El diagrama de bloques que se muestra en la Figura 4-1 ilustra los conceptos básicos de un sistema de control. Después de que la señal de acción pasa (a través de) los componentes del sistema de control, proporciona una indicación, y el propósito del sistema es controlar la variable C dentro de la indicación. En términos generales, la variable controlada es la salida del sistema y la señal de acción es la entrada del sistema. Para dar un ejemplo simple, en el control de dirección de un automóvil, la dirección de las dos ruedas delanteras puede considerarse como la variable controlada, que es la salida, y la posición de su volante puede considerarse como la entrada, que es la entrada; la señal de acción e. Otro ejemplo Por ejemplo, si queremos controlar la velocidad de un automóvil, entonces la presión total del acelerador es la señal de acción y la velocidad es la variable controlada.
Figura 4-1 Diagrama de bloques del sistema de control básico
A la cantidad física a controlar la llamamos cantidad controlada o cantidad de salida del sistema. La señal de excitación utilizada para hacer que el sistema tenga el rendimiento o salida deseado se define como la cantidad de control o cantidad de entrada del sistema. Los factores que hacen que la cantidad controlada se desvíe del valor esperado se denominan perturbaciones. El proceso de control automático es un proceso que intenta eliminar la influencia de factores de interferencia para mantener la cantidad controlada cambiando como se espera.
Por tanto, el sistema de control automático puede entenderse de la siguiente manera: cualquier sistema, sin participación directa, utiliza un dispositivo de control para hacer que el objeto o proceso controlado se ejecute automáticamente según reglas predeterminadas.
Después de que los humanos dominaron técnicas de fabricación simples, con el fin de reducir o reemplazar su propia mano de obra, se les ocurrió la idea de crear dispositivos automatizados. Esta es la fuente original de la idea del control automático. . El proceso de desarrollo de la tecnología de control automático ha pasado aproximadamente por cuatro etapas: la etapa antigua, la etapa del siglo XVII al XIX, la etapa del siglo XIX, la etapa de la Segunda Guerra Mundial y la etapa posterior a la Segunda Guerra Mundial. Durante este período, la teoría del control clásica y la teoría del control moderna se desarrollaron desde cero.
2 El desarrollo temprano de la tecnología de control automático
En la antigüedad, aproximadamente desde el siglo XIV a. C. hasta el siglo XI a. C., las civilizaciones antiguas del mundo, incluidas China, Egipto y Babilonia, debido a Para satisfacer las necesidades del desarrollo de la producción, han aparecido clepsidras que pueden cronometrar automáticamente. Zhang Heng, un científico de la dinastía Han, inventó la esfera armilar y el sismógrafo. El esquema del modelo se muestra en la Figura 4-2, que aplica la idea de control automático a instrumentos de observación astronómica y a instrumentos de observación sísmica. La brújula apareció durante el período de los Tres Reinos y fue un ejemplo exitoso de la aplicación de ideas de control automático en instrumentos de medición de la orientación. Durante la dinastía Song del Norte en China (1086-1089 d.C.), Su Song y Han Gonglian construyeron una plataforma de instrumentos flotante, como se muestra en la Figura 4-3. Era un instrumento que integraba una esfera armilar para la observación astronómica. demostración astronómica y un dispositivo de cronometraje automático. Todo el sistema es un sistema de control automático no lineal de circuito cerrado basado en el principio de retroalimentación negativa.
Figura 4-2 Vista de apariencia del modelo de sismómetro a escala
Figura 4-3 Plataforma de imágenes de instrumentos acuáticos
Los sismógrafos simples y semiautomáticos aparecieron en el antiguo Egipto y Máquinas de la antigua Grecia, como el dispositivo de apertura automática de la puerta de la iglesia, el sacerdote de bronce que rocía agua bendita automáticamente, el tanque de agua bendita que funciona con monedas, el pájaro de bronce que canta automáticamente en la puerta de la iglesia, etc. Aquí hay algunos autómatas primitivos no relacionados y algunos inventos personales. Después del siglo XVII, con el desarrollo de la producción y el progreso científico, aparecieron en Europa una variedad de dispositivos automáticos, entre ellos: en 1642, el físico francés Pascal inventó una máquina sumadora con transporte automático, en 1657, el maquinista holandés Huygens inventó los relojes; en 1745, el mecánico británico E. Lee inventó un molino de flujo de aire con control de la dirección del viento, utilizando la función de dirección del ala de cola para alinear el ala principal con la dirección del viento; en 1765, el mecánico ruso Bolzunov inventó la válvula de flotador del nivel del agua; El regulador puede controlar automáticamente el nivel de agua de la caldera de vapor. Durante este período, debido a las necesidades del desarrollo de la producción, se produjo tecnología de control automático.
