CC BY
368
УДК 62-83; 621.3.07
ТЕОРИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ - ИСТОРИЯ, СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
В.И. Бабичев, А.В. Игнатов, Е.В. Александров
В статье показаны этапы развития теории автоматического управления. Проанализировано распространение методов теории управления для синтеза систем автоматики. Рассмотрены: геометрическая и физическая теории управления, направления в кибернетике и теории управления.
Ключевые слова: управление, система, автоматика, развитие, теория.
Французское слово «cybernétique» использовалось практически в современном значении (1834 г.) французским физиком и систематизатором наук Андре Ампером, для обозначения науки управления в его системе классификации человеческого знания: как науку об управлении государством. Суть кибернетики Ампера изложена в [1]. Создание теории управления и технические примеры ее воплощения в виде автоматических систем регулирования относятся ко второй четверти 18-го века, ко времени промышленных революций в технически развитых странах Европы, в том числе и в России
[2]. Автоматическое регулирование и управление как область техники появилась значительно позже, чем теплотехника, электротехника, машиноведение, энергетика. Изначально роль и назначение автоматики определялась проблемами эксплуатации машин и производства, которые возникали в перечисленных отраслях. Назначение систем автоматического регулирования состояло, главным образом, в стабилизации режимов работы регулируемых объектов в соответствии с предписанным для них регламентом. Это могло быть, например, удержание во времени работы желаемого, оптимального в каком-либо смысле состояния технологического процесса, машины, энергетической установки, двигателя внутреннего сгорания и т. д.
На рубеже XVIII и XIX вв., в эпоху промышленного подъема, начинается новый этап в развитии автоматики, связанный с ее внедрением в промышленность. Появились первые автоматические устройства, к которым относятся регулятор уровня И.И. Ползунова (1765 г.), регулятор скорости паровой машины Дж. Уатта (1784 г.), система программного управления ткацким станком Ж-М. Жаккара (1804 - 1808 гг.) и т.д. Этот период развития автоматики - период регуляторостроения, длившийся свыше полутора столетий, сыграл огромную роль в технике. В это время начинают формироваться важнейшие принципы автоматики: принцип регулирования по отклонению Пол-зунова-Уатта, развившийся в концепцию обратных связей; принцип регулирования по нагрузке, послуживший основой теории инвариантности, и др. Начиная с курса профессора Петербургского университета Д.М. Чижова в 1823 г. теория регуляторов входит составным элементом в курсы и монографии по механике и паровым машинам
[3].
Общая теория регуляторов была разработана, в основном, в 1868-1876 гг. в работах Д.К. Максвелла и И.А. Вышнеградского [4]. Основополагающими трудами Вышнеградского являются: «Об общей теории регуляторов», «О регуляторах непрямого действия». В этих работах можно найти истоки современных инженерных методов исследования устойчивости и качества регулирования.
Большое значение для развития теории регулирования имели исследования А.М. Ляпунова [5]. Его труд, опубликованный в 1892 г., «Общая задача устойчивости движения» явился важной вехой в развитии теории устойчивости. В этой работе А.М. Ляпунов дал первое в истории науки математически строгое определение устойчивости движения, а также разработал два метода решения задач об устойчивости. Первый заключается в обосновании и установлении точных границ применимости анализа устой-
чивости, основанного на линейных дифференциальных уравнениях, а второй позволяет исследовать устойчивость не только при бесконечно малых отклонениях - «устойчивость в малом», но и при конечных отклонениях - «устойчивость в большом».
Крупный вклад в теорию управления внес Н.Е. Жуковский, который создал теорию орбитальной устойчивости на основе вариационных принципов динамики, а также дал математическое описание процессов в длинных трубопроводах, рассмотрел влияние сухого трения в регуляторах, исследовал некоторые процессы импульсного регулирования. Им написан первый русский учебник «Теория регулирования хода машин» (1909 г.) [6].
К началу XX в. и в первом его десятилетии теория автоматического регулирования (ТАР) формируется как общая дисциплина с рядом прикладных разделов. Особенно четко мысль о теории регулирования как дисциплине общетехнического характера проводится в работах И.Н. Вознесенского (1922-1949 гг.) - руководителя одной из крупных советских школ в этой области, который в 1934 г. впервые выдвинул принцип автономного регулирования. Большой его заслугой является разработка общего метода разбиения процесса регулирования с несколькими регулируемыми величинами на ряд автономных процессов [7].
В тридцатые годы XX в. создаются эффективные методы исследования автоматических систем, в частности, частотные. Появляются работы X. Найквиста (1932 г.) [8], содержащие критерий устойчивости радиотехнических усилителей с обратной связью, и А.В. Михайлова (1938 г.) [9] «Гармонический метод в теории регулирования», которые вошли в практику в послевоенные годы. В 1946 г. Г. Боде и Л. Маккол ввели логарифмические частотные характеристики. Г. Браун, А. Холл, Д. Кемпбелл, Г. Чест-нат, В.В.Солодовников [10] завершили разработку частотных методов синтеза и расчета систем, придав им форму, удобную для инженерных расчетов.
В 40-50-е годы разрабатываются основы теории нелинейных систем, сложность анализа которых состоит в отсутствии единого общего математического аппарата. Здесь следует отметить работы по устойчивости А.И. Лурье (1944-1951 г.г.), А.М. Ле-това (1955 г.) [11,12]. Завершающим этапом этого направления считается разработка теории абсолютной устойчивости, выдвинутой А.И. Лурье и В.Н Постниковым (1944 г.) [13], более детально сформулированной М.А. Айзерманом (1949, 1963 г.г.) [14] и доведенной до практического применения румынским ученым В.Н Поповым (1959 г.) [15].
