Дорожная карта – реализация конвергентной технологии управления виртуальной реальности СИЗОД  Fuzzy

А.С. Степанова,

аспир. каф. КРЭМС, ser23n2005@yandex.ru,

Д.Ю. Муромцев,

зав. каф. КРЭМС, д.т.н., проф., crems@crems.jesby.tstu.ru,

ТГТУ, г. Тамбов

Рассмотрены интерактивные системы управления виртуальной реальности СИЗОД Fuzzy. Показана необходимость перехода к конвергентной нано-био-информационно-коммуникационной и когнитивной технологии ситуационного управления, как в России, так и за рубежом. Для комплексного учета всех факторов введено расширенное множество состояний функционирования. Показана практическая реализация разработанной системы управления СИЗОД Fuzzy, конечные сценарии развития дорожных карт и временные границы технологий.

 

Considered interactive virtual reality system Fuzzy SIZOD. Shows the need to transition to a converged NBIC technologies situational management, both in Russia and abroad. For the integrated consideration of all factors that introduced an expanded set of States. Shows the practical implementation of the developed system of SIZOD Fuzzy control finite development scenarios, road maps and temporal boundaries of the proposed technologies.

 

Интерактивные системы управления разрабатываются в ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова под руководством проф. Е. И. Артамонова и используются для космических объектов [1]. Они отличаются тем, что в образованном новом классе автоматизированных систем – называемых интерактивными системами (ИнС) – за счет развитых средств взаимодействия, особенно графических, и повышенного быстродействия технических средств  происходит общение пользователей с системой в реальном масштабе времени [1].

В последнее время ИнС аппаратная реализация специальных функций системы оказывается предпочтительней программной по стоимости, быстродействию, занимаемой памяти центрального процессора [1]. Известно управле-ние коллективными средствами защиты космических летательных аппаратов: система «Воздух», системы очистки от микропримесей и состава атмосферы [2]. Однако для индивидуальных средств изолирующей защиты органов дыхания (СИЗОД) с приемлемой ценой управления они отсутствуют как на мировых рынках, так и в России.

 

                                

                  рис. 1 Классическое информационно  управление                                        Начальное состояние                                           Конечное состояние

                                                                                                                                                                          рис. 2 Информационный процесс управления

                                                                                                                                                                                                                                                

На рис. 1. показано классическое информационное управление метасистемы, а на рис.2. – информационный процесс управления системой [3,4]. Современные теории предлагают ситуационный подход и ситуационные советующие системы (Situational sessions system). Ситуационный подход,  развиваемый: Селзник (Selznick) 1949 год; Бернс и Сталкер (Burns and Stalker) 1961 г.; Вудворд (Woodward) 1965 г.; Лоуренс и Лорш (Lawrence and Lorsch) 1967 г. – основан на том, что не может быть универсальных рекомендаций, которые подходят для всех существую-щих ситуаций. На рис. 3. показаны области наиболее эффективного применения современных технологий управления.

рис.3 Области наибольшей эффективности современных технологий управления

Классические методы управления хорошо работают при полностью детерминированном объекте управления и детерминированной среде, а для систем с неполной информацией и высокой сложностью объекта управления оптимальными являются нечеткие методы управления. В последнее время нечеткая технология управления завоевывает больше сторонников среди разработчиков систем управления и программистов [5].

Проблема. В западной научной литературе появился термин «конвергенция технологий» или «конвергентные технологии», под которой понимается широкий круг процессов как конвергенция отдельных областей наук, так и непосредственно технологий. По мнению европейских экспертов, окончательное формирование полного комплекса конвергентных технологий (нано-био-инфо-когно) можно ожидать не ранее 2020 года [6,7]. Известно, что в настоящее время происходит смена действующих основных технологий на инновационные технологии шестого технологического уклада (ТУ) с увеличением числа их классов [8]. Однако у мировых лидеров СИЗОД в настоящее время отсутствуют патенты и технические решения с применением NBIC технологий [9-11].

Главной задачей по мере расширения прикладных областей становится превращение их в средство проекти-рования для различных аппаратных и программных платформ, обеспечивая создание технологий шестого уклада.

Постановка задачи. Как известно, возможность точного математического описания сложной системы отсутствует. Классический подход к синтезу сложной системы, предполагающей иерархическое построение, состоит в разбиении большой системы на более мелкие компоненты: уровни, подсистемы, блоки и т.д., к которым далее применяются известные методы проектирования. Поэтому сложную систему разбивают на подсистемы.

