В эпоху научно-технического прогресса, особенно с учетом значительного усиления мощности механизмов, физическая сила человека стала недостаточной для контроля за сложными системами.
Это обстоятельство стало толчком к разработке автоматизированных устройств, задача которых — координация деятельности производственных систем без прямого вмешательства оператора, ограничивая человеческое участие лишь установлением программ действий, настройкой и запуском в действие и останова системы машин, наблюдения за правильностью ее работы и вывода процесса из аварийного состояния.
Эти вопросы была призвана решать автоматика, сформировавшаяся в самостоятельную отрасль науки и техники.
Автоматика, как отрасль науки и техники, охватывает совокупность технических средств и методов, обеспечивающих высвобождение человека от непосредственного участия в производственном процессе в части, связанной с выполнением функций контроля, управления и регулирования процессов, путем установления соответствующих связей между машинами (устройствами), осуществляющими этот процесс.
Она развивалась на базе достижений смежных отраслей, и отдельные теоретические вопросы её изучались в рамках других научных дисциплин. Однако, благодаря бурному развитию за последние годы, автоматика выделилась в отдельную научную область, внесшую значительный вклад в развитие многих секторов экономики.
Применение автоматики охватывает широкий спектр отраслей, от промышленности до частных домохозяйств. Создание полностью автоматизированных цехов и заводов, таких как автоматизированные бетонные заводы и хлебозаводы, является ярким примером воплощения идей автоматики в жизнь.
Научные направления автоматики в технике
Автоматика является одной из самых молодых отраслей науки и техники, находящейся еще в стадии своего формирования и развития, которое идет как по пути отбора необходимых ей методов из смежных отраслей наук, так и по пути создания своих, новых методов.
Теоретической основой современной автоматики, как науки, является общая теория связи, которая тесно связана с теорией информации и кибернетикой.
Теория информации
Теория информации рассматривает две физические системы, между которыми должно быть передано сообщение. Система, передающая сообщение, называется отправителем, а вторая система, в которую адресуется сообщение, называется получателем.
Если отправитель и получатель находятся далеко друг от друга, то они связываются между собой линией связи, по которой можно передавать определенные, например электрические, сигналы.
Таким образом, передача сообщения от отправителя к получателю сводится к последовательной передаче сигналов по каналу, связывающему передатчик отправителя с приемником получателя.
Чтобы свести передачу сообщения между двумя физическими системами к передаче последовательности сигналов по каналу связи, необходимо преобразовать содержание сообщения в последовательность определенных сигналов, или, как принято говорить, зашифровать сообщение. Определенный порядок шифрования сообщения называется кодом.
Передатчик отправителя зашифровывает сообщение в соответствии с избранным кодом и вводит последовательность сигналов в канал связи. Приемник получателя расшифровывает поступившую к нему последовательность сигналов, т. е. осуществляет обратное преобразование сигналов в первоначальное сообщение.
Для того чтобы содержание переданного сообщения осталось неискаженным, необходимо соблюдение двух условий:
- первое — последовательность переданных сигналов должна точно соответствовать содержанию сообщения;
- второе — помехи, воздействующие на канал связи, должны оказывать минимальное влияние на передачу полезных сигналов.
Если эти критерии выполнены, то информационное содержание сообщения, или объем информации, останется фактически неизменным.
Различные последовательности сигналов соответствуют различному содержанию сообщения, т. с. содержат различное количество информации, которое оценивается в специальных единицах информации.
Помехи, влияющие на канал связи и искажающие сигналы, обычно имеют случайный характер. В связи с этим, теория информации активно применяет инструментарий теории вероятностей и математической статистики.
Оценка воздействия случайных помех позволяет теории информации прогнозировать, какая доля информации, введенной в канал связи, достигнет конечного пункта передачи и будет успешно интерпретирована.
Целью является передача информации, определяемой как среднее количество информации на сигнал или за единицу времени, с минимальными потерями до конца цепи передачи.
