Мдк 01. 01 Технология формирования систем автоматического управления

18. Модули систем управления стратегического уровня 
Управление самонаводящейся на цель ракетой 
Рассмотрим работу верхнего организационного слоя (слоя принятия 
решения 
на 
основе 
анализа 
внешних 
ситуаций) 
многоуровневой 
интеллектуальной системы управления самонаводящейся на цель ракеты. 
В основу работы организационного слоя положены механизмы вывода на 
базе нечеткой логики. 
Рассматривается задача уклонения от встречи с антиракетой противника
(АР) самонаводящейся на цель (Ц) ракеты, обладающей интеллектуальным 
управлением (РИУ). Эта задача может рассматриваться как пример
«интеллектуального» поведения, поскольку система оказывается способной 
коренным образом перестроить свое внешнее поведение под влиянием резко 
изменившейся внешней ситуации: отказаться от решения одной задачи и перейти 
к решению другой, т. е., иными словами, переформулировать задачу, стоящую 
перед системой. 
Общая постановка задачи и идея ее решения таковы. РИУ после запуска 
осуществляет программу «Перехват» в автономном режиме (см. рис. 18.1). В ходе 
ее решения вычисляется расчетная точка поражения цели (точка 1).
Пусть в процессе сближения с целью в подсистеме анализа внешней 
ситуации РИУ появляются данные о наличии АР противника с возможной точкой 
встречи (точка 2). В связи с угрозой поражения РИУ возникает задача избежания 
встречи с АР противника и выполнения основной задачи, стоящей перед РИУ, – 
поражение цели. 
Посмотрим, как могла быть решена эта задача, если бы ракетой управлял 
пилот 
(высшая 
степень 
интеллектуальности). 
Главной 
особенностью 
современного воздушного боя является тот факт, что бой ведется на 
сверхвысоких скоростях. Поэтому если в результате первого сближения 
противников дуэль по каким-либо причинам не состоялась, противники 

---

44 
 
разойдутся на столь большое расстояние, что у них практически не останется 
шансов на повторное сближение. Зная эту особенность, пилот в описанной 
ситуации действовал бы, по-видимому, следующим образом: он подпустил бы АР 
как можно ближе, а затем (в точке 3) резко изменил бы направление полета 
собственной ракеты с тем, чтобы система самонаведения АР на какое-то время 
потеряла РИУ и сорвала бы тем самым осуществление собственной программы 
«Перехват». 
 
Рис. 18.1. Иллюстрация задачи уклонения от встречи с антиракетой 
противника (начальный участок траектории 3–5 лежит в плоскости, 
перпендикулярной касательной к траектории АР в точке 2) 
 
По завершении виража (точка 4) пилот возобновил бы слежение за целью, в 
результате чего выявилась бы необходимость вычисления новой точки встречи с 
целью (точка 5) из-за потери времени на выполнение виража. С этой, казалось бы, 
в достаточной мере сложной интеллектуальной задачей может справиться система 
управления РИУ путем использования описанной выше интеллектуальной 
надстройки, включающей базу нечетких правил и соответствующий механизм 
вывода на знаниях (система, интеллектуальная в малом). Не останавливаясь 
подробно на ее организации, перечислим основные правила, на основании 
которых система оказывается способной реализовать изменение собственного 
поведения. 
1. Если АР сближается и очень далеко, продолжать реализацию программы 
«Перехват». 
2. Если АР сближается и далеко, продолжать реализацию программы 
«Перехват». 
3. Если АР сближается и не очень далеко, продолжать реализацию 
программы «Перехват» и включить тестирование программы «Вираж». 
4. Если АР сближается и близко, подготовиться к выполнению программы 
«Вираж» (имеется в виду прежде всего выбор плоскости, в которой разместится 
кривая виража, которая должна быть перпендикулярна касательной к траектории 
АР в точке 2).

---

45 
 
5. Если АР сближается и очень близко, перейти от реализации программы 
«Перехват» к реализации программ «Вираж». 
6. Если АР удаляется и близко, продолжать реализацию программы 
«Вираж». 
Пропуская ряд правил с промежуточными значениями лингвистической 
переменной «Расстояние до АР», отметим последнее правило. Если АР удаляется 
и очень далеко, перейти от реализации программы «Вираж» к реализации 
программы «Перехват». Такова примерная идея использования базы нечетких 
правил в интеллектуальной надстройке РИУ. Значения лингвистической 
переменной «Расстояние до АР» («очень далеко», «далеко», …, «очень далеко») 
формируется в блоке «Фаззификатор» по результатам измерений конкретных 
расстояний до АР и являются не более чем оценкой опасности поражения, важной 
для принятия РИУ решения об изменении собственного поведения. 
Естественно, в реальной системе число подобных правил значительно 
больше. В нашем примере приведены не все правила, позволяющие эффективно 
решать поставленную перед РИУ задачу (например, нет правила для принятия 
решения в случае, если не прошел тест программы «Вираж»). Конкретный набор 
правил должен удовлетворять требованиям полноты, т.е. содержать полный набор 
правил, обеспечивающих решение задачи (фиксированного множества задач) при 
всех возможных ситуациях, складывающихся в динамически меняющейся среде и 
на борту летательного аппарата. 
Задача определения полного набора правил является главной задачей 
формирования базы нечетких знаний интеллектуальной надстройки РИУ. 
Конкретное число правил и их окончательное представление определяется по 
результатам имитационного моделирования в процессе проектирования реальной 
системы. 
Имитационное моделирование при формировании БЗ нечетких систем 
управления можно осуществить в том числе и с использованием нейронных сетей. 
В рассмотренном примере использована лишь элементарная надстройка в виде 
базы нечетких правил. Нечеткие системы такого типа относятся к системам 
управления интеллектуальным в малом. Такая система хотя и способна изменить 
собственное поведение под воздействием изменения внешнего мира (внешней 
ситуации), но эти изменения как бы уже «зашиты» в систему, т.е. заложены в нее 
при ее создании. Поэтому «разумным» поведением система не обладает. 
Расширить функциональные возможности системы в большей степени можно 
путем усложнения ее интеллектуальной надстройки вплоть до использования на 
высшем уровне иерархии экспертной системы.