Разработка и исследование методов повышения качества нечеткого управления сложными динамическими объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Глухов, Дмитрий Олегович

• Глухов, Дмитрий Олегович
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Глухов, Дмитрий Олегович

ВВЕДЕНИЕ.5

ГЛАВА 1 .МЕТОДОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ.15

1.1 .Класс исследуемых сложных динамических объектов.

1.2.Анализ методов представления знаний в системах управления.

1.3.Проблемы инженерии знаний в интеллектуальных системах управления сложными динамическими объектами.

1.4. Мод ели представления знаний в интеллектуальных системах управления.

1.5.логико-лингвистическое описание нечетких систем управления.- лл.

1.6.Классификация нечетких прикладных систем.

1 ,7.Исследование методов дефазификации на стандартных функциях принадлежности.

1.8.Цели и задачи диссертационного исследования.

ГЛАВА 2 .ПРЕДСТАВЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ О СЛОЖНОМ ДИНАМИЧЕСКОМ ОБЪЕКТЕ.58

2.1 .Разработка логико-лингвистического и семантического описания сложного динамического объекта управления.

2.2.Разработка и исследование нелинейных форм функций принадлежности и реализаций теоретико-множественных операций теории нечетких множеств.

2.3.Разработка алгоритма мониторинга базы знаний с целью оптимизации и учета темпа протекания внутреннего времени.

2.4. .Разработка алгоритма обучения по минимуму достоверности

2.5.разработка способов использования обобщенных правил в нечетких системах управления.

ГЛАВА З.РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА НА НЕЛИНЕЙНЫХ ФУНКЦИЯХ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ.92

3.1 .Исследование возможности автонастройки функций принадлежности на метауровне.

3.2.Разработка и исследование механизмов вывода нечеткого контроллера.

3.3.Разработка этапов создания систем интеллектуального управления.

ГЛАВА 4.ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.113

4.1 .Основные преимущества применения нечеткого управления с обучением, алгоритм обучения.

4.2.нечеткое прогнозирование в динамических моделях адаптации предприятия к изменяющимся условиям внешней среды.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов повышения качества нечеткого управления сложными динамическими объектами»

Нечеткие системы управления сложным динамическим объектом в условиях неполноты информации об объекте активно разрабатываются в последнее время как для промышленного, так и непромышленного применения (системы помощи принятия решений, системы анализа, прогнозирования и др.). Они отличаются архитектурой, способами представления знаний, способами задания нечеткости. Могут строится как статические, так и динамические, могут оперировать функциональными отношениями, могут быть как универсальными, так и специализированными. По способу представления знаний могут быть, фреймовыми, семантическими, семиотическими, сетевыми, основанными на правилах или отношениях. Такое разнообразие систем на нечеткой логике и инструментов их создания заставляет задуматься о том, что лежит в основе всех этих систем, а именно, о механизме нечеткого логического вывода.

С этих позиций мы попытаемся рассмотреть те упущения, которые были допущены авторами, разработчиками промышленных систем управления в ряде случаев и предложить свой метод представления нечеткости, логических операций и механизм нечеткого вывода, руководствуясь необходимостью обеспечения заданной точности вывода.

Если рассматривать неизвестный параметр как непрерывный, то в этом случае можно провести параллель между выводом о значении неизвестного параметра и приближением функции и говорить об свойстве нечеткой системы выступать в роли лингвистического аппроксиматора.1

При таком подходе мы сразу ограничиваем область исследования непрерывными промышленными и непромышленными системами. К непромышленным непрерывным системам можно отнести любые антропологические системы (экономические, социологические,

1 Опапкоу, НеПепёоогп, ЛетГгапк, Ап тйчэёисйоп Ыхгу соп!хо1. - Зрпп§ег-уег^,

1993 психологические и др.), они также будут являться предметом наших исследований.

Таким образом особенностью предлагаемого метода является учет требований, предъявляемых к способу представления знаний и методам манипулирования ими когнитивной психологией с одной стороны и теорией автоматического управления с другой.

АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ. В условиях комплексной автоматизации современного производства возникает острая потребность . в совершенствовании механизмов регулирования и управления сложным динамическим объектом в условиях неполноты информации (технологическим процессом, технической системой и др.). Одним из основных императивов исследования способа построения интеллектуальных систем управления является также переход во многих прикладных науках от большого количества накопленных эмпирических знаний к наукоемким технологиям расчета изучаемых объектов. Экспертные системы позволяют выполняют перенос новых технологий от исследователей в практику.

