СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТА КАК СИСТЕМЫ
METHOD OF IDENTIFYING OBJECT AS SYSTEM

Изобретение относится к вычислительной технике, автоматическому управлению и может использоваться как для поиска и идентификации объектов по их способности генерировать/потреблять ресурс (энергию), так и для пополнения описаний отдельных объектов, а также для пополнения самого набора описаний объектов, разработки инструментов и мер по воздействию (управлению) состоянием объекта при неполной информации о его структуре, структуре внешней среды и ее возмущениях.
Известен способ идентификации действующих объектов в системах управления (патент РФ RU 2 686 257 C1 G05B 19/045, G05B 15/02, G06F 17/10, G06F 17/18.) используемый для создания системы искусственного интеллекта, обеспечивающей автоматическое определение причин возникновения и локализации зарождающихся дефектов на различных режимах работы объектов удаленного мониторинга, за счет обнаружения и распознавания возникновения аномалий в их работе за счет: а) фиксации пространства параметров, характеризующих объект, б) определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта, в) введения пространства показателей контура оценки целей объекта, г) введения контура воздействия (управления) на объект пространством управляющих воздействий наблюдателя (регулятора) и целей объекта.
Недостаток способа:
1. объект анализа определен заранее, идентификация не требуется. При низкой корреляции значений близкий к нормальному закон распределения стандартизированных невязок параметров не работает, т.е. значения, имеющие сильную случайную природу происхождения, не могут быть оценены и спрогнозированы достоверно искусственным интеллектом: а) снижение идентификации объекта;
2. нельзя применить для идентификации объекта, если дифференциальное уравнение с недостаточной точностью описывает его состояние: а) снижение идентификации объекта;
3. нельзя применить для объекта, идентифицированного как система, в режимах резкого изменения вариационных характеристик параметров его процессов (не учитывает смену роли параметра в системе, характеризующего объект как систему): б) снижение точности определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта;
4. не учитывает одномоментного (мгновенного) изменение внутренней структуры объекта, идентифицированного как система (не учитывает изменение матрицы, задающей природу связи параметров, характеризующих объект как систему): б) снижение точности определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта;
5. не проверяется свойства параметров пространства новых систем по результату процесса объединения/разделения, дублирования какой-либо ее части или полного воспроизводства системы с автономными или зависимыми от базовой системы режимами работы образовавшихся новых систем (разделение/объединение пространства и матрицы взаимодействия параметров структуры системы): г) ухудшение точности и эффективности управления;
6. нет механизма автоматической идентификации объекта как системы после изменения размерности наблюдаемого объекта (не регистрируется изменение размерности): г) ухудшение точности и эффективности управления;
7. невозможно автоматически перестроить матрицу структуры управления, при изменении размерности наблюдаемой системы: б) снижение точности определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта;
8. если внешнее случайное возмущение неизвестно, то идентификация объекта выполняется без учета влияния внешнего воздействия: а) снижение эффективности идентификации объекта);
9. не формируется универсальный показатель характеризующий состояние системы и позволяющий сравнивать системы разного размера одной области и других областей между собой для анализа и оценки синергетического результата: г) ухудшение точности и эффективности управления;
10. неизбежность порождения ошибки ложной синонимии при отсутствии признаков, однозначно идентифицирующих объекты, ситуации, явления: а) снижение эффективности идентификации объекта);
11. неоднозначность используемых множеств и значений для управления при случайных ошибках или параметров системы: элемент есть, а данных по нему нет и наоборот: г) ухудшение точности и эффективности управления.
Известен способ идентификации каналов регулирования объектов с нанесением пробных сигналов на прогнозируемые рабочие управления (RU 2 271 561 C2 G05B 23/00) для повышения точности идентификации за счет определения типопредставительных ситуаций с соответствующими с соответствующими статистическими характеристиками ошибок регулирования и прогнозирования и за счет назначения соответствующего алгоритма прогнозирования траекторий изменения во времени управлений технологическим объектом и траекторий вектора его выходных величин за счет: а) фиксации пространства параметров, характеризующих объект, б) определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта, в) введения пространства показателей контура оценки целей объекта, г) введения контура воздействия (управления) на объект пространством управляющих воздействий наблюдателя (регулятора) и целей объекта.
Недостатки:
1. не учитывает параметры системы с низкими значениями характеризующих происходящих процессов (частота попадания в интервал). Взаимосвязи параметров вне доверительного интервала не идентифицируются как элементы системы (части объекта) (искажение пространства характеризующих объект как систему): а) снижение эффективности идентификации объекта);
2. не учитывает одномоментного (мгновенного) изменение внутренней структуры объекта, идентифицированного как система (не учитывает изменение матрицы, задающей природу связи параметров, характеризующих объект как систему): б) снижение точности определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта;
3. не проверяется свойства параметров пространства новых систем по результату процесса объединения/разделения, дублирования какой-либо ее части или полного воспроизводства системы с автономными или зависимыми от базовой системы режимами работы образовавшихся новых систем (разделение/объединение пространства и матрицы взаимодействия параметров структуры системы): г) ухудшение точности и эффективности управления;
4. невозможно применить для анализа систем различной природы (биологические объекты, экономические объекты, космические объекты и др.): в) усложнение процедуры постановки целей);
5. невозможно сопоставить одному описанию из набора двух и более объектов подсистем и систем (биологические объекты, экономические объекты, технические объекты, космические объекты и др.) - проблемы омонимии: г) ухудшение точности и эффективности управления;
6. не формируется универсальный показатель характеризующий состояние системы и позволяющий сравнивать системы разного размера одной области и других областей между собой для анализа и оценки синергетического результата: г) ухудшение точности и эффективности управления;
7. неизбежность порождения ошибки ложной синонимии при отсутствии признаков, однозначно идентифицирующих объекты, ситуации, явления: а) снижение эффективности идентификации объекта);
8. неоднозначность используемых множеств и значений для управления при случайных ошибках или параметров системы: элемент есть, а данных по нему нет и наоборот: г) ухудшение точности и эффективности управления.
