ОБУЧАЕМАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ

Полезная модель относится к автоматическому управлению и может быть использовано для управления роботами, станками и другим оборудованием.
Известны обучаемые системы управления (авторское свидетельство СССР, N 1352456; патент WO 2014092607), содержащие группы рецепторов в виде, например, фотоэлектрических элементов или CMOS-матрицы с цифровым выходом, совмещенных со строчными шинами постоянного запоминающего устройства, выполняющего функции технического мозга и имеющего вид матрицы аналоговых резисторных элементов, или постоянно запоминающего устройства (ПЗУ) - микросхемы FLASH-памяти. Столбцовые шины этой матрицы подсоединены к сумматорам-вычитателям, выходы которых являются выходами системы управления. В качестве аналоговых резисторных элементов технического мозга могут быть использованы элементы, электрическая проводимость которых изменяется в широких пределах по командам, подаваемым обучателем, и в зависимости от возбуждения рецепторов. Ими могут быть любые регулируемые резисторы, в частности аморфные полупроводники, а также постоянные запоминающие устройства на базе микросхем (см. патент WO 2014092607).Недостатком этих систем является то, что они способны управлять приводами только с целью решения одной задачи.
Наиболее близким к изобретению техническим решением, способным к решению нескольких задач, является обучаемая система управления, включающая технические органы чувств, состоящие из наборов рецепторов очувствления в виде, например, фоторезисторов, технический мозг в виде матрицы аналоговых резисторных элементов памяти, строчные шины которой совмещены с рецепторами очувствления, а столбцовые шины которой объединены попарно, и блок усилителей, каждый усилитель которого своими входами соединен с отдельной парой столбцовых шин, а выходы усилителей являются выходами системы, три группы командных рецепторов, каждый из которых состоит из последовательно соединенных переключателя и переменного резистора и совмещен с дополнительной отдельной строчной шиной технического мозга, дополнительный фоторезистор, через который командные рецепторы соединены с первой клеммой источника питающего напряжения, и пороговые элементы, входы которых подключены к выходам части усилителей, выходы которых подсоединены к управляющим входам переключателей командных рецепторов одной из трех групп, управляющие входы переключателей другой группы командных рецепторов предназначены для подключения к внешним системам, а переключатели третьей группы командных рецепторов выполнены в виде выключателей с ручным управлением (см. патент RU 2068575).
Недостатком этой системы является то, что она может решать несколько задач управления только последовательно, а одновременно решать несколько задач и достигать нескольких целей одним приводом не может. Это обусловлено тем, что для переключения объекта управления с решения одной задачи на другую используются переключатели и командные рецепторы, поэтому возможно только последовательное выполнение каждым приводом одной задачи и невозможно выполнение одновременно нескольких задач одним приводом. К тому же, цель каждой задачи не может меняться в процессе работы системы, например, по желанию пользователя, поскольку цель каждой задачи сформирована только предварительным обучением и не может быть изменена в процессе работы.
Техническая задача направлена на расширение функциональных возможностей обучаемой системы управления путем придания ей возможности управлять одновременно достижением нескольких, в частности двух, целей в двух наборах рецепторов, с учетом постоянно меняющихся требуемых значений.
Поставленная цель достигается тем, что в обучаемой системе управления, включающей блок очувствления в виде набора рецепторов, например, значений показаний гироскопа, один из выводов каждого из которых соединен с первой клеммой источника питающего напряжения, технический мозг в виде матрицы весовых элементов, например, в виде постоянного запоминающего устройства каждая строчная шина которой соединена с другим выводом отдельного фотоэлектрического рецептора, а каждая столбцовая шина которой через нагрузочный резистор соединена со второй клеммой источника питающего напряжения, и набор усилителей, каждый усилитель которого своими входами соединен с отдельной парой столбцовых шин, а выходы усилителей являются выходами системы на исполнительные органы объекта управления, добавлен задающий блок, содержащий постоянно изменяемые по желанию пользователя требуемые значения рецепторов первого набора, второй набор рецепторов, отличный от первого, например, набор датчиков скорости, и блок сравнения реальных и требуемых значений рецепторов первого набора, а матрица технического мозга выполнена в виде трех блоков весовых элементов, из которых первые два на выходе соединены с общим сумматором системы, а третий соединен со входами блока сравнения второго набора рецепторов.
