Пьявченко Т.А., Финаев В.И. Автоматизированные информационно-управляющие системы

Подождите немного. Документ загружается.

Координация

Оптимизация

Контроль

ЛСУ 1

Оптимизация

Контроль

ЛСУ n

TA 1 TA n

Организация

управления производством

ТП

5-й

4-й

3-й

2-й

1-й

...

норм

Планирование,

рынок, сырье,

персонал

норм

Рис. 2. Иерархическая структура управления производством

Как видно из рис. В.2, на нижнем уровне с помощью локальных

систем (ЛСУ) осуществляется непосредственное управление

технологическим объектом – технологическим агрегатом (ТА) по

измеряемым координатам y. Для реализации закона управления

используются либо промышленные регуляторы, либо контроллеры.

При этом сигнал задающей переменной g формируется на более

высоком

уровне в зависимости от принятого критерия управления. В

частности, он может быть постоянным при задании от уровня

координации, на котором происходит распределение нагрузки на

технологические агрегаты, либо изменяться в зависимости от

величины функционала оптимизации на 3-м уровне управления.

Уровни управления 5-й, 4-й и 3-й можно отнести к функциям

АСУП, поскольку современное

производство не может быть

эффективным без учета потребностей рынков сбыта, качества и объема

сырья, а также квалификации обслуживающего персонала. К функциям

АСУТП, помимо ЛСУ, следует отнести функции контроля (2-й

уровень), предназначенные для выявления предаварийных ситуации по

отклонению технологических параметров от допустимых значений. В

случае обнаружения недопустимых отклонений система вырабатывает

управление

по аварии u

(например, отключение питания или

прекращение подачи топлива и т.п.), одновременно отображая на

мнемосхеме ТП и фиксируя в отчете тревог информацию о причине

аварии.

Тенденция развития современных систем управления сложными

процессами заключается в создании адаптивных интеллектуальных

систем, функционирование которых невозможно без использования

развитой вычислительной сети, включающей персональные

компьютеры (ПК), микроконтроллеры и широкий набор модулей

ввода/вывода.

Конец ХХ века и начало третьего тысячелетия

характеризуются

глубоким проникновением компьютерных технологий в производство.

В качестве примера может быть названа SCADA-система (Supervisory

Control And Data Acquisition), предназначенная для проектирования и

эксплуатации распределенных АИУС. Судя по названию, система

предназначена для диспетчерского управления и сбора данных. Однако

в последних версиях её предназначение значительно расширилось. В

частности, отечественная компания AdAstra выпустила 6-ю версию

SCADA-системы Trace Mode, объединяющую все

уровни управления

производством.

В предлагаемой читателю монографии будут подробно

рассмотрены все затронутые в предисловии вопросы. На наш взгляд

оно может быть полезно студентам старших курсов технических вузов,

аспирантам и инженерам.

ЧАСТЬ 1

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-

УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-

УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

1.1. Системный анализ задач управления

Решение различных задач управления должно производиться на

основе единого системного подхода как при проектировании

автоматизированных информационно-управляющих систем

(АИУС), так и при эксплуатации этих систем.

Сущность системного подхода состоит во взаимосвязанном,

комплексном изучении сложных объектов как целостных систем с

определенными системными целями и согласовании целей системы

и ее частей и подсистем в процессе функционирования [5 - 9].

Комплексность означает одновременное рассмотрение разных

задач управления, а системность означает рассмотрение всех их

во взаимосвязи, упорядоченно по месту, вре

меня, ресурсам, в рамках

единого целого, выделенного из окружающей среды.

Использование системного подхода при проектировании

АИУС состоит в выделении и представлении некоторой

совокупности объектов и связей между ними в виде системы, в

правильном понимании происходящих в них явлений, взаимодействий,

умении выделить и поставить первоочередную (главную) группу задач.

Практически все явления в природе и обществе априори

неопределены, имеют стохастический характер, поэтому подход при

исследовании их должен быть не телько системным, а системно-

вероятностным. Применение вероятностного подхода позволяет

формализовать существующую неопределенность в Борелевском

пространстве с примененеим вероятностной меры. Однако

вероятность является объективным понятием, а на практике для

оценки вероятности события применяют обработанные

статистические данные. Появляется задача значимости и

достоверности оценки вероятности, зависящая от репрезативности

выборки.

