1.1 Сучасний стан проектування та тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування

 

 

У теперешній час відбувається перехід від традиційних методів параметричного автоматизованого керування до методів класифікаційного керування [66-68]. При цьому підвищення функціональної ефективності АСК складними ТП, що функціонують за умов апріорної невизначеності,  пов’язано з розробленням та впровадження інтелектуальних СППР, побудованих  на основі самонавчання та автоматичної класифікації. Основними властивостями таких систем є:

- наявність слабо формалізованого керованого процесу, що характеризується нестаціонарністю, імпликативністю, багатокритеріальністю та впливом неконтрольованих факторів;

- наявність нечітких вхідних даних, що обумовлено довільними (ненульовими) початковими умовами функціонування АСК, що навчається, в режимі моніторингу за умов апріорної невизначеності, інформаційних та ресурсних обмежень;

- наявність замкнених зворотних зв`язків, що допускає можливість роботи в режимі відпрацювання внутрішніх та зовнішніх збурень з метою стабілізації керованого процесу;

- наявність локальних систем автоматичного керування шляхом використання аналогових і цифрових ПІД-регуляторів [69];

- наявність системи підтримки прийняття рішень (СППР), яка може функціонувати у двох роздільних (або об’єднаних) у часі режимах: навчання, в процесі якого формуються безпомилкові за навчальною вибіркою вирішальні правила, і екзамену, на якому безпосередньо приймаються рішення про оцінку функціонального стану системи та вироблення керуючих команд;

- багатопотоковість режиму функціонування, що призводить до асинхронності оброблення інформації, що робить ускладненим застосування традиційних математичних методів моделювання СППР, що навчаються;

- спроможність самооцінки функціональної ефективності систем.

- знання-орієнтованість (здатність до засвоювання і виведення знань);

- використання сучасних електронно-обчислювальних комплексів з потужною довготривалою пам’яттю й оперативністю оброблення інформації;

- ергономічність і можливість функціонування в інтерактивному режимі;

- об’єктно-орієнтована методологія проектування систем;

Інтелектуальна СППР в складі АСК призначена для аналізу накопичених системою даних, оцінки поточного функціонального стану технологічного процесу і формування для особи, що приймаж рішення (ОПР), керуючих команд. Питанням розробки інтелектуальних СППР у передових країнах світу приділяється велика увага, зокрема, в рамках інтернаціонального проекту, що здійснюється під егідою Міжнародного інституту прикладного системного аналізу в Лаксенбург (Австрія). Такі системи будуються на принципах штучного інтелекту, основними методами якого є розпізнавання образів та машинне навчання (самонавчання). Навчання чи самонавчання СППР забезпечує адаптацію АСКТП за рахунок достовірної ідентифікації та прогнозування зміни в часі функціональних станів ТП і як наслідок формування оптимальних (тут і далі в інформаційному розумінні) керуючих (корегуючих ) впливів.

Серед основних проблем розвитку інтелектуальних інформаційних технологій можна зазначити:

- модельний характер переважної більшості відомих методів автоматичної класифікації, що становить певну теоретико-методологічну цінність, але є непридатним для практичного застосовування [70-75];

- незавершеність теорії ефективного машинного навчання АСК складними технологічними процесами;

- нелінійність, нестаціонарність і багатофакторність виробничих технологічних процесів, які відбуваються за умов апріорної невизначеності, що й обумовлює їх слабку формалізованість;

- підвищенні вимоги до оперативності етапів навчання і перенавчання АСК, що навчаються в режимі реального часу.

Незважаючи на суттєві досягнення в галузі автоматичної класифікації і великий обсяг публікацій, значних зрушень у підвищенні ефективності навчання АСК слабо формалізованими процесами все ще не відбувається.

Таким чином, враховуючи те, що технічне забезпечення сучасних АСК вийшло на достатній для вирішення складних практичних задач рівень, актуальною є розробка нових оптимальних в інформаційному розумінні ефективних АСК, що навчаються (самонавчаються), а також відповідних засобів інформаційної інтелектуальної технології, які дозволять впровадження таких систем на практиці.