Системы управления

Системы управления представляют собой универсальные механизмы, которые помогают поддерживать требуемые условия или выходы в рамках некоторой системы, непрерывно контролируя и корректируя поведение этой системы. Проще говоря, система управления – это совокупность компонентов, которая управляет и регулирует поведение другой системы для достижения определённой цели (Dorf & Bishop, 2017).

Классический бытовой пример – термостат: он отслеживает температуру в помещении и включает или выключает обогрев/охлаждение, чтобы поддерживать температуру около заданного значения. Подобные принципы регулирования не ограничены инженерными устройствами; они проявляются в менеджменте (где системы управления обеспечивают движение организаций к целям), в биологических системах (поддержание физиологического равновесия организма), в кибернетике (изучение процессов управления и связи в организмах и машинах) и в других областях.

В данной статье представлен детальный междисциплинарный обзор теории систем управления – от фундаментальных концепций до примеров реальных проектов – в таких сферах, как инженерия, менеджмент, биология и кибернетика. Основное внимание уделяется базовым теоретическим принципам, особенно роли обратной связи, с иллюстрацией их применения на конкретных проектах и случаях. Стиль изложения – доступный, но профессиональный, связывающий высокоуровневую теорию с наглядными примерами для лучшего понимания.

Теоретические основы систем управления

В своей сущности система управления реализует циклический процесс: измерение текущего состояния некоторого параметра, сравнение его с желаемым состоянием и использование разницы для выработки управляющего воздействия на систему. Этот непрерывный или периодически повторяющийся процесс образует контур управления (контур регулирования) с обратной связью.

В теории управления различают разомкнутые и замкнутые системы управления. При разомкнутом управлении воздействие осуществляется без учёта фактического результата – то есть без обратной связи. Например, простой таймер для газона включает ороситель на 10 минут вне зависимости от того, насколько влажна почва. Напротив, замкнутое управление использует обратную связь: выходной сигнал системы измеряется и возвращается контроллеру, который соответствующим образом корректирует свои действия (Dorf & Bishop, 2017).

Система отопления с термостатом – это замкнутый контур управления: термостат измеряет температуру (выход), сравнивает её с установленным значением и включает или выключает нагреватель, чтобы минимизировать отклонение от заданной температуры. Замкнутые системы также называют системами с обратной связью, поскольку они опираются на информацию о выходе для самокоррекции (Åström & Murray, 2008).

Обратная связь может быть отрицательной (корректирующей отклонения, противодействуя изменениям) или положительной (усиливающей изменения). Крайне широко распространена отрицательная обратная связь, поскольку она обеспечивает устойчивость системы: она “стремится к цели и реагирует на несоответствие этой цели”, возвращая управляемую величину в требуемый диапазон (Billman, 2020, стр. 2). Положительная обратная связь, напротив, приводит к росту или лавинному процессу (например, визг микрофона – результат самоусливающейся звуковой обратной связи).

Устойчивость является центральным понятием в теории систем управления. Хорошо спроектированная система управления должна гарантировать, что система со временем будет приходить в устойчивое состояние и не будет бесконечно колебаться или “убегать” в бесконечность. Первыми вопросами устойчивости задавались ещё при создании простейших регуляторов. Знаменитый исторический пример – центробежный регулятор Джеймса Уатта (около 1788 г.), устройство для паровой машины, автоматически поддерживающее постоянную скорость вращения посредством системы шаров-грузов на вращающемся рычаге.

Регулятор Уатта – ранний пример пропорционального регулятора с отрицательной обратной связью: при увеличении скорости вращения шары раздвигаются от центробежной силы и прикрывают клапан подачи пара, замедляя двигатель, и наоборот (Billman, 2020). Однако поначалу не было ясно, всегда ли такой регулятор будет успокаивать систему на нужной скорости или может вызывать колебания.

В 1868 году Джеймс Кларк Максвелл опубликовал знаковую математическую работу, в которой проанализировал модель центробежного регулятора, заложив основы понимания динамики и устойчивости систем управления (Максвелл, 1868, цит. по: Dorf & Bishop, 2017). К середине XX века теория управления оформилась как строгая дисциплина, вобравшая в себя частотные методы анализа (диаграммы Найквиста, Боде для оценки запаса устойчивости) и методы во временной области (пространство состояний для многомерных систем).

Один из фундаментальных результатов этой теории – осознание того, что обратная связь повышает робастность системы к возмущениям и неопределённостям: правильно настроенная отрицательная обратная связь способна исправлять ошибки и снижать чувствительность системы к внешним воздействиям, при условии что при этом сохраняется устойчивость контура (Franklin, Powell, & Emami-Naeini, 2015). Эти принципы лежат в основе огромного множества применений – от промышленной автоматики до регуляторных процессов в организме человека – что свидетельствует о глубоких универсальных свойствах теории управления.

