Нейромережна система управління процесом та спосіб її конфігурації при навчанні

1. Нейромережна система управління процесом, що містить об'єкт оточення, контактуючий з щонайменше одним периферійним пристроєм управління процесом, та програмований контролер автоматизації, причому кожний периферійний пристрій управління процесом знаходиться у зв'язку по обміну даними і по управлінню з вказаним контролером, базу даних, монітор відображення та комп'ютер, яка відрізняється тим, що додатково містить програмований контролер-синтезатор нейромережного управління, який з'єднаний із програмованим контролером автоматизації, монітором відображення та базою даних через будьякий відомий системний інтерфейс та за допомогою будь-якого послідовного інтерфейсу через комутатор із щонайменше одним із m периферійним пристроєм управління процесом, причому програмований контролер-синтезатор нейромережного управління містить у собі контролер навчання нейромереж, нейроемулятор функцій управління, нейроконтролер тренування управління та базу знань, з'єднаних із системним інтерфейсом, причому контролер навчання нейромереж ще окремо з'єднано з комутатором, нейроемулятор функцій управління пов'язаний з контролером навчання нейромереж і базою знань, нейроконтролер тренування управління пов'язаний з контроле 2 (19) 1 3 - при наданні користувачу заздалегідь встановленої інформації відносно кожного знайденого периферійного пристрою управління процесом згадана задана інформація містить: числові складові IPадреси одержувача або іншої технології адресації мереж, дані окремих підпрограм управління периферійним пристроєм, інформацію регістрів стану пристроїв системи, дані про конфігурацію системи, дані про конфігурацію штучної нейронної мережі тренувального нейроконтролера-синтезатора і виконавчого нейроконтролера периферійного пристрою і значення їх вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків для тренувальних шаблонів навчання управлінню по моделі та емуляції, імітації, динамічних характеристик процесу, верхні та нижні значення технічних параметрів, одиночні, групові, релейні сигнали від об'єкта оточення, пріоритетні сигнали тривожної сигналізації периферійних пристроїв, - аналіз заданої інформації за кожним із знайдених периферійних пристроїв управління процесом і знаходження підтвердження того, що інформація відповідає або не відповідає прийнятому периферійним пристроєм управлінню процесом та дозволяє комутувати канал, за яким кожний периферійний пристрій управління процесом підтримує зв'язок по управлінню і обміну даними з програмованим контролером автоматизації або програмованим контролером-синтезатором нейромережного управління, проводять комп'ютерною програмою контролера автоматизації, - надання даних про конфігурацію штучної нейронної мережі нейроконтролера-синтезатора нейромережного управління і виконавчого нейроконтролера управління об'єктом оточення периферійного пристрою управління процесом і значення їх вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків для тренувальних шаблонів навчання і управління по моделі з емуляцією динамічних характеристик вказаного об'єкта оточення, до якого належить периферійний пристрій управління процесом, здійснюють при наданні користувачу заздалегідь встановленої інформації відносно кожного знайденого периферійного пристрою управління процесом: - зв'язок по обміну даними з програмованим контролером автоматизації та/або контролеромсинтезатором нейромережного управління здійснюють засобом відображення, який дозволяє символізувати в межах вказаної форми периферійний пристрій управління процесом з об'єктом оточення і прогнозом поведінки його динамічних характеристик, причому після цього користувач може повторно конфігурувати архітектуру штучної нейронної мережі нейроконтролера тренування управління та виконавчого нейроконтролера управління об'єктом оточення периферійного пристрою управління процесом, змінювати значення вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків для відпрацювання нових тренувальних шаблонів навчання і управління близького до моделі з емуляцією динамічних характеристик вказаного об'єкта оточення, або проглядати дані по роботі системи управління процесом шляхом відповідних маніпуляцій з кожним зображенням або формою, 96148 4 активізацію програмованого контролерасинтезатора нейромережного управління здійснюють програмою контрольного синтезу нейромережного управління програмованим контролером автоматизації або користувачем, причому програмований