SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE1INTRODUCERENecesitatea introducerii algoritmilor fuzzy a aprut prin urmtoarea constatare de ordin practic: cu ct o problema este maicomplexa, cu atat maigreu se poate rezolva algoritmic i chiar daca se ajunge la un rezultat matematic, acesta, din punct devedereal volumului decalcul nuesteconvenabil. Intr-unul dintreprimelesale articole, L. Zadeh a enuntat principiul incompatibilitatii dintre precizie i complexitate, care se manifesta puternic la sistemele umanoide. Acest principiu era deja cunoscut i de Albert Einstein: "Atata timp cat legile matematicii se refera la realitate, ele nu sunt precise. Iar pana cand ele sunt precise, nu se mairefera la realitate." (Albert Einstein - Geometria und Erfahrung).n situaiile n care un sistem sau un proces este foarte complex, sau/ieste afectat de incertitudini profunde, metodele matematice clasice, exacte, nu mai conduc lasoluii convenabile. Cutoatecanusecunosc metodeexactedea soluiona optimal astfel de probleme complexe, operatorul uman deseori le rezolva cusucces folosind algoritmi euristici, imprecii i intuitivi. Chiar i sistemele i procesele foarte complexe pot fi rezolvate de operatorul uman utiliznd rationamentul aproximativ .Daca se dorete a modela "algoritmul" utilizat de conducatorul auto, probabil ca ceamai bunaestimarear fi descriereacunostintelor, informaiilornmagazinaten regulile utilizate.Regulile de baz se formeaza pe durata de instruire.Colecia de reguli acumulatselrgestei sespecificnmodcontinuuodatcucreterea experienei.Logicafuzzyesteometodaproximativprincareacestecunotinevagi, nmaganizate ntr-o baza de reguli, se pot modela formal.Transpunereanpracticaasistemelor fuzzysedatoreazavantajelor cele prezint n urmatoarele situatii specifice:- permit modelarea sistemelor neliniare, complexe sau imprecis cunoscute;- permit transpunerea experienteiumane n constituirea regulilor de inferen, utiliznd variabile lingvistice.Logica fuzzy este de fapt o tehnic de calcul cu ajutorul careia, n rezolvarea unor problemespecifice, sepot obineperformanesuperioarefaademetodele clasice, exacte. Sistemele fuzzy totodata au un comportament foarte bun n prezena incertitudinii, impreciziei i a zgomotului.Cat de bine lucreaza sisteme fuzzy sau retelele neurale o demonstreaz larga raspandireaacestoranultimii ani nlumea intreag. Secunosc dejaoseriede aplicatii consacrate ale logicii fuzzy n diferite domenii ale stiintei: n controlul automat (reglri de temperatur, comanda vitezei metroului, autofocalizarea camerelor video), nrecunoatereaformelor (algoritmi declasificarefuzzy), nmsurri (prelucrarea informaiilor furnizate de senzori), n medicin (controlul simulatoarelor cardiace), n economie(metodededeciziefuzzy), npsihologiecognitiv(modelarefuzzy a sistemului de vedere).Controlul inteligent n domeniul autovehiculelor este radical diferit fa de metodele clasice de reglare cu toate ca se bazeaza pe aceleasi principii: un set de cunotine apriorice despre procesul vizat i cerintele de performane impuse sistemului automat. Totui, studiileteoreticei chiar realizri experimentalesau industriale evideniaz cu pregnan un nou mod de abordare a problemelor. Diferitele controlere inteligente (neurale, fuzzy, fuzzy-neurale sau combinaiiale lor obinuteprinsistemebazatedealgoritmi genetici) pot fi consideratengeneral aproximatori de funcii neliniare. 2SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE - CUPRINS

CUPRINS1. Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric .................................................................................4 1.1. Generaliti. Istoric. Definiii.......................................................................51.2. Caracteristici ale sistemelor de control inteligent........................................81.3. Importana controlului inteligent...............................................................101.4. Domenii de aplicare a sistemelor de control inteligent..............................11DE REINUT...................................................................................................12AUTOEVALUARE..........................................................................................12BIBLIOGRAFIE...............................................................................................132. SISTEME INTELIGENTE UTILIZATE LA AUTOVEHICULE. PARTICULARITI. ARHITECTUR. ....................................................................... 14 2.1Arhitectura sistemelor de control inteligent al autovehiculelor...................152.2. Reprezentarea procesului condus prin modele...........................................152.3. Simplificarea structurii controlerului inteligent.........................................17DE REINUT...................................................................................................24AUTOEVALUARE..........................................................................................24BIBLIOGRAFIE...............................................................................................243. Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier....................................................................................................... 26 3.1. Structuri particulare de control inteligent..................................................26 4. Controlul inteligent prin reele neurale; Structuride control inteligent cu logica fuzzy................................................................................................................................ 31 4.1 Controlere inteligente cu reele neurale......................................................314.2 Structuri de control inteligent cu logic fuzzy............................................43 5. Aparatura specific controlului inteligent al vehiculelor rutiere ........................51 5.1 Dispozitive pentru achiziia de date............................................................525.2 Structuri numerice pentru implementarea legilor de control......................60 6. Controlul inteligent al funcionrii motoarelor cu aprindere prin scnteie ........64 6.1Soluii pentru preluarea i executarea comenzilor furnizate de sistemele de control inteligent..........................................................................................................647. Controlul inteligent al funcionrii motoarelor cu aprindere prin comprimare - CIMD;.............................................................................................................................. 85 7.1Stadiul actual i obiectivele CIMD............................................................858. Controlul inteligent al unor subsisteme specifice autovehiculelor rutiere.Structuri de control integral al autovehiculului rutier. ..........................................93 BIBLIOGRAFIE GENERAL .............................................................................99

SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE34Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric.

1. SISTEME INFORMATICE DE COMAND I CONTROL FOLOSITE PENTRU SISTEMELE AUTOVEHICULELOR. GENERALIT I. ISTORIC Cuprins unitate de nvare 1

1. Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric .................................................................................4 1.1. Generaliti. Istoric. Definiii.......................................................................51.2. Caracteristici ale sistemelor de control inteligent........................................81.3. Importana controlului inteligent...............................................................101.4. Domenii de aplicare a sistemelor de control inteligent..............................11DE REINUT...................................................................................................12AUTOEVALUARE..........................................................................................12BIBLIOGRAFIE...............................................................................................132. SISTEME INTELIGENTE UTILIZATE LA AUTOVEHICULE. PARTICULARITI. ARHITECTUR. ....................................................................... 14 2.1Arhitectura sistemelor de control inteligent al autovehiculelor...................152.2. Reprezentarea procesului condus prin modele...........................................152.3. Simplificarea structurii controlerului inteligent.........................................17DE REINUT...................................................................................................24AUTOEVALUARE..........................................................................................24BIBLIOGRAFIE...............................................................................................243. Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier....................................................................................................... 26 3.1. Structuri particulare de control inteligent..................................................26 4. Controlul inteligent prin reele neurale; Structuride control inteligent cu logica fuzzy................................................................................................................................ 31 4.1 Controlere inteligente cu reele neurale......................................................314.2 Structuri de control inteligent cu logic fuzzy............................................43 5. Aparatura specific controlului inteligent al vehiculelor rutiere ........................51 5.1 Dispozitive pentru achiziia de date............................................................525.2 Structuri numerice pentru implementarea legilor de control......................60 6. Controlul inteligent al funcionrii motoarelor cu aprindere prin scnteie ........64 6.1Soluii pentru preluarea i executarea comenzilor furnizate de sistemele de control inteligent..........................................................................................................647. Controlul inteligent al funcionrii motoarelor cu aprindere prin comprimare - CIMD;.............................................................................................................................. 85 7.1Stadiul actual i obiectivele CIMD............................................................858. Controlul inteligent al unor subsisteme specifice autovehiculelor rutiere.Structuri de control integral al autovehiculului rutier. ..........................................93 BIBLIOGRAFIE GENERAL .............................................................................99 SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE51.1. GENERALITI. ISTORIC. DEFINIII.Termenul de controlinteligent apare din ce n ce maifrecvent n literatura de specialitate, nu numai de limb englez, reliefnd totodat aspecte caracteristice ce l difereniaz de ceea ce s-ar putea defini drept control convenional n accepiunea deja consacrat a cuvntului control. n limba romn termenul control a fost mult vreme evitat, fiind nlocuit, dup caz, cu termenii conducere i respectiv reglare. nsi aceast dualitate semantic sugera faptul c termenul tehnic de control este cevamai complexi cs-ar puteancercautilizareasacaatare, cuoexplicare convingtoare a tuturor atributelor. De aceea, n lucrarea de fa termenul control apareasociat cuatributul inteligent, sintagmacontrol inteligent avnddejaun nelesconsacrat i fiinddincencemai adecvatunor tehnici performantede conducereaproceselor. Deasemenea, peparcursul lucrrii sefolosesccurent i termenii de conducere i reglare atunci cnd n context apar ca fiind cei adecvai.nceleceurmeazvomncercapedeopartesdefinimct mai riguros noiunea de control inteligenti totodat s subliniem deschiderile utilizrii sale n legtur cu conducerea autovehiculelor rutiere. Totodat, n ultima seciune a capitoluluise vor prezenta principalele mijloace de implementare a procedurilor de control inteligent utilizate n conducerea vehiculelor.Problema definirii exacte a controlului inteligent este nc o problem n actualitate. n mai 1993, ComitetulTehnic pentru ControlInteligent al IEEE Control Systems Society a format un grup de lucru menit s stabileasc ce atribute pot fi nglobatenariacontrolului inteligent, cecaracteristici i cerol ausistemelede control inteligent, cum pot fi recunoscute astfel de sisteme i cum se deosebesc de sistemeledecontrol convenional i totodatsidentificeaceleproblemepentru soluionarea crora doar tehnicile de control inteligent dau rezultate. Se estima de pe atunci c o definiie unic nu va fi posibil, dat fiind multiplele faete ale controlului inteligent, aacmai multepunctedevedereexprimatedespecialiti aufost analizate i dezbtute pentru a se putea extrage trsturile eseniale.Control inteligent i control convenional. Termenul de control convenional sau tradiionaleste folosit n cele ce urmeaz pentru a defini teoriile iprocedurile dezvoltate n ultimele decenii de conducere a sistemelor dinamice a cror comportare este descris prin ecuaii difereniale sau cu diferene. De menionat ns faptul c acest cadru matematic nu este ntotdeauna acoperitor, i este suficient s amintim conducerea discret a proceselor de fabricaie sau sistemele de comunicaie, n care nu poate fi evitat teoria automatelor finite, teoria cozilor, .a.Foarte muli specialiti din afara domeniului tiinei sistemelor i calculatoarelor considercontrolul inteligent cafiindoformparticularainteligenei artificiale bazatepemulimi fuzzysaupereeleneurale. Eadevrat cacestemetodefac 6Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric.

