자동제어시스템의 개발 및 기술현황은 어떠한가요?

1 기본 개념

그림 4-1에 표시된 블록 다이어그램은 동작 신호가 제어 시스템 구성 요소를 통과한 후 제어 시스템의 기본 개념을 보여줍니다. 이 시스템의 목적은 명령어 내에서 변수 c를 제어하는 ​​것입니다. 일반적으로 제어변수는 시스템의 출력이고, 동작신호는 시스템의 입력이다. 간단한 예로 자동차의 조향 제어(Steering Control), 두 앞바퀴의 방향을 제어 변수로 간주할 수 있습니다. 즉, 출력과 스티어링 휠의 위치를 ​​입력으로 간주할 수 있습니다. , 즉 동작 신호 e. 또 다른 예로, 자동차의 속도를 제어하려는 경우 가속기 압력의 합이 동작 신호가 되고 속도가 제어 변수로 간주됩니다.

그림 4-1 기본 제어 시스템 블록도

제어해야 하는 물리량을 시스템의 제어량 또는 출력량이라고 부른다. 시스템이 기대되는 성능이나 기대되는 출력을 가지도록 하기 위해 사용되는 여자 신호는 시스템의 제어량 또는 입력량으로 정의됩니다. 제어된 양이 예상 값에서 벗어나게 만드는 다양한 요인을 외란이라고 합니다. 자동 제어 프로세스는 제어된 양이 예상대로 변화하도록 유지하기 위해 방해 요인의 영향을 제거하려고 시도하는 프로세스입니다.

그러므로 자동 제어 시스템은 다음과 같이 이해될 수 있습니다. 인간의 직접적인 참여 없이 모든 시스템은 제어 장치를 사용하여 제어 대상이나 프로세스가 미리 정해진 규칙에 따라 자동으로 실행되도록 합니다.

인간이 간단한 제조 기술을 터득한 후, 인간의 노동력을 줄이거나 대체하기 위해 자동 장치를 만들겠다는 생각이 자동 제어 아이디어의 원천이 됐다. 자동제어기술의 발전과정은 일반적으로 고대단계, 17~19세기 단계, 19세기부터 '제2차 세계대전' 단계, '제2차 세계대전' 단계의 4단계를 거쳤다. 이 기간 동안 고전적인 제어 이론과 현대적인 제어 이론이 처음부터 개발되었습니다.

2 자동제어 기술의 초기 발달

고대에는 기원전 14세기경부터 기원전 11세기경까지 중국, 이집트 등 세계의 고대 문명이 그리고 바빌론은 생산의 발달로 인해 생산에 큰 영향을 미쳤고, 시간을 측정해야 하는 필요성으로 인해 자동으로 시간을 측정할 수 있는 클렙시드라(clepsydras)가 등장하게 되었습니다. 한 왕조의 과학자 장형(張興)은 혼천의와 지진계를 발명했으며, 그 모형의 개요는 그림 4-2와 같다. 그는 천문 관측 장비와 지진 관측 장비에 자동 제어 아이디어를 적용했다. 나침반은 삼국 시대에 등장했으며 방향 결정 도구에 자동 제어 아이디어를 사용한 성공적인 예였습니다. 중국 북송(1086-1089 AD) 때 소송과 한공련이 제작한 수상기구대를 그림 4-3에 나타내었다. 그리고 자동 타이밍 장치가 하나로 통합되었습니다. 전체 시스템은 네거티브 피드백 원리를 기반으로 하는 폐쇄 루프 비선형 자동 제어 시스템입니다.

그림 4-2: 장헝(Zhang Heng)의 지진계 모형의 모습

그림 4-3: 수상운송 기구 플랫폼

고대 이집트와 고대 그리스 모두 반쯤 지진계를 가지고 있었다. 교회의 자동 문 열림 장치, 자동으로 성수를 뿌리는 구리 사제, 동전으로 작동되는 성수 탱크, 교회 문 앞에서 자동으로 지저귀는 청동 새 등의 자동 간이 기계들 등이 일부 원시적이다. 개별 발명품은 서로 관련되지 않은 자동 장치입니다. 17세기 이후 생산이 발전하고 과학적 진보가 이루어지면서 유럽에는 다양한 자동 장치가 등장했습니다. 1745년 영국의 기계공 E. Li는 꼬리 날개의 조향 효과를 사용하여 주 날개를 풍향에 맞출 수 있는 풍향 제어 기능이 있는 풍차를 발명했으며, 1765년에 러시아 기계공 Bolzunov는 자동으로 제어할 수 있는 플로트 밸브 수위 조절기를 발명했습니다. 증기 보일러 수위. 이 기간 동안 생산 개발의 필요성으로 인해 자동 제어 기술이 탄생했습니다.