Решение. Сейчас становится осознанным, что при построении систем на качественно ином уровне новизны, а не просто их модернизации, необходимо знать в каком направлении развиваются системы. Это необходимо для организации управления этим процессом, что повысит показатели качества этих систем и эффективность их разра-ботки, функционирования, эксплуатации и утилизации не только в России, но и для: Dräger Safety AG&Co, KGaA, Kärcher GmbH, Германия; Auer, MSA, CSE Corporation, ILC Dover, США; Sperian Protection (Honeywell), Франция.

В соответствии с эволюцией систем на стадиях исследования, проектирования производства и утилизации, пос-ле исчерпания возможностей старой технологий, система переходит к более рациональному физическому принци-пу, проходя свой закономерный S-образный жизненный цикл развития, при неизменном принципе действия.

Можно сказать, что современное поколение СИЗОД, с учетом проанализированных патентов мировых лидеров за три последних года, завершают свой жизненный цикл, заканчивая внутреннее развитие [12]. При создании ново-го поколения технологии и техники имеется несколько путей развития, не ухудшающих развития системы.

Как видно из работы академика В. А. Трапезникова, для разового изделия СИЗОД, используемого один раз за жизненный цикл (а может вообще не использоваться за 5 лет гарантийного хранения), с малым временем работы, вложение средств в полную автоматизацию работы и использование жесткого регулятора экономически нерентабельно [13]. Эффективность любой системы жизнеобеспечения определяется ее надежностью, условиями работы, воздействиями окружающей среды и другими случайными факторами, которые могут иметь детерминированную, вероятностную или нечеткую (расплывчатую) природу.

Возможные состояния функционирования при длительной эксплуатации системы отражает МСФ, в котором наряду с состояниями работоспособности учитываются все ситуации, то есть смены режимов работы, связанные с новыми заданиями, изменения постановок задач управления, появление интенсивных внешних воздействий.

Вместе с тем МСФ не позволяет учитывать быстро меняющуюся обстановку внешнего окружения. Для описания таких ситуаций при оперативном принятии решений используем нечеткие множества (НМ), рис.3. Математический аппарат анализа НМ существенно отличается от методов МСР и МСФ. Поэтому для комплексного учета всех факторов требуется введение обобщенного или расширенного множества состояний функционирования развивающейся системы, которое интегрировано, учитывает все возможные ситуации, как самой системы, так и ее окружения при реальной эксплуатации [14]. Для комплексного учета всех этих факторов вводится расширенное множество состояний функционирования (РМСФ) СИЗОД [15] на основе интеграции множеств состояний функционирования (МСФ) и нечетким множеством (НМ).

 

рис. 4 Расширенное множество состояний функционирования и области допустимых значений

Структура РМСФ H показана на диаграмме Эйлера – Венна, рис. 4. Использованы следующие обозначения:  – множество состояний функционирования;  – множество ситуаций при эвакуации; – дискретное множество, получаемое из нечетких множеств x1, x2, ... с применением процедуры, аналогичной лингвистической аппроксимации.

Рассмотренная структура множества H позволяет для его введения использовать метод анализа иерархий. На верхнем уровне иерархии располагаются состояния .

На втором уровне каждому состоянию   соответствует подмножество , элементы которого имеют вид  и т.д. На третьем уровне располагаются подмножества , т.е. .  В этом случае мощность множества  Н равна произведению мощностей множеств , т.е. . Серьезные трудности при введении множества H для сложных систем связана с большой мощностью МСФ . Для преодоления этих трудностей в множестве  выделяются наиболее вероятные состояния, которые не ведут к критическим последствиям, они образуют подмножество . Остальные состояния, в том числе и критические, объединяются в подмножество . Аналогичное выделение подмножеств, в случае необходимости, производится для МСФ .

Рассмотрим сложные системы защиты как развивающиеся (когда увеличиваются основные количественные показатели СИЗОД). Для развивающихся систем (РС) наряду с задачами, характерными для всех сложных систем (моделирование, принятие решений и т.д.), имеются специфические тактические и стратегические задачи отрасли.

