Современные проблемы автоматизации и управления
-
Upload
francesca-haney -
Category
Documents
-
view
85 -
download
1
description
Transcript of Современные проблемы автоматизации и управления
![Page 1: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/1.jpg)
Современные проблемы автоматизации и
управления
К.т.н., доцент кафедрыАиКС АВТФ ТПУ Замятин С.В.
![Page 2: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/2.jpg)
Содержание курса
1. Экспертные системы2. Робастные системы3. Интеллектуальные системы
4. Многорежимные системы5. Нечеткие регуляторы
2
![Page 3: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/3.jpg)
1. Экспертные системы
1.1 Общие понятия об экспертных системах
1.2 Структура экспертной системы
1.3 Области применения экспертных систем
1.4 Примеры экспертных систем
3
![Page 4: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/4.jpg)
Общие понятия об экспертных системах
Экспертная система - система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система - программно-техническое средство, позволяющее пользователю в диалоговом режиме получать от компьютера консультационную помощь в конкретной предметной области, где сконцентрированы опыт и знания людей-экспертов (специалистов в данной области). Экспертная система - программа, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала.
4
![Page 5: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/5.jpg)
Критерии использования ЭС для решения задач
5
Данные и знания надежны и не меняются со временем. Пространство возможных решений относительно
невелико. В процессе решения задачи должны использоваться
формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения.
Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний для решения задач.
![Page 6: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/6.jpg)
Схема процесса решения задачи для экспертной системы
6
![Page 7: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/7.jpg)
Требования, предъявляемые к экспертным системам:
Использование знаний, связанных с конкретной предметной областью;
Приобретение знаний от эксперта;Определение реальной и
достаточно сложной задачи;Наделение системы способностями
эксперта.
7
![Page 8: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/8.jpg)
Структура экспертной системы8
![Page 9: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/9.jpg)
Структура экспертной системы9
![Page 10: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/10.jpg)
Обобщенная структурная схема интеллектуальной системы управления
10
![Page 11: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/11.jpg)
Области применения экспертных систем
Медицинская диагностикаПрогнозированиеПланированиеИнтерпретация данныхКонтроль и управлениеОбучение
11
![Page 12: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/12.jpg)
Примеры экспертных систем
Deep Fritz (Шахматный гроссмейстер)
MYCIN (Стэндфордский университет, США)
JUDITH (Германия)INTERNIST (США)PROSPECTOR (Канада)
12
![Page 13: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/13.jpg)
2. Робастные системы
2.1 Общие понятия робастных систем2.2 Системы с параметрической
неопределенностью2.3 Системы с непараметрической
неопределенностью
13
![Page 14: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/14.jpg)
Общие понятия робастных систем
Робастность – свойство системы сохранять качество функционирования в пределах предъявляемых к ней требований при изменении ее параметров или структуры
14
![Page 15: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/15.jpg)
Общие понятия робастных систем
Робастное управление — совокупность методов теории управления, целью которых является синтез такого регулятора, который обеспечивал бы хорошее качество управления, если объект управления отличается от расчётного или его математическая модель точно неизвестна.
Робастные системы - системы, обладающие свойством робастности.
15
![Page 16: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/16.jpg)
Задача синтеза робастных систем управления
Поиск закона управления, который сохранял бы выходные переменные системы и сигналы ошибки в заданных допустимых пределах, несмотря на наличие неопределённостей в объекте управления.
16
![Page 17: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/17.jpg)
Виды неопределенностей
Параметрическая неопределенность - структура модели известна, но ее параметры могут изменяться в некоторых пределах
Непараметрическая неопределенность – структура системы не определена
17
![Page 18: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/18.jpg)
Параметрическая неопределенность
Рассмотрим систему, в которой:
- объект управления
- регулятор-усилитель
- характеристический полином замкнутой системы
1)()(
20
10
sT
kSP
KsC )(
)(1)()( 1020 kKsTs
18
![Page 19: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/19.jpg)
Параметрическая неопределенность
Замкнутая система будет устойчива при
Следовательно условие робастной устойчивости примет вид:
1010
10)(1
k
KkK
max10min
1
k
KK
19
![Page 20: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/20.jpg)
Параметрическая неопределенность
Теорема Харитонова:полином
устойчив при всех возможных значениях коэффициентов тогда и только тогда, когда устойчивы четыре полинома Харитонова:
nn
nn sasasaas 1
10 ...)(
...)(
...)(
...)(
...)(
55
44
33
22104
55
44
33
22103
55
44
33
22102
55
44
33
22101
ssusussus
susssusus
sususssuus
sssususs
20
![Page 21: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/21.jpg)
Непараметрическая неопределенность
Непараметрическая неопределенность задает допустимую ошибку в частотной области.
