* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

мгновенные^ а некоторые усредненные значения пере­ менных. Теория статистического предсказания дает воз­ можность в некоторых случаях (например, для стацио­ нарных циклических процессов или при использовании известной формулы акад. А. Н. Колмогорова) осуще­ ствить в вероятностных связях любое требуемое опере­ жение сигнала управления. Например, всегда можно пред­ сказать среднемесячную температуру, среднечасовую на­ грузку городского транспорта или электростанции и т. п. Это, в свою очередь, создает большие возможности для применения теории инвариантности, позволяющей создать наиболее точные системы при использовании опережаю­ щих элементов, хотя ясно, что от задачи устранения мгновенных значений ошибки приходится перейти к устранению только основной, средней составляющей: Остальную часть ошибки минимизируют обратные свя­ зи в системах регулирования или самообучающаяся •часть в обучающихся системах. Здесь открывается но­ в а я область применения теории инвариантности. Только системы программного управления, в которых програм­ ма заранее известна, обладают аналогичными возмож­ ностями. В обучающихся системах применение теории инвари­ антности позволяет сократить продолжительность про­ цесса обучения теоретически до нуля. Здесь следует использовать работы, выполненные в последнее время в области теории инвариантности импульсных и цифровых систем (В. М. Кунцевич, Ю. Toy, Ю. В. Крементуло и др.). Итак, на основе опыта, накопленного в теории авто­ матического регулирования, и первых данных бионики можно уже сейчас наметить структуры будущих комби­ нированных систем для управления сложными процесса­ ми и указать методы их исследования. Автор надеется, что такое расширение области применения теории ком­ бинированного управления будет полезно для быстрого развития теории и техники систем автоматического управления в правильном направлении.