Директор Института проблем управления РАН академик РАН Дмитрий Новиков рассказал, что общего между ракетой и атомным реактором с точки зрения теории управления, сколько килограмм грузоподъемности добавила математика ракете-носителю «Ангара-А5» и для чего перед зданием института размещен внушительный водоем.

Дмитрий Александрович, какое место занимает Институт проблем управления РАН в академической науке и как он связан с практикой?

Наш институт всегда был и остается системообразующим по теории управления, включая математическую теорию управления и ее практические приложения, потому что управлять нужно всем, от стиральной машины до ядерного реактора. Управлять – значит добиться, чтобы тот или иной объект вел себя не так, как хочет он сам или как ему предписано природой, а как хотим мы. И эта задача должна решаться для всех типов объектов управления с учетом их специфики.

Достаточно простое и понятное – подвижные объекты. Это первый класс объектов управления, которыми наука занялась еще во второй трети XIX века. Первые математические работы по управлению появились у Джеймса Клерка Максвелла, который в 1868 г. написал трактат «О регуляторах», – того самого Максвелла, четыре уравнения которого создали основу электродинамики, – и нашего соотечественника Ивана Алексеевича Вышнеградского, в 1877 г. опубликовавшего работу «О регуляторах прямого действия».

Теория управления развивалась по мере усложнения объектов управления. XIX век – это триумф механики, и теория управления начала заниматься механическими системами – паровыми машинами, паровозами, пароходами, простейшим производством. Затем появились автомобили, самолеты, танки, подводные лодки, сложные производства. Усложнялись объекты – становились сложнее и задачи управления ими, и для их решения в стране в 1939 году был организован Институт автоматики и телемеханики АН СССР, будущий Институт проблем управления, а первым его директором стал академик Виктор Сергеевич Кулебакин – специалист по авиационной электроэнергетике.

Когда человечество задумалось о выходе в космос, пришлось решать множество нетривиальных задач управления как средствами выведения, так и космическими аппаратами. Академик Борис Николаевич Петров, возглавлявший институт с 1947 по 1951 год, считается одним из основоположников космонавтики. Он работал с Сергеем Павловичем Королевым над системами управления легендарной Р-7, а впоследствии возглавлял программы «Интеркосмос» и «Союз-Аполлон». С тех пор космическая тематика продолжает развиваться в институте.

В 1960-е годы институт занялся управлением морскими подвижными объектами – подводными лодками. В качестве примера можно привести работу над глубоко автоматизированной лодкой-истребителем проекта 705, которая велась под руководством академика Вадима Александровича Трапезникова, возглавлявшего институт с 1951 по 1987 год. И в наши дни управление морскими подвижными объектами – одна из приоритетных тематик института.

Все это, совместно с задачами управления в авиации, те «киты», на которых стоит институт. Мы и сейчас занимаемся, например, подводной робототехникой, разрабатываем телеуправляемые и автономные необитаемые подводные аппараты небольших габаритов весом 5-10 кг и преуспели в этом, занимая первые места на всероссийских конкурсах и соревнованиях. Существенен и практический интерес к этим объектам техники. В нашем водоеме, который расположен на территории института, проходят их испытания.

Честно говоря, я думал, что красивый пруд перед впечатляющим зданием института имеет чисто декоративную функцию.

Водоем этот изначально имел чисто технологическое назначение. Его официальное название по документам – пруд-охладитель. В 1970-е годы в институте работала одна из немногих в Советском Союзе больших вычислительных машин ICL-4-70 британского производства, та самая, на которой наш шахматный алгоритм «Каисса» выиграл в 1974 году чемпионат мира среди компьютерных программ. В этой ЭВМ использовалось водяное охлаждение, и когда в конце 1960-х годов проектировалось новое здание института, предусмотрели и этот пруд. Сегодня, понятно, как охладитель он уже не используется, но как большой водный кластер робототехнического полигона он вполне подходит. Его глубина 6 м. Для малогабаритных аппаратов этого хватает.