Вопросы применения их для СИЗОД и объединения в один показатель – вероятность состояния РМСФ –  до настоящего времени не рассматривались. Они основываются на декомпозиции системы, построении моделей состо-яний работоспособности всей системы и составных частей, а затем решении систем уравнений или использовании рекуррентных формул. Знание состояний работоспособности системы и вероятностей этих состояний во многих случаях недостаточно для прогнозирования показателей эффективности систем в процессе реальной эксплуата-ции. Более полно возможные состояния функционирования при длительной эксплуатации системы отражает РМСФ [15]. В РМСФ наряду с состояниями работоспособности учитываются смены режимов работы, связанные с изменения обстановки на пути эвакуации, постановок задач управления, интенсивности внешних воздействий.

Определение. Расширенным множеством состояний функционирования системы СИООД называется множество ситуаций при реальной эксплуатации, которое совокупно учитывает как работоспособность самой системы, так и возможные состояния внешней среды.

Вводимое РМСФ, обозначим его H, должно обладать следующим свойством: комплексно учитывать факторы надежности (безаварийности) внутренней среды и внешнего окружения системы. Каждое состояние РМСФ, то есть значение переменной  должно характеризоваться одним показателем, который имеет вероятностную природу и удовлетворяет условию нормировки.

Состав РМСФ и вероятности состояний РС со временем изменяются. Изменение значений переменной h происходит, как правило, в случайные моменты времени и задается оператором: 

,                                                                       (1)

где T - множество моментов времени t.

При рассмотрении РС как динамической системы на МСФ каждому значению  соответствует пара операторов: 1) переходная функция и выходное отражение  (при этом , );  2) оператор  изменения 

,   в зависимости от h, то есть имеют место отображения:

                                                                                                                                (2)

                                                                                                                                          (3)

                                                                                                                                        (4)

здесь Z, Y – множества значений векторов фазовых координат z  и выхода  y соответственно;   –  множество возможных траекторий     входа x на рассматриваемом интервале  .

Модель предметной области функционирования, учитывающая изменение переменной h, назовем обобщенной или моделью на РМСФ. Модель РМСФ задается в виде:

                                               .                                                                 (5)

В общем случае в модели (5) при изменении h могут меняться размерности и состав векторов Z, X и Y. Таким образом, в модели РС на множестве H   учитываются два рода процессов. Процессы первого рода связаны с изменением переменных, характеризующих нужные операции, измеряемые значения показателей производительности системы. Состояние системы относительно этих процессов в каждый момент времени определяется вектором z, а требуемые значения выходной переменной y обеспечиваются вектором управления, входящим в состав x. Процессы второго рода отражают изменения параметров, структуры и условий функционирования системы. Совместное рассмотрение процессов первого и второго рода позволяет более полно исследовать свойства систем, решать задачи повышения их эффективности и устойчивого развития.

Важной особенностью развивающихся систем РМСФ является то, что состав множества H  претерпевает изменения во времени, то есть множество H  следует рассматривать как функцию H(t). Такое множество H(t)  назовем динамичным или нестационарным. Изменение состава H(t)  может вызываться следующими причинами: добавление новых частей сложной системы или числа выполняемых функций, расширение сферы условий эксплуатации, появление новых угроз на пути эвакуации. При эволюции множества H соответственно изменяются и значения вероятностей состояний функционирования, как за счет появления новых значений h, так и вследствие степеней воздействия отдельных состояний. В зависимости от особенностей РМСФ возможны разные классы моделей,

используемых при решении задач управления развивающимися системами. Использованы наиболее часто

востребованные модели [15]. Состав и формирование множеств  описаны в [16].

Для систем  понятие неизвестности траектории  следует понимать в том смысле, что либо новые состояния h не идентифицируются, либо изменения h не могут быть использованы для коррекции принятого в момент времени t0 решения.

Множества  и  имеют более сложную структуру, которая претерпевает изменения во времени. В основе нестационарного множества H(t) лежит множество    для начального момента времени t0. Учи-тывая планируемые изменения архитектуры развивающейся системы, возможные проявления новых воздействий внешнего окружения, множество  дополняется новыми состояниями (множество ). Введение новых состояний может быть связано с различными внешними факторами. Определение вероятностей  для  множества  производится при каждом изменении состава  традиционными методами [14,16].

Следует заметить, что в отдельных случаях состав множества  может сохраняться во времени ,  однако вероятности состояний  изменяются. Это может быть связано, например, с возрастанием вероятности разрушений техногенного характера в зоне эвакуации. В соответствии с рассматриваемой классификацией используют шесть классов моделей на множестве .

