1. История возникновения и развития теории автоматизированного управления.

Теория автоматизированного управления — это сравнительно молодая научная дисциплина, возникшая из потребностей прак­тики в связи с бурным научно-техническим прогрессом и, в пер­вую очередь, из-за появления сложных систем управления с боль­шим числом элементов электроники и автоматики. Теория авто­матизированного управления является ветвью кибернетики. Т. е. говорить о теории автоматизированного управления стало возможным толь­ко после появления в 1948—1956 гг. классических работ в области теоретической кибернетики Н. Винера, У.-Р. Эшби, Дж. фон Неймана, в которых были заложены сов­ременные основы науки об управлении. В сочетании с развитием теории информации (К. Шеннон, 1948 г.) наука об управлении получила строгое и стройное развитие. Большую роль в разработ­ке теоретических основ кибернетики сыграли разработки советс­ких и российских ученых: А.И. Берга, В.М. Глушкова, В.А. Тра­пезникова, Г.С. Поспелова, А.Г. Мамиконова и других.

На развитие теории автоматизированного управления оказала сильное влияние теория автоматического управления (ТАУ), ко­торая к середине 50-х годов XX века была развита довольно хоро­шо. ТАУ — это наука о методах определения законов управления объектами, допускающих реализацию с помощью технических средств автоматики.

Наряду с технической кибернетикой в 60-е годы XX века широкое развитие получила экономическая кибернетика, которая изучает процессы сбора, накопления, хране­ния и переработки информации об экономических объектах или явлениях. Методы анализа, применяемые в экономической кибернетике, помогают находить оптимальные режимы управления и строить ра­циональные системы обработки экономических данных, основан­ные на широком использовании вычислительной техники (ВТ). Ис­следования по экономической кибернетике направлены на:

1) выбор показателей, необходимых для управления эконо­мическими объектами;

2) выбор способов получения, передачи и обработки инфор­мации об этих показателях;

3) выбор технических средств обработки экономической ин­формации на различных уровнях управления;

4) изучение и рекомендации по алгоритмам и программам об­работки информации.

Первоначально становление экономической кибернетики свя­зано с разработкой математических моделей экономических сис­тем и явлений, использованием ЭВМ для исследования этих моделей и для решения задач управления. Математические модели экономических систем и яв­лений позволили лучше осмыслить динамику изучаемых систем, выработать действенные рекомендации по рационализации их структуры и методов экономического прогнозирования и управле­ния. Большое внимание уделя­ется методам эвристического решения задач, экспертного прогно­зирования и, наконец, построению человеко-машинных систем для решения экономических задач. Применение такого рода чело­веко-машинных систем, моделирование ситуаций и принятие ре­шений для обучения и выработки наиболее рациональных форм и методов управления (деловые игры) способствуют тому, что мате­матическое моделирование становится всё более универсальным средством совершенствования экономических систем.

Определяющим направлением в экономической кибернетике является разработка теории и построение автоматизированных систем управления (АСУ) в народном хозяйстве, которое стало возможным только в связи с созданием современных техничес­ких средств обработки данных, особенно систем с разделением времени. Построение АСУ в экономике является составной час­тью процессов автоматизации, определяющих современную на­учно-техническую революцию. Необходимость создания таких систем обусловливается совершенствованием экономических систем, ростом производительности управленческого труда, эф­фективным использованием технических средств обработки дан­ных и организации информационных процессов в целом, многими социальными требованиями. Особое вни­мание уделяется вопросам эффективного сбора информации, ее представления, наименования, интерпретации, использования и циркуляции в АСУ. Разработка информаци­онных технологий, методов моделирования, информационно-по­исковых систем и информационно-справочных систем ориенти­руется на экономические объекты. В то же время экономическая кибернетика сама оказала во многом определяющее влияние и на развитие некоторых новых математических направлений — сто­хастического и динамического программирования, дискретной оптимизации, теории расписаний и др., на теоретические и прак­тические разработки в области обработки данных, математическо­го обеспечения ЭВМ. Развитие техники обработки данных, теории исследования операций и теории систем также связано с направ­лением развития и интересами экономической кибернетики.

2. Раскрыть понятия «управление» и «система управления».

