Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния и перспектив развития адаптивных систем передачи информации и обоснование принципов их интеллектуализации 20
1 1. Анализ состояния и перспектив развития адаптивных систем передачи информации 20
1.2. Принципы интеллектуализации процессов контроля и управления в адаптивных системах передачи информации 29
1.3. Функциональная структура и принципы построения динамических экспертных систем в составе интеллектуальных адаптивных систем передачи информации 41
1.4. Концептуальные принципы многопараметрической адаптации в
интеллектуальных адаптивных системах передачи информации 51
1.5. Постановка задачи исследований 58
Выводы по первому разделу 60
2. Математическое моделирование процесса контроля функционирования адаптивных систем передачи информации 61
2.1.. Постановка задачи моделирования 61
2.2. Математическая модель процесса контроля параметров сигналов радиоустройств 65
2.3. Математическая модель процесса контроля режимов
функционирования радиоустройств 82
2.4. Математическая модель процесса контроля состава и структуры адаптивной системы передачи информации 91
Выводы по второму разделу 98
3. Математическое моделирование процесса адаптивного управления состоянием систем передачи информации 100
3.1. Постановка задачи моделирования 100
3.2. Математическая модель процесса управления параметрами сигналов радиоустройств 108
3.3. Математическая модель процесса управления режимами функционирования и структурой адаптивной системы передачи информации 113
Выводы по третьему разделу 125
4. Гоинципы построения и алгоритмы функционирования интеллектуальной адаптивной системы передачи информации 126
4.1. Принципы построения и структура интеллектуальной адаптивной системы передачи информации 126
4.2. Алгоритмы функционирования интеллектуальной адаптивной системы передачи информации 135
4.3. Показатели качества контроля и управления состоянием интеллектуальной адаптивной системы передачи информации 142
Выводы по четвертому разделу 147
Заключение 149
Список литературы
- Принципы интеллектуализации процессов контроля и управления в адаптивных системах передачи информации
- Математическая модель процесса контроля параметров сигналов радиоустройств
- Математическая модель процесса управления параметрами сигналов радиоустройств
- Алгоритмы функционирования интеллектуальной адаптивной системы передачи информации
Введение к работе
Современный этап научно-технического прогресса характеризуется возрастанием объема информации, поступающей к руководителю производства и необходимой для принятия обоснованного управленческого решения. Повышение эффективности управления в настоящее время невозможно без использования автоматизированных систем управления (АСУ), основанных на применении информационных технологий, и прогрессивных математических моделей управления. АСУ производствами различают по сосредоточенности объектов управления и устройств управления, по виду управления. По сосредоточенности различают локальные, рассредоточенные и распределенные на значительной территории АСУ. По виду управления различают системы: с программным управлением без обратной связи; с программным управлением и с обратной связью; с адаптивным управлением и с обратной связью. Для АСУ производственными объединениями характерны распределенные на значительной территории и удаленные от центра управления на сотни километров объекты управления, связь с которыми может осуществляться с использованием адаптивных систем передачи информации (АСПИ), выполняющих функцию средств телекоммуникации в системе в целом.
Однако современные АСПИ обладают существенным недостатком -низкой интеллектуальной способностью, отсутствием баз знаний в виде специальных математических моделей, отражающих протекающие в системе информационные процессы, что не позволяет учесть все многообразие и сложность задач, возникающих в процессе функционирования АСПИ. Предметные знания имеют фундаментальное значение при решении задачи интеллектуализации системы. Они представляют собой часть базы знаний, описывающих проблемную область, поэтому носят проблемно-ориентированный характер.
Возможность практической реализации распределенных АСУ связана, прежде всего, с решением вопросов телекоммуникации в системе, приема больших объемов информации. Обеспечение заданных требований по опера-
7 тивности и верности информационного обмена является основополагающим условием повышения качества управления. При этом верность информационного обмена определяется вероятностью ошибочного приема единичного элемента в сообщении. Для современных АСУ потери верности не должны превышать 10 ... 10" на знак, время задержки сообщения ограничено пределами от нескольких минут до долей секунд.
При отсутствии специальных мер по защите информации от ошибок потери верности для радиоканалов могут достигать значений 5*10"2. Потери вызываются кратковременными перерывами связи вследствие воздействия электромагнитных помех различной физической природы, нарушений правил эксплуатации аппаратуры и других причин.
Таким образом, проведенный анализ позволяет сделать вывод о наличии противоречия между возрастающими требованиями к вероятностно-временным характеристикам информационного обмена и качеством функционирования систем передачи информации распределенных АСУ.
Заданный уровень качества функционирования систем передачи информации может быть достигнут на основе адаптивного подхода. Следует отметить, что проблема адаптации возникает всегда, когда цель - обеспечение качества функционирования системы - становится основной. В свою очередь, интеллектуализация процессов контроля и управления в системе позволяет обеспечить потенциально достижимое качество.
Актуальность исследований в области интеллектуальных АСПИ состоит в том, что в условиях возрастания требований к характеристикам информационного обмена в АСУ резко возрастают требования к качеству функционирования систем передачи информации.
Современные АСПИ представляют собой сложные автоматизированные комплексы. Автоматизация дает возможность значительно улучшить технические характеристики АСПИ, повысить надежность работы и упростить процессы применения систем по назначению. При этом наиболее высокие результаты могут быть достигнуты на путях комплексной автоматизации,
8 когда электронно-вычислительная техника (ЭВТ) внедряется на различных уровнях иерархии систем контроля и управления - на уровне радиопередающих и радиоприемных устройств, цифровых фильтров, модемов, антенн [3,5,7,26,29].