Системный подход к управлению не дает ответа на вопрос, почему система с аналогичным строением и в одной и той же внешней среде значительно отличается по результатам функционирования. Системный подход ориентирует на объединение в целостную метасистему и/или объекта, на выявление многообразных типов связей и сведение их в единую теоретическую картину.

Эту проблему решают ситуационным анализом, используя различные методы и концепции с учетом ограничивающих факторов: технологических, человеческих, а также ограничения в постановке задачи для  поставленных целей управления.

Под событием будем понимать возможное нахождение управляемой системы в момент времени ti  в состоянии ui  вероятностью  соответствующими узлу сети .

Под ситуациями будем понимать описание типовых условий принятия решений в виде наборов эталонных ситуаций. Они имеют свою структуру признаков и могут не совпадать по виду с состояниями управляемой системы. Входные ситуации рассматриваются и формируются на основе анализа состояния управляемой системы, описывающего текущие условия принятия решения в виде, пригодном для сравнения с эталонными ситуациями.

Для  практической реализации предложенной системы информационно-коммуникационного управления СИЗОД Fuzzy воспользуемся современным стратегическим инструментом управления развитием – дорожными картами (ДК), используемыми в  развитых странах Евросоюза, США для Технологических платформ. Технология ДК (Technology Roadmapping, TRM) является практическим стратегическим инструментом, используемым для разработки конкурентоспособной, в долгосрочной перспективе, метатехнологии, необходимой для поставки на рынок новых технологий, новых продуктов, а также интеграции требований по обеспечению будущих технологических потребностей. ДК представляет собой рас-ширенный взгляд в будущее и состоит из коллективных знаний и факторов изменений в данной области, когда представляется информация о критических технологических этапах, которые должны быть завершены в опреде-ленные сроки. Эти технологии будут иметь критически важное значение в ближайшие пять-десять лет [7,17].

На рис. 5 показана сводная технологически-продуктовая ДК цифрового управления СИЗОД.

рис. 5 Сводная технологически-продуктовая дорожная карта информационно-коммуникационного

цифрового «умного» управления СИЗОД Fuzzy

где: 1, 11 – выпускаемые, имеющиеся на рынке России и мира СИЗОД;

         2, 21 –вновь разработанные СИЗОД;

         3 –  исследования и разработка перспективных СИЗОД.

     Дорожные карты включают такую точную характеристику, как время. Создание ДК помогает понять, какими необходимыми технологиями следует обладать в нужный момент.

Видно, что предлагаемые технологии (выделено цветом) можно применять и в новых, еще только разрабатываемых, перспективных СИЗОД. Этим еще раз подтверждается, что применение ИКТ являются общими для всех технологий шестого ТУ в NBIC-конвергенции: нано-, био-, когнитивных технологиях.

На рис. 5. также показаны, кроме новых СИЗОД Fuzzy, перспективные технологии развития аппаратных средств защиты органов дыхания. Вектором развития СИЗОД в настоящее время, как правило, является совер-шенствование регенеративного продукта и изменение конструкции для снижения массогабаритных характеристик, повышения удобства при эксплуатации, повышения надежности, в том числе эксплуатационной, и экономической эффективности в производстве и у потребителя. Из-за смены старых технологий на новые происходят технологи-ческие разрывы, поэтому необходимо учитывать динамические изменения в новых технологиях, а также возмож-ные изменения конструкций самих средств защиты [14]. Рассматриваемая дорожная карта, рис.5., ИКТ цифрового управления СИЗОД учитывает и связанные изменения основных технологий, в нашем случае шестого ТУ.

Введенное программирование Fuzzy в управлении СИЗОД Fuzzy обеспечивается аппаратно и программно, как в предлагаемой нами технологии защиты, так и перспективных будущих новых технологиях синтеза систем (разработки и изготовления новых СИЗОД), рис. 5. Как видно из рис. 5, ИКТ цифрового управления СИЗОД будет востребована и в будущем, даже при изменении решаемых задач, за счет перепрограммирования, апгрейда программы, без изменения аппаратной части, что соответствует современным тенденциям развития шестого ТУ.

Список доступных технологий находится в начале каждого ряда и определяет, в соответствии с выделенными ресурсами, запланированный переход на будущие технологии, рис.5.

