Наука и техника Наука и техника - экстремальные автоматические регуляторы
  19.10.2018 г.  
Главная arrow Кибернетика arrow Рассуждения конца 60-х arrow экстремальные автоматические регуляторы
Главное меню
Главная
Новости
Блог
Ссылки
Контакты
Поиск
Карта сайта
Философия
Сознание
Материализм
Лингво
Эволюция
Кибернетика
Био
Эмоции
Живое
Психика
экстремальные автоматические регуляторы
Рейтинг: / 0
ХудшаяЛучшая 
20.10.2010 г.

К простейшим системам управления, зависящим от свойств объекта, относятся экстремальные автоматические регуляторы, в которых измеряются параметры объекта и осуществляется поиск (периодическое рыскание) вблизи экстремума рабочей характеристики с целью поддержания оптимального режима. На таком принципе действия основаны, например, экстремальные регуляторы, осуществляющие автоматическую настройку радиоприемника на резонансную частоту.

В настоящее время разработано и применяется ряд экстремальных регуляторов (самонастраивающихся систем) для решения различных задач в технике. С математической точки   зрения   экстремальные   регуляторы   реализуют организованный метод последовательных приближений.
К более сложным системам могут быть отнесены «обучаемые» системы управления, причем в настоящее время в машинах реализуются еще простые виды обучения, такие как выработка «условного рефлекса» и простейших навыков. Обучаемые системы содержат как устройства для решения логических операций, так и устройство памяти. При этом обучаемость можно рассматривать как случайный процесс, в котором система управления изменяет вероятность того или иного действия (реакции), если внешние условия изменяются с течением времени.
В качестве примера простейших обучаемых систем могут быть названы «черепаха» Грея Уолтера, имитирующая вырабатывание «условного рефлекса», и лабиринт Шеннона, в котором «мышь» после решения за дачи методом последовательных попыток без ошибки повторяет это решение. Первые шаги в создании обучаемых систем управления открывают широкие горизонты для разработки автоматических машин, решающих более сложные задачи. Все эти задачи могут быть решены также с помощью цифровой вычислительной машины путем задания ей определенной программы действия (алгоритма).
С усложнением систем управления все большее значение приобретает статистический подход и статистические методы исследований, являющиеся одними из основных в кибернетике.
Возможности и типы систем управления далеко не ограничиваются теми конкретными примерами, которые широко обсуждаются в последнее время в литературе, и тем более вышеописанными. Не вызывает сомнений, что развитие науки об управлении позволит решать задачи анализа и синтеза значительно более сложных и совершенных машин.
В настоящее  время  можно  проследить   истоки  историю науки о системах управления, а также проанализировать сравнительно простые системы управления машинами, однако верхние границы этой науки и возможности более сложных систем управления - трудно
зримы. Нижние границы простейших систем управления, как уже отмечалось, определяются наличием в них по меньшей мере одного управляющего элемента, органа управления и объема. Поэтому не все системы, основанные, например, на свойствах отражения материи, могут быть отнесены к системам управления (системы взаимосвязанных движущихся небесных тел, таких как солнечная система и т. п.). Верхние границы систем управления едва  ли  могут  быть  определены, подобно тому как невозможно дать ответ на вопрос: какая самая большая молекула может быть создана. Даже из существующих элементов может быть образовано весьма   большое   количество   различных   систем управления. Из них в технике, в биологии и обществе реализовано только ничтожное количество типов таких систем. Наиболее сложные системы управления, весьма трудно поддающиеся, а часто и вовсе неподдающиеся математическому описанию, имеют место в  обществе. Изучение не только  существующих,  но   и  многих других систем управления представляет значительный интерес для дальнейшего развития науки и несомненно имеет  большую  практическую  значимость.  