엔지니어링 사이버네틱스
엔지니어링 사이버네틱스
사이버네틱스의 한 분야로 제어된 엔지니어링 시스템의 분석, 설계 및 운영에 관한 이론입니다. 프랑스의 물리학자이자 수학자인 A.M. 앙페르는 1834년에 국가를 통치하는 과학을 지칭하기 위해 사이버네틱스라는 용어를 사용했습니다. 제2차 세계대전 전후에는 자동제어 기술이 군사장비 및 산업장비에 적용되기 시작하여 특정 기계 및 전기 시스템의 자동화 제어가 실현되었습니다. 1930년대 후반 미국, 일본, 소련의 과학자들이 두 가지 작동 상태만을 갖는 릴레이로 구성된 논리 오토마타 이론을 잇달아 만들어 생산 실무에 빠르게 활용했습니다. 이 시기를 전후하여 정보의 측정방법과 전달이론이 등장하게 된다. 이러한 과학적 성과에 힘입어 자동 방공 시스템 개발에 직접 참여했던 미국의 수학자 N. Wiener는 1948년 이러한 개념과 이론을 동물의 자동 조절 및 제어 과정 연구에 적용하여 동물과 기계를 결합했습니다. 컴퓨터의 정보 전달과 제어 과정은 동일한 메커니즘을 갖는 현상으로 연구되어 사이버네틱스라는 새로운 학문이 확립되었습니다. 이 용어는 세계 과학계에서 즉시 채택되었습니다. 1954년에 Qian Xuesen이 쓴 "Engineering Cybernetics"의 영문판이 처음으로 출판되었습니다. 이 용어는 공학 설계 및 실험에 직접 적용할 수 있는 제어 공학 시스템의 이론, 개념 및 방법을 가리키는 데 사용되었습니다. . 이 책의 급속한 보급(러시아어판은 1956년, 독일어판은 1957년, 중국어판은 1958년)으로 이 책에 부여된 의미와 연구 범위는 세계 과학기술계에서 빠르게 받아들여졌습니다. 공학 사이버네틱스의 목적은 공학 실무에서 자주 사용되는 설계 원리와 테스트 방법을 정리하고 요약하고 그 본질을 선정하여 과학 이론으로 개선함으로써 과학 기술 인력이 더 넓은 비전을 얻고 더 체계적인 방법을 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 기술적 문제를 관찰하고 다양한 엔지니어링 관행을 안내하는 방법입니다.
이론적 범위 공학 사이버네틱스의 연구 대상과 이론적 범위는 지속적으로 확대되고 있습니다. 지난 20년 동안 이 주제의 모든 측면에서 큰 발전이 있었습니다. 지금까지 그것이 담고 있는 주요 이론과 방법은 다음과 같은 6가지 측면을 포함한다.
시스템 식별 및 정보처리 공학적 사이버네틱스의 모든 개념과 방법은 정량적 연구에 기초하고 있기 때문에 공학적 시스템을 제어하기 위해서는 그 행위와 구조를 정확하고 정량적으로 기술할 수 있다는 것이 결정적인 의의가 있다. 시스템의 상태를 완전하게 기술할 수 있는 변수를 모두 찾아 입력량, 제어량, 제어량 등으로 분류하고, 기계, 전기, 광학, 전자 등 다양한 물리적 신호의 형태로 나타나는 변수를 분리한다. 다양한 조건에서 무작위 인자와 잡음을 추출하고, 다양한 조건에서 각 변수의 변화 규칙을 결정하는 것이 시스템 식별 이론의 과제입니다. 필터링, 예측, 상관처리, 근사 등의 방법을 사용하여 필수 정보를 노이즈로부터 분리하고 변수 간의 관계를 찾는 것은 정보처리 이론 및 방법의 범주에 속합니다. 최근 개발된 패턴 인식 이론 및 방법은 기계 수단을 사용하여 그 의미를 이해하고 이를 텍스트나 그래픽으로 표시하여 관리자와 운영자에게 정확한 정보를 제공하기 위해 추출된 물리적 신호를 보다 자세히 분석할 수 있습니다. 정보처리 이론의 성취.