Управление как процесс. Управление — в широком, киберне­тическом смысле — это обобщение приемов и методов, накоп­ленных разными науками об управлении искусственными объ­ектами и живыми организмами. Язык управления — это ис­пользование понятий «объект», «среда», «обратная связь», «алгоритм» и т. д.

Под управлением будем пони­мать процесс организации такого це­ленаправленного воздействия на не­которую часть среды, называемую объектом управления, в результате которого удовлетворяются потребности субъекта, взаимодействующего с этим объектом. Анализ управления позволяет выделить триаду — среду, объект и субъект, — внутри которой разыгрывается процесс управления. В данном случае субъект ощущает на себе воздействие среды X и объекта Y. Если состояние среды Х он изменить не может, то состоянием объекта Y он может управлять с помощью специально организованного воздействия U. Это и есть управление.

Управление — целенаправленная организация того или иного процесса, протекающего в системе. В общем случае процесс уп­равления состоит из следующих четырех этапов:

----получение информации о задачах управления;

— получение информации о результатах управления (т. е. о поведении объекта управления);

—анализ полученной информации и выработка решения

—исполнение решения (т. е. осуществление управляющих воз­действий).

Процесс управления — это информационный процесс (рис. 1.4), заключающийся в сборе информации о ходе процесса, передаче ее в пункты накопления и переработки, анализе поступающей, накопленной и справочной информации, принятии решения на основе выполненного анализа, выработке соответствующего уп­равляющего воздействия и доведении его до объекта управления. Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой при воздействии различного рода помех. Цели, принципы и границы управления зависят от сущности ре­шаемой задачи.

Система управления — совокупность взаимодействующих между собой объекта управления и органа управления, деятель­ность которых направлена на достижение заданной цели управ­ления.

Автоматическое и автоматизированное управление. Системы управления делятся на два больших класса: системы автомати­ческого управления (САУ) и автоматизированные системы уп­равления (АСУ). В САУ управление объектом или системой осу­ществляется без непосредственного участия человека автома­тическими устройствами. Это замкнутые системы. Основные функции САУ: автоматический контроль и измерения, автомати­ческая сигнализация, автоматическая защита, автоматические пуск и остановка различных двигателей и приводов, т.д. В отличие от САУ в АСУ в сферу уп­равления включен человек, на которого возлагаются функции принятия наиболее важных решений и ответственности за при­нятые решения. Под АСУ обычно понимают человеко-машин­ные системы, обеспечивающие автоматизированный сбор и обработку ин­формации, необходимой для оптимизации управления в любых сферах человеческой деятельности, использующие современные экономико-математи­ческие методы, средства электронно-вычислительной техники (ЭВТ) и связи, а также новые организационные принципы для отыскания и реализации на практике наиболее эффективного уп­равления объектом (системой).

3. Терминология теории автоматизированного управления: система, элемент, подсистема, структура, связь, модель, состояние, поведение, развитие, цель.

Определение понятия «система». В настоящее время нет единства в определении понятия «система». В качестве «рабочего» определения понятия системы в ли­тературе по теории систем часто рассматривается следующее: система — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Элемент. Под элементом принято понимать простейшую не­делимую часть системы. Элемент — это предел членения систе­мы с точки зрения решения конкретной задачи и поставленной цели. Подсистема. Система может быть разделена на элементы не сразу, а последовательным расчленением на подсистемы, кото­рые представляют собой компоненты более крупные, чем эле­менты, и в то же время более детальные, чем система в целом. Названием «подсистема» подчеркивается, что такая часть должна обладать свойствами системы (в частности, свойством целостности).Структура. Это понятие происходит от латинского слова structure, означающего строение, расположение, порядок. Структура — это совокупность элементов и связей между ними. Структура может быть представлена графически, в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графов и других языков моделирования структур. Структуру часто представляют в виде иерархии. Иерархия — это упорядоченность компонентов по степени важности. Связь. Понятие «связь» входит в любое определение системы наряду с понятием «элемент» и обеспечивает возникновение и сохранение структуры и целостных свойств системы. Это поня­тие характеризует одновременно и строение (статику), и функци­онирование (динамику) системы. Связь характеризуется направлением, силой и характером (или видом). По первым двум признакам связи можно разделить на направленные и ненаправленные, сильные и слабые, а по ха­рактеру — на связи подчинения, генетические, равноправные (или безразличные), связи управления. Связи можно разделить также по месту приложения (внутренние и внешние), по направ­ленности процессов в системе в целом или в отдельных ее под­системах (прямые и обратные). Связи в конкретных системах мо­гут быть одновременно охарактеризованы несколькими из на­званных признаков. Важную роль в системах играет понятие «обратной связи». Состояние. Понятием «состояние» обычно характеризуют мгновенную фотографию, «срез» системы, остановку в ее разви­тии. Его определяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (результаты), либо через макропараметры, макросвойс­тва системы (например, давление, скорость, ускорение — для фи­зических систем; производительность, себестоимость продукции, прибыль — для экономических систем). Таким образом, состояние - это множество существенных свойств, которыми система обладает в данный момент времени.

