Промышленность стремится к автономности, и ключевую роль в этом играют когнитивные системы управления — интеллектуальные алгоритмы, способные обучаться, адаптироваться и принимать решения в условиях неопределенности.
Что такое когнитивные системы?
Это подкласс искусственного интеллекта (ИИ), который имитирует человеческое мышление:
- Самообучение (анализ данных без явного программирования).
- Адаптация к изменяющимся условиям (например, износ оборудования или новые типы сырья).
- Принятие решений в условиях неполных данных (использование нечёткой логики, вероятностных моделей).
Если говорить простыми словами, когнитивные системы управления – это попытка научить машину обрабатывать информацию так, как это делает человек: не через точные формулы, а через смысловые оценки и адаптивные решения.
Например, когда вы настраиваете воду в кране, вы не вычисляете ПИД-регулятор в уме (Какая же скорость ошибки и сколько сейчас насчитал интеграл-то?). Вместо этого вы действуете интуитивно:
- Слишком горячо → крутите влево сильнее.
- Горячо → крутим влево.
- Чуть прохладно → подкручиваете плавнее вправо.
- В самый раз → останавливаетесь.
Здесь:
Температура воды – лингвистическая переменная.
"Горячо", "нормально", "холодно" – термы (качественные оценки).
Ваши действия – «нечёткий вывод» на основе ощущений.
В Университете я добровольно-принудительно вызвался читать курс по когнитивным системам управления. Базой моего курса является «Нечёткая логика» (Fuzzy Logic) – Как мы уже рассмотрели, основная идея уйти от четких границ при оценке, регулировании и т.д.. Еще я добавил в свой курс «Основы нейросетей». Да, нейросети это не обязательно когнитивные системы, но мы можем использовать их в этой области. В своем курсе я не учу студентов использовать готовые библиотеки на Python – это они умеют лучше меня на порядок, в этом курсе мы рассматриваем базу: что такое нейрон, веса, функции активации, мы вспоминаем как брать сложные производные и (!)на листике ручкой «обучаем» нейросеть с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, на конкретных примерах и числах, смотрим, что же такое эти «эпохи». На последних занятиях мы рассматриваем «Генетические алгоритмы» (ГА) – алгоритм оптимизации параметров системы через механизмы, похожие на естественный отбор. (!)Да, ГА явно не относится к когнитивным системам, но я добавил этот раздел в свой курс, по причине некой конвергенции алгоритмов и природных процессов. Как нечеткая логика и нейросети копируют природные механизмы, так и генетические алгоритмы. Наверное, в будущем я переименую курс.
Для чего это всё нужно?
Автоматизация сложных процессов – где традиционные ПИД-регуляторы не справляются, можно внедрить адаптивные ПИД-регуляторы. Оцифровка опыта оператора. Упрощение сложных задач.Обработка "шумных" данных– например, при вибрациях, изменении условий среды. Повышение точности – в задачах, где требуется учёт множества неочевидных факторов.
Хотелось бы рассказать и пару интересных фактов, а простой концепции нечеткой логики:
- Пример 1: Нечёткая логика используется в стыковке космических кораблей
При сближении аппаратов нет чётких значений "правильного расстояния" или "идеальной скорости" – есть множество факторов:
- Относительная скорость (может быть "слишком высокой", "допустимой", "низкой").
- Угол подхода ("критический", "корректируемый", "оптимальный").
Нечёткий контроллер оценивает эти параметры как человек – на основе экспертных правил ("если скорость высокая, но угол хороший, уменьшай тягу постепенно").
- Пример 2: Позиционирование сверхскоростных поездов (Maglev)
Маглев-поезда движутся без трения, но требуют «микронной точности» на скоростях 500+ км/ч:
- Датчики фиксируют "примерное" расстояние до рельса.
- Нечёткий алгоритм интерпретирует неточные данные и корректирует магнитное поле так, чтобы избежать колебаний.
Также используется нечеткое позиционирование при остановке составов, где рассматривается положение, скорость, ускорение.
Что же в итоге?
Когнитивные системы управления — это интеллектуальные алгоритмы, которые имитируют человеческое мышление, позволяя промышленным системам не просто выполнять заранее запрограммированные действия, а анализировать данные, адаптироваться к изменениям и принимать решения в условиях неопределённости. Их ключевое отличие от традиционных методов ИИ — способность работать с нечёткими, зашумлёнными данными и находить неочевидные взаимосвязи в реальном времени, подобно тому, как опытный оператор интуитивно корректирует процесс, основываясь на косвенных признаках. Внедрение таких систем в АСУ ТП необходимо для управления сложными нелинейными процессами, где классические ПИД-регуляторы неэффективны — например, при изменяющемся составе сырья, износе оборудования или нестабильных внешних условиях. Они позволяют снизить количество аварийных остановок, оптимизировать энергопотребление и, главное, создают основу для полностью автономных производств, где оборудование самостоятельно адаптируется под меняющиеся требования без вмешательства человека.
---
Если у вас есть вопросы по когнитивным технологиям – спрашивайте в комментариях! Готов обсудить и конкретные задачи из вашей практики.
Виталий Олейников. Мастерская автоматизации Комитета по обустройству нефтяных и газовых месторождений.