Чем еще, кроме управления подвижными объектами, занимается ИПУ РАН?

С точки зрения истории эволюции объектов управления, 1960-е и особенно в 1970-е годы – это период развития автоматизированных систем управления промышленного, в первую очередь – непрерывного, производства: металлургия и нефтехимия. Проблемы промышленной автоматизации, современные безлюдные производства и сегодня занимают большое место в спектре задач института.

Еще один столп – атомная энергетика. После аварии в Чернобыле и у науки, и у атомной отрасли, и у руководства страны возникло осознание существенности роли именно систем управления в обеспечении безопасности ядерной энергетики. Именно тогда институт был подключен к этой деятельности, и мы стали головной научной организацией по системам управления верхнего блочного уровня атомных станций. Эта тематика продолжается у нас до сих пор. Наши SCADA-системы стоят на атомных станциях в Иране (Бушер) и в Индии (Куданкулам) (SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition – диспетчерское управление и сбор данных – программный пакет, предназначенный для обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, отображения и архивирования информации об объекте управления, – прим РЕД.). Мы эти системы управления развиваем и сопровождаем их эксплуатацию.

Конечно, с самого начала неотъемлемой частью систем управления была вычислительная техника. Информационные, коммуникационные и вычислительные аспекты управления – это тоже одно из наших традиционных направлений. В частности, одни из первых вычислителей с перестраиваемой параллельной архитектурой: ПС-2000 и ПС-3000 были созданы у нас в институте.

И уже несколько десятилетий, наверное, мы занимаемся такими классами объектов управления, как экономические и организационные системы разного масштаба – от отдельных предприятий до регионов и страны в целом. Здесь появляются такие новые классы объектов управления, как социальные системы, – например, социальная онлайновая сеть. Первая книга по математическим моделям социальных сетей в России была опубликована 12 лет назад сотрудниками нашего института. Тогда соцсети только появлялись и обретали массовость, и мало кто предполагал, какую роль они будут играть. Это направление тоже продолжает у нас активно развиваться.

Управление живыми системами, включая общественное здоровье, – тоже направление, которое в институте существует уже несколько десятилетий. К живым системам можно, наверное, отнести и управление в сельском хозяйстве, включая аграрную робототехнику, анализ данных и информатизацию технологических процессов в сельском хозяйстве.

Все эти направления, что я перечислил, успешно развиваются институтом и сегодня. Институт покрывает практически все сферы возможных объектов управления, и это наша миссия, потому что, если мы претендуем на роль системообразующего лидера в этой области, мы должны уметь управлять чем угодно.

Но ведь ракета очень сильно отличается от атомного реактора. Что объединяет управление столь разными объектами? Кроме того, существуют многочисленные отраслевые институты, которые занимаются, конечно, и системами управления. Почему они не могут обойтись без ИПУ РАН? Вообще, что это значит – фундаментальные исследования в области управления?

Управление – это перевод системы из текущего состояния в целевое с учетом имеющихся ограничений и оптимизации по тем или иным критериям, например – энергетическому или временному. Для решения этой задачи требуется математическая теория управления, которая включает очень много разделов: теорию динамических систем, теорию оптимального управления, теорию исследования операций, теорию инвариантности, теорию дискретных систем, теорию идентификации, нелинейный анализ, стохастические и робастные системы, многоагентные системы, дискретную оптимизацию, многосвязные системы управления, системы с распределенными параметрами – перечислять можно еще долго.