Своевременность данной работы показывает появление промышленного стандарта по нечеткой логике IEC 1131 -V.2

Множество исследовательских групп (IFSA, SOFT, BISC, NAFIPS, EUSFLAT, ERUDIT, COST-MVL) в различных странах мира работали над стандартизацией нечеткой логики. Эта деятельность уже принесла результаты в виде грядущего международного стандарта Международной Электротехнической Комиссии (International Electrotechnical Commission) как расширение существующего IEC 1131 стандарта. Этот стандарт распространяется на устройства, используемые для индустриальной автоматизации от механических параметров до программирования и

2 INTERNATIONAL ELECTROTECHNICAL COMMISSION AND TECHNICAL COMMITTEE No. 65: INDUSTRIAL PROCESS MEASUREMENT AND CONTROL SUBCOMMITTEE 65 B: DEVICES. - 1131 - PROGRAMMABLE CONTROLLERS. - Part 7 -Fuzzy Control Programming, 1997. - 53.p. документации. Третья секция (IEC 1131-3) определяет 5 языков программирования для индустриальных устройств автоматизации. Первоначально разработанные как стандарт для Программируемых Логических Контроллеров (PLC), 5 языков программирования стали широко применяться как языки программирования для любого типа индустриальной автоматизации и управления производственным процессом. В июле 1993, Industrial-Process Measurement и Control Sub-Committee № 65В IEC сообщила о работе над новым пунктом, связанным с нечеткой логикой, как расширение существующего стандарта IEC 1131. Новая секция этого стандарта, IEC 11317, определяет нечеткие логические компоненты для индустриальной автоматизации и управления производственным процессом. Так как это первый всемирный стандарт по нечеткой логике, предполагается, что его влияние на другие прикладные нечеткие системы будет очень велико.

На момент написания этой работы стандарт был выпущен как проект стандарта, и непосредственно работа велась с документом сентября 1997.

Нечеткому управлению посвящено значительное число публикаций, что подтверждает актуальность проблемы. Основная доля исследований связана с изучение нечеткого логического вывода. Здесь следует отметить основополагающие работы как отечественных: Батыршин И.З., Казупеев В.М., By Тхань Нгуен, Соколов К.Б., Ефимов Е.И. и других, так и зарубежные Такемото Ясутоши, Каролло А., Хенандес С., Проссос Костас А., Мамдами Е., Круз Р., Макакис Георг, Балазински Марек, Эрнест Клогда и других ученых. Однако в связи с недостаточностью априорной информации при формализации задачи управления сложным объектом в настоящее время особую актуальность приобретают задачи управления с обучением. Различные решения этих задач и способы возможных модификаций базы знаний в процессе нечеткого обучения рассматривались в работах Гегер-Скулза Андерса, Мамдани Е., Кордан О., Херрара Ф., Лозано М. и других ученых.

Нестандартные представления исследовались как различные варианты математического описания, не нарушающего аксиоматики нечеткой логики.

ЦЕЛЬЮ ВЫПОЛНЕННОЙ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ является метод, позволяющий получить представление знаний о сложном динамическом объекте, обеспечивающее требуемое качество управления.

Рассмотренные подцели: требования, которым должна отвечать адекватная нечеткая модель, в том числе и с позиции когнитивной психологии; математические методы построения нечеткой модели непрерывных объектов, позволяющие по дискретной информации о функционировании объекта выполнять модификацию управляющих воздействий, обеспечивая заданное качество управления; формулирование основных принципов построения нечетких систем управления с учетом проведенных исследований и разработок.

ИДЕЯ РАБОТЫ состоит в повышении качества нечеткого управления, регулирования за счет применения модификаторов концентрирования для функций принадлежности, выбора конкретных реализаций теоретико-множественных операций теории нечетких множеств и выбора методов дефазификации, обеспечивающих заданное качество регулирования, управления.