Эта задача схожа с задачей в машиностроении по передаче мощности с минимальными потерями, где потери мощности выражаются через коэффициент полезного действия (к. п. д.). Аналогично, потери информации из-за помех можно оценить, используя к. п. д. линии передачи информации.
Кибернетика
Кибернетика дает математическую трактовку построения управляемых систем. В рамках этой дисциплины, теоретические принципы могут применяться как к механическим устройствам, так и к живым существам, расширяя границы управления и регуляции.
Отличительной чертой кибернетики является исключение из рассмотрения энергетической стороны процессов и явлений, связанных с понятиями .мощности и к. п. д. Главное внимание в кибернетике уделяется обеспечению устойчивых целенаправленных действий управляемых систем.
Кибернетика, как наука об управлении, акцентирует внимание на информационных процессах и обратной связи, которые являются основой для поддержания и корректировки функционирования систем.
Это позволяет системам адаптироваться к изменениям внешней среды и поддерживать заданные параметры работы. Обратная связь и регуляция — ключевые понятия, позволяющие системам достигать и поддерживать гомеостаз.
В контексте живых организмов, кибернетика исследует, как нервные сигналы и гормональные регуляторы участвуют в управлении поведением и физиологическими процессами.
В механических и электронных устройствах, кибернетические принципы применяются для создания автономных роботов и интеллектуальных систем, способных к самообучению и самоорганизации.
Таким образом, кибернетика обеспечивает интеграцию между техническими системами и биологическими организмами, открывая новые возможности для развития технологий и понимания живой природы.
Она стремится не только к эффективному управлению, но и к пониманию сложных взаимосвязей внутри систем, будь то искусственные или естественные.
Теория информации и кибернетика формируют и разрабатывают общие методы теоретического анализа и синтеза соответствующих систем с использованием сложного математического аппарата, как известного ранее, так и специально создаваемого в процессе разрешения возникающих задач.
Выводы теории информации и кибернетики и их математический аппарат не всегда можно приложить непосредственно к инженерной практике в связи с их сложным математическим выражением.
Создание инженерных методов научно обоснованного и практически целесообразного разрешения технических задач требует дополнительных разработок, учитывающих условия производства и эксплуатации автоматических систем.
Это приводит к выделению из общей автоматики самостоятельных научных направлений, важнейшими из которых можно считать теорию сообщений, теорию вычислительных машин, теорию автоматических измерений, теорию автоматического регулирования и теорию автоматического управления.
Эти научные направления, выделяемые из общей теории автоматики, обеспечивают более узкоспециализированный подход к решению задач в различных областях. Теория сообщений занимается изучением передачи информации в условиях помех, оптимизируя кодирование и передачу данных для обеспечения надежности и эффективности коммуникаций.
Теория вычислительных машин фокусируется на архитектуре и принципах работы компьютеров, разрабатывая алгоритмы и структуры данных для повышения производительности и масштабируемости.
Теория автоматических измерений рассматривает методы и устройства для точного сбора и обработки данных, что критично для контроля и управления процессами.
Теория автоматического регулирования изучает создание систем, способных самостоятельно поддерживать заданные параметры, реагируя на изменения внешних и внутренних условий.
Наконец, теория автоматического управления занимается разработкой комплексных систем, которые могут выполнять сложные задачи без непосредственного человеческого вмешательства, используя принципы обратной связи и адаптации.
Все эти направления требуют глубокого понимания математических моделей и методов оптимизации, чтобы создавать эффективные и надежные системы.
Они также взаимодействуют с другими дисциплинами, такими как математическая статистика, операционные исследования и искусственный интеллект, что позволяет решать междисциплинарные задачи и способствует инновациям в области автоматики и управления.
Теория сообщений
Теория сообщений трактует вопросы теории информации применительно к задачам техники, в частности, вопросы передачи полезных сигналов по каналам связи при наличии помех.
В контексте автоматических устройств в промышленности стоит задача трансляции управляющих сигналов, которые точно определяют динамику автоматической системы в пространстве и времени.
Эти данные представляют собой набор заранее заданных функций времени, выражаемых через математические уравнения, наглядные графики или таблицы с цифровыми значениями.