Поведение. Если система способна переходить из одного со­стояния в другое, то говорят, что она об­ладает поведением. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности переходов из одного состояния в другое.

Модель. Под моделью системы понимается описание системы, отображающее определенную группу ее свойств. Углубление опи­сания — детализация модели. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.

Развитие. Исследованию процесса развития, соотношения процессов развития и устойчивости, изучению механизмов, ле­жащих в их основе, уделяют в кибернетике и теории систем боль­шое внимание. Понятие развития помогает объяснить сложные термодинамические и информационные процессы в природе и обществе.

Цель — это идеальное устремление, которое позволяет коллективу увидеть перспективы или реальные возможности, обеспечиваю­щие своевременность завершения очередного этапа на пути к идеальным устремлениям.

4 . Этапы управления сложной системой.

Управление сложной системой состоит из этапов, представ­ленных на рис. 1.6.

Формирование целей. Различают три вида це­лей: стабилизация — заключается в требовании поддерживать выходы объекта на заданном уровне; ограничение — требует на­хождения в заданных границах целевых переменных экстремальная цель — сводится к поддержанию в экстремальном состоянии целевых переменных

2. Определение объекта управления.Объект должен быть в определен­ном смысле минимальным, т. е. иметь наименьший объем. Это необходимо с целью минимизации трудоемкости его изучения при синтезе модели. При этом существенным ограничением вы­ступает достижимость множества це­лей управления в рамках выделен­ного для этого ресурса R. Это означает, что для любого состояния среды X должно найтись управление , с помощью которого можно добиться любой допустимой цели

3. Структурный синтез модели. Последующие три этапа управления сложными системами связаны с ре­шением задачи создания ее модели, которая нужна для синтеза управле­ния U. Только с помощью модели объекта можно построить управле­ние U*, переводящее объект в требу­емое (целевое) состояние .Этап структурного синтеза включает опре­деление внешней структуры модели, декомпозицию модели, оп­ределение внутренней структуры элементов модели.4. Идентификация параметров модели объекта. Для выяснения зависимости выхода объекта от управляемых входов U необходимо преднаме­ренно их изменять, т. е. экспериментировать с объектом. Однако сложная система «не любит» эксперименты, нарушающие режим ее нормального функционирования. Поэтому эксперимент, кото­рого нельзя избежать, следует проводить, минимально возму­щая объект, но так, чтобы получить при этом максимальную ин­формацию о влиянии варьируемых параметров на выход объекта. 5.Планирование эксперимента. На данном этапе главным яв­ляется синтез плана эксперимента, позволяющего с максималь­ной эффективностью определить искомые параметры модел объекта управления. План эксперимента определяется:

— структурой ST модели F,

— ресурсом планирования R, который образуется выделяе­мыми на эксперимент средствами, областью планирова­ния, определяющей пределы изменения входа U;

— критерием планирования, который определяет эффектив­ность плана 0.

6. Синтез управления. На этом этапе принимается решение о том, каково должно быть управление U, чтобы достигнуть задан­ной цели управления в объекте. Это решение опирается на имеющуюся модель объекта F, заданную цель Z, полученную ин­формацию о состоянии среды X и выделенный ресурс управле­ния R, который представляет собой ограничения, накладываемые на управление U в связи со спецификой объекта и возможностя­ми СУ. Достижение цели Z возможно соответствующим выбо­ром управления U (состояние среды X изменяется независимо от нас). Это приводит к экстремальной задаче, решение которой является оптимальным управлением.

