Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 7
1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ 33
1.1. Проектирование систем автоматического управления и его автоматизация 33
1.2. Задачи теории автоматического управления и автоматизация их решения 34
1.3. Подходы к автоматизации решения задач 41
1.4. Требования к системам автоматизации решения задач теории автоматического управления 47
1.5. Задачи диссертации 50
1.6. Концепция автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления 51
Заключение к главе 1 58
ЧАСТЬ 1. АВТОМАТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ ИЗВЕСТНЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 59
2. Д-РЕШАТЕЛИ ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 59
2.1. Концепция и возможности САС САУ с Д-решателем 59
2.2. Структура и режимы работы САС САУ с Д-решателем 60
2.3. Модель множества формализованных задач теории автоматического управления 62
2.4. Методика построения модели множества формализованных задач теории автоматического управления 71
2.5. Модель множества формализованных задач синтеза многомерных систем автоматического управления 72
2.6. Семейство языков представления планов решения задач теории автоматического управления "ИНСТРУМЕНТ" 73
Заключение к главе 2 87
3. СРЕДСТВА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ ИЗВЕСТНЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 88
3.1. Система автоматического решения задач синтеза систем автоматического управления "ГАММА-1ММ 88
3.2. Система автоматического решения задач синтеза систем автоматического управления "ИНСТРУМЕНТ-3" 94
3.3. Система автоматического синтеза систем автоматического управления "ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001" 97
Заключение к главе 3 102
ЧАСТЬ 2. АВТОМАТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 103
4. И-РЕШАТЕЛИ ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 103
4.1. Концепция и возможности САС САУ с И-решателем формализованных задач ТАУ 103
4.2. Структура системы анализа и синтеза САУ с И-решателем формализованных задач ТАУ 105
4.3. Функционирование САС САУ с И-решателем 109
4.4. Многоуровневая модель множества формализованных задач теории автоматического управления 115
4.5. Методика построения многоуровневой модели множества формализованных задач ТАУ 120
4.6. Многоуровневая аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач ТАУ 121
4.7. Методика построения многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ 134
4.8. Особенности планирования решения задач проектирования систем автоматического управления 139
4.9. Исследование многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ 140
4.10. Пример построения плана решения задачи 175
Заключение к главе 4 178
5. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 179
5.1.0 возможности реализации И-решателя с помощью искусственных нейронных сетей 180
5.2. Структура планирующей искусственной нейронной сети 185
5.3. Исследование свойств планирующей искусственной нейронной сети... 190
5.4. Пример решения задачи с использованием планирующей искусственной нейронной сети 205
5.5. Особенности построения решающей подсистемы И-решателя задач теории автоматического управления на основе планирующих искусственных нейронных сетей 207
5.6. Особенности использования планирующих искусственных нейронных сетей в системах автоматизации проектирования САУ 218
Заключение к главе 5 220
6. СРЕДСТВА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 221
6.1. Система автоматического решения интеллектуальных задач теории автоматического управления "ЕИ-решатель 2001м 221
6.2. Система автоматического синтеза систем автоматического управления "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И" 227
Заключение к главе 6 233
ЧАСТЬ 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 234
7. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 234
7.1. Концепция интеллектуальных самоорганизующихся систем управления 238
7.2. Структура интеллектуальной самоорганизующейся системы управления 240
7.3. Вычислитель управляющего воздействия интеллектуальной самоорганизующейся системы автоматического управления 242
7.4. Интеллектуальная система синтеза закона управления интеллектуальной самоорганизующейся системы автоматического управления 255
Заключение к главе 7 256
8. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 257
8.1. Моделирование естественно-интеллектуальных систем автоматического управления 257
8.2. Моделирование интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления 264
Заключение к главе 8 280
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 281
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 289
Приложение 1. Обзор и классификация подходов к автоматизации решения задач теории автоматического управления 329
Приложение 2. Модель множества формализованных задач синтезамногомерных систем автоматического управления 345
Приложение 3. Система автоматизированного синтеза регуляторов "ГАММА-1М" 352
Приложение 4. Процедура синтеза модели управляющего устройства 357
Приложение 5. Решение задачи синтеза САУ средствами С АС САУ ТАММА-1М" 364
Приложение 6. Структура представления данных в САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-3" 371
Приложение 7. Решение задач синтеза и анализа САУ средствами САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-3" 375
Приложение 8. Решение задачи синтеза САУ средствами САС САУ
"ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001" 391
Приложение 9. Расширение класса решаемых задач системы "ИНСТРУМЕНТ—3 win 2001" 396
Приложение 10. Представление элементов многоуровневой модели множества формализованных задач теории автоматического управления 404
Приложение 11. Аксиоматическая теория автоматических решений
формализованных задач теории автоматического управления 407
Приложение 12. Фрагмент многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач теории автоматического управления 450
Приложение 13. Порядок работы с программным средством "ЕИ-решатель 2001" 454
Приложение 14. Решение задач проектирования САУ с помощью САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда инженера" 462
Приложение 15. Работа с базой знаний САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда исследователя" 475
Приложение 16. Исследование знаний в системе "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда исследователя" 484
Приложение 17. Расширение класса решаемых задач системы "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И" 495
Приложение 18. Представление закона управления на нейроноподобных элементах 502
Приложение 19. Документы об использовании результатов диссертационной работы 514
Введение к работе
Актуальность темы. Создание систем автоматизированного проектирования (САПР) существенным образом влияет на повышение технического уровня и качества изделий, сокращение сроков разработки и освоения их в производстве. Специфика систем автоматического управления (САУ) и регулирования (САР) состоит в том, что они являются системами переработки информации. Поэтому САПР САУ и САР имеют в своём составе системы анализа и синтеза (САС) алгоритмов работы управляющих устройств. "За последние тридцать лет появилось много новых методов анализа и проектирования систем управления. Эти методы отличаются от классических: они сложнее, более формализованы, а их исполнение связано с большим числом вычислений, что делает полезным при решении практических задач наличие библиотеки стандартных программ. И даже если такие библиотеки есть, от проектировщика требуются значительные усилия в программировании для решения конкретной задачи. Это означает, что применение современной теории управления обходится дороже. Кроме того, инженер взаимодействует с техническими средствами (компьютером) через посредников (программы), что ведёт к дополнительным ошибкам. Следует также отметить, что аналитическая связь между формулировкой задачи и её решением при этом утрачивается" [173]. "... ясно, что инженеры-практики не станут широко использовать эти методы до тех пор, пока не будут разработаны надлежащие практические методы и средства" [173].
