ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ

APPLICATION OF INTELLIGENT TECHNOLOGIES IN THE DESIGN OF CONTROL SYSTEMS AND MEASUREMENT COMPLEX

Maria Selezneva

post-graduate of Bauman Moscow State Technical University,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Рассмотрены концепции синтеза интеллектуальных систем. Представлена теория функциональных систем П.К. Анохина, которая использована при проектировании измерительного комплекса.

ABSTRACT

The concept of synthesis of intellectual systems are consiedered. A theory of functional systems P.K. Anohin, which is used in the design of measurement system is provided.

Ключевые слова: интеллектуальная система управления, функциональные системы П.К. Анохина, интеллектуализированный измерительный комплекс, афферентный синтез цели.

Keywords: intelligent control system, P.K. Anokhin functional system, intellectualized measurement complex, afferent purpose synthesis.

Развитие таких областей, как кибернетика, вычислительная техника, биотехнологии, искусственный интеллект привело к появлению новых методов управления и оптимизации сложных систем управления. Возникла и активно развивается такая область исследования, как интеллектуальное управление. Она находится на стыке современной теории управления, искусственного интеллекта (ИИ), нейрофизиологии и микроэлектроники.

Начиная примерно с 80-х годов, резко увеличился интерес к разработкам в области ИИ. Идеи ИИ начинают использоваться в теории и практике управления различными динамическими объектами и, в первую очередь, многообразными летательными аппаратами (ЛА) [7]. Отдельные блоки, алгоритмы и системы, входящие в состав ИС, называются часто интеллектуальными компонентами систем управления. С помощью интеллектуальных технологий изменяются качественные характеристики систем [4].

Разработка систем управления перспективными динамическими объектами, в частности ЛА, требует изучения новых концепций, например, концепции системного синтеза [5; 2], новых подходов к проектированию систем [3], модернизации существующего программно-алгоритмического обеспечения, создания новой элементной базы, применения новых информационных технологий. Исследованы современные сложные системы управления динамическими объектами, в том числе консультативно-советующие системы, динамические экспертные системы и различные интеллектные системы управления. В последнее время большое внимание уделяется исследованию интеллектуальных систем управления (ИС), основанных на теории функциональных систем П.К. Анохина.

Перспективным путем развития ИС является совместное использование методов самоорганизации, оценивания, адаптивного управления, принятия решений, алгоритмов формирования цели, объединенных в рамках систем П.К. Анохина.

В рамках концепции синтеза ИС современная сложная система управления разрабатывается как функциональная система с присущим ей приспособительным эффектом. Отличительной чертой результата, способствующего достижению цели, является то, что такой результат получается на основе принципа саморегуляции. Также он обладает одинаковыми узловыми механизмами: афферентным синтезом цели, эфферентной программой действия, принятием решения к действию, акцептором действия, эфферентной программой действия, обратной афферентацией о параметрах результата, а также сличением параметров результата с результатами прогноза, полученным в результате работы акцептора действия.

Главными достоинствами теории функциональных систем П.К. Аножина, при их использовании в теории и практике, являются универсальная архитектура и механизмы функциональных систем.

Синтез цели происходит на основе информации о внешней среде, собственном состоянии системы, мотивации и памяти. Затем проводится оценка, на основании которой принимается решение, производится прогноз, и т. д. Когда решение выработано, реализуется управление.

Акцептор действия реализуется при помощи алгоритма самоорганизации. Это удобно, так как данный метод позволяет осуществлять прогноз при наличии минимальной априорной информации. Результаты прогноза и результаты выполненного действия передаются в экспертную систему и систему синтеза цели.

В процессе совершенствования ИС систем желательно предусмотреть неравномерность развития отдельных функциональных подсистем. Эволюционирование ИС систем происходит в соответствии с принципом минимального обеспечения функции. Любой результат функционирования ИС достигается минимальными средствами, задействуется минимальное количество подсистем, сложность которых соответствует решаемой задаче. Усложнение подсистем ИС или объединение их большего количества происходит только тогда, когда этого требует решаемая задача.