Большое значение для качественного исследования нелинейных систем имеют методы фазовой плоскости и фазового пространства, основы которых заложены А.А. Андроновым и его школой в 1930-1940 г.г. [16,17].
ЯЗ. Цыпкиным разработаны основы теории релейных (1955 г.) и импульсных (60-е годы) систем с различными видами модуляции [18,19]. Н.М. Крыловым [20] и Н.Н. Боголюбовым (1934 г.) [21], разработан метод гармонического баланса для определения параметров автоколебаний и условий их возникновения.
В послевоенные годы теория автоматического управления развивалась плодотворно, и упомянуть обо всех направлениях и авторах просто невозможно. Вот некоторые из них: теория автоматического регулирования по возмущению, теория компенсации возмущений и инвариантности разработаны в трудах Г.В. Щипанова [22], В.С Кулебакина [23,24], Б.Н. Петрова и др. [25,26]; принципы экстремального управления и теория поиска экстремума разработаны В.В. Казакевичем [27], А.А. Фельдбаумом [28], А.А. Красовским [29]. В эти же годы создаются основы теории оптимального управления Л.С. Понтрягиным [30], А.М. Летовым [31,32], М.Н. Красов-ским и др. [33].
Теория автоматического регулирования в виде, применимом к конкретной области техники, появилась в конце 40-х - начале 50-х годов прошлого века. Как раз в это время и появилась знаменитая книга американского математика Норберта Винера (1894-1964) «Кибернетика» [34], вышедшая в свет в 1948 году и послужившая началом
систематическим наукам об управлении. В основу кибернетики по Винеру положен как всеобщий принцип обратной связи в сложных системах - живых, искусственных и технических.
Тогда же в высших учебных заведениях во всем мире началась систематическая подготовка инженерных и научных кадров, имеющих систематические знания о задачах, методах и средствах проектирования и эксплуатации автоматических систем регулирования. В связи с этим нельзя не отметить, что такая подготовка началась в СССР еще с середины 30-х годов и что первые кафедры автоматики и телемеханики, где обучали инженеров по автоматике, были образованы в Ленинградском политехническом институте (ЛПИ), Ленинградском электротехническом институте (ЛЭТИ) и несколько позже в Московском энергетическом институте (МЭИ).
В настоящее время значение теории автоматического управления переросло рамки только технических систем. Динамические управляемые процессы имеют место в живых организмах, экономических и организационных человеко-машинных системах, их влияние существенно и отказ от анализа подобных систем методами ТАР приводит к крупным потерям.
Дальнейшее развитие и усложнение систем автоматически привело к созданию автоматизированных систем управления (АСУ) технологическими процессами (АСУТП), производством (АСУП) и отраслью (АСУО). По идеологии построения эти системы достаточно близки между собой, хотя функции и технические средства, на которых реализуются эти АСУ, характер решаемых задач существенно отличаются.
Очевидно, что с развитием техники изменяется содержание задач регулирования, методов и средств их достижения. Естественно, должна эволюционировать и теория автоматического управления. В каком направлении и насколько? Некоторые взгляды на направления развития теории и систем регулирования приводятся в данной работе.
Развитие науки об управлении. В работе Ю.С. Ильяшенко «Attractors of dynamical systems and philosophy of generic position» [35]: отмечено, что «...исследование динамических систем можно условно разбить на три периода»:
1) период Ньютона: дано дифференциальное уравнение. Решить его;
2) период Пуанкаре: дано дифференциальное уравнение. Описать свойства его решений, не решая уравнение, а лишь используя свойства правой части;
3) период Андронова: не дано никакого дифференциального уравнения. Описать свойства его решений.
Развитие направлений по автоматике и управлению фундаментом которых служит теория управления, хорошо согласуется с приведенными «периодами развития». Теория управления - это теория динамических систем, основным аппаратом анализа и синтеза которых являются обыкновенные дифференциальные уравнения. Перечисленным в цитируемой работе периодам можно поставить в соответствие периоды развития науки об управлении, их содержание, этапы исследовательской и инженерной деятельности в эти периоды. Рассмотрим некоторые аспекты реального существующего положения вещей и новые направления развития ТАР применительно к развитию техники автоматических систем.
Классическая теория управления: «... дано дифференциальное уравнение. Решить его». Период или, как еще говорят, «программа» Ньютона оказала решающее влияние на развитие науки и техники двух последних веков, тем самым и на ход цивилизации во всех ее проявлениях вплоть до настоящего времени. Классическая механика, основанная на использовании линейных дифференциальных уравнений, обобщенная и формализованная У.Р. Гамильтоном, в такой же решающей степени оказала влияние и на становление науки об управлении в технических системах, также как, например, линейные модели (алгебраические, геометрические) были основным средством исследований в теоретической физике. Линейные (линеаризованные) модели квантовой механики, гидродинамики, электродинамики, оптики, физики плазмы и т. д. [36] сыгра-
ли ключевую роль в становлении современного естествознания. Такое влияние объясняется, с одной стороны, тем, что многие зависимости между различными величинами, характеризующими ряд явлений природы, техники, линейны или же, с другой стороны, с достаточной для целей практики степенью могут быть описаны линейными моделями. Линейные модели динамических систем (а наука об управлении оперирует именно динамическими, т.е. время зависимыми моделями) исчерпывающе полно описываются линейными дифференциальными уравнениями, которые ввел сэр И. Ньютон и независимо чуть позже Г. В. Лейбниц.
Классическая теория управления как наука о принципах и методах управления различными системами, процессами и объектами (ограничим это определение техническими системами) базируется на научных принципах, сформированных Н. Винером, У.Р. Эшби, К. Шенноном в 20-м столетии. Более широкое определение теории управления, охватывающее многие другие приложения, привело бы к необходимости обратиться к принципам, высказанным еще задолго до нашей эры философами древней Греции, Китая [37].
