Большинство методов управления манипулятором робота предназначено для управления конечным звеном манипулятора или сочленениями. В них уделено внимание компенсации нелинейностей от сил взаимодействия между различными сочленениями. Эти управляющие алгоритмы могут быть неадекватными, потому что требуют наличия точной модели динамики манипулятора и не учитывают изменения нагрузки в процессе выполнения манипулятором работы. Такие изменения в объекте управления часто оказываются достаточно значительными и снижают эффективность управления по обратной связи. В результате ухудшается динамика и демпфирование системы, что ограничивает точность и скорость позиционирования конечного звена. Значительное улучшение точности формирования желаемой траектории во времени для широкого диапазона движений манипулятора и для различных нагрузок достигается при использовании адаптивных методов управления.

Адаптивное управление по заданной модели

Наиболее легко реализуется адаптивное управление по заданной модели. Идея этого метода основана на выборе соответствующей заданной модели и алгоритма адаптации, по которым изменяются коэффициенты передач обратных связей на двигатели в реальной системе. Алгритм адаптации проводится на основе информации об ошибках между выходами заданной модели и выходами реальной системы. Общая блок-схема адаптивного управления системой по заданной модели приведена на рис. 18.2.

Рисунок 18.2.Общая блок-схема адаптивного управления системой

по заданной модели

В качестве заданной модели для каждой степени свободы манипулятора робота выбирается линейное дифференциальное уравнение второго порядка, не зависящее от времени. Манипулятор управляется путем настройки коэффициентов передачи обратной связи по положению и по скорости при отслеживании модели таким образом, чтобы его рабочие характеристики при замкнутом управлении совпадали с желаемыми рабочими характеристиками заданной модели. В результате такая схема адаптивного управления требует небольшого объема вычислений, которые могут выполняться с помощью недорогих микропроцессоров. Этот алгоритм адаптивного управления не требует ни сложных математических моделей динамической системы, ни предварительного знания внешних воздействий, таких, как величина нагрузки и др. Адаптивная схема, построенная по заданной модели, стабильно функционирует в широком диапазоне движений и нагрузок.

После определения вектора
, описывающего динамику заданной модели, и вектора
, описывающего динамику манипулятора,i -е сочленение заданной модели может быть описана следующим образом:

Коэффициенты и определяются из частоты собственных колебаний
и коэффициента демпфированиялинейной системы второго порядка:

и
. (18-10)

Учитывая, что членами высоких порядков можно пренебречь, уравнение динамики манипулятора для i -го сочленения может быть записано в виде:

где
и
- медленно изменяющиеся во времени параметры системы.

ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

А.В. Воронин

АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Издательство

Томского политехнического университета

Пособие подготовлено на кафедре интегрированных систем управления и предназначено для студентов ИДО, обучающихся по направлению 220700 «Автоматизация технологических процессов и систем».

УДК 681.3

ББК 32.97

© ФГБОУ ВПО НИ ТПУ, 2014

© Воронин А.В., 2014

© Оформление. Издательство Томского
политехнического университета, 2014

ВВЕДЕНИЕ

Назначение адаптивных систем управления.

Как отмечалось выше, необходимость адаптивного управления возникает, когда недостаточна априорная информация или динамические характеристики объекта в процессе функционирования системы управления изменяются в широких пределах. Такая ситуация возникают во многих производствах.

Аэродинамические характеристики самолетов зависят от скорости и высоты полета, от атмосферных условий, в которых происходит полет. И во время полета отдельные параметры, определяющие динамические свойства самолета, могут изменяться в десятки раз. В этих условиях с задачей качественного управления самолетом обычные автопилоты могут не справиться.

Модели технологических процессов в металлургии, химии, нефтехимии являются сложными. Их параметры и, возможно, структуры из-за недостаточной априорной информации не всегда известны .

Кроме того, эти параметры могут изменяться во время протекания технологического процесса в указанных отраслях. Поэтому обычные системы управления во многих случаях не могут обеспечить качественного, а иногда и просто устойчивого управления такими технологическими процессами .

При разработке унифицированных регуляторов для широкого класса объектов параметры регуляторов заранее не могут быть точно рассчитаны и установлены. Достаточно напомнить о том, что процедура линеаризации всегда проводится в некоторой точке и полученный регулятор является работоспособным в малой окрестности точки линеаризации. Поэтому, если эти регуляторы являются неадаптивными, то при их использовании в каждом конкретном случае они требуют настройки . Использование адаптивных регуляторов избавит пользователей от этой процедуры, что позволит сэкономить их время и «силы».

В большинстве случаев адаптивное управление преследует цель нейтрализации параметрической неопределенности или неизбежных изменений параметров объекта. Однако в некоторых случаях, в особенности при управлении технологическим процессами, где могут присутствовать сотни управляющих контуров, адаптивное управление также используется, чтобы уменьшить число конструктивных параметров ручной настройки и тем самым увеличить эффективность и практичность системы управления.

Резюмируя изложенное, можно утверждать, что применение принципов адаптивного управления позволяет :

Обеспечить оптимальный режим работы системы управления в условиях неполной информации;

Обеспечить работоспособность системы управления в условиях изменения динамических свойств объекта в широких пределах;

Создать унифицированные регуляторы для широкого класса объектов;

Снизить технологические требования к изготовлению отдельных узлов и элементов;

Сократить сроки разработки и наладки систем.

