Sistema de controle hierárquico - Hierarchical control system

Um sistema de controle hierárquico (HCS) é uma forma de sistema de controle no qual um conjunto de dispositivos e software governante é organizado em uma árvore hierárquica . Quando os links na árvore são implementados por uma rede de computadores , esse sistema de controle hierárquico também é uma forma de sistema de controle em rede .

Visão geral

Um sistema construído por humanos com comportamento complexo geralmente é organizado como uma hierarquia. Por exemplo, uma hierarquia de comando tem entre suas características notáveis ​​o organograma de superiores, subordinados e linhas de comunicação organizacional . Os sistemas de controle hierárquico são organizados de forma semelhante para dividir a responsabilidade da tomada de decisão.

Cada elemento da hierarquia é um nó vinculado na árvore. Comandos, tarefas e objetivos a serem alcançados fluem para baixo na árvore de nós superiores para nós subordinados, enquanto as sensações e resultados de comandos fluem para cima na árvore de nós subordinados para nós superiores. Os nós também podem trocar mensagens com seus irmãos. As duas características distintivas de um sistema de controle hierárquico estão relacionadas às suas camadas.

  • Cada camada superior da árvore opera com um intervalo maior de planejamento e tempo de execução do que sua camada imediatamente inferior.
  • As camadas inferiores têm tarefas, objetivos e sensações locais, e suas atividades são planejadas e coordenadas por camadas superiores que geralmente não anulam suas decisões. As camadas formam um sistema inteligente híbrido em que as camadas reativas mais baixas são sub-simbólicas. As camadas superiores, tendo restrições de tempo relaxadas, são capazes de raciocinar a partir de um modelo de mundo abstrato e realizar o planejamento. Uma rede hierárquica de tarefas é uma boa opção para o planejamento em um sistema de controle hierárquico.

Além dos sistemas artificiais, os sistemas de controle de um animal são propostos para serem organizados em uma hierarquia. Na teoria do controle perceptivo , que postula que o comportamento de um organismo é um meio de controlar suas percepções, sugere-se que os sistemas de controle do organismo sejam organizados em um padrão hierárquico à medida que suas percepções são assim construídas.

Estrutura do sistema de controle

Níveis funcionais de uma operação de controle de manufatura.

O diagrama a seguir é um modelo hierárquico geral que mostra os níveis funcionais de fabricação usando o controle computadorizado de um sistema de controle industrial.

Referindo-se ao diagrama;

  • O nível 0 contém os dispositivos de campo, como sensores de fluxo e temperatura, e elementos de controle final, como válvulas de controle
  • O nível 1 contém os módulos de entrada / saída (E / S) industrializados e seus processadores eletrônicos distribuídos associados.
  • O nível 2 contém os computadores supervisores, que agrupam as informações dos nós do processador no sistema e fornecem as telas de controle do operador.
  • O nível 3 é o nível de controle da produção, que não controla diretamente o processo, mas se preocupa em monitorar a produção e monitorar as metas
  • O nível 4 é o nível de programação da produção.

Formulários

Fabricação, robótica e veículos

Entre os paradigmas robóticos está o paradigma hierárquico em que um robô opera de cima para baixo, pesado no planejamento, especialmente no planejamento do movimento . A engenharia de produção auxiliada por computador tem sido um foco de pesquisa no NIST desde os anos 1980. Seu Automated Manufacturing Research Facility foi usado para desenvolver um modelo de controle de produção de cinco camadas. No início da década de 1990, a DARPA patrocinou pesquisas para desenvolver sistemas de controle inteligentes distribuídos (ou seja, em rede) para aplicações como sistemas de comando e controle militar. O NIST baseou-se em pesquisas anteriores para desenvolver seu sistema de controle em tempo real (RCS) e o software de sistema de controle em tempo real, que é um sistema de controle hierárquico genérico usado para operar uma célula de manufatura , um guindaste robô e um veículo automatizado .

Em novembro de 2007, a DARPA realizou o Desafio Urbano . O vencedor, Tartan Racing empregou um sistema de controle hierárquico, com camadas missão de planejamento , planejamento de movimento , a geração de comportamento, percepção, modelagem mundo, e mecatrônica .

