В XIX веке индустриальная революция кардинально изменила подход к производству, заменив физический труд человека на машинный. Это был первый шаг к автоматизации, который позволил увеличить производительность и эффективность труда.
Следующим этапом стала научно-техническая революция, которая направлена на замену не только физического, но и умственного труда машинами. Она включает в себя автоматизацию процессов сбора, хранения и обработки информации, что является ключевым аспектом в развитии автоматизированных систем.
В этой статье мы рассмотрим основные понятия, связанные с передачей и обработкой информации в автоматизированных системах.
Что такое сигналы
Сигналы — это мосты, по которым информация передаётся между различными частями системы. Это материальное воплощение сообщения, используемое для передачи, переработки и хранения информации. В более широком смысле, сигнал может быть определен как функция, которая переносит информацию о состоянии или поведении физической системы.
В информатике, сигнал часто представляется в виде функции времени, где один из параметров функции содержит информацию о другой физической величине.
Сигналы обладают разнообразием форм: они могут быть аналоговыми, дискретными или цифровыми. Каждый из этих типов сигналов выделяется своими особыми характеристиками и находит применение в отдельных областях.
Аналоговые сигналы непрерывно отражают изменения физических величин, в то время как дискретные сигналы представляют информацию в виде отдельных, различимых состояний. Цифровые сигналы, преобразованные в бинарный код, идеально подходят для компьютерной обработки и хранения данных, обеспечивая высокую точность и устойчивость к помехам.
Основные компоненты сигналов в автоматизации:
- Сигнализирующая величина. Это может быть любой физический параметр, который можно измерить и использовать для передачи информации, например, угол поворота или частота вращения.
- Носитель информации. Это среда, через которую передается сигнал, такая как электрическое напряжение, световой луч или радиоволна.
- Информационный параметр. Это характеристика сигнала, которая несет информацию, например, амплитуда напряжения или количество импульсов в единицу времени. Автоматизация использует как аналоговые, так и дискретные сигналы для управления процессами.
Аналоговые сигналы в автоматизированных и автоматических системах представляют информацию в непрерывной форме, в то время как дискретные сигналы используют отдельные значения или импульсы. Двоичные сигналы, которые являются основой цифровой техники, особенно важны в автоматизации, так как они обеспечивают высокую точность и надежность передачи данных. Подробно о различных видах сигналов и их различии смотрите здесь: Аналоговые, дискретные и цифровые сигналы
В различных системах автоматизации сигналы обеспечивают возможность контроля и управления процессами в реальном времени. С помощью сигналов системы могут реагировать на изменения внешних условий, поддерживать определенные параметры в заданных пределах и оптимизировать рабочие процессы.
Ключевую роль в автоматизации играет преобразование сигналов. Датчики преобразуют физические величины в сигналы, которые затем могут быть обработаны контроллерами. Например, температурный датчик может преобразовать измеренную температуру в электрический сигнал, который затем используется для управления отопительным элементом.
Цифровая обработка сигналов позволяет еще больше расширить возможности автоматизации. Современные микропроцессоры и компьютеры могут выполнять сложные алгоритмы обработки сигналов, что позволяет улучшить точность и скорость реакции системы.
Сигналы и шумы
Если сигнал — это полезная информация, которую необходимо передать или обработать, то шумы — это нежелательные помехи, которые могут искажать сигнал.
Отношение сигнал/шум — это мера, используемая для оценки качества сигнала по отношению к уровню фонового шума. Чем выше это отношение, тем лучше качество сигнала и тем легче его обработать. Статистическая обработка сигнала включает в себя методы, которые позволяют извлекать полезную информацию из сигналов в присутствии шума. Это может включать фильтрацию, оценку и предсказание сигналов.
Корреляционная функция — это функция, которая измеряет степень схожести между двумя сигналами как функцию временного сдвига одного относительно другого. Это полезно для определения, насколько один сигнал изменяется в соответствии с другим.
Что такое данные
Данные — это структурированная информация, готовая к анализу и обработке. Они могут быть представлены в различных формах и содержать разнообразную информацию, от чисел и букв до сложных графических изображений.
Данные и их отличия:
- По форме. Данные могут быть представлены в различных формах, включая текст, числа, графики или даже звук.
- По содержанию. Данные могут включать в себя различные параметры процесса, операции, комментарии и другую информацию, необходимую для выполнения задачи.
Данные и сигналы — это два важных понятия в области информационных технологий и автоматизации, и они тесно связаны, но имеют различия.
Данные — это сырые факты и цифры, которые сами по себе могут не нести конкретного значения без контекста или анализа. Данные могут быть представлены в виде чисел, слов, изображений и могут быть обработаны или интерпретированы для получения информации.