Суть классической теории управления: на основе анализа исходных (начальных) знаний об объекте управления составляется его математическая модель, формулируются технологическая и математическая цели управления, после чего синтезируются необходимые алгоритмы управления. В такой постановке детерминированная или стохастическая, параметрически определенная модель объекта формируется применительно к уже существующему устройству, технологическому процессу и т. д., разработанному, сконструированному и изготовленному до того времени, когда выявилась необходимость управления как необходимого условия успешной эксплуатации такого объекта. Процесс создания будущего объекта управления и процесс синтеза с последующей реализацией системы автоматического управления выполнялся независимо. Сам процесс «внедрения» автоматических систем управления сопровождался, как правило, процессом упрощения математических моделей управляемых объектов, главным признаком чего являлась устойчивая тенденция к линеаризации исходно нелинейных свойств этих объектов как само собой разумеющаяся необходимость. В этих случаях, заметим, наиболее распространенных, роль управления сводится к улучшению технических характеристик не всегда управляемого устройства или технологического процесса.
Науке об управлении, таким образом, отводится роль обслуживающей составляющей процесса создания технологий. Такая, возможно, добровольная ее дискриминация, складывалась на протяжении многих десятилетий 20-го века, предопределила и продолжает сказываться на направлениях подготовки инженеров по автоматике и управлению. Содержание процесса обучения специалистов в этой области - наукоемкое, базирующееся на серьезной математической подготовке, на владении арсеналом информационных технологий, знаниях технического обеспечения, на способности к системному анализу задач управления. При создании современных технологий в любой области техники специалист по управлению является, или, по меньшей мере, должен быть равноправным участником этого процесса, ибо не существует современных не управляемых технологий!
Современная теория управления: «...дано дифференциальное уравнение. Описать свойства его решений, не решая уравнение, а лишь используя свойства правой части». Суть управления: на основе анализа правых частей обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений, знаний принципов действия, физических, химических и др. свойств объектов, эмпирических данных решается задача формулирования физически адекватных и математически корректных моделей объектов, целей функционирования управляемых динамических систем и синтез нелинейных законов управления в этих системах. Пересмотр роли науки об управлении в современном технологическом и информационном мире, где инновации чаще всего возникают на стыках различных традиционных наук, а не только в силу развития изнутри самой «родной» области зна-
ний, требует и пересмотра стереотипа мышления «...на ту или иную проблему с застывших позиций или, говоря языком теории систем, в пребывании исследователя в неизменной системе координат». Наиболее радикальным является введение нового языка науки и построение на его основе обобщенных моделей, описывающих расширенную область поведения с множеством «позиций наблюдения», с которых можно рассматривать изучаемую проблему» [38]. Подобный взгляд порожден новой современной парадигмой управления в нелинейном мире объектов. Новизна порождена:
- качественно новыми режимами поведения нелинейных систем - бифуркациями, особыми фазовыми состояниями («детерминированный хаос») и фазовыми переходами, недейственностью решения задач управления, т. е. теми новыми признаками, которые не имеют места в Ньютоновом мире и, следовательно, в классической теории, на которой до сего времени и базируется подготовка дипломированных специалистов по автоматике и управлению:
- изменением целей поведения, следовательно, и целей управления в проектируемых системах. В классических постановках синтеза управляемых систем целевая динамика, как уже было сказано выше, ограничивается устойчивыми по А.М. Ляпунову движениями. Это, однако, не всегда адекватно естественным движениям в реальных физических системах, где локальная неустойчивость, неравновесность и мета- или мультистабильность могут и в ряде случаев должны быть целевыми. В этих и подобных им, «неклассических» задачах класс целевых движений должен быть расширен до более широкого спектра систем со следующим физически обоснованным свойством -сигнал ограниченной энергии на входе порождает сигнал ограниченной амплитуды на выходе. Таким свойством обладает, например, ряд систем с хаотическими аттракторами;
- необходимостью преодоления «проклятья размерности» (Р. Беллман - экспоненциальное возрастание количества данных из-за увеличения размерности пространства) [39], привычки к доминированию традиционных линейных подходов к решению задач в многомерных и многосвязных системах;
- и вследствие первых трех причин, необходимостью перехода к новым концепциям управления, содержание которых неизбежно приводит к необходимости пересмотра способов управления и содержания подготовки специалистов, и не только на уровне вузов.
Новые состояния динамических систем, не укладывающихся в линейную структуру Ньютоновой системы, а также следствия, порождаемые этими состояниями, причины их возникновения, природные и искусственные явления, иллюстрирующие необычные для классического мировоззрения формы поведения и не объяснимые с позиций научного классицизма, «неожиданные» актуальность и распространенность нелинейных явлений природы и техногенной среды породили такие междисциплинарные науки, как синергетика и нелинейная динамика [40]. Историческими примерами нелинейных явлений являются, например, колебательные химические реакции Бело-усова-Жаботинского [41, 42]; гипотетическая модель динамики химических реакций, протекающих в некоторой смеси с перемешиванием, в которых возможен «химический хаос» - т. н. «модель О. Рёсслера» [43]; модели хаотической динамики: в строительной механике - аттрактор Дуффинга-Холмса с двумя потенциальными ямами; в электротехнике - аттрактор Дуффинга-Уэды; в гидромеханике - уравнения Э. Лоренца [44]. Собственно, с последней модели детерминированного хаоса начался настоящий и всеобщий интерес к нелинейной науке.
Первым, кто сделал переход от необходимости искать решения дифференциальных уравнений к анализу их правых частей с целью исследований качественных характеристик этих решений, был великий французский математик Анри Пуанкаре. Создатель геометрической теории дифференциальных уравнений стал предтечей современного подхода к решению задач анализа и синтеза, управляемых нелинейных динамических систем.
