Адаптивные системы управления. Современные проблемы науки и образования

Переходя к рассмотрению третьего этапа синтеза адаптивного регулятора - выбору алгоритма адаптации, отметим, что в зависимости от объема априорной информации о параметрах объекта, внешних возмущениях и помехах, можно выделить две группы методов, с помощью которых строятся алгоритмы адаптации.

Первую группу составляют градиентные методы, которые используются при малых объемах информации о параметрах объекта, когда они являются неопределенными, ограниченными функциями, удовлетворяющими неравенствам (6.1.9). При этом сведения о внешних возмущениях и помехах могут быть различными. Это могут быть неопределенные ограниченные функции, удовлетворяющие неравенствам (6.2.10), и случайные процессы с известными или неизвестными законами распределения.

Вторую группу составляют методы, основанные на теории статистических решений. Они применяются, когда имеются априорные сведения о законе распределения параметров объекта. Эта плотность распределения уточняется в процессе работы системы. При этом предполагаются известными законы распределения случайных внешних воздействий и помех.

Наиболее полное изложение первой и второй групп методов можно найти соответственно в книгах .

Здесь и в последующих главах основное внимание будет уделено градиентным методам построения алгоритма адаптации, причем здесь приведены эвристические соображения по применению этих методов, а в последующих главах получены условия и определены параметры алгоритмов адаптации, при которых эти алгоритмы приводят к достижению цели управления. Отметим, что наиболее трудным из всех этапов синтеза адаптивного регулятора является четвертый этап.

Интерпретация задачи оптимального адаптивного управления .

Рассмотрим устойчивую адаптивную систему, описываемую уравнениями (6.2.1), (6.2.18), (6.2.19) при известных функциях в правых частях уравнений (6.2.18) и известных (заданных) функциях . При некоторой функции в (6.2.19) и фиксированных начальных условиях на движениях адаптивной системы функционал

(6.3.1)

является функцией некоторого вектора чисел , к которому сходятся решения уравнения (6.2.19).

Требуется найти такую функцию , чтобы функция достигала своего наименьшего значения.

Для этого построим процедуру нахождения минимума функции . Экстремальное значение аргумента этой функции удовлетворяет уравнениям

Алгоритм решения уравнений (6.3.2), основанный на методе градиента, имеет вид

где - некоторая функция (параметр алгоритма), выбираемая из условий сходимости

Алгоритм (6.3.3) позволяет найти настраиваемые параметры после того, как процесс управления объектом закончился, поскольку значение критерия было определено при . Для устранения этого недостатка заметим, что значение не зависит от траектории , входящей в функцию , и поэтому в алгоритм (6.3.3) подставляют вместо не предельное, а текущее значение , и тогда (6.3.3) принимает вид

(6.3.5)

В тех случаях, когда выражения имеют явную (аналитическую) форму, как, например, уравнения (6.1.41) в примере (6.1.2), уравнения (6.3.5) являются уравнениями алгоритма адаптации (6.2.19). Таким образом, интерпретация задачи оптимального адаптивного управления как задачи о минимуме функции приводит при детерминированных внешних возмущениях и помехах к искомому алгоритму адаптации. Этот алгоритм содержит не определенный пока параметр .

Покажем, что для идентификационного, адаптивного управления можно указать явный вид правой части алгоритма адаптации (6.3.5).

Рассмотрим объект (6.2.1), описанный уравнением в форме «вход-выход»:

где - заданная функция своих аргументов.

Допустим, что эта функция с достаточной точностью может быть аппроксимирована конечной суммой

(6.3.7)

где - линейно независимые известные функции; - неизвестные числа.

Первый способ адаптивного управления, в котором используется адаптивное моделирование, имеет следующий принцип действия. С помощью адаптивного моделирования формируется модель управляемой системы, которая используется для определения ее входных сигналов, приводящих к необходимым сигналам: на ее выходе.

Затем эти входные сигналы управления подаются на вход действительной управляемой системы, в результате чего сигналы на ее выходе являются близкими к требуемым. Такой вид управления в некотором смысле не имеет обратной связи, НО в действительности петля обратной связи замыкается через адаптивный процесс.

Для иллюстрации этого метода рассмотрим систему регуляции кровяного давления, приведенную на рис. 11.3. Ее экспериментальные исследования проводились студентами Станфордского университета. Цель этих исследований - разработка системы управления с петлей обратной связи для регуляции кровяного давления пациента. В этом случае, как показано на рис. 11.3, входной сигнал управляемой системы - поток лекарства, а выходной сигнал - кровяное давление. Опыты проводились с собаками.

Для управления кровяным давлением животному вводят сильно действующее лекарство арфонад. Это лекарство влияет на естественную систему регуляции кровяного давления и приводит к состоянию, аналогичному продолжительному состоянию шока. При этом кровяное давление может упасть до нуля, вызвав у животного необратимые процессы. Чтобы предотвратить это явление, медленно, в течение многих часов, для повышения кровяного давления вводится стимулирующее мышцу лекарство норепинефрин; ЭВМ непрерывно фиксирует кровяное давление и регулирует дозу вводимого лекарства. Конечная цель этой работы - разработка адаптивных систем управления.

