CC BY
87
УДК 519.711
Академик РАН И.М. Макаров
Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (Технический университет), г. Москва
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СРЕДСТВАМИ ВВТ
Создание принципиально новых и модернизация существующих образцов ВВТ, которые должны обладать высоким уровнем автономности и адаптивности, надежности и качества функционирования в условиях неопределенности боевой обстановки, предъявляют жесткие требования к скоростным, точностным, и другим техническим характеристикам современных систем автоматического управления и обработки информации.
, -
,
представителями отечественной научной школы, как ЯЗ. Цыпкин, А.А. Красов-ский, ЕЛ. Попов, С.В. Емельянов и целым рядом других ученых, в настоящее время далеко не всегда позволяет обеспечить достижение необходимых функциональных возможностей и параметров создаваемых систем ВВТ. Так, в частности общепризнанная технология реализации ПИД-законов регулирования имеет ограниченные возможности по характеристикам точности, быстродействия и инвариантности . ,
сложными в своем практическом воплощении и, как правило, являются непригодными для быстродействующих систем.
, -тельно свидетельствует о необходимости привлечения принципиально новых под,
автономности систем управления, а также расширение их функциональных воз.
Поиск путей борьбы с неопределенностями, сопутствующими многообразию применений перспективных образцов ВВТ, обусловил привлечение методов и технологий искусственного интеллекта для решения задач управления.
Фундаментальную основу концепции построения интеллектуальных систем управления роботами и другими сложными динамическими объектами составляют три ключевых положения:
♦ развитие принципа ситуационного управления, когда каждому классу возможных состояний ставится в соответствие определенный класс допустимых решений;
♦ принцип иерархической организации интеллектуальной системы управ-
,
, ,
(приводной) уровень и комплекс информационно-измерительных средств;
♦ принцип обоснованного выбора интеллектуальных технологий, используемых для решения задач отдельных уровней иерархии управления.
Практическое воплощение данных принципов при проектировании систем управления сложными динамическими объектами ВВТ позволяет реализовать ши-
рокий диапазон интеллектуальных функций, необходимых для работы в неполнозаданных или априорно неопределенных условиях.
В числе современных информационных технологий к разряду интеллектуальных можно отнести:
♦ технологию эк спертных систем;
♦ технологию нечеткой логики;
♦ технологию нейросетевых структур;
♦ технологию ассо циативной памяти.
,
является возможность работы с формами явного представления знаний, включая , , -туры. Ярко выраженная структурированность этих форм обусловливает применимость формализованных логических методов для анализа и преобразования зна-, . собственно процесс вывода на знаниях сводится к последовательному сопоставлению заданного описания начальной посылки с категориями той многоуровневой ,
правил, семантических сетей или других представлений. По существу эта технология объединяет несколько близких направлений, поскольку принятые методы логической обработки для каждой из форм явного представления знаний существенно различаются между собой. С другой стороны с точки зрения своих отражательных способностей по отношению к смысловой стороне знаний эти формы их представления по некоторым оценкам считаются в значительной степени взаимозаменяемыми. Название этой обобщенной технологии, получившей становление в период бурного развития работ по созданию экспертных систем, является во многом условным и подчеркивает ее исторические истоки.
Смежное направление в развитии интеллектуальных систем основано на применении технологии нечеткой логики, ориентированной на обработку логиколингвистических моделей представления знаний. Модели такого типа предназначены для формализации неточных, размытых в смысловом отношении суждений и строятся с использованием обобщенных категорий, задающих классификацию исходных понятий на уровне нечетких множеств. Следует отметить, что соответствующие методы нечеткого логического вывода позволяют обеспечить параллельную интерпретацию имеющихся знаний с помощью специализированных средств , .
Один из перспективных подходов к организации обработки неявных форм представления знаний связан с применением технологии нейросетевых струк-,
.
формирование однородных структур, состоящих из множества взаимосвязанных элементов с заданной характеристикой преобразования сигналов. Совокупность знаний, закладываемых в процессе обучения такой структуры, определяется настройкой весовых коэффициентов межэлементных связей и позволяет обеспечить надежную классификацию предъявляемых примеров. При этом важнейшим достоинством нейросетевых структур является высокое быстродействие, достигаемое за счет параллельности обработки информации при их аппаратной реализации.
Поиски альтернативных путей построения быстродействующих систем обработки знаний привели к развитию технологии ассоциативной памяти. Эта технология предполагает использование механизмов восстановления целостных образов по их отдельным элементам и сводится к работе с многомерными массивами
.
