Супевизорный контроль: принципы и применение в автоматизации процессов.

Введение

Надзорный контроль — это общий термин, обозначающий управление множеством отдельных контроллеров или контуров управления, например, в распределенной системе управления. Он подразумевает высокий уровень общего мониторинга отдельных регуляторов процесса, который не требуется для работы каждого отдельного регулятора, но предоставляет оператору общую картину технологического процесса предприятия и обеспечивает интеграцию работы между регуляторами. Более узкое применение этого термина связано с системами диспетчерского управления и сбора данных (SCADA), представляющими собой определенный класс систем, используемых для управления технологическими процессами, часто в небольших и удаленных приложениях, таких как системы транспортировки по трубопроводам, водораспределительные сети или станции очистки сточных вод.

Формы

Супервизорный контроль часто принимает одну из двух форм. В одной из них контролируемая машина или процесс продолжает работать автономно. Периодически за ним наблюдает человек, который, при необходимости, вмешивается для изменения алгоритма управления. В другой форме процесс принимает инструкцию, выполняет её автономно, сообщает о результатах и ожидает дальнейших команд. При ручном управлении оператор напрямую взаимодействует с контролируемым процессом или задачей, используя переключатели, рычаги, винты, клапаны и т.п. для управления исполнительными механизмами. Эта концепция была реализована в самых первых машинах, призванных расширить физические возможности человека. В отличие от этого, при автоматическом управлении машина адаптируется к изменяющимся условиям и принимает решения для достижения определенной цели, которая может быть столь же простой, как включение и выключение системы отопления для поддержания температуры в помещении в заданном диапазоне. Шеридан определяет супервизорный контроль следующим образом: "в строгом смысле, супервизорный контроль означает, что один или несколько операторов периодически программируют и непрерывно получают информацию от компьютера, который сам замыкает автономный контур управления через искусственные исполнительные устройства на контролируемый процесс или среду задачи".

Другие пункты

Приложения робототехники традиционно ориентированы на автоматическое управление. Автоматическое управление требует восприятия и адекватного реагирования на все возможные комбинации обстоятельств, что может создавать проблемы непомерной сложности. Система надзорного управления предлагает возможность поэтапного решения проблемы автоматизации, оставляя нерешенные проблемы на усмотрение человеческого оператора. Задержка связи не оказывает существенного влияния на данную схему управления. Вся критически важная по времени обратная связь происходит на ведомом устройстве, где задержки пренебрежимо малы. Таким образом, удается избежать неустойчивости без изменения контура обратной связи. Задержка связи в данном случае замедляет скорость, с которой оператор может назначать задачи ведомому устройству и удостоверяться в успешном их выполнении.

Ссылки: Контроль человеческого контроля

Амалберти, Р. и Деблон, Ф. (1992). Когнитивное моделирование процесса управления истребителями: шаг к интеллектуальной бортовой системе помощи. Международный журнал исследований взаимодействия человека и машины, 36, 639–671. Холлнагель, Э., Манчини, Г. и Вудс, Д. (ред.) (1986). Интеллектуальная поддержка принятия решений в технологических процессах. Нью-Йорк: Academic Press. Джонс, П. М. и Ясек, С. А. (1997). Интеллектуальная поддержка управления деятельностью (ISAM): архитектура для поддержки распределенного надзорного управления. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Специальный выпуск, посвященный взаимодействию человека и сложных систем, т. 27, № 3, май 1997, 274–288. Джонс, П. М. и Митчелл, К. М. (1995). Человеко-компьютерное совместное решение задач: теория, проектирование и оценка интеллектуальной системы-помощника для надзорного управления. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 25, 7, июль 1995, 1039–1053. Майлин, Дж. Т., Шрекенгост, Д. Л., Вудс, Д. Д., Поттер, С. С., Йохансен, Л., Холлоуэй, М. и Форбус, К. Д. (1991). Создание интеллектуальных систем, способных работать в команде: тематические исследования и вопросы проектирования. Том 1: Проектирование взаимодействия человека и компьютера. Технический меморандум NASA 104738, Космический центр им. Джонсона NASA. Митчелл, К. М. (1999). Проектирование взаимодействия человека со сложными системами на основе моделей. В А. П. Сейдж и У. Б. Раус (ред.), Руководство по системной инженерии и управлению (с. 745–810). Wiley. Расмуссен, Дж., Пейтерсен, А. и Гудстейн, Л. (1994). Когнитивная инженерия систем. Нью-Йорк: Wiley. Сартер, Н. и Амалберти, Р. (ред.) (2000). Когнитивная инженерия в авиационной области. Lawrence Erlbaum Associates. Шеридан, Т. Б. (1992). Телеробототехника, автоматизация и надзорный контроль со стороны человека. MIT Press. Шеридан, Т. Б. (2002). Человек и автоматизация: вопросы проектирования и исследования систем. Wiley. Шеридан, Т. Б. (ред.) (1976). Мониторинг поведения и надзорное управление. Springer. Вудс, Д. Д. и Рот, Э. М. (1988). Когнитивная инженерия: решение человеком проблем с использованием инструментов. Human Factors, 30, 4, 415–430.

Amalberti, R. and Deblon, F (1992). Cognitive Modelling of Fighter Aircraft Process Control: A Step Towards an Intelligent On Board Assistance System. International Journal of Man Machine Studies, 36, 639 671. Hollnagel, E., Mancini, G. and Woods, D. (Eds.) (1986). Intelligent decision support in process environments. New York: Academic Press. Jones, P. M. and Jasek, C. A. (1997). Intelligent support for activity management (ISAM): An architecture to support distributed supervisory control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Special issue on Human Interaction in Complex Systems, Vol. 27, No. 3, May 1997, 274 288. Jones, P. M. and Mitchell, C. M. (1995). Human computer cooperative problem solving: Theory, design, and evaluation of an intelligent associate system for supervisory control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 25, 7, July 1995, 1039 1053. Mailin, J. T., Schreckenghost, D. L., Woods, D. D., Potter, S. S., Johannsen, L., Holloway, M. and Forbus, K. D. (1991). Making intelligent systems team players: Case studies and design issues. Volume 1: Human computer interaction design. NASA Technical Memorandum 104738, NASA Johnson Space Center. Mitchell, C. M. (1999). Model based design of human interaction with complex systems. In A. P. Sage and W. B. Rouse (Eds. ), Handbook of systems engineering and management (pp. 745 – 810). Wiley. Rasmussen, J., Pejtersen, A. and Goodstein, L. (1994). Cognitive systems engineering. New York: Wiley. Sarter, N. and Amalberti, R. (Eds.) (2000). Cognitive engineering in the aviation domain. Lawrence Erlbaum Associates. Sheridan, T. B. (1992). Telerobotics, automation, and human supervisory control. MIT Press. Sheridan, T. B. (2002). Humans and automation: System design and research issues. Wiley. Sheridan, T. B. (Ed.) (1976). Monitoring behavior and supervisory control. Springer. Woods, D. D. and Roth, E. M. (1988). Cognitive engineering: Human problem solving with tools. Human Factors, 30, 4, 415 430.