Программные продукты и системы

Гибридная (интегрированная) экспертная система (ГЭС) “Экран-ХТС” является инструментальной продукционной системой [1], предназначенной для создания и обеспечения поддержки работы разнообразных прикладных ЭС автоматизированного синтеза ресурсосберегающих химико-технологических систем (ХТС). ГЭС “Экран-ХТС” разработана путем модификации и развития инструментальной ЭС “Экран” [2]; она помогает химикам-технологам в режиме интеллектуального диалога на ограниченном естественном языке с ГЭС решать неформализованные задачи синтеза ресурсосберегающих ХТС. Требуемые знания в области химической технологии и теории автоматизированного синтеза ресурсосберегающих ХТС [1] должны быть представлены в виде набора фреймов-прототипов и детерминированных продукционных правил (ПП), отображающих используемые эвристические правила.

Введем формальное понятие ПП, используемых при создании ГЭС. Предположим, что:

1) база знаний прикладной ЭС содержит конечный набор правил ПП = {P1, ..., Pn};

2) база знаний содержит конечный список A = {A1, ..., Am}, представляющий собой достоверные знания или факты. Это могут быть фреймы-примеры, а также некоторые означенные атрибуты фреймов, истинные предикаты, то есть отношения. Условие применимости каждого ПП-Pi состоит в одновременном выполнении некоторой совокупности {Ai1 , ..., Aik} элементарных условий;

3) действие элементарной продукции – это установление одного из фактов Ai из списка A. Тогда любая продукция Pi имеет вид:

Pi: “ЕСЛИ Ai1 & Ai2 & Aik , то Ai“.

Совокупность знаний, используемых при поиске семантических решений неформализованных задач ресурсосберегающих газофракционирующих систем (ГФС), можно представить в виде кортежа множеств и отношений:

K(o) = < G, C, X, F, S, Q, A, R 1 , ..., R 5 >,

где G = {g i}, i = 1,ng – множество источников газового сырья (природный газ, газы гидрокрекинга и т.д.); С = {С i}, i = 1,nс – множество химических составов исходного сырья ГФС; CiK = {k ij}, j = 1,nk – множество химических компонентов, поступающих из всех возможных источников сырья (природный газ – метан, этан, ..., гексан); X = {xi}, i = 1, ncomp – покомпонентный расход сырья; F = {Fi}, i = 1,nf – множество продуктовых фракций газоразделения; Fi K = {kj}, j = 1,nk – множество химических компонентов сырья (этановая фракция – метан, этан); S = {si}, i = 1,ns – множество структур технологических схем; Q = {qi}, i = 1,nq – множество химико-технологических процессов разделения (ректификация, абсорбция и т.д.); A = {ai}, i = 1,na – множество вариантов инженерно-аппаратурного оформления процессов разделения (колонна простая, фракционирующий абсорбер); R1 – отношение соответствия между химическим составом Сi и конкретным qi источником исходного сырья ГФС; R2 – отношение соответствия между требуемыми фракциями Fj, химическим составом Ci и компонентным расходом X сырья; R3 – отношение соответствия между синтезируемой структурой ГФС si, химическим составом Cj и покомпонентным расходом X сырья; R4 – отношение соответствия между выбираемым химико-технологическим процессом pi, парой фракций , химическим составом Cm и покомпонентным расходом X газовой смеси, разделяемой на данном этапе декомпозиции многокомпонентной смеси; R5 – отношение соответствия между выбираемой аппаратурой am, химико-технологическим процессом pi, химическим составом Cj и покомпонентным расходом X газовой смеси, разделяемой на данном этапе.

Множества G, C, F, P, A организованы в виде реляционных баз данных. Отношения R1, R4, R5 формально представлены продукционными базами знаний: “Уточнение и структурно-классифицированное представление исходной постановки неформализованной задачи синтеза ГФС”; “Генерация операторных схем ГФС”; “Инженерно-аппаратурное оформление химико-технологических процессов”. Множество X задается пользователем в диалоге с системой, а множество S определяется в результате логического вывода и цифрового моделирования. Отношение R2 представлено набором процедур, а R3 – процедурами и ПП.

Пример продукции R1:

ЕСЛИ

             Температура смеси [T = To]                 И

     Давление смеси [P = Po]                             И

     Неорганические примеси - не содержатся

ТО

             Методика расчета фазового равновесия –                   “Редлих-Квонг”.

