CC BY
407
Международный электронный научный журнал ISSN 2307-2334 (Онлайн)
Адрес статьи: pnojournal.wordpress.com/archive17/17-03/ Дата публикации: 1.07.2017 № 3 (27). С. 55-60. УДК 001
В.Я.Цветков
Управление с применением кибер-физических систем
Статья раскрывает особенности применения кибер-физических систем в управлении. Статья раскрывает содержание кибер-физической системы как сложной системы и как системы управления. Показана тройственность проектирования кибер-физических систем. Показано сходство и различие между кибер-физическими системами в управлении и информационными системами управления. Показана алгоритмическая сложность программного обеспечения кибер-физических систем.
Ключевые слова: искусственный интеллект, управление, кибер-физические системы, структурное моделирование, распределенное управление
Perspectives of Science & Education. 2017. 3 (27)
International Scientific Electronic Journal ISSN 2307-2334 (Online)
Available: psejournal.wordpress.com/archive17/17-03/ Accepted: 1 June 2017 Published: 1 July 2017 No. 3 (27). pp. 55-60.
V. Ya. Tsvetkov
Control with the use of cyber-physical systems
The article reveals the peculiarities of using cyber-physical systems in management. The article reveals the content of the cyber-physical system as a complex system. The article reveals the content of the cyber-physical system as a control system. The article describes the triple design of cyber-physical systems. The article describes the similarity and difference between cyber-physical systems in management and information management systems. The article reveals the algorithmic complexity of software for cyber-physical systems.
Keywords: Artificial intelligence, control, cyber-physical systems, structural modeling, distributed control
Введение
/Довременные крупномасштабные распреде-/ ленные системы управления, развернутые в V__<- важных инфраструктурах широко используют технологию интернет вещей. Интернет вещей (1оТ) [1, 2, 3] - технология, при которой любой объект может быть соединен с любым другим объектом посредством телекоммуникационных сетей. 1оТ - технология выполняет сервисные и вспомогательные функции. 1оТ технология включают большое число регистрирующих вычислительно ограниченных устройств объединённых в сеть для решения задач контроля и управления. Они решают задачу преобразования эмпирических данных в модели и последующее получение первичных знаний. Традиционно в этой задаче огромные количества данных (гига- и терабайты)
агрегируются в мощных компьютерах и на основе методов data mining [4] строятся модели, описывающие динамику работы системы. При этом вопросам внутрисетевого моделирования в таких системах уделялось мало внимания, что обусловлено малой вычислительной мощностью узлов такой сети, которые не приспособлены для реализации сложных оптимизирующих алгоритмов. В тоже время, реализация внутрисетевого оптимизирующего моделирования может существенным образом повысить эффективность IoT систем и расширить сферу их применения. Такая проблема естественным образом привела к интеграции IoT в кибер-физические системы. Именно, с помощью технологии интернет вещей формируют кибер-физические системы (CPS). Знания, полученные в IoT имеют важное значение для управления, в частности для эффективной поддержки принятия решений в кибер-физических системах. Важный
вопрос, требующий скорейшего разрешения, заключается разработке технологий управления с применением кибер-физических систем.
Кибер-физические системы как сложные
системы
Кибер-физическая система (cyber-physical system - CPS) - представляет собой сложную распределенную систему, управляемый или контролируемый компьютерными алгоритмами, тесно интегрированный с Интернетом и его пользователями. В системах CPS физические и программные компоненты тесно взаимосвязаны. Каждая компонента работает в разных пространственных и временных масштабах, проявляет множество различных поведенческих модальностей и взаимодействует друг с другом множеством способов, которые меняются в зависимости от контекста. Примеры CPS включают «умный грид», автономные автомобильные системы, медицинский мониторинг, системы управления технологическими процессами, робототехнические системы и автоматическую пилотную авионику [5]. CPS применяет трансдисциплинарные подходы, объединяя теорию кибернетики, мехатроники, проектирования и науки о процессах. Управление процессом часто называют встроенными системами (embedded systems) [6]. В этих системах акцент чаще всего делается на вычислительных элементах и меньше на интенсивной связи между вычислительными и физическими элементами. CPS похожа на технологию «Интернет вещей» (Internet of Things - IoT), использующие одну и ту же базовую архитектуру. Однако CPS представляет более высокую комбинацию и координацию между физическими и вычислительными элементами [7].
