Адаптивные системы управления

Условия работы реальных систем управления часто таковы, что характеристики входных сигналов и помех либо известны неточно, либо существенно изменяются во времени. Определенным случайным изменениям могут быть подвержены также параметры самих систем управления, особенно аналоговых. Поэтому качество работы системы управления, спроектированной в расчете на неизменяющиеся условия работы, на практике может оказаться существенно ниже ожидаемого. Избежать этого позволяет применение адаптивных систем, параметры или даже структура которых при изменении внешних условий автоматически изменяются, поддерживая тем самым близкий к оптимальному режим работы.

Адаптивные системы с перестройкой только параметров называют самонастраивающимися, с перестройкой структуры – самоорганизующимися.

Самонастраивающиеся системы обычно содержат, кроме основной системы управления, устройство для оценки наилучших параметров. Упрощенная схема самонастраивающейся системы приведена на рис. 54.

Рис. 54

Кроме сигналов, поступающих от основной системы, в устройстве настройки параметров может быть использована также дополнительная полезная информация о ходе процесса управления.

Самонастраивающиеся системы классифицируют по различным признакам. Например, по способу получения исходной информации для настройки параметров системы классифицируют на самонастраивающиеся: по сигналам внешних воздействий; по динамическим характеристикам объектов; по сигналам внешних воздействий и динамическим характеристикам (комбинированные).

Самонастраивающиеся системы разделяют, кроме того, на разомкнутые и замкнутые относительно контура самонастройки и выхода системы, а также на аналитические, поисковые, комбинированные, с активной и пассивной самонастройкой и т.д.

Имеется существенное различие между настраиваемыми и самонастраивающимися системами. Зная общие характеристики объекта, а также их зависимость от окружающих условий, можно ввести в систему соответствующую программу, которая произведет необходимую настройку регулятора. При этом получается система программной настройки. Самонастраивающаяся система не требует полной информации обо всех данных и при изменении внешних условий ее параметры автоматически настраиваются, обеспечивая заданные показатели качества. Для обнаружения отклонения параметров объекта от оптимальных в самонастраивающихся системах используются различные средства, например, организация автоматических пробных движений системы с последующим анализом исходной и вырабатываемой информации. Автоматический поиск является наиболее характерным признаком самонастраивающихся систем. В качестве пробных движений в ряде случаев используют имеющиеся в системе случайные изменения состояния.

Элементы самонастройки вводят в систему, если закон изменения характеристик объекта во времени неизвестен, а разовая или программная настройка не позволяет получить желаемое качество работы системы

Для обеспечения самонастройки широко применяются вычислительные средства, корректирующие устройства с изменяемыми параметрами, регуляторы с изменяющимися параметрами и др.

Самонастраивающиеся системы являются, прежде всего, динамически устойчивыми системами, работающими по принципу измерения отклонения регулируемой переменной или с использованием комбинированного принципа регулирования. Такие системы имеют следующие характерные черты: наличие не менее двух контуров – основного и самонастройки; наличие элементов с изменяющимися параметрами; наличие вычислительных средств; повышенная чувствительность к изменению параметров системы и входных сигналов; использование случайных сигналов для осуществления автоматического поиска экстремума.

Вопрос

Вопрос

Вопрос

Структурная сложность. Ст. Вир предлагает делить системы на простые, сложные и очень сложные.

Простые - это наименее сложные системы.

Сложные - это системы, отличающиеся разветвленной структурой и большим разнообразием, внутренних связей.

Таблица 1. Классификация систем по уровню сложности К. Боулдинга.

Очень сложная система - это сложная система, которую подробно описать нельзя.

Несомненно, что эти деления довольно условны и между ними трудно провести границу. (Здесь сразу вспоминается вопрос: с какого количества камней начинается куча?)

Позднее Ст. Вир предложил относить к простым системам те, которые имеют до 103 состояний, к сложным - от 103 до 106 состояний и к очень сложным - системы, имеющие свыше миллиона состояний.

Одним из способов описания сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними. Например, количественную оценку сложности системы можно произвести, сопоставляя число элементов системы (n) и число связей (m) по следующей формуле:

где n(n -1) - максимально возможное число связей.

