Введение к работе
Актуальность темы исследования. Развитие критически важных областей
человеческой деятельности – робототехники, медицины, биоинженерии, энергетики,
промышленного производства – требует совершенствования методов и средств
управления техническими объектами, улучшения показателей качества
функционирования устройств управления, снижения сроков, трудоемкости и стоимости их разработки. Эти особенности определяются усилением степени влияния двух групп основных тенденций.
Первая группа включает тенденции расширения практики использования так называемых «сложных» объектов, тенденции ужесточения существующих и обеспечения новых требований к режимам эксплуатации систем управления.
Вторая группа связана с интеграцией элементов систем управления, что позволяет говорить о развитии встраиваемых систем. К фундаментально значимым свойствам таких систем относятся: интеграция устройства управления и объекта управления (в конструкторском, схемотехническом и алгоритмическом аспектах), ориентированность на массовый промышленный выпуск, ориентированность на автономность исполнения целевых функций. По совокупности характерных свойств к системам такого рода предъявляются ужесточенные надежностные, стоимостные и энергетические требования. Следствием необходимости их удовлетворения являются ресурсные ограничения (прежде всего по вычислительной производительности) в сравнении с вычислительными средствами общего назначения.
Разработка встраиваемых систем управления с указанными ограничениями методами классической теории управления существенно затруднена, а порой и практически невозможна – в связи с предъявляемыми ограничениями к компонентной базе (следующими из свойства встраиваемости) при одновременном наличии потребностей существенного увеличения функциональных возможностей системы управления. При решении подобных задач все возрастающую значимость обретает теория интеллектуальных систем управления, ее методы и приложения.
Применительно к области технического управления целесообразно использовать понятие “встраиваемые интеллектуальные системы управления” (ВИСУ), отражающее сочетание признаков встраиваемых систем управления (характеризующихся высокой надежностью, низкой стоимостью, простотой эксплуатации) и интеллектуальных систем управления (характеризующихся возможностью реализации алгоритмов управления высокой степени сложности).
Анализ научных публикаций позволяет сделать вывод, что одними из наиболее применяемых в системах управления методов интеллектуальной обработки данных
являются методы теории нечетких множеств, а основой аппаратного обеспечения встраиваемых интеллектуальных систем управления как правило выступают функционально-ориентированные контроллеры (ФОК), в том числе на основе микропроцессоров (МП) и микроконтроллеров (МК). Такая аппаратура содержит архитектурные, схемотехнические и программные средства, обеспечивающие эффективную реализацию алгоритмов адаптивного и интеллектуального управления в указанном выше смысле за счет многоуровневой организации системы управления.
ВИСУ широко применяются в практике реализации задач управления объектами и процессами различной степени сложности (начиная от объектов специального назначения и заканчивая бытовыми устройствами).
С точки зрения разработки систем нечеткой обработки информации, наиболее значимым этапом, от которого в существенной степени зависит результативность применения аппарата нечетких вычислений и удовлетворение требований к значениям показателей качества управления, является создание базы нечетких знаний (БНЗ). Следует отметить, что эвристический синтез баз нечетких знаний может привести к их неполноте или противоречивости; к негативным особенностям автоматизированного синтеза относятся:
чувствительность к вариациям в начальных условиях: в зависимости от незначительных вариаций в исходных данных и параметрах, возможна генерация систем нечеткой обработки данных, сопоставимых по критерию близости результатов нечетких вычислений, но существенно различающихся по структуре;
повышенная трудоемкость анализа, в том числе определения степени сложности и степени подобия нечетких систем;
принципиальная итерационность процесса синтеза: существующие методы предполагают неоднократный переход к начальным этапам синтеза и участие разработчика в нем.
С точки зрения реализации нечетких вычислений на встраиваемых микропроцессорных платформах, критическим аспектом является принцип их реализации, основанный либо на использовании программных подходов, либо на использовании аппаратных средств.
Применение в микропроцессорных системах управления эмуляторов нечетких вычислений зачастую ограничивает темп принятия решений и формирования управляющих воздействий; для специализированных процессоров и бортовых систем управления дополнительным ограничением выступает недопустимость увеличения тактовой частоты процессора по условиям требований обеспечения повышенной надежности и пониженного энергопотребления. В связи с этим актуальными являются разработка и применение микропроцессоров, снабженных узлами аппаратной нечеткой
обработки информации - т.н. нечеткими вычислителями (НВ). НВ предназначаются для повышения вычислительной производительности таких систем управления благодаря поддержке операций нечеткой обработки информации на уровне аппаратных схем.