1788년 영국의 과학자 와트(그림 4-4)는 그림 4-5와 같이 플라잉 볼 조속기라고도 불리는 원심 조속기를 발명했는데, 이는 증기의 증기를 제어하는데 사용되었다. 엔진의 밸브는 증기 기관의 속도에 대한 폐쇄 루프 자동 제어 시스템을 구성하여 원심 조속기에 의한 증기 기관의 속도 제어를 실현합니다.

와트의 발명은 현대 자동 조절 장치의 광범위한 적용을 촉진했으며 증기 기관이 가져온 1차 산업 혁명과 후속 제어 이론 개발에 중요한 영향을 미쳤습니다. 다른 나라의 발명품으로는 1854년 러시아 기계공이자 전기 기술자인 Konstantinov가 발명한 전자기 속도 조절기, 1868년 프랑스 엔지니어 Falco가 발명한 피드백 조절기, 이를 통해 증기 밸브가 조정되고 선박의 방향타가 제어됩니다. 나중에 널리 사용된 서보 메커니즘이었습니다. 1868년 이전에는 자동화 기술은 단지 몇 가지 개별적인 발명과 단순한 응용에 불과했기 때문에 이를 첫 번째 단계라고 불렀습니다. 1868년 이후 점차적으로 자동제어시스템의 이론적 분석과 대규모 확산적용이 시작되었기 때문에 이를 제2단계라 한다.

그림 4-4 와트

그림 4-5 와트 원심 조속기에 의한 증기 엔진 제어의 개략도

1—증기 엔진 2—증기 엔진; 밸브 3 - 속도 조절기 4 - 부하

3. 자동 제어 이론의 초기 개발

다양한 간단한 자동 제어 장치는 생산 기술을 향상시키고 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 본 기술의 발명은 18세기 이전까지 오랜 역사적 과정을 거쳤으며, 이론적 분석과 수학적 설명은 없었지만, 자동화 기술의 형성에 주도적인 역할을 하였으며, 실제 경험을 바탕으로 정리하였다. 17세기와 18세기는 자동화 기술이 점진적으로 형성되는 시기였으며, 이후 현대 자동화 기술의 발전기는 수학적 설명과 이론적 분석이 중요한 역할을 했습니다. 사람들은 자동 조절기의 안정성 문제에 처음으로 직면하게 되었는데, 와트가 발명한 원심 속도 조절기는 때때로 시스템을 불안정하게 만들고 증기 기관이 심하게 진동하게 만드는 원인이 되기도 했습니다. 19세기에 선박의 자동 조타 장치의 안정성 문제가 발견되었습니다. . 이러한 문제는 광범위한 관심을 끌었으며 일부 수학자들은 시스템의 안정성을 설명하고 분석하기 위해 미분 방정식을 사용하려고 시도했습니다. 자동 제어 시스템에 대한 최초의 수학적 설명은 영국의 물리학자 Maxwell이 작성했습니다(그림 4-6). 그는 1868년에 정적 차이가 없는 속도 조절기의 이론을 요약한 "On Speed ​​​​Governors"라는 기사를 출판했습니다.

1877년 영국의 수학자 E.J. 루스(E.J. Routh)는 유명한 루스(Routh) 안정성 기준을 제안했는데, 이는 미분 안정성 계수를 기반으로 제어 시스템을 결정할 수 있는 것입니다. 1895년 독일의 수학자 A. Hurwitz(그림 4-7)는 대수적 안정성 기준의 또 다른 형태인 유명한 Hurwitz 안정성 기준을 제안했습니다. Rouse-Hurwitz 안정성 기준은 전달함수나 미분방정식을 기반으로 조정기의 안정성을 미리 판단할 수 있는 중요한 기준이다. 1892년에 러시아 수학자 리아푸노프(Lyapunov)는 "운동 안정성의 일반적인 문제에 관한" 논문을 출판했는데, 이 논문은 운동 안정성의 개념을 수학적 언어로 엄격하게 정의하고 시스템의 안정성을 판단하는 두 가지 방법을 제시했습니다.

그림 4-6 맥스웰

그림 4-7 허비츠

20세기에 들어서면서 산업혁명의 필요성으로 인해 사람들은 자동 제어 장치는 산업 생산에서 발생하는 제어 문제를 해결합니다. 자동 컨트롤러의 적용은 자동화 기술이 새로운 역사적 시대로 진입했음을 의미합니다. 이 기간 동안 컨트롤러는 주어진 값에 가까운 일부 물리량을 유지하기 위해 주어진 값을 추적하는 장치입니다. 다양한 자동 제어 장치가 산업 생산에 널리 사용되어 조절 시스템의 분석 및 합성에 대한 연구 작업이 촉진됩니다. 1920년대 이후 미국에서는 PID 조정기라고 불리는 비례, 적분, 차동 조정기를 사용하기 시작했습니다. PID 조정기는 아날로그 조정기이며 현재 많은 공장에서 이러한 유형의 조정기를 사용하고 있습니다. 20세기 초반 20년 동안 피드백 제어 구조는 자동 제어기에 널리 사용되었습니다. 1920년대부터 점점 더 많은 사람들이 피드백 제어 시스템을 이론적으로 연구하기 시작했습니다.

