Пупков К.А., Коньков В.Г. - Интеллектуальные исследования (Современнаяя теория управления) (1072100), страница 28

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 28)

Вместе с тем допустима инвертированная постановка: в пространстве состояний задается совокупность областей C, фактическая траектория системы в которых должна отсутствовать. Здесь C описывается набором неблагоприятных для системы ситуаций.

Если область функционирования системы обширна и набор выделенных ситуаций велик и многообразен, то описывающую их модель в ряде случаев можно представить как модель знаний, а для сопоставления использовать какую-либо процедуру, характерную для искусственного интеллекта.

Задачи диагностики. Имеется система контроля некоторого процесса, воспроизводимого комплексом распределенных объектов. Известно, что наблюдаемые отклонения от процесса являются следствием определенных причин или первичных событий в объектах. Требуется создать систему контроля отклонений, определяющих их истинные первопричины. Эта задача относится к классу типичных приложений экспертных систем реального времени. Функции контроля и диагностики могут сочетаться с формированием рекомендаций по выводу процесса на нормальный режим функционирования.

Задачи поддержки принятия решений при планировании производственной деятельности. Задача диспетчерского планирования производственных процессов труднорешима, так как строгому решению препятствует ряд плохо формализуемых факторов, учитываемых планово-диспетчерскими службами при формировании планов. В связи с этим в данной задаче перспективным представляется сочетание моделей оптимизации (в особенности - многокритериальной) с моделями представления в ЭВМ, а также использование эвристических знаний диспетчеров - плановиков.

Задачи управления комплексами дискретных распределенных объектов в реальном времени. Эти задачи являются наиболее функционально емкими и включают в себя задачи мониторинга, контроля и принятия решений. Наиболее простым развитием рассмотренных выше систем контроля, в том числе интеллектуальных, является управление компенсацией выявленных нежелательных отклонений от заданной идеальной целевой траектории системы в пространстве состояний. Необходимым дополнительным элементом здесь становится модель, описывающая структуру комплекса объектов, их свойства и среду функционирования, а также динамику их поведения. Такие модели должны содержать сложноструктурированный декларированный компонент, а описания процессов будут иметь вид логико-динамических моделей. В связи с этим процедуры обработки целесообразно строить как решающие процедуры определенных интеллектуальных систем.

В более полном варианте задача предполагает выработку воздействий, обеспечивающих их заданную целевую траекторию в пространстве состояний. В общем случае такая траектория имеет вид сети, каждая вершина которой сопоставляется с определенным логическим выражением, описывающим требуемое состояние объектов управления и/или объектов производства, с которыми работает система. Выработка закона управления реализуется как процесс принятия решения в сложной среде, а при планировании многошаговых цепочек достижения целевых состояний задача имеет непосредственный логический вывод.

Логическая структура интеллектуальной системы управления дискретными производственными процессами.

Представленные выше задачи имеют ряд общих особенностей, позволяющих эффективно объединить средства их решения в единой оболочке интегрированной интеллектуальной системы управления, структура которой приведена на рис. 58.

Рис. 58

Центральным звеном комплекса является управляющая система, состоящая из динамической базы оперативных состояний и совокупности процедур выработки закона управления. Действия этих процедур определяются содержимым баз знаний Б31-Б33 и моделью, описывающей заданную целевую траекторию управляемого комплекса объектов в пространстве состояний. Центральный компонент интегрированной системы (подробно рассмотренный далее) в настоящее время реализован и опробован в ряде производственных приложений.

Модель, описывающая целевую траекторию, в общем виде может быть представлена сетью, где каждой вершине соответствует определенное требуемое состояние. Целью управляющей системы в любой фиксированный момент времени является перевод подчиненных объектов в целевое состояние, описываемое некоторым подмножеством вершин сети, задающей целевую траекторию. В производственных системах целевая траектория строится, как определенное детализированное представление технологического маршрута и математически может быть описана, например, сетью переходов или сетью Петри.

