Основы мехатроники и робототехники

37 
2) включив ее непосредственно в контур управления объектом (процессом) и 
используя в режиме реального времени (
on-line
) в качестве "экспертного 
регулятора" (или "экспертно-управленческой" системы), заменяя, таким образом, 
традиционные цифровые регуляторы или дополняя их. 
Если в первом из этих случаев проблема построения экспертной системы 
сводится к проблеме "инженерии знаний" (knowledge engineering), т.е. 
накопления, обобщения знаний экспертов и представления их в наиболее 
наглядной и удобной для пользователя форме, то цели и функции экспертной 
системы во втором случае уже совершенно иные. 
На "экспертный регулятор" здесь возлагается задача оценки текущего 
состояния системы на основе информации, поступающей от датчиков, и выбора 
наиболее подходящей в данный момент стратегии управления, так же, как это 
делал бы опытный человек-оператор, хорошо представляющий себе особенности 
управления данным конкретным объектом или процессом. Системы управления 
2-го типа, построенные на основе экспертных регуляторов, имитирующих 
действия человека-оператора в условиях неопределенности характеристик 
объекта и внешней среды относится к 
интеллектуальными системами 
управления
(intelligent control systems). 
По скорости принятия решения, экспертные системы часто превосходят 
человеческие возможности. В связи с этим стало возможным создавать 
«активные» экспертные системы, которые не только принимают решения, 
советуют, но и активно участвую в формировании управляющих команд. 
Благодаря программным и аппаратным возможностям УКУ, экспертные системы 
дают возможность самообучаться. Такие экспертные системы называют 
«открытыми». 
Рис.3.9. Экспертные системы с адаптивной настройкой регулятора 

38 
На исполнительном уровне управления в некоторых случаях экспертные 
системы выполняют роль интеллектуальной надстройки над пропорционально - 
интегрально-дифференциальным (ПИД) - регулятором, называемым на 
английском языке «
Proportional- Integral- Derivative (PID) regulator»
. В этом 
случае они подстраивают его коэффициенты, в зависимости от возмущающих 
факторов и изменения состояния системы. Такие системы получили название 
экспертных регуляторов адаптивного интеллектуального управления. На рис.3.9 
показана схема адаптивной системы настройки одного ПИД-регулятора с 
применением технологии экспертной оценки. 
3.3.2. Технология нейросетевых стуктур
На основе моделирования работа мозга человека были созданы искусственные 
нейросети (ИНС). Применение ИНС дают возможность опознавать изображения, 
понимать человеческую речь, принимать наилучшие решения, самообучаться и 
выдерживать большие повреждения. 
На рис.3.10 показана упрощенная модель ,биологического нейрона .
Рис.3.10 Модель биологического нейрона 
Фактически нейрон представляет сложную биологическую систему. В состав 
нейрона входят: 
*
дендритная сеть, хранящая оперативную информацию; 
*
ганглийные отростки, служащие для приема 
звуковой и зрительной информации; 
*
сома, представляющее непосредственное тело 

39 
нейрона;
*
отростки нейронов от других органов чувств; 
*
аксон, определяющий взаимодействие с другими 
нейронами; 
*
синапсы, которые получают электрические сигналы от аксонов 
и передают их с помощью специального химического вещества 
нейромедиатра - дендриту другого нейрона. На одном дендрите может 
быть до 1000 синапсов. 
Зрительные и слуховые сигналы также воздействуют через нейромедиатр 
глутамата на ганглийные отростки, а сигналы возбуждения с помощью ацетилхо-
лина поступают на отростки нейрона. 
Рис.3.11 Прохождение сигнала в биологиччесом нейроне 
На рис. 3.11 показан механизм прохождения нервного сигнала. Сигнал пере-
дается дендриту от аксона через синаптическую щель. Луковица синаптического 
окончания содержит множество пузырьков с нейромедиатрами. В том случае, 
когда потенциал электрического сигнала достигнет определенного уровня в си-
наптической щели образуется множество нейромедиаторов. Они поступают на 
рецепторы луковицы окончания дендрита. После их приема мембрана очищает 
синаптическую щель и подготавливает синапс к приему следующего сигнала. 
Процессы запоминания и обучения заключаются в изменении величины сигналов, 
передаваемых через синапсы. При изучении функции мозговой деятельности 
человека установлено, что синапсы делятся на возбуждающие и тормозящие. 
Сигнал проходит к нейрону, когда потенциал возбуждающего сигнала 
превосходит потенциал тормозящего сигнала. При совместном действии сигналов 
обеих видов повышаются избирательные функции органов чувств человека. Так 
как в процессе запоминания информации участвует большое количество нейронов, 
то отказ некоторой части нейронов не вызывает потерю информации. Нервная 

40 
система человека включает в себя от 10
10
до 10
12
нейронов 57 модификаций. При 
этом размерами нейроны могут быть от микрометров до нескольких сантиметров.
Математическая модель единичного нейрона представлена на рис.3.12.
Рис.3.12. Модель единичного нейрона 
Как следует из рис.3.12 входные сигналы u
1
…u
k
поступают на сумматор 

, где определяется их взвешенная сумма (с учетом весовых коэффициентов w).




жүктеу/скачать 3,35 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: