Lektsii_TAU

КУРС ЛЕКЦИЙ Теория автоматизированного управления

ЛЕКЦИЯ №1

ВВЕДЕНИЕ

Человек - активная часть природы. Добиваясь своих целей, человек использует природу, воздействует на неё, преобразуя её и себя. В своей деятельности человек проявляет признаки системности, которые предполагают структурированность системы, взаимосвязанность составляющих её частей, подчинённость организации всей системы определённой цели. Во всяком действии легко увидеть его составляющие части, более мелкие действия, выполняемые не в произвольном порядке, а в определённой последовательности, которая и является признаком системности. Другое название для такого построения деятельности - алгоритмичность. Понятие алгоритм возникло вначале в математике и означало задание точно определённой последовательности однозначно понимаемых операций над числами или другими математическими объектами. В последние годы стала осознаваться алгоритмичность любой деятельности, уже всерьёз говорят не только об алгоритмах принятия управленческих решений, алгоритмах обучения, алгоритмах игры в шахматы, но и об алгоритмах изобретательства, композиции музыки и др..

В случае неудовлетворённости результатами деятельности, возможную причину неудачи следует искать в несовершенстве алгоритмов. Исследовать и совершенствовать алгоритм - значит повышать системность деятельности.

Роль системных представлений в практике постоянно увеличивается, растёт сама системность человеческой практики. Последнее можно проиллюстрировать на примере проблемы повышения производительности труда.

Одна из важнейших особенностей общественного производства состоит в непрерывном росте его эффективности и прежде всего в повышении производительности труда. Это достигается за счёт развития средств труда и методов его организации. Рассмотрим основные составляющие повышения производительности труда.

Механизация Простейший и исторический первый способ повышения эффективности

труда - механизация. Человек вооружается механизмами от простейших орудий, приводимых в действие мускульной силой, до сложнейших машин со встроенными в них двигателями. С помощью механизмов и машин один человек выполняет физическую работу, которую без них пришлось бы выполнять многим людям. Механизация позволяет решать многие проблемы. Однако механизация имеет естественный предел: работой механизмов

1

управляет человек, а его возможности ограничены физиологически. Машины не должны иметь слишком много приборов, индикаторов и рычагов управления, т.к. у человека всего два глаза и две руки. Скорость реакции человека ограничена, поэтому механизация быстрых процессов бессмысленна. Человек сам является узким местом механизации.

Автоматизация Решение проблемы состоит в том, чтобы вообще исключить участие

человека из конкретного производственного процесса, т.е. возложить на машины не только выполнение самой работы, но и выполнение операций по регулированию хода, течения процесса работы. Технические устройства, объединяющие эти функции, называются автоматами. В соответствии с этим, второй способ повышения производительности труда (он же и второй этап по времени и второй уровень системности общественного производства) получил название автоматизации.

Автоматы полностью освобождают человека от выполнения данной работы. Они могут иметь разную сложность и выполнять разнообразные работы. Расширенные возможности представляют перестраиваемые адаптивные многофункциональные автоматы, среди которых особое место занимает ЭВМ. Автоматизации поддаются всё более сложные работы, в том числе такие, которые прежде выполнялись только в виде мыслительной деятельности.

Однако очень важно понять, что автоматизировать, т.е. полностью возложить на машину, можно только те работы, которые детально изучены, подробно и полно описаны, в которых точно известно что, в каком порядке и как надо делать в каждом случае, и точно известны все возможные случаи и обстоятельства, в которых может оказаться автомат. Только при таких условиях можно сконструировать соответствующий автомат, и только в этих условиях он может успешно выполнять работу, для которой предназначен. Можно сказать, что автомат реализует некоторый алгоритм (в математическом смысле этого слова), и если алгоритм в какой-то своей части неправилен или неточен, либо встречается ситуация, не предусмотренная алгоритмом, то поведение автомата не может соответствовать целям его создания.

Автоматизация является мощным средством повышения производительности труда. По мере совершенствования наших знаний о тех или иных производственных процессах, последние могут быть автоматизированы во всё большей степени. Однако у автоматизации, в свою очередь, существует естественный предел: в реальной жизни часто приходится сталкиваться с непредвиденными условиями и с невозможностью полной формализации многих практических действий.