Для того, чтобы сохранить заданное качество функционирования системы необходимо управлять параметрами, алгоритмами работы и структурой системы. При этом управляющие воздействия должны формироваться в результате переработки информации о состоянии объекта управления. С возрастанием сложности системы ручным способом уже невозможно поддержать заданное качество функционирования системы. Решить эту задачу можно лишь на основе автоматизации процесса управления. Системы, изменяющие значения своих параметров или структуру при не прогнозируемых воздействиях внешних условий на основании анализа собственного состояния так, чтобы сохранилось заданное качество их функционирования, получили название адаптивных. Причем адаптивные системы (АС) с изменением значений параметров называются самонастраивающимися, а с изменением алгоритмов функционирования и структуры - самоорганизующимися. Контур адаптации, как правило, состоит из устройств наблюдения и оценки состояния, идентификации и управления. Он может быть разомкнут, если на его вход подается только входное воздействие, или, замкнут, если реагирует также и на выход системы [7,9,14,29,214]. Проблема адаптации возникает всегда, когда цель -обеспечение качества функционирования системы - становится основной. С технической точки зрения, адаптация - это высшая степень автоматизации процесса управления. Необходимость применения при этом автоматизированного технологического оборудования с перестраиваемыми аппаратно-программными средствами приводит к проблеме создания гибких автоматизированных систем. С математической точки зрения адаптивные системы должны иметь возможность решать задачи стохастической экстраполяции, то есть осуществлять прогноз качества функционирования и поддерживать его на заданном уровне в течение определенного временного интервала.
Для достижения основной цели адаптивного управления сложной системой - максимизации качества её функционирования - должны быть решены такие научные задачи, как формализация и математическое описание процессов контроля и управления состоянием системы, оценка состояния системы по результатам наблюдения, идентификация характеристик системы и формирование управляющих воздействий по изменению её состояния и структуры.
Задача формализации и математического описания процессов контроля и управления состоянием системы является одной из центральных научных задач при исследовании сложных адаптивных систем. В основу её могут быть положены идеи и результаты, полученные в научных дисциплинах, относящихся к обработке информации и принятию решений в условиях неопределенности и, прежде всего, в теории адаптивного управления различными классами объектов. Важнейшим элементом этой теории являются принципы математического моделирования объектов контроля и управления. Математические модели, описывающие функционирование объектов контроля и управления, должны определять степень управляемости оптимизируемых адаптивных процессов. Полнота отражения моделью динамических свойств объекта влияет на эффективность и трудоемкость как процессов оценивания и идентификации, так и процесса оптимизации [27,45,85,95,112,134].
Формализация поставленной задачи моделирования и её математическое описание - это наиболее трудный и нестандартный этап исследований и разработок адаптивных систем. Значительный вклад в эту область исследований внесен трудами Понтрягина Л. С. [101], Арнольда В.И. [20], Саати Т.Л. [115], Яблонского А.И. [142] и др. Как правило, разрабатываются модели двух типов. Модель первого типа используется для синтеза алгоритмов управления и выбора способов формирования управляющих сигналов. Модель второго типа необходима для проведения исследований и отладки разработанного алгоритмического обеспечения системы управления в период вычислительных экспериментов. При разработке математических моделей, как правило, принимаются различные допущения, упрощающие и схемати-
зирующие реальный процесс. Значительным упрощением математической модели объекта является её линеаризация. Что касается моделирования систем радиосвязи и радиоустройств как объектов контроля и управления, то имеющиеся здесь результаты в основном относятся к области математического описания сигналов и помех, действующих на входах радиоприемников различного назначения, оценки искажений и корректирования параметров сигналов в системах передачи информации. Однако математические аспекты теории адаптивного управления параметрами, алгоритмами функционирования радиоустройств (РУ) и структурой конфигурации АСПИ еще не получили достаточного развития. Имеющиеся в этой области научные результаты в основном касаются вопросов информационного взаимодействия между РУ различного назначения [18,32,63,82,90,131].
Задача оценки состояния системы по данным измерительной информации в современной теории динамических систем получила название задачи наблюдения состояния. В связи с тем, что априорная информация о системе и ошибки измерений имеют случайный характер, детерминированная постановка задачи наблюдения состояния вводится лишь на начальном этапе исследований, а затем производится переформулировка её как стохастической. В основе решения задачи наблюдения лежат положения теории фильтрации.
Фундаментальные научные результаты в этой области были получены А.Н. Колмогоровым, Н. Винером. Важные практические результаты при решении проблемы фильтрации случайных процессов были получены Страта-новичем Р.Л., Калманом Р. При решении задач синтеза оптимальных приемных устройств использовались методы марковской теории оптимальной нелинейной фильтрации, наиболее приемлемые к различным радиосистемам со случайными входными воздействиями. Проблема практического использования положений теории оптимальной фильтрации применительно к системам радиосвязи усложняется наличием априорной неопределенности. Указанная неопределенность обусловлена, прежде всего, несоответствием реального состояния АСПИ ее математическому описанию, неточным знанием парамет-
ров ковариационной и переходной матриц возмущения состояния системы, а также возможностью изменения в широких пределах ее функционирования. С целью решения данной проблемы возникает необходимость в совершенствовании методов синтеза в направлении преодоления известной априорной неопределенности и поиска на этом пути наиболее эффективных методов синтеза на основе адаптивного подхода, который ныне широко используется при синтезе различных информационных систем [9,45,50,69,90].