Известен способ идентификации линеаризованного динамического объекта RU 2 256 950 C2 G06F 17/18, G05B 17/02, G05B 17/02) для структурно-параметрической идентификации линеаризованного объекта с определенным образом заданными значениями измеренных вход-выходных сигналов объекта, позволяющая автоматически определять структуру и неизвестные параметры математической модели объекта, улучшая качество и достоверность результатов моделирования объекта управления, и на их основании определять развитие процессов объекта в ходе его функционирования за счет: а) фиксации пространства параметров, характеризующих объект, б) определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта, в) введения пространства показателей контура оценки целей объекта, г) введения контура воздействия (управления) на объект пространством управляющих воздействий наблюдателя (регулятора) и целей объекта.
Недостатки:
1. не учитывает параметры системы с низкими значениями характеризующих происходящих процессов (частота попадания в интервал). Взаимосвязи параметров вне доверительного интервала не идентифицируются как элементы системы (части объекта) (искажение пространства характеризующих объект как систему): а) снижение эффективности идентификации объекта);
2. нельзя применить для объекта, идентифицированного как система, в режимах резкого изменения вариационных характеристик параметров его процессов (не учитывает смену роли параметра в системе, характеризующего объект как систему): а) снижение эффективности идентификации объекта);
3. не учитывает одномоментного (мгновенного) изменение внутренней структуры объекта, идентифицированного как система (не учитывает изменение матрицы, задающей природу связи параметров, характеризующих объект как систему): б) снижение точности определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта;
4. не проверяется свойства параметров пространства новых систем по результату процесса объединения/разделения, дублирования какой-либо ее части или полного воспроизводства системы с автономными или зависимыми от базовой системы режимами работы образовавшихся новых систем (разделение/объединение пространства и матрицы взаимодействия параметров структуры системы): г) ухудшение точности и эффективности управления;
5. нет механизма автоматической идентификации объекта как системы после изменения размерности наблюдаемого объекта (не регистрируется изменение размерности): а) снижение эффективности идентификации объекта);
6. невозможно автоматически перестроить матрицу структуры управления, при изменении размерности наблюдаемой системы: г) ухудшение точности и эффективности управления;
7. невозможно автоматически перестроить пространство управления, при изменении размерности наблюдаемой системы: г) ухудшение точности и эффективности управления;
8. невозможно учесть опыт управления механизма, создающего управляющее воздействие: в) усложнение процедуры постановки целей);
9. невозможно сопоставить одному описанию из набора двух и более объектов подсистем и систем (биологические объекты, экономические объекты, космические объекты и др.) - проблемы омонимии: г) ухудшение точности и эффективности управления;
10. не формируется универсальный показатель характеризующий состояние системы и позволяющий сравнивать системы разного размера одной области и других областей между собой для анализа и оценки синергетического результата: г) ухудшение точности и эффективности управления;
11. неизбежность порождения ошибки ложной синонимии при отсутствии признаков, однозначно идентифицирующих объекты, ситуации, явления: а) снижение эффективности идентификации объекта);
12. неоднозначность используемых множеств и значений для управления при случайных ошибках или параметров системы: элемент есть, а данных по нему нет и наоборот: г) ухудшение точности и эффективности управления.
Наиболее близкие к предлагаемому является способ:
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является способ интегральных показателей описанного в непатентных документах:
Масаев С.Н. «Методика комплексной оценки управленческих решений в производственных системах с применением корреляционной адаптометрии»: дис. … канд. техн. наук: 05.13.06: защищена 25.03.11: утв. 25.11.11. СФУ, - Красноярск, 2011. - 214 с. В данной работе происходит идентификация объекта как системы за счет: а) фиксации пространства параметров, характеризующих объект, б) определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта, в) введения пространства показателей контура оценки целей объекта, г) введения контура воздействия (управления) на объект пространством управляющих воздействий наблюдателя (регулятора) и целей объекта.
Недостатки:
1. интегральные показатели и показатели адаптометрии рассчитаны по параметрам системы вне доверительного интервала, тем самым искусственно ограничивают размерность идентифицируемого объекта как систему: а) снижение эффективности идентификации объекта);
2. не проверяется свойства параметров пространства новых систем по результату процесса объединения/разделения, дублирования какой-либо ее части или полного воспроизводства системы с автономными или зависимыми от базовой системы режимами работы образовавшихся новых систем (разделение/объединение пространства и матрицы взаимодействия параметров структуры системы): г) ухудшение точности и эффективности управления;
3. нет механизма автоматической идентификации объекта как системы после изменения размерности наблюдаемого объекта (не регистрируется изменение размерности): а) снижение идентификации объекта;
4. невозможно автоматически перестроить матрицу структуры управления, при изменении размерности наблюдаемой системы: г) уменьшение точности управления;
5. невозможно автоматически перестроить пространство управления, при изменении размерности наблюдаемой системы: г) уменьшение точности управления;
6. невозможно учесть опыт управления механизма, создающего управляющее воздействие: г) уменьшение точности управления;
7. невозможно применить для анализа систем различной природы (биологические объекты, технические объекты, космические объекты и др.) (часть пространства, описывающего объект, не попадает в характеристику изучаемого объекта): в) усложнение процедуры постановки целей);
8. невозможно сопоставить одному описанию одного метода управления из набора двух и более объектов подсистем и систем (биологические объекты, технические объекты, космические объекты и др.) - проблемы омонимии г) уменьшение точности управления;
9. не формируется универсальный показатель характеризующий состояние системы и позволяющий сравнивать системы разного размера одной области и других областей между собой для анализа и оценки синергетического результата без учета его значимости г) уменьшение точности управления;
10. неизбежность порождения ошибки ложной синонимии при отсутствии признаков, однозначно идентифицирующих объекты, ситуации, явления: а) снижение эффективности идентификации объекта);
11. неоднозначность используемых множеств и значений для управления при случайных ошибках или параметров системы: элемент есть, а данных по нему нет и наоборот: г) уменьшение эффективности управления.