Кибернетизация

2

Наиболее остро такие проблемы возникают в процессе руководства человеческими коллективами, при управлении производственными системами, при проектировании и эксплуатации крупных технических комплексов, при вмешательстве (например, медицинском или исследовательском) в жизнедеятельность человеческого организма, при воздействии человека на природу, т.е. в тех случаях, когда приходится взаимодействовать со «сложными системами». Человечество вырабатывает способы решения возникающих при этом проблем.

Совокупность таких способов представляет собой третий уровень системности практической деятельности человека. Этот уровень можно назвать кибернетизацией, поскольку кибернетика первой среди других подходов стала претендовать на научное решение проблем управления сложными системами, хотя она оправдала не все ожидания.

Основная идея разрешения проблем, связанных со сложными системами состоит в том, чтобы в тех случаях, когда автоматизация (т.е. формальная алгоритмизация) невозможна, использовать ту способность человека, называемую интеллектом: т.е. способность ориентироваться в незнакомых условиях и находить решение слабо формализованных задач. При этом человек выполняет именно те операции в общем алгоритме, которые не поддаются формализации. Именно на этом принципе строятся автоматизированные системы управления, в которых формализованные операции выполняют автоматы и ЭВМ, а неформализованные операции - человек. Автоматизированные системы управления относятся к разряду кибернетических систем. Однако на этом возможности кибернетики не кончаются, а скорее лишь начинаются.

Вполне логично возникает вопрос: нельзя ли смоделировать интеллектуальные возможности человека, хотя бы в той части, которая необходима для выполнения конкретных, пусть частных интеллектуальных операций? Здесь опыт науки и техники подсказывает два пути: подглядеть у природы алгоритмы интеллектуальной деятельности (т.е. изучать естественный интеллект), либо изобрести новый алгоритм предположительно с интеллектуальными свойствами и исследовать, что это даст (т.е. конструировать искусственный интеллект). Техническими средствами для этого служат автоматы и ЭВМ. Их совершенствование и использование для самых разнообразных нужд, создание алгоритмов и программных систем для ЭВМ приобрели исключительно важное значение. Настолько важное, что всё связанное с использованием ЭВМ стали выделять в отдельную область науки и техники, называемую информатикой.

Но не менее важная сторона процесса кибернетизации связана с изучением самих систем, созданием методов организации и управления сложными системами, развитием системных представлений, системных теорий. Системность является объектом исследования кибернетики.

3

Рассмотрим исторические аспекты, связанные с формированием кибернетики как науки.

Впервые в явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами поставил М.А. Ампер. в своей работе «Опыт о философии наук, или аналитическое изложение классификации всех человеческих знаний» (1934 г.) он выделил специальную науку об управлении государством и назвал её кибернетикой. При этом он не только обозначил место для кибернетики в ряду других наук, но и подчеркнул основные её системные особенности.

Ампер ещё только пришёл к выводу о необходимости кибернетики, а польский философ-гегельянец Трентовский уже читал во Фрейбургском университете курс лекций, содержание которых опубликовал в книге «Отношение философии к кибернетике как к искусству управления народом», где он существенно продвинул понимание необходимости алгоритмизации человеческой деятельности в сознании системности человеческих коллективов, групп, формальных и неформальных образований.

Следующая ступень в изучении системности как самостоятельного предмета связана с именем А.А. Богданова. В 1911 году вышла в свет его книга «Всеобщая организационная наука (тектология)», где он предвосхитил, а кое-где и превзошёл многие положения современных кибернетических и системных теорий.

По-настоящему, явное и массовое усвоение системных понятий, общественное осознание системности мира, общества и человеческой деятельности началось с 1948г., когда американский математик Н. Винер опубликовал книгу под названием «Кибернетика».

Первоначально он определил кибернетику, как «науку об управлении и связи в животных и машинах». Однако быстро стало ясно, что такое определение неоправданно сужает область приложения кибернетики. Уже в следующей книге Винер анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе.

По мере развития кибернетики, уточнения её понятий, разработки её собственных методов, получения конкретных результатов в различных областях стало очевидно, что кибернетика это самостоятельная наука со своим, характерным только для неё предметом изучения, со своими специфическими методами исследования.

