Информационно-управляющие системы

Москва 2022

М ИНИС ТЕРС ТВО НАУКИ И ВЫСШ ЕГО О Б РА З О ВА Н И Я РФ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИСиС»

ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК

Кафедра автоматизированных систем управления

В.Б. Трофимов

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ 
СИСТЕМЫ

Учебник

Рекомендовано редакционно-издательским 
советом университета

№ 4469

УДК 004.4 
 
Т70

Р е ц е н з е н т ы : 
канд. техн. наук, доц. Е.А. Калашников (НИТУ «МИСиС»);  
д-р техн. наук, проф. Т.В. Киселёва (ФГБОУ ВО «Сибирский  
государственный индустриальный университет»)

Трофимов, Владимир Борисович.
Т70  
Информационно-управляющие системы : учебник / 
В.Б. Трофимов. – Москва : Издательский Дом НИТУ 
«МИСиС», 2022. – 178 с.
ISBN 978-5-907227-56-9

В учебнике представлены структуры систем управления, приведено краткое описание поисковых и беспоисковых информационноуправляющих систем. Показана роль прогнозирования в системах 
управления техническими, технологическими и социально-экономическими объектами, а также целесообразность использования 
математических, физических и других моделей.
Предназначен для обучающихся по соответствующим специальностям, а также специалистов и исследователей в области систем 
управления.

УДК 004.4

 Трофимов В.Б., 2022
ISBN 978-5-907227-56-9
 НИТУ «МИСиС», 2022

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение ........................................................................ 4

Основные понятия ......................................................... 13

1. Беспоисковые информационно-управляющие системы 
с прогнозированием ....................................................... 16
1.1. Системы оптимального управления ....................... 16
1.2. Восстановительно-прогнозирующая система 
управления ............................................................... 23
1.3. Система обобщенного прогнозирующего  
управления ............................................................... 26
Контрольные вопросы ................................................ 31

2. Поисковые информационно-управляющие системы 
с прогнозированием ....................................................... 33
2.1. Двушкальная система управления......................... 33
2.2. Структуризация прогнозирования в системе 
управления ............................................................... 37
2.3. Интеллектуальные системы управления сложными 
динамическими объектами.......................................... 39
2.4. Система управления производством с нормативнопрогнозирующей моделью ........................................... 42
2.5. Прогнозирующая система управления  
предприятием ........................................................... 50
2.6. Многоагентная социально-экономическая система 
со взаимоуправлением ................................................ 55
Контрольные вопросы ................................................ 58

3. Оптимальное управление и моделирование систем ......... 59
3.1. Дифференциальные уравнения и их применение ..... 59
3.2. Оптимальное управление ....................................123
3.3. Вариационное исчисление ...................................126
3.4. Принцип максимума ..........................................135
3.5. Динамическое программирование ........................146
3.6. Разработка SCADA-систем ..................................150
Контрольные вопросы ...............................................158

Заключение ................................................................160

Библиографический список ...........................................163

ВВЕДЕНИЕ

Одной из задач теории управления является оптимизация 
управления, осуществляемая в режиме реального времени, при 
соблюдении множества ограничений. Цель управления может 
быть представлена в виде минимизируемого функционала или 
целевой функции (критерия оптимизации).
Для выбора критерия оптимизации требуется системное понимание управляемых процессов, их назначение. Этот критерий обычно выбирает проектировщик и человек-оператор.
Управление процессом по существу заключатся в подаче на 
объект автоматизации специально организованных управляющих воздействий, необходимых для достижения цели управления. Если поведение объекта может быть достаточно точно 
предсказано для каждого момента времени и его свойства не меняются, то управляющие воздействия могут изменяться по заранее заданным программам управления, в противном случае 
управляющая подсистема должна постоянно оценивать состояние объекта и внешней среды и вырабатывать соответствующие 
управляющие воздействия.
В экстремальных системах управления требуется поддерживать максимальное или минимальное значение управляемых 
величин, а в системах стабилизации или программного управления требуемое значение управляемых величии является заранее 
известной функцией времени (например, задающее воздействие 
является постоянной величиной).
Управление может быть реализовано либо путем изменения 
структуры объекта, либо специальным воздействием на его регулирующие органы.
Интегрированная система управления сложным процессом 
состоит из нескольких подсистем («уровней иерархии»): подсистемы нижнего уровня (PLC, MicroPC), подсистемы диспетчерского, оперативного и распределенного управления (SCADA, 
DCS), подсистемы планирования производства, производственных мощностей (MRP, CRP), подсистемы управления производствами и планирования ресурсов предприятия (MES, ERP), подсистемы управления цепочками поставок (SCM), подсистемы 
управления взаимоотношениями с заказчиками (CRM), анали

