Автоматизи́рованная систе́ма управле́ния (АСУ; англ. automated cоntrol system), комплекс методов, технических средств, информационного и программного обеспечения, структуры, ресурсов и регламентов, посредством которого осуществляется управление сложными объектами и процессами различной природы, реализующий определённые функции для решения поставленных задач и обеспечения информационной безопасности.

Автоматизированная система предполагает участие в её работе человека. Функции человека могут быть ограничены рамками определённого регламента, но могут быть и более общими, реализующими контроль над системой управления, оптимизацию её функционирования и целеполагание. Обеспечение адекватности и эффективности принятия человеком управленческих решений в АСУ осуществляется системой поддержки принятия решений.

Традиционно основными функциями АСУ считаются следующие: сбор, обработка и анализ информации (сигналов, сообщений, документов и т. п.) о состоянии объекта управления, формирование управляющих воздействий, передача управляющих воздействий (сигналов, указаний, документов) на исполнение, реализация и контроль выполнения, обмен информацией (документами, сообщениями и т. п.) с взаимосвязанными автоматизированными системами.

При разработке АСУ используется серия национальных и межгосударственных стандартов на автоматизированные системы (ГОСТ на автоматизированные системы), принятых в 2022 г. Прежние стандарты были разработаны в 1989–1992 гг. и практически не подвергались пересмотру на протяжении более 30 лет. Новые стандарты учитывают современные тенденции развития методов и алгоритмов управления и информационных технологий, включая технологии информационной безопасности.

Ныне используются в различных сферах человеческой деятельности: в промышленности и электроэнергетике, аэрокосмических комплексах и системах навигации, строительной индустрии, на транспорте, в банковских, биллинговых и трейдинговых системах, в сфере бытового обслуживания, в системах транспортной, складской и производственной логистики, для диспетчеризации инженерных систем зданий.

Исторический очерк

Идея и основные принципы разработки АСУ сформировались в 1950-х гг., когда после публикации книг Н. Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине» в 1948 г. (первое издание Wiener. 1948) и «Кибернетика и общество» в 1950 г. начали активно распространяться и реализовываться идеи кибернетики (Wiener. 1950).

В основе кибернетики как научного знания лежит обоснование единства законов управления в естественных и искусственных системах, сформулированное Н. Винером. Предложенная им информационная модель процессов управления впервые дала представление об обратной связи в системе автоматического регулирования как информационной связи. Передача информации об управляющем воздействии осуществляется по каналу прямой связи, а по каналу обратной связи передаётся информация о состоянии объекта управления, в которой, в частности, содержится информация о реакции объекта на управляющее воздействие в предыдущий момент времени. Информация об управлении формализуется в виде алгоритмов, реализующих методы теории автоматического управления.

Создание систем управления в 1960–1970-х гг. было во многом мотивировано интенсивным развитием в тот же период вычислительной техники и программного обеспечения. ЭВМ использовались, в частности, для формирования и реализации управляющих воздействий в различных системах. Разрабатывались системы, в которых функции управления и контроля передавались от человека к оборудованию.

В современных АСУ технологическими процессами на производстве функции регулятора выполняются в рамках прикладной программы управления на уровне контроллера. Ныне наиболее эффективен и популярен пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор (ПИД-регулятор), который для многих технологических процессов в промышленности обеспечивает приемлемое качество управления. ПИД-регулятор был изобретён ещё в 1910 г. Э. Сперри (Kiam Heong Ang. 2005), а в 1942 г. была предложена методика его настройки (Ziegler. 1942. P. 759–768). Популярность ПИД-регулятора возросла в 1980-х гг. с появлением микропроцессоров.

Начиная с 1960-х гг. создаются первые системы с программным управлением – системы автоматического управления режимом движения или работы объекта (летательного аппарата, ракеты, искусственного спутника, ЭВМ, станка, автоматической линии и т. д.) либо технологическим процессом (в металлургии, машиностроении, энергетике и др.), обеспечивающие точное выполнение заранее заданной программы с помощью следящей системы, которая воспроизводит эту программу (Булгаков. 1980). Реализуется числовое программное управление (ЧПУ) (от англ. Computer Numerical Control – CNC) – компьютеризованная система управления, управляющая приводами технологического оборудования, включая станочную оснастку.

Системы управления с обратной связью получают название «системы с адаптивным управлением» (Фомин. 1981). Адаптивные системы управления могут изменять параметры регулятора или его структуру, в зависимости от изменения параметров объекта управления или действующих на него внешних возмущений. По характеру изменений в управляющем устройстве адаптивные системы подразделяются на самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора) и самоорганизующиеся (изменяется структура регулятора).

По способу изучения объекта системы традиционно подразделяются на поисковые и беспоисковые. В первой группе наиболее известны экстремальные системы, целью управления которых является поддержание системы в точке экстремума характеристик объекта. В таких системах для определения управляющих воздействий, обеспечивающих движение к экстремуму, к управляющему сигналу добавляется поисковый. Беспоисковые адаптивные системы управления по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на системы с эталонной моделью (Ядыкин. 1979), которые содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым качеством, и системы с идентификатором, или системы с настраиваемой моделью (Райбман. 1972).

Для многих объектов управления, в частности на производстве, одно из основных требований к управлению – высокая надёжность. В то же время высокая производительность таких объектов обусловливает большие экономические потери при сбоях. В ряде случаев отсутствие полноты информации об объекте приводит к необходимости робастного управления (Fradkov. 2020), гарантирующего функционирование объекта в рамках технологических требований и обеспечивающего качество выпускаемого продукта в допустимых диапазонах, определяемых технологическим регламентом.

