ИНСТРУМЕНТАЛЬНО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ И ДИСПОЗИЦИИ СЛОЖНОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА В ГРУППЕ

Инструментально-моделирующий комплекс (ИМК) исследования регенерирующих процессов с дискретным временем и диспозиции сложного динамического объекта (СДО) в группе относится к автоматике и вычислительной технике и предназначен для разработки систем управления основанных на принципах иммунитета применяемых в робототехнических авиакосмических комплексах, основанных на принципах иммунологии.
Областью применения, относимой в общих чертах к функциональным задачам оснащаемого посредством данного ИМК интеллектного стенда с использованием специального языка схем радикалов [4], преимущественно являются модели, представленные в [5, 7, 10, 12, 15], применение которых выводит на качественно новый уровень проектирование и системное моделирование авиакосмических комплексов в целом и роботизированных беспилотных летательных аппаратов в частности.
В данном ИМК при исследовании процессов управления может быть в принципе использован базовый метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [10] посредством аппаратной реализации процедуры, основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы - т.н. процедуры отрицательного отбора [13].
В математической кибернетике известны устройства, позволяющие осуществить различные по своей природе физические реализации неформальных моделей интеллектуальной обработки данных [1-5, 7, 9, 13].
На практике наиболее распространенной является задача идентификации с применением вероятностных систем распознавания, что позволяет обеспечить реализацию в процессе идентификации, в т.ч. и при моделировании распознавания, ряда возможностей метода статистических испытаний, в нашем случае - с использованием т.п.регенеративных моделей [7, 12, 13].
Искомая гибкость структуры интеллектуального управления в перспективных реализациях авиакосмических систем может быть достигнута на базе прорывных исследований возможностей непосредственного применения принципиально новых решений гибридных робототехнических комплексов и способов диагностики их состояния [14, 15].
Необходимость переключения режимов управления определяется путем применения диагностических средств различной направленности [2-4, 12].
Известны принципы функционирования и некоторые свойства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью.
Данная матрица с обратной связью представляет собой устройство типа матрицы Штайнбуха [1, 3], в которой между горизонтальными и вертикальными линейками образована обратная связь через блок нормирования. Наличие итеративного процесса позволяет использовать указанную матрицу с обратной связью также в качестве генератора многомерных последовательностей.
Получение последовательности с заданными характеристиками может быть обеспечено путем подбора состава элементов матрицы и совокупности стартовых сигналов. Такая ассоциация позволит обеспечить не только произвольную гибкую перестройку связей в модели, но и организовать моделирование процедуры распознавания СДО в рамках структуры без увеличения числа и сложности связей.
Однако при использовании указанного средства как эталона для логических систем распознавания в составе многоканального устройства матричной структуры с обратной связью при моделировании процесса идентификации СДО в практике, как правило, используемые характеристики априорных данных не являются достаточными для последующей оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [2, 3, 10].
Наиболее близким по назначению и технической сущности является устройство для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей [2, 3], обеспечивающее функциональное диагностирование контролируемых многоканальных преобразователей; устройство содержит блок выявления неисправности преобразователей, блок вычисления характеристик преобразователей, инвертор и коммутатор, подключенные к преобразователям.
В числе основных недостатков искомого средства, применимого в принципе при создании инвариантных к помехам линейных преобразователей, - это упреждение возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектного стенда при переключении заданных режимов управления в группе с необходимой диспозицией для исследуемого процесса управления внешними средствами, которые не позволяют производить моделирование многоканальных преобразователей с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких к статистически необратимым преобразованиям [10].
Основным назначением полезной модели является расширение функциональности путем создания комплексного устройства, позволяющего упреждать ситуации сложного (составного) воздействия на моделируемый объект дестабилизирующих факторов - посредством применения каскада из однотипных фрагментов оснащаемого интеллектного стенда, в т.ч. логического блока, блока памяти и др., с использованием многоканального устройства матричной структуры с обратной связью (вычислитель), устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей для указанных исследовательских задач и экспериментов применительно к робототехническим комплексам в авиакосмической сфере.
Поставленная цель достигается тем, что при моделировании опорной процедуры распознавания сложного динамического объекта в устройство дополнительно введены в новой последовательности логический блок, совмещенные блоки (которые, в свою очередь, включают блок диагностики, вычислитель, преобразователь), блоки коммутации, счетчики, а также блок памяти и новые связи между указанным оснащением каскада.
Инструментально-моделирующий комплекс исследования процессов управления и диспозиции СДО в группе, содержащий совмещенные блоки, блоки коммутации, блоки контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, с дополнительно введенными логическим блоком, блоками диагностики, вычислителями, преобразователями, счетчиками и блоком памяти, соответственно включает в своем составе компоненты, приведенные на. фиг. 1, 2 [2, 3].
