CC BY
69
УДК 004.896, 007.51, 519.71
О.А. Иванникова
СИТУАЦИОННЫЙ ПОДХОД В СОЗДАНИИ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ЗДАНИЯ
Рассматривается возможность применения ситуационного подхода для создания математической модели интеллектуального здания. Приведены общие схемы управления объектом при традиционном подходе к системе автоматического управления, а также с учетом принципов ситуационного управления. Указаны основные свойства интеллектуального здания как нетрадиционного объекта управления. Поставлена задача ситуационного управления и приведена схема ее решения. Сделаны выводы о целесообразности применения данного метода наряду с другими методами управления.
Математическая модель, ситуационное управление, идентификация объекта, критерии управления, текущая ситуация, полная ситуация, одношаговые решения, корреляционные правила, процедуры классификации, Анализатор, Классификатор, Экстраполятор, Коррелятор, Блок случайного выбора.
О.А. Ivannikova
THE SITUATIONAL APPROACH IN CREATION OF MATHEMATICAL MODEL OF AN INTELLECTUAL BUILDING
Possibility of application of the situational approach for creation of mathematical model of an intellectual building is considered. The general schemes of management are resulted by object at the traditional approach in automatic control system, and also taking into account principles of situational management.
The basic properties of an intellectual building as nonconventional object of management are specified. The task in view of situational management also is resulted the scheme of its decision. Conclusions are drawn on expediency of application of the given method along with other management methods.
Mathematical model, situational management, object identification, criteria of management, the current situation, full situation, single-step decisions, correlation rules, classification procedures, Analyzer, Qualifier, Extrapolator, Correlator, casual choice Block.
Построение математической модели интеллектуального здания с распределенными параметрами позволяет оценить степень влияния этих параметров как на объект управления в целом, так и на отдельные составляющие его подсистемы, а также определить качественный и количественный состав этих параметров и их значений в разных точках объекта и моментах времени.
Рассмотрим схему управления на рис. 1 [1].
Здесь xn - воздействующие на объект входы, значение которых можно оценить в каждый момент времени; wr - входы, значение которых неизвестно (отсутствие датчиков, физическая невозможность измерения, дороговизна измерения); ym - выход ОУ; uk - управляющее воздействие, подаваемое от СУ на ОУ; Z - корректирующий вектор, с помощью которого оператор вносит изменения в СУ.
126
Рис. 1. Общая схема управления объектом
Задача Оператора состоит в создании такой системы управления, чтобы при наличии информации о текущих значениях X (при этом информация о значениях W СУ недоступна) добиться необходимых значений У. Таким образом, СУ реализует некоторую зависимость вида:
и = Ф(Х, У), (1)
с помощью которой она находит необходимые управляющие воздействия на объект. Следовательно, функция, описывающая ОУ, имеет следующий вид:
У = Г (X, W, и). (2)
Таким образом, для того, чтобы Оператор мог построить удовлетворяющую его СУ, он должен знать следующее: множество предпочтительных векторов У и как задано отображение Г. При этом отображение Г описывает функционирование ОУ, а знание предпочти-
тельных значений У говорит о понимании цели его функционирования.
Так возникает цепочка: описание объекта управления (т.е. его структуры и функционирования) - описание целей существования объекта управления - формирование критерия управления им, в котором воплощаются требования к системе управления - на основе этого проектирование и создание системы управления (заключительный этап).
При проектировании и создании системы управления интеллектуальным зданием одними из ключевых задач являются идентификация объекта и выявление критериев управления им. Но интеллектуальное здание как объект управления обладает рядом свойств, затрудняющих выполнение этих задач [3-5]:
1. Уникальность - каждый объект обладает такой структурой и функционирует так, что система управления им должна строиться с учетом его качеств и к нему нельзя применить какую-либо типовую стандартную процедуру управления.
2. Отсутствие формализуемой цели существования приводит к реализации различных критериев управления.
3. Отсутствие оптимальности - критерии управления являются субъективными, целиком зависящими от Оператора.
4. Динамичность - объект является живой системой, с изменяющейся с течением времени структурой и функциями (перепланировка здания, изменение его функционального назначения или условий его функционирования).
5. Неполнота описания - отсутствие полной информации, которой заведомо хватило бы для создания системы управления объектом (многообразие инженерных систем, технология специализированных процессов, описание всех возможных состояний объекта).
6. Наличие свободы воли - в управлении интеллектуальным зданием люди являются элементами его структуры, они функционируют в нем с учетом своих личных интересов и целей. Их индивидуальное поведение практически невозможно учесть при создании системы управления, и требуются специальные приемы для нейтрализации их воздействия на функционирование объекта управления.
Итак, проблема описания интеллектуального здания как уникального объекта управления состоит в учете в этом описании не только его специфической структуры и функционирования, но и поведения людей, и возможности эволюции объекта во времени. Поэтому именно применение ситуационного подхода в создании математической модели интеллектуального здания дает возможность описывать на едином языке как сам объект управления и его функционирование, так и процедуру управления им.
