ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Универсальный программно-аппаратный комплекс

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 1997 год.[ 21.09.1997 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Сапотницкий А.Я. () - , , , Фоменко Л.Н. () - , , , Ционский А.Я. () - , ,
Количество просмотров: 8438
Версия для печати

Размер шрифта:       Шрифт:

Анализ мирового опыта показывает, что при совершенствовании технологических процессов наиболее перспективным является использование оптимизирующих систем, основанных на знаниях и опыте высококвалифицированных специалистов, накапливаемых в базах знаний экспертных систем [1].

Предложена концепция универсальности, позволяющая создавать экспертные системы, способные обучаться в процессе функционирования. На основе этой концепции разработана методология построения универсальной экспертной системы (УЭС).

УЭС используется в качестве интеллектуального посредника, поддерживающего интерфейс пользователя с системой моделирования. Она организует удобный диалог системы с пользователем, "ведет" его по этапам анализа информации и моделирования ситуации. Помогает выбрать наилучшие методы решения задачи, реализует их, анализирует результаты моделирования, корректирует ход имитационного процесса и оптимизирует его параметры. Введены "технические контексты" (критерии оптимальности), решающие проблему обучаемости, найдена возможность включения "эвристического мышления" в процесс имитационного моделирования ситуаций.

Гибкая многоуровневая структура обучаемости позволяет расширять функциональные возможности системы и круг решаемых в процессе эксплуатации проблем, а также постоянно повышает точность анализов и принимаемых решений за счет использования накапливаемого в УЭС опыта. Существенным отличием предлагаемого подхода является интеллектуализация системы не через базу знаний, а через блок решателя, в котором содержатся алгоритмы, обеспечивающие автоматическое задание пространства поиска оптимального решения, основанного на эвристическом подходе к проблеме. Избыточность критериев оптимальности в блоке решателя позволяет решать диагностические задачи даже при недостатке информации в базе знаний экспертной системы (ЭС), что ранее считалось неосуществимым.

УЭС испытаний и диагностики сложных конструкций и механизмов дает возможность накапливать и передавать знания. Вся информация об исследуемом объекте постоянно доступна пользователю, причем она предоставляется в удобных для восприятия графической или табличной формах.

Разработанный универсальный программно-аппаратный комплекс обеспечивает контроль всех параметров, необходимых для построения математических моделей как отдельных узлов, так и объекта в целом. Применение современных методов структурно-параметрической идентификации динамических объектов и робастной статистики позволяет получать математические модели требуемой точности. Наличие достаточно точных моделей и постоянный контроль тенденции изменения параметров объекта обеспечивает диагностику и прогноз его поведения с высокой степенью достоверности. В отличие от аналогов, представляемый пакет программ содержит универсальные программные средства, способные перенастраивать систему на другие объекты анализа без изменения ядра программ.

На базе описанной методики разработаны УЭС диагностики и ремонта турбоагрегатов и гибридная ЭС (ГЭС) оценки состояния городского жилого фонда [2-9]. Эти системы обеспечивают комплексный подход при решении всех проблем, связанных с контролем технического состояния, испытанием и ремонтом сложных конструкций и механизмов. Они являются новым прогрессивным средством повышения эффективности работ по технической подготовке и оптимизации ремонтного производства; обеспечивают снижение трудозатрат и повышают качество ремонта; уменьшают длительность пуско-наладочных операций и позволяют повысить надежность и тактико-технические параметры отремонтированных конструкций.

Анализ внедрения и эксплуатации УЭС и ГЭС подтвердил высокую эффективность и работоспособность предлагаемой концепции построения УЭС.

Разработанные методики и алгоритмы могут быть использованы в качестве базовых при создании интеллектуальных систем для различных областей науки и техники (управляемый эксперимент; мониторинг сложных производственных и социальных процессов; информационно-поисковые и консультативные системы для учреждений, учебных и научных заведений и т.д.).

Методология создания УЭС

Вся проблема испытаний и диагностики сложных конструкций (механизмов) разбита на ряд независимых задач. Каждую задачу решает своя экспертная система имитационного моделирования (ЭСИМ).

Учитывая особенности испытаний и диагностики сложных конструкций (механизмов) и принимая во внимание возможность различных ограничений, возникающих в процессе эксплуатации, для всех ЭСИМ разрабатывается избыточное число критериев оптимальности. Каждый критерий оптимальности взаимосвязывает определенные параметры объекта или ситуации, все вместе определяют пространство поиска оптимального решения проблемы. При этом критерии оптимальности одновременно выполняют две функции: являются формализованной частью базы знаний и оценивающей частью блока решателя.

Идеология построения каждой ЭСИМ такова, что изменение любого критерия оптимальности автоматически приводит к корректировке хода имитационного процесса по данному критерию и изменению пространства поиска оптимального решения.

УЭС строится по модульному принципу открытого типа и предусматривает возможность автоматизированного расширения базы знаний и круга решаемых задач при минимальных затратах времени и средств.

УЭС разрабатывается с иерархической структурой обучаемости.

·  Уровень разработчиков (верхний) – концептуальная (программируемая) обучаемость.