Можно применить энтропийный подход к оценке сложности системы. Считается, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания (снятия неопределенности). В этом случае общее количество информации о системе S, в которой априорная вероятность появления i-го свойства равна p(si), определяется как

Кроме того, выделяют такой тип сложности, как динамическая сложность. Она возникает тогда, когда меняются связи между элементами. Например, в коллективе сотрудников фирмы может время от времени меняться настроение, поэтому существует множество вариантов связей, которые могут устанавливаться между ними. Попытку дать исчерпывающее описание таким систе-мам можно сравнить с поиском выхода из лабиринта, который полностью изменяет свою конфигурацию, как только вы меняете направление движения. Примером могут служить шахматы.

Малые и большие, сложные и простые. Авторы книги предлагают рассматривать четыре варианта сложности систем

1) малые простые;

2) малые сложные;

3) большие простые;

4) большие сложные.

При этом выделение системы того или иною класса в одном и том же объекте зависит от точки зрения на объект, т. е. от наблюдателя.

Примеры:

1. Давно известно что обыватели всегда готовы давать советы в области воспитания, лечения, управления страной - для них это всегда малые простые системы. Тогда как для воспитателей, врачей и государственных деятелей - это большие сложные системы.

2. Исправные бытовые приборы для пользователя малые простые системы, но неисправные - малые сложные. А для мастера те же неисправные приборы - малые простые системы.

3. Шифрозамок для хозяина сейфа малая простая система, а для похитителя - большая простая.

Таким образом, один и тот же объект может быть представлен системами разной сложности. И это зависит не только oт наблюдателя, но и от цели исследования. В связи с этим, В. А. Карташев пишет: «Первичное рассмотрение даже самых сложных образований на уровне установления их основных, главных отношений приводит к понятию простой системы»

Пример. При стратифицированном описании предприятия на самой верхней страте оно может быть описано в виде малой простой системы в виде «черного ящика» с основными ресурсами на входе и продукцией на выходе.

Вопрос

характерные показатели существенных свойств систем:

общесистемные свойства целостность, устойчивость, наблюдаемость, управляемость, детерминированность, открытость, динамичность и др.;

структурные свойства состав, связность, организация, сложность, масштабность, пространственный размах, централизованность, объем и др.;

функциональные (поведенческие) свойства результативность, ресурсоемкость, оперативность, активность, мощность, мобильность, производительность, быстродействие, готовность, работоспособность, точность, экономичность и др.

При таком рассмотрении показатели качества можно отнести к области общесистемных и структурных свойств систем. Свойства же, которые характеризуют процесс функционирования (поведение) системы, можно назвать операционными свойствами или свойствами операции, поскольку искусственные системы создаются для выполнения конкретных операций.

Качество исхода операции и алгоритм, обеспечивающий получение результатов, оцениваются по показателям качества операции, к которым относят результативность, ресурсоемкость и оперативность.

Результативность Э операции обусловливается получаемым целевым эффектом, ради которого функционирует система.

Ресурсоемкость R характеризуется ресурсами всех видов (людскими материальнотехническими, энергетическими, информационными, финансовыми и т.п.), используемыми для получения целевого эффекта.

Оперативность О определяется расходом времени, потребного для достижения цели операции.

Оценка исхода операции (аспект 1) учитывает, что операция проводится для достижения определенной цели — исхода операции. Под исходом операции понимается ситуация (состояние системы и внешней среды), возникающая на момент ее завершения. Для количественной оценки исхода операции вводится понятие показателя исхода операции (ПИО), вектора, Yисх = <YЭ, YR, YO>, компоненты которого суть показатели его отдельных свойств, отражающие результативность, ресурсоемкость и оперативность операции.

Оценка алгоритма функционирования (аспект 2) является ведущей при оценке эффективности. Такое утверждение основывается на теоретическом постулате, подтвержденном практикой: наличие хорошего «алгоритма» функционирования системы повышает уверенность в получении требуемых результатов. В принципе, требуемые результаты могут быть получены и без хорошего алгоритма, но вероятность этого невелика. Это положение особенно важно для организационнотехнических систем и систем, в которых результаты операции используются в режиме реального времени.

В совокупности результативность, ресурсоемкость и оперативность порождают комплексное свойство — эффективность процесса Yэф — степень его приспособленности к достижению цели. Это свойство, присущее только операциям, проявляется при функционировании системы и зависит как от свойств самой системы, так и от внешней среды.

В литературе термин «эффективность» связывается и с системой, и с операцией, и с решением. Образуемые при этом понятия можно считать эквивалентными. В конечном счете каждое из них отражает соответствие исхода операции поставленной цели. Обычно нужно иметь в виду, что одна или несколько операций реализуются системой. Для большинства операций процедура оценки эффективности решений носит характер прогнозирования.