7. Реализация управления или отработка в объекте оптимального решения , полученного на предыдущем этапе. Реализовав уп­равление и убедившись, что цель управления не достигнута, воз­ вращаются к одному из предыдущих этапов. Даже в лучшем случае, когда поставленная цель достигнута, необходимость обращения к предыдущему этапу вызывается изменением состо­яния среды Л'или сменой цели управления Таким образом, при благоприятном стечении обстоятельств обращаются к этапу синтеза управления (стрелка а на рис. 1.6), где определяется новое состояние, которое отражает новую ситу­ацию, сложившуюся в среде. Так функционирует стандартный контур управления простым объектом. 8. Адаптация. Специфика управления сложной системой состоит в том, что благодаря зашумленности и нестационарности информация, полученная на предыдущих этапах, приближенно отражает состояние системы лишь в предыдущие моменты времени. Это и вызывает необходимость коррекции. Коррекция мо­жет затрагивать различные этапы.

5. Объект и предмет теории автоматизированного управления, методы изучения.

Объектом любой теории является то, на что она направлена, т. е. что является ее содержанием. В этом смысле объектом теории автоматизированного управления является процесс управления в организационно-экономических и технических системах.Предметом теории является аппарат, с помощью которого производятся исследования объекта данной теории. Предметом теории могут быть математические методы и модели, виды моде­лирования, технические средства. Математическим аппаратом теории автоматизированного управления являются три раздела теоретической кибернетики: вероятностные методы, методы опти­мизации и численные методы и методы дискретной математики. Так как в основе исследования большинства сложных систем лежат вероятностные методы, то первые три раздела вероятнос­тных методов посвящаются теории вероятностей, математи­ческой статистике и теории марковских процессов. В разделе ма­тематической статистики в основном излагаются вопросы определения числовых значений характеристик случайных величин и законов распределения (рис 1.7). Изложение математической статистики заканчивается теорией статистичес­ких решений, предлагающей математические методы для приня­тия решений в условиях неопределенности. Эти методы в значи­тельной степени перекрываются методами теории игр.Аналоговое моделирование основывается на применении анало­гий различных уровней. Макетирование применяется, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физи­ческому моделированию либо могут предшествовать проведению других видов моделирования.Символическое моделирование представляет собой искусствен­ный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помо­щью определенной системы знаков и символов. В основе языко­вого моделирования лежит некоторый тезаурус, который образу­ется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным.Математическое моделирование — это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математи­ческого объекта, называемого математической моделью. При имитационном моделировании реализующий модель алго­ритм воспроизводит процесс функционирования системы во вре­мени, причем имитируются элементарные явления, составляю­щие процесс, с сохранением их логической структуры и последо­вательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирова­ния по сравнению с аналитическим является возможность реше­ния более сложных задач.Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитацион­ного моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса функцио­нирования объекта на составляющие подпроцессы и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Информационное моделирование (часто называемое кибернети­ческим) связано с исследованием моделей, в которых отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходя­щих в моделях, реальным процессам. В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию и рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируются некоторые связи между выходами и входами. Структурно-системное моделирование включает:

— методы сетевого моделирования;

— сочетание методов структуризации с лингвистическими (языковыми);

— структурный подход в направлении формализации постро­ения и исследования структур разного типа (иерархичес­ких, произвольных графов) на основе теоретико-множест­венных представлений, понятия номинальной шкалы и те­ории измерений.

Ситуационное моделирование основано на теории мышления, в рамках которой можно описать механизмы регулирования про­цессов принятия решений.

При реальном моделировании используется возможность иссле­дования характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов экспе­римента на основе теории подобия.

6. Классификация автоматизированных систем

Классификация АС осуществляется по ряду признаков. В зависимости от решаемой задачи можно выбрать разные при­знаки классификации. При этом одна и та же АС может харак­теризоваться одним или несколькими признаками. В качестве признаков классификации АС используются следующие при­знаки:

— направление деятельности;— область и специфика применения;— охватываемая территория;— организация информационных процессов;— назначение;— структура и др.

Укрупненная (общая, глобальная) классификация АС. При са­мом общем (глобальном) рассмотрении АС ее можно предста­вить состоящей из двух частей: функциональной и обеспе­чивающей.

Функциональная подсистема — это часть автоматизирован­ной системы, которой поставлена в соответствие одна или не­сколько целей (подцелей) системы управления. В самом простейшем случае функциональ­ная подсистема состоит из управляющей части и объекта управ­ления.

