Адаптивные системы управления - это системы, способные автоматически подстраивать свои параметры и алгоритмы работы под изменяющиеся условия. Давайте разберемся, что это такое и где применяются такие системы.
Понятие адаптивных систем управления
Адаптивные системы управления (АСУ) - это системы управления, которые могут автоматически изменять свои параметры и алгоритмы работы в ответ на изменение характеристик управляемого объекта или внешних условий.
Отличие АСУ от традиционных систем управления в том, что они не требуют предварительной настройки под конкретные условия работы и могут функционировать в широком диапазоне изменений параметров объекта управления и внешней среды.
Преимущества адаптивных СУ:
- Высокое качество управления в изменяющихся условиях
- Простота внедрения и эксплуатации
- Снижение затрат на настройку и обслуживание
Существует несколько подходов к классификации АСУ.
По способу управления
- Самонастраивающиеся
- Самоорганизующиеся
- Самообучающиеся
Наиболее распространены самонастраивающиеся СУ, которые изменяют параметры регулятора. Самые "умные" - самообучающиеся.
По диапазону адаптивных свойств
- Узкополосные
- Широкополосные
Узкополосные АСУ работают в ограниченном диапазоне условий, широкополосные - в широком.
По типу адаптации
- Беспоисковые
- Поисковые (экстремальные)
В беспоисковых системах используют эталонные модели, поисковые ищут экстремум целевой функции.
Структура адаптивных СУ
Любая АСУ включает следующие основные элементы:
- Основной контур управления
- Контур адаптации
- Устройство анализа данных
- Устройство принятия решений
- Исполнительное устройство
Более сложные АСУ могут иметь дополнительные контуры и блоки:
- Модели объекта управления
- Прогнозирующие устройства
- Оптимизаторы
- Нейросетевые алгоритмы
Пример структурной схемы
На представленной схеме:
- Блок А - анализатор данных
- Блок С - устройство принятия решений
- Блок ИУ - исполнительное устройство
Они составляют контур адаптации АСУ.
Рассмотрим несколько примеров из разных областей:
Промышленные АСУ
В химической промышленности применяют адаптивные системы управления сложными технологическими процессами. Они позволяют автоматически подстраивать параметры под изменения состава сырья.
Адаптивные системы управления примеры в робототехнике
В роботах используют адаптивное управление движением, чтобы робот мог приспосабливаться к неровной поверхности или двигаться в неизвестной среде.
Также разрабатывают самообучающиеся нейросетевые алгоритмы управления для роботов.
Адаптивные и оптимальные системы управления
Многие АСУ являются одновременно оптимальными - они непрерывно ищут такие параметры, которые оптимизируют целевой показатель качества.
Например, адаптивная система управления сваркой может подбирать оптимальный режим для конкретных условий, минимизируя дефекты шва.
Перспективы применения АСУ
Адаптивные системы управления - многообещающее направление развития теории автоматического управления и кибернетики.
Их потенциал далеко не исчерпан. В будущем мы увидим новые области применения таких систем, например в медицине или для управления сложными экосистемами.
Анализ входных данных
Первый этап работы любой АСУ - сбор и анализ данных о состоянии управляемого объекта и внешних условиях. Этим занимаются датчики и блок анализа.
Современные АСУ используют мощные алгоритмы интеллектуального анализа big data, нейронные сети, методы распознавания образов.
Принятие решений
Следующий шаг - выбор управляющих воздействий, значений параметров, структурных изменений системы. Для этого в АСУ применяют оптимизационные алгоритмы.
Реализация управляющих воздействий
На последнем этапе исполнительные механизмы АСУ реализуют выбранные управляющие сигналы на объекте.
Рассмотрим ключевые моменты, на что стоит обратить внимание при создании адаптивной СУ.
Требуются современные алгоритмы анализа данных, оптимизации, методы искусственного интеллекта.
Необходимо объединение высокопроизводительных вычислительных мощностей и средств автоматизации на объекте управления.
Важный этап при создании адаптивной системы управления - тестирование и верификация ее работы.
Моделирование работы АСУ
Перед внедрением АСУ на реальном объекте проводят имитационное моделирование ее функционирования с помощью цифровых двойников. Это позволяет оценить эффективность алгоритмов управления в различных условиях.
Натурные испытания
Натурные испытания АСУ непосредственно в условиях эксплуатации необходимы для окончательной оценки качества и надежности системы.
Методы верификации
Для проверки соответствия АСУ требованиям используют метод функционального контроля и тестирования, структурный анализ системы, имитационное моделирование.
Диагностика и сервисное обслуживание
Рассмотрим вопросы диагностики неисправностей АСУ и их технического обслуживания.
Мониторинг работоспособности
Системы мониторинга АСУ позволяют выявлять отказы оборудования, нарушения в работе программного обеспечения, отслеживать износ деталей.
Диагностика проблем
При возникновении нештатных ситуаций проводится диагностика - определение причин отказов и выработка рекомендаций по их устранению.
Для предотвращения сбоев требуется периодическое техобслуживание компонентов АСУ - чистка, замена расходных элементов, профилактический ремонт.
Рассмотрим основные тенденции, определяющие дальнейшее развитие адаптивных систем управления.
Увеличение быстродействия и объемов данных
Современные АСУ способны обрабатывать все бо́льшие потоки данных с сенсоров объекта управления в режиме реального времени. Это требует применения высокопроизводительных вычислительных комплексов.
Развитие методов искусственного интеллекта
Активно разрабатываются алгоритмы машинного и глубокого обучения для анализа данных, прогнозирования, оптимизации, принятия решений в АСУ.
Интеграция с другими киберфизическими системами
Перспективно объединение АСУ с системами дополненной реальности, датчиками Интернета вещей, промышленным интернетом вещей для создания "умных" производств.
Переход к полностью автономным АСУ
Конечная цель развития АСУ - создание полностью автономных систем, не требующих участия человека.
Автономная настройка и оптимизация
Такие системы должны самостоятельно анализировать данные, строить модели, выбирать оптимальные параметры управления для достижения поставленных целей.
Адаптация к нештатным ситуациям
Перспективные АСУ смогут не только подстраиваться под постепенные изменения условий, но и оперативно реагировать на неожиданные внештатные события.
Риски и угрозы при внедрении АСУ
Наряду с очевидными преимуществами, адаптивные системы управления несут в себе и определенные риски, о которых важно помнить.
Из-за сложности алгоритмов АСУ всегда есть вероятность возникновения непредвиденных ситуаций, связанных с ошибками в программном коде.
Злоумышленники могут взломать АСУ и запустить вредоносное ПО для нарушения техпроцесса или вывода системы из строя.
Непредсказуемое поведение самообучающихся АСУ
Потенциально опасная ситуация - "вырождение" самообучающейся нейросетевой АСУ, когда она начинает принимать неадекватные, труднопредсказуемые решения.
Обязательна уровневая проверка работы АСУ перед запуском в эксплуатацию.
Должна быть предусмотрена возможность оперативного перехода в ручной режим управления в случае нештатных ситуаций.