En 1788, el científico británico Watt (Figura 4-4) inventó la válvula de mariposa centrífuga, también conocida como gobernador de bola voladora. Como se muestra en la Figura 4-5, se utiliza para controlar la válvula de vapor de la máquina de vapor para formar un sistema de control automático de circuito cerrado para la velocidad de la máquina de vapor, logrando así el control de la velocidad de la máquina de vapor por parte del válvula de mariposa centrífuga. El invento de Watt promovió la aplicación generalizada de modernos dispositivos de regulación automática y tuvo un impacto importante en la primera revolución industrial provocada por la máquina de vapor y el posterior desarrollo de la teoría del control.
Los inventos de otros países incluyen: el regulador de velocidad electromagnético inventado por el mecánico y electricista ruso Constantino en 1854; en 1868, el ingeniero francés Falco inventó el regulador de retroalimentación, que servía para ajustar la válvula de vapor y controlar el timón del barco de vapor. Este fue el servomecanismo que más tarde se utilizó ampliamente. Antes de 1868, la tecnología de automatización consistía sólo en algunos inventos individuales y aplicaciones simples, por eso se la llamó la primera etapa. Después de 1868, comenzó gradualmente el análisis teórico y la aplicación generalizada a gran escala de los sistemas de control automático, por lo que se denomina segunda etapa.
Figura 4-4 Watt
Figura 4-Esquema del motor de vapor de control de válvula de mariposa centrífuga de 5 Watt
1-Motor de vapor 2-Válvula de vapor; Gobernador; 4 cargas
3 Desarrollo temprano de la teoría del control automático
Varios dispositivos de control automático simples pueden mejorar el proceso de producción y aumentar la eficiencia de la producción. Aunque la invención de esta tecnología pasó por un largo proceso histórico antes del siglo XVIII, sin análisis teórico ni descripción matemática, jugó un papel destacado en la formación de la tecnología de automatización y todos se resumieron a partir de la experiencia práctica. Los siglos XVII y XVIII fueron el período de formación gradual de la tecnología de automatización, seguido por el período de desarrollo de la tecnología de automatización moderna. La descripción matemática y el análisis teórico jugaron un papel crucial. El primer problema que encontró la gente fue la estabilidad del regulador automático, porque el regulador centrífugo inventado por Watt a veces causaba inestabilidad en el sistema y hacía que la máquina de vapor oscilara violentamente. En el siglo XIX se redescubrió la estabilidad de los pilotos automáticos de a bordo. Estos problemas han atraído una atención generalizada y algunos matemáticos han intentado utilizar ecuaciones diferenciales para describir y analizar la estabilidad del sistema. La descripción matemática original del sistema de control automático fue realizada por el físico británico Maxwell (Figura 4-6). Publicó un artículo "Sobre los reguladores de velocidad" en 1868, en el que resumía la teoría de los reguladores de velocidad sin diferencias estáticas.
En 1877, el matemático británico E.J. Routh propuso el famoso criterio de estabilidad de Routh, que es un criterio de estabilidad algebraico que puede determinar la estabilidad de un sistema de control basándose en los coeficientes de ecuaciones diferenciales. En 1895, el matemático alemán A. Hurwitz (Figura 4-7) propuso el famoso criterio de estabilidad de Hurwitz, que es otra forma del criterio de estabilidad algebraico. El criterio de estabilidad de Routh-Hurwitz es un criterio importante para prejuzgar la estabilidad del regulador basándose en la función de transferencia o la ecuación diferencial. En 1892, el matemático ruso Lyapunov publicó una monografía sobre la cuestión general de la estabilidad del movimiento, que daba una definición estricta del concepto de estabilidad del movimiento en forma de lenguaje matemático y ofrecía dos métodos para juzgar la estabilidad del sistema.