Применительно к АСУП традиционно выделяют следующие функциональные подсистемы:

— технической подготовки производства;— технико-экономического планирования;— оперативного управления производством;— материально-технического снабжения;— управления кадрами;— управления качеством продукции;— финансовая подсистема и др.

Математическое обеспечение — это набор математических формул, соотношений, алгоритмов, математических моделей, методик, предназначенных для решения задач управления и об­работки информации.

Информационное обеспечение— это вся инфор­мация, используемая для решения задач управления и обработки информации.

Программное обеспечение — это набор рабочих программ, пакетов программ, пакетов прикладных программ, программных комплексов и т. п. Проще говоря, это все программы, используе­мые для решения задач управления и обработки информации с помощью ЭВМ.

Техническое обеспечение — все технические средства, ис­пользуемые для автоматизированного решения задач управления и обработки информации.

Лингвистическое обеспечение — это набор языковых средств, реализующий дружественный интерфейс между пользователем и ЭВМ в целях повышения эффективности общения человека с машиной.

Классификация АС по организации информационных процессов. В зависи­мости от организации информацион­ных процессов АС делятся на два больших класса: управляющие и ин­формационные. В информационных системах (ИС) управление отсутству­ет, например: автоматизированные системы научных исследований — АСНИ, «Библиотека», системы авто­матизированного проектирования — САПР, экспертные системы — ЭС и др. В отличие от чисто информаци­онных систем в таких АИС, как авто­матизированные системы управле­ния технологическими процессами —АСУТП, АСУ предприятиями — АСУП, управление занимает важное место и бывает либо автоматическим, либо автоматизированным.

Информационно-поисковые системы (ИПС) — в них объек­том управления является процедура поиска требуемой информа­ции в очень больших объемах этой информации. Типичный при­мер — различные библиотечные системы, системы продажи би­летов на транспортные средства и т. п.

7. Принципы построения автоматизированных систем

1. Принцип системного подхода. Проектируемый объект должен рассматриваться с позиций более высокого уровня. Проектирование автоматизированной системы должно начи­наться с тщательного системного анализа объекта управления, уп­равляющей части и внешней среды. Необходимо выяснить все множество факторов, под влиянием которых находится система, а также все множество факторов, на которые влияет сама система. Параллельно с этим необходимо выяснить все множество целей, стоящих перед проектируемой системой. Для каждой цели необхо­димо разработать один или несколько критериев эффективности, которые являются численной мерой степени достижения целей. Необходимо вскрыть весь комплекс вопросов, которые необходи­мо решить для того, чтобы проектируемая система наилучшим об­разом соответствовала бы поставленным целям и критериям эф­фективности.

2. Принцип новых задач. Суть его заключается в том, что совершенно недостаточно ог­раничиться тем, чтобы переложить на ЭВМ и другие технические средства сложившиеся формы, методы и задачи управления. Главное внимание следует уделить тем огромным возможностям, которые открывает использование современной вычислительной техники и программного обеспечения.

3. Принцип первого руководителя. Успешная реализация двух первых принципов возможна лишь в том случае, если разработка и внедрение АС находятся в непосредственном ведении первых лиц организации заказчика (директор или главный инженер). При этом на системотехника вохчагается задача четкого распределения функций между орга­низацией заказчика и организацией разработчика.

4. Принцип непрерывного развития системы. Он предусматривает возможность введения новых задач и совер­шенствования уже внедренных задач без ухудшения качества реше­ния эксплуатируемых задач и тем более без исключения возможнос­ти решения хотя бы одной эксплуатируемой задачи.

5. Принцип разумной типизации проекта. Разрабатывая столь дорогостоящие изделия, каким является автоматизированная система, системотехник, естественно, стре­мится к тому, чтобы предлагаемые им решения подходили бы как можно более широкому кругу заказчиков.

6. Принцип автоматизации документооборота.В автоматизированных системах совершенно недостаточно ограничиться выполнением расчетов на ЭВМ по тем или иным моделям, необходимо автоматизировать все стадии обработки информации, а именно сбор первичной информации, ее переда­чу, обработку, хранение и доведение полученных результатов до конкретных пользователей данной АС.

