автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Моделирование инструментальных двигательных действий оператора

Сергеев Николай Евгеньевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЬНЫХ ДЕЙСТВИЙ ОПЕРАТОРА

Специальности:

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ по техническим наукам, 05.13.17-Теоретические основы информатики.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук.

Таганрог 2004

Сергеев Николай Евгеньевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЬНЫХ ДЕЙСТВИЙ ОПЕРАТОРА

Специальности:

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ по техническим наукам, 05.13.17 -Теоретические основы информатики.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук.

Таганрог 2004

Работа выполнена в Таганрогском государственном радиотехническом

университете

Научный консультант: заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Л.С. Берштейн.

Ведущая организация: Институт приблем информатики РАН.

Защита диссертации состоится «21» января 2004 года в 14.20 на заседании совета Д 212.259.03 по защите диссертаций при Таганрогском государственном радиотехническом университете (аудитория Д-406) по адресу:

пер Некрасовский, 44, ГСП-17А, г. Таганрог, Ростовская область 347928,

Россия.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Автореферат разослан « » ноября 2004 года.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Белявский Г.И.,

доктор технических наук, профессор Карелин В.П.,

доктор технических наук, доцент Ковалев С М.

Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н., профессор

А.Н. Целых

I

1.0С. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА С*т*»г ЬиЛ

¿"дай

«

Актуальность проблемы. В течение 80-90 годов прошлого века большое внимание исследователей в области искусственного интеллекта привлекала задача автоматизации профессиональных навыков человека-эксперта в узкой предметной области (создание экспертных систем). Фундаментальной основой экспертных систем стало признание того, что приблизиться к профессиональным высотам деятельности человека-эксперта можно, только используя его знания.

Однако, существуют навыки, на развитие и совершенствование которых ушло гораздо больше сил и времени, чем на профессиональные. Это навыки, лежащие в основе двигательной активности человека, которые не менее востребованы при реализации технических систем, таких как роботы, манипуляторы, автопилоты, автономные мобильные системы. Реализация более «мягкого» и интеллектуального управления такими объектами может значительно повысить эффективность функционирования таких систем и расширить области их применения.

Хотя двигательная активность присуща любому здоровому человеку, реализовать даже некоторые её элементы в автономных или автоматизированных системах трудно. Ситуация складывается таким образом, что полнофункциональные технические системы не могут реализовать свои мобильные возможности в силу ограниченности своих «интеллектуальных» возможностей.

Предлагаемая модель двигательных действий создана на основе следующих исследований:

- общие принципы построения систем поддержки принятия решений с элементами искусственного интеллекта (Поспелов Д.А, Поспелов Г.С., Амамия М., Танака Ю., Вагин В.Д., Тарасов В.Б. и др.);

- способы представления и оперирования знаниями и данными (Берштейн Л.С., Зиновьев А.А., Кесс Ю.Ю., Минский М., Нейлор К., Нильсон Н., Осуга С, Пойа Дж., Кумбс М., ^^ М., "М^апаЬе П.);

-представление и использование нечеткоопределенных знаний и данных (Заде Л.А., Аверкин А.Н., Берштейн Л.С., Мелихов А.Н., Боженюк А.В., Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг А.О., Асаи К., Сугэно М., Язенин А.В., Ягер Р.);

-представление знаний о пространстве и времени (Кандрашина Е.Ю., Поспелов Д.А., Ковалев СМ., Еремеев А.П.);

-исследования представления структур данных и знаний (в том числе и нечетких) с помощью графов и гиперграфов (Берж К., Берштейн Л.С., Зыков А.А., Кристофидис Н., Курейчик В.М., Оре О.);

-техническое зрение, распознавание образов и обработка видеоинформации (Гостев И.М., Зенкин А.А., Казанов М.Д., Мартинес Ф., Матвеев И.А., Мурынин А.Б., Рахманкулов В.З., Фу К.).

Цели и задачи исследования. Целью исследования является создание набора средств и методики моделирования элементов двигательных действий оператора, полезных для реализации в автономных технических или технологических объектах или системах.

Основными задачами, стоящими перед исследователем, являются:

1. Разработка и исследование набора средств эффективного представления инструментальных двигательных действий оператора. Разработка структуры модели инструментальной двигательной активности оператора, а также механизма взаимодействия компонентов в реальном масштабе времени.

2. Разработка средств символьного представления взаимного расположения предметов и «осознания» своего местоположения, разработка средств символьных вычислений при перемещении предметов или изменении своего местоположения.

3. Разработка средств представления в модели временных характеристик внешних событий и процессов, выбор средств представления согласованных управляющих воздействий в реальном масштабе времени.

4. Разработка способа уточнения представления положения и перемещения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами.

5. Представление в модели уникальных возможностей (способностей) человека, таких как:

• изменяющиеся ограничения мобильных и силовых возможностей оператора, приспособление модели к таким изменениям;

• обеспечение возможности изменения лингвистического описания в реальном масштабе процесса моделирования (управления);

• обеспечение возможности сведения данных oт различных источников к единому представлению (значению лингвистической переменной (ЛП)).

6. Разработка эффективных алгоритмов функционирования моделей инструментальной двигательной активности оператора.

Методы исследований. Для решения задач моделирования использованы

методы теории нечетких множеств и нечеткой логики, темпоральной логики и

фреймовой теории.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые предложена полнофункциональная модель инструментальных двигательных действий реального масштаба времени для реализации в автономных мобильных технических объектах (системах).

2. Разработана графовая и гиперграфовая модель выполнения фреймовых трансформаций в системах фреймов для обработки визуальной информации в автономных мобильных системах для решения таких задач, как ориентирование в окружающей обстановке, планирование перемещения в пространстве. Активность фреймовых моделей ранее обеспечивались выводами в межфреймомых сетях, что не соответствует изначальному трактованию фреймов, как структуры для представления стереотипных ситуаций.

3. Впервые разработана темпоральная подсистема (ТПС) реального масштаба времени модели инструментальных двигательных действий оператора. ТПС создана посредством объединения отношений нескольких темпоральных теорий. Для использования в реальном масштабе времени в

ТПС введены отношения с различных позиций наблюдателя и отношения нечетко определенных исторических темпоров.

4. Впервые предложен способ представления положения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами, с помощью одной сложной лингвистической переменной в нечеткой лингвистической системе координат. Для описания перемещения объектов на плоскости и в пространстве введены нечеткие переменные третьего порядка. Предложенный способ представления положения и перемещения объектов отличается от используемых другими авторами (совокупности разложения по одномерным ЛП) близостью к предметной области - операторскому представлению положения и перемещения мобильных объектов.

5. Впервые введены специальные типы лингвистических переменных для представления изменения мобильных и силовых возможностей оператора, обеспечения возможности изменения лингвистического описания в реальном масштабе процесса моделирования и сведения данных от различных источников к единому представлению. Используемые ранее лингвистические переменные ограничивали возможности моделирования динамических процессов для мобильных объектов в реальном масштабе времени в условиях неполноты и недостоверности данных.

6. Разработаны алгоритмы логического вывода с использованием специальных типов ЛП (сложных, сдвоенных, составных), операций сужения лингвистического описания атрибутов, метода уточнения лингвистического описания атрибутов, адекватно представляющие инструментальные двигательные действия и отличающиеся от известных возможностью модификации описания атрибутов в процессе функционирования модели.

Разработаны программые и программно- аппаратные комплексы для демонстрации и исследования предлагаемых методик. Разработаны и внедрены в эксплуатацию реальные программно- аппаратные комплексы, что подтверждено актами внедрения, представленными в приложении.

Практическая ценность. Практическую ценность представляет как совокупность методов, объединенных в модель инструментальной двигательной активности оператора, так и использование отдельных предложенных методов при проектированнии автономных систем с элементами принятия решений.

Предложенные методы являются универсальными и могут быть использованы для проектирования систем управления автономными мобильными объектами и при проектировании распределенных информационно- управляющих систем.

Теоретические результаты, полученные в диссертационной работе, использованы в четырех научно- исследовательских работах, научным руководителем и основным исполнителем которых являлся автор.

Достоверность научных и практических результатов работы подтверждается вычислительными экспериментами, имитационным и

аппаратным моделированием инструментальной двигательной активности на специально разработанном програмно - аппаратном комплексе, результатами использования предложенных методов и алгоритмов в программно-аппаратных комплексах в соответствии с приложенными актами внедрения.

Реализация результатов работы. Научные и практические результаты изложены в статьях и монографиях, использованы при подготовке методических материалов и чтении лекций на кафедре Математического обеспечения применения ЭВМ и Военно- морской кафедре ТРТУ.

Материалы работы использованы при создании программно-аппаратного комплекса распределенной обработки данных экологических гидрофизических и гидрохимических исследований акватории Азовского моря. Программе - аппаратный комплекс использован для исследования акватории Азовского моря в двух экспедициях на НИС «Акванавт», а также акватории Таганрогского залива.

Материалы работы использованы при создании «Автоматизированной системы управления технологическим производством нефтедобычи при кустовой системе обустройства скважин». АСУ ТП внедрена на нефтедобывающем предприятии НГДУ «Федоровскнефть» ОАО СНГ.

Для исследования теоретических положений диссертации разработана програмная модель нечеткого логического вывода с использованием уточнения лингвистического описания, а также программно- аппаратный комплекс «Качающаяся платформа».

Диссертация выполнена в соответствии с одним из основных направлений научно - исследовательских работ Таганрогского государственного радиотехнического университета «Формальные системы, искусственный интеллект и системы принятия решений». Автор классифицирует свою работу как решение крупной научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение. Акты внедрения научных результатов прилагаются к диссертационной работе.

Апробация результатов диссертационной работы. Основные результаты работы докладывались автором на следующих конференциях: международной конференции «International Fuzzy System and Intelligent Control Conference» (U.S.A., Louisville, 1992r.); Всесоюзной научно-практической конференции «Создание и применение гибридных экспертных систем» (Рига, 1990г.); «39 научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава ТРТИ» (Таганрог, 1992г.); научно-практической конференции «Интеллектуальные САПР» (Таганрог, 1992, 2002гг.); Всесоюзной научно-практической конференции «Гибридные интеллектуальные системы» (Ростов-на-Дону, Терскол,1991г.); научно- технической конференции «Нечеткие системы, инженерия знаний и разработка промышленных технологий» (Тверь,1994г.); межвузовской научно- методической конференции "Компьютерные технологии подготовки специалистов военно-морского флота" (Санкт-Петербург, 1995г.); межвузовской научно- технической конференции "Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов" (Петродворец, 2000г.); международной конференции

«Электроника и связь» (Киев,2001г.); международном конгрессе «Искусственный интеллект в 21 веке», IEEE AIS"0l, ICAI"2001 (Дивноморское, 2001г.); межвузовской научно- методической конференции «Пути реализации плана развития системы военного образования в гражданских вузах» (Нижний Новгород,2001г.); международных конференциях по мягким вычислениям и измерениям SCM"0l, SCM"02 (Санкт-Петербург, 2001,2002гг.); международных научно-технических конференцях IEEE, AIS", CAD (Дивноморское, 2002, 2003, 2004 г.г.); Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Сочи, 2003г.); Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии» (Санкт- Петербург,2003г.); научно- технических конференциях профессорско- преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ТРТУ (Таганрог, 1999,2000,2001,2002,2003гг.).

Публикации по теме диссертационной работы. По теме диссертационной работы опубликовано 44 печатные работы, в том числе две монографии в издательстве Ростовского государственного университета.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, приложения и списка использованной литературы. Общий объем диссертации составляет 286 страниц машинописного текста, содержит 106 рисунков и 14 таблиц. Список литературы включает 156 наименований.

В главе 1 излагаются основные принципы, положенные в основу моделей двигательных действий человека- оператора. Устанавливается соответствие между компонентами двигательной активности и компонентами программно-аппаратных систем, для управления которыми будут полезны предлагаемые модели. Приведена также структура предлагаемых моделей двигательной активности.

Управление движениями является сложным многоуровневым процессом, на каждом из уровней решается своя задача: управление возбудимостью мышц, управление мышечной координацией, управление пространственными и временными характеристиками действий, определение пространственной и временной последовательности движений, определение смысла и целенаправленности действий.

Из всех двигательных действий нас больше интересуют инструментальные двигательные действия - как единица преднамеренной двигательной активности, направленная на достижение осознаваемой цели.

Инструментальные двигательные действия состоят из нескольких операций: двигательных - исполнение, мыслительных - регулирование, сенсорных - контроль.

Модель двигательной активности оператора реализована в виде последовательностей: короткой - «нечеткая модель восприятия» «нечеткая модель синтеза воздействий», длинной - «нечеткая модель восприятия» «пространственная модель ситуации» «отслеживание темпоральных характеристик, составление темпоральных планов» «нечеткая модель синтеза воздействий».

На фреймовые компоненты предлагаемой модели возлагается восприятие окружающей внешней обстановки, взаимного расположения предметов, «осознание» своих текущих мобильных возможностей. Темпоральные компоненты позволяют функционировать модели в реальном масштабе времени. Они позволяют реализовать внутреннюю службу времени модели и осуществлять темпоральное планирование и согласование двигательных действий на основе темпорального «восприятия» внешних событий и процессов. Нечеткие компоненты выполняют функции обслуживания

терминальных атрибутов модели в восприятии элементов внешних объектов и нечетком синтезе элементов управляющих воздействий.

Рассматриваемые компоненты функционируют в непрерывном взаимодействии друг с другом, обмениваясь данными и передавая управление друг другу.

В главе 2 приведена реализация фреймовых компонентов модели двигательных действий оператора. Для осуществления активности модели разработан механизм трансформаций во фреймовой сети. Для демонстрации механизма осуществления трансформаций используется классический пример «наблюдения куба» в удобном для реализации виде.

В главе приводится авторское трактование основных терминов фреймовой теории и структура используемого в модели фрейма-прототипа (рисунок 1). В качестве процедур могут использоваться продукционные системы, в том числе и с нечеткими значениями атрибутов.

Рис. 1. Структурные и процедурные компоненты фрейма

В технических системах, ориентированных на представление ситуации, полученной посредством технического зрения, отдельные объекты или группы объектов представляются системами фреймов. Каждый фрейм системы представляет обобщенную группу проекций наблюдения объекта или группы объектов. Переходы между фреймами называются трансформациями, которым соответствуют физические перемещения точки наблюдения или объектов наблюдения. Обобщенная группа проекций представляет результаты наблюдений с равными множествами наблюдаемых элементов.