Два подхода к синтезу САУ для объектов с

Неопределенными параметрами

В настоящее время в ТАУ существуют два подхода, позволяющие решить задачу управления объектами с переменными и неопределенными параметрами.

Первый подход базируется на использовании регуляторов, алгоритмы работы которых напрямую не зависят от меняющихся или неизвестных параметров. Идея подхода состоит в том, чтобы на этапе синтеза сделать систему максимально нечувствительной к изменяющимся или неопределенным параметрам. В основе подхода лежит свойство обратных связей устранять влияние неопределенностей, либо, по крайней мере, уменьшать это влияние до некоторой величины. Почти любой обычный регулятор, рассчитанный для рабочей точки, благодаря заложенным в нем запасам сохраняет работоспособность и при изменении параметров объекта в некотором диапазоне. Но если не используются специальные методы, этот диапазон оказывается небольшим.

Во многих случаях путем выбора более сложной структуры регулятора удается существенно расширить диапазон изменения параметров, в котором обеспечивает неизменное или малое изменение показателей качества управления. Такие системы, имеющие пониженную чувствительность к изменяющимся параметрам объекта управления, называются грубыми системами . В настоящее время существует несколько подходов к синтезу грубых систем.

Один из них заключается в выборе такой структуры системы, при которой место включения объекта управления соответствует достижению минимальной чувствительности регулируемой переменной к вариациям параметров.

В основу другого подхода положено использование в системе избыточных элементов, представляющих специальные корректирующие устройства, которые рассчитываются так, чтобы снизить чувствительность системы к изменениям параметров объекта управления.

Таким образом, в грубых системах обеспечение требуемого качества управления в условиях меняющихся или неопределенных параметров достигается за счет увеличения объема рабочей (апостериорной) информации. В этих системах при формировании управляющего сигнала кроме информации о регулируемой величине используются измерения других, доступных для измерения величин, и эти данные подвергаются преобразованию с помощью более сложных линейных и нелинейных законов. Часто грубые системы называют системами с пассивной адаптацией.

Другой подход связан с разработкой собственно адаптивных систем, реализующих подстройку параметров и\или структуры регулятора под изменяющиеся параметры объекта.

1.6. Структура и типы адаптивных систем управления .

Адаптивные системы управления включают объект, регулятор и адаптор (блок адаптации) (рис.1.3). Объект и регулятор, вырабатывающий управляющее воздействие на объект, образуют основной контур. Регулятор содержит варьируемые параметры. Адаптор на основе обработки доступной ему информации вырабатывает управляющее воздействие, производящее подстройку варьируемых параметров регулятора. Регулятор совместно с адаптором образуют адаптивный регулятор.

Таким образом, адаптивная система обладает способностью «приспосабливаться» к изменениям параметров объекта. В ней автоматически производятся такие же изменеия, какие бы внес проектировщик, если бы имел возможностьполучить дополнительную информацию о поведении системы.

Как видим, адаптивная система управления имеет иерархическую структуру : она имеет, по крайней мере, два уровня. Основной контур образует первый (низший) уровень, а контур, содержащий адаптор и называемый контуром адаптации , - второй уровень.

На нижнем уровне решается обычная задача регулирования. Структура контура регулирования зависит от характера изменения . Это могут быть задачи стабилизации, слежения или программного управления. Обычно реализуется принцип регулирования по отклонению или комбинированного управления.

Рис. 1.3 Простейшая блок- схема адаптивной системы

Задача верхнего уровня состоит в стабилизации или оптимизации характеристик основного контура системы в условиях изменения и . В качестве объекта управления контура адаптации выступает основной контур системы, при этом управляемой величиной является некоторый показатель, характеризующий динамические свойства основного контура, а управляющим воздействием – вектор параметров регулятора, к которым относятся настраиваемые параметры и параметры, определяющие структуру регулятора.

Задачу стабилизации или поиска экстремума указанного показателя решает блок БА, который работает по измерениям , меняя вектор параметров .

В частном случае, адаптация может работать, как и обычная система управления, по разомкнутому, замкнутому и комбинированному принципу.

Следует заметить, что в блок адаптации не заводится информация о параметрических возмущениях. Дело в том, что измерения и это задачи разного уровня сложности. Если часто доступны для измерения (хотя и эта задача может быть весьма непростой), то параметрические возмущения обычно не измеряемы. Их можно оценить только методами идентификации.

В общем случае в АС возможны три и больше уровней. В частности, если для синтеза адаптора в завершенном виде априорной информации недостаточно и, допустим, какие-либо его параметры должны уточняться в процессе функционирования системы, потребуется третий уровень - контур адаптации адаптора. Адаптор выполняет двоякую функцию: изучение объекта и настройку регулятора.

Экстремальные,

самонастраивающиеся (СНС),

самоорганизующиеся (СОС),

Самообучающиеся.

Самые старые и самые простые АС, этоэкстремальные системы . В экстремальных системах обеспечивается оптимальный режим (точнее квазиоптимальный, т.к. обычно ЭС являются поисковыми, а поисковые сигналы возбуждают систему), соответствующий экстремуму статической характеристики объекта при ее «дрейфе», за счет автоматического регулирования сигналов на входе экстремального объекта.

Достоинство такой системы - простота, скромные требования к информации и точное поддержание экстремума. Недостатком является квазиоптимальность и медленность работы при поисковой реализации, требования к наличию у объекта экстремальной характеристики.

