Введение к работе
Актуальность темы. Решение многих практических задач в ряде технических областей приводит к применению систем фильтрации з управления с линейными стохастическими моделями Теория таких систем хорошо разработана для условий, когда все свойства моделей полностью известны Если же эти свойства не известны или подвержены резким, непредвиденным изменениям, приемлемое решение могут дать адаптивные системы * , при этом адаптация включает как обнаружение 2 так и идентификацию 3 изменений в моделях с целью ре-оптимизащш системы Такое усложнение системы влечет необходимость обоснованного ответа на вопрос Каким образом гарантировать хорошие результаты - надежное обнаружение изменений и быстродействующую адаптацию к бовык условиям при низкой вычислительной стоимости'7 Теоретически, для полноценного ответа должен быть исследован весь спектр возможных методов - от традиционных до альтернативных, возможно, пришедших из других областей знания В задачах параметрической оптимизации к числу альтернативных можно отнести методы, берущие свое начало кз науки об эволюционном отборе и развитии организмов в биологш-;, - гак называемые эволюционные методы 4 Эти исследования тесно связаны с другими «неклассическими» направлениями - теорией нейронных сетей, теорией нечетких множеств, теорией «возможностей» и др , которые вместе с методами эволюционного моделирования составляют основу так называемых «мягких вычислений» (soft computing) 5 Начиная с 70-х годов прошлого века, эти методы в различных формах применялись ко многим научным и техническим проблемам Однако возможности указанных
'Цыпкин Я 3 Адаптация и обучение в автоматическою, система і М Наука 1S68 —400'
2Basseville М , Nikiforov IV Detection of Abrupt Changes Theory and Application Englewood Cliffs N і PTR Prentice-Hall, 1993 — 469 p
Цыпкин Я 3 Оптимальная идентификация динамических объектов : ; Измерения контроль автоматизация Научн-техн сб обзоров — М ЦНИИТЭИ приборостроения, 1983 зып 3(47) — с 47-60
4Вороновский Г К , Махотило К В , Петрашев С Н , Сергеев С А Генетические алгор-^ггмы искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности Харьков ОСНОВА, 1997 — Шс
''Zadeh L Fuzzy logic neural network, ami soft computing // Communications of the ACM - 1494 -v 37, № 3 p 65-83
нетрадиционных подходов применительно к построению самоорганизующихся (адаптивных) систем изучены пока не в полной мере
Общее требование, обычно предъявляемое к любой системе, состоит в достоверном и своевременном получении исходной информации Однако этом}' препятствуют случайные искажения полезного сигнала, неизбежное наличие разнообразных (внешних и внутренних) помех и техническое несовершекс тво устройств Поэтому в литературе по современным системам управления большое внимание уделяется обнаружению и идентификации нарушений в многорежимных системах 6
Особую роль в системах такого рода играет оценивание вектора состояния по неполным измерениям Классический подход к проблеме заключается в использовании калмановской фильтрации, однако сфера ее применения ограничена вследствие того что этот алгоритм предполагает точное знание параметров системы Кроме того, что это предположение не выполняется параметры системы могут изменяться в моменты времени, неизвестные априори При включении в такую систему алгоритмов обнаружения и идентификации система становится адаптивной Если критерий качества системы доступен для целей идентификации, обычным подходом является использование численных методов оптимизации Если критерий качества системы недоступен, что типично для стохастических задач, возникает дополнительная проблема формирования некоторого эквивалентного, но доступного критерия Для последнего случая разработана теория вспомогательного функционала качества 7 Кроме указанного адаптивного подхода, применяются робаетные алгоритмы, приводящие к управлению некритичному к нарушениям (FTC - Fault Toleiant Control)
Создание систем, априорно ориентируемых для работы в условиях непспноты или нечеткости исходной информации, неопределенности внешних возмущений и среды функционирования, мотивирует привлечение, наряд;,' с классическими методами, также и нетрадиционных подходов к упрьнлению с использованием методов и технологий искусственного интеллекта. В таких случаях высокий уровень автономности, адаптивно-
еТи*оно В jl Харисов В Н Статистический анализ и cuwnej радиотехнических устройств и систем. Уч5в -юсобие для вузов М Радио и связь, 2004 — 608 с
7Секіушлн И.В Адаптивные схемы идентификации и контроля при обработке случайных сигналов Сарагог Саратовский университет, 1985 — 180 с
сти и надежности систем управления должен обеспечиваться за счет повышения их интеллектуальных возможностей, основанных на обработке специальных знаний 8
Целью работы является сравнительное исследование применения эволюционных и численных методов для оптимизации сложных взаимосвязанных систем фильтрации и управления в условиях априорной неопределенности
Методы исследования Для получения теоретических результатов использованы методы теории вероятности, случайных процессов и математической статистики, а также дискретной математики, линейной алгебры и методов численной оатимизации Для программной реализации алгоритмов и получения экспериментальных результатов использованы язык высокого уровня 0-+ и среда Matlab
Достоверность результатов диссертации обеспечена математическими доказательствами теоретических построений и подкреплена реальными данными в соответствии с методологией математического моделирования и вычислительного эксперимента
Научная новизна. Предложено новое применение генетических алгоритмов в качестве альтернативы стандартным численным методам адаптации стохастических систем, генетический алгоритм разработан и испытан с новой, впервые предложенной фитнес-функцией, лри этом ключевая проблема построения фитнес-функции решена оригинально на основе принципов вспомогательного функционала качества и статистической ортогональности Для стохастической следящей сік темы (трекера) общего вида впервые построен вспомогательный функционал качества Доказана теорема, открывающая новую возможность взаимно независимой адаптации разомкнутой цепи слежения и замкнутого контура управления на минимум вспомогательного функционала качества трекера Экспериментальными методами впервые установлены условия наиболее эффективного применения генетических алгоритмов для адаптации стохастических систем слежения и управления динамических объектов по сравнению со классическими численными методами
8Интеллектуальные системы автоматического управления Под ред И М. Макарова В М Лохина М ФИЗМАТЛИТ, 2001 - 576 о
Практическая и теоретическая значимость Работа носит теоретический и практический характер Принципы вспомогательного функционала качества, статистической ортогональности и метода взвешенных квадратов невязок, ранее использовавшиеся лишь для построения численных методов адаптации и обнаружения в этом классе систем, теперь могут быть применены также и для построения генетических алгоритмов и привлечения других нетрадиционных подходов из широкой области, обозначаемой термином «искусственный (или вычислительный) интеллект» Благодаря сравнительному методу исследования, эта работа делает очередной шаг к уменьшению разрыва, существующего между стандартными численными методами решения экстремальных задач и более гибкими и простыми в реализации генетическими подходами
Практическая ценность работы заключается в том, что специалисты-практики получают обоснованные рекомендации о тех условиях, при которых им следует отдавать предпочтение либо стандартным численным методам, либо нетрадиционным генетическим алгоритмам при создании систем обработки информации и управления с адаптацией Эта ценность подкреплена наличием программного продукта, зарегистрированного в Отраслевом фонде алгоритмов и программ [11] Данный продукт как отлаженный инструментарий исследователя или студента полезен для изучения указанных систем по технологии численного моделирования и вычислительного эксперимента, в университетах он может служить основой организации новых специальных курсов
Основные положения, выносимые на защиту.
-
Методические основы построения фитнес-функций для генетических алгоритмов оптимизации стохастических систем
-
Способ формирования вспомогательного функционала качества для стохастических следящих систем с разомкнутой цепью слежения и с замкнутым контуром управления
-
Теорема о разделении общей задачи самонастройки стохастических следящих систем на минимум вспомогательного функционала качества на две независимые задачи адаптации, решаемые одновременно в разомкнутой цепи слежения и в замкнутом контуре управления
4 Присущие генетическим и численным алгоритмам положительные и отрицательные стороны их поведения, выявленные экспериментально, для обоснованного решения вопросов синтеза стохастических систем с адаптацией и обнаружением
Апробация работы Результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях
VI Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления», SICPRO '07, Москва, Россия, 29 января - 1 февраля, 2007,
Iя международная научно-техническая конференция «Современные проблемы оптимизации в инженерных приложениях», IWOPE-2005, Ярославль, Россия 17-22 декабря, 2005,
The Second IASTED International Multi-Conference on Automation, Control, and Information Technology, ACIT-2005, in cooptruticn \uth the Russian Academy ot Sciences, Novosibirsk, Russia, 20-24 Juae, 2005,
The 12th ISPE International Conference on Concurrent Engineering CE-2005, Ft Woith/Dallas USA, 25-29 July, 2005,
The 4th Euiopean Congiess on Computational Methods m Applied Sciences and Engineering, ECCOMAS-2004, Jyvaskyla, F_nland, 24-28 July, 2004,
а также на ХШ-й ежегодной студенческой научно-практической конференции УлГУ, (Ульяновск, 2003) и ХП-й ежегодной студенческой научно-практической конференции УлГУ(Ульяновск, 2002)
Личный вклад автора. Постановка задачи, доказательство теоремы, программная реализация вычислительных алгоритмов танироЕание и проведение экспериментов, а также последующий анализ результатов моделирования выполнены соискателем самостоятельно
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 рабст их список помещен в конце автореферата
Структура диссертации Работа состоит из введения, шести глав, заключения, приложения и списка литературы из 113 наименований Ее текст общим объемом 136 страниц содержит 2 таблицы и 55 иллюстраций
