date.
- интеграция систем путем разработок методик согласования сведений поступаемых от одних агентов и использования других;
- обоснования эффективности; разработка методических подходов оценки эффективности; разработка принципов и интеллектуальных технологий сбора, представления, обработки, хранения и обмена данных;
- комплексность применения известного научно-методического аппарата с целью усиления достоинств и сглаживание его недостатков;
- при использовании элементов искусственного интеллекта основная задача оценить гарантированную эффективность, а не максимальную.
Перспективные направления развития теории управления:
1. Дать возможность СТС самостоятельно формировать и осуществлять целеполагание.
2. Обучение СТС самостоятельно выбирать управляющие воздействия.
3. Самообучение СТС и рефлексия относительно собственных действий.
Проведенный анализ этапов формирования и развития ТУ показал, что совершенствование элементов адаптивного управления СТС тесно связано с другими теориями и уровнем развития техники (рис. 1).
Запрос от
и науки
Рис. 1. Взаимосвязь адаптивного управления с отдельными теориями
Развитие элементов теории управления СТС можно разделить и сгруппировать по изучаемым объектам управления:
1. Системы автоматического регулирования.
2. Системы автоматического управления.
3. Информационно-управляемые системы.
4. Системы интеллектуального управления.
5. Самодостаточные системы.
А также по степени сложности объекта управления:
1. Управление наблюдаемой системой.
2. Управление наблюдающей системой.
3. Управление системой систем.
Следующим выводом по результатам проведенного анализа является то, что в настоящее время общетеоретические задачи в определенной степени приближения были решены, но возникли задачи устойчивости адаптивных систем - наука совершила виток по спирали и пришла к тому с чего начинала (теория устойчивости Ляпунова).
Таким образом, в статье проведен анализ основных этапов управления сложными техническими системами, определены основные актуальные задачи адаптивного управления, а также определены основные направления и тренды развития теории на ближающую перспективу.
Список литературы:
1. Новиков Д.А. Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития. М.: Ленанд, 2016. 160 с.
2. Философия: Энциклопедический словарь / Под ред. А.А. Ивина. М.: Гардарики, 2004.
1072 с.
3. Ляпунов А.М. Собрание сочинений. М.: Издательство АН СССР, 1954. Т. 1. 446 с.
4. Из истории изобретения и начального периода развития радиосвязи: Сб. док. и материалов / Под ред. проф. В. Н. Ушакова. СПб.: Изд-во «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). 2008. 288 с.
5. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в живом и машине. М.: Советское радио,
1958.
6. Растригин Л.А. Способ автоматической настройки многопараметрических систем автоматического управления и регулирования на заданные условия. А.с. СССР № 129701 от 17. VIII 1959. Бюл. изобрет., 1960, № 13.
7. Адаптивные системы. Под общ. ред. Л.А. Растригина. Рига, Зинатне. Вып. 1. 1972. 154 с.; вып. 2, 1972. 92 с.; вып. 3. 1973. 116 с.; вып. 4. 1974. 136 с.; вып. 5. 1974. 79 с.
8. Справочник по теории автоматического управления / под ред. А.А. Красовского. М.: Наука,
1987.
9. Автоматизация процессов принятия решений в системах управления / В.С. Симанков, Ю.К. Лушников, В.А. Морозов и др.: Аналитический обзор, 1970-1985. № 4087. М.: ЦНИИТЭИ, 1986. 42 с.
10. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов по спец. «Автоматика и упр. в техн. системах». М.: Высш. шк., 1989. 263 с.
11. Афанасьев В.Н. Математическая теория конструирования систем управления / В.Н. Афанасьев, В.Б. Колмановский, В.Р. Носов. М.: Высшая школа, 1989. 447 с.
12. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник. / Под ред. В. Н. Волковой и А. А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2006. 848 с.
13. Разумов О.С., Благодатских В.А. Системные знания: концепция, методология и практика. М.: Финансы и статистика, 2006. 400 с.
14. Щербатов И.А. Сложные слабоформализуемые многокомпонентные технические системы / И.А. Щербатов, О.М. Проталинский // Управление большими системами // Ин-т проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. Вып. 45. М.: ИПУ РАН, 2013. С. 30-46.
15. Добрышин М.М., Закалкин П.В., Горшков А.А., Манзюк В.В. Вариант построения адаптивной системы мониторинга информационно-технических воздействий // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. Вып. 9. С. 14-21.
16. Добрышин М.М. Особенности применения информационно-технического оружия при ведении современных гибридных войн // I-methods. 2020. Т. 12. № 1. С. 1-11.
17. Белов А.С., Добрышин М.М. Подход к синтезу системы обеспечения информационной безопасности корпоративной сети связи // Журнал технических исследований, 2022. № 2. С. 48-55.
18. Добрышин М.М. Выбор структуры и механизмов адаптивного управления системы обеспечения информационной безопасности // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. Вып. 2. С. 214-222.
19. Распоряжение Правительства Российской Федерации № 3684-р от 31 декабря 2020 г. Об утверждении Программы фундаментальных научных исследований в Российской Федерации на долгосрочный период (2021-2030 годы). 149 с.