На наш взгляд более эффективным подходом является

применение методов искусственного интеллекта, эвристических

алгоритмов для решения задач управления сложными объектами.

При применении данного подхода параметры, характеризующие

объект и определяющие исходные данные для принятия решений

задаются в виде лингвистических переменных. Необходимость

применения лингвистических переменных в подобных ситуациях

определяется следующим образом.

Знание специалистов можно формально определить экспертным

путем. Для этого необходимо определить некоторое базовое

множество

возможных цифровых оценок X, смысловое название

входного фактора.

Лингвистическая переменная (ЛП) задается набором [10]:

<α

,T(α

),X,G,M>,

,n1,=i

(1)

где α

- название i - ой ЛП; T(α

) - терм-множество ЛП α

; Х - область

определения каждого элемента множества T(α

); G - синтаксическое

правило (грамматика), порождающее элементы (j-е нечеткие

переменные)

αα

T(∈ )

; M - семантическое правило, которое ставит в

соответствие каждой нечеткой переменной (НП)

αα

T(∈ )

нечеткое

множество

)(C

- смысл НП

Формальное задание входного фактора в виде ЛП раскрывает

возможности в моделировании и исследовании истинности

высказываний и принимаемых решений.

Нечеткие переменные (НП)

, составляющие терм-множества

лингвистических переменных α

, задаются в виде тройки множеств

,m1,=j ),(C

,X,

αα<

(2)

где

- наименование НП; Х - базовое множество;

Xx },x/)x({)(C

)(C

∈>μ<=α

- нечеткое подмножество множества

Х,

αC

()

- функции принадлежности, задание происходит путем

экспертного опроса.

Известны две интерпретации функций принадлежности [10 - 12].

При первой интерпретации функция принадлежности - это некоторое

невероятностное субъективное измерение нечеткости. При второй -

функция принадлежности есть условная вероятность наблюдения

события А при наблюдении X. Степень принадлежности μ

(х)

элемента х нечеткому множеству

интерпретируется как

субъективная мера того, насколько элемент х∈X соответствует

понятию нечеткого множества

Будем считать, что функция принадлежности - это некоторое

невероятное субъективное измерение нечеткости и что она отличается

от вероятностной меры, т.е. степень принадлежности

(x) элемента x

нечеткому множеству

есть субъективная мера того, насколько

элемент

x∈X соответствует понятию, смысл которого формализуется

нечетким множеством

Степень соответствия элемента

x понятию, формализуемому

нечетким множеством

, определяется опросом экспертов и

представляет собой субъективную меру.

Параметры объектов могут быть заданы также в виде нечетких

интервалов [13]. Это связано с тем, что объективно представить

параметры, описывающие систему, в виде четких, определенных чисел

невозможно. Причинами подобного представления являются

неучитываемые воздействия, внутренние изменения, погрешности

приборов измерения и данных лабораторного анализа, невозможность

точного установления исходных и получаемых компонент и многое

другое.

Нечеткий интервал – это выпуклая нечеткая величина [13], функция

принадлежности которой квазивогнута и задана в следующем виде

∀u,v, ∀w∈[u,v], μ

(ω)≥min(μ

(u), μ

(v)), (3)

где

Q - нечеткое множество, определенное на множестве

действительных чисел R,

– отображение из R в [0,1], u,v,w∈R.

Нечеткий интервал задают четверкой параметров

М=(

βα,,m,m

)

(см. рис. 3), где

- соответственно нижнее и верхнее модальное

значение нечеткого интервала, а

α и β представляют собой левый и

правый коэффициент нечеткости.

1.1.1. Определение системы. Понятие системы в настоящее время

стало в кибернетике и системотехнике исходным и доминирующим, и

позволяет выделить из окружающей реальности по ряду признаков

обособленный объект (группу объектов) и рассматривать этот объект как

совокупность взаимосвязанных частей - элементов и вместе с тем как

элемент более общей системы - среды.