1925년 영국의 전기 기술자 O. Heaviside는 라플라스 변환을 전기 네트워크 문제에 적용하고 미적분학을 사용하여 과도 과정을 얻었습니다. 1927년 미국의 벨 전화 연구소(Bell Telephone Laboratories)가 진공관 증폭기의 왜곡 문제를 해결하고 있을 때 전기 기술자 H. 에스. 블레이크는 전기 신호의 관점에서 피드백 개념을 도입했습니다.

1932년 미국의 통신 기술자인 Nyquist(그림 4-8)는 피드백 시스템의 안정성을 결정하기 위해 시스템의 전달 함수를 기반으로 Nyquist 다이어그램을 직접 그릴 수 있는 유명한 Nyquist 안정성 기준을 제안했습니다. 1938년 소련 전기 기술자 미하일로프(Mikhailov)는 자동 제어 시스템의 안정성을 연구하기 위해 주파수 방법을 적용하고 유명한 미하일로프 안정성 기준을 제안했습니다.

그림 4-8 나이퀴스트

자동 제어 이론의 발달과 함께 프로그램 제어, 논리 제어, 오토마타 개념이 발전해 왔다. 1833년 영국의 수학자 C. Babbage는 분석용 자동 장치를 설계할 때 처음으로 프로그램 제어 개념을 제안했습니다. 그는 프랑스 발명가 J. 중. Jacquard가 디자인한 직조 카펫 패턴은 펀치 카드 방식을 사용하여 분석 엔진의 프로그램 제어를 구현했습니다. 1936년 영국의 수학자 튜링은 현대 디지털 전자 컴퓨터의 원형이 된 유명한 튜링 기계를 개발했습니다. 그는 Turing 기계를 사용하여 계산 가능한 함수 클래스를 정의하고 알고리즘 이론과 오토마타 이론을 확립했습니다. 1938년 미국의 전기 기술자 Shannon과 일본의 수학자 Nakajima, 그리고 1941년 소련의 과학자 Shestakov가 독립적으로 두 가지 작동 상태의 릴레이를 사용하여 논리 자동 장치를 형성하고 논리 제어를 실현하는 논리 자동 장치 이론을 확립했습니다. 또한 Shannon은 정보 이론을 확립했습니다.

4. 고전적 제어 이론의 형성

자동 제어 기술의 발전 역사는 인간이 자신의 독창성을 이용해 장기 기능을 확장하고 확장한 역사이다. 자동화는 현대 과학기술과 현대산업의 결정체이며 그 발전은 과학기술의 종합적 응용을 충분히 반영한다. 자동 제어 기술은 사회의 요구, 특히 생산 장비 및 군사 장비의 제어와 항공 우주 산업의 요구에 따라 발전해 왔습니다. 제2차 세계대전 중에 형성된 고전적 제어이론은 전후 자동제어 기술의 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했다. 제2차 세계대전 당시 독일의 공군력 우위와 영국의 국방 지위로 인해 미국, 영국, 서유럽 국가의 과학자들은 방공 사격 통제 시스템, 항공기 자동 항법 시스템과 같은 군사 기술 문제를 해결하는 데 집중할 수밖에 없었습니다. 이러한 문제를 해결하는 과정에서 고전적인 제어 이론이 형성되고, 다양한 정밀 자동 조정 장치가 설계되었으며, 시스템 및 제어에 관한 새로운 과학 분야가 창출되었습니다.

제2차 세계대전 동안 피드백 제어 방법은 항공기 자동 조종 장치, 포병 위치 확인 시스템, 레이더 안테나 제어 시스템 및 기타 군사 시스템의 설계 및 개발에 널리 사용되었습니다(그림 4-9). 이러한 시스템의 복잡성과 빠른 추적 및 정밀 제어에 대한 고성능 추구로 인해 기존 제어 기술의 확장이 시급히 필요하며 이는 또한 비선형 시스템, 샘플링 시스템 및 방법에 대한 연구를 촉진합니다. 확률론적 시스템에 대한 연구.

