Метасистемный подход в управлении - часть 6

 

23

ния,  исходящие  от  изменения  исходных  свойств  сырья,  материалов  и  энер-
гии, компенсируются нижними уровнями. Задачи верхних уровней низкочас- 
                             Матричные системы управления 
                     

 

                                                                              уровень задач 
 
 
                                                                              методы решения 
 
 
                                                                             реализующие программы 
 
 
                                                                              команды 
 
 
                                                                              операции 
 
 
                                                                              функции 
 
 
                                                                              уставки 

 

Рисунок 2.4 – Стратификация матричных систем 

 

тотного  управления  решают  в  терминах  статической  оптимизации,  и  при 
этом компенсируются возмущения скачкообразного типа, источниками кото-
рых  являются  изменения  условий  поставок  сырья  и  отгрузки  продукции, 
ремонтно-восстановительные работы на оборудовании и так далее /13/. 

2) По числу уровней в дереве задающих блоков система может быть од-

ноуровневой и многоуровневой. При этом, как рассмотрено в /2/, можно вы-
делить четыре подтипа таких систем, а именно одноуровневые одноцелевые, 
одноуровневые многоцелевые, многоуровневые одноцелевые и многоуровне-
вые  многоцелевые.  В  первом  случае  примером  могут  служить  одинаковые 
сборочные  автоматы  в  гибкой  производственной  системе.  Во  втором – не-
сколько людей одного уровня управления. Главной особенностью здесь явля-
ется отсутствие конфликтов внутри системы. 

Система, принадлежащая к классу многоуровневых одноцелевых, имеет 

несколько  субъектов  с  собственными  целями,  которые  не  обязательно  кон-
фликтны  и  подчинены  единой  цели  управления.  Наконец,  класс  многоуров-
невых  многоцелевых  систем  характеризуется  наличием  иерархических  от-
ношений между субъектами каждого уровня принятия решений. 

Продолжение  классификации  проводится  по  признакам,  связанным  с 

 

24

метасистемностью. 

3) По количеству источников управляющего воздействия многоуровне-

вая система может быть с общим источником или с независимыми источни-
ками.  Примером  последней  может  быть  автоматическая  линия,  в  которой 
присутствуют операции механической сборки, сварки, склейки и так далее. В 
этом случае источники управляющих воздействий в ветвях управления, свя-
занных с указанными операциями, различны. 

4)  По  количеству  исполнительных  устройств,  входящих  в  многоуров-

невую систему, можно выделить системы с общим или с независимыми ис-
полнительными  устройствами.  Системы  последнего  вида  в  теории  управле-
ния названы многомерными,  многокоординатными или многоканальны-
ми.  Если  при  этом  связь  между  воздействиями  по  координатам  достаточно 
сильна,  то  систему  называют  многосвязной.  Одним  исполнительным  уст-
ройством  у  нескольких  линий  предварительной  подсборки  может  служить 
сложный сборочный робот. 

5)  По  алгоритму  работы  задающих  блоков  (по  процедурам  замены) 

многоуровневые системы можно поделить на системы с параллельной (одно-
временной) работой, с последовательной (программной или цепной) работой 
и с произвольным выбором задающих блоков в зависимости от создавшихся 
условий.  Примером  первой  системы  может  служить  агрегатная  автоматиче-
ская  линия,  ко  второму  типу  систем  можно  отнести  технологический  про-
цесс, осуществляемый на многооперационном сборочном автомате. Наконец, 
к  третьему  типу    систем  относятся  все  системы  сортировки  деталей  перед 
сборкой. 

Пользуясь  предложенным  выше  двухпроцессным  подходом  к  управле-

нию, можно ввести более тонкую классификацию. При этом первый процесс 
– ведущий, играет роль источника возникновения управленческих ситуаций, 
а второй  процесс,  разворачивающийся внутри матричной системы, является 
реакцией на первый. В зависимости от способа порождения управленческой 
ситуации  и  ответа  на  нее – вероятностного  или  детерминированного,  воз-
можны четыре класса систем.  

Детерминированное порождение и детерминированная реакция возмож-

ны при работе полных автоматов. В автоматической линии, например, зара-
нее  известно,  в  каком  бункере  какая  деталь  имеется,  и  алгоритм  сборки  из 
этих деталей также детерминированный. 

Вероятностное (случайное) порождение в сочетании с детерминирован-

ной  реакцией  приводит  в  зависимости  от  фиксированной  или  переменной 
(переключаемой) внутренней структуры к системам массового обслуживания 
или к системам с переменной структурой. 

Наконец,  вероятностная  реакция  на  детерминированную  или  вероятно-

стную управленческую ситуацию порождает еще два класса систем, связан-
ных с работой классифицирующих систем в режиме обучения и контроля (то 
есть в рабочем режиме классификации). 

Последние три класса объединены за счет общей теории систем случай-

ной структуры. 

 

25

Ввиду значительной изученности первых двух классов, в данной работе 

исследуются системы, принадлежащие к последним двум классам. Дальней-
шее уточнение классификации по обсуждаемому признаку (по процедуре за-
мены) включает классификацию, рассмотренную в работе /14/. 

Подводя итог исследованию классификации, видим, что выделение мат-

ричности систем управления позволяет провести классификацию в двух вза-
имно независимых направлениях: метасистемности и иерархичности, что ес-
тественно  отражается  на  четкости  выделяемых  классов.  Однако  матрица, 
представляющая сложную систему управления, может быть и многомерной. 
Для этого достаточно дополнительно классифицировать задающие блоки на 
всех  уровнях.  Например,  ввести  классификацию  задач  по  их  физической 
сущности  (или  какому-либо  другому  признаку).  В  таком  случае  появится 
плоскость  задач  (или  даже  пространство n измерений),  плоскость  методов, 
плоскость программ и так далее. 