База Б31 содержит сведения о структуре и постоянных свойствах объектов и среды, с которыми взаимодействует система, и имеет преимущественно декларативный характер.

В системе ПРОДУС, рассматриваемой далее, эта база знаний является компонентом базы оперативных состояний (что, как показывает опыт, не всегда удобно) и строится как совокупность объектов, объединяемых в подмножество/классы произвольного состава и иерархии. Каждый из объектов характеризуется набором параметров/свойств и определенным протоколом информационного взаимодействия с системой и/или другими объектами.

База знаний Б32 представляет собой совокупность логико-динамических моделей, описывающих поведение во времени подчиненных системе дискретных объектов с учетом допустимых управляющих воздействий. Для объектов, воспроизводящих функции переключательного или автоматного типа, такие модели могут быть представлены, например, правилами преобразования состояния предметной области во времени. Особенность данной модели заключается в том, что для записи результатов действия операторов в общем случае удобно пользоваться логикой времени (логикой временных соотношений).

База знаний Б33, являющаяся логико-динамической моделью процесса управления, реализуемого интеллектуальной системой, представляет собой совокупность правил, законов и алгоритмов генерации реакции системы на поступающую входную информацию. Обрабатывающее исполнительное ядро управляющей системы в заданной схеме можно рассматривать как интерпретатор модели процесса управления. Эта модель руководит работой исполнительного ядра и задает логику выполняемых им действий. В таком виде программное обеспечение управляющей системы может быть построено как инвариантное, т.е. настраиваемое на задачу путем изменения описания модели требуемого процесса.

Структура и организация динамической базы оперативных состояний управляющей системы тесно связана с языком и формой представления модели процесса управления, хранящейся в Б33, с моделями из Б32, Б31 и с математической моделью описания целевой траектории системы. В частности, для этого база управляющей системы должна хранить предысторию временных состояний наблюдаемых объектов. Таким образом, можно считать, что понятие состояния отображается в интеллектуальной управляющей системе в виде определенной динамической информационной модели.

База оперативных состояний управляющей системы реального времени должна быть оснащена программным монитором асинхронного ввода данных от объектов управления и/или внешних информационных систем (ИС), собирающих также сведения о состоянии внешней среды.

Для обеспечения интерактивного режима работы с операторами аналогичным образом должен обеспечиваться ввод в базу поступающих от них команд, запросов и сообщений. То же самое относится к внешним программным комплексам.

Функциональные возможности и уровень интеллектуализации системы управления в целом могут быть довольно существенно расширены и развиты за счет организации взаимодействия интеллектуальной управляющей системы с входящими в состав базы знаний Б34 внешними экспертными системами (ЭС) и специализированными процедурами оптимального выбора и принятия решений.

В рамках имеющейся логико-динамической модели процесса управления система самостоятельно принимает решения по компенсации обнаруживаемых отклонений от целевой траектории и формирует управляющие воздействия, переводящие объекты в очередные целевые состояния. При возникновении сложных аномальных явлений и ситуаций или невозможности достижения целевых состояний собственными средствами управляющая система обращается к внешней дедуктивной ЭС с требованием разобраться в ситуации и выдать диагноз или рекомендовать соответствующие меры по нормализации состояния предметной области. В результате ЭС либо выдает диагностические оценки ситуаций и решений, либо обнаруживает, что имеющихся данных недостаточно для заключения и формирует команду с требованием получения недостающей информации. С этого момента управляющая система начинает работать под управлением ЭС. В ходе их совместной работы могут возникнуть ситуации, в которых будет существовать целое множество допустимых альтернативных решений. Например, в производственных системах это могут быть решения о перераспределении партий деталей между оборудованием и восстановлении хода производства, а также другие решения, связанные альтернативным использованием распределяемых ресурсов, что в итоге обусловливает необходимость поиска оптимального варианта управления. С этой целью в состав интеллектуальной системы управления включены специализированные процедуры оптимального выбора и принятия решений. Особо рациональным представляется здесь использование процедур поиска оптимальных решений по Парето в условиях многокритериальных задач с обращением к лицу, принимающему решения (ЛПР).