1945년 미국 수학자 위너(그림 4-10)는 피드백의 개념을 모든 제어 시스템으로 확장했다. 1948년 위너는 『사이버네틱스』라는 책을 출간해 사이버네틱스의 기초를 다졌다. 같은 해 미국의 통신공학자 섀넌(Shannon)은 『통신의 수학적 이론』을 출간하여 정보이론의 기초를 마련했습니다. Wiener와 Shannon은 제어와 정보의 두 가지 측면에서 시스템의 움직임을 연구했으며 정보의 관점에서 피드백 제어의 성격도 연구했습니다. 그 이후로 사람들은 피드백과 정보에 대해 더 깊은 이해를 갖게 되었습니다. 1954년 중국 시스템 과학자 Qian Xuesen은 고전적인 제어 이론을 종합적으로 요약하고 이를 더 높은 이론적 수준으로 개선하여 미국에서 "Engineering Cybernetics"라는 책을 출판했습니다. 엔지니어링 사이버네틱스의 목적은 제어 시스템을 설계하기 위해 엔지니어링에 직접 사용될 수 있는 사이버네틱스 주제의 해당 부분을 연구하는 것입니다. 공학적 사이버네틱스는 사람들이 더 넓은 시야를 갖고 관련 문제를 더 체계적으로 관찰할 수 있게 해주기 때문에 오래된 문제를 해결하기 위한 더 효과적인 새로운 방법을 얻을 수 있고, 이전에 볼 수 없었던 새로운 전망을 열어줄 수도 있습니다. .

그림 4-9 제2차 세계대전 당시 레이더

그림 4-10 위너

이 새로운 학문은 당시 미국에서 서보라고 불렸다. 메커니즘 이론 소련에서는 자동 조정 이론이라고 불리는 , 단일 변수 제어 문제를 주로 해결합니다. 전달 함수와 주파수 응답의 개념은 당시 피드백 서보 시스템의 분석 및 설계에 널리 사용되었습니다.

가장 일반적으로 사용되는 방법은 Nyquist 방법(1932), Bode 방법(1945) 및 Evans 방법(1948)입니다. 근궤적법(Root Locus Method)이라고도 알려진 에반스법(Evans Method)은 미국의 통신공학자인 W. 아르 자형. 1948년 Ewans가 제안하고 1930년대와 1940년대에 단일 변수 조절 및 후속 시스템의 설계에 적용하기 위해 개발된 주파수 방법은 고전 제어 이론의 기초를 마련했으며 이후 주파수 방법은 분석 및 설계를 위한 방법이 되었습니다. 선형 자동 제어 시스템의 주요 방법. 이 방법은 설계 방향을 정성적으로 결정할 수 있을 뿐만 아니라 대략적인 계산을 위한 간단한 도구이기도 합니다. 따라서 이 방법은 여전히 ​​경험과 시도에 크게 의존하는 제어 시스템의 엔지니어링 설계 문제에 특히 효과적이고 널리 사용됩니다.

고전적 제어 이론이라는 명칭은 1960년 제1회 전국 합동 자동 제어 회의에서 제안됐다. 이번 학회에서는 시스템 및 제어 분야의 단일 변수 제어 문제를 연구하는 학문을 고전 제어 이론이라 하고, 시스템 및 제어 분야의 다변수 제어 문제를 연구하는 학문을 현대 제어 이론이라고 합니다.

1952년 최초의 CNC 공작기계가 탄생했다. CNC 공작기계 기술의 응용은 전통 제조업에 혁명적인 변화를 가져왔을 뿐만 아니라 제조업을 산업화의 상징으로 만들었다. CNC 공작 기계는 그림 4-11에 나와 있습니다.

1940년대 중반에 발명된 전자 디지털 컴퓨터는 디지털 프로그램 제어의 새로운 시대를 열었습니다. 당시에는 아직 자동 계산에 국한되어 있었지만 자동화 기술의 급속한 발전의 기반을 마련했습니다. 1960년대와 1970년대.

1961년에는 세계 최초의 산업용 로봇(그림 4-12)이 탄생해 산업생산라인의 자동화를 크게 촉진했다.

그림 4-11 CNC 공작기계

그림 4-12 산업용 로봇

트랜지스터 컴퓨터는 1958년에 등장했고, 집적회로 컴퓨터는 1965년에 등장했으며, 단일 컴퓨터는 1965년에 등장했다. 셀 컴퓨터는 1971년 칩 마이크로프로세서에 등장했습니다. 마이크로프로세서의 출현은 제어 기술에 큰 영향을 미쳤습니다. 제어 엔지니어는 마이크로프로세서를 사용하여 다양하고 복잡한 제어를 쉽게 구현하여 포괄적인 자동화를 현실화할 수 있습니다.

