К вопросу о повышении быстродействия автоматизированных систем управления

№55-2,

технические науки

В статье рассматриваются возможности повышения быстродействия автоматизированных систем управления при использовании многомерных интервально-логических регуляторов.

Похожие материалы

Быстродействие автоматизированных систем управления (АСУ) сложных динамических процессов и объектов зависит, прежде всего, от технических характеристик аппаратной составляющей: компьютеров, программируемых логических контроллеров и т.п. Программная часть АСУ включает реализацию сложных алгоритмов, которые все чаще строятся на нечеткой элементной базе [1, 2, 3].

Многомерный интервально-логический регулятор (МИЛР) является альтернативной ступенью развития нечетких регуляторов в плане повышения быстродействия АСУ и компенсации взаимного влияния смежных контуров регулирования [4, 5, 6].

Блок логического вывода (БЛВ) МИЛР [7, 8] включает в себя систему продукционных правил [9, 10], описывающих совокупность состояний АСУ, содержащие значения управляющих воздействий, характерных для того или иного состояния.

Например, набор правил от R1 до R3 описывает некоторое состояние S1, от R4 до R6 – состояние S2, и т.д.

При переходе АСУ в то или иное состояние МИЛР фиксирует этот факт, что позволяет отсечь ряд правил, характерных для других состояний, повысить быстродействие и, тем самым, снизить время отклика АСУ.

Если БЛВ МИЛР содержит систему правил, отработка которых выполняется последовательно, для повышения быстродействия АСУ предлагается выделить в отдельные блоки ряд правил, характерных для тех или иных состояний. Часть правил будет общей для нескольких состояний АСУ, их имеет смысл выделить в отдельные блоки правил, которые, в свою очередь, могут быть общими как для отдельных состояний, так и для АСУ в целом.

Таким образом, имеет смысл выделить следующие виды правил:

  1. контрольные – продукционные правила, условная часть которых включает проверку значений контрольных параметров АСУ. Данный вид правил имеет наибольший приоритет;
  2. правила состояний – продукционные правила, отработка которых выполняется в некоторые промежутки времени t, в момент которых АСУ находится в том или ином, но обязательно определенном состоянии S.
  3. общие правила состояний – правила состояний, которые являются общими для целого ряда состояний S АСУ.

Пример блок-схемы БЛВ МИЛР с организованной подобным образом системой продукционных правил представлен на рисунке 1, где БКП – блок контрольных правил; БПТС – блок проверки текущего состояния АСУ; БОПС – блок общих правил состояний АСУ; БПС – блок правил состояний; V1, V2, …, VS – векторы действий (переходов) БЛВ; T(X) и T(Z) – векторы порядковых номеров термов, значения которых равны логической единице, переменных X и Z соответственно.

Упрощенная блок-схема БЛВ МИЛР
Рисунок 1. Упрощенная блок-схема БЛВ МИЛР

Блоки БКП и БПТС в большинстве случаев могут быть объединены в один функциональный блок, так как зачастую процессы проверки текущего состояния Sт и отработки контрольных правил выполняются одновременно, что и продемонстрировано на рис. 1.

Также можно выделить следующие уровни продукционных правил, начиная с правил, имеющих наибольший приоритет:

  • уровень контрольных продукционных правил, который имеет смысл объединить с уровнем проверки (или установки) текущего состояния АСУ, на котором производится формирование вектора переходов V БЛВ (уровни УКП и УПТС соответственно на рис. 1);
  • уровень правил, общих для нескольких состояний АСУ, или УОПС на рис. 1;
  • уровень правил, характерных для тех или иных состояний АСУ, т.е. уровень правил состояний или УПС на рис. 1.

Описанный способ организации структуры БЛВ позволяет в каждом цикле сканирования МИЛР избежать отработки ненужных продукционных правил, что снижает время отклика АСУ и повышает ее быстродействие.

Чем больше состояний S имеет АСУ и чем меньше контрольных и общих правил состояний имеет МИЛР (что говорит о сложности АСУ в целом), тем больший выигрыш в быстродействии будет при использовании описанного способа. Большой плюс состоит в том, что данный выигрыш можно оценить путем подсчета количества продукционных правил R на каждом из векторов действий БЛВ МИЛР.

Список литературы

  1. Седова Н.А., Седов В.А. Методы оценки качества полученных решений // Южно-Сибирский научный вестник. 2012. № 1. С. 88–91.
  2. Седова Н.А. Нечёткая система определения степени влияния мелководья // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. 2013. № 1. С. 27–30.
  3. Мустафина С.А., Степашина Е.В. Редукция кинетических схем сложных химических процессов на основе теоретико-графового подхода // Вестник Казанского технологического университета. 2014. № 10. С. 17–20.
  4. Антипин А.Ф. Обзор проблемных ситуаций в коде программ // Современная техника и технологии. 2015. № 2. С. 82–85.
  5. Антипин А.Ф. Способ фаззификации значений непрерывных величин с предсказанием термов в многомерном четком логическом регуляторе // Автоматизация в промышленности. 2013. № 9. С. 65–68.
  6. Антипин А.Ф. Особенности программной реализации многомерных логических регуляторов с переменными в виде совокупности аргументов двузначной логики // Автоматизация и современные технологии. 2014. № 2. С. 30–36.
  7. Антипин А.Ф. Об одном способе анализа структуры многомерного четкого логического регулятора // Прикладная информатика. 2012. № 5. С. 30–36.
  8. Антипин А.Ф. К вопросу о семантическом анализе программ автоматизированных систем управления // Информационные системы и технологии. 2015. № 5. С. 45–52.
  9. Антипина Е.В., Антипин А.Ф. Применение интеллектуальных технологий для анализа многомерных данных // Молодой ученый. 2014. № 19. С. 172–175.
  10. Антипин А.Ф. Способ анализа программного кода автоматизированной системы управления технологическими процессами // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2013. № 10. С. 21–25.