Геометрическая теория управления [45,46]: Одна из главных задач теории управления - задача управляемости - состоит в распознавании состояний, достижимых из данного начального. Впрочем, как правило, этого недостаточно. Выяснив, до каких состояний можно добраться, мы пытаемся найти наилучший путь. Пути можно сравнивать по времени перехода, длине допустимой траектории, затраченной энергии или значению какого-то другого функционала. Наилучшим считается путь, доставляющий минимум заранее выбранному функционалу. Поиск таких путей составляет предмет задачи оптимального управления.
При чем здесь геометрия? Правая часть обыкновенного дифференциального уравнения есть векторное поле, а соответствующая динамическая система - поток, порожденный этим векторным полем. Таким образом, управляемая система - это семейство векторных полей. Интересующие нас свойства систем сохраняются при гладких заменах переменных в пространстве состояний. Кроме того, допускается обширный класс преобразований, перепараметризующих семейство полей; они называются преобразованиями обратной связи в теории управления и калибровочными преобразованиями в геометрии и математической физике. Наличие всех этих преобразований есть внешнее формальное основание для применения геометрических методов и бескоординатного геометрического языка в теории управления.
Имеется и другое основание. Как уже отмечалось, динамическая система - это поток (т. е. однопараметрическая группа преобразований пространства состояний), порожденный векторным полем. Допустимая траектория, отвечающая постоянному управлению, есть траектория соответствующего потока. Траектория, отвечающая кусочно постоянному управлению, строится при помощи суперпозиции подходящих элементов потоков, соответствующих значениям функции управления. Произвольное управление можно сколь угодно хорошо приблизить кусочно-постоянными величинами. Следовательно, допустимые траектории и множества достижимости теснейшим образом связаны с группой преобразований, порожденной динамическими системами, из которых состоит изучаемая управляемая. В свою очередь группы преобразований - это основа геометрии.
Наука об управлении также включила новый класс динамических объектов в сферу своих интересов. Более того, теория управления была подготовлена к восприятию новых задач управления, поскольку уже с середины 20-го века в теории автоматического управления существовал раздел по нелинейным системам управления со своими теориями и методами (метод функций А.М. Ляпунова, теория автоколебательных систем, теория абсолютной устойчивости, теория аналитического конструирования оптимальных регуляторов А.М. Летова-Р. Калмана и др. [47,48,49,50]).
Преобладающий интерес ученых в области кибернетики к новым идеям синергетики и нелинейной динамики в последние годы прошлого столетия, продолжающийся до сего времени и, как свидетельствуют программы большинства научных конференций, симпозиумов и публикаций в научной периодике, продлится еще не одно десятилетие и объясняется не только собственно новизной и перспективностью нелинейных задач, но и тем, что появился новый подход, новый инструмент для решения задач синтеза нового класса систем управления - систем с управляемой самоорганизацией.
Синергетика - это научная дисциплина, которая рассматривает закономерности процессов системной интеграции и самоорганизации в различных системах. Синергетика, как физико-математическая дисциплина, начала формироваться с начала 70-х гг. XX столетия, имеет своей целью разработку и широкое применение концептуально-математического аппарата, общего для изучения нелинейных систем различной природы. Методы синергетики - это сочетание аналитических подходов к решению нелинейных уравнений с математическим (в т. ч. компьютерным) экспериментом над моделями изучаемых систем. Класс систем, способных к самоорганизации - это открытые и нелинейные системы, удаленные от состояния термодинамического равновесия (сильно неравновесные). Среди физических систем к ним принадлежат неравновесные фазовые
переходы, кооперативные эффекты в лазерах, переходы типа "беспорядок - порядок" в жидкостях (конвективная неустойчивость) и др. В отличие от системного подхода, где основное внимание акцентируется на связях частей в целом, синергетика исследует причины свойств системы. В системном подходе анализ ведется, как правило, на качественном уровне. Синергетика изучает количественные отношения и параметры [51].
Основное понятие синергетики - определение структуры как состояния, возникающего в результате многовариантного и неоднозначного поведения таких многоэлементных структур или многофакторных сред, которые не деградируют к стандартному для замкнутых систем усреднению термодинамического типа, а развиваются вследствие открытости, притока энергии извне, нелинейности внутренних процессов, появления особых режимов с обострением и наличия более одного устойчивого состояния. В означенных системах не выполняется ни второе начало термодинамики, ни теорема И.Р. Пригожина [52] о минимуме скорости производства энтропии, что может привести к образованию новых структур и систем, в том числе и более сложных, чем исходные.
Не менее важным для решения задач синтеза управляемых систем является адекватный математический аппарат, новые идеи анализа сложных нелинейных состояний, объективно свойственных нелинейным объектам и системам. Концепция синергетики, методы и математический аппарат нелинейной динамики открыли новые подходы в теории управления [53,54]. Эти подходы относятся как к решению задач синтеза нелинейных законов со свойствами адаптации, так и к появлению новых, физически адекватных и математически корректных моделей управляемых объектов.
Одним из актуальных разделов нелинейного управления являются адаптивное управление, адаптивные системы [55]. Достаточно распространенным служит понимание адаптивности в управляемых системах как свойства, достигаемого использованием совокупности методов теории управления, идентификации, оптимизации, численных методов и т. д., позволяющих строить управляемые системы, где закон управления и (или) структура системы для сохранения целевых свойств изменяются в зависимости от изменения свойств объекта управления или под воздействием внешних возмущений. Подобные системы управления и принято называть адаптивными [56,57]. Но еще на начальной стадии свойство адаптивности рассматривалось как внутреннее свойство нелинейных динамических систем с нелинейными законами управления. [58]. Однако лишь в настоящее время эта точка зрения получила свое научное обоснование в синергетике и нелинейной динамике.