partedinarsenalul controlului inteligent i cpercepiadecareaminteameste ntrit de numeroase articole aprute n ultima perioad pe aceste dou direcii, dar controlulinteligent nu se rezum doar la att. Maimult, conform unor caracteristici ale controlului inteligent nu orice controler fuzzy sau neural este n mod obligatoriu i inteligent, iar pe de alt parte anumite probleme care nu pot fi formulate i studiate n cadrul matematic al ecuaiilor difereniale i cu diferene necesit o serie de metodologii de rezolvare acceptate unanim ca fiind de controlinteligent. Este cazul deasemeneasmenionmcnmultesituaii unsistemdecontrol inteligent folosete la nivelul inferior tehnici de control convenional i deci acesta este inclus astfel nariacontrolului inteligent, fiindsupusunor mbuntiri caresducla rezolvarea unor probleme complexe.Este deci de neles c termenul control n sintagma control inteligent are un neles mai larg dact n sintagma control convenional. Mai nti, procesele conduse pot fi descrise nu numai prin modele cu ecuaii difereniale sau cu diferene ciiprin modele de sisteme cu evenimente discrete sau prin modele hibride care includambeletipuri dereprezentri. Acest fapt aconduslateorii deconducere hibrid care studiaz procese dinamice continue prin tehnica automatelor finite i a mainilor secveniale de stare. i obiectivele controlului inteligent sunt n mod corespunztor mai generale. Astfel, unsistemdepilotareinteligentavehiculelor include un sistem de control convenional al direciei i poate fi de altfel descompus ntr-oseriedetaskuri decontrol convenional (sesizaredistan, sesizarevitez, accelerare/decelerare, .a.) care mpreun s duc la controlul inteligent al deplasrii peoanumittraiectorie. Pentruaajungelaasemenea performanecontrolerul inteligent trebuie s fac fa la o serie de situaii cu incertitudini (incomplet definite) crorauncontroler clasic, chiar adaptiv, nule-ar facefa. Atingereaobiectivelor chiar ncondiii deincertitudineparial ducelanecesitatea asocierii ncadrul controluluiinteligent a procedurilorde diagnoz,reconfigurare dinamic,adaptare, instruire. Putem deci afirma cu certitudine c aria controlului inteligent este interdisci-plinar, combinnd metode i proceduri din teoria sistemelor, tiina calculatoarelor, inteSligen artificial, comunicaii pentru satisfacerea obiectivelor.Totui, metodelemprumutatedindomeniilesusmenionatenupot fi folosite dect rareori ca atare; n majoritatea cazurilor ele trebuie ajustate, mbuntite sau asociate cu noi metode dezvoltate n mod special. n special n cadrul cercetrii de dezvoltare n controlul inteligent unele concepte teoretice importante cumsunt stabilitatea, accesibilitatea sau controlabilitatea capt noi valene, n conexiune cu probleme de calcul predicativ sau de lanuri Markov.O alt diferen ntre controlul inteligent i cel convenional const n separarea dintre dispozitivulde automatizare (pe care lvom numi celmaifrecvent controler, pentru a sugera specificitatea n raport cu alte denumiri consacrate cumsunt regulator sau compensator) i sistemul sau procesul controlat. n controlul convenional sistemul conduseranumit instalaietehnologic, saupartefix deoarece parametrii si erau considerai cunoscui i fr posibilitate de schimbare, saucuschimbri perfect definitentimp. ncontrolul inteligent, separareantre partea de conducere i cea condus nu mai este aa evident, de multe ori legile de control sunt rezultatul unei autoinstruiri care implic i partea condus din sistem.Control inteligent i sisteminteligent.Noiuneadecontrol inteligent nu poate fi dezbtut n afara aceleia de sistem inteligent, ceea ce de fapt nseamn o nuanareatermenului inteligent utilizat nceledousintagme. Dealtfel acest termen se ntlnete n literatura de specialitate i n legtur cu inteligena SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE7artificial. Se accept n general c prin inteligen artificial se definete ansamblul metodelor care asigur un comportament similar celui mental prin utilizarea tehnicii decalcul, dar nucredemcexistunconsensndefinireatermenului tehnicde inteligen. Estensevident ci controlereleinteligentesunt conceputeastfel nct semuleze faculti alecomportamentului mental cumsunt adaptarea i instruirea (nvarea),planificarea n condiiiimprecise (de incertitudine), asocierea de informaii diverse. Poate c o definiie alternativ la aceea de control inteligent ar putea fi cea de controlautonom, pentru a sublinia gradul pronunat de autonomie pecaretrebuiesl asigureunsistemdecontrol inteligent. Pedealtparte, noiunea de control inteligent s-ar putea s nu fie definitiv. S nu uitm c ceea ce nanii 60senumeautehnici modernedeconducere sunt acumnglobaten controlul convenional sau tradiional, aa c poate peste civa ani ceea ce acum ncercm s definim prin control inteligent se va numi pur i simplu control. Cel mai important lucru rmne ns adecvarea conceptelor i metodelor de control la ceea ce sugereaz definiia, i nu terminologia n sine.n acest sens, va trebui s acceptm c un sistem de control inteligent este un caz particular de sistem inteligent, pentru care sugerm urmtoarea definiie:Un sistem inteligent are capacitatea de a aciona n mod adecvat n medii incomplet definite, prin aciune adecvat nelegnd o aciune care s maximizeze probabilitatea de reuit, reuita fiind ndeplinirea unuia din obiectivele pariale al cror ansamblu constituieobiectivul final.Unsisteminteligent poatefi caracterizat printr-oseriedeatribute, saude dimensiuni. Acestea sunt grade sau niveluri de inteligen. Un nivel minim ar fi acela al capacitii de recunoatere a mediului, de luare de decizii i de aciune n vederea executrii acestora. Unnivel minimar fi acelaal capacitii derecunoaterea mediului, de luare de deciziii de aciune n vederea executriiacestora. Un nivel superior de inteligen poate implica recunoaterea de evenimente sau de obiecte, dereprezentareaacestorantr-unmodel (deexempluobazdecunotine), de alctuire a unui plan pe termen lung. Nivelurile cele mai nalte presupun capacitatea de a percepe i de a nelege, de a alege nelept i de a aciona corespunztor n toate circumstanele, inclusiv n condiii ostile de mediu.Caracterizarea de mai sus a sistemelor inteligente este foarte general. Raportat la ea, un numr mare de sisteme pot fi considerate inteligente, chiar dac opereaz la un nivel foarte redus (un fier de clcat cu termostat ar putea satisface condiiile impuse de nivelul minim de inteligen). De aceea, n cele ce urmeaz vom formulauneledefiniii menitesnuanezeaspectealeinteligenei tehnice i s insisteasupraacelor sistemeinteligentecreatedeom, deci artificiale saualtfel spus maini inteligente.Inteligena tehnic este un proces de analiz, organizare i conversie de date n cunotine, prin cunotine nelegnd informaia structurat achiziionat i utilizat la ndeprtarea unui anumit grad de incertitudine legat de atingerea unui anume obiectiv al mainii inteligente.Aceast definiie statueaz principiul de cretere a preciziei n decizie utiliznd ct mai puin inteligen, n sensul c o main inteligent este capabil s plece de la o baz de date minimal i s o dezvolte prin tehnici de analiz, asociere i instruire. Deci,un obiectiv suplimentar aluneimainiinteligente este acela de a organizadinamicbazasadecunotinesincroniznd-ocupropriul comportament dinamic, pentru a permite atingerea obiectivului final. Organizarea cunotinelor apare decica unuldin atributele eseniale ale inteligenei, care confer autonomie mainii inteligente, pentru c nu mai depinde de modul de proiectare, ci de 8Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric.