ед. изм. параметра

Рис. 3

1.1.1. Определение системы. Понятие системы в настоящее время

стало в кибернетике и системотехнике исходным и доминирующим, и

позволяет выделить из окружающей реальности по ряду признаков

обособленный объект (группу объектов) и рассматривать этот объект как

совокупность взаимосвязанных частей - элементов и вместе с тем как

элемент более общей системы - среды.

Существует множество определений системы [3,5 – 7,14 - 20].

Для понятия системы чрезвычайно важны и организационно-

структурные свойства, виды упорядоченности и связей элементов.

Важно различать системообразующие связи элементов, вследствие

чего из них образуется единое целое с новыми свойствами -

эмерджентными, не присущими составляющим систему элементам.

Термин система применим тогда, когда объект характеризуется как

нечто сложное, целое, о котором невозможно сразу дать

представление, описав его математически или графически.

Первые определения базировались на понятиях элементов

связей

между ними. Система S определялась следующими

вариантами:

S≡<A,R>, где A={a

}, R={r

}, (4а)

S≡<{a

},{r

}>, где a

∈A, r

∈R, (4б)

S≡<{a

}&{r

}>, где a

∈A, r

∈R, (4в)

В определении (4в) отражен тот факт, что система не простая

совокупность элементов и связей, а включает только те элементы и

связи, которые находятся в области пересечения (

&) (см. рис. 4).

А В

Рис. 4

Берталанфи определил систему как "комплекс взаимодействующих

компонентов" [15] или как "совокупность элементов, находящихся в

определенных отношениях друг с другом и со средой".

Если элементы разнородны, то это определяет их деление на разные

множества, например,

A, B, C. Определение системы будет иметь вид

S ≡ <A, B, С, R>.

Известно определение, сделанное М. Месаровичем [16, 17].

Выделяется множество

Х входных объектов и множество Y выходных

результатов. Между ними установлено обобщающее отношение

пересечения. Определения могут иметь вид:

S⊆X×Y, S⊆Х∩Y (5)

Если вид отношения

применим только к элементам разных

множеств и не используются внутри каждого из них, то система будет

задана:

S≡<{a

,г

}>, a

∈A, г

∈R, b

∈B, (6)

причем

,г

} - элементы новой системы, образованной из исходных

множеств

А и В.

В определение А.Холла [18] включены свойства для уточнения

элементов и связей:

S≡<A,Q

,R> (7)

А. И. Уёмов предложил двойственные определения [7], в одном из

которых свойства

характеризуют элементы а

, а в другом - свойства

характеризуют связи г

S ≡<{ai}&{rj(q

)}>, a

∈A, г

∈R, q

∈Q

S ≡

<{a

)}&{r

}>, a

∈A, г

∈R, q

∈Q

(8)

Затем в определениях системы было введено понятие цели:

S≡<A, R, Z> (9)

где

Z - цель, совокупность или структура целей.

Появились определения, в которых уточнены условия

целеобразования - среда

SR, интервал времени ΔT, в течение которого

будет существовать система и цели

S≡<A,R,Z,SR,ΔT> (10)

Затем в определение системы был включен наблюдатель

S≡<A,R,Z,N> (11),

где

N - лицо, рассматривающее объект или процесс в виде системы при

их исследовании или принятии решения.

Известно определение Ю.И.Черняка "система есть отражение в

сознании субъекта (исследователя, наблюдателя) свойств объектов и

их отношений в решении задачи исследования, познания" [20]

S≡<А,Q

,R,Z,N> (12)

В понятии система объективное и субъективное составляют

диалектическое единство. Следует говорить не о материальности или

нематериальности системы, а о подходе к объектам исследования как к

системам, о различном представлении их на разных стадиях познания

или создания.

На первых этапах системного анализа важно уметь отделить

систему от среды, с которой взаимодействует

система.

Сложное взаимодействие системы с ее окружением отражено в

определении В.Н.Садовского и Э.Г.Юдина [17], в котором:

- система образует особое единство со средой;

- любая исследуемая система представляет собой элемент системы

более высокого порядка;

- элементы любой исследуемой системы, в свою очередь,

выступают как системы более низкого порядка.

Это

определение является основой закономерности

коммуникативности.

Выделяет систему из среды наблюдатель.