Феномен минимального обеспечения функции можно проследить на примере любого двигательного акта высших позвоночных.

Усложнение архитектуры и отдельных подсистем ИС должно быть адекватно реальной ситуации: внешним условиям функционирования и задачам, которые приходится решать в процессе ее функционирования.

Афферентный синтез также осуществляется по принципу минимального обеспечения. Формирование функциональных систем, составляющих контур обратной афферентации в ИС, рассматриваемого типа, происходит в условиях суженной афферентации.

Функциональная система, образованная в условиях суженной афферентации, не может обеспечить тонкую приспособленность системы к условиям внешнего мира, поэтому задача модификации процесса афферентного синтеза ИС на современном этапе является первостепенной и актуальной.

Реализацию интеллектуальных компонент систем управления можно продемонстрировать на примере интеллектуализированного измерительного комплекса (ИИК) ЛА. Его отличие от ИС обусловлено тем, что ИС имеет возможность осуществлять синтез и изменение цели своего функционирования.

В ИИК цель определена заранее и изменению не подлежит. За исключением функциональной системы выбора цели в ИИК имеются все функциональные образования, присущие ИС.

В живых организмах присутствуют помимо прочих функциональные системы с относительно пассивным внешним звеном саморегуляции. Органы чувств воспринимают информацию об окружающей среде и действуют на основе различных физических принципов.

При ухудшении восприятия информации одним чувствительным органом доверие к этой информации уменьшается, и информационный дефицит пополняется посредством другого чувствительного органа. Например, при уменьшении освещенности визуальная информация становится недостоверной, и предпочтение отдается другим органам чувств – осязанию, обонянию. Аналогичная структура функциональной системы использована при синтезе ИИК.

Современные измерительные комплексы состоят из максимально возможного количества измерительных систем и датчиков, а также алгоритмического обеспечения [1], включающего критерий выбора наиболее достоверной информации.

Рисунок 1. Интеллектуализированный измерительный комплекс

На рис. 1 представлена структурная схема ИИК [7] и введены следующие обозначения: 1 – базовая навигационная система, обычно инерциальная навигационная система (ИНС); 2, …, N – датчики и измерительные системы внешней информации; λ – блок определения степеней наблюдаемости и формирования измерений z_k; БО – блок оценивания; БД – динамическая база данных; АПМ – алгоритм построения модели; АП – алгоритм прогноза; Θ_k – истинная навигационная информация; х_k – погрешности ИНС; – оценки погрешностей ИНС;  – ошибки оценивания,  – прогноз погрешностей ИНС.

Список литературы:

1. Буй Ван Кыонг, Неусыпин К.А. Алгоритмический способ повышения точности навигационных систем. // Автоматизация. Современные технологии. 2005. № 7. С. 11.
2. Неусыпин К.А. Системный синтез систем управления с интеллектуальной компонентой. // Автоматизация. Современные технологии. 2007. № 3. С. 35–39.
3. Неусыпин К.А., Кэ Фан, Дзя Л.С. Управление и наведение ракет, основанное на теории дифференциальной геометрии. // Автоматизация. Современные технологии. 2012. № 1. С. 16–20.
4. Неусыпин К.А., Фам Суан Фанг. Повышение степени управляемости летательного аппарата. // Автоматизация и современные технолгии. 2007. – № 2. – С. 21–25.
5. Пролетарский А.В. Концепция системного синтеза динамических объектов. // Автоматизация и современные технологии. – 2007. – № 8. – С. 28–33.
6. Пролетарский А.В., Селезнева М.С. Измерительный комплекс с интеллектуальной компонентой для летательного аппарата. В сборнике Современные аспекты фундаментальных наук. Труды второго международного симпозиума. 2015. С. 196–199.
7. Neusipin K.A., Ke Fang. Research Progress of Intelligent Control Systems of Aerokrafts. Acta Armamentarii. Vol. 7, Jul. 2010. Print – ISSN 10001093.