Новый подход к проблеме управления в динамических системах с позиций управляемой самоорганизации в условиях неопределенности знаний математических моделей, адекватно отражающих физические свойства объектов управления, предопределяет использование информации лишь качественного характера - в полном согласии с программой Пуанкаре, не требующей решать дифференциальные уравнения. Такими моделями современной теории нелинейных управляемых систем служат макропеременные или параметры порядка, формируемые на основе анализа правых частей дифференциальных уравнений. Отметим, что проблема формирования адекватных с физической точки зрения и математически корректных моделей динамических объектов для синтеза заведомо грубых (или «робастных» от англ. robust) систем управления - является одной из главных проблем современной теории управления (Р. Калман [50]), в частности, и проблемой межвидовых научных дисциплин - в целом.
Новый подход также определяет и новые классы задач управления, цели, отличные от целей классической теории управления. Так, в частности, неустойчивые и неравновесные режимы не могут выступать в роли целевой динамики для методов управления на основе теории устойчивости по А.М. Ляпунову, что, конечно, никоим образом не умаляет роль этой классической теории. С другой стороны, например, физические процессы в лазерах (мультистабильность, нерегулярность решений), химических реакторах (уравнение реакции-диффузии), метаболических сетях, биологических
организмах, социальных системах являются примерами систем, в которых такие режимы - естественное динамическое состояние. Отметим и процессы, изоморфные знаменитому «феномену бабочки», открытому Э. Н. Лоренцем в 1963 году. Сущность этого феномена состоит в том, что малейшие возмущения могут оказывать существенное влияние на решение системы. Этот факт сформулирован в известном тезисе Лоренца о влиянии воздушного потока от крыльев бабочки на ураганы, возникающие на удалении в тысячи миль от нее. К классу задач, допускающих неустойчивые по А.М. Ляпунову режимы нормального функционирования, следует отнести и задачи управления бифуркациями, где целевыми движениями могут быть неустойчивые и хаотические колебания, задачи промежуточной (от англ. - intermittent) и перемежающейся, странствующей (от англ. - itinerancy) синхронизации в системах параллельной аналоговой обработки информации.
Все эти процессы не удовлетворяют условиям глобальной устойчивости по А.М. Ляпунову и, следовательно, не допускают управления со свойствами адаптации стандартными методами без привлечения дополнительных средств регуляризации. Исследования адаптивности в приведенных примерах отнюдь не экзотических динамических систем могут быть проведены методами нелинейной теории управления. Отсюда роль науки об управлении по Винеру в естествознании в современном с точки зрения синергетики и нелинейной динамики существенно возрастает. Понимание роли процессов управления в сложных технических системах (например, в современных технологиях), в биофизике, нейротехнологиях и т. д. все более осознается в тех областях естествознания, которые ранее были далеки от кибернетики. Например, в последние годы громко заявила о себе кибернетическая физика [59].
Новые задачи и подходы к их решению определили новые горизонты к средствам реализации управляемых динамических систем. Это относится как к собственно объектам, так и к средствам управления. Известно, что наилучшее из возможных управлений - отсутствие его. Но в таком случае сам объект должен быть спроектирован как самоуправляемый. Вероятно, в некотором недалеком, возможно, будущем акценты в оценках роли теории управления в естествознании будут смещены в сторону проектирования технологий со свойствами контролируемого самоуправления, а не только для целей улучшения свойств управляемых технологий, спроектированных без привлечения теории управления, как это делается до настоящего времени.
Направления развития ТАУ - «...не дано никакого дифференциального уравнения. Описать свойства его решений». Сложная нелинейная динамика управляемых объектов, физических, химических, биологических процессов потенциально порождает большое разнообразие режимов их поведения, которые необходимо целенаправленно изменять или направлять их развитие во времени и пространстве. Для решения обозначенных задач используется новое направление в ТАР - физическая теория управления [60].
Основные направления физической теории управления. Под физической теорией управления будем понимать такую теорию управления, которая базируется на фундаменте физических законов, учете ресурсов и приоритетов реального мира. Отличие физической теории управления от абстрактно-математической начинается с математических моделей и критериев систем и процессов управления. В физической теории модели и критерии создаются в физических (физически значимых, с физическими размерностями) величинах и терминах. Эти модели должны учитывать законы сохранения, другие законы природы и технологии.
В абстрактно-математических моделях учет многих ограничений, факторов и закономерностей, как правило, отсутствует. Физическая теория строится так, чтобы заложенные в математических моделях и критериях реальные факторы и ограничения фигурировали и в конечных результатах, определяя границы возможного и невозможного в управлении. Центральной задачей физической теории управления является открытие или формулировка законов процессов управления, а не теорем (точнее, не только теорем), как в абстрактно-математической общей теории управления [61].
Ограничившись этой весьма краткой характеристикой, перечислим уже возникшие направления, которые можно отнести к физической теории управления.
1. Информационная теория управления.
2. Теория микроуправления.
3. Теория макроуправления, физическими процессами, в том числе квантовыми и релятивистскими.
4. Теория и интегральная технология создания систем управления с максимальным использованием физических моделей, критериев и переменных.
В технических системах управление объектом выполняет - в соответствии с целевым условием - нелинейный адаптивный регулятор. Это эквивалентно выполнению закона необходимого разнообразия [62] для реализации механизма адаптации, обладающего способностью к формированию «достаточного разнообразия» управляющих воздействий на объект.