Теория управления – это, по сути, раздел прикладной математики, а математика едина и не зависит от конкретного объекта управления. А главное, что в этой науке есть свои законы, теоремы, методы, и если требуется синтезировать регулятор для какого-то конкретного объекта, то необходимо знать общие закономерности, которые получены из математической теории управления, а потом, пользуясь ими, очень быстро просчитать и решить конкретную инженерную задачу. Если каждый отраслевой институт начнет разрабатывать всю эту математику сам, то это будет долго и неэффективно. Поэтому мы работаем в тесном сотрудничестве с представителями отраслевой науки. Они, конечно, знают объект управления гораздо лучше нас, и только во взаимодействии с ними мы можем решить те фундаментальные задачи, которые они ставят перед нами, и передать им в понятном и полезном виде результаты нашей работы. Так было всегда: и во времена СССР, и сейчас.

Пример нетривиального подхода к управлению объектами можно увидеть в музее института, где директор иногда задает гостям загадку: что заставляет летать по кругу модели истребителей под потолком? Оказывается, на их конце закреплены тонкие иголки, к которым подведено напряжение 30 киловольт. В результате происходит ионизация воздуха: ионы летят в одну сторону, а самолеты – в другую.

Расскажите, пожалуйста, о современных разработках института в ракетно-космической отрасли.

Я считаю, что институту можно гордиться участием в разработке системы управления новейшей отечественной ракеты-носителя «Ангара», которая в настоящее время завершает этап летно-конструкторских испытаний. Ее отличительная особенность состоит в том, что на базе универсальных ракетных модулей создается целое семейство ракет-носителей разной грузоподъемности. Мы в этом проекте отвечаем, в том числе, за терминальную систему управления внутрибаковыми процессами.

Задача заключается в следующем: вам нужно вывести в заданную точку орбиты полезную нагрузку. При этом должен существовать определенный запас топлива на компенсацию внешних возмущений, связанных, например, с разными атмосферными условиями в момент старта. Понятно, что чем меньшим гарантийным запасом удастся обойтись, тем большую полезную нагрузку можно вывести. Если задавать жесткую программу расхода топлива, то в конце активного участка в баках останется довольно много неизрасходованного топлива. А если использовать гибкую программу, которая рассчитывает расход так, чтобы достичь заданной скорости и высоты с полной выработкой топлива, то можно добиться, чтобы в конце баки оказались практически пусты.

Плюс надо учитывать, что жидкое топливо в баках может колебаться, а эти колебания надо гасить; что баков несколько и надо обеспечивать их синхронное опорожнение; что топливо включает горючее и окислитель, и надо обеспечить такое соотношение их расхода, чтобы выработать оба компонента, а это соотношение влияет на тягу и время работы двигателей. Это и есть задача терминального управления – раздела математической теории управления. И решение этой задачи выливается не просто в какой-то набор математических формул, а доведено до конкретного инженерного решения, то есть до команд, которые в определенный момент закрывают и открывают клапаны и регулируют дроссели. И у этой работы есть конкретный практический результат: разработка позволила повысить грузоподъемность трехступенчатой «Ангары-А5» на 350 кг. Также мы работаем по ракетоносителям «Союз-5», перспективному «Амуру» и другим проектам.

Где еще теория управления помогает решить практические задачи?

С задачей управления подвижными объектами тесно связаны задачи навигации. Одна из разработок последних лет, за которую наши сотрудники были удостоены премии РАН им. Бориса Николаевича Петрова, – это разработка систем навигации по физическим полям.

Самый простой и удобный способ определения местоположения сегодня – это глобальная спутниковая навигация: GPS, ГЛОНАСС и им подобные. Но данные навигационных спутников можно исказить или блокировать, поэтому спутниковая навигация не всегда доступна. Но можно ориентироваться по магнитному и гравитационному полю Земли. Эти поля неоднородны, и, используя информацию о градиенте магнитного или гравитационного поля, можно решать задачи навигации.

И какова точность навигации по гравитационному полю?

Пока точность не очень велика – порядка сотни метров для гравитационного поля и несколько точнее – метры – для магнитного, зато эти поля невозможно блокировать, и они всегда доступны для измерений.