모델 추상화 제어 대상의 정적, 동적 특성을 정확하게 기술하기 위해 수학적 모델을 구축하는 방법이 일반적으로 사용됩니다. 성공적인 수학적 모델은 제어 시스템의 본질적인 특성을 보다 심오하고 집중적이며 정확한 방식으로 정량적으로 반영할 수 있습니다. 수학적 모델의 도움으로 엔지니어링 설계자는 제어 변수와 시스템 상태 사이의 관계, 그리고 시스템 매개변수가 예상 상태에 도달하고 시스템이 안정적이고 안정적으로 실행되도록 유지하기 위해 제어 변수를 변경하는 방법을 명확하게 확인할 수 있습니다. 수학적 모델은 또한 사람들이 외부 세계의 유해한 간섭에 맞서 싸우고 그러한 간섭을 제거하기 위해 취해야 할 조치를 지적하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 제어 프로젝트의 특성에 따라 대수 방정식, 미분 방정식, 적분 방정식, 논리 대수 표현, 확률 이론 및 퍼지 수학과 같은 수학적 도구를 사용하여 수학적 모델을 구축할 수 있습니다. 복잡한 시스템의 경우 엔지니어링 시스템에 대한 완전한 설명을 얻기 위해 여러 수학적 도구를 결합한 하이브리드 모델이 사용되는 경우가 많습니다. 실험 데이터를 기반으로 제어된 공학 객체의 본질적인 특성을 추상화하기 위해 수학적 도구를 사용하는 이러한 원리와 방법을 모델링 이론이라고 합니다.
최적의 제어 엔지니어링 시스템을 원하는 방식으로 실행하고 예정된 작업을 완료하려면 제어 방법을 올바르게 선택해야 합니다. 거의 모든 엔지니어링 시스템은 동일한 특성을 가지고 있습니다. 즉, 동일한 목표를 달성하기 위해 많은 제어 전략이 존재합니다. 다양한 제어 전략에는 에너지 소비, 시간, 자재 소비, 인력 및 자본 등과 같은 비용이 다릅니다. 최소한의 비용으로 제어 목적을 달성하는 방법을 연구하는 원리와 방법을 최적 제어 이론이라고 합니다. 최단 시간에 제어목적을 달성하고자 하는 이론을 가장 빠른 제어이론이라 한다. 선형 계획법, 동적 계획법, 최대값 원리, 최적화 이론 등은 모두 실습을 통해 입증된 엄격한 구조의 최적 제어 이론입니다. 최적 제어의 공학적 구현 문제를 해결하기 위해 과학자들은 최적화 기술이라고 불리는 컴퓨터 프로그램에 적합한 많은 알고리즘을 만들었습니다. 최적제어이론과 최적화 기술의 확립은 공학적 제어이론의 가장 뛰어난 성과이다.
자기 진화 제어되는 시스템의 작업 환경, 작업 및 목표는 종종 변경됩니다. 엔지니어링 시스템이 이러한 변화에 자동으로 적응할 수 있도록 과학자들은 시스템에 자체 진화 기능을 제공하는 일련의 설계 원리와 방법을 만들었습니다. 즉, 시스템은 변화하는 환경에 따라 구조와 매개변수를 자동으로 변경할 수 있습니다. 조건이나 작업을 수행하고 새로운 기능을 얻으세요. 가장 먼저 등장하는 시스템은 환경 조건이 급격하게 변할 때 자동으로 구조를 변경하고 작업자의 개입 없이 항상 안정적인 작업 상태를 유지할 수 있는 자체 안정화 시스템입니다. 적응 제어 이론(적응 제어 시스템 참조)을 사용하여 설계된 엔지니어링 시스템은 외부 조건의 변화에 자동으로 반응하고 자체 구조 매개변수를 변경하며 우수한 성능과 높은 정밀도를 유지할 수 있습니다. 엔지니어링 시스템에 컴퓨터가 사용된 후, 정보 저장 기능으로 인해 자가 학습 시스템이 등장했습니다. 숙련된 작업자에게 교육을 받은 후 시스템은 모든 작동 세부 사항을 기억하고 학습된 작동 절차를 정확하고 자동으로 재현하여 지정된 작업을 완료할 수 있습니다. 저장 용량이 충분히 크면 동일한 엔지니어링 시스템이 여러 운영 프로세스를 기억하여 다기능 시스템이 될 수 있습니다. 특정 전문 분야에 대한 전문가의 지식과 경험을 저장함으로써 엔지니어링 시스템은 복잡한 문제를 처리할 수 있는 능력을 갖게 됩니다. 이러한 유형의 시스템을 전문가 시스템이라고 합니다. 다양한 작업을 수행하기 위해 자동으로 구조를 재구성할 수 있는 시스템을 자기 조직화 시스템이라고 합니다. 엔지니어링 사이버네틱스의 연구 작업은 항상 바이오닉스의 새로운 성과에서 영감을 받아 엔지니어링 시스템에서 생명체의 기술을 부분적으로 모방하기 위해 끊임없이 새로운 개념을 도입하고 새로운 이론을 발명했습니다. 인간의 목소리를 인식하고, 텍스트를 인식하고 번역하며, 점점 더 많은 논리적 판단과 자동 의사 결정 기능을 갖춘 지능형 시스템이 산업 생산 및 서비스 산업에 채택되었습니다. 이는 자기 진화 기능을 갖춘 엔지니어링 사이버네틱스 시스템의 최신 성과입니다. .