Представим все множество наблюдаемых элементов предмета в виде множества слотов Х={Х1, Х21 •••» фрейма F. Множество граней куба представим слотами X, фрейма Fj. Из любой точки пространства можно наблюдать множество граней Для каждой точки пространства описать

множество видимых граней мы не сможем, поэтому наши рассуждения будем проводить для областей пространства с одинаковым множеством видимых граней. Для исследования фреймовых структур наиболее подходит представление фреймов в виде графов или гиперграфов. При некоторых соглашениях о назначении ребер можно сказать, что граф адекватно представляет фрейм. Представим фрейм в виде корневого дерева. Корень дерева будет представлять корень фрейма, терминальные вершины представляют терминальные слоты.

Проход по ребру от вершины графа, представляющей корень фрейма, к терминальной вершине соответствует запуску процедурой означивания демона "если- нужно", обратный проход по ребру соответствует действиям демона "если- добавлено" или демона "если- удалено". Демон "если- добавлено" в этом случае сообщает процедуре означивания о том, что данный слот приобрел значение или оставлено значение умолчания, в любом случае не нужно более заботиться об означивании слота. Демон "если- удалено" может сообщать, что имеемое в данный момент времени значение фрейма не соответствует действительности и в связи с этим нужно предпринять действия для уточнения значения слота или сообщении старшим в иерархии фреймам о данном событии.

Подмножества "видимых" вершин удобно представлять в виде ребер гиперграфа Н={Х,11}, где II - множество ребер, X - множество вершин.

Итак, ребра 11= { 11|} гиперграфа Н, в нашем случае, представляют области пространства вокруг наблюдаемого предмета(ов), из которых наблюдаются компоненты, представленные вершинами, входящими в конкретные ребра гиперграфа.

Представим полученный гиперграф двудольным (кениговым)

графом С=(У,Е). Множество вершин X гиперграфа Н пополнятся множеством вершин, представляющих его ребра В двудольном графе С любая

вершина 11; е!^ будет соединена только с теми в е р ш и н а дй^о т о р ы е входят в ребро гиперграфа, представленное вершиной и;. Каждая вершина и. представляет некоторую область доступности вершин, инцидентных соответствующему ребру гиперграфа Н или смежных вершине 11| в графе О.

«Доступность» может интерпретироваться как возможность увидеть, взять или совершить некоторое действие в отношении предмета, представленного вершинами х^, смежными вершине иг

Очевидно, трансформации можно отразить, описывая отношении между ребрами гиперграфа Н, в нашем случае это будут отношения смежности областей наблюдения. Представим ребра и гиперграфа Н вершинами в графе

соединяют только вершины, представляющие смежные области, т.е. такие, которые можно сменить за одну трансформацию. Трансформацией будем называть не только действие, но и его результат. Трансформацией в графе О, представляющем фрейм прототип Б, будем называть набор операций, позволяющих создать подграф соответствующий фрейму экземпляру При этом каждой трансформации должно

соответствовать корректное действие объекта управления.

Таким действиям в графе в нашем случае должны соответствовать перемещения объекта управления, приводящие к изменению множества видимых граней куба. В нашей модели смена областей наблюдения будет описываться трансформациями внутри системы фреймов, а перемещение внутри области наблюдения удобно описать средствами нечеткой логики. Граф С, позволяет получить из полного множества вершин X множество видимых вершин Такое преобразование соответствует трансформациям внутри

фреймовой сети, поэтому С( назовем графом трансформаций. Вершины, представляющие смежные области пространства, соединены ребрами в графе трансформаций. Ребра графа представляют отношения смежности или отношения трансформации.

Таким образом, при помощи гиперграфа Н и графа трансформаций в, мы представили фреймовую сеть, описывающую наблюдение куба при всех возможных перемещениях. Поскольку нас интересует трансформация, как самостоятельная категория моделирования, обозначим все множество трансформаций через К={Г], Г2,..., г„}. Сопоставим каждому ребру ^^ е XV графа трансформацию

Каждая трансформация г^ £ Я предусматривает выполнение определенного набора действий объектом управления для перемещения в новую область.

Таким образом, мы получили два двудольных графа, один из которых представляет области пространства и множество компонентов предметов, наблюдаемых из каждой области, другой представляет возможности перехода между этими областями. Однако, такая разнотипность представления неудобна для исследования и тем более для формирования управляющего воздействия. Произведем объединение (композицию) графов В

результате получим трехдольный граф который и является

фреймовой сетью.

Можно также считать, что граф Сг представляет фрейм- прототип, который при помощи трансформаций, механизм которых мы опишем ниже, может генерировать фреймы экземпляры, описывающие видимые грани куба из любой точки пространства.

Подмножество его вершин является фреймообразующим, каждая

вершина соответствует корню фрейма. Полученный трехдольный граф мы будем использовать для вычисления требуемых трансформаций.

Для объекта моделирования с каждой трансформацией следует сопоставить определенные действия, например, поворот или поступательное движение. Величину же поворота или поступательного движения мы будем определять посредством нечеткого логического вывода. Такое непрерывное вычисление трансформаций дает возможность непрерывно корректировать спланированные действия, что особо важно при изменении внешней ситуации.

Исходными данными для вычисления или осуществления трансформаций является множество наблюдаемых элементов (компонентов) объекта (объектов) в текущий момент времени или идентификатор области нахождения объекта, т.е. доступное подмножество вершин Х^ сХ или вершина и^ с11.

Конечной целью трансформаций может являться множество вершин,

которые нужно «увидеть» или вершина обозначающая область

пространства, в которую нужно переместиться. Для осуществления трансформаций необходимо найти путь из чтобы соблюдалось условие

достижимости любой вершины из любой вершины

Найти множество трансформаций можно при помощи третьей доли вершин Для моделирования управляющих воздействий необходимо

определить последовательность или последовательности смежных трансформаций, переводящих объект моделирования из текущего положения в положение, которое должно удовлетворять заданным свойствам, в нашем случае это множество видимых вершин.

При проектировании более сложных приложений можно рассматривать фреймы- предметы, фреймы- видимые элементы изображения предметов, а трансформации могут строиться на элементах, принадлежащих разным фреймам - предметам. Ценность фреймового представления внешней ситуации заключается еще и в том, что она является универсальной для различных приложений.

Реальные фреймовые системы могут содержать большое количество слотов (атрибутов). Для выполнения вычислений на таких структурах потребуется представление их с различной степенью детализации. Полезным может оказаться представление трехдольного графа трансформаций в виде иерархического гиперграфа Н={Х, I), гдеХ- множество вершин, ^

множество ребер первого уровня, W- множество ребер второго уровня.

Ребра второго уровня образуют гиперграф на множестве ребер первого уровня, которые в этом случае считаются вершинами. В нашем случае второй уровень гиперграфа является ориентированным. Ребро (дуга), представленное вершиной, помеченной звездой, в ребре второго уровня определяет область, из которой можно перейти в любую другую область, представленную другими вершинами ребра. Обратный переход в помеченную вершину описывается другими ребрами гиперграфа.

Гиперграфовые и графовые модели удобны для исследования как фреймовых систем, так и фреймовых сетей. В организованных таким образом фреймовых трансформациях могут участвовать слоты одного или нескольких фреймов. Использование в системе слотов только одного фрейма полезно, если для модели важен предмет, которому принадлежат атрибуты, обозначенные этими слотами.

В главе 3 описано построение темпоральной подсистемы модели. Темпоральная подсистема предназначена для обеспечения темпорального планирования и функционирования модели в реальном масштабе времени. Темпоральная подсистема строится на основе объединения разных темпоральных теорий. Описаны также нечеткие событийные тренды и нечеткие темпоральные отношения для разных положений наблюдателя.

При моделировании двигательных действий оператора трудно обойтись без планирования и согласования двигательных действий в реальном

масштабе времени. При построении темпоральной подсистемы используются два типа элементарных темпоральных высказываний :

1. ERt -между событием и темпором (схема 1),

2. x,Rx¡ -между двумя темпорами (схема 2), где Е- объект темпоральных отношений (событие или процесс), R- темпоральное отношение, т, T¡,Xj-темпоры.

В основе темпоральной подсистемы лежат интервально- временные отношения RT. Темпоры сравниваются по длительности (множество отношений и по взаимному расположению (множество отношений ГГ KJ /"Т. Для реальных задач обычно используется расширенное семейство темпоральных отношений

При описании отношений использованы интуитивно понятные термы "позже", "раньше". Начало (ЕЬв(П)) и окончание (ЕпДП)) некоторого процесса будем считать событиями. Для обозначения темпора, в течение которого ничего не происходит, в рамках данного рассмотрения используется понятие пустого темпора и пустого процесса темпор, в течение которого оба процесса будут существовать одновременно, обозначим через Дт.

Совпадение начала и окончания процесса обозначается E,„i(ni)](Ebg(n2). Итак, два темпора могут находится в следующих стандартных отношениях: -(rts) последовательны с паузой, <тьт0,т2>, <ЕЬ8(П1),Еы(П,)|Еье(П0),ЕП()(По)КЕь8(П2), Е,,„№)>);

-(rtsn) последовательны без паузы, <ti,T2>, <Ebg(n1),E„l|(ni)|(Eb?(n2), E„d(n2)>,To=0; -(ríes) пересекаются, <т„Дт,т2>, <Ehg(n,),Eb8(n2),Elld(ni),Enti(n2)>; -(ríe!) вложенные с примыканием к началу,<Дт,т2>, <Еь8(П|)|Еь8(Пд),Е11ДП1),Еп„(П2)>;

-(гte г) вложенные с примыканием к окончанию,<т21Дт;>, <ЕЬе(П2),Еье(П,),Е„й(П2)|Епа(П,)>,

-(ríe) вложенные без примыканий, <т2,Дт,т2>, <Еы,(П2),ЕЬе(П1),Е„(1(П1),ЕПй(П2)>, -(rtU)- отношение несравнимости темпоров. Будем считать, что два темпора Т[ и находятся между собой в отношении rtU, если ничего не известно о процессах, которые характеризуются этими темпорами, что свидетельствовало бы о других темпоральных отношениях между этими темпорами. Можно также считать, что отношение rtU является универсальным отношением или универсумом, т.е. rtU(xt, x-¡)=rts (xt, tj) v rtsn(xu tj v rtes(tj, x-¡) v riel (tu t^) v

Представленные выше отношения используются в модели с указанием положения «наблюдателя». Символами «Z», «x», «с», «v», «b» представлены возможные позиции «наблюдателя». Позиция «Z» характеризуется тем, что в рассматриваемый момент времени ни одного процесса, интересующего наблюдателя, не происходит.

Позиции «х», «с», «v» характеризуют положение наблюдателя во времени, момент которого характеризуется тем, что хотя бы один из рассматриваемых процессов происходит или уже завершился. Переход из одной позиции в другую может рассматриваться как событие и описываться фреймовыми

трансформациями, а механизмом «привода» этих трансформаций будет атрибут-«хранитель» текущего времени.

Позиции «Z», «х», «с», «v», «b» характеризуют все возможные сочетания нахождения в прошлом, в настоящем или будущем рассматриваемых темпоров и расширяют множество проблемно ориентированных темпоральных отношений RTP, RTv с RTP с RTS. Тогда отношение rts имеет следующие модификации:

процессы проходят последовательно с паузой;

процесс еще длится, а процесс пройдет через некоторое время после его окончания;

уже закончился, а еще не начался; -/■fsv(Ti,X2)- П1 уже закончился, а ГЬ еще продолжается; -rtsb(Ti,T2)* П1 и П2 уже произошли один за другим через некоторое время.

Такие характеристики с позиции настоящего времени называются трендами реального времени. В темпоральной подсистеме представлены в различных сочетаниях темпоры, которые характеризуется только началом или только окончанием.

Как правило, разработчики систем принятия решений для анализа процессов и темпорального согласования управляющих воздействий пользуются только одной из темпоральных теорий. В модели представлены отношения высказываний темпоральных теорий «было-есть- будет» (ws-is-bn) и «прошлое- настоящее- будущее» (ps-pr-ft), которые составляют множества отношений RTws.„.bn с RTP с RTS и RTpl.pi..f, с RTP с RTS.

Отношения четко определенных протяженных или точечных темпоров будет выглядеть следующим образом:

RTS= RT U RTv U RTwb. U RTp,.prn U RTp. N- f-

В силу специфики многих предметных областей достоверность наступления некоторого события Ej в момент времени tj может быть меньше 1 (1>Е, (^)>0). Это может быть обусловлено тем, например, что событие произошло в интервале между опросами.

Отличие предлагаемого подхода от классических темпоральных логик состоит в том, что отношения между темпорами рассматриваются не с позиции стороннего независимого наблюдателя , а с различных позиций, которые также находятся с темпорами в некоторых отношениях. Такой подход позволяет строить модели двигательной активности, функционирующие в реальном масштабе времени.

Прежде чем рассматривать отношение интервалов (суть отношения процессов или событий), обозначим само время как темпор универсум UT. Время, в течение которого процесс не происходит, представим следующим образом: -it=UT-t. Множество темпоров завершившихся событий или процессов является подмножеством темпора

Множество темпоров процессов или событий , которые еще не произошли , является подмножеством темпора UT+.Для полноты дальнейших рассуждений необходимо добавить главный и единственно реально существующий

точечный темпор темпор настоящего. И тогда "формула времени" будет выглядеть следующим образом: 1ЛГ =. иТ и иТ+ и 1°.

Существование (функционирование) любой системы, в том числе и человеческую жизнь, а также само время можно представить как процесс перемещения 1° в упорядоченном множестве Ш, в результате которого все больше элементов переходит из в , но для объективного понимания времени мощности этих множеств остаются одинаковыми.

Анализируя события или процессы в прошлом или предполагая, какие события или процессы могут произойти в будущем, мы, не теряя связи с настоящим, переносим свое внимание именно в то время. Обозначим позицию наблюдателя как точечный темпор а множество уже истекших интервалов времени до , тогда "прошлое" из позиции настоящего можно

представить следующим образом

.ит={1", | VI", е.ит 31р5 ¡(.и^и^ iZ.il Л)}.

«Будущее» по аналогии представим как

ит+={1г, | V €ит+ 31% :(.и1р,и 1рр *0) & (1р, г.и е,)}.

