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

Реализация прототипа системы поддержки принятия решений реальною времени на основе инструментальною комплекса G2

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 1996 год.[ 21.09.1996 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», г. Москва, Россия, доктор технических наук, Чибизова Н.В. () - , , , Симонов Д.Н. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 14000
Версия для печати

Размер шрифта:       Шрифт:

Системы поддержки принятия решений реального времени (СППР РВ) - это программно-аппаратные комплексы, предназначенные для помощи лицам, принимающим решения (ЛПР), при управлении сложными объектами и процессами различной природы в условиях жестких временных ограничений. При поиске решения используются экспертные модели, построенные на основе знаний специалистов-экспертов, и эвристические методы поиска решений. По современной классификации программных средств СППР РВ можно отнести к классу интегрированных интеллектуальных (экспертных) систем логико-лингвистического типа, сочетающих строгие математические методы поиска решения с нестрогими, эвристическими методами, базирующимися на экспертных знаниях [2,3,6,7].

Необходимость создания СППР РВ обусловливается непрерывно возрастающей сложностью управляемых объектов и процессов с одновременным сокращением времени, отводимым ЛПР на анализ проблемной ситуации и принятие необходимых управляющих воздействий.

Концептуально объединяя подходы и методы теории принятия решений, теории информационных систем, искусственного интеллекта и используя объективную и субъективную информацию, СППР РВ обеспечивает ЛПР анализом решаемой проблемы и направляет его в процессе поиска решения с целью повышения эффективности принимаемых решений.

Одна из основных задач при конструировании СППР РВ - выбор подходящего формального аппарата для описания процесса принятия решений и построение на его базе адекватной (корректной) модели принятия решений (МПР). В качестве такого аппарата обычно используются продукционные системы. Однако имеющиеся на сегодня программные инструментальные средства проектирования экспертных систем ориентируются в основном на статические проблемные области, то есть на ситуации, не требующие коррекции модели и стратегии принятия решений в процессе поиска решения [5].

В статье описывается опыт реализации базовых компонент СППР РВ, способной функционировать в динамических проблемных областях при возможной корректировке и пополнении МПР (базы знаний и стратегий поиска) в процессе поиска решения. Данная СППР РВ, предназначенная для оперативно-диспетчерского управления энергоблоком АЭС [1,2], разрабатывается в Московском энергетическом институте (Техническом университете) совместно с Центральным научно-исследовательским институтом комплексной автоматизации на базе высокоэффективного инструментального комплекса конструирования экспертных систем реального времени G2 [4,6].

СПЕЦИФИКА СППР РВ. ВЫБОР ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ СРЕДЫ

Особенностью задач, решаемых с помощью СППР РВ, является:

- необходимость учета временного фактора при описании проблемной ситуации и в процессе поиска решения;

-необходимость получения решения в условиях временных ограничений, определяемых реальным управляемым процессом;

-невозможность получения всей объективной информации, необходимой для решения, и в связи с этим использование субъективной, экспертной информации;

- комбинаторность поиска, необходимость активного участия в нем ЛПР;

-наличие недетерминизма, необходимость коррекции и введения дополнительной информации в процессе поиска решения.

Реализовать СППР РВ в полном объеме можно лишь с переходом на мощные вычислительные платформы типа рабочих станций и соответствующие инструментальные среды, наиболее известными из которых являются G2 (Gensym Corp.) и RTworks (Talarian Corp.), США [6]. Однако следует отметить, что непосредственное управление сложными и критическими процессами, особенно при использовании новых технологий, слишком рискованно. Переход к прямому управлению возможен только в случае хорошо изученных и освоенных технологий. Основное же назначение СППР РВ - ассистирование ЛПР при контроле сложных объектов и процессов, выявление и предупреждение опасностей, разработка рекомендаций, то есть помощь в разрешении проблемных ситуаций до того, как они станут необратимыми. Именно к такому классу относится разрабатываемая СППР РВ для оперативно-диспетчерского управления энергоблоком АЭС и, в частности, рассматриваемая в статье ее подсистема для мониторинга и управления главным циркуляционным насосом (ГЦН).

Выбор инструментального комплекса G2 для реализации СППР РВ обусловлен интеграцией в нем основных высокоэффективных технологий разработки сложных программных продуктов: объектно-ориентированного программирования; технологии открытых систем и систем клиент-сервер; активной объектной графики; структурированного естественного языка и гипертекста для представления информации; поиска (вывода) решения, основанного на продукционных правилах, процедурах, динамических (имитационных) моделях; параллельного выполнения в реальном времени независимых процессов; дружественного интерфейса с различными типами пользователей (ЛПР, администратор системы, эксперт, инженер по знаниям, программист); сочетание технологии интеллектуальных (экспертных) систем, основанных на знаниях, с технологией традиционного программирования.