К самонастраивающимся системам относятся те адаптивные системы, в которых структура основного регулятора задана и для достижения требуемого качества управления в основном контуре перестраиваются коэффициенты закона управления, реализуемого в регуляторе.

ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Принцип действия ЭС

Как уже отмечалось, в зависимости от количества координат, характеризующих экстремальный статический режим объекта управления, ЭС делят на одномерные и многомерные. Начнем с одномерной ЭС, обобщенная структура которой представлена на рис. 2.9. В основном, ЭС содержит те же обязательные функциональные элементы, что и любая САР.

Рис. 2.9 Структура экстремальной системы

В частности, на рис. 2.9:

ИУ – исполнительное устройство,

УПУ – усилительно-преобразовательное устройство,

ИОЭ – измеритель отклонения от экстремума.

Основной интерес представляет ИОЭ.

Пусть исходное расположение статистической характеристики объекта задано кривой 1 на рис. 2.10, которая имеет максимальное значение при . Пусть далее произошло смещение характеристики по оси и значение упало с до .

При этом ясно, что измеряя только и нельзя определить направление смещения.

А вот если бы мы знали еще и скорость , то проблема была бы решена.

Рис.2.10 Рис.2.11

Из рисунка 2.11 следует, что закон экстремального управления должен удовлетворять условию

при поиске максимума.

Таким образом, чтобы принять решение о том, куда двигаться, нужно менять и определять .

Отсюда следует правило: чтобы определить направление движения к экстремуму необходимо изменить входную величину и проанализировать реакцию на это изменение.

В отличие от обычных САР управление в ЭС носит дуальный характер, т.е. служит и для определения направления движения и для осуществления самого движения к экстремуму. Поэтому его часто делят на два вида – пробное и рабочее. Эти движения связаны между собой по- разному. Можно выделить три случая.

1) Пробное и рабочее движения разделены.

2) Пробное и рабочее движения совпадают.

3) Пробное и рабочее движение существуют одновременно.

Типы экстремальных систем

Замечание.

Градиентом называют векторную функцию скалярного аргумента. Компонентами вектора градиента являются частные производные аргумента по пространственным координатам. Градиент переменной записывается .

Обычно для определения проекций градиента используется следующий прием .

Шаговые ЭС.

Как уже отмечалось, для определения направления движения к экстремуму нужно знать . В шаговых ЭС бесконечно малые и заменяются малыми конечными приращениями и . Соответственно .

Алгоритм включает следующие шаги:

● даем приращение ,

● определяем ,

● по отношению этих приращений определяем рабочие точки относительно экстремума.

Существует 2 типа ШЭС:

а) с разделенными пробными и рабочими шагами, как это показано на рис. 2.15,

б) с совмещенными пробными и рабочими шагами.

Основной элемент ШЭС – устройство определяющее приращение входной или выходной величины.

Техническая реализация может быть весьма разнообразной. Чтобы повысить помехозащищенность и улучшить работу шаговой системы, часто используют дискретные системы шагового типа, в которых используют импульсные элементы, как это показано на рис. 2.16, 2.17.

Рис. 2.16 ШЭС с импульсными элементами.

Достоинства ШЭС.

● Очень удобно при регулировании медленно протекающих процессов. Вместо медленного изменения управляющего воздействия использована импульсная перестановка управляющего элемента.

● Хорошо работают с объектами с запаздыванием

Многомерные ЭС

Многомерные ЭС предполагают наличие объекта управления с экстремальной характеристикой, состояние которого зависит от нескольких входных переменных. На рис. 2.27 показана общая структура многомерных ЭС.

Рис. 2.27. Структура многомерной ЭС

Особенности данной системы связаны с блоками УПУ и Изм.У.

Пусть имеем зависимость . Изобразим на плоскости линиями уровня для значений …

Рис. 2.28 Постановка задачи двумерного экстремального поиска

Пусть начальная точка состояния системы соответствует . Алгоритм поиска может быть следующим.

: а) получить информацию о поведении функции в окрестности рабочей точки;

б) организовать движение системы (формулирование управляющих воздействий) в требуемом направлении.

Градиентные методы

Среди детерминированных способов наиболее эффективными в системах адаптивного управления являются градиентные методы. Градиентные методы основаны на использовании градиента целевой функции. Указанные методы носят итеративный характер, так как компоненты градиента являются, как правило, нелинейными функциями управляемых переменных.

Основная идея всех градиентных методов состоит в том, чтобы двигаться к минимуму в направлении наиболее быстрого убывания функции, которое определяется антиградиентом. Эта идея может реализоваться, например, следующим образом.

Выберем каким-либо способом начальную точку, вычислим в ней градиент рассматриваемой функции и сделаем небольшой шаг в обратном, антиградиентном направлении. В результате мы придем в точку, в которой значение функции будет меньше первоначального. В новой точке повторим процедуру: снова вычислим градиент функции и сделаем шаг в обратном направлении. Продолжая этот процесс, мы будем двигаться в сторону убывания функции.

Наглядной интерпретацией задачи градиентного спуска можно считать положение человека, который хочет максимально быстро спуститься на дно котловины, заросшей лесом, но видит перед собой лишь ограниченный участок местности. В такой ситуации логичным алгоритмом действия является движение в ту сторону, где местность наиболее круто идет вниз, т.е. в сторону антиградиента функции высоты.