В связи с такой точкой зрения на роль теории управления в нашем мире нельзя не отметить связь адаптации и нейроинформатики (нейрокибернетики). Эти два понятия или научных направления связаны генетически самим изначальным определением адаптации, возникшем в физиологии, психологии и др. науках о животных и человеке. С другой стороны, искусственные нейронные сети в замкнутой нелинейной системе потенциально могут служить источниками как динамического хаоса, так и целенаправленного управления сложным по своей динамике объектом, причем с прогнозируемым качеством траекторий движения. Таков диапазон потенциальных возможностей соединения «динамическая система (объект) - нейронная сеть (регулятор)» [63,64]. Поэтому обучаемые искусственные нейронные сети являются «кандидатом» на адекватные аппаратно-программные средства для реализации адаптивных функций в нелинейных динамических системах. В перспективе синергетический подход приводит к возникновению нового научного направления - созданию «искусственной жизни» (artificial life) [65].
Избранные этапы развития систем автоматики, технологий и эволюция теории управления техническими системами приведены на рис.1.
В [66] выполнен анализ путей совершенствования систем управления по пути увеличения их гибкости и обеспечения высокой степени автономности.
Технические системы Теория управления
Физическая ТУ
3.1 Синтез СУ методами дифференциальной геометрии;
3.2 Теория катастроф, хаос, фракталы;
3.1 Оптимизация многообъектных, многокритериальных систем на основе эффективных компромиссов (игровые подходы в управлении);
3.4 Теория систем с управляемой самоорганизацией различной природы;
3.5 Теория макро- и митфоуправлепия. в том числе с квантовыми и релятивистскими физическими процессами
3 этап
3.1 Цифровые СУ
3.2 Искусственный интеллект
3.3 Нейроинформатика и нсирокибсрнстика
3.4 Применение нейрокомпьютеров с системами управления_
Рис. 1. Этапы совершенствования технических систем и науки об управлении
454
Как показано на рис. 2 в достижении этих целей можно отметить два разных пу-
ти.
Рис. 2. Перспективы совершенствования механизмов и систем управления
Считается, что промышленный робот является автономным, т.к. будучи запро-граммируемым, он не требует вмешательства в его работу. Однако, из-за ограниченных возможностей чувствительных органов робототехнические системы обладают недостаточной гибкостью в приспособлении к условию эксплуатации. Это определяет развитие устройств технического зрения. Системы управления обладают достаточной при-спосабливаемостью лишь при участии человека-оператора. Исследовательские работы в области искусственного интеллекта, датчиков, компьютерного зрения, программирования комплексов компьютерного проектирования и производства должны сделать эти системы более универсальными и экономичными [67]. Для уменьшения нагрузи на человека-оператора, повышения эффективности его работы ведутся интенсивные исследования в области супервизорного управления, человеко-машинного интерфейса и управления компьютерными базами данных. Эти исследования также связаны с улучшением методов передачи информации и дальнейшим развитием языков программирования.
Выводы:
1. В статье выполнен анализ развития направлений по автоматике и автоматическому регулированию от А. Ампера (1834 г.) до наших дней. Отмечена роль отечественных изобретателей и ученых в становлении автоматических систем и теории управления;
2. Показано формирование ТАР как дисциплины общетехнического характера с рядом прикладных разделов и развитие крупных советских школ в этой области;
3. Развитие науки о принципах и методах управления различными автоматическими системами и объектами условно разбито на три периода. Рассмотрены аспекты реального положения вещей и новые направления ТАР применительно к развитию техники и математическим средствам исследования систем;
4. Дан анализ классической и современной теории управления, сыгравших ключевую роль в становлении науки и техники;
5. Проанализированы новые состояния динамических систем, а также следствия, порождаемые этими состояниями. Для анализа новых задач и подходов к их решению используется новое направление ТАР - физическая теория управления. В работе дана характеристика и направления, которые можно отнести к физической теории управления.
Заключение. В период А.А. Андронова, как указано в упомянутой в начале данной работы цитаты из статьи Ю. С. Ильяшенко, наука об управлении как базовая для специальностей по автоматизации и управлению в технических системах пока еще не вступила. Естественно, что в прямом смысле вряд ли ожидается описывать свойства
решений не заданных дифференциальных уравнений так же, как это делается в теории управления классической и современной. Тем не менее, именно по заданному уравнению объекта или его правой части в качестве исходной информации осуществляется синтез систем управления объектом. Таким образом, априорно предполагается свойство управляемости. Действительно, в арсенале методов анализа теории управления имеются критерии управляемости, наблюдаемости, достижимости. Нелинейная динамика содержит аппарат анализа режимов функционирования нелинейных динамических систем. Отсюда возникает обратная задача, о которой речь уже шла выше: проектирование объектов и технологий с заложенными в них свойствами управляемости, особенностями поведения во времени, известными специалистам по управлению. Целью проектирования является достижение эффекта аналогичного самоуправлению в новых технологиях будущего.
Список литературы
1. Поваров Г.Н. Ампер и кибернетика. М.: Сов. радио, 1977. 96 с.
2. Храмой А.В. Очерк истории развития автоматики в СССР. М.: Изд-во АН СССР, 1956. 223 с.
3. Чижов Д.М. Записки о приложении начал механики к исчислению действия машин наиболее употребительных. С-Пб, 1823. 178 с.
4. Максвелл Д.К., Вышнеградский И.А., Стодола А.В. Теория автоматического регулирования (линеаризованные задачи) / под ред. А. А. Андронова, И.Н. Вознесенского. М.: Изд-во АН СССР, 1949. 430 с.
5. Ляпунов А.М. Общая задача об устойчивости движения. М.: Гостехиздат, 1950. 471 с.
6. Жуковский Н.Е. Теория регулирования хода машин. М.: Медиа, 2012. 145 с.