Элементы систем управления в технике и в живых  организмах существенно отличаются друг от друга по своим показателям и свойствам. В ряде случаев также отличны и структуры систем. Поэтому, несмотря на многие общие закономерности,   недопустим   механический   подход   и отождествление систем управления в технике и живых организмах. Области науки, в которых изучаются системы управления   в технике  и   системы  управления в живых организмах, являются  одними  из  основных разделов науки о системах управления. Примерно так же, как в химии, есть существенно различные между собой органическая и неорганическая химия. Скорость  распространения  сигналов   по   нервному волокну изменяется у человека от нескольких десятков до сотен метров в секунду, в то время как скорость распространения   электрического   тока   по   проводам близка к 300 тыс. км/сек, т. е. примерно в миллион раз больше. Если быстродействие нейрона  порядка  сотой доли секунды, то в цифровых вычислительных машинах быстродействие аналогичных элементов составляет десятые и сотые доли микросекунды, т. е. примерно также в миллион раз больше. Это позволяет перерабатывать в цифровых вычислительных машинах во много раз большее количество информации в секунду по сравнению с головным мозгом человека.
Как отмечает Н. Винер, количество регуляторов и других устройств управления у человека достаточно для оснащения крупного завода. Регуляторами температуры крови, давления крови и т. п., величина регулируемого параметра поддерживается с точностью, не превышающей десятых долей процента в здоровом организме. В то же время в технике построены и эксплуатируются автоматические регуляторы с значительно более высокой точностью. Так регуляторы автоматической настройки радиоприемника имеют точность по частоте настройки на несколько порядков большую.
Интересны информационно-психологические исследования человека, широким фронтом проводимые в США, ГДР, ФРГ и других странах. Согласно результатам таких исследований, проведенных в Гарвардском университете и в фирме Радио Корпорейшен оф Америка (США), человек в состоянии воспринять максимальный поток информации через слуховые, зрительные органы, органы осязания и т. д., не превышающий 30-50 двоичных единиц в секунду. Этот предел ограничивается не пропускной способностью органов, могущих передавать во много раз большее количество информации в секунду (например, зрение), а пропуск ной способностью головного мозга, имеющего предел в переработке количества информации в единицу времени. Необходимо отметить, что цифровые вычислительные машины уже сейчас могут перерабатывать в сотни и тысячи раз большее количество информации в секунду, чем мозг. С развитием техники количество информации, перерабатываемой в секунду цифровыми вычислительными машинами, быстро возрастает.
Если в технических системах управления максимальное количество элементов равно десяткам или сотням тысяч, то мозг человека имеет 10-15 млрд. нейронов - относительно сложной организацией каждого нейрона. Поэтому комплексная система управления человека несравнимо сложнее и универсальнее любой системы управления в технике. Однако технические системы могут решать строго ограниченные и формально 1исанные задачи значительно быстрее и с более высокой точностью. С развитием техники и науки о системах управления число таких все более сложных задач непрерывно растет.
Многие задачи управления в технике могут быть решены  с помощью  отдельных простых  систем  или комплексных систем, состоящих из автоматических регуляторов, систем защиты, экстремальных регуляторов, систем с заданной программой, обучаемых машин и т. п.
Такие задачи управления, а также более сложные могут быть решены с помощью одной цифровой вычислительной машины с соответствующими  чувствительными элементами и  органами управления. Целесообразность выбора первого или второго пути зависит от конкретных условий. Здесь можно провести аналогию между функциями спинного и головного мозга человека. Характерной и главной  особенностью  всех  систем управления является кодирование,  хранение, переработка и передача информации как от одного элемента системы к другому, так и между объектом управления и системой, при самых различных процессах (химических, биологических, электрических и т. п.). В результате этого система вносит определенную организованность,   закономерность в движение или в процесс в объекте управления. Более совершенные системы управления способны вносить  большую  организованность, которая оценивается по величине в обобщенном виде количеством информации.
Прирост количества информации на выходе системы управления равен разности энтропии до и после включения системы управления.

 

Добавить комментарий

« Пред.   След. »
Техника
Техтворчество
Машины
Курьезы
История техники
Непознанное
НЛО
   
designed by sportmam