Функционально самостоятельный компонент (фиг. 3, 4 [2, 3]) устройства для моделирования многоканальных преобразователей охватывает: генератор многомерных последовательностей 1, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, имеющий управляющий вход 1, 2n информационных входов и 2n информационных выходов, информационные выходы которого соответствуют входам блока сопряжения 2;
блок сопряжения 2, имеющий 2n входов и выход, входы которого соответствуют информационным выходам генератора многомерных последовательностей 1, выход которого подключен к входу 2 коммутатора 3;
коммутатор 3, имеющий управляющий вход 1, 2 информационных входа 2 и 3, а также выход, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 2, выход которого подключен к входу блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4;
блок контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4, выполненный в виде устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, имеющий вход и 2 выхода, вход подключен к выходу коммутатора 3, выход 1 подключен к функциональному входу 2 счетчика числа переключений 5;
счетчик числа переключений 5, имеющий управляющий вход 1, функциональный вход 2 и выход, функциональный вход 2 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4.
Функционально самостоятельный (вне каскада) компонент устройства для моделирования многоканальных преобразователей работает в основных режимах работы прообраза (предшествует в полезной модели [3-5, 7]: устройство моделирования процедуры распознавания СДО).
Инструментально-моделирующий комплекс исследования процессов управления и диспозиции сложного динамического объекта в группе схематично приведен на фиг. 1 и в своем составе соответственно содержит:
- логический блок 1, имеющий 2 входа и выход, вход 1 логического блока 1 обеспечивает включение ИМК внешними средствами, вход 2 логического блока 1 подключен к выходу 1 блока контроля линеаризации передаточных характеристик 4, выход логического блока 1 подключен к входу 2 совмещенного блока 2, входу 3 всех (N+1) блоков коммутации ИМК (1-ый блок коммутации 6, … N-ый блок коммутации и «N+1»-ый блок коммутации 3), а также входу 1 блока памяти 9;
- совмещенные в едином блоке 2 блок диагностики 10, вычислитель 11 и преобразователь 12; совмещенный блок 2, имеющий 2 входа и выход, на вход 1 совмещенного блока 2 поступают данные из внешней среды, вход 2 совмещенного блока 2 подключен к выходу логического блока 1, выход совмещенного блока 2 подключен к входу 2 блока коммутации 3;
- блок коммутации 3, имеющий 3 входа и выход, на вход 1 поступает внешний сигнал, вход 2 блока коммутации 3 подключен к выходу совмещенного блока 2, вход 3 блока коммутации 3 подключен к выходу логического блока 1, выход блока коммутации 3 подключен к входу блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4;
- блок контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 имеет 1 вход и 2 выхода, вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 подключен к выходу блока коммутации 3, выход 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 подключен к трем входам: входу 2 логического блока 1, к входу 2 1-ого совмещенного блока 5 и к входу 3 1-ого блока коммутации 6, на выход 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 выводятся результаты контроля и линеаризации передаточных характеристик;
- n совмещенных блоков 5, также включающих (каждый) в своем составе блок диагностики 10, вычислитель 11 и преобразователь 12; совмещенный блок 5 имеет (каждый) 2 входа и 1 выход, на вход 1 совмещенного блока 5 поступают данные из внешней среды, вход 2 совмещенного блока 5 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, выход совмещенного блока 5 подключен к входу 1 блока коммутации 6;
- n блоков коммутации 6, имеющих каждый по 3 входа и 1 выход, вход 1 блока коммутации 6 подключен к выходу совмещенного блока 5, на вход 2 блока коммутации 6 поступает внешний сигнал, вход 3 блока коммутации 6 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 и выходу логического блока 1, выход блока коммутации 6 подключен к блоку контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 7;
- n блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 7, имеющих каждый 1 вход и 2 выхода, вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 7 подключен к выходу блока коммутации 6, выход 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 7 подключен к входу счетчика 8, на выход 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 7 выводятся результаты контроля и линеаризации передаточных характеристик;
- n счетчиков 8, имеющих каждый вход и выход, вход счетчика 8 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 7, выход счетчика 8 подключен к входу 1 блока памяти 9;
- блок памяти 9, имеющий n+1 входов и 1 выход, входы блока памяти 9 от входа 1 до входа n, соответственно, подключены к выходам счетчиков 8;
- блок диагностики 10 имеет вход и выход, вход блока диагностики 10 соответствует входу 1 совмещенного блока 2 (5), выход блока диагностики 10 подключен к входу 2 вычислителя 11;
- вычислитель 11 имеет 2 входа и 1 выход, вход 1 вычислителя 11 соответствует входу 2 совмещенного блока 2 (5), вход 2 вычислителя 11 подключен к выходу блока диагностики 10, выход вычислителя 11 подключен к входу преобразователя 12;
- преобразователь 12 имеет вход и выход, вход преобразователя 12 подключен к выходу вычислителя 11, выход преобразователя 12 соответствует выходу совмещенного блока 2 (5).