7. Вознесенский И.Н. О регулировании машин с большим числом регулируемых параметров // Автоматика и электромеханика, 1938. №4 - 5.
8. Nyquist H Bell Sysem Tech, 1932. Vol.11. №11. Р. 26 - 47.
9. Михайлов А.В. Метод гармонического анализа в теории регулирования // Автоматика и телемеханика, 1988. №3. С. 27 - 81.
10. Солодовников В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматгиз, 1960. 656 с.
11. Летов А.М. Математическая теория процессов управления. М. Наука, 1987.
256 с.
12. Летов А.М. Состояние проблемы устойчивости в теории автоматического регулирования // Тр. II Всесоюзного совещания по автоматическому регулированию. М.: Изд-во АН СССР, 1955. Т. 1. 217 с.
13. Лурье А.И, Постников В.Н. О теории устойчивости систем управления // Прикладная математика и механика, 1944. №2(3).
14. Айзерман М.А., Гантмахер Ф.Р. Устойчивость по линейному приближению периодического решения дифференциальных уравнений с разрывными правыми частями // Прикладная математика и механика, 1957. Т. XXI. Вып. 5.
15. Попов В.М. Гиперустойчивость технических систем. М.: Наука, 1970.
456 с.
16. Андронов А.А., Батутин Н.Н. Теория стабилизации нейтрального самолета при помощи автопилота с постоянной скоростью сервомотора / Собр. трудов А.А. Андронова. М.: Изд-во АН СССР, 1956.
17. Андронов А.А., Витт А.А., Хайкин С.В. Теория колебаний. М.: Физматгиз, 1959. 915 с.
18. Цыпкин ЯЗ. Теория релейных систем автоматического управления. М.: Наука, 1974. 456 с.
19. Цыпкин Я.З. Теория импульсных систем. М.: Физматгиз, 1958. 586 с.
20. Крылов Н.М., Боголюбов Н.Н. Введение в нелинейную механику. Киев: Изд-во АН УССР, 1937. 365 с.
21. Боголюбов Н.Н., Митропольский Ю.А. Асимптотические методы в теории нелинейных колебаний. М.: Гос. изд. физ.-матем. лит., 1958. 408 с.
22. Щипанов Г.В. Теория и методы построения автоматических регуляторов // Автоматика и телемеханика, 1939. №1. С. 4 - 37.
23. Кулебакин В.С. К теории автоматических вибрационных регуляторов для электрических машин // Теоретическая и зксперим. электротехника, 1932. №4.
24. Кулебакин В. С. Теория инвариантности автоматически регулируемых и управляемых систем // Тр. 1-го Межд. конгр. Междунар. конфедер. по автоматическому упр-нию. М.: Изд-во АН СССР, 1961. Т. 1.
25. Петров Б.Н., Солодовников В.В. Современные методы проектирования систем автоматического управления. Анализ и синтез. М.: Машиностроение, 1967. 703 с.
26.Петров Б.Н., Старикова М.В. К исследованию автоколебаний в автоматической системе, управляемой конечным автоматом // Автоматика и телемеханика, 1976. №12. С. 13 - 19.
27. Казакевич В.В. Системы экстремального регулирования и некоторые способы обеспечения их качества и устойчивости. В кн. «Автоматическое управление и вычислительная техника». М.: Машгиз, 1958.
28. Фельдбаум А.А. Оптимальные процессы в системах автоматического регулирования // Автоматика и телемеханика, 1953. Т. 14. №6.
29. Красовский А. А., Буков В.И., Шендрик В.С. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными объектами. М.: Наука, 1977. 272 с.
30. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин [и др.]. М.: Наука, 1983. 392 с.
31. Летов А.М. К теории оптимального регулирования // Автоматика и телемеханика, 1957. Т. 18. №1. С. 167 - 173.
32. Летов А.М. Теория автоматического регулирования. М.: Наука, 1968. 476 с.
33. Красовский Н.Н. Управление динамической системой. М.: Наука, 1985.
520 с.
34. Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1983. 344 с.
35. Ильяшенко Ю.С. Математическое просвещение, 2008. Сер. 3. Вып. 12. С.13 - 22.
36. Малинецкий Г.Г. Математические основы синергетики. Хаос, структуры, вычислительный эксперимент // Сер. «Синергетика: от прошлого к будущему». Изд. 6-е. - М.: Изд-во Книжный дом «Либроком», 2009. 312 с.
37. Википедия: Теория управления [Электронный ресурс] URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория управления (дата обращения: 10.01.2021).
38. Синергетика и проблемы теории управления / под ред. А. А. Колесникова. М.: Изд-во Физматлит, 2004. 504 с.
39. Bellman R.E. Dynamic programming. Princeton University, NJ, 1957.
40. Синергетика: процессы самоорганизации и управления: Учеб. пособие / под общ ред. проф. А. А. Колесникова. В 2-х частях. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. Ч. 1. С. 11 - 12.
41. Белоусов Б.П. Периодически действующая реакция и ее механизм / С-Пб.: «Автоволновые процессы в системах с диффузией». Горький: Изд-во ГГУ, 1951.
42. Жаботинский А.М. Концентрационные колебания. М.: Наука, 1974. 180 с.
43. Ressler О.Е. Chemical Turbulence: Chaos in a Small Reaction-Diffusion System // Naturforsch., 1976. Vol. 31. Р. 1168 - 1172.
44. Lorenz E.N. Deterministic Nonperiodic Flow // J. Atoms. Sci., 1963. Vol. 20. Р. 130 -141.
45. Бабичев А.В., Бутковский А.Г. К единой геометрической теории управления. М.: Наука, 2001. 352 с.
46. Аграчев А. А., Сачков Ю.Л. Геометрическая теория управления. М.: Физма-тлит, 2005. 392 с.
