Тема: Общие направления развития ТАУ

ТАУ - раздел технической кибернетики объектов, исследованием которого являются системы автоматического управления (САУ) различной природы и степени сложности.

ТАУ разрабатывает принципы построения систем управления и изучает основные закономерности протекающих в них процессов. Вместо реальных объектов ТАУ рассматривает их адекватные математические модели.

Рассмотрим современные пути синтеза и анализа САУ. Здесь можно выделить 3 больших направления:

1. Традиционное построение модели объекта управления и последующий синтез управляющей системы для этой созданной модели. Здесь происходит абстрагирование от физической сущности объекта.

2. Синтез системы управления на основе системного подхода с учетом свойств объектов управления и управляющей системы (Ротач В.Я. стр. 6-10).

3. Синтез систем управления на основе синергетического подхода с учетом «физических» особенностей ОУ (Колесников А.А. стр.5) с максимальным использованием фундаментальных естественных закономерностей.

Рассмотрим каждое из этих направлений подробнее:

1 направление. Современное состояние ТАУ такого, что в ней есть готовые решения только для некоторых отдельных случаев. Гораздо чаще теория управления дает не рецепты, а лишь рекомендации, которые еще должны пройти проверку на адекватность рассматриваемой ситуации (Емельянов С.В., Коровин С.К. «Новые типы ОС» стр.11). Поэтому существует общепринятая (традиционная) последовательность этапов разработки САУ:

· разработка математической модели объекта;

· исследование и идентификация моделей;

· формирование требований систем;

· подбор закона управления и проведение целей случайного эксперимента;

· техническая реализация системы и проведение натурного или полунатурного эксперимента;

· отладка системы.

Разработчику системы управления все чаще приходится разрешать объективные противоречия между детальностью описания объекта и возможностью дельнейшего аналитического исследования системы. И хотя в основе разработки, как правило, лежит некоторый реальный процесс, в автоматике стремятся к построению не точной, а лишь имитационной модели процесса, отражающей его важнейшие свойства по отклонению и заранее заданным входным воздействиям.

Это основное, что отличает модели теории управления от моделей эксплуатируемых в таких фундаментальных дисциплинах, как физика, химия и т.п. При этом понятие «важнейшие свойства» очень часто имеет интуитивный смысл плохо поддающейся формализации. В силу отмеченного обстоятельства самым естественным казался путь к «настолько простым моделям, насколько это возможно». Это привело к образованию набора стандартных моделей, которые в основном и используются в теории управления. В настоящее время это набор достаточно беден и его основы составляют линейные или близкие к ним модели. Таким образом, часто в ущерб реальности, но в угоду теории сформировался банк упрощенных моделей, с которыми имеют дело в управлении и что по сути дела является одним из препятствий, о которое спотыкается теория управления на практике.

Таким образом, приоритет в направлении развития теории был отдан аналитике, что и привело к гипертрофированному развитию аналитических методов: передаточных функций дифференциальных уравнений, отображений входов - выходов, частотных и временных характеристик. Но даже при мощном аналитическом аппарате сфера применяемости простых моделей не может быть рассмотрена за границей определенным уровнем их адекватности реальному процессу, особенно это касается САУ, т.к. разработке вопросов синтеза регуляторов уделялось явно не достаточное внимание, фактически эта область теории управления остается почти не тронутой.

Существует довольно ограниченный набор способов синтеза для небольшого числа стандартных ситуаций, можно сказать, что процесс возникновения регуляторных механизмов сегодня совершенно не ясен. Во всех случаях появления нового метода синтеза скорее обязано изобретению, чем теории.

Поэтому поиск общих принципов синтеза, позволяющих в конкретных ситуациях как бы автоматически получать требуемый закон управления, предопределяет (по мнению Коровина С.К. и Емельянова Е.В.) развитие теории управления в ближайшем будущем.

Можно отметить некоторые черты такого развития:

· нелинейность должна стать не отьемлемым элементом теории. Примеры других наук наглядно демонстрируют, что учет не линейных явлений многократно обогащает теорию содержательно. Нелинейный мир несоизмеримо богаче линейного. И именно на этом пути возникает новые явления, принципы и законы. Путь в нелинейный мир лежит в направлении систематического использования важнейшего принципа кибернетики – принципа обратной связи. В ТАУ в полную силу «работает» только отрицательные обратные связи (ООС) и соответственно устойчивые процессы. Широкому использованию положительных обратных связей (ПОС) и неустойчивых процессов препятствует «гнет» к нелинейности и только при переходе к принципиально нелинейным системам возможно получение новых эффектов, связанных с использованием положительной или знакопеременной обратной связи. Сегодня ТАУ можно назвать, не делая большой ошибки, теорией отрицательной обратной связи. Главные задачи которой она долгое время решала. Они были связаны с отысканием такой ОС, которая позволяла бы компенсировать помехи и обеспечивать устойчивость некоторых избирательных состояний или движений системы. И лишь последние десятилетия возникли новые разделы в теории управления, где используются и ПОС и знакопеременные ОС. Любая организационная системы всегда проявляет способность реализовать оба типа ОС (Богданов А.А. 1911г.). Одни только ООС приводят систему в столь устойчивое состояние, что она уже не способна изменяться, поэтому для появления новых качеств для роста сложности, для повышения разнообразия, необходимы так же и ПОС и ООС, ООС обеспечивают адаптационный механизм развития, а ПОС бифуркационный механизм развития.

2 направление. Охарактеризуем по монографии В.Я. Ротача (стр.6-10).

