Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Промышленные и МС Обучаемые системы управления...doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
4 Мб
Скачать
☆

Введение

В последние десятилетия двадцатого века произошел ряд событий, которые заставили человечество пожалеть о том, что у него пока нет железного помощника, способного самостоятельно действовать в сложной, опасной, постоянно меняющейся обстановке в реальном времени. Особенно, к сожалению, эти события коснулись нашей страны. Это, прежде всего, авария на Чернобыльской АЭС, где радиоактивные осколки, разбросанные по огромной территории в результате взрыва, приходилось собирать людям, так называемым ликвидаторам. Чем это для них обернулось – известно. Перечень таких событий можно продолжить: это и авария на атомной подводной лодке “Комсомолец”, и столкновение грузового модуля с орбитальной станцией “Мир”. Для ликвидации последствий таких аварий вместо человека необходимо использовать роботов, которые способны видеть, слышать, осязать, ощущать другие воздействия и действовать в соответствии с получаемой от своих органов чувств информацией. Использование таких роботов желательно не только в аварийных ситуациях, но и в условиях опасных производств, например химических, для освоения космоса и глубин океана. Впрочем, они могут найти применение везде, где действует человек. Развитие робототехники во многом определяется возможностями систем управления. Робот должен уметь действовать в неорганизованной среде. Для этого он должен обладать системой очувствления и, прежде всего, зрением. К примеру, по разным оценкам, человек получает от 80% до 90% информации об окружающей обстановке при помощи органов зрения. Обработка визуальной информации, которая представляет собой набор огромного количества значений показаний освещенности, аналитическими методами практически невозможна. При этом необходимо учитывать, что информация, получаемая при помощи зрения, характеризуется неорганизованностью и значительной зашумленностью [22, 23]. Основным ограничением использования роботов является недостаточно эффективные системы управления, основанные на применении процедуры распознавания зрительных образов в процессе управления. Эти системы не способны решать многие задачи в недетерминированной среде в реальном времени. Такое ограничение обусловлено, в частности, сложностью математического описания и логического моделирования процесса распознавания образов и, как следствие, недостаточным быстродействием соответствующих логических систем управления, определяемым в том числе и продолжительностью математической обработки большого количества информации [3 – 8]. Весьма эффективным является интуитивное управление, основанное на обучении и опыте, которое в отличие от логического управления характеризуется достаточно высоким быстродействием, поскольку не требуется привлечения алгоритмов анализа ситуации [58 – 83]. Появившиеся в 1980-х годах обучаемые системы управления [58] реализовали интуитивное управление. Данные системы могут быть использованы для управления всевозможными подвижными объектами: станками, транспортными тележками, летательными аппаратами и т.д., а также для регулирования процессов, например в металлургии. В проведенных исследованях в качестве объекта управления использовались промышленные роботы, однако полученные результаты применимы ко всем возможным объектам управления. Обучаемые системы управления совмещают в себе функции приема и измерения неорганизованной информации, ее обработки и формирования управляющих воздействий на исполнительные двигатели объекта управления. Способность системы выполнять свои функции достигается процедурой обучения, поэтому эти системы получили такое название. Однако первоначально указанные системы управления имели ограниченные функциональные возможности по количеству решаемых ими задач, процедура их обучения была далека от оптимальной. Поэтому актуальной стала разработка таких схемных решений обучаемых систем управления, которые обеспечивали бы реализацию установления функциональной способности управлять объектом в недетерминированной среде при помощи процедуры обучения, без использования распознавания образов, и позволили бы переключаться на решение различных задач. Постановке и решению некоторых вопросов указанной цели посвящена данная книга.

[Вернуться к оглавлению]