Figura 4-6 Maxwell
Figura 4-7 Hurwitz
Después de entrar en el siglo XX, debido a las necesidades de la revolución industrial, la gente comenzó a adoptar Dispositivos de control automático para solucionar problemas de control planteados en la producción industrial. La aplicación de controladores automáticos marca que la tecnología de automatización ha entrado en un nuevo período histórico. Durante este tiempo, un controlador es un dispositivo que rastrea un valor dado para que ciertas cantidades físicas permanezcan cerca del valor dado. La amplia aplicación de diversos dispositivos de control automático en la producción industrial ha promovido el análisis y la investigación exhaustiva de los sistemas de regulación. Después de la década de 1920, Estados Unidos comenzó a utilizar reguladores proporcionales, integrales y diferenciales, conocidos como reguladores PID. El regulador PID es un regulador analógico que ahora se utiliza en muchas fábricas. En las dos primeras décadas del siglo XX, las estructuras de control por retroalimentación se utilizaron ampliamente en los controladores automáticos. Desde la década de 1920, cada vez más personas han comenzado a estudiar teóricamente los sistemas de control por retroalimentación.
En 1925, el ingeniero eléctrico británico O. Hevesey aplicó la transformada de Laplace para resolver problemas de redes eléctricas y utilizó el cálculo para obtener el proceso transitorio. Durante 1927, cuando Bell Telephone Laboratories estaba resolviendo el problema de distorsión de los amplificadores de válvulas, el ingeniero eléctrico H.S Black introdujo el concepto de retroalimentación desde la perspectiva de las señales eléctricas. En 1932, el ingeniero de telecomunicaciones estadounidense Nyquist (Figura 4-8) propuso el famoso criterio de estabilidad de Nyquist. El diagrama de Nyquist se puede dibujar directamente en función de la función de transferencia del sistema para juzgar la estabilidad del sistema de retroalimentación.
En 1938, el ingeniero eléctrico soviético Mikhailov aplicó el método de la frecuencia para estudiar la estabilidad de los sistemas de control automático y propuso el famoso criterio de estabilidad de Mikhailov.
Figura 4-8 Nyquist
Con el desarrollo de la teoría del control automático, se han desarrollado las ideas de control de programas, control lógico y autómatas. En 1833, el matemático británico C. Babbage propuso por primera vez el concepto de control de programa al diseñar un autómata analítico. Intentó utilizar el método de tarjeta perforada diseñado por el inventor francés J.M. Jacquard para realizar el control del programa de autómatas analíticos. En 1936, el matemático británico Turing desarrolló la famosa máquina de Turing, que se convirtió en el prototipo de las modernas computadoras electrónicas digitales. Usó máquinas de Turing para definir clases de funciones computables y estableció la teoría de algoritmos y la teoría de autómatas. En 1938, el ingeniero eléctrico estadounidense Shannon, el matemático japonés Nakashima y en 1941 el científico soviético Shestakov establecieron de forma independiente la teoría de los autómatas lógicos, que consiste en relés con solo dos estados de funcionamiento para lograr un control lógico. Además, Shannon estableció la teoría de la información.
4 La formación de la teoría de control clásica
La historia del desarrollo de la tecnología de control automático es la historia de los seres humanos que utilizan su propia inteligencia para ampliar y expandir las funciones de los órganos. La automatización es la cristalización de la ciencia, la tecnología y la industria modernas, y su desarrollo refleja plenamente la aplicación integral de la ciencia y la tecnología. La tecnología de control automático se ha desarrollado con las necesidades de la sociedad, especialmente el control de equipos de producción y equipos militares, y las necesidades de la industria aeroespacial. La teoría de control clásica formada durante la Segunda Guerra Mundial jugó un papel importante en la promoción del desarrollo de la tecnología de control automático después de la guerra. Durante la Segunda Guerra Mundial, la superioridad aérea de Alemania y la posición defensiva de Gran Bretaña obligaron a los científicos de Estados Unidos, Gran Bretaña y Europa Occidental a concentrarse en resolver problemas técnicos militares, como los sistemas de control de fuego de defensa aérea y los sistemas de navegación automática de los aviones. En el proceso de resolución de estos problemas, se formó la teoría de control clásica, se diseñaron varios dispositivos de ajuste automático de precisión y se creó un nuevo campo científico de sistemas y control.
Durante la Segunda Guerra Mundial, los métodos de control por retroalimentación se utilizaron ampliamente en el diseño y desarrollo de pilotos automáticos de aviones, sistemas de posicionamiento de artillería, sistemas de control de antenas de radar y otros sistemas militares (Figura 4-9). La complejidad de estos sistemas y la búsqueda de un alto rendimiento para un seguimiento rápido y un control preciso requieren urgentemente la expansión de las tecnologías de control existentes, lo que ha llevado al surgimiento de muchas ideas y métodos nuevos, y también ha promovido la investigación sobre sistemas no lineales, muestreo Sistemas y sistemas estocásticos. Investigación sobre sistemas de control.