Наряду с замкнутыми системами, работающими без участия человека и особенно активно внедряемыми в промышленное производство под названием систем автоматического регулирования (САР), начинают создаваться АСУ. В первую очередь они внедрялись на производствах с условиями труда, опасными для жизни и здоровья людей (повышенная загазованность, вредные испарения и т. д.).

Основное отличие АСУ от САР – формализованное участие человека в процессе управления. В этом аспекте АСУ представляет собой человеко-машинную (эргатическую) систему. В АСУ человеку предоставляется определяющая функция при решении наиболее сложных задач, на него также возлагается ответственность за принятие управленческого решения.

Изначально АСУ представляли собой системы сбора, хранения, компьютерной обработки разнообразной информации о функционировании объекта управления, предоставляемой лицу, принимающему решение, т. е., по сути, представляли собой пассивные справочники. Постепенно анализ обрабатываемой информации становится всё более глубоким и развёрнутым, а взаимодействие человека с такой системой – интерактивным. Для производства, например, это – анализ информации о состоянии технологических процессов, ресурсов (технических и кадровых), об объёмах и качестве сырья и наличии на складе комплектующих, о состоянии финансовых потоков и т. д. Интерактивные справочники становятся полноценными экспертными системами.

В 1970–1980-х гг. результаты обработки текущей и архивной информации об объекте управления уже непосредственно используются в АСУ для формирования управляющих воздействий. При этом для формирования рекомендуемого управляющего воздействия используется аппарат продукционного логического моделирования, а также алгоритмы нечёткого моделирования и управления. Такие подходы к решению задач управления характеризуются декларативным описанием условий задач управления.

Современные АСУ

Отличаются использованием таких средств и методов искусственного интеллекта, как нейронные сети, интеллектуальный анализ данных, методы управления, основанные на знаниях. Базы знаний формируются в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода.

В частности, для современных систем управления производственными процессами на разных уровнях управления на промышленном предприятии фундамент образуют интеллектуальное управление в сочетании с децентрализацией управления (например, в мультиагентных системах) (Проскурников. 2016) и современными информационными технологиями.

АСУ с использованием базы знаний и нечётких моделей.АСУ с использованием базы знаний и нечётких моделей.

На концептуальном уровне выделяют системы:

• управляемые сообщениями (англ. Communication-Driven DSS);

• управляемые данными (англ. Data-Driven DSS);

• управляемые документами (англ. Document-Driven DSS);

• управляемые знаниями (англ. Knowledge-Driven DSS);

• управляемые моделями (англ. Model-Driven DSS).

В последние годы наиболее популярным классом систем управления для сложных технологических объектов (нелинейных, с запаздыванием, с взаимосвязанными переменными, с множеством ограничений и т. д.) стала технология управления на основе прогнозирующей модели объекта (Cannon. 2009). Идея такого управления – введение заранее построенной математической модели объекта в контур автоматического управления. Такая технология получила название Model-based predictive control (или сокращённо – Model predictive control; буквально – прогнозирующее (предиктивное) управление на основе модели).

Для реализации концепции «Индустрия 4.0», и в частности цифровизации производства, важной и перспективной информационной технологией является Промышленный интернет вещей – система объединённых компьютерных сетей и подключённых к ним промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и программным обеспечением для сбора и обмена данными, с возможностью удалённого контроля и управления в автоматизированном режиме без участия человека [The industrial internet of things (IIoT) ... 2018].

Широкое распространение получили гибкие производственные системы (ГПС, англ. Flexible Manufacturing System, FMS) – системы управления производственными процессами, способные достаточно быстро корректировать управление при изменении технологии производства или номенклатуры продукции. Активно внедряются роботизированные технологические комплексы (РТК) – ГПС, в которых промышленные роботы полностью реализуют технологические процессы, за исключением управления и контроля.

Информационной основой Индустрии 4.0 являются цифровые промышленные платформы (ЦПП), позволяющие извлекать информацию из локальных систем управления и анализировать данные в режиме реального времени, что обеспечивает возможность повышения эффективности АСУ. Современные крупные промышленные операторы, такие как Siemens, Bosch, General Electric и другие, развивают свои собственные платформы. Создаются такие платформы и на российских предприятиях. Примером может служить цифровая платформа KAMOTIVE, разработанная ПАО «КАМАЗ», и др.

АСУ промышленного предприятия на основе цифровой платформы.АСУ промышленного предприятия на основе цифровой платформы.

Создаваемые на основе ЦПП цифровые экосистемы (ЦЭС) промышленных предприятий (Towards the development ... 2021) и компаний можно считать автоматизированными системами нового поколения. Под цифровой экосистемой (Bakhtadze. 2021) понимается распределённая социотехническая система, обладающая свойствами адаптивности, самоорганизации и устойчивости, функционирующая в условиях конкуренции и сотрудничества между различными её субъектами (автоматизированными системами и экономическими субъектами) для обмена знаниями в условиях эволюционного развития системы.

Основные достоинства современных АСУ

АСУ позволяют повысить эффективность поставленных задач благодаря:

• снижению роли человеческого фактора и, как следствие, минимизации риска появления ошибок и вероятности появления брака;

• освобождению персонала от наиболее трудоёмких рутинных операций (система автоматически управляет оборудованием и ведёт технологический процесс);

• осуществлению дистанционного контроля и управления технологическими операциями на удалённых объектах;

• оперативному реагированию на нештатные ситуации и предотвращению аварий;

• повышению эффективности управления вследствие автоматического переключения режимов при изменении параметров технологического процесса;

• оптимизации работы оборудования на основе непрерывной диагностики его состояния;

• экономии материалов и энергоресурсов вследствие своевременного информирования оператора о нарушениях расходных норм, возникновении утечек и т. д.

Эффективное управление производственным процессом посредством современных АСУ, экономия сырья и ресурсов позволяют снизить себестоимость продукции и повысить конкурентоспособность предприятия.