ВВЕДЕНИЕ

тической подсистемы верхнего уровня (подсистемы обработки 
больших массивов данных (OLAP)), подсистемы оценивания 
сбалансированных показателей (BSC), подсистемы поддержки 
принятия решений (DSS)). На каждом уровне иерархии используются свои методы и модели, например программируемые логические контроллеры нижнего уровня используют модели теории автоматического регулирования, подсистемы управления 
проектами – методы Монте-Карло, на ERP-уровне применяются статистические модели, методы системного анализа и т.д.
Подсистема более высокого уровня иерархии, ориентируясь 
на «глобальный» критерий управления, выдает решения подсистемам более низкого уровня иерархии, а также осуществляет выбор «частных» критериев управления.
Актуальной является задача построения алгоритма получения подсистемами управления текущей информации о состоянии объекта на основе прагматического подхода. Потери 
информации могут происходить из-за запаздывания, возникающего при формировании самого показателя цели управления, 
поскольку для расчета такого показателя обычно требуется усреднение входящих в него переменных на достаточно большом 
интервале времени.
Классический подход к синтезу информационно-управляющей системы заключается в выполнении следующих этапов: 
построение математической модели объекта управления, идентификация (оценивание параметров) модели, формулировка 
требований к свойствам системы, подбор способа управления и 
проведение имитационного эксперимента, программно-техническая реализация системы и проведение натурного или полунатурного эксперимента, отладка системы.
Проектировщикам информационно-управляющей системы 
часто приходится выбирать между подробным математическим 
описанием объекта управления и возможностями дальнейшего 
применения этой модели, ее идентификации в режиме реального времени, аналитического исследования устойчивости системы и проблемами синтеза автоматического регулятора. Как 
правило, они стремятся к построению стандартной линейной 
динамической модели объекта, учитывающей его коэффициент 
передачи, время инерции и запаздывание, но адекватной лишь 

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

«в малом» диапазоне изменения входных и выходных переменных и при определенном режиме его работы.
Основными задачами при построении информационно-управляющих систем являются обеспечение устойчивости, необходимых показателей качества переходных процессов и требуемой 
точности (ошибки регулирования) в установившемся режиме. 
Необходим поиск решений, обеспечивающих компромисс между 
требованиями точности и условиями устойчивости, которые, как 
правило, взаимно противоречивы (например, повышение точности системы в установившемся режиме, т.е. уменьшение статической ошибки регулирования, может привести к уменьшению 
запаса устойчивости этой системы).
Промышленные объекты управления обычно находятся под 
воздействием большого числа случайных возмущений, действующих по различным каналам, причем среди них могут быть неконтролируемые возмущения. При синтезе систем управления 
необходимо учитывать не только модель объекта управления 
(модель преобразования входных воздействий в выходные), модель внешних воздействий, модель погрешностей контроля, 
модель ошибок реализации управляющих воздействий, модель 
для формирования задающего воздействия, но и свойства контролируемых внешний возмущений, а также эффект действия 
случайных неконтролируемых возмущений.
Для обеспечения высокой динамической точности автоматический регулятор должен прогнозировать изменение внешнего возмущающего входного воздействия на время, равное запаздыванию объекта, а это возможно в случае, если за время, 
равное запаздыванию, случайный процесс не успеет сильно 
измениться, т.е. время запаздывания должно быть существенно меньше времени спада автокорреляционной функции этого 
входного воздействия до нуля.
Модель системы управления, составленная из моделей отдельных элементов, полученных вне связи с другими элементами, может быть неадекватной. Поэтому при построении модели 
объекта управления следует исходить не из того, насколько хорошо модель отражает свойства действующего объекта, а из того, 
насколько свойства всей системы после замены в ней этого объекта его моделью станут отличаться от свойств реальной системы.

