«Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов»

В. С. Симанков, Е. В. Луценко

Глава 6: Выводы

1. Предложена методология синтеза адаптивных АСУ сложными системами, основанная на применении методов распознавания образов в подсистемах АСУ. В подсистемах идентификации (мониторинга) и выработки управляющих воздействий практически может быть применена одна и та же система распознавания образов. Однако в этих подсистемах система распознавания используется по-разному и в ней обрабатывается различная информация:

   • в подсистеме идентификации используется режим распознавания;
   • в подсистеме выработки управляющих воздействий применяется режим вывода информационных портретов системы распознавания, т.е. принятие решения о выборе управляющих воздействий осуществляется путем решения обратной задачи распознавания.

   В обеих подсистемах используются режимы обучения с учителем (экспертом) и верификации решающих правил.

2. Предложен конкретный алгоритм применения системы распознавания образов и принятия решений, основанных на теории информации, для синтеза адаптивных АСУ СОУ, обеспечивающих решение ряда задач:

   • формирование обобщенных образов состояний СОУ на основе обучающей выборки (обучение);
   • идентификация состояний СОУ на основе его выходных параметров (распознавание);
   • определение влияния входных параметров на перевод СОУ в различные состояния (обратная задача распознавания);
   • прогнозирование поведения СОУ в условиях полного отсутствия управляющих воздействий;
   • прогнозирование поведения СОУ при различных вариантах управляющих воздействий.

3. Сравнение результатов решения задачи выбора наиболее рационального режима энергораспределения ФВЭУ на основе предложенной математической модели, методологии, алгоритма и методики с результатами, полученными на основе меры Шеннона, показывает, что они обладают очень высоким сходством. Имеющиеся различия обусловлены преимуществами предложенного подхода.