Пример продукции R2 :^

ЕСЛИ

     Химический состав сырья – предельные        углеводороды. Неорганические примеси –           содержатся

ТО

     Покомпонентный состав сырья – Вызов        процедуры расчета состава.

При создании баз знаний и баз данных использована инструментальная экспертная система “Экран”, при создании вычислительных процедур – язык программирования Си.

ГЭС “Экран-ХТС” представляет непрограммирующему лицу, принимающему решение (ЛПР), следующие возможности:

· с помощью редактора базы знаний (РБЗ) организовывать базы знаний для конкретных приложений, то есть описывать, модифицировать, удалять факты и ПП, которые формально представляются в ЭВМ набором из пяти таблиц-отношений унифицированной структуры и набором исходных файлов;

· с помощью системы поиска противоречий осуществлять проверку наборов ПП на непротиворечивость;

· с помощью блока прямого вывода осуществлять собственно экспертизу, то есть генерацию операторной схемы ГФС, отображающую выбранную последовательность выделения требуемых компонентов из исходной многокомпонентной смеси;

· с помощью подсистемы объяснений уточнить, как было сгенерировано семантическое решение неформализованной задачи.

ГЭС работает с тремя типами пользователей: 1) инженер по знаниям (он же – системный программист); 2) эксперт – технолог; 3) пользователь экспертной системы – ЛПР: инженер – химик, технолог, проектировщик или студент, обучающийся по этой специальности.

ГЭС может функционировать в следующих режимах:

* инженер по знаниям и эксперт после предварительного концептуального и таксономического анализа знаний предметной области по формализации предметной области (разработка набора фреймов, формулировка ПП, формулировка текстов вопросов к пользователю) заполняют базу знаний, используя средства РБЗ;

* если необходимо представление некоторых целевых фактов (результатов вывода) в виде рисунков, схем, диаграмм и прочего, то инженер по знаниям программирует на языке Си соответствующие функции (с именами ris 1, ris 2, ..., ris N), используя или функции библиотек Microsoft C, или любой графический пакет, совместимый с языком Си;

* инженер по знаниям и эксперт на этапе представления знаний, используя систему поиска противоречий (СПП), могут проверить, не содержат ли правила базы знаний внутренних противоречий [2];

* пользователь экспертной системы или ЛПР, общающийся с ГЭС в режиме меню с помощью диалогового процессора, решателя (процессора прямого логического вывода) и объяснителя, получает сгенерированные экспертной системой семантические решения исходной задачи синтеза в виде операторной схемы ГФС, отображающей последовательность выделения требуемых компонентов из исходной газовой смеси.

Архитектура ГЭС “Экран-ХТС” образована совокупностью трех автономно работающих функциональных блоков, реализованных в виде программных комплексов: базы знаний; редактора базы знаний, который обеспечивает организацию, модификацию и поддержку в рабочем состоянии базы знаний; системы поиска противоречий, которая выявляет внутренние противоречия в системе ПП; продукционной экспертной системы (или блока вывода решений – БВР, или машины вывода), предназначенной для достижения цели – генерации семантического решения – путем применения ПП [1].

На рисунке 1 представлена архитектура и схема взаимодействия пользователей с языковым, программным, интеллектуальным и информационным обеспечением ГЭС.

Программная реализация ГЭС осуществлена на языке функционального программирования Си. Все указанные режимы работы для каждого типа пользователей с ГЭС проводятся под управлением трех независимых программных комплексов (РБЗ, системы поиска противоречий, БВР), которые связаны друг с другом только потоками входной и выходной информации.

Рассмотрим краткую характеристику основных функциональных блоков этой ГЭС [1].

Структура базы знаний. База знаний хранит программно реализованные модели представления декларативных и процедурных знаний. Декларативные знания – это набор фактов, ПП, подсказок, определяемых с помощью набора отношений. Процедурные знания – это библиотека функций, служащих для графической иллюстрации фактов, библиотека вычислительных процедур с помощью математических моделей. Указанные функции написаны на языке Си (Microsoft). Имена функций должны начинаться тремя символами “ris” и содержать не более восьми символов”, например ris 1, ris abcde. Подсказки, HELP-файлы набираются с помощью любого символьного редактора.

