Ontological aspects of the problem of realizability of control of complex systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article deals with the management of complex systems. The general definitions of the concepts "control" and "control system" are formulated. It is stated that the control system in its basis is an information system, for which the most important characteristics are performance and rapidity. Definitions are given and differences between these characteristics are revealed. The problem of realizability of control of complex systems is stated, which consists in the necessity of providing sufficient rapidity, at which the whole necessary complex of control operations is placed in the control cycle. The relationship between the control parameters: the complexity of the control object, the duration of the control cycle and the rapidity of the control system is investigated. As a result, a number of significant dependencies are revealed: the duration of the control cycle is approximately inversely proportional to the complexity of the control object; the rapidity of the control system is approximately proportional to the square of the object complexity. It is stated that within the framework of the general theory of systems there are two main options for increasing the stability of a complex system: the option of monocentrism with a central element, or by increasing the number of links in the object. The first option does not allow increasing rapidity. The second variant of stability can be implemented in practice in the form of a decentralized system. The latter option is universally realized in living systems and is promising for the control of technical systems.

References

  1. Винер Н. Кибернетика и общество. М.: «Издательство иностранной литературы», 1958. 200 с.
  2. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: «Издательство иностранной литературы», 1963. 830 с. С. 243-332.
  3. Зеленский А.А., Кузнецов А.П., Илюхин Ю.В., Грибков А.А. Реализуемость управления движением промышленных роботов, станков с ЧПУ и мехатронных систем. Часть 1 // Вестник машиностроения, 2022, № 11. С. 43-51.
  4. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: «Мысль», 1978. 272 с.
  5. Эшби У.Р. Теоретико-множественный подход к механизму и гомеостазису / в сборн. «Исследования по общей теории систем. Сборник переводов». М.: «Прогресс», 1969. 520 с. С. 398-441.
  6. Зеленский А.А., Кузнецов А.П., Илюхин Ю.В., Грибков А.А. Реализуемость управления движением промышленных роботов, станков с ЧПУ и мехатронных систем. Часть 2 // Вестник машиностроения, 2023, №3. С. 213-220.
  7. Аверин Г.В., Звягинцева А.В. О взаимосвязи статистической и информационной энтропии при описании состояний сложных систем // Научные ведомости БелГУ, Серия "Математика. Физика", 2016, Выпуск 44, №20 (241). С. 105-116.
  8. Дулесов А.С., Семенова М.Ю., Хрусталев В.И. Свойства энтропии технической системы // Фундаментальные исследования, 2011, № 8 (часть 3). С. 631-636.
  9. Грибков А.А. Определение вторичных законов и свойств объектов в общей теории систем. Часть 1. Методологический подход на основе классификации объектов // Контекст и рефлексия: философия о мире и человеке, 2023, том 12, №5-6A. С. 17-30.
  10. Богданов А.А. Тектология. Всеобщая организационная наука. М.: «Экономика», 1989.
  11. Никонова А.А. О принципе ингрессии в системном мире А.А. Богданова, или нет пророка в своем отечестве // Хроноэкономика, 2019, №7(20). С. 32-40.
  12. Hitchins D. Putting Systems to Work. New York: Wiley, 1993. 342 p.
  13. Ильясов Б.Г., Саитова Г.А. Исследование многосвязных систем автоматического управления сложными динамическими объектами на основе парадигмы Б. Н. Петрова // Проблемы управления, 2021, вып. 3. С. 3-15.
  14. Rinaldi L., Torquati M., Mencagli G., Danelutto M., Menga T. Accelerating Actor-based Applications with Parallel Patterns // Proceedings of the 27th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, 2019. Pavia, Italy, 13-15 Feb. 2019.
  15. Морозов С.М., Куприянов М.С. Акторная модель построения нейро-нечетких систем // Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2022, т. 15, № 5/6. С. 22-31.
  16. Каляев И., Заборовский В. Искусственный интеллект: от метафоры к техническим решениям // Control Engineering Россия, 2019, № 5 (83), с. 26-3.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).