Одним из наиболее интенсивно разрабатываемых в настоящее время направлений теории динамических систем является идентификация объектов управления. Значительные научные результаты в этой области получены в работах Райбмана Н.С. [58], Растригина [113], Эйкхоффа [129] и др. Задачи теории идентификации разнообразны по постановке и содержанию, что объясняется большим разнообразием объектов управления, и, как правило, включают различные алгоритмы оценки параметров системы по результатам наблюдения за входными и выходными переменными. Как известно, в теории автоматизированного управления принципы построения системы разрабатываются на основе заранее заданной модели, которая существенно отличается от реального объекта, что может привести к существенному снижению эффективности разрабатываемой системы. В связи с этим и возникло научное направление в теории управления, связанное с построением модели на основании наблюдений, полученных в условиях функционирования объекта по его входным и выходным переменным, известное как «идентификация систем». В общей постановке задача идентификации может быть сформулирована следующим образом: по результатам наблюдения за входными и выходными переменными системы должна быть построена оптимальная, в некотором смысле, модель как формализованное представление этой системы. Это обусловливает преемственность между задачей идентификации и задачей установления закономерностей по результатам наблюдения.
С позиций положений теории динамических систем, системного анализа и целевого управления задачи наблюдения состояния и идентификации
12 объектов управления имеют комплексный характер и могут быть объединены в рамках теории контроля. В общем случае контроль относится к информационным процессам. В теории технического контроля под процессом контроля понимается сбор и преобразование информации о состоянии объекта управления и внешних условиях функционирования с целью выбора управляющих воздействий. В цифровых системах связи под контролем понимается проверка показателей качества функционирования системы установленным требованиям [5,59,82,131,142].
Управление с целью достижения заданных качественных показателей состояния системы занимает особое место в современной теории динамических систем. Выдающийся вклад в теорию управления динамическими системами внесли Понтрягин Л.С., Беллман Р., Калман Р., Арбиб М., Чаки Ф., Растригин Л.А., Поспелов Д.А. и многие другие. Задачи управления в общем случае охватывают широкий круг вопросов информационного, структурного и эвристического характера. При этом под управлением понимается процесс целенаправленного изменения состояния некоторой управляемой подсистемы (объекта управления), осуществляемый путем воздействия на неё управляющей подсистемы (субъекта управления) [52,64,110,112,137]. Основные идеи, положенные в основу различных видов управления, составляют принципы управления. В теории оптимального управления выделяются принцип программного управления, принцип управления по возмущению и принцип управления с обратной связью в функции от текущих значений выхода системы или от оценок её состояния. С точки зрения рассматриваемых в данной работе научных задач важнейшее место среди перечисленных принципов управления занимает принцип управления с обратной связью на основе оценки состояния управляемой подсистемы в условиях неопределенности, вызванной недостатком априорных данных об истинном состоянии объекта управления, В теории управления подобные методы получили название адаптивных методов управления. Как и любое управление, адаптивное управление принципиально может быть реализовано с помощью разомкнутой и
замкнутой системы. В случае разомкнутой системы замкнутый контур управления не образуется, и управление объектом осуществляется на основе заранее заданной функции, изменяющей своё значение во времени. Указанный принцип адаптивного управления может быть реализован лишь в случае наличия заранее заданных исходных данных по вариациям параметров, алгоритмов функционирования и структуры системы.
В условиях функционирования АСПИ, когда заранее не возможно определить и задать степень изменений информационных параметров объектов управления, состав в структуру систем в целом, возможно применение только адаптивного управления с замкнутым контуром, обеспечивающим наличие канала обратной связи как канала управления.
Одна из основных трудностей при реализации принципов адаптивного управления в АСПИ состоит в необходимости принимать решения по проведению управляющих воздействий на различные РУ в условиях неопределенности или при неполных знаниях о возможных последствиях предпринимаемых действий. Причем эта неопределенность имеет как внутренний, так и внешний характер. Внутренняя неопределенность в АСПИ прежде всего, обусловлена изменением в процессе функционирования параметров сигналов РУ, режимов их работы и структуры конфигурации системы. Внешняя неопределенность определяется радиоэлектронной обстановкой в районе функционирования системы.
Следует также отметить, что в многопараметрических АСПИ нужно управлять одновременно несколькими параметрами передачи: мощностью передаваемого сигнала; рабочей частотой; скоростью передачи информации; видом и параметрами модуляции; способом кодирования [7,65]. Одновременно с параметрами передачи должны изменяться соответственно частота настройки приемника и способы обработки принимаемых сигналов. В целом влияние каждого из указанных параметров на качество функционирования АСПИ противоречиво. Так, например, увеличение мощности передаваемого сигнала может повысить помехоустойчивость системы, но одновременно осложняет решение задачи обеспечения электромагнитной совместимости. Изменение способа
14 помехоустойчивого кодирования или уменьшение скорости передачи цифровой информации, в свою очередь, повышает помехоустойчивость, но снижает оперативность связи. Из этого следует, что применение того или иного способа адаптации должно осуществляться с учетом конкретных требований к системе в процессе ее функционирования, что и обусловливает возникновение задачи интеллектуализации АСПИ как задачи автоматизации получения и использования новых знаний о системе в условиях ее использования по назначению [65,118]. Как и насколько надо уменьшить неопределенность перед тем, как приступить к действиям по управлению состоянием АСПИ, какие действия можно считать рациональными при наличии неопределенности - это должна решать интеллектуальная АСПИ. Такая система должна представлять собой объединенную информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимодействии с человеком-оператором, способную на основе необходимых знаний при наличии мотивации синтезировать цель управления, вырабатывать решения о действиях и находить рациональные способы достижения цели [30,62,67,73,93]. Другими словами, под интеллектуальной АСПИ понимается адаптивная система, функционирующая совместно с динамической экспертной системой (ДЭС) и обладающая свойствами интеллектуального интерфейса. Такая ДЭС должна обладать способностью брать на себя отдельные функции интеллекта человека и принимать решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Интеллектуальная АСПИ должна обладать способностью оперировать знаниями, то есть выполнять операции обработки, хранения и обмена с внешней средой особого рода информации - знаний. При этом основной целью интеллектуализации является обеспечение потенциально достижимого качества функционирования системы [62,68,75,162,168].
