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Articulo de referencia

Sistema de control jerárquico

Un sistema de control jerárquico ( HCS , por sus siglas en inglés) es un tipo de sistema de control en el que un conjunto de dispositivos y software de gestión se organiza en un...

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Un sistema de control jerárquico ( HCS , por sus siglas en inglés) es un tipo de sistema de control en el que un conjunto de dispositivos y software de gestión se organiza en una estructura jerárquica de árbol . Cuando los enlaces de este árbol se implementan mediante una red informática , dicho sistema de control jerárquico también se considera un sistema de control en red .

Descripción general

Un sistema creado por el ser humano con un comportamiento complejo suele organizarse jerárquicamente. Por ejemplo, una jerarquía de mando se caracteriza, entre otras cosas, por el organigrama de superiores, subordinados y líneas de comunicación organizacional . Los sistemas de control jerárquico se organizan de forma similar para dividir la responsabilidad en la toma de decisiones.

Cada elemento de la jerarquía es un nodo enlazado en el árbol. Las órdenes, tareas y objetivos a alcanzar fluyen hacia abajo desde los nodos superiores a los subordinados, mientras que las sensaciones y los resultados de las órdenes fluyen hacia arriba desde los nodos subordinados a los superiores. Los nodos también pueden intercambiar mensajes con sus hermanos. Las dos características distintivas de un sistema de control jerárquico están relacionadas con sus capas. [ 1 ]

  • Cada capa superior del árbol opera con un intervalo de tiempo de planificación y ejecución más prolongado que la capa inmediatamente inferior.
  • Las capas inferiores poseen tareas, objetivos y sensaciones locales, y sus actividades son planificadas y coordinadas por capas superiores que, por lo general, no anulan sus decisiones. Estas capas conforman un sistema inteligente híbrido en el que las capas inferiores, reactivas, son subsimbólicas. Las capas superiores, al tener restricciones temporales menos estrictas, son capaces de razonar a partir de un modelo abstracto del mundo y realizar la planificación. Una red de tareas jerárquica resulta idónea para la planificación en un sistema de control jerárquico.

Además de los sistemas artificiales, se propone que los sistemas de control de un animal se organicen jerárquicamente. En la teoría del control perceptivo , que postula que el comportamiento de un organismo es un medio para controlar sus percepciones, se sugiere que los sistemas de control del organismo se organicen en un patrón jerárquico, ya que sus percepciones se construyen de esa manera.

Estructura del sistema de control

Niveles funcionales de una operación de control de fabricación

El diagrama adjunto es un modelo jerárquico general que muestra los niveles funcionales de fabricación mediante el control informatizado de un sistema de control industrial.

Consultando el diagrama;

  • El nivel 0 contiene los dispositivos de campo, como sensores de flujo y temperatura, y los elementos de control final, como válvulas de control .
  • El nivel 1 contiene los módulos de entrada/salida (E/S) industrializados y sus procesadores electrónicos distribuidos asociados.
  • El nivel 2 contiene los ordenadores de supervisión, que recopilan la información de los nodos de procesamiento del sistema y proporcionan las pantallas de control del operador.
  • El nivel 3 es el nivel de control de producción, que no controla directamente el proceso, sino que se ocupa de supervisar la producción y los objetivos.
  • El nivel 4 es el nivel de planificación de la producción.

Aplicaciones

Fabricación, robótica y vehículos

Entre los paradigmas robóticos se encuentra el paradigma jerárquico en el que un robot opera de forma descendente, con gran énfasis en la planificación, especialmente la planificación de movimiento . La ingeniería de producción asistida por computadora ha sido un foco de investigación en NIST desde la década de 1980. Su Instalación de Investigación de Fabricación Automatizada se utilizó para desarrollar un modelo de control de producción de cinco capas. A principios de la década de 1990, DARPA patrocinó la investigación para desarrollar sistemas de control inteligentes distribuidos (es decir, en red) para aplicaciones como sistemas de mando y control militar. NIST se basó en investigaciones anteriores para desarrollar su Sistema de Control en Tiempo Real (RCS) y el Software del Sistema de Control en Tiempo Real , que es un sistema de control jerárquico genérico que se ha utilizado para operar una celda de fabricación , una grúa robótica y un vehículo automatizado .

En noviembre de 2007, DARPA organizó el Urban Challenge . El proyecto ganador, Tartan Racing [ 2 ] , empleó un sistema de control jerárquico, con planificación de misión por capas , planificación de movimiento , generación de comportamiento, percepción, modelado del mundo y mecatrónica . [ 3 ]

Inteligencia artificial

La arquitectura de subsunción es una metodología para el desarrollo de inteligencia artificial estrechamente relacionada con la robótica basada en el comportamiento . Esta arquitectura consiste en descomponer comportamientos inteligentes complejos en numerosos módulos de comportamiento "simples", organizados a su vez en capas. Cada capa implementa un objetivo específico del agente de software (es decir, del sistema en su conjunto), y las capas superiores se vuelven cada vez más abstractas. El objetivo de cada capa engloba el de las capas subyacentes; por ejemplo, la decisión de avanzar de la capa de alimentación tiene en cuenta la decisión de la capa inferior de evitación de obstáculos. El comportamiento no necesita ser planificado por una capa superior, sino que puede activarse mediante entradas sensoriales, por lo que solo se activa en circunstancias en las que resulte apropiado. [ 4 ]

El aprendizaje por refuerzo se ha utilizado para adquirir comportamiento en un sistema de control jerárquico en el que cada nodo puede aprender a mejorar su comportamiento con la experiencia. [ 5 ]

Componentes de un nodo de la arquitectura del modelo de referencia de James Albus

James Albus , mientras trabajaba en el NIST, desarrolló una teoría para el diseño de sistemas inteligentes llamada Arquitectura de Modelo de Referencia (RMA), [ 6 ] que es un sistema de control jerárquico inspirado en RCS. Albus define que cada nodo contiene estos componentes.