На Фиг. 1 представлена схема обучаемой системы управления.
На Фиг. 2 представлена схема блока разделения сигнала.
Система содержит первый набор рецепторов 1 (Фиг. 1), состоящий из рецепторов 2, задающий блок 3, состоящий из требуемых значений рецепторов 4, блок сравнения 5, состоящий из вычитателей 6 и блоков разделения сигнала 7, (Фиг. 2), технический мозг 8 в виде матрицы весовых элементов 9, сумматор 10, усилитель 11, выход которого соединен с общим сумматором системы 12 и общим усилителем 13. Система также содержит второй набор рецепторов 14, состоящий из рецепторов 15, соединенных своими выходами со входами блока сравнения 16, состоящего из вычитателей 17 и блоков разделения сигнала 18. Один вход каждого из вычитателей 17 соединен с соответствующим ему рецептором второго набора 15, а второй вход соединен со всеми строчными шинами первого набора рецепторов 19 через технический мозг 20, состоящий из матрицы весовых коэффициентов 21, а также сумматоры 22 и усилители 23. Выходы блока сравнения 16 соединены со входами технического мозга 24, состоящего из матрицы весовых элементов 25, а затем через сумматор 26 и усилитель 27 с общим сумматором системы 12.
Блок разделения сигнала (Фиг. 2) состоит из блока извлечения модуля 28, компаратора 29, который управляет переключателем 30.
Прежде чем включить обучаемую систему управления в работу, ее необходимо обучить. Результатом обучения является определение значений всех весовых элементов во всех частях технического мозга 5, 20 и 24 (Фиг. 1).
Рассмотрим процесс обучения на примере системы, управляющей роботом. Пусть имеется оборудование, например, робот, содержащий к управляемых звеньев. У данного робота имеются два набора рецепторов в виде датчиков, причем в каждом наборе датчики одной физической природы, и имеют одинаковый рабочий диапазон. Например, первый набор рецепторов это три значения гироскопа по трем осям, а второй набор рецепторов это датчики скорости изменения значений гироскопа. Обучим систему одновременному решению двух задач, первая это достижение требуемого значения угла гироскопа, а вторая это поддержание в каждый момент времени требуемой скорости.
k
k
Система управления данным роботом имеет определенное время такта t. Это промежуток времени между двумя опросами реальных значений датчиков. Одновременно с опросом датчиков происходит отсылка параметра управления E на каждый из к звеньев. В зависимости от того, каким параметром управляется оборудование, E может являться скоростью, напряжением, крутящим моментом, координатой, или каким либо коэффициентом. На каждом такте параметр управления k-го звена вычисляется по формуле
k
где E - новое значение параметра управления k-го звена;
- значение параметра управления на предыдущем такте;
k
ΔE - приращение параметра управления
k
Система управления для каждого управляемого звена содержит только один канал управления, поэтому обучение проводят отдельно для каждого канала управления. Рассмотрим подробно обучение изменению параметра управления для одного k-го канала управления ΔE, управляющего k-м звеном робота.
Прежде всего, обучим технический мозг 8, связанный с рецепторами первого набора, в нашем примере с гироскопом. Ситуации для обучающей выборки подбираются исходя из поставленной для системы управления задачи. Для гироскопа задачей является достижение требуемого значения.
Первой ситуацией обучающей выборки будет нулевая, которая указывает, что при достижении требуемых значений в гироскопе параметр управления должен быть нулевым. Иными словами, когда все строчные шины 19 имеют нулевые значения, выход сумматора 10 должен иметь нулевое значение.
Вторая ситуация обучающей выборки описывает ситуацию, когда требуемые значения гироскопа больше реальных. При этом параметр управления должен быть положительным числом, например, единицей.
Третья ситуация обучающей выборки описывает ситуацию, когда требуемые значения гироскопа меньше реальных. При этом параметр управления должен быть отрицательным числом, например, таким же по модулю как во второй ситуации, то есть минус единицей. При этом данное звено будет одинаково двигаться в обоих направлениях.
Если необходимо обеспечить разный характер движения в разные стороны, то параметр управления необходимо делать больше по модулю в той ситуации, где требуется более интенсивное движение. Например, если вперед требуется двигаться интенсивнее чем назад, то параметр управления во второй ситуации должен быть больше чем в первой.
Важное замечание. Поскольку набор рецепторов состоит из нескольких значений, в нашем примере из трех значений датчиков по осям гироскопа, возможны два варианта обучения достижению каждым из трех датчиков своего значения. Если все три ненулевых значения включаются во вторую и третью обучающую ситуацию, при этом параметр управления после обучения будет зависимым от всех трех значений гироскопа по осям. Если требуется, чтобы параметр управления зависел только от одного значения гироскопа по одной оси, то вместо второй обучающей ситуации создают три по одной для каждой оси, при этом значения остальных нулевые. Также и для третьей ситуации.
n
1
2
i
n
Когда обучающая выборка составлена, нужно извлечь информацию для обучения. Для каждой ситуации обучающей выборки это требуемый код обучения E, массив признаков  и массив весовых коэффициентов C, C, …, C, …, C той же размерности.
n
Требуемый код обучения E - это величина параметра управления, которую необходимо иметь на выходе обучаемой системы управления. В нашем примере это значение на выходе сумматора 10 на Фиг. 1
Массивом признаков  в нашем примере являются значения сигналов на строчных шинах 19.
1
2
i
n
Массив весовых коэффициентов C, C, …, C, …, C до начала обучения делают нулевым.
Обучение является итерационным процессом, результатом каждого шага которого являются новые значения в массиве весовых коэффициентов. Например, можно последовательно перебирать все ситуации обучающей выборки для одной системы.
На каждом шаге выполняют следующие действия. Берут первую ситуацию и
1. Вычисляют реальный код обучения E
2. Вычисляют общую ошибку обучения
n
ΔE=E-E
где ΔE - общая ошибка обучения на данном шаге;
E - реальный код обучения на данном шаге;
n
E - требуемый код обучения для данной ситуации
n
n
3. Оценивают погрешность обучения. Для этого сравнивают ошибку обучения ΔE с ее допустимым значением ΔE, и если ΔE≤ΔE, то обучение прекращают.
4. Вычисляют новые значения для каждого члена массива весовых коэффициентов
5. Переходят к действию 1 для следующей ситуации в обучающей выборке.
1
2
i
2n
Таким образом, полученные в результате обучения весовые коэффициенты C, C, …, C, …, C являются весовыми элементами технического мозга 8 и используются для работы системы управления.
n
1
2
i
n
Аналогично обучается технический мозг 24, состоящий из весовых элементов 25. В нем требуемый код обучения E - это величина параметра управления, которую необходимо получить на выходе сумматора 26. Массивом признаков  являются значения сигналов на строчных шинах на входах весовых элементов 25. Массив весовых коэффициентов C, C, …, C, …, C до начала обучения делают нулевым и после обучения их значения становятся весовыми элементами технического мозга 24.
n
1
2
i
n
Технический мозг 29 служит для формирования требуемых значений рецепторов второго набора 15. Его обучение проводится аналогично, но имеет особенности. В нем требуемый код обучения E - это величина параметра управления, которую необходимо получить на выходе сумматоров 22. Количество этих сумматоров равно количеству рецепторов второго набора 15, в нашем случае это три. Обучение проводится отдельно по каждому, поэтому результатом будет три массива весовых элементов. Массивом признаков  являются значения сигналов на строчных шинах 19. Массивы весовых коэффициентов C, C, …, C, …, C до начала обучения делают нулевыми и после обучения их значения становятся весовыми элементами технического мозга 20.