Необходимость дальнейшего развития практики автоматического управления объектами произвольной физической природы все возрастающей сложности и разнообразия обусловила обострение противоречий требований практики и традиционных методов проектирования систем автоматического управления, которых сделали на современном этапе немыслимой разработку систем автоматического управления без использования методов и средств автоматизированного проектирования. Более того, технический прогресс, развитие теории автоматического управления (ТАУ) и компьютерных технологий создали предпосылки перехода к полной автоматизации процесса проектирования систем автоматического управления (САУ). В связи с этим обострилась центральная проблема этого направления - проблема автоматизации построения закона управления разрабатываемой САУ, характеризующаяся следующими особенностями:
1) резкая дифференциация специалистов по автоматическому управлению на высококвалифицированных ученых-исследователей, занимающихся разработкой новых методов анализа и синтеза САУ, и инженеров-проектировщиков, занимающихся разработкой конкретных САУ;
2) предметом изучения ученых-исследователей являются методы и алгоритмы решения задач ТАУ, оформляемые, в конечном счете, процедурально в виде программ на традиционных, либо на проблемно-ориентированных языках программирования для последующего применения инженерами;
3) предметом исследования инженеров является результат решения конкретной задачи ТАУ (закон управления САУ, удовлетворяющий заданным требованиям), формируемый в соответствии с одной из известных процедур, в содержание которых инженеры не вникают, не являясь глубокими специалистами собственно в ТАУ, а поэтому могут поставить задачу лишь на содержательном уровне, т.е. непроцедурно.
Современные пакеты программ анализа и синтеза САУ осуществляют решение задач автоматизированно под управлением команд пользователя, выполняя известную последовательность действий, называемую программой или планом решения задачи, а, следовательно, предназначены для решения процедурально поставленных задач, т.е. ориентированы только на исследователей.
Отличительной особенностью инструментария для инженеров является предоставление пользователю возможности непроцедурной постановки задачи на содержательном уровне, не указывая метода (процедуры) решения задачи. Более важным становится не сам набор методов синтеза и анализа САУ, а ско рее средства, позволяющие определить и применить методы, релевантные задаче пользователя без участия самого пользователя. Создание таких автоматических средств является актуальной нетривиальной проблемой в силу возрастающего разнообразия усложняющихся объектов управления и взрывообразным развитием методов проектирования САУ для них.
Непроцедурно поставленные задачи решаются методами искусственного интеллекта, требующими: 1) формализации знаний о методах решения задач проблемной области (в нашем случае - о методах решения задач анализа и синтеза САУ); 2) адекватного представления знаний; 3) эффективного механизма планирования действий; 4) удобных средств выполнения действий, позволяющих получить искомый результат решения задачи.
В различных проблемных областях известны различные пути решения для перечисленных проблем по отдельности с различной степенью адекватности и эффективности. К сожалению, все эти проблемы взаимосвязаны, что требует их комплексного решения, отсутствующего для проблемной области автоматического управления в частности.
Таким образом, центральным звеном на пути решения проблемы автоматизации проектирования САУ является актуальная проблема автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ.
Поэтому в САПР стал развиваться подход, основанный на создании автоматических систем. Их принципиальное отличие состоит в том, что пользователь (инженер-проектировщик) разработчик систем управления ставит задачу непроцедурно на содержательном уровне, используя профессиональную терминологию. По существу такие системы уже являются системами представления и переработки знаний. При этом знания делятся на три категории: • предметные (фактуальные) знания - наборы количественных и качественных характеристик конкретных объектов. Фактуальные знания хранятся в базе данных системы;
• процедурные (алгоритмические) знания - методы, способы алгоритмы и программы выполнения различных действий, приводящих к требуемому результату. Носителем процедурных знаний является пакет прикладных программ (ППП);
• понятийные (концептуальные) знания - совокупность терминов, используемых в теории автоматического управления (ТАУ), связанных с ними понятий, их свойств, взаимосвязей и зависимостей. Концептуальные знания доставляет модель предметной области, в качестве которой для САС САУ выступает модель множества формализованных задач ТАУ.
Автоматические САС САУ способны понять задачу и найти способ её решения в виде плана выполнения определённых действий (операций) и, выполнив который, получить требуемый результат решения задачи.