En 1945, el matemático estadounidense Wiener (Figura 4-10) extendió el concepto de retroalimentación a todos los sistemas de control. En 1948, Wiener publicó el libro "Cibernética", que sentó las bases de la cibernética. Ese mismo año, el ingeniero de telecomunicaciones estadounidense Shannon publicó "La teoría matemática de la comunicación", sentando las bases de la teoría de la información. Wiener y Shannon estudiaron el movimiento de los sistemas desde dos aspectos: control e información. Wiener también estudió la naturaleza del control por retroalimentación desde una perspectiva de la información. Desde entonces, ha habido una mayor comprensión de la retroalimentación y la información. Desde 65438 hasta 0954, el científico de sistemas chino Qian Xuesen resumió exhaustivamente la teoría de control clásica, la actualizó a un nivel teórico superior y publicó el libro "Ingeniería cibernética" en los Estados Unidos. El propósito de la ingeniería cibernética es estudiar aquellas partes de la cibernética que pueden usarse directamente en la ingeniería de sistemas controlados. La ingeniería cibernética hace posible que las personas tengan una perspectiva más amplia y observen los problemas relacionados de una manera más sistemática. Por lo tanto, a menudo pueden obtener nuevos métodos más efectivos para resolver viejos problemas y también pueden revelar nuevas perspectivas que no se han visto antes.
Figura 4-9 Radar durante la Segunda Guerra Mundial
Figura 4-10 Salchicha
En ese momento, este nuevo tema se llamó teoría de servomecanismos en Estados Unidos. Estados y automático en la Unión Soviética La teoría de la regulación resuelve principalmente problemas de control de una sola variable. En ese momento, los conceptos de función de transferencia y respuesta de frecuencia se usaban ampliamente en el análisis y diseño de servosistemas de retroalimentación. Los métodos más utilizados son el método de Nyquist (1932), el método de Bode (1945) y el método de Evans (1948). El método de Evans, también llamado método del lugar de las raíces, fue propuesto por el ingeniero de telecomunicaciones estadounidense W.R. Evans en 1948. El método de frecuencia desarrollado en las décadas de 1930 y 1940 para adaptarse a la regulación de una sola variable y al diseño de servosistemas sentó las bases para la teoría de control clásica.
Posteriormente, el método de la frecuencia se convirtió en el método principal para analizar y diseñar sistemas de control automático lineal. Este método no sólo determina cualitativamente la dirección del diseño, sino que también es una herramienta de cálculo aproximada simple. Por lo tanto, este enfoque es particularmente eficaz y popular para el diseño de ingeniería de sistemas de control que todavía dependen en gran medida de la experiencia y el ensayo y error.
El nombre de teoría de control clásica fue propuesto en la primera Conferencia Nacional Conjunta de Control Automático en 1960. En esta conferencia, el tema del control de una sola variable en el campo de los sistemas y el control se denomina teoría del control clásica; el tema del control de múltiples variables en el campo de los sistemas y el control se denomina teoría del control moderno.
En 1952 nació la primera máquina herramienta CNC. La aplicación de la tecnología de máquinas herramienta CNC no solo trae cambios revolucionarios a la fabricación tradicional, sino que también convierte la fabricación en un símbolo de industrialización. La máquina herramienta CNC se muestra en la Figura 4-11.
La computadora digital electrónica inventada a mediados de la década de 1940 marcó el comienzo de una nueva era de control de programas digitales. Aunque en aquel momento se limitaba al cálculo automático, sentó las bases para el rápido desarrollo de la tecnología de automatización en los años 1960 y 1970.
En 1961 nació el primer robot industrial del mundo (Figura 4-12), que impulsó en gran medida la automatización de las líneas de producción industrial.
Figura 4-11 Máquina herramienta CNC
Figura 4-12 Robot industrial
Las computadoras de transistores aparecieron en 1958, las computadoras de circuito integrado aparecieron en 1965 y las de circuito único. Las computadoras con chips aparecieron en 1971. La aparición de los microprocesadores ha tenido un enorme impacto en la tecnología de control. Los ingenieros de control pueden utilizar fácilmente microprocesadores para implementar varios controles complejos, haciendo realidad la automatización integral.