классификацию понятий некоторой предметной области в виде сочетания признаков, присущих каждой качественной категории. Главные преимущества такого подхода связаны с простотой как программного, так и аппаратного воплощения
,
способа реализации будет определяться временем обращения к отдельной ячейке и иметь высокие показатели.
Сравнительный анализ различных интеллектуальных технологий позволяет выделить ряд общих для них черт, главная из которых связана с использованием классификации тех или иных понятий в качестве средства для установления связей между отдельными явлениями рассматриваемой предметной области. Практическая реализация концепции построения интеллектуальных систем управления предполагает наличие развернутой базы знаний о принципах построения и целях
, , особенностях исполнительных механизмов и управляемого объекта. В этом случае классификационный анализ имеющихся знаний с учетом текущих показаний изме-
-
структурную настройку управляющих алгоритмов, модификацию программы достижения целей управления, а при необходимости и их коррекцию.
, , интеллектуальную систему управления (рис. 1) от построенной по "традиционной" , -лизации способностей по выполнению требуемых функций в неполнозаданных (или неопределенных) условиях при случайном характере внешних возмущений. К возмущениям подобного рода могут относиться непредусмотренное изменение целей, эксплуатационных характеристик системы и объекта управления, параметров внешней среды и т.д. Кроме того, состав системы при необходимости дополняется специализированными средствами, обеспечивающими обобщение накапливаемого опыта и, на этой основе, пополнение знаний. В общем случае объект управления может иметь достаточно сложную конструкцию, включающую в свой состав ряд функционально-подчиненных подсистем.
Иерархия их подчинения обусловливает декомпозицию исходных целей и задач управления на рекурсивную последовательность вложенных составляющих. В конечном итоге такое разделение предполагает многоуровневую организацию сис-,
анализу и распознаванию обстановки, формированию стратегии целесообразного поведения, планированию последовательности действий, а также синтезу исполни, . , структура системы интеллектуального управления сложным динамическим объектом (рис. 2) будет соответствовать иерархическому принципу построения и включать стратегический, тактический и исполнительный (приводной) уровни, а также комплекс необходимых измерительно-информационных средств.
Корректность замыкания отдельных контуров иерархии управления определяется тем составом функциональных элементов, которые обеспечивают требуемую адекватность информационной поддержки в процессе сбора и обобщения сенсорных данных о текущем состоянии и воздействиях внешнего мира. Таким обра-, -пользование уникальной совокупности собственных моделей представления знаний, информационной поддержки, описания контролируемого объекта и т.д.
Рис.1. Обобщенная структура интеллектуальной системы управления
Рис. 2. Иерархическое построение системы интеллектуального управления сложным динамическим объектом
,
со всей убедительностью свидетельствуют о перспективах и реальности разработки интеллектуальных систем управления для создания высокоэффективных образ.
УДК 614.8
А.Ю. Кудрин
Федеральное государственное учреждение «Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России»
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ, ЗАЩИТЫ НАСЕЛЕНИЯ И ТЕРРИТОРИЙ
ОТ ЧС
Согласно Постановлению правительства российской Федерации № 794 от 30.12.2003 г. «О единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций» МЧС РФ является постоянно действующим органом управления единой системы на федеральном уровне. На МЧС РФ возложено орга-
-
.
Одной из функциональных подсистем единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций, создаваемых в МЧС РФ, является подсистема мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования .
Органами повседневного управления единой системы на федеральном уровне являются центры управления в кризисных ситуациях, информационные центры, дежурно-диспетчерские службы федеральных органов исполнительной .
Для информационного и научного обеспечения органов повседневного управления единой системы в МЧС РФ в рамках подсистемы мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций создаются штатные и нештатные структурные подразделения, призванные оказывать поддержку органам управления по принятию решений в чрезвычайных ситуациях.
Согласно Основным направлениям развития ВНИИ ГОЧС МЧС России на 2006-2007 .
решений в области гражданской обороны, защиты населения и территорий от ( - ).
ЦППР является нештатным подразделением федерального государственного учреждения «Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям МЧС России» (дапее - ФГУ ).
Целью создания ЦППР является всесторонне научно обоснованное информационно-справочное обеспечение деятельности руководства МЧС России, Национального центра управления в кризисных ситуациях, структурных подразделений Министерства и других органов, уполномоченных решать вопросы в области гра, , обеспечения безопасности на воде, в целях поддержки принимаемых ими решений.