Отличительными особенностями кибер-физиче-ских систем являются: цифровая интеграция, цифровая распределенная коммуникация, допускаемый параллелизм процессов, наличие нисходящих, восходящих и регулирующих потоков, сочетание синхронного и асинхронного управления и др.
Важным при проектировании кибер-физиче-ских систем является разработка формализованного описания (информационной конструкции [8]). Большое применение при проектировании систем получили методы структурного моделирования, основанные на использовании графовых представлений моделей сложных систем.
Первым этапом построения графовых моделей является применение аппарата семантических сетей, в котором графовая модель строится на основе отношений. Одной из разновидностей семантических сетей [9], так называемых исполняемых сетей, являются сети Петри [10]. Этот этап приводит к построению структурной модели [11].
Вторым этапом графовых моделей является использование функциональной схемы проектируемой системы. Этот этап приводит к построению функциональной модели системы. Третьим
этапом проектирования сложных систем является алгоритмическая схема. Этот этап приводит к построению алгоритмической модели системы. Эти три этапа разработки можно обозначить общим свойством тринитарность разработки кибер-фи-зической системы.
Исполняемые семантические сети (Петри) содержат механизмы, которые могут вызвать некоторые изменения в самой сети. Механизмы исполняемых файлов отличают их от сетей, которые являются статическими структурами данных, которые могут изменяться только посредством действий программ, внешних по отношению к самой сети. Обычно в исполняемых семантических сетях используются три вида механизмов:
Сети передачи сообщений могут передавать данные с одного узла на другой. Для некоторых сетей данные могут состоять из одного сигнала, называемого маркером или триггером; Для других это может быть количественное значение или большое сообщение. Прикрепленные процедуры являются программами, связанными с узлом, которые выполняют какое - то действие или вычисления данных на этом узле или на соседнем узле.
Эти механизмы могут быть объединены различными способами. Сообщения, передаваемые от узла к узлу, может быть обработаны с помощью процедур, прикрепленных к этим узлам, а структурное преобразование может быть также вызваны сообщениями, которые появляются на некоторых из узлов.
Модель кибер-физической системы можно представить, как агрегацию алгоритмической и структурной составляющих. При этом структурная составляющая может определяться структурой ориентированного двудольного графа, а алгоритмическая - динамикой функционирования сети Петри (СП). Подмножество состояний СП является ключевым показателем состояний кибер-физи-ческой системы. Как правило, кибер-физическая система может быть представлена множеством моделей (СП, в том числе), имеющих одинаковую структурную составляющую и разные алгоритмические компоненты. Разработка трансформационных методов для оптимизации разных алгоритмических моделей кибер-физических систем из общей структурной модели является актуальной задачей. Это задача оптимизации алгоритмической модели.
Возможная другая информационная ситуация: для одной кибер-физической системы может быть построено большое число сетей Петри, выполняющих заданныйфункциональностью единый алгоритм, но имеющие различные структурные характеристики. При этом возникает задача нахождения такой сети Петри, которая обладала бы оптимальными характеристиками. Это задача оптимизации алгоритмической модели.
Кибер-физические системы как системы
управления
С управленческих позиций CPS представляет собой распределенную субсидиарную систему [12, 13]. Эта система имеет много уровней, но на каждом уровне масштаба и сложности появляются новые свойства, несводимые к свойствам простых уровней. В отличие от традиционных встроенных систем полнофункциональные CPS разрабатываются как сеть взаимодействующих элементов с физическим вводом и выводом, а не
как автономные устройства. Понятие CPS тесно связано с концепциями робототехники и сенсорных сетей с интеллектуальными механизмами собственно вычислительного интеллекта, ведущих путь. Тринтарность [14] разработки кибер-физической системы для целей управления требует построения трех ее разных схем. На рис.1 приведена структура кибер-физической системы в виде фрагмента семантической сети [9].
Рис.1. Структура кибер-физической системы в виде семантической сети
Напомним, что кибер-физическая система представляет собой ярко выраженную гетерогенную систему. На рис.1 имеются следующие обозначения. ГСУ - главная система управления. УСУ узел субсидиарного управления. ЛУВ - локальный узел вычислений. УТД - узел трансформации данных.
