Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (2001) (1186219), страница 73
Текст из файла (страница 73)
Использование {Пг} регламентируется предложениями теории, относящимися к ограниченному множеству обобщенных ситуаций. Поиск этих ситуаций в множестве известных {Рг}позволяет накопить необходимые факты в количестве, достаточномдля формулировки обобщенных предложений.Говоря о прикладной теории моделирования с системных позиций, невозможно обойти ее реализационный аспект. В теории этоотражено введением понятия трактабельности модели, т.
е. ее реализуемости в рамках принятых ресурсных ограничений (например,на оперативную память и быстродействие ЭВМ). Особенно важнатрактабельность десиженсных моделей, непосредственно используемых в СУ, так как часто от нее зависит эффективность конкретногометода и алгоритма управления (а иногда и возможность его использования вообще). Вопросы трактабельности модели ставятсяво главу угла при проведении стратегического и тактического планирования машинных экспериментов (см. гл. б). Поэтому не будемостанавливаться на этих вопросах детально, отметим только, чтотрактабельность модели достигается выполнением набора практических правил реализации модели {Рг}, которые и составляют телоприкладной теории моделирования.Таким образом, в конечном итоге множество прецедентов (Рг)выражается через меньшее число эвристических принципов {Пг}и практических правил реализации {Рг} (базис и тело теории).
Этопозволяет считать репромодель и систему [{Пг}, {Рг}] основой«системного» аспекта прикладной теории моделирования. При практическом применении неизбежно объединение «прецедентного»и «системного» аспектов теории моделирования на основе логического понятия дополнительности. В данном случае это способствуетсужению общей проблемы моделирования за счет введения вприкладную теорию компоненты А. Для обеспечения возможностиразвития репромодель должна строиться как открытая система,314т.
е. с соблюдением принципов архитектуры открытых систем,что нашло свое отражение при машинной реализации моделей [41,54].Относительно логики прикладной теории моделирования отметим, что она опирается на индуктивный подход, т. е. обобщениеи классификацию множества прецедентов {Рг}, оставляя местодля дедуктивного подхода в рамках конкретных математическихсхем М.Вопросы практического воплощения прикладной теории моделирования непосредственно связаны с реализацией соответствующихинструментальных средств моделирования (см.
гл. 5) и возможностью ее использования для решения задач моделирования конкретных систем (см. гл. 10).9.2. МОДЕЛИ В АДАПТИВНЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯОдной из центральных проблем современной теории управленияявляется проблема управления динамическими объектами в условиях неопределенности, т. е. проблема построения адаптивных СУ.Принцип работы этих систем основан на изменении параметрови структуры в результате наблюдения и обработки текущей информации так, чтобы адаптивная или обучающая система с течениемвремени улучшила свое функционирование, достигая в конечномитоге оптимального состояния.
В адаптивных СУ недостаток априорной информации компенсируется благодаря целенаправленнойобработке текущей информации. Рассмотрим возможность и особенности использования машинных моделей Мм для решения основных задач построения адаптивных СУ.Адаптация в системах управления. Под адаптацией понимаетсяпроцесс изменения структуры, алгоритмов и параметров системыS на основе информации, получаемой в процессе управления с целью достижения оптимального (в смысле принятого критерия) состояния или поведения системы при начальной неопределенностии изменяющихся условиях работы системы во взаимодействиис внешней средой Е.Адаптация использует обучение и самообучение для полученияв условиях неопределенности информации о состояниях и характеристиках объекта, необходимой для оптимального управления.Обучение понимается как процесс выработки в некотором объектетех или иных свойств его реакции на внешние воздействия путеммногократных испытаний и корректировок.
Самообучение отличается от обучения отсутствием внешней корректировки.Характерная черта адаптации — текущее накопление информации о процессе функционирования системы S и внешней средыЕ и ее использование для улучшения избранного показателя качества. Процесс накопления информации связан с затратами времени,315что в итоге приводит к запаздыванию в получении системой управления информации, необходимой для принятия решений. Это существенно снижает эффективность работы систем управления в реальном масштабе времени.
Поэтому актуальной является задача прогнозирования состояний (ситуаций) системы S и внешней средыЕ и характеристик (поведения) системы S для адаптивного управления. Такой прогноз может быть выполнен при использовании методов моделирования в системе управления в реальном масштабевремени (см. § 9.3).Виды используемых моделей.
Выделяются два направления в теории и практике построения адаптивных СУ — создание системс эталонной моделью (АСЭМ) и с идентификацией объекта управления (АСИ). В АСИ сначала осуществляется идентификация объекта,а затем по оценкам его параметров определяются параметры управляющего устройства, а в АСЭМ осуществляется подстройка параметров управляющего устройства так, чтобы замкнутая системабыла близка к эталонной модели. Авторы считают, что дальнейшееразвитие АСЭМ и АСИ пойдет по пути взаимного проникновенияметодов и результатов исследования, что позволит синтезироватьалгоритмы, обладающие всеми достоинствами как того, так и другого направления. Широкое применение в СУ средств вычислительной техники вызвало особый интерес к дискретным адаптивным системам управления (ДАС), которым в последнее времяпосвящается большая часть публикаций по адаптивным системам[41, 43, 54].Следует отметить, что выбор за классификационный признакналичия или отсутствия эталонной модели для современных ДАСне является, по сути дела, оправданным, так как эталонная модельв той или иной форме присутствует в любой ДАС.