capacitatea de autoorganizare a mainii. Putem spune c un sistem cu controlere cu autoorganizarenraport cureguli i principii interneesteunsistemdecontrol inteligent.Putem acum formula i o caracterizare procedural a sistemelor inteligente, n sensul c inteligena este o proprietate a sistemului ce rezult din combinarea de procedee, cutare combinatorie i generalizarecare aplicate informaiei de intrareproducieireadorit. nacest sens, odatdefiniteproceduriledebaz, inteligena structurat se poate dezvolta prin mecanisme de recuren care permit i definirea mai multor nivele ierarhice de inteligen.Amajuns la concluzia c un sisteminteligent trebuie s i defineasc obiectivele. Deci,un sistem inteligenttrebuie sfie un sistem de conducerectre atingereaacestor obiective. Reciproc, inteligenaestenecesarpentruaasigura funcionarea dorit a sistemului n condiii care se schimb n permanen i pentru asigurarea unui grad ridicat de autonomie. Deci, conducerea (controlul) este esenial n orice sistem inteligent i n acest sens noiunea de sistem inteligent de control este identic cu cea de sistem de control inteligent i mai complet i mai nuanat definit dect aceea de main inteligent, aa cumrezult i din urmtoarea formulare concluziv:Un sistem de control inteligent trebuie conceput astfel nct s ating n mod autonom obiective de nivel ridicat, chiar n condiiile n care modelul de instalaie sau de proces condus i chiar structura i obiectivele sistemului nu sunt complet definite, fie datorit cunoaterii pariale, fie datorit schimbrilor neanticipate.1.2. CARACTERISTICI ALE SISTEMELOR DE CONTROL INTELIGENT.ntr-o ordine nepreferenial vom lista acele atribute sau dimensiunieseniale ale sistemelor inteligente.Adaptare i instruire. Capacitatea de adaptare la condiii variabile este absolut necesar. Ea nu implic n mod obligatoriu abilitatea de a nva (de instruire), dar cu ct gradul devariabilitateacondiiilor estemai mare, instruireadevineocondiie necesar. Trebuie menionat c instruirea nu apare ca o etap sau ca un nivelal inteligenei, ci ca o modalitate de cretere a inteligenei ca rezultat al unei experiene. Prin instruire memoria pe termen scurt este transpus n memorie pe termen lung i permite modificarea comportamentuluisistemuluipe baza a ceea ce s-a memorat. Instruirea este deci un mecanism de stocare de cunotine despre lumea exterioar i de nsuire a unui mod de comportare. Totodat, instruirea asociat cu adaptarea este un proces de generalizare, deoarece procesulde instruire st la baza oricrui sistem multidecizional de prelucrare a cunotinelor care se construiete pornind de lamodeleabstracte, generale. Generalizareadevineunatribut al adaptrii, care permiteatingereadezideratului esenial alcontrolului inteligent i anumeacelade cretere a funcionalitii fr a crete complexitatea funciilor de calcul.Autonomie i inteligen. Un sistem este considerat autonom atunci cnd are capacitatea de a aciona corect n medii incomplet definite fr intervenie extern pe o perioad mare de timp. Exist mai multe grade de autonomie, pe care le-am putea asocia cu funciile de reglare incluse n controlul inteligent: un sistem de reglare cu parametri fixai are gradul minim de autonomie; sistemele adaptive de reglare au un SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE9grad superior de autonomie. n msura n care un sistem are un grad mai mare de autonomie, se accept c are i un nivel mai ridicat de inteligen. Pentru diferenierea gradelor de inteligen se pot adopta i alte criterii cum sunt: puterea de calcul asistemului; gradul decomplexitateal algoritmilor utilizai pentruachiziia, procesareai evaluareadatelor obinutedinmediul nconjurtor; capacitateade stocare n memorie a datelor. n majoritatea sistemelor artificiale, creterea nivelului de inteligen reflectat prin putere de calcul i capacitate de memorare se face pe seama creterii complexitii structurilor hardware i deci poate deveni un obstacol n aplicarea fie printr-un cost prea ridicat, fie prin imposibilitatea de prelucrare n timp real a informaiei memorate.Pentru mai mult specificitate, se poate ncerca definirea unui vector de inteligen asemntor coeficientului deinteligenfolosit ntestareacapacitii umane. Parametrii componeni ai acestui vector de inteligen ar putea fi: puterea de calcul; numrul deprocesoare; comunicaiainterprocesor; dimensiuneamemoriei; vitezadeadresare; modul dereprezentareal cunotinelor detiphri, simboluri, perechi valori-atribute, variabile de stare; modul de operare cu cunotine cum sunt procedurilentrebare-rspuns, cutareanliste, organizareacozilor deateptare; capacitatea funcional de evaluare i de decizie; gama dinamic i rezoluia senzorilor afereni; modul de prelucrare a datelor furnizate de senzori transformareasemnalelor nsimboluri, refacereasemnalelor necatedezgomot, estimare recursiv; capacitatea de predicie a evoluieiparametrilor; capacitatea de evaluare a costurilor i a gradului de risc; capacitatea de nvare dat de posibilitateaderecunoateredeobiectei simboluri, deasimilarearezultatelor experimentale sau furnizate de un instructor.Stabilirea unui anumit grad de inteligen se reflect i n celelalte atribute ale sistemului inteligent, n special n ce privete capacitatea de adaptare i autonomia. ntruct inteligena este o proprietate intern a sistemului i nu un mod de comportare, gradul de inteligen nu poate fi ntotdeauna apreciat dup comportamentul sistemului, ci prin teste active n condiii alese tiinific. Un mod de a evideniaacest gradesteaceladeaexaminamodul decomportareal sistemului atuncicnd apar modificrin modul de reprezentare simbolic a informaiilor, prin care se poate releva msura n care sistemul nelege semnificaia simbolurilor pe care le utilizeaz i stabili diferena dintre o autonomie a priorii una ad hoc, cea din urm fiind specific doar situaiilor n care sistemul poate opera cu orice grupare semantic a simbolurilor.Structurarei ierarhizare.Fiindostructurcomplex, unsisteminteligent trebuie s aib o arhitectur funcional corespunztoare,de obiceistructurat pe module i organizat pe niveluri diferite de abstractizare (rezoluie, granularitate) sau cel puin s aib o form de ordonare parial care s asigure ierarhizarea. Ierarhizareasereferfielafuncii i obiective, fielagradul derezoluiei poate conduce, dar nu obligatoriu, la ierarhizri i n arhitectura hardware.Vomprecizacprinrezoluiaunui sistemdecontrol nelegemdimensiunea zoneide indistinctibilitate pentru reprezentarea unui obiectiv, model, plan, sau lege de reglare. Rezoluia determin dimensiunea puterii de calcul. Cu ct rezoluia unui sistem de control este mai ridicat, cu att gradul de complexitate al acestuia crete. Spaiul total de interes trebuie considerat, cel puin n faza iniial, de rezoluie joas, i apoi dinacest spaiutrebuiealesesubseturi deinterespentruorezoluiemai nalt. Prin aceast abordare se evit o compexitate excesiv i totodat se structureaz o modalitate de operare bazat pe descompunerea n taskuri multinivel. Un sistemcu mai multeniveluri de rezoluie (numit i sistemcu reprezentare 10Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric.multirezoluional) va apela la procedura de generalizare prin care se grupeaz mai multe subseturi de interes i se substituie cu entiti cu grad sporit de abstractizare. Deaceea, de mai multeori nivelurilederezoluiesemai numescnliteraturade specialitate i niveluri de abstractizare sau niveluri de generalizare.Existena mai multor nivele de abstractizare sugereaz i o structurare ierarhic i nacest senss-ar puteautilizachiar omsurbazatpeentropiagradului de complexitateal fiecrui nivel. Oastfel deabordarepoateevideniaminimumtrei niveluri ierarhice, structurate la rndul lor dup caz pe mai multe subniveluri funcionale. Primulnivelierarhic (inferior) este nivelulde organizare,modelat ca o main Boltzmann folosit pentruraionament abstract, planificarea taskurilor i elaborarea deciziilor. Al doilea nivel este nivelul de coordonare compus de regul din reele Petrice permit schimbul de comenzii interfaarea cu nivelul de organizare. Nivelul superior estecel deexecuie, coninndblocuri hardwarespecializaten achiziia datelor, prelucrarea acestora i furnizarea comenzilor adecvate ctre proces.Definiia sistemuluiinteligent.innd seama de toate aceste considerente, vomformula n continuare o definiie de lucru pentru un sistem(de control) inteligent.Un sistem de control inteligent este un sistem cu grad nalt de adaptabilitate la schimbri neanticipate, astfel nct instruirea n timpul funcionrii apare ca esenial. Sistemul trebuie s aib ungradnalt de autonomie n corelaie cu necesitatea operrii n condiii de mediu slab structurat i cugradpronunat deincertitudine. Pentrurezolvareaacestor probleme complexe sistemul trebuie s aib o structur complex, nglobnd arhitecturi multifuncionale sau ierarhizate.Vomncheiaacest paragraf menionndcstructuracomplexasistemului inteligent implic i complexitate de calcul, ceea ce produce probleme serioase de adaptare la conducerea n timp real a proceselor. Reducerea volumului de calcul cu meninereaperformanelor globaleesteocerinimportantpentrusistemelecu gradnalt deperforman. nacest sensutilizareademodelecugradnalt de abstractizare, pentru care s fie necesar doar un minim de informaie este esenial; la fel de important este i capacitatea de a accelera calculele utiliznd procesoare dedicate, prelucrarea paralel a datelor i structuri cu procesoare multiple.1.3. IMPORTANA CONTROLULUI INTELIGENTVom ncerca n aceast seciune s privim sistemul de control inteligent dintr-o perspectiv inginereasc, care s accentueze latura aplicativ a controlului inteligent. Vom porni n acest demers prin a defini metodologia de control ca fiind un set de tehnici i de proceduri utilizate pentru a construi i implementa un controler pentru un sistem dinamic. n aceast categorie putem ngloba ntreaga gam de echipamente bazate pe mecanisme euristice: reele neurale, controlere cu logic fuzzy, sisteme expert, sisteme cu autoinstruire, controlere multifuncionale ierarhice. Aceste sisteme sunt de multe ori compuse din diverse subsisteme de control convenional, pentru c un controler fuzzy simplu poate fi considerat drept o memorie imagine static neliniar, unsistemexpert drept unmecanismsecvenial dedeciziemultipl, un sistemcu autoinstruire drept un sistemadaptiv neliniar. Prin aceasta vrems subliniem faptul c din punctul de vedere al aplicaiei, important este modul n care SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 11

ansamblul poate s-i ating obiectivele cu o autonomie sporit n raport cu oricare din subsistemele componente.Pentru a ntri acest concept operaional, s considerm triada [M, C, P], unde Mreprezintmodelul instalaiei sauprocesului condus, Creprezintsistemul de control inteligent (controlerul) i P reprezint specificaia performanelor la care dorim s ajung instalaia. n cazul controlului tradiional, problema clasic de conducere se limiteazlaaconsideraCi Mlineare, iarPvareprezentauncriteriusimplude performan: timpderspuns, suprareglaj, stabilitate. naceastsituaienuvom apela la un controlinteligent, pentru c nu are rost s complicm o soluie simpl atunci cnd d satisfacie. Cel mult, vom proiecta controlere cu att mai complexe cu ct setul specificaiilor P este mai larg i mai pretenios.Dac ns suntem ntr-una din urmtoarele situaii: 1. M este prea complex pentru a fi linearizat i necesit o exprimare ca sistem cu evenimente discrete sau ca sistem hibrid, sau este parial necunoscut, sau n fine ar costa prea mult ca s l definim complet; 2. P nu poate fi definit integral apriori ci doar n funcie de condiiile de mediu i acestea sunt variabile, atunci sistemul de conducere trebuie s fie inteligent. Problema de conducere se formuleaz acum astfel: cum trebuie s construim C, dndu-se(parial) MpentruasatisfaceP. Potrivit dinacest punct devedere controlul inteligent captoimportandeosebit, pentrucimpliccoroborarea ntre domenii diverse:- stabilirea de modele matematice adecvate;- elaborarea de proceduri recursive, structurate;- aplicarea unor tehnici de analiz neliniar;- evaluarea dinamic a performanelor;- utilizarea unor tehnici performante de simulare;- utilizarea de tehnologii avansate de implementare.Se poate ajunge la concluzia c un sistemde control inteligent nu este important numaipentru avantajele tehnice pe care le aduce, ci i pentru mai buna nelegere i utilizare a aparatului matematic, pentru precizarea mai exact a mecanismelor princarecreierul umanrealizeazraionamente, pentrurealizarea unor conexiuni ntre gndirea uman i cea artificial.1.4. DOMENII DE APLICARE A SISTEMELOR DE CONTROL INTELIGENT.Realizarea mbinrii unor soluii furnizate de diferitele domenii enunate permite realizarea unor controlere deosebitde performante,utilizabile ntr-o sfer larg de aplicaii carenupot nnici uncazfi rezolvateprinmetodeclasice. Frnici o pretenie de acoperire a acestei sfere, vom meniona cteva domenii care par s fie apanajul exclusiv al controlului inteligent:- roboi mobili pentru deplasare n medii slab structurate;- vehicule militare de teren fr pilot;- vehicule autonome pentru deplasri subacvatice;- sisteme flexibile de fabricaie;- artere de circulaie i vehicule inteligente bazate pe vedere artificial;- sisteme de inspecie n medii toxice;- sisteme de navigaie coordonate prin satelit;- sonde spaiale.12Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric.Remarcm n aceast list, departe de a fi exhaustiv, multe probleme legate denavigaiacuvehiculeautonome, iar nparticular deexploatarealaunmod superior a vehiculelor. Este adevrat c domeniul sigur de aplicaie al tehnicilor de controlinteligent n industria autovehiculelor este cel legat de pilotarea automat i de evidenierea legturilor care trebuie s se fac ntre vehiculele rutiere i infrastructuradeartereinteligentepecaresepot deplasaacestea. Totui, am considerat cnspiritul atributelor controlului inteligent, i exploatareaoptima autovehiculelor (motor, manevrare) trebuie s fac obiectul unui capitol separat, care l precede pe cel final dedicat sistemelor inteligente vehicul/autostrad.DE REINUTI. Un sistemde control inteligent este un sistemcu grad nalt de adaptabilitate la schimbri neanticipate, astfel nct instruirea n timpul funcionrii apare ca esenial. Sistemul trebuie s aib un grad nalt de autonomie n corelaie cu necesitatea operrii n condiii de mediu slab structurat i cu grad pronunat de incertitudine. Pentru rezolvarea acestor probleme complexe sistemul trebuie s aib o structur complex, nglobnd arhitecturi multifuncionale sau ierarhizate.II. Un sistem de control inteligent trebuie conceput astfel nct s ating nmodautonomobiectivedenivel ridicat, chiarncondiiilencare modelul de instalaie sau de proces condus i chiar structura i obiectivele sistemului nu sunt complet definite, fie datorit cunoaterii pariale, fie datorit schimbrilor neanticipate.III. Unsisteminteligent arecapacitateadeaacionanmodadecvat n medii incomplet definite, prinaciuneadecvatnelegndoaciune care s maximizeze probabilitatea de reuit, reuita fiind ndeplinirea unuia din obiectivele pariale al cror ansamblu constituie obiectivul final.AUTOEVALUARE1. Enumerai domeniileimplicatepentrurezolvareaunei problemede conducere, complexe, prin control inteligent. (Rspuns pag. 9).2. Care sunt tehnologiile n care este aplicat n exclusivitate controlul inteligent? (Rspuns pag. 9). SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 13