Настоящее представляет границу между прошлым и будущим. А если принять гипотезу о непрерывности времени, то интервал между настоящим и прошлым, настоящим и будущим бесконечно мал и, следовательно, между прошлым и будущим также бесконечно мал. А поскольку настоящее и будущее это все-таки различные множества темпоров и они являются производными деятельности механизма памяти человека и других компонентов личности, то представим, что возможно «передвинуть» не всю позицию наблюдателя, а прошлое и настоящее. Первое, что мы можем встретить, двигая прошлое в прошлое, это окончание какого- либо темпора, двигая будущее в будущее мы встретим начало какого- либо темпора. Исключением является ситуация, когда мы находимся в середине некоторого темпора, тогда в прошлом мы встретим начало темпора, в котором находимся, а в будущем его окончание.

Можно исходить из того, что изначально никаких интервалов вида не существует. В момент начала некоторого процесса «фиксируется» «локальное будущее» этого процесса, а «локальное прошлое» продолжает двигаться в «универсальное будущее» и фиксируется только с окончанием рассматриваемого процесса. А поскольку человек переносит свое представление о пространстве и на время, то удобный для рассмотрения отрезок времени образуется пересечением

Можно продолжить эти рассуждения следующим образом. Существует только точечный темпор «сейчас» , а прошлое и будущее это непрерывное множество «сейчас», которое уже прошло или еще не наступило. В прошлом и будущем могут существовать как точечные ^ и ^ , так и протяженные темпоры . На рисунке 2 представлен пример возможных отношений

двух протяженных темпоров для всех позиций наблюдателя и различным определением границ отрезков. Темпоральный план в таком случае можно представить следующим списком

Помимо отношений на линейных отрезках, для синхронизации компоненов моделей двигательных действий требуется описание циклических отношений.

z хп *nVn XVfl vx XVfr b

Рис. 2. Временные диаграммы отношений темпоров двух процессов

Вышепредставленные отношения можно приспособить и для циклического темпора носителя ИТс. Практический интерес представляют темпоральные отношения на циклических темпоральных образованиях и отношения циклических темпоров. Циклические отношения не противоречат свойству линейности времени, а описывают цикличность его использования в некоторых предметных областях. Это могут быть также системы с разделением времени, системы, включающие протоколы циклического опроса источников информации.

Отношения, линейных темпоров применимы и для циклических темпоров в том случае, если темпоры рассматриваемых процессов значительно короче длины темпора- носителя этих отношений. Эту группу отношений назовем незамкнутыми циклическими отношениями. На рисунке 3 представлены отношения "1а" на циклическом носителе отношений. Позиции наблюдателя в циклических отношениях так же актуальны.

Для полного представления циклических отношений добавлены замкнутые циклические отношения. Это регулярные темпоральные отношения, то есть такие, которые сохраняются после неоднократных циклических повторений.

Описать замкнутые регулярные темпоральные отношения можно на основе сравнения абсолютных величин пересечений циклическх темпоров «Tj начинается за Aryj до окончания Ti и заканчивается за Axtn до начала Т2». Описываем такие отношения без учета длины цикла в следующем виде:

то есть длина цикла и рассматриваемых темпоров известна, не меняется и рассмотрение отношений производится для конкретного неизменного цикла.

Один из темпоров может иметь длину больше длины цикла- носителя отношений. Для характеристики темпоральных отношений в этом случае имеет значение величина сдвига за один цикл относительно начала или окончания темпора.

la t', xf t2 т, 1 t3 t4 tj i ts UT

—A-!-^--

1-

UTc z Xf x с v b

Рис. 3. Представление стабильных незамкнутых циклических отношений

Отношение характеризует соотношение темпоров

только в пределах одного цикла рассмотрения. Для полной характеристики таких отношений необходимо добавить величину линейного отрезка на циклическом носителе, по истечении которого «длинный» темпор повторится снова, т.е.

Если таких «длинных» темпоров два, то их отношения можно описать в следующем виде R^, тг)= <Ат.г//,Дт,/2, ,-.Т/ ,->Т2>.

Длиной постоянного цикла будем считать отрезок времени на линейной шкале времени между повторениями события, характеризующегося неизменным положением на циклическом носителе. Модель двигательных действий оператора может использовать темпоральные атрибуты только как информационные, только как управляющие или производить «сквозное» темпоральное согласование генерации управляющих воздействий и их реализации. Темпоральные атрибуты могут быть и промежуточными, например, это может быть отрезок времени, через который объект займет требуемое положение и время, которое нужно затратить на переведение управляемого объекта в нужное положение (состояние). В реализации модели при управлении объектами требуется темпоральное согласование взаимодействия нескольких приводов.

Значения умолчания могут задаваться темпоральной последовательностью, которая определяет, в какие промежутки времени какое значение следует принять за значение умолчания данного терминального слота. В моменты смены значения умолчания следует сверять их значения с реальными значениями путем запуска процедуры- демона «если - нужно».

Введение позиции наблюдателя позволяет модифицировать темпоральную теорию, описывающую взаимное расположение точечных и интервальных темпоров, для использования её в реальном масштабе времени. Функционирование модели двигательной активности с темпоральной точки зрения может рассматриваться как перемещение позиции наблюдателя.

Описанная модификация темпоральных отношений для случая нечеткого определения положения темпоров на шкале времени позволяет приблизить темпоральную подсистему модели к «представлению» о времени человека- оператора и сделать темпоральную подсистему удобной для технической реализации.

Связь темпоральной подсистемы с фреймовой сетью модели может осуществляться как на уровне структурных, так и процедурных составляющих. Это предоставляет широкие возможности для моделирования конкретных двигательных действий.

В главе 4 на простом примере конкретного двигательного действия, балансирования сферического объекта в желобе, излагаются основные принципы моделирования управления линейным перемещением объекта. Особое внимание в главе уделено преобразованиям предметных шкал с целью приспособления модели двигательной активности для объектов различного размера и веса.

Изменчивость внешней ситуации, изменение тонуса мышц, несоответствие ожидания получаемым результатам и прочие факторы требуют непрерывного регулирования или даже корректировки стереотипа, который сложился у человека- оператора при разучивании рассматриваемых действий.

Положение объекта будем описывать лингвистической переменной "РАСПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТА". Определим р| на базовом терм- множестве

Т,'= {"КРАЙНИЙ ЛЕВЫЙ УГОЛ",..., "СЕРЕДИНА ПРАВОЙ ЧАСТИ", "КРАЙНИЙ ПРАВЫЙ УГОЛ"}- |12, ^, ^

В качестве предметной шкалы X можно выбрать удаление объекта от одного из концов желоба. Так как наблюдение за объектом ведется с помощью цифровой видеокамеры, то для того, чтобы избавиться от последующего вычисления координат, предметной плоскостью можно объявить адресное пространство кадра памяти.

Полученные в этой главе результаты мы будем в дальнейшем использовать для определения дистанции при мониторинге перемещения объекта в пространстве.

Разность значений ЛП , соответствующих двум положениям объекта на желобе, определенная через некоторый промежуток времени, характеризует скорость перемещения объекта

Поскольку положения объекта определяются субъективно, то разность значений тоже следует оценивать субъективно. О виде зависимости можно судить по форме функций принадлежности. В случае с треугольными и трапециевидными функциями принадлежности можно говорить о линейной зависимости скорости изменения достоверности от скорости движения объекта только для каждого, отдельно взятого терма, поскольку наклон линейных участков функций принадлежности для каждого терма может быть разным.

Определим далее опосредованную (не терминальную) лингвистическую переменную "ДВИЖЕНИЕ" р,. Терм- множество ЛИ р, определим следующим образом: Т „ ={и„3, и,2, и,, и, Ц, Ц2 «.у3}=[«ОЧЕНЬ БЫСТРО ВЛЕВО», «БЫСТРО ВЛЕВО»,..., «ОЧЕНЬ БЫСТРО ВПРАВО»}.

Областью определения объявим отрезок а значение будем

трактовать как изменение значений функции принадлежности.

Определим РУ = Г(ДЬ), где Б - совокупность линейных (в нашем случае) преобразований, осуществляющих фазификацию значения

Отрицательные значения разностей степеней принадлежности термов двух положений говорит о том, что объект движется от точки с единичным значением функции принадлежности соответствующего терма. Положительные значения разности говорят о приближении объекта к точке с максимальной достоверностью терма. Сравнивая значения нечетких векторов р](0,) и ДЬ, можно сделать вывод о направлении движения объекта. Малое изменение «достоверности» любого терма ЛП, описывающей положение объекта, может говорить либо о малой скорости, либо о недостаточности информации о «поведении» одного терма для оценки скорости. Терм лингвистической переменной, описывающей положение объекта, максимально изменившийся при перемещении, характеризует перемещение объекта с большей достоверностью, чем другие термы.

Предшествующие рассуждения привели нас к простым выводам (правилам), которые позволяют объекту управления представить не только

местоположение объекта, но и оценить направление и скорость его перемещения.

Для определения направления движения объекта необходимо рассмотреть нечеткие векторы Pi(0,) (=>loc,), pi(Oj) (=>IoCj) и AL (=>Д1ос, Д1ос+, Д1ос.),

определяющие положения объекта, преобразованные для простоты следующим образом: «<О» заменяет терм с нулевым значением функции принадлежности, а «1» заменяет терм с ненулевым значением функции принадлежности. И тогда получаем простые правила для определения направления движения объекта.

1. Если loe, > IoCj, то объект приближается (или движется влево).

2. Если loe, <l0Cj,то объект удаляется (или движется вправо).

3. Если loe, = IoCj и Л1ос=о, то объект не движется.

4. Если Д1ос+< Aloe., то объект приближается.

5. Если Д1ос+> Д1ос., то объект удаляется.

6. Если Д1ос+=Д1ос., то объект не движется.

Далее, используем функции принадлежности лингвистической определяющей скорость объекта, Р» =(<«ОЧЕНЬ МЕДЛЕННО»/«ВЛЕВО»/ Цу!5"» <«МЕДЛЕННО»/«ВЛЕВО» / цу2>,<«БЫСТРО»/ «ВЛЕВО»/ <«ОЧЕНЬ БЫСТРО»/ «ВЛЕВО»/ Hv4>).

Определим переменную рс «ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ПРИВОДА_», описывающую управляющее воздействие с мобильными «возможностями» мышц или приводов на предметной шкале [-m,+m] и на терм-множестве Тс = ={ bu, т2ц, t,u, ,т0 ,tid, T2d, T3d} ={<«ОЧЕНЬ БЫСТРО»/«ВВЕРХ»>,<«БЫСТРО»/ «ВВЕРХ»>,..., <«ОЧЕНЬ БЫСТРО»/«ВНИЗ>»}. Функции принадлежности будем описывать для среднего положения привода на шкале абсолютных перемещений.

Используя универсальную шкалу и конечное множество функций отображения предметной шкалы на универсальную, можно организовать дискретную модификацию функций принадлежности только для известных случаев, например, может потребуется модификация для «легкого», «нормального» и «тяжелого» объектов.

В конечном счете для моделирования управления линейным перемещением объекта нужно установить соответствие между элементами терм- множеств

Если не учитывать вес объекта или считать, что функции принадлежности управляющей ЛП уже модифицированы с учетом веса объекта, то нечеткий логический вывод можно представить двумерной ассоциативной матрицей с нечеткими значениями на входе.

В соответствии с этими значениями и активными правилами (продукциями), полученными из ассоциативной матрицы, мы модифицируем функции принадлежности управляющей переменной

В главе 5 функционирование модели двигательных действий демонстрируется в приложении к программно- аппаратному комплексу «качающаяся платформа» с опорой в центре и двумя сервоприводами на смежных углах. В модели двигательных действий управления сферическим

объектом на плоскости мониторинг за перемещением объекта осуществляется с помощью предложенного набора расширений понятия лингвистической переменной. Для адаптации модели к изменению условий управления предложен механизм усечения лингвистического описания. Для оценивания скорости объекта используется нечеткая переменная третьего порядка.

Для моделирования восприятия человеком окружающей среды требуется сведение однотипной информации от различных источников к единому представлению. В нашем примере информация о положении «тяжелого» объекта на платформе может быть получена исходя из величин «токов удержания», потребляемых сервоприводами, и «инертной» реакции на тестовые или реальные управляющие воздействия.

Масса объектов описывается «сдвоенной» лингвистической переменной, определенной на двух предметных шкалах, - «токи удержания» и «инертность». «Сдвоенными» (строенными...) лингвистическими переменными воспользуемся при описании атрибутов, плохо определенных на одной шкале, в случае доступности информации от нескольких сенсоров. В некоторых случаях может использоваться составная лингвистическая переменная.

Функции принадлежности для составных ЛП преобразуются в поверхности, образованные вращением функций принадлежности относительно перпендикуляра из точки плоскости, для которой Для практической реализации модели представляют интерес проекции сечений, параллельных основанию поверхностей функций принадлежности на некотором уровне (проекция сечения).

Они представляют концентрические окружности (эллипсы). Однако, при использовании треугольных и трапециевидных функций принадлежности для формирования поверхностей принадлежности их можно представлять двумя произвольными ц- сечениями и их проекциями на плоскость платформы. Для простоты дальнейших рассуждений будем определять поверхности принадлежности нуль - сечением и сечением неопределенности - 0.5-сечением (рисунок 4).

В настоящей главе определены три специальных типа ЛП : составная ЛП <|3|Г ,(Т,,Т2),(Х„Х2),С,М,У>. сдвоенная ЛП <р„, Т, (Х„ Х2), в, М, W>, сложная

ЛП Введение этих типов ЛП имело целью создание

лингвистических макроструктур, покрывающих некоторую общность элементарных категорий предметной области, имеющих законченное смысловое значение. Такое объединение в силу введенных ограничений и допущений содержит в себе встроенные элементы логического вывода для принятия решений. Составная ЛП предназначена для сведения к единому лингвистическому атрибуту данных от нескольких, как правило идентичных, источников информации. Каждый источник представляется в ЛП своим терм множеством, определенным на собственном предметном множестве. Сдвоенная ЛП описана на едином терм- множестве, но некоторые термы описаны на двух предметных шкалах, т.е. такие термы имеют фактически две функции принадлежности. Предметные шкалы могут представлять разные физические

величины, но обязательно должны зависеть от состояния некоторого атрибута, который и описывается используемым терм- множеством.