В научно-технической литературе не обнаружено технических решений с указанными существенными признаками, что позволяет сделать вывод о его новизне. Не были обнаружены и устройства, в которых поставленная цель достигалась бы всей вновь введенной совокупностью существенных признаков, что позволяет сделать вывод о достаточном уровне предложения при оформлении представленной полезной модели.
Инструментально-моделирующий комплекс исследования процессов управления и диспозиции сложного динамического объекта в группе поясняется чертежами, где на фиг. 1 представлена структурная схема функционально самостоятельного компонента ИМК. На фиг. 2 приведено содержание совмещенного блока, который, в свою очередь, включает блок диагностики, вычислитель и преобразователь. На фиг. 3, 4, соответственно, представлено построение устройства для моделирования многоканальных преобразователей в целом (из однотипных компонентов). На фиг. 5 представлена функциональная схема с уточнением новой связи с внешними блоками (счетчики или логическое устройство) по отношению к ранее известному блоку контроля линеаризации передаточных характеристик. На фиг. 6 показан наглядный пример гибридного робототехнического комплекса для соответствующей диагностики его состояния [14]. На фиг. 7 представлено многоканальное устройство матричной структуры с обратной связью как одна из простейших реализаций указанного вычислителя 11.
Конструктивная сущность базового фрагмента интеллектного стенда отражает двухуровневую структуру управления на базе оператора межуровневого перехода [4, 5, 9] при подготовке к наступлению критических событий [6], которое сводится к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценивании ожидаемого воздействия в различных режимах работы показанной совокупности фрагментов оснащенного интеллектного стенда. Однако функциональные возможности ИМК подразумевают также и многоуровневую иерархию процессов управления, сводимую, в конечном итоге, к указанной двухуровневой схеме при заданной диспозиции СДО в группе. То есть ИМК формализует взаимосвязь сенсорной и поведенческой составляющих интеллектного управления СДО в группе [4, 9, 13]; более того - основной замысел представленной полезной модели направлен на описание двухуровневой структуры, где верхний «слой» отражает «интересы» группы, а нижний - попарные «ассоциации»; и которая соответствует каждому СДО в определенной диспозиции.
Инструментально-моделирующий комплекс исследования процессов управления и диспозиции сложного динамического объекта в группе работает в соответствии с описанием функционально самостоятельного (вне каскада) компонента в основных режимах работы устройства для моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта [2, 3].
Предполагается, что в начальном состоянии логический блок 1 включается внешними средствами через вход 1 логического блока 1; далее происходит активация ИМК (с выхода логического блока 1 ко входу 2 совмещенного блока 2, входу 3 всех (N+1) блоков коммутации ИМК (1-ый блок коммутации 6, … N-ый блок коммутации 6 и «N+1»-ый блок коммутации 3), а также входу n+1 блока памяти 9). Совмещенный блок 2 включен, на вход 2 коммутатора 3 поступает сигнал с выхода совмещенного блока 2. На входы 2 блоков коммутации 6 поступают внешние сигналы.
В частности, для рассматриваемых режимов работы, ИМК обеспечивает, соответственно, - задействование по отношению к внешнему (по необходимому количеству каналов) сигналу, через совмещенный блок 2 (5) и коммутатор 3 (6) - функционирование интеллектного стенда в целом по штатному режиму работы устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, см. фиг. 1-4 [2, 3]; нештатный режим работы устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей является ключевым по функциональному предназначению предлагаемого устройства, переход в который (режим работы) происходит после превышения порогового числа срабатывания счетчика числа переключений (либо однократного срабатывания в случае верхнего «слоя» - выход 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4); искомыми выходными данными для блока памяти 9 (каскада) являются показания счетчиков 8, а также блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 7.
В случае срабатывания блока 4 происходит переключение режимов работы блоков ИМК и задача обнаружения (идентификации) на данном этапе для соответствующих подключенных каналов считается выполненной: при переключении режимов работы с выхода 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 поступает сигнал на вход 2 логического блока 1, вход 2 совмещенного блока 5, вход 3 блока коммутации 6; также, по решению логического блока 1 поступает сигнал на входы 3 других блоков коммутации 6, в результате чего один или несколько из компонентов нижнего «слоя» начинает работу с совмещенным блоком 5 и исследуемый внешний сигнал поступает на вход 1 блока коммутации 3 и далее на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4.
В случае превышения порога срабатывания счетчика 8 происходит останов ИМК и задача обнаружения (идентификации) на данном этапе для соответствующих каналов считается завершенной.