7. Принцип единой информационной базы.Суть его заключается в том, что на магнитных носителях на­капливается и постоянно обновляется информация, необходимая для решения не отдельных, а всех задач управления.

8. Принцип однократности ввода и многократности использова­ния информации. Ин­формация о любом документе, объекте или событии должна вво­диться в систему только один раз. Невыполнение этого принципа приводит к тому, что, например, об одном и том же событии мо­жет появиться несколько противоречивых мнений, что засоряет память системы и неизбежно выводит ее из строя.

9. Принцип комплексности задач и рабочих программ. Большинство задач, решаемых в рассматриваемых системах, тесно связаны между собой, например задачи подсистем техни­ко-экономического планирования и материально-технического снабжения. Между этими подсистемами идет постоянный обмен информацией и раздельное решение этих задач существенно сни­жает эффективность всей системы.

10. Принцип согласованности пропускных способностей различ­ных элементов системы.В простейшем случае для последовательных участков систе­мы пропускная способность каждого последующего элемента должна быть не меньше, чем у предыдущего.

8. Этапы разработки АС по ГОСТу.

Операция (0) - (1). Как правило, разработка АС начинается с предварительного ознакомления с существующей на данном объ­екте системой управления. Целью этого ознакомления является определение целесообразности разработки АС на данном объек­те. Эту работу выполняет группа (4—5 системотехников высшей квалификации).Операция (1)-(2) - Выпус­кается документ «Технико-экономическое обоснование», утвержда­емый у руководства организаций заказчика и разработчика. Операция (2) - (3) - Детальный анализ существующей систе­мы управления. Работа выполняется рядовым составом системо­техников. Здесь подробнейшим образом изучается организацион­ная структура автоматизируемого объекта, его функциональная структура, все формы документов, циркулирующих в процессе управления, все информационные потоки и т.п. Операция (3) – (4) — разработка технического задания (ТЗ) на создаваемую автоматизированную систему. ТЗ содержит опи­сание основных целей создания системы, критериев ее функцио­нирования, назначение и особенности данной системы. Операция (4) – (5) - эскизное проектирование системы. Основные дели эскизного проектирования, проинформировать руководство о возможных проектных реше­ниях, подготовить сотрудников организации заказчика к пере­обучению, уточнить требования к структуре системы и ее обеспе­чивающим подсистемах. Операция (4)—(б). Специализированные группы ведут раз работку одной или нескольких функциональных подсистем (пе­речень задач, их постановка, алгоритмизация, информационный базис и т. п.).Операция (4)—(7) — обоснование и выбор комплекса техни­ческих средств. Операция (4)—(8) — предварительный расчет экономимое кой эффективности. Событие (9) — работа всех групп сводится к выпуску техничес­кого проекта, его корректировке, согласованию, утверждению. Операция (9) – (10) — разработка и отладка рабочих про­грамм. Операция (10) – (11)— связная отладка комплексов программ по задачам. Операция (9) — (12)— разработка и выпуск инструкций по эксплуатации технических средств. Операция (9) – (13) —разработка, п выпуск рабочих инструк­ций персоналу автоматизированной системы. Операция (9 – (14) — уточненный расчет экономической эф­фективности. Событие (11) — выпуск рабочего проекта. Операция (11) – (15). Если технические средства были подго­товлены заранее, то проводится опытная эксплуатация системы, если нет, то операция (11)–(16) – монтаж и отладка технических средств. Операция (16) – (17) — опытная эксплуатация системы на подготовленных средствах. Операция (17) – (18) – передача в промышленную эксплуатацию. Операция (18) – (0) – возможна частичная модернизация и доработка системы.

Если рассматривать процесс создания системы еще более укрупненно, то можно выделить четыре ГОСТированных этапа (стадии):

1-я стадия — предпроекгная (ее еще называют стадией ТЗ), здесь два крупных направления работ — это обследование и вы­пуск ТЗ.

2-я стадия........ стадия технического проектирования. Основные работы: разработка структуры системы, разработка перечня за­дач, решаемых в каждой функциональной подсистеме, постанов­ка и алгоритмизация задач, обоснование и выбор комплекса тех­нических средств, разработка схемы документооборота, разра­ботка структуры и состава информационного, программною и лингвистического обеспечения, расчет экономической эффек­тивности.