En 1957 se celebró la conferencia fundacional de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). A la reunión asistieron delegaciones de 18 países y China fue uno de los patrocinadores. La Conferencia Internacional sobre Control Automático se celebra cada tres años desde 1960 y ha publicado revistas como Automation e IFAC Communications. El establecimiento de IFAC marca la madurez del control automático y promueve nuevos desarrollos en los campos de sistemas y control a través de la cooperación internacional.
5 La formación y el desarrollo de la teoría y la tecnología de control modernas
Desde la década de 1950, ha habido muchos desarrollos nuevos en la teoría de control clásica. Varias teorías y métodos nuevos penetran gradualmente en la investigación de la teoría del control. Pero a finales de la década de 1950 se descubrió que cuando la teoría del control clásica se extendiera a sistemas multivariables, se sacarían conclusiones erróneas. Para resolver y superar los problemas encontrados, surgió la teoría de control moderna.
1) Identificación, modelado y simulación del sistema
En la teoría de control moderna, el diseño del controlador óptimo, el diseño del observador y la configuración de los puntos cero y polares se basan en sobre el conocimiento del sistema Se realiza bajo la premisa de ecuación dinámica o ecuación de estado. Estos métodos de síntesis de sistemas a menudo eligen una forma de descripción conveniente sin considerar cómo obtener estos modelos matemáticos. En aplicaciones prácticas, el modelo del sistema suele ser desconocido. Para sistemas complejos, suele resultar difícil establecer modelos utilizando leyes físicas conocidas. Por lo tanto, se desarrolló el método de establecer modelos matemáticos basados en los datos de entrada y salida del sistema, y gradualmente se formaron la teoría y el método de identificación del sistema.
En el proceso de análisis, síntesis y diseño de sistemas de control automático, además de los cálculos teóricos, muchas veces se requiere investigación experimental sobre las características del sistema. Obviamente, es imposible probar el sistema antes de construirlo. Para los sistemas existentes, si el sistema es muy complejo, no está permitido, y a veces incluso es imposible, realizar experimentos en sistemas reales, independientemente de consideraciones económicas o de seguridad. Por lo tanto, es necesario probar el sistema en equipos de simulación, incluido el establecimiento, modificación y reproducción de modelos del sistema. Este proceso de prueba a menudo se denomina simulación del sistema. Actualmente, la identificación, modelado y simulación de sistemas se han convertido en temas muy activos e importantes en el campo de los sistemas y el control.
2) Control adaptativo y regulador autocorrector
A principios de los años 50, con el fin de diseñar el sistema de navegación automática de la aeronave para que pudiera operar dentro de un amplio rango de velocidad y altitud. alcance En vuelo, la gente comenzó a prestar atención a la investigación del control adaptativo. El desarrollo de la teoría del control en la década de 1960 profundizó la comprensión de los procesos de adaptación. El control adaptativo puede describirse mediante un proceso recursivo estocástico.
En la década de 1970, gracias a los nuevos avances en la microelectrónica, el control adaptativo pudo implementarse de forma sencilla y económica. Actualmente, se han desarrollado tres métodos para el control adaptativo de parámetros: el método de ajuste de ganancia, el método de referencia del modelo y el regulador autocorrector.
3) Telemetría, telecontrol y teledetección
A finales de 2019 ya existían intentos de medición y control remoto. En la década de 1920, la telemetría y el control remoto comenzaron a entrar en la etapa práctica y se utilizaron para controlar señales y desvíos en los ferrocarriles. En 1930, se envió el primer radioaltímetro del mundo para medir datos meteorológicos atmosféricos. Este fue el primer dispositivo de radiotelemetría relativamente completo. En la década de 1940, los grandes sistemas de energía, los sistemas de transporte por oleoductos y gasoductos y los sistemas de servicios públicos urbanos requerían un monitoreo centralizado de objetos geográficamente dispersos mediante teledetección, comunicación remota, control remoto y despacho remoto, lo que promovió el desarrollo de la teledetección y la teledetección. sistemas de control. La Unión Soviética y los países de Europa del Este llamaron a este sistema sistema de telecontrol.