Что касается знаний в интеллектуальных системах, то в настоящее время выделяются: предметные знания; поддерживающие знания; вспомогательные знания; управляющие знания [44,49,68,73]. Фундаментальное значение при разработке интеллектуальных АСПИ имеют предметные знания. Они представляют собой часть базы знаний, описывающих проблемную область, поэтому носят проблемно-ориентированный характер. Формирование знаний
о проблемной области лежит в основе процесса представления онтологических знаний. Важнейшей составляющей этого процесса считается выявление сущностей. К сущностям могут бвггь отнесены процессы и объекты реального мира, представленные в базе знаний в виде специальных моделей и методов. При этом под признаками сущностей понимают свойства и отношения. Изменение свойств и отношений во времени проявляются в процессе функционирования объектов исследований [13,65,72,75,107,138].
Следует отметить, что вопросам интеллектуализации автоматизированных систем управления на основе экспертных систем посвящено значительное количество монографий и научных статей [2, 24, 44, 72, 76, 95, 110, 114, 139, 144]. Однако в указанных работах, как правило, рассматриваются общие принципы интеллектуализации процесса управления. В работах, рассматривающих пути совершенствования систем передачи информации, основное внимание уделяется вопросам создания интегрированных систем, обеспечивающих одновременный оперативный доступ к нужной информации специалистам различного уровня и направления. Указывается также на необходимость формирования программируемых баз данных для взаимодействия между различными компонентами системы, на необходимость реструктуризации и дополнения качества и набора функциональных элементов.
При рассмотрении принципов построения системы передачи информации как основное свойство такой системы выделяется способность решения классической задачи пространственно-временной селекции сигналов. Отмечается, что независимо от особенностей решаемых задач системы передачи информации выполняются на единой аппаратной базе, ядром которой является совокупность взаимосвязанных процессоров.
В настоящее время в области интеллектуальных систем передачи информации удовлетворительных технических решений пока нет.
Целью диссертационного исследования является разработка принципов построения новой системы передачи информации, использующей в процессе информационного обмена методы искусственного интеллекта.
Для достижения поставленной цели должна быть решена научная задача разработки научно-методического аппарата формирования проблемно-ориентированных знаний о функционировании АСПИ на основе интеллектуализации процессов контроля и управления в системе.
Объект исследования - система передачи информации, являющаяся средством телекоммуникации АСУ.
Предметом исследования является область науки, занимающаяся разработкой теории адаптивного управления в автоматизированных системах передачи информации на основе управляемых случайных процессов с использованием информационных технологий получения новых знаний об объекте управления.
Поставленная цель определяет основные задачи исследования:
анализ состояния АСПИ и обоснование необходимости интеллектуализации процессов контроля и управления в системе;
математическое моделирование процессов контроля параметров сигналов радиоустройств (РУ) в системе, режимов функционирования и структуры АСПИ;
математическое моделирование процессов управления параметрами сигналов РУ, режимами функционирования и структурой АСПИ;
разработка обобщенной структурной схемы и алгоритмов функционирования интеллектуальной АСПИ.
Методы исследования. Решение поставленных задач проводилось на основе методов системного анализа и адаптивного управления с использованием теории управляемых случайных процессов и новых информационных технологий получения знаний об объектах управления.
Научная новизна работы состоит в следующем:
На основании проведенного анализа состояния и перспектив разви
тия систем передачи информации представлена концептуальная модель ин
теллектуальной АСПИ, отражающая совокупность РУ в системе, структуру
17 конфигурации системы и совокупность управляющих воздействий по изменению состояния системы.
Разработаны математические модели процессов контроля функционирования АСПИ и адаптивного управления ее состоянием, для оценки качества функционирования АСПИ введены управляемые показатели параметрического и функционального соответствия АСПИ заданным требованиям.
Разработана обобщенная структурная схема интеллектуальной АСПИ и представлен алгоритм адаптации при решении задачи управления такими параметрами передачи, как мощность передаваемого сигнала, рабочая частота, уровень искажения параметров сигнала, скорость передачи информации, вид и параметры модуляции сигнала.
Практическая ценность работы заключается в следующем:
Разработанные математические модели контроля и управления состоянием АСПИ могут быть использованы при решении задач математического обеспечения существующих систем передачи информации в АСУ, а также при обосновании требований к перспективным АСПИ.
Применение интеллектуальных АСПИ позволит обеспечить вероятность параметрического соответствия до уровня 0,95, а вероятность функционального соответствия до уровня 0,9.