  • La generación de comportamiento se encarga de ejecutar las tareas recibidas del nodo superior o padre. También planifica y asigna tareas a los nodos subordinados.
  • La percepción sensorial se encarga de recibir sensaciones de los nodos subordinados, agruparlas, filtrarlas y procesarlas de otro modo para convertirlas en abstracciones de nivel superior que actualizan el estado local y que forman sensaciones que se envían al nodo superior.
  • El juicio de valor es responsable de evaluar la situación actualizada y de valorar los planes alternativos.
  • El modelo mundial es el estado local que proporciona un modelo para el sistema controlado, el proceso controlado o el entorno en el nivel de abstracción de los nodos subordinados.

En sus niveles más bajos, la RMA puede implementarse como una arquitectura de subsunción, en la que el modelo del mundo se mapea directamente al proceso controlado o al mundo real, evitando la necesidad de una abstracción matemática, y en la que la planificación reactiva con restricciones de tiempo puede implementarse como una máquina de estados finitos . Sin embargo, los niveles superiores de la RMA pueden tener modelos matemáticos del mundo sofisticados y comportamientos implementados mediante planificación y programación automatizadas . La planificación es necesaria cuando ciertos comportamientos no pueden ser desencadenados por sensaciones actuales, sino por sensaciones predichas o anticipadas, especialmente aquellas que surgen como resultado de las acciones del nodo. [ 7 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Findeisen, página 9
  2. ↑Archivado el 19/01/2008 en la descripción del equipo Tartan Racing de Wayback Machine.
  3. ↑ Urmson, C. et al., Tartan Racing: Un enfoque multimodal para el desafío urbano de DARPA. Archivado el 20 de mayo de 2013 en Wayback Machine 2007, página 4
  4. ↑ Brooks, RA "Planificar es solo una forma de evitar averiguar qué hacer a continuación" Archivado el 11 de marzo de 2007 en Wayback Machine , Informe técnico, Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, 1987
  5. ↑ Takahashi, Y., y Asada, M., Adquisición de comportamiento mediante aprendizaje por refuerzo multicapa. En Actas de la Conferencia Internacional IEEE de 1999 sobre Sistemas, Hombre y Cibernética, páginas 716-721
  6. ↑ Albus, JS. Arquitectura de modelo de referencia para el diseño de sistemas inteligentes. Archivado el 16 de septiembre de 2008 en Wayback Machine. En Antsaklis, PJ, Passino, KM (Eds.) (1993) Introducción al control inteligente y autónomo. Kluwer Academic Publishers, 1993, Capítulo 2, pp. 27-56. ISBN 0-7923-9267-1
  7. ↑ Meystel, AM, Albus, JS, Sistemas inteligentes, John Wiley and Sons, Nueva York, 2002, págs. 30-31

Lecturas adicionales

  • Albus, JS (1996). "La ingeniería de la mente" . De los animales a los animats 4: Actas de la Cuarta Conferencia Internacional sobre Simulación del Comportamiento Adaptativo . MIT Press.
  • Albus, JS (2000). "Arquitectura de modelo de referencia 4-D/RCS para vehículos terrestres no tripulados". Robótica y Automatización, 2000. Actas. ICRA'00. Conferencia Internacional IEEE sobre . Vol.  4. doi : 10.1109/ROBOT.2000.845165 .
  • Findeisen, W.; Otros (1980). Control y coordinación en sistemas jerárquicos . Chichester [Inglaterra]; Nueva York: J. Wiley.
  • Hayes-roth, F.; Erman, L.; Terry, A. (1992). "Aplicaciones y soporte de control y gestión inteligente distribuidos (DICAM) para el desarrollo semiautomatizado" . NASA. Centro de Investigación Ames, Notas de trabajo del Taller AAAI de 1992 sobre automatización del diseño de software. Tema: Diseño de software específico del dominio, págs. 66-70 (véase N.º 93-17499, págs. 05-61) . Consultado el 11 de mayo de 2008 .
  • Jones, AT; McLean, CR (1986). "Un modelo de control jerárquico propuesto para sistemas de fabricación automatizados" . Journal of Manufacturing Systems . 5 (1): 15– 25. CiteSeerX 10.1.1.79.6980 . doi : 10.1016/0278-6125(86)90064-6 . Recuperado el 11 de mayo de 2008 . {{cite journal}}: CS1 maint: servicio de archivado obsoleto ( enlace )
  • La biblioteca RCS (Sistema de Control en Tiempo Real)
  • Texai es un proyecto de código abierto para crear inteligencia artificial utilizando un sistema de control jerárquico Albus.