Системы управления в инженерии

В инженерной практике под “системами управления” обычно понимают автоматизированные контуры регулирования с обратной связью, встроенные в машины и технологические процессы. Инженеры разрабатывают регуляторы таким образом, чтобы машины вели себя заданным образом, даже при воздействии возмущений или изменении окружающих условий. Стандартная архитектура инженерной системы управления включает: (1) датчик для измерения выходной величины или контролируемого параметра (так называемой управляемой переменной процесса), (2) контроллер (это может быть электронное устройство, микропроцессор или программный алгоритм), который сравнивает измеренное значение с требуемым уставкой (заданием) и вычисляет корректирующее воздействие, и (3) исполнительный механизм (актюатор), реализующий это корректирующее воздействие на процесс (Dorf & Bishop, 2017). Вместе они образуют замкнутый контур: датчик → контроллер → исполнительное устройство → объект управления, и вновь → датчик, через изменение состояния объекта.

Рис. 1. Пример промышленного контура управления (регулирования) в инженерии. Контроллер (слева) получает измеренное значение процесса (Process Value, PV) от датчика (расходомер, FTX) и сравнивает его с уставкой (Set Point, SP). Затем он выдает управляющий сигнал на исполнительный механизм (клапан регулирования расхода, FCV), чтобы соответственно скорректировать процесс (здесь – величину потока жидкости). Такой замкнутый контур с обратной связью непрерывно поддерживает расход на требуемом уровне. Подобные контуры являются основными строительными блоками промышленных систем управления.

Системы управления в технике встречаются практически во всех областях технологии. Простой пример – система поддержания скорости (круиз-контроль) в автомобиле. Она измеряет текущую скорость автомобиля (через датчик-спидометр), сравнивает ее с заданной водителем скоростью и автоматически изменяет подачу топлива (через дроссельную заслонку – исполнительный механизм), чтобы устранить рассогласование (если автомобиль замедляется в гору – дроссель приоткрывается, при разгоне на спуске – прикрывается) (Åström & Murray, 2008). Благодаря этому обратносвязному механизму автомобиль поддерживает почти постоянную скорость, несмотря на изменение уклона дороги или сопротивления воздуха.

Другой пример – автопилот самолёта, использующий комплекс датчиков (гироскопы, акселерометры, GPS и др.) для непрерывного мониторинга траектории и ориентации самолёта. Автопилот (контроллер) сравнивает фактическое пространственное положение и курс с заданными параметрами полёта и выполняет корректирующие воздействия (через отклонение рулей, изменение тяги двигателей и т.п.), чтобы самолёт оставался на курсе и стабильно ориентирован. Например, при посадке лунного модуля “Аполлон” использовался цифровой автопилот, который многократно в секунду регулировал тягу ракетных двигателей, удерживая аппарат в требуемой ориентации и скорости спуска (Mindell, 2008).

В промышленности системы управления технологическими процессами регулируют такие величины, как температура, давление, расход в химических реакторах, на линиях производства и т.д. К примеру, на нефтеперерабатывающем заводе температура в ректификационной колонне может поддерживаться автоматикой: если датчик температуры обнаружит отклонение, контроллер изменит подачу нагрева – всё это для обеспечения качества продукта и безопасности процесса. Современные заводы опираются на распределённые системы управления (DCS) и программируемые логические контроллеры (PLC), объединяющие десятки и сотни подобных контуров обратной связи в единую сеть, что позволяет автоматизировать сложные технологические задачи.

Широкое применение PID-регуляторов (пропорционально-интегрально-дифференцирующих регуляторов) в инженерии отражает как теоретические, так и практические аспекты управления. Алгоритм PID, разработанный ещё в первой половине XX века и ставший повсеместным к 1930-м годам, объединяет три составляющих: пропорциональную (реагирует на текущее отклонение), интегральную (устраняет систематическую ошибку накапливанием влияния прошлых отклонений) и дифференциальную (демпфирует быстрые изменения).

Настройка коэффициентов PID-регулятора – практическая задача теории управления, требующая компромисса между быстротой реакции и устойчивостью. Инженеры используют инструменты теории управления (например, частотные характеристики Боде или метод корневого годографа) для гарантии того, что контур управления будет устойчивым (т.е. не вызывать колебаний, стремящихся нарастать) и удовлетворит заданным показателям качества (таким как время переходного процесса, перерегулирование и др.) (Franklin et al., 2015).

Важно отметить, что инженерные системы управления сегодня выходят за рамки классических аналоговых схем и всё чаще реализуются в цифровом и программном виде. Цифровые системы управления используют микроконтроллеры или компьютерные алгоритмы для реализации законов регулирования; они могут адаптироваться на лету или одновременно управлять многими переменными – т.н. многосвязное управление. Разработаны продвинутые методы, такие как адаптивное управление (когда параметры регулятора подстраиваются в реальном времени по мере изменения объекта) и оптимальное управление (когда задаётся некоторая целевая функция – например, минимизация энергозатрат – и рассчитывается наилучшее управляющее воздействие).

Кроме того, теория управления стала составной частью новых областей: робототехники и автономных систем (для управления движением и поведением роботов), управления сетями (например, интеллектуальные электросети или регулирование интернет-трафика) и кибервстроенных систем (cyber-physical systems, где вычислительные алгоритмы тесно интегрированы с физическими процессами). Во всех этих областях сохраняются базовые принципы – обратная связь, устойчивость, динамическая точность, – приобретая, впрочем, дополнительные сложности в деталях реализации.

