Иерархическая система управления - Hierarchical control system

Иерархическая система управления (HCS) является одной из форм системы управления , в которой множество устройств и программного обеспечения , регулирующего расположена в иерархическом дереве . Когда связи в дереве реализуются компьютерной сетью , эта иерархическая система управления также является формой сетевой системы управления .

Обзор

Созданная человеком система со сложным поведением часто организована в виде иерархии. Например, командная иерархия имеет среди своих примечательных особенностей организационная структура начальников, подчиненных и линий организационной связи . Иерархические системы управления организованы аналогично для разделения ответственности за принятие решений.

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

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

Помимо искусственных систем, системы управления животными предлагается организовать в виде иерархии. В теории управления восприятием , которая постулирует, что поведение организма является средством управления его восприятием, предлагается организовать системы управления организмом в виде иерархической структуры, поскольку так построено их восприятие.

Структура системы управления

Функциональные уровни операции производственного контроля.

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

Ссылаясь на схему;

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

Приложения

Производство, робототехника и автомобили

Среди робототехнических парадигм - иерархическая парадигма, в которой робот работает по принципу «сверху-вниз», уделяя большое внимание планированию, особенно планированию движения . Компьютерное проектирование производства было в центре исследований NIST с 1980-х годов. Его автоматизированный производственный научно-исследовательский центр был использован для разработки пятиуровневой модели управления производством. В начале 1990-х годов DARPA спонсировало исследования по разработке распределенных (то есть сетевых) интеллектуальных систем управления для таких приложений, как военные системы командования и управления. NIST опирался на более ранние исследования, чтобы разработать свою систему управления в реальном времени (RCS) и программное обеспечение системы управления в реальном времени, которое представляет собой общую иерархическую систему управления, которая использовалась для управления производственным участком , роботизированным краном и автоматизированным транспортным средством .

В ноябре 2007 года DARPA провело Urban Challenge . Победивший, тартан гонки использовали иерархическую систему управления с многоуровневой миссии планирования , планирования движения , формирования поведения, восприятия, мирового моделирования и мехатроники .

Искусственный интеллект

Архитектура подчинения - это методология разработки искусственного интеллекта, которая тесно связана с робототехникой, основанной на поведении . Эта архитектура представляет собой способ разложения сложного интеллектуального поведения на множество «простых» модулей поведения, которые, в свою очередь, организованы в слои. Каждый уровень реализует конкретную цель программного агента (то есть системы в целом), а более высокие уровни становятся все более абстрактными. Цель каждого уровня включает в себя цель нижележащих слоев, например, решение двигаться вперед слоем еды-еды принимает во внимание решение самого нижнего слоя уклонения от препятствий. Поведение не обязательно должно планироваться вышестоящим слоем, скорее поведение может быть вызвано сенсорными сигналами и поэтому активно только при обстоятельствах, где они могут быть уместными.

Обучение с подкреплением использовалось для приобретения поведения в иерархической системе управления, в которой каждый узел может научиться улучшать свое поведение с опытом.

Составляющие в узле из архитектуры эталонной модели Джеймса Альбуса

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

  • Генерация поведения отвечает за выполнение задач, полученных от вышестоящего родительского узла. Он также планирует и выдает задачи для подчиненных узлов.
  • Сенсорное восприятие отвечает за получение ощущений от подчиненных узлов, а затем за их группировку, фильтрацию и иную обработку их в абстракции более высокого уровня, которые обновляют локальное состояние и формируют ощущения, которые отправляются в вышестоящий узел.
  • Ценностное суждение отвечает за оценку обновленной ситуации и оценку альтернативных планов.
  • Модель мира - это локальное состояние, которое обеспечивает модель управляемой системы, управляемого процесса или среды на уровне абстракции подчиненных узлов.

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

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Findeisen, стр.9
  2. ^ [1] Архивировано 19 января 2008 г. в описании команды Wayback Machine Tartan Racing.
  3. ^ Урмсон, К. и др., Tartan Racing: мультимодальный подход к городской задаче DARPA. Архивировано 20 мая 2013 г. на Wayback Machine 2007, стр. 4
  4. ^ Брукс, Р.А. «Планирование - это просто способ избежать выяснения того, что делать дальше». Архивировано 11 марта2007 г. в Wayback Machine , Технический отчет, Лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, 1987 г.
  5. ^ Такахаши, Ю., и Асада, М., Приобретение поведения с помощью многоуровневого обучения с подкреплением. В Трудах Международной конференции IEEE 1999 г. по системам, человеку и кибернетике, стр. 716-721
  6. ^ Альбус, JS Архитектура эталонной модели для проектирования интеллектуальных систем. Архивировано 16 сентября 2008 годав Wayback Machine в Антсаклисе, П.Дж., Пассино, К.М. (редакторы) (1993). Введение в интеллектуальное и автономное управление. Kluwer Academic Publishers, 1993, Глава 2, стр. 27-56. ISBN  0-7923-9267-1
  7. ^ Meystel, AM, Альбус, JS, Интеллектуальные системы, John Wiley и Sons, НьюЙорк, 2002, стр 30-31

дальнейшее чтение

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

внешние ссылки