Перспективы развития автоматизированных систем управления агропроизводством на мелиорируемых землях

Размещено на http://www.allbest.ru/

4

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации имени А. Н. Костякова, Москва, Российская Федерация

Перспективы развития автоматизированных систем управления агропроизводством на мелиорируемых землях

DOI: 10.31774/2222-1816-2019-4-164-177

И.Ф. Юрченко

Цель: анализ существующих направлений в создании автоматизированных систем управления технологическими процессами агропроизводства на мелиорируемых землях и ожидаемых перспектив их развития. Материалы и методы: исследования основаны на информационно-аналитических методах, методах технической кибернетики, автоматизации управления, математической оптимизации. Современная постановка задачи повышения действенности агропроизводства предполагает принятие и реализацию управленческих решений в автоматическом режиме с применением интеллектуальных алгоритмов. Результаты: в качестве решения проблемы разработки, внедрения и использования действенных методов управления природно-экономической системой растениеводства и для успешного прогнозирования результатов технологических воздействий предлагается выполнение масштабной работы по автоматизации прецизионного управления агроэкосистемами, гарантирующей научно обоснованный, базирующийся на достоверной оценке последствий принимаемых управленческих решений выбор агротехнологий, обеспечивающих планируемый результат. Изучены действующие подходы к созданию, внедрению и использованию в агропроизводстве и установлены приоритетные направления эволюции автоматизированных систем управления технологическими процессами в мелиорируемом земледелии. «Узкие места» действующих систем автоматизации технологий растениеводства обусловлены отсутствием требующихся методов создания моделей сложных нелинейных слабо детерминированных многофакторных объектов управления и прогнозирования. Выводы: в качестве приоритетных мероприятий по развитию автоматизированных систем управления технологическими процессами производства предлагаются: облачные решения, формирование и обработка больших массивов данных, применение программных продуктов на основе нейросетей и искусственного интеллекта, внедрение технологий «интернета вещей» и тому подобные инновационные направления научных исследований «умного» сельского хозяйства в области автоматизации прецизионного управления агроэкосистемами.

Ключевые слова: развитие; автоматизация; системы; управление; агропроизводство; мелиорируемые земли.

Материалы и методы

Исследования базируются на информационно-аналитических методах, методах технической кибернетики, автоматизации управления производственными технологиями, математической оптимизации.

Результаты и обсуждение

Действенность автоматизированной системы управления производством настоящего периода обусловлена эволюцией технического обеспечения и программных средств, перманентно развивающихся в течение времени их реализации [7-11]. Развитие АСУ ТП, в составе которого четко выделяются три периода, отличается постоянным усложнением задач управления [12-14].

Начальный этап становления АСУ ТП отличается формированием систем автоматического регулирования (САР) отдельных фрагментов технологических процессов (оборудования, параметров), которым передаются функции человека по стабилизации, программному управлению, контролю. У человека (диспетчера) появляется функция формирования операций и настройки технических и технологических регуляторов.

Следующий этап - автоматизация технических процессов с применением систем автоматизированного управления (САУ), телемеханики и прочих средств для сбора и обработки информации, что еще больше трансформирует взаимоотношения с ними диспетчера (человека) в процедурах управления.

Наступивший третий этап разработки систем автоматизации управления технологическими процессами отмечается включением в контур управления компьютерной техники. Ее использование начиналось с применения микропроцессоров для отдельных операций и процедур управления и оформилось в конце концов в разработку автоматизированных информационных систем формирования данных и вычислительных комплексов для поддержки и реализации управляющих воздействий диспетчера.

По функциональному назначению АСУ ТП определяются [15]:

- как SCADA-системы, для которых характерны функции сбора данных и диспетчеризация управления географически удаленными объектами;

- распределенные системы управления (РСУ) операциями в рамках промышленного предприятия, связанными с обновлением непрерывно измеряемых параметров технологических процессов путем децентрализации обработки, хранения и визуализации данных;

- автономные ПЛК-системы, базирующиеся на использовании промышленно-логических контроллеров для централизованного сбора с целью калибровки или корректировки расчетных значений контролируемых параметров.

Автоматизация технологических процессов мелиоративного водохозяйственного комплекса выполнялась по традиционной для агропроизводства трехуровневой иерархической концепции управления, гарантирующей формирование направленной («восходящей» снизу вверх и «нисходящей» сверху вниз) передачи данных и сведений.

