Исследование систем управления - Лейла Мухсинова

Для исследования систем управления важно знать исчерпывающую характеристику системы. Различают пять типов системных представлений: микроскопическое, функциональное, макроскопическое, иерархическое и процессуальное. Микроскопическое представление системы основано на интуитивном понимании ее как множества наблюдаемых и неделимых величин (элементов). Часто система интерпретируется как множество наблюдаемых и измеряемых величин. Такая интерпретация основана на том, что система как предмет исследования выделяется из объекта. Затем из объекта выделяются интересующие исследователя величины, которые и представляют систему. Центральным для микроскопического представления системы является понятие элемента, которое используется в науке как символ неделимости. Конечно, в общем виде элемент лишь относительно неделим, однако для данной системы он является абсолютно неделимым. В принципе абсолютно неделимых элементов нет, однако в каждом конкретном случае проектирования системы элемент принимается не делимым. Структура системы фиксирует выбранных элементов и их связи. Под функциональным представлением системы понимается совокупность действий (функций), которые необходимо выполнять для реализации целей функционирования системы. Это представление также основано на понятии элемента. Элементы имеют свойства, которые могут быть разделены на свойства первого порядка и свойства второго порядка. Свойства первого порядка – это те свойства, ради которых данный элемент включается в систему для выполнения общей цели, стоящей перед всеми ее элементами. Свойства второго порядка – это те нежелательные свойства, которые привносит с собой элемент в систему (например, свойством второго порядка для усилителя являются нелинейные искажения усиливаемого сигнала, для транзистора – низкая надежность, для электронных ламп – чувствительность к перегрузкам и т.д.). Макроскопическое представление системы – это понимание системы как целого. Здесь центральным является понятие системного окружения. У.Р.Эшби и И. Клир берут содержание этого понятия из биологических представлений отношения: «организм – среда». Так, у У.Р.Эшби окружающая среда системы – это те переменные, которые изменяются в результате поведения организма. Понятие «системное окружение» имеет принципиальное значение для определения системы, так как реальная система не может существовать вне системного окружения (среды), а окружающаяся среда представляет собой ту систему, в рамках которой выбраны интересующие нас объекты. Следовательно, система может быть представлена множеством внешних связей со средой. Иерархическое представление системы: в этом плане система понимается как иерархическая упорядоченность. Иерархическое представление системы основано на понятии подсистемы, или единицы, которое следует отличать от понятия «элемент». Следовательно, система может быть представлена в виде совокупности единиц, составляющих системную иерархию. Система, если она не предельная единица, не может быть разложена на элементы. Единица обладает функциональной спецификой целого (системы). Процессуальное представление системы предполагает ее понимание как последовательности состояний во времени. Основным понятием здесь является понятие периода жизни – временной интервал, в течение которого данная система существует. Период жизни Т разбивается на ряд состояний Sto, St1 …Stn. Например, изменение теоретических представлений о происхождении Земли можно представить как определенный процесс. В этом процессе могут быть выделены три состояния: геоцентрическое представление (Птоломей), представление Тихо де Браге и гелиоцентрическая система мира Коперника. Анализируя состояние системы в данный момент, а также ее прошлые события, можно выделить инварианты в структуре и организации системы, на основе которых можно предсказать ее будущее состояние. Любая система характеризуется некоторой, хотя бы даже очень слабо выраженной структурой. Систему можно рассматривать как множество подсистем. Любая система, которая может быть расчленена на субсистемы, имеет тем самым структуру. Структура системы остается инвариантной до тех пор, пока остаются неизменными отношения между подсистемами. Так, структура научного института может не измениться с изменением числа сотрудников. Однако она изменится, если изменится число лабораторий. Она может измениться даже при постоянном числе лабораторий, если изменится характер взаимоотношений между ними (слабо развитая лаборатория может занять ведущее место и изменить его научный профиль). Или другой пример: даже небольшая рана меняет структуру организма на клеточном уровне, но не изменяет его структуру на органном уровне.

Под классификацией (лат. classis разряд + facere делать – распределять предметы, явления, понятия по классам) понимается такой способ расчленения изучаемой совокупности систем (объектов, явления) на части, классы по некоторым, наиболее существенным признакам, при котором выделяются различные типы и формы явлений, и который рассматривается как общепринятый или установленный методологический стандарт. Иными словами это распределение предметов, явлений и понятий по классам, отделам, разрядам в зависимости от общих признаков. Существуют общие логические требования, которым должна отвечать любая классификация:

1) на каждом этапе классификации должно сохраняться одно определенное основание деления – классификационного признака;

2) классификация должна быть исчерпывающей, т.е. объединение подмножеств (логическая сумма) должно составить делимое множество;

3) классификация должна быть исключающей, т.е. обеспечивать непересечение подмножества.

Выделяют следующие классификации систем.8

1) По идентификации элементов системы классификация делит системы на замкнутые и незамкнутые (открытые). Замкнутая система – это предельное понятие, так как в реальном мире встречаются лишь различные приближения к ней. Вполне может быть замкнутой абстрактная модель, что дает возможность исследовать свойства таких систем. Типичной открытой системой является система, подобная реке, огню, организму, экосистеме или человеческому обществу. Открытая система не только находится в постоянном взаимодействии со средой, но само существование ее не может продолжаться без всякого взаимодействия.