1957년 국제자동제어연맹(IFAC)이 창립회의를 열었는데, 이 회의에는 18개국 대표단이 참석했는데, 그 발의국 중 하나가 중국이었다. 1960년부터 3년마다 국제자동제어학술대회가 개최되어 "Automatics", "IFAC Communications" 등의 학술지가 출판되었습니다. IFAC의 설립은 자동 제어 분야의 성숙을 의미하며 국제 협력을 통해 시스템 및 제어 분야의 새로운 발전을 촉진합니다.

5. 현대 제어 이론과 기술의 형성과 발전

1950년대 이후 고전 제어 이론에는 많은 새로운 발전이 있었습니다. 다양한 새로운 이론과 방법이 점차적으로 제어 이론 연구에 침투합니다. 그러나 1950년대 후반에 이르러 고전 제어 이론의 방법을 다변수 시스템으로 확장하면 잘못된 결론이 도출된다는 사실이 밝혀졌습니다. 현대적인 제어 이론이 탄생했습니다.

1) 시스템 식별, 모델링 및 시뮬레이션

현대 제어 이론에서 최적 컨트롤러 설계, 관찰자 ​​설계 및 영점 구성은 모두 알려진 시스템 동적 방정식 또는 상태 방정식을 전제로 수행됩니다. 이러한 시스템 합성 방법은 종종 이러한 수학적 모델을 얻는 방법을 고려하지 않고 편리한 설명 형식을 선택합니다. 실제 응용에서는 시스템 모델을 알 수 없는 경우가 많습니다. 복잡한 시스템의 경우 알려진 물리 법칙을 사용하여 모델을 설정하는 데 종종 극복할 수 없는 어려움이 발생합니다. 따라서 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 수학적 모델을 구축하는 방법이 개발되었고, 시스템 식별에 대한 이론과 방법이 점차 형성되었다.

자동 제어 시스템을 분석하고 종합하고 설계하는 과정에서는 이론적인 계산을 적용하는 것 외에도 시스템의 특성에 대한 실험적인 연구를 수행해야 하는 경우가 많습니다. 당연히 시스템이 구축되기 전에 테스트하는 것은 불가능합니다. 기존 시스템의 경우 시스템이 매우 복잡하면 실제 시스템에 대한 테스트가 허용되지 않으며 때로는 경제성이나 안전 고려 사항에 관계없이 불가능할 수도 있습니다.

이를 위해서는 시스템 모델의 구축, 수정, 재현 등을 포함하여 시뮬레이션 장비에서 시스템을 테스트하는 과정이 필요합니다. 이러한 테스트 프로세스를 일반적으로 시스템 시뮬레이션이라고 합니다. 오늘날 시스템 식별, 모델링 및 시뮬레이션은 시스템 및 제어 분야에서 매우 활발하고 중요한 분야가 되었습니다.

2) 적응 제어 및 자체 교정 조절기

1950년대 초, 항공기가 다양한 속도와 범위 내에서 비행할 수 있도록 자동 항법 시스템을 설계하기 위해 고도 적응제어에 관한 연구에 주목하기 시작했습니다. 1960년대 제어 이론의 발전으로 적응 과정에 대한 이해가 깊어졌습니다. 적응 제어는 확률론적 재귀 프로세스로 설명할 수 있습니다. 1970년대에는 마이크로 전자 공학의 새로운 혁신으로 인해 적응형 제어가 간단하고 경제적인 방법으로 달성될 수 있었습니다. 현재 매개변수 적응 제어를 위한 세 가지 방법, 즉 이득 조정 방법, 모델 참조 방법 및 자체 수정 조정기가 개발되었습니다.

3) 원격 측정, 원격 제어 및 원격 감지

19세기 말에 장거리 측정 및 제어에 대한 시도가 나타났습니다. 1920년대에 원격 측정 및 원격 제어가 실용화되기 시작하여 철도의 신호 및 스위치 제어에 사용되었습니다. 1930년에는 대기의 기상 데이터를 측정하기 위해 세계 최초의 무선 고고도 측심기가 보내졌습니다. 이것은 비교적 완전한 최초의 무선 원격 측정 장비였습니다. 1940년대에는 대규모 전력 시스템, 석유 및 가스 파이프라인 전송 시스템, 도시 유틸리티 시스템 모두 원격 측정, 원격 신호, 원격 제어 및 원격 조정을 통해 지리적으로 분산된 물체에 대한 중앙 집중식 모니터링이 필요했으며, 이로 인해 원격 측정 및 원격 제어 시스템의 개발이 촉진되었습니다. . 소련과 동유럽 국가에서는 이러한 유형의 시스템을 원격 제어 시스템이라고 부릅니다.