Далее везде будем предполагать, что , существуют и непрерывны. Предполагается, что компоненты градиента могут быть записаны в аналитическом виде или с достаточно высокой точностью вычислены при помощи численных методов.

Замечание. В практических задачах найти значения производных целевых функций вида аналитически, как правило, не удается и их вычисляют приближенно:

Выбор величин приращений по координатам зависит от возможностей используемой ЭВМ и необходимой точности вычислений.

Все градиентные методы поиска минимума основаны на итерационной процедуре, реализуемой в соответствии с формулой

где – текущее приближение к решению ;

– параметр, регулирующий длину -го шага;

– направление поиска в - мерном пространстве управляемых переменных , .

Способ определения и на каждой итерации связан с особенностями применяемого метода.

Ранее уже отмечалось, что градиент функции в точке − это вектор

,

проекции которого являются производными по координатам и вычислены для . Длина вектора градиента

характеризует скорость возрастания функции в этой точке, а направление соответствует направлению быстрейшего возрастания функции. Антиградиент - это вектор такой же длины, направленный в противоположную сторону (рис. 2.29). В точке минимума градиент функции равен нулю.

Единичный вектор градиента определяется как

.

Рис. 2.29. Градиент и антиградиент функции

При поиске минимума каждая следующая точка поиска (каждый новый член минимизирующей последовательности) получается в результате перемещения из предыдущей точки по направлению антиградиента целевой функции по формуле

.

Если в результате этого перемещения наблюдается увеличение значения целевой функции, то значение рабочего шага поиска уменьшается. Поиск прекращается, когда выполняется необходимое условие , например, длина вектора градиента становится меньше требуемой точности:

Различают методы градиента с переменным шагом и с постоянным шагом (рис. 2.30). При использовании метода градиента с переменным шагом изменение значений производится согласно выражению

, i =1,2,...,n , k =0,1,2…, (2.3)

а останов поиска - при выполнении неравенства (2.2). При возникновении ситуации значение параметра h уменьшается, например, делится на число . Характер изменения значений , согласно (2.3), зависит от величины и знака соответствующих частных производных целевой функции.

Рис. 2.30. Методы с постоянным и переменным шагом

К недостаткам метода можно отнести то, что, во-первых, на каждом шаге необходимо определять значение градиента. Это может быть не просто, если градиент определяется экспериментально. Во-вторых, по мере приближения к точке абсолютные величины частных производных уменьшаются, следовательно, и шаг поиска является переменным – уменьшается по мере приближения к искомой точке. Такой характер поиска требует иногда весьма значительных затрат времени.

Второй из отмеченных недостатков может быть устранен применением метода градиента с постоянным шагом. Метод позволяет сократить затраты времени, но требует несколько большего объема вычислений при изменении значений аргументов целевой функции. Его основное соотношение:

, i =1,2,...,n ; k =0,1,2,... . (2.4)

Метод использует вектор градиента единичной длины, который определяет лишь направление градиента, поэтому движение по осуществляется с постоянной скоростью, зависящей от величины шага . Если изменение аргументов целевой функции в соответствии с (2.4) приводит к увеличению ее значения, параметр поиска уменьшается. Останов поиска по методу градиента с постоянным шагом осуществляется при выполнении неравенства .

Метод Коши (Наискорейшего спуска)

Вычисление градиента на каждом шаге, позволяющее все время двигаться в направлении наиболее быстрого убывания целевой функции, может в то же время замедлить вычислительный процесс. Дело в том, что подсчет градиента - обычно гораздо более сложная операция, чем подсчет самой функции, особенно если аналитическое выражение градиента отсутствует. Поэтому часто пользуются модификацией градиентного метода, получившей название метода наискорейшего спуска или метода Коши (рис.2.31).

Рис. 2.31. Иллюстрация к методу наискорейшего спуска

Согласно этому методу после вычисления градиента функции в начальной точке делают в направлении антиградиента не маленький шаг, а движутся до тех пор, пока функция убывает. Достигнув точки минимума на выбранном направлении, снова вычисляют градиент функции и повторяют описанную процедуру. При этом градиент вычисляется гораздо реже, только при смене направлений движения.

Хотя траектория ведет к цели не так быстро, как на рис. 2.30, экономия машинного времени за счет более редкого вычисления градиента может быть весьма существенной.

Метод может быть реализован в нескольких вариантах. Простейшим является использование формулы

для последовательного движения к экстремуму, пока будет выполняться условие . Нарушение данного условия означает прохождение точки минимума и говорит о том, что необходимо изменить направление движения. В достигнутой точке производится новый расчет вектора градиента и процесс повторяется.

Другой вариант состоит в том, что значение шага оптимизации вычисляется путем решения задачи минимизации вдоль направления с помощью того или иного метода одномерного поиска. Этот вариант реализации алгоритма более сложный, но обычно требует меньшего количества итераций.

Пусть функция дифференцируема по и вектор градиента может быть записан аналитически. Тогда поиск минимума функции с использованием процедуры одномерной минимизации включает следующие этапы.

Этап 1. Определение аналитических соотношений для вычисления градиента функции , длины вектора градиента и единичного вектора градиента .

Этап 2. Выбор исходной точки при (начальных значений аргументов функции).

Этап 3. Выбор шага a изменения координат текущей точки . Осуществляется из условия достижения экстремума функции одного аргумента в соответствии с уравнением

.

Корень этого уравнения, соответствующий минимуму функции , обозначим .

