Иерархическая система управления - Hierarchical control system

А иерархическая система управления (HCS) это форма система контроля в котором набор устройств и управляющего программного обеспечения организован в виде иерархический дерево. Когда ссылки в дереве реализованы компьютерная сеть, то эта иерархическая система управления также является формой сетевая система управления.

Обзор

Созданная человеком система со сложным поведением часто организована в виде иерархии. Например, иерархия команд среди его примечательных особенностей организационная структура начальников, подчиненных и рядов организационная коммуникация. Иерархические системы управления организованы аналогично для разделения ответственности за принятие решений.

Каждый элемент иерархии связан узел в дереве. Команды, задачи и цели, которые должны быть достигнуты, спускаются по дереву от вышестоящих узлов к подчиненным узлам, тогда как ощущения и результаты команд текут вверх по дереву от подчиненных к вышестоящим узлам. Узлы также могут обмениваться сообщениями со своими братьями и сестрами. Две отличительные особенности иерархической системы управления связаны с ее уровнями.[1]

  • Каждый более высокий уровень дерева работает с более длительным интервалом времени планирования и выполнения, чем его непосредственно нижний уровень.
  • У нижних уровней есть локальные задачи, цели и ощущения, и их действия планируются и координируются более высокими уровнями, которые обычно не отменяют их решения. Слои образуют гибридная интеллектуальная система в котором самые низкие, реактивные слои являются субсимвольными. Более высокие уровни, имея ослабленные временные ограничения, способны рассуждать на основе абстрактной модели мира и выполнять планирование. А иерархическая сеть задач хорошо подходит для планирования в иерархической системе управления.

Помимо искусственных систем, системы управления животными предлагается организовать в виде иерархии. В теория перцептивного управления, который постулирует, что поведение организма является средством управления его восприятием, системы управления организмом предлагается организовать по иерархической схеме, поскольку их восприятие построено таким образом.

Структура системы управления

Функциональные уровни операции производственного контроля.

Прилагаемая диаграмма представляет собой общую иерархическую модель, которая показывает функциональные уровни производства с использованием компьютеризированного управления производственной системой управления.

Ссылаясь на схему;

  • Уровень 0 содержит полевые устройства, такие как датчики расхода и температуры, а также конечные элементы управления, такие как регулирующие клапаны
  • Уровень 1 содержит промышленные модули ввода / вывода (I / O) и связанные с ними распределенные электронные процессоры.
  • Уровень 2 содержит управляющие компьютеры, которые собирают информацию от узлов процессора в системе и предоставляют экраны управления оператором.
  • Уровень 3 - это уровень контроля производства, который напрямую не контролирует процесс, но занимается мониторингом производства и мониторингом целей.
  • Уровень 4 - это уровень планирования производства.

Приложения

Производство, робототехника и автомобили

Среди парадигмы роботов - это иерархическая парадигма, в которой робот работает по принципу «сверху-вниз», с упором на планирование, особенно планирование движения. Компьютерное производство был центром исследований в NIST с 1980-х гг. Его автоматизированный производственный научно-исследовательский центр был использован для разработки пятиуровневой модели управления производством. В начале 1990-х DARPA спонсируемые исследования для разработки распределенные (т.е. сетевые) интеллектуальные системы управления для таких приложений, как военные системы командования и управления. NIST опирался на более ранние исследования для разработки своих Система управления в реальном времени (RCS) и Программное обеспечение системы управления в реальном времени который представляет собой общую иерархическую систему управления, которая использовалась для управления производственная ячейка, робот кран, и автоматизированный автомобиль.