Таким образом, либо оба канала косвенно описывают некоторое свойство, которое недоступно для непосредственного измерения, либо, в силу некоторых причин, необходимо получать информацию одновременно от двух источников. Сложная ЛП отличается от классической определением терм- множества и видом области определения. Каждый терм такой ЛП в свою очередь можно описать самостоятельной ЛП с термами, описанными на линейной предметной шкале. Таким образом, можно сказать, что в сложной ЛП (Ü, терм- множество и предметное множество образуются произведением терм- множеств и предметных шкал двух (или трёх) ЛП P¡ и Рг, т.е. Т=Т,хТ2, Х=Х,хХ2. Очевидно, ЛП в таком определении удобна для представления положения объекта на плоскости и в пространстве.

Наряду с многополярной стационарной нечеткой системой координат рассмотрена однополярная подвижная нечеткая система координат. Составная лингвистическая переменная (СЛП) "ПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТА НА ПЛАТФОРМЕ" является терминальной. Она определена на предметной шкале адресов разреженного кадра (рассматриваются точки изображения с расстоянием, равным радиусу объекта ) изображения web- камеры, с терм-множеством где каждый терм представляет собой

самостоятельную лингвистическую переменную в классическом её понимании.

Рис. 4. Проекция ц- сечений терма t

Множество субтермов Б= {малое, среднее, большое} является общим для всех термов ^еТ. Значение функции принадлежности каждого терма определяется при помощи ц- сечений поверхностей, образованных вращением функций принадлежности относительно перпендикуляра к точке расположения объекта.

Определим далее опосредованную (не терминальную) составную лингвистическую переменную "ДВИЖЕНИЕ В НАПРАВЛЕНИИ". Предположим, объект за п тактов наблюдения (длительность такта наблюдения изменяется в зависимости от скорости объекта) переместился по

платформе из положения к в положение т. Эти положения описаны матрицами Ьк =[Цук] и 1_1т=[дчт] соответственно. Будем считать, что между измерениями (наблюдениями) объект двигался равномерно и прямолинейно. Тогда "ДВИЖЕНИЕ В НАПРАВЛЕНИИ_" представляется матрицей

Определим величину перемещения правого и левого приводов лингвистическими переменными «ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ПРАВОГО ПРИВОДА», «ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ЛЕВОГО ПРИВОДА». Можно определить промежуточную составную ЛП «НАКЛОН В НАПРАВЛЕНИИ», как и в случае с описанием элементов движения объекта ("ДВИЖЕНИЕ В НАПРАВЛЕНИИ_").

Для среднего положения приводов платформы функции принадлежности лингвистических переменных «НАКЛОН В НАПРАВЛЕНИИ» для термов =<"много вниз", "вниз", "немного вниз", "немного вверх", "вверх", "много вверх" > определены на предметной шкале подмножества целых чисел Х0сг, Хос|-т,+ш|.

Построим операции сужения универсальных предметных шкал X/ , Х„' на их подмножества Хаг(1г)сХаг, ХДК) сХ„' и операции сужения терм- множеств Ти' и на их подмножества как функции текущих

положений приводов.

Определим универсальные- Х„г, Хц' и активные- Х/(1г), Ха'(1|) предметные шкалы для обоих приводов: Х„г ,=Х„', | X/ (1г) | = I Хя' (1]) I =5, Хаг (1г)с Х„г С11, Хя' (1|)с Хц'си, где 1Г< 1| - текущее положение правого и левого привода соответственно, мощности соответствующих множеств. Т.е

ХД1Г), X,1 (1|) в нашем случае - произвольные отрезки длины s универсальной предметной шкалы.

Отображение 11хаг (!,): Х„г—>Хаг(1г), Кхя' (1|)." Хи' —>Х„Г(1|) назовем сужением предметной шкалы на ее подмножество- активную предметную шкалу. Таким же образом определим и активные терм - множества для обоих приводов: (I,): Т/ ->Т,Г (1г), Нт.' (1|): Т.' ->Т/(1,), Т/ , Т„г (1г)с Т„г, Тя'(1,)с Т„', мощности множеств активных термов- в общем случае могут находиться

в произвольном соотношении друг с другом.

Далее определена нечеткая линейность отображения если его

функционирование состоит в последовательном применении к числовым компонентам ЛП одного или нескольких преобразований вида (эх+Ь) и нечеткая нелинейность описания значений ЛП при условии линейности отображения

3 и 1 ■ I Т,'(101 * I I, Т,'(1,)=КТя(1,),), Т.'(1,)=11Т1 (У;

3 к,ш : | Тяг (1к) | * | Т/ (1ш) |, Тяг (1к)=Кта(1к)> Т/ (1т)=Кт. (У-

Соответственно нечеткую линейность описания значений некоторого атрибута (параметра) определим следующим образом:

V ¡, ]: [Т.1 (I;) I = | Т.' (У I, Та'(1|>=КТа(1;>,), Т.'(1^)=КТа (I;);

V к,ш : | Таг (1к)! = | Т,г (1ш) |, Тяг (1к)=Кга('к)> Т/ (1т)=Кта (1т).

Фактически, применяя отображения 11хя и 11тй> мы производим сужение лингвистического нечеткого описания значений некоторого атрибута ЛП на подмножества активных компонентов ЛП, если принять во внимание то, что

ЛП представляет собой множество функций, определенных на предметной шкале, тогда сужение лингвистического нечеткого описания атрибута выглядит следующим образом:

Щ1)=(1Ы1), ИхД)): <Р, Т„, Х„, С, М, > <Р,Т„ Х„ С, М, >, где ТвсТ„, Х,сХа.

Операция сужения предназначена для облегчения использования лингвистического описания атрибутов в реальных подсистемах нечеткого управления автономными объектами.

Для функционирования модели автор вводит операции над лингвистическими переменными:

-объединение Ь=Ь, и и: <р, (Т, и Т2), (X, и Х2), в, М>, -пересечение Ь=Ь, П Ь2: <р, (Т, П Т2), (X, П Х2), в, М>, -отрицание Ь^Ь: <р^, (Т„ -Т„ П Т), (Х0 -Хи ПХ), С, М>, -вычитание Ь= <р, Т, Х.в, М>= Ь2- Ь, =<р, (Т2 -Т,), (Х2 -X,), С, М>. Выполнять описанные выше операции можно только при соблюдении условий однотипности атрибутов, означивании одним источником данных или реализации управляющих воздействий одними приводами.

Для определения расстояний от объекта до каждого из углов платформы воспользуемся лингвистической шкалой, тогда матрицы принадлежностей

составной ЛП будут определять первоначальное и последующее положения объекта. Из матриц Ь1 И Ь2 сформируем матрицу ДЬ=[Д|ЛЧ],

которая характеризует скорости изменения функций принадлежности составной ЛП "ПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТА НА ПЛАТФОРМЕ" для терм- множества «расстояние до ближнего левого угла»

, «расстояние до ближнего правого угла»,...}, где каждый терм представляет собой самостоятельную лингвистическую переменную в классическом её понимании. Множество субтермов 0={«малое», «среднее», «большое»} является общим для всех термов

Подвергая качественной оценке значения лингвистических переменных (или их изменения) с помощью повторного применения функций принадлежности, мы получаем значения нечеткого множества третьего порядка (у- преобразование). Нечеткие множества всех трех порядков обозначим, как указано ниже:

Фц=<а,Х,С(а)>: Х-»А; Фрн<р, Т(Р), X, в, М>: Х-»В; Ф^у, Т(у), В, С7, М^:

В-> Г, где а, р, у- имена переменных, А, В, Г- области значений переменных, X, В- области их определения, процедуры осуществления

отображений. Естественным было бы рассматривать три уровня фазификации (Ф0,Фр,Фг) и дефазификации (Фа"' ,Фр Фу"') значений атрибутов. По своей сути составная ЛП, введенная ранее и образованная посредством процедуры непрерывного объединения, является также ЛП третьего порядка.

Построим далее функции принадлежности для составной ЛП "ДВИЖЕНИЕ В НАПРАВЛЕНИИ" с множеством термов {«ближнего левого угла», «ближнего правого угла», «дальнего левого угла», «дальнего правого угла»} и множеством субтермов {«малое», «среднее», «быстрое», «очень быстрое»} на предметной шкале [0,1], трактуемой как изменение

достоверности соответствующих термов ЛП "ПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТА НА ПЛАТФОРМЕ".

На принятие решений человеком, находящимся в изменяющейся обстановке, влияют не только значения качественных и количественных атрибутов, но и их изменения. Причем, человек не вычисляет разность параметров, чтобы потом оценить величину изменения, он как бы «чувствует» возрастание или убывание самих значений (возрастание опасности, неуверенности и т.д.) Подобными механизмами полезно оснастить и встроенные системы принятия решений для мобильных автономных объектов.

Предположим, в интеллектуальной подсистеме мы воспользовались лингвистической переменной Рв для представления знаний о некотором непрерывном числовом атрибуте D, определенном на множестве значений X.

В процессе функционирования подсистемы числовое значение из области определения посредством операции фазификации

трансформируется в значение имя переменной,

В — область значений ЛП, X — область определения ЛП, G и М — процедуры осуществления отображений.

В области абсолютного доминирования терма ^ могут возникнуть проблемы, связанные с тем, что

разным значениям предметной шкалы могут соответствовать одинаковые значения соответствующей лингвистической переменной и, как следствие, для значительно отличающихся величин информационных атрибутов могут выдаваться одинаковые значения управляющих переменных.

Предлагается терм абсолютного доминирования ^ представлять на всей области определения тремя термами I, I, + с функциями

принадлежности, изображенными на рисунках 5а, 5Ь, 5с.

Управляющий атрибут в нашей подсистеме описывается ЛП <Рс,Т(Р<), Y, G, М> . Существует решающее правило : ЕСЛИ Рр есть ^ И истинность (рв есть д=р, ТО рс есть тП1 И у=Фр"'(р,(|>(тт)). и 1ц ^ 1ц

.......Л...........Г............I..........гх

-/--► --► --Л->

О а) х О Ь) х 0 с) х

Рис. 5. Модифицированные функции принадлежности терма

Здесь ТтеТ(Рс), убУ представляет собой числовое значение управляющего атрибута, Фр"1- операция дефазифика ц^^шф у н к ц и я принадлежности терма После операции дефазификации для обоих значений информационных атрибутов мы получим одинаковые значения

управляющих атрибутов У(,= уц„ что, естественно, загрубляет сам процесс управления. Для более точного реагирования на изменения информационных атрибутов представим терм управляющей переменной также тремя

термами тга , тга1, ттт с функциями принадлежности, аналогичными представленным на рисунке 5. После модификации функций принадлежности (рисунок 6) получаем различные значения не только для Х( и *2 > но и для различных методов модификации Уи^Угс^Уи^Угь- Приведенные рассуждения распространяются на все термы управляющей переменной рс и справедливы не только для областей абсолютного доминирования термов.

Рис. 6. Модификация функции принадлежности термов тт"

В приложении 1 представлены результаты исследования реализации нечеткого вывода при «стандартном» описании переменных и при уточненном описании как информационных, так и управляющих атрибутов для различного сочетания числа термов в ЛП.

В главе 6 описывается модель управления пространственным перемещением объекта по результатам перемещения в пространстве внешнего объекта с использованием результатов, описанных в предыдущих двух главах. Аппарат сложных ЛП используется для определения нечеткого положения внешнего объекта в пространстве по результатам изображения, полученного монокулярным и бинокулярным техническим зрением.

Положениие объекта определяется означиванием сложной лингвистической переменной

р2В1ос" наименование лингвистической переменной -"ПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТА", определенной на множестве точек изображения (X). Терм-множество ЛП Т={ ТЬ, МТ1Ъ,...,ВК}, где ^-"верхний левый угол", MTTL-"вверху чуть левее",...,ВК-"нижний правый угол "(рисунок 8).

Базовое терм- множество состоит из термов с разнотипными функциями принадлежности которые получаются путем вращения

(симметричных) функций принадлежности относительно перпендикуляра, опущенного из точек для ц=1, для центральных термов Т- на угол тс, для крайних П. и угловых т ер м ов оРвА о с и т е л ь н о перпендикуляров к максимуму и минимуму предметной шкалы на углы соответственно,

так же, как и в случае, описанном в главе 5.

Далее, как и в случае с перемещением объекта на плоскости, определяем перемещение и его скорость в плоскости, перпендикулярной оси наблюдения.

Продолжим следить теперь уже за приближением или удалением объекта, то есть движением объекта вдоль оси основной камеры.

Для описания удаления объекта от точки наблюдения введем ЛП "ДИСТАНЦИЯ" р,). Определим pd на предметной шкале "расстояние до объекта" и на терм- множестве Т={"БЛИЗКО", "ДАЛЕКО", "ОЧЕНЬ ДАЛЕКО"}.

Для некоторых задач необходимо полное представление о положении объекта, а не только отдельно расстояние до объекта, высота или удаление обьекга от оси наблюдения. Для этого введем составную ЛП Рзшос «ПОЛОЖЕНИЕ ОБЪЕКТА». Областью определения Рзшос является двумерная матрица телевизионного изображения. По двумерному изображению объекта нам потребуется восстановить положение объекта в ближайшей к управляемому объекту области пространства. В связи с этим терм- множество ЛП будет получено повторением терм- множества для ближнего,

среднего и дальнего положения объекта.

Таким образом, терм- множество ЛП Pjdioc будет выглядеть следующим образом: T={TL, MTTL, MTT, MTTR, TR, MTLL, MTL, MT, MTR, MTRR, MLL,..., MBLd, MBd, MBRd, MBRRd, BLd, MBBLd, MBBd, MBBRd, BRd}.

Перед нами стоит задача приспособить процесс мониторинга, а далее и процесс управления, для случая различных размеров объектов. Для этого необходимо либо предварительно изменить полученные значения размеров изображения в соответствии с соотношениями реальных значений с некоторыми эталонными, для которых и построены функции принадлежности, либо модифицировать уже полученные значения ЛП в соответствии с соотношением размеров. Оба случая можно рассматривать как модификацию функций принадлежности или как построение новых для каждой группы объектов одинакового размера.

На рисунке 7 представлены функции принадлежности дистанционной компоненты ЛП для субтермов термов "ближнее положение", "среднее

положение", "дальнее положение". Функции отображения Jti и lli позволяют адекватно оценивать расстояние до объектов различных размеров. Для каждого размера объекта используется своя функция. На рисунке видно, как два разных размера изображения соответствуют одинаковой нечеткой дистанции.