Как отметил один из авторов, говоря об образовании в области автоматического управления, “колоссальное множество систем, к которым применяется обратная связь, и разнообразие методов решения задач управления означают, что современный инженер должен освоить множество новых идей” (Franklin et al., 2015). Тем не менее эти идеи объединены общей основой. Инженерный взгляд на системы управления – это высокоразвитый теоретический и математический аппарат, подкреплённый бесчисленными примерами практических внедрений, которые демонстрируют, насколько мощным инструментом является обратная связь для обеспечения надёжной работы технических систем.

Системы управления в менеджменте

В менеджменте и теории организаций термин “управление” (контроль) относится не к механическим устройствам, а к процессам и системам, с помощью которых организация направляет саму себя и гарантирует достижение поставленных целей. Системы управленческого контроля – это формальные (а также неформальные) структуры, которые руководители используют, чтобы отслеживать выполнение планов, сравнивать фактические результаты с целевыми и предпринимать корректирующие действия, если наблюдаются отклонения (Anthony & Govindarajan, 2007).

Подобно тому как термостат исправляет температуру в комнате, управленческая система контроля может корректировать курс компании, если, к примеру, продажи отстают от плана или затраты превышают бюджет. Таким образом, функция контроля (в значении “контроль и регулирование”) – одна из основных функций менеджмента наряду с планированием, организацией и лидерством (Merchant & Van der Stede, 2012). Важнейший момент: управленческий контроль логически продолжает планирование – после того как планы и цели установлены, менеджеры используют системы контроля, чтобы отслеживать их реализацию и обеспечивать эффективное выполнение (Anthony & Govindarajan, 2007).

Классическое определение, данное Симонсом (1995), характеризует систему управленческого контроля как “формализованные, основанные на информации процедуры и рутины, которые менеджеры используют, чтобы поддерживать или изменять модели организационной деятельности” (стр. 5). На практике эти процедуры и рутины включают в себя бюджетирование, системы измерения и отчётности по показателям деятельности, проверки и аудиты, комитеты по надзору, политики и стандартизованные процедуры, системы мотивации и вознаграждения, а также механизмы корпоративной культуры.

Во многих из этих инструментов заложены контуры обратной связи. Например, рассмотрим бюджетный контроль в компании: руководство устанавливает финансовые цели и бюджеты (план), а в ходе исполнения периода измеряет фактические доходы и расходы (обратная связь о результатах). Если обнаруживается существенное отклонение от бюджета (скажем, расходы на 10% выше плана), это аналогично “сигналу ошибки”. В ответ менеджеры могут предпринять корректирующие меры: сократить необязательные траты, пересмотреть операционные планы или обновить прогнозы.

По окончании периода результаты анализируются, и выводы используются при планировании следующего цикла – своего рода опережающая коррекция. Таким образом, формируется непрерывный цикл: планирование → исполнение → измерение → обратная связь → корректировка, что по сути представляет собой кибернетический процесс (Merchant & Van der Stede, 2012). Действительно, теоретики менеджмента во второй половине XX века прямо проводили аналогии между предприятиями и саморегулирующимися механизмами, описывая “кибернетическую парадигму” управленческого контроля, в рамках которой информация и обратная связь используются для удержания организации на курсе (Kamensky, 2019).

Системы управленческого контроля можно классифицировать по-разному. Одна из известных таксономий, предложенная Мерчантом и Ван дер Стеде (2012), выделяет четыре категории механизмов контроля, применяемых в организациях:

• Контроль результатов: фокусируется на измеримых конечных показателях (например, целевые показатели прибыли, ключевые показатели эффективности). Руководители устанавливают желаемые результаты и вознаграждают или наказывают сотрудников на основе достижения этих результатов. Это похоже на установление уставки и оценку обратной связи по отклонению результата.

• Контроль действий: нацелен на регулирование самих действий или поведения сотрудников, часто посредством правил, процедур и прямого наблюдения. Например, требование согласования расходов сверх определённой суммы или использование чек-листов, гарантирующих соблюдение последовательности операций. Такой контроль по сути предопределяет “правильные” входные воздействия, чтобы предотвратить отклонения на выходе.

• Контроль персонала: опирается на подбор нужных людей, их обучение и наделение полномочиями – так, чтобы сотрудники сами направляли своё поведение в соответствии с целями организации. (Это более косвенная форма контроля, обеспечивающая, чтобы “датчики и контроллеры” в системе – сами сотрудники – были компетентны и мотивированы к саморегуляции.)

• Контроль через культуру: формирование организационной культуры и норм, создающих разделяемые ценности и убеждения, которые направляют поведение. Сильная корпоративная культура может выполнять функцию системы контроля, побуждая работников действовать в интересах организации даже без непосредственного надзора.

Эти виды контроля могут работать в комбинации. Например, фирма может использовать контроль по результатам, устанавливая планы продаж для команд, контроль действий – требуя соблюдать определённый стандарт процесса продаж, контроль персонала – проводя обучение эффективным техникам работы с клиентами, а также культурный контроль – прививая ценности ориентации на клиента и качества. Вместе они образуют надёжную систему управленческого контроля (Merchant & Van der Stede, 2012). Важно, что управленческий контроль – это не только реагирование на проблемы (“отрицательная обратная связь”), но и обеспечение реализации стратегии и организационного обучения.

Концепция интерактивных систем контроля, введённая Робертом Симонсом, подчёркивает, что менеджеры часто используют некоторые механизмы контроля (например, регулярные совещания по ключевым стратегическим проектам) для стимулирования диалога и организационного обучения – по сути, применяя информацию обратной связи не только для обеспечения соответствия плану, но и для уточнения самих планов и поиска новых решений (Simons, 1995).

Конкретный пример проекта в области управленческого контроля – внедрение системы сбалансированных показателей (Balanced Scorecard) в компании. Balanced Scorecard – популярная концепция в управленческом учёте и контроле – определяет цели и показатели по нескольким направлениям (финансы, клиенты, внутренние процессы, обучение и развитие). Руководство регулярно анализирует эти показатели. Если, например, индекс удовлетворённости клиентов (обратная связь по клиентской перспективе) падает ниже заданного уровня, это сигнализирует о проблеме; менеджмент может отреагировать расследованием причин (качество обслуживания, например) и запуском программы переобучения персонала службы поддержки (корректирующее действие).

Аналогично, если показатели эффективности внутренних процессов улучшаются и превышают цель, можно перераспределить ресурсы или повысить целевые значения – то есть подкрепить успех и обновить планы. Таким образом, Balanced Scorecard функционирует как система контроля, гарантирующая реализацию стратегии компании и её адаптацию на основе фактических данных (Kaplan & Norton, 1996).

Как видно, основная схема остаётся аналогичной схемам в инженерии: задаётся желаемый результат, измеряется фактическое выполнение, и вносятся изменения, чтобы удержать выполнение в русле цели. Главное отличие в том, что в менеджменте “исполнительные механизмы” – это люди и подразделения, предпринимающие действия, а “датчики” – это системы учёта, отчётности и наблюдения за поведением. Более того, искусство управленческого контроля включает учёт человеческого фактора – в отличие от машин, люди обладают собственными мотивами и могут реагировать на систему контроля непредсказуемо (например, давление контролей результатов может стимулировать нежелательное поведение, такое как приписки или манипуляции с данными ради отчётности).

Поэтому эффективные системы управленческого контроля должны быть тщательно продуманы, чтобы сохранять баланс между жёсткостью контроля и гибкостью. Система, которая слишком негибкая или карательная, может подавлять инициативу и демотивировать сотрудников; слишком мягкая – привести к хаосу или тому, что организация “уплывёт” от своих целей (Merchant & Van der Stede, 2012). Современные организации всё активнее используют информационные системы в реальном времени (ERP-системы, системы бизнес-аналитики) для усиления обратной связи в процессах контроля, а формальные механизмы дополняют вниманием к корпоративной культуре и ценностям, чтобы поощрять саморегуляцию на местах.

Подводя итог, управленческий взгляд на системы управления перенесён из технической области в сферу руководства людьми – и демонстрирует, что концепция контроля столь же важна для успеха предприятия, как регулятор для парового двигателя.

Системы управления в биологических системах

Биологические организмы изобилуют естественными системами управления, которые обеспечивают выживание, поддерживая внутреннюю стабильность перед лицом изменяющихся внешних условий. В физиологии принцип гомеостаза описывает, как живые системы саморегулируются. Гомеостаз называют “центральным принципом, организующим физиологию”, и он определяется как процесс саморегуляции, посредством которого организм поддерживает внутреннее равновесие, приспосабливаясь к изменяющимся внешним условиям (Billman, 2020, стр. 1).

Эта концепция, впервые сформулированная Клодом Бернаром в XIX веке и названная “гомеостазом” Уолтером Кэнноном в 1932 г., подчёркивает, что животным (включая человека) необходимо регулировать такие параметры, как температура, уровень рН, энергообеспечение и т.д., в узких пределах для нормального функционирования. Механизмы, которые это обеспечивают, по сути являются биологическими системами управления с обратной связью.

Хорошо известный пример биологической регуляции – поддержание температуры тела человека. Температура тела удерживается около ~37 °C. Если вы попадаете в холодную среду, датчики на коже и в глубоких слоях тела (терморецепторы) улавливают снижение температуры. “Контроллер” в организме – центр терморегуляции в гипоталамусе головного мозга – сравнивает фактическую температуру крови с заданной (примерно 37 °C). При обнаружении отклонения гипоталамус инициирует корректирующие реакции: вызывает дрожь (мышечная активность генерирует тепло) и периферическую вазоконстрикцию (сужение кровеносных сосудов для сохранения тепла в ядре тела).

Наоборот, если тело перегревается (например, в жаркий день), тот же центр запускает потоотделение (испарение пота охлаждает тело) и вазодилатацию (расширение сосудов для отдачи избыточного тепла). Это классические примеры отрицательной обратной связи: любое изменение температуры вызывает реакции, противодействующие этому изменению, возвращая температуру к норме (Sherwood, 2016). По своей динамике эта система аналогична термостату, управляющему климатом в помещении, где гипоталамус играет роль контроллера, нервы – датчиков, а эффекторные органы (потовые железы, мышцы, сосуды) – исполнительных механизмов.

