Основы мехатроники и робототехники
Технологии интеллектуального управления
жүктеу/скачать 3,35 Mb. Pdf көрінісі
|
Sholanov 1
| 3.3. Технологии интеллектуального управления
Аналитическое обеспечение СУ представляет совокупность различных аналитических средств и приемов, направленных на решение задач управления МС. При этом задача формулируется следующим образом: необходимо за конечное время изменить состояние исполнительной системы, в частности осуществить заданное программное движение рабочего органа. Синтезируемые алгоритмы управления должны обеспечить требуемые функциональные показатели (точность, быстродействие, плавность движения и т.п.). Эти алгоритмы должны обеспечивать оптимальное управление, быть гибкими по отношению к изменению цели управления, быть адаптивными по отношению к 36 изменению состояния внешней среды и внутреннего состояния МС. Аналитическое обеспечение СУ зависит от уровней иерархии, так как в зависимости от иерархии отличаются решаемые задачи. Для решения задач управления наряду с традиционными аппаратами Теории автоматического управления используются современные технологии управления использующие методы искусственного интеллекта, это: • технологии экспертных систем; • технологии нейросетевых структур; • технологии нечеткой логики; • технологии основанные на генетических алгоритмах; • гибридные технологии Ниже даны некоторые сведения об этих современных информационных технологиях используемых в системах интеллектуального управления. 3.3.1. Технология экспертных систем Одним из основных направлений в области искусственного интеллекта является разработка с и с т е м , о с н о в а н н ы х н а з н а н и я х (СОЗ). Целью построения таких систем является исследование и применение знаний экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. В таких системах используются знания в виде конкретных правил решения некоторых классов задач. В этой области исследований осуществляется разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, изучаются проблемы создания баз знаний (БЗ), которые образуют основную часть СОЗ. Частным случаем СОЗ являются экспертные системы. Это направление рассматривает неструктурированные или слабо структурированные проблемы. Для успешного построения экспертной системы, в строго определенной области применения, должен быть эксперт, хорошо понимающий задачу, имеющий специальные знания и опыт. Эксперт должен уметь четко формули- ровать свои знания, оценку, опыт и должен уметь формулировать методы, ко- торые надо применять для решения поставленной задачи. Эти знания для ком- пьютерного программирования представляются с помощью продукционных правил, семантических сетей и фреймообразных структур. Одна из наиболее успешно использованных экспертных систем была создана в 1960 году и называлась система Dendral [11]. Эта система разрабатывалась для правдоподобного структурного представления органических молекул на основе данных масс-спектрального анализа. Более 15 лет эта система использовалась химиками-органиками в качестве консультанта. Возможны два варианта использования экспертных систем: 1) в качестве "советчика" на этапе проектирования САУ (режим жүктеу/скачать 3,35 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|