Работает обучаемая система управления следующим образом. После завершения обучения система подсоединяется к роботу. При этом требуемые значения датчиков первого набора 4 нужно сделать равными их реальным значениям 2 на момент запуска, чтобы исключить неконтролируемое движение звеньев робота.
|
|
Таким образом, после запуска робот находится в состоянии покоя. Для того, чтобы началось движение, реальные значения его датчиков 2, в нашем примере гироскопа, должны отличаться от требуемых 4. Это может произойти по двум причинам. Первая причина это внешнее воздействие, при котором реальные значения датчиков изменяют значение. Вторая причина это изменение требуемого значения датчиков 4, которое происходит, например, по воле оператора, который хочет наклонить звено робота с установленным на нем гироскопом на какой-то угол. В обоих случае на выходе сумматоров 6 появится ненулевой по модулю сигнал, положительный или отрицательный. Этот сигнал поступает в блок разделения сигнала 7. В блоке разделения сигнала (Фиг. 2) входящий сигнал X поступает в блок извлечения модуля 28 и в компаратор 29, в котором сравнивается с нулем. Компаратор 29 управляет переключателем 30. Если входящий сигнал положительный, то на выход Y подается сигнал равный модулю X, а на выход Y нулевой сигнал. Если входной сигнал отрицательный, то на выход Y подается ноль а на выход Y модуль сигнала X. Полученные на строчных шинах 19 значения сигналов умножаются каждый на свой весовой элемент 9 технического мозга 8, суммируются в сумматоре 9 и усиливаются в усилителе 11. Таким образом, получается доля первого набора рецептором в формировании общего параметра управления, и она регулируется усилителем 11. Сигналы со строчных шин 19 также поступают в технический мозг 20, где умножаются каждый на свой элемент 21 и суммируются в сумматорах 22. Усилители 23 используются для регулирования связи первого набора рецепторов и второго, в нашем случае для регулирования требуемой скорости изменения значений гироскопа в зависимости от значений гироскопа. На выходе сумматоров 23 получаются требуемые значения рецепторов второго набора 5, которые через вычитатели 17 поступают в блоки разделения сигналов 18. Сформированные блоками разделения сигналов значения сигналов входят в технический мозг 24, где умножаются на каждый весовой элемент 25, суммируются в сумматоре 26. Усилитель 27 регулирует долю второго набора рецепторов в общем параметре управления. Обе доли сигнала, от первого и второго набора рецепторов, поступают в сумматор 12, где суммируются. Усилителем 13 регулируется общая мощность параметра управления данным приводом.
Каждое из k звеньев робота управляется аналогично.
Таким образом, положительный эффект от использования изобретения достигается, благодаря расширению функциональных возможностей обучаемой системы управления, за счет появления возможности одновременного решения нескольких задач одними и теми же приводами. Это необходимо для качественного управления роботами и другим оборудованием, поскольку в большинстве случаев требуется одновременно решать несколько задач с помощью одних и тех приводов. Еще одним положительным эффектом является повышение надежности и плавность управления приводами, движения робота выглядят более антропоморфными. Надежность достигается за счет того, что общий сигнал управления формируется как сумма долей от решения нескольких задач в нескольких наборах датчиков, в результате чего зашумленность, некорректность данных и даже их временная потеря в каждом из наборов датчиков никогда не приводят к полной потере управления объектом, а лишь к ухудшению качества. Плавность движений возрастает по той же причине, поскольку каждый набор рецепторов дает только долю в общем сигнале управления, то шумы и дискретность значений в каждом из наборов меньше влияют на общий сигнал управления. Кроме этого, в отличие от аналога появляется возможность регулировать характер движения робота, например для увеличения антропоморфности, путем регулирования долей сигналов управления от каждого набора датчиков в общем сигнале управления.