На нижнем (полевом) уровне АСУ ТП формируются исходные данные и реализуются посредством исполнительных устройств (ИУ) управляющие воздействия. Данные нижнего уровня, поступающие от специальных датчиков контроля состояния объекта наблюдения, передаются на устройства автоматической обработки - регуляторы (контроллеры) следующего уровня АСУ, представленного САУ, из которого в формате управляющих воздействий попадают на ИУ. Информация о реализации технологического процесса с нижнего уровня АСУ ТП и уровня САУ поступает на следующий - операторский, где она учитывается и визуализируется на экранах, табло и других носителях. Корректировка управляющих воздействий может выполняться диспетчером: на регуляторе путем формирования нового задания или в ручном режиме на ИУ посредством дистанционного управления.

Как показала статистика, в период с начала 60-х до конца 80-х гг. ХХ в. количество наблюденных аварийных ситуаций на производстве во всех секторах экономики удваивалось примерно каждые 10 лет, что стало одной из причин формирования нового подхода к созданию автоматизированных систем управления производством. Современная постановка задачи предполагает принятие и реализацию управленческих решений в автоматическом режиме с применением интеллектуальных алгоритмов. Актуальность приобретают процессы развития интеллектуальной составляющей АСУ ТП в части разработки алгоритмов реагирования в режиме реального времени на возникающие нестандартные ситуации.

В качестве приоритетных мероприятий по развитию АСУ ТП производства рассматриваются Мировые гиганты мелиорации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:svetich.info/publikacii/opyt-mirovogo-zemledelija/mirovye-giganty-melioracii.html, 2019. [16, 17]:

- разработка экспертных систем, реализующих возможности искусственного интеллекта для повышения действенности автоматизации технологических процессов;

- построение нечетких лингвистических баз данных, подсистем нечеткого вывода, устанавливающих связи между количественными данными и качественными классами, организованными на этих данных;

- интеграция интеллектуальных систем поддержки принятия решений с классическими SCADA-системами;

- использование сенсорных сетей, интеллектуальных сред;

- применение технологий больших данных, обеспечивающих обработку больших объемов информации как единого массива;

- освоение облачных технологий, ориентированных на предоставление пользователю, не являющемуся владельцем технического оборудования, результирующей информации, необходимой для корректирующих воздействий; искусственный интеллект и пр.;

- развитие нейротехнологий, базирующихся на принципах работы нервной системы;

- внедрение блокчейн-технологий (системы распределенного реестра), заключающихся в обработке поступающей информации по блокам и использовании специальных процедур кодирования каждого блока таким образом, что каждый пользователь может проверить достоверность всего информационного массива;

- становление квантовых технологий, позволяющих многократно ускорить многие специальные вычислительные процедуры, например кодирование и декодирование;

- внедрение технологий «интернета вещей» (IoT), обеспечивающих связь и передачу информации через интернет непосредственно между вещами (оборудованием, приборами, товарами);

- применение компонент робототехники и сенсорики для выполнения рутинных операций и замещения целого ряда рабочих профессий;

- масштабное использование технологий беспроводной связи (ZigBee, Bluetooth, Wi-Fi), имеющих особое значение для сельского хозяйства с его территориальной удаленностью инфраструктурных и производственных объектов;

- апробация технологий виртуальной и дополненной реальности
(virtual reality, VR), представляющих компьютерную имитацию реальности или воспроизведение какой-то ситуации;

- использование в АСУ ТП беспроводных технологий.

Учитывая масштаб предстоящей работы, объемы временных затрат и требующихся инвестиций в реализацию этих мероприятий по развитию автоматизированных систем, считаем правильным на первом этапе НИР обратить внимание на трансферт в научно-технологическую сферу мелиораций инновационных разработок по автоматизированному управлению производством в успешных отраслях отечественной экономики: машиностроении, нефтяной, газовой, энергетике, водоснабжении и пр.

Сегодня в практике сельского хозяйства применяются технологии, использующие действенность геопозиционного отслеживания и контроля различных параметров и режимов функционирования технологий и операций агропроизводства, в первую очередь для назначения и выполнения поливов на мелиорируемых землях Умное фермерство: может ли машина заменить агронома [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:ect-center.com/blog/smart_farming, 2019. [18, 19]. Следует признать, что, как правило, это зарубежные технологии, поставляемые в комплексе с ирригационным оборудованием. Для реализации решений оператора изменяются настройки регуляторов с целью получения требуемых характеристик. Такая ситуация обеспечивает конкурентные преимущества зарубежным мелиоративным технологиям, практически не оставляя шансов для приоритетного развития отечественного высокотехнологичного мелиоративного оборудования.

