Автореферат (Специализированные микропроцессоры со встроенными устройствами аппаратной реализации интеллектуального управления на основе сетей элементарных нечетких вычислителей), страница 3

Задача совершенствования элементной базы» рассматриваются методы исредства построения микропроцессорных ВИСУ, основанных на применении аппарататеории нечетких множеств. Приводятся основные сведении о нечетких системахуправления, базовых моделях нечетких вычислений, методах и средствахпроектирования и отладки встраиваемых микропроцессорных систем нечеткогоуправления техническими объектами реального времени.Описываются программные и аппаратные подходы к технической реализациимикропроцессорных средств нечеткой обработки информации, отмечаются ихпреимущества и недостатки.

Применение в микропроцессорных системах управленияэмуляторов нечетких вычислений зачастую ограничивает темп принятия решений иформирования управляющих воздействий; для специализированных процессоров ибортовыхсистемуправлениядополнительнымограничениемвыступает10недопустимость увеличения тактовой частоты процессора по условиям требованийобеспечения повышенной надежности и пониженного энергопотребления.Отмечается, что существенно повысить производительность нечетких вычисленийвозможно путем использования разновидности функционально-ориентированныхконтроллеров (ФОК) – нечетких вычислителей (НВ), представляющих собойспециализированные микропроцессоры (МП), поддерживающие на аппаратном уровнереализацию алгоритмов нечеткой обработки данных за счет применения специальныхарифметико-логических устройств и расширенной системы команд (рис.

1).Рис. 1. Обобщенная структура аппаратного нечеткого вычислителя.Проведенный в работе анализ способов применения существующих НВ в задачахинтеллектуального управления выявляет характерные факторы, ограничивающиеэффективность нечетких вычислителей: при использовании в качестве НВ внешнего вычислителя – нечеткого сопроцессора(НС),ограничивающимфакторомявляетсяпропускнаяспособностьмежпроцессорного интерфейса обмена между основным МП и НС; при использовании НС, встроенного в кристалл основного МП, ограничивающимфактором является зависимость вычислительного процесса нечеткой обработкиданных от ресурсов основного микропроцессора, что ограничивает или исключаетпараллельность нечетких и алгоритмических вычислений.Следует также отметить, что существующие аппаратные реализации МП снечеткой обработкой данных и НС не предоставляют механизм описания функцийпринадлежности произвольного вида, что неблагоприятно отражается на точности11нечеткой аппроксимации; для достижения требуемых показателей точностиразработчики целевых систем прибегают к усложнению нечеткой подсистемы,результатом чего является снижение производительности системы управления.Сказанное выше позволяет сделать вывод об актуальности научной проблемыудовлетворения системы требований: совершенствования аппарата описаниямикропроцессорных устройств, содержащих узлы нечеткой обработки данных;разработки отечественной элементной базы микропроцессорных средств, эффективновыполняющих нечеткую обработку информации в аспекте повышения еевычислительной производительности; снижения трудоемкости разработки прикладныхвстраиваемых систем на базе предложенных методов и средств.В заключение формулируется задача совершенствования элементной базымикропроцессорных систем управления с нечеткой обработкой информации.Во второй главе «Элементарные нечеткие вычислители и сетевые структуры наих основе» предлагаются концепция и модель элементарного нечеткого вычислителя, атакже подходы к их использованию в микропроцессорных системах нечеткогоуправления, обеспечивающие повышение точности и производительности нечеткихвычислений.Как показано в главе 1, разработка нечетких подсистем традиционно сводится кпроектированию специфического НВ, предназначенного для аппроксимацииконкретной функциональной зависимости, или предназначенного для решенияконкретной задачи ситуационного управления.Несмотря на специфичность конкретного НВ, реализация его происходит науниверсальных аппаратных ресурсах МП, и с точки зрения практики такой подходявляется неоптимальным по ряду обстоятельств.