Этап 4. Следующее приближение вычисляется по формуле . где является решением задачи одномерной минимизации функции:

Если , то поиск минимума заканчивается, причем:

Иначе и переходим к шагу 2.

Методы случайного поиска

При определенных условиях методы случайного поиска могут оказаться более эффективными, чем регулярные. Рассмотрим некоторые наиболее распространенные методы случайного поиска.

БАС с эталонной моделью

БАС с использованием анализатора характеристик требует наличия специальной процедуры (программной, аппаратной) определения характеристик, что усложняет систему и увеличивает время самонастройки. Вместе с тем, если есть возможность построить модель, описывающую желаемое поведение системы, уже по разности выходных сигналов модели и реальной системы можно судить о настройке регулятора и использовать эту разность для целенаправленной коррекции параметров.

К наиболее популярным в классе АС прямого действия относятся АС с эталонной моделью, функциональная схема которых представлена на рис. 4.5.

К достоинствам этого типа систем можно отнести:

● Формирование алгоритмов адаптации на основании измеряемых (а не вычисляемых) величин и относительная простота реализации;

● Возможность исключения пробных движений.

ЭМ может использоваться для решения следующих задач:

● Формирование эталонной траектории, реализующей желаемые динамические и статические характеристики;

● Формирование желаемой параметрической модели основного контура;

● Обучение регулятора адаптаций с помощью изменяемой ЭМ, что позволяет унифицировать алгоритмы адаптивного управления для изменяющихся ситуаций;

● Адаптивное управление по неполным данным на основе использования наблюдателей состояния;

● Восстановление работоспособности системы.

Адаптивные системы управления с эталонной моделью содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым качеством и называемую эталонной моделью . Адаптивная система управления с эталонной моделью (ЭМ), кроме основного контура, содержащего регулятор (Р) и объект (О), включает контур с ЭМ и вычислительно-исполнительное устройство (ВИУ). Эталонная модель вырабатывает желаемый (эталонный) выходной сигнал. Эталонная модель и основной контур соединены параллельно.

Рис. 4.5. БАС с эталонной моделью

Вычислительно-исполнительное устройство (его также называют механизмом адаптации) обрабатывает разностный сигнал (разность между фактическим и эталонным сигналами) и подает его на алгоритм адаптации АА, который производит подстройку параметров регулятора. Выбор эталонной модели является частью процесса синтеза адаптивной системы управления.

Эталонная модель должна удовлетворять двум требованиям:

● с одной стороны, она должна отражать все требования к качеству синтезируемой системы,

● с другой стороны, эталонная реакция должна быть достижима для основного контура.

Последнее требование накладывает ограничения на структуру эталонной модели, определяемой предполагаемой структурой основного контура.

Регулятор должен обладать идеальной следящей способностью. Другими словами, закон (алгоритм) управления должен быть таким, чтобы существовали такие значения его параметров, называемые идеальными, при которых передаточная функция основного контура относительно задающего воздействия и выхода равна передаточной функции эталонной модели. Принцип работы адаптивной системы с ЭМ состоит в том, чтобы адаптор обеспечивал сходимость к нулю ошибки слежения - разность между выходными сигналами основного контура

Система адаптивного управления организацией

А.В. Прибора,

аспирант кафедры экономики и инноватики

В последнее время в России резко возрос интерес к инновационным моделям управления. Многие руководители уже ощутили сложности при попытках оптимизировать затраты, используя классическое решение, не учитывающее специфику той или иной отрасли. Как раз в этот момент четко проявляется необходимость иметь перед глазами модель деятельности организации, которая отражала бы все механизмы и принципы взаимосвязи различных подсистем в рамках одного бизнеса.

Необходимость оперативного реагирования на конъюнктуру рынка и быстро меняющуюся экономическую ситуацию требует перестройки внутренней экономики организации, постановки управленческого учета, оптимизации процессов управления и многих других совершенствований.

Одним из таких улучшений является внедрение системы адаптивного управления, цель которой заключается в поиске наиболее эффективных вариантов принятия и исполнения сбалансированного решения, направленного на адаптацию развития организации. Такое решение не должно основываться на одной только менеджерской интуиции.

Управление организацией должно иметь некоторую цель, что необходимо для фиксирования результатов управления. В качестве примеров целей управления можно привести снижение затрат на производство, увеличение рентабельности, выход на новый рынок, повышение прибыли и др. Цель процесса управления должна быть сформулирована явно и, по возможности, с применением количественных оценок .

Процесс управления организацией реализуется в рамках системы управления, которая существует в любой организации и функци-

онирует на основе установленных документально (положения о подразделениях, должностные инструкции и т. п.) или сложившихся практически правил . На каждом уровне иерархии системы управления в той или иной степени реализуется набор функций управления.

В процессе управления организацией необходимо эффективное решение комплекса задач, основные виды которых в общем случае сводятся к управлению финансами, производством, кадрами, сбытом и снабжением.

Также важное место в организации занимает бухгалтерский учет - необходимый для получения бухгалтерской информации и управленческий учет, направленный на получение информации для детального анализа деятельности организации, прогнозирования и принятия решений.

Данные, полученные в ходе бухгалтерского учета, используются главным образом в качестве одной из основ для принятия решений управленческого учета, так же интересны внешним пользователям - кредиторам, акционерам, инвесторам, фискальным органам. Но, к сожалению, существующая система бухгалтерской отчетности все в меньшей степени отвечает современным требованиям к полноте, достоверности, оперативности информации, необходимой руководству организации .

