Sistema de control jerárquico - Enciclopedia

Un sistema de control jerárquico (HCS) es una forma de sistema de control en el que un conjunto de dispositivos y software de control se organizan en una estructura en forma de árbol jerárquico. Cuando los enlaces del árbol se implementan mediante una red de computadoras, ese sistema de control jerárquico también es una forma de sistema de control en red.

Resumen
Un sistema humano construido con un comportamiento complejo a menudo se organiza en una jerarquía. Por ejemplo, una jerarquía de mando tiene entre sus características notables el organigrama de superiores, subordinados y líneas de comunicación organizativa. Los sistemas de control jerárquicos se organizan de manera similar para dividir la responsabilidad de la toma de decisiones.
Cada elemento de la jerarquía es un nodo enlazado en el árbol. Los comandos, las tareas y los objetivos a alcanzar fluyen hacia abajo del árbol desde los nodos superiores hasta los nodos subordinados, mientras que las sensaciones y los resultados de los comandos fluyen hacia arriba del árbol desde los nodos subordinados hasta los superiores. Los nodos también pueden intercambiar mensajes con sus hermanos. Las dos características distintivas de un sistema de control jerárquico están relacionadas con sus capas.

Cada capa superior del árbol opera con un intervalo más largo de planificación y ejecución que su capa inmediatamente inferior.
Las capas inferiores tienen tareas locales, objetivos y sensaciones, y sus actividades son planificadas y coordinadas por capas superiores que generalmente no anulan sus decisiones. Las capas forman un sistema inteligente híbrido en el que las capas más bajas, reactivas, son sub-simbólicas. Las capas superiores, que tienen restricciones de tiempo más relajadas, son capaces de razonar desde un modelo del mundo abstracto y realizar planificación. Un red de tareas jerárquicas es un ajuste adecuado para la planificación en un sistema de control jerárquico.

Además de los sistemas artificiales, se propone que los sistemas de control de los animales estén organizados en una jerarquía. En la teoría de control perceptual, que postula que el comportamiento de un organismo es un medio para controlar sus percepciones, se sugiere que los sistemas de control del organismo estén organizados en un patrón jerárquico, ya que sus percepciones se construyen de esa manera.

Estructura del sistema de control

El diagrama adjunto es un modelo jerárquico general que muestra los niveles funcionales de fabricación utilizando el control computarizado de un sistema de control industrial.
Haciendo referencia al diagrama;

El nivel 0 contiene dispositivos de campo como sensores de flujo y temperatura, y elementos de control final, como válvulas de control.
El nivel 1 contiene módulos de entrada/salida (I/O) industrializados y sus procesadores electrónicos distribuidos asociados.
El nivel 2 contiene computadoras supervisores, que recopilan información de los nodos de procesador del sistema y proporcionan pantallas de control para el operador.
El nivel 3 es el nivel de control de producción, que no controla directamente el proceso, sino que se preocupa por monitorear la producción y los objetivos.
El nivel 4 es el nivel de programación de producción.

Aplicaciones


= Fabricación, robótica y vehículos =
Entre los paradigmas robóticos se encuentra el paradigma jerárquico, en el que un robot opera de manera descendente, enfocado en la planificación, especialmente en la planificación de movimiento. La ingeniería de producción asistida por computadora ha sido un punto de investigación en el NIST desde los años 1980. Su instalación de investigación de fabricación automatizada se utilizó para desarrollar un modelo de control de producción de cinco capas. A principios de los años 1990, DARPA financió investigación para desarrollar sistemas de control inteligentes distribuidos (es decir, en red) para aplicaciones como sistemas de mando y control militares. NIST construyó sobre investigaciones anteriores para desarrollar su Sistema de Control en Tiempo Real (RCS) y el Software de Sistema de Control en Tiempo Real, que es un sistema de control jerárquico genérico que se ha utilizado para operar una célula de fabricación, un grúa robótica y un vehículo automatizado.
En noviembre de 2007, DARPA organizó el Desafío Urbano. La entrada ganadora, Tartan Racing, empleó un sistema de control jerárquico, con planificación de misión, planificación de movimiento, generación de comportamiento, percepción, modelado del mundo y mecatrónica en capas.

