EXTRACTION, DETECTION выявление

CLASSIFICATION классификация

Variable переменная

ORIGIN происхождение

CONTROL управление

Разделение рассматриваемого множества объектов на классы является первым, простейшим актом моделирования этого множества. Как и всякая модель, классификация, отражая объективные различия, в то же время носит целевой характер и является относительной, условной. Поэтому возможны разнообразные классификации одного и того же множества. Это, конечно, относится и к множеству систем.

Чаще оказывается, что процессы на неуправляемых входах v₀(t) отличаются от ранее предполагаемых, либо существенным оказывается действие неучитываемых входов и система “сходит с нужной траектории”. Пусть имеется возможность наблюдать текущую траекторию y(t), находить разность y(t)  y₀(t) и определять дополнительное к программному управление, которое в ближайшем будущем возвратит выходы системы на нужную траекторию y₀(·). Такой способ управления называется регулированием, а соответствующие системы выделены во второй класс второго уровня классификации (рис. 4.5). Например, этому классу принадлежит управление, которое осуществляется операторами-станочниками, регулятором Уатта, автопилотом, судовым авторулевым, в рефлекторных реакциях животных и т.п.

Следующие способы управления и соответствующие им типы систем возникают в связи с необходимостью управления в условиях, когда либо невозможно задать опорную программную траекторию на весь период времени, либо уклонение от нее столь велико, что невозможно вернуться на нее (регулирование обычно осуществляется при “малых” в известном смысле уклонениях^* y(t)  y₀(t). Теперь нам необходимо спрогнозировать текущую траекторию y(t) на будущее и определить, пересечет ли она целевую область Y*. Управление состоит в подстройке параметров системы до тех пор, пока такое пересечение не будет обеспечено. Этому и соответствует третий класс систем. Примерами такого управления являются процессы адаптации живых организмов к изменяющимся условиям жизни, работа пилотов и шоферов, адаптивные и автоматизированные системы управления и т.п.

——————————

* Имеется в виду траектория системы в “фазовом пространстве”, т.е. <х(t), у(t)>; траектория <х₀(t), у₀(t)>, приводящая к цели, пересекает целевую область Y*: соответствующее этому управление u₀(t) назовем правильным.

Иногда может оказаться, что среди всех возможных комбинаций значений управляемых параметров системы не найдется такой, при которой ее траектория пересечет целевую область. Это означает, что цель для данной системы недостижима. Но, может быть, она достижима для другой системы? Сказанное дает еще один способ управления: изменять структуру системы в поисках такой, при которой возможно попадание в целевую область. По существу, имеет место перебор разных систем, но это системы с одинаковыми выходами Y, создаваемыми не произвольно, а в соответствии с наличными средствами. Такое управление, называемое структурной адаптацией [11], выделим в четвертый класс классификации второго уровня (рис. 4.5). Примерами реализации указанного управления являются гибкие автоматизированные производства, вычислительные сети, сельскохозяйственные машины со сменными навесными и прицепными устройствами, мутации организмов в процессе естественного отбора, организационные изменения в государственном аппарате и т.д.

На этом закончим классификацию по типам управления, хотя ее можно развивать и дальше, не только “вглубь”, но и “вширь”. Например, в [11] предлагается рассматривать и тот случай, когда всевозможные преобразования структуры также не приводят к реализации цели. Это означает принципиальную недостижимость цели при имеющихся ресурсах, и предлагается отказ от старой цели и задание новой рассматривать как “управление (адаптацию) по целям”. Мы воздержимся от такого обобщения, хотя примерно так действует руководитель коллектива, ставя перед подчиненными посильные для них цели. Условимся этап выявления цели считать не входящим в понятие управления, предшествующим ему во времени.

Наиболее интересной с нашей точки зрения является классификация систем, рассмотренная в следующем параграфе, поскольку она придает достаточно конкретный смысл терминам “большая система” и “сложная система”. Это очень важные понятия во всей системологии, поэтому этой классификации и посвящен отдельный параграф.

Подведем итог Основным результатом данного параграфа следует считать представленные на рис. 4.1 – 4.5 классификации систем. Попутным, но важным результатом является также понимание всякой классификации как простейшей модели рассматриваемого множества объектов.

Summary The main accomplishment of this section is the design of classifications of the systems presented in Figs. 4.1 to 4.5. An auxiliary but also important result is an understanding of any classification as the simplest model of the set of objects under consideration.