BIBLIOGRAFIE[1.] Harris, C.J., Moore, C.G., Brown, M., Intelligent control. Aspectsof Fuzzy Logic and Neural Nets, World Scientific, London, 1994.[2.] Driankov, D., Hellendoorn, H., Rheinfrank, M., An Introduction to Fuzzy Control, Springer Verlag, London, 1992.[3.] Sugeno, M., Industrial Applications of Fuzzy Control, Elsevier Science Publishers B.V., New York, 1985. [4.] Pedrycz, W., Fuzzy Control and Fuzzy Systems, Res.Studies Press Ltd, 1993.[5.] Hecht-Nielsen, R., Neurocomputing, Addison-Wesley Publ.Co., Reading, Massachussets, 1990.14Sisteme inteligente utilizate la autovehicule. Particulariti. Arhitectur2. SISTEME INTELIGENTE UTILIZATE LA AUTOVEHICULE. PARTICULARIT I. ARHITECTUR . Cuprins unitate de nvare 21. Sisteme informatice de comand i control folosite pentru sistemele autovehiculelor. Generaliti. Istoric .................................................................................4 1.1. Generaliti. Istoric. Definiii.......................................................................51.2. Caracteristici ale sistemelor de control inteligent........................................81.3. Importana controlului inteligent...............................................................101.4. Domenii de aplicare a sistemelor de control inteligent..............................11DE REINUT...................................................................................................12AUTOEVALUARE..........................................................................................12BIBLIOGRAFIE...............................................................................................132. SISTEME INTELIGENTE UTILIZATE LA AUTOVEHICULE. PARTICULARITI. ARHITECTUR. ....................................................................... 14 2.1Arhitectura sistemelor de control inteligent al autovehiculelor...................152.2. Reprezentarea procesului condus prin modele...........................................152.3. Simplificarea structurii controlerului inteligent.........................................17DE REINUT...................................................................................................24AUTOEVALUARE..........................................................................................24BIBLIOGRAFIE...............................................................................................243. Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier....................................................................................................... 26 3.1. Structuri particulare de control inteligent..................................................263.1.1 Sisteme de control inteligent asociate cu sisteme de supervizare bazate pe cunotine................................................................................................................26 4. Controlul inteligent prin reele neurale; Structuride control inteligent cu logica fuzzy................................................................................................................................ 31 4.1 Controlere inteligente cu reele neurale......................................................314.2 Structuri de control inteligent cu logic fuzzy............................................43 5. Aparatura specific controlului inteligent al vehiculelor rutiere ........................51 5.1 Dispozitive pentru achiziia de date............................................................525.2 Structuri numerice pentru implementarea legilor de control......................60 6. Controlul inteligent al funcionrii motoarelor cu aprindere prin scnteie ........64 6.1Soluii pentru preluarea i executarea comenzilor furnizate de sistemele de control inteligent..........................................................................................................647. Controlul inteligent al funcionrii motoarelor cu aprindere prin comprimare - CIMD;.............................................................................................................................. 85 7.1Stadiul actual i obiectivele CIMD............................................................858. Controlul inteligent al unor subsisteme specifice autovehiculelor rutiere.Structuri de control integral al autovehiculului rutier. ..........................................93 BIBLIOGRAFIE GENERAL .............................................................................99 SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 15

2.1 ARHITECTURA SISTEMELOR DE CONTROL INTELIGENT AL AUTOVEHICULELORDincapitolul precedent s-auputut desprindeunelesugestii privindmodul de alegereastructurii unui sistemdecontrol inteligent i modul deimplementarea acesteia. n cele ce urmeaz se va ncerca o sistematizare a criteriilor de alegere a structurii i o particularizare a structurii de baz pentru a rspunde cerinelor impuse de aplicarea controlului inteligent n conducerea vehiculelor.2.2. REPREZENTAREA PROCESULUI CONDUS PRIN MODELEn marea majoritate a situaiilor, un sistem de controlinteligent este conceput astfel nct s poat fi instruit n condiii de mediu simulat. Acest lucru este cu att mai pregnant n legtur cu conducerea vehiculelor, cu ct multitudinea de situaii ce pot aparenexploatarearealestefoartedificil, dacnuimposibil, dereprodus experimental.De aceea,proiectarea itestarea structuriide controlinteligenteste recomandabil ssefac ntr-unmediudesimulare cares permitreproducerea oricrei combinaii posibile de factori interni i externi.Pornind de la aceast idee, n figura 2.1 este prezentat o structur sistemic general, n care blocul de controlinteligent este conectat la o serie de modele de simulare a comportamentului vehiculului.Vehiculul propriu-zis este reprezentat prin trei blocuri model i anume modelul structurii mecanice, modelul motorului i modelul ecuaiilor de micare. Ultimul bloc citat se presupune c reprezint modul real de comportare a vehiculului n deplasare i ca atare informaia ce caracterizeaz acest modeleste furnizat sub forma unor mrimi dereaciecelor doublocuri esenialealestructurii vehiculului: motorul i respectiv sistemul mecanic de direcie i cutia de viteze.Informaia privind starea procesului controlat este furnizat de modelul senzorilor. nfiguracomentat, intrareanmodelul senzorilor esteasiguratde modelul ecuaiilor de micare, dar este evident c n cazul real al exploatrii sistemului desenzori, este compus att din senzori interni, aplicai pe vehicul OBIECTIVELa sfritul acestei uniti de nvare vei fi capabil s: nelegi structura general a unui sistem de control inteligent care poate fi instruit ntr-un mediu simulat; Defineti o structur de control inteligent pe baz de modele; nelegi modelul matematic al controlerului inteligent; Enuni caracteristicile controlerului inteligent cu arhitectur simplificat; nelegi criteriile de optimizare pe care trebuie s le satisfac iplementarea controlerului inteligent la autovehicule; 16Sisteme inteligente utilizate la autovehicule. Particulariti. Arhitectur(inclusiv n sistemul motor) ct i din senzori externi care evalueaz starea vehiculului n raport cu alte vehicule i cu condiiile de drum.Fig. 2.1ntr-o situaie asemntoare cu modelul senzorilor se afl modelul perturbaiilor, cu diferena c modelul senzorilor este bine conturat, fiind cunoscute toate mrimile ce intervin n procesul de control, pe cnd perturbaiile nu pot fi prea uor sistematizatei nnici uncaznuputemaveapreteniaepuizrii tuturor situaiilor perturbatoare posibile.Structurarea la nivel de modele a arhitecturii sistemului global de control inteligent al vehiculului este avantajoas nu numai n faza de instruire, ci i n faza de aplicare concret a algoritmilor de control. De altfel, schema propus este suficient de general pentru a suplini i schema real de control inteligent, cu meniunea c modelele sunt nlocuite cu sisteme reale, iar modelulecuaiilor de micare dispare (nu mai este transparent pentru utilizator), fiind imbricat att n sistemul de dinamic a micrii, ct i n sistemul motor. Revenind la structura global la nivel de modele din figura 2.1, vom meniona cearmnecareferinpentrutoatestructurileparticularedecontrol cevor fi discutatencontinuarenlucrare, chiar dacrareori sevor mai facereferiri la comportarea simultan a sistemelor motor, respectiv micare. De altfel, majoritatea exemplelor de aplicare a algoritmilor de controlinteligent se vor baza pe rezultate obinute prin simulare pe aceast structur de baz.Elementul principal de interes, dat fiind obiectivele lucrrii, este evident sistemul decontrol inteligent, realizabil larndul sundiversemodaliti funcionalei tehnologice, ce vor face obiectul unei seciuni separate chiar n acest subcapitol. n ceea ce privete restul blocurilor din schem, definite ca modele, vom meniona doar cseregsescsubformaunor pachetede(sub)programevalidatentr-unmediu generic neliniar de simulare. n majoritatea situaiilor fiind vorba de modele neliniare, au fost luate n consideraie maimulte posibiliti: modelulneliniar global, modelul global liniarizat, modelul global descompus n mai multe subsisteme lineare, cuplate saudecuplate.Este evidentc acolo undeprin liniarizarenu se introduceau erori S I S T E M U LD E C O N T R O LI N T E L I G E N TM O D E L U LS T R U C T U R I IM E C A N I C EM O D E L U LM O T O R U L U IE C U A I I L ED EM I C A R EM O D E L U LP E R T U R B A I I L O R M O D E L U LS E N Z O R I L O RC O M E N Z I SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 17

nepermise, s-a preferat aceast variant mai economic n ceea ce privete volumul de calcule. n acest context trebuie precizat c sistemul de programe conine subrutine specializate de calcul numeric matriceal, de identificare i estimare de stri, de evaluare a rezultatelor msurrilor directe i indirecte, etc.2.3. SIMPLIFICAREA STRUCTURII CONTROLERULUI INTELIGENTn subcapitolul 1.1 au fost prezentate principalele deosebiri ntre controlul tradiional i cel inteligent. Deaici, sededucecstructuraunui controler destinat controlului inteligent are particulariti care l difereniaz de cele care implementau legi dereglareuzualedetipPI, PID, etc. Pentruaseputeastabili ceimplicaii structurale au aceste particulariti, vom pleca de la urmtoarele premize:- procesele conduse care se caracterizeaz prin ecuaii de grad superior necesit controlere de grad superior;- modelele proceselor conduse, chiar dac sunt continue n timp, sunt de regul neliniare; tendina de liniarizare ntlnit n soluiile de control tradiional este din ce n ce mai mult estompat n favoarea ideii de a utiliza algoritmi de conducere discret i implicit controlere cu funcionare discret, capabile s opereze direct pe modelul neliniar;- chiar dac un controler discret este caracterizat prin algoritmi numerici, se prefer reprezentarea prin funcie de transfer sau prin variabile de stare pentru a valorifica rezultate cunoscute din teoria sistemelor automate.Tehnicile moderne de proiectare a controlerelor pentru conducerea proceselor complexe, pronunat neliniare i/sau cu informaie incomplet se grupeaz de regul ndoumari categorii: deutilizareaecuaiilor ptratice gaussiene(LQGLinear Quadratic Gaussian) sau de utilizare a tehnicilor H . O soluie n timp continuu duce, de regul, la o reprezentare cu zeci de variabile de stare, care nu permite implementarea controlerului ce devine prea complex. De aceea, n structurile moderne de conducere se prefer un controler care:- s fie de complexitate redus;- soperezentimpdiscret, adicsfieimplementabil pestructuri numerice de calcul;- s fie implementabil fr a ridica probleme de calculabilitate numeric.n figura 2.2 se prezint structura de pricipiu prin care se sugereaz modalitile de reducere a complexitii controlerului.Se pornete de la un model complet, dar complex al procesului condus. Pentru a se ajunge la un controler simplificat, sunt posibile trei ci:1. Reducereamodelului procesului i apoi proiectareaunui controler simplificat;2. Proiectarea direct a unui controler de grad inferior;3. Proiectarea unui controler de grad superior apt s conduc procesul complex i apoi reducerea acestui controler.Prima dintre aceste ci, aparent cea maisimpl, nu d, de regul, satisfacie pentru c primul pas de aproximare duce la alterarea proprietilor de funcionare n bucl i deci soluiile de controler ce corespund modelului redus nu dau performanele dorite pe modelul complex.18Sisteme inteligente utilizate la autovehicule. Particulariti. ArhitecturP r o c e s c o n d u sd e g r a d s u p e r i o rP r o c e s c o n d u sd e g r a d i n f e r i o rC o n t r o l e rd e g r a d s u p e r i o rC o n t r o l e rd e g r a d i n f e r i o rP r o i e c t a r e L Q G s a uP r o i e c t a r e L Q G s a uR e d u c e r em o d e lR e d u c e r ec o n t r o l e rP r o i e c t a r e d i r e c t HHFig.2.2.Calea direct nu dispune la ora actual de software de proiectare disponibil pe pia.Dimpotriv, ceadeatreiacaledispune, nprezent, dealgoritmi dereducie care permit simplificri importante n structura controlerului fr alterarea grosolan a performanelor i dinacest motivaceastaestecaleapecareovomsusineprin exemplele prezentate n continuare i apoi pe parcursul ntregii lucrri.Trebuie ns s precizmcu mai mult exactitate ce trebuie neles prin reducerea controlerului. Am artat deja c ceea ce nu trebuie n nici un caz pierdut este comportamentul n bucl nchis. Pentru a se evalua calitatea aproximrii prin reducerea gradului controlerului se pot utiliza mai multe criterii, dintre care trei sunt mai relevante:a. Meninerea compatibilitii funciilor de transferNotnd cu Pfuncia de transfer a procesului, cu Ccea a controlerului de grad superior i cu C cea a controlerului redus, un indicator de compatibilitate a funciilor de transfer este: + +1 1) ( ) ( C P I C P PC I PC,unde I este matricea unitate.b. Stabilitatea robustUtilizarea ca indicator al calitii aproximrii a stabilitii robuste implic pstrarea acelorai poli instabili laCca i laC. n aceste condiii, dacC stabilizeaz P i:1 ) ( ) (1< + CP I P C C,atunci iC stabilizeaz P.c. Meninerea compatibilitii spectrelor de frecvenMeninerea compatibilitiispectrelor garanteaz imeninerea performanelor asigurate de controlerul redus. O posibilitate de definire a indicatorului de calitate n acest caz se bazeaz pe eventuala factorizare a spectruluiSalcontroleruluiCn forma*S WW , cuWstabili defazminim. Atunci, indicatorul decalitate recomandat n acest caz este: W C C ) (.Vom exemplifica modulde aplicare a acestuicriteriu ntr-o situaie particular maidelicat, n care controlerulcomplex rezultat pentru conducerea procesuluide gradsuperioresteinstabil. Vomconsiderafunciadetransfer acontrolerului cao fracieD N , unde NiDsunt ambele funcii raionale de transfer stabile i proprii. SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 19