La telemetría es la medición a larga distancia de determinados parámetros del objeto que se está midiendo. Generalmente, algunos parámetros del objeto medido se miden a través de sensores y se convierten en señales eléctricas, y luego se utiliza tecnología de transmisión de datos y comunicación multicanal para transmitir estas señales eléctricas a terminales de telemetría remotas para su procesamiento, visualización y registro. La señalización remota sirve para medir el estado límite de trabajo del objeto medido remotamente (si está funcionando o si está funcionando normalmente). El control remoto es el control remoto del objeto controlado. La tecnología de control remoto aplica de manera integral tecnología de control automático y tecnología de comunicación para realizar el control y monitoreo remoto de objetos controlados. Entre ellos, el ajuste del estado de funcionamiento del objeto controlado a distancia se denomina ajuste de control remoto. El control remoto de objetos controlados se mueve de acuerdo con ciertas reglas de guía, lo que se denomina guía, es decir, control y guía. Se usa ampliamente en los campos aeroespacial, de aviación, de navegación y otros.
Desde la década de 1960, la tecnología de teledetección se ha desarrollado rápidamente. La teledetección es un sensor instalado en aviones, satélites y otros vehículos que recopila ondas electromagnéticas reflejadas o emitidas por objetivos terrestres y utiliza estos datos para obtener información sobre el objetivo. Después del desarrollo de la teledetección aérea con aviones como principal medio de transporte, a la teledetección espacial con satélites terrestres y transbordadores espaciales como principal medio de transporte, las personas pueden observar periódica y rápidamente diversos fenómenos y cambios en la Tierra desde la altura del espacio, haciendo así que la La exploración de los recursos terrestres y el estudio de ciertos fenómenos naturales de la Tierra han entrado en una nueva etapa y se han aplicado a campos como la agricultura, la silvicultura, la geología, la geografía, la oceanografía, la hidrología, la meteorología, la protección ambiental y el reconocimiento militar.
4) Automatización integral
Desde finales de los años 50 hasta principios de los 60 comenzaron a aparecer fábricas automatizadas controladas por ordenadores electrónicos digitales. A finales de la década de 1960, aparecieron muchas líneas de producción automatizadas en la industria manufacturera (Figura 4-13), y la producción industrial comenzó a desarrollarse desde una automatización parcial hasta una automatización integral. Desde la década de 1970, importantes avances en microelectrónica, computadoras y robótica han promovido el rápido desarrollo de la automatización integrada. En el control de procesos, los sistemas de control distribuido comenzaron a aparecer en 1975, llevando la automatización de procesos a un alto nivel. En la industria manufacturera, los sistemas de fabricación flexibles (FMS), el diseño asistido por ordenador (CAD) y la fabricación asistida por ordenador (CAM) desarrollados sobre la base de la tecnología de grupo, las máquinas herramienta CNC, los centros de mecanizado y el control de grupo se han convertido en la clave para la fábrica. Automatización. Muchos robots industriales, carros de manipulación inductivos no tripulados, almacenes automáticos y carretillas elevadoras no tripuladas desarrollados en los años 70 se han convertido en poderosas herramientas para una automatización integral. Los sistemas de fabricación flexible se desarrollaron en la década de 1960 y el primer sistema de fabricación flexible en Estados Unidos se puso en producción en 1972. Desde finales de la década de 1970 hasta principios de la de 1980, los sistemas de fabricación flexibles se desarrollaron rápidamente y se utilizaron ampliamente robots de manipulación y de montaje. 1982 Octubre Se celebra en Brighton, Reino Unido, la primera conferencia internacional sobre sistemas de fabricación flexibles.
Figura 4-13 Línea de producción automática
5) El nacimiento de la teoría de los grandes sistemas.
Desde mediados de la década de 1960, la aplicación de la teoría de sistemas y control ha penetrado gradualmente en la agricultura, el comercio y las industrias de servicios, así como en la biomedicina, la protección ambiental y los campos socioeconómicos. Debido al alto desarrollo de la ciencia y la tecnología en la sociedad moderna, muchos sistemas grandes requieren una gestión integral. La teoría de control moderna no puede resolver problemas tan complejos. Por lo tanto, se necesitan con urgencia nuevos avances en la teoría de sistemas y control.
En términos de tecnología informática, la tecnología de bases de datos comenzó a desarrollarse a principios de la década de 1960 y en 1970 se propusieron las bases de datos relacionales. En la década de 1980, la tecnología de bases de datos había alcanzado un nivel considerable. A finales de la década de 1960, la combinación de tecnología informática y tecnología de comunicación dio lugar a la comunicación de datos. Del 65438 al 0969, se puso en uso con éxito la primera fase de ARPA (Agencia de Investigación Avanzada del Departamento de Defensa de EE. UU.), abriendo una nueva era de redes informáticas. En la década de 1980, la tecnología de bases de datos y las redes informáticas crearon buenas condiciones para realizar la automatización de la gestión. Uno de los temas centrales de la automatización de la gestión es la automatización de oficinas. La automatización de oficinas es una tecnología integral desarrollada en la década de 1970 y madurada en la década de 1980. La ofimática sienta una buena base para la automatización de la gestión.