контролер-синтезатор нейромережного управління додатково виконує наступні етапи: визначає периферійний пристрій управління процесом і об'єкт оточення, які проходять першими контроль в тестовій програмі контрольного синтезу нейромережного управління і встановлює за комп'ютерною програмою програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління зв'язок по обміну даними і управлінню між програмованим контролером-синтезатором нейромережного управління і відповідного периферійного пристрою управління, визначає в базі знань типову модель, відповідну для управління об'єкта оточення першого периферійного пристрою управління процесом, що перевіряється, визначає в базі знань типовий генетичний алгоритм еволюційного моделювання, проводить необхідну конфігурацію архітектури нейронної мережі і встановлює значення вагових коефіцієнтів міжшарових синаптичних зв'язків нейроемулятора функції управління і нейроконтролера тренування управління програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління, проводить необхідну конфігурацію архітектури нейронної мережі і встановлює значення вагових коефіцієнтів міжшарових синаптичних зв'язків нейроемулятора контролю управління і виконавчого нейроконтролера управління об'єктом оточення периферійного пристрою управління, що перевіряється, використовуючи вибраний раніше генетичний алгоритм, тренувальні шаблони вхідних і бажаних вихідних сигналів, проводить навчання нейроемулятора функції управління відповідної вибраної моделі, при цьому як найкращий результат мінімальної помилки виходить підбором конфігурації архітектури нейронної мережі і значень вагових коефіцієнтів міжшарових синаптичних зв'язків нейроемулятора функції управління, - реєструють, у разі необхідності, значення результатів навчання в базі знань програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління, в одержаній після навчання нейроемулятора функції управління інформації, в якій також: визначають інтервал часу, який повинен пройти між записами значень результатів навчання в базу знань, деталізують дані про активний стан периферійного пристрою управління процесом, здійснюють з використанням програмного забезпечення планування користувачем терміну, коли периферійний пристрій управління процесом повинен перейти в активний стан, передають інформацію результатів навчання нейроемулятора функції управління, зареєстрованої в базі знань, до нейроконтролера тренування управління програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління для проведення етапу тренувальних випробувань управління, після проведення тренувальних випробувань управління передають інформацію результатів навчання нейроемулятора функції управління, зареєстрованої в базі знань, 5 96148 6 на виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення і нейроемулятор контролю управління відповідного периферійного пристрою, - виконують конфігурацію архітектури і зміни вагових коефіцієнтів нейромереж виконуючого нейроконтролера управління об'єктом оточення і нейроемулятора контролю управління відповідного периферійного пристрою, використовуючи інформацію результатів навчання нейроемулятора функцій управління передану з бази знань програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління по каналу зв'язку у мікропроцесорі локального управління відповідного периферійного пристрою, - визначають спосіб подачі тривожної сигналізації спеціальним кодом переривання поточної програми, у якій програмований контролер-синтезатор нейромережного управління може виконувати функції з синтезу нейромережного управління для єдиної комп'ютерної програми програмованого контролера автоматизації, дозволяючи користувачу: визначати задану інформацію відносно кожного периферійного пристрою управління процесом, включаючи інформацію про конфігурацію системи і нейромереж, визначати умови перемикання, якщо вони існують, які пов'язані з динамікою управління об'єктом оточення та/або периферійним пристроєм управління процесом, визначати короткостроковий прогноз, предиктор, поведінки об'єкта оточення з можливістю його корекції при відпрацюванні, - збирають дані по конфігурації архітектури і значень вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків нейромереж в базі знань програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління, отримані в результаті навчання або які задані користувачем, - управляють за допомогою контролера навчання нейромереж програмою синтезу нейромережного управління і програмою управління базою