На рис. 11,4 приведены характерные динамические характеристики реакции среднего кровяного давления животных на изменения дозы вводимого лекарства. Форма кривой зависит от размеров, вида и особенно состояния животного.

Рис. 11.3. Система управления с замкнутой обратной связью для регуляции кровяного давления

Рис. 11.4. Характерные отклики среднего кровяного давления на скачкообразные изменения дозы вводимого стимулятора

Животное с хорошим состоянием здоровья реагирует на небольшое увеличение дозы лекарства установлением в конечном итоге первоначального уровня кровяного давления. Больные животные не в состоянии компенсировать даже умеренное увеличение дозы, и, следовательно, кровяное давление возрастает известным образом и уровень его остается высоким. У животных наблюдается большой разброс характеристик реакции на стимулятор мышечной деятельности. Обычно время начала реакции животного составляет 10... 20 с, а кровяное давление устанавливается в течение 50... 100 с.

Приведенная на рис. 11.3. система не является, как это может показаться, обычной системой управления с обратной связью. Динамическая характеристика реакции животного (включая задержку до начала реакции) часто имеет слишком большой разброс, чтобы ею управлять с использованием обычной обратной связи.

На рис. 11.5 приведена структурная схема адаптивной системы управления. Описанные ниже функции, выполняемые устройством вычисления сигнала управления и адаптивной моделью, а также функции обработки данных, не приведенные на рис. 11.5, но необходимые для лабораторной установки, реализованы с помощью мини-ЭВМ.

Рис. 11.5. Структурная схема адаптивной модели для системы управления, показанной на рис. 11.3

Буферное устройство, в котором запоминаются и хранятся значения каждого отсчета на время интервала между отсчетами, является частью электронной системы сопряжения ЭВМ и сделанного из соленоида клапана для ввода лекарства. Интервал между отсчетами составляет 5 с. В течение каждого интервала адаптивная модель подстраивается, и, как описано ниже, производится вычисление новой дозы (выражаемой числом капель в минуту).

Адаптивная модель на рис. 11.5 представляет собой фильтр с конечной импульсной характеристикой, имеющей 20 весовых коэффициентов (L= 19) и общей временной задержкой 95 с. Чтобы учесть среднее кровяное давление при отсутствии лекарства, вводится весовой коэффициент смещения . Из рис. 11.5 следует, что адаптивная модель является моделью, описанной в гл. 9. Вместо заданного линейного компенсатора, значения весовых коэффициентов которого не зависят от параметров входного сигнала, здесь используется адаптивный процесс автоматической перестройки весовых коэффициентов, осуществляемый таким образом, чтобы для данных параметров входного сигнала эта модель обеспечивала минимальную СКО относительно отсчетов последовательно включенных буферного устройства и управляемой системы. При проведении опытов использован метод наименьших квадратов.

Снова обратимся к рис. 11.5. При правильной работе система приводит к тому, что кровяное давление животного изменяется в соответствии с сигналом управления кровяным давлением . На основе этого сигнала, а также вектора весовых коэффициентов и вектора входных сигналов (отражающего состояние адаптивной модели) формируется сигнал управления .

Рассмотрим теперь принцип действия устройства вычисления сигнала управления.

Предположим, что в результате адаптивного процесса значение сведено к нулю, т. е. это устройство должно из получить такое при котором были бы равны. Тогда при их равенстве (и при малом значении ) сигнал на выходе управляемой системы приближенно равен Таким образом, в схеме на рис. 11.5 устройство вычисления сигнала управления по существу должно стать обратной адаптивной моделью. Поскольку в управляемой системе имеется задержка, обратная модель должна быть предсказывающей.

Обратная модель строится следующим образом. В соответствии с алгоритмом наименьших квадратов на каждой итерации перестраивается полный вектор весовых коэффициентов . В адаптивной модели, если считать, что равны, для итерации имеем

Следовательно, для устройства вычисления сигнала управления

Для обратной модели такого вида необходимо полагать, что так возбуждает управляемую систему, что возможно адаптивное моделирование. Если это не так, то в ее входной сигнал можно ввести небольшой сигнал возбуждения.

Кроме того, необходимо предположить, что в (11.1) не стремится к нулю, но это не гарантируется при использовании метода наименьших квадратов. В действительности, когда управляемая система имеет задержки, такие, как время до начала реакции на рис. 11.4, стремится к малому значению и является зашумленным, а вычисленное по (11.2) значение может быть очень большим и колебаться в широких пределах, так как при вычислениях необходимо деление на . Следовательно, в системе управления кровяным давлением, где нежелательны большие дозы лекарства и, вообще говоря, невозможны отрицательные дозы, адаптивная часть схемы видоизменяется с учетом задержки реакции.

Это видоизменение состоит в том, что несколько первых весовых коэффициентов адаптивной модели приравнивается нулю. Их число соответствует известному априори времени задержки (времени до начала реакции) управляемой системы. Предположим, например, что приравнены нулю первые два весовых коэффициента, . Тогда текущее и предыдущее значения входного сигнала адаптивной модели не влияют на ее выходкой сигнал, а значения влияют.