La Federación Internacional de Control Automático (IFAC) celebró su primera conferencia de sistemas a gran escala en Udina, Italia, en 1976, y su segunda conferencia de sistemas a gran escala en Toulouse, Francia, en 1980. El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) celebró un simposio internacional sobre sistemas a gran escala en Virginia Beach, Virginia, EE. UU., en junio de 1982 00. En 1980 se publicó oficialmente en los Países Bajos la revista internacional "Large Systems - Theory and Application". Estas actividades marcaron el nacimiento de la teoría de grandes sistemas.
6) Inteligencia artificial y reconocimiento de patrones
Usar máquinas para simular la inteligencia humana es un deseo de larga data de la humanidad, pero solo comenzó a hacerse realidad después de la aparición de las computadoras electrónicas. En 1936, Turing propuso la idea de utilizar máquinas para el razonamiento lógico. Desde los años 50, la investigación sobre inteligencia artificial se ha basado en sacarle el máximo partido a los ordenadores.
Las primeras investigaciones sobre inteligencia artificial comenzaron explorando estrategias humanas de resolución de problemas, es decir, partiendo de acertijos intelectuales, jugando al ajedrez y demostraciones moderadas de teoremas, y resumiendo las reglas de las actividades psicológicas humanas al resolver problemas. Utilice simulación por computadora para hacer que la computadora muestre algo de inteligencia. En 1948, el matemático estadounidense Weiner planteó por primera vez el problema de la construcción de una máquina de ajedrez en "Notas sobre cibernética". Del 65438 al 0954, Samuel, ingeniero de la International Business Machines Corporation (IBM) en Estados Unidos, programó un programa de damas utilizando un programa heurístico y lo almacenó en una computadora digital electrónica, creando una máquina de ajedrez que podía acumular experiencia jugando. ajedrez. 1959 Una máquina de ajedrez derrotó a su diseñador. En 1956, Herbert Simon y Allen Newell desarrollaron un programa llamado Logic Theorist, que utilizaba una computadora digital electrónica para demostrar 33 de los 52 teoremas del capítulo 2 del famoso libro de Whitehead y Russell "Principia Mathematica". En 1956, diez científicos, entre ellos M.L. Minsky, J. McCarthy, Newell y Simon, lanzaron un simposio sobre inteligencia artificial en la Universidad de Dartmouth, que marcó el desarrollo formal de la disciplina de la inteligencia artificial. En 1960, los cuatro fundadores de la inteligencia artificial, a saber, McCarthy de la Universidad de Stanford, Minsky del MIT, Newell y Simon de la Universidad Carnegie Mellon, formaron el primer grupo de investigación de inteligencia artificial, que promovió efectivamente el desarrollo de la inteligencia artificial. Desde 1967, "Machine Intelligence" se publica periódicamente, con un total de 9 volúmenes publicados. La revista "Artificial Intelligence" se publicó en 1970. La Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial (IJCAI) se celebra cada dos años desde 1969. Estas actividades promueven aún más el desarrollo de la inteligencia artificial. El rápido desarrollo de la microelectrónica y los microprocesadores desde la década de 1970 ha combinado la inteligencia artificial con la tecnología informática. Por un lado, los resultados de la inteligencia artificial se utilizan ampliamente en el diseño de computadoras avanzadas; por otro lado, la inteligencia artificial se logra mediante el uso de supermicroprocesadores, lo que acelera enormemente la investigación y aplicación de la inteligencia artificial. La base de la inteligencia artificial es la tecnología de adquisición, representación y razonamiento de conocimientos. Los lenguajes de inteligencia artificial de uso común incluyen LISP y PROLOG. Los campos de investigación de la inteligencia artificial incluyen la comprensión del lenguaje natural, la generación de lenguaje natural, la visión artificial, la demostración de teoremas automáticos, la programación automática, los sistemas expertos y los robots inteligentes. La inteligencia artificial se ha convertido en un campo fronterizo de la investigación de sistemas y control.
1977 E.A. feigenbaum planteó la cuestión de la ingeniería del conocimiento en la Quinta Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial.