знань, а також створюють доступ програмованого контролера автоматизації до бази знань у програмованому контролері-синтезаторі нейромережного управління для управління об'єктами оточення. Винахід належить до комп'ютерних інформаційних систем управління і може бути використаний при побудові інтелектуальних автоматизованих систем управління динамічних процесів або об'єктів. Відомий аналог - система заснованого на моделі управління комп'ютерними системами і розподілених додатків [Пат. RU № 2375744 А, МПК G06F12/00. Основанное на модели управление компьютерными системами и распределенными приложениями / МАККОЛЛУМ Реймонд В. (US), ПАЛАНКА Раду P. (US), ПФЕННИНГ Йорг Т. (US), CATTOH Александр М. (US), БРАУН Марк P. (US). - Заявка РСТ. US 2004/022378 (12.07.2004); опубл. 20.12.2005 Бюл. № 35], призначений для управління додатками або службою, які містять у собі компонент опису додатку або служби в термінах складових його компонентів і бажаних станів, конфігурації, використання системних ресурсів, захисту інформації та робочих характеристик, доступність додатків, виявлення проблем, проведення діагностики та відновлення. Опис містить у собі компоненти моделей, які моделюють справні стани додатків та системи щодо їх робочих характеристик, їх відновлення, конфігураційні параметри настроювання та адміністративні задачі. Рівень автоматичного управління та діагностики представленого аналога базується на розподілених комп'ютерних системах, які через канали спостереження (дивись п.12 формули «сбор ... данных инструментальных средств и данных счетчиков») і управління, безпосередньо діють на додатки, виконуючи інтерпретовану програму моделі поведінки. Але не всі властивості додатків доступні для спостереження, в тому числі, наприклад, і випадкові збурення середовища. Основним недоліком системи аналога (дивись п.1, п.8 формули винаходу) є те, що компонент опису додатку містить у собі компонент управлін ня, який використовує при моделюванні тільки бажані стани додатків, виражені в декларації. Обмеження, які обмовлені умовою використання тільки бажаних станів та ще тільки приведених в декларації, значно зменшують можливість побудови при моделюванні навіть автоматизованого управління за допомогою адміністратора, особливо для додатків, які мають динамічні процеси або динамічні характеристики поведінки. Реальна система управління додатками може мати безліч непередбачених станів, які не могли бути наперед виражені в декларації. Крім цього, стає проблематичним питання побудови оптимального управління процесом і навіть близького до оптимального. Модель поведінки повинна враховувати конкретну стратегію σ, представлену алгоритмом управління. Цілями оптимального управління σ* часто виступають стабілізаційні вимоги стійкості і/або забезпечення екстремальних значень цільової функції W(σ*) = sup W(σ) для максимуму або W(σ*) = inf W(σ) для мінімуму, які система-аналог може обчислювати лише за допомогою евристичного математичного апарата, який базується на методах машинного моделювання (алгебраїчних, диференціальних, інтегрально-диференціальних рівнянь і т. д.). Дуже часто ці задачі необхідно вирішувати в умовах неусувної інформативної невизначеності в реальному масштабі часу, що є додатковим дуже істотним обмеженням. Прототипом вибрана система управління процесом та засіб конфігурації цієї системи [А.с. RU № 2005130477 А, МПК G05В 19/418 (2006.01). Система управления процессом и способ конфигурации этой системы / СИСЭЙ Сахид Абу Бакарр (AU). - Заявка РСТ. AU 2004/000243 (26/02/2004); опубл. 27.04.2006 Бюл. № 12], яка призначена для управління об'єктом оточення і містить у собі програмований контролер автоматизації і не менш одного периферійного пристрою управління про 7 цесом, асоційованого з об'єктом оточення. Програмований контролер автоматизації виконує єдину комп'ютерну програму, яка дозволяє користувачу визначити задану інформацію відносно периферійного пристрою управління процесом, включаючи інформацію з конфігурації (дивись п. 1 формули винаходу). Комп'ютерна програма має засоби для моделювання роботи системи управління процесом (дивись п. 22 формули винаходу). Система виконує задачу управління процесом, і навіть має перевагу щодо аналога за рахунок застосування периферійних пристроїв управління процесом, а не комп'ютерних систем, що значно зменшує загальну ціну апаратних витрат. Система прототипу має аналогічні недоліки у питаннях моделювання динамічних характеристик управління об'єктами оточення. Крім того, до