СУ сенсорный узел. ИУ - исполнительный (операционный) узел. На схеме показаны следующие отношения: и - подчиненности; е - эквивалентности.
Вторая структура кибер-физической системы является функциональной. Укрупнено она приведена на рис.2.
ГСУ
Фу
_*_
УСУ1 м-
Блок 1
Фр —*—
-► УСУ2
Блок N
Управляемый объект
ГВУ
УТД1
Рис.2. Укрупненная функциональная схема кибер-физической системы.
На схеме исключены ряд узлов, которые играют вспомогательную роль при определении функций. Ядром является главная система управления. Функции управления (Фу) реализуются через узлы субсидиарного управления (УСУ). Регулирующие функции (Фр) повышают оперативность управления. Функции контроля (Фк) управления реализованы через узел трансформации данных (УТД) и главный вычислительный узел (ГВУ). Исполни-
тельные узлы (ИУ) в этой схеме являются вспомогательными и входят в состав блоков (число боков от 1 до которые, в свою очередь, входят в объект управления.
Наиболее сложной является алгоритмическая схема обработки информации. Она приведена на рис.3. Связь между схемой на рис.2 и рис. 3 показана через ГВУ и главную систему управления.
Рис.3. Укрупненная схема алгоритмической обработки
Связь между схемой на рис.1 и рис. 3 показана через УСУ и главную систему управления. Таким образом, главная система управления является основой тринтарности кибер-физической системы и основой объединения трех схем.
На рис.3 не показаны локальные вычислительные узлы, которые формируют информации о состояниях. Если сравнивать схему управления кибер-физической системы на рис.3 с информационными системами управления, то общим является информация о состоянии: узла, блока, объекта управления. Различием является информация о состоянии: сети, сети информационных потоков. Это различие обуславливает дополни-
тельные алгоритмические трудности при использовании кибер-физических систем.
Главный вычислительный узел решает две основные задачи: анализ информационной ситуации [15], в которой находится объект управления и выработку набора управленческих решений для последующего их принятия в главном центре управления.
В качестве вспомогательных задач главный вычислительный узел решает задачи: оценки соответствия целям управления, оценки оперативности управления, оценки эффективности управления. Эти задачи существенно усложняют алгоритм обработки информации в кибер-физи-
ческих системах. Решение задач предоставляется в главную систему управления.
Проектирование кибер-физической системы часто выполняют на основе архитектуры 5C (connection, conversion, cyber, cognition, configuration) (соединение, конверсия, кибер, познание, конфигурация) [16]. На уровне «Соединение» устройства могут быть сконструированы для самоподключения и самоконтроля для его поведения. На уровне «Конверсия» данные от устройств с автономным подключением и датчиков измеряют характеристики критических проблем с самосознанием, машины могут использовать самосознающую информацию для самоопределения своих потенциальных проблем.
На уровне «Кибер» каждая машина реплицирует свой «двойник», используя эти инструментальные функции, и далее характеризует шаблон здоровья машины, основанный на методологии «Time-Machine». Установленный «клон» в кибер-пространстве может выполнять самоанализ для одноранговой сети и для дальнейшего синтеза. На уровне «Познание» результаты самооценки и самооценки будут представлены пользователям на основе «инфографического» (infographic) значения, чтобы показать содержание и контекст потенциальных проблем. На уровне «Конфигурация» машина или производственная система могут быть переконфигурированы на основе критериев приоритета и риска для достижения отказоустойчивости [17].