Scopul reducerii const n a crea formele reduse ale numrtorului ( N) i respectiv numitorului ( D ). S presupunemacumc amobinutCprintr-un algoritmde proiectare linear ptratic, ceea ce a condus la reprezentarea fracionat a funciei de transfer a controlerului reprezentat n figura 2.3.1) (+ B F A s I F Lm o d i f i c a r eCC o n t r o l e r L Q G+B A s C1) ( Iz g o m o t d ep r o c e s+z g o m o t d em s u r ++1]1

+ ++ 1]1

L B F A I C IL B F A I FDN11) () () () (ssssFig. 2.3.Se observ cNestefunciade transferde la punctuletichetatmodificare pn la ieirea din bloculF , iar D, mai puin o constant neesenial este funcia de transfer de la modificare la ieirea bloculuiC. Cu notaiile din figura 2.3, relaia care definete W este:1]1

1]1

1]1

+ + + + + 01) () () ( ) () ( ) (1 11 1sss ss sDNL LC A I C I B LC A I CL LC A I F B LC A I F I,undeWesteblocul matrice2x2, iar valorilereduse Ni D seobindin minimizarea normei infinite:;'1]1

1]1

) () () () () (sssssDNDNW.Ideea de baz rmne aceea c prin reducerea complexitiicontroleruluise meninestabilitatea(stabilitaterobust), iar performanelederegimdinamicale procesului condus rmn n limite acceptabile. Totodat, se faciliteaz implementarea n tehnica discret a controlerului n forma sa redus.C. Proiectarea controlerelor discreteProiectarea i realizarea unui controler discret poate fi privit tot ca o problem de aproximare, n sensul n care, fiind cunoscut un controler continuu, se dorete s se determine un controler discret echivalent. Problema nu este ns att de simplu i de direct rezolvabil, pentru c esenial este ca prin discretizarea controlerului s nu fie influenat comportarea dinamic a procesului. O cale maiocolit ar fiaceea a discretizrii modelului procesului condusi apoi proiectareacontrolerului asociat acestui model, dar acest soluieimplicmai multeinconveniente: posibilitatea pierderii deinformaii semnificativedecomportare n intervalele dintre eantioane; trecerea de la o matrice de proces P continu cu dou-trei intrri la o matrice exp PT discret cu un numr mult mai mare de parametrii; o mai dificil interpretare a felului cum variaz parametrii.n cele ce urmeaz vom detalia o modalitate de apreciere a modului n care prin discretizarea unuisistem continuu de controlse maipstreaz nc performanele 20Sisteme inteligente utilizate la autovehicule. Particulariti. Arhitecturcerute. Vom considera o schem-bloc coninnd procesul ) s ( P, controlerul ) s ( C i un filtru de prevenire a erorilor alias specifice eantionrii) s (aF. Presupunemc sistemul n bucl nchis este stabil i are funcia de transfer1) ( ) s (+ PC I PC T . n figura 1.4 este reprezentat toat aceast bucl de controlcontinuu prin bloculcu funcia de transfer ) s ( T i totodat i o bucl n care este introdus controlerul discret ) z (dC. Diferena ntre mrimile de ieire din cele dou sisteme este eroarea e, care ar fi de dorit s fie zero indiferent de intrarea r. Acest lucru nu este posibil, dar vom ncercasminimizmeroareaprinproiectareaadecvatacontrolerului) z (dCi totodat prin introducerea filtrului de ponderare ) s ( W prin care s putem mbuntii performanele ntr-o zon limitat a spectrului de frecvene (cu riscul de a le nrutii n alt zon de frecvene).++Te) ( s T) ( s H ) ( s P) ( s Wr) ( zdC ) ( s FaFig. 2.4.Utiliznd un compensator discret stabilizator, calitatea discretizrii este dat de indicatorul:21122 12 111) ( ) ( G C G I C G G W F PHC F I PHC TW J + + d d a d a d TS S.Cea mai bun discretizare va fi cea care minimizeaz norma indicatoruluiTJ . La prima vedere este vorba de o problem standard H , dar nu este aa deoarece dCare o funcie discret de transfer, n timp ce ijGau funcii de transfer continue; soluia este ns asemntoare cu cea a problemelor Hdiscrete. Menionm c o problem Hse poate formula standard pe baza schemei-bloc din figura 2.5.Procesul condus standardPeste conectat cu controlerulCi cu blocul nedeterminrilorD. Intrrile n proces sunt: ieirea din bloculnedeterminrilorDu; perturbaiadeprocesw; ieireacontroleruluiCu. Ieirileprocesului condussunt: intrarea n blocul nedeterminrilorDy ; mrimile dorite de performan z; semnalele msurabile Cy. Vom nota funcia de transfer a procesuluide la wla zcu ) s (wzT. Problemacontrolului constngsireatuturor controlerelor posibile) s ( Ccares minimizeze ) s (wzT n raport cu norma infinit pentru cea mai defavorabil situaie D, prin D nelegnd orice element dintr-un set dat ce reprezint diferena dintre model i realitate. Fig. 2.5.) ( s P) ( s D) ( s Cw zDuDUCuCU SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 21

Pentru a se putea optimiza anumite obiective de performan n condiiile unor restricii cum sunt asigurarea stabilitii robuste sau reducerea sensibilitii la zgomot, procesul (mai exact funcia pondere care reflect obiectivul de performan) depinde de un parametru liber) s ( p.n aceast situaie o problem standard de controlHconst n gsirea celei mai mari valorip pentru care exist un controler ) s ( C, astfel nct:1 ) p , s (wzT, pentru orice ) s ( D cu 1 ) s ( D.Revenind la problema proiectrii controlerului discret, dup obinerea indicatorului TJrmn de rezolvat dou aspecte:- cum se evalueaz norma;- cum se alege dC ca s minimizeze norma i s fie stabilizator. Experiena proiectanilorde sisteme deconducerea artatcputem rezolva problema ca fiind una de tip Hdiscret (cu date eantionate cu perioada T), dar cu informaia complet, deci renunnd la blocul nedeterminrilor din figura 2.5. Schema structural corespunztoare este prezentat n figura 2.6, iar problema de rezolvat esteaceeadeagsi controlerul discret) z (dCcareminimizeazieireadoritz. Cerinele care se impun pentru controlerul discret sunt acum legate doar de evitarea problemelor ridicate de procesul de eantionare pe un circuit hibrid i de faptul c un astfel de sistem trebuie s lucreze cu foarte mare vitez, de regul mai mare dect ceancaresedesfoarprocesul, pentruaputeaexaminamai multescenarii, efectua cutri n baza de date, etc.Fig. 2.6.Dinacestmotivcelemai modernesoluii decontrol discretpropun utilizarea unui sistem capabil s lucreze cu viteze diferite (cu rate multiple). n figura 6.10 este prezentat o schem care sugereaz modalitatea de trecere de la un sistem hibrid la un sistem discret cu rate multiple, avnd aceeai amplificare.n acest scop s-a introdus un dispozitiv de eantionare i reinere la intrarea i la ieirea blocului de calcul al indicatoruluiTJavnd frecvena de eantionare de m ori mai mare dect cea aplicat controlerului i deci perioada acestuiam T T* . Cu Twuzy1]1