В соответствии с общепринятой классификацией, множество аппаратных нечетких вычислителей включает сопроцессоры, интеллектуальные контроллеры и комбинированные решения на их основе. Применение всех существующих классов нечетких вычислителей сопряжено с рядом особенностей:
при использовании внешних нечетких сопроцессоров ограничивающим фактором является пропускная способность межпроцессорного интерфейса обмена;
при использовании нечеткого сопроцессора, встроенного в кристалл основного микропроцессора, ограничивающим фактором является зависимость вычислительного процесса нечеткой обработки данных от ресурсов основного микропроцессора, что ограничивает или исключает параллельность нечетких и алгоритмических вычислений.
Кроме того, существующие аппаратные реализации НВ не предоставляют механизм описания функций принадлежности произвольного вида, что неблагоприятно отражается на качестве функционирования систем нечеткой обработки информации.
Сказанное выше позволяет сделать вывод об актуальности научной проблемы удовлетворения системы требований: совершенствования аппарата описания микропроцессорных устройств, содержащих узлы нечеткой обработки данных; разработки отечественной элементной базы микропроцессорных средств, эффективно выполняющих нечеткую обработку информации в аспекте повышения ее вычислительной производительности; снижения трудоемкости разработки прикладных встраиваемых систем на базе предложенных методов и средств.
Тематика работы соответствует следующим положениям:
разделам Государственного рубрикатора научно-технической информации 28.23.33 -Аппаратная реализация интеллектуальных систем, 28.19.23 - Адаптивные и обучающиеся системы; 47.14.07 - Проектирование и конструирование полупроводниковых приборов и приборов микроэлектроники, 50.09.47 Устройства управления и регулирования, 50.09.33 - Микропроцессоры, 50.33.31 - Управляющие ЭВМ и ВК;
разделам Перечня приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации: перспективные виды специальной техники; робототехнические комплексы;
разделам Перечня Национальных технологических инициатив Российской Федерации: AeroNet, AutoNet, NeuroNet, MariNet;
разделам Перечня критических технологий РФ: технологии информационных, управляющих, навигационных систем; технологии создания электронной компонентной базы.
Степень проработанности темы. Проблема реализации методов нечетких вычислений рассматривается в работах К. Asai, Т. Terano, М. Sugeno, В. Kosko, A. Pegat, Н. Saito, А. Hedi, В. Othman Slim, Т. Morishita, М. Patyra, J. Grantner, К. Koster, С. Yang, S. Gao, M. Oussalah, H. Wang, M. Klug, E. Castelan, H. Zhang, L. Silva, S. Feng, M. Akbarzadeh, A. Boulkroune, B. Mashoufi, A. Dexter, V. Callaghan, H. Hagras, В.И. Варшавского, В.Б. Мараховского, А.С. Ющенко, А.В. Затонского, Д.В. Титова, А.С. Шведова, Н.Б. Филимонова, В.В. Кобзева, О.В. Толстеля, М.В. Бобыря, Д.В. Чернышева, А.С. Сизова, А.Г. Булгакова, В.Н. Карандина, М.И. Труфанова, О.С. Амосова, Ю.Н. Хижнякова, А.А. Шестакова и др. Схемотехническая поддержка аппарата нечетких вычислений в массовых продуктах микроэлектронной промышленности предлагается в разработках мировых лидеров производства изделий микропроцессорной техники NXP/Freescale и STMicroelectronics. Существующие цифровые вычислители с поддержкой нечеткой обработки информации имеют значительные ограничения по целевой производительности в связи с отмеченными выше особенностями архитектурной организации. Известны экспериментальные проекты нечетких вычислителей в виде аналоговых решающих устройств, выполняющих арифметические операции над сигналами, определенный параметр которых (например, амплитуда) является носителем нечеткой информации. Подобные системы обладают значительным быстродействием, но их применение в составе управляющей микропроцессорной вычислительной системы затрудняется необходимостью использования интерфейсных средств, согласующих ее цифровую и аналоговую части. Кроме того, в нечетких вычислителях такого рода затруднено задание нечетких функций принадлежности произвольного вида, что усложняет описание сложных функциональных зависимостей.