Следует отметить, если объект имеет различные размерения, то можно воспользоваться несколькими функциями отображения для связи универсальной и предметной шкалы. В этом случае можно сказать, что совокупность таких функций описывает форму объекта.

Для мониторинга больших или близко расположенных к точке наблюдения объектов, может оказаться полезным и даже необходимым определять расположение не только отдельных точек, например, центра тяжести или крайних точек, но и более сложных геометрических объектов.

На рисунке 9 показаны значения функций принадлежности для отрезков [a,b], Ip,ql, [e,f] на вертикальном сечении внешнего объекта. Их можно рассматривать как подмножества нечетких множеств, описывающие соответствующие термы. Эти кривые представляют собой проекции сечений поверхностей принадлежности ЛП По виду функций можно определить,

в каком направлении нужно двигать объект, чтобы переместить его в заданную точку. Для сложных объектов площадь под кривой может свидетельствовать о том, ближе к какой стандартной точке находится объект. Совокупность таких кривых может характеризовать расположение объекта в целом в рабочей области, а не расположение отдельных точек объекта.

Рис. 7. Получение значений лингвистической переменной

Бинокулярные системы по аппраратным и программным затратам значительно превышают аналогичные системы монокулярного зрения, однако, расположение точек наблюдения на расстоянии дает дополнительные возможности по определению дистанции до объекта. На точность определения расстояния, помимо самого расстояния, влияет ширина оптической базы.

При движении объекта вдоль одной из оптических осей изменяются только размеры изображения одной из камер, а на изображении от другой камеры изменяется и положение изображения объекта. Для того, чтобы получить пользу от наличия двух камер, не требуется обязательною совмещения двух изображений, достаточно «совместить» нужную информацию, предоставляемую обеими камерами. Сдвоенная лингвистическая переменная определяет дистанцию до объекта на двух предметных шкалах, на шкале «размера изображения» и на шкале «расстояния» между идентичными точками изображений обеих камер.

Определим величину перемещения правого и левого приводов лингвистическими переменными «ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ПРАВОГО ПРИВОДА»-«ПЕРЕМЕЩЕНИЕ ЛЕВОГО ПРИВОДА»- уь. Можно определить промежуточную составную ЛП «ПОВОРОТ В НАПРАВЛЕНИИ», как и в случае с описанием элементов движения объекта ("ДВИЖЕНИЕ В НАПРАВЛЕНИИ^')-

Как и в случае с наклоном платформы необходимо также учитывать текущее положение оптической оси видеокамеры (ВК). Текущее положение влияет на мобильные возможности приводов, а так же на определение реального положения объекта.

Рис. 8. Схематическое изображение перемещения объекта в пространстве

Рис. 9. Функций принадлежности характеризующих линий

Возможны следующие комбинации управляющих воздействий: поворот только видеокамеры по горизонтали и вертикали одновременно, последовательный поворот ВК по горизонтали и вертикали, а затем работа приводов движения, одновременная работа приводов ВК и приводов платформы в одном направлении, поворот только платформы, поворот платформы после поворота ВК. На выбор требуемой комбинации управляющих воздействий влияет стратегия управления и скорость перемещения объекта. Если объект при решении задачи слежения перемещается в поле зрения ВК, то следить за ним можно только управляя приводами ВК. Если перемещение объекта не удается отслеживать только перемещением ВК, то необходимо активизировать приводы движения. Синхронизировать работу будем средствами темпоральной логики, рассматриваемыми в главе 3.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

в настоящей работе впервые автором предложена полнофункциональная модель инструментальных двигательных действий реального масштаба времени для реализации уникальных возможностей двигательной активности человека - оператора в автономных мобильных технических объектах (системах).

При создании модели автором разрешен ряд проблем, имеющих теоретическое и практическое значение, как в составе модели, так и отдельно.

1. Для решения задачи разработки средств символьного представления взаимного расположения предметов и «осознания» своего местоположения создана графовая и гиперграфовая модель выполнения фреймовых трансформаций в системах фреймов для обработки визуальной информации в автономных мобильных системах. Активность фреймовых моделей ранее обеспечивались выводами в межфреймовых сетях, что не соответствует изначальному трактованию фреймов, как структуры для представления стереотипных ситуаций.

2. Для представления в модели временных характеристик внешних событий и процессов, а также согласования управляющих воздействий в реальном масштабе времени впервые разработана темпоральная подсистема реального масштаба времени посредством объединения отношений нескольких темпоральных теорий и введения отношений с различных позиций наблюдателя.

3. С целью представления положения и перемещения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами, впервые предложен способ представления положения объектов на плоскости и в пространстве с помощью одной сложной лингвистической переменной в нечеткой лингвистической системе координат. Для описания перемещения объектов на плоскости и в пространстве введены нечеткие переменные третьего порядка. Предложенный способ представления положения и перемещения объектов отличается близостью к предметной области - операторскому представлению положения и перемещения мобильных объектов.

4. Для представления в модели уникальных возможностей (способностей) человека, таких как осознание ограничений мобильных и силовых возможностей, сведение данных от различных источников к единому представлению впервые введены специальные типы лингвистических переменных. Используемые ранее лингвистические переменные ограничивали возможности моделирования динамических процессов для мобильных объектов в реальном масштабе времени в условиях неполноты и недостоверности данных.

5. С целью обеспечения эффективности функционирования модели инструментальной двигательной активности оператора разработаны алгоритмы логического вывода с использованием специальных типов ЛП (сложных, сдвоенных, составных), операций сужения лингвистического описания атрибутов, метода уточнения лингвистического описания атрибутов,

адекватно представляющие инструментальные двигательные действия и отличающиеся от известных возможностью модификации описания атрибутов в процессе функционирования модели.

6. Правильность теоретических положений диссертационной работы, предложенных методики и алгоритмов подтверждается имитационным программным и аппаратным моделированием на специально разработанном программно- аппаратном комплексе «Качающаяся платформа».

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах.

1. Берштейн Л.С., Сергеев Н.Е. Реализация нечеткого фрейм- ситуационного управления при наличии стратегии противодействия. \\ Материалы 39 научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава ТРТИ. Таганрог, 1992.

2. Берштейн Л.С., Коровин С.Я., Мелихов А.Н., Сергеев Н.Е. Функционально -структурное исследование ситуационно-фреймовой сети экспертной системы с нечеткой логикой. "Техническая Кибернетика" №2.Нечеткие модели в интеллектуальных системах. Москва, Наука, 1994. с.71-83.

3. Берштейн Л.С., Ноженюк А.В., Сергеев Н.Е. Управление на плоскости динамическим объектом на основе нечетких правил вывода. Материалы Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии.» Санкт- Петербург,2003.том 1. с.262-266.

4 .Берштейн Л.С., Сергеев Н.Е. Использование составных и усеченных лингвистических переменных. Труды IEEE AIS"03- М.:Издательство Физико-математической литературы, 2003. с.130-137.

5. Берштейн Л. С, Сергеев Н.Е. Использование нечетких множеств (переменных) третьего порядка для мониторинга подвижною объекта. Труды IEEE AIS"03- M.: Издательство Физико- математической литературы, 2003. с.141-146.

6. Берштейн Л.С., Боженюк А.В., Сергеев Н.Е. Формирование нечетких понятий при представлении предметной области. Тезисы докладов 4 Всероссийского симпозиума но прикладной и промышленной математике. Обозрение прикладной и промышленной математики. Том 10. Выпуск 3. Москва, 2003. с.607-608.

7. Берштейн Л.С, Боженюк А.В., Сергеев Н.Е. Использование нечетких инвариантов для оценки изоморфизма нечетких графов. Тезисы докладов 4 Всероссийского симпозиума по прикладной и промышленной математике. Обозрение прикладной и промышленной математики. Том 10. Выпуск 3. Москва, 2003. с.605-607.

8. Берштейн Л.С., Сергеев Н.Е., Зарницин В.П. Представление трансформаций во фреймовой сети. Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы (IEEE AIS'"04)» и «Интеллектуальные САПР (CAD- 2004)». Научное издание в 3-х томах. - М.: Издательств о Физико-математической литературы, 2004. ISSBN 5-9221-0531-0. с.том 1.107-116.

9. Буряк В.А., Куликов Ю.А., Куропатка И.П., Сергеев Н.Е. Технологический контроллер АСУ ТП./Компьютерные технологии в инженерной и

управленческой деятельности. Материалы Всероссийской научно- технической конференции с международным участием. Таганрог. 1999.С.150-151. 10. Жуковская М.В., Сергеев Н.Е. О решении задачи расшифровки данных динамометрирования штанговых глубинных насосов. 1САГ2ОО1. Материалы международного конгресса «Искусственный интеллект в 21 веке». Москва. Физматлит, 2001. с.418-425.

П. Зарницин В.П., Сергеев Н.Е. Автоматизация борьбы с пожаром на корабле.//Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. № 1 (9), Таганрог, ТРТУ, 2002.С.67-71.

12.3арницин В.П., Кравченко М.П., Сергеев Н.Е. Качающаяся платформа. Известия ТРТУ №1,2004.С.273-274.

13. Коровин С.Я., Сергеев Н.Е., Уколов ВА. Редактор знаний для экспертных систем с нечеткой логикой. // Гибридные интеллектуальные системы. - Ростов-на-Дону - Терскол : Материалы Всесоюзной научно-практической конференции 1991.С.143-145.

14. Коровин С.Я., Сергеев Н.Е. Ситуационно-фреймовые сети для анализа и прогнозирования экологической обстановки. "Нечеткие системы" инженерия знаний и разработка промышленных технологий". Тверь, ТРУ, 1994.

15. Куликов Ю.А., Куропатка И.П., Сергеев Н.Е. Технологический контроллер АСУ ТПУ Наука- производству"» 9. - М.: 2000.С.50-51.

16. Медов К.Ю., Сергеев Н.Е. Устройство сопряжения прибора 170 с компьютером типа IBM PC. Материалы межвузовской научно- методической конференции «Пути реализации плана развития системы военного образования в гражданских вузах». Нижний Новгород,2001. с. 159-162.

17. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я., Сергеев Н.Е. Разработка инструментальных средств экспертных систем с нечеткой логикой . // Создание и применение гибридных экспертных систем. - Рига: Материалы Всесоюзной научно-практической конференции 1990.

18. Сергеев Н.Е. Фреймовая реализация гибридных моделей принятия решений.// Интеллектуальные САПР.- Таганрог,1992. с.45.

19. Сергеев Н.Е. Основы инженерии знаний для задач ситуационного управления /"Основы построения и функционирования АСУ силами ВМФ". Таганрог, 1993. -32с.

20. Сергеев Н.Е. Средства построения обучающих гибридных экспертных систем. "Компьютерные технологии подготовки специалистов военно- морского флота" Материалы межвузовской научно- методической конференции. Санкт-Петербург, 1995г.с.12.

21. Сергеев Н.Е. "Гидроакустические метки"(стр. 142), "Дуплексная гидроакустическая связь" (стр. 202), "Коммутатор приема передачи" (стр. 298), "Лагуна" (стр. 330), "Стоячая волна" стр.601), "Фронт волны"(стр. 668). "Гидроакустическая энциклопедия" Под общей редакцией В.И. Тимошенко. Таганрог, Издательство ТРТУ, 1999г.

22. Сергеев Н.Е. Информационная модель многоуровневой АСУ ТП. "Известия ТРТУ" № 1. Таганрог, 2000. с.252-255.

23. Сергеев Н.Е., Добровольский СВ. АСУ ТП цеха добычи нефти и газа. "Известия ТРТУ" № 1. Таганрог, 2000.С.255-256

24. Сергеев Н.Е., Добровольский СВ. Динамическое конфигурирование автоматизированной системы управления в соответствии с требованиями технологического процесса. "Известия ТРТУ" № 2. Таганрог, 2000. с.363-364.

25. Сергеев Н.Е., Воронин Д.Ю., Добровольский СВ. Система автоматизации нефтедобычи при кустовой системе обустройства. "Наука производству" № 9. Москва, 2000.С.13-16.

26. Сергеев Н.Е., Добровольский СВ. Использование многокомпонентной модели для построения программно- аппаратных тренажеров. "Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов" Материалы 11- межвузовской научно- технической конференции. Петродворец, 2000.С.104.

27. Сергеев Н.Е., Белоус Ю.В. Создание устройств сопряжения вычислительной техники и радиоэлектронных средств в интересах обеспечения учебного процесса в высших учебных заведениях. "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании" Всероссийская научно-техническая конференция. Рязань, 2000.С.96-97.

28. Сергеев Н.Е., Добровольский СВ., Воронин Д.Ю. Удаленное авторское сопровождение АСУ ТП. "Известия ТРТУ" № 1. Таганрог, 2001.С.236-237.

29. Сергеев Н.Е., Сухинов А.И., Фомин СЮ. Общесистемные решения по распределенной обработке данных экологических гидрофизических и гидрохимических исследований акватории Азовскою моря. "Известия ТРТУ" № 2. Таганрог, 2001.С.25-31.

30. Сергеев Н.Е., Сухинов А.И., Фомин СЮ. Комплексная распределенная система сбора и обработки гидрофизической и гидрохимической информации. «Электроника и связь» № 11. Киев,2001. с.31-33.

31. Сергеев Н.Е., Сухинов А.И., Фомин СЮ. О распределенной обработке данных экологических гидрофизических и гидрохимических исследований акватории Азовского моря. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Санкт-Петербург, 2001. с.202-204.

32. Сергеев Н.Е. Распределенная экспертная система в составе АСУ ТП нефтедобычи при кустовой системе обустройства. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Санкт-Петербург,2001. с.147-148.

33. Сергеев Н.Е. Технология удаленного авторского сопровождения автоматизированных систем управления технологическими процессами. Известия ТРТУ № 3. Таганрог, 2001.С.239-242.

34.Сергеев Н.Е., Добровольский СВ. АСУ ТП большой информационной мощности от проектирования до промышленной эксплуатации. "Известия ТРТУ" № 4. Таганрог, 2001.С. 246- 248.

35. Сергеев Н.Е., Фомин СЮ. Комплексная распределенная система сбора и обработки данных экологических гидрофизических и гидрохимических исследований акватории Азовского моря. Известия ТРТУ № 4. Таганрог, 2001. с.371.

36. Сергеев Н.Е., Зарницин В.П., Добровольский СВ. Однородная мультиагентная SCADA-система. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM-2002. Санкт-Петербург «Гидгометеоиздат», 2002. с.194-197.