Конечно,  матричные  системы  можно  классифицировать  по  классиче-

ским  признакам:  по  принципу  управления,  по  типу  объекта  управления,  по 
виду  полученной  системы  управления,  по  применяемой  в  исполнительном 
устройстве энергии и так далее. 

В заключение необходимо отметить, что матричность системы не связа-

на с какими-либо ее математическими свойствами, а лишь отражает ее внут-
реннее  строение,  относительную  независимость  иерархичности  от  метаси-
стемности,  уровней  иерархии - друг  от  друга,  так  же  как  и  составляющих 
систем друг от друга. Это свойство позволяет достаточно просто отлаживать, 
диагностировать, модернизировать такие системы 

 

2.3 Подсистема распознавания образов 

 
Проведенная выше классификация матричных систем по уровням позво- 

ляет  разделить  задачу  распознавания  управленческой  ситуации  на  ряд  эта-
пов, на каждом из которых анализируется своя специфичная информация.  

Рассмотрим эту специфику на примере обобщенной гибкой производст-

венной системы. На первом этапе при выборе задачи анализируется состоя-
ние  рынка  с  целью  выявления  ассортимента  продукции,  реализующейся  с 
максимальной прибылью по имеющейся себестоимости. 

На  втором  этапе  осуществляется  выбор  технологии  изготовления 

выявленного  ассортимента  продукции.  При  этом  анализируются  запасы 
сырья, инструмента, наличие квалифицированного персонала и так далее. 

На третьем этапе выбирается конкретная программа работы оборудова-

ния в зависимости от его исходного состояния, наличия в нем инструментов 
и  приспособлений.  В  дальнейшем  программа  выбирает  команды,  в  которые 
обычно уже заложены проводимые операции, реализуемые функции и техно-
логические  режимы  исполнения.  На  последних  этапах  возрастает  роль  ло-
кальных обратных связей при принятии управленческих решений и снижает-
ся  роль  опережающего  управления.  Кроме  того,  на  верхних  уровнях  можно 
применять медленно действующие, но более точные методы принятия реше-

 

26

ний, тогда как на нижних уровнях все наоборот. 

Таким образом, на разных уровнях иерархии при распознавании и при-

нятии управленческого решения  анализируется разная информация, исполь-
зуются соответственно различные признаки распознавания. 

Под управленческой ситуацией здесь понимается /15/ совокупность всех 

сведений о состоянии объекта управления и внешней среды, достаточных для 
принятия  управленческого  решения  (то  есть  включения  определенной 
структуры адекватной данной управленческой ситуации). 

Формальная  постановка  задачи  распознавания  состоит  в  следующем 

/10/. Пусть задано множество объектов или явлений 

{

}

z

ω

ω

,...,

1

=

Ω

 (алфавит 

классов), а также множество возможных управлений (стратегий) 

L={l

1

,…, l

k

}

, 

которые могут быть приняты по результатам решения задачи распознавания, 
и на основании которых множество 

Ω  разбито на 

m

 непересекающихся клас-

сов 

A

p

, где 

p=1,…, m

. Известны значения признаков, которыми характеризу-

ются  управленческие  ситуации,  относящиеся  к  соответствующим  классам 
(связанным  с  необходимостью  включения  определенных  структур),  обра-
зующие  априорный  словарь  признаков.  Обозначим  через 

j

pk

x

-  значения 

j

-го 

признака 

k

-го объекта 

p

-го класса, 

j=1,…, n; k=1,…, k

p

. Горелик А.Л. ввел в 

рассмотрение величины 

                          

( )

(

)

∑ ∑ ∑

−

=

Ω

= = =

−

p

p

k

k

k

l

n

j

j

pl

j

pk

j

p

p

p

x

x

k

k

S

1 1 1

2

1

1

1

λ

                    (2.1) 

и 

                       

(

)

(

)

∑ ∑ ∑

−

=

Ω

Ω

= = =

p

k

k

k

l

n

j

j

ql

j

pk

j

q

p

q

p

x

x

k

k

R

1 1 1

2

1

1

1

,

λ

,                   (2.2) 

которые  назвал  соответственно  среднеквадратичным  разбросом  объектов 
внутри класса 

p

Ω и среднеквадратичным разбросом объектов классов 

p

Ω и  

q

Ω ; 

j

λ

представляют собой компоненты вектора 

{

}

n

λ

λ

λ

,...,

1

=

 и принимают 

значения 1 или 0 в  зависимости  от  того,  используется  ли  данный  признак 
априорного словаря в рабочем словаре. 

Наиболее общим предположением относительно затрат ресурсов на раз-

работку  измерительных  средств  системы  распознавания  является  предполо-
жение относительно аддитивности расходов ресурсов, то есть 

                                         

(

)

∑

=

=

=

n

j

j

j

n

C

C

C

1

1

...,

λ

λ

λ

,                            (2.3) 

где  C

j 

–  затраты  на  создание  технического  средства,  предназначенного 

для определения j-го признака. 

Пусть  на  разработку  измерительных  средств  системы  выделены  ресур-

сы,  величина  которых  равна  C

0

.  Если 

∑

≥

=

n

j

j

j

C

C

1

0

λ

,  то  представляется  воз-

можность  в  полном  объеме  реализовать  априорный  словарь  признаков.  Од-