Таким образом, декларативная компонента базы знаний содержит базу фреймов и базу ПП. При разработке логической структуры базы знаний использована методология создания расширенной реляционной модели [3]. Структура базы знаний представлена на рисунке 2. При погружении этой структуры в среду конкретной реляционной СУБД получены таблицы-отношения, представленные на рисунке 3. Пусть “Имя” базы знаний – bas. Тогда база фактов (фреймов) содержит три отношения: bas3, bas4 и bas5. (Замечание: имена файлов-отношений могут быть произвольными).

Таблица-отношение bas3 (имена атрибутов) содержит два столбца: NATR(str,2) –номер (ключ) атрибута, строка не более двух символов; ZAK(str,20) – атрибут-строка не более 20 символов. Например:

NATR            ZAK

01                   сырье

02                          химический состав

03                          неорганические примеси

04                          тип газа.

Таблица-отношение bas 4 (значения атрибутов) содержит два столбца: NFACT(str,4) – это сложный ключ данного отношения (4 символа), состоит из двух простых ключей: старшие два символа – это значение простого ключа NATR, а младшие два символа однозначно указывают на конкретное значение данного атрибута; ZNZAK(str,34) – значение атрибута-строка не более 34 символов. Например:

NFACT                ZNZAK

0300                     содержатся

0301                     не содержатся

0400                     сухой

0401                     жирный.

Таблица-отношение bas 5 содержит 4 столбца: NATR (str,2) – номер (ключ) атрибута; KZNATR(str,2) – количество значений атрибута; Q(str,150) – текст вопроса-обращения к пользователю за подсказкой значения конкретного атрибута – не более 150 символов; HLP(str,8) – имя HELP-файла, содержащего текст подсказки при обращении пользователя за помощью – не более 8 символов.

База правил содержит две таблицы-отношений: bas 1, bas 2.

Таблица-отношение bas 2 содержит три столбца: NRULA(str,3) – номер (идентификатор) правила – целое не более 3 символов; NFACTA(str,4) – номер (сложный ключ) факта, который является заключением (действием) правила NRULA; KUS(num,“d”) – число условий в данном правиле (не более 9) – целое не более 1 символа. Например:

NRULA    NFACTA              KUS

001                 0100                1

002                 0101                1

003                 0102                1.

Таблица-отношение bas 1 содержит три столбца: NRULP(num,“ddd”) – номер (идентификатор) правила; NPR(num,“d”) – номер условия в данном правиле; NFACTP(str,4) – номер (идентификатор) факта – условия в данном правиле, например:

NRULP    NPR    NFACTP

033                 1                 0201

033                 2                 0300.

Рассмотренная база знаний используется при работе продукционной экспертной системы и системы поиска противоречий. Для ее автоматизированного построения используется РБЗ.

 Редактор базы знаний. Многооконный РБЗ, используя иерархическую последовательность “свешивающихся” меню, предлагает пользователю организовать вновь, пополнить или модифицировать базу знаний фактами, ПП, подсказками. Эти факты, ПП и подсказки, представленные в виде набора пяти отношений унифицированной структуры, предназначены для долгосрочного хранения в виде файлов в кодировке ASCII. Таким образом, результатом работы РБЗ являются пять файлов-отношений, описывающих базу знаний конкретного приложения, плюс файл-“шапка”, содержащий текст приветствия прикладной ЭС.

Система поиска противоречий. Организация базы знаний в виде базы фактов, базы ПП и базы подсказок, представленных набором пяти отношений, – один из способов конкретной реализации моделей представления знаний. Независимость ПП друг от друга – основное достоинство продукционного представления знаний, позволяющее легко пополнять и модифицировать базу знаний, но не обеспечивающее возможности контроля ее внутренней согласованности. Источником ошибок в базе знаний могут быть ошибки ввода, упрощенное описание экспертом истинных правил вывода, противоречия человеческих знаний о данной проблемной области. Таким образом, последовательное погружение в ГЭС знаний различных экспертов в виде совокупностей не связанных между собой ПП приводит к тому, что проверка правильности рекомендаций ЭС невозможна даже с помощью подсистемы объяснений. Поэтому на уровне представления знаний необходимы средства автоматизации проверки непротиворечивости продукционных баз знаний.

В работе [2] показано, что противоречия в ЭС возникают в конечном счете из-за несоответствия правил содержательным связям между фактами. Показано, что можно выделить внешние противоречия между системой продукции и моделью проблемной области, имеющие естественные аналоги в научных теориях, и внутренние противоречия в системе продукции, нежелательные