Конспект лекцій з дисципліни: аналіз корпоративних систем
Тема 1 Автоматизація управління підприємством
1.1. Загальне поняття про управління
Управління - зміна стану об'єкта, системи або процесу, що призведе до досягнення поставленої мети. Метою управління може бути, наприклад, підтримка деякого бажаного стану об'єкта (системи) при впливі на нього різного роду збурюючих впливів, з іншого боку управління можна визначити як вибір однієї з безлічі різних альтернатив.
Об'єкт (процес) називають керованим, якщо серед всіх впливів на нього є такий, за допомогою якого можна домогтися поставленої мети. Для управління об'єктом (процесом) необхідно знати і передбачати його поведінку при різних можливих зовнішніх впливах на нього, тобто необхідно мати деяку математичну модель об'єкта (процесу). Управління простими за своєю природою об'єктами та відповідні їм моделі будуть також досить простими. Якщо ж поведінка об'єкта визначається не тільки миттєвими (поточними) значеннями впливів на нього, але і залежить від їх попередніх значень, тобто об'єкт за своєю природою динамічний, то і його математичні моделі також будуть складнішими.
Складність реальних об'єктів, породжувана їх багатомірністю, нелінійністю, стохастичністю, нестаціонарністю, високим рівнем апріорної та поточної невизначеності, а також постійно змінними властивостями навколишнього середовища і дефіцитом необхідної інформації, різко ускладнює завдання побудови математичної моделі об'єкта в традиційному аналітичному сенсі, а іноді взагалі не дозволяє отримати прийнятне рішення.
Сучасні вимоги до якості управління складними об'єктами призвели до того, що в багатьох випадках методи класичної теорії управління, системного аналізу, прийняття рішень, дослідження операцій і т.д. виявилися неефективними, а іноді і взагалі непрацездатними. У цих умовах на перший план виходять так звані методи інтелектуального управління, що бурхливо розвиваються в даний час.
Можливість моделювання інтелекту розробника і включення його методів мислення в контур управління динамічною системою є одна з пріоритетних цілей розвитку інтелектуальних систем управління (СУ). Дослідження властивостей природного інтелекту зумовило формулювання відомих принципів організації інтелектуальних систем управління:
- наявність взаємодії СУ з реальним зовнішнім світом з використанням інформаційних каналів зв'язку;
- відкритість СУ з метою підвищення інтелектуальності і удосконалення власної поведінки;
- наявність механізмів прогнозу змін зовнішнього світу і власної поведінки системи в динамічно мінливому зовнішньому світі;
- наявність у СУ багаторівневої ієрархічної структури, побудованої відповідно до правила: підвищення інтелектуальності і зниження вимог до точності моделей в міру підвищення рангу ієрархії в системі;
- здатність зберігатися функціонування (можливо, з деякою втратою якості або ефективності) при розриві зв'язків або втрати керуючих впливів від вищих рівнів ієрархії керуючої структури.
Поняття інтелектуального управління вперше було введено К. Фу і було ним визначено як спосіб вироблення керуючих впливів із застосуванням змін елементів штучного інтелекту.
В інженерному контексті інтелектуальне управління повинне мати наступні властивості: а) здатність до навчання і адаптивність; б) живучість; в) простий алгоритм управління і «дружній до користувача» людино-машинний інтерфейс: г) здатність до включення нових компонентів, що забезпечують кращі рішення в умовах обмежень, накладених технічними засобами.
Центральним в інтелектуальному управлінні поняттям, як втім, і в інших розділах комп'ютерного управління, є поняття моделі процесу, хоча в даному випадку це зовсім не та сувора математична конструкція, яка лежить в основі напрямку в сучасній теорії управління, що має назву Model Based Control.
Розглянемо узагальнену структуру автоматизованої системи управління (АСУ) складним технічним об'єктом (процесом), наведену на рис. 1.1. АСУ являє собою сукупність керованого об'єкта і автоматичних керуючих пристроїв, у якій частину функцій виконує людина-оператор.
Об'єкт управління (ОУ) у загальному випадку являє собою деяку динамічну систему, стан якої змінюється в часі t є [0,+∞), на яку впливає вектор вхідних впливів u(t), стан якої характеризується вектором змінних стану х(t) і на виході якої формується вектор вихідних сигналів y(t).
Керуючі пристрої АСУ містять у собі: систему автоматичного управління (САУ) об'єктом, систему діагностики ОУ (СДОУ), і систему діагностики САУ (СДСАУ), а також систему підтримки прийняття рішень (СППР).
САУ являє собою комплекс пристроїв, призначений для автоматичної зміни координат ОУ з метою підтримання бажаного режиму роботи ОУ. Вхідною інформацією для САУ є вектори вхідних впливів і вихідних сигналів ОУ, а на виході САУ формує z (t)-керуючий вплив на ОУ.СДОУ на основі вектора змінних стану ОУ x (t) здійснює контроль працездатності ОУ, здійснює пошук джерела несправності в ОУ і формує в p (t) - узагальнену характеристику (клас) стану ОУ.
СДСАУ на основі вектора змінних стану CАУ x (t) здійснює контроль працездатності САУ, здійснює пошук джерела в несправності САУ і формує p (t)-узагальнену характеристику (клас) стану САУ.
СППР на основі узагальнених характеристик стану ОУ і САУ формує r (t) - комплексну інформацію про стан системи "ОУ - САУ", що містить рекомендації для оператора по прийняттю рішень в ситуації, що склалася.
Узагальнені характеристики ОУ і САУ, що формуються СДОУ і СДСАУ, можуть подаватися також на вхід САУ для формування керуючих впливів на ОУ і зміни режиму роботи САУ з метою запобігання виходу з ладу ОУ і (або) САУ, а також попередженням можливих негативних наслідків збою (виходу з ладу) ОУ і САУ.
Рис. 1.1- Узагальнена схема АСУ
Оператор - особа, яка приймає рішення (ОПР), - визначає цілі і критерії управління АСУ і коригує їх при зміні умов: виконує функції спостерігача за роботою автоматичних пристроїв, при необхідності змінює програму їх роботи (завдання) і приймає спільні рішення по управління в змінених або складних ситуаціях. Прийняті ОПР рішення реалізуються ним шляхом відповідних керуючих впливів: v * (т) - вплив ОПР на САУ, і V (T) - вплив ОПР на ОУ.
Опис динаміки розглянутої АСУ представлено в табл. 1.1.
Таблиця 1.1 - Опис динаміки АСУ
безперервне описання АСУ |
дискретне описання АСУ |
dx(t) = X(x(t), u(t), z(t), v(t)), y(t) = Y(x(t)), p(t) = P(x(t)), p*(t) = P*(x(t)), r(t) = R(p(t), p*(t)), v(t) = V(r(t)), v*(t) = V*(r(t)), z(t) = Z(u(t), y(t), p(t), p*(t), v*(t)), t ∈[0,+∞) . |
x(tk+1) = X(x(tk), u(tk), z(tk), v(tk)), y(tk) = Y(x(tk)), p(tk) = P(x(tk)), p*(tk) = P*(x(tk)), r(tk) = R(p(tk), p*(tk)), v(tk) = V(r(tk)), v*(tk) = V*(r(tk)), z(tk) = Z(u(tk), y(tk), p(tk), p*(tk), v*(tk)), k = 0, 1, 2, ... |
Рівняння, наведені в табл. 1.1, представляють динаміку АСУ як систему перетворень "вхід-вихід". Тут вектора функції X, Y, P, P *, R, V, V * і Z - статичні нелінійні перетворення. Для дискретного описання динаміки АСУ введемо розбивання по часу t0, t1, t2, ...., де Tk +1 = Тк + Δt,
Δt - крок дискретизації за часом. Для широкого класу задач дискретна і безперервна форми подання рівнозначні і можуть бути зведені один до одного. Процес побудови АСУ викликає необхідність вирішення задач побудови моделей для відповідних її компонентів: САУ,СДОУ, СДСАУ і СППР.
В даний час теорія інтелектуальних систем управління розвивається в чотирьох взаємопов'язаних основних напрямках:
- Адаптивні СУ - утворюють найбільш розроблений клас і призначені для роботи в реальному часі в умовах апріорного дефіциту інформації, яка накопичується в процесі функціонування системи;при цьому поточна інформація має, як правило, форму стохастичних послідовностей (зауважимо, що при синтезі адаптивних систем необхідно мати уявлення про структуру моделі ОУ, що досить проблематично на практиці для більшості завдань);
Необхідно мати уявлення про структуру моделі ОУ, що вельми проблематично на практиці для більшості завдань;
- СУ, засновані на знаннях (включаючи експертні системи), – використовують безліч фактів, евристик, інших форм знань, здатні шляхом відповідної обробки і узагальнення формувати дії, що управляють, при неповній і невизначеній інформації (якість управління таких систем істотно залежить від наповнення бази знань, яка може постійно доповнюватися; ці системи досить гнучкі і набули широкого поширення при управлінні складними об’єктами, проте, це найменш формалізований клас систем і роль суб’єктивного тут як ніде велика );
- фази – СУ, що використовують апарат теорії нечіткої безлічі, – об’єднує в себе адаптивні та експертні системи, здатні працювати з якісною інформацією, перетворюючи і обробляючи її в чисельній формі, при цьому кінцевий результат в процесі дефаззіфікації формують в якісних термінах;
- штучні нейронні мережі – найбільш новий і перспективний клас інтелектуальних СУ – є структури, здібні до вчення в реальному часі в умовах мінімальної апріорної інформації про ОУ.