Цель изобретения - повышение точности, эффективности: идентификации наблюдаемого объекта любой природы (биологической, технической, социально-экономической, космической, смешанной и т.д.) при объединении с любым типом объекта, клоны, копии объекта, другие самостоятельные или зависимые объекты подобного типа или смешанного и повышения эффективности, точности (управления) воздействия на их состояние, с неполной или полной информации о их структуре, при различных возмущениях параметров внешней среды как системы.
Техническим результатом является способ идентификации объекта как системы (любой природы: космической, биологической, технической, экономической и т.д.) для контроля ее состояний, изменения физической формы, изменения структуры внутренних взаимоотношений элементов, физических свойств: при взаимодействии с другими системами (любой природы: космической, биологической, технической, экономической и т.д.) разделения на зависимую от исходной системы или независимую от исходной системы еще одну или много систем с сохранением контроля исходной системы или другой системы или самим себе системам, или автономной работе всех систем друг от друга или автономными в различных вариантах, в том числе и от исходной системы, объединения с другой зависимой или независимой исходной системой, или объединения с другими зависимыми или независимыми исходной системе или между собой системами с режимами параллельной работы, объединения, разделения, взаимообменом существующих функциональных возможностей систем с возможностью их развития или без возможности их развития взаимодействующими системами, клонами или с передачей ограниченного набора функциональных возможностей систем с возможностью их развития или не развития между системами, клонами, за счет идентификации пространства параметров, характеризующих объект, определения структуры взаимодействия пространства параметров объекта, введения пространства показателей контура оценки целей объекта, введения контура воздействия (управления) на объект пространством управляющих воздействий наблюдателя (регулятора) и целей объекта, отличающийся тем что, зафиксированные параметры объекта представляются как вектора параметров расхода энергии и получение энергии объектом, сортировка векторов расхода энергии объектом и получение энергии объектом, взаимодействующих с внешней средой и взаимодействующих между собой в границах самого объекта, определения суммы получаемой, перерабатываемой, запасаемой, потребляемой энергии объектом больше ноля, определения всех переходных процессов энергии по функциям системы как линейный процесс, ограниченных равенством поступающей энергии ее расходу баланса энергии в объекте, идентификации объекта как системы состояние которой, характеризуется аналитической функцией и выраженной семантическими показателями, которые учитывают параметры системы в том числе и не входящими в доверительные интервалы проверяемых гипотез, регистрации или прогнозирования взаимообмена энергией ее процессов между собой, между клоном системы, копиями системы переходными процессами объединения/разделения, ее отдельными самостоятельными частями и внешней средой в единой семантике выбранного метода воздействия на систему (управления), прогнозирования их состояния, управления с нашим воздействием на них или без, сокращения времени их идентификации и прогнозирования, повышение точности их идентификации и прогнозирования, совершенствования метода управления ими.
Способ заключается в следующем
Имеем  - пространство наблюдаемых переменных при учете данных характеризующих объект,  -  - вектор параметров оперативного учета объекта для наблюдения. Если необходимо идентифицировать объект как систему, то происходит старт работы алгоритма и по стрелке 1.0.1 через узел 01 и стрелку 1.0.2 информация о объекте поступает в блок 1.1. Из алгоритма 1 по стрелке 1 поступает на узел 01 сигнал  - функция наблюдения любых параметров за объектом и по стрелке 1.0.2 в блок 1.1. В блоке 1.1 наблюдаемое пространство  данных переводим в  - фазовое пространство параметров объекта из  -  - вектор фазовых переменных, определяющих состояние объекта.  - параметр расхода или получения энергии элемента объекта. По стрелке 3 в блок 1.2 поступает  и проверяется наличие значений -приток энергии и -расход энергии и их взаимосвязь через матрицу  - , определяющая внутреннюю структуру взаимодействия  с условием . Если условие блока 1.2 не выполняется, то по стрелке 4 через узел 1.5 и стрелку 4.1  попадает в блок 1.3. В блоке 1.3 находится и доопределяется матрица . В блоке 1.3 вырабатывается такая матрица , которая позволит хотя бы одному параметру  поступления энергии найти параметр расхода ресурса. Из блока 1.3 по стрелке 5 сигнал  поступает на проверку в блок 1.3.1. Блок 1.3.1 проверяет характеризуется полностью параметрами структуры  объект или нет. Если нет, то  из блока 1.3.1 по стрелке 2 через узел 01 и стрелку 1.0.2 попадает в блок 1.1. В блоке 1.3.1 если да, то по стрелке 6 через узел 03  через стрелку 8 попадает в блок 1.4. Если проверка в блоке 1.2 положительная, то переходим по стрелке 7 в узел 03 и по стрелке 8 в блок 1.4. В блоке 1.4 где  делятся на параметры/элементы  непосредственно участвующие в обмене энергией с внешней средой, а именно характеризующие события приносящие/расходующие энергию объекта, развивающие новые качеств объекта, элементы выступающие проводниками для высвобождения энергии в объекте или переводящие ее в запас энергии объекта. Далее значения  суммируются по процедуре  до общего показателя баланса энергии : . Значение  через стрелку 9 попадает в блоке 1.6 на проверку . Если значение  отрицательное, то по стрелке 10 попадает в узел 1.5, от него по стрелке 4.1 в блок 1.3. Если значение  положительное, то через стрелку 11 попадает в блок 1.7. В блоке 1.7 идентификация переходных состояний энергии  по переходной матрице  чтобы получить систему