47. Теория систем с переменной структурой / под ред. С.В. Емельянова. М.: Наука, 1970. 305 с.
48. Гольдфарб Л.С. О некоторых нелинейностях в системах регулирования // Автоматика и телемеханика, 1947. №5. С. 349 - 383.
49. Летов А.М. К теории аналитического конструирования регуляторов // Автоматика и телемеханика, 1972. Т. 23. №6. С. 426 - 441.
50. Калман Р., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. 400 с.
51. Колесников А. А. Синергетическая теория управления. Таганрог: ТРТУ, М.: Энергоатомиздат, 1994. 344 с.
52. Пригожин И.Р., Гленсдорф П. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир, 1973. 280 с.
53. Поляк Б.Т. Развитие теории автоматического управления // Проблемы управления, 2009. № 3.1. С.13 - 18.
54. Методы современной теории автоматического управления / под ред. Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2000. Т.3. 748 с.
55. Тюкин И.Ю., Терехов В. А. Адаптация в нелинейных динамических системах / Сер. «Синергетика: от прошлого к будущему». М.: Изд-во ЛКИ, 2008.
56. Цыпкин Я.3. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 400 с.
57.Терехов В.А., Тюкин И.Ю. Эволюция и проблемы теории адаптивного управления // «Мехатроника, автоматизация, управление», 2003. Ч. I. № 6. С. 9 - 18.
58. Траксел Дж. Самонастраивающиеся системы (обзорный доклад) // Тр. 2 межд. конгресса ИФАК «Дискретные и самонастраивающиеся системы». Базель, Швейцария. 28.08 - 04.09.1963 г. М.: Наука, 1965. С. 240 - 251.
59. Фрадков А.Л. О применении кибернетических методов в физике // УФН, 2005. Т. 175. № 2. С. 113 - 138.
60. Красовский А.А. Проблемы физической теории управления // Автоматика и телемеханика, 1990. № 11. С. 3 - 38.
61. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. Изд-е 2-е. М.: ЭТС, 2000. 368 с.
62. Эшби У. Введение в кибернетику. М: Иностранная. лит-ра., 1959. 432 с.
63. Bose B. Fuzzy logic fnd network // IEEE industrial application magazine May/June, 2000. P. 57 - 63.
64. Галушкин А.И. Нейронные сети. Основы теории. М.: Горячая линия-Телеком, 2010. 496 с.
65. Pfeifer R., Scheier С. Understanding Intelligence. The MIT Press. Cambridge MA, 1999. 280 с.
66. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления / Пер с англ. Б.И. Ко-пылова. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. 832 с.
67. Босс В. Лекции по теории управления. Т.1 Автоматическое регулирование. М.: Книжный дом «Либроком», 2014. 216 с.
Бабичев Виктор Ильич, д-р техн. наук, главный конструктор по направлению, академик РАРАН, khkedratula.net, Россия, Тула, АО «Конструкторское бюро приборостроения им. А.Г. Шипунова»,
Игнатов Александр Васильевич, д-р техн. наук, доцент, директор по развитию перспективных направлений научно-исследовательской деятельности, чл.-корр. РАРАН, khkedratula.net, Россия, Тула, АО «Конструкторское бюро приборостроения им. А.Г. Шипунова»
Александров Евгений Васильевич, д-р техн. наук, профессор, начальник отдела, kbkedr@,tula.net, Россия, Тула, АО «Конструкторское бюро приборостроения им. А.Г. Шипунова»
THEORY OF A UTOMA TED CONTROL-HISTORY, NOWADAYSACHIVMENTSAND TRENDS
V.I. Babichev, A. V. Ignatov, E. V. Aleksandrov
The paper shows the stages of control theory development and analyses application of the control theory methods for automatics systems synthesis. Geometrical and physical control theories, cybernetics and control theory trends are considered in the paper.
Key words: control, system, automatics, development, theory.
Babichev Victor Ilyich, doctor of technical sciences, chief designer in the field, academician of RARAN, kbkedr@,tula. net, Russia, Tula, JSC «Design Bureau of Instrument Making named after V.I. A. G. Shipunova»,
Ignatov Aleksander Vasilevich, doctor of technical sciences, docent, director of development of perspective directions of research activities corresponding member of the RARAN, [email protected], Russia, Tula, JSC «Design Bureau of Instrument Making named after V.I. A. G. Shipunova»,
Aleksandrov Evgeniy Vasilevich, doctor of technical sciences, professor department of PAK, aleksandrov-e@yandex. ru, Russia, Tula, JSC «Design Bureau of Instrument Making named after V.I. A.G. Shipunova»
УДК 681.518.3
О ВЫБОРЕ КОНФИГУРАЦИИ СЕНСОРНОЙ ПОДСИСТЕМЫ ПРИ РАЗРАБОТКЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ТЕЛЕЖКИ
С.В. Алексеевский, В.Г. Рубанов, Д.А. Бушуев, Е.А. Маслиев
В работе рассматривается моделирование движения мобильного робота вдоль металлизированных линий. Сенсорная подсистема состоит из индуктивных промышленных датчиков. Решается задача выбора ее конфигурации с учетом используемого способа навигации на основе пассивных RFID меток. Анализ производится при помощи методов компьютерного совместного моделирования динамики мобильного робота в средах MSC Adams и Matlab Simulink.
Ключевые слова: мобильный робот, движение по линии, навигация, конфигурация сенсорной подсистемы, совместное моделирование динамики.
Автоматически управляемое транспортное средство (АУТС или АТС) - это мобильный робот [1], предназначенный для перемещения различных грузов. Стоит отметить их стремительное внедрение в складские системы [2,3] и использование при создании гибких автоматизированных линий предприятий и крупных компаний [4].
459
