Роль и проблемы разработки интеллектуальных систем управления
Глава 3. Информационная технология проектирования ИСУ на основе Оптимизатора Баз Знаний
3.1 Интеллектуальное управление нелинейными системами на основе мягких вычислений
Инженерные методы теории управления и технологии проектирования систем автоматического управления (САУ) были созданы и сформированы в прошлом столетии. Большой вклад в становление данного направления внесли научные школы Б.Н. Петрова, С.В. Емельянова, А.А. Красовского, и др.
Были заложены, в частности, основы стохастического и адаптивного управления сложными динамическими системами (в общем случае с переменной структурой) в условиях информационной неопределенности. Следующим шагом в этом направлении была разработка принципов моделирования и проектирования нечетких САУ в условиях неопределенности, учитывающая индивидуальные особенности поведения выборочных траекторий движения объекта управления (ОУ).
За основу данной методологии проектирования была принята теория лингвистической аппроксимации и нечеткого вывода (Л. Заде и др.) для создания робастных БЗ интеллектуальных нечётких регуляторов (НР). В рамках разработанной школой Б.Н. Петрова методологии проектирования законов управления на основе физических методов (информационно–термодинамические и квантово–релятивистские методы описания ОУ и процессов управления) в середине семидесятых годов прошлого столетия были заложены основы проектирования интеллектуальных САУ (ИСУ).
Роль и проблемы разработки интеллектуальных систем управления
Одним из основных назначений и преимуществ эффективного и практическогоприменения интеллектуальных систем управления (ИСУ) является возможность гарантированного достижения цели управления с максимальным качеством управления на верхнем уровне и минимальным расходом полезного ресурса системы «объект управления (ОУ) + регулятор» на нижнем (исполнительском) уровне иерархической САУ.
Данное определение по своей сути отражает на содержательном уровне назначение целенаправленной деятельности ИСУ в общем случае непредвиденных ситуаций управления. При этом эффективность применения ИСУ с указанной возможностью зависит от уровня интеллектуальности разработанной системы. Важную роль при формировании уровня интеллектуальности САУ играет выбор используемого инструментария технологии интеллектуальных вычислений для проектирования соответствующей базы знаний (БЗ) при заданной цели управления.
А. Роль ИСУ. Разработка ИСУ для традиционных САУ с повышенным уровнем робастности, способных поддерживать требуемые уровни точности и надежности в условиях непредвиденных ситуаций управления, стала объектом интеллектуальной собственности и имеет существенное теоретическое, практическое и коммерческое значение. Программно-аппаратная поддержка ИСУ стала товаром при коммерциализации интеллектуального продукта в инженерном менеджменте основанного на знаниях. В частности, важным направлением прикладного применения ИСУ является повышение уровня робастности традиционных (П/ПИ/ПД/ПИД)-регуляторов, используемых на нижнем уровне контуров управления.
Примечание. Традиционный ПИД-регулятор используется в более чем 85% в контурах управления промышленных и непромышленных структур САУ, включая объекты с повышенной социально-экономической ответственностью. Поэтому одной из важных конкретных (теоретических и практических) проблем в создании ИСУ является разработка методов и алгоритмов повышения надежности и качества управления исполнительского (нижнего) уровня САУ, основанного на традиционном ПИД-регуляторе. При этом, выполняется принцип «не разрушения исполнительского уровня», что приводит к эффективному использованию существующих отлаженных промышленных технологических процессов и повышенному экономическому эффекту.
Использование нечетких регуляторов (НР) совместно с ПИД-регулятором привело к созданию гибридных нечетких ИСУ с различными уровнями интеллектуальности в зависимости от полноты и корректности спроектированной базы знаний (БЗ).
Б. Проблемы разработки ИСУ. Одной из трудностей разработки ИСУ для непредвиденных ситуаций управления является решение проблемы проектирования соответствующей робастной БЗ, использующей объективные знания о динамическом поведении ОУ и нечетких ПИД-регуляторов. Решение данной задачи существенно зависит от возможности разработки алгоритмически разрешимой, физически/математически корректной модели и инструментария практической реализации процесса извлечения, обработки и формирования объективных знаний без участия эксперта.
Введение физических и информационных ограничений в формализованное описание модели ОУ существенно влияет на качество формируемой БЗ в ИСУ, а исключение этих ограничений из описания моделей ОУ приводит к некорректности и потере робастности проектируемых законов управления соответственно.
Следовательно, одной из сложных и ключевых проблем разработки основы информационной технологии проектирования ИСУ для такого широкого класса ОУ является создание процесса проектирования робастных БЗ в непредвиденных ситуациях управления. Спроектированные робастные БЗ для исполнительского уровня иерархической структуры управления должны учитывать в продукционных правилах БЗ реальные физические и информационные ограничения.
Основной целью данного параграфа является описание уровней робастности процессов управления, поддерживающих требуемый уровень надёжности и точности процессов управления в условиях неопределённости информации в процессах принятия решений.
С этой целью рассмотрим, прежде всего, эволюцию типовых структур ИСУ, их особенности, достоинства и недостатки с точки зрения технологии проектирования и применения ИСУ.