В состав базовых средств G2, необходимых для конструирования СППР РВ, входят: интерактивный редактор, средства графического интерфейса с пользователем, объектно-ориентированной графики, графических мониторинговых окон реального времени и анимации, средства отображения связей между объектами, взаимодействия с внешней средой, имитационного моделирования и обработки сложных правил и процедур, средства организации сообщений и объяснений.

G2 разработана для различных вычислительных платформ и операционных систем: рабочих станций SUN, HP, IBM и др. с ОС Unix; компьютеров IBM Pentium с ОС OS/2, Windows NT; с помощью системы Telewindows рабочие места пользователей могут быть организованы на IBM PC 386/486 с ОС Windows.

АРХИТЕКТУРА И КОНЦЕПЦИИ ПОСТРОЕНИЯ СППР РВ НА ОСНОВЕ G2 БАЗОВЫЕ МОДУЛИ ПРОТОТИПА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ГЦН ЭНЕРГОБЛОКА

Такие объекты, как ГЦН энергоблока АЭС, не производятся серийно. Каждый объект уникален и, следовательно, уникальна СППР РВ для управления объектом. Но при проектировании СППР РВ для различных объектов можно использовать одну и ту же аппаратную платформу и инструментальные средства. Более того, в рамках инструментального средства класса G2 можно спроектировать инструментальную оболочку для однотипных СППР РВ. Такой инструмент должен предоставлять ограниченный, но достаточно полный набор примитивов для представления знаний о выделенном классе объектов и процессов и о методах управления ими. Естественно, инструментальная оболочка, ориентированная на динамические СППР РВ, должна быть открытой для пополнения новыми конструктивными элементами

Обобщенная архитектура СППР РВ приведена на рисунке 1. В отличие от традиционных экспертных систем [5] в СППР РВ необходимо включение дополнительных блоков моделирования и прогнозирования для возможности анализа и оценки последствий принимаемых решений и выбора наилучших рекомендаций. Эти блоки реализуются на базе системы имитационного моделирования G2.

Кратко остановимся на основных концепциях реализации базовых модулей СППР РВ на примере прототипа для мониторинга и управления ГЦН энергоблока.

База данных (БД) - хранилище информации об объекте управления, поступающей с датчиков, от подсистемы моделирования и от ЛПР. Обновление информации синхронизировано с окончанием обработки предыдущего состояния. Данные в БД представляют собой совокупность непрерывных и дискретных параметров ГЦН. Для представления элементов базы данных реализована иерархия классов (рис. 2). Определение классов дается посредством специальных таблиц, включающих такие атрибуты, как имя класса (Class name), имя класса родителя (Superior class), описание специфических атрибутов класса (Class specific attributes).

Организация базы данных. Рис. 2.

Базовым классом параметров ГЦН является класс gcn-parameter - наследник класса object. Каждый параметр ГЦН имеет развернутое имя для представления ЛПР, что отражено атрибутом fullname. Для отображения непрерывных и дискретных параметров соответственно определяются два подкласса класса gcn-parameter -continuous-parameter и discret-parameter. Пример рабочего пространства непрерывного параметра представлен на рисунке 3.

Все параметры отображаются в виде икон (см. рис. 2). Цвет иконы непрерывных параметров изменяется в зависимости от положения текущего значения относительно установок. В нормальном состоянии - зеленый цвет. При выходе за установку - красный цвет. Изменение цвета происходит по продукционным правилам типа whenever при получении значения атрибутом state, например:

whenever the state of any continuous-parameter CP receives a value and when not (the state of CP is normal) then change the body icon-color of CP to red.

Атрибуту state значение так же присваивается по правилу whenever при получении непрерывным параметром текущего значения, например:

whenever the cur-value of any continuous-parameter CP receives a value and when the cur-value of cp > the top-set of CP then conclude that the state of cp is upper.

ЛПР может изменять текущее значение любого параметра, если по каким-либо причинам перестал функционировать источник данных параметра (датчик).

База знаний (БЗ) - содержит экспертные знания, на основе которых проводится анализ состояния объекта. Вид, в котором представлены знания в БЗ, определяется моделью представления знаний. Наибольшее распространение в интеллектуальных системах получила продукционная модель с правилами типа:

Если <антецеденп>, то <консеквент1> [, иначе <консеквент2>].