37. Сергеев Н.Е., Зарницин В.П., Добровольский СВ. Применение интеллектуальных подсистем в АСУ ТП большой информационной мощности. IEEE, AIS"02, CAD-2002 «Искусственные интеллектуальные системы и Интеллектуальные САПР» Международные научно-технические конференции. Москва, Физматлит, 2002. с.158-163.

38. Сергеев Н.Е., В.П.Зарницин. Фреймовые модели и перспективы использования в них мягких вычислений. Известия ТРТУ № 2. Таганрог, 2003. с.171-175.

39. Сергеев Н.Е. Нечеткие модели инструментальных двигательных действий оператора. Монография. Издательство Ростовского университета. Ростов- на -Дону, 2004.-136с..

40. Сергеев Н.Е. Моделирование инструментальных двигательных действий оператора. Монография. Издательство Ростовского университета. Ростов- на -Дону, 2004.-92с.

41. Сергеев Н.Е. Представление перемещения объектов в пространстве при помощи лингвистических переменных. Известия ТРТУ № 1. Таганрог, 2004.С.270-273.

42.Якушев Е.В., Сухинов А.И., Сергеев Н.Е., Лукашев Ю.Ф. и др. Комплексные океанологические исследования Азовского моря в 28-м рейсе научно-исследовательского судна «Акванавт» (июль- август 2001) «Океанология», 2003,43,№1,с.44-53.

43.Melikhov A.N., Bershtein L.S., Korovin S.Ya., Sergeyev N.E. The Fuzzy Situational- Frame Networks\\"International Fuzzy System and Intelligent Control Conference" (U.SA., Louisville, 1992.).

44.Sergeev N.E., Dobrovolsky S.V. Integration of the Diagnostic Expert System and the Automated Control System/ Interactive Systems : The Problems of Human -Computer Interaction. - Proceedings of the International Conference. - Ulyanovsk: UlSTU,2003.-p.83-86.

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке CRDF (проект REC-004).

Личный вклад автора в работах, выполненных в соавторстве, состоит в следующем: /1,2,8,14,18,38,43/- механизмы построения, функционирования и методы исследования фреймовой сети; /11,16,17,29,30,31,35,36/- структура информационного и технического обеспечения систем ; /3,4,5,6,4 V- методы описания и уточнения описания нечетко определенных атрибутов специальными типами ЛП; /10,13,22,23,24,25,28,29,30,31,32,33,35,36,37,42,44/-

Сергеев Николай Евгеньевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЬНЫХ ДЕЙСТВИЙ ОПЕРАТОРА

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук.

Тип.ТРТУ Заказ №^тир.//^экз.

125153

Введение

Глава 1. Основные принципы построения моделей инструментальных двигательных действий оператора

1.1. Инструментальные двигательные действия оператора

1.2. Технические системы, как объекты- носители моделей инструментальных двигательных действий и систем принятия решений

Выводы

Глава 2. Фреймовые компоненты моделей инструментальных двигательных действий оператора

2.1. Общие положения фреймовой теории

2.2. Трактование основных терминов фреймовой теории

2.3. Реализации активности фреймовой сети

2.4. Представление фреймовых трансформаций

В ы воды

Глава 3. Темпоральные компоненты модели инструментальных двигательных действий оператора

3.1. Принципы построения темпоральных компонентов модели

3.2. Построение темпоральных отношений

3.3.Связь отношений разных темпоральных теорий

3.4. Отношения нечетко определенных исторических темпоров

3.5. Темпоральные отношения на циклических шкалах (носителях)

3.6. Использование темпоральных отношений

Выводы

Глава 4. Построение модели инструментальных двигательных действий оператора при управлении линейным перемещенем объекта на основе нечетких правил вывода

4.1. Постановка задачи

4.2. Описание положения и перемещения объекта

4.3. Описание управляющих атрибутов

4.4. Модификация функций принадлежности

4.5. Управление линейным перемещением объекта

Выводы

Глава 5. Построение модели инструментальных двигательных действий оператора при управлении донамическим объектом на плоскости на основе нечетких правил вывода

5.1 .Постановка задачи

5.2. Описание свойств объекта

5.3. Описание перемещения внешнего объекта в лингвистической системе координат

5.4. Использование усечения лингвистического описания при моделировании инструментальной двигательной активности оператора на основе нечетких правил вывода

5.5. Мониторинг подвижного объекта с использованием лингвистических переменных третьего порядка

5.6. Моделирование элементов двигательной активности оператора при управлении динамическим объектом с использованием составных лингвистическох переменных

5.7. Уточнение и использование нечетких понятий при представлении предметной области

5.8. Использование сужения лингвистического описания для мобильных объектов

Выводы

Глава 6. Моделирование инструментальных двигательных действий оператора при управлении пространственным перемещением объекта на основе нечетких правил вывода

6.1. Постановка задачи

6.2. Представление предметной области

6.3. Моделирование управления объектом

Выводы

В течение 80-90 годов прошлого века большое внимание исследователей в области искусственного интеллекта и инженеров по знаниям привлекала задача автоматизации профессиональных навыков человека- эксперта в узкой предметной области- создание систем, основанных на знаниях, экспертных систем [Уотермен; Брукин и др.; Таунсенд и др.; Нейлор; Джексон; Коровин и др., 1991]. Фундаментальной основой' экспертных систем стало признание того, что приблизиться к профессиональным высотам деятельности человека- эксперта можно, только используя его (человека-эксперта) знания [Сергеев, 2004b].

Однако существуют навыки, на развитие и совершенствование которых ушло гораздо больше сил и времени, чем на профессиональные. Это навыки, лежащие в основе двигательной активности человека, которые не менее востребованы при реализации технических систем, таких как роботы, манипуляторы, автопилоты, автономные мобильные системы. Реализация более «мягкого» и интеллектуального управления такими объектами может значительно повысить эффективность функционирования таких систем и расширить области их применения.

Хотя двигательная активность присуща любому здоровому человеку, реализовать даже некоторые её элементы в автономных или автоматизированных системах трудно. Достаточно посмотреть на результаты "ROBOCUP- 2003,2004" [www.robocup.org], чтобы убедиться в скромных успехах моделирования двигательной активности человека, несмотря на отдельные успехи роботов фирм SONY (SDR-4x) и Honda (Asimo). Ситуация складывается таким образом, что полнофункциональные технические системы не могут реализовать свои мобильные возможности в силу ограниченности своих «интеллектуальных» возможностей.

С большими проблемами сталкиваются создатели роботов при решении задачи «осознания» роботом внешней ситуации и «принятия решений» в соответствии с ней [Берштейн и др., 1986; 1989; 1993; 1998]. В частности, необходимо решать задачу составления и корректировки в реальном масштабе времени плана двигательных действий [Сергеев, 2004b].

Исследованием двигательной активности в настоящее время занимаются специалисты в области физиологии, биомеханики, спортивной медицины. Однако направлены они, в основном, на усовершенствование элементов обучения и совершенствование двигательной активности в спорте, на создание технических устройств с удобными органами управления и на прочие аналогичные приложения.

Как и в классических экспертных системах, мы сузим задачу до моделирования конкретных действий для получения приемлемых для реализации результатов. Мы будем моделировать не целиком двигательную активность человека, а создадим возможность для моделирования конкретных двигательных действий оператором. Итак, какие же именно возможности и способности нас интересуют. По внешним признакам их можно разделить на область восприятия и область реализации целенаправленных двигательных действий. Имеются две полярные возможности рассмотрения восприятия и реализации двигательных действий: рассмотрение этих областей с минимальной функциональной нагрузкой, только с точки зрения механизма означивания терминальных атрибутов; связывание этих максимально функционально нагруженных функций в единую цепочку, моделирующую двигательные действия.

В области восприятия уникальны следующие возможности человека-оператора:

- возможности отличать при необходимости предметы друг от друга -раздельное восприятие окружения;

- возможности определять взаимное положение объектов в пространстве;

- возможности объединять совокупность различных объектов в единую «осмысленную» общность;

- возможности по отдельным доступным элементам классифицировать объект или совокупность объектов;

- возможности «представлять» свое положение в пространстве и взаимное расположение объектов в период временного отсутствия информации от сенсоров;

- возможности восприятия вышеперечисленного в движении;

- возможности восприятия темпоральных характеристик внешних событий и процессов.

В области реализации двигательных действий нас будут интересовать следующие возможности [Сергеев, 2004b]:

- пространственное согласование сложных двигательных действий;

- темпоральное согласование сложных двигательных действий;

- непрерывная корректировка заранее спланированных действий.

Полное моделирование этих возможностей двигательной активности в настоящее время представляет неразрешимую задачу. А вот задачу моделирования отдельных свойств, применительно к конкретному двигательному действию, автор считает решаемой.

Наиболее показательным примером для демонстрации (реализации) предлагаемой модели двигательной активности являются технические объекты, которые имеют техническую возможность частично или полностью, автономно или под управлением оператора выполнять двигательные действия, аналогичные тем, которые выполняет человек. Это могут быть объекты, которые имеют кинематическую схему, аналогичную «человеческой», роботы - антропоиды, манипуляторы. Интересны также другие приложения, когда человеческие возможности остаются скрытыми в механизмах ничего общего не имеющих с человеческими. Например, интеллектуальное управление приводами, управление видеокамерой, реализация плавного управления рулями. Продолжением внедрения человеческих возможностей в технические системы является интеллектуальное управление» не только в смысле интеллектуализации алгоритмов, но и в реализации управления конкретными приводами робота.

Перечислим предметные области, в которых применимы описываемые модели - двигательных действий оператора.

Группа 1 - неавтономные антропоцентрические системы с наличием двигательных действий для технического объекта (системы) по кинематической схеме отличной от человеческой: модели, для анализа двигательных действия оператора, обучающие модели (вождение автомобиля, самолета, управление краном, экскаватором.); модели, исправляющие (сглаживающие) действия оператора (управление манипуляторами, восстановление нарушенной двигательной активности, корректирующие протезы.);

Группа 2 - неавтономные антропоцентрические системы с наличием двигательных действий для технических объектов (систем), по кинематической схеме схожими или имитирующими человека- оператора: модели управления роботами, манипуляторами.

Группа 3 - автономные антропоидные технические системы с наличием особых требований к реализации двигательных действий.

Модели, имитирующие двигательные действия оператора в автономных объектах (системах) [Ленский и др.] или предоставляющие автономные, в том числе и аварийные режимы.

Группа 4 - автономные системы с необходимостью реализации двигательных действий без особых требований к ним.

То есть существует совокупность задач, которые человек оператор выполняет, присутствуя на объекте или удаленно. Присутствуя на объекте, оператор использует свои возможности восприятия внешних объектов для осуществления конкретных двигательных действий. Как правило, это достаточно сложные действия или действия со сложными механизмами и двигательные действия являются лишь компонентами решения таких задач.

Целью внедрения таких моделей двигательных действий является осуществление эффективного контроля за действиями оператора, улучшение удаленного автоматизированного решения задач (в том числе и с задержкой реализации управляющего воздействия), а так же реализация автономного функционирования таких систем.

Предлагаемая модель двигательных действий создана на основе исследований авторов, описанных в источниках, приведенных ниже:

- общие принципы построения моделей поддержки принятия решений и систем управления с элементами искусственного интеллекта: Поспелов Д.А [Поспелов, 1981; 1988; 1989], Поспелов Г.С. [Поспелов Г.С., 1988], Амамия М., Танака Ю. [Амамия и др.], Вагин В.Д. [Вагин 1988; Вагин и др. 2004], Тарасов В.Б. [Тарасов], Розен В.В. [Розен];

- способы представления и оперирования знаниями и данными: Берштейн JT.C., Коровин С.Я., Мелихов А.Н., [Берштейн и др., 1990; 1994а; Мелихов и др., 1990а], Зиновьев А.А. [Зиновьев], Кесс Ю.Ю. [Кесс, 1986], Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. [Корнеев и др.], Левин Р. [Левин и др.], Люгер Джорж Ф. [Люгер], Минский М. [Минский], Нейлор К. [Нейлор], Нильсон Н. [Нильсон], Осуга С. [Осуга], Пойа Дж. [ПоЙа], Поспелова Д.А. [Поспелов, 1989; 1990а; 1990b; 1990с] [Гаазе- Рапопорт], Поспелов Г.С. [Поспелов Г.С., 1988], Таунсенд К., Фохт Д. [Таунсенд], Тыугу Э.Х. [Тыугу], Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. [Тэрано и др.], Уотермен Д. [Уотермен], Уэно X., Кояма Т., Окамото Т., Мацуби Б., Исидзука М. [Уэно и др], Фостер Дж. [Фостер], Элти Дж., Кумбс М. [Элти и др.], Togai М., Watanabe Н. [Togai and etc., 1986a;b];

-представление и использование нечетко определенных знании и данных: особо и отдельно Заде Л.А. [Заде, 1974; 1976; 1980], Аверкин А.Н., Головина Е.Ю, Сергиевский А.Е. [Аверкин и др, 1997], Беллман Р. [Беллман и др., 1976], Берштейн Л.С., Мелихов А.Н., Коровин С.Я. [Берштейн Л.С. др., 1989а, Ь, 1990; 1992; 1993; 1994а; 1994b; 1999а, Ь; 2001; 2003а, Ь, с, d, е; Мелихов и др., 1986; 1990а, Ь, с], Боженюк А.В. [Боженюк, 1999d], Борисов

A.Н., Алексеев А.В., Крумберг А.О., Меркурьев Г.В. [Борисов и др. 1982; 1989], Ежкова И.В. [Ежкова и др.], Ковалев С.М. [Ковалев, 1982] Баронец

B.Д., Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. [Тэрано и др.], Ульянов С.В., Язенин

A.В [Ульянов, 1991; 2001], Ягер Р. [Ягер под ред.]; -представление знаний о пространстве и времени:

Кандрашина Е.Ю, Поспелов Д.А. [Кандрашина и др.], Ковалев С.М. [Ковалев, 2000а, b; 2001а, Ь, с; 2002а], Еремеев А.П. [Еремеев и др., 2000]; -исследования представления структур данных и знаний (в том числе и нечетких) с помощью графов и гиперграфов: Берж К. [Берж, 1962], Берштейн JI.C. [Берштейн, 1975; 1976; 1982а, Ь; Берштейн и др., 1999а], Боженюк А.В. [Боженюк, 1999d], Зыков А.А. [Зыков и др., 1974], Касьянов

B.Н., Евстигнеев В.А. [Касьянов и др.], Кормен Т., Лейзерсон. Ч., Риверст Р. [Кормен Т. и др.], Кристофидис Н. [Кристофидис], Мелихов А.Н., Курейчик В.М., Черняк М.М. [Мелихов и др., 1974; 1977а, Ь; 1980; 1981; 1986; 1990а, Ь, с], Оре О. [Оре, 1986], Харри Ф., Палмер Э. [Харри и др.], Цой С., Цхай С.М. [Цой и др.], Шилов А.А. [Шилов];

-техническое зрение, распознавание образов и обработка видеоинформации: Гостев И.М. [Гостев], Зенкин А.А. [Зенкин], Казанов М.Д. [Казанов], Мартинес Ф. [Мартинес], Матвеев И.А., Мурынин А.Б. [Матвеев и др.], Рахманкулов В.З., Ахремов А.А., Герасимов, Новиков О.А. [Рахманкулов и др.], Фу К. [Фу].