Полученные в работе теоретические результаты положены в основу решения задачи синтеза алгоритмов и устройств, реализующих основную целевую функцию интеллектуальной АСПИ.
Результаты, выносимые на защиту:
Концептуальная модель интеллектуальной АСПИ.
Математическая модель процесса контроля функционирования АСПИ.
Математическая модель процесса адаптивного управления состоянием АСПИ.
4. Структурная схема и алгоритмы функционирования АСПИ.
Реализация и внедрение результатов. Результаты исследований реа
лизованы в виде математических моделей и алгоритмических средств при раз-
18 работке автоматизированных систем управления технологическими процессами в ФГУП "Калужский НИИ телемеханических устройств" (г. Калуга), в Институте инженерной физики РФ (г. Серпухов), в войсковой части 08310, в учебном процессе кафедры автоматизированных систем управления Серпуховского ВИ РВ (г. Серпухов Московской области).
Личное участие. Основные принципы построения интеллектуальных АСПИ и технические решения предложены автором. Под руководством и при личном участии автора проводились исследования по математическому моделированию процесса параметрической и структурной адаптации систем. Ему же принадлежат выводы и рекомендации, изложенные в настоящей работе.
Апробация диссертационной работы. Основные результаты диссертационных исследований докладывались и обсуждались на Международном симпозиуме "Надежность и качество" (г. Пенза, 2002 г.), на Российских научно-технических конференциях (г. Калуга, 2003 и 2004 г.г., г. Нижний Новгород, 2000 г., Санкт-Петербург, 2000 г.), на Международной конференции «Радиолокация, навигация, связь» (г. Воронеж, 2002 г.), на Межведомственной конференции «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» (г. Серпухов, 2002 г.) и Межведомственной научно-технической конференции (г. Пермь, 2001 г.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в монографии [65], в 8 статьях [119-126] и в тезисах 3 докладов на научно-технических конференциях [116-118]. Всего по теме диссертации опубликовано 12 научных трудов.
Диссертационная работа состоит из четырех разделов и заключения.
В первом разделе приведены результаты анализа состояния и перспектив развития АСПИ, показано, что решение задачи повышения качества функционирования АСПИ может быть обеспечено на основе интеллектуализации процессов контроля и управления в системе. Сформулированы принципы интеллектуализации АСПИ. Представлены функциональная структура
19 и принципы построения ДЭС в составе АСПИ. Разработана концептуальная модель интеллектуальной АСПИ.
Во втором разделе приведены результаты математического моделирования процесса контроля функционирования АСПИ. Представлены: модель процесса контроля параметров сигналов РУ; модель процесса контроля режимов функционирования РУ; модель процесса контроля состава и структуры конфигурации АСПИ. Для оценки результатов контроля разработаны показатели параметрического и функционального соответствия системы заданным требованиям.
Третий раздел посвящен разработке математической модели процесса адаптивного управления состоянием АСПИ.
Математическая модель процесса адаптивного управления состоянием АСПИ представлена моделью процесса управления параметрами сигналов РУ и моделью управления режимами функционирования и структурой АСПИ. Для обеспечения перехода управляемой системы в состояние, удовлетворяющее заданным требованиям по качеству функционирования разработаны принципы управления уровнями параметрического и функционального соответствия.
В четвертом разделе приведены результаты разработки структуры и принципов функционирования интеллектуальных АСПИ. Представлена алгоритмы контроля и управления состоянием АСПИ. Обоснованы показатели качества контроля и управления состоянием АСПИ.
В заключении сформулированы основные выводы, отражающие результаты проведенных в диссертационной работе исследований.
Принципы интеллектуализации процессов контроля и управления в адаптивных системах передачи информации
Современные АСПИ представляют собой сложные автоматизированные комплексы, включающие в свой состав радиоустройства различного функционального назначения. Автоматизация дает возможность значительно улучшить технические характеристики РУ, повысить надежность работы и упростить процессы применения системы по назначению. При этом наиболее высокие результаты могут быть достигнуты на путях комплексной автоматизации, когда электронно-вычислительные устройства (ЭВУ) внедряются на различных уровнях иерархии АСПИ - на уровне радиопередающих и радиоприемных устройств, модемов, цифровых фильтров, антенн и т.д.
Следует также отметить, что АСПИ функционируют во взаимодействии с другими системами, которые могут оказывать влияние на их поведение. При этом можно говорить о координации децентрализованных систем управления объектами управления, которые являются взаимосвязанными и взаимодействующими. Координация осуществляется посредством получения децентрализованными системами сигналов, являющихся обобщенными оценками качества управления всей совокупностью РУ. Проблема состоит в том, чтобы изменять характер функционирования АСПИ не только на основе количественных данных о РУ и среде их функционирования, но и с учетом качественных оценок, с помощью которых реализуется координация целей функционирования совокупности взаимодействующих РУ. В качестве одного из возможных путей решения указанной проблемы могут быть использованы интеллектуальные адаптивные системы. Одним из важнейших компонентов АСПИ является интеллектуальная система синтеза закона управления. Она призвана осуществить построение закона управления на основе модели объекта управления, среды функционирования и цели управления. Для решения конкретной задачи синтеза закона управления необходимо осуществить построение плана решения задачи. В основу такого плана должны быть положены знания о методах исследования и решения задач адаптивного управления [73,75,138].
