Использование мультиагентных систем для задач идентификации и автоматического регулирования

Анотація

В статье исследуется вопрос эффективного построения интеллектуальных систем идентификации состояния технологического процесса и регулирования его параметров на основе классификации наборов сигналов управления и сигналов сенсоров. Предложена модель мультиагентной системы супервизорного типа, ориентированной на обработку сигнальных векторов. Каждый агент содержит свой запомненный вектор и массив весовых коэффициентов для каждой составляющей вектора. Система обладает свойствами вычисления взвешенного расстояния между векторами, причем весовые коэффициенты для каждого агента вычисляются автоматически по разработанному алгоритму. Реализуется свойство самообучения путем добавления нового агента в коллекцию при обнаружении входного сигнального вектора с высокой степенью отличия от всех векторов, хранящихся в агентах. При работе с векторами, составленными из отчетов сигналов в прямом канале управления и канале обратной связи, становится возможным с помощью мультиагентной системы осуществлять предикторное управление динамическим объектом. На модельных экспериментах показана работоспособность мультиагентной системы регулирования. Разработан метод синтеза управляющих программ, основанный на автоматическом построении вычислительной модели динамического объекта, с помощью которой решается прямая и обратная задачи управления, что позволяет рассчитать воздействие на процесс и спрогнозировать реакцию объекта. Рассогласование между заданным и прогнозным значениями управляемой величины позволяет скорректировать управляющие воздействия до их фактической выдачи на исполнительные устройства. Функции самообучения и прогнозирования выхода объекта обеспечивают свойства интеллектуальности системы управления, что снижает издержки создания и модернизации систем управления технологическими линиями.

Ключевые слова: система управления, мультиагентная система, автоматическое регулирование, самообучение.