= Inteligencia artificial =
La arquitectura de subsumción es una metodología para desarrollar inteligencia artificial que está estrechamente asociada con la robótica basada en el comportamiento. Esta arquitectura es una manera de descomponer un comportamiento inteligente complejo en muchos módulos de comportamiento "sencillos", que a su vez se organizan en capas. Cada capa implementa un objetivo particular del agente de software (es decir, el sistema en su conjunto), y las capas superiores son cada vez más abstractas. El objetivo de cada capa incluye el de las capas subyacentes, por ejemplo, la decisión de avanzar por la capa de comer-alimento toma en cuenta la decisión de la capa de evitación de obstáculos más baja. El comportamiento no necesita ser planeado por una capa superior, en su lugar, los comportamientos pueden ser activados por entradas sensoriales y, por lo tanto, solo están activos en circunstancias en las que podrían ser apropiados.
El aprendizaje por refuerzo se ha utilizado para adquirir comportamientos en un sistema de control jerárquico en el que cada nodo puede aprender a mejorar su comportamiento con la experiencia.

James Albus, mientras estaba en el NIST, desarrolló una teoría para el diseño de sistemas inteligentes llamada la Arquitectura de Referencia Modelada (RMA), que es un sistema de control jerárquico inspirado en el RCS. Albus define cada nodo para contener estos componentes.

La generación de comportamiento es responsable de ejecutar las tareas recibidas del nodo superior, padre. También planifica y emite tareas a los nodos subordinados.
La percepción sensorial es responsable de recibir sensaciones de los nodos subordinados, luego agrupar, filtrar y de otra manera procesarlas en abstracciones de nivel superior que actualizan el estado local y que forman sensaciones que se envían al nodo superior.
El juicio de valor es responsable de evaluar la situación actualizada y evaluar alternativas de planes.
El modelo del mundo es el estado local que proporciona un modelo para el sistema controlado, el proceso controlado o el entorno en el nivel de abstracción de los nodos subordinados.
En sus niveles más bajos, la RMA se puede implementar como una arquitectura de subsumción, en la que el modelo del mundo se mapea directamente al proceso controlado o al mundo real, evitando la necesidad de una abstracción matemática, y en la que la planificación reactiva limitada en el tiempo se puede implementar como una máquina de estado finito. Sin embargo, los niveles superiores de la RMA pueden tener modelos del mundo matemáticos sofisticados y comportamientos implementados por planificación y programación automatizadas. La planificación es necesaria cuando ciertos comportamientos no pueden ser activados por las sensaciones actuales, sino por sensaciones predichas o anticipadas, especialmente aquellas que surgen como resultado de las acciones del nodo.

Ver también
Jerarquía de mando, una estructura de poder jerárquica
Organización jerárquica, una estructura organizativa jerárquica

Referencias


Leer más
Albus, J.S. (1996). "The Engineering of Mind". From Animals to Animats 4: Proceedings of the Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior. MIT Press.
Albus, J.S. (2000). "4-D/RCS reference model architecture for unmanned ground vehicles". Robotics and Automation, 2000. Proceedings. ICRA'00. IEEE International Conference on. Vol. 4. doi:10.1109/ROBOT.2000.845165.
Findeisen, W.; Others (1980). Control and coordination in hierarchical systems. Chichester [Eng.]; New York: J. Wiley.
Hayes-roth, F.; Erman, L.; Terry, A. (1992). "Distributed intelligent control and management(DICAM) applications and support for semi-automated development". NASA. Ames Research Center, Working Notes from the 1992 AAAI Workshop on Automating Software Design. Theme: Domain Specific Software Design P 66-70 (SEE N 93-17499 05-61). Retrieved 2008-05-11.
Jones, A.T.; McLean, C.R. (1986). "A Proposed Hierarchical Control Model for Automated Manufacturing Systems". Journal of Manufacturing Systems. 5 (1): 15–25. CiteSeerX 10.1.1.79.6980. doi:10.1016/0278-6125(86)90064-6. Archived from the original on December 12, 2012. Retrieved 2008-05-11.

Enlaces externos
Biblioteca del Sistema de Control en Tiempo Real (RCS)
Texai Un proyecto de código abierto para crear inteligencia artificial utilizando una arquitectura jerárquica de control de Albus.