Диссертация (785777), страница 11
Текст из файла (страница 11)
ужепринято решение относительно того, какие величины должны учитываться в моделировании.1.6.3.2 Формирование семейства моделей, включающий искомую модельДля решения проблемы моделирования ДС требуется вначале сформировать некоторыйb (F ) = b j (); j = 1; 2; : : : среди которых необходимо затемнабор вариантов (семейство) b ().
Как уже отмечалось, при решениивыбрать наилучший в некотором смысле вариант данной части проблемы моделирования ДС необходимо ответить на следующие два вопроса:b (F )что представляет собой искомое семейство вариантов b j ()g, j = 1; 2; : : :;= fb (F ) тот вариант b (), который удовлетворяеткаким образом выбрать из семейства b u(t); ; )условию k((u(t); ; )k6 ",50t 2 [t0 ; tf ℄, 8u 2 U , 2 , 2 Z .Основные идеи, с привлечением которых далее даются ответы на эти вопросы, состоят вследующем:b (F ) ключ — эффективная структуризация и парапри формировании набора вариантов метризация данного семейства моделей;b () из набора b (F ) ключ — машинное (в том числе нейросетевое)при выборы варианта обучение.1.6.3.3 Формирование представительного набора экспериментальных данных дляформирования и тестирования моделиОдна из важнейших составных частей процесса формирования модели ДС — это получение набора данных, с требуемой полнотой характеризующего поведение рассматриваемойсистемы.
Как будет показано далее, от того, насколько информативен имеющийся обучающийнабор, в очень большой степени зависит успех решения задачи моделирования.1.6.3.4 Формирование средства выбора конкретной модели из заданного классаПосле того, как сформировано семейство моделей для рассматриваемой ДС, а также получен представительный набор данных, характеризующих ее поведение, необходимо определиться с инструментом, позволяющим «извлечь» из этого семейства конкретную модель, удовлетворяющую определенному набору требований.
В качестве такого инструмента в рамкахрассматриваемого подхода вполне естественно использовать средства нейросетевого обучения.1.7 Проблема адаптивности системКак отмечалось во введении, адаптивность является важнейшим инструментом, повышающим безопасность полета и живучесть ЛА, обеспечивающим реконфигурацию его системыуправления. Понятие адаптивности ДС является многоуровневым.
Рассмотрим содержаниеэтих уровней, т. е. видов адаптации.1.7.1 Виды адаптацииВ зависимости от вида используемых механизмов (т. е. от конкретного вида правила AS ),будем выделять, основываясь главным образом на [52], следующие виды (иерархические51уровни) адаптации:параметрическая адаптация;структурная адаптация;адаптация объекта;адаптация целей управления.Ниже дается краткая характеристика принципиальных особенностей этих видов адаптации.1.7.1.1 Параметрическая адаптацияПараметрическая адаптация обеспечивается изменением значений компонент вектора настроечных параметров #(ti )2 системыS (такими параметрами могут быть, например,коэффициенты усиления регулятора).S зависит не только от x; u; ; t, как было указано ранее, но еще и от #(ti ) 2 , т.
е. S = S (#) представляет собой параметрическоесемейство функций, фиксируя значение вектора #(ti ) 2 , мы тем самым выбираем определенную функцию S = S (x; u; ; t) из этого семейства. Правило S = S (; ; t) определяет значения #(ti ), передаваемые в S = S (#(ti )), что приводит к изменению характераВ данном случае считается, что правилоS на воздействия среды E , т. е. к изменению ее поведения.механизмы изменения значений вектора #(ti ) 2 параметровреагирования системыВозможныесистемыSздесь пока не затрагиваются, они будут рассмотрены в последующих разделах.S могут быть кусочно-постоянными,т. е. их значения будут оставаться неизменными не для единственной «точки» h(ti ); (ti )i 2 , а для целой подобласти i i такой области. Такого рода подход довольноЗначения вектора #(ti )2 параметров системыраспространен в системах управления 23 .Подстройка может быть также и непрерывной, когда каждой паре h(ti ); (ti )iобщем случае будет соответствовать свое значение #(ti ) 2 .2 вВ биологии параметрической адаптации соответствует понятие аккомодации.23В англоязычной литературе этот подход именуется Gain Scheduling (GS), в отечественной — «програм-мирование коэффициентов усиления регулятора».521.7.1.2 Структурная адаптацияДалеко не всегда требуемой пластичности поведения системы S можно добиться, варьируятолько значения параметров системы #(ti ) 2 .
Следующий иерархический уровень адаптив-ных систем — это системы, способные к структурной адаптации, т. е. к изменению структурыS, а также связей между этими элементами) применительно кменяющейся ситуации (ti ) 2 S и цели (ti ) 2 S .Простейший вариант — система S с набором альтернативных по структуре вариантов S =fpgS ; p = 1; : : : ; N P , из них в данный момент времени ti работает правило с некоторым(набора элементов системыномером p, значение которого определяется правиломS = S (; ; t). Более сложный, нои более интересный вариант связан с эволюционным изменением структуры системывоздействием среды E (и, возможно, некоторых других факторов).S подВ биологии именно механизм такого рода и называется адаптацией (под которой понимается эволюционное необратимое изменение генотипа системы). Обратимые варианты («подстройка параметров») в биологии именуют аккомодацией (приспособлением к изменившимсяусловиям).1.7.1.3 Адаптация объектаВполне возможен случай, когда никакое варьирование структуры системылее, ее параметров #(ti )S и, тем бо-2 , не позволяет добиться удовлетворения целей существованиясистемы.