С кибернетикой Винера связаны такие продвижения в развитии системных представлений, как типизация моделей систем, выявление особого значения обратной связи, подчёркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе системы, осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности её количественного описания, развитие методологии моделирования, идеи моделирования с помощью ЭВМ.

4

ВВЕДЕНИЕ В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

СИСТЕМНОСТЬ, КАК ВСЕОБЩЕЕ СВОЙСТВО МАТЕРИИ И СОЗНАНИЯ. Обсуждая объективные причины развития системных представлений мы убедились, что к важнейшим из этих причин относятся системность человеческой политической деятельности и внутренняя системность человеческого мышления. Возникает вопрос, не является ли системность специфическим свойством человека, своего рода приспособлением к окружающей среде? Этот вопрос исходит из фундаментального вопроса философии о познаваемости мира. Разные философы по разному отвечали на этот вопрос. В настоящее время господствует точка зрения, что системность это не только свойство человеческой практики, но свойство всей материи. Системность нашего мышления вытекает из системности мира. Современные научные знания и современные научные представления позволяют говорить о мире, как о бесконечной иерархической системе систем, находящихся в развитии и на разных уровнях развития, на разных уровнях системной иерархии. Мир систем можно условно представить в виде схем. Рис.1 и рис.2.

5

ЛЕКЦИЯ №2

МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

Осознание объективной системности любой деятельности происходит с большой задержкой, на более поздних этапах стихийного повышения системности. Не является исключением и такая форма человеческой деятельности, как моделирование, т.е. построение, использование и совершенствование моделей.

Первоначально моделью называли некое вспомогательное средство, объект, который в определённой ситуации заменяет другой объект. При этом не сразу была понята универсальность моделирования и необходимость представлять любые наши знания в виде моделей. Следующий шаг заключался в признании того, что моделями могут служить не только реальные объекты, но и абстрактные, идеальные построения. Типичным примером служат математические модели.

В настоящее время понятие модели становится всё более общим, охватывающим и идеальные и реальные модели. При этом понятие абстрактной модели вышло за пределы математических моделей, стало относится к любым знаниям и представлениям о мире.

Модели могут быть качественно различными, они образуют иерархию, в которой модель более высокого уровня (например, теория), содержит модели нижних уровней (скажем, гипотезы), как свои части, элементы.

Модели делятся на:

1. Познавательные и прагматические:

Познавательные модели являются формой организации и представления знаний, средством соединения новых знаний с имеющимися.

Прагматические модели являются средством управления, организации практической деятельности, способом представления действий и их результатов.

2. Статические и динамические модели:

Модель с независимыми от времени параметрами процесса считается статической, а с зависимыми - динамической.

3. Абстрактные модели - являются идеальными конструкциями, построенными средствами мышления, познания. Очевидно, что к абстрактным моделям относятся языковые конструкции, которым свойственна неосознанность, расплывчатость, приблизительность.

7

Справедливо выражение Канта о том, что любая отрасль знаний может тем с большим основанием именоваться наукой, чем в большей степени в ней используется математика. Математические модели обладают абсолютной точностью, но чтобы дойти до их использования в данной области необходимо получить достаточное для этого количество знаний.

Нематематизированность какой-то науки не означает её ненаучность, а есть следствие сложности, недостаточной познанности её предмета, есть временное явление.

4. Материальные - реальные, вещественные модели.

Чтобы материальная модель могла замещать в каком-то отношении оригинал, между оригиналом и моделью должно быть установлено отношение похожести, подобия. Существуют разные способы установления такого подобия:

прямое подобие - сходство вида и размеров (фотографии, макеты, модели и т.д.);

косвенное подобие - подобие, которое проявляется в виде сходности их абстрактных моделей, одинаковой закономерности поведения;

условное подобие - подобие, устанавливаемое в результате соглашения (например, деньги - модель стоимости, удостоверение личности - модель его владельца).

Для того чтобы модель отвечала своему назначению недостаточно взять готовую модель или создать новую, необходимо, чтобы существовали условия, обеспечивающие её функционирование. Это означает. Что в модели должны быть предусмотрены не только стыковочные узлы (интерфейсы) со средой, но и алгоритмы, обеспечивающие её функционирование, управляющие процессом моделирования.