·  Уровень экспертов – за счет алгоритмизации процесса корректировки информации, хранящейся в базе знаний, и обеспечения возможности изменения параметров и структуры технических контекстов (при этом изменяется характер отбора и область поиска оптимального решения и появляется возможность включить эвристическое мышление в процесс имитационного моделирования).

·  Уровень пользователей – за счет изменения информации в базе фактов и корректировки весовых коэффициентов параметров, входящих в критерии оптимальности (при этом под управлением пользователя осуществляется имитационное моделирование и включаются изменяемые параметры отбора в процесс поиска оптимального решения).

·  Уровень системы – за счет накопления информации (опыта) в архиве и в базах (фактов и знаний) и использования его в процессе принятия решения.

Верхним уровням доступны все возможности нижних. Нижние уровни автоматически используют изменения, внесенные верхними уровнями.

Оболочка УЭС

Основой УЭС служит оболочка, которая автоматизирует процесс накопления и предоставления информации. Она обеспечивает связь между уровнями и исключает возможность возникновения конфликтных ситуаций при сборе и обработке информации. Оболочка УЭС реализует функции электронного помощника и позволяет подключать новые задачи по мере их готовности. Настройка оболочки проводится на этапе инсталляции системы, параметры задаются конкретным пользователем. С ее помощью можно организовать удобный набор автоматизированных рабочих мест основных специалистов, занятых испытаниями и диагностикой конструкций (механизмов) с использованием общей базы знаний. Поиск оптимальных решений осуществляется при сочетании методов аналитического моделирования с имитационным экспериментом и технологией ЭС.

Аналитическое моделирование основано на математических моделях, описывающих взаимосвязи между основными компонентами и характеристиками исследуемого объекта. При аналитическом моделировании оценивается исходное состояние, отсеиваются явно неэффективные варианты решений, определяются интервалы возможных значений его оптимизируемых параметров. Исходными данными для аналитического моделирования служат измеряемые параметры, характеризующие конструкцию (механизм), и информация, которая хранится в базе фактов ЭС (эталонные значения, допуски, геометрические параметры и т.д.).

На этапе аналитического моделирования математические выражения (модели) могут быть уточнены с использованием методов структурно-параметрической идентификации динамических объектов и математической статистики. При необходимости на этом этапе система оценивает техническое состояние и дает заключение о степени работоспособности объекта (путем сравнения его реальных характеристик с эталонными значениями, хранящимися в базе фактов ЭС).

Выходные данные аналитического моделирования используются в качестве входных параметров при имитационном моделировании. В случае, если целью имитационного моделирования является анализ конструкции (механизма), эти данные дают информацию о ее возможных характеристиках и поведении при различных ситуациях. Если целью моделирования является синтез сложной конструкции, то определяются оптимальные действия, обеспечивающие достижение требуемых характеристик. В этом случае при имитационном моделировании вычисления организуются итеративно: с каждой итерацией изменяются параметры конструкции (механизма), анализируется результат моделирования и принимается решение о следующем шаге итерации до нахождения оптимального решения.

Для повышения информативности и уменьшения времени поиска оптимального решения процесс имитационного моделирования разбит на два этапа. На первом этапе поиск проводится под управлением экспертной системы. Отбор вариантов решения поставленной задачи осуществляется по критериям оптимальности (техническим контекстам), в которых формализован предыдущий опыт и вся имеющаяся по данной проблеме информация. Для облегчения анализа ситуаций и обеспечения возможности вмешательства в процесс уже на этом этапе каждый шаг имитационного моделирования сопровождается анимацией – "оживлением" имитационного эксперимента. При этом на экране дисплея в удобном пространственном масштабе в графической и табличной форме воспроизводятся ход и основные параметры моделирования. Пользователь имеет возможность наблюдать и при необходимости корректировать процесс моделирования, например: организовать режим ПАУЗА и вывести на печать промежуточный вариант для дополнительного анализа "узких" мест или уточнить критерии оптимальности по которым производится отбор вариантов решения задачи. Это позволяет проводить "обучение" ЭС уже в ходе первого этапа имитационного моделирования. После окончания первого этапа пользователю предоставляется возможность сравнить различные варианты решения задачи и выбрать лучший. Если в базе знаний ЭС учтены все особенности ситуации, возникшей при анализе (синтезе), то один из вариантов будет оптимизировать все параметры (обеспечивать "абсолютный" минимум целевой функции). В этом случае второй этап имитационного моделирования может не проводиться.

Если в результате поиска найден "относительный" минимум – минимум определенного вида параметров (в базе знаний не учтены некоторые ограничения или возникшая ситуация накладывает новые требования), начинается второй этап. При этом имитационное моделирование осуществляется под управлением пользователя. Ему предоставляется возможность откорректировать требования или уточнить некоторые параметры отбора. Для облегчения выбора тактики коррекции и автоматизации процесса поиска разработан сценарий уточнений. Пользователю предоставляется специальное меню, в котором он указывает необходимые уточнения. Все остальные действия по преобразованию информации и управлению процессом решения уточненной задачи берет на себя ЭС.