Управленческий учет представляет собой систему выявления, измерения, сбора, регистрации, интерпретации, обобщения, подготовки и предоставления важной для принятия решений по деятельности организации информации и показателей высшему менеджменту для принятия последним различных управленческих решений.

Адаптивное управление, в частности, использует управленческий учет для управления деятельностью организации путем реализации следующей циклической последовательности действий: оценка текущего состояния - принятие управленческих решений - составление плана реализации принятых решений - контроль реализации плана - анализ нового текущего состояния.

Изначально адаптивное управление применялось в области обработки информации в нелинейных динамических системах. Применительно к экономическим объектам, адаптивное управление - относительно новое понятие, принципиально отличающееся от широко известных типов управления .

Понятие «адаптивное управление» было заимствовано из теории управления сложными техническими системами. В экономике различают два основных способа управления:

Управление по отклонениям, которое называется регулированием;

Управление по целям, которое называют адаптивным управлением.

В сфере управления предприятием эти способы означают, что в первом случае заранее разрабатываются планы деятельности предприятия, и смысл управления сводится к тому, чтобы уменьшить отклонения от этих планов, а во втором случае достигнутые текущие результаты регулярно сравниваются с целевыми показателями, и управленческие решения направляются на то, чтобы уменьшить отклонения от целей. Другими словами, адаптивное управление - это выбор оптимального способа достижения цели, это способ управления, при котором сохраняются неизменными целевые показатели, а текущие, краткосрочные и среднесрочные планы и бюджеты при наличии отклонений могут быть скорректированы.

Адаптивное управление требует наличия трех инструментов:

Инструмента прогнозирования, чтобы можно было оперативно оценивать, к каким результатам (например, к каким финансовым показателям) приведет текущее состояние дел на предприятии;

Инструмента корректировки планов, чтобы можно было оперативно менять устаревшие планы, если они перестали «продвигать» предприятие к цели;

Инструмента «обратной связи» с текущими результатами деятельности, то есть системы оперативного управленческого учета.

Адаптивное управление опирается на прогнозирование возможного поведения управляемого экономического объекта с помощью комплексов математических моделей и дает возможность принять научно обоснованное управленческое решение на основе анализа моделируемых последствий. Адаптивные системы эффективны, когда параметры объекта управления меняются во времени, это открытые системы, применяемые к сложным динамическим объектам, работающим в условиях неопределенности .

По мере использования в практике адаптивного управления сформировались устойчивые постулаты - принципы адаптивного управления:

Принцип вариативности решений предполагает возможность различных вариантов решения задач, умение осуществлять систематический отбор вариантов, сравнивать их и находить оптимальный вариант.

Принцип прозрачности гарантирует максимально полный учет интересов различных участников управленческого процесса.

Принцип информационной обеспеченности подразумевает наличие единого информационного пространства.

Принцип устойчивости и адаптивности определяет умение перестраиваться и приспосабливаться к новым условиям. Это является существенным фактором устойчивого положения в конкурентной среде.

Принцип иерархичности исходит из того, что промышленные предприятия - сложная система со множеством подчиненных подсистем, реализуемые через принципы системной координации и субординации, т. е. обусловливает упорядоченность связей по горизонтали и вертикали.

Принцип рефлексивности развивает формирование управленческого воздействия на изменения, чем существенно снижает неопределенность и риск принимаемого решения.

Принципы демократизации и гуманизации выражаются в вовлечении персонала в деятельность промышленного предприятия, что отражается в изменении стиля организационного поведения, в делегировании ответственности, в качестве продукции и мотивации персонала, в создании управленческой команды, а также в вовлечении работников в обсуждение вопросов, касающихся их производственной деятельности, и использовании положительных моментов групповой самоорганизации.

Принцип эффективности управления состоит в том, чтобы оно было направлено на создание современной материальной базы, на формирование квалифицированного и мотивированного персонала и их влияние на систему управления .

Основой формирования адаптивного управления практически любой организации является конкурентный анализ, т. е. анализ внешней ситуации, позволяющий сформировать профиль конкурентной среды по оценке важности факторов конкурентного воздействия. В полиграфии внешнее окружение промышленного предприятия становится конкурентной средой в тех случаях, когда субъекты бизнеса реализуют в своей деятельности схожую печатную продукцию. Конкурентный анализ среды включает следующие взаимосвязанные процедуры:

1. Сбор мнений специалистов по выделению факторов конкурентного воздействия на функционирование и развитие организации путем анкетного опроса.

Для оценки конкурентной среды эксперты выбирают факторы, оказывающие доминирующее влияние:

Прямого воздействия - законодательно-правовая база; конкуренты; поставщики;

Потребители; косвенного воздействия - экономические факторы; технологические факторы; социально-культурные и политические факторы.

2. Экспертный опрос менеджеров качественных оценок факторов.

Оценка значимости факторов конкурентного воздействия на функционирование и развитие организаций проводится по параметрам адаптивной модели. Разработчики анализа определяют максимальную балльную оценку, которая экспертом не может быть превышена. Инструментом измерения является шкала: 1, если влияние очень слабое; 2, если слабое; 3, если существенное; 4, если значительное; 5, если сильное.

3. Расчет важности факторов конкурентного воздействия на функционирование и развитие организации.