линейных уравнений (СЛУ). Матрицей  характеризуются все возможные переходные состояния объекта в  ограниченные структурой перехода энергии внутри объекта и при контакте с внешней средой, также перехода энергии на изменение структуры перехода энергии в будущем, энергией разделения на другие объекты, энергией объединения с другими объектами и энергией сохранения структуры. В блоке 1.8 проверяется полученную систему линейных уравнений на условие . Если условие блока 1.8 выполняется, то по стрелке 14 переходим в блок 1.10 через узел 1.9. В узле 1.9 добавляется метод воздействия (управления) выбранный наблюдателем и/или управляющим для объекта и цели объекта, поступающий по стрелке 16 в блок 1.10. В блоке 1.10 вырабатываем контур управления (воздействия) пространство управления  - пространство управляющих воздействий на объект,  -  - вектор воздействий, структура управления  где  процедура устанавливающая соответствие матрицы структуры объекта  в структуру управления объектом.  и получаем данные в разрезе первого блока идентификации . Формируем будущие состояния объекта  с учетом влияния параметров внешней среды . Из  понятно что - -вектор фазовых переменных, определяющих состояние объекта при значения выработанных алгоритмом управления. Задаем  -  матрица, определяющая структуру наблюдателя. Тогда и ,  или , . Также структура наблюдателя определяется с учетом целей наблюдения за объектом.  - пространство целей воздействий (управления),  -  - вектор целевых значений параметров функционирования объекта при воздействии управлении (плановые и нормативные показатели объекта).  - пространство аналитических оценок функционирования объекта из пространств аналитических оценок поступления энергии в объект и расхода энергии объектом,  -  - вектор аналитических оценок;
В блоке 1.10 получаем математическую модель объекта, описываемую уравнением:
.
По полученной модели, синтаксису воздействия (управления), целям объекта формируется система :
где
- переходные функции системы, имеют в общем случае следующий вид:
где ;
- функция наблюдения при оперативном управлении, определяющая параметры, доступные для наблюдения и имеющая вид:
- функция анализа функционирования системы в предшествующие моменты времени, имеющая вид:
- функция анализа прогнозных значений функционирования системы в будущие моменты времени, имеющая вид:
и с условно оптимальным управлением
При управлении производственной системой функцию  можно задать линейным векторным уравнением.
Управляющее воздействие при оперативном управлении может быть представлено в виде.
или
где  - регулятор системы, вырабатывающий управляющее воздействие в зависимости от отклонения  фактических выходных параметров от целевых значений.
По стрелке 17 объект идентифицированный как система  передается в блок 1.11. В блоке 1.11 выполняем расчет семантических показателей через аналитическую функцию (4), (4а) , которая позволяет получать аналитические оценки состояния системы.
Традиционно слово семантика используется в лингвистике для изучения смыслового значения языка. Как термин оно было впервые использовано французским филологом и историком Мишелем Бреалем. Далее по тексту будем использовать термин семантический ( гр. яз.), семантический показатель - показатель, обозначающий отношения элементов системы между собой и с факторами внешней среды.
В предполагаемом подходе для формирования функции наблюдателя воспользуемся значениями вектора фазовых переменных  за  предыдущих тактов. Параметр  будем называть глубиной анализа. Получим матрицу.
1. Произведем центрирование и нормирование элементов, образующих столбцы матрицы , выполняем следующую замену переменных:
, ,
где
2. Обозначим
и вычислим
где
и вычислим
Величины  называются коэффициентами ковариации между переменными  и  в момент времени , а матрица  - ковариационной матрицей между фазовыми переменными в момент времени t при глубине анализа k.
Величины  называются коэффициентами корреляции между переменными  и  в момент времени , а матрица  - корреляционной матрицей между фазовыми переменными в момент времени  при глубине анализа .
В силу введенных обозначений (13), (14) диагональные элементы матрицы  равны единице, т.е.  для всех  и всех , а остальные элементы находятся в диапазоне от -1 до +1 ().
Аналогично формулам (13), (13а) рассчитываются коэффициенты корреляции  и ковариации  матриц  и  на основе прогнозных значений фазовых переменных  за  будущих тактов.
На основе корреляционных матриц (13) строятся корреляционные графы системы, наглядно отображающие взаимосвязи между параметрами системы.
Рассматриваем в качестве функции наблюдателя матрицы:
а в качестве функции прогнозирования матрицы:
Функции наблюдателя могут служить семантической оценкой динамики системы, она дает возможность анализировать поведение многомерной системы, отслеживая возникающие тенденции изменения, вызванные управлением или внешним воздействием, а также их прогнозировать.
Корреляционная матрица фазовых переменных  мы и будем рассматривать в качестве функции наблюдаемой системы (16).
Как будет показано ниже, данная функция наблюдателя может служить семантической оценкой динамики системы, она дает возможность анализировать поведение многомерной системы, отслеживая возникающие тенденции изменения, вызванные управлением или внешним воздействием.
Исходя из сказанного проводится корректировка массива исходных данных (13) и соответственно матриц  и для всех .
На основе  (правила аналитической функций (4), (4а) распространяются,  это упрощение для  и ), для дальнейшего анализа, выделены следующие показатели корреляционного напряжения за прошлые периоды производственной системы:  - сумма абсолютных значений коэффициентов корреляции -й функции с прочими,  - сумма отрицательных значений коэффициентов корреляции и  - сумма положительных значений,  - сумма значений коэффициентов корреляции, взятых с учетом знаков.