3-я стадия – рабочее проектирование. Основные работы: программирование, отладка программ, выпуск комплекта про­граммной документации, выпуск инструкций по эксплуатации технических средств, выпуск должностных инструкций, уточнен­ный расчет экономической эффективности.

4-я стадия — внедрение. Здесь проводится опытная эксплуа­тация системы совместно с разработчиками этой системы. Затем промышленная эксплуатация, выполняемая силами работников объекта автоматизации

9. Задачи, решаемые на стадиях проектирования АС, примеры.

В табл. 2.1 приведены основные направления работ, выполня­емых на стадии технического задания.

10. Принципы системного анализа.

В системном анализе можно выделить три главных направле­ния. Эти три направления соответствуют трем этапам, которые всегда присутствуют в исследовании сложных систем. Перечис­лим их: 1. Постановка задачи исследования. 2. Построение модели исследуемого объекта. 3. Решение поставленной математической задачи.

Постановка задачи исследования. На данном этапе формулирует­ся цель анализа. Цель исследования предполагается внешним фак­тором по отношению к системе. Таким образом, цель становится самостоятельным объектом исследования. Цель должна быть фор­мализована. Задача системного анализа состоит в проведении не­обходимого анализа неопределенностей, ограничений и формули­ровании, в конечном счете, некоторой оптимизационной задачи: f(x) → max, x с G. (3.1) Здесь х — элемент некоторого нормированного пространства G, определяемого природой модели, G c Е, где Е — множество, ко­торое может иметь сколь угодно сложную природу, определяемую структурой модели и особенностями исследуемой системы. Та­ким образом, задача системного анализа на этом этапе трактуется как некоторая оптимизационная проблема. Анализируя требова­ния к системе, т. е. цели, которые предполагает достигнуть иссле­дователь, и те неопределенности, которые при этом неизбежно присутствуют, исследователь должен сформулировать цель ана­лиза на языке математики. Язык оптимизации оказывается здесь естественным и удобным, но вовсе не единственно возможным. Построение модели, т. е. формализация изучаемой системы, процесса или явления. Построение модели есть описание про­цесса на языке математики. При построении модели осуществля­ется математическое описание явлений и процессов, происходя­щих в системе. Поскольку знание всегда относительно, то описа­ние на любом языке отражает лишь некоторые стороны происходящих процессов и никогда не является абсолютно пол­ным. С другой стороны, следует отметить, что при построении модели необходимо уделять основное внимание тем сторонам изучаемого процесса, которые интересуют исследователя. Глубо­ко ошибочным является желание при построении модели систе­мы отразить все стороны существования системы. При проведе­нии системного анализа, как правило, интересуются динамическим поведением системы. Причем, при описании динамики с точки зрения проводимого исследования есть первостепенные параметры и взаимодействия, а есть несущественные в данном исследовании параметры. Таким образом, качество модели опре­деляется соответствием выполненного описания тем требовани­ям, которые предъявляются к исследованию, соответствием по­лучаемых с помощью модели результатов ходу наблюдаемого процесса или явления. Построение математической модели есть основа всего системного анализа, центральный этап исследова­ния или проектирования любой системы. От качества модели за­висит результат всего системного анализа.Решение поставленной математической задачи. Только этот тре­тий этап анализа можно отнести собственно к этапу, использую­щему в полной степени математические методы. Хотя без знания математики и возможностей ее аппарата успешное выполнение двух первых этапов невозможно, так как и при построении модели системы, и при формулировании цели и задач анализа широкое применение должны находить методы формализации. Однако от­метим, что именно на завершающем этапе системного анализа могут потребоваться тонкие математические методы. Но следует иметь в виду, что задачи системного анализа могут иметь ряд осо­бенностей, которые приводят к необходимости применения наря­ду с формальными процедурами эвристических подходов. Причи­ны, по которым обращаются к эвристическим методам, в первую очередь связаны с недостатком априорной информации о процес­сах, происходящих в анализируемой системе. Также к таковым причинам можно отнести большую размерность вектора А" и слож­ность структуры множества G. В данном случае трудности, возни­кающие в результате необходимости применения неформальных процедур анализа, зачастую являются определяющими. Успешное решение задач системного анализа требует использования на каж­дом этапе исследования неформальных рассуждений. Ввиду этого проверка качества решения, его соответствие исходной цели ис­следования превращается в важнейшую теоретическую проблему.

