Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время к современному высокоэффективному промышленному производству предъявляются два основных требования: с одной стороны, сокращение сроков подготовки производства и выпуска продукции, а с другой - уменьшение трудоемкости изготовления и стоимости при высоком качестве конечного изделия. Удовлетворить этим, в какой-то мере противоречивым требованиям, можно ,за счет повышения степени автоматизации производства на основе широкого применения средств вычислительной техники, увеличения диапазона функциональных возможностей систем уп-равления для отработки любых заранее не планируемых и непредвиденных ситуаций и быстрого перехода на изготовление новой продукции.
Основными элементами любого производства являются разнообразные станки с ЧПУ, автоматические склады, роботы различного назначения и т.д.. представляющие собой в общем случае сложные динамические системы, которые функционируют, автономно и при воздействии большого числа случайных возмущающих факторов. К возмущающим факторам могут относиться непредусмотренное изменение собственных параметров объекта управления, характеристик среды его функционирования и многое другое.
При этом задача управления такими системами распадается на совокупность иерархически взаимосвязанных задач управления исполнительными подсистемами ( нижний или приводной уровень ), движением ( тактический уровень ) и поведением (стратегический уровень) .
Следует подчеркнуть, что приводной уровень управления при-
сутствует во многих технических системах и к нему предъявляются наиболее жесткие требования по точности, быстродействию, надежности. Это приводит к необходимости построения регуляторов, параметры которых изменяются ( адаптируются ) так, чтобы при вариации параметров объекта управления или характеристик технологической среды, качество системы оставалось на требуемом уровне.
За последние три десятилетия разработано много способов и методов синтеза адаптивных регуляторов. Однако, их анализ свидетельствует о том. что при синтезе адаптивного регулятора требуется построение точного математического описания систем, основанного на априорных данных и не учитывающего реальные условия функционирования. Построение такого описания для сложных динамических объектов, пригодных для реализации и эксплуатации на современной вычислительной техники, либо затруднительно, либо зообше невозможно. В этой связи, необходимо разрабатывать новые подходы и методы к конструированию систем управления.
Одним из таких подходов является применение принципов искусственного интеллекта для решения задач управления сложными динамическими объектами, и в частности, технологии экспертных систем.
Таким образом, повышение эффективности систем управления сложными динамическими объектами, работающе в условиях непредвиденного изменения характеристик среды функционирования и параметров системы, на основе применения технологии экспертных систем приобретает актуальность как с научной, так и прикладной точек зрения.
Целью работы является разработка принципов построения, алгоритмических и программных средств экспертного регулятора, который
позволяет решать следующие задачи: поддержание требуемого качества управления системой при изменении параметров ее отдельных элементов и характеристик внешней среды функционирования: диагностика системы: проектирование и настройка системы автоматического управления.
Задачи исследования. Указанная цель предопределяет необходимость решения следующих задач, связанных с разработкой:
принципов построения и архитектуры экспертного регулятора:
алгоритмов, формирования теоретических знаний на основе сравнительного анализа методов идентификации и синтеза исполнительных подсистем;
метода обучения экспертного регулятора;
алгоритма формирования эмпирических знаний на основе метода обучения;
алгоритма формирования знаний о динамике нелинейной системы;
программного обеспечения экспертного регулятора, включающее базу знаний, базу алгоритмов, базу данных, механизм логического вывода, интерфейс с пользователем.
Методы исследования. Поставленные задачи решены методами теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта и экспертных систем.
Научная новизна работы состоит в следующем
разработаны принципы построения и архитектура экспертных регуляторов исполнительных подсистем сложных динамических объектов;
разработаны алгоритмы формирования теоретических знаний на основе сравнительного анализа методов идентификации и синтеза ис-
полнительных подсистем;
разработан алгоритм синтеза параметров регулятора на основе критерия максимальной степени устойчивости при наличии форсирующих звеньев в объекте управления;
разработан метод обучения экспертного регулятора и алгоритм формирования эмпирических знаний на 'его основе;
при формировании знаний о динамике нелинейной системы предложено использовать диаграммы качества;
разработан алгоритм формирования знаний о динамике нелинейной системы на основе анализа диаграмм качества.
Основные положения, выносимые на зашту.
-
Принципы построения и архитектура экспертных регуляторов исполнительных подсистем сложных динамических объектов.
-
Алгоритмы формирования теоретических знаний на основе сравнительного анализа методов идентификации и синтеза исполнительных подсистем.
-
Метод обучения экспертного регулятора и алгоритм формирования эмпирических знаний на его основе.
-
Алгоритм формирования знаний о динамике нелинейной системы на основе анализа диаграмм качества.
Практическая ценность. На основе анализа характерных особенностей экспертных систем различного назначения обоснована перспективность их применения в системах управления и сформулированы требования, предъявляемые к экспертным системам при управлении сложными динамическими объектами. Разработан экспертный регулятор в виде программного продукта, который позволяет поддерживать требуемое качество управления системой при изменении параметров ее отдельных элементов и характеристик внешней среды функционирова-
ния и автоматизировать процесс проектирования и настройки систем автоматического управления. Разработаны эффективные методики обучения экспертного регулятора и настройки систем управления.
Реализация результатов работы. Использование разработанного в работе экспертного регулятора в рамках проектов "Изомек" и "Прецимек" в научно-производственной группе "Мехатроника" позволило существенно снизить трудоемкость и повысить эффективность процесса создания и.внедрения электроприводов для мехатронных узлов. Теоретические и практические результаты, полученные при разработке экспертного регулятора, были использованы в НИР "Клон-МН" "Поисковые исследования и разработка ингеллектулькых систем управления сложными динамическими объектами, включая боевые роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур, в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности", выполняемой по заданию Секции прикладных проблем при Президиуме РАН. Кроме того, программный комплекс экспертного регулятора применяется в учебном процессе кафедры при проведении лабораторных работ по курсу "Принципы технической имитации искусственного интеллекта".
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на семинарах и конференциях МИРЭА, на II и III международных научно-технических семинарах "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний" (Туапсе, 1993 г.. Рыбачье, 1994 г.), на I совещании "Новые направления в теории систем с обратной связью" (Уфа, 1993 г.)
Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены з 6 печатных работах.и 2 научно-технических отчетах.
Структура и объем оаботы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (84 источника) и двух приложений, содержащих листинги основных программных модулей экспертного регулятора, акта о внедрении, и включает 114 страниц основного текста. 8 таблиц, 38 рисунков на 27 страницах.