Следует отметить, что, как правило, в работах по данной тематике глубоко рассматривается либо математический, либо физический аспект проблемы, что существенно ограничивает достижимость основного результата - построения эффективных (с точки зрения простоты реализации, распространенности компонентной базы, точности и быстродействия обработки информации) встраиваемых микропроцессорных и микроконтроллерных систем с аппаратной поддержкой нечетких вычислений. Приведенные в проанализированных работах эффективные с точки зрения быстродействия системы как правило, либо не позволяют описывать сложные функциональные зависимости с практически пригодной для реализации на встраиваемых платформах сложностью, либо предназначены для реализации устройств
нечеткого управления уникальными объектами, в связи с чем достигнутые результаты не применимы для решения задач автоматизации широкого класса.
Цели и задачи диссертационного исследования. Цель исследования – комплексное улучшение показателей точности и быстродействия устройств вычислительной техники и систем управления путем создания новых методов и средств анализа и синтеза встраиваемых микропроцессорных систем с нечеткой обработкой информации, а также соответствующих архитектурных, алгоритмических и схемотехнических решений. Для достижения указанной цели были решены следующие задачи:
предложены понятия элементарного нечеткого вычислителя (ЭНВ), сети элементарных нечетких вычислителей (СЭНВ) и их схемотехнические модели;
предложены способ представления базы нечетких знаний и алгоритм ее обработки, обеспечивающие высокую точность нечеткой обработки информации ЭНВ при одновременном обеспечении высокой скорости этой обработки;
выполнена микросхемотехническая реализация ЭНВ и сопроцессора СЭНВ;
созданы микропроцессорные решения, содержащие интегрированные на кристалл сопроцессоры СЭНВ, обеспечивающие эффективное в смысле повышения точности и снижения затрат времени вычисление нечетких зависимостей, и пригодные для применения в качестве элементов вычислительных систем и систем управления.
Область исследования. Содержание диссертации соответствует положениям п.п. 1, 2, 3 областей исследования паспорта специальности 05.13.05.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются элементы и устройства вычислительной техники, обеспечивающие аппаратную поддержку исполнения алгоритмов нечетких вычислений в системах управления. Предметом исследования являются принципы построения аппаратных нечетких вычислителей, а также методы и средства анализа и синтеза таких вычислителей.
Научная и теоретическая новизна работы.
-
Предложен новый подход к организации аппаратных вычислений функционально-сложных нечетких зависимостей, основанный на концепции сетей элементарных нечетких вычислителей, что позволяет повысить степень автоматизации и снизить трудоемкость анализа и синтеза ВИСУ с нечеткой обработкой информации.
-
Предложена структурно-функциональная модель элементарного нечеткого вычислителя, позволяющая выполнять анализ и синтез систем нечеткой обработки информации, представляющих собой структурированные совокупности идентичных вычислительных элементов, что расширяет номенклатуру электронной компонентной базы аппаратной поддержки нечетких вычислений.
-
Предложена математическая модель выполнения операции дефаззификации, отличающаяся от известных подходом к нормированию степеней уверенности термов
выходных переменных, что позволяет повысить качество нечетких вычислений на границах интервалов действия нечетких правил.
-
Предложена структура данных, описывающая сеть элементарных нечетких вычислителей и обладающая возможностью динамического изменения в процессе функционирования, что позволяет повысить производительность нечетких вычислений.
-
Предложен алгоритм функционирования элементарных нечетких вычислителей, обеспечивающий снижение затрат ресурсов, необходимых для его исполнения.
-
Предложена структура нечеткого сопроцессора на основе сети элементарных нечетких вычислителей, применимая для аппаратной микросхемотехнической реализации на основе интегральных схем.
-
Предложена структурно-функциональная организация микропроцессора со встроенным аппаратным вычислителем нечетких зависимостей на основе сетей элементарных вычислителей, обеспечивающая повышение эффективности решения задач управления в системах управления на основе отечественной компонентной базы. Практическая значимость работы. Значение результатов для практики заключается:
в повышении точности и быстродействия аппаратных встраиваемых реализаций нечетких преобразователей информации, создаваемых с применением предложенных методов;
в разработке инструментальных комплексов автоматизированной генерации аппаратных внутрикристальных нечетких преобразователей информации;
в решении задачи импортозамещения электронной компонентной базы систем управления.