Уравнение технического процесса в математической форме, его график или совокупность цифровых данных представляют собой информацию, которая может быть передана из одной физической системы в другую или в различные точки одной физической системы по каналам связи в виде последовательности сигналов.
Кроме динамических систем связи, через которые непрерывно проходит информация в виде последовательности сигналов, теория сообщений рассматривает и статические системы хранения информации. Задача хранения информации по существу сводится к ее изображению в виде символов, например букв, цифр и т. д.
Теория сообщений, таким образом, играет важную роль в оптимизации процессов передачи и хранения информации. Она помогает разрабатывать методы кодирования, которые уменьшают вероятность ошибок при передаче данных и повышают эффективность использования каналов связи.
Важным аспектом является также разработка алгоритмов сжатия данных, позволяющих экономить пространство при хранении и ускорять процесс передачи информации.
В динамических системах связи, таких как сети передачи данных, теория сообщений помогает в создании протоколов, которые регулируют порядок и условия передачи информации, обеспечивая ее целостность и доступность.
В статических системах, таких как базы данных, она способствует разработке структур данных и механизмов индексации для быстрого доступа и надежного хранения информации.
Кроме того, теория сообщений тесно связана с криптографией, которая занимается защитой информации от несанкционированного доступа и подделки.
Криптографические методы, такие как шифрование и цифровые подписи, являются неотъемлемой частью современных систем связи, обеспечивая конфиденциальность и подтверждение подлинности передаваемых данных.
Теория вычислительных машин
Теория вычислительных машин трактует вопросы, связанные с приемом, преобразованием и выдачей в форме, удобной для дальнейшего использования большого количества различной информации, поступающей па вход вычислительной машины в виде последовательности каких-то сигналов.
В настоящее время определились три основных направления развития и применения вычислительных машин: для научных исследований и расчетов, для управления производственными процессами во времени и для научно обоснованного экономического анализа.
Эффективность использования вычислительных машин зависит от возможности составления алгоритмов исследуемых процессов.
Разработка алгоритмов, т. е. представление технических проблем и инженерных задач в математических формулировках, содействуют широкому применению управляющих математических машин, которые позволяют добиться резкого повышения производительности автоматического оборудования.
Кроме того, современные тенденции в области вычислительной техники указывают на стремление к интеграции различных систем и устройств в единую сеть, что позволяет обеспечить более гибкое и эффективное взаимодействие между ними.
Такая интеграция, известная как Интернет вещей (IoT), открывает новые возможности для автоматизации и оптимизации процессов в самых разных сферах, от промышленности до быта.
С учетом быстрого развития искусственного интеллекта и машинного обучения, вычислительные машины все чаще оснащаются способностью к самообучению и адаптации, что позволяет им не только выполнять заданные алгоритмы, но и оптимизировать их в процессе работы. Это приводит к повышению точности и скорости обработки данных, а также к уменьшению вероятности ошибок.
Важной частью развития вычислительных машин является также улучшение интерфейсов взаимодействия с пользователем.
Разработка интуитивно понятных и удобных интерфейсов, включая голосовое управление и виртуальную реальность, делает использование вычислительных машин доступным широкому кругу пользователей, не требуя от них специализированных знаний в области программирования.
Теория автоматических измерений
Теория автоматических измерений занимается анализом процессов, связанных с автоматическим сопоставлением фактических значений переменных параметров контролируемого процесса с их нормативными значениями, а также с регистрацией результатов измерений в форматах, оптимальных для мониторинга, долгосрочного архивирования или дистанционной передачи.
Теория автоматического регулирования рассматривает вопросы, касающиеся осуществления соответствующего воздействия на регулируемый процесс в соответствии с параметрами этого процесса.
Измерение значений переменных параметров и последующее воздействие на процесс, соответствующее этим измерениям, создают замкнутую систему взаимодействий с регулируемым объектом.
Отличительной чертой системы регулирования является замкнутый контур передачи основных воздействий, в отличие от системы управления, где локальные замкнутые контуры выполняют функцию корректировки.