ВВЕДЕНИЕ

Заранее заданная модель отражает свойства реального объекта лишь с некоторой степенью приближения, поэтому при 
построении модели объекта необходимо выбрать критерий, характеризующий ошибку идентификации. Выбор этого критерия 
(как и модели) зависит от свойств объекта, свойств будущей подсистемы управления (автоматического регулятора), а также от 
выбора показателя цели управления. Таким образом, возникает 
системный парадокс: для определения модели объекта необходимо знать, какой регулятор будет установлен на объекте, в то же 
время модель и определяется для нахождения этого регулятора.
Для учета приведенного выше противоречия используется 
следующая многошаговая процедура постепенного приближения к оптимуму. Первый шаг – синтез системы управления (т.е. 
выбор и настройка первого варианта автоматического регулятора) по заранее заданной модели объекта. Второй шаг – уточнение параметров модели на действующем объекте в процессе наладки системы, т.е. в процессе взаимодействия объекта с этим 
регулятором. Третий шаг – уточнение параметров регулятора 
на основе скорректированной модели объекта. Следующие шаги 
выполняются аналогично, математическая модель объекта используется при расчете каждого шага движения к оптимуму 
(к оптимальной системе управления). Ошибка идентификации 
учитывается и корректируется на последующих шагах этого 
итерационного процесса.
На основе системного подхода также можно утверждать, что 
простое наблюдение за входами и выходами производственного 
объекта управления с последующей статистической обработкой 
результатов этих наблюдений не позволяет получить адекватную модель этого объекта, поскольку объекты в нормальном режиме функционирования не могут работать без автоматического 
или ручного регулирования. Ручное регулирование выполняют 
операторы-технологи. Промышленные объекты в нормальном 
режиме эксплуатации обычно являются элементами системы 
управления. Адекватную модель объекта управления невозможно получить без постановки соответствующего экс перимента (нанесения тестовых воздействий) в реальных условиях.
Особое значение в теории и практике управления имеет концепция возмущенного-невозмущенного (программного) движе

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

ния, применяемая для решения задач устойчивости. Программное управляющее воздействие, поступая на технологический 
объект управления совместно с параметрическими и координатными возмущениями, вызывает «движение» объекта, координаты которого отличаются от координат невозмущенного движения на значение координат возмущенного движения, которые 
затем поступают в регулятор. Даже при точном исполнении 
программы действительное движение объекта будет отличаться 
от программного движения. Под невозмущенным движением 
будем понимать «нормальный» («программный», «номинальный», «базовый», «опорный», «нормативный», «штатный») 
режим работы объекта, соответствующий требованиям технологической инструкции, а под возмущенным движением – отклонение от «нормального» режима.
Сложный процесс состоит из ряда более простых процессов, 
которые могут быть представлены своей математической моделью, а весь процесс описан системой дифференциальных уравнений. Метод представления сложных процессов в виде последовательно и параллельно включенных простых звеньев (метод 
декомпозиции) часто используется в теории автоматического 
управления. Многофакторность и взаимная связь процессов, 
протекающих в промышленных объектах, усложняет их математическое описание. Процессы тепло-массообмена в таких 
объектах протекают во времени и в пространстве, они описываются уравнениями в частных производных с нелинейными 
коэффициентами. Решение этих уравнений сопряжено со значительными трудностями. Согласование теплового и технологического режимов объекта часто является сложной задачей.
Если даже известна структура математической модели, коэффициенты дифференциальных уравнений для сложных промышленных объектов, как правило, либо неизвестны, либо 
недостоверны. В этих случаях математическую модель процесса необходимо идентифицировать с реальным объектом в промышленных условиях.
Объекты автоматизации в черной металлургии характеризуются трудностью получения непрерывной, достоверной и надежной информации об их работе. Устройства для сбора первичной информации находятся в условиях высоких температур, 