Все четыре значения  рассчитываются на заданном временном интервале T и, как уже говорилось, характеризуют связность каждой функции в корреляционном графе.
Кроме того, для исследования системы в целом представляют интерес суммарные рейтинги всей системы (соответствующие общей связности корреляционного графа).
Далее система по стрелке 18 поступает в блок 1.12 на проверку  по семантическим показателям. Если выбираемые пороговые значения  не соблюдаются, то через стрелку 22 на узел 1.13. Из 1.13 по стрелке 21 на узел 1.15 и по стрелке 28 через узел 1.19 и стрелку 31 в алгоритм 1 для получения новых данных для идентификации объекта как системы. Параллельно из узла 1.13 по стрелке 24 в узел 1.16 и дальше по стрелке 20 в узел 1.5. Из узла 1.5 по стрелке 4.1 в блок 1.3. для уточнения матрицы . Если условие симметричности выполняется в узле 1.12, то по стрелке 23 система поступает в блок 1.14 для расчета остальных семантических показателей по правилам аналитической функций (4) - по прошлым значениям, (4а) - по будущим значениям:
1. Опыт (дальновидность центра прогнозирования)
Где dif - настраиваемый параметр (опыт системы).
2. Сумма положительных значений и отрицательных
где  - признак, по которому происходит группировка пространства .
3. Показатель структуры обмена энергией элементов системы с внешней средой:
где  - признак, по которому происходит группировка пространства .
4. Показатель структуры обмена энергией внутри системы:
где  - признак, по которому происходит группировка пространства ,  - величина сдвига периода для анализа.
5. Показатель циклов работы системы:
- глубина анализа (дальновидность центра),
- автокорреляция функции, .
- выбираемый номер рассчитываемого периода. .
6. Показатель влияния параметров внешней среды на работу элементов системы:
7. Показатель идентичности влияющих параметров внешней среды на работу элементов системы:
Можно рассчитывать любые статистические показатели и применять методы теории управления, MSET (Multivariate State Estimation Technique), ядерной регрессии (Kernel Regression), ядерного сглаживания, опорных векторов (Support Vector Machine - SVM), моделирования на основе подобия (Similarity Based Modeling - SBM), нейронных сетей, нечеткой логики, главных компонентов или бустинга деревьев решений так как объект идентифицирован как линейная система.
Семантическим показателем статистический показатель будет тогда, когда через аналитическую функцию (4) и (4а) его можно представить, как набор положительных статистических показателей и отрицательных статистических показателей.
Необходимо добиться симметричности фазовых траекторий наблюдаемых параметров Фиг 2, Фиг 3, Фиг 13.
Рассчитанные значения из блока 1.14 по стрелке 25 попадают в блок 1.17 на проверку условия. Если требуется повторить алгоритм, то по стрелке 27 на узел 1.15 и по стрелке 28 через узел 1.19 и стрелке 31 в алгоритм 1. Если не требуется, то по стрелке 29 данные передают в узел 15 и дальше по стрелке 28 через узел 1.19 и стрелке 31 в алгоритм 1. Если повторят алгоритм не надо, то полученные семантические показатели через стрелку 26, узел 1.18 и далее на стрелку 29, узел 1.15, стрелку 28, узел 1.19, стрелку 31 подаются в алгоритм 1 для дальнейшего воздействия управления объектом как системой. По стрелке 30 алгоритм отключается.
Суть изобретения состоит в следующем.
Применительно к реальным объектам, примером которых является диагностика состояния биологического объекта, обладающим свойством самоорганизации, реакция его на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от состояния объекта, причем влияет существенная нелинейность его характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на всем периоде существования объекта. При этом небольшое управление, направленное на ухудшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже смерти. Так, при лечении больных имеющих одинаковую стадию болезни у одного больного наблюдается выздоровление, а у второго ухудшение общего состояния. Это вынуждает медицинский персонал прекратить курс лечения второго больного и тратить время на дополнительное обследование больного.
Применительно к реальным объектам, примером которых является управление экономическим объектом, обладающим свойством самоорганизации, реакция его на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от состояния объекта, причем влияет существенная нелинейность его характеристик и параметры внешней среды. Как правило, система управления часто не приближена к границе устойчивости на всем периоде существования объекта. Обычно чем крупнее объект, тем выше граница устойчивости и более недостижима из-за слабой автоматизации выполняемых процессов. При этом управление, направленное на улучшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже прекращению работы экономического объекта. Так, при реализации цели точка ее достижения смещается на неопределенный срок, точность прогнозирования падает. Это вынуждает персонал тратить время на пересмотр состояния объекта, рассмотрения новых прогнозных значений состояния объекта и цели, тратить дополнительные ресурсы. Влияние внешних факторов учесть практически невозможно.
Применительно к реальным объектам, примером которых является управление техническим процессом, обладающим свойством самоорганизации, реакция его на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от состояния объекта, причем влияет существенная нелинейность его характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на высокотехнологичных стадиях обработки материалов (металлы, композиты, хим. Растворы и т.д.). При этом случайное небольшое управление, направленное на ухудшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже смерти. Так, при интенсивном нарушении технологии на этом этапе приводит к лавинообразному накоплению бракованной продукции. Это вынуждает остановить процесс производства, убирать брак и ремонтировать аварийный участок.
Применительно к реальным объектам, примером которых является диагностика состояния космического тела, обладающим свойством самоорганизации, реакция его на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от состояния объекта, причем влияет существенная нелинейность его характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на критических режимах эксплуатации (все виды излучения, экстремально низкие и высокие температуры и т.д.). При этом случайное небольшое управление, направленное на ухудшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже поломке. Так, при интенсивной потере конструктивной упругости и твердости разрушение объекта. Это затягивает сроки проектирования перспективных космических объектов или авариям с большим материальными расходами.
