Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы (1-е изд., 2001) (1245264), страница 12

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

Текст из файла (страница 12)

Чаще всего, свойство адаптации достигается посредствомформирования в явном или неявном виде математической модели объекта иливходного воздействия. Этим отличается как поисковое адаптивное управление,в основе которого поиск и удержание экстремума показателя качествауправления, так и беспоисковое, в основе которого компенсация отклоненияфактических изменений управляемых координат от желаемых изменений,соответствующих требуемому уровню показателя качества. Далее поуточненной модели происходит подстройка адаптивного регулятора.Таким образом, основная особенность адаптивных систем управления- возможность получения информации в процессе функционирования ииспользования этой информации для управления.Более того, в адаптивных системах всегда используется априорнаяинформация о неопределенности в системе.

Это принципиальное отличиеадаптивного подхода от робастного.Рассмотримпростейшуюадаптивнуюсистемууправления,обеспечивающую отслеживания входного сигнала в присутствии помехи навходе объекта (рис. 17). Алгоритмы построения такой системы управленияшироко известны и описаны, например, в работе [21].Рис. 17Формальное отличие от схемы на рис. 16 - блок адаптации А, которыйна основании выходного сигнала объекта и сигнала, характеризующегозаданное качество, вырабатывает сигнал подстройки коэффициентовадаптивного регулятора.

Имея в виду недостатки каждого из регуляторов,целесообразно попытаться использовать их достоинства, предложивкомбинированную схему управления объектом. Адаптивная система припомощи блока адаптации вырабатывает некоторую информацию о состояниивнешней среды. В частности, в рассматриваемом случае можно получитьинформацию о внешнем возмущении d. Алгоритм управления Ca соответствуеттекущему состоянию внешней среды согласно заложенному в блоке адаптациикритерию.

Но адаптивная система требует, чтобы входной сигнал r имелдостаточно широкий частотный диапазон, и накладывает жесткие ограниченияна значение и частотный спектр сигнала внешнего возмущения d. Поэтомуадаптивные системы могут работать только в узких диапазонах входногосигнала r и внешнего возмущения d [22].

Вне этих диапазонов адаптивнаясистема имеет низкое качество управления и может даже потерятьустойчивость.Рассмотренные выше свойства робастного и адаптивного управленияприводят к заключению, что в процессе функционирования системы в однихслучаях выгодно использовать робастное управление, в других - адаптивное, т.е.иметь возможность комбинировать управление в зависимости от состояниявнешней среды.38Рис. 18Комбинированное управление.

Основной вопрос при проектированиисистем комбинированного управления заключается в том, каким образом, наосновании каких знаний (информации) осуществлять выбор того или иного типауправления. Наиболее широкие возможности для этого представляют методыискусственного интеллекта [23]. Их преимущество по сравнению с простымипереключающими алгоритмами состоит в использовании широкого спектраданных и знаний для формирования алгоритма выбора типа управления.Если формально объединить схемы, приведенные на рис. 16, 17, тополучим схему комбинированного управления (рис. 18). Как видно из рисунка,сигнал управления u должен переключаться с робастного регулятора наадаптивный и, наоборот, по мере изменения окружающей среды в процессефункционирования системы.

Используя методы теории интеллектуальныхсистем [23], можно обеспечить переход с одного типа управления на другой взависимости от условий работы системы.Рассмотрим сначала, какую информацию можно использовать дляработы интеллектуального блока системы. Как известно, SISO - системыхорошо описываются в частотной области. Поэтому естественно использоватьчастотные характеристики для организации процесса принятия решений привыборе типа управления. Как указывалось выше, частотная характеристикасистемы с робастным управлением соответствует наихудшему сочетаниюпараметров в области неопределенности. Поэтому робастное управление можнопринять за одну из границ выбираемого управления.

Другая границаопределяется возможностями исследуемой системы (быстродействие привода,энерговооруженность и т.д.). Между этими двумя границами находится область,где разумно использовать адаптивное управление.Так как адаптивный алгоритм чувствителен к начальному этапуфункционирования системы, то на этом этапе целесообразно использоватьробастное управление, которое достаточно нечувствительно к скоростиизменения внешней помехи. Но его недостатком является большаядлительность переходных процессов и большие допустимые значения выходнойкоординаты при действии помехи.По истечении некоторого времени робастное управление имеет смыслпереключить на адаптивное.