Рассмотрим постановку задачи управления сложными объектами [1-2]:
1. Будем называть текущей ситуацией на объекте управления совокупность всех сведений о структуре объекта управления и его функционировании в данный момент времени и обозначать текущую ситуацию через Qj, где ] - отличительный номер ситуации.
2. Будем называть полной ситуацией на объекте управления совокупность, состоящую из текущей ситуации, знаний о состоянии системы управления в данный момент и знаний о технологии управления, и обозначать текущую ситуацию через &, где г - отличительный номер ситуации.
3. Пусть в распоряжении системы управления имеется п различных способов воздействия на объект управления — одношаговых решений. Каждое такое решение будем обозначать как и*, где к - отличительный номер воздействия.
Таким образом, элементарный акт управления можно представить в следующем виде:
Я, Q] ^ . (3)
ик
Данное преобразование называется корреляционным правилом, согласно которому, если на объекте управления сложилась ситуация Qj и состояние системы управления и технологическая схема управления, определяемые Яг, допускают использование воздействия ик, то оно применяется, и текущая ситуация Qj превращается в новую ситуацию йг. Полный список таких правил задает возможность системы управления воздействовать на процессы, протекающие на объекте [1-2].
Очевидно, что в силу конечности числа различных воздействий все множество возможных полных ситуаций распадается на п классов, каждому из которых будет соответствовать одно из возможных воздействий на объект управления. Возникают процедуры классификации, которые позволяют классифицировать полные ситуации так, чтобы из них можно было образовать столько классов, сколько различных одношаговых решений есть в распоряжении системы управления. Если для некоторых полных ситуаций невозможно в силу не слишком хорошего знания как объекта, так и влияния воздействия на него, указать единственное одношаговое решение, то можно включить эту ситуацию в несколько классов.
Но из-за такого пересечения классов возникает задача выбора того или иного решения из числа возможных для данной полной ситуации. Для осуществления подобного выбора существуют процедуры экстраполяции последствий принятия того или иного решения. С их помощью можно на основании знаний об объекте управления и его функционировании заранее оценить результаты применения выбранного воздействия и сравнить полученные прогнозы для всех возможных для данной полной ситуации воздействий.
Таким образом, с учетом применения данных процедур, общая схема решения задачи управления имеет следующий вид (рис. 2):
Описание
текущей
ситуации
Воздействие
на объект
Рис. 2. Общая схема решения задачи ситуационного управления
Описание текущей ситуации, сложившейся на объекте управления, дается на вход Анализатора. Его задача состоит в оценке сообщения и определении необходимости вмешательства системы управления в процесс, протекающий в объекте управления. Если текущая ситуация не требует такого вмешательства, то Анализатор не передает ее на дальнейшую обработку. В противном случае описание текущей ситуации поступает в Классификатор. Используя информацию, хранящуюся в нем, Классификатор относит текущую ситуацию к одному или нескольким классам, которым соответствуют одношаговые решения. Эта информация передается в Коррелятор, в котором хранятся все корреляционные правила. Коррелятор определяет то правило, которое должно быть использовано. Если такое правило единственное, то оно выдается для исполнения. Если же таких правил несколько, то выбор лучшего из них производится после обработки предварительных решений в Экстраполяторе, после чего Коррелятор выдает решение о воздействии на объект. Если Коррелятор или Классификатор не могут принять решение по поступившему описанию текущей ситуации, то срабатывает Блок случайного выбора и выбирается одно из воздействий, оказывающих не слишком большое влияние на объект, или же система отказывается от какого-либо воздействия на объект. Это говорит о том, что система управления не располагает необходимой информацией о своем поведении в данной ситуации [1, 2].
Фактически из-за сложности интеллектуального здания как объекта управления, исходные данные о нем и способах управления им не будут достаточно полными. Поэтому система управления таким объектом должна быть открытой. Она должна иметь возможность корректировать свои знания об объекте и методах управления им. В работе такой системы управления имеется два этапа: этап обучения и настройки и этап работы. В начальный период, когда система управления интеллектуальным зданием только еще создается, собираются многочисленные сведения от технологов, инженеров, хорошо знающих объект управления. С их помощью формируются классы ситуаций и корреляционные правила. Они определяют целесообразность использования тех или иных воздействий на объект управления в той или иной ситуации. При этом мнения экспертов могут не совпадать, что приводит к попаданию одной и той же ситуации в различные классы по управлению. С помощью экспертов формируются и процедуры экстраполяции, способы оценки ситуаций, исходящие из желаемого функционирования объекта управления. Это означает, что на первом этапе в проект системы закладывается значительное количество субъективной информации об объекте управления и процедурах управления им.