приведенихвище недоліків треба додати такі проблемні питання, як задачу прогнозування (передрікання) поведінки робочих характеристик об'єктів оточення при змінах ситуації вхідного параметричного вектора, розпізнавання небезпечних ситуацій і прийняття рішень при автоматичному управлінні, синтез ефективного адаптивного управління. В основу запропонованого винаходу поставлено задачу розробити нейромережну систему управління процесом та спосіб її конфігурації при навчанні для рішення задач синтезу та моделювання робочих характеристик динамічного управління об'єктами оточення із можливістю прогнозування та аналізу їх поведінки з метою вибору оптимального управління та реалізації його за допомогою відповідних периферійних пристроїв, проведення діагностики системи та об'єктів оточення. Проведення адаптації управління з наближенням до оптимального виконується шляхом обчислення критеріальної поверхні та вибору значень, близьких до екстремальних. Замінити процес розробки програмного забезпечення для моделювання процесом навчання штучних нейронних мереж (нейроемулятора та нейроконтролера) за допомогою тренувальних шаблонів та генетичних алгоритмів еволюційного моделювання. Задача вирішується тим, що нейромережна система управління процесом, що містить об'єкт оточення, контактуючий з щонайменше одним периферійним пристроєм управління процесом, та програмований контролер автоматизації, причому кожний периферійний пристрій управління процесом знаходиться у зв'язку по обміну даними і по управлінню з вказаним контролером, базу даних, монітор відображення та комп'ютер. При цьому програмований контролерсинтезатор нейромережного управління, який з'єднаний із програмованим контролером автоматизації, монітором відображення та базою даних через будь-який відомий системний інтерфейс та за допомогою будь-якого послідовного інтерфейсу через комутатор із щонайменше одним, тобто не менш одного із m, периферійним пристроєм управління процесом, причому програмований контролер-синтезатор нейромережного управління містить у собі контролер навчання нейромереж, нейроемулятор функцій управління, нейроконтро 96148 8 лер тренування управління та базу знань, з'єднаних із системним інтерфейсом, причому контролер навчання нейромереж ще окремо з'єднано з комутатором, нейроемулятор функцій управління пов'язаний з контролером навчання нейромереж і базою знань, нейроконтролер тренування управління пов'язаний з контролером навчання нейромереж і базою знань; причому до бази знань входить банк типових моделей управління, банк генетичних алгоритмів еволюційного моделювання, бібліотека тренувальних шаблонів навчання штучних нейромереж, система обчислення помилок управління, аналізатор ситуації і вибору стратегії, причому до кожного не менш одного із m периферійного пристрою управління процесом входять виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення, який з'єднаний із комутатором, блоком виконавчих механізмів та з об'єктом оточення, нейроемулятор контролю управління, з'єднаний із виконавчим нейроконтролером управління об'єктом оточення та комутатором, мікропроцесор локального управління, з'єднаний із комутатором, нейроемулятором контролю управління, відеокамерою, датчиками та модулем аналогових і дискретних сигналів, причому до об'єкта оточення під’єднанні датчики, виконавчі механізми, модуль аналогових і дискретних сигналів, відеокамера та виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення. Спосіб конфігурації нейромережної системи управління процесом при навчанні, що містить такі етапи: встановлення зв'язку по обміну даними і управлінню між програмованим контролером автоматизації та щонайменше з одним периферійним пристроєм управління процесом, визначення за допомогою єдиної комп'ютерної програми заданої інформації про периферійний пристрій управління процесом, включаючи інформацію конфігурації; визначення за допомогою комп'ютерної програми умов перемикання, якщо такі є, що пов'язані з периферійним пристроєм управління процесом; визначення за допомогою комп'ютерної програми умов тривожної сигналізації, якщо такі є, що пов'язані з периферійним пристроєм управління процесом; надання користувачу заздалегідь встановленої інформації відносно кожного знайденого периферійного пристрою управління процесом. При цьому встановлення зв'язку по обміну даними і управлінню між програмованим контролером автоматизації та периферійним пристроєм управління процесом проводиться послідовно з кожним із периферійних пристроїв управління