Но для такого рода навигации важна не только точная карта физических полей, но и умение выделить полезную информацию на фоне шумов и помех. Если летит самолет, то величина магнитного поля самого самолета на 3-5 порядков больше, чем те изменения геомагнитного поля, которые надо измерить. Именно в этом заключается сложность задачи, для решения которой нужна и наука, и соответствующие технологии измерений. В институте есть очень сильная команда, которая и развивает математическую теорию, и разрабатывает датчики, и летает с ними, доводя разработки до полевого эксперимента в интересах навигации и геологоразведки.

Как технология навигации по физическим полям помогает геологоразведке?

Задачи тесно связаны, потому что характеристики этих полей сильно зависят от того, что находится под землей, поэтому, научившись хорошо измерять их, можно осуществлять поиск полезных ископаемых. Здесь возникает та же проблема, что и при навигации по физическим полям. Те изменения, которые в эти поля вносит наличие тех или иных месторождений под землей, тоже на много порядков меньше фона, который наводит тот же самолет, несущий измерительный прибор.

Тем не менее у нас уже есть практические результаты. Так, по заказу одной из африканских стран, мы нашли на ее территории ряд рудных месторождений. С помощью этой технологии – по электромагнитному полю – хорошо искать воду. Размер неоднородности, который можно обнаружить с борта летательного аппарата при поиске грунтовых вод, составляет метров 50 в плане и менее 10 метров вертикальной мощности, и даже меньше, если повезет. Горизонтальные размеры зависят от того, с каким межпрофильным расстоянием мы летаем, а вертикальные – уже от качества наших сигналов. При этом чем глубже измерение, тем менее детальный результат. С Институтом водных проблем РАН у нас была инициатива по поиску воды в Крыму, и она даже была поддержана на уровне правительства. Сейчас, правда, найден более эффективный способ комплексного решения проблемы водоснабжения этого региона, однако все равно технология поиска подземных запасов воды промышленных масштабов весьма актуальна.

А нефть или газ можно искать таким образом?

По поиску месторождений нефти и газа у нас опыта пока нет, но, кстати, красивый пример задачи управления, которую мы решаем совместно с Институтом проблем нефти и газа РАН, – задача оптимального размещения скважин и определения режимов их работы на нефтеносном поле.

Представьте, что есть область с характерным размером в десятки километров и есть информация от геологоразведки о том, какие слои на какой глубине расположены. Возникает следующая задача: где и сколько поставить закачивающих и отбирающих скважин и в каком режиме они должны работать, чтобы максимизировать отдачу пласта и обеспечить удобный темп добычи. Здесь используются и уравнения в частных производных для описания пласта и фильтрации в нем, и дискретная оптимизация для задач размещения скважин, и эти задачи решаются в комплексе.

Вообще, надо сказать, что прикладные работы, которые выполняются институтом по заказам различных организаций, формируют около 50 % нашего бюджета.

Можете привести еще пример таких практических приложений, где математика приносит выгоду и вам, и заказчику?

Мы несколько лет назад сделали работу для «Транснефти» по мониторингу безопасности трубопроводов. Оказывается, то самое оптическое волокно, по которому мы с вами подключаемся к интернету, так деформируется под воздействием внешних воздействий акустического диапазона, что эти колебания можно отследить по отраженному сигналу лазерного излучения. Деформация волокна изменяет условия прохождения по нему лазерного луча, и по характеру отраженного сигнала мы можем судить о произошедшем событии. Можно понять, какого рода сигнал пришел и в какой точке он возник, то есть мы получаем распределенную и очень чувствительную систему обнаружения каких-то событий на протяженном объекте, который мы мониторим. По характеристикам отраженного сигнала с точностью до нескольких десятков метров можно определить, что в конкретном месте что-то произошло. Сам кабель стоит копейки, однако на его конце устанавливается очень дорогой прибор, который посылает и принимает сигнал. Но наш вклад тут не кабель и не прибор, а алгоритм анализа сигналов, потому что главная сложность состоит в их интерпретации.