После этапа накопления знаний и формирования вышеописанных процедур (рис. 2), система может начинать работать. При этом число различных полных ситуаций обычно весьма велико, а число решений конечно и невелико:
{Я }>>|{ик}. (4)
При этом, чем больше число возможных ситуаций и чем меньше число допустимых одношаговых решений, тем эффективнее будет работать схема управления, показанная на рис. 2. Но и тогда, когда
{Я ни } , (5)
можно применить подобную схему. Хотя ее эффективность в таком случае и не будет очень высока, но, возможно, что это единственный путь управления таким объектом [2].
Итак, ситуационный подход при создании математической модели интеллектуального здания имеет ряд особенностей:
1. Ситуационное управление требует больших затрат на создание предварительной базы сведений об объекте управления, его функционировании и способах управления им. Эти затраты оправданы только тогда, когда традиционные пути формализации описания объекта управления и процедуры управления реализовать невозможно.
2. Описание ситуаций, складывающихся на объекте управления (текущих ситуаций), должно быть произведено на таком языке, в котором отражались бы все основные параметры и связи, необходимые для классификации этого описания и сопоставления ему одношагового решения по управлению. При этом необходимо правильно выбрать уровень описания, который не должен быть ни слишком подробным, ни слишком грубым. При слишком подробном описании возникает «шумовой эффект», частности и несущественные для управления факты и явления могут сильно усложнить понимание сути функционирования объекта и сделать построение системы управления невозможным.
3. Язык описания ситуаций должен позволять отражать в нем не только количественные факты и соотношения, характеризующие объект управления, но и качественные знания, которые не могут быть формализованы в обычном математическом смысле.
4. Классификация ситуаций, объединение их в классы при использовании одношаговых решений происходит на субъективной основе, т.к. первоначальная информация о соответствии той или иной текущей ситуации тому или иному решению, получается от экспертов. Система как бы суммирует знания отдельных экспертов и становится носительницей коллективного опыта людей. Однако процедуры классификации должны быть построены таким образом, чтобы сама классификация была бы применима для тех текущих ситуаций, о которых система не получила информации от экспертов. Это приводит к тому, что задача классификации становится аналогичной задаче формирования понятий на основе обучающих последовательностей. Система, сформировав некоторое понятие, обладает уже большими знаниями, чем те, которые были заложены в нее вначале экспертами, хотя эти дополнительные знания могут оказаться и неверными, что может выявиться в процессе ее эксплуатации.
5. Первоначально и корреляционные правила также получаются с помощью информации, сообщаемой экспертами. Уточнение этих правил, уничтожение противоречий в них и формирование новых происходят уже в процессе эксплуатации системы. Все это верно и для правил экстраполяции и для оценки тех или иных текущих ситуаций.
6. Из пунктов 4, 5 вытекает вывод о том, что системы ситуационного управления не могут оптимизировать сам процесс управления. Они ориентированы лишь на такое управление, когда достигнутые результаты будут не хуже лучших результатов, которые мог бы получить человек.
7. Для многих реальных объектов управления одношаговые решения не определяют стратегии управления. В таких объектах необходимо формировать в качестве решений цепочки из одношаговых решений. Для этого в системе экстраполяции должны быть преду-
смотрены специальные процедуры «склейки» одношаговых решений. С их помощью формируются более сложные решения по управлению.
Таким образом, при создании математической модели интеллектуального здания с помощью ситуационного метода управления необходимо учитывать ряд особенностей данного метода, а также возможность применения других методов, частично более широких, а частично и более узких по сравнению с тем, что вкладывается в понятие метода ситуационного управления, таких как семиотическое моделирование, семиотическое управление, логико-лингвистические методы управления и т.п.
ЛИТЕРАТУРА
1. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика / Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1986. 285 с.
2. Кини Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтение и замещения / Р.Л. Кини, Х. Райфа. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.
3. Максименко В.А. Интеллектуальные здания: автоматизация и диспетчеризация систем жизнеобеспечения здания / В. А. Максименко // АВОК. 2003. № 1. С. 84.
4. Табунщиков Ю.А. Математическое моделирование и оптимизация тепловой эффективности зданий / Ю.А. Табунщиков, М.М. Бродач. М.: АВОК-ПРЕСС, 2002. 240 с.
5. Табунщиков Ю.А. Энергоэффективные здания / Ю.А. Табунщиков, М.М. Бродач, Н.В. Шилкин. М.: АВОК-ПРЕСС, 2003. 200 с.
Иванникова Олеся Александровна -
ассистент кафедры «Вычислительная техника и электроника» Института информационных технологий и коммуникаций Астраханского государственного технологического университета
Ivannikova Olesya Aleksandrovna -
Junior Teaching Staff Member of the Department of «Computer Techniques and Electronic Engineering» of the Institute of Information Technologies and Communications of Astrakhan State Technological University
Статья поступила в редакцию 23.11.09, принята к опубликованию 27.01.10