Уточнение или конкретизация определения системы в процессе

исследования влечет соответствующее уточнение ее взаимодействия со

средой и последующей детализации определения системы.

Таким образом, можно предложить следующее определение АИУС,

как сложной систем:

S≡<A, Q

, R, Q

, B, Z, CU, ΔT, N, L

>. (13)

где:

A={a

}, i∈I={1,2,…,n} – множество элементов АИУС; Q

–

множество свойств элементов,

R={r

}, j∈J={1,2,…,m} – множество

функциональных и информационных связей между элементами АИУС;

– множество свойств связей элементов; B – вектор конструктивных

параметров АИУС;

Z – цель или совокупность целей, обеспечивающая

достижение экстремальных значений критериев оптимизации

функционирования АИУС;

U – условия целеобразования; ΔT –

интервал времени, в течение которого будет существовать АИУС;

N –

наблюдатели или лица (совокупность лиц), принимающих решения,

– язык общения наблюдателей.

Определение (13) АИУС на языке наблюдателей, формализация

элементов, связей, свойств, изменений компонент вектора

конструктивных параметров, соответствует концепции системного

аналитического исследования задач управления.

1.1.2. Понятия строения и функционирование систем. Понятия

определяются одно через другое, уточняя друг друга.

Под

элементом понимается простейшая, неделимая часть системы.

Понятие неделимости является неоднозначным. Поэтому элемент -

это предел членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения

решения конкретной задачи, поставленной цели.

Сложные системы вначале делят на подсистемы или на

компоненты.

Подсистема - это относительно независимая часть системы,

обладающая ее свойствами, имеющая подцель, на достижение которой

ориентирована подсистема.

Если части системы не обладают всеми ее свойствами, а

представляют собой совокупности однородных элементов, то такие

части принято называть компонентами.

Связь характеризует и строение (статику) и функционирование

(динамику) системы. Известны три типа

связей между элементами:

функционально необходимые, сингерические (которые при

кооперативных действиях некоторых частей обеспечивают увеличение

их общего эффекта до величины, большей суммы эффектов от тех же

независимо действующих частей), избыточные (являются излишними

или противоречивыми).

Связь определяют как ограничение степени свободы элементов.

Элементы, вступая во взаимодействия друг с другом, утрачивают часть

своих свойств, которыми

они потенциально обладали.

Связи характеризуются направлением, силой, характером (или

видом).

Связи бывают направленные и ненаправленные, сильные и слабые.

По характеру различают связи подчинения, связи порождения (или

генетические), равноправные (или безразличные), связи управления.

Важную роль играет обратная связь. Она может быть

положительной, т.е. сохраняющей тенденции происходящих в системе

изменений того или иного выходного параметра, и отрицательной -

противодействующей изменениям выходного параметра,

стабилизирующей его требуемое значение.

Обратная связь является основой саморегулирования, развития

систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования.

Понятие

цель и связанные с ним понятия целесообразности,

целенаправленности лежат в основе развития системы.

В понятие цель вкладывают разные оттенки - от идеальных

устремлений до конечных результатов, достижимых в пределах

некоторого интервала времени.

Под

структурой системы понимают относительно устойчивый

порядок внутренних пространственных связей между ее отдельными

элементами, определяющий функциональное назначение системы и ее

взаимодействие с внешней средой.

Структура отражает определенные взаимосвязи,

взаиморасположение составных частей системы, ее устройство

(строение).

В сложных системах структура включает не все элементы и связи

между ними, а лишь наиболее существенные компоненты

и связи,

которые мало меняются при текущем функционировании и

обеспечивают существование системы и ее основных свойств.

Одна и та же система может быть представлена разными

структурами в зависимости от стадии познания.

Существуют понятия, характеризующие функционирование и

развитие систем.

Понятие

состояние характеризует мгновенную фотографию

системы, «остановку» в ее развитии. Состояние определяют через

входные воздействия и выходные сигналы, либо через

макропараметры, макросвойства системы.

Если система способна переходить из одного состояния в другое, то

говорят, что она обладает

поведением. Этим понятием пользуются,

когда неизвестны закономерности перехода из одного состояния в