Бронфельд Г.Б. Применение ряда специальных методов для оптимального управления сложными динамическими объектами. (краткое содержание доклада на "Первой всероссийской научно-практической конференции по вопросам решения оптимизационных задач в промышленности ОПТИМ-2001", г.С.Петербург)

___При проектировании систем оптимального управления сложными динамическими объектами иногда возникают ситуации, когда лобовое применение методов оптимального управления [1] существенных ожидаемых результатов не дает.
___В первую очередь это связано, как правило, с правильным математическим описанием объекта управления (ОУ).
___Наиболее часто используется линейное представление ОУ [2]. Однако практически всегда это линеаризованное представление [3, 4], полностью линейных ОУ не существует вообще.
___Окружающий нас мир принципиально нелинеен и многие реальные физические объекты и процессы благодаря этому существуют.
___Интересным примером объекта созданного человеком и имеющего массовое применение в мире – это двигатель внутреннего сгорания. Его характеристики весьма нелинейны и именно поэтому при наличии даже простых систем управления он устойчив в работе и получил такое широкое распространение [5] .
___В этой ситуации наиболее пригодно кусочно-линейное представление ОУ.
___Предварительно необходимо отметить, что развитие систем управления с переменной структурой [6] и создание самоподдерживающих систем может привести к более широкому использованию иных возможно совершенно новых подходов.
___С целью применения теории линейных систем значительную часть нелинейных ОУ, описываемых системой нелинейных дифференциальных уравнений с однозначными и непрерывно дифференцируемыми нелинейностями, представляют с достаточной точностью упрощенными моделями, линейными в малой области или кусочно-линейными. Такие нелинейные ОУ называют многорежимными (по Петрову Б.Н. [8]). Выделяют 3 вида описаний многорежимных ОУ: без свободного члена (скользящая линеаризация), со свободным членом (фиксированное разбиение областей) или с нелинейным остатком.
___Одним из наиболее перспективных считается многорежимное представление с фиксированным разбиением областей [6,8-10].
___При этом ОУ описывается системой векторно-матричных дифференциальных уравнений, полученных после кусочной линеаризации и введения относительных переменных, где номер v области линеаризации определяется набором [ х v u v] T. Здесь х – вектор состояния, u- вектор управления. Матричные коэффициенты описания ОУ – рассчитывается по специальной методике [9], что позволяет не пересчитывать относительные переменные х и u при переходе в новую область.
___Подобные представления активно применяются в авиации, космонавтике [8], автомобилестроении (за рубежом) [10] и являются весьма перспективными для оптимального управления сложными динамическими объектами. Однако для получения подобного качественного математического описания ОУ требуется применения специального дорогостоящего оборудования, специальных методик [8 - 10] и хорошо подготовленных для этой работы специалистов. Недооценка этих условий привела к тому, что в России эти подходы не получают широкого распространения для других отраслей. Например, в России не могут уже 25 лет скопировать или хотя бы установить на отечественные автомобили импортные микропроцессорные системы управления агрегатами автомобиля, в первую очередь, двигателем. Недорогие автомобили конечно обходятся без этих систем. Но отечественные автомобили среднего класса уже резко отстают от импортных.
___Одной из интересных особенностей использования указанного представления является следующее.
___При проектировании, разработке, изготовлении и испытаниях технических объектов, например, двигателей, возникает неприятная ситуация.
___Двигатель имеет очень хорошие технические параметры, например, мощность, но имеет плохие статистические (динамические) характеристики, отличающиеся от стандартных. В этих случаях улучшают и доводят технический объект до того состояния, чтобы его статистические (динамические) характеристики походили на нормальные, и уже известные системы управления могли с ними справиться. Этот процесс доводки иногда требует много времени и денежных средств.
___Однако другие весьма существенные уже достигнутые преимущества технического объекта при этом теряются, часто, на очень длинный период. Разработанная гамма двигателей может, например, господствовать на рынке от 15 до 30 лет.
___В то же время, применив указанное представление, разработав для технического объекта более сложную систему управления и отладив ее, можно иногда гораздо быстрее получить технический объект со значительно более высокими техническими параметрами.
___Второй важной особенностью создания оптимальных систем управления сложными динамическими объектами является следующее.
___Технический объект и система управления им представляют, как правило, вполне реальные физические объекты и функционируют во вполне реальных физических условиях.
___В техническом объекте, что-то может засориться, т.е. параметры ОУ далеко "уплывут" от введенных ранее, какой-то датчик может сломаться или отойти (измерение станет неправильным), недалеко от технического объекта начнется пожар (резко изменится температура, т.е. изменятся внешние физические условия среды и т.п.)
___Технический объект должен функционировать в любой ситуации, но о системе "оптимального" управления в этих случаях можно говорить только в кавычках.
___Для технических объектов, которые должны сохранять работоспособность в таких условиях, в системе управления необходимо закладывать контур "интеллектуального" управления, позволяющего сохранять работоспособность технического объекта при неожиданном изменении ситуации [11- 18]. Введем в соответствии с [13] для систем с контуром "интеллектуального" управления наименование системы типа "технический интеллект" (ТИ).
___Хотелось бы подчеркнуть одну принципиальную особенность. Технические объекты, созданные или создаваемые человеком, часто очень сложны, дороги, опасны для людей или экологии, действуют в условиях, где нет доступа человеку, или рабочие условия очень быстро изменяются. Сами ситуации, заранее не предусмотренные, могут быть относительно просты, решения по налаживанию работоспособности технического объекта могут быть просты и человек может в спокойной обстановке легко найти. Но в реальной ситуации этого спокойствия может не быть, времени на размышления не быть или слишком опасно полагаться на то, какое примет решение человек - правильное или неправильное.
___Примеры с катастрофами на Чернобыльской АЭС, когда было просто принято специалистами неправильное решение, или с подводной лодкой "Курск", когда между первым и вторым взрывом на лодке все же около 2 минут было (здесь я эти ситуации привожу лишь в качестве примера, наши представления о таких катастрофах, даже после длительных исследований, всегда достаточно далеко отличаются от той реальной ситуации, которая была на техническом объекте).
___Важность применения для таких технических объектов систем типа ТИ трудно переоценить.
___В состав систем типа ТИ входят базы знаний [18], включающие в себя, продукционные правила, семантические сети, фреймы и жесткие алгоритмы, в т.ч. полученные при общении со специалистами, умеющими находить выход в сложной ситуации.
___И еще одно существенное замечание. Автору уже приходилось высказывать его на одной международной конференции по искусственному интеллекту в начале 90-х годов.
___При управлении сложными техническими объектами человек (или группа людей) выполняет длительную последовательность действий. Человека длительно обучают и тренируют для выполнения операций. В мозгу человека формируется постепенно жесткая поэтапная последовательность действий (алгоритм, а скорее комплекс алгоритмов действий).
___При возникновении сложной нестандартной ситуации человек (группа людей) начинает размышлять.
___Этот процесс размышления по сути сводится к разбиению упомянутой ранее длительной последовательности действий первоначально на крупные блоки, вставке в них отдельных элементов или их замене. Чем дольше длится процесс размышления у человека, тем на более мелкие элементы разбивается эта длительная первоначальная последовательность действий, меняется очередность действий, и очередные новые элементы действий пробуются включить в новую последовательность действий.
___Этот метод поиска решения принципиально может быть реализован на ЭВМ для систем типа ТИ и возможно для некоторых областей поиска решений он будет приводить к положительным результатам значительно быстрее, чем его достигает человек.
___В перечень технических объектов судостроения, где системы типа ТИ могут быть применены входят суда и корабли большинства типов, основные судовые агрегаты, системы вооружения, сложные производственные технологические установки, пожаро- и взрывоопасные производства, системы энергообеспечения, производственные установки для обработки дорогостоящих изделий и т.п.
___Таким образом оптимальное управление сложным динамическим объектом в математическом смысле является частным случаем более широкой ситуации рационального управления сложным техническим объектом с целью обеспечения его работоспособности и безопасности для людей.