) ( ) () ( ) (2 2 2 11 2 1 1s ss sP PP P) ( stH ) ( zdC22Sisteme inteligente utilizate la autovehicule. Particulariti. Arhitecturaceast modificare TJdevine*TJ i sistemul devine sistem cu rate multiple; dac m este suficient de mare cele dou sisteme au virtual aceeai amplificare, iar problema de control const acum n minimizarea normei lui*TJ.T+) ( s H ) ( s P) ( e+TJ) ( wrTJTTJ) ( s HT) ( s H[ ] , , ,2 1 0w w w) ( saF ) ( zdC , , ,2 1 0e e e1) (+ P C I P C TFig. 2.7.n figura 2.8 se prezint schema reorganizat a sistemului cu rate multiple, ce conineundispozitivsuplimentar dereinere) s (*THcorespunztor eantionrii cu perioada *T. Dispozitivul de reinere asociat cu controlerul discret este notat) s (TH i eantionatorul corespunztor cu T. Partea dreapt a schemei este o redesenare a prii stngi, cu ajustarea eantionatorului i dispozitivului de reinere de joas vitez prinintermediul perechii deblocuri decimator/repetor. Decimatorul lasstreac fiecare al m-lea eantion care se prezint la intrare, iar repetorul face ca dispozitivul de reinere de lungimem Ts fie controlat timp de m intervale succesive de acelai semnal furnizat dedC. Blocul culinii punctatedelimiteazdeci unsistemdiscret rapid lucrnd cu frecvena de eantionareT m , n timp ce ) z (dC rmne un sistem discret lent ce lucreaz cu frecvenaT 1 .Fig. 2.8.Marele avantaj al abordrii sistemelor discrete de control prin procedura susmenionat este acela c oricnd sistemul cu mai multe viteze poate fi transpus ntr-un sistem de vitez (rat) unic. O astfel de posibilitate este ilustrat de schema din figura 2.9,a, bazat pe o conversie serial/paralel. Sistemul din partea superioar (rapid) are semnale ce vin la interval de 1s(secunda s-a ales arbitrar ca unitate de timp), ntimpcesistemul dinparteainferioar(lent) opereazcuvectori detrei componente ce sosesc la fiecare 3s(am considerat deci3 m). n figur se arat cuminformaiatotalceintri iesedinceledousistemeesteaceeai. Pentru T) ( s HT) ( s HTTJT) ( s HT) ( s HTTS I S T E M D I S C R E T R A P I DTD e c i m a t o r R e p e t o r( a ) ( b ) , ,1 0w w , ,1 0e e) ( zdC1]1

a aF H FP T H1]1

a aF H FP T H) ( zdC SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 23

aceasta s-a considerat reprezentarea prin variabile de stare cu matricile A,B,C, D (cunoscute) a sistemului rapid i forma echivalent a sistemului lent.Fig. 2.9.n figura 2.9,b se arat modulgeneralde trecere la un sistem cu rat unic. Blocurilerepetor i decimator dinsistemul curatemultiplecorespundblocurilor [ ]T1 11i respectiv[ ] 0 10din sistemul cu rat unic, iar amplificrile (normele) sunt aceleai. n sistemul cu rat unic se cunoate totul n afar de ) z (dC, dar evaluarea TJ este mai simpl n noua form TJpentru c aceasta reprezint interconectarea ntre entiti discrete cu funcii de transfer i opernd la aceeai vitez. Iar gsirea lui ) z (dCcareminimizeaznormainfinitTJesteoproblemstandarddetipH , pentru care exist algoritmi numerici performani i bine pui la punct.nconcluzie, sepoateafirmacexistsoluii modernedeproiectareaunui controler discret de nalt performan, realizabil prin tehnici care rezolv probleme deosebite de calcul numeric cumsunt cuantizarea zgomotului, implementarea coeficienilor defiltrarecucuvintedelungimefinitsaudepirile; totodat se asigurorealizareoptimbazatpevariabiledestare. Ordinul controlerului fiind redus, complexitatea sa mai redus este adecvat operaiilor n timp real, iar neliniaritateaprocesului esteadeseaevitatprindiscretizare. nplus, controlerele digitale pot fi nlocuite uor prin alte structuri discrete diferite de structura de baz ce vor fi abordate n seciunea urmtoare.S i s t e md i s c r e tr a p i dA BC DS i s t e md i s c r e tl e n tS i s t e mr a p i dD e c i m a t o r R e p e t o rS i s t e ml e n tTJTJ1111]1

1110 0 1 ; T TJ J H s o f t w a r e c u c a l c u l a p o a t e s eTJ3A111]1

2C AC AC111]1

D C B C A BD C BD( a ) ( b ) , , ,2 1 0u u u , , ,2 1 0y y y , , ,876543210111]1

111]1

111]1

uuuuuuuuu , , ,876543210111]1

111]1

111]1

yyyyyyyyyB A B B A2) ( zdC) ( zdC24Sisteme inteligente utilizate la autovehicule. Particulariti. ArhitecturDE REINUTI. Vehiculul propriu-zis poate fi reprezentat, n cadrul unui siststem inteligent de control, prin trei blocuri model i anume modelul structurii mecanice, modelul motorului i modelul ecuaiilor de micare. Ultimul bloc se presupune c reprezint modul real de comportare a vehiculului n deplasare i ca atare informaia ce caracterizeaz acest model estefurnizatsubformaunor mrimi dereaciecelor dou blocuri eseniale ale structurii vehiculului: motorulirespectiv siste-mul mecanic de direcie i transmisia autovehiculului.II. O soluie de controler, cu funcionare n timp real, duce, de regul, la o reprezentare cu zeci de variabile de stare, care nu permite implementarea controlerului ce devine prea complex.III. Exist soluii moderne de proiectare a unui controler discret de nalt performan, realizabil prin tehnici care rezolv probleme deosebite de calcul numeric cum sunt cuantizarea zgomotului, implementarea coeficienilor defiltrarecucuvintedelungimefinitsaudepirile; totodatseasigurorealizareoptimbazatpevariabiledestare. Ordinul controlerului fiindredus, complexitateasamai reduseste adecvat operaiilor n timp real, iar neliniaritatea procesului este adeseaevitatprindiscretizare. nplus, controlereledigitalepot fi nlocuite uor prin alte structuri discrete diferite de structura de baz. AUTOEVALUAREIV. Enumerai domeniile implicate pentru rezolvarea unei probleme de conducere, complexe, prin control inteligent. (Rspuns pag. 9).V. Caresunt tehnologiilencareesteaplicat nexclusivitatecontrolul inteligent? (Rspuns pag. 9).BIBLIOGRAFIE[1.] Tammy Noergaard, Embedded Systems Architecture A ComprehensiveGuideforEngineersandProgrammers,2005, Elsevier Inc., ISBN: 0-7506-7792-9;[2.] WayneWolf, ComputersasComponents, AcademicPress, London 2001;[3.]Steve Heath, Embedded systemdesign, Second Edition, Newnes, Elsevier Science, 2003; SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 25

[4.]Ball R. Stuart, Embedded Microprocessor Systems - real world design, 3 rd ed., Newnes - Elsevier Science, 2002;[5.] D. Ibrahim, MicrocontrollerBasedAppliedDigital Control, 2006John Wiley & Sons, Ltd. ISBN 0-470-86335-8;[6.]John Catsoulis, Designing Embedded Hardware, http://online-books.servehttp.com/oreidesembhar/content.htm, O'Reilly Pub, Date: November 2002, ISBN: 0-596-00362-5.26 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

3. SISTEME PARTICULARE UTILIZATE PENTRU CONTROLUL INTELIGENT AL UNOR SUBSISTEME ALE AUTOVEHICULULUI RUTIER3.1. STRUCTURI PARTICULARE DE CONTROL INTELIGENTn subcapitolul anterior s-a artat c structura tipic pentru sistemul de control inteligent sebazeazpeutilizareaunui controler discret, dar realizareaacestui controler sepoatefacenmai multeformeparticulare, uneledinele, cumsunt reelele neurale sau controlerele bazate pe logic fuzzy fiind considerate de majoritatea specialitilor proprii doar soluiilor de control inteligent.3.1.1Sisteme de control inteligent asociate cu sisteme de supervizare bazate pe cunotineSistemele bazate pe cunotine(SBC), cunoscute de multe ori sub denumirea de sisteme expert, pot fi ntlnite ca tipuri particulare de sisteme de control inteligent, mai alesnscopdemonitorizarei diagnozamodului ncaresedesfoar procesul. Necesitateareglriirobustejustificatnseciuneaprecedent, mai ales pentru un proces pronunat neliniar idominat de schimbriimprevizibile n mediu cumestecel al conducerii vehiculelor justificasociereacontrolerului multivariabil considerat structura de baz pentru controlul inteligent cu un sistem de supervizare bazat pe cunotine (SSBC), permind astfel ncorporarea cunotinelor de pilotare i arezultatelor experimentalenprocesul deconducerepropriu-zisi acordarea automat sau chiar restructurarea controlerului de baz.A. Asocierea SSBC cu sistemele de control robustn ultimiani, dup 1990, SSBC i-au gsit aplicaiin numeroase procese cu restriciiputernice de funcionare n timp real, oferind posibilitatea ncorporriiunui grad sporit de inteligen. Se pot ns observa dou direcii de evoluie a unor astfel de sisteme:nprimadireciesenscriusistemecelucreazpebazedereguli nlnuite naintesaunapoi careinferlegile(deobicei lineare) princaresunt conduse sisteme cu o singur intrare i o singur ieire (SISO Single Input Single Output) sau sisteme multivariabile care prin decuplare se pot descompune n mai multe sub-sisteme SISO;n a doua direcie se nscriu sisteme care dezvolt metode euristice ce pot fi implementatedirect subformdealgoritmi dereglarentimpreal aproceselor neliniare i de conducere optimal a acestora. Dat fiindspecificul proceselor legatedeconducereavehiculelor, nspecial soluiile legate de a doua direcie apar ca foarte promitoare. Trei obiective eseniale sunt urmrite n acest sens: SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 27

- parametrizarea tuturor controlerelor stabile, prin proceduri care duc la asigurarea funcionrii intern stabile a tuturor buclelor de reglare;- reprezentarea criteriilor relevante de performan n termeni de norm infinit i utilizarea procedurilor Hn optimizarea procesului condus;- realizarea,pe lng modelulprocesului, a unuimodelalincertitudinilor care s permit descrierea de fenomene stochastice n medii slab structurate i totodat reducerea modeluluicu garantarea stabilitiirobuste ia performanelor nomi-nale n prezena unor perturbaii de norm limitat.B. Structura sistemului dual de control inteligentUn sistem dual de control inteligent, care folosete pe lng controlerul de baz CBunSSBCnecesitnprimul rndunmodparticular destructurareadatelor. Pentrusimplificareaschimbului deinformaii ntreceledousistemeCBi SSBC este de dorit s se utilizeze structuri comune de date. n plus SSBC trebuie s aib accesglobal laoriceconfiguraiedereglaresaualgoritmdinCB. nCBsevor desfura toate operaiile de rutin, evitndu-se schimburi informaionale prea frecventecuSSBC. Informaiaspecificdeprocestrebuiecompartimentatastfel nct s menin generalitatea sistemului.Arhitectura funcional a sistemului dual implic deci definirea tuturor algoritmilor de control ca subrutine. Datele asociate cu fiecare algoritmsunt memorate ntr-o zon definit ca un bloc de control. Blocurile se pot interconecta, alctuind scheme de control. Schemele de control sunt configurate prin iniializarea variabilelor dinfiecareblocdecontrol i prinprecizareaconexiunilorntreblocuri. SSBC va utiliza o structur hibrid de reprezentare a cunotinelor: pentru procesul condus i pentru CB se va utiliza o reprezentare orientat pe obiecte, iar pentru baza decunotinepropriu-zissevor emulareguli i proceduri, procedurileataate regulilor i obiectelor fiindutilizatepentruexecutaredefuncii specifice, cumsunt aciuni de corecie desfurate n timpul procesului de inferen. Dac pentru CB i SSCB s-au ales aceleai structuri de date, pentru iniializare se poate utiliza un set comun de fiiere. Blocurile de control se pot la rndul lor diviza n dou grupe: blocuri funcionale primarecare includeventuale schemeanalogicedereglarei care oricum conin blocul de intrri analogice i pe cel de introducere manual a datelor (delabord, dectrepilot) i blocuri funcionalesecundarecareincludblocuri de calcul numerici dememorarefieadatelor furnizatedeblocurileprimare, fiea rezultatelor pariale sau finale. Blocurile primare apar n sistemul expert ca obiecte, iar cele secundare ca pri de obiecte individuale.Deoarece,aacums-aartat n capitolul 1.2.1 pentru controlul inteligent se prefer conducerea dup model, sistemuldualcu configuraia de maisus poate fi considerat n ansamblu ca un Sistem Expert Orientat pe Obiecte (SEOO), acionnd prin corecii asupra sistemului decontrol de baz sau n situaii extreme prin restructurareaacestuia. nceleceurmeazvomartaomodalitatedeacordare automat a controlerelor pentru un singur parametru i anume constanta de timp a filtrului f prin care se influeneaz majoritatea performanelor dinamice. Descreterea constanteifducelacretereavitezei derspuns, dar micoreazrobusteeai capacitateaderejecieaperturbaiilor. Creterealuifducelaocomportaremai robust, dar cu performane dinamice mai modeste. n acest sens alegerea adecvat a lui f este i o msur a validitii algoritmilor de control n special atunci cnd banda sistemuluide reglare este limitat maidegrab din cauza incertitudiniin definirea parametrilor dect din cauza perturbaiilor.28 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