Для снабжения САС САУ такими возможностями необходимо решить три проблемы:
1) формализация знаний о методах решения задач проектирования САУ;
2) представление знаний, допускающее их эффективную обработку для формирования искомого плана решения конкретной задачи проектирования САУ;
3) разработка структуры, использующей знания для решения непроцедурно поставленных задач проектирования САУ.
Вопросы формализации знаний ТАУ рассматривались в работах Я.З.Цыпкина, В.В.Солодовникова, В.В.Семенова, А.Г.Александрова. Однако при этом предлагаемые подходы к формализации знаний не увязывались с проблемой автоматического решения непроцедурно поставленных задач, требующих привлечения методов искусственного интеллекта.
Среди многочисленных работ отечественных и зарубежных авторов (С.Ю.Маслов, Дж.Робинсон, Г.Генцен, С.Яськовский, Л.Воз, Н.Нильсон, Е.И.Ефимов, В.М.Матросов, С.Н.Васильев и др.) в области представления и обработки знаний для целей планирования действий по своим возможностям выделяются системы автоматического доказательства теорем в полной первопо рядковой логике предикатов. Однако современные механизмы поиска вывода отмечены клеймом «проклятия размерности», что не позволяет решать задачи практической сложности.
Выходом из создавшейся ситуации является использование средств, обладающих свойством массового параллелизма. Таким свойством обладают методы обработки информации, опирающиеся на достижения нейробиологии. Первые исследования в этом направлении проводились У.МакКаллоком, У.Питтсом, Ф.Розенблаттом, Д.Хэббом, М.Минским, С.Пайпертом. При этом проводимые исследования основывались на аппроксимирующих возможностях нейронных сетей.
Теоретический базис такого представления заложен в работах А.Н.Колмогорова и В.И.Арнольда по представлению непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций одной переменной. Подобные исследования для отдельных видов нейронных сетей проводились Г.Цыбенко, Дж.Парком, К.Хорником. Дальнейшие исследования нейронных сетей проводили Дж.Хопфилд, Т.Кохонен, С.Гроссберг, Д.Е.Румельхарт, П.Дж.Вербос, Д.Лове, С.Чен, К.Бишоп, С.Хайкин, К.С.Нарендра и др.
Для искусственных нейронных сетей актуальны две проблемы: обучение сети и интерпретация результатов. Проблеме обучения, в том числе и в приложении к обучению нейронных сетей, посвящены многочисленные работы отечественных ученых Я.З.Цыпкина, М.А.Айзермана, А.И.Галушкина, Ю.И.Журавлева, А.Г.Ивахненко, В.Н.Вапника и других, составившие основы теории обучения систем.
Исследования нейронных сетей проводятся Э.Д.Аведьяном, А.Н.Горбань, В.А.Тереховым, В.В.Кругловым, В.А.Головко, В.В.Кондратьевым и другими. Основные результаты, полученные в этой области относятся к процедурам и алгоритмам параметрической оптимизации многослойных нейронных сетей для решения ряда задач распознавания образов и восстановления зависимостей. Сферы применения нейронных сетей ставятся все шире, охватывая также и за дачи идентификации нелинейных систем, прогнозирования, обнаружения сигналов, управления и др. Во всех случаях используются универсальные аппроксимирующие возможности нейронных сетей. Задачи же планирования действий в силу своих специфических особенностей оказались вне поля зрения исследователей нейронных сетей. Однако решение проблемы существует, поскольку биологические нейронные сети успешно справляются со сложными задачами планирования действий.
В связи с этим актуальными являются исследования в направлении объединения возможностей формальных аксиоматических систем как средств представления знаний и искусственных нейронных сетей как механизма обработки знаний, обладающего важнейшим свойством массового параллелизма.
Исследования в этом направлении определены направлениями 03В.02 и 06В.02 научно-исследовательских работ Саратовского государственного технического университета на 2002 - 2005 и 1986 - 2001 годы, а также Координационным планом АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика" на 1986 -1990 годы (пп. 1.12.1.3 - 1.12.1.5), координационным планом работ по комплексной научно-технической программе Минвуза РСФСР "Системы автоматизированного проектирования" (п. 2.4.82), целевой комплексной программой О.Ц.026 ГКНТ при Совете Министров СССР (раздел 03, пункт 03.03.04).
В автоматических С АС САУ выделяются две основные подсистемы:
1) процессор общения, выполняющий распознавание задачи по её описанию на квазиестественном языке, а также преобразование исходных данных задачи из внешней (привычной для пользователя) формы представления во внутреннюю (удобную для обработки на ЭВМ);
2) решатель задач, выполняющий поиск решения поставленной задачи на основе имеющихся знаний (модели предметной области), формирование плана решения задачи, а затем выполнение построенного плана и получение результатов решения задачи.
Настоящая работа посвящена решению проблем построения важнейшей подсистемы автоматических САС САУ - решателя задач.
В автоматических САС САУ возможно решение лишь формализованных задач, для которых в самой ТАУ существует и найдено (опубликовано) решение в виде метода или способа, позволяющего получить результаты ее решения. Например, в задачах синтеза САУ решением является подходящий метод получения закона управления САУ, т.е. модели управляющего устройства САУ. Это ограничение связано с тем, что решение неформализованных задач без участия человека пока ещё практически не осуществимо. Поэтому в данной работе рассматриваются лишь формализованные задачи теории автоматического управления.
Функционирование САС САУ существенно различается в зависимости от известности (неизвестности или новизны) поставленной пользователем задачи для самой САС САУ. При этом под известными для САС САУ задачами будем понимать задачи, для которых САС САУ "знает" процедуру, т.е. порядок действий для получения результата решения задачи, называемый планом решения задачи.