2) Классификация по величине системы позволяет делить систему на небольшие и большие.

3) Классификация по неоднородности связей делит системы на простые и сложные (характерным признаком системы является наличие разветвленной структуры и большего числа внешних и внутренних связей).

4) Классификация по уровням иерархии систем делит системы на суперсистемы и подсистемы. Каждая данная система может быть разделена на подсистемы, а каждая подсистема на подсистемы более «низкого» уровня. Элементом данной системы будет такая подсистема, в которой не рассматриваются подсистемы «низшего» уровня, это – относительный предел разбиения системы в каждом отдельном случае выделения и анализа. На подсистемы может быть разбита как простая, так и сложная система. Для простой системы такое разбиение произвольно и вызвано удобством наблюдения, нежеланием или невозможностью непосредственно описать все элементы и связи. Здесь можно распространить полученный результат на остальные подсистемы, вводя в необходимых случаях коэффициент подобия.

5) Классификация по полноте описания систем делит системы на полностью описываемые и не полностью описываемые. Достаточно сложная система не может быть описана исчерпывающим образом.

6) Классификация по характеру протекающих процессов: детерминированные (все элементы системы взаимодействуют заранее предвиденным образом) и вероятностные (для них нельзя сделать точного детального предсказания поведения системы).

7) Классификация по содержанию процессов: вещественные, информационные.

Статистические системы характеризуются неизменностью (их параметры не зависят от времени). В реальной жизни такие системы практически не существуют. Динамические системы связаны с функцией времени.

Классификация систем, разумеется, может быть осуществлена по нескольким признакам. Всегда имеется некоторая относительность подхода к изучаемым системам. Вряд ли это следует рассматривать как органическую слабость подхода к изучаемым системам. На наш взгляд, эта относительность подхода органически связана с тем, что изучение больших систем преследует определенную цель и порою это бывает связано с комплексом ограничений, который вытекает из преследуемой цели. Именно эта цель определяет, какое членение системы на подсистемы имеет значение. Более того, само рассмотрение сложной системы определяет возможные границы упрощения ее расчленения. Можно построить классификацию в исследовании систем управления на предпочтении состояния системы в пространстве и времени. Рассмотрим систему с точки зрения возможных их зарождений. Различают естественные и искусственные системы. Естественные системы – это природные. Сюда относятся: галактика, солнечная система, планеты, материки, биологические системы (в том числе человек). Искусственные системы (антропогенные) обязаны своим происхождением труду человека. Искусственные системы могут быть представлены двумя подклассами – физические, социально-экономические. Физические системы – в качестве элементов здесь выступают неживые составляющие – машины, оборудование, транспортные средства. Социально-экономические системы – выступают объединением в организации людей и машин при выполнении определенных функций для достижения поставленных целей. Эти системы называют еще биофизическими или социотехническими. Социально-экономические системы – это государство, народное хозяйство любой страны, территориальные и городские образования, организации по производству продукции и оказанию услуг и мн.др. Системы обладают определенными закономерностями, обладающие свойствами взаимозаменяемости. Это целостность, неаддитивность, эмерджентность, синергизм, обособленность, совместимость, адаптивность, отражающие поведение систем во времени и пространстве. Целостность характеризуется рядом свойств и особенностей. Это общая цель, дифференциация (расчленение целого на части), интеграция (объединение совокупности подчиненных элементов в единое образование), симметрия и асимметрия (отражают степень соразмерности в пространственных и временных связях). Неаддитивность – во-первых, это несводимость свойств системы к сумме составляющих ее элементов и невыводимость свойств целостной системы из свойств ее элементов. Во-вторых, функционирование системы нельзя свести к функционированию отдельных ее элементов. Совокупное функционирование элементов порождает новые функциональные свойства целого, не сводящиеся к сумме свойств его элементов. При объединении частей в целое возникает нечто качественно новое, такое, чего не было и не могло быть без этого объединения.9 Система обладает новыми свойствами, которых нет у ее элементов. Внезапное порождение этих свойств называется эмерджентностью. Emergence английский термин означает возникновение из ничего, неожиданную случайность. Однако ничего мистического при объединении элементов в систему нет: новые свойства порождаются благодаря конкретным связям между конкретными элементами.10 Синергизм – это однонаправленность действий, происходящих в определенной системе, что ведет к повышению конечного эффекта. Слово синергизм [гр. synergeia] – содружественное (совместное) действие двух или нескольких органов (мышц) в одном и том же направлении. Это слово применимо к любой системе. Так, однонаправленность деятельности людей, объединенных единой целью и решением одних и тех же задач, способствует повышению эффективности конечного результата. Обособленность – закономерность систем или подсистем, выражающаяся в некоторой изолированности их от взаимодействия с другими системами, что проявляется за счет принятия решений, касающихся только определенной системы, не предусматривающей интересы более высоких систем. Совместимость – выступает как взаимосвязанность элементов (и подсистем) одной системы с элементами других систем. Кроме того, система должна быть совместима с системами более высокого порядка. Адаптивность – это закономерность, обусловленная с приспособлением системы к изменяющимся внешним и внутренним параметрам ее существования. Знание закономерностей классификации систем позволяет исследователю заранее предсказать форму их поведения при изменениях в окружающей среде и соответственно принимать эффективные решения для процесса регулирования будущих событий.