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 информационно-
управляющих 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 нормативно-
прогнозирующей 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 под-
системам более низкого уровня иерархии, а также осуществля-
ет выбор «частных» критериев управления.
Актуальной является задача построения алгоритма полу-
чения подсистемами управления текущей информации о со-
стоянии объекта на основе прагматического подхода. Потери 
информации могут происходить из-за запаздывания, возника-
ющего при формировании самого показателя цели управления, 
поскольку для расчета такого показателя обычно требуется ус-
реднение входящих в него переменных на достаточно большом 
интервале времени.
Классический подход к синтезу информационно-управля-
ющей системы заключается в выполнении следующих этапов: 
построение математической модели объекта управления, иден-
тификация (оценивание параметров) модели, формулировка 
требований к свойствам системы, подбор способа управления и 
проведение имитационного эксперимента, программно-техни-
ческая реализация системы и проведение натурного или полу-
натурного 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 реаль-
ного времени, аналитического исследования устойчивости сис-
темы 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 перемен-
ных и при определенном режиме его работы.
Основными задачами при построении информационно-управ-
ляющих систем являются обеспечение устойчивости, необходи-
мых 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 точно-
сти системы в установившемся режиме, т.е. уменьшение стати-
ческой ошибки регулирования, может привести к уменьшению 
запаса устойчивости этой системы).
Промышленные объекты управления обычно находятся под 
воздействием большого числа случайных возмущений, действу-
ющих по различным каналам, причем среди них могут быть не-
контролируемые возмущения. При синтезе систем управления 
необходимо учитывать не только модель объекта управления 
(модель преобразования входных воздействий в выходные), мо-
дель внешних воздействий, модель погрешностей контроля, 
модель ошибок реализации управляющих воздействий, модель 
для формирования задающего воздействия, но и свойства кон-
тролируемых внешний возмущений, а также эффект действия 
случайных неконтролируемых возмущений.
Для обеспечения высокой динамической точности автома-
тический регулятор должен прогнозировать изменение внеш-
него возмущающего входного воздействия на время, равное за-
паздыванию объекта, а это возможно в случае, если за время, 
равное запаздыванию, случайный процесс не успеет сильно 
измениться, т.е. время запаздывания должно быть существен-
но меньше времени спада автокорреляционной функции этого 
входного воздействия до нуля.
Модель системы управления, составленная из моделей от-
дельных элементов, полученных вне связи с другими элемента-
ми, может быть неадекватной. Поэтому при построении модели 
объекта управления следует исходить не из того, насколько хо-
рошо модель отражает свойства действующего объекта, а из того, 
насколько свойства всей системы после замены в ней этого объек-
та его моделью станут отличаться от свойств реальной системы.

ВВЕДЕНИЕ

Заранее заданная модель отражает свойства реального объ-
екта лишь с некоторой степенью приближения, поэтому при 
построении модели объекта необходимо выбрать критерий, ха-
рактеризующий ошибку идентификации. Выбор этого критерия 
(как и модели) зависит от свойств объекта, свойств будущей под-
системы управления (автоматического регулятора), а также от 
выбора показателя цели управления. Таким образом, возникает 
системный парадокс: для определения модели объекта необходи-
мо 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 приближе-
ния к оптимуму. Первый шаг – синтез системы управления (т.е. 
выбор и настройка первого варианта автоматического регулято-
ра) по заранее заданной модели объекта. Второй шаг – уточне-
ние параметров модели на действующем объекте в процессе на-
ладки 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 ис-
пользуется 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 адекват-
ную модель этого объекта, поскольку объекты в нормальном ре-
жиме 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 невозмож-
но получить без постановки соответствующего экс перимента (на-
несения тестовых воздействий) в реальных условиях.
Особое значение в теории и практике управления имеет кон-
цепция возмущенного-невозмущенного (программного) движе-

