Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время на морском флоте эльшое внимание уделяется вопросам комплексной автоматизации /дов и всех судовых технологаческнх процессов. Это связано с зобходимостыо обеспечения безопасности плавания, повышения сономичности перевозки грузов, поддержания конкурентно-гособности морского транспорта на рынке грузовых и іссажирских услуг.
Однако, простое наращивание средств автоматизации на судах ке не приводит к ощутимому повышению безопасности " :ономичности перевозок, как это происходило в 70-80х годах, ричина этому в том, что на начальном этапе была ітоматизирована деятельность на нижних уровнях системы іравления судном (системы регулирования, сбора и первичной іработки информации). Дія решения этих задач успешно пользовались отработанные к тому времени методы и алгоритмы ории автомагического управления, а также вычислительная и мерительная техника, бурно развивающаяся в эти годы.
Но в настоящее время этот подход практически исчерпал себя, родив при этом противоречие между традиционно сложившимися годами управления, основанными на взаимодействии между зличными уровнями управления по типу "человек - человек" и зможностями современных автоматических систем, основанных на іимодействии "человек - автомат". Сегодня возможности к зданию информационного потока нижних (автоматизированных) овней систем управления несравнимо выше способностей к его сприятию на верхнем уровне управления. Для разрешения этого отиворечия необходимо автоматизировать верхние уровни системы равления в направлении создания интеллектуального интерфейса ,'фера между нижними и верхними уровнями управления), эсобного в автоматическом режиме решать задачи накошіения, мшіекспой обработки и сопоставления разнородных
измерительных данных* оценки ' и прогноза складывающейся ситуации, подготовки принятия решений.
Автоматическая интеллектуальная обработка измерительных данных необходима, поскольку человек, находящийся на верхнем уровне управления, не в состояни' осмыслить весь объем поступающей к нему измерительной информации. Особенно остро это ошушается в экстремальных условиях: плавание в узкостях и в районах интенсивного движения, в аварийных режимах. Указанные условия характеризуются большим объемом измерительной информации, резким изменением ситуации, необходимостью решен».л одновременно нескольких „адач с учетом различных ограничений. В этом случае человеку практически не остается времени на осмысление измерительной информации и решение задач по управлению судном. Единственное, что он может делать это оценка общей ситуации на основе обобщенных (и удобно представленных) данных и выбор управления из нескольких предложек.ых альтернатив.
Таким образом, человек, принимающий решение по управлению судном и его технологическими процессами с единого поста управления, должен обладать не просто измерительной информацией о состоянии судна, груза и внешних условий, поступающей с датчиков, а некоторой обобщенной (предварительно "осмысленной") и предста-іенноі; в удобном для него виде' информацией, снабженной ее оценкой и рекомендациями по управлению в конкретных условиях. Без создания интеллектуальных информационно - измерительных систем, обеспечивающих такую предварительную обработку данных, дальнейший процесс автоматизации на морском транспорте невозможен. Этим определяется актуальность исследований по созданию судовых интеллектуальных систем управления.
Для создания интеллектуальных систем управления необходимо использовать методы искусственною интеллекта, экспертных систем, ситуационного управления, развитые в работах А.Д. Поспелова, Ж.-Л. Лорьера, Д. Уотермена, Ф. Хеіісс-Рот и друпіх авторов. Одной из
5. .
важнейших проблем при создании интеллектуальных систем управления является проблема их обучения, т.е. создание моделей объектов управления (а фактически предметной области) по результатам наблюдений. Задача построения моделей объекта управления и среды является одной из основных составляющих эбщей проблемы синтеза интеллектуальных систем упрааления. Ее решение в системе управления обеспечивает успех применения методов оценки и прогноза навигационной ситуации и принятия эешений по управлению судном.
Целью работы является создание теоретических основ нового гаучного направления - синтеза моделей объектов управления в :удовых интеллектуальных системах по измерительным данным на >снове использован;^ аппарата математической логики, теории моделей и теории искусственного интеллекта.
В рамках этого направления автором решен ряд теоретических і. прикладных задач. Основой методологии интеллектуалы* jH >бработкй измерений является разработанная автором теория юделей измерений и ряд ее приложении, изложенных в данной >аботе. Исследованы вопросы построения статистических моделей юрских подвижных объектов как объектов управления, вопросы оздания судовых систем управления с искусственным интеллектом, опросы структурной и параметрической адаптации в системах правления и оценивания.
