Уровни иерархии интеллектуальной системы управления и степень интеллектуальности

Развивая принцип иерархического построения интеллектуальных систем, в работе [4] предложена концептуальная модель в виде четырех уровней иерархии: исполнительного, тактического, стратегического и информационно-измерительного. Тезис о том, что “необходимость интеллектуализации каждого из уровней управления обусловлена подверженностью выполняемых ими функций влиянию различных факторов неопределенности”, хорошо интерпретируется с помощью введенного выше понятия степени интеллектуальности. Обратимся к рис. 4. Как видно,

Рис. 4. Принципы организации интеллектуальных систем управления.

фундаментом построения интеллектуальной системы управления являются пять принципов. На них основана иерархия как уровней управления, так и степеней интеллектуальности. Из рис. 1 следует, что каждый уровень иерархии управления может иметь различную степень интеллектуальности: от интеллектуальности в малом до интеллектуальности в целом.

Достаточно очевидно, что на стратегическом уровне необходимо иметь высокую степень интеллектуальности, что определяется набором функциональных задач по планированию целесообразного поведения сложного объекта управления и согласуется с принципом Саридиса. Более проблематичной, на первый взгляд, представляется интеллектуализация тактического и, тем более, приводного уровня. Тем не менее, совершенно реальный смысл приобретает термин “интеллектуальный привод”, под которым понимается привод с системой управления, имеющей степень интеллектуальности в малом.

Например, цикл работ, выполненных на кафедре «Проблем управления» МИРЭА, показал, что применение интеллектуальных технологий позволяет синтезировать на базе достаточно простых аппаратных и программных средств новое поколение регуляторов (интеллектуальные регуляторы) для создания широкого спектра высококачественных адаптивных электроприводов. На первом этапе этих работ наибольшее развитие получили технологии экспертных систем и нейросетевых структур [5, 6]. Экспертная система выполняла функции интеллектуальной надстройки над ПИД-регулятором и периодически подстраивала его коэффициенты в зависимости от изменения параметров следящего электропривода. Занимая объем памяти около 350Кб, экспертный регулятор обеспечивал адаптивное управление в широком диапазоне возмущений, но не обладал быстродействием, необходимым для управления в реальном масштабе времени.

Регулятор, построенный на базе 80 статических нейронов (названный нейросетевым регулятором) и обученный на оптимальный по быстродействию принцип функционирования, включался в контур системы управления последовательно с объектом. Он обеспечивал очень высокое быстродействие при слежении за различными входными воздействиями и, что особенно интересно, инвариантность к определенного рода внешним возмущениям.

Работы по созданию экспертного и нейросетевого регуляторов подтверждают, что интеллектуализация приводного уровня это не самоцель, а новый способ решения комплексной задачи адаптивного управления. В ходе дальнейших исследований рассматривались все четыре интеллектуальных технологии. В каждой из них обнаружены свои достоинства и недостатки. Перспективным представляется применение технологии ассоциативной памяти, поскольку реализованный на ней интеллектуальный регулятор привода требует менее 20 Кб памяти.

Весьма убедительные результаты получены по созданию на базе нейросетевых структур самообучающихся систем управления со степенью интеллектуальности в большом. Под самообучением понимается использование комплекса методов и алгоритмов для настройки и функционирования системы управления с неизвестным динамическим объектом. Впроцессе синтеза системы осуществляются следующие этапы: функциональная идентификация объекта, первоначальная настройка регулятора, адаптация параметров регулятора в процессе управления.

На базе различных интеллектуальных технологий отрабатывались также задачи тактического уровня управления робототехнических систем. Решались, в частности, задачи вывода манипулятора в заданную точку с учетом обхода препятствий. Интересные результаты по созданию системы управления тактического уровня со степенью интеллектуальности в большом были получены на основе аппарата нечеткой логики.

Рассмотренные общие методологические принципы позволяют выработать конкретные рекомендации по определению степени интеллектуализации тех или иных уровней иерархии интеллектуального управления в зависимости от специфики объекта управления и тактико-технических требований, предъявляемых к системе управления.

ЛИТЕРАТУРА

1. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина – М: ФИЗМАТЛИТ, 2001 – 576 с.

Дата добавления: 2015-07-15