Выбирая входные сигналы такими, при которых текущий выходной сигнал модели равен имеем

На основании этого результата можно, как в (11.2), вычислить но фактически необходимо знать Поэтому осуществим в (11.3) сдвиг на два временных шага вперед, тогда

Положим теперь, что весовые коэффициенты меняются медленно, тогда вместо будущих можно брать текущие значения весовых коэффициентов. В этом случае, снова полагая равными, имеем

В этом соотношении необходимо знать входной сигнал управления на два временных шага вперед. Иногда известны будущие значения этого сигнала и можно использовать (11.5). Если известно только значение то (11.5) можно видоизменить:

При использовании (11.6) выходной сигнал модели соответствует сигналу управления, задержанному на два временных шага. Таким образом, эта задержка не связана с задержкой прохождения сигнала через управляемую систему.

Система на рис. 11.5 многократно применялась в экспериментах по регуляции среднего кровяного давления животных и управлению им. В этих экспериментах стандартное отклонение из-за шума в приборах, измеряющих кровяное давление, составляло от 5 до 10 мм рт. ст. Обычно среднее кровяное давление регулируется с точностью до 2 ... 4 мм рт. ст. в установившемся состоянии, а в экстремальных условиях точность может превысить 5 ... 10 мм рт. ст. Характерное время установления составило порядка 2 мин, что несколько превышает общий временной интервал, перекрываемый адаптивной моделью управляемой системы. Для возможно более быстрого запуска системы начальные значения весовых коэффициентов в процессе моделирования обычно выбирают на основании предыдущего опыта. Выбор этих начальных значений не является критичным.

На рис. 11.6-11.9 представлены результаты экспериментов по управлению кровяным давлением животных. В ходе экспериментов нормальной собаке был введен арфонад, после чего кровяное давление поднялось, как показано на рис. 11.6.

Рис. 11.6. Фактические зависимости, полученные для здоровой и больной собак при ручном и автоматическом управлении

Две верхние кривые показывают соответственно действительное среднее кровяное давление и выходной сигнал модели, которые очень близки друг к другу даже в моменты таких сильных стрессов, которые возникают после введения арфонада.

В начале эксперимента доза лекарства (нижняя зависимость на рис. 11.6) устанавливалась вручную на уровне 10 капель/мин. После введения арфонада эта доза доведена до 20 капель/мин. При падении кровяного давления доза лекарства возрастает. После этого и далее управление дозировкой лекарства было передано автоматической системе (на кривой этот момент помечен крестиком). Уровень давления задавался с клавиатуры ЭВМ, этот уровень помечен крестиком на верхних кривых. Далее система управления должна была поднять кровяное давление животного до этого значения и поддерживать его при наличии естественных возмущений.

Рис. 11.7. Фактические зависимости, полученные при управлении кровяным давлением больной собаки

Рис. 11.8. Фактические зависимости, полученные при управлении кровяным давлением относительно его установленного значения

Средняя кривая отражает ход среднего значения СКО (по логарифмической шкале), являющейся разницей между сигналами управляемой системы и адаптивной модели.

Длительность выборки, обрабатываемой адаптивной моделью, равна 95 с. Эта модель представляет собой адаптивный трансверсальный фильтр с 20 отводами с задержкой между ними 5 с. После включения автоматического управления кровяное давление устанавливается примерно за 5 мин. Таким образом, это время приблизительно в 3 раза больше длительности выборки, что является достаточно коротким интервалом для адаптивной системы управления.

На рис. 11.6 фактически приведена часть кривой длительного наблюдения в течение нескольких часов, когда ЭВМ управляла кровяным давлением животного, находящегося под различной степенью воздействия арфонада. С точки зрения управления результаты оказались положительными и характерные кривые приведены на рис. 11.7 и 11.8.

Записи данных на рис. 11.6-11.8, которые несколько перекрываются по времени, представляют собой реакции на изменяющиеся значения давления.

Рис. 11.9. Импульсная характеристика модели на рис. 11.5 в различные моменты времени

В каждом случае давление устанавливалось примерно за 5 мин. На рис. 11.9 показаны значения весовых коэффициентов модели с конечной импульсной характеристикой, снятые в некоторые моменты времени в процессе наблюдения. Значения весовых коэффициентов соответствуют значениям сигнала на отводах фильтра и поэтому совпадают с импульсной характеристикой. Весовой коэффициент смещения на рис. 11.5 является двадцать первым. Импульсная характеристика на верхнем графике рис. 11.9 снята перед введением арфонада; как видно, животное очень чувствительно к лекарству, стимулирующему мышечную деятельность. Следующий график снят после введения арфонада перед включением автоматического управления, Форма характеристики несколько изменилась и существенно изменился уровень чувствительности. С течением времени в импульсной характеристике животного не произошло других сильных изменений, что также рассматривается как важный результат.

Итак, описана система управления с ЭВМ в реальном времени, предназначенной для регуляции кровяного давления животного, находящегося в состоянии продолжительного шока. Система управляет дозой вводимого лекарства стимулирующего действия и фиксирует кровяное давление. Для формирования требуемого входного сигнала управления значениями кровяного давления использована адаптивная модель реакции кровяного давления животного на лекарство. В качестве модели использован адаптивный линейный сумматор, а сигнал управления вычисляется на основе импульсной характеристики модели. Этот метод управления основан на методе адаптивного моделирования неизвестной системы.