Базовые инвариантные программно-информационные средства интеллектуальной системы управления.

В качестве базовой программной платформы рассмотренной интеллектуальной управляющей системы используется динамическая продукционная управляющая система реального времени ПРОДУС-85 [96-99]. Инвариантность системы подтверждается следующими свойствами:

• дает возможность изменять состав, структуру и состояние объектов;

• позволяет расширять правила, законы, алгоритмы управления, контроля, мониторинга для заданного комплекса дискретных распределенных объектов;

• позволяет дополнять, развивать и модифицировать прикладные функции управления, контроля, мониторинга в процессе эксплуатации без перепрограммирования.

Внутренняя организация системы и технология создания в ее среде конкретных прикладных систем основана на использовании методологии и моделей искусственного интеллекта. Базовой моделью является продукционная система с прямым выводом, которая была развита, расширена и переработана для описания и реализации процессов управления комплексами дискретных распределенных объектов в реальном времени. Настраиваемая база продукционной системы реального времени предназначена для хранения данных о динамике изменения состояний объектов и имеет прямой асинхронный информационный вход от внешних объектов и подсистем. Алгоритмы принятия решения и управления описываются на языке правил - продукций высокого уровня, допускающем квантификацию по объектам Результатом продукционного логического вывода являются заключения о состоянии и ходе контролируемого процесса либо управляющие воздействия (команды) и сообщения, выдаваемые системой объектам по соответствующим каналам связи. Методы и внутренние формальные модели, положенные в основу реализации продукционной управляющей системы реального времени, демонстрируют следующие ключевые характеристики и особенности.

1. Наличие динамической информационной базы с хранением предыстории состояния объектов (в привязке ко времени) на заданную пользователем глубину.

2. Работа с правилами, использующими сложную квантифицированную предикатную логику времени в условиях применимости продукций и расширенный операционный базис действий. Язык позволяет описывать рассуждения о подмножествах объектов, а также о времени как в терминах точечных, так и интервальных событий с фиксацией их частичного порядка и относительного положения на шкале времени.

3. Функционирование интерпретатора продукций базируется на расширенном толковании логических выражений. Значениями в используемой логике являются не только «ложь» и «истина», а также подмножество объектов базы и моментов времени (или интервала), для которых утверждение истинно. Эти данные используются в ходе работы интерпретатора и передаются в операционную часть продукций для выполнения действий с объектами базы и выработки реакций.

4. Механизм разрешения конфликтов носит множественный характер и оставляет на каждом шаге работы системы в списке применимых несколько неконфликтующих продукций, поддерживающих процесс взаимодействия с различными внешними объектами. В результате обеспечивается псевдопараллельная работа системы с распределенными объектами и реализация параллельных цепочек логических выводов по различным аспектам наблюдаемого процесса.

5. Система располагает средствами динамической фокусировки и переключения внимания при изменении внешней обстановки и возникновении особых ситуаций. Эти функции поддерживаются механизмами активации продукций и экстренного вызова. Экстренным может быть объявлено любое правило, и тогда при удовлетворении его условий прерывается процесс интерпретации и логического вывода. Эти действия могут активировать другие правила и вызвать тем самым лавинообразный процесс концентрации внимания системы на определенном фрагменте проблемной области. Несколько экстренных продукций, записанных подряд и активирующих друг друга, обеспечивают сверхбыстрое реагирование и логический вывод по особо важным событиям. Такие цепочки правил обеспечивают прерывание всех процессов, выполняемых интерпретирующей системой в текущий момент.

Основные компоненты оболочки продукционной управляющей системы представлены на рис. 59.

Рис.59

Характеристики

Список файлов книги