В СППР РВ антецедент представляет собой логическое выражение относительно параметров состояния объекта. Консеквент описывает некое действие, которое следует предпринять в случае истинности (консеквент 1) или ложности (консеквент 2) антецедента. Это действие может заключаться в выдаче команды блоку отображения информации, в изменении информации о состоянии объекта, в активизации других знаний из БЗ. Оценка состояния и выдача результатов есть итог выполнения последовательности таких действий.

БЗ СППР РВ должна удовлетворять ряду требований: наличию знаний, позволяющих проводить анализ состояния объекта при неполной информации; наличию для ЛПР возможности корректировки БЗ в рабочем режиме и, следовательно, наличию развитых средств контроля вводимых данных на корректность, так как ошибочные изменения в БЗ при функционировании объекта недопустимы. Эти требования обусловливают необходимость представления информации в БЗ в наиболее удобном для восприятия ЛПР графическом виде. Пример фрагмента внешнего представления БЗ для ЛПР в виде граф-схем (решающих деревьев) с необходимыми пояснениями представлен на рисунке 4. В рабочем режиме активизированная решателем цепочка элементов вывода выделяется другим цветом.

Между элементами БЗ в рабочем режиме приложения могут устанавливаться и удаляться отношения (relations). Для динамической установки отношения применяется действие conclude that вида:

conclude that <имя первого объекта> is <имя отношения> <имя второго объекта>.

Для ликвидации отношения используется выражение вида:

conclude that <имя первого объекта> is not <имя отношения> <имя второго объекта>.

В правилах типа whenever также можно специфицировать событие, связанное с установкой или ликвидацией отношений.

Для проверки семантической и синтаксической корректности данных при формировании и модификации БЗ используются правила типа checking. Определены правила для проверки наличия: элементов за элементами типа begin-item, action-item, reference-to; then- и else-элементов у всех элементов типа check-item; единственного начального элемента и циклов в граф-схеме; доступности всех элементов граф-схемы (кроме начального) из начального.

Решатель - это процедура, которая реализует алгоритм (стратегию) применения знаний из БЗ к данным из БД. Решатель, как и БЗ, является составной частью МПР.

При реализации решателя были использованы преимущества объектно-ориентированной технологии G2. Решатель представляет собой ряд виртуальных методов, определенных для класса scheme-item и переопределенных для его подклассов. Метод execute выполняет действия, ассоциированные с элементом граф-схемы, метод goto-next активизирует последовательное выполнение элементов. Предусмотрена трассировка БЗ - пошаговое выполнение элементов граф-схемы.

Метод do определяется для каждого подкласса класса action-item. В нем программируются действия, ассоциируемые с элементом подкласса. Действия могут выполняться параллельно. Разработчик может пополнить МПР, определяя новые классы действий - наследники action-item. При этом достаточно определить специфические атрибуты, отражающие семантику элемента и переопределить метод do для нового класса. Таким образом реализуется открытость БЗ (МПР).

Блок прогнозирования осуществляет функции прогнозирования аномальных ситуаций и последствий управляющих воздействий. Прогнозирование производится по команде ЛПР на основе данных о текущем состоянии управляемого объекта, поступающих из БД, и знаний, хранящихся в БЗ. Управляющее воздействие задается либо ЛПР, либо является рекомендацией, выданной решателем.

Блок инструктирования направляет действия ЛПР в запланированных переходных режимах. Он срабатывает автоматически (по ситуации) при включении соответствующего режима. Информация о режиме функционирования объекта поступает из БД.

Блок отображения информации выполняет функции представления информации ЛПР. Исходными данными для него являются данные из БД, результаты оценки состояния объекта, полученные решателем, результаты прогнозов, сделанных блоком прогнозирования, и инструкции, выдаваемые блоком инструктирования.

Информация, с одной стороны, должна отображаться в удобном для быстрого восприятия ЛПР виде и, с другой стороны, должна быть как можно более полной. Эти требования противоречат друг другу, так как при увеличении объема знаковой информации уменьшается способность человека воспринимать ее. Проблема решается посредством многоуровневой схемы отображения информации с применением технологии гипертекста и когнитивной графики.

Устройством отображения информации для прототипа является дисплей рабочей станции. Неподвижное изображение на экране соответствует статическому состоянию объекта, а движение отображает переход объекта в новое состояние, на что ЛПР должен немедленно отреагировать.

Для отображения информации введен ряд рабочих пространств.