Unfortunately we do not provide you with any retail Windows 10 Product key here, sorry, you’re at the wrong website. But wait – we would like you to offer atleast valid and working generic windows installation keys to install Windows 10. As said, all of the example keys provided below are installation keys only. These keys will not activate your Windows 10 (neither of the available versions). Generic Windows 10 keys are default keys that are inserted if you choose to skip entering a product key during the installation process.

If you are looking for a valid retail Windows 10 Key we’d like you to take a look at the keys below. You’ll find a link to where you can buy Windows 10 Product Keys for any version out on the market. The prices for the Windows 10 Keys differ based on your choice of the selected version of Windows 10.

Windows 10 Product Key

The Windows 10 product keys listed in this section can also be used with unattended installations (unattended.xml) of Windows 10. Though they are blocked at the Microsoft clearinghouse and therefore cannot be used to activate any productive systems to fully working retail installations. Keys provide you with a couple of days for you to complete the Windows 10 activation process. The keys supplied do not depend on the architecture. They will work on either x86 (32 Bit) and x64 (64 Bit) installations of Windows 10.

Взаимосвязь адаптации и адаптивного управления

Харитонова Альбина Васильевна ,

Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова,

кафедра бухгалтерского учета, анализа, аудита и налогообложения,

кандидат экономических наук, доцент

E-mail: [email protected]

В статье исследуются вопросы взаимосвязи категорий адаптация и адаптивное управление. Подчеркивается, что адаптация – модель поведения предприятия в рыночных условиях, а адаптивное управление – метод (способ) реализации данной модели поведения. Исследованы составляющие элементы системы адаптивного управления на предприятии.

Ключевые слова: адаптация, адаптивное управление, организационно-экономический механизм адаптации,принципы адаптивного управления.

Interrelation of adaptation and adaptive management

Questions of interrelation of categories adaptation and adaptive management are investigated in the article. It is underlined that adaptation – a model of behavior of the enterprise in market conditions, and adaptive management – a method (way) of realization of the given model of behavior. Making elements of system of adaptive management at the enterprise are investigated.

Key words: adaptation, adaptive management, the organizational-economic mechanism of adaptation, principles of adaptive management

Для того чтобы процесс адаптации предприятия к динамично трансформирующимся условиям окружающей среды был целенаправленным, им необходимо управлять. В условиях быстро меняющейся ситуации, как за пределами предприятия, так и внутри требуется особый подход к организации системы внутрифирменного управления субъектами хозяйственной деятельности, что обусловлено существующей для них необходимостью гибко реагировать на перемены и адаптироваться к ним с целью предотвращения кризисной ситуации и продолжения успешного функционирования. Данный подход представляет собой механизм адаптивного управления и можно сказать, что если адаптация – модель поведения предприятия в рыночных условиях, то адаптивное управление – метод (способ) реализации данной модели поведения. Поскольку базовые положения концепции и методология адаптивного управления предприятия в полном объеме еще не сформированы, понятийная конструкция адаптивного управления ещё формируется, существуют различные и неоднозначные толкования данной категории. Важность данного вопроса состоит также в том, что категория адаптивного управления, по мнению большинства авторов, трактуется как совокупность действий и методов, характеризующихся способностью управляющей системы реагировать только на изменение внешней среды, что приводит к сужению предметной области категории.

Анализ высказываний и мнений по данной категории высветил теоретико-методологические задачи, включающие определение объекта и предмета, цели и задач адаптивного управления, результата (продукта) и пользователя результатов адаптивного управления, последовательности проведения адаптивного управления, а также системный характер данной категории. Последняя характеристика предполагает для практического использования создание системы адаптивного управления, обеспечивающей постоянное управляющее воздействие, направленное на осуществление адаптации предприятия к изменениям во внешней и внутренней среде.

С учетом вышеприведенных задач адаптивного управления, система адаптивного управления может быть представлена в виде двух основных частей – методологии адаптивного управления и организационно-экономического механизма адаптации (рис.1).

Сущность методологии системы адаптивного управления составляют теоретические, концептуальные положения деятельности и механизма реализации управления процессами принятия и исполнения сбалансированных решений по повышению конкурентоспособности предприятия, экономические категории, принципы, цели и задачи, технология в определенную систему, которая реализуется через механизм адаптации.

Цель системы адаптивного управления заключается в поиске наиболее эффективных вариантов принятия и исполнения сбалансированного управленческого решения, направленного на создание механизма адаптации развития предприятий в конкурентной среде.

Задачами адаптивного управления является реализация цели адаптации развития предприятия на основе формирования методологии и создания организационно-экономического механизма адаптации предприятий, разработки теоретических и практических механизмов реализации управления по стабилизации положения предприятия в конкурентной среде, с использованием адаптивной модели.

Рисунок 1 – Система адаптивного управления на предприятии

Соответственно, объектом адаптивного управления является предприятие, а предметом - отношения, явления и состояния, которые возникают в процессе функционирования и управления предприятия. В качестве явления и состояния в практике адаптивного управления могут выступать цели и ресурсы, т.е. то, насколько оправданы цели и производительно, эффективно используются ресурсы для достижения поставленной цели.

