Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.
Теория функциональных систем предложена П.К. Анохиным в 1935 г. с основной идеей о том, что любой живой организм представляет собой целостную функциональную систему с приспособленностью к изменениям внешней среды и собственного состояния, состоящую из множеств функциональных подсистем, которые функционируют регулярно друг с другом и обеспечивают совместно достижения полезных целей [1, 2].
В рамках концепции синтеза ИС современная сложная система управления разрабатывается как функциональная система с присущим ей приспособительным эффектом. Отличительная черта любого результата, который способствует достижению цели, это то, что он получается на основе принципа саморегуляции и обладает одинаковыми узловыми механизмами, а именно, афферентным синтезом цели, принятием решения к действию, эфферентной программой действия, акцептором действия, обратной афферентации о параметрах результата и сличением параметров полученного результата с параметрами, прогнозированными акцептором действия.
Современная система управления, реализующая вышеупомянутые механизмы, представляет собой ИС, которая представляет собой объединенную информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком или автономно, способную на основе априорной информации и текущих измерений при наличии мотивации синтезировать цель, вырабатывать решение о действии и находить рациональные способы достижения цели.
Структурная схема ИС, основанной на теории функциональных систем, приведена на рис. 1.
Основными преимуществами использования теории функциональных систем П.К. Анохина для теории и практики ИС, являются универсальная архитектура функциональных систем, а также отточенные эволюцией механизмы функциональных систем.
Акцептор действия, являющийся основой функционирования всей ИС включает в себя алгоритм построения прогнозирующих моделей, прогноза параметров будущих состояний и сопоставления прогнозируемых результатов с результатами, полученными в реальности. Для прогноза в акцепторе действия используется алгоритм самоорганизации. Алгоритм самоорганизации, позволяющий построить прогнозирующие модели исследуемого процесса в условиях минимума априорной информации. Полученные прогнозируемые данные и результаты сопоставления параметров с реальным состоянием передаются в экспертную систему и блок синтеза цели для формирования цели функционирования несущего объекта и использовании при принятии решений.
Синтез цели осуществляется с учетом информации о внешней (окружающей) среде, собственном состоянии ИС, мотивации и при наличии памяти. Синтезируемая цель поступает в экспертную систему. Затем динамическая экспертная система проводит оценку, которая лежит в основе принятия решения. После того как решение выработано, реализуется управление. Таким образом, при отсутствии соответствия результатов действия и прогноза вырабатывается новая экспертная оценка, принимается другое решение и реализуется новое управляющее воздействие. В случае, когда соответствия достичь невозможно, происходит изменение цели ИС. Если результаты действия соответствуют прогнозу, что говорит об удачно выбранном управлении, то цель ИС достигается.
В связи с тем, что ИК имеет априорно заданную цель, применение ИС в полном объеме нецелесообразно. ИК снабжен только интеллектуальной компонентой — акцептором действия и представляет собой интеллектуализированный измерительный комплекс (ИИК).
Так как в ИИК обработка информации от измерительных систем обычно проводится посредством различных алгоритмов оценивания, в качестве критерия достоверности использован оригинальный численный критерий степени наблюдаемости [3–5].
На рис. 2 введены следующие обозначения: БКС — алгоритм комплексирования и сравнения; АО — алгоритм оценивания; АПМ — алгоритм построения модели; АУ — алгоритм управления; — истинная навигационная информация; — вектор погрешностей ИНС; — вектор измерений; — вектор оценки погрешностей ИНС; — вектор прогноза погрешностей ИНС; — вектор управления.
Блок АКС содержит ансамбль критериев селекции, в частности критерии степени наблюдаемости и управляемости [6, 7]. С помощью этих критериев выбираются измерительные системы, которые позволяют строить модели с максимальными степенями наблюдаемости и управляемости.
В условиях минимального объема априорной информации и без учета некоторых существенных факторов, характеризующих исследуемый объект для построения моделей используется подход самоорганизации [6, 7]. Методологической основой использования подхода самоорганизации для построения моделей является допущение о том, что исчерпывающая информация, характеризующая динамику исследуемого объекта, содержится в измерениях и в ансамбле критериев селекции моделей. Подход самоорганизации позволяет построить математическую модель без априорного указания закономерностей исследуемого объекта. Разработчик математической модели должен задать ансамбль критериев селекции, а модель оптимальной сложности выбирается уже автоматически.
Полученная на основе проведенных измерений математическая модель используется в алгоритме оценивания для определения состояния исследуемой системы, и в численном критерии селекции измерительных сигналов, а также с помощью математической модели осуществляется прогноз состояния системы на некотором интервале времени, который выбирается из практических соображений в соответствии с режимом функционирования объекта.
На основании результатов прогноза определяется состав ИИК. В процессе функционирования комплекса проводятся измерения, и вычисляется оценка состояния системы и с помощью численного критерия селекции определяется оптимальная структура ИИК, которая будет использована на этом интервале функционирования.
ИИК предусматривает реализацию алгоритма определения степеней наблюдаемости, алгоритма формирования измерений, алгоритма оценивания, алгоритма самоорганизации для вычисления модели оптимальной сложности, алгоритма прогноза, используемого для предсказания состояния системы, динамической базы данных, состоящей из предсказанных характеристик погрешностей базовой измерительной системы, а также алгоритма сравнения действительной апостериорной информации с прогнозом. Совокупность алгоритмов прогноза и сравнения представляет собой акцептор действия.