Причём система терморегуляции иерархична – она задействует как головной мозг (центральный контроллер), так и местные эффекты, и может в некоторой степени сознательно модифицироваться (человек может надеть куртку – внешнее по отношению к автоматике действие, помогающее контролю температуры). Однако в основном эти процессы протекают автоматически и непрерывно, стабилизируя одну из жизненно важных величин организма.

Другой ключевой пример – регуляция уровня глюкозы в крови у млекопитающих. После приёма пищи концентрация глюкозы (сахара) в крови повышается. Поджелудочная железа при этом выступает как датчик и контроллер: β-клетки поджелудочной железы чувствуют повышенное содержание глюкозы и в ответ выделяют гормон инсулин (Madison, 2021). Инсулин с кровью разносится по телу и заставляет клетки (особенно клетки печени и мышц) поглощать глюкозу, снижая тем самым её уровень в крови обратно к норме (~5 ммоль/л, или ~90 мг/дл натощак). Если уровень глюкозы падает слишком низко, α-клетки поджелудочной железы выделяют гормон глюкагон, который имеет противоположный эффект – стимулирует высвобождение запасённой глюкозы из печени, повышая уровень сахара.

Вместе инсулин и глюкагон образуют сдвоенную систему обратной связи, поддерживающую концентрацию глюкозы в крови в здоровом диапазоне. Это предотвращает крайности гипергликемии или гипогликемии, опасные для организма. Исследователи моделировали систему регуляции глюкозы методами теории управления; интересно, что её можно аппроксимировать пропорционально-интегральным (PI) регулятором, где инсулин выполняет роль пропорционального контроля (реагируя на текущее отклонение уровня сахара), а более медленные гормональные механизмы действуют подобно интегральной составляющей, устраняя длительные отклонения (van Veen et al., 2020).

Это понимание нашло применение в биомедицинской инженерии: разработка искусственной поджелудочной железы для терапии диабета по сути является созданием технической замкнутой системы управления. Глюкозный датчик постоянно измеряет сахар в крови у пациента, а инсулиновая помпа автоматически регулирует дозу инсулина – по сути, воспроизводя функцию здоровой поджелудочной железы на основе принципа обратной связи (Steil, 2013). Этот наглядный современный пример лежит на стыке биологии и инженерии и показывает, как принципы проектирования систем управления используются для помощи или замещения вышедших из строя естественных контуров регулирования.

Биологические системы управления часто значительно сложнее своих простых инженерных аналогов. Многие из них включают множественные контуры обратной связи и избыточные (резервные) механизмы. Например, поддержание артериального давления крови и кровотока осуществляется совместно автономной нервной системой, почками (которые через гормоны регулируют объём крови), а также местной саморегуляцией сосудов. Эти подсистемы работают на разных временных масштабах и иерархических уровнях, обеспечивая тонкую настройку регулирования. Как отмечает Billman (2020), гомеостатическая регуляция редко опирается на один-единственный контур; напротив, она отражает “сложное взаимодействие множества систем обратной связи” при участии вышестоящих центров, корректирующих работу нижестоящих (стр. 2).

Такой многоуровневый подход придаёт биологическим системам одновременно устойчивость и приспособляемость. Например, во время физической нагрузки организм “перенастраивает” некоторые уставки гомеостаза (позволяя, к примеру, повыситься кровяному давлению) для удовлетворения потребностей активности – пример опережающей регуляции (feedforward) или адаптации, когда организм предвосхищает возмущение, а не только реагирует на него постфактум. Это перекликается с продвинутыми техническими системами, где заранее известный профиль возмущения учитывается в управляющем воздействии, чтобы улучшить точность контроля.

Гомеостаз в экосистемах демонстрирует более широкий план применения принципов биологического контроля. Экологи отмечали, что экосистемы проявляют черты саморегуляции: например, динамика хищник–жертва зачастую демонстрирует колебания, но без выхода за определённые пределы – популяции хищников и жертв колеблются в противофазе, что предотвращает бесконечный рост или полное вымирание. Это можно рассматривать как своего рода отрицательную обратную связь: если добычи становится слишком много, численность хищников растёт (так как пищи в изобилии), что затем сокращает популяцию жертв; вслед за этим хищники начинают голодать и их численность падает, позволяя жертвам восстановиться – и цикл повторяется.

Хотя это более простая и менее надёжно поддерживаемая система, чем физиологический гомеостаз, она иллюстрирует, что механизмы контроля действуют и на уровне экосистем (Odum, 1971). Аналогично, глобальная климатическая система Земли содержит контуры обратной связи (например, радиационный баланс, углеродный цикл), которые на протяжении геологических эпох поддерживали обитаемость планеты, хотя и со значительными колебаниями условий. (Гипотеза Геи даже предполагает, что вся биосфера в целом оказывает регулирующее влияние на окружающую среду планеты.)

Таким образом, биологические системы предоставляют одни из самых наглядных примеров работы систем управления. Начиная от микромасштаба (гены и белковые сети, управляющие функциями клетки) до уровня целого организма и даже экосистемы, регуляция посредством обратной связи – объединяющая тема жизни. Направление исследований, известное как биокибернетика или системная биология, напрямую применяет теорию управления для понимания процессов жизни, исходя из признания того, что такие понятия, как устойчивость, колебания, робастность, применимы и к метаболическим и генетическим контурам в клетке, так же как к электрическим контурам в устройстве (Del Vecchio & Murray, 2014).