Результат адаптивного управления направлен на принятие решений в части направлений адаптации и построения модели адаптации и,следовательно, продукт адаптивного управления - информация, используемая в управлении предприятием, для формирования адекватных мер по адаптации предприятия в рыночной среде. Адаптивное управление предполагает, что оно зависит от всей доступной информации о процессе в определенный момент времени, и акцентирует внимание на действии системы управления по достижению недостающей информации.

Адаптивное управление подразумевает адаптацию не только всей системы в целом, но и возможность приспособления отдельных структурных параметров и элементов системы (предприятия) к новым условиям среды . Для достижения этих целей система адаптивного управления ориентируется на применение в процессе управления основных принципов.

Одни авторы выделяют такие принципы адаптивного управления, как: полезность; целостность и полнота; соответствие; компенсация; развитие; преемственность; эффективность; сбалансированность; устойчивость; социальность; обучение; адаптация; дифференциация; другие - следующие принципы: вариативность, прозрачность, информационное обеспечение, устойчивость и адаптивность, иерархичность, рефлексивность, демократизация и гуманизация, эффективность .

Приведенные принципы, как представляется, в большой степени пересекаются с принципами бухгалтерского учета, особенно такие, как полезность, прозрачность, целостность и полнота. Некоторые принципы кажутся искусственными и надуманными, например, такой принцип как демократизация и гуманизация.

В связи с этим, оптимальным может быть перечень принципов, включающий небольшой список и отражающий существенные особенности, присущие именно адаптивному управлению, т.е. это могут быть:

1. вариативность или интеграция различных подходов к управлению;

Интеграция отдельных научных подходов присуща адаптивному управлению при построении комплексных и инструментальных моделей, в том числе при агрегировании функций, создании общих моделей функционирования, а также частных моделей инвестирования, финансирования и производства, исследования поведенческих аспектов, увязки стратегических, тактических и оперативных систем планирования и расчетов и т.д.

1. сбалансированность или обоснование и согласованность планов управления предприятием, принятие сбалансированных управленческих решений (ПСУР);

Основную роль в реализации системы адаптивного управления играет сбалансированное управленческое решение, представляющее собой окончательное решение о стратегии действий, направленных на устранение разногласий, в результате воздействия среды, которые возникли на предприятии. Управленческие решения вырабатываются на основе анализа сфер деятельности предприятия, используя поддержку принятия решения в виде подготовленной информации и оформленной в форме проекта решения.

Принятие сбалансированных управленческих решений должно базироваться на системе показателей эффективности или результативности управления, включающей количественные и качественные показатели, позволяющей оценить качество управления на различных уровнях управления и в различных структурных подразделениях предприятия, четко сформулировать цели и выразить их количественно и качественно; отражать достигнутые результаты и проблемные точки, требующие управленческого вмешательства; своевременно осуществлять корректировку стратегии развития в случае ее недостижимости, улучшая тем самым качество планирования. Основная ценность использования системы показателей эффективности и результативности управленческих решений состоит в том, что она позволяет оценить достижение поставленной цели, стоящей перед менеджерами, собственниками, инвесторами предприятия путем интеграции результатов в систему оценочных и нормативных(оптимальных) показателей. Оценочные показатели используются для оценки эффективности адаптивного управления и фактического состояния деятельности предприятия, выявления отклонений, принятия мер, направленных на предотвращение и преодоление критических ситуаций и повышение конкурентоспособности предприятия в целом и объектов мониторинга в частности. Нормативные (оптимальные) показатели необходимы для сравнительной оценки достигнутых результатов по реализации принятых решений в соответствии с планом мероприятий, которые должны быть реализованы по принятому управленческому решению.

Методология теории принятия решения базируется на совокупности концепций (системы, рациональности, наилучшего решения) и принципов (цели, множественности альтернатив, измерения).

3) информационная обеспеченность или обеспечение организационного взаимодействия внутри предприятия, максимальная информатизация системы;

Функционирование и развитие современного предприятия базируется на информационной системе, являющейся основным обеспечением адаптивного управления. Информационная система позволяет создать информационные потоки и объединить их в единое информационное пространство, на базе которого собственники предприятия, топ-менеджмент, менеджеры всех уровней и другие пользователи могут строить сценарии развития.

Для принятия сбалансированных управленческих решений необходима обработка больших массивов информации, а для адаптивного управления предприятиями необходим информационный обмен, который обеспечивает сопровождение управленческих решений. Основой формирования единого информационно-аналитического обеспечения и формирования информационного потока является бухгалтерский и управленческий учет.

В развитой рыночной экономике бухгалтерская отчетность рассматривается не как самоцель, а как источник информации для ее пользователей и под бухгалтерской отчетностью понимается, прежде всего, финансовая отчетность, т.е. отчетность, предназначенная для внешних пользователей информации. Соответственно, конечной целью процесса учета является предоставление информации, полезной при принятии хозяйственных и экономических решений для осуществления разумного выбора из имеющихся альтернативных возможностей применения ограниченных ресурсов в ходе хозяйственной деятельности. Таким образом, отчетность компаний - это в том числе и средство коммуникации между компанией и заинтересованными пользователями.