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

ния, применяемая для решения задач устойчивости. Програм-
мное управляющее воздействие, поступая на технологический 
объект управления совместно с параметрическими и координат-
ными возмущениями, вызывает «движение» объекта, координа-
ты которого отличаются от координат невозмущенного движе-
ния 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», «номиналь-
ный», «базовый», «опорный», «нормативный», «штатный») 
режим работы объекта, соответствующий требованиям техно-
логической инструкции, а под возмущенным движением – от-
клонение от «нормального» режима.
Сложный процесс состоит из ряда более простых процессов, 
которые могут быть представлены своей математической моде-
лью, а весь процесс описан системой дифференциальных урав-
нений. Метод представления сложных процессов в виде после-
довательно и параллельно включенных простых звеньев (метод 
декомпозиции) часто используется в теории автоматического 
управления. Многофакторность и взаимная связь процессов, 
протекающих в промышленных объектах, усложняет их ма-
тематическое описание. Процессы тепло-массообмена в таких 
объектах протекают во времени и в пространстве, они описы-
ваются уравнениями в частных производных с нелинейными 
коэффициентами. Решение этих уравнений сопряжено со зна-
чительными трудностями. Согласование теплового и техноло-
гического режимов объекта часто является сложной задачей.
Если даже известна структура математической модели, ко-
эффициенты дифференциальных уравнений для сложных про-
мышленных объектов, как правило, либо неизвестны, либо 
недостоверны. В этих случаях математическую модель процес-
са необходимо идентифицировать с реальным объектом в про-
мышленных условиях.
Объекты автоматизации в черной металлургии характери-
зуются трудностью получения непрерывной, достоверной и на-
дежной информации об их работе. Устройства для сбора первич-
ной информации находятся в условиях высоких температур, 

ВВЕДЕНИЕ

химически агрессивных сред, располагаются иногда в труднодо-
ступных местах. В этих условиях часто нет возможности полу-
чить 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, матема-
тическое моделирование, усложняет структуру системы управ-
ления. 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 воз-
действия вырабатываются только по оценкам этих возмуще-
ний на объект управления исходя из заданной цели управле-
ния 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 из-
менения управляемых переменных и управляющих воздействий.
Принцип комбинированного управления предполагает тот 
или иной вариант сочетания управления с обратной связью, 
управления по контролируемым возмущениям и программно-
го управления.
Принцип управления с переменной структурой предпола-
гает 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 неиз-
вестных или изменяющихся в процессе эксплуатации свойствах 
системы управления; другими словами, при выработке управ-
ляющих воздействий учитывается информация об изменении 
свойств объекта управления, возмущающих воздействий, зада-
ющих 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, возмущаю-
щих и управляющих воздействий, выходных воздействий, со-
стояний 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-

ВВЕДЕНИЕ

щений, или (и) в контуре программного управления блока про-
гнозирования. Прогнозирование необходимо в связи с тем, что 
последствия реализованных управляющих воздействий сказы-
ваются на состояниях и выходных воздействиях объекта в тече-
ние определенного времени, которое (при заданных начальных 
условиях) принято называть динамической памятью системы 
или временем памяти системы.
В учебнике основное внимание уделяется анализу функ-
циональных структур беспоисковых и поисковых информа-
ционно-управляющих систем с прогнозированием. При этом 
выделяются объекты управления трех типов – технические, 
человеко-технические и социально-экономические. В таких си-
стемах [3] можно прогнозировать задающие, внешние и управ-
ляющие воздействия, ограничивающие условия, выходные воз-
действия и состояния объекта, аварийные ситуации, действия 
человека-оператора.
Системы управления с прогнозом («двушкальные системы», 
«прогнозирующие системы») основаны на методе «упреждающей 
коррекции» («управления с прогнозом», «управления с помощью 
прогнозирующей модели», «predictive control», «model-based 
pre dictive control», «упреждающего управления»). Прогнозиро-
вание поведения объекта на основе информации о его динамике 
используется для управления. Особенностью методов управле-
ния с прогнозированием является использование моделей, кото-
рые позволяют воспроизводить «возможное будущее» движение 
объекта при фиксированных управляющих и возмущающих 
воздействиях. Управление формируется с учетом прогнозируе-
мых состояний объекта, которые достоверны на ограниченном 
интервале времени, путем оптимизации на скользящем интер-
вале (интервал оптимизации совпадает с интервалом прогнози-
рования и «скользит» по временной оси), т.е. на каждом такте 
движения объекта решается задача нахождения оптимальной 
программы управления на некотором конечном интервале, но 
реализуется лишь первое значение управления из всей найден-
ной последовательности управлений [3].
Создание информационно-управляющих систем с прогнози-
рованием на основе методов искусственного интеллекта [4] яв-
ляется актуальным направлением развития науки и техники.