«Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов»

В. С. Симанков, Е. В. Луценко

Глава 5: Обобщение интегральной модели путем учета значений выходных параметров объекта управления

Как было показано в главе 2 данной работы (см. рис. 2.2), выходные параметры Y — это свойства объекта управления, зависящие от входных параметров (в том числе параметров, характеризующих среду) и связанные с его целевым состоянием сложным и неоднозначным способом:

T = T(Y).

Задача идентификации состояния СОУ по его выходным параметрам решается подсистемой идентификации управляющей подсистемы, работающей на принципах системы распознавания образов. При этом классами распознавания являются выходные состояния СОУ, а признаками — его выходные параметры.

Подсистема выработки управляющих воздействий, также основанная на алгоритмах распознавания образов, обеспечивает выбор управления X, переводящего объект управления в целевое состояние T.

При этом последовательно решаются следующие две обратные задачи распознавания:

во-первых, по заданному целевому состоянию T определяются наиболее характерные для данного состояния выходные параметры объекта управления:

Y = T^T(T),

во-вторых, по определенному на предыдущем шаге набору выходных параметров Y определяются входные параметры X, с наибольшей эффективностью переводящие объект управления в данное целевое состояние с этими выходными параметрами:

X = Y^T(Y).

Системы распознавания и принятия решений, применяемые в подсистемах идентификации и выработки управляющих воздействий адаптивной АСУ СС, основаны на информационной мере (9), которую в компактном виде можно записать в форме

где

Выражение (27) представляет собой слагаемое меры сходства выходного состояния объекта управления, обладающего i-м параметром с обобщенным образом j-го выходного состояния. Эта мера отражает информационное отношение, основанное на статистических закономерностях. Однако кроме информационного подхода оценки влияния параметров существуют и другие.

Например, метод экспертных оценок позволяет ранжировать параметры по их важности, исходя не из формальных статистических закономерностей, а учитывая их содержательное значение (смысл) и реальное значение, которое они играют в определении сущности тех или иных состояний СОУ. Это свойство авторами предложено назвать «значением параметра» и обозначить через α_i.

Суммарное значение всех параметров в целях обеспечения сопоставимости значений параметров предлагается нормировать к 1:

Учитывая нормировку значений параметров (28) в выражении (26), получаем итоговое обобщенное выражение для меры сходства объекта управления в выходном состоянии, обладающем выходными параметрами: Y = {L_i} с обобщенным образом j-го результирующего состояния:

Необходимо отметить, что при ∀α_i = 1 выражение (29) сводится к частному случаю (9). Соответственно, обобщаются и все выражения, в которые входят I^j.

Таким образом, в результате данного обобщения эксперт получает возможность влиять на принятие управляющих решений адаптивной АСУ СС не только на этапе обучения системы, но и в последующем без изменения обучающей выборки, а также при ее малом объеме или даже отсутствии. Это сближает предложенный подход с экспертными системами, существенно повышает адаптивные возможности системы, качественно расширяет возможности ее применения.