Изучение этих природных систем управления не только углубляет наши знания о биологии, но и вдохновляет на новые принципы проектирования в инженерии (как это происходит, например, при разработке биомиметических алгоритмов управления). Фундаментальные теоретические основы – обратные связи, контроллеры, критерии устойчивости – ярко проявляются в мире живого, что свидетельствует об универсальности принципов систем управления.

Кибернетика и теория систем

Область знаний под названием кибернетика возникла в середине XX века как попытка явно выявить общие закономерности управления и коммуникации в машинах, живых организмах и организациях. Термин “кибернетика” был введён математиком Норбертом Винером, который в своей ключевой книге «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине» (1948) определил новое направление как изучение процессов управления и обмена информацией у живых существ и в машинах.

Винер (1948) показал, что контуры обратной связи лежат в основе и электронных систем (например, автоматических зенитных орудий, наводящихся на цель), и биологических систем (например, кошки, преследующей добычу), и заложил теоретические основы для понимания таких систем на едином языке. Этот междисциплинарный подход – объединивший инженеров, биологов, психологов и других исследователей – оформился на серии знаменитых конференций (так называемые Macy Conferences on Cybernetics, проходившие в конце 1940-х), на которых были сформулированы концепции, такие как обратная связь, информация, система, как фундаментальные для множества областей (Pickering, 2010).

Одним из главных вкладов кибернетики стало формализованное описание контура обратной связи как общего механизма управления, а также идеи целенаправленного поведения в живых и искусственных системах. Кибернетические модели абстрагируют систему до модели, имеющей вход, выход и цель (заданное значение); датчики дают контроллеру информацию о выходе, и на основе этого контроллер выбирает действие для уменьшения отклонения выхода от цели. Такая абстракция применима, будь то термостат, наводящаяся ракета, нервная система животного или организация.

Уильям Росс Эшби, один из ведущих деятелей кибернетики, сформулировал закон необходимого разнообразия, который гласит, что регулятор системы должен обладать разнообразием состояний и реакций не меньшим, чем разнообразие (сложность) воздействий, стремящихся вывести систему из равновесия (Ashby, 1958). Говоря проще, эффективная система управления не может быть примитивной, если объект, которым она управляет, – сложный; у контроллера должно быть достаточно гибкости и возможностей обработки информации, чтобы справиться со всем спектром возможных возмущений. Эта идея повлияла на такие области, как вычислительная техника и менеджмент – например, она предполагает, что высоко сложные и неопределённые условия внешней среды бизнеса требуют более совершенных систем контроля или более децентрализованных, адаптивных организационных структур для успешного управления (Beer, 1984).

Кибернетика также ввела важные различия, такие как кибернетика первого порядка (имеется в виду простое управление объектом извне наблюдателем) и кибернетика второго порядка (наблюдатель сам является частью системы и изучает, как другие наблюдатели или управляющие влияют на систему). Эти идеи, развиваемые Хайнцем фон Фёрстером и др., касаются того, как сами контроллеры адаптируются и обучаются. Это нашло отклик, в частности, в психологии и социологии: например, в менеджменте руководитель не только контролирует других, но и должен осознавать собственные ограничения и влияние – своего рода учёт мета-обратной связи, когда контролёр подстраивает себя (Jackson, 2007).

Возможно, самым осязаемым влиянием кибернетики было её проникновение в менеджмент и социальные системы через работы Стаффорда Бира по кибернетике управления. Бир применил принципы кибернетики к организациям, рассматривая компанию или экономику как адаптивную систему, которую можно описать и сконструировать с помощью контуров обратной связи (Beer, 1959). Его Модель жизнеспособной системы (Viable System Model, VSM) представляет любое жизнеспособное предприятие (то есть способное выживать в изменчивой среде) в виде набора из пяти взаимодействующих подсистем, организованных в рекурсивной иерархии – подобно тому как живые организмы управляют сложностью (Beer, 1972). На каждом уровне VSM предполагается наличие собственных операционных элементов, механизмов координации, контроллинга (мониторинга и аудита), интеллекта (адаптации и стратегии) и политики (формирования цели и идентичности). Это была одна из первых попыток объединить инженерную теорию управления и управление бизнесом, предложив схему для диагностики и проектирования организационных структур, способных к саморегуляции и адаптации.

Примечательным примером практического вдохновлённого этими идеями проекта был проект “Киберсин” (Cybersyn) в Чили (1971–1973 гг.), где Бир и команда чилийских инженеров попытались создать систему компьютеризированного оперативного управления национальной экономикой в режиме реального времени. Система собирала производственные данные с предприятий, передавала их в центральный диспетчерский пункт (известный Операционный зал с футуристическими дисплеями) и позволяла государственным управляющим отслеживать и реагировать на экономические изменения почти мгновенно (Medina, 2011). Хотя политические события помешали довести проект до завершения, он продемонстрировал амбиции кибернетики – интегрировать технологии и управление в единую систему контроля государственного масштаба.