Так, в МП-системе потребуетсярезервировать ресурсы с учетом максимальной допустимой сложности НВ – врезультате для большинства конкретных реализаций НВ часть этих ресурсов останетсяневостребованной. Во-вторых, вероятной является ситуация, что для некоторойконкретной специфической задачи потребуется НВ, сложность которого превыситпотенциальные возможности выделенных ресурсов, и, следовательно, реализациякоторого будет невозможна.Обеспечить снижение зависимости реализуемости нечеткого вычислителя отобъемов выделяемых для этого ресурсов возможно, применяя структурированныесовокупностиузловобработкиинформации,подчиняющиесявсвоемфункционировании единому плану.Нечеткие вычислители предлагается представлять в виде графовой схемы –нечеткой сети. Узлами этой сети являются элементарные нечеткие вычислители – ЭНВ(рис. 2).12Рис.

2. Традиционная структура НВ (а);пример структуры НВ на основе сети элементарных НВ (б).Структура сети элементарных нечетких вычислителей может быть представленаориентированным графом, описываемым тройкой F ,C , α , где F – множество ЭНВ,образующих сеть, C – множество связей между ЭНВ, направление которых задаетсяфункцией инцидентности , сопоставляющей каждой связи сС упорядоченную паруЭНВf1, f 2из F. Упорядочивание позволяет задать направление передачиинформации: для f1F и f2F результаты с выходов f1 поступают на входы f2.Множество F может представлять собой упорядоченныйсопоставленных элементарным нечетким вычислителям в сети.наборномеров,Множество C в сочетании с функцией  могут быть представлены в матричномвиде для удобства автоматического анализа структуры сети ЭНВ: C может бытьвыражено совокупностью чисел сij, где i и j – номера строк и столбцов квадратнойматрицы, задаваемых по правилу: 1, если выход ЭНВ i соединен со входом ЭНВ j,cij  0, если выход ЭНВ i не соединен со входом ЭНВ j.Строки матрицы отображают выходы ЭНВ, а столбцы – их входы; значениями сijвыступают значения функции (i,j), сопоставляющей номерам ЭНВ, образующим F,число, отвечающее за их упорядочивание в паре (с): если для некоторого сС(с) = f i , f j , то (i,j)=1; если же в множестве С не найдется такого с, что(с) = f i , f j , то (i,j) = 0.Значения физических сигналов, формируемых на входах ЭНВ, переводятся вэлементы множества термов T, которые обрабатываются вычислительным блоком ЭНВ.Его назначение состоит в аппаратной реализации отображения, описываемого тройкойX ,Y , L , где XTn – множество входных термов ЭНВ, YTm – множество выходныхтермов ЭНВ, L – оператор, осуществляющий отображение TnTm и представляющийсобой набор составляющих его правил, n – число входов ЭНВ, m – число его выходов.Каждый терм tT представляет собой пару z, μ t z  , где zR – множество возможных13значений терма, а функция t(z) сопоставляет каждому значению z число из интервала[0,1] и называется функцией принадлежности.Оператор L может быть представлен таблицей соответствия результатов нечеткихлогических условий P для значений входов ЭНВ операциям O нечеткой логики,которые должны быть выполнены над входными термами для получения термоввыходов ЭНВ, то естьL: PO.

Операция дефаззификации задает отображениефункции принадлежности t(z) терма t на множество действительных чисел: tR.Далее под элементарным подразумевается нечеткий вычислитель, обладающийвозможностью агрегирования с нечеткими вычислителями, базы нечетких знанийкоторых тождественны данному. Такой подход позволит снизить трудоемкостьразработки НВ (сведя ее к задаче нахождения матрицы связей между ЭНВ) приодновременном снижении ресурсоемкости технической реализации в связи сприменением менее сложных вычислительных узлов.Указанный принцип регулярно используетсявпрактикереализациивычислительных структур; в частности, внутреннее устройство ПЛИС –программируемых логических схем – представляет собой совокупность логическихячеек, соединяемых и взаимодействующих по заданной разработчиком схеме длярешения конкретной задачи обработки данных; изменение этой схемы соединенийпозволит на той же совокупности аппаратных элементов обеспечить инуюфункциональную обработку данных; число целесообразных комбинаций таких ячеекмногократно превышает их собственное количество, а использование поэтапнойобработки данных физически одной и той же ячейкой практически снимает проблемуограничений размерности.