Inteligência artificial

Arquitetura de subsunção é uma metodologia para desenvolver inteligência artificial fortemente associada à robótica baseada em comportamento . Essa arquitetura é uma maneira de decompor o comportamento inteligente complicado em muitos módulos de comportamento "simples", que, por sua vez, são organizados em camadas. Cada camada implementa um objetivo específico do agente de software (ou seja, sistema como um todo) e as camadas superiores são cada vez mais abstratas. O objetivo de cada camada inclui o das camadas subjacentes, por exemplo, a decisão de avançar pela camada de comer alimentos leva em consideração a decisão da camada de evitação de obstáculos mais baixa. O comportamento não precisa ser planejado por uma camada superior; em vez disso, os comportamentos podem ser desencadeados por estímulos sensoriais e, portanto, só são ativos sob circunstâncias em que podem ser apropriados.

O aprendizado por reforço tem sido usado para adquirir comportamento em um sistema de controle hierárquico no qual cada nó pode aprender a melhorar seu comportamento com a experiência.

Constituintes em um nó da Arquitetura do Modelo de Referência de James Albus

James Albus , enquanto estava no NIST, desenvolveu uma teoria para o projeto de sistemas inteligentes chamada Reference Model Architecture (RMA), que é um sistema de controle hierárquico inspirado no RCS. Albus define cada nó para conter esses componentes.

  • A geração de comportamento é responsável por executar tarefas recebidas do nó pai superior. Ele também planeja e emite tarefas para os nós subordinados.
  • A percepção sensorial é responsável por receber sensações dos nós subordinados e, em seguida, agrupar, filtrar e, de outra forma, processá-las em abstrações de nível superior que atualizam o estado local e que formam sensações que são enviadas ao nó superior.
  • O julgamento de valor é responsável por avaliar a situação atualizada e avaliar planos alternativos.
  • World Model é o estado local que fornece um modelo para o sistema controlado, processo controlado ou ambiente no nível de abstração dos nós subordinados.

Em seus níveis mais baixos, o RMA pode ser implementado como uma arquitetura de subsunção, na qual o modelo de mundo é mapeado diretamente para o processo controlado ou mundo real, evitando a necessidade de uma abstração matemática, e na qual o planejamento reativo com restrição de tempo pode ser implementado como uma máquina de estados finitos . Níveis mais altos do RMA, no entanto, podem ter modelos matemáticos sofisticados de mundo e comportamento implementados por planejamento e programação automatizados . O planejamento é necessário quando determinados comportamentos não podem ser desencadeados por sensações atuais, mas sim por sensações previstas ou antecipadas, especialmente aquelas que surgem como resultado das ações do nó.

Veja também

Referências

  1. ^ Findeisen, página 9
  2. ^ [1] Arquivado em 19/01/2008 nadescrição da equipe Wayback Machine Tartan Racing
  3. ^ Urmson, C. et al., Tartan Racing: A Multi-Modal Approach to the DARPA Urban Challenge Arquivado 2013-05-20 na Wayback Machine 2007, página 4
  4. ^ Brooks, RA "O planejamento é apenas uma maneira de evitar descobrir o que fazer a seguir" Arquivado em 2007-03-11 na Wayback Machine , relatório técnico, Laboratório de Inteligência Artificial do MIT, 1987
  5. ^ Takahashi, Y., e Asada, M., aquisição do comportamento pela aprendizagem Multi-Layered do reforço. Em Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, páginas 716-721
  6. ^ Albus, JS A Reference Model Architecture for Intelligent Systems Design. Arquivado em16-09-2008na Wayback Machine em Antsaklis, PJ, Passino, KM (Eds.) (1993) Uma Introdução ao Controle Inteligente e Autônomo. Kluwer Academic Publishers, 1993, Capítulo 2, páginas 27-56. ISBN  0-7923-9267-1
  7. ^ Meystel, AM, Albus, JS, Intelligent Systems, John Wiley and Sons, Nova York, 2002, pp 30-31

Leitura adicional

  • Albus, JS (1996). "A Engenharia da Mente" . From Animals to Animats 4: Proceedings of the Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior . MIT Press.
  • Albus, JS (2000). "Arquitetura do modelo de referência 4-D / RCS para veículos terrestres não tripulados". Robotics and Automation, 2000. Proceedings. ICRA'00. IEEE International Conference on . 4 . doi : 10.1109 / ROBOT.2000.845165 .
  • Findeisen, W .; Outros (1980). Controle e coordenação em sistemas hierárquicos . Chichester [Eng.]; Nova York: J. Wiley.

links externos