Сигналы — это физические или электронные передачи данных. Они используются для передачи данных от одного места к другому, например, по проводам, оптоволокну или через радиоволны. Сигналы могут нести информацию, которая была преобразована из данных в форму, пригодную для передачи или обработки.
Таким образом, данные — это содержание, а сигналы — это метод передачи этого содержания. В контексте автоматизации, данные преобразуются в сигналы для управления, мониторинга и регулирования различных процессов и систем.
Данные используются для анализа и понимания сложных явлений, от космических исследований до медицинских открытий. Сбор и анализ данных помогают компаниям принимать обоснованные решения, улучшать продукты и услуги, а также предсказывать тенденции рынка. Данные влияют на наше поведение и выбор, будь то навигация по городу с помощью GPS или выбор фильма на основе рекомендаций сервиса стриминга.
С развитием технологий появились новые методы обработки и анализа данных. Большие данные (Big Data), машинное обучение и искусственный интеллект позволяют обрабатывать огромные объемы информации быстрее и эффективнее, чем когда-либо.
Что такое информация
Информация — это не просто данные, это сырьё для принятия решений. В контексте автоматизации, информация становится ключевым элементом, позволяющим машинам и системам функционировать эффективно и автономно.
Информация и её признаки:
- Обмен между системами. Информация — это данные, которые передаются между различными системами для выполнения определенных задач.
- Материальный носитель. Информация всегда связана с физическим носителем, будь то бумага, электронные устройства или даже звуковые волны.
- Целенаправленность. Информация должна быть организована таким образом, чтобы её получатель мог легко её понять и использовать.
- Техническая связь. В контексте автоматизации информация часто связана с параметрами, которые необходимы для управления машинами и процессами.
В контексте автоматизации, данные и информация играют разные, но взаимосвязанные роли.
Данными может быть всё, от показаний датчиков до записей в базе данных. В автоматизации данные часто представляют собой результат измерения или ручного ввода, который требует дальнейшей обработки.
Информация — это обработанные, организованные или структурированные данные, которые придают им смысл и контекст. Информация представляет собой данные, которые были интерпретированы и преобразованы в форму, полезную для принятия решений. В автоматизации информация используется для управления процессами и системами, например, для определения, когда и как должно работать оборудование.
Давайте рассмотрим пример на основе производственной линии в автоматизированном заводе.
Датчики на конвейерной ленте измеряют температуру каждого изделия, проходящего через линию сборки. Эти показания являются данными и могут быть такими: 100°C, 102°C, 99°C, и так далее.
Эти данные собираются и анализируются системой управления производственным процессом. Если температура изделия превышает заданный предел, система интерпретирует эти данные как индикатор проблемы на линии сборки.
Таким образом, "изделие с температурой выше 105°C требует охлаждения" — это информация, полученная из обработанных данных. В этом примере, данные — это просто числа (температуры), в то время как информация включает в себя контекст и указания для действий, которые система должна предпринять на основе этих данных.
Еще один пример. Датчик освещенности передает значения в люксах, например, 300 люкс, 450 люкс, 500 люкс. Система автоматического управления освещением анализирует эти данные и решает, что если освещенность ниже 400 люкс, необходимо включить дополнительные светильники для поддержания оптимального уровня освещения.
Информация, как и данные, играет важную роль в автоматизации и управлении системами. Она позволяет системам адаптироваться к изменениям и выполнять задачи с высокой степенью точности и эффективности.
Роль информации в автоматизации:
- Адаптация к изменениям. Информация позволяет системам адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды или производственным параметрам.
- Принятие решений. На основе информации системы могут принимать автономные решения, например, о корректировке процессов или остановке оборудования при обнаружении неисправностей.
- Повышение эффективности. Информация помогает оптимизировать процессы, сокращая время и ресурсы, необходимые для выполнения задач.
Информация, полученная от датчиков, используется для контроля качества продукции и оптимизации рабочих процессов. Информация о температуре, освещенности и других параметрах используется для автоматического управления системами отопления, освещения и безопасности, а информация о дорожном движении и погодных условиях используется для оптимизации маршрутов и графиков движения транспортных средств.
В будущем информация будет играть еще более значимую роль в автоматизации. Развитие технологий, таких как Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект, позволит создавать все более сложные и самообучающиеся системы, способные анализировать большие объемы данных и превращать их в ценную информацию для принятия решений в реальном времени. Это приведет к созданию более интеллектуальных и автономных систем, способных самостоятельно решать сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Андрей Повный