Адаптивное управление позволяет более точноотследить входной сигнал при наличии информации о помехе. Адаптивноеуправление требовательно к богатству спектра входного сигнала, и, например,при медленно меняющихся сигналах возможны срывы процессов адаптации илисильное их замедление. В такой ситуации необходимо снова переходить наробастное управление, гарантирующее устойчивость работы системы.Из вышеизложенного следует, что для функционирования системынеобходимо иметь информацию о частотном спектре полезного сигнала помехии об отношении сигнал/шум.

Кроме того, требуется предварительнаяинформация о частотном спектре, на котором работает адаптивная система, и очастных характеристиках объекта управления на границах областинеопределенности. Из этой информации можно сформировать базу данных, вкоторую информация, индивидуальная для каждого класса объектов, заноситсязаранее.

Информация о частотном спектре полезного сигнала, помех и оботношении сигнал/шум поступает в базу данных по мере функционированиясистемы и постоянно обновляется.Содержимое базы данных может быть использовано в базе знаний,которая формируется в виде правил. В зависимости от конкретных свойствсистемы можно установить переключения двух типов управления. Требуемыеправила формируются в одной из логических систем, подходящей длярассматриваемого случая.Имея базы данных и знаний, можно разработать механизм принятиярешений, который будет обеспечивать правильный выбор типа управления взависимости от условий функционирования системы.Интеллектуальная часть системы работает дискретно, на заданныхинтервалах времени.

На рис. 19 приведена структурная схема системы синтеллектуальным блоком ИБ, обеспечивающим выбор типа управления. Навход блока поступают сигнал r и измеряемый, выходной сигнал объекта y. Вблоке предварительной обработки информации БПОИ по временнымхарактеристикам сигналов r(t), y(t) определяются частотные характеристикивходного сигнала r(w) и внешнего возмущения d(w), взаимное расположениеспектров r(w) и d(w) и характерные значения отношения сигнал/шум r(w) / d(w).Вся эта информация поступает в базу данных БД. Блок принятия решения БПР,используя сформированную базу знаний БЗ и данные БД, вырабатываетрешение, в соответствии с которым включается один из типов управления.

Наследующем интервале процесс повторяется с использованием новых данных.39Рис. 1940Управляющие вектор – функции ui  U i1.6. Анализ стабильно-эффективных компромиссовв сложных системах на основе метода«угроз и контругроз»Коалиционная структура. Подходы в коалиционных играх.Естественное расширение потребностей практики в военных, биотехнических,экономических, социальных и других предметных областях требует развитияметодов исследования взаимодействия в многообъектных многокритериальныхсистемах (ММС) на основе коалиционных подходов.В настоящее время формируются лишь общие подходы к анализукоалиционных взаимодействий [29-32] на основе общих теоретико-игровыхмоделей с оценкой целевого качества в рамках стабильных (равновесных) иэффективных (векторно-оптимальных) компромиссов.Так, в работе [29] обсуждается понятие общей динамической игры.Реализация такой игры состоит из ее последовательных состояний, выборавозможных коалиционных структур в этих состояния и выбранных ситуаций,каждая из которых определяется текущим состоянием и коалиционнойструктурой.

В традиционных динамических играх, по мнению Вилкаса Э.Й [29],основная проблема заключается в недостаточном обмене информацией междуучастниками игры и недостаточно гибких приемах формирования коалиций:либо по заранее предписанным правилам, либо в начальный моменткоалиционную структуру задают на весь период игры.Поэтому типичный существующий вариант коалиционной модели [29,30] связан с коалиционным разбиениемP  K l ,..., K l ,..., K mk  PПоказатель потерь (эффективности) коалицииK l имеет видTJ Kl (u)  Kl (T , x(T ))   FKl (t, x, uK1 ,...,uKl )  dt, l  1,...,mk , (95)t0 Kl где  K l i   i ; FK l    i  Fi ; u K l  ui , i  K l ,iK riK l  K l i  1,0   Kl i  1 ,Общее динамическое описание системы можно найти какx&  f ( x, uK ,..., u K ), x (t0 )  x0 , u K  U K   U imklui (t , x, q) или ui  ui (t , q)где q - вектор параметров.Если ограничиться случаем, когда коалиционное разбиение формируютдо начала игры, то коалиционные подходы можно сгруппировать по двумнаправлениям: взаимной информированности коалиций о количествекоалиционных разбиений P и их структуре, а также внутренних свойствахкоалиций-партнеров, например, о целях и приоритетности объектов участников коалиций.Если коалиционное разбиение может быть не единственным,коалиционная структура l  2 , взаимная информация о внутренних свойствахкоалиций неполная (известны цели участников), то понятие коалиционнойоптимальности базируется на наиболее общем принципе «угроз и контругроз»(УКУ).Понятие равновесия на основе принципа УКУ.

Характеристики

Список файлов книги