원격 측정은 측정 대상의 특정 매개변수를 장거리 측정하는 것입니다. 일반적으로 측정 대상의 특정 매개변수를 센서로 측정하여 전기 신호로 변환한 후 다채널 통신을 수행합니다. 데이터 전송 기술이 적용되어 처리, 표시 및 기록을 위해 이러한 전기 신호를 원격 원격 측정 단말기로 전송합니다. 원격 신호는 원격 측정 대상의 작동 한계 상태(작동 여부 또는 정상적으로 작동 여부)를 측정하는 것입니다. 원격 제어는 제어 대상을 원격으로 제어하는 ​​것입니다. 원격제어기술은 자동제어기술과 통신기술을 종합적으로 적용해 장거리 제어 및 원격제어 대상물을 모니터링하는 기술이다. 원격 제어 대상의 작동 상태 조정을 원격 조정이라고 합니다. 일정한 유도 규칙에 따라 움직이는 제어 대상의 장거리 제어를 유도, 즉 제어 및 유도라고 하며 항공우주, 항공 및 항법 분야에서 널리 사용됩니다.

원격 감지 기술은 1960년대부터 급속도로 발전했습니다. 원격탐사(Remote Sensing)란 항공기나 위성 등 차량에 장착된 센서로, 지상 표적에서 반사되거나 방출되는 전자파를 수집하고, 이 데이터를 이용해 표적에 대한 정보를 얻는 센서이다. 항공기를 주차량으로 이용하는 항공우주원격탐사에서 지구위성과 우주왕복선을 주차량으로 이용하는 항공우주원격탐사로 발전한 이후, 지구 상의 다양한 현상을 높은 곳에서 주기적, 신속하게 관측할 수 있게 되었다. 지구 자원에 대한 인간의 탐구와 지구상의 일부 자연 현상에 대한 연구를 새로운 단계로 끌어올린 우주와 그 변화는 이제 농업, 임업, 지질학, 지리학, 해양, 수문학, 기상학, 환경 분야에 적용되었습니다. 보호 및 군사 정찰 및 기타 분야.

4) 종합 자동화

1950년대 후반부터 1960년대 초반까지 전자 디지털 컴퓨터로 제어되는 자동화 공장이 등장하기 시작했으며 1960년대 후반에는 자동화된 생산라인이 많이 등장했다. 제조업(그림 4-13)과 같이 산업생산은 부분자동화에서 종합자동화로 발전하기 시작한다. 1970년대 이후 마이크로전자공학 기술, 컴퓨터 기술, 로봇공학 기술의 획기적인 발전으로 통합 자동화의 급속한 발전이 촉진되었습니다. 프로세스 제어 측면에서는 1975년부터 분산 제어 시스템이 등장하기 시작하여 프로세스 자동화를 높은 수준으로 끌어올렸습니다. 제조업에서는 그룹기술, CNC공작기계, 머시닝센터, 그룹제어 등을 바탕으로 개발된 유연생산시스템(FMS), 컴퓨터지원설계(CAD), 컴퓨터지원생산(CAM) 시스템이 기반이 됐다. 공장 자동화. 1970년대에 개발된 산업용 로봇군, 유도형 무인 핸들링 차량, 자동화 창고, 무인 지게차 등은 종합 자동화를 위한 강력한 도구가 되었습니다. 유연한 제조 시스템은 1960년대부터 개발되었으며, 미국 최초의 유연한 제조 시스템은 1972년에 공식적으로 생산에 들어갔습니다.

1970년대 후반부터 1980년대 초반까지 유연제조시스템이 급속히 발전하면서 핸들링 로봇, 조립로봇 등이 널리 활용됐다. 1982년 10월 영국 프리턴(Pryton)에서 제1회 유연한 제조 시스템에 관한 국제 회의가 열렸습니다.

그림 4-13 자동화된 생산 라인

5) 대규모 시스템 이론의 탄생

시스템 및 제어 이론의 적용은 2009년 이후 점차 산업에 침투해 왔다. 1960년대 중반 농업, 비즈니스 및 서비스 산업뿐만 아니라 생물의학, 환경 보호 및 사회경제적 측면까지 확대되었습니다. 현대 사회에서는 과학과 기술의 급속한 발전으로 인해 포괄적인 관리가 필요한 대규모 시스템이 많이 등장하고 있으며, 현대 제어 이론은 이러한 복잡한 문제를 해결할 수 없으며 새로운 돌파구가 시급히 필요합니다. 컴퓨터 기술의 경우 1960년대 초반부터 데이터베이스 기술이 개발되기 시작했고, 1970년에는 관계형 데이터베이스가 제안되었다. 1980년대에 이르러 데이터베이스 기술은 상당한 수준에 이르렀다. 1960년대 후반에는 컴퓨터 기술과 통신 기술의 결합으로 데이터 통신이 탄생했다. 1969년에는 미국 국방고등연구소의 ARPAnet(ARPA) 프로젝트 1단계가 성공적으로 활용되면서 컴퓨터 네트워크의 새로운 시대가 열렸습니다. 1980년대에는 데이터베이스 기술과 컴퓨터 네트워크가 경영 자동화를 실현하기 위한 좋은 조건을 마련했습니다. 경영자동화의 핵심 이슈는 사무자동화인데, 사무자동화는 1970년대에 개발되어 1980년대에 성숙된 종합기술이다. 사무 자동화는 관리 자동화를 위한 좋은 기반을 마련합니다.

