Ситуаційні системи управління реального часу на базі багаторівневих моделей уявлення знань

Abstract

UA: Iнтелектуальне автоматичне управлiння складними технiчними комплексами. Дослiдити механiзм ситуацiйного управлiння реального часу. Методи дослiдження ї методи теорiй нечiтких множин та штучного iнтелекту. Запропоновано метод управлiння у реальному часi, в якому iнтегрованi три фази ситуацiйного нечiткого виведення: моделi поточноє ситуацiє у якiсному уявленнi на пiдставi контрольно-вимiрювальноє iнформацiє; управляючого рiшення з моделi поточноє ситуацiє; коду управлiння iз його якiсного опису. Дослiджено метод уявлення ситуацiє багаторiвневими структурованими нечiткими множинами; механiзм виведення у виглядi операцiй iндуцiє по правилам з бази знань та динамiчнi властивостi ситуацiє. Впроваджено програмний комнлекс на прикладi задачi управлiння швидкiстю скочування вiдчепiв.

EN: The intelligence automatic control for complex objects. Situational real time control mechanism is investigate. Fuzzy sets and artificial intelligence are investigated method. Real time control method, which integrates three fazes of situational fuzzy inference: the current situation model in a quality representation from sensor information; control decision, - from a current situation model; control code - from its quality description is being researched. Model of situation is represented by multi-level structural fuzzy sets; inference mechanism is an indution operation according to the knowledge base rules. The model of dynamic situation properties is being represented on a basis of dynamic fuzzy sets. The realisation of a model in a speed control of a rolling uncoupling wagon task is given.