В соответствии с нормами мировой практики, зафиксированными в Принципах подготовки и составления финансовой отчетности, принятых Комитетом по международным стандартам финансовой отчетности, выделяется семь основных групп пользователей бухгалтерской (финансовой) отчетности :

- инвесторы (в том числе учредители);

- работники и представляющие их группы;

- заимодавцы;

- поставщики и прочие торговые кредиторы;

- покупатели;

- правительство и государственные органы;

Общественность.

Информационные потребности разных групп пользователей неоднородны. Различны и возможности данных групп пользователей в получении информации. В мировой практике приоритет отдается интересам тех групп внешних пользователей, которые могут обеспечить дополнительный приток капитала в расширение деятельности организации, но не имеют возможности запрашивать от предприятий интересующую их финансовую информацию, поэтому вынуждены довольствоваться информацией, предоставляемой им администрацией организации.

Под качественными характеристиками финансовой отчетности международные стандарты понимают атрибуты, которые делают информацию прозрачной и полезной для потребителя. Они включают уместность, надежность (достоверность), сопоставимость и понятность.

Бухгалтерская (финансовая) отчетность должна давать достоверное и полное представление о финансовом состоянии организации, финансовых результатах и финансовом положении.

Система управленческого учета обеспечивает удовлетворение внутренних потребностей предприятия в отличие от бухгалтерского учета, который предназначен для предоставления финансовой информации внешним пользователям, прежде всего регулирующим органам и акционерам. Управленческий учет – это аналитический учет в отличие от бухгалтерского учета, который является синтетическим. Это означает, что он обеспечивает детализированный учет в виде, удобном для анализа и принятия решений и ведется по единицам финансовой организационной структуры, то есть по центрам финансовой ответственности: затрат, доходов, прибыли, инвестиций. Система управленческого учета охватывает факторы, которые влияют на стоимостные результаты деятельности предприятия, и позволяет оценивать такие критерии управления результатами, как прибыльность деятельности выделенных сегментов финансовой структуры, взаимоотношения между ними. Как правило, отчеты обеспечивают информацию, достаточную для того, чтобы руководство могло установить, почему производятся расходы и какую прибыль приносит бизнес-единица, центр прибыли, бизнес-направление, продукт, клиент, проект, канал сбыта и так далее, проанализировать причины расходов и доходов, привести доходы и расходы к желательному уровню.

4) эффективность или мотивация, учет, контроль и анализ;

5) адаптивность и устойчивость, гибкая организационная структура;

Многие авторы относят к основным свойствам адаптивности, прежде всего, устойчивость и гибкость. Под устойчивостью понимается способность системы (предприятия) эффективно функционировать в условиях внешних воздействий и внутренних возмущений; в то время как под гибкостью - свойство предприятия переходить в результате воздействия факторов внешней и внутренней среды из одного работоспособного состояния в другое с минимальными затратами ресурсов и времени .

Следовательно, можно сказать, что стратегическая устойчивость предприятия, представляет собой результат его способности создавать, развивать и сохранять длительное время конкурентные преимущества на рынке потребителей в условиях изменений внешней среды и включает в себя элементы экономической (финансовой), технологической, организационной, рыночной и кадровой устойчивости, позволяющие поддерживать должный уровень ликвидности, платежеспособности и рентабельности предприятия.

6) развитие или интеграция исследовательских, управленческих и учебных аспектов;

7) системная организация инноваций, инновационное управление. В условиях рыночной экономики и неустойчивого развития наиболее эффективным, а также инновационным видом адаптивного управления следует считать процессный подход к управлению, т.е. управление бизнес-процессами на предприятии. Актуальность такого управления соответствует теории и практике управления в быстро изменяющихся условиях и при этом появляется возможность оценить деятельность системы адаптивного управления в целом, дифференцируя элементы адаптивной системы по сферам деятельности, процедурам управления и по этапам принятия решения.

Резюмируя, можно сказать, что адаптивное управление – гибкая система управления предприятием, направленная на реализацию механизма адаптации посредством формирования методологии управления и организационно-экономического механизма адаптации для приспособления к изменяющимся условиям внешней и внутренней среды. Система адаптивного управления предприятием в конкурентной среде представляет собой совокупность принципов, инструментов и технологий принятия и исполнения сбалансированных управленческих решений, которые реализуются посредством механизма адаптации и исполнения сбалансированного решения на основе управленческих показателей.

Организационно-экономический механизм адаптации в конкурентной среде является составной частью системы адаптивного управления предприятием; он обеспечивает интеграцию функций и инструментов адаптации, а также целенаправленное воздействие на факторы, от состояния которых зависит конкурентоспособность предприятия.

Использованная литература

1. Бушмелева Г.В. Адаптивное управление промышленными предприятиями в конкурентной среде. Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.э.н. Ижевск, 2009.
2. Горбатова Л.В. Учет по международным стандартам. М., фонд развития бухгалтерского учета. 2002.
3. Дудчак В.В. Теоретико-методологические аспекты формирования системы адаптивного управления промышленным предприятием. Диссертация на соискание ученой степени д.э.н. Ростов-на- Дону, 2006. Бушмелева Г.В. Адаптивное управление промышленными предприятиями в конкурентной среде. Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.э.н. Ижевск, 2009. С.15-16

   Горбатова Л.В. Учет по международным стандартам. М.. фонд развития бухгалтерского учета. 2002,с.45-50

промышленными роботами.