Применительно к реальным объектам, примером которых является диагностика состояния космического тела, обладающим свойством самоорганизации, реакция его на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от состояния объекта, причем влияет существенная нелинейность его характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на критических режимах эксплуатации (все виды излучения, экстремально низкие и высокие температуры и т.д.). При этом случайное небольшое управление, направленное на ухудшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже поломке. Так, при интенсивной потере физических свойств, конструктивной упругости, твердости разрушение объекта и т.д. Это затягивает сроки проектирования перспективных космических объектов или авариям с большим материальными расходами.
Применительно к реальным объектам, примером которых является процесс изменения геометрической формы и физических свойств самого объекта, обладающим свойством самоорганизации, реакция его на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от нового состояния объекта, причем влияет существенная нелинейность его характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на всех режимах эксплуатации. При этом случайное небольшое управление, направленное на ухудшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже поломке. Так, при интенсивной потере конструктивной упругости и твердости происходит разрушение объекта. Это затягивает сроки проектирования перспективных космических объектов или авариям с большим материальными расходами.
Применительно к реальным объектам, примером которых является процесс функциональной работы с имплантатом другого объекта, обладающими свойством самоорганизации, реакция их на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от нового состояния объектов, причем влияет существенная нелинейность их характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на всех режимах эксплуатации. При этом случайное небольшое управление и влияние факторов внешней среды, направленное на ухудшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и даже поломке. Так, при интенсивной потере свойств имплантата происходит нарушение работы всего элемента или объекта. Это приводит к отравлению или другим негативным последствиям, остановке эксплуатации объекта или дорогостоящему ремонту, или его удалению.
Применительно к перспективным объектам, примером которых является процесс управления объектом разной природы (техническим, экономическим, космическим, биологическим, памятью разных форм и свойств и т.д.) и способности объекта разной природы (техническим, экономическим, космическим, биологическим, памятью разных форм и свойств и т.д.) к самокопированию, объединению с подобными объектами разной природы (техническим, экономическим, космическим, биологическим, памятью разных форм и свойств и т.д.) и разделению на объекты разной природы (техническим, экономическим, космическим, биологическим, памятью разных форм и свойств и т.д.), обладающими свойством самоорганизации, реакция их на нанесенное управляющее воздействие будет существенно зависеть от нового состояния объектов разной природы (техническим, экономическим, космическим, биологическим, памятью разных форм и свойств и т.д.), причем влияет существенная нелинейность их характеристик. Как правило, система управления всегда приближена к границе устойчивости на всех режимах эксплуатации и переходных процессах. При этом случайное небольшое управление и влияние факторов внешней среды, направленное на ухудшение/улучшение состояния объекта, может приводить к появлению нецелевых ситуаций и выходу из строя всего объекта различной природы (техническим, экономическим, космическим, биологическим, памятью разных форм и свойств и т.д.). Так, при интенсивной потере свойств имплантата происходит нарушение работы всего элемента или объекта. Приводит к непредсказуемым нарушениям режимов работ, связанные с большим ущербом и человеческими жертвами.
Рассмотрим пример 1. Рассматриваемый объект самоорганизующийся, потребляет энергию для обеспечения поступления новой энергии, обеспечивая достижение своих целей при влиянии параметров внешней среды. Структура объекта непредсказуема, но измерима, возможно оказание воздействие на объект, управление. Во время деятельности объекта происходит изменение количество функций, которое он выполняет в каждом периоде. Объект может менять свою организационную структуру и подвержен влиянию параметров внешней среды. В результате количество функций предприятия может увеличиваться, а может уменьшаться. Наблюдаемая размерность объекта, используемая для управления, каждый период разная. Объект разделяется на два объекта выходя на режим родительского объекта и дочернего объекта или независимых режимов работы объектов. Через некоторое время объекты соединяются в один объект. На объект действую режимы ограничения его деятельности.
В блоке 1.1 наблюдаемое пространство  данных переводим в  - фазовое пространство параметров объекта из  -  - вектор фазовых переменных, определяющих состояние объекта.  - параметр расхода или получения энергии элемента объекта (Фиг 4). По стрелке 3 в блок 1.2 поступает  и проверяется наличие значений -приток энергии и -расход энергии и их взаимосвязь через матрицу  - , определяющая внутреннюю структуру взаимодействия  с условием . Если условие блока 1.2 не выполняется, то по стрелке 4 через узел 1.5  попадает в блок 1.3. В блоке 1.3 находится и доопределяется матрица . В блоке 1.3 вырабатывается такая матрица , которая позволит хотя бы одному параметру  дохода ресурсов найти параметр расхода ресурса. Из блока 1.3 по стрелке 5 сигнал  поступает на проверку в блок 1.3.1. Блок 1.3.1 проверяет характеризуется полностью параметрами  объект или нет. Если нет, то  из блока 1.3.1 по стрелке 2 через узел 01 попадает в блок 1.1. Если да, то по стрелке 6 через узел 03  попадает в блок 1.4. Если проверка в блоке 1.2 положительная, то переходим по стрелке 7 в узел 03 и по стрелке 8 в блок 1.4. В блоке 1.4 где  делятся на параметры/элементы  непосредственно участвующие в обмене энергией с внешней средой, а именно характеризующие события приносящие/расходующие энергию объекта, развивающие новые качеств объекта, элементы выступающие проводниками для высвобождения энергии в объекте или переводящие ее в запас. Далее значения  суммируются по процедуре  до общего показателя баланса энергии : . Значение  через стрелку 9 попадает в блоке 1.6 на проверку . Если значение  отрицательное, то по стрелке 10 попадает в узел 1.5, от него по стрелке 4.1 в блок 1.3. Если значение  положительное, то через стрелку 11 попадает в блок 1.7. В блоке 1.7 идентификация переходных состояний энергии  по переходной матрице  чтобы получить систему линейных уравнений (СЛУ). Матрицей  характеризуются все возможные переходные состояния объекта в  ограниченные структурой перехода энергии внутри объекта и при контакте с внешней средой, также перехода энергии на изменение структуры перехода энергии в будущем, энергией разделения на другие объекты, энергией объединения с другими объектами и энергией сохранения структуры.