Работа проводилась следующим образом: волоконно-оптический кабель закладывался рядом с трубопроводом под землю, и дальше собиралась статистика, какого рода воздействия вызывают тот или иной сигнал. С помощью искусственной нейронной сети мы научились различать следующие типы воздействий: утечка, копка лопатой, работа экскаватора, сверление тела трубы, сварка. То есть определить утечку или попытку врезаться в трубопровод можно сразу и дистанционно.

Однако эти сигналы нужно было научиться отличать от безопасных событий: проехал мимо трактор, упало рядом дерево, прошел медведь. Здесь важно соотношение ложных срабатываний к правильным, потому что каждый раз посылать вертолет или бригаду за сотни километров в тайгу, чтобы посмотреть, что там случилось, слишком затратно. Снижение вероятности ложных и повышение вероятности правильных срабатываний в случае опасного воздействия, – это основной показатель качества такого рода систем помимо стоимости их создания и эксплуатации. Сейчас несколько тысяч километров трубопроводов защищено этой системой, и теперь мы переходим к тому, чтобы подобные системы использовать под водой.

Речь идет о мониторинге подводных трубопроводов?

Не только. Про наши успехи в подводной робототехнике я уже говорил, но задачу мониторинга акваторий можно решить тем же способом, что и контроль трубопровода, – с помощью оптического волокна. Конечно, можно расставить классические гидрофоны и слушать, кто там проплыл мимо, но технология применения дополнительно волоконно-оптических кабелей в качестве сенсоров акустических сигналов более перспективна.

В нашем водоеме, о котором мы уже упоминали, сейчас петлями по сложной схеме заложено 2,5 км волоконно-оптического кабеля. Сейчас проходит эксперимент, какие сигналы мы можем различить на фоне окружающего шума, а с точки зрения акустики здесь шумов много – метро грохочет, машины ездят, люди ходят, и все это системой улавливается. Выделение полезного сигнала на этом фоне – хорошая задача для искусственного интеллекта.

Плывущий человек обнаруживается легко, но хотелось бы научиться отличать утку от рыбы. Дойти до такой чувствительности было бы интересно, но пока не очень удается. Человека от лодки отличаем, лодку от утки отличаем, а вот утку от рыбы – с трудом.

Какие перспективные задачи стоят перед институтом?

Одно из качественных отличий этого десятилетия от предыдущего –тотальная цифровизация. Она имеет несколько направлений и формирует несколько вызовов для теории управления. Во-первых, это цифровые двойники, которые сейчас становятся обязательными на всех этапах – при проектировании, изготовлении, эксплуатации и утилизации любых сколько-нибудь сложных систем.

С одной стороны, наличие цифрового двойника – это мечта специалиста по теории управления. Если есть модель, то мы можем с ней «играться», ставить задачи управления и, если модель адекватная, гарантировать, что при внедрении на практике разработанные нами алгоритмы управления будут так же эффективны, как и для модели. Но создание адекватных цифровых двойников – это отдельная непростая задача, особенно в таких наукоемких отраслях как авиация и космос. Использование цифровых двойников – это хороший вызов и мегатренд десятилетия.

Второй вызов – это интернет вещей, когда «цифра» проникает даже в утюги и чайники, и этим всем надо комплексно управлять. Задача управления такими распределенными системами – тоже хороший вызов для теории управления. В данном случае мы говорим не о новых классах объектов управления, а о новых свойствах, которые проявляются всюду: цифровизация и интернетизация проникают и в производство, и в транспорт, и в безопасность, и в быт.

А с точки зрения объектов управления, наверное, вызов – может быть даже не этого десятилетия, а ближайших десятилетий – это живые системы, потому что биология и медицина сейчас испытывают очень интенсивное развитие, причем объективизированное, с хорошими измерениями. Они становятся полноценными точными науками с количественными моделями, а как только появляются модели, мы, как управленцы, можем их брать и решать задачи управления.

Подготовил Леонид Ситник, редакция сайта РАН