Pstrnd cadrul n care s-a formulat problema de conducere pentru sistemul de baz i anume Hse constat c, deif nu apare ca un parametru de acordare la uncontrolerH , funciile deponderarece apar n structurarea controlerului pot fi interpretate asemntor. S-a artat deja c teoria controlului Hpoate fi abordat n domeniul frecven n sensul minimizrii normei infinite a unei matrice de funcii de transfer, prin normaH a matricei de transfer nelegnd maximul pe toate frecvenele al celei mai mari valori singulare.Pentru exemplificare vom considera un sistem de reglare de tip SISO ca cel prezentat n figura 3.1.rC Pe urzyFig. 3.1Performanelen buclanchisi caracteristicaderobusteeasistemului din figura 3.1 pot fitranspuse n domeniulfrecven prin intermediula dou funciide transfer:1)) ( ( ) (+ s s PC I S; 1)) ( )( ( ) (+ s s s PC I PC T.Funcia ) s ( S numit funcie de senzitivitate definete relaia dintre semnalul de referinri eroareaei totdatdescrieefectul perturbaiilorpasupraieiriiy. Proprietile acesteifunciisunt necesare n aprecierea performanelor schemeide reglare. Dacdimensiunea funciei) s ( Sestemic pedomeniul defrecvene considerat acoperitor pentrumrimileexogene(perturbaii i intrri decomand), acesteperformanevor fi satisfctoare(prindimensiune senelegevaloarea singular maxim ) ( ). Pe de alt parte, banda de frecven a sistemului n bucl nchis(definitprinfrecvenalacare)) s ( (S devinemai mareca 2 1 ) esteo msur a vitezei cu care sistemul rejecteaz perturbaiile care afecteaz ieirea din proces. nfine, normainfinitaoperatorului desenzitivitate indicamplificarea maxim pentru cazul cel mai defavorabil de perturbaie a sistemului.Funcia) s ( Tsenumetefunciedesenzitivitatecomplementar(deoarece + ) (s S I T + ) (s) i defineterelaia dintresemnalul dereferinri ieirea procesului y i totodat funcia de transfer dintre zgomotul de msur n i ieirea din proces y.Trebuie menionat ns c cerinele de atingere a performanelor solicitate prin intrare(urmrireareferinei)impun1 )) s ( ( T(adiclimita) jw ( Tcndwtindela infinits fie zero)n timpcepentru rejectarea zgomotuluidemsur ar trebui ca 0 )) s ( ( T. Din fericire contradicia dintre obiective este atenuat defaptul c zgomotul de msur este semnificativ de regul doar la frecvene nalte, n timp ce performanelesistemului deurmrireareferinei sunt obinutelafrecvene mai sczute, ceeacepermitenanumitecircumstanesatisfacereaambelor obiective; totui, datoritincertitudinilor privindcondiiiledemediudefinireaperformanelor trebuie fcut cu mult atenie i n limite rezonabile. SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 29

Sistemul dual are ns alte avantaje n ceea ce privete operarea n medii cu incertitudini. Conformschemei din figura 1.5, o problem de tipHpoate fi formulati culuareanconsideraieaunui model al nedeterminrilorDcare evideniaz o familie de modele lineare invariante ce reprezint diferite situaii n care s-ar puteaaflaprocesul supusperturbaiilorPnraport cuprocesul nominalP, astfel ca:1) ( P P P D.UtilizareaSSBCaredouavantaje: posibilitateacrerii unei familii bogate, semnificative de scenariiPi posibilitatea de definire a unei margini de stabilitate ca fiind cea mai mic dimensiune a celui mai mic model stabil0Dal nedeterminrilor care destabilizeaz sistemul, avnd proprietatea c:)) ( ( 1 )) ( (0jw jw T D .Cea mai mic valoare)) jw ( (T reprezint deci dimensiunea maxim a nedeterminrii ce modific ieirea care nu produce destabilizarea sistemului.C. Performanele sistemelor de control inteligent asociate cu SSBCUtilizarea unui SSBC este important chiar prin modul n care pot fi specificate performanele. SSBC poate efectua o comparaie direct ntre nivelul de performan dorit i cel realizat, folosindtehnici deidentificarepentruestimareacomportrii buclelor de reglare i stabilirea funciilor de senzitivitate (direct i complementar) i specificarea performanelor dinamice n domeniul frecvenei. Principalii parametrii de interesevideniai nacest senssunt lungimeadebandi valoriledevrf ale operatorilor de senzitivitate.Prin implementarea unui SSBC pentru supervizarea unei structuri de baz de controlinteligent utilizatoruldispune de un sistem multivariabilde controlHcare permitecorecii uor realizabilentimpreal. Chiar i atunci cnddireciancare trebuie s fie fcut modificarea nu este cert, SSBC poate efectua o specificare de performan care s duc la reproiectarea controlerului i intrarea n limite acceptabile cu performane relevante. Dac n timpul funcionrii performanele sistemului se degradeaz sau apare instabilitatea, sistemul expert va cuta mai nti sreacordezecontrolerul, osoluiedeurgenfiindrenunarealaperformanele optimei intrareantr-oclassuboptimalmai robust. Atunci cndexisttimpul necesar, SSBCpoate propune un alt model pentru proces, mai apropiat de circumstanele concrete de exploatare i s aleag o nou lege de reglare (sau un alt algoitm de control). Deoarece, aa cum am artat mai sus, specificarea performanelor se bazeaz pe calculul normelor infinite ale senzitivitilorSi respectivT, atunci cnd procedura de estimare este aproximativ, ca valoare orientativ maximadmisibil de declanare a procedurii de reacordare putem consideralimitade10dB, ntimpcevalori estimatesub6dBseconsiderun indicator al posibilitii de cretere a performanelor controlerului de baz.O condiie esenial a valorificrii cu succes a SSBC este fiabilitatea informaiilor cu care acesta opereaz. Pentru a minimiza riscul de apariia a erorilor n fazele de transmitere de informaie, este de dorit ca s se utilizeze modelul redus al procesului i s se utilizeze tehnici de comunicaie specifice mediului industrial.Subliniindncodatfaptul csistemul dual CB/SSBCestesingurasoluie propus n aceast lucrare capabil s asigure funcionarea parial chiar n condiii de defect (cderea unui senzor, ntreruperea unei ci de transfer) prin ajustri ad-hoc ale legii de reglare sau chiar prin restructurarea controlerului de baz, vom ncheia 30 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

artndclanivelul anului 2000seestimeazcastfel desistemevor echipa vehicule inteligente capabile n acelai timp s asigure o exploatare optim a motorului i o adaptare optim la condiiile de drum. SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 31

4. CONTROLUL INTELIGENT PRIN RE ELE NEURALE; STRUCTURIDE CONTROL INTELIGENT CU LOGICA FUZZY4.1 CONTROLERE INTELIGENTE CU REELE NEURALEA. Consideraii generale. ClasificriReelele neurale artificiale (ANN ArtificialNeuralNetworks) constau dintr-un numr mare de elemente procesoare de informaie puternic interconectate. Aceste elemente, numite neuroni(v. fig.4.1,a) conin o jonciune de intrare care sumeaz intrri ponderate provenite de la ali neuroni, o jonciune de ieire care distribuie ieiri ctre ali neuroni i o funcie de activare care generaz aceste ieiri.ANN sepotgrupa n treicategorii n funcie demodul n care este realizat structuradeconexiunedereacie: recurente(conexiuni dereacieglobale), local recurente (conexiuni de reele locale, cum sunt de exemplu reelele neurale celulare) i nerecurente (fr conexiuni de reacie, cumsunt perceptronii). Ocategorie particular de reele nerecurente sunt cele cu nlnuire (propagare) nainte (FNN FeedforwardNeural Networks), careconstaudinniveluri deneuroni culegturi ponderate care conecteaz ieirile neuronilor de pe un nivel cu intrrile neuronilor de pe nivelul adiacent. n figura 4.1,b este prezentat schema-bloc pentru FNN cu trei niveluri.Structurile inteligente bazate pe FNN se ntlnesc tot maimult n conducerea proceselor industriale, avndmai multeposibiliti deutilizare: pentrunvarea modelului invers al unui proces pentru domenii mari de operare (spre deosebire de metodele bazate pe propagarea napoicare opereaz doar pe domeniirestrnse), pentruidentificareai conducereasistemelor dinamiceneliniarecugradsporit de incertitudinei, mai ales, pentruimplementareadealgoritmi deconduceredup eroare, aceasta reprezentnd diferena dintre ieirile dorite i cele curente ale FNN la valori discrete ale timpului.Pentru a nelege mai exact modul n care opereaz FNN se va prezenta mai nti conceptul dealgoritmdeadaptareaponderilor, discutat nlegturcuo structuresenialdincomponenareelelor neuralei anumeelementul adaptiv linear cunoscut subdenumireaADALINE(ADAptiveLINear Element), cuajutorul cruiasevor discutaperformaneleaplicrii algoritmilor deponderarenFNNcu dou i trei niveluri.32 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

F u n c i ed ea c t i v a r eSI n t r r id e l a a l in e u r o n iI e i r ic t r e a l in e u r o n iL e g t u r i p o n d e r a t eSSSSSS SSS( a ) ( b )Fig. 4.1B. Algoritmi de adaptare a ponderilorCazul adaline. n figura 4.2 se prezint schema-bloc pentru un adaline. Pentru algoritmul de adaptare marcat pe schem s-a ales cunoscutul algoritm Widrow-Hoff, cunoscut i ca regula delta Widrow-Hoff, care minimizeaz eroarea medie ptratic dintre ieirea dorit dy i ieirea curent ky pentru toate valorile luik, unde k este un index al iteraiei n timp. Regula se scrie:' ++, 0, 01x x wx xx xxwwTkTTkkkdac ,dac ,ae(1)unde:[ ]Tnk k k kw , , w , w 2 1 w este vectorul ponderilor la timpul k;[ ]Tnx x x , , ,2 1 x este vectorul de intrare; k d ky y e este eroarea la momentul k; a este un factor de reducere. SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 33