Белов Андрей Сергеевич, д-р техн. наук, доцент, сотрудник, andrej2442016@yandex.ru, Россия, Орёл, Академия ФСО России,
Добрышин Михаил Михайлович, канд. техн. наук, сотрудник, Dobrithin@ya.ru, Россия, Орёл, Академия ФСО России,
Шугуров Дмитрий Евгеньевич, канд. техн. наук, доцент, сотрудник, shdevg@mail.ru, Россия, Орёл, Академия ФСО России,
Горшков Алексей Анатольевич, канд. техн. наук, сотрудник, Россия, Орёл, Академия ФСО
России
THE MAIN STAGES OF FORMATION AND DIRECTIONS OF DEVELOPMENT OF THE THEORY OF ADAPTIVE MANAGEMENT IN THE FIELD OF INFORMATION SECURITY
A.S. Belov, M.M. Dobryshin, D.E. Shugurov, A.A. Gorshkov
The article provides a brief analysis of the stages offormation and development of the theory of adaptive management. The list of the main scientific works, the authors of which have contributed to the development of the basic elements of the theory of management, is determined. Based on the analysis of the modern develop-
14
ment of information systems, the main scientific tasks encountered in the synthesis, operation and modernization of these systems are identified and formulated. In the final part of the article, the directions and trends of the development of various theories used in the synthesis and operation of systems, as well as promising directions for the development of adaptive control theory are determined.
Key words: management theory, adaptation, complex technical systems.
Belov Andrey Sergeevich, doctor of technical sciences, docent, andrej2442016@yandex.ru, Russia, Orel, Academy of the FSO of Russia,
Dobryshin Mikhail Mikhailovich, candidate of technical sciences, employee, Dobrithin@ya.ru, Russia, Orel, Academy of the FSO of Russia,
Shugurov Dmitry Evgenievich, candidate of technical sciences, employee, sde33@academ.msk.rsnet.ru, Russia, Oryol, The Academy of FSO of Russia,
Gorshkov Alexey Anatolevich, candidate of technical sciences, employee, Russia, Orel, Academy of the FSO of Russia
УДК 51-74
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-1-15-19
СТАБИЛИЗАЦИЯ ПОЛОЖЕНИЯ МАНИПУЛЯТОРА ПО ВИДЕОДАННЫМ
Нгуен В.Ш., Т.А. Акименко
Исследуется манипулятор, установленный жестко на платформу, размещенную на подвижном основании. Разработана математическая модель колебаний рабочего органа возникающих при управлении изменением его положения. Показано, что замыкание обратных связей по углам поворота звеньев манипулятора друг относительно друга приводит к недопустимо большим ошибкам позиционирования во время переходных процессов. Предложено замыкать обратную связь по положению самого рабочего органа относительно цели, определяемому по видеоданным, формируемым системой технического зрения. Показано, что подобное техническое решение позволяет повысить точность позиционирования.
Ключевые слова: Подрессоренная платформа, манипулятор, рабочий орган, позиционирование, обратная связь, система технического зрения.
Информационно-измерительные системы на базе оптико-электронных преобразователей, в настоящее время достаточно широко применяются в технике для получения информации о состоянии окружающей среды. Совершенствование аппаратной части формирования видеоданных и аппаратно-программных комплексов обработки видеосигналов в настоящее время сформировало техническую возможность использования оптического канала получения информации для решения задач, требующих малого времени реакции на появление на наблюдаемой сцене релевантной информации. Одной из них является задача стабилизации пространственного положения рабочего органа манипулятора, установленного жестко на платформу, которая через вязкоупругие опоры соединена с источником случайных механических воздействий [1, 2, 3]. Вследствие того, что объект труда манипулятора привязан к неподвижной, чаще всего Земной, системе координат, возникает проблема точности измерения положения рабочего органа относительно объекта труда, которая может быть разрешена только с помощью бесконтактных методов измерения положения и его стабилизации. Однако, вопрос о применении систем технического зрения в качестве датчика положения систем автоматической стабилизации положения проработан недостаточно, чем объясняется актуальность данной статьи.
Кинематическая схема подрессоренной платформы с установленным на ней манипулятором и системой технического зрения приведена на рис. 1 [4]. Подрессоренная платформа представляет собой жесткое основание массой mo, установленное на 2N вязкоупругих опор, размещенных по краям основания. Левая и правая вязкоупругие опоры /-го поперечного ряда установлены на расстоянии Lxj от поперечно-вертикальной плоскости симметрии основания. Жесткость и вязкость всех опор считается одинаковой. На основании, в точке С р, лежащей в продольно-вертикальной плоскости симметрии, отстоящей
от центра масс на расстоянии е от центра масс основания, установлен шарнир для крепления манипулятора. В свою очередь манипулятор включает М стержней, последовательно соединенных друг с другом вращательными шарнирами одной степени подвижности. Каждый ]-й стержень имеет длину Iи сосредоточенную массу т ■ т, которая находится в точке С ■.