В ИМК приведены выход блока памяти 9 и в определенном смысле соответствующие ему входы совмещенных блоков 2 (5), а именно - вход 1 вычислителя 11; однако в рамках рассматриваемого технического решения полезной модели данные функциональные связи могут быть реализованы и внешними программно-аппаратными средствами.
Таким образом, о наличии угроз и уровне опасности в среде функционирования надсистемы представляется возможным судить по степени проявления искомого свойства в процессе функционирования описанного каскада, обеспечивающего упреждение в принципе возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектного стенда при переключении заданных режимов управления в группе с необходимой диспозицией для исследуемого процесса управления внешними средствами (исходя из необходимого и достаточного количества СДО в группе для достижения потенциальной сложности реализуемых режимов управления), с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких, по сути, к статистически необратимым преобразованиям [3, 10, 11, 14].
Так, опасности функционирования проявляются при возникновении дестабилизирующих факторов в ходе выполнения отдельных и конкретных функциональных операций разрабатываемых авиакосмических комплексов [4, 8, 9, 11-14]. По мере накопления информации о дестабилизирующих факторах, возникших в ходе таковых операций при подготовке к наступлению критических событий [7, 10, 13], появляется актуальная возможность оценки показателя частоты дестабилизирующих факторов по накопленным (в процессе проведения продолжающихся комплексных экспериментальных исследований интеллектуального управления) статистическим данным [3, 10-13, 15].
Под статистической оценкой показателя частоты воздействия понимается числовое значение данного показателя, вычисленное по результатам наблюдений за указанными операциями на базе указанного оператора межуровневого перехода. В качестве практически возможного к реализации (и уже реализованного в серии предшествовавших технических решений [1, 2, 3, 9, 11, 13]) использован подход, представляющий собой метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [10]. Способ действия заявленного ИМК, реализующий оснащение интеллектного стенда посредством аппаратной реализации процедуры отрицательного отбора (основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы), также сводится к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений ранее описанного субблока выявления неисправностей [2, 3].
Расчетный пример, в том числе и по приведенному содержанию новой полезной модели, полностью соответствует аналогу, рассмотренному в [2].
Указанный пример был приведен в числе возможных предпосылок и вариантов статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством предложенного ИМК. И представляется очевидным, что в предпочтительных вариантах выполнения могут быть сделаны изменения и модификации, не выходящие из объема настоящей полезной модели, с использованием большего числа уже описанных в формуле однотипных фрагментов каскада при сопряжении многоканальных преобразователей, а также посредством применения ряда иных во многом сходных статистических методов.
Список основных использованных источников
1, А.С. №262494. Акопян Р.А., Агамалова М.А. Обучаемая матрица. "Открытия, изобретения, промышленные образцы, товарные знаки", 1969, №6.
2. А.С. №1675854, G05B 23/02. Устройство Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик МКП. Титов В.Б., Русинов К.А., 1989.
3. Патент РФ на полезную модель №61044.7 МПК G05B 23/02. Устройство для моделирования процедуры распознавания СДО. Рожнов А.В., Бурлака А.И., Кублик Е.И., Белавкин П.А., Щитов А.Ю. Приор. 16.11.06 г. Зарег. 10.02.07.
4. Язык схем радикалов. Методы и алгоритмы / под ред. А.В. Чечкина и А.В. Рожнова. - М.: Радиотехника, 2008.
5. Радченко А.Н. Моделирование основных механизмов мозга, Л.: Наука, 1968.
6. Крапивин В.Ф. О теории живучести сложных систем. - М.: Наука, 1978.
7. М. Крэйн, О. Леуман. Введение в регенеративный метод анализа моделей. - М.: Наука, 1982.
8. Васильев В.Α., Мухин В.И. Стратегическая оборонная инициатива и эшелонированная противоракетная оборона США. - М., МО СССР, 1990.
9. Васильев C.H., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. - М.: Физматлит, 2000.
10. Электромагнитная совместимость и имитационное моделирование инфокоммуникационных систем. - М.: Радио и связь, 2002.
11. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик перспективных бортовых РЛС: возможности и ограничения. - М.: ИПРЖР, 2002.
12. Полоус А.И., Волков А.Г. Интеллектуальные методы и модели диагностирования РТС.- М.: В А РВСН имени Петра Великого, 2005.
13. Искусственные иммунные системы и их применение /под ред. Д. Дасгупты. Пер. с англ. под ред. А.А. Романюхи. - М.: Физматлит, 2006.
14. Soichiro Tsuda, Klaus-Peter Zauner, Yukio-Pegio Gunji. Robot Control: From Silicon Circuitry to Cells. - Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006, pp.20-32.
15. Гетман M.B., Раскин А.В. Военный космос: без грифа "секретно". - М.: Русские витязи, 2008.