С другой стороны, дополнительные сложности возникают, если пользователь САС САУ не знает, как решать задачу. К сожалению, это наиболее распространенный случай, поскольку инженеры-проектировщики, как правило, не являются глубокими специалистами в ТАУ. Следовательно, они могут поставить свою задачу только непроцедурно, не указывая порядка ее решения.
Наиболее перспективные САС САУ должны в этом случае самостоятельно найти или построить процедуру, адекватную поставленной задаче.
Цель работы состоит в разработке и исследовании методов и средств автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления.
Для системного решения поставленной научной задачи автором:
1) разработаны теоретические основы создания систем автоматического решения непроцедурно поставленных задач проектирования систем автоматического управления, базирующиеся на концепции автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления, включающей в себя:
формализацию знаний о методах решения задач синтеза и анализа САУ в виде модели множества формализованных задач ТАУ;
представление знаний о методах решения задач синтеза и анализа САУ в виде аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций;
структуру использования знаний о методах решения задач синтеза и анализа САУ, основными компонентами которой являются:
• планирующая подсистема в виде системы автоматического доказательства теорем в формализме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, использующая планирующие искусственные нейронные сети в качестве механизма поиска вывода, порождающего план решения задачи на проблемно-ориентированном языке ИНСТ-РУМЕНТ-ОП, поддерживающем парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»;
• исполнительная подсистема в виде пакета прикладных программ, управляемого интерпретатором языка ИНСТРУМЕНТ-ОП.
В рамках разработанных теоретических основ автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления:
поставлена и решена задача построения открытой одноуровневой модели множества формализованных задач теории автоматического управления, результатом решения которой является открытая одноуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения известных им
задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде планов их решения;
поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой модели множества формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является открытая многоуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в качестве знаний о методах решения задач ТАУ;
поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является многоуровневая аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в качестве формы представления знаний о методах решения задач в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ;
поставлена и решена задача разработки архитектуры, математического, лингвистического, информационного, программного и методического обеспечений автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в виде решателя задач, результатом решения которой являются концепции Д-решателя, И-решателя, ЕИ-решателя формализованных задач ТАУ, реализованные в форме комплекса программных средств, предназначенных для автоматического решения задач синтеза и анализа САУ. В процессе решения этой задачи:
• разработана структура, алгоритмы функционирования решателя формализованных задач ТАУ (Д-решателя), планы решения которых известны решателю и представляются на процедуральном проблемно-ориентированном языке, интерпретатор которого является основой исполнительной подсистемы Д-решателя;
• разработана структура, алгоритмы функционирования интеллектуального решателя (И-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, в состав которого входит Д-решатель в качестве исполнительной подсистемы. При постановке известной И-решателю задачи он функционирует как Д-решатель. При постановке новой (неизвестной для И-решателя) задачи план ее решения автоматически строится на основе имеющихся знаний решающей (планирующей) подсистемой, представляющей собой систему автоматического доказательства теорем, являющейся прикладной системой исчисления секвенций. Далее новая задача считается известной и решается встроенным Д-решателем; разработана структура, алгоритмы функционирования естественно-интеллектуального решателя (ЕИ-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, отличающегося от И-решателя использованием средств параллельной обработки информации: S реализацией решающей (планирующей) подсистемы на основе планирующих искусственных нейронных сетей, порождающих план решения задачи на проблемно-ориентированном языке, поддерживающем парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»; S исполнительной подсистемы, представляющей собой интерпретатор проблемно-ориентированного языка, поддерживающего парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»; разработано лингвистическое обеспечение автоматического решения формализованных задач ТАУ, в состав которого входит: S семейство процедуральных проблемно-ориентированных языков представления планов решения задач ТАУ (Интерпретации СТРУк-турных схем процедур МЕтодов сиНТеза САУ), предназначенных для использования в решателях задач ТАУ: языки - ИНСТРУМЕНТ-1, ИНСТРУМЕНТ-2 (иное название - ИНСТРУМЕНТ-О), ИНСТРУМЕНТА, ИНСТРУМЕНТ-Зм, ИНСТРУМЕНТ+; •S проблемно-ориентированный язык ИНСТРУМЕНТ-ОП, поддержи вающий парадигму «правила ЕСЛИ-ТО», и предназначенный для использования в ЕИ-решателях задач ТАУ в качестве формы представления планов решения формализованных задач ТАУ, построенных планирующей искусственной нейронной сетью;
• разработаны структура и алгоритмы функционирования нового типа искусственных нейронных сетей - планирующих искусственных нейронных сетей, а также алгоритм их автоматического построения на основе аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, не использующий обучение, традиционное для современных искусственных нейронных сетей, приводящее к их длительной предварительной подготовке перед решением конкретных задач, что недопустимо в интерактивных системах;
