Классификация автоматизированных систем управления

В свою очередь адаптивные АСУ делятся на:

- оптимальные, которые обеспечивают автоматическое поддержание в объекте управления наивыгоднейшего режима;

- самонастраивающиеся, параметры объекта управления у которых не остаются неизменными, а преобразуются при изменении внешних условий;

- самоорганизующиеся, алгоритм работы у которых не остается неизменным, а совершенствуется при измене

нии параметров объекта управления и внешних условий;

- самообучающиеся, которые анализируют накопленный опыт управления объектом и на основании этого автоматически совершенствуют свою структуру и способ управления.

По характеру действия АСУ подразделяют на непрерывные и дискретного действия. В непрерывных АСУ при плавном изменении входного сигнала также плавно изменяется и выходной сигнал. В дискретных АСУ при плавном изменении входного сигнала выходной сигнал изменяется скачкообразно. Методы управления, основанные на применении цифровой техники, всегда приводят к дискретным АСУ.

По характеру изменения параметров сигналов АСУ можно разделить на линейные и нелинейные, стационарные и нестационарные. По количеству самих параметров АСУ являются одномерными или многомерными (многопараметрическими).

Необходимо отметить, что классификацию АСУ можно построить и на основе других критериев, например, можно классифицировать АСУ по физической сущности системы или ее основных звеньев, по мощности исполнительного устройства и т.д. Каждый из упомянутых способов классификации АСУ чаще всего является независимым от остальных. Это означает, что каждый из них можно представить как шкалу в многомерном фазовом пространстве, тогда конкретным АСУ в этом пространстве будут соответствовать точки или определенные области.

2.2. Классификация систем и автоматизация управления сложными системами

Прежде всего система – это целостная совокупность некоторых элементов, не сводящаяся к простой сумме своих частей, т.е. представляющая собой нечто большее, чем просто сумму частей. Это нечто, отсутствующее в частях системы, взятых самих по себе, и совершенно необходимое, чтобы элементы образовали систему, представляет собой интегрирующее начало.

Интегрирующее начало может быть как объективным, так и субъективным, а системы, соответственно, естественными и искусственными. Искусственная система есть средство достижения цели. Но и естественные, например, экологические системы, человек, как правило, рассматривает с точки зрения того, что они могут ему дать или какими они должны быть, чтобы обеспечить человеку определенные желательные условия, т.е. опять же с точки зрения соответствия определенным целям.

Различные модели систем отличаются тем, насколько полно в этих моделях отражены знания разработчиков модели о внутреннем строении моделируемых систем, и насколько эти модели являются подходящими для применения с точки зрения достижения целей АСУ.

Простейшей (полностью феноменологической) моделью системы является модель "черного ящика" [273]. Так называют систему, о которой внешнему наблюдателю доступны только лишь входные и выходные параметры, а внутренняя структура системы и процессы в ней неизвестны. Входные параметры можно рассматривать как управляющие воздействия, а желательные значения выходных – как цель управления. Ряд важных выводов о поведении системы можно сделать, наблюдая только ее реакцию на воздействия, т.е. наблюдая зависимости между изменениями входных и выходных параметров. Такой подход открывает возможности изучения систем, устройство которых либо совершенно неизвестно, либо слишком сложно для того, чтобы можно было по свойствам составных частей и связям между ними сделать выводы о поведении системы в целом. Поэтому понятие "черный ящик" широко применяется при решении задач идентификации и моделировании реакции на управляющее воздействие в АСУ сложными объектами управления.

Важно понимать, что "черный ящик" представляет собой именно систему, причем в общем случае, сложную систему. Из этого следует очень важный вывод: оптимизировать какой–либо отдельно взятый выходной параметр нельзя, так как это может привести к уничтожению всей системы, т.е. выходные параметры необходимо рассматривать системно, т.е. в единстве, комплексе.

Несмотря на свою кажущуюся простоту, построение модели "черного ящика" не является тривиальной задачей. Дело в том, что любая реальная система взаимодействует со средой бесчисленным множеством способов. Строя модель системы, из этого бесчисленного множества связей отбирают конечное их число и включают их в список входов и выходов. Критерием отбора при этом является целевое назначение модели, существенность той или иной связи для достижения цели. То, что существенно и важно, включается в модель, а то, что не существенно и не важно – не включается.

Но проблема как раз и заключается в том, что в действительности заранее никому не может быть точно известно, какие входные параметры оказывают существенное влияние на выходные целевые параметры, а какие нет. Это можно узнать, статистически исследовав эволюцию некоторого объекта в течение длительного времени, что проблематично, либо изучив достаточное количество аналогичных объектов, находящихся на различных стадиях своей эволюции, т.е. вариабельных конкретных "мгновенных" реализаций аналогичных объектов управления.

Но даже если такая информация имеется, то математически ее обработать, например с применением факторного анализа, также далеко не просто, так как обычно размерность реальных задач намного (на несколько порядков) превосходит возможности стандартных статистических методов и пакетов.

Более развитой, чем "черный ящик" является модель состава системы, в которой перечисляются составляющие ее элементы и подсистемы. Совокупность необходимых и достаточных для достижения целей управления элементов и подсистем с определенными отношениями между ними называется структурой системы.

Суммируя модели "черного ящика", состава и структуры, по мнению авторов, можно дать следующее синтетическое определение системы: "Система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как единое целое для достижения определенной объективной или субъективной цели".

Существуют различные подходы к классификации систем:

- по происхождению: искусственные, смешанные и естественные;

- по степени изученности структуры (наличию информации): "черный ящик", непараметризованный класс, параметризованный класс, "белый ящик";

- по способу управления: управляемые извне, самоуправляемые, с комбинированным управлением;

- по ресурсной обеспеченности управления: энергетические ресурсы (обычные и энергокритичные), материальные ресурсы (малые и большие), информационные ресурсы (простые и сложные).

При недостатке априорной информации о сложном объекте управления построение его содержательной модели затруднительно. В этих условиях, по мнению авторов, возможно применить модель "черного ящика", которая предполагает минимум знаний о структуре и связях входных и выходных параметров моделируемого объекта.

 Скачать реферат