La ingeniería del conocimiento es una rama de la inteligencia artificial, cuya tarea central es construir sistemas expertos. De 1973 a 1975, Feigenbaum dirigió un equipo de investigación en la Universidad de Stanford para desarrollar con éxito un sistema médico experto MYCIN para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas de la sangre y meningitis. Este sistema puede aprender el conocimiento de médicos expertos e imitar el pensamiento y el razonamiento diagnóstico del médico. . Dar diagnósticos confiables y sugerencias de tratamiento. En 1978, Feigenbaum y otros desarrollaron con éxito el sistema experto químico avanzado DENDRAL. En 1982, el académico estadounidense W.R. Nelson desarrolló REACTOR, un sistema experto para diagnosticar y manejar accidentes de reactores nucleares. China también ha desarrollado con éxito un sistema experto para la medicina tradicional china y un sistema experto para la cría de gusanos de seda. Actualmente, los sistemas expertos se han utilizado en campos como la medicina, el diagnóstico de fallos de máquinas, el diseño de aeronaves, la exploración geológica, la estructura molecular y el procesamiento de señales.
Para ampliar las aplicaciones de las computadoras, las computadoras pueden aceptar y procesar directamente diversa información en modo natural, es decir, lenguaje, texto, imágenes, paisajes, etc. La investigación sobre el reconocimiento de patrones ha atraído la atención de la gente. En 1956, Selfridge y otros desarrollaron el primer programa de reconocimiento de caracteres, seguido de sistemas de reconocimiento de caracteres y sistemas de reconocimiento de imágenes, formando una teoría de reconocimiento de patrones con métodos estadísticos y estructurales como núcleo. La investigación sobre el reconocimiento del habla y la comprensión del lenguaje natural también ha logrado grandes avances, proporcionando nuevas interfaces para la comunicación directa entre humanos y computadoras.
Desde finales de los años 1960 hasta principios de los 1970, el MIT, la Universidad de Stanford en Estados Unidos y la Universidad de Edimburgo en el Reino Unido realizaron muchos estudios teóricos sobre robótica y observaron que todas las tecnologías de inteligencia artificial estaban integradas. Levántese para desarrollar robots inteligentes, como dispositivos ojo-mano del MIT y la Universidad de Stanford, y robots con visión y tacto de Hitachi. Debido a que los robots han demostrado grandes ventajas para mejorar la productividad, reemplazar a las personas en entornos de trabajo peligrosos y hostiles y ampliar el alcance de las actividades humanas, han atraído la atención de la gente. La tecnología robótica se está desarrollando rápidamente y se utiliza cada vez más ampliamente. Desempeña un papel muy importante en la producción industrial, la inspección y el mantenimiento de equipos de centrales nucleares, el estudio de los océanos, la extracción submarina de petróleo, la exploración espacial, etc. Los robots militares que se están estudiando también tienen grandes aplicaciones potenciales. El diseño, la fabricación y la tecnología de aplicación de robots forman la robótica.
Al resumir las lecciones aprendidas de la investigación sobre inteligencia artificial, las personas se dan cuenta de que para que las máquinas resuelvan problemas, deben tener el conocimiento de expertos humanos para resolver problemas, y la esencia de la inteligencia artificial debe ser cómo transferir conocimiento humano a las máquinas. En 1977, Feigenbaum fue pionero en sistemas expertos e ingeniería del conocimiento, y luego desarrolló la ingeniería del conocimiento con la adquisición, representación y aplicación del conocimiento como núcleo. Desde la década de 1970, los estudiosos de la inteligencia artificial han desarrollado varios sistemas expertos para el diagnóstico médico, la exploración geológica, la interpretación de datos químicos y la interpretación estructural, la comprensión verbal y de imágenes, la toma de decisiones financieras, el mando militar, el diseño de circuitos integrados a gran escala, etc. El desarrollo de computadoras inteligentes, nuevos sensores y circuitos integrados a gran escala proporciona nuevos métodos y herramientas de control para la automatización avanzada.
Desde la década de 1950, se han logrado algunos avances en la exploración de mecanismos sensoriales y de pensamiento biológicos y humanos y en el uso de máquinas para la simulación, como sistemas autoorganizados, modelos neuronales, modelos cerebrales de redes neuronales, etc. , que inspira el desarrollo de la tecnología de automatización. La teoría general de sistemas, la teoría de la estructura disipativa, la teoría de la sinergia y el hiperciclo desarrolladas en el mismo período proporcionan nuevas teorías y métodos para el desarrollo de la tecnología de automatización.