• исследованы свойства планирующих искусственных нейронных сетей и возможности построения на их основе иерархической системы решающих органов, образующих решающую подсистему естественно- интеллектуального решателя задач теории автоматического управления; 2) практически реализованы положения разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ в виде программных комплексов автоматического решения формализованных задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде планов их решения на проблемно-ориентированных языках. В частности:
• создана (под научным руководством А.Г.Александрова и при участии А.А.Маркова) система «ГАММА-1М» автоматизированного синтеза регуляторов по инженерным критериям точности и качества САУ, решатель которой, разработанный автором диссертации представляет собой реализацию Д-решателя задач ТАУ, использующего представление планов решения задач на языке ИНСТРУМЕНТ-1;
• создана (при участии А.В.Молчанова) система ИНСТРУМЕНТ-3 автоматического решения задач синтеза многомерных САУ, решатель которой,
разработанный автором диссертации представляет собой реализацию
Д-решателя задач ТАУ, использующего представление планов решения задач на языке ИНСТРУМЕНТ-3 (внутреннее представление планов на языке ИНСТРУМЕНТ-2 (ИНСТРУМЕНТ-О)), позволяющая пользователям расширять классы решаемых задач посредством разработки пользователем-исследователем планов решения новых задач на языке ИНСТРУМЕНТ-3 с использованием пополняемого набора процедурально реализованных элементарных проектных операций;
• создана открытая система "ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001" автоматического решения задач синтеза многомерных САУ, планы решения которых представляются на языке ИНСТРУМЕНТ-3м, функционирующая под управлением операционных систем семейства Windows и позволяющая пользователям расширять классы решаемых задач посредством разработки пользователем-исследователем планов решения новых задач на языке ИНСТРУМЕНТ-Зм с использованием пополняемого набора процедурально реализованных элементарных проектных операций;
3) практически реализованы положения разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ в виде программных комплексов автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде модели множества формализованных задач ТАУ («мира» задач). В частности:
• создано программное средство "ЕИ-решатель 2001", позволяющее строить планы решения задач синтеза и анализа САУ с помощью планирующей искусственной нейронной сети в формализме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ;
• создана система ИНСТРУМЕНТ-Зм-И, предназначенная для автоматизации проектирования САУ посредством автоматического решения непроцедурно поставленных инженерных задач синтеза закона управления в соответствии с заданными инженерными требованиями к соответствии с заданными инженерными требованиями к точности и качеству управления на основе расширяемой пользователем-исследователем базы знаний о методах решения задач ТАУ в виде модели множества формализованных задач ТАУ, по которой автоматически строится аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач ТАУ, в формализме которой планирующая искусственная нейронная сеть осуществляет построение на языке ИНСТРУМЕНТ-ОП плана решения задачи, выполнение которого приводит к формированию искомых результатов решения поставленной инженером-проектировщиком задачи синтеза или анализа САУ, с возможностью реализации синтезированного закона управления в виде микропроцессорной системы посредством использования предоставляемых средств автоматической генерации управляющей программы на языке ассемблера заданного микропроцессора.
4) разработан подход к построению САУ, позволяющий непосредственно использовать в практике автоматического управления результаты разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ, развитый автором в концепцию интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления (ИССАУ), способных осуществлять децентрализованное координированное управление совокупностью объектов произвольной физической природы с изменением своего поведения за счет самоорганизации на основе использования встроенной интеллектуальной системы автоматического синтеза закона управления, учитывающей изменения моделей компонентов САУ и среды функционирования для достижения поставленных перед ними извне или самостоятельно сформированных целей на основе самооценки и внешних оценок, полученных от других систем более высоких уровней иерархии. В частности:
• разработан нейроноподобный вычислитель управляющего воздействия естественно-интеллектуальных систем автоматического управления, по строены его математические модели, исследованы их свойства, даны оценки точности и предложен способ компенсации методической погрешности нейроноподобного преобразователя;
• создана (при участии А.Б.Смарунь, Б.А.Смарунь и Н.В.Марунова) система моделирования естественно-интеллектуальных систем автоматического управления МЕИС, управляющее устройство которых реализуется на нейроноподобных преобразователях;
• создана система моделирования интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления МИССАУ, осуществляющих децентрализованное управление совокупностью различных нестационарных объектов управления в условиях изменения среды функционирования и целей управления. Интеллектуальные возможности каждой ИССАУ обусловлены наличием встроенной интеллектуальной системы синтеза закона управления на основе ЕИ-решателя задач ТАУ.
Методы исследования. Для решения поставленных задач был использован математический аппарат теории множеств, математической логики, теории синтаксического анализа, методов теории искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей, а также методы матричной алгебры, приёмы и понятия классической теории и методы современной теории автоматического управления, основанные на концепции пространства состояния и на частотных представлениях.
