«Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов»

В. С. Симанков, Е. В. Луценко

Глава 1: Выводы

1. Рассмотрены основные понятия классической теории АСУ, сформулированы объект и предмет данной работы:

   • объектом исследования данной работы являются автоматизированные системы управления;
   • даны классические определения автоматизированной системы управления, объекта управления и управляющего устройства, видов воздействий в АСУ;
   • предметом исследования в данной работе определены вопросы создания и применения адаптивных АСУ сложными системами;
   • поставлены вопросы о необходимости определения места ААСУ СС в общей классификации АСУ и необходимости выявления специфических особенностей и проблем, возникающих при синтезе ААСУ СС.

2. Дана классификация систем автоматизированного управления и определено место адаптивных АСУ сложными системами в этой классификации, определены специфические особенности ААСУ СС, отличающие их от других типов АСУ: динамичность объекта управления, перестройка модели объекта управления за счет накопления и учета информации об опыте управления, существенный характер влияния на поведение объекта управления неизвестных факторов.

3. Осуществлена содержательная постановка задачи синтеза ААСУ СС: определено, что синтез АСУ СС сводится к разработке математической модели СОУ, которая должна обеспечить генерацию такого набора управляемых факторов, что их фактическое воздействие на СОУ в очередной цикл управления с максимальной возможной вероятностью переведет его в заранее заданное целевое состояние. При этом модель должна учитывать: текущее состояние СОУ и траекторию, по которой он перешел в это состояние (последовательность предыдущих состояний); влияние имеющихся и прогнозируемых неконтролируемых факторов среды на поведение СОУ (предпосылки и тенденции); предыдущий опыт реального влияния управляющих факторов на поведение СОУ, находящийся в тех или иных состояниях (адаптивность) и определенных внешних условиях.

4. Определена основная проблема, которая возникает при синтезе ААСУ СС: неопределенность и недостаточность априорной исходной информации об объекте управления, наличие неизвестных факторов, существенно влияющих на его поведение, и, как следствие, проблематичность построения содержательной аналитической модели сложного объекта управления. Поставлена задача поиска или разработки математической модели, позволяющей наиболее адекватно описать сложный объект управления. В качестве первого этапа конкретизации модели СОУ предложено определить класс модели.

5. На основе теории систем дана классификация систем различных типов и рассмотрены типы моделей, обеспечивающих адекватное моделирование этих систем. Определено, что для моделирования сложного объекта управления наиболее адекватной является модель «черного ящика», требующая для своего построения минимальной информации о моделируемом объекте по сравнению с другими видами моделей.

6. Рассмотрены традиционные пути решения основной проблемы, проанализированы их ограничения и недостатки:

   • показано, что принцип управления по параметрам, широко применяемый в АСУ, не является адекватным в случае сложных объектов управления, так как в этом случае задача измерения выходных параметров перерастает в задачу идентификации состояния сложной системы по ее параметрам, т.е. в задачу распознавания образов;
   • обосновано положение о том, что традиционный метод определения управляющего воздействия на основе выходных параметров, будучи вполне адекватным, корректным и оправданным, когда объект управления является детерминированной системой, является малоэффективным в случаях, когда объект управления представляет собой сложную, динамическую многопараметрическую слабодетерминированную систему.

7. Предложена концептуальная идея решения основной проблемы, возникающей при синтезе адаптивных АСУ сложными системами: применить в составе подсистемы идентификации состояния объекта управления адаптивную систему распознавания образов, а в подсистеме выработки управляющих воздействий — систему принятия решений.

Таким образом, по мнению авторов, в состав перспективных адаптивных АСУ, обеспечивающих управление сложными динамическими многопараметрическими слабодетерминированными системами, в качестве существенных функциональных звеньев должны войти подсистемы идентификации и прогнозирования состояний среды и объекта управления, основанные на методах искусственного интеллекта, прежде всего распознавания образов, поддержки принятия решений и теории информации.