국제자동제어연맹(IFAC)은 1976년 이탈리아 우디나에서 제1회 대규모 시스템 학술대회를, 1980년 프랑스 툴루즈에서 제2차 대규모 시스템 학술대회를 개최했다. 회의. IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)는 1982년 10월 미국 버지니아주 버지니아 비치에서 대규모 시스템에 관한 국제 심포지엄을 개최했습니다. 1980년에는 국제 저널인 "Large Systems - Theory and Application"이 네덜란드에서 공식적으로 출판되었습니다. 이러한 활동은 대규모 시스템 이론의 탄생을 의미했습니다.

6) 인공지능과 패턴인식

기계를 이용해 인간의 지능을 흉내내는 것은 오래전부터 인간의 염원이었지만, 그 실현은 전자컴퓨터가 등장한 이후에야 가능해졌다. 방금 시작했습니다. 1936년 튜링은 논리적 추론을 위해 기계를 사용하는 아이디어를 제안했습니다. 1950년대부터 인공지능에 대한 연구는 컴퓨터를 활용하는 것을 중심으로 이루어져 왔다.

초기 인공지능 연구는 인간의 문제 해결 전략 탐구, 즉 지적 문제, 체스 게임, 적당한 정리 증명을 시작으로 문제 해결 시 인간의 심리 활동 규칙을 요약하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 컴퓨터는 어느 정도 지능을 보여줄 수 있습니다. 1948년 미국의 수학자 위너(Wiener)는 자신의 저서 "사이버네틱스(Cybernetics)"의 메모에서 처음으로 체스 기계를 만드는 문제를 제기했습니다. 1954년 미국 IBM(International Business Machines Corporation)의 엔지니어인 사무엘(Samuel)은 휴리스틱 프로그래밍을 사용하여 체커 프로그램을 컴파일하고 이를 전자 디지털 컴퓨터에 저장하여 체스 게임에서 경험을 쌓을 수 있는 기계를 만들었습니다. 체스. 1959년에는 체스 기계가 설계자를 이겼습니다. 1956년에 허버트 사이먼(Herbert Simon), 앨런 뉴웰(Allen Newell) 등은 전자 디지털 컴퓨터를 사용하여 화이트헤드(Whitehead)와 러셀의 유명한 저서 "수학의 원리(Principles of Mathematics)" 2장의 52가지 정리를 증명하는 논리 이론가(Logic Theorist)라는 프로그램을 개발했습니다. 1956M. 엘. 민스키, J. 매카시, 뉴웰, 사이먼 등 10명의 과학자가 다트머스대학교에서 인공지능 학술 심포지엄을 개최해 인공지능이라는 학문의 공식적인 탄생을 알렸다. 1960년 인공지능 창시자 4인, 즉 스탠포드 대학의 매카시, MIT의 민스키, 카네기멜론 대학의 뉴웰, 사이먼이 최초의 인공지능 연구그룹을 결성해 인공지능의 발전을 효과적으로 추진했다. 부정기잡지 『머신 인텔리전스』는 1967년부터 총 9권으로 발행됐다. "Artificial Intelligence"라는 저널은 1970년부터 출판되었습니다. IJCAI(국제인공지능회의)는 1969년부터 2년마다 개최돼 왔다. 이러한 활동은 인공지능의 발전을 더욱 촉진합니다. 1970년대 이후 마이크로전자공학 기술과 마이크로프로세서의 급속한 발전은 인공지능과 컴퓨터 기술을 결합시켰다.

한편으로는 인공지능의 결과가 첨단 컴퓨터 설계에 널리 활용되는 반면, 슈퍼 마이크로프로세서는 인공지능을 구현하는 데 활용되어 인공지능의 연구와 응용을 크게 가속화하고 있다. 인공지능의 기본은 지식습득, 표현기술, 추론기술이며, 흔히 사용되는 인공지능 언어로는 LISP 언어와 PROLOG 언어가 있다. 인공지능 연구 분야는 자연어 이해, 자연어 생성, 머신 비전, 머신 정리 증명이다. , 자동 프로그램, 전문가 시스템 및 지능형 로봇. 인공지능은 시스템 및 제어 연구의 최전선 영역으로 발전했습니다.