Цели и задачи исследования. Целью исследования является создание набора средств и методики для моделирования элементов двигательных действий оператора в автономных технических или технологических объектах или системах.

Основными задачами, стоящими перед исследователем, являются: 1. Разработка и исследование набора средств эффективного представления инструментальных двигательных действий оператора. Разработка структуры модели инструментальной двигательной активности оператора, а также механизма взаимодействия компонентов в реальном масштабе времени.

2. Разработка средств символьного представления взаимного расположения предметов и «осознания» своего местоположения, разработка средств символьных вычислений при перемещении предметов или изменении своего местоположения;

3. Разработка средств представления в модели темпоральных характеристик внешних событий и процессов, выбор средств представления согласованных управляющих воздействий в реальном масштабе времени.

4. Разработка способа представления'положения и перемещения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами.

5. Представление в модели уникальных возможностей (способностей) человека, таких как:

• изменяющиеся ограничения мобильных и силовых возможностей оператора, приспособление модели к таким изменениям; 4

• обеспечение возможности изменения лингвистического описания (представления) в реальном масштабе процесса моделирования (управления);

• обеспечение возможности сведения данных от различных источников к единому лингвистическому значению (значению лингвистической переменной).

6. Разработка эффективных алгоритмов функционирования моделей инструментальной двигательной активности оператора.

Методы исследований. Для решения задач моделирования использованы методы теории нечетких множеств и нечеткой логики, темпоральной логики и фреймовой теории.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые предложена полнофункциональная модель инструментальных двигательных действий реального масштаба времени для реализации в автономных мобильных технических объектах (системах).

2. Разработана графовая и гиперграфовая модель выполнения фреймовых трансформаций в системах фреймов для обработки визуальной информации в автономных мобильных системах для решения таких задач, как ориентирование в окружающей обстановке, планирование перемещения в пространстве. Активность фреймовых моделей ранее обеспечивались выводами в межфреймомых сетях, что не соответствует изначальному трактованию фреймов, как структуры для представления стереотипных ситуаций.

3. Впервые разработана темпоральная подсистема (ТПС) реального масштаба времени модели инструментальных двигательных действий оператора. ТПС создана посредством объединения отношений нескольких темпоральных теорий. Для использования в реальном масштабе времени в ТПС введены отношения с различных позиций наблюдателя и отношения нечетко определенных исторических темпоров.

4. Впервые предложен способ представления положения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами, с помощью одной сложной лингвистической переменной в нечеткой лингвистической системе координат. Для описания перемещения объектов на плоскости и в пространстве введены нечеткие переменные третьего порядка. Предложенный способ представления положения и перемещения объектов отличается от используемых другими авторами (совокупности разложения по одномерным ЛП) близостью к предметной области - операторскому представлению положения и перемещения мобильных объектов.

5. Впервые введены специальные типы лингвистических переменных для представления изменения мобильных и силовых возможностей оператора, обеспечения возможности изменения лингвистического описания в реальном масштабе процесса моделирования и сведения данных от различных источников к единому представлению. Используемые ранее лингвистические переменные ограничивали возможности моделирования динамических процессов для мобильных объектов в реальном масштабе времени в условиях неполноты и недостоверности данных.

6. Разработаны алгоритмы логического вывода с использованием специальных типов ЛП (сложных, сдвоенных, составных), операций сужения лингвистического описания атрибутов, метода уточнения лингвистического описания атрибутов, адекватно представляющие инструментальные двигательные действия и отличающиеся от известных возможностью модификации описания атрибутов в процессе функционирования модели.

Разработаны программые и программно- аппаратные комплексы для демонстрации и исследования предлагаемых методик. Разработаны и внедрены в эксплуатацию реальные программно- аппаратные комплексы, что подтверждено актами внедрения, представленными в приложении.

Практическая ценность. Практическую ценность представляет как совокупность методов, объединенных в модель инструментальной двигательной активности оператора, так и использование отдельных предложенных методов при проектированнии автономных систем с элементами принятия решений.

Предложенные методы являются универсальными и могут быть использованы для систем управления автономными мобильными объектами и при проектировании распределенных информационно- управляющих систем.

Теоретические результаты, полученные в диссертационной работе, использованы в четырех научно- исследовательских работах, научным руководителем и основным исполнителем которых являлся автор.

Достоверность научных и практических результатов работы подтверждается вычислительными экспериментами, имитационным и аппаратным моделированием инструментальной двигательной активности на специально разработанном програмно - аппаратном комплексе, результатами использования предложенных методов и алгоритмов в программно-аппаратных комплексах в соответствии с приложенными актами внедрения (Приложение 6).

Реализация результатов работы. Научные и практические результаты изложены в статьях и монографиях, использованы при подготовке методических материалов и чтении лекций на кафедре Математического обеспечения применения ЭВМ и Военно- морской кафедре ТРТУ.

Материалы работы использованы при создании программно-аппаратного комплекса распределенной обработки данных экологических гидрофизических и гидрохимических исследований акватории Азовского моря. Программо - аппаратный комплекс в составе бортовой системы управления и буйковой станции (Приложение 5) использован для исследования акватории Азовского моря в двух экспедициях на НИС «Акванавт», а также акватории Таганрогского залива.

Материалы работы использованы при создании «Автоматизированной системы управления технологическим производством нефтедобычи при кустовой системе обустройства скважин». АСУ ТП нефтедобычи внедрена на одном из нефтедобывающих предприятий Западной Сибири.

Для исследования теоретических положений диссертации разработана програмная модель нечеткого логического вывода с использованием уточнения лингвистического описания, а также программно- аппаратный комплекс «Качающаяся платформа» (Приложения 2,3) [Зарницин и др., 2004].

Диссертация выполнена в соответствии с одним из основных направлений научно - исследовательских работ Таганрогского государственного радиотехнического университета «Формальные системы, искусственный интеллект и системы принятия решений». Автор классифицирует свою работу как решение крупной научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение. Акты внедрения научных результатов прилагаются к диссертационной работе.

Основные результаты, выносимые на защиту: графовая (гиперграфовая) модель выполнения фреймовых трансформаций, используемая для описания изменения расположения внешних объектов при перемещении объекта моделирования;

- темпоральная подсистема с использованием взаимосвязи трех темпоральных теорий и обозначением позиции наблюдателя, способ построения темпоральных последовательностей или темпоральных планов; механизм совместного функционирования (взаимодействия) фреймовых, темпоральных и нечетких подсистем модели инструментальной двигательных действий оператора;

- нечеткая полярная система координат для определения положения объекта на плоскости и в пространстве;

- нечеткая лингвистическая система координат для определения положения динамических объектов; способ кусочно-линейной модификации (преобразования) предметных шкал для приспособления описания атрибута с помощью лингвистической переменной к изменению условий функционирования модели;

- метод описания значений нечетко определенных атрибутов с использованием сдвоенной лингвистической переменной;

- метод описания значений нечетко определенных атрибутов с использованием составной лингвистической переменной;

- метод описания значений нечетко определенных атрибутов с использованием сложной лингвистической переменной;

- операция сужения лингвистического описания атрибутов для определения мобильных возможностей объектов со встроенными системами принятия решений;

- метод использования нечетких переменных третьего порядка для характеристики скорости изменения атрибутов, описанных лингвистическими переменными;

- метод уточнения и использования лингвистического описания в областях абсолютного доминирования термов.

Апробация результатов диссертационной работы. Основные результаты работы докладывались автором на следующих конференциях: международной конференции «International Fuzzy System and Intelligent Control Conference» (U.S.A., Louisville, 1992г.); Всесоюзной научно-практической конференции «Создание и применение гибридных экспертных систем» (Рига, 1990г.); «39 научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава ТРТИ» (Таганрог, 1992г.); научно-практической конференции «Интеллектуальные САПР» (Таганрог, 1992, 2002гг.); Всесоюзной научно-практической конференции «Гибридные интеллектуальные системы» (Ростов-на-Дону, Терскол,1991г.); научно-технической конференции «Нечеткие системы, инженерия знаний и разработка промышленных технологий» (Тверь, 1994г.); межвузовской научно- методической конференции "Компьютерные технологии подготовки специалистов военно-морского флота" (Санкт-Петербург, 1995г.); межвузовской научно- технической конференции "Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов" (Петродворец, 2000г.); международной конференции «Электроника и связь» (Киев, 2001г.); международном конгрессе «Искусственный интеллект в 21 веке», IEEE AIS"01, 1САГ2001 (Дивноморское, 2001г.); межвузовской научно- методической конференции

Пути реализации плана развития системы военного образования в гражданских вузах» (Нижний Новгород, 2001г.); международных конференциях по мягким вычислениям и измерениям SCM"01, SCM"02 (Санкт-Петербург, 2001, 2002гг.); международных научно-технических конференцях IEEE, AIS", CAD (Дивноморское, 2002, 2003, 2004 гг.); Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Сочи, 2003г.); Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии» (Санкт- Петербург,2003г.); научно-технических конференциях профессорско- преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ТРТУ (Таганрог, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003гг.).

Публикации по теме диссертационной работы. По теме диссертационной работы опубликовано 44 печатные работы, в том числе две монографии в издательстве Ростовского государственного университета.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, приложения и списка использованной литературы. Общий объем диссертации составляет 286 страниц машинописного текста, содержит 106 рисунков и 14 таблиц. Список литературы включает 156 наименований.

ВЫВОДЫ

В настоящей главе большое внимание уделено определению (описанию) нечеткого положения объекта в пространстве. Понятие составной ЛП обобщено для трехмерного варианта. Это позволяет строить достаточно сложные и эфективные системы управления сложными мобильными объектами.

В главе представлен набор инструментов для инженерии знаний при формализации достаточно широкого круга задач, связанных с управлением динамическими объектами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе впервые автором создана полнофункциональная модель инструментальных двигательных действий реального масштаба времени для реализации уникальных возможностей двигательной активности человека - оператора в автономных мобильных технических объектах (системах).

При создании модели автором разрешен ряд проблем, имеющих теоретическое и практическое значение, как в составе модели, так и отдельно.

1. Для решения задачи разработки средств символьного представления взаимного расположения предметов и «осознания» своего местоположения создана графовая и гиперграфовая модель выполнения фреймовых трансформаций в системах фреймов для обработки визуальной информации в автономных мобильных системах. Активность фреймовых моделей ранее обеспечивались выводами в межфреймовых сетях, что не соответствует изначальному трактованию фреймов, как структуры для представления стереотипных ситуаций.

2.Для представления в модели временных характеристик внешних событий и процессов, а также согласования управляющих воздействий в реальном масштабе времени впервые разработана темпоральная подсистема реального масштаба времени посредством объединения отношений нескольких темпоральных теорий и введения отношений с различных позиций наблюдателя.

3. С целью представления положения и перемещения объектов на плоскости и в пространстве в условиях неточности данных, предоставляемых сенсорами, впервые предложен способ представления положения объектов на плоскости и в пространстве с помощью одной сложной лингвистической переменной в нечеткой лингвистической системе координат. Для описания перемещения объектов на плоскости и в пространстве введены нечеткие переменные третьего порядка. Предложенный способ представления положения и перемещения объектов отличается от используемых другими авторами близостью к операторскому представлению положения и перемещения мобильных объектов.

4. Для представления в модели уникальных возможностей (способностей) человека, таких как осознание ограничений мобильных и силовых возможностей, сведение данных от различных источников к единому представлению, впервые введены специальные типы лингвистических переменных. Используемые ранее лингвистические переменные ограничивали возможности моделирования динамических процессов для мобильных объектов в реальном масштабе времени в условиях неполноты и недостоверности данных.

5. С целью обеспечения эффективности функционирования модели инструментальной двигательной активности оператора разработаны алгоритмы логического вывода с использованием специальных типов ЛП (сложных, сдвоенных, составных), операций сужения лингвистического описания атрибутов, метода уточнения лингвистического описания атрибутов, адекватно представляющие инструментальные двигательные действия и отличающиеся от известных возможностью модификации описания атрибутов в процессе функционирования модели.

6. Правильность теоретических положений диссертационной работы, предложенных методики и алгоритмов подтверждается имитационным моделированием на специально разработанном программно- аппаратном комплексе «Качающаяся платформа».

1. Аверкин и др. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Сергиевский А.Е. |>х Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм —М.:

2. Известия академии наук. Теория и системы управления, 1997, № 5.с112-118. Арбиб. Абриб Майкл Метафорический мозг: Пер. с англ./ Под ред. и с предисл. Д.А.Поспелова. Изд. 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2004. -304с. (Науки об искусственном.)

3. Анисов. Анисов A.M. Феномен Времени. Теоретический философский * журнал. «Credo». №6 (24), 2000. http://www.orenburg.rU/culture/credo/24/l.html

4. Амамия и др. Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект: Пер. с японск.- М.:Мир, 1993. -400с.

5. Арбиб. Абриб Майкл Метафорический мозг: Пер. с англ./ Под ред. и с предисл. Д.А.Поспелова. Изд. 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2004. -304с. (Науки об искусственном.)

6. Беллман и др., 1976. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в I» расплывчатых условиях. В. кн.: Вопросы анализа и процедуры принятиярешений.-М.: Мир, 1976, с. 172-215.

7. Берж, 1962. Берж К. Теория графов и её применения. — М.: Иностранная литература, 1962. -319 с.