Научная новизна работы заключается в следующем: в работе впервые сформулирована разработанная автором теория моделей измерений (ТМИ), являющаяся приложением математической теории. моделей для предложений специального вида (интерпретируемых как результаты измерений в системе управления);
в рамках ТМИ решена общая задача синтеза структурной и параметрической теории (описания основных факторов и
структуры их "заимосвязи в модели), и соответственно решеь задача структурной и параметрической идентификации модел предметной области в судовых интеллектуальных система управления по измерениям;
предложено понятие информации о модели и информационно: процесса в системе синтеза модели, рассмотрены свойства этог процесса, определены необходимые и достаточные условия ег сходимости, а также условия отсутствия обрыва информационног процесса;
построено уравнение обработки измерений в судовы интеллектуальных системах управления, доказано существовани стационарных решений этого уравнения, а также получені
УСЛОВИЯ СХОДИМОСТИ ПОСЛеДОВаТеЛЬНОСТИ решений К ЭТИ!
стационарным решениям;
. предложено использование адаптивных статистических моделе; для описания судовых процессов, дана концепция адаптациі статист ческих моделей по всей области ее существования ц измерениям в локальной области, построен основанный на неї метод адаптации моделей в судовых системах управления - мето, притянутой точки;
. сформулирован принцип оптимального взвешивания в система, оценки состояния но измерениям, предложено использовать его системах определения мс^та су^на, создан оригинальный мето, адаптации навигационных фильтров - метод оптимальном тетраэдра.
Методы исследоиания. Решение теоретических і прикладных вопросов опирается на использование теории моделей математической лотки, теории систем и теории искусственноп интеллекта. Программное обеспечение, реализующее основньи прикладные результаты работы, создано автором на языке PASCAI ver 6,7 для IBM PC.
Практическая ценность и внедпение результатов.
горетические положения работы, а также полученные в ней пикладные результаты могут быть использованы при разработке шкречных интеллектуальных систем обработки измерений как на эрском транспорте, так и в яругех областях техники, связанных с іравлением и оцениганием по результатам наблюдений в реальном іемени.
Использование предложенных методов ' структурной и іраметрнческой идентификации в судовых системах управления ст возможность адаптировать модели (предметную область) в этих істемах к реальным условиям функционирования, что позволит бежать ошибок при выработке решений по управлению судном и о подсистемами.
Прикладные. рс ультаты работы реализованы автором в ряде юграммных разработок, в числе которых:
пакет синтеза статистических моделей (по договору с Marine Soft
Gmbh);
система синтеза структурных теорий;
программа исследования характеристик статистических моделей
(по договору с ЦНИИ Электроприбор);
имитационный стенд, системы экономии топлива (по договору с
ЦНИИ Электроприбор);
программное обеспечение обработки данных, синтеза и адаптации
статистической модели в системе экономии топлива (по договору
с ТОО NESSY Ltd).
Результаты работы использованы в разработке судовой системы ономии топлива, опытный экземпляр которой создается r стоящее время.
Апробация работы. Основные положения диссертационной
эоты представлены на: ' ~5.
научно - техническом семинаре по проблемам управления
Лаборатории проблем управления И автоматизации транспортных
комплексов ИПТ РАН (СПб. 1989-1994);
VI, VII Всесоюзных совещаниях "Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования Мирового Океана" (Одесса 1987, Калининград 1989);
XII конференции молодых ученых ИЧАШ им. А.А.Благонравова АН СССР (Ленинград 1989);
. Совете но упра&пению движением судов и кораблей (Севастополь 1989);
Весе, школе - семинаре "Моделирование процессов управления
транспортными системами" (Владивосток 1989);
. IX Jcec. симпозиуме "Эффективность, качество и надежность
систем Человек-техника" (Воронеж 1990);
,,. XVI Межотраслевом Н'ПС (Киев 1990); .
V Ленинградском симпозиуме по теории адаптивных систем (Ленинград 1991);
Конференции "Проблемы экологии, энергетики и безопасности транспорта" (СПб. 1992);
Конференции "Параметры перспективных транспортных систем" (Москва 1994).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 30 работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав и заключения, изложенных на 280 страницах машинописного текста, включая 26 рисунка и 5 таблиц, списка литературы из 189 наименований и приложений. Общий объем работы состаагіяет 345 страниц.