Научная новизна работы определяется следующими теоретическими, прикладными и практическими результатами, полученными лично автором диссертации:
1) разработаны теоретические основы автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления:
область исследования - формализованные задачи теории автоматического управления;
совокупность знаний об области исследования - модель множества формализованных задач теории автоматического управления («мир» задач) с представлением планов решения задач на проблемно-ориентированном языке;
методология (совокупность согласованных методов) в виде структуры использования знаний, основными компонентами которой являются планирующая (в виде системы автоматического доказательства теорем в формализме аксиоматической теории, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций) и исполнительная (в виде пакета прикладных программ, управляемого интерпретатором проблемно-ориентированного языка) подсистемы, позволяющие осуществлять:
S автоматическое решение известных для решателя задач ТАУ посредством выполнения планов их решения;
S автоматическое решение новых для решателя задач ТАУ, включающее в себя автоматическое построение плана решения задачи на основе имеющихся знаний и последующее выполнение построенного плана. В рамках разработанных теоретических основ автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления:
поставлена и решена задача построения открытой модели множества формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является открытая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения известных им задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде планов их решения;
поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой модели множества формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является открытая многоуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в качестве знаний о методах решения задач ТАУ;
поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является многоуровневая аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в качестве формы представления знаний о методах решения задач в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ;
поставлена и решена задача разработки архитектуры, математического, лингвистического, информационного, программного и методического обеспечений автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в виде решателя задач, результатом решения которой являются концепции Д-решателя, И-решателя, ЕИ-решателя формализованных задач ТАУ, реализованных в форме комплекса программных средств, предназначенных для автоматического решения задач синтеза и анализа САУ. В процессе решения этой задачи:
• разработана структура, алгоритмы функционирования решателя формализованных задач ТАУ (Д-решателя), планы решения которых известны решателю и представляются на процедуральном проблемно-ориентированном языке, интерпретатор которого является основой исполнительной подсистемы Д-решателя;
• разработана структура, алгоритмы функционирования интеллектуального решателя (И-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, в состав которого входит Д-решатель в качестве исполнительной подсистемы. При постановке известной И-решателю задачи он функционирует как Д-решатель. При постановке новой (неизвестной для И-решателя) задачи план ее решения автоматически строится на основе имеющихся знаний решающей (планирующей) подсистемой, представляющей собой систему автоматического доказательства теорем, являющуюся прикладной системой исчисления секвенций. Далее новая задача
считается известной и решается встроенным Д-решателем;
• разработана структура, алгоритмы функционирования естественно- интеллектуального решателя (ЕИ-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, отличающегося от И-решателя использованием средств параллельной обработки информации:
S реализацией решающей (планирующей) подсистемы на основе планирующих искусственных нейронных сетей, порождающих план решения задачи на проблемно-ориентированном языке, поддерживающем парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»;
•S исполнительной подсистемы, представляющей собой интерпретатор проблемно-ориентированного языка, поддерживающего парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»;
• разработано лингвистическое обеспечение автоматического решения формализованных задач ТАУ, в состав которого входит:
S семейство процедуральных проблемно-ориентированных языков представления планов решения задач ТАУ (Интерпретации СТРУк-турных схем процедур МЕтодов сиНТеза САУ), предназначенных для использования в решателях задач ТАУ: языки - ИНСТРУМЕНТ-1, ИНСТРУМЕНТ-2 (иное название - ИНСТРУМЕНТ-О), ИНСТРУМЕНТА, ИНСТРУМЕНТ-Зм, ИНСТРУМЕНТ+;
•S проблемно-ориентированный язык ИНСТРУМЕНТ-ОП, поддерживающий парадигму «правила ЕСЛИ-ТО», и предназначенный для использования в ЕИ-решателях задач ТАУ в качестве формы представления планов решения формализованных задач ТАУ, построенных планирующей искусственной нейронной сетью;
2) разработан подход к применению искусственных нейронных сетей для планирования действий, приведший к созданию планирующих искусственных нейронных сетей, осуществляющих автоматическое планирование решений за дач в формализме аксиоматической теории, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций. В частности:
• разработаны структура и алгоритмы функционирования планирующих искусственных нейронных сетей, а также алгоритм их автоматического построения на основе аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, не использующий обучение, традиционное для современных искусственных нейронных сетей, приводящее к их длительной предварительной подготовке перед решением конкретных задач, что недопустимо в интерактивных системах;
• исследованы свойства планирующих искусственных нейронных сетей и возможности построения на их основе иерархической системы решающих органов, образующих решающую подсистему естественно-интеллектуального решателя задач ТАУ;
3) разработан подход к построению САУ, позволяющий непосредственно использовать в практике автоматического управления результаты разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ. Указанный подход развит автором диссертации в концепцию интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления (ИССАУ), способных осуществлять децентрализованное координированное управление совокупностью объектов произвольной физической природы с изменением своего поведения за счет самоорганизации на основе использования встроенной интеллектуальной системы автоматического синтеза закона управления, учитывающей изменения моделей компонентов САУ и среды функционирования для достижения поставленных перед ними извне или самостоятельно сформированных целей на основе самооценки и внешних оценок, полученных от других систем более высоких уровней иерархии. В частности разработан нейроноподобный вычислитель управляющего воздействия естественно-интеллектуальных САУ, построены его математические модели, иссле дованы их свойства, даны оценки точности и предложен способ компенсации методической погрешности нейроноподобного преобразователя.
Практическая значимость полученных результатов определяется их использованием в проектных организациях и учебном процессе в ряде вузов страны, что подтверждается материалами, приведенными в приложении.
Достоверность научных положений и выводов, полученных автором диссертации, строго математически доказана и подтверждена практической реализацией в виде комплекса программных средств, реализующих разработанные методы и подходы автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ.
В состав этого комплекса программных средств входят:
• система автоматизированного синтеза регуляторов ГАММА-1М;
• система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления ИНСТРУМЕНТ-3;
• система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001;
• Естественно-Интеллектуальный решатель задач ТАУ на основе Планирующих Искусственных Нейронных Сетей ЕИ-решатель 2001;
• интеллектуальная система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления ИНСТРУМЕНТ-Зм-И;
• система моделирования естественно-интеллектуальных систем автоматического управления МЕИС;
• система моделирования интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления МИССАУ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех частей, восьми глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем диссертации: 328 страниц основного текста, 152 рисунка, 28 таблиц, список литературы, включающий 394 библиографических наименования, 208 страниц прило жений, включающих материалы по использованию результатов диссертационной работы.
В первой главе показаны основные особенности систем управления как объектов проектирования, охарактеризованы основные особенности процесса проектирования САУ, выявлены основные направления автоматизации проектирования САУ, показано, что важнейшей составной частью автоматизации проектирования САУ является автоматизация решения задач ТАУ. Введена классификация задач ТАУ в отношении известности для САС САУ (известные и интеллектуальные), сформулирована проблема автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ. Изложены теоретические основы автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления. Введены понятия Д-решателей, И-решате-лей, ЕИ-решателей формализованных задач ТАУ, первые из которых способны решать только известные для них задачи, а остальные - также и новые задачи, которые, по отношению к решателю, могут быть названы интеллектуальными. Перечислены задачи, поставленные и решенные автором диссертации. Даны обзор и классификация подходов к автоматизации решения задач ТАУ, изложены требования, предъявляемые к системам анализа и синтеза САУ, сформулированы требования к системам автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ.
Первая часть диссертации посвящена автоматическому решению известных для САС САУ формализованных задач ТАУ. В первую часть диссертации включены вторая и третья главы.
Во второй главе изложены концепция, возможности, структура и режимы работы систем автоматического решения известных задач ТАУ, основанных на Д-решателе формализованных задач ТАУ, модель множества формализованных задач ТАУ, методика построения модели множества формализованных задач ТАУ, построенная по этой методике модель множества формализованных задач синтеза САУ, семейство языков представления планов решения задач ТАУ "ИНСТРУМЕНТ", предназначенных для использования в САС САУ с Д-реша телями задач ТАУ.
В третьей главе описаны практические реализации систем автоматического решения непроцедурно поставленных задач синтеза и анализа систем автоматического управления на основе концепции Д-решателя задач ТАУ. В системе ГАММА-1М планы решения задач записываются на проблемно-ориентированном языке ИНСТРУМЕНТ-1. Данные представляются в виде систем дифференциальных уравнений и в векторно-матричном виде. В системе ИНСТРУМЕНТ-3, функционирующей на персональных ЭВМ, планы решения задач записываются на проблемно-ориентированном языке ИНСТРУМЕНТ-3 (внутреннее представление на языке ИНСТРУМЕНТ-О). Данные представляются в векторно-матричном виде. Система "ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001" представляет собой усовершенствованный вариант системы ИНСТРУМЕНТ-3 в направлении развития пользовательского интерфейса и возможностей расширения класса решаемых задач. Планы решения задач представляются на языке ИНСТРУМЕНТ-Зм. Пополнение набора программных модулей, реализующих элементарные проектные операции осуществляется пользователем интерактивно непосредственно в сеансе работы. Приведены примеры решения задач синтеза и анализа САУ с помощью каждой из указанных систем.
Вторая часть диссертации посвящена автоматическому решению непроцедурно поставленных интеллектуальных задач ТАУ. Во вторую часть входят четвертая, пятая и шестая главы.
В четвертой главе изложена концепция автоматического решения непроцедурно поставленных задач проектирования САУ на основе использования И-решателей задач ТАУ. Изложены назначение и возможности САС САУ с И-решателем задач ТАУ. Представлена структура САС САУ с И-решателем, решающей подсистемы И-решателя, ее решающего органа. Рассмотрено функционирование САС САУ с И-решателем, включая и решающую подсистему И-решателя. Показаны недостатки одноуровневого представления знаний и не обходимость перехода к многоуровневому представлению знаний в системах планирования действий - построения планов решения непроцедурно поставленных задач. Разработана методика построения многоуровневой модели представления знаний ТАУ. Изложена построенная по этой методике многоуровневая модель множества формализованных задач ТАУ. Показано, что в качестве механизма планирования решений задач необходимо использовать многоуровневую аксиоматическую теорию автоматических решений, представляющую собой прикладную систему исчисления секвенций. Разработана методика построения такой аксиоматической теории на основе многоуровневая модель множества формализованных задач ТАУ. Изложена построенная по этой методике аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач ТАУ. Исследованы основные свойства аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ (истинность, непротиворечивость, полнота в смысле Робинсона, разрешимость).
В пятой главе излагается подход к решению задач планирования действий на основе использования планирующих искусственных нейронных сетей. Такие сети обладают возможностью строить план решения непроцедурно поставленной задачи в формализме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач. Показана возможность реализации И-решателя с помощью планирующих искусственных нейронных сетей. Такая реализация получила наименование естественно-интеллектуального - ЕИ-решателя задач. Изложена структура планирующей искусственной нейронной сети и ее компонентов - решающей и архивной искусственных нейронных сетей. Исследована сходимость решений и устойчивость планирующей искусственной нейронной сети. Приведен пример решения задачи теории автоматического управления с использованием планирующей искусственной нейронной сети. Рассмотрены проблемы построения решающей подсистемы И-решателя задач ТАУ на основе планирующих искусственных нейронных сетей. Исследованы особенности решения задач теории автоматического управления с использованием планирую щих искусственных нейронных сетей. Предложен подход к организации взаимодействия планирующих искусственных нейронных сетей в рамках решающей подсистемы ЕИ-решателя.