Сравнительнонедавно предложена и развита более обоснованная классификация ДАС на прямые и непрямые и дана трактовка их общности,свойств и особенностей [37, 50]. Согласно этой классификации, всеДАС можно подразделить на два типа: непрямые ДАС, в которыхпараметры управляющего устройства определяются по оценкампараметров объекта с помощью некоторого вычислительногоустройства, и прямые ДАС, в которых параметры управляющегоустройства определяются непосредственно, без вычислительногоустройства.К непрямым ДАС относятся системы с идентификатором в контуре адаптации (ДАСИ), а к прямым — системы с предсказателем (ДАСП) в контуре.
В соответствии с этой классификацией ДАС,используемые для управления процессами в таком сложномобъекте, как информационная система S, можно отнести к непрямым комбинированным (ДАСК), так как в адаптивной системеуправления S имеют место идентификатор и предсказатель, реализуемые с помощью вычислительных устройств, причем ком316бинирование понимается как в смысле использования ДАСИи ДАСП, так и в смысле использования принципов АСИ иАСЭМ.Создание и развитие теории ДАС обусловлено прежде всегонеполнотой априорной информации о процессе функционированияисследуемого объекта (в нашем случае ИС и ее элементов). Именноот объема априорной информации зависит и математическая постановка задачи, а часто этим определяется не только подход, нои метод ее решения. Исходя из того, что элементы ИС частоявляются мало изученными объектами, т.
е. практически отсутствуют априорные сведения о них, напрашивается вывод о необходимости построения непараметрических ДАС. Но для такой сложнойсистемы, как ИС, следует отметить возникающие существенныетрудности при использовании непараметрической адаптации длявсей системы, т. е. при практическом рассмотрении ОУ как «черногоящика»: сложность методов и громоздкость алгоритмов адаптивного управления и, как следствие, их практическая нереализуемостьс учетом ограничений вычислительных ресурсов ИС, а часто и необходимости управления в РМВ.В ряде случаев более перспективен параметрический подходк решению проблемы адаптивного управления при максимальномиспользовании априорной информации об ОУ и процессе его функционирования.
Поэтому применительно к проблеме построенияДАС сложными объектами в ИС можно сделать следующий вывод.Нельзя использовать один и тот же подход к решению задачадаптивного управления на различных уровнях. На каждом изуровней необходимо использовать те методы адаптации, которыепозволяют достичь наиболее эффективного управления в каждомконкретном случае.Идентификация процессов. Как уже отмечалось, одно из важнейших направлений в области идентификации и управления связанос дискретными АС, содержащими в контуре управления идентификатор, т. е. ДАСИ.
Процесс идентификации, осуществляемый вДАСИ, условно разделяется на два этапа, на каждом из которыхинформация для решения задачи идентификации поступает непосредственно с ОУ в виде реализаций входных и выходных переменных.Первый этап связан с решением задачи идентификации в широком смысле, или задачи стратегической идентификации. Сюдаотносятся построение концептуальной модели, выбор информативных переменных, оценка степени стационарности объекта, выборструктуры и параметров модели, оценка точности и достоверностимодели реальному объекту.Второй этап предусматривает текущую идентификацию —уточнение модели в связи с текущими изменениями объекта и внешних воздействий; здесь обычно решаются задачи идентификации317в узком смысле, т.
е. задачиоценки поведения объекта илиидентификаторего состояний.СтратегическийСтруктурнаяблок-схема1!классической ДАСИ приведена1Оперативныйна рис. 9.2, где х, у, и — векLJторы входов, выходов и управления. Стратегический идентиРегуляторфикатор осуществляет решение1'задач идентификации в широОбъектком смысле вне контура управуправленияXF ления, а оперативный идентификатор — в узком смыслеPEC. 9.2. Структурная блок-схема дискиявляется составной частьюретной адаптивной системы с идентифизамкнутого контура управлекаторомния.В целом ДАСИ обладают рядом важных практических достоинств: автоматизация идентификации, объединение процессов идентификации и управления, универсальность, высокая надежность.Для сложных объектов трудоемкость процесса идентификации соизмерима с трудоемкостью процесса проектирования системы.
Объединение процессов идентификации и управления сокращает срокисоздания и освоения системы в результате параллельного проведения работ и, кроме того, является, пожалуй, единственной возможностью оперативно компенсировать текущие изменения характеристик объекта и воздействий внешней среды в процессе функционирования. Из сказанного ясно, что одним из основных в ДАСИявляется процесс идентификации. В ДАСИ реализуется принципсовременной теории управления: «хорошая модель — залог успешного управления» [43, 54].1|Управляющаязвмг19.3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