В соответствии с различными определениями термина «адаптация», в задачах робототехники различают два типа адаптивных систем управления.

1. Адаптивные (очувствленные) системы управления, имеющие в своем составе сенсорные устройства, обеспечивающие получение информации о состоянии среды и (или) свойствах отдельных объектов. Полученная от сенсоров информация перерабатывается с целью решения различных задач, связанных с формированием управляющих сигналов (адаптация в широком смысле).

2. Адаптивные (обучающиеся) системы управления, в которых для обработки информации о состоянии среды и (или) о состоянии отдельных звеньев или подсистем робота применяются адаптивные алгоритмы, т.е. алгоритмы, способные изменяться под воздействием текущей или обучающей информации с целью оптимизации качества решения задачи в условиях неопределенности (адаптация в узком смысле).

Роботы, основанные на применении первого из указанных типов управления, называются адаптивными . Системы управления роботами, реализующими второй способ адаптивного управления, называют системами управления с адаптивными (или обучающимися) алгоритмами обработки информации .

Основным признаком для адаптивных систем управления первого типа является наличие сенсорной системы, получающей информацию о внешнем мире. Для адаптивной системы управления (или адаптивной системы переработки информации) главным признаком служит использование приспосабливающихся (адаптивных алгоритмов) обработки информации в изменяющихся условиях. Для реализации обучающихся систем управления (переработки информации) необходимым условием является наличие «учителя» и процесса обучения.

Возможно применение обоих принципов адаптации, когда в системе управления имеется сенсорная подсистема, и в одной или нескольких подсистемах применяются адаптивные алгоритмы переработки информации.

Рассмотрим классификацию адаптивных (очувствленных) систем управления первого типа (адаптация в широком смысле).

По функциональному назначению самого робота эти системы могут быть разделены на адаптивные системы управления манипуляционными и подвижными роботами. Классификация подвижных роботов будет рассмотрена позже.

Наиболее важными признаками для классификации рассматриваемых адаптивных систем управления являются характеристики применяемых сенсорных устройств.

По признаку моделирования функций биосенсоров технические сенсоры можно классифицировать на визуальные, слуховые, тактильные и кинестетические.

Визуальные сенсоры обеспечивают дистанционное получение информации о геометрических и, возможно, некоторых физических характеристиках внешней среды (цвет, свойства грунта). Существует большое число технических средств, которые могут быть применены для решения этой задачи: телевизионные системы различного типа, оптико-электронные приборы с зарядовой связью (ПЗС) и фотодиодные матрицы и линейки, различные локационные устройства.

Слуховые (акустические) сенсоры предназначены для восприятия звуковых колебаний и идентификации на их основе соответствующего акустического образа. Важное значение звуковые устройства имеют для организации речевой связи между человеком-оператором и роботом.

Тактильные сенсоры позволяют фиксировать контакт с объектами внешней среды. Они широко применяются для очувствления схвата манипулятора и корпуса робота.

Кинестетические сенсоры в живых организмах формируют мышечное чувство, позволяющее получить информацию о положении отдельных органов и усилиях в них.

Аналогичные задачи решаются в технике с помощью датчиков положения , скорости, измерителей усилий и моментов. По информации от датчиков усилий и моментов в шарнирах манипулятора могут быть определены и силомоментные характеристики взаимодействия с внешними объектами.

Для решения разнообразных задач адаптивные роботы должны иметь соответствующие «радиусы очувствления », т.е. воспринимать сенсорную информацию на требуемом расстоянии от ее источника. Биосенсоры по этому признаку делятся на дистантные (рецепторы зрения, слуха и обоняния) и контактные , определяющие параметры самой среды или процесса взаимодействия с ней только при непосредственном соприкосновении рецептора со средой (рецепторы осязания и вкуса).

Технические сенсоры по указанному признаку можно разделить на сверхближние (контактные), ближние, дальние и сверхдальние. Сверхближними сенсорными устройствами являются тактильные и кинестетические сенсоры, датчики пройденного пути, измерители плотности.

Сенсорные устройства ближнего и дальнего действия позволяют получать бесконтактным способом информацию о внешней среде вблизи робота (например, с помощью локационных сенсоров схвата) и в объеме всей рабочей зоны соответственно. Наиболее важное значение среди сенсоров дальнего действия имеют различные визуальные системы (системы технического зрения).

Сенсорные устройства сверхдальнего действия могут применяться для управления транспортными и исследовательскими роботами в составе различных навигационных систем.

Перейдем к рассмотрению областей применения и классификации систем управления с адаптивными алгоритмами обработки информации (адаптация в узком смысле). Адаптивные алгоритмы и системы, разрабатываемые для решения различных робототехнических задач (восприятия внешней среды, управления и планирования), могут классифицироваться в зависимости от типа структур, реализующих выбранные способы представления априорной, текущей и обучающей информации. Существенное значение для характеристики различных адаптивных систем имеют объем и структура памяти, реализующей модель среды, а также быстродействие процессов адаптации.