ВВЕДЕНИЕ

химически агрессивных сред, располагаются иногда в труднодоступных местах. В этих условиях часто нет возможности получить прямую достоверную информацию о ходе процесса, в связи 
с чем приходится использовать косвенные показатели.
Сложные объекты в большинстве случаев нестационарны и 
нелинейны, что существенно затрудняет их изучение, математическое моделирование, усложняет структуру системы управления. Параметры нелинейных и нестационарных объектов 
зависят от их производительности, срока службы, времени, 
прошедшего от начала циклических процессов.
В условиях, когда не представляется возможным получить 
полную информацию о свойствах объекта и воздействиях на 
него окружающей среды, целесообразно проектировать адаптивные системы управления, функционирующие в непредвиденно меняющихся ситуациях.
Из-за необходимости передачи вещества, энергии или сигнала с определенной скоростью на некоторое расстояние, в объектах управления наблюдается запаздывание. Для технологических процессов с существенным запаздыванием необходимо 
использование особой структуры управляющей подсистемы с 
прогнозированием, поскольку запаздывание оказывает существенное влияние не только на устойчивость работы системы, но 
и на качество переходных процессов. Если не учитывать запаздывание, то это может привести к невыполнению цели управления.
Под принципом управления понимается основополагающее правило формирования первичной информации об основных определяющих факторах (внешних воздействиях, состояниях, выходных воздействиях объекта управления, а также 
целях управления и ограничениях), выработки и осуществления на ее основе управляющих воздействий (решений), обеспечивающих достижение заданной цели.
Рассмотрим следующие принципы управления [1–3].
Принцип управления по контролируемым возмущениям 
(внешним воздействиям) состоит в том, что управляющие воздействия вырабатываются только по оценкам этих возмущений на объект управления исходя из заданной цели управления и ограничивающих условий.

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

Принцип управления с обратной связью заключается в том, 
что управляющие воздействия в системе вырабатываются на 
основе информации об отклонениях значений управляемых 
(целевых) переменных от требуемых значений. Обратная связь 
может быть линейной и нелинейной (релейной). Исследование 
влияния отрицательной, положительной или знакопеременной 
обратной связи является актуальной задачей и по сей день.
Принцип программного управления заключается в том, что 
управляющие воздействия реализуются в соответствии с заданной 
программой, под которой понимаются желаемые траектории изменения управляемых переменных и управляющих воздействий.
Принцип комбинированного управления предполагает тот 
или иной вариант сочетания управления с обратной связью, 
управления по контролируемым возмущениям и программного управления.
Принцип управления с переменной структурой предполагает формирование управляющих воздействий с применением 
автоматически переключаемых алгоритмов, обеспечивающих 
скользящий, ситуационный или иной режим рационального 
функционирования системы.
Принцип управления с адаптацией отличается тем, что 
управляющие воздействия вырабатываются при заранее неизвестных или изменяющихся в процессе эксплуатации свойствах 
системы управления; другими словами, при выработке управляющих воздействий учитывается информация об изменении 
свойств объекта управления, возмущающих воздействий, задающих воздействий, ограничений. При этом может изменяться 
структура алгоритма управления (структурная адаптация) или 
его параметры (параметрическая адаптация, самонастройка).
Принцип управления с прогнозированием состоит в том, что 
управляющие воздействия вырабатываются с использованием 
поисковых или беспоисковых процедур на основе как текущих, 
так и ожидаемых в будущем значений задающих, возмущающих и управляющих воздействий, выходных воздействий, состояний объекта управления, а также ограничений.
Главное отличие информационно-управляющей системы с 
прогнозированием от других систем заключается в присутствии 
в контуре обратной связи, или (и) в контуре компенсации возму