Результаты диссертационной работы защищены тремя патентами на изобретения: №2477525 «Микроконтроллер с аппаратным нечетким вычислителем переменной структуры», №2402822 «Стенд для изучения микроконтроллерных систем управления» и №2643613 «Симметричный трхкоординатный движитель с линейно-скользящей опорой и встраиваемым устройством управления, и симметричная шагающая платформа на его основе», а также отмечены наградами ряда международных выставок. Методология и методы исследования. В диссертационной работе использованы методы и методология системного анализа, теории сложности, теории графов, теории конечных автоматов, теории нечетких множеств, имитационного моделирования.
Положения, выносимые на защиту.
-
Принцип организации аппаратных вычислений нечетких зависимостей, основанный на применении сетей элементарных нечетких вычислителей.
-
Структурно-функциональная модель элементарного нечеткого вычислителя.
-
Математическая модель выполнения операции дефаззификации и ее реализация.
-
Алгоритм функционирования элементарных нечетких вычислителей и сопутствующие структуры данных.
-
Аппаратная микросхемотехническая реализация нечеткого вычислителя на основе сети элементарных нечетких вычислителей.
-
Аппаратная микросхемотехническая реализация микропроцессора со встроенным аппаратным вычислителем нечетких зависимостей на основе сетей элементарных вычислителей как вычислительного узла системы управления.
-
Инструментальные средства поддержки разработки систем нечеткой обработки информации на основе сетей элементарных вычислителей.
Достоверность и обоснованность полученных результатов. Достоверность и
обоснованность результатов диссертационной работы подтверждается корректным
применением используемых методов исследований, близостью результатов
моделирования и натурной реализации систем, высокой степенью согласованности полученных результатов с данными независимых авторов.
Апробация работы. Основные результаты и положения диссертационной работы были представлены на следующих международных и всероссийских конференциях: International Conference on Information Management and Technology «ICIMTech-2016», Bandung (Indonesia), 2016; 11-я Всероссийская научно-практическая конференция «», Симферополь-Евпатория, 2016; 4-я Всероссийская научно-техническая конференция «Суперкомпьютерные технологии-2016» Дивноморское, 2016; International conference «Forest & Photonics», Koli (Finland), 2016; 8-я В Дивноморское, 2015; International Conference on Information Technology in Medicine and Education ITME-2014 (Jeju, Korea); International Conference on Advances In Computer and Electronics Technology, ACET-2013 (Hong Kong, China); Научно-практические конференции с международным участием «», Санкт-Петербург, 2015-2002 г.г.; Международные научно-методические конференции «», Санкт-Петербург, 2014-2002; Международные научно-практические конференции «Микропроцессорные, аналоговые и цифровые системы: проектирование и схемотехника, теория и вопросы применения», Новочеркасск, 2013 и 2011 г.г.; Всероссийская научно-техническая конференция «», Рязань, 2011; Международная научная конференции «Решетневские чтения», Красноярск, 2011; Всероссийские конференции «Экстремальная робототехника», Санкт-Петербург, 2008-2002, а также на иных конференциях и семинарах. Практические результаты работы экспонировались на международных выставках «Точные измерения» (Москва) в 2015-9
2014 г.г., и «Hi-Tech» (С-Петербург) в 2018-2008 г.г., где награждены 9 золотыми и 7 серебряными медалями, а также специальным призом конкурсной комиссии. Публикации по теме диссертационного исследования. Автором лично и в соавторстве опубликовано более 200 работ, из них в базе РИНЦ зарегистрировано 111. Основное содержание диссертационной работы отражено в 79 публикациях, в том числе в 16 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК или приравненных к ним (из них 10 индексируются в базе Scopus); в двух многотиражных монографиях; в двух учебных пособиях; в трех патентах на изобретения.
Личный вклад автора в проведенные исследования. Все представленные в диссертационной работе результаты получены автором лично или при его непосредственном ведущем участии. В публикациях, подготовленных с участием соавторов, автор диссертационного исследования внес определяющий вклад в постановку задач, выбор направлений и методов исследований, их реализацию и анализ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, включает 229 страниц, 129 рисунков и 15 таблиц. Список литературы содержит 197 наименований. Объем приложений составляет 25 страниц.