Рассмотрим некоторые задачи адаптации и обучения, которые могут возникать при создании алгоритмического обеспечения подсистем робота.

1. Исполнительный уровень . На исполнительный уровень поступают сигналы, определяющие необходимые изменения обобщенных координат, степеней подвижности эффекторной системы. Исполнительный уровень обычно представляет собой привод - электрический, пневматический или гидравлический, с помощью которого обеспечиваются требуемые усилия в каждой из степеней подвижности. Эти усилия определяются весовыми и геометрическими характеристиками объектов, которые робот должен перемещать. В зависимости от этих характеристик изменяется нагрузка привода, причем качество работы привода может при этом существенно ухудшиться. Кроме того, изменение трения и зазоров в шарнирах кинематической цепи эффекторной системы также влияет на динамические характеристики привода. Поэтому в ряде случаев необходимо применять принципы адаптации для построения привода, обеспечивающего требуемое качество работы исполнительного уровня в условиях указанных изменений характеристик «внешней среды».

2. Тактический уровень . Тактический уровень «раскладывает» требуемое движение рабочего органа на соответствующие перемещения степеней подвижности. В живых организмах при нарушении работы одного из суставов (или одной конечности) происходит соответствующее изменение режима работы других суставов (или конечностей) с целью выполнения требуемого движения. Обычно робот (манипуляционный или локомоционный) обладает избыточным числом степеней подвижности, что обеспечивает принципиальную возможность построения адаптивного тактического уровня, автоматически перестраивающего работу приводов исполнительного уровня при резком ухудшении характеристик или выходе из строя одного из них.

3. Распознавание объектов и анализ сцен. Как правило, адаптивный робот взаимодействует с трехмерными объектами, которые могут быть произвольно ориентированы и расположены в различных местах зоны действия робота. Сигналы, поступающие от сенсорной системы, для каждого случая расположения объектов будут различны. Для построения системы восприятия может оказаться целесообразным применение принципов построения обучающихся систем распознавания образов, теория которых интенсивно развивается.

4. Система планирования . Процессы обучения в системе планирования обычно тесно связаны с преобразованием информации в модели среды. Это процессы рассматриваются обычно как характерная черта искусственного интеллекта. Один из возможных вариантов процесса обучения в системе планирования может заключаться в следующем. Положим, что робот может по определенным правилам формировать план действий в некоторой ситуации. Кроме того, существует возможность изменения этих правил на основе приобретения опыта. Например, если робот должен составлять последовательно планы для ряда ситуаций, в какой-то степени подобных друг другу, то при наличии механизма обучения составление плана после рассмотрения ряда ситуаций может протекать существенно быстрее, чем это имело место для первоначальной ситуации. Таким образом, робот приобретает некоторый «навык» для выполнения ряда операций, «близких» в каком-то отношении друг к другу.

5. Система связи с внешней средой. Эта система может иметь различные уровни сложности и разную физическую природу сигналов, которые она способна воспринимать от человека или автомата и передавать им. Задача организации диалога с роботом может рассматриваться в рамках общей проблемы построения диалоговых систем.

Здесь также возможна постановка задач адаптации и обучения на различных уровнях, начиная от задач распознавания акустических или визуальных сигналов и кончая задачей понимания смысла отдельных предложений и (или) достаточно сложной графической информации (чертежей, схем и т.д.).

Адаптивные алгоритмы обработки информации, разрабатываемые применительно к различным робототехническим задачам, могут также классифицироваться в соответствии с математическими методами , положенными в основу их формирования. В соответствии с этим признаком адаптивные алгоритмы могут быть разделены на аналитические, логические, структурные и реляционные . Указанные математические подходы также могут быть применены и для формирования описаний внешней среды, необходимых для решения различных задач обработки информации в робототехнической системе.

Аналитические методы применяются при формировании адаптивных алгоритмов функционирования эффекторной и сенсорной подсистем. Логические, структурные и реляционные методы могут применяться для построения адаптивных алгоритмов обработки информации в сенсорной подсистеме и подсистеме планирования.

В некоторых случаях оказывается целесообразным применять адаптивные алгоритмы только для обработки информации на этапе создания алгоритмического и программного обеспечения, т.е. в качестве одного из подходов при формировании автоматизированной системы проектирования этого обеспечения. Целесообразность такого применения методов адаптации (в узком смысле) применительно, например, к сенсорной подсистеме определяется следующими обстоятельствами.

В ряде случаев изменения в проблемной среде робототехнической системы возникают только при изменении номенклатуры транспортируемых или изготавливаемых изделий. Поэтому адаптация имеющегося в системе управления алгоритмического и программного обеспечения к обработке вновь поступающей информации может осуществляться не в ЭВМ нижнего уровня, непосредственно вырабатывающей сигналы управления, а в ЭВМ более высокого уровня, где может производиться необходимая модификация программ (или выбор оптимальных параметров в алгоритмах обработки информации). Один из методов автоматизации этого процесса модификации программного обеспечения может быть основан на применении соответствующих адаптивных алгоритмов. После необходимой коррекции программы с ЭВМ высшего уровня передаются по линии связи на ЭВМ нижнего уровня.