процесом. При наданні користувачу заздалегідь встановленої інформації відносно кожного знайденого периферійного пристрою управління процесом згадана задана інформація містить: числові складові IP- адреси одержувача або іншої технології адресації мереж; дані окремих підпрограм управління периферійним пристроєм; інформацію регістрів стану пристроїв системи; дані про конфігурацію системи; дані про конфігурацію штучної нейронної мережі тренувального нейроконтролера-синтезатора і виконавчого нейроконтролера 9 периферійного пристрою і значення їх вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків для тренувальних шаблонів навчання управлінню по моделі та емуляції, імітації, динамічних характеристик процесу; верхні та нижні значення технічних параметрів; одиночні, групові, релейні сигнали від об'єкта оточення; пріоритетні сигнали тривожної сигналізації периферійних пристроїв. Аналіз заданої інформації за кожним із знайдених периферійних пристроїв управління процесом і знаходження підтвердження того, що інформація відповідає або не відповідає прийнятому периферійним пристроєм управлінню процесом та дозволяє комутувати канал, за яким кожний периферійний пристрій управління процесом підтримує зв'язок по управлінню і обміну даними з програмованим контролером автоматизації або програмованим контролером-синтезатором нейромережного управління, проводять комп'ютерною програмою контролера автоматизації. Надання даних про конфігурацію штучної нейронної мережі нейроконтролера-синтезатора нейромережного управління і виконавчого нейроконтролера управління об'єктом оточення периферійного пристрою управління процесом і значення їх вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків для тренувальних шаблонів навчання і управління по моделі з емуляцією динамічних характеристик вказаного об'єкта оточення, до якого належить периферійний пристрій управління процесом, здійснюється при наданні користувачу заздалегідь встановленої інформації відносно кожного знайденого периферійного пристрою управління процесом. Зв'язок по обміну даними з програмованим контролером автоматизації та/або контролеромсинтезатором нейромережного управління здійснюється засобом відображення, який дозволяє символізувати в межах вказаної форми периферійний пристрій управління процесом з об'єктом оточення і прогнозом поведінки його динамічних характеристик, причому після цього користувач може повторно конфігурувати архітектуру штучної нейронної мережі нейроконтролера тренування управління та виконавчого нейроконтролера управління об'єктом оточення периферійного пристрою управління процесом, змінювати значення вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків для відпрацювання нових тренувальних шаблонів навчання і управління близького до моделі з емуляцією динамічних характеристик вказаного об'єкта оточення, або проглядати дані по роботі системи управління процесом шляхом відповідних маніпуляцій з кожним зображенням або формою. Активізація програмованого контролерасинтезатора нейромережного управління здійснюють програмою контрольного синтезу нейромережного управління програмованим контролером автоматизації або користувачем, причому програмований контролер-синтезатор нейромережного управління додатково містить наступні етапи: визначає периферійний пристрій управління процесом і об'єкт оточення, які проходять першими контроль в тестовій програмі контрольного синтезу нейромережного управління і встановлює за ком 96148 10 п'ютерною програмою програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління зв'язок по обміну даними і управлінню між програмованим контролером-синтезатором нейромережного управління і відповідного периферійного пристрою управління; визначає в базі знань типову модель, відповідну для управління об'єкта оточення першого периферійного пристрою управління процесом, що перевіряється; визначає в базі знань типовий генетичний алгоритм еволюційного моделювання; проводить необхідну конфігурацію архітектури нейронної мережі і встановлює значення вагових коефіцієнтів міжшарових синаптичних зв'язків нейроемулятора функції управління і нейроконтролера тренування управління програмованого контролерасинтезатора нейромережного управління; проводить необхідну конфігурацію архітектури нейронної мережі і встановлює значення вагових коефіцієнтів міжшарових синаптичних зв'язків нейроемулятора контролю управління і виконавчого нейроконтролера управління об'єктом оточення периферійного пристрою управління, що перевіряється; використовуючи