Предпосылки о вопросах построения синтеза обычных автоматизированных систем в регулировании:

1. обычно предполагается, что входные воздействия на регулируемый объект являются допустимыми для контроля и имеется возможность получить математическое описание объекта. Относительно всех этих воздействий, например, в виде системы дифференциальных уравнений. Учет случайного характера функционирования объекта ограничивается, при этом, как правило, лишь учетом случайного характера изменения внешних (возмущающих) воздействий на объект, вероятные характеристики которых так же предполагается известны. В действительности же, реально существующие объекты в промышленном производстве могут находиться под воздействием весьма большого числа случайных возмущений, действующих по различным каналам, причем среди них могут быть вообще недоступные для контроля, и, следовательно, оказывается не реальным, предположение о возможности получения их вероятных характеристик. Практически это обстоятельство делает так же невозможным экспериментальное получение математической модели объекта по каналам действия таких неконтролируемых воздействий.

2. Как правило, задачи синтеза математическое регулирования рассматривается лишь как задача определения наилучшего закона (алгоритма) формирования регулятором регулирующего воздействия. При этом, рассмотрение схем и систем автоматического регулирования (САР) производится на основании структурных соображений, т.е. исходя из характера взаимодействия отдельных элементов системы, определяемый лишь видом математического описания этих элементов. Практически, опыт построения систем регулирования промышленных объектов показывает, что главное не задача выбора алгоритмов функционирования регулятора, а задача построения оптимальной схемы получения регулятором текущей информации о состоянии объектов регулирования (ОР), которые отражает характер взаимодействия между функциональными системами регулирования – объектом и регулятором. Объясняется это тем, что регулирование путем оценки текущего значения показателя цели регулирования, как правило, не позволяет осуществить поддержание этого показателя на требуемом уровне с требуемой точностью. Потери информации могут происходить и вследствие запаздывания, возникающего при формировании самого показателя цели регулирования, т.к. вычисление такого показателя обычно требует усреднения входящих в него переменных на достаточно большом интервале времени. Поэтому почти каждая действующая автоматическая система регулирования производственных процессов является системой косвенного регулирования, в которой на вход подается не сам показатель цели регулирования, а косвенные величины, связанные с показателем цели регулирования.

3. Обычно применяемая процедура синтеза автоматического регулирования исходит из того, что должна быть известна математическая модель регулируемого объекта. Роль математических моделей значительно возросла с развитием вычислительной техники, она позволяет в принципе отыскать оптимальную систему регулирования даже при отсутствии специально разработанных методов синтеза путем простого перебора вариантов. Это обстоятельство послужило причиной интенсивного развития теоретических и экспериментальных методов построения математических моделей объекта, вылившихся в самостоятельную ветвь теории и техники АУ, получившая название идентификация объектов. Более пристальное изучение проблемы показывает принципиальную ограниченность методов синтеза, основанных на априорно заданных математических моделях объекта. Синтез системы регулирования (СР) по заранее заданной модели объекта был бы логически безупречным, если бы свойства модели отражали точно свойства реального объекта. В действительности всякая модель отражает эти свойства лишь с некоторой степенью приближенности. Соответственно, при построении модели объекта необходимо, прежде всего, выбрать критерий, характеризующий погрешность такого приближения, а так же указать допустимую величину погрешности, но сделать это в отрыве от свойств будущей системы регулирования принципиально невозможно. Выбор критерия приближения при построении модели объекта в равной мере зависит как от свойств объектов, так же и от свойств будущего регулятора, а так же от выбора показателя целей управления. Таким образом, задачи построения математической модели ОР является по своей сути логическим противоречивым (для определения модели объектов необходимо знать, какой регулятор будет установлен на объекте, сама же модель собственно и ищется для нахождения этого регулятора). В отмеченном противоречии находит свое отражение необходимость применения системного подхода, при рассмотрении отдельных элементов системы. Системный подход требует, чтобы свойство каждого элемента из совокупности образующей какую-либо систему рассматривался не изолированно, а в неразрывной связи, во взаимодействии с остальными элементами данной системы. В частности при определении математической модели любого элемента системы следует исходить не из того, насколько хорошо модель отражает свойства собственно этого одного отдельно взятого элемента, а из того, насколько свойства всей системы после замены в ней рассматриваемого элемента его модели станут отличаться от свойств действительной системы. Подобно тому, как система собрана из хорошо функционирующих по отдельности, но плохо взаимодействующих между собой элементов, может оказаться в целом не работоспособной так и модель составляемой из модели отдельных элементов, полученных вне связи с другими элементами, может дать в целом совершенно превратное представление о свойствах системы.

3 направление. Синтез и анализ САУ. Это направление связано с современным представлением о самоорганизации процесса. Сегодня следует говорить только об общих идеях этого управления и их в значительно меньшей мере о конкретных методах, моделях и алгоритмах управления.

Если в современной ТАУ базовые принципы и алгоритмы управления не зависят т природы объекта, то синергетическая теория управления – оптимальное (наилучшее) решение, надо синтезировать с максимальным использованием закономерности, которая отображает физические, химические, биологические особенности объекта управления, т.е. возвращается к самоорганизации. Отметим, что синергетическая теория управления отличается от синергетики тем, что она не отыскивает возможные диссипативные структуры, а «навязывает» нужные структуры для решения задач управления нелинейными динамическими объектами. При этом в синергетической теории управления само управление желательно сделать минимально возможными для достижения поставленной цели управления. Отсюда следует, что синергетическая теория управления – теория не силового управления, она не противоречит естественному движению объекта, поэтому можно сказать, что это теория не управления, а направления.