Кибернетика оказала длительное воздействие на многие дисциплины. В информатике и искусственном интеллекте понятия обратной связи и саморегуляции проявляются в алгоритмах, которые корректируются на основе сигнала ошибки (например, алгоритм обратного распространения ошибки в нейронных сетях – это по сути процесс настройки внутренних параметров на основе разницы между желаемым и фактическим выходом, то есть форма обучения с обратной связью). В робототехнике кибернетические идеи привели к появлению поведенческого подхода, когда совокупность простых контуров обратной связи порождает сложное поведение робота (Brooks, 1986).

Область теории систем и системного мышления в социальных науках также во многом восходит к кибернетике: специалисты используют модели динамики систем (разработанные в школе Джея Форрестера, ученого-кибернетика) для отображения контуров обратной связи в промышленных процессах, росте населения, использовании ресурсов и т.д., чтобы понять нелинейное поведение экономик и экосистем (Forrester, 1971). Такие модели наглядно показали, например, как положительные обратные связи могут приводить к экспоненциальному росту и последующему коллапсу в экологических и экономических системах, подчёркивая необходимость отрицательных обратных связей (стабилизирующих воздействий) для достижения устойчивости.

Искусственная жизнь и автономные агенты

Сегодня термин “кибернетика” используется реже, но её наследие продолжается в рамках междисциплинарных направлений, изучающих управление и коммуникации. Понятие кибервстроенных систем (cyber-physical systems) фактически является возрождением инженерной кибернетики в современном виде: это интеграция программных алгоритмов (связь, вычисления) с физическими процессами в единые контуры обратной связи (например, автономный автомобиль – это кибервстроенная система, которая сенсорами воспринимает окружение и вычисляет управляющие действия). В областях искусственной жизни и автономных агентов исследуются вопросы, как относительно простые агенты, управляемые обратными связями, могут демонстрировать сложное адаптивное поведение.

В сфере менеджмента идеи организационного обучения и адаптивности восходят к кибернетическому мышлению (например, концепция одно- и двуконтурного обучения в организациях, где двуконтурное обучение предполагает переоценку самих целей или стандартов – по сути, обратная связь более высокого порядка, нацеленная на изменение критериев контроля (Argyris, 1977)). Ещё одним вкладом кибернетики является акцент на поток информации: в любой системе управления информация о состоянии системы и об окружении должна эффективно циркулировать. Это имеет параллели как в корпоративных информационных системах, так и в нейронных сетях биологии.

Подводя итог, кибернетика предоставила универсальную концептуальную основу для систем управления различных типов. Она явно показала, что обратная связь – это общий принцип, применимый к техническим, биологическим и социальным системам (Wiener, 1948). Благодаря кибернетике и смежным теории систем специалисты получили возможность обмениваться идеями между отраслями – например, использовать биологические метафоры при улучшении конструкции роботов или применять теорию управления для понимания физиологических процессов. Как отмечает один современный автор в контексте стратегического менеджмента, кибернетика подчёркивает “роль обратной связи в поддержании равновесия или облегчении адаптации” в любых сложных системах (Kamaldeen, 2024, стр. 17). Такой подход весьма ценен в мире, где системы становятся всё более взаимосвязанными и динамичными.

Нынешние вызовы – например, управление климатическими изменениями, глобальными цепочками поставок или реагирование на пандемии – по своей сути сводятся к задачам проектирования и управления системами контроля крупномасштабных систем, чтобы обеспечить их стабильность и достижение целей в условиях неопределённости. Кибернетика и теория систем, делая упор на целостное видение, контуры обратной связи и адаптивное управление, остаются крайне актуальными для решения подобных системных задач XXI века.

Заключение

Начиная от регулятора скорости паровой машины и заканчивая системой бюджетного контроля в корпорации или гормональной регуляцией в организме, видно, что системы управления – неотъемлемая часть самых разных сфер. Несмотря на различия в реализации – механические детали против управленческих решений людей или физиологических реакций клеток – лежащая в основе логика удивительно схожа: измерить текущее состояние, сравнить с желаемой целью и использовать разницу для корректировки входных воздействий, чтобы оставаться на заданном курсе.

Такое основанное на обратной связи стремление к цели позволяет сложным системам быть одновременно адаптивными, устойчивыми и целеустремлёнными, а не хаотичными или блуждающими. Междисциплинарное изучение систем управления показало, что открытия в одной области часто проливают свет на другую. Например, математические инструменты, разработанные для управления космическими аппаратами, сейчас помогают биологам моделировать физиологические процессы и экономистам разрабатывать механизмы стабилизации рынков. Точно так же уроки из биологии (например, о надёжности через избыточность или об адаптивности) вдохновляют на создание новых принципов в инженерии и управлении.

С теоретической точки зрения системы управления во всех областях объединяют задачи обеспечения устойчивости, быстроты и точности регулирования, а также робастности. Однако каждая сфера привносит свои особенности: в инженерии акцент на точное количественное проектирование и запасы устойчивости; в менеджменте – на человеческое поведение и необходимость гибких стратегий контроля; в биологии – на то, что системы контроля эволюционировали, чтобы быть устойчивыми к отказам и самоорганизующимися; кибернетика и теория систем дают язык, чтобы говорить о любых процессах управления, включая сам процесс обучения или настройки системы управления.