Научные положения теории автоматического регулирования нашли широкое применение в промышленности прежде всего при автоматическом регулировании протекания непрерывных процессов переработки жидких и газообразных веществ.
Принципы обратной связи и динамическое моделирование являются ключевыми элементами в создании эффективных систем автоматического регулирования.
Моделирование позволяет предсказывать поведение системы при различных условиях и формировать управляющие воздействия, которые будут способствовать достижению желаемых результатов.
Системы автоматического регулирования находят применение не только в химической и нефтеперерабатывающей промышленности, но и в таких сферах, как энергетика, металлургия, фармацевтика и даже в космической отрасли. Они способствуют повышению эффективности производства, снижению затрат на материалы и энергию, а также улучшению качества продукции.
Важной частью теории автоматического регулирования является анализ устойчивости системы. Это включает в себя изучение реакции системы на возмущения и определение условий, при которых система сохраняет свою работоспособность.
Методы анализа устойчивости, такие как критерий Найквиста или критерий Рауса-Гурвица, позволяют инженерам проектировать системы с нужными характеристиками устойчивости.
Теория автоматического управления
Теория автоматического управления должна трактовать вопросы, связанные с осуществлением автоматическим устройством определенного воздействия на управляемый процесс в зависимости от протекания другого, управляющего, процесса.
Каналы системы управления представляют собой разомкнутые цепи силовых воздействий, в силу чего в теории автоматического управления техническими процессами на первый план выдвигаются энергетические характеристики объектов управления.
В цепь управления обычно вводятся корректирующие звенья с обратными связями. Однако эти замкнутые контуры имеют местное значение и не исключают наличия управляющего процесса, определяющего в основном характер протекания управляемого процесса.
Центральной задачей теории управления техническими процессами должна явиться задача программирования, т. е. разработка надежных средств и методов проектирования управляющих процессов, вводимых в программирующие блоки автоматических систем.
Теория автоматического управления также акцентирует внимание на оптимизации управляющих процессов. Это включает в себя выбор таких параметров управления, которые обеспечивают наилучшее выполнение заданных критериев качества работы системы.
Оптимизация может быть достигнута через использование различных методов, таких как линейное и нелинейное программирование, динамическое программирование и методы стохастической оптимизации.
Интеллектуальные системы управления, включающие элементы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети, нечеткая логика и генетические алгоритмы, представляют собой новое направление в теории управления. Они позволяют системам адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени и принимать решения на основе нечеткой и неполной информации.
Важным аспектом теории управления является анализ чувствительности, который изучает, как изменения в параметрах системы влияют на ее поведение. Это помогает определить, какие параметры являются критическими и как они должны быть настроены для достижения желаемой устойчивости и производительности системы.
Системы реального времени требуют особого подхода в управлении, так как они должны реагировать на события в строго определенные временные рамки. Теория управления предоставляет инструменты для проектирования таких систем, гарантируя, что задержки в обработке и передаче данных минимизированы, а системы способны оперативно реагировать на изменения.
Заключение
Современные достижения в области автоматики открывают возможности для создания автоматизированных систем, способных исполнять любые, даже самые сложные программы движений.
Для реализации программы её необходимо представить в виде уравнений, графиков или набора цифровых данных, которые затем преобразуются в последовательность управляющих сигналов для ввода в систему управления.
Сложность математических выражений, определяющих алгоритмы управления, не является преградой, благодаря мощным вычислительным машинам, готовым прийти на помощь в решении этих задач.
Эти вычислительные системы, оснащенные алгоритмами искусственного интеллекта, способны анализировать и оптимизировать управляющие программы, обеспечивая их максимальную эффективность и точность.
Они могут самостоятельно адаптироваться к изменениям в окружающей среде и условиях работы, что делает автоматизированные системы идеальными для выполнения задач в динамичных и требовательных промышленных сферах.
Благодаря такому синтезу автоматики и информационных технологий, мы становимся свидетелями революции в области производства, где возможности человека усиливаются и расширяются через инновационные технологические решения.
Андрей Повный, преподаватель Филиала БГТУ "Гомельский государственный политехнический колледж"