•  Рабочее пространство с изображением мнемосхемы ГЦН, его вспомогательных систем и обвязки датчиками. ГЦН представлен иконой класса gcn. Данный класс имеет несколько портов для связи с элементами отображения вспомогательных подсистем насоса класса subsystem: автономного контура, циркуляции масла в подшипниках, запирающей воды, охлаждающей жидкости. Датчики представляются по группам графическими образами фиксируемых ими параметров ГЦН. Рабочее пространство параметра становится видимым при нажатии оператором клавиши мыши на иконе параметра. Динамика процессов, происходящих в ГЦН, отображается изменением цвета графических образов параметров. Глядя на схему, ЛПР может качественно оценить состояние ГЦН и определить, какие параметры находятся вне диапазона допустимых значений (эти параметры выделяются красным цветом). Для более детального ознакомления с состоянием ГЦН оператор имеет доступ к рабочим подпространствам параметров.

•  Рабочее пространство актуальных сообщений. При нормальном состоянии насоса в рабочем пространстве актуальных сообщений находится только одно сообщение "Система ГЦН в норме". Это сообщение имеет зеленый фон и не сигнализирует о какой-либо аномалии. При возникновении аномальных ситуаций в рабочем пространстве появляются соответствующие сообщения на красном фоне.

• Рабочее пространство БЗ. В нем расположена граф-схема МПР. ЛПР использует это пространство при необходимости коррекции граф-схемы в рабочем режиме. В основном же это пространство предназначено для эксперта и инженера по знаниям для создания и тестирования БЗ (МПР). Реализован режим трассировки граф-схемы решателем по командам пользователя.

В режиме принятия решений ЛПР предоставляются средства для выбора, сокрытия, перемещения и изменения размера указанных рабочих пространств. С помощью этих средств он может сам конфигурировать интерфейс с приложением.

Дополнительно к БД реализована база сообщений, которая содержит все диагностические сообщения, которые могут быть выданы оператору в режиме принятия решений. База сообщений располагается в отдельном рабочем пространстве и состоит из экземпляров класса gcn-message, являющегося подклассом встроенного класса G2 message (сообщение) с атрибутом text. Класс gcn-message дополнен целочисленным атрибутом message-number (номер сообщения) и логическим атрибутом actual (актуальность сообщения), используемыми соответственно для ссылки на сообщение из элемента граф-схемы и для выделения сообщений, выдаваемых ЛПР в текущей ситуации.

Блок моделирования моделирует поведение объекта. Он может выступать как агент данных о состоянии объекта на этапе тестирования системы и на этапе принятия решений для сравнения с данными, поступающими от датчиков. Блок моделирования также может быть использован совместно с блоком прогнозирования для прогноза аномальных ситуаций и последствий управляющих воздействий.

В процессе реализации прототипа было определено 11 классов объектов, 1 подкласс связей между объектами, 2 подкласса переменных, 7 отношений между объектами, написано 18 обобщенных правил, 25 процедур и 2 функции. БД о ГЦН включает 33 параметра. Для каждого непрерывного параметра определено рабочее подпространство и объект для графического отображения динамики изменения его значений. Граф-схема БЗ состоит из 41 элемента. Внутреннее представление прототипа занимает 160К.

Работа проводится при финансовой поддержке РФФИ (проект 96-01-00125).

Список литературы

1.   Башлыков А.А., Вагин В.Н., Еремеев А.П. Архитектура системы поддержки принятия решений операторами атомных станций, реализуемой средствами G2 // Экспертные системы реального времени / Материалы семинара.- М.: ЦРД 3,1995.-С.86-93.

2.   Башлыков АА., Вагин В.Н., Бремеев А.П. Экспертные системы поддержки интеллектуальной деятельности операторов АЭС // Вестник МЭИ,- М.: Изд-во МЭИ, 1995. №4.-С.27-36.

3.   Башлыков АА., Бремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике / Под ред. А.Ф. Дьякова.- М.: Изд-во МЭИ, 1994.- 216с.

4.   Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании // Материалы семинара / Научн. рук. Э.В. Попов.- М.: ЦРДЗ, 1995.-147 с.

5.   Искусственный интеллект: Справочник. В 3 кн. / Под ред. Э.В. Попова, ДА. Поспелова, B.H. Захарова, В.Ф. Хорошевского.-М.: Радио и связь. -1990.

6.   Экспертные системы реального времени // Материалы семинара / Научн. рук. Э.В. Попов.- М.: ЦРДЗ, 1995.-117с.

7. Goodstein L.P. Decision Support Systems: A Survey.-RNL, Roskilde, Denmark, 1991.- 71 p.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1081
Версия для печати
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 1996 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: