4
1
Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А. Н. Костякова, Москва, Российская Федерация
Перспективы развития автоматизированных систем управления агропроизводством на мелиорируемых землях
УДК 631.6
DOI: 10.31774/2222-1816-2019-4-164-177
И.Ф. Юрченко
Цель: анализ существующих направлений в создании автоматизированных систем управления технологическими процессами агропроизводства на мелиорируемых землях и ожидаемых перспектив их развития. Материалы и методы: исследования основаны на информационно-аналитических методах, методах технической кибернетики, автоматизации управления, математической оптимизации. Современная постановка задачи повышения действенности агропроизводства предполагает принятие и реализацию управленческих решений в автоматическом режиме с применением интеллектуальных алгоритмов. Результаты: в качестве решения проблемы разработки, внедрения и использования действенных методов управления природно-экономической системой растениеводства и для успешного прогнозирования результатов технологических воздействий предлагается выполнение масштабной работы по автоматизации прецизионного управления агроэкосистемами, гарантирующей научно обоснованный, базирующийся на достоверной оценке последствий принимаемых управленческих решений выбор агротехнологий, обеспечивающих планируемый результат. Изучены действующие подходы к созданию, внедрению и использованию в агропроизводстве и установлены приоритетные направления эволюции автоматизированных систем управления технологическими процессами в мелиорируемом земледелии. «Узкие места» действующих систем автоматизации технологий растениеводства обусловлены отсутствием требующихся методов создания моделей сложных нелинейных слабо детерминированных многофакторных объектов управления и прогнозирования. Выводы: в качестве приоритетных мероприятий по развитию автоматизированных систем управления технологическими процессами производства предлагаются: облачные решения, формирование и обработка больших массивов данных, применение программных продуктов на основе нейросетей и искусственного интеллекта, внедрение технологий «интернета вещей» и тому подобные инновационные направления научных исследований «умного» сельского хозяйства в области автоматизации прецизионного управления агроэкосистемами.
Ключевые слова: развитие; автоматизация; системы; управление; агропроизводство; мелиорируемые земли.
Aim: analysis of the actual directions in creating the automation control systems of technological processes of agricultural production on reclaimed lands and the expected prospects for their development. Materials and Methods: the studies are based on information-analysis methods, methods of engineering cybernetics, control automation and mathematical optimization. The modern statement of the problem of increasing the efficiency of agricultural production implies the adoption and implementation of managerial decisions in an automatic mode using intelligent algorithms. Results: as a solution to the problem of developing, implementing and using effective control methods of natural-economic system of crop production and for successful predicting the results of technological impacts, the performance of extensive work on the automation of precision management of agroecosystems which guarantees a scientifically based choice of agricultural technologies based on reliable assessment of the consequences of managerial decisions that provide the expected result is proposed. The current approaches to the creation, implementation and use in agricultural production are studied and priority areas for the evolution of automated control systems of technological processes in reclaimed agriculture are stated. The “bottlenecks” of the existing systems of automation of crop growing technologies are due to the lack of the required methods for creating models of complex nonlinear weakly determinated multifactorial control objects and forecasting. The research is based on information-analytical methods, technical cybernetics methods, control automation, mathematical optimization. The modern problem statement for increasing the efficiency of agricultural production involves the adoption and realization of managerial decisions in an automatic mode using intelligent algorithms. Conclusions: as priority measures for the development of automated control systems of technological production processes cloud solutions, the formation and processing of large data arrays, the use of software products based on neural networks and artificial intelligence, the introduction of the “IoT” technology and similar innovative directions of scientific research of the “smart” agriculture in the field of automation of precision control of agroecosystems are proposed.
Key words: development; automation; systems; management; agricultural production; reclaimed land.
программный продукт мелиорация земля
Введение
Современные системы управления производственными технологиями растениеводства различаются уровнем формализации и автоматизации операций идентификации, прогнозирования и поддержки принятия решений по выбору и реализации управляющих воздействий на регулируемый процесс [1, 2]. Выделяются технологии управления:
- слабо формализованные (моделирование и компьютеры - скорее исключение, чем правило);
- автоматизированные, применяющиеся для формирования решения об управляющем воздействии с участием человека (оператора) в операциях их взаимодействия;
- автоматические, обеспечивающие принятие управляющего воздействия в режиме онлайн без привлечения человека.
Разработка действенных методов управления, в первую очередь оперативного, в природно-экономической системе растениеводства и успешное прогнозирование последствий управленческих решений связаны со множеством проблем, обусловленных [1-3]:
- многопараметричностью, нелинейностью, отсутствием детерминированности факторов у объекта управления;
- недостаточностью, фрагментарностью и зашумленностью информации для поддержки управляющих воздействий;
- большой продолжительностью периода управления;
- неполнотой знания о последствиях управляющих воздействий;
- неразработанностью методов создания моделей сложных нелинейных слабо детерминированных многофакторных объектов управления и прогнозирования.
В настоящее время отечественная и зарубежная наука и практика рассматривают в качестве приоритетного решения этой проблемы выполнение масштабной работы по автоматизации прецизионного управления растениеводством, гарантирующего научно обоснованный, базирующийся на достоверной оценке последствий принимаемых управленческих решений выбор агротехнологий, обеспечивающих планируемый результат.
Агропроизводство на мелиорируемых землях, включающее максимально энергоемкие и ресурсозатратные технологические операции, ошибка в назначении и выполнении которых (по срокам, последовательности, продолжительности и интенсивности и пр.) чревата значимым риском эколого-экономической эффективности управления растениеводством, подлежит трансформации в первую очередь [4-6].
Целью настоящей работы является анализ существующих направлений в создании автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) агропроизводства на мелиорируемых землях и ожидаемых перспектив их развития.
Материалы и методы
Исследования базируются на информационно-аналитических методах, методах технической кибернетики, автоматизации управления производственными технологиями, математической оптимизации.
Результаты и обсуждение
Действенность автоматизированной системы управления производством настоящего периода обусловлена эволюцией технического обеспечения и программных средств, перманентно развивающихся в течение времени их реализации [7-11]. Развитие АСУ ТП, в составе которого четко выделяются три периода, отличается постоянным усложнением задач управления [12-14].
Начальный этап становления АСУ ТП отличается формированием систем автоматического регулирования (САР) отдельных фрагментов технологических процессов (оборудования, параметров), которым передаются функции человека по стабилизации, программному управлению, контролю. У человека (диспетчера) появляется функция формирования операций и настройки технических и технологических регуляторов.
Следующий этап - автоматизация технических процессов с применением систем автоматизированного управления (САУ), телемеханики и прочих средств для сбора и обработки информации, что еще больше трансформирует взаимоотношения с ними диспетчера (человека) в процедурах управления.
Наступивший третий этап разработки систем автоматизации управления технологическими процессами отмечается включением в контур управления компьютерной техники. Ее использование начиналось с применения микропроцессоров для отдельных операций и процедур управления и оформилось в конце концов в разработку автоматизированных информационных систем формирования данных и вычислительных комплексов для поддержки и реализации управляющих воздействий диспетчера.
По функциональному назначению АСУ ТП определяются [15]:
- как SCADA-системы, для которых характерны функции сбора данных и диспетчеризация управления географически удаленными объектами;
- распределенные системы управления (РСУ) операциями в рамках промышленного предприятия, связанными с обновлением непрерывно измеряемых параметров технологических процессов путем децентрализации обработки, хранения и визуализации данных;
- автономные ПЛК-системы, базирующиеся на использовании промышленно-логических контроллеров для централизованного сбора с целью калибровки или корректировки расчетных значений контролируемых параметров.
Автоматизация технологических процессов мелиоративного водохозяйственного комплекса выполнялась по традиционной для агропроизводства трехуровневой иерархической концепции управления, гарантирующей формирование направленной («восходящей» снизу вверх и «нисходящей» сверху вниз) передачи данных и сведений.
На нижнем (полевом) уровне АСУ ТП формируются исходные данные и реализуются посредством исполнительных устройств (ИУ) управляющие воздействия. Данные нижнего уровня, поступающие от специальных датчиков контроля состояния объекта наблюдения, передаются на устройства автоматической обработки - регуляторы (контроллеры) следующего уровня АСУ, представленного САУ, из которого в формате управляющих воздействий попадают на ИУ. Информация о реализации технологического процесса с нижнего уровня АСУ ТП и уровня САУ поступает на следующий - операторский, где она учитывается и визуализируется на экранах, табло и других носителях. Корректировка управляющих воздействий может выполняться диспетчером: на регуляторе путем формирования нового задания или в ручном режиме на ИУ посредством дистанционного управления.
Как показала статистика, в период с начала 60-х до конца 80-х гг. ХХ в. количество наблюденных аварийных ситуаций на производстве во всех секторах экономики удваивалось примерно каждые 10 лет, что стало одной из причин формирования нового подхода к созданию автоматизированных систем управления производством. Современная постановка задачи предполагает принятие и реализацию управленческих решений в автоматическом режиме с применением интеллектуальных алгоритмов. Актуальность приобретают процессы развития интеллектуальной составляющей АСУ ТП в части разработки алгоритмов реагирования в режиме реального времени на возникающие нестандартные ситуации.
В качестве приоритетных мероприятий по развитию АСУ ТП производства рассматриваются Мировые гиганты мелиорации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:svetich.info/publikacii/opyt-mirovogo-zemledelija/mirovye-giganty-melioracii.html, 2019. [16, 17]:
- разработка экспертных систем, реализующих возможности искусственного интеллекта для повышения действенности автоматизации технологических процессов;
- построение нечетких лингвистических баз данных, подсистем нечеткого вывода, устанавливающих связи между количественными данными и качественными классами, организованными на этих данных;
- интеграция интеллектуальных систем поддержки принятия решений с классическими SCADA-системами;
- использование сенсорных сетей, интеллектуальных сред;
- применение технологий больших данных, обеспечивающих обработку больших объемов информации как единого массива;
- освоение облачных технологий, ориентированных на предоставление пользователю, не являющемуся владельцем технического оборудования, результирующей информации, необходимой для корректирующих воздействий; искусственный интеллект и пр.;
- развитие нейротехнологий, базирующихся на принципах работы нервной системы;
- внедрение блокчейн-технологий (системы распределенного реестра), заключающихся в обработке поступающей информации по блокам и использовании специальных процедур кодирования каждого блока таким образом, что каждый пользователь может проверить достоверность всего информационного массива;
- становление квантовых технологий, позволяющих многократно ускорить многие специальные вычислительные процедуры, например кодирование и декодирование;
- внедрение технологий «интернета вещей» (IoT), обеспечивающих связь и передачу информации через интернет непосредственно между вещами (оборудованием, приборами, товарами);