Приблизить решение проблем оптимального управления орошением на новом технологическом уровне может активизация использования преимуществ внедрения сенсоров для наблюдения за агроэкоценозами, интегрированных в комплекс технологий геоинформационных систем, аналитический модуль которых обеспечивает интерактивное взаимодействие с пользователем и полнофункциональной системой поддержки принятия решений. В то же время решение задачи оптимального управления поливами с целью формирования планируемого режима агроэкосистем и повышения энергетического потенциала агроландшафтов на основе современных геоинформационных технологий предполагает формирование специализированного списка интерактивных сегментов взаимодействия, а также полнофункциональных комплексов анализа и обработки данных, разработки и внедрения управленческих решений.

Этим обусловлено требование соответствия уровня интенсивности управляющих мелиоративных воздействий ограничениям нормативно-методической базы, регулирующей агротехнологические параметры машин и оборудования функционирующей гидромелиоративной системы. С помощью информационной цифровой системы оперативного управления агропроизводством, контролирующей параметры мелиоративного и экологического состояния агроландшафта в процессе реализации технологических операций, можно значительно повысить экологическую безопасность мелиорируемого земледелия.

Функции такого инструментария включают формирование необходимых исходных данных для оперативной оценки и классификации состояния управляемого объекта, систематизацию и хранение полученной информации, обеспечивающей расчеты экологического состояния агроландшафта и назначение при необходимости корректирующих воздействий. По результатам такого контроля принимаются решения по управлению работой автоматических (интеллектуальных) дождевальных машин, взаимодействующих с глобальной навигационной спутниковой системой [20].

Разработка информационных систем контроля и учета агроэкоценозов базируется на комплексном научном обосновании, а варианты развития мониторинговых технологий обеспечивают инновационность современным мелиоративным системам. Указанное научное направление сегодня остается одним из наиболее динамичных и активно развиваемых, востребованных на мировом рынке агромелиоративных агротехнологий. В составе исследований, выполняемых специалистами Волгоградского отдела ФГБНУ «ВНИИГиМ им. А. Н. Костякова» [21, 22], реализуются предложения по созданию новых концептуальных моделей и конструкций гидромелиоративных систем, обеспечивающих эффективное управление мелиоративными режимами на основе мониторинга и управления орошением в режиме реального времени.

При всей важности указанного подхода очевидна его ограниченность, вызванная однофакторностью прямых управляющих воздействий (только посредством поливов) на мелиоративный режим агроэкосистем. Будущее за наиболее востребованными и действенными направлениями исследований и разработок в области автоматизации управления технологическим процессом комплексного регулирования детерминированных факторов (водного, питательного, температурного и других режимов, детоксикации и ремедиации) формирования мелиоративного состояния агроэкосистем согласно технологическим и технико-экономическим показателям и критериям оперативно-производственных и организационно-экономических задач агропроизводства на мелиорируемых землях [1, 22-24]. Разработка теории формирования таких систем выполняется специалистами ФГБНУ «ВНИИГиМ им. А. Н. Костякова» в составе тематики НИР института 2019-2021 гг.

Выводы

Таким образом, успешность агропроизводства на мелиорированных землях, соответствующего принципам эколого-экономической устойчивости отечественного агропромышленного комплекса, требует широкомасштабных мероприятий по созданию, внедрению и использованию инновационных цифровых технологий «умного» сельского хозяйства в практике повседневной управленческой деятельности.

Список использованных источников

1 Кирейчева, Л. В. Научные основы создания и управления мелиоративными системами в России / Л. В. Кирейчева, И. Ф. Юрченко, В. М. Яшин; под ред. Л. В. Кирейчевой. - М.: ВНИИ агрохимии, 2017. - 296 с.

2 Луценко, Е. В. Применение СК-анализа и системы «Эйдос» для синтеза когнитивной матричной передаточной функции сложного объекта управления на основе эмпирических данных / Е. В. Луценко, В. Е. Коржаков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета [Электронный ресурс]. - 2012. - № 01(75). - С. 681-714. - Режим доступа: http:ej.kubagro.ru/
2012/01/pdf/53.pdf.

3 Луков, Д. К. Автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) / Д. К. Луков // European Science. - 2019. - № 2(44). - С. 19.

4 Эколого-экономическая эффективность комплексных мелиораций Барабинской низменности / Л. В. Кирейчева, И. В. Белова, М. В. Глистин, М. Т. Устинов, О. Б. Хохлова, И. Ф. Юрченко, В. М. Яшин; под ред. Л. В. Кирейчевой. - М.: ВНИИА, 2009. - 312 с.

5 Эколого-экономическая эффективность диагностики технического состояния водопроводящих сооружений оросительных систем / М. А. Бандурин, И. Ф. Юрченко, В. А. Волосухин, В. В. Ванжа, Я. В. Волосухин // Экология и промышленность России. - 2018. - Т. 22, № 7. - С. 66-71.