Заключение

В отсутствие аналогичных технологических разработок в мире при решении задач управления разовым СИЗОД в условиях неопределенности, необходимо изменение научно-методического аппарата. Для этого:

·           Рассмотрены основные эксплуатационные особенности аппаратно-программных средств, позволяющие решать задачи инженерного проектирования  (разработки, НИОКР), позволяющие изменить параметрический ряд выпускае-мых СИЗОД и обеспечить создание нового рынка.

·           Решены задачи анализа и синтеза цифровой интегрированной информационной среды управления СИЗОД Fuzzy  в сравнении с мировыми ведущими конкурентами.

·           Предложены аппаратно-технические средства, используемые при практической реализации макета системы управления «умной защиты» СИЗОД Fuzzy (СПИ-20 цифровое управление) в NBIC-конвергенции.

·           Показана практическая реализация разработанной информационно-коммуникационной системы управления разовым СИЗОД Fuzzy.

·           Установлены конечные сценарии развития и временные границы предлагаемых технологий по всей товарной специализации.

·           Разработан сценарий развития дорожных карт реализации ИКТ цифрового управления СИЗОД Fuzzy, используемого в развитых странах Евросоюза и США на примере сводной технологически-продуктовой карты, имеющей критически важное значение.

·           Создан макет системы управления БИКСУ СИЗОД Fuzzy на основе СПИ-20, подтвердивший гипотезу о возможности использования информационно-коммуникационных технологий и позволяющий создавать новые параметрические ряды самоспасателей с увеличенным на 85 % временем защиты для новых рынков.

Литература

1.      Артамонов Е.И. Интерактивные системы. Синтез структур. – М.: Инсвязьиздат, 2010. – 185 с.

2.      Кульба В. В. Теоретические основы проектирования информационно-управляющих систем космических аппаратов/ В. В. Кульба, Е. А. Микрин, Б. В. Павлов, В. Н. Платонов / под ред. Е.А. Микрина. – М.: Изд–во ИПУ РАН, 2006. – 579 с.

3.      Муромцев Ю.Л., Ляпин Л.Н., Попова О.В. Моделирование и оптимизация систем при изменении состояний функционирования. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 1992. - 164 с.

4.      Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. – М.: Наука, 1986. - 288 с.

5.      Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. - М.: Горячая линия – Телеком, 2007. - 288 с.

6.      Converging Technologies for Improving Human Performance NANOTECHNOLOGY, BIOTECHNOLOGY, INFORMATION TECHNOLOGY AND COGNITIVE SCIENCE. http://www. wtec .org/ConvergingTechnologies/Report/NBICreport.pdf.

7.      The RAND Corporation.  The Global Technology Revolution 2020, Executive Summary. Bio/Nano/Materials/Information Trends, Drivers, Barriers, and Social Implications. http://www.rand.org/pubs/ monographs/ MG475.html.

8.      Путин С.Б. Принципы, модели и методы управления инновационными проектами при создании систем жизнеобеспечения и защиты человека.– М.: Машиностроение-1, 2007. - 132 с.

9.      Степанова А.С., Муромцев. Д.Ю. Устройство для защиты органов дыхания. Патент на полезную модель. RU

10.   № 103735 U1, МПК A62B7/08 (2006.01) от 14.12.2010 г.

11.   Степанова А.С., Муромцев. Д.Ю. Устройство для интеллектуальной защиты органов дыхания. Патент на полезную модель. RU № 116776, МПК A62B 7/08, G01 (2006.01), 2012 г.

12.   ISO 22320:2011. http://www.iso.org/iso/news. htm?refid=Ref1496.

13.   Глазьев С.Ю. Возможности и ограничения технико-экономического развития России в условиях структурных изменений в мировой экономике. Сайт С. П. Курдюмова. Синергетика. http://spkurdyumov.narod.ru/glaziev.htm.

14.   Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. - М.:  Издательство  ИПУ РАН, 1985/2005. – 223 с.

15.   Блохин А.Н. Моделирование развивающихся систем на множестве состояний функционирования//Вестник ТГТУ. 2009. -Том 15, № 1. – С. 17-20.

16.   Муромцев Д.Ю., Погонин В.А. Системы энергосберегающего управления: учебное пособие. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2006. - 92 с.

17.   Дворецкий С.И. Моделирование систем : учебник / С. И. Дворецкий, Ю. Л. Муромцев, В. А. Погонин, А. Г. Схиртладзе. - М.: Издательский центр «Академия», 2009. - 320 с.

18.   Horizon 2020  Official documents.  http://ec.europa.eu/research/ horizon2020 /indexen.cfm?pg=h2020-documents.