Аддитивная неопределенност
ь
Мультипликативная неопределенность
21
![Page 22: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/22.jpg)
Непараметрическая неопределенность
Теорема о малом коэффициенте усиления:система с регулятором C(s) и номинальным
объектом P0(s) робастно устойчива, если для любой частоты ω выполняется неравенство:
где - передаточная функция номинальной замкнутой системы:
1|)()(| 0 jjW m
)(0 jW
)()(1
)()()(
0
00 sPsC
sPsCsW
22
![Page 23: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/23.jpg)
Основы теории интеллектуальных систем управления
3.1 Истоки интеллектуальных систем3.2 Признаки интеллекта применительно к интеллектуальным системам3.3 Понятие знания3.4 Интеллектуальные системы управления3.5 Интеллектуальные регуляторы
23
![Page 24: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/24.jpg)
Истоки интеллектуальных систем
1950 - Алан Тьюринг, журнал «Mind». «Вычислительная машина и интеллект».Первое определение интеллектуальных систем.
1956 - Искусственный интеллект – область компьютерных наук, занимающаяся
исследованием и автоматизацией разумного поведения
24
![Page 25: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/25.jpg)
Истоки интеллектуальных систем
Современное определение искусственного интеллекта (ИИ) - это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка
25
![Page 26: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/26.jpg)
Признаки интеллекта интеллектуальной системы (ИС)
ИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные.
ИС способна из имеющихся фактов и знаний сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т. д.
ИС должна быть способна к самооценке.С помощью подсистем объяснения ИС может
ответить на вопрос, почему получен тот или иной результат.
ИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами.
26
![Page 27: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/27.jpg)
Понятие знания
Знания - результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов.
Знания - система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности.
Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода.
27
![Page 28: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/28.jpg)
Процесс логического вывода в ИС
28
![Page 29: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/29.jpg)
Понятие знания
Знания
Статические Динамические
Факты(А это А)
Правила(Если - то)
29
![Page 30: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/30.jpg)
Интеллектуальные системы управления (ИСУ)
ИСУ – система, в которой знания о неизвестных характеристиках объекта управления и окружающей среды формируются в процессе обучения и адаптации, а полученная при этом информация используется в процессе автоматического принятия решений так, что качество управления улучшается.
30
![Page 31: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/31.jpg)
Основные принципы построения ИСУ:
принцип ситуационного управленияпринцип иерархического построения
интеллектуальных системпринципы организации процедур
логического вывода на основе использования различных технологий обработки знании
принципы организации процессов самообучения
принципы построения интеллектуального человеко-машинного интерфейса
31
![Page 32: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/32.jpg)
Реализация принципов ситуационного управления
32
![Page 33: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/33.jpg)
Классификация интеллектуальных систем
1. По способу взаимодействия с внешним миром:системы с непрогнозируемыми возмущениями самоорганизующиеся системысистемы с активной реакцией на внешний мир
2. По уровню интеллектуальности:интеллектуальные «в малом»интеллектуальные «в большом»интеллектуальные «в целом»
33
![Page 34: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/34.jpg)
Структурная схема интеллектуальной системы управления
34
![Page 35: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/35.jpg)
Интеллектуальные регуляторы
Виды интеллектуальных регуляторов:
регуляторы параллельного типа
регуляторы последовательного типа
35
![Page 36: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/36.jpg)
Многорежимные системы
4.1 Основные понятия4.2 Адаптивное управление4.3 Самонастраивающиеся системы4.3.1 Поисковые самонастраивающиеся системы4.3.2 Беспоисковые самонастраивающиеся
системы
36
![Page 37: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/37.jpg)
Понятие многорежимной системы
Многорежимная система - это множество линейных стационарных систем.