Заключение
Национальный научный фонд США (NSF) определил кибер-физические системы как ключевую
область исследований. [18]. Развитие науки и техники улучшит связь между вычислительными и физическими элементами кибер-физических систем с помощью интеллектуальных механизмов. Применение интеллектуальных методов в управлении значительно увеличит адаптивность, автономность, эффективность, функциональность, надежность, безопасность и юзебилити кибер-физических систем. Это расширит возможности применения кибер-физических систем в управлении, включая предотвращение нежелательных ситуаций. Концепции CPS как систем управления и основы управления приняли эксперты Европы, Японии, Индии, Китая [19]. По предварительным оценкам переход на концепции CPS приведет к удвоению ВВП. В тоже время применение кибер-физических систем сопряжено с дополнительными алгоритмическими трудностями, в первую очередь обусловленных сетевыми проблемами. Проблемой в разработке встроенных и кибер-физических систем является большая разница в практике проектирования между различными инженерными дисциплинами, такими как программное обеспечение и машиностроение. В настоящее время не существует общего «языка» проектирования, который явился бы общим для всех задействованных дисциплин в CPS. В современных условиях специалисты разных дисциплин должны иметь возможность совместно строить информационные конструкции системы, интегрировать функциональное и программное обеспечению и анализировать конфликты между ними. Проведенные исследования [20] показывают, что совместное моделирование позволяет создавать конструкции CPS без применения новых инструментов или методов проектирования.
ЛИТЕРАТУРА
1. Кучерявый А. Е. Интернет вещей //Электросвязь. - 2013. - №. 1. - С. 21-24.
2. Росляков А. В. и др. Интернет вещей - Самара: ПГУТИ, ООО «Издательство Ас Гард. - 2014.
3. Алгулиев Р., Махмудов Р. Интернет вещей //Информационное общество. - 2013. - №. 3. - С. 42-48.
4. data mining
5. Khaitan et al., "Design Techniques and Applications of Cyber Physical Systems: A Survey", IEEE Systems Journal, 2014.
6. Lee, E.A., Seshia, S.A.: Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical Systems Approach. LeeSeshia.org, 2011.
7. Rad, Ciprian-Radu; Hancu, Olimpiu; Takacs, loana-Alexandra; Olteanu, Gheorghe (2015). "Smart Monitoring of Potato Crop: A Cyber-Physical System Architecture Model in the Field of Precision Agriculture". Conference Agriculture for Life, Life for Agriculture. 6: 73-79.
8. Tsvetkov V. Ya. Information Constructions // European Journal of Technology and Design. -2014, Vol (5), № 3. -p.147-152.
9. John F. Sowa (1987). "SemanticNetworks" In Stuart C Shapiro. Encyclopedia of Artificial Intellig.
10. Кулагин В. П., Дубинин В. Н. Структурный анализ сетей Петри // Информационные технологии. - 2016. - Т.22.
- №1. - c.3-13.
11. Цветков В.Я. Структурное моделирование. Монография. - М.: МАКС Пресс, 2017. - 80 с.
12. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. - №6. - с.40-43.
13. Логинова А.С. Оценка применимости субсидиарного управления // Актуальные проблемы современной науки.- 2015. - № 3. - с. 297-301
|;4. Цветков В.Я. Триада как интерпретирующая система. // Перспективы науки и образования. - 2015. - №6. -с.18-23.
15. Ожерельева Т.А. Информационная ситуация как инструмент управления // Славянский форум, 2016. -4(14).
- с.176-181.
16. http://www.imscenter.net/cyber-physical-platform
17. Lee, Jay; Bagheri, Behrad; Kao, Hung-An (January 2015). "A Cyber-Physical Systems architecture for Industry
4.0-based manufacturing systems". ManufacturingLetters. 3: 18-23. doi:10.1016/j.mfglet.2014.12.001
18. Wolf, Wayne (November 2007). "The Good News and the Bad News (Embedded Computing Column". IEEE Computer. 40 (11): 104-105. doi:10.1109/MC.2007.404.
19. Куприяновский В.П., Намнот Е.Д., Синягов С.А. Кибер-физические системы как основа цифровой экономики // International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - V.4, (2) . p. 18-25.
20. J .Fitzgerald, P.G. Larsen, M. Verhoef (Eds.): Collaborative Design for Embedded Systems: Co-modelling and Co-simulation. SpringerVerlag, 2014, ISBN 978-3-642-54118-6.
Информация об авторе Цветков Виктор Яковлевич
Information about the author
Tsvetkov Viktor Yakovlevich
(Moscow, Russia) Ph. D., Professor,
Deputy head Centre for applied, fundamental and prospective studies
(Москва, Россия)
д.т.н., профессор,
заместитель руководителя
Центра прикладных, фундаментальных и
перспективных исследований
ОАО НИИАС
JSC NIIAS
