В докладе изложены результаты работы по разработке интеллектуальных систем автоматического управления, основанных на искусственных нейронных сетях, нечёткой логике и квантово-подобных алгоритмах. Для тестирования технологий на реальных физических устройствах в ЛИТ был создан специализированный робототехнический полигон. Объектами управления на робототехническом полигоне служат различные манипуляторы, гусеничные платформы и другие объекты, функционирующие в условиях недетерминированной окружающей среды. Были разработаны программные библиотеки, которые реализуют генетические алгоритмы и алгоритмы нечётких регуляторов и обеспечивают взаимодействие между устройствами. Результаты полученные на робототехническом полигоне, были использованы для разработки интеллектуальной надстройки над системой управления клапанами азота на испытательном стенде фабрики сверхпроводящих магнитов в ЛФВЭ. Была разработана программа, работающая в среде Tango Controls и осуществляющая скоординированное управление несколькими клапанами для стабилизации давления азота в криогенной установке. Разработанная программа обеспечивает автоматическое управление давлением в криогенной установке, не нарушая уже существующий исполнительный уровень.
Дальнейшая работа предполагает развитие робототехнического полигона для проверки и внедрения новых алгоритмов и подходов к построению робастных систем автоматического управления, в том числе основанных на алгоритмах мягких вычислений и квантовых нечетких нейронных сетях.
Automatic control systems based on fuzzy logic technologies, artificial neural networks and quantum-like algorithms
The report presents the results of work on the development of intelligent automatic control systems based on artificial neural networks, fuzzy logic and quantum-like algorithms. To test technologies on real physical devices, a specialized robotics testing ground was created in LIT. Various manipulators, tracked vehicles, and other objects operating in a non-deterministic environment serve as control objects at the robotic testing ground. Software libraries have been developed that implement genetic and fuzzy controller algorithms and enable interaction between devices. The results obtained at the robotic test site were used to develop an intelligent superstructure over the nitrogen valve control system at the test bench of the superconducting magnets factory in the LHEP. A program has been developed that operates in the Tango Controls environment and performs coordinated control of several valves to stabilize nitrogen pressure in a cryogenic installation. The developed program provides automatic pressure control in a cryogenic installation without disturbing the already existing control level.
Further work involves the development of a robotic testing ground for testing and implementing new algorithms and approaches to building robust automatic control systems, including those based on soft computing algorithms and quantum fuzzy neural networks.