Гипотеза: если все стационарные системы устойчивы, то и исходная нестационарная система устойчива.
37
![Page 38: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/38.jpg)
Адаптивное управление
Адаптивное управление — совокупность методов теории управления, позволяющих синтезировать системы управления, которые имеют возможность изменять параметры регулятора или структуру регулятора в зависимости от изменения параметров объекта управления или внешних возмущений, действующих на объект управления.
38
![Page 39: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/39.jpg)
Виды адаптивных систем управления
СамонастраивающиесяСамообучающиесяСамоорганизующиеся
39
![Page 40: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/40.jpg)
Самонастраивающиеся системы
Самонастраивающаяся система (СС) автоматического управления – это адаптивная система, в которой приспособление к случайно изменяющимся условиям обеспечивается автоматическим изменением параметров настройки
40
![Page 41: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/41.jpg)
Поисковые самонастраивающиеся системы
Поисковая система управления – это система автоматического управления, в которой управляющие воздействия методом поиска автоматически изменяются таким образом, чтобы осуществлялось наилучшее управление объектом; при этом характеристики объекта или внешние возмущения могут изменяться неизвестным заранее образом.
41
![Page 42: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/42.jpg)
Структурная схема поисковой системы
42
ОУ — орган управления; УП — устройство организации поиска; УЦ — устройство формирования цели управления; x(t)— управляющее воздействие; f(t) — внешние возмущения; y(t) — выходной параметр; q(t) — корректирующее воздействие; R(t) — показатель цели управления (функционал); v(t) — командные сигналы.
![Page 43: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/43.jpg)
Поисковые самонастраивающиеся системы
В беспоисковых самонастраивающихся системах используется некоторый контролируемый показатель качества управления.
В зависимости от вида показателя различают системы:
с контролем переходных процессов; с контролем частотных характеристик;с эталонной моделью и др.
43
![Page 44: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/44.jpg)
Нечеткие регуляторы
5.1 Нечеткое управление5.2 Структура нечеткого логического
регулятора5.3 Структурная схема системы
автоматического управления на базе нечеткой логики
5.4 Особенности нечетких регуляторов.
44
![Page 45: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/45.jpg)
Нечеткое управление
Достоинства нечеткого управления?
1. Нечеткий регулятор обеспечивает большую робастность, чем традиционный регулятор;
2. Нечеткий регулятор лучше управляет нелинейным процессом;
3. Для проектирования и эксплуатации нечетких регуляторов требуется менее опытный персонал по сравнению с традиционным регулятором.
45
![Page 46: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/46.jpg)
Этапы определения управляющих воздействий:
1) получение отклонения;2) преобразование отклонения к нечеткому виду;3) оценка входного значения по заранее сформулированным правилам принятия решения посредством композиционного правила вывода;4) вычисление детерминированного выхода, необходимого для регулирования процесса.
46
![Page 47: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/47.jpg)
Способы составления правил проектирования нечетких регуляторов:
1) на основе знаний и опыта эксперта2) путем создания модели действий оператора3) путем обучения4) на основе нечеткой модели оборудования
47
![Page 48: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/48.jpg)
Структурная схема системы автоматического управления на базе нечеткой
логики
Блокфаззи-
фикации
Блокформирования
логическогорешения
Блокдефаз-зифи-кации
ОУ
База правилHP
x(t)u(t)
48
![Page 49: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/49.jpg)
Этапы формирования общего логического вывода:
1. Определение нечеткости (фаззификация)2. Логический вывод3. Композиция4. Приведение к четкости (дефаззификация)
49
![Page 50: Современные проблемы автоматизации и управления](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022081418/56813629550346895d9da189/html5/thumbnails/50.jpg)
Особенности нечетких регуляторов (НР)
1. Система автоматического управления с НР является цифровой
2. Система с HP обычно устойчива при изменении параметров объекта управления
3. Для систем с НР характерно словесное описание процесса управления, характеризующееся лингвистическими правилами;
4. НР реализуются на практике, как правило, в форме программного обеспечения высокого уровня (Pascal, Fuzzy Control Language - FCL)
50