вибраний раніше генетичний алгоритм, тренувальні шаблони вхідних і бажаних вихідних сигналів, проводить навчання нейроемулятора функції управління відповідної вибраної моделі, при цьому як найкращий результат мінімальної помилки виходить підбором конфігурації архітектури нейронної мережі і значень вагових коефіцієнтів міжшарових синаптичних зв'язків нейроемулятора функції управління; реєструють, у разі необхідності, значення результатів навчання в базі знань програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління, в одержаній після навчання нейроемулятора функції управління інформації, в якій також: визначається інтервал часу, який повинен пройти між записами значень результатів навчання в базу знань; деталізуються дані про активний стан периферійного пристрою управління процесом; здійснюється з використанням програмного забезпечення планування користувачем терміну, коли периферійний пристрій управління процесом повинен перейти в активний стан; передається інформація результатів навчання нейроемулятора функції управління, зареєстрованої в базі знань, до нейроконтролера тренування управління програмованого контролера-синтезатора нейромережного управління для проведення етапу тренувальних випробувань управління; після проведення тренувальних випробувань управління, передається інформація результатів навчання нейроемулятора функції управління, зареєстрованої в базі знань, на виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення і нейроемулятор контролю управління відповідного периферійного пристрою. Спосіб виконує конфігурацію архітектури і зміни вагових коефіцієнтів нейромереж виконуючого нейроконтролера управління об'єктом оточення і нейроемулятора контролю управління відповідного периферійного пристрою, використовуючи інформацію результатів навчання нейроемулятора функцій управління переданої з бази знань програмованого контролера-синтезатора нейромере 11 жного управління по каналу зв'язку у мікропроцесорі локального управління відповідного периферійного пристрою. Також визначається спосіб подачі тривожної сигналізації спеціальним кодом переривання поточної програми, у якій програмований контролерсинтезатор нейромережного управління може виконувати функції з синтезу нейромережного управління для єдиної комп'ютерної програми програмованого контролера автоматизації, дозволяючи користувачу: визначати задану інформацію відносно кожного периферійного пристрою управління процесом, включаючи інформацію про конфігурацію системи і нейромереж; визначати умови перемикання, якщо вони існують, пов'язані з динамікою управління об'єктом оточення та/або периферійним пристроєм управління процесом; визначати короткостроковий прогноз, предиктор, поведінки об'єкта оточення з можливістю його корекції при відпрацюванні. Запропонований спосіб збирає дані по конфігурації архітектури і значень вагових коефіцієнтів синаптичних зв'язків нейромереж в базі знань програмованого контролерасинтезатора нейромережного управління, отримані в результаті навчання або задані користувачем. Спосіб керує за допомогою контролера навчання нейромереж програмою синтезу нейромережного управління і програмою управління базою знань, а також створює доступ програмованого контролера автоматизації до бази знань, у програмованому контролері-синтезаторі нейромережного управління з метою управління об'єктами оточення. Таким чином, запропонована вищевикладена нейромережна система управління процесом та спосіб її конфігурації дозволяють керувати більш складними об'єктами та з більшою швидкодією, оскільки замінюється етап перепрограмування гнучким процесом навчання нейроемулятора функцій управління та нейроконтролера тренування управління. Це забезпечує усій сукупності ознак, що заявляються, відповідність критерію «Новизна» та веде до нових технічних результатів. Ідея винаходу пояснюється на фіг. 1 та фіг. 2, де зображені основні частини запропонованої нейромережної системи. З метою рішення задач нейромережного синтезу характеристик та динамічного управління об'єктами оточення, із можливістю прогнозування його поведінки, до системи додатково введено (не менше одного із n) програмований контролерсинтезатор нейромережного управління 2 (див. фіг. 1, фіг. 2), який з'єднаний із програмованим контролером автоматизації 1 (до нього в свою чергу під'єднано віддалений комп'ютер 24), монітором відображення 9 та базою даних 10 через будьякий системний інтерфейс та через будь-який послідовний інтерфейс із додатково введеним