Повторный опрос экспертов проводится с целью определения весовых коэффициентов, т. е. числовых параметров, отражающих значимость, относительную важность, «вес» данного фактора в сравнении с другими факторами, оказывающими конкурентные воздействия на функционирование и развитие организации. Вес выставляется по следующему правилу: номер фактора по каждой группе соответствует степени значимости. Установлено, что суммарный вес группы равен 1. Если эксперт признает несколько факторов равнозначными, то им присваивается одинаковый вес. Расчет важности фактора определяется как произведение веса фактора и балльной оценки, выставленной экспертом. Затем, формируется сводная матрица важности факторов конкурентной среды. Важность фактора показывает значимость каждого фактора конкурентного воздействия на функционирование и развитие промышленных предприятий.

4. Визуализация оценки факторов конкурентного воздействия на функционирование и развитие организации.

Визуализация является самым надежным способом предварительного просмотра и объективной оценки конечного результата принятия и исполнения решения. Визуализация максимально расширяет представление профиля конкурентного воздействия на функционирование и развитие организации. Визуализация позволяет выполнить критический синтез всех параметров с помощью цветовых решений.

5. Установка связи факторов конкурентного воздействия на функционирование и развитие организации и сфер деятельности .

Предполагается, что каждая сфера деятельности является объектом управления, требующим нововведений в формализации знаний и опыта как следствие адаптации, т. е. настройки параметров под позитивный опыт лица принимающего решения. Под адаптацией понимается процесс изменения параметров адаптивной модели и структуры системы управления под текущее предпочтение лица принимающего решение. Существует связь между сферами деятельности и факторами конкурентного воздействия, которая позволит выполнить критический анализ каждого фактора. Теоретические положения оценки конкурентного воздействия на функционирование и развитие организации включает в себя конкурентный анализ и инструментарий его проведения.

Главным методом развития адаптивного управления является анализ и обобщение практического опыта промышленных предприятий, которые превращают свою деятельность в искусство. Практика показала, что чаще других к адаптации прибегают организации в сфере промышленности и сельского хозяйства.

Целью адаптивного управления, как и любого предприятия в целом, является повышение конкурентоспособности. Для ее достижения нужно решить взаимосвязанные и при этом зачастую противоречивые задачи:

Обеспечить качество продукции, учитывая, что современные требования к качеству расширились на весь жизненный цикл изделия, включая сервисное обслуживание, ремонт и даже утилизацию;

Обеспечить инновационность решений, то есть возможность быстро заменять морально устаревшую продукцию на новые изделия, гибко реагировать в этом отношении на требования рынка, при необходимости оперативно модернизировать производство;

Сокращать сроки вывода новой продукции на рынок;

Снижать себестоимость продукции и услуг .

Механизмы адаптивного управления, реализуемые в системе управления предприятием, позволяют управлять всеми перечисленными параметрами на всех этапах жизненного цикла производимой предприятием продукции. Переход на адаптивное управление позволит предприятиям намного быстрее реагировать на изменения, при этом соблюдая разумное соотношение между внутренними возможностями компании и внешними условиями, диктуемыми рынком, обеспечит информационную прозрачность бизнеса, сэкономит ресурсы, расходуемые на выполнение планов, позволит принимать адекватные управленческие решения в соответствии с целями предприятия. В полиграфической отрасли, где книга проходит длинный путь от издательства до читателя, это имеет особенно важное значение.

Библиографический список

1. НовиковД.А. Теория управления организационными системами. - 2-е изд. / Д.А. Новиков. - М. : Научлит, 2007. - С. 59-61.

2. Бесекерский В.А. Теория систем автоматического регулирования / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. - СПб. : Профессия, 2004. - С. 17-19.

3. Погребный А.А. Методы адаптивного управления промышленным предприятием / А.А. Погребный; автореферат дис. - СПб., 2007. - С. 28.

4. Бушмелева Г.В. Адаптивное управление промышленными предприятиями в конкурентной среде / Г.В. Бушмелева; автореферат дис. - Ижевск, 2009. - С. 12-19, 22.

5. http://ru.wikipedia.org/wiki/Адаптивное_управление

Unfortunately we do not provide you with any retail Windows 10 Product key here, sorry, you’re at the wrong website. But wait – we would like you to offer atleast valid and working generic windows installation keys to install Windows 10. As said, all of the example keys provided below are installation keys only. These keys will not activate your Windows 10 (neither of the available versions). Generic Windows 10 keys are default keys that are inserted if you choose to skip entering a product key during the installation process.

If you are looking for a valid retail Windows 10 Key we’d like you to take a look at the keys below. You’ll find a link to where you can buy Windows 10 Product Keys for any version out on the market. The prices for the Windows 10 Keys differ based on your choice of the selected version of Windows 10.

Windows 10 Product Key

The Windows 10 product keys listed in this section can also be used with unattended installations (unattended.xml) of Windows 10. Though they are blocked at the Microsoft clearinghouse and therefore cannot be used to activate any productive systems to fully working retail installations. Keys provide you with a couple of days for you to complete the Windows 10 activation process. The keys supplied do not depend on the architecture. They will work on either x86 (32 Bit) and x64 (64 Bit) installations of Windows 10.

Адаптивное управление - совокупность методов теории управления, позволяющих синтезировать системы управления, которые имеют возможность изменять параметры регулятора или структуру регулятора в зависимости от изменения параметров объекта управления или внешних возмущений, действующих на объект управления. Подобные системы управления называются адаптивными. Адаптивное управление широко используется во многих приложениях теории управления.
По характеру изменений в управляющем устройстве адаптивные системы делят на две большие группы:

самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора)

самоорганизующиеся (изменяется структура самого регулятора).

