В.2. Развитие теории автоматического регулирования
Интерес к истории научной области, которой посвятили жизнь, вызывается не просто любознательностью, не чувством гордости за свою «генеалогию», а тем, что проникновение в то, что было, позволяет лучше понять то, что есть. Критическое изучение и анализ прошлого, высвечивая более ярко современное состояние, помогает уловить и тенденции того, что будет.
Теория автоматического регулирования – предшественница технической кибернетики сначала развивалась как сугубо прикладная дисциплина, как ветвь прикладной механики, занимающейся проблемами регулирования паровых машин. Довольно быстро её аппаратом и результатами стали пользоваться смежные отрасли. Появились: теория регулирования гидравлических турбин, затем – первая попытка обобщения – теория регулирования хода машин, потом были созданы теории регулирования паровых котлов, электрических машин. Но книги отечественных авторов, в которых излагались основы общей теории автоматического регулирования, появились только в начале 50-х годов XX века. К этому времени сложилась общая ТАР динамическими объектами с одной регулируемой переменной и одним управляющим воздействием.
В дальнейшем разработка теории автоматического управления многосвязных систем стала возможной на основе использования ЭВМ (преодоление «проклятия большой размерности») и привлечения новых методов. В их числе можно назвать: различные методы математического программирования (линейного, нелинейного, динамического, стохастического), которые служили оптимизации принимаемых решений; теоретический аппарат исследования операций (порожденный проблемой размещения ресурсов, управления запасами, календарного планирования, массового обслуживания и пр.); методы теории игр.
Наряду с этим продолжали развиваться и классические подходы к исследованию динамики систем. Это – переход от описания систем посредством передаточных функций и частотных характеристик к описанию уравнениями в переменных состояния. Однако этот переход породил и свои проблемы, так как ряд переменных состояния часто оказывался ненаблюдаемым и неуправляемым.
В результате возникли новые разделы теории, в которых рассматривались проблемы управляемости, наблюдаемости и построения оценивателей состояния (идентификаторов). В настоящее время эти проблемы решаются для линейного случая. Актуальной задачей на будущее остается разработка подобного рода методов для исследования нелинейных систем.
Развиваются методы декомпозиции, децентрализации и координации, методы многокритериальной оптимизации.
Венцом динамической теории управления является теория машинизированного синтеза или так называемая теория систем автоматизированного проектирования (САПР систем управления).
Однако, для получения правильного решения нужны знания, относящиеся не только к теории управления, но и специальные знания относительно характеристик управляемого объекта, а зачастую и того окружения, в котором он функционирует.
Для облегчения работы с такими комплексами принятия решения в них вводят дополнительные блоки, принадлежащие классу систем искусственного интеллекта. Это прежде всего экспертные системы. Как правило, это человеко-машинная система, ведущая с человеком диалог, советующая ему, прогнозирующая результаты принимаемых решений еще до того, как они начнут претворяться в жизнь.
Перспективы ближайшего будущего развития собственно теории управления можно охарактеризовать следующим образом. Можно ожидать дальнейшего развития существующих разработок, их обобщения и создания стройной теории адаптивного управления. Будут углубляться принципы цифрового управления.
Неизбежным станет более интенсивное взаимопроникновение методов дискретного и непрерывного управления, использование идей и аппарата математической логики, разностных и интегро-дифференциальных уравнений. Будут широко разрабатываться робототехнические системы и гибкие автоматизированные процессы и производства (ГАП). В связи с этим появятся теория и методы расчета технической, экономической и социальной оценки ГАП.
Особо следует подчеркнуть большую и все возрастающую роль моделирования. Роль эта вытекает из наблюдающейся тенденции охватить исследованием весь комплекс «система – окружающая среда». Задача состоит в предвидении не только «наличного» функционирования системы, но и её будущего поведения, обусловленного произошедшими в ней изменениями. Должен получить многомодельный подход – создание комплекса моделей, выражающих различные грани проблемы.
Развитие теории управления преследует две основные цели [11]. Первая – это синтез: создание систем с желаемыми свойствами и поведением; вторая – это анализ: прогнозирование поведения системы в различных внешних условиях. Построение прогнозов пронизывает всю совместную деятельность человека и информационно-управляющих систем. Прогнозируются: структура системы (когда её разрабатывают), её вещественно – энергетические и экономические аспекты (когда ее эксплуатируют в конкретных условиях), взаимоотношения с человеком, её создающим, программирующим и использующим. Прогнозирование основывается на построении моделей.
Многогранность свойств системы и необходимость учета свойств среды, в которую система погружена, приводит к тому, что для разных изучаемых аспектов создаются различные модели. Но такое моделирование не всегда достаточно надежно и исчерпывающе, поскольку разные аспекты влияют друг на друга, а система не является простой «суммой» своих частей.
В последнее время выдвинута идея «голографической[3] модели». В ней предлагается строить множество «голографических субмоделей», каждая из которых представляет один из аспектов объекта (временной, географический, экономический, политический, правовой, взаимодействие со средой и т.п.).
Хочется надеяться, что развитие глобальных и иерархических голографических моделей в недалеком будущем поможет внести вклад в одну из важнейших проблем человечества: в определение жизненно важных «параметров роста» цивилизации, в установление тех их верхних значений, выход за которые разрушает экологическую нишу человечества [1].