1977E. 에이. 파이겐바움은 제5차 인공지능 국제회의에서 지식공학의 문제를 제기했다. 지식공학은 인공지능의 한 분야로, 그 중심 주제는 전문가 시스템 구축이다. 1973년부터 1975년까지 파이겐바움은 스탠포드대학교 연구팀을 이끌고 혈액감염병 및 뇌수막염 진단과 치료를 위한 의료 전문가 시스템 MYCIN을 성공적으로 개발했다. 신뢰할 수 있는 진단과 치료 조언을 제공합니다. 1978년에 Feigenbaum과 다른 사람들은 높은 수준의 성공을 거둔 화학 전문가 시스템인 DENDRAL을 성공적으로 개발했습니다. 1982년 미국 학자 W. 아르 자형. Nelson은 원자로 사고를 성공적으로 진단하고 처리하는 전문가 시스템인 REACTOR를 개발했습니다. 중국은 또한 한의학 전문가 시스템과 누에 사육 전문가 시스템을 성공적으로 개발했습니다. 이제 전문가 시스템은 의학, 기계 결함 진단, 항공기 설계, 지질 탐사, 분자 구조 및 신호 처리 분야에 적용되었습니다.

컴퓨터의 응용을 확대하고 다양한 자연 패턴 정보, 즉 언어, 텍스트, 이미지, 풍경 등을 컴퓨터가 직접 받아들이고 처리할 수 있도록 하기 위해 패턴 인식 연구가 주목을 받고 있다. 1956년 셀프리지(Selfridge) 등이 최초의 문자인식 프로그램을 개발하였고, 이후 문자인식시스템과 이미지인식시스템이 등장하였고, 통계적 방법과 구조적 방법을 핵심으로 한 패턴인식이론, 음성인식, 자연인식에 관한 연구가 형성되었다. 또한 인간과 컴퓨터 간의 직접 통신을 위한 새로운 인터페이스를 제공하는 등 큰 발전을 이루었습니다.

1960년대 후반부터 1970년대 초반까지 미국 매사추세츠공과대학, 미국 스탠포드대, 영국 에든버러대학 등에서 로봇공학에 관한 많은 이론적 연구를 진행해 돈을 냈다. MIT와 스탠포드 대학의 손 눈 장치, 히타치의 시각 및 촉각 로봇 등 지능형 로봇 개발을 위해 인공 지능의 모든 기술을 통합하는 데 관심이 있습니다. 로봇은 생산성을 향상시키고, 위험하고 가혹한 작업 환경에서 사람을 대체하며, 인간 활동의 범위를 확대하는 데 큰 이점을 보여왔기 때문에 사람들의 관심을 끌었습니다. 로봇 기술은 급속도로 발전하여 산업 생산, 원자력 발전소 장비 검사, 유지 보수, 해양 조사, 수중 석유 추출, 우주 탐사 등에서 그 재능을 보여주고 있습니다. 연구 중인 군용 로봇도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 잠재적인 응용 가치. 로봇을 설계, 제작, 적용하는 기술이 로봇공학을 형성합니다.

인공지능 연구의 경험과 교훈을 정리하면, 기계가 문제를 해결하기 위해서는 인간 전문가가 문제를 해결할 수 있다는 지식이 있어야 한다는 것을 사람들은 깨닫는다. 인공지능의 본질은 어떻게 전달하는가에 있다. 인간의 지식을 기계로. 1977년 Feigenbaum은 전문가 시스템과 지식 공학, 그리고 지식의 획득, 표현 및 적용을 핵심으로 하는 지식 공학을 시작했습니다. 1970년대부터 인공지능 학자들은 의료 진단, 지질 탐사, 화학 데이터 해석 및 구조 해석, 음성 언어 및 이미지 이해, 재무 의사 결정, 군사 지휘, 대규모 집적 회로 설계 등을 위한 다양한 전문가 시스템을 개발해 왔습니다. 지능형 컴퓨터, 새로운 센서, 대규모 집적 회로의 개발은 고급 자동화를 위한 새로운 제어 방법과 도구를 제공합니다.

1950년대 이래로 생물과 인간의 감각 및 사고 메커니즘을 탐구하고 기계를 사용하여 이를 시뮬레이션하는 데(예: 자기 조직화 시스템, 뉴런 모델, 뉴런 네트워크 뇌 모델, 등이 자동화에 기여해 왔습니다. 같은 시기에 개발된 일반 시스템 이론, 소산 구조 이론, 시너지 이론, 하이퍼사이클 이론은 자동화 기술 개발에 새로운 이론과 방법을 제공했습니다.