В свою очередь следует отметить, что интеллектуализация основных процессов в сложной системе существенно обогащает исходные позиции системного подхода, объединяющего логику здравого смысла и научный опыт формализации задач анализа и синтеза. Получают дальнейшее развитие такие принципы системного подхода, как: системный анализ множества целей управления; структурно-функциональный синтез в сложной интеллектуальной системе; обеспечение обратной связи, оптимизации и адаптации в системе; интеллектуальный мониторинг "внутренней" и "внешней" среды функционирования, реструктуризация сложной системы.
С использованных сформулированных принципов могут быть представлены группы задач в классе динамических мультиагентных систем, основанных на знаниях: повышение эффективности процессов контроля и управления в конкурентной среде функционирования с учетом возможности полного концептуального моделирования; системная интеграция иерархии РУ на микро-, макро- и метауровнях интеллектуальных процессов принятия решений; обеспечение интеллектуальных коммуникационных процессов адаптивного управления состоянием РУ.
Круг системных и технологических вопросов, подлежащих исследованию, может быть очерчен с использованием методов концептуального моделирования. Как известно, концептуальная модель исследуемой системы представляет собой совокупность основных понятий и правил комбинирования классов понятий, являющаяся смысловой структурой некоторой предметной области. Информационная технология концептуального моделирования охватывает основные направления, принципы и задачи разработки интеллектуальных систем, апеллирующих к нарождающейся теории распределенного искусственного интеллекта, позволяющей ставить и решать задачи принятия решений для централизованного и децентрализованного корпоративного управления в динамической конкурентной среде с учетом эволюционных, оптимиза ционных, адаптационных и рефлексивных процессов, обеспечивающих потенциально достижимое качество процессов управления [62,67,71].
Концептуальная модель интеллектуальной АСПИ должна определять формирование инвариантного ядра системы, включающего в себя проблемную область и информационное поле интегрированных подсистем. В общем случае при рассмотрении интеллектуальной АСПИ в функциональном аспекте в составе концептуальной модели КМАСПИ можно выделить следующие подсистемы: KMAcm={SPy,S Su}, (1.9) где Spy - подсистема, характеризующая совокупность РУ как функциональных подсистем АСПИ; &л - подсистема, характеризующая структуру конфигурации АСПИ; Sa - подсистема, характеризующая совокупность управляющих воздействий в системе. Совокупность РУ в системе может быть представлена множеством sPy={iui2,...j„}. (їло)
Каждое образующее /,- этого множества должно быть представлено совокупность информационных параметров (признаков) ZPy. В качестве признаков могут выбираться координаты РУ, параметры сигналов РУ и режимы их работы. Вектор признаков Zpy = Z(l) должен описывать каждое РУ таким образом, чтобы их можно было различать. Другими словами, если /] Ф /2, то необходимо чтобы выполнялось условие Z(/j) Z(/2). Таким образом, каждое РУ системы необходимо отождествлять с соответствующим вектором признаков. Причем среди компонент векторов признаков могут быть выделены две, играющие существенную роль в комбинаторных отношениях. Первая из них - индекс класса образующих радиоустройств - a(sl).
Математическая модель процесса контроля параметров сигналов радиоустройств
Параметрический контроль как вид проверки РУ может быть классифицирован как диагностический контроль состояния РУ, проводимый непосредственно перед началом функционирования АСПИ. На первой этапе параметрического контроля, при решении задачи наблюдения и оценки состояния РУ, реализуется такое свойство АСПИ как контролируемость.
На втором этапе контроля, в результате измерения фактических значений информационных параметров сигналов и их последующей статистической оценки реализуется такое свойство АСПИ, как идентифицируемость.
На первом этапе параметрического контроля необходимо произвести измерение значений информационных параметров, лежащих вне поля контрольных допусков.
Как было показано ранее, в качестве выходной фазовой переменной в процессе контроля может быть использована оценка информационного параметра z = z(t). Вне зависимости от сложности сигнала, слежение должно осуществляться за амплитудой, частотой и фазой сигнала, которые в процессе функционирования АСПИ могут изменяться под действием собственных шумов генераторных приборов, флуктуации параметров элементов схем, нестабильности источников питания и т.п. Флуктуации амплитуды и фазы колебаний приводят к искажению структуры и основных параметров сигналов.
Поэтому на данном этапе исследований главной задачей является математическое представление законов изменения параметров сигналов с целью последующей реализации полученных результатов при решении задач синтеза аппаратных и алгоритмических средств АСПИ.
В общем случае сигнал на входе измерительного устройства может быть представлен как S(t) = zM(t)+n(t), (2.5) где zM{t) - нормально-распределенный, независимый информационный пара метр, опенку которого необходимо получить, n{t) - аддитивная помеха. Используя метод комплексной огибающей можно информационную часть zM{t) сигнала представить как результат паразитной амплитудной и фазовой модуляции полезного сигнала zJt)=Re{6 Jt)exp[j(pJ + i )]i (2.6) где UM (t) - F {і) - 0(t) - комплексная огибающая искаженного сигнала; FJWU) - функция искажающей модуляции; U(t) - комплексная огибающая искаженного сигнала.