В шестой главе рассмотрены средства автоматического решения интеллектуальных задач ТАУ: программное средство "ЕИ-решатель 2001" и система автоматического синтеза САУ "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И", в которых реализован подход к автоматическому решению непроцедурно поставленных интеллектуальных задач ТАУ, изложенный в главе 4, на основе использования планирующих искусственных нейронных сетей, рассмотренных в главе 5. Программное средство "ЕИ-решатель 2001" предназначено для планирования решений задач ТАУ с помощью планирующей искусственной нейронной сети, использующей знания о методах решения задач, представленные в форме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ (см. главу 4). Изложено представление знаний, методика работы с базой знаний, пример решения задачи анализа САУ с вложенной в нее задачей синтеза САУ. Система автоматического синтеза САУ "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И" позволяет решать инженерные задачи проектирования САУ в непроцедурной постановке ("Среда инженера"). При этом также используется планирующая подсистема, построенная на основе планирующей искусственной нейронной сети. Знания планирующей подсистемы представляются в виде модели множества задач, формируемой ученым-исследователем, на основе которой автоматически строится аксиоматическая теория решений, используемая планирующей искусственной нейронной сетью. "Среда исследователя" позволяет проводить необходимые исследования моделей знаний, прежде чем сделать их доступными для использования инженерами-проектировщиками. Проблемная ориентация планирующей подсистемы задается аксиоматической теорией. Поэтому она может быть использована также и для планирования решений задач в любых других проблемных областях, для которых можно построить модели множества задач (аксиоматические теории автоматических решений).
Третья часть диссертации посвящена непосредственному применению в автоматическом управлении концепции автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ на основе И-решателя. В третью часть диссертации включены седьмая и восьмая главы.
В седьмой главе изложена концепция интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления, предложена структура интеллектуальной самоорганизующейся системы управления, показано, что интеллектуальная система синтеза закона управления интеллектуальной самоорганизующейся системы управления представляет собой естественно-интеллектуальный решатель задач ТАУ. Интеллектуальные самоорганизующиеся САУ представляют собой концентрированное выражение современных достижений не только в области реализации закона управления САУ, но, и главное, в области автоматического синтеза закона управления. Возникновение концепции интеллектуальных самоорганизующихся САУ стало возможным только благодаря качественному скачку в области автоматического синтеза закона управления вследствие появления эффективных средств планирования решения задач, основанных на использовании планирующих искусственных нейронных сетей. Рассмотрены вопросы реализации вычислителя управляющего воздействия САУ на нейроно-подобных элементах. Изложен подход к построению математической модели нейроноподобного вычислителя управляющего воздействия. Построены дискретные и непрерывные математические модели одномерного нейроноподобного вычислителя управляющего воздействия, реализующего скалярный закон управления, многомерного нейроноподобного вычислителя управляющего воздействия (множества "развязанных" нейроноподобных вычислителей управляющего воздействия, множества многосвязных нейроноподобных вычислителей управляющего воздействия, реализующих многосвязный закон управления). Проведено аналитическое исследование модели нейроноподобного преобразователя. Исследована точность САУ с нейроноподобным вычислителем управляющего воздействия. Дана оценка методической погрешности нейроно подобного вычислителя управляющего воздействия. Предложен способ компенсации методической погрешности нейроноподобного вычислителя управляющего воздействия. Изложены подходы к построению естественно-интеллектуальной системы синтеза закона управления.
В восьмой главе рассмотрены подходы к моделированию естественно-интелектуальных САУ (САУ с нейроноподобным вычислителем управляющего воздействия) средствами системы МЕИС. Описаны модели компонентов естественно-интеллектуальных САУ, используемые в системе МЕИС. Приведена структура системы МЕИС для моделирования нейрокомпьютерных САУ. Рассмотрен пример моделирования САУ с нейроноподобным вычислителем управляющего воздействия. Проведено сравнение с традиционной реализацией закона управления. Специфические особенности интеллектуальных самоорганизующихся САУ обусловили необходимость в специальных средствах их исследования. Таким средством является система Моделирования Интеллектуальных Самоорганизующихся Систем автоматического управления. МИССАУ -система Моделирования Интеллектуальных Самоорганизующихся Систем Автоматического Управления предназначена для исследования процессов, протекающих как в централизованных, так и в децентрализованных системах управления совокупностью, возможно взаимосвязанных и взаимодействующих объектов, управляемых интеллектуальными самоорганизующимися системами автоматического управления (ИССАУ), организованными в иерархически связанную структуру. Рассмотрены ее возможности, классы математических моделей, описывающих объекты управления, среду их функционирования и компоненты ИССАУ, а также правила работы с системой МИССАУ и примеры ее использования.
Приложение содержит обзор и классификацию подходов к автоматизации решения задач теории автоматического управления, модель множества формализованных задач синтеза САУ, описание семейства языков представления планов решения задач ТАУ "ИНСТРУМЕНТ", описание системы анализа и синтеза САУ "ГАММА-ЇМ", описание процедуры синтеза модели управляющего устройства, решение задачи синтеза САУ средствами САС САУ "ГАМ-МА-1М", структуру представления данных в САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-3", решение задач синтеза и анализа САУ средствами САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-3", решение задачи синтеза САУ средствами САС САУ "ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001", описание технологии расширения класса решаемых задач системы анализа и синтеза САУ "ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001", аксиоматическую теорию автоматических решений формализованных задач синтеза многомерных САУ, фрагмент многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, описание планирования решения задач с помощью программного средства "ЕИ-решатель-2001", решение задач проектирования САУ с помощью системы автоматического синтеза "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда инженера", описание технологии создания моделей множества формализованных задач ТАУ в системе "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда исследователя", методику исследования в системе "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда исследователя" знаний о методах решения формализованных задач ТАУ, описание технологии расширения класса решаемых задач в системе "ИНСТРУМЕНТ-Зм-И. Среда исследователя", представление закона управления на нейроноподобных элементах.