Следует отметить следующие свойства моделей:

модель конечна, т.к. она отображает оригинал лишь в конечном числе отношений;

модель упрощённа по причине конечности модели, и поскольку она отображает только главные, наиболее существенные эффекты оригинала. Причина вынужденного упрощения модели связана с необходимостью оперирования с ней. Например, за неимением методов решения нелинейного уравнения мы его линеаризуем.

модель приближённа, т.к. она отражает основные свойства оригинала не точно, а с некоторой погрешностью, которую необходимо оценивать.

Модель, с помощью которой успешно достигается поставленная цель, будем называть адекватной поставленной цели. Понятие адекватности не

8

полностью совпадает с требованиями полноты, точности и правильности. Адекватность означает, что эти требования выполнены не вообще, а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели.

Адекватность и истинность моделей проверяется в результате практической деятельности.

СИСТЕМЫ

МОДЕЛИ СИСТЕМ

Центральной концепцией теории систем, кибернетики является понятие системы. Существует много определений системы, мы здесь остановимся на одном определении системы. Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленных от среды и взаимодействующих с ней как целое.

Понятие системы сформировалось в результате человеческой деятельности. Анализ, как способ познавания мира, предполагает разделение окружающей нас среды на структурные составляющие - элементы. Одним из таких структурных элементов и является система. Понятие системы обычно ассоциируют с понятием цели, как субъективным образом несуществующего, но желаемого состояния среды, которое решило бы возникшую проблему. Система всегда предназначена для достижения вполне определённой цели или совокупности целей.

Винженерной практике момент постановки целей (формулировки технического задания) - один из важнейших этапов создания искусственной системы. Другими словами: система есть средство достижения цели, средство решения проблемы.

Вопределении системы сделан акцент на назначение системы, а об её устройстве говорится лишь косвенно. Для более точной и определённой характеристики конструкции системы следует развивать её модель, преобразуя имеющиеся сведения так, чтобы в результате получить более удобную форму модели, включая в неё необходимые дополнительные сведения.

МОДЕЛЬ «ЧЁРНОГО ЯЩИКА»

Если о внутреннем построении системы ничего неизвестно, то используют модель «чёрного ящика», имеется в виду непрозрачный ящик, выделенный из окружающей среды. Подчеркнём, что эта максимально простая модель по своему отражает два следующих важных свойства системы: целостность и обособленность от среды.

«Чёрный ящик» обособлен и выделен из среды, но не является полностью от неё изолированным. Система связана со средой и с помощью этих связей воздействует на среду. Изобразим эти связи в виде стрелок, направленных от

9

системы в среду. Эти связи называются выходами системы. Подчеркнём, что выходы системы соответствуют слову цель.

Коме того, в определении системы имеются указания о наличии связей другого тона: система является средством, поэтому должны существовать возможности воздействия на неё, т.е. такие связи со средой, которые направлены извне в систему. Изобразим эти связи в виде соответствующих стрелок и назовём их входами системы.

В результате мы построим модель системы, которая получила название «Чёрного ящика»

Это название образно подчёркивает отсутствие сведений о внутреннем содержании «ящика». В этой модели задаются, фиксируются, перечисляются только входные и выходные связи системы со средой. Такая модель, несмотря на внешнюю простоту и на отсутствие сведений о внутренности системы, часто оказывается полезной. Составление модели «чёрного ящика» предполагает описание и исследование связей системы с окружающей средой, что является проблемой нетривиальной. Сложность заключается в том, что реальная система, как и любой объект, взаимодействует с объектами окружающей среды неограниченным числом способов. Строя модель системы, мы из этого бесчисленного множества связей отбираем конечное их число для включения в список входов и выходов. Критерием отбора при этом является целевое назначение модели, существенность той или иной связи по отношению к этой цели. То, что существенно, важно, включается в модель, то, что не существенно - не включается. Здесь возможны ошибки. Тот факт, что мы не учитываем в модели остальные связи, не лишает их реальности, они всё равно действуют независимо от нас. И нередко оказывается, что казавшиеся несущественными связи на деле являются важными и должны быть учтены. Особое значение имеет этот момент при задании цели системы, т.е. её выходов. Реальная система неизбежно вступает во взаимодействие со всеми объектами окружающей среды, поэтому важно как можно раньше на этапе проектирования модели учесть всё

10