ЛИТЕРАТУРА

1. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы. - М.: Высшая школа, 1989. – 263 с.
2. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем. – М.: Наука, 1977. – 560 с.
3. Чаки Ф. Современная теория управления (нелинейные, оптимальные и адаптивные системы). – М.: Мир, 1975. – 424 с.
4. Смольников Л.П., Бычков Ю.А. Расчет кусочно-линейных систем. – Ленинград: Энергия, 1972. – 161 с.
5. Крутов В. И. Двигатель внутреннего сгорания как регулируемый объект. – М.: Машиностроение, 1978. – 472 с.
6. Уткин В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. – М.: Наука, 1981. – 368 с.
7. Хакен Г. Синергетика. Иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. – М.: Мир, 1985 – 419 с.
8. Многорежимные и нестационарные системы автоматического управления / Под ред. Петрова Б.Н. –М.: Машиностроение, 1978. – 240 с.
9. Бронфельд Г.Б. Разработка и исследование комплекса универсальных алгоритмов субоптимального дискретного управления на примере многорежимного объекта одного класса. Автореферат канд. диссертации. – Горький: ГПИ им. А.А.Жданова, 1984. – 20 с.
10. Ri llings James H. Application ot modern control theory to engine control. "Proc.20 th IEEE Conf. Decis. and Contr. inch Symp Adapt. Processes, SanDiego, Calif., Dec. 16, 1981,Vol. 1-3" New York, 1981, Vol 1439-1446.
11. Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1976. – 456 с.
12. Тимофеев А.В. Управление роботами. – Л.: изд-во ЛГУ, 1986. – 240 с.
13. Бронфельд Г.Б. Структура интеллектуальных алгоритмов управления техническими объектами //Сб. науч. Труд./ НПО "НИИТавтопром". – М.: 1986. Вып.1. – с.81-105.
14. Bailey S. J. Artifical intelligence in industry: expert knowledge bases in control loops "Contvol Eng". 1986, №14 , 45-48.
15. Shirley Richard S. Some lessons learned using expert systems for process control. "American Contr. Conf .,Minneapolis, Minn., 1987, Proc. Green Valley, Ariz: Amer. Autom. Contr. Cоnnс ", 1987, 1342-1346.
16. Selkainaho J., Halme A. An intelligent fault tolerant control sistem. Autom. Contr.: Selec. Pap 10 th Trienn .World Congr.l nt Fed. Аutom Contr., Munich , 27-31 July , 1987. Vol. 3.- Oxford etc., 1988. – с. 69-73.
17. Ali Moonis ,Crawford Roger. Rocket engine control and monitoring expert system. AIAA Pap. – 1988. - №3212. – с. 1-10.
18. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер. 2001. – 384 с.