6 Шабанов, В. В. Автоматизация комплексного регулирования факторов жизни растений [Электронный ресурс] / В. В. Шабанов // Гидротехника и мелиорация. - 1982. - № 1. - С. 60-75. - Режим доступа: http:ieek.timacad.ru/kmirz/Htmls/works/1982_41.pdf, 2019.

7 Волосухин, Я. В. Вопросы моделирования технического состояния водопроводящих каналов при проведении эксплуатационного мониторинга / Я. В. Волосухин, М. А. Бандурин // Мониторинг. Наука и безопасность. - 2012. - № 1. - С. 70-74.

8 Безопасность бесхозяйных гидротехнических сооружений / Г. Т. Балакай, И. Ф. Юрченко, Е. А. Лентяева, Г. Х. Ялалова. - Германия: LAP Lambert, 2016. - 85 с.

9 Волосухин, Я. В. Проведение эксплуатационного мониторинга с применением неразрушающих методов контроля и автоматизация моделирования технического состояния гидротехнических сооружений / Я. В. Волосухин, М. А. Бандурин // Мониторинг. Наука и безопасность. - 2011. - № 3. - C. 88-93.

10 Yurchenko, I. F. Information support system designed for technical operation planning of reclamative facilities / I. F. Yurchenko // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. - 2018. - Vol. 96, № 5. - P. 1253-1265.

11 Yurchenko, I. F. Information support for decision making on dispatching control of water distribution in irrigation / I. F. Yurchenko // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. - Vol. 1015. - P. 042063. - DOI: 10.1088/1742-6596/1015/4/042063.

12 Yusupbekov, N. Development and Improvement of Systems of Automation and Management of Technological Processes and Manufactures / N. Yusupbekov, F. Adilov, F. Ergashev // Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems. - 2017. - Vol. 11, № 3. - P. 53-57.

13 NISTIR 8062. An Introduction to Privacy Engineering and Risk Management in Federal Systems / S. Brooks, M. Garcia, N. Lefkovitz, S. Lightman, E. Nadeau; Information Technology Laboratory, National Institute of Standards and Technology. - 2017. - 49 p.

14 Bandurin, M. A. Remote Monitoring of Reliability for Water Conveyance Hydraulic Structures / M. A. Bandurin, I. F. Yurchenko, V. A. Volosukhin // Materials Science Forum. - 2018. - Vol. 931. - P. 209-213.

15 Автоматизация управления технологическими процессами в газораспределительных сетях: проблемы, тенденции и перспективы / В. Г. Крымский, И. М. Жалбеков, Р. Р. Имильбаев, А. Р. Юнусов // Электротехнические и информационные комплексы и системы. - 2013. - № 2, Т. 9. - С. 70-79.

16 Самойлова, Е. М. Интеграция искусственного интеллекта в автоматизированные системы управления и проектирования технологических процессов / Е. М. Самойлова, А. А. Игнатьев // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. - № 1. - С. 127-132.

17 Методология рационального размещения и углубления специализации агропромышленного производства / А. И. Алтухов [и др.]. - Душанбе: Ирфон, 2016. - 152 с.

18 Save and Grow. A policymaker's guide to the sustainable intensification of smallholder crop production / L. Collette [et al.]. - Romе: FAO, 2011. - 112 p.

19 Guinard, D. Building the Web of Things / D. Guinard, V. Trifa. - Manning, 2015. - 344 p.

20 Выбор и обоснование параметров экологического состояния агроэкосистемы для мониторинга технологических процессов возделывания сельскохозяйственных культур / А. Б. Калинин, В. А. Смелик, И. З. Теплинский, О. Н. Первухина // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2015. - № 39. - С. 315.

21 Курбанов, С. А. Концептуальная модель управления орошением в режиме реального времени на основе ГИС-технологий / С. А. Курбанов, В. В. Бородычев, М. Н. Лытов // Проблемы развития АПК региона. - 2018. - № 2(34). - С. 66-71.

22 Курбанов, С. А. Компонентно-технологическая структура функции автоматизированного управления оросительных систем нового поколения / С. А. Курбанов, В. В. Бородычев, М. Н. Лытов // Проблемы развития АПК региона. - 2019. - № 1(37). - С. 60-66.

23 Новые технологии проектирования, обоснования строительства, эксплуатации и управления мелиоративными системами / сост. Л. В. Кирейчева [и др.]; под ред. Л. В. Кирейчевой. - М.: Изд-во ВНИИА, 2010. - 240 с.

24 Yurchenko, I. F. Automatization of water distribution control for irrigation / I. F. Yurchenko // International Journal of Advanced and Applied Sciences. - 2017. - Vol. 4, iss. 2. - P. 72-77.

Размещено на Allbest.ru