Структура матрицы без переходных процессов энергии (Фиг 5), структура матрицы с переходными процессами энергии (Фиг 6), структура матрицы с переходными процессами энергии объекта (материнский) без учета структуры объекта отделившегося объекта (дочернего) (Фиг 7), структура матрицы с переходными процессами энергии без учета (материнского) объекта с учетом структуры объекта отделившегося дочернего объекта, у которого нет своих процессов управления и самоорганизации (Фиг 8). При этом процессы управления дочерним объектом в структуре родительского объекта возможно определить (Фиг 9). Структура матрицы с переходными процессами энергии дочернего объекта с учетом смены ролей элементов объекта для самостоятельной работы (Фиг 10). Структура матрицы с переходными процессами энергии дочернего объекта с учетом копирования ролей элементов материнского объекта для самостоятельной работы (Фиг 11). Структура матрицы материнского объекта с процессами, ориентированными развитие элементов и структуры будущего дочернего объекта (Фиг 12).
В блоке 1.8 проверяется полученную систему линейных уравнений на условие . Если условие блока 1.8 выполняется, то по стрелке 14 переходим в блок 1.10 через узел 1.9. Если условие блока 1.8 не выполняется, то по стрелке 13 через узел 1.19 и по стрелке 31 уходит сигнал на получение дополнительных параметров и объекте. В узле 1.9 добавляется метод воздействия (управления) выбранный для объекта и цели объекта. В блоке 1.10 вырабатываем контур управления (воздействия) пространство управления  - пространство управляющих воздействий на объект,  -  - вектор воздействий, структура управления  где  процедура устанавливающая соответствие матрицы структуры объекта  в структуру управления объектом (Табл 1).
Направление вектора энергии
Наименование элемента объекта в синтаксисе выбранного стандарта управления (СУ)
Наименование элемента матрицы А в синтаксисе выбранного стандарта управления
Наименование элемента матрицы B в синтаксисе выбранного стандарта управления
Наименование элемента матрицы W в синтаксисе выбранного стандарта управления
План
<maths num="172"><img file="00000145.jpg" he="6" wi="10" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
Факт
<maths num="173"><img file="00000146.jpg" he="6" wi="9" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
Поступление
Элемент СУ 1
Элемент матр. А 1
Элемент матр. B 1
Процесс 1,2
<maths num="174"><img file="00000147.jpg" he="6" wi="10" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
<maths num="175"><img file="00000148.jpg" he="6" wi="9" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
Расход
Элемент СУ 2
Элемент матр. А 2
Элемент матр. В 2
Процесс 2,1
<maths num="176"><img file="00000149.jpg" he="6" wi="10" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
<maths num="177"><img file="00000150.jpg" he="6" wi="9" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
Поступление/Расход
Элемент СУ n
Элемент матр. А n
Элемент матр. В n
Процесс n,n
<maths num="178"><img file="00000151.jpg" he="6" wi="13" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
<maths num="179"><img file="00000152.jpg" he="6" wi="12" img-content="undefined" img-format="jpg" /></maths>
В блоке 1.10 получаем математическую модель объекта. По полученной модели, синтаксису воздействия (управления), целям объекта формируется система  (1):
По стрелке 17 объект идентифицированный как система  передается в блок 1.11. В блоке 1.11 выполняем расчет семантических показателей (17), (18), (19), (20) как аналитическая функция (4), (4а) , которая позволяет получать аналитические оценки состояния системы.
T
Все четыре значения  рассчитываются на заданном временном интервале и, как уже говорилось, характеризуют связность каждой функции в корреляционном графе.
Кроме того, для исследования системы в целом представляют интерес суммарные рейтинги всей системы (соответствующие общей связности корреляционного графа).
Пример расчета плановых и фактических семантических показателей  (Фиг 13) с структурой матрицей и переходными процессами энергии (Фиг 6). Семантические показатели создания клона в 10 периоде (Фиг 14) и структура матрицы материнского объекта с процессами, ориентированными развитие элементов и структуры будущего дочернего объекта в 9 периоде (Фиг 12)., его отделение с 20 периода и присоединение в периоде 32 по структуре матрицы с переходными процессами энергии без учета (материнского) объекта с учетом структуры объекта отделившегося дочернего объекта, у которого нет своих процессов управления и самоорганизации (Фиг 8). Семантические показатели управления материнским объектом (Фиг 15) с структурой матрицы с переходными процессами энергии объекта (материнский) без учета структуры объекта отделившегося объекта (дочернего) (Фиг 7). Семантические показатели управления клоном (Фиг 16) с структурой матрицы с переходными процессами энергии объекта (материнский) без учета структуры материнского объекта (Фиг 7).
Далее система по стрелке 18 поступает в блок 1.12 на проверку  по семантическим показателям (Фиг 2) и (Фиг 3). Если выбираемые пороговые значения  не соблюдаются, то через стрелку 22 на узел 1.13. Из 1.13 по стрелке 21 на узел 1.15 и по стрелке 28 через узел 1.19 в алгоритм 1 для получения новых данных для идентификации объекта как системы. Параллельно из узла 1.13 по стрелке 24 в узел 1.16 и дальше по стрелке 20 в узел 1.5. Из узла 1.5 по стрелке 4.1 в блок 1.3. для уточнения матрицы . Если условие симметричности выполняется, то по стрелке 23 система поступает в блок 1.14 для расчета остальных семантических показателей по правилам аналитической функций (4) - по прошлым значениям, (4а) - по будущим значениям:
1. Опыт (дальновидность центра прогнозирования) (25).