Таким образом, функция РШІ it) = A(t) е;ф полностью характеризует флуктуации амплитуды и фазы колебаний под действием помеховой модуляций. Для определения структуры сигнала, искаженного модулирующей помехой, рассмотрим математическое ожидание сигнала, случайный характер которого обусловлен флуктуациями амплитуды и фазы колебаний GO И = иЫ0] = J \zMp{A,q )dAdq t (2.7) —ее —со где р{Лг(р) - совместная плотность вероятности искажений амплитуды A(t) и фазы cp(t) в совпадающие моменты времени. Представим выражение (2.7) с учетом введенных ранее соотношений для їДОигУО ее со z =R № (2.8) tf(OexPL/W + Po)]x J \Atxp{jy)p{A,y)dAdty -со --/У СО 03 где FUM )- f \P(A t{\ ) dA dtp - математическое ожидание функции иска —со —со жающей модуляции. Так как искажения носят стационарный характер, то математическое ожидание функции искажающей модуляции не зависит от времени. Введем обозначения F им = ам; arg FJiM = tpM, представим выражение (2.8) в виде = -ik{tf(f) (2-У)
Коэффициент ам является относительным уровнем неискаженной части сигнала, рм - сдвиг фазы за счет фазовых искажений. Эти постоянные не зависят от вида сигнала и определяются только функцией искажающей модуляции. Ансамбль реализаций сигнала, искаженного паразитной модуляцией, может быть представлен в виде суммы двух составляющих - квазидетерминированной ам zfc Ф-J и случайной 2ф(і) (0-Я,- Ф„)+ (0- (2-Ю)
Первая составляющая, как уже было показано, представляет собой математическое ожидание сигнала, характер которого обусловлен искажающей модуляцией, вторая составляющая носит чисто случайный характер и обусловлена случайными флуктуашями. Такой подход при описании сишалов, искаженных различными видами паразитной модуляции, позволяет представить их основные характеристики как в частотной, так и во временной областях. Он широко используется при построении современной аппаратуры контроля. Воздействие искажающей стационарной помехи в этом случае может быть учтено двумя аддитивными составляющими для всего ансамбля реализации сигнала, при этом коэффициент ам позволяет учесть изменение амплитуды сигнала, а коэффициент q rj - изменение начальной фа"зы [59,82].
Математическая модель процесса управления параметрами сигналов радиоустройств
По результатам параметрического контроля РУ в процессе функционирования АСТШ может быть проведена оценка исходного уровня параметрической идентификации каждого устройства, входящего в систему.
Указанная оценка может быть проведена на основе сравнения математических описаний контролируемых 1РУк и эталонных 1РУэ устройств. Уровень параметрической идентификации будет тем выше, чем больше различие между описаниями 1рУк и ІРУзі т.е. чем больше значение функции расстояния между распределениями параметров сигналов РУ. В соответствии с одним из основных методологических принципов концепции управления качеством функционирования АСПИ - принципом комбинаторного формализма ансамбля РУ различных классов, входящих в состав АСПИ - основной задачей управления параметрами РУ будет проведение таких корректирующих воздействий на параметры z(t\ чтобы они приводили каждое РУ в состояние полного восстановления заданных требований. Изменение параметров z(t), будет приводить к изменению функции расстояния.
Как уже отмечалось, эволюция во времени параметров сигналов в процессе функционирования АСПИ может быть представлена векторным случайным процессом. Под воздействием различных дестабилизирующих факторов конструктивного и эксплуатационного характера происходит изменение параметров РУ, в результате чего изменяет свое состояние и векторный случайный процесс. Если РУ при переходе т одного состояния / в другое состояние у прибывает в данном состоянии случайное время, имеющее произвольное распределение, то математическая модель такого процесса может быть представлена полумарковским процессом. Отказ от требования показательного распределения времени пребывания РУ в каждом состоянии и есть главное свойство полумарковского процесса. Представление РУ управляемым полумарковским процессом позволяет положить в основу метода управления информационными пара метрами теорию управляемых случайных. Для конечного множества состояний случайного процесса, представленных как r = RtritiE\l;n] и конечного множества управляющих воздействий v = U,uJrje\l;l] может быть представлен набор в котором Р и G " - матрицы вероятностей переходов и матрицы условных распределений вероятностей» характеризующие время пребывания РУ в состоянии гг перед переходом в состояние Гj Р(и) = 4-(іі); 4 )1- (3.8)
В общем случае состояния R не наблюдаемы, и параметрическая идентификации РУ в дискретные моменты времени характеризуеч ся вектором контролируемых, и управляемых параметров z = Z,zitie\l;h\.
Элементы множества Z связаны с элементами множества R стохастически: если процесс оказался в состоянии г і І.п), то с вероятностью q$ наблюдается состояние Zj[j = l,m). Q- q будет представлять собой стохастическую матрицу этих вероятностей.
Правило, в соответствии с которым по результатам контроля параметров Z из множества решений на проведение управляющих воздействий U = \u ] выбирается единственное решение ип будет определять стратегию управления afl, В качестве множества допустимых стратегий управления может быть выбрано множество стационарных рандоминизированных марковских стратегий ДрП , (3.9) 1-і /}(z,-) - вероятность выбора управления м,, в состоянии zr Таким образом, для определения стратегии управления ип необходимо знать статистические характеристики контролируемого случайного процесса и иметь вычислительную іфоцедуру построения такой сгратегни.