Рассмотрение этих различных перспектив обогащает наше общее понимание того, что такое управление. Не будет преувеличением сказать, что умение проектировать эффективные системы управления – одна из опор современной цивилизации: оно делает возможными технологии типа автоматизированного производства, поддерживает целостность крупных организаций, сохраняет здоровье через медицинские регуляторные устройства, обеспечивает стабильность обществ посредством институтов управления и регулирования.

Если смотреть в будущее, то значение систем управления только возрастает. По мере разработки автономных роботов и ИИ мы фактически встраиваем контуры принятия решений (контуры управления) в машины, которые будут действовать в сложных условиях – это вызов инженерной теории управления, затрагивающий также этические и социальные вопросы. В сфере менеджмента появляются системы контроля, основанные на больших данных и ИИ (иногда называемые алгоритмическим менеджментом), что ставит новые вопросы о доверии автоматизированным системам обратной связи при управлении людьми.

В медицине и биологии такие вмешательства, как интерфейсы “мозг–компьютер” или генная терапия, по сути добавляют новые контуры управления в биологические системы, что требует глубокого понимания существующих регуляторных сетей, чтобы избежать непредвиденных последствий. Глобальные проблемы вроде изменения климата, возможно, будут решаться, в частности, через политики, действующие по принципу систем управления (например, экологические регуляции, в которых повышение выбросов приводит к автоматическому ужесточению мер – своего рода “термостат” для климата планеты).

Эти примеры подчёркивают, что междисциплинарное владение принципами систем управления останется ключевым для обеспечения того, чтобы сложные системы, окружающие нас, функционировали эффективно и во благо. Наследие теории управления и кибернетики вселяет надежду: оно показывает, что через продуманное проектирование и понимание обратной связи мы можем достичь определённой степени контроля над нашим окружением, нашими организациями и даже собственным телом, направляя их к желаемым результатам надёжным способом.

Список литературы

Argyris, C. (1977). Double loop learning in organizations. Harvard Business Review, 55(5), 115–125.

Ashby, W. R. (1958). Requisite variety and its implications for the control of complex systems. Cybernetica, 1(2), 83–99.

Aström, K. J., & Murray, R. M. (2008). Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. Princeton University Press.

Beer, S. (1959). What has cybernetics to do with operational research? Operational Research Quarterly, 10(1), 1–21.

Beer, S. (1972). Brain of the Firm: A Development in Management Cybernetics. London: Allen Lane.

Beer, S. (1984). The viable system model: Its provenance, development, methodology and pathology. Journal of the Operational Research Society, 35(1), 7–25.

Billman, G. E. (2020). Homeostasis: The underappreciated and far too often ignored central organizing principle of physiology. Frontiers in Physiology, 11, 200. https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00200

Del Vecchio, D., & Murray, R. M. (2014). Biomolecular Feedback Systems. Princeton University Press.

Dorf, R. C., & Bishop, R. H. (2017). Modern Control Systems (13th ed.). Pearson.

Forrester, J. W. (1971). World Dynamics. Wright-Allen Press.

Franklin, G. F., Powell, J. D., & Emami-Naeini, A. (2015). Feedback Control of Dynamic Systems (7th ed.). Pearson.

Jackson, M. C. (2007). Systems Thinking: Creative Holism for Managers. Wiley.

Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1996). The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Harvard Business School Press.

Kamaldeen, O. (2024). Navigating complexity: Integrating systems thinking, complexity theory, and cybernetics in strategic planning. Unpublished manuscript. (Доступно на сайте ResearchGate).

Kamensky, B. (2019). Command and control: A system of systems to control complexity. American Journal of Management, 19(5), 9–18.

Madison, F. N. (2021). Endocrine regulation of blood glucose: An overview. Journal of Applied Physiology, 130(2), 338–342.

Medina, E. (2011). Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende’s Chile. MIT Press.

Merchant, K. A., & Van der Stede, W. A. (2012). Management Control Systems: Performance Measurement, Evaluation and Incentives (3rd ed.). Pearson Education.

Mindell, D. A. (2008). Digital Apollo: Human and Machine in Spaceflight. MIT Press.

Odum, E. P. (1971). Fundamentals of Ecology (3rd ed.). Saunders.

Pickering, A. (2010). The Cybernetic Brain: Sketches of Another Future. University of Chicago Press.

Sherwood, L. (2016). Human Physiology: From Cells to Systems (9th ed.). Cengage.

Simons, R. (1995). Levers of Control: How Managers Use Innovative Control Systems to Drive Strategic Renewal. Harvard Business School Press.

Steil, G. M. (2013). Algorithms for a closed-loop artificial pancreas: The case for proportional-integral-derivative control. Journal of Diabetes Science and Technology, 7(6), 1621–1631.

van Veen, L., Morra, J., Palanica, A., & Fossat, Y. (2020). Homeostasis as a proportional–integral control system. NPJ Digital Medicine, 3(1), 77. https://doi.org/10.1038/s41746-020-0283-x

Wiener, N. (1948). Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Paris: Hermann & Cie; Cambridge, MA: MIT Press. (Второе издание опубликовано в 1961 г.).