Интеграция контуров управления в многоуровневой архитектуре цифровых систем
Автор: Аверкин А.Н., Добрынин В.Н., Миловидова А.А.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Общие вопросы формализации проектирования: онтологические аспекты и когнитивное моделирование
Статья в выпуске: 2 (60) т.16, 2026 года.
Бесплатный доступ
Многоуровневые цифровые системы управления характеризуются высокой структурной сложностью, динамичностью и наличием неоднородных контуров принятия решений. Существующие подходы характеризуются недостаточной формализацией согласования решений между уровнями системы в условиях неопределѐнности. Целью исследования является разработка формализованной трѐхуровневой архитектуры управления на основе когнитивно-смысловой интеграции. В работе использованы системный анализ, когнитивное моделирование, онтологическое проектирование и гибридные технологии искусственного интеллекта. Предложена архитектурная модель, объединяющая семантический, когнитивный и вычислительный уровни в едином контуре управления, где вычислительный уровень рассматривается как подчинѐнный операциональный механизм реализации смысловых и когнитивных структур. Показано, что использование разработанной архитектуры обеспечивает согласование управленческих решений, снижение конфликтов между уровнями управления и повышение адаптивности системы. Новизна работы заключается в формализации принципов межуровневого согласования и самообучения в многоуровневых системах управления. Практическая значимость связана с возможностью применения предложенной архитектуры при разработке интеллектуальных платформ и систем поддержки принятия решений.
Когнитивная архитектура, когнитивно-смысловая интеграция, цифровые системы, управление, адаптивность, когнитивное моделирование
Короткий адрес: https://sciup.org/170213144
IDR: 170213144 | УДК: 004.89:004.94:165.9 | DOI: 10.18287/2223-9537-2026-16-2-189-203
Integration of control loops in the multilevel architecture of digital systems
Multilevel digital control systems are characterized by high structural complexity, dynamic behavior, and heterogeneous decision-making loops. Existing approaches demonstrate insufficient formalization of decision alignment across system levels under conditions of uncertainty. The aim of this study is to develop a formalized three-level control architecture based on cognitive-semantic integration. The study employs systems analysis, cognitive modeling, ontological design, and hybrid artificial intelligence technologies. An architectural model is proposed that integrates semantic, cognitive, and computational levels within a unified control loop, where the computational level is treated as a subordinate operational mechanism for implementing semantic and cognitive structures. It is demonstrated that the proposed architecture ensures alignment of managerial decisions, reduces conflicts between control levels, and improves system adaptability. The novelty of the study lies in the formalization of the principles of interlevel coordination and selflearning in multilevel control systems. The practical significance of the work is associated with the potential application of the proposed architecture in the development of intelligent platforms and decision-support systems.