Характеристика ЭСИМ

Структура каждой ЭСИМ практически одинаковая и представляет собой ЭС фреймовского типа с базой знаний, модулями аналитического и имитационного моделирования и блоком визуализации информации. Интерфейс пользователя разрабатывается на основании концепций и терминологии, используемой специалистами в их повседневной работе. Общение – диалог и многофункциональное меню типа "посмотри и выбери".

Для сбора исходной информации и уточнения параметров конструкции или характеристик механизмов предусмотрена непосредственная связь каждой ЭСИМ с объектом. Связь осуществляют программно-аппаратные комплексы трех типов.

1) Интерпретирующая микропроцессорная ЭС, работающая по принципу конечного автомата. Предназначена для контроля за быстропротекающими процессами, в ходе которых необходимо фиксировать определенные состояния и принимать ответственные решения. Имеет собственную базу знаний, в которой хранятся основные требования к контролируемым процессам.

2) Интерпретирующая ЭС на базе комплекса микропроцессор–компьютер. Предназначена для контроля за сложными процессами. Имеет две базы (базу фактов и базу знаний), которые связаны между собой общей задачей. Первая расположена в ППЗУ микропроцессорной части, вторая – в соответствующей ЭСИМ. Микропроцессорная часть управляет сбором информации, проверяет ее достоверность и передает измеренные данные в ЭСИМ для проведения аналитического и имитационного моделирования ситуаций.

3) Универсальный программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий контроль параметров сигналов датчиков, установленных на испытываемые узлы конструкции (механизма) и передачу их в компьютер. Он разрабатывается с целью автоматизации проведения сложных испытаний и предназначен для оценки реального технического состояния отдельных узлов и конструкций (механизма) в целом. Сбор и предобработка (сжатие и накопление) информации осуществляется в реальном времени под управлением микропроцессорной части комплекса. При обработке (проверке достоверности и выявлении закономерностей) используются методы математической статистики и алгоритмы структурно-параметрической идентификации динамических объектов.

Система инсталляции, встроенная в оболочку УЭС, позволяет создавать архив системы на дискетах. При аpхивации информация сжимается. Наличие аpхива на дискетах обеспечивает требуемую сохранность информации при возможных повреждениях компьютера. Разархивация УЭС осуществляется в полуавтоматическом режиме по технологии МЕНЮ в удобной для пользователя форме. При внедрении тpебуется только указать виды работ и для каких конструкций (механизмов) необходимо скопировать файлы в заданный каталог винчестера. Все остальные действия по копированию, инсталляции и настройке производятся автоматически. Смена гибких дисков осуществляется по запросам системы. Запрос содержит метку и название дискеты, которую необходимо установить в дисковод, и последовательность действий с клавиатурой компьютера. Одновременно система инсталляции осуществляет функции защиты.

Защита трехуровневая: пароль, скрытая (неотображаемая) информация и спецфункции. После копирования система анализирует информацию, определяет, кто проводил копирование, кто производит инсталляцию и в зависимости от результатов позволяет осуществить запуск ЭС определенное число раз. Определив нарушения, она требует подтверждения компетентности пользователя или предупреждает о неавторской копии и возможности повреждения информации в случае продолжения работы с системой. Это исключает возможность несанкционированного заимствования УЭС.

Список литературы

1. Ежкова И.В. Можно ли построить универсальную экспертную систему? // Программные продукты и системы. - 1991. - № 2.

2. Сапотницкий А.Я. Совершенствование программных и технических средств технологии ремонта турбин. - ИНФОРМЭНЕРГО, серия: Средства и системы управления в энергетике. - 1988. - Вып.12.

3. Сапотницкий А.Я. и др. Прибор для испытания противоразгонной защиты турбины. // М.: Электрические станции. - 1988. - № 4.

4. Сапотницкий А.Я. АРМ "Турбинист". - ИНФОРМЭНЕРГО, серия: Средства и системы управления в энергетике. - 1990. - Вып.10.

5. Сапотницкий А.Я., Лукин В.А. Разработка экспертной системы ремонта турбин. - ИНФОРМЭНЕРГО, серия: Тепловые электростанции, теплофикация и тепловые сети. - 1991. - Вып.2.

6. Сапотницкий А.Я. и др. Устройство для проведения испытаний турбины. - М.: Электрические станции. - 1991. - № 2.

7. А.с.1636706. Система для проведения испытаний турбины. Сапотницкий А.Я., Беликов Н.В. - 1991. - БИ. - № 11.

8. Серебряная медаль ВВЦ за разработку автоматизированной системы контроля соосности (АСКС-1) роторов и цилиндров турбоагрегата. / Выставка: Совершенствование организации и проведения ремонтов оборудования электростанций. - М.: 1992.

9. Ционский А.Я., Сапотницкий А.Я., Фоменко Л.Н. Новая концепция построения универсальной экспертной системы диагностики и ремонта сложных конструкций и механизмов. // Тезисы доклада на Международ. науч.-техн. конф.: Информационные технологии в моделировании и управлении. - Спб, 1996.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1042
Версия для печати
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 1997 год.

Назад, к списку статей

Хотите оценить статью или опубликовать комментарий к ней - зарегистрируйтесь