По способу изучения объекта системы делятся на

Поисковые

беспоисковые .

В первой группе особенно известны экстремальные системы, целью управления которых является поддержание системы в точке экстремума статических характеристик объекта. В таких системах для определения управляющих воздействий, обеспечивающих движение к экстремуму, к управляющему сигналу добавляется поисковый сигнал. Беспоисковые адаптивные системы управления по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на

системы с эталонной моделью (ЭМ)

системы с идентификатором , в литературе иногда называют, как системы с настраиваемой моделью (НМ).

Адаптивные системы с ЭМ содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым качеством. Адаптивные системы с идентификатором делятся по способу управления на

косвенный(непрямой).

При косвенном адаптивном управлении сначала делается оценка параметров объекта, после чего на основании полученных оценок определяются требуемые значения параметров регулятора и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении благодаря учёту взаимосвязи параметров объекта и регулятора производится непосредственная оценка и подстройка параметров регулятора, чем исключается этап идентификации параметров объекта. По способу достижения эффекта самонастройки системы с моделью делятся на

системы с сигнальной (пассивной)

системы с параметрической (активной) адаптацией.

В системах с сигнальной адаптацией эффект самонастройки достигается без изменения параметров управляющего устройства с помощью компенсирующих сигналов. Системы, сочетающие в себе оба вида адаптации называют

комбинированными .

6 ) Самонастраивающаяся система автоматического управления, самоприспосабливающаяся система, в которой приспособление к случайно изменяющимся условиям обеспечивается автоматическим изменением параметров настройки или путём автоматического поиска оптимальной настройки. В любой несамонастраивающейся автоматической системе управления имеются параметры, которые влияют на устойчивость и качество процессов управления и могут быть изменены при регулировке (настройке) системы. Если эти параметры остаются неизменными, а условия функционирования (характеристики управляемого объекта, возмущающие воздействия) существенно изменяются, то процесс управления может ухудшиться или даже стать неустойчивым. Ручная настройка системы часто оказывается обременительной, а иногда и невозможной. Использование в таких случаях С. с. технически и экономически целесообразно и даже может оказаться единственным способом надёжного управления.

С. с. подразделяют на поисковые и беспоисковые. В поисковых С. с. необходимое качество управления достигается в результате автоматического поиска оптимальной (в некотором смысле) настройки (см. Поисковая система). Качество настройки характеризуется некоторым обобщённым показателем, связанным с первичными параметрами настройки сложным, обычно не вполне стабильным и недостаточно известным соотношением. Этот показатель измеряется непосредственно или вычисляется по измеренным значениям первичных параметров. Параметрам настройки в С. с. придаются поисковые или пробные изменения. Анализ колебаний показателя качества настройки, вызванных поисковыми воздействиями, позволяет установить, является ли настройка оптимальной, т. е. соответствующей экстремуму (максимуму или минимуму) показателя качества. Если имеют место отклонения от экстремума, то настройка изменяется до тех пор, пока не приблизится к оптимальной. Поисковые С. с. могут работать при изменении внешних условий в широких пределах.

Беспоисковые С. с. имеют перед поисковыми системами определённое преимущество, обусловленное тем, что поиск оптимального состояния отнимает значительное время, т. е. время самонастройки поисковых систем ограничено снизу. В беспоисковых С. с. используется некоторый контролируемый показатель качества управления (например, значение производной контролируемого параметра по времени). Автоматической настройкой параметров этот показатель поддерживается в заданных пределах. В зависимости от вида показателя различают С. с. с контролем переходных процессов, с контролем частотных характеристик, с эталонной моделью и др. Всё это - замкнутые беспоисковые С. с. с замкнутым контуром самонастройки, в котором параметры настройки автоматически изменяются при выходе показателя качества за допустимые пределы. Некоторые замкнутые беспоисковые С. с. близки к обычным нелинейным системам автоматического управления с пониженной чувствительностью к характеристикам объекта - к таким, например, как релейные системы или управления системы с переменной структурой. Наряду с замкнутыми применяют также разомкнутые С. с. - т. н. системы параметрической компенсации. В этих С. с. контролируются воздействия, вызывающие изменение свойств объекта, и по заранее рассчитанной программе изменяются параметры настройки системы; контур самонастройки в этом случае разомкнут. Такая самонастройка может быть почти мгновенной, однако её осуществление требует контроля окружающей среды и достаточно точного знания законов воздействия среды на управляемый объект.

Самонастройка реализуется как специальной аппаратурой (в виде блоков самонастройки или самонастраивающихся экстремальных регуляторов), так и адаптивными алгоритмами центральных управляющих ЦВМ. Придание алгоритмам управления свойств самонастройки (адаптации) существенно расширяет возможности управления разнообразными процессами. Внедрение С. с. позволяет приблизиться к оптимальным режимам функционирования объектов, облегчает задачу унификации систем управления, сокращает время на испытания и наладку, снижает технологические требования на изготовление ряда узлов устройств управления, освобождает обслуживающий персонал от трудоёмких операций настройки. Практическое использование С. с. и самонастраивающихся алгоритмов - одна из характерных черт технического прогресса в области управления.

©2015-2019 сайт
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-12