내결함성 시스템 시스템 신뢰성을 향상시키는 것은 항상 엔지니어링 사이버네틱스 연구의 핵심 주제 중 하나였습니다. 초기 연구는 신뢰성이 낮은 구성 요소로 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 방법에 중점을 두었습니다. 예를 들어, 인간의 뇌에서는 매일 수천 개의 뇌 세포가 죽지만 수십 년 동안 오작동 없이 안정적으로 작동할 수 있습니다. 신뢰성을 높이기 위해 백업을 설정하는 방법을 이중화 기술이라고 하며, 이는 처음 연구되어 오늘날에도 널리 사용되고 있는 기술입니다. 자가진단이론은 자가기능검사를 통해 결함을 찾아내는 이론이다. 이 이론에 따라 설계된 엔지니어링 시스템은 전체 시스템과 구성 요소의 기능을 자동으로 정기적으로 진단하고, 적시에 오류를 감지하고, 오류 위치를 파악하고, 백업 장비나 장치를 자동으로 전환하여 시스템의 정상적인 기능을 복원할 수 있습니다. 일부 시스템은 전체 작업 중에 지속적으로 자가 진단을 수행할 수 있습니다. 오류정정 코딩 이론(코딩 이론 참조)은 정보 전달 과정에서 공학 시스템에서 발생할 수 있는 오류를 자동으로 발견하고, 시스템의 기능이 손상되지 않도록 자동으로 오류를 수정하는 데 사용될 수 있다. 수정이 불가능한 경우 오류 메시지가 제거되거나 시스템이 임의 오류를 제거하기 위해 작업을 반복하도록 허용됩니다. 쉽게 제거할 수 없는 결함의 경우 결함이 있는 구성 요소를 교체할 필요가 없는 다른 유사한 기능 구성 요소를 사용하십시오. 자가 진단 이론, 오류 감지 및 수정 이론, 최적 백업 스위칭 이론, 기능 자가 복구 이론을 총칭하여 내결함성 이론(내결함성 기술 참조)이라고 합니다.
시뮬레이션 기술 시스템 설계 및 제조 과정에서 아직 구축되지 않은 엔지니어링 시스템에 대한 실험을 수행할 수 없거나, 이러한 실험을 수행하기에는 비용이 너무 많이 듭니다. 간단한 장치와 다양한 물리적 프로세스를 사용하여 실제 시스템의 제어된 작동 프로세스를 시뮬레이션하는 것을 시뮬레이션 기술이라고 합니다. 초기에는 물리적 시뮬레이션이 주요 초점이었습니다. 즉, 실제 프로세스를 모방하기 위해 속성은 다르지만 구현하기 쉽고 관찰하기 쉬운 물리적 프로세스를 사용했습니다.
아날로그 컴퓨터는 시뮬레이션 기술을 위해 특별히 개발된 기술로, 회로의 전기 신호 변화 패턴을 사용하여 물리적 시스템의 움직임 패턴을 모방합니다. 디지털 컴퓨터가 등장한 이후 하이브리드 컴퓨터가 시뮬레이션 도구로 사용되었습니다. 디지털 컴퓨터의 연산 속도와 저장 용량의 향상으로 디지털 컴퓨터는 시뮬레이션 기술의 주요 수단이 되었습니다. 해당 소프트웨어가 컴파일되면 다양한 속성의 다양한 물리적 프로세스를 시뮬레이션할 수 있습니다. 시뮬레이션 기술은 엔지니어링 사이버네틱스에서 개발된 강력한 실험 기술로, 설계자는 매우 짧은 시간과 적은 비용으로 실험실에서 대규모 엔지니어링 시스템에 대한 실험을 수행할 수 있습니다.
응용 분야의 진화 공학 사이버네틱스는 순수 기술 분야에서 시작되었습니다. 회전속도, 온도, 압력 등 기계적 변수와 물리적 변수의 자동조정은 산업적으로 가장 먼저 응용된 것이며 자동조정이론은 이 시기의 기술진보를 이론적으로 요약한 것이다. 제2차 세계대전 전후에 자동화된 대공방어 시스템과 자체 타겟팅 미사일 시스템이 등장하면서 서보 메커니즘과 자동 제어 기술의 광범위한 적용이 촉진되었습니다. 개발 및 개선 후 자동 조정 이론이 자동 제어 이론으로 업그레이드되었습니다. 최초의 전자 디지털 컴퓨터의 출현과 함께 기술 커뮤니티는 디지털 컴퓨팅 기능과 논리적 분석 기능을 갖춘 오토마타를 개발하기 시작했으며 자동 제어 시스템은 즉시 지능형 제어 기능을 획득했습니다. 값싼 마이크로컴퓨터가 대량으로 시장에 출시됨에 따라 자동화 엔지니어링 시스템은 완전히 지능형 단계에 진입했으며 자동 제어 이론의 전체 의미가 실제로 펼쳐질 수 있습니다. 이후 공학 사이버네틱스의 개념, 이론 및 방법은 순수 기술 분야에서 넘쳐나기 시작하여 많은 비기술 학과로 쏟아져 들어가 사회 사이버네틱스, 경제 사이버네틱스, 생물학적 사이버네틱스, 군사 사이버네틱스, 인구 사이버네틱스 등 새로운 개념을 파생시켰다. 전문 과목. 이들 새로운 학문이 탄생한 이후 그들은 선구자들과 보조를 맞추며, 각자의 분야의 특성을 바탕으로 새로운 개념을 추상화하고, 새로운 이론과 방법을 창조하고, 새로운 콘텐츠를 만들어냈다. 반면에, 그들은 결국 동일한 기원을 가진 쌍둥이 학문이며, 발전 과정에서 서로 배우고 보완할 수 있습니다. 일반 사이버네틱스의 기본 내용인 모든 원리, 이론 및 방법은 시스템 공학이라는 또 다른 광범위한 학문의 탄생을 촉진했습니다.
공학 사이버네틱스가 사회 과학 분야에 진출한 것은 현대의 주요 과학 기술 성과 중 하나입니다. 정보과학과 정보기술의 엄청난 발전으로 인해 '엔지니어링'이라는 단어의 의미는 지속적으로 확대되고 있습니다. 초기의 순수 기술 공학(기계, 전기, 화학 산업, 수자원 보존, 항공, 항공 우주 등)에 이어 전통적으로 사회 과학의 범위에 속했던 문제를 이제는 공학적 방법을 사용하여 처리할 수 있으며 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 단순한 행정적 방법에 비해, 특정 사회부서에 대한 현황분석, 정책평가, 상황예측, 의사결정 최적화 등을 수행할 때 예상치 못한 새로운 발견이 이뤄지는 경우가 많아 막대한 경제적, 사회적 이익을 가져오는 경우가 많다. 사회 공학에 엔지니어링 사이버네틱스를 적용하는 것은 순수한 기술 공학과는 완전히 다른 기술적 수단에 의존합니다. 정보 수집은 통계적 방법에 의존하고, 현황 분석은 컴퓨터 중심의 데이터 통신 네트워크에 의존합니다. 사회 문제의 양적 모델은 컴퓨터 데이터베이스에 저장되어 연구되거나 관리되는 사회 분야의 동적 이미지가 됩니다. 사회 분야에서 새로운 정책 실험을 수행하는 데는 오랜 시간이 걸리고 특정 위험이 수반되는 경우가 많기 때문에 여기서는 수학적 시뮬레이션이 매우 중요한 역할을 합니다. 상태 분석, 모델 추출, 시스템 설계 및 정책 최적화는 모두 실험실에서 매우 짧은 시간 내에 완료될 수 있습니다. 정책 변수의 설정과 시행은 법령, 법률의 형태로, 관련 정부나 기업 관리 기관을 통해서만 시행될 수 있으며, 순수 기술 프로젝트처럼 기계적 또는 기타 물리적 신호에 의해 추진될 수 없습니다. 상태 피드백도 사람이 참여하는 정보 네트워크를 통해 실현되어야 합니다. 따라서 컴퓨터를 중심으로 한 정보시스템은 사회공학의 기술적 기반이자 공학적 사이버네틱스가 사회범주에서 활용되기 위한 전제조건이다. 또한, 모델추상화 및 정책최적화 분석에서는 역사적으로 공학적 제어이론과 병행·독립적으로 발전해 온 운영연구, 게임이론, 계획이론, 큐잉이론, 재고이론 등의 수학적 이론은 물론, 관련 경제 및 사회학 이론. 자연과학과 사회과학자 간의 긴밀한 협력으로 인해 의사결정과학이라는 새로운 학문이 형성되고 있습니다.