Это вполне естественно, ведь потенциальные возможности любой системы не безграничны, пределы этих возможностей достаточно жестко заданы «конструкцией» системы.Если возник случай такого рода, то может быть вовлечен следующий уровень адаптации —адаптация объекта.В разделе о системах был сформулирован тезис о том, что есть некая система — предмет нашего изучения, и есть все остальное, не входящее в эту систему — внешняя среда.Адаптация объекта заключается в пересмотре границы между объектом и средой.Основная идея этого уровня адаптации состоит в том, что решение требуемой целевойзадачи можно осуществлять не одной системой S, как это было в предыдущих двух случаях,а совокупностью (группировкой) таких системfSg; = 1; : : : ; N , взаимодействующихмежду собой при решении поставленной задачи. Соответственно, вместо единичного правилаS = S (x; u; ; t) получаем набор взаимодействующих правил S = f gS , принадлежащих53различным системам S; = 1; : : : ; N .ПРИМЕР 1.4.
Пусть решаемая задача — перехват воздушных целей, в том числе и групповых. Если область воздушного пространства и число целей в группе сравнительно невелики,то задача в ряде случаев может быть решена единственным истребителем-перехватчиком,обладающим ракетным вооружением и многоканальной системой обнаружения и сопровождения целей. Если указанные условия не выполняются, возможностей одного самолета уженедостаточно.Выход из этой ситуации — образование группировки систем, нацеленной на совместноерешение общей задачи. Пример такого подхода — комплекс перехвата МиГ-31 [48], в котором группа из четырех взаимодействующих самолетов данного типа контролирует воздушноепространство протяженностью по фронту 800–900 км.
В варианте МиГ-31Б оборудованиекомплекса перехвата получило дополнительную возможность передавать в автоматическомрежиме данные об обнаруженных истребителем целях наземным средствам ПВО для обеспечения стрельбы зенитных ракетных комплексов, т. е. здесь осуществлено дополнительноерасширение группировки систем (комплекса перехвата).ПРИМЕР 1.5.
Создание первого советского комплекса перехвата Су-9 [48]. Создание этогокомплекса, принятого на вооружение в 1960 г., явилось реакцией на то, что «изолированный»истребитель-перехватчик даже с ракетным вооружением не обеспечивал эффективного перехвата воздушных целей на средних и больших дальностях. Адаптационная реакция состоялав том, чтобы в комплекс средств, решающих поставленную задачу, включить помимо самолета Су-9 с бортовой РЛС ЦД-30 и управляемыми ракетами «воздух-воздух» РС-2-УС также исистему автоматизированного наземного наведения «Воздух».1.7.1.4 Адаптация целей управленияЕсли адаптация системыS непозволяет решить поставленную задачу, т.
е. обеспечитьдостижение поставленных целей, то, вполне возможно, перед системой поставлены цели2S , которые для нее являются недостижимыми. В этом случае остается возможностьизменить цели управления так, чтобы они стали достижимыми. Выполнение этой операцииосуществляется с помощью правила Sнабора элементовIS= S (; ; t), на основе мотивационно-нормативного . Адаптация целей — это, по-существу, адаптация потребностейсубъекта управления.ПРИМЕР 1.6.
Пояснить суть адаптации целей можно следующим образом. Пусть перед54самоходным аппаратом, доставленным на некоторое небесное тело, поставлена задача обследовать конкретный объект. Может обнаружиться, что решение поставленной задачи требуетслишком большого расхода ресурсов, что ставит под угрозу выполнение других задач экспедиции. В этом случае, исходя из общих установок (например, получить максимум возможныхзнаний об исследуемом небесном теле), системаS может заменить одну цель другой и найтидля изучения объект, «похожий» на тот, который не удалось исследовать, или же отказатьсявообще от данного пункта программы, переключившись на другие.1.7.2 Общая характеристика проблемы адаптивности систем1.
Как известно [51], традиционная теория управления требует знания математическоймодели объекта, входящих в эту модель параметров и характеристик объекта, а также параметров и характеристик среды, в которой данный объект функционирует.На практике эти требования далеко не всегда могут быть удовлетворены. Кроме того, впроцессе функционирования параметры и характеристики объекта и среды могут значительноизменяться.
В этих случаях традиционные методы часто дают неудовлетворительные результаты.В связи с этим возникает потребность в построении управляющих систем, не требующих полного априорного знания объекта управления и условий его функционирования. Такаясистема должна быть в состоянии приспосабливаться к меняющимся свойствам и условиямфункционирования объекта. Этим требованиям отвечают адаптивные системы [51, 54–62, 64–66], в которых текущая доступная информация используется не только для выработки управляющего воздействия (как в обычных неадаптивных системах), но также и для изменения(корректировки) алгоритма управления.Принято выделять два основных класса адаптивных систем [51, 58, 61]:самонастраивающиеся системы, в которых в ходе работы структура алгоритма управления не меняется, а изменяются только его параметры;самоорганизующиеся системы, в которых в ходе работы изменяется не только параметры, но и структура алгоритма управления.2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