Для достижения сформулированных целей в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Сформулировать основные требования для нечетких систем управления сложным динамическим объектом, касающиеся формализации знаний об объекте управления;

2. Рассмотреть известные способы формализации знаний на предмет соответствия сформулированным требованиям;

3. Обосновать возможность и целесообразность применения нелинейных форм функций принадлежности и реализаций 1>нормы и 1:конормы и предложить их функциональные реализации, отвечающие выработанным требованиям;

4. Исследовать проблему обеспечения заданной точности управления, регулирования;

Как одно из возможных применений предлагаемого метода рассматривается нечеткий контроллер для систем автоматического регулирования SISO модели 1-ого, 2-ого и 3-его порядка. Проводятся сравнительные исследования различных механизмов нечеткого вывода по обеспечению заданной точности регулирования для нечеткого контроллера;

5. Исследовать проблему обучаемости нечеткой базы знаний;

6. Разработать алгоритм мониторинга нечеткой базы знаний с целью оптимизации и учета временных изменений;

7. Сформулировать требования и условия реализации основных положений и результатов работы, используемых при проектировании нечетких систем управления.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА работы состоит в следующем:

1. Впервые обоснована недостаточность стандартного нечеткого представления для адекватного описания сложного динамического объекта;

2. Предложен модификаторный метод повышения качества нечеткого управления, в рамках которого четко определен подход к лингвистическому описанию объекта управления, формализации знаний о непрерывных свойствах объекта управления, способах модификации и манипулирования знаниями;

3. Впервые проанализированы особенности нечеткого управления в рамках предлагаемого подхода к формализации знаний и, в рамках данного подхода, спроектирован нечеткий контроллер для SISO систем автоматического регулирования 1-ого, 2-ого и 3-его порядка;

4. Впервые получены сравнительные оценки стандартного и разработанного на основе предложенного метода нечеткого управления при варьировании параметров последнего в широком диапазоне значений;

6. Предложен алгоритм мониторинга нечеткой базы знаний с целью оптимизации структуры базы знаний и учета временных изменений. НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫДВИГАЕМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

- обоснование недостаточности линейной функции принадлежности и реализаций 1>нормы и Б-нормы как взятия минимума и максимума соответственно, для решения задачи обеспечения заданного качества управления;

- требования адекватности лингвистического описания сложного динамического объекта;

- основанный на них метод повышения качества нечеткого управления, заключающийся в использовании модификатора концентрированности функций принадлежности предпосылок и заключений, реализации операций Т-нормы как взятия алгебраического произведения и соответствующей ей Б-нормы, выборе метода дефазификации и обучении БЗ на основании метаправил;

- методы оптимизации, минимизации базы знаний с целью повышения эффективности работы нечеткой системы управления;

- структура, функциональная структура и модель нечеткого контроллера, построенного на вышеуказанных принципах;

ОБОСНОВАННОСТЬ И ДОСТОВЕРНОСТЬ научных положений, выводов и рекомендаций, содержащихся в диссертационной работе, подтверждаются тем, что:

- все положения, выводы и рекомендации, представленные в диссертационной работе обоснованы и подтверждаются результатами экспериментов;

- достоверность теоретических результатов, а также методов исследования нечетких систем управления подтверждается корректным использованием теории систем автоматического регулирования, математического аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, методов системного и структурного программирования;

- достоверность экспериментальных оценок подтверждается результатами внедрения, представленными в соответствующих актах.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ проведенных исследований заключается в следующем:

- разработан в рамках предложенного метода подход к формализации нечетких знаний, который не препятствует использованию репертуарных решеток при построении нечетких систем управления;

- разработаны эффективные способы манипулирования знаниями, которые гарантируют обеспечение заданного качества управления.

- разработана структура нечеткого контроллера, а также программа моделирования линейных систем автоматического регулирования, кибернетических систем, которая используется как учебное пособие и исследовательский инструмент;

- внедренные в производственный процесс системы нечеткого управления сложными объектами являются самостоятельными научно техническими достижениями;

- данный подход может получить дальнейшее научное развитие;

РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ. В рамках проводимых диссертационных исследований автором разработаны программные продукты:

- Программа автоматизации создания мультимедиа обучающих и тестирующих курсов «ИНСАИТ» с интеллектуальным выводом оценки по нечетким продукционным правилам. Разработаны следующие курсы: «Практикум по MS ProjectManager'98», «Управление проектами», «Информатика», «Электронная коммерция»;

- Учебная программа «Моделирование линейных систем автоматического регулирования» с возможностью включения в схему нечеткого обучающегося контроллера;

Программа «EXTREME» выполняющая расчет напряженно-деформированного состояния железобетонной конструкции и определение несущей способности по деформации на изгиб, сжатие, растяжение, использующая основные положения диссертации при выполнении нечеткого предсказания величины нагрузки. Прграмма внедрена в производственный процесс следующих предприятий: производственно-коммерческое многопрофильное предприятие «Модуль НП», г.Новополоцк; научно-производственная фирма «Строитель», г.Новополоцк; малое предприятие «Реконструкция», г.Новополоцк; Центр научно-технических услуг по строительству Министерства архитектуры и строительства Республики Беларусь, г.Минск; Белгосстрой, г.Минск; о чем прилагаются соответствующие акты.

АППРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения и результаты работы докладывались и получили одобрение и награды на 3-х международных и 3-х республиканских конференциях:

1. Глухов А.О., Глухов Д.О. Объектно-ориентированный подход к рассмотрению виртуальной реальности / тезисы международной научной конференции "Гагаринские чтения". - М.: МГАТУ, 1996. (III место)

2. V. Trofimov, A. Gloukhov, D. Gloukhov Algorithm of ecological monitoring by fuzzy production rules / 2-nd International Conférence Ecology and Society's Development Abstracts.- St.P.: МАНЭБ, 1997,- p. 166

3. Глухов Д.О. Экспертная система на нечетких продукционных правилах для обследования сложного объекта / сборник докладов Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям. - Том 2. - Санкт-Петербург, 1998. - С. 174-176

4. Глухов А.О., Глухов Д.О., Система построения трехмерного стереоизображения / тезисы Республиканского конкурса 1994/95 г. на лучшую научную работу студентов по естественным, техническим и гуманитарным наукам. - Минск: БГУ, 1995. (диплом II степени)

5. Глухов А.О., Глухов Д.О. Объектно-ориентированная система виртуальной реальности / тезисы научной конференции "НДРС-96" БГУ: Минск, 1996. (1-е место)

6. Глухов А.О., Глухов Д.О. Система построения трехмерного изображения для динамической визуализации / тезисы Республиканского конкурса студенческих научных работ "Кибернетика и компьютерные технологии XXI века". - Минск: БГУИР, 1996. (диплом I степени)

Публиковались в 3-х статьях в научных переодических изданиях:

7. Глухов Д.О., Глухов А.О. Объектно-ориентированная система виртуальной реальности / Сб. науч. статей "НДРС-96" БГУ. - Минск, 1996. -5с.

8. Dmitry О. Glukhov Dynamic expert system by fuzzy inference rules to automations an examination of complex objects / Budownictwo i Inzynieria Srodowiska. - Zielonogorsk: Politechnika Zielonogorska, 1998. - ISBN 83-85911-60-X. - P.105-109.

9. Глухов Д.О., Глухов A.O., Трофимов B.B. Мониторинг по нечетким продукционным правилам в сложных динамических системах с изменяющейся структурой / Вестник факультета менеджмента СПбГУ - СПб: СПбГУ, 1998.-5с.

В 4-х отчетах по научным ГБ темам:

10. Глухов Д.О. Функциональные структуры подсистем СОИ / отчет о научно-исследовательской работе. ГБ тема «Разработка методологии создания компьютерных систем управления». - Новополоцк: ПГУ, 1995. -44с.

11. Глухов Д.О. Модуль оценки вероятностных характеристик вычислительных процессов объектно-ориентированных СОИ для СУТП / отчет о научно-исследовательской работе. ГБ тема «Разработка методологии создания компьютерных систем управления технологическими процессами в промышленности». - Новополоцк: ПГУ, 1996. - 28с.

12. Глухов Д.О. Мониторинг по нечетким продукционным правилам в сложных динамических системах с изменяющейся структурой / отчет о научно-исследовательской работе. ГБ тема «Исследование и развитие методологии создания компьютерных систем управления технологическими процессами в промышленности». - Новополоцк: ПГУ, 1997. - 17с.

13. Глухов Д.О. Проблемы лингвистического описания сложных динамических систем с неполной информацией / отчет о научно-исследовательской работе. ГБ тема «Исследование и развитие методологии создания компьютерных систем управления сложными динамическими объектами». - Новополоцк: ПГУ, 1998. - 27с.

СТРУКТУРА РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений с документацией о внедрении и использовании результатов работы. Общий объем работы (без приложений) - 142 страниц. Список литературы включает 125 наименований.