Пример дальновидности регулирующих функций системы (Фиг 17). Из примера видно максимальный опыт знание 235 переменных с 1 по 51 период не реализован.
Пример табл. 2
П
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
n1
27
35
38
41
37
41
39
42
40
42
40
41
40
40
41
39
40
41
36
44
n2
34
34
18
38
38
37
38
37
3
33
34
24
235
235
235
235
235
235
235
235
Улучшение управления от идентификации размерности объекта (Фиг 13) с периода 12 по 14.
2. Сумма положительных значений и отрицательных (26), (27).
Приток/Расход энергии системой (Фиг 18).
3. Показатель структуры обмена энергией элементов системы с внешней средой (28).
Из показателя видно, что элементы системы задействованные на привлечение энергии и расходующие ее в текущем периоде, получают энергию в следующем (Фиг 19).
4. Показатель структуры обмена энергией внутри системы (29).
Расчет сделан для элементов системы отвечающих за перенастройку матрицы. Из показателя видно, что система весь период эволюционирует последовательно (не скачкообразно), т.е. нет повторяющейся структуры вложений (Фиг 20).
5. Показатель циклов работы системы (30).
Зафиксированы повторяющиеся режимы работы системы (Фиг 21). Отдельно можно проанализировать повторяющиеся режимы работы относительно первого периода работы (Фиг 22). Исходя из аналитической функции (4) и (4а) можно получить повторяющиеся режимы работы системы затухающих процессов (Фиг 24) и возрастающих процессов системы (Фиг 23).
6. Показатель влияния параметров внешней среды на работу элементов системы (31)
Зафиксировано влияние параметров внешней среды на системы (Фиг 25). Исходя из аналитической функции (4) и (4а) можно получить влияние параметров внешней среды процессы имеющие тенденцию к затухание (Фиг 27) и на процессы имеющие тенденцию на развитие (Фиг 26). В эксперименте были смоделированы различные режимы, ограничивающие деятельность системы. На примере режим без влияния внешней среды (Фиг 29) и с влиянием различных режимов внешней среды (Фиг 30)
7. Показатель идентичности влияющих параметров внешней среды на работу элементов системы (31).
Зафиксировано, что параметры влияющие на процессы системы влияют из периода в период одинаково (Фиг 28).
Можно рассчитывать любые статистические показатели и применять методы теории управления, MSET (Multivariate State Estimation Technique), ядерной регрессии (Kernel Regression), ядерного сглаживания, опорных векторов (Support Vector Machine - SVM), моделирования на основе подобия (Similarity Based Modeling - SBM), нейронных сетей, нечеткой логики, главных компонентов или бустинга деревьев решений так как объект идентифицирован как линейная система.
Рассчитанные значения из блока 1.14 по стрелке 25 попадают в блок 1.17 на проверку условия. Если требуется повторить алгоритм, то по стрелке 27 на узел 1.15 и по стрелке 28 в алгоритм 1. Если не требуется, то по стрелке 29 данные передают в узел 15 и дальше по стрелке 28 через узел 1.19 по стрелке в алгоритм 1. По стрелке 30 алгоритм отключается.
Из существующего уровня техники не выявлены объекты, которые содержали бы совокупность указанных выше существенных признаков. Это позволяет считать заявленный способ новым. Из существующего уровня техники неизвестна также совокупность признаков, отличных от признаков упомянутого выше наиболее близкого аналога. Это позволяет считать заявленный способ обладающим изобретательским уровнем. Приведенные примеры реализации настоящего изобретения служат лишь в качестве иллюстраций и никоим образом не ограничивают объема патентных притязаний, определяемого формулой изобретения.
Предложенный способ идентификации объекта как системы, за счет семантических показателей, характеризовать процессы объединения/разделения объектов как систем, характеризовать их единой метрикой, а также позволяет повысить эффективность и точность идентификации объекта как систему, эффективность и точность управления, повысить точность идентификации целей системы.
Пример 2. Предлагаемый способ реализован для идентификации и воздействия управления экономического объекта в условиях ограниченных режимов его работы:
Масаев С. Н. Гарантированное уничтожение деятельности предприятия резидента особой экономической зоны санкциями / Двенадцатая международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD’2019): материалы Двенадцатой междунар. конфер, (г. Москва, 01-03 октября 2019 г.). Москва: ИПУ РАН, 2019. с. 232-235.
Masaev S. N. Destruction of the Resident Enterprise in the Special Economic Zone with Sanctions / 2019 Twelfth International Conference "Management of large-scale system development" (MLSD). IEEE. 2019. DOI: 10.1109/MLSD.2019.8910997
Пример 3. Предлагаемый способ реализован для определения дальновидности центра планирования деятельности объекта, системы:
Масаев С.Н. Определение горизонта планирования автокорреляционной функцией в процессе управления предприятием особой экономической зоны / IX Международная научно-техническая конференция «технологии разработки информационных систем (ТРИС-2019): Материалы конференции (г. Таганрог, 6-13 сентября 2019 г.). Т. 1. Таганрог: ЮФУ, 2019. с. 52-59.
Графический материал
Фиг 1. Фиг 2. Фиг 3. Фиг 4. Фиг 5. Фиг 6. Фиг 7. Фиг 8. Фиг 9. Фиг 10. Фиг 11. Фиг 12. Фиг 13. Фиг 14. Фиг 15. Фиг 16. Фиг 17. Фиг 18. Фиг 19. Фиг 20. Фиг 21. Фиг 22. Фиг 23. Фиг 24. Фиг 25. Фиг 26. Фиг 27. Фиг 28. Фиг 29. Фиг 30.