Указанные три этапа проведения системного анализа являются укрупненной схемой решения задачи..

11. Структура системного анализа.

Этап декомпозиции:

1-Определение и декомпозиция общей цели исследования и основной функции системы- как ограничение траектории в пространстве состояний системы или в области допустимых ситуаций. Наиболее часто декомпозиция проводится путем построения дерева целей и дерева функций.

2-Выделение системы из среды (разделение на систему/«несистему») по критерию участия каждого рассматриваемого элемента в процессе, приводящем к результату на основе рассмотрения системы как составной части надсистемы.

3 -Функциональная (по функциям), компонентная (по виду элементов) и структурная (по виду отношений между элементами) декомпозиции системы.

На этапе анализа, обеспечивающем формирование детального представления системы, осуществляются:

1. Функционально-структурный анализ существующей системы, позволяющий сформулировать требования к создаваемой системе.

2. Морфологический анализ — анализ взаимосвязи компонентов.

3. Генетический анализ — анализ предыстории, причин развития ситуации, имеющихся тенденций, построение прогнозов.

4. Анализ аналогов.

5. Анализ эффективности (по результативности, ресурсоемкости, оперативности). Он включает выбор шкалы измерения, формирование показателей эффективности, обоснование и формирование критериев эффективности, непосредственно оценивание и анализ полученных оценок.

6. Формирование требований к создаваемой системе, включая выбор критериев оценки и ограничений.

Этап синтеза системы, решающей проблему, представлен в виде упрощенной функциональной диаграммы на рисунке. На этом этапе осуществляются:

1. Разработка модели требуемой системы (выбор математического аппарата, моделирование, оценка модели по критериям адекватности, простоты, соответствия между точностью и сложностью, баланса погрешностей, многовариантности реализаций, блочности построения).

2. Синтез альтернативных структур системы, снимающей проблему.

3. Синтез параметров системы, снимающей проблему.

4. Оценивание вариантов синтезированной системы (обоснование схемы оценивания, реализация модели, проведение эксперимента по оценке, обработка результатов оценивания, анализ результатов, выбор наилучшего варианта).

12. Определение целей системного анализа.

Определение целей. После того как сформулирована проблема, которую требуется преодолеть в ходе выполнения системного анализа, переходят к определению цели. Определить цель сис­темного анализа — это означает ответить на вопрос, что надо сделать для снятия проблемы. Сформулировать цель — значит ука­зать направление, в котором следует двигаться, чтобы разрешить существующую проблему.

В определении от­ражено, что цель — это желаемый результат развития системы. Таким образом, сформулированная цель системного анализа бу­дет определять весь дальнейший комплекс работ. Следовательно, цели должны быть реалистичными. Задание реалистичных целей направит всю деятельность по выполнению системного анализа на получение определенного полезного результата. Важно также отметить, что представление о цели зависит от стадии познания объекта, и по мере развития представлений о нем цель может переформулироваться как по форме, так и по содержанию.

Далее следует отметить, что имеет место множественность целей. Анали­зируя проблему, необходимо учитывать цели всех заинтересован­ных сторон. Среди множества целей желательно попытаться най­ти или сформировать глобальную цель. Если этого сделать не удается, то следует проранжировать цели в порядке их предпоч­тения для снятия проблемы в анализируемой системе.

При формировании целей необходимым этапом работ является выяв­ление системы ценностей, которой придерживается лицо, при­нимающее решение. Так, например, различают технократичес­кую и гуманистическую системы ценностей. Согласно первой системе природа провозглашается как источник неисчерпаемых ресурсов, человек — царь природы. Всем известен тезис Мичури­на: «Мы не можем ждать милостей от природы. Взять их у нее — наша задача». Гуманистическая система ценностей говорит о том, что природные ресурсы ограничены, что человек должен жить в гармонии с природой и т. д. Подробный анализ этих систем цен­ностей выполнен В.П. Зинченко (1988 г.). Практика развития че­ловеческого общества показывает, что следование технократи­ческой системе ценностей приводит к пагубным последствиям. С другой стороны, полный отказ от технократических ценностей тоже не имеет оправдания. Необходимо не противопоставлять эти системы, а разумно дополнять их и формулировать цели раз­вития системы с учетом обеих систем ценностей.