В ноябре 2007 г. DARPA провел Городской вызов. Победитель конкурса Tartan Racing[2] использовали иерархическую систему управления с многоуровневой миссией планирование, планирование движения, формирование поведения, восприятие, моделирование мира и мехатроника.[3]

Искусственный интеллект

Архитектура подчинения это методология разработки искусственный интеллект это тесно связано с робототехника на основе поведения. Эта архитектура представляет собой способ разложения сложного интеллектуального поведения на множество «простых» модулей поведения, которые, в свою очередь, организованы в уровни. Каждый уровень реализует определенную цель программный агент (то есть система в целом), а более высокие уровни становятся все более абстрактными. Цель каждого слоя включает в себя цель нижележащих слоев, например решение о продвижении слоя съедаемой пищи принимает во внимание решение самого нижнего слоя уклонения от препятствий. Поведение не обязательно должно планироваться вышестоящим слоем, скорее поведение может быть вызвано сенсорными сигналами и поэтому активно только при обстоятельствах, где они могут быть уместными.[4]

Обучение с подкреплением был использован для определения поведения в иерархической системе управления, в которой каждый узел может научиться улучшать свое поведение с опытом.[5]

Составляющие в узле из Джеймс Альбус Архитектура эталонной модели

Джеймс Альбус, будучи в NIST, разработал теорию проектирования интеллектуальных систем, названную Архитектурой эталонной модели (RMA),[6] который представляет собой иерархическую систему управления, вдохновленную RCS. Альбус определяет, что каждый узел содержит эти компоненты.

  • Поколение поведения отвечает за выполнение задач, полученных от вышестоящего родительского узла. Он также планирует и выдает задачи для подчиненных узлов.
  • Чувственное восприятие отвечает за получение ощущений от подчиненных узлов, а затем их группировку, фильтрацию и иную обработку их в абстракции более высокого уровня, которые обновляют локальное состояние и формируют ощущения, которые отправляются вышестоящему узлу.
  • Оценочное суждение отвечает за оценку обновленной ситуации и оценку альтернативных планов.
  • Модель мира это местный штат, который обеспечивает модель для управляемой системы, контролируемого процесса или среды на уровень абстракции подчиненных узлов.

На своих самых низких уровнях RMA может быть реализован как архитектура подчинения, в которой модель мира отображается непосредственно на управляемый процесс или реальный мир, избегая необходимости в математической абстракции и в которой ограничены по времени реактивное планирование может быть реализован как конечный автомат. Однако более высокие уровни RMA могут иметь сложные математические модели мира и поведение, реализуемые посредством автоматизированное планирование и составление графиков. Планирование требуется, когда определенное поведение не может быть вызвано текущими ощущениями, а скорее предсказуемыми или ожидаемыми ощущениями, особенно теми, которые возникают в результате действий узла.[7]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Findeisen, стр.9
  2. ^ [1] В архиве 2008-01-19 на Wayback Machine Описание команды Tartan Racing
  3. ^ Urmson, C. et al., Tartan Racing: мультимодальный подход к городской задаче DARPA В архиве 2013-05-20 в Wayback Machine 2007, стр. 4
  4. ^ Брукс, Р.А. «Планирование - это просто способ не думать, что делать дальше» В архиве 2007-03-11 на Wayback Machine, Технический отчет, Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, 1987 г.
  5. ^ Такахаши Ю. и Асада М., Приобретение поведения с помощью многоуровневого обучения с подкреплением. В Трудах Международной конференции IEEE 1999 г. по системам, человеку и кибернетике, стр. 716-721
  6. ^ Альбус, Дж. С. Архитектура эталонной модели для проектирования интеллектуальных систем. В архиве 2008-09-16 на Wayback Machine В Antsaklis, P.J., Passino, K.M. (Редакторы) (1993) Введение в интеллектуальное и автономное управление. Kluwer Academic Publishers, 1993, Глава 2, стр. 27-56. ISBN  0-7923-9267-1
  7. ^ Мейстел, А. М., Альбус, Дж. С., Интеллектуальные системы, Джон Вили и сыновья, Нью-Йорк, 2002, стр. 30–31.

дальнейшее чтение

  • Альбус, Дж. (1996). «Инженерия разума». От животных к аниматам 4: Материалы четвертой Международной конференции по моделированию адаптивного поведения. MIT Press.
  • Альбус, Дж. (2000). «Архитектура эталонной модели 4-D / RCS для беспилотных наземных транспортных средств». Робототехника и автоматизация, 2000. Труды. ICRA'00. Международная конференция IEEE по. 4. Дои:10.1109 / ROBOT.2000.845165.
  • Findeisen, W .; Другое (1980). Контроль и координация в иерархических системах. Чичестер [англ.]; Нью-Йорк: Дж. Вили.

внешняя ссылка