V e c t o r d ep o n d e r i1x2xnxV e c t o r d ei n t r a r e x A l g o r i t md ea d a p t a r ekw1kw2n kw++++E r o a r e I e i r e a d o r i t xeI e i r e kydykWFig. 4.2.Considernd 0 xi deci0 x xT, dinamica mrimii de eroare se obine cu relaia:kTk k k k k kae x w w y y e e + + +) (1 1 1,sau:k ka e e ) 1 (1 +, (2)adic eroarea converge asimptotic la 0 dac i numai dac 2 0 < < a. Faptul c intrarea a fost considerat diferit de zero nu este o restricie, pentru c dac 0 x atunci0 kypentrutoatevalorileluiki adalinenupoatefunciona. Pedealt parte,considernd c vectorulde intrare rmne neschimbat dup fiecare iteraie, vectorul ponderilor poate fi adaptat pn cnd eroarea devine orict de mic. Dac ns vectorul de intrare nu e constant, vectorul ponderilor se va modifica n permanen i deci este necesar o continu adaptare a parametrilor de ponderare.Regula delta se poate generaliza pentru orice operator cu n dimensiuni aplicat la intrare (x), conform relaiei:' ++. dac ,, dac ,aTkTTkkk0 ) (0 ) () () (1x x wx xx xx eww(3)Cazul FNNcudouniveluri.nfigura1.13esteprezentatschema-bloc pentru FNN cu dou niveluri(a) irespectiv un tabelcu elementele acesteireele neurale (b).Algoritmul de actualizare a matricei de ponderi este:2 , 1 ,1 + +iik ik ikW W W, (4)unde:34 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

'0 ) ( 0, 0 ) () () ( 2111111x xx xx xx zWTTTTkkdacdac(5)i:' . 0 ) ( 0, 0 ) () () (21 1 21 1 21 1 21222k kTk kTk kTkTkkkdacdacy yy yy yy AeWW(6)n relaiile (5) i(6)2 , 1sunt operatoride activare, realizaiprin bloculAO din figura1.13,a. Dintreoperatorii cei mai desntlnii nreeleleneuralemenionm operatorii avnd proprietatea ) AO( ) AO( x x de forma diagonal, cum sunt:operatorul identitate definit prin x x ) IDN(;operatorul saturaie definit prin ' < + + > +, 1 1], 1 , 1 [, 1 1) SAT(xx xxxdacdacdacoperatorul semn definit prin '< > +. 0 1, 0 1) SGN(xxxdacdacEste evident faptul c pentru astfel de operatori0 ) AO(T x xdoar dac 0 x.Algoritmulde adaptare iterativ careducela anularea erorii se poate exprima pornind de la relaia de diferen:1 1 + + k k k ky y e ei utiliznd relaiile dintre elementele marcate n figura 4.3, se ajunge n final la relaia de recuren:k n ke A I e ) (2 1 +,(7)carearatcpentruafacecaeroareastindasimptoticla0trebuieca valorileproprii alematriceiA I 2 nsfieconinutendiscul unitatedinplanul complex. De aceea, o matrice A diagonal este o soluie adecvat. SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 35

A l g o r i t md ea d a p t a r e+E r o a r e I e i r e a d o r i t xeI e i r e A Oxkz1++kydyky1x V e c t o r d e i n t r a r e , c o n s t a n tkW1M a t r i c e d e p o n d e r i 1 , t i m p kx W zk k 1 1 V e c t o r d e i n t r a r e n A O , t i m p kA O O p e r a t o r d e a c t i v a r e) (1 1 k kx A O y V e c t o r d e i e i r e d i n A O , t i m p kkW2M a t r i c e d e p o n d e r i 2 , t i m p kk k ky W y1 2 V e c t o r d e i e i r e , t i m p kdy V e c t o r d e i e i r e d o r i t , t i m p kk d ky y e V e c t o r d e e r o a r e , t i m p kA M a t r i c e d e r e d u c e r e a e r o r i iE l e m e n t D e n u m i r e( a )( b )k 1Wk 2WFig. 4.3.Cazul FNN cu trei niveluri. Schema-bloc pentru o structur FNN cu trei niveluri este prezentat n figura 4.4.Nu vom mairepeta moduln care lucreaz algoritmulde adaptare, pentru c structura repet de fapt iterativ schema din figura 4.3, avnd un operator de activare i o matrice de ponderi n plus. Procednd ca n cazul FNN cu dou niveluri, ecuaia de dinamic a erorii se poate scrie:k n ke A I e ) (2 , (8)unde din nou A trebuie ales astfel nct valorile proprii ale matriceiA I 3 n s fie coninute n discul unitate din planul complex.Desigur, problema poate fi generalizat i pentru FNN cu mai multe niveluri, dar calculabilitateavaridicaproblemedenedepit, dat fiindcnumrul deseturi neliniare ce se pot obine prin combinarea operatorilor funcionalicrete vertiginos. Pentruexemplificare, unprocespentrucarelaadalinesepot defini 5seturi de operatori duce la circa 125 combinaii pentru FNN cu dou niveluri i la peste 3000 pentru un FNNcu trei niveluri. De aceea, n cele ce urmeaz se vor lua n consideraie unele aplicaii ale FNN care nu necesit mai mult de trei niveluri.36 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

A l g o r i t md ea d a p t a r e+E r o a r e I e i r e a d o r i t xeI e i r e xkz1 kz2++kydyky1ky21A O2A Ok 1Wk 2Wk 2WFig. 4.4.C. Utilizarea FNN n identificarea proceselorIdentificarea unui proces cu ajutorul reelelor neurale presupune un proces de eantionare. De aceea vomconsidera c intrarea n FNNeste generat prin eantionarea cu perioada T a mrimii de intrare ) (t u de ctre un eantionator ideal EI, asociat cu un filtru transversal cu elemente de ntrziere identice de perioad T i care mpreun creaz un modulEI/F prezentat n figura 1.15,a. Deoarece modulul EI/F se asociaz ntotdeauna cu un bloc FNN, ansamblul rezultat din interconectarea lorvafi denumitmodulFNNsauprescurtat FNNM.nfigura1.15,bestedescris structura unui sistem care permite identificarea unui sistem dinamic utiliznd FNNM.E IP r o c e sPE I+M o d u lE I / FF N NF N N MA l g o r i t m d ea d a p t a r eke) ( t uTTT( a ) ( b )) ( t ydn kyd kyFig. 4.5.Schema propus permite identificarea dinamicii directe. Procedura de identificare prin simulare presupune urmtorii pai:construirea operatorilor funcionali;iniializarea sistemului i aplicarea mrimii de intrare ) t ( u;nregistrarea datelor de ieire din proces i din FNNM;interpretarearezultatelor pebazaunui indicedeperformancareestede regul minimizarea erorii ptratice. SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 37

Desigur, opiunea pentru a utiliza adaline, FNN cu dou niveluri sau FNN cu trei niveluri depinde de complexitatea procesului i de cerinele de timp real, n fiecare situaie fiind ns decisiv pentru buna performan alegerea adecvat a perioadei de eantionare T.O structur asemntoare poate fi utilizat pentru identificarea dinamicii inverse a procesului. Aceasta este prezentat n figura 1.16.P r o c e sPE I+M o d u lE I / FF N NF N N MA l g o r i t m d ea d a p t a r eke) ( t u) ( t yd n kyd kuFig. 4.6.i n acest caz scopul simulrii este dublu: mai nti s se verifice c ADALINE, FNN cu 2 niveluri i FNN cu trei niveluri pot identifica dinamica invers a unui sistem dinamic neliniar; n al doilea rnd s se examineze efectele pe care diferite nelineariti leauasuprastructurilor dereeleneuralei asupraalgoritmilor de adaptare a ponderilor.Trebuie menionat c schemele de identificare prezentate se nscriu n categoria sistemelor statice de control neural, caracterizate prin utilizarea unei structuri unicedereeaneurali destinateidentificrii unui sistemcudinamic unic. Se pot ns ntlni i scheme mai complexe, care ncorporeaz reele neurale multiple att cu propagare nainte ct i cu propagare napoi. O structur de acest tip, pe care o putemdefini ca reea neural cu propagare nainte/napoi este prezentat n figura 4.7.n schem1N ,2N i3Nconstituie un sistemde trei reele neurale cu propagare nainte destinate nvrii caracteristicilor dinamice ale procesului condus, n timp ce ieirea reelei 4Nmodeleaz ieirea dorit, fiind proiectat ca un controler care reproducebuna comportare a procesului;reeaua5Nestereeaua propriu-zisdeidentificare. CuVCiVIs-aunotat intrrilenblocul decontrol neural i respectivnblocul deidentificareneural. Semnalul deeroareesteutilizat pentru reactualizaredeparametrii ntoatereelele, prinschemadepropagaredinamic napoi. 1W , 2W , 3W reprezint matrici de ponderare.nfigura4.7liniilesimplereprezintscalari, iar liniiledublevectori. Schema sugereazcapacitateadeaasocianschemadeidentificareuncontroler neural, despre importana cruia se va discuta n seciunea urmtoare.38 Sisteme particulare utilizate pentru controlul inteligent al unor subsisteme ale autovehiculului rutier

P R O C E S+++++++++yyr e fV IV C1u2u3u3N2N1N4N5N1W2W3Wp e r t u r b a i eFig. 4.7.D. Control adaptiv cu FNNStructuradecontrol inteligent descrisncontinuaresevadenumi CFCM (Coordinationof FeedforwardControl Method), deoarececoordoneazactivitiile unor controlere realizate cu reele neurale cu propagare nainte. Schema-bloc este prezentat n figura 4.8.+ ++1) (L LT T I1 PG++P1 P BABruy uryrFig. 4.8.Semnificaia notaiilor din figura 4.8 este:A controler cu aciune nainte (reacie pozitiv); B model de referin pentru alegerearspunsului sistemului;Gcontroler pentrubucladereglarecureacie negativ; P procesul sau instalaia tehnologic controlat; LT rspunsul selectat pentru bucla de reglare; r semnal de referin; ry mrimea de ieire din proces dorit;ru mrimea de intrare n proces dorit;u mrimea curent de intrare n proces; y mrimea curent de ieire din proces.Controlerele realizate cu FNN, A i B, produc direct rspunsul dorit la comanda r,BasigurndcauzalitatealuiA. ControlerulGsesizeazoriceeroarei asigur urmrirea semnalului de comand ry ; deci schema de control asigur att urmrire, ct i reglare. Elementele dinamice A, B i G pot fi proiectate astfel nct s produc rspunsurile dorite B i LT .Ecuaiile de construcie a controlerelor sunt, dac se consider P inversabil:ecuaia de sintez B P A1 ,ecuaia de proiectare 1L L1) ( T I T P G . SISTEME INFORMATICE I DE CONTROL LA AUTOVEHICULE 39

n cazul generalA, B,GiP sunt sisteme neliniare cu mai multe intrri i mai multe ieiri (MIMO), dar n context vor fi discutate doar elemente cu o singur intrare i o singur ieire (SISO). Structura blocurilor A i G conform ecuaiilor de construcie este marcat n figura 4.8.Principala observaie referitoare la structura de control de mai sus este aceea c, dac se utilizeaz un controler CFCM linear i procesul este pronunat nelinear, apar n majoritatea situaiilor erori inacceptabile de urmrire a semnalului de referin i tendinadepierdereastabilitii. Deaceeanceleceurmeazsevor discuta avantajeleutilizrii unor controleredetipFNNM, ntruct amartat mai nainte posibilitateadeaidentificadinamicainversaunui proces(ncazul nostru1 P) utiliznd FNNM.Schema-bloc coninnd dou controlere FNNM (denumite unulmaster, cellalt slave) este prezentat n figura 4.9.+P r o c e sF N N MM a s t e