комутатором 14, і містить у собі контролер навчання нейромереж 11, нейроемулятор функцій управління 12, нейроконтролер тренування управління 13 та базу знань 3, з'єднані через будь-який системний інтерфейс. До бази знань входить: банк типових моделей управління 4; банк генетичних алгоритмів еволюційного моделювання 5; бібліотека 96148 12 тренувальних шаблонів навчання штучних нейромереж (ШНМ) 6; система обчислення помилок управління 7; аналізатор ситуації і вибору стратегії 8. До кожного (не менш одного із m) периферійного пристрою управління процесом 15 додатково введені: виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення 16, з'єднаний із комутатором 14, блоком виконавчих механізмів 20 та об'єктом оточення 22; нейроемулятор контролю управління 17, з'єднаний із виконавчим нейроконтролером управління об'єктом оточення 16, комутатором 14; мікропроцесор локального управління 18, з'єднаний із комутатором 14, нейроемулятором контролю управління 17, відеокамерою 23, датчиками 19 та модулем аналогових і дискретних сигналів 21, до об'єкта оточення 22 під’єднанні датчики 19, виконавчі механізми 20, модуль аналогових і дискретних сигналів 21, відеокамера 23 та виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення 16. Робота запропонованої нейромережної системи управління процесом здійснюється наступним чином. Програмований контролер автоматизації, виконуючи єдину комп'ютерну програму управління системою, підходить до пункту синтезу робочих характеристик для управління об'єкта оточення, наприклад, 22. Від цього моменту включається до роботи програма синтезу нейромережного управління програмованого контролера - синтезатора, яку виконує контролер навчання нейромереж 11. Із банку типових моделей 4, бази знань 2, вибираються дані таких робочих характеристик, які підходять. Із банку 5 вибирається генетичний алгоритм для формування шаблонів тренувальних наборів навчання штучної нейронної мережі нейроемулятора функцій управління 12. Кожен шаблон із тренувальних наборів містить у собі вектор вхідного управління Х={х1, х2,... хn} і бажані значення вектора виходу Y={y1, y2,...ym}. Бажані значення вектора виходу Y*, при фіксованому значенні вектора X, одержуються шляхом зміни за генетичним алгоритмом або структурних зв'язків штучної нейронної мережі нейроемулятора, або значення їх синаптичних коефіцієнтів. За допомогою системи обчислення помилок управління 7, перевіряються усі шаблони синтезованих тренувальних наборів на входження їх значень до допускового діапазону мінімальної в управлінні помилки. За допомогою аналізатора ситуації і вибору стратегії управління, вибирається оптимальне управління процесом, базуючись на властивості генетичного алгоритму генерувати нові вибірки шаблонів управління, краще адаптованих, щодо попередніх. Шаблони з меншою адаптацією до еталонних моделей управління до тренувальних наборів просто не включаються (стратегія елімінування). Синтезований, таким чином, тренувальний набір шаблонів пересилається по системному інтерфейсу із бібліотеки тренувальних шаблонів 6 до контролера навчання нейромереж 11, який перевіряє їх роботу на нейроконтролері тренування управління 13. Навчені управлінню, штучні нейронні мережі мають особливу властивість - адекватно реагувати безпомилковим управлінням на 13 появу серед шаблонів нових вибірок із значеннями, які належать допусковому діапазону. Тому тренувальні набори можуть доповнюватись додатковими шаблонами управління. Під час перевірки нейроконтролера тренування управління є можливість переглянути робочі характеристики на моніторі відображення із побудовою прогнозу її поведінки, з використанням поточних значень шаблонів. Закінчивши перевірку управління, тренувальний набір шаблонів передається на виконавчий нейроконтролер управління об'єктом оточення 16 периферійного пристрою управління процесом 15. За допомогою нейроемулятора контролю управ 96148 14 ління 17 та мікропроцесора локального управління 18 проводиться перевірка процесу управління. Аналоги, які містять ознаки, що відрізняються від прототипу, не знайдені, і рішення явним чином не випливає з рівня техніки. На підставі цього можна зробити висновок: пропоноване технічне рішення задовольняє критерію «винахідницький рівень». Виходячи з вищевикладеного, можна зробити висновок, що пропоноване технічне вирішення задовольняє вимогам критерію "Промислове застосування". 15 Комп’ютерна верстка Мацело В. 96148 Підписне 16 Тираж 23 прим. Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601