8. Берштейн, 1975. Берштейн Л.С. О композиции гиперграфов. В кн.: Однородные цифровые вычислительные и интегрирующие структуры. -Таганрог: ТРТИ, 1975, вып. IV, с. 192 - 197.

9. Берштейн и др., 1976. Бершетейн Л.С., Селянкин В.В. Линейное ф размещение гиперграфов. Изв. АН СССР. «Техническая кибернетика»,1976, № 3, с. 128- 135.

10. Берштейн,1982а. Берштейн Л.С. Последовательное размещение ориентированных гиперграфов первого рода. В. кн.: Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. Таганрог, ТРТИ, 1982, вып. 3,с. 128-132

11. Берштейн, 1982b. Берштейн Jl.С. Представления ориентированных гиперграфов второго рода. В. кн.: Методы автоматизации проектирования, программирования и моделирования. Таганрог, ТРТИ, 1982, вып. 2, с. 149 -154

12. Берштейн и др., 1986. Берштейн Л.С., Мелехин В.Б. Моделирование оптимальных условных рефлексов поведения робота. В кн.: Методы построения алгоритмических моделей сложных систем. - Таганрог: ТРТИ. -1986.-Вып.6, с. 69-74.

13. Берштейн и др., 1989а. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткий логический вывод на основе определения истинности нечеткого логического правила modus ponens / Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989.С. 74-80.

14. Берштейн и др., 1989b. Берштейн Л.С., Мелехин В.Б., Канаев М.М. Выбор величины управления при реализации нечетких управляющих алгоритмов // Электронное моделирование. 1989. - №1,с. 97-99.

15. Боженюк, 1999d. Боженюк А.В. Определение максимальных компонент связности нечётких графов// Труды 1 Всероссийской научно-технической конференции «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве». Ч.ХШ. Н.Новгород. 1999. с.27.

16. Борисов и др. 1982. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982.-256 с.

17. Борисов и др., 1989. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечёткой информации в системах принятия решений. :-М.: Радио и связь, 1989г. -304с.

18. Брукин и др. Брукин А., Джонс П., Кокс Ф. и др.; Под ред. Р. Форсайта. Экспертнык системы. Принципы работы и примеры. -М.: Радио и связь, 1987.220 е.: ил.(Кибернетика).

19. Вагин 1988. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука Гл. ред. физ.- мат. лит. 1988. -384 е.- (Проб, искусств, интеллекта). ISBN 02-013887-8.

20. Вагин и др., 2004. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2004. -704 с.-ISBN 5-9221-0474-8.

21. Гаазе- Рапопорт и др. Гаазе- Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения/ Предисл. Э.В.Попова. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2004.-288с. (Науки об искусственном.)

22. Гостев. Гостев И.М. О методах распознавания графических образов. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2004, № 1, с. 138144.

23. Джексон. Джексон П. Введение в экспертные системы.-М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.-624с.

24. Ежкова и др. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях : 1. Универсальная шкала. Известия АН СССР.Сер. «Техническая кибернетика», 1977, №6.

25. Жуковская и др. Жуковская М.В., Сергеев Н.Е. О решении задачи расшифровки данных динамометрирования штанговых глубинных насосов. 1САГ'2001. Материалы международного конгресса «Искусственный $ интеллект в 21 веке». Москва. Физматлит, 200l.c.418-425.

26. Поспелова. -М.: Наука,Гл.ред.физ.-мат.лит., 1991.-192 с. Зыков. Зыков А.А. Гиперграфы. Успехи математических наук, 1974, № 6, с. 89-154

27. Ильин. Ильин Е.П. Психомоторная организация человека: Учебник для ВУЗов, СПб. Питер, 2003.-384с.

28. Казанов. Казанов М.Д. Многомасштабный подход к определению контуров объектов по цифровым изображениям. Организационное управление и искусственный интеллект/ Труды института системного анализа Российской академми наук.- М.: ЕдиториалУРСС, 2003.С.228-237.

29. Кандрашина и др. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интелектуальных системах /Под ред. Поспелова Д.А.-М.:Наука Гл.ред.физ.-мат.лит.-328 е.- ( Пробл. Искусст.интелекта) ISBN 5-02-014096-1

30. Касьянов и др. Касьянов В.Н., Евстигнеев В.А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. — СПб.: БХВ-Петерберг, 2003.-1104с.

31. Кесс, 1986. Кесс Ю.Ю. Анализ и синтез фреймовых моделей АСУ. М.: Энергоатомиздат, 1986. - 168 с.

32. Кинг. Кинг Д. Создание эффективного программного обеспечения: Пер. с анг. М. : Мир, 1991 -288 с.

33. Ковалев,1981. Ковалев С.М. Нахождение матриц нечетких отношений по известным входным и выходным характеристикам системы. В кн.: Оптиум номинала и задачи принятия решений, Таганрог, 1981. доп. ВИНИТИ, 24.1983 № 1473-83 ДЕП.

34. Ковалев,1982. Ковалев С.М. Методы идентификации расплывчатых структур. В кн.: Методы автоматизации проектирования и моделирования, Таганрог, 1982, вып.З.

35. Ковалев и др.,1999. Ковалев С.М., Шабельников А.Н. Синтез нечетких композиционных регуляторов на онове визуального анализа эпюр управления. Труды международной научно- практической конференции, Таганрог, ТРТУ, 1999, -75с.

36. Ковалев, 2001а. Ковалев С.М. Темпоральные модели анализа сложных динамических процессовна основе нечетких ориентированных гиперграфов.Известия ТРТУ .Тематический выпуск: Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд- во ТРТУ.2001. с.96-101.

37. Ковалев, 2001b. Ковалев С.М. Нечеткие темпоральные системы в моделях анализа аккустических процессов. 1САГ'2001. Материалы международного конгресса «Искусственный интеллект в 21 веке». Москва. Физматлит, 2001. с.847.

38. Ковалев, 2001с. Ковалев С.М., Щабельников А.Н. Автоматическое построение нечетких темпоральных систем на основе обучающих примеров. Известия ТРТУ №4, 2001. Тематический выпуск: «Интеллектуальные САПР». Таганрог: Издательство ТРТУ, 2001.С.257.

39. Ковалев, 2002а. Ковалев С.М. Структурное обобщение нечетко- временных признаков в интеллектуальных модеях анализа динамических процессов. // Обозрение прикладной и промышленной математики. Том 9. Выпуск 1. Москва, 2003.с.207.

40. Кормен и др. Кормен Т., Лейзерсон. Ч., Риверст Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. с.436- 564.

41. Корнеев и др. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. —М.: «Нолидж», 2000.-352с.

42. Куликов и др., 2000. Куликов Ю.А., Куропатка И.П., Сергеев Н.Е. Технологический контроллер АСУ ТП. «Наука- производству».№ 9. М.: 2000.С.50-51.

43. Кристофидис. Кристофидис Н. Теория графов. Алгоритмический подход.-М.: Мир. 1978.-432с.

44. Левин и др. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. -М: Финансы и статистика, 1990.- 239 с.

45. Ленский и др. Ленский А.В., Формальский A.M. Двухклесный робот-велосипед с гиростабилизаторм. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2003, № 3, с. 176- 183.

46. Лохин и др. Лохин В.М, Макаров И.М., Манько С.В., Романов М.П. Методические основы аналитического конструирования регуляторов нечеткого управления. Известия академии наук. Теория и системы управления, 2000, № 1, с. 56- 69.

47. Люгер. Люгер Джорж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание ,: Пер. с англ.- М.: Издательский дом "Вильяме", 2003.-864с.

48. Мелихов и др., 1974. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Курейчик В.М. Применение графов для проектирования дискретных устройств. М.: Наука, 1974.-303 с.

49. Мелихов и др., 1977а. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Черняк М.М. Операции над гиперграфами и взаимосвязь пространственной и временнойработы автоматов. Материалы IV Советско-Болгарского семинара. - Рига: 1977, с. 131-135.

50. Мелихов и др., 1977b. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C. Операции над гиперграфами и их свойства. Изв. АН СССР. «Техническая кибернетика», 1977, №4, с. 142-149.

51. Мелихов и др., 1980. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C. Конечные четкие и расплывчатые множества. Таганрог: ТРТИ. 1980.-102 с.

52. Мелихов и др., 1981. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C. Гиперграфы и атоматизация проектирования дискретных устройств издательство Ростовского университета, 1981.- 112 с.

53. Мелихов и др., 1986. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С.Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений. Таганрог: ТРТИ. 1986.-92 с.

54. Мелихов и др., 1990с. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.-М.: Наука, 1990.-272с.

55. Минский. Минский М. Фреймы для представления знаний: Пер. с анг. -М.Энергия, 1979.-159с.

56. Недосекин и др. Недосекин Д.Д., Прокопчина С.В., Чернявский Е.А. Информационные технологии интеллектуализации измерительных процессов.- СПб., Энергоатомиздат, Санкт- Петербргское отделение, 1995.-178с.

57. Нейлор. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с анг.- М.: Энергоатомиздат, 1991.-286 с.

58. Нильсон. Нильсон Н. Принципы искусственного интелекта: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1985.-376 с.

59. Пойа. Пойа Дж. Математика и правдоподобные рассуждения. М.,1975. -464 с.

60. Поспелов, 1981. Поспелов Д.А. Логико- лингвистические модели в системах управления.-М.: Энергоатомиздат, 1981.-232с.

61. Поспелов под ред., 1990b. Искусственный интеллект В 3-х кн. кн. 2 . Модели и методы : Справочник \ Под ред. Д.А Поспелова- М.: Радио и связь, 1990. -304с.

62. Поспелов под ред., 1990с. Искусственный интеллект В 3-х кн. кн 3. Программные и аппаратные средства : Справочник/ Под ред. В.Н Захарова, В.Ф. Хорошевского.- М.: Радио и связь, 1990. -368 с.

63. Поспелов Г.С., 1988. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект- основа новой информационной технологии. -М.: Наука, 1988.

64. Сергеев, 2000а. Сергеев Н.Е. Информационная модель многоуровневой АСУ ТП. "Известия ТРТУ" № 1. Таганрог, 2000.С.252-255.

65. Сергеев и др., 2000d. Сергеев Н.Е., Воронин Д.Ю., Добровольский С.В. Система автоматизации нефтедобычи при кустовой системе обустройства. "Наука производству" № 9. Москва, 2000. с. 13-16.

66. Сергеев и др., 2001а. Сергеев Н.Е., Добровольский С.В., Воронин Д.Ю. Удаленное авторское сопровождение АСУ ТП. "Известия ТРТУ" № 1. Таганрог, 2001.С.236-237.

67. Сергеев, 2001 е. Сергеев Н.Е. Распределенная экспертная система в составе АСУ ТП нефтедобычи при кустовой системе обустройства. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Санкт-Петербург,200 I.e. 147-148.

68. Сергеев 2001f. Сергеев Н.Е. Технология удаленного авторскогосопровождения автоматизированных систем управления технологическимипроцессами. Известия ТРТУ № 3. Таганрог, 2001.C.239-242.

69. Сергеев и др., 2001j. Сергеев Н.Е., Добровольский С.В. АСУ ТП большойинформационной мощности от проектирования до промышленнойэксплуатации. Известия ТРТУ № 4. Таганрог, 2001. с. 246- 248.

70. Сергеев и др., 2001 h. Сергеев Н.Е., Фомин С.Ю., Сергеев Е.Н. Комплекснаяраспределенная система сбора и обработки данных экологическихгидрофизических и гидрохимических исследований акватории азовскогоморя. Известия ТРТУ № 4. Таганрог, 2001.C.371.

71. Сергеев и др., 2002а. Сергеев Н.Е., Зарницин В.П., Добровольский С.В. Однородная мультиагентная SCADA-система. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM-2002. Санкт-Петербург «Гидгометеоиздат», 2002.С.194 -197.

72. Таунсенд и др. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер.с англ./Предисл. Г.С.Осипова.-М.: Финансы и статистика, 1990.-320 с.

73. Тыугу. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. -М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984-256 с. (Проблемы искусственного интелекта)

74. Тэрано и др. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. -М.: Мир, 1993.-368 с.

75. Ульянов, 1991. Ульянов С.В. Нечеткие модели интелектуальных систем управления: технические и прикладные аспекты (обзор) // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1991. №3. с. 3 -28.

76. Уотермен. Уотермен Д. Руководство по экспетным системам.-М.: Мир, 1989.-388с.

77. Уэно и др. X. Уэно, Т.Кояма, Т.Окамото, Б.Мацуби, М.Исидзука.

78. Представление и использование знаний.-М.:Мир, 1989. -220с.фу. фу к. Структурные методы в распознавании образов.-М.: Мир, 1977.320 с.

79. Фостер. Фостер Дж. Обработка списков. -М.: Мир, 1974.-70 с. Харри и др.] Харри Ф., Палмер Э. Перечисление графов . -М.: Мир, 1977.326 с.f Ходжава. Ходжава З.И. Проблема навыка в психологии,- Тбилиси, 1960.

80. Хромов и др. Хромов Л.И., Цыцулин А.К., Куликов А.Н. Видеоинформатика. Передача и компьютерная обработка видеоинформации.-М.:Радио и Связь, 1991. -192с.

81. Цой и др. Цой С. Цхай С.М. Прикладная теория графов. Алма-ата : Наука, 1971.-500 с.

82. Шнейдеров. Шнейдеров B.C. Восприятие трехмерных сцен. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под. Ред .Д.А. Поспелова -М.: Радио и связь, 1990. с. 201- 206.

83. Шилов. Шилов А.А. О Классификации графов, Организационное управление и искусственный интеллект/ Труды института системного анализа

84. Российской академми наук.- М.: ЕдиториалУРСС, 2003. с.395-420.

85. Якушев и др. Якушев Е.В., Сухинов А.И., Сергеев Н.Е., Лукашев Ю.Ф. и др. Комплексные океанологические исследования Азовского моря в 28-м рейсе научно- исследовательского судна «Акванавт» (июль- август 2001) «Океанология», 2003, 43, №> 1, с.44-53.

86. Melikhov and etc. Melikhov A.N., Bershtein L.S., Korovin S.Ya., Sergeyev N.E. The Fuzzy Situational- Frame NetworksWTnternational Fuzzy System and Intelligent Control Conference" (U.S.A., Louisville,1992.).

87. Berge. Claude Berge. Hypergraphs : combinatorics of finite sets / (North-Holland mathematical library ; v. 45). 1989.