Пусть в процессе функционирования РУ изменение параметра удовлетворяет уаювию (3.2) в момент контроля состояния параметра z.. Соответственно / = [0, (J 0,]. В этот момент может быть принято решение Uj(z) на изменение состояния параметра z{tk) от / до и запланирован очередной контроль через интервал времени 1Ат1к, где Дт# - средняя продолжительность контроля, а / - количество циклов контроля. Поскольку в общем случае область изменения параметра несимметрична, количество циклов контроля должно выбираться из условия = 1Х; если j є 0, zin -1; /, = 1, Ттк ; (3.10) / = 12; если ; є О, zie -1; l2 = 1, Ттк, где Ттк - максимальная продолжительность цикла контроля. По результатам контроля состояний РУ принимается решение на корректировку значений информационных параметров Z. Это позноляет для получения стратегии управления ол использовать идентификационный подход, разработанный в теории адаптивного управления [129]. В нашей задаче он заключается в построении оценки матрицы /} = /(м) и определении среднего времени U пребывания РУ при выборе управления.
Алгоритмы функционирования интеллектуальной адаптивной системы передачи информации
Алгоритмы функционирования интеллектуальной АСГ1И должны отражать основные этапы в работе системы. Применение динамической экспертной системы в составе приемной части РУ позволяет реализовать в АСГТИ алгоритмы многопараметрической адапгации и обосновать режимы контроля и управления состоянием.
Структура ДЭС и принципы ее построения представлены в п.1.3, В ДЭС код состояний РУ преобразуется в позиционный код управления и определяется режим работы системы по изменению параметров адаптации (рис. 4.2а).
При наличии комбинаций на входе ДЭС 0011, 0111, 1011, lilt, отражающих ситуацию, когда рабочая несущая частота поражена помехой, на выходе ДЭС формируется управляющий сигнал в виде "единицы" на первом выходе, которая записывается в счетчике СЧ-1 и одновременно поступает на вход формирователя команд управления частотой (ФКУЧ), где и вырабатывается управляющая команда 0001 с указанием адресной части блока БВ передающей части системы, С выхода блока ФКУЧ управляющая команда в виде комбинации 100 0001 поступает через блок сравнения (БС) на кодирующее устройство (КДУ), где осуществляется ее кодирование и затем на радиопередатчик (РИД) канала адаптации, по которому управляющая команда поступает на передающую сторону РУ.
В таблице 4 Л представлен перечень решений, которые могут быть приняты в ДЭС при различных сигналах на входе. Выбор того или иного способа адаптации в системе радиосвязи будет определяться требованиям! к качеству связи в системе на определенном этапе функционирования АСПИ.
На передающей стороне системы управляющая команда принимается радиоприемником (РП) канала адаптации, декодируется в декодере (ДК) и поступает на вход интеллектуального устройства управления (ИУУ), представляющего собой интеллектуальный интерфейс с базой знаний (БЗ) об основных параметрах адаптации. В ИУУ определяется адрес управляющей команды - блок выбора оптимальной частоты (БВОЧ) и передает на него команду 0001. Блок БВ04 формирует сигнал, поступающий на устройство обработіш нечеткой информации (УОНИ), которое и формирует управляющий сигнал на блок возбудителей (БВ) и устанавливает в возбудителе несущую частоту /2? следующую из используемого массива частот. Одновременно с выхода блока ФКУЧ на приемной стороне ЛСПИ через блок ДШК устанавливается частота /2 па приеме.
На новой несущей частоте /2 повторяется цикл работы системы радиосвязи по анализу сосгояний и, если на выходе блока ББ продолжают оставаться комбинации ООП, 0111, 1011 или 1111, ДЭС формирует и через блок ФКУЧ передает команду ЮОООЮнаустановкучастоты /3, затем на установку /4 ит.д.до fN.
Если па установленной несущей частоте на входах ДЭС появляется комбинация 1100, соответствующая состоянию канала связи, при котором выпод нены требования по качеству связи, то ДЭС не выдает управляющей команды и АСПИ функционирует в штатном режиме.
Целью функционирования интеллектуальной АСПИ является повышение параметрического и функционального соответствия АСПИ до потенциально достижимого уровня на основе контроля за параметрами и режимами работы РУ и адаптивного управления состоянием АСПИ. При этом в процессе идентификации характеристик параметрического соответствия РУ каждому радиоустройству в составе АСПИ должен быть присвоен условный номер N
На основе информации о составе РУ в АСПИ, заложенной в базе данных ДЭС, в модуль формирования команды номера РУ (МФКНР) вводится условный номер А7 радиоустройства, контроль которого необходимо осуществить, а также текущее значение наличия признака цикла контроля SK с модуля измерения уровня полезного сигнала (МИУПС). Если SK-= 0 (цикл контроля отсутствует) и введен условный номер N радиоустройства, то формируется команда UR на включение радиопередающего устройства (РИДУ) и формирование сигнала SN номера РУ, Управляющий сигнал поступает на вход радиоприемного устройства (РПУ) контролируемого РУ и через модуль формирования сигпала номера РУ поступает на вход тракта радиопередачи РУ и излушетея в направлении на АСПИ, Если SK = 1 (идет контроль излучений РУ) и введен условный номер Лг радиоустройства, то ДЭС осуществляет опрос РУ, При появлении на его выходе кода номера радиоустройства SSN динамическая экспертная система переходит к формированию признака SK следующего РУ.
На рис. 4.4 представлена структурная схема алгоритма функционирования АСПИ в процессе присвоения РУ условного номера.
Для обеспечения заданного уровня качества АСПИ в процессе ее применения по назначению необходимо управлять как урорвнем параметрического, так и функционального соответствия системы. При этом принцип управления уровнем параметрического соответствия заключается в измерении и корректировке основных информационных параметров каждого РУ в составе АСПИ с целью сближения математических описаний контролируемого МРУк и эталонного Мру радиоустройств.
