ВВЕДЕНИЕ

Радиоавтоматика охватывает широкий класс автоматических систем, применяемых в различных радиотехнических комплексах, служащих для радиоуправления, радионавигации, радиолокации, радиосвязи. Особенностью таких систем является использование для управления радиосигналов. Их сходство с автоматическими системами других назначений определяется общностью многих элементов, из которых строятся эти системы (усилительно-преобразовательные элементы, исполнительные элементы, корректирующие средства, управляющие ЭВМ и др.), а также единством теории.

Теория радиотехнических систем управления практически совпадает с общей теорией автоматического управления, которая, в свою очередь, является ветвью кибернетики — науки об общих законах управления и обработки информации.

Начало теории автоматического регулирования, а впоследствии теории автоматического управления было положено двумя работами профессора Петербургского технологического института И. А. Вышнеградского «Об общей теории регуляторов» (1876) и «О регуляторах прямого действия» (1877). Эти работы были посвящены регулированию паровых машин, и на начальной стадии теория автоматического регулирования развивалась применительно к первичным двигателем.

В дальнейшем автоматическое регулирование стало применяться для объектов различного назначения и устройства (механических, гидравлических, электрических, электронных, радиотехнических и др.), а впоследствии и для управления предприятиями, коллективами людей, отраслями производства, экономикой в целом и др. В этих случаях термин «регулирование» был заменен на «управление».

Важную роль в становлении теории автоматического управления сыграли работы советских ученых А. А. Андронова, А. Н. Колмогорова, В. С. Кулебакина, Б. Н. Петрова, Е. П. Попова, В. В. Солодовникова, В. С. Пугачева, А. А. Вавилова, Я. 3. Цыпкина и др.

В развитии радиоавтоматики большое значение имеют работы В. И. Сифорова, Г. П. Тартаковского, В. И. Тихонова, Б. X. Кривицкого, Р. Л. Стратоновича, С. В. Первачева, Л. С. Гуткина, В. А. Левина и др.

Рассматривая в ретроспективе общую тенденцию в развитии теории автоматического управления и регулирования, можно заметить, что на ранних стадиях главенствовал детерминистский подход, когда входные воздействия, полезные и возмущающие, задавались в виде известных функций времени. При этом, конечно, нельзя было

гарантировать, что в реальной системе все будет происходить подобным образом. Затем стали использовать статистический подход, когда воздействия считали случайными функциями времени, но с известными характеристиками. Для линейных систем задание корреляционных функций или спектральных плотностей воздействий позволило не только решить задачу оценки точности рассматриваемой системы автоматического управления, но и спроектировать ее оптимальным образом для получения экстремального (чаще всего минимального) значения некоторой оценки точности. Для нелинейных систем строгое решение задачи требовало знания законов распределения в виде, например, известных плотностей вероятности воздействий.

Статистический подход обусловил появление большого числа работ, посвященных решению проблемы оптимального построения систем автоматического управления. Были разработаны критерии качества (критерии оптимальности) в виде функционалов, которые следовало минимизировать в процессе синтеза системы.

Оптимальные методы проектирования характерны не только для области автоматического управления и регулирования. Эти методы находят в настоящее время применение практически во всех областях науки, техники, экономики. Однако некоторые нерешенные проблемы затрудняют пока использование оптимальных методов управления в ряде практических случаев.

Следует отметить, что решение задачи оптимизации требует знания априорной информации о воздействиях в системе, а именно знания их статистических характеристик (корреляционных функций, спектральных плотностей, функций распределения и др.). Причем принимаемые в процессе синтеза статистические характеристики могут значительно отличаться от характеристик реальных воздействий. Поэтому многие методы оптимального синтеза можно использовать только в тех случаях, когда есть уверенность в том, что принимаемые в расчете статистические характеристики сигналов близки к действительным. В принципе эту трудность можно преодолеть, расширив задачи оптимизации путем включения в нее вопросов автоматического определения статистических характеристик входных воздействий, для которых потом решается задача оптимального управления, либо посредством использования методов адаптивного управления. В последнем случае статистические характеристики входных воздействий в явном виде можно и не определять. Однако практика показала, что такое решение задачи оптимизации приводит, как правило, к большому усложнению системы управления, что затрудняет ее эксплуатацию и снижает надежность работы. Одно из решений этой проблемы заключается в использовании так называемых робастных систем управления (robust - крепкий, сильный, прочный). В этот термин вкладывается смысл грубости системы, т. е. малой чувствительности ее к форме спектров или к виду корреляционной функции, или к закону распределения [4] случайных входных воздействий. Это позволяет строить системы при наличии неполной априорной информации как о входных воздействиях, так и о свойствах самих объектов управления. При этом система автоматического управления может иметь несколько худшие

точностные показатели по сравнению с оптимальной, построенной для случая полной априорной информации, но появляется гарантия приемлемой работы системы в любой возможной ситуации.

Технические средства, используемые при создании систем автоматического управления, в последнее время достигли значительного прогресса вследствие бурного развития электронной техники. Особые успехи как в СССР, так и за рубежом были достигнуты в микроэлектронике, являющейся базой для создания современной усилительной аппаратуры, электронных вычислительных машин, периферийных устройств и средств автоматизации.

Успешная разработка и организация серийного производства больших и сверхбольших интегральных схем (БИС и СБИС), в которых на площади в несколько квадратных миллиметров размещаются тысячи элементов, открывают новые перспективы в создании, совершенствовании и использовании цифровых автоматических систем. Современные цифровые управляющие вычислительные машины и устройства при большой миниатюрности и малом потреблении энергии способны перерабатывать большие массивы информации, обеспечивая при этом весьма высокое быстродействие (десятки и сотни миллионов операций в секунду) [19, 26].

Теория работы систем управления с использованием цифровых вычислительных машин и цифровых устройств в настоящее время достаточно хорошо развита и позволяет использовать как оптимальные, так и робастные методы цифрового управления объектами самого различного вида.

Большие вычислительные и логические возможности современных микроЭВМ имеют особое значение для создания систем автоматического управления, работающих по гибким программам. Примером могут служить роботы-манипуляторы, особенно адаптивные роботы-манипуляторы, способные выполнять не одну, а множество операций без необходимости перестройки заложенной в них программы. Такие роботы-манипуляторы представляют собой ступень в создании искусственного интеллекта.

Другим примером могут быть автоматизированные производственные участки, линии и целые цехи с заложенной в них гибкой программой управления, позволяющей легко перестраивать технологические процессы в соответствии с существующими потребностями.

Внедрение микроэлектронной техники в системы автоматического управления производством должно дать значительный экономический эффект. Экономия может быть получена за счет увеличения производительности труда и улучшения качества продукции, расширения функциональных возможностей и гибкости управления. Имеют значение и такие факторы, как сокращение потерь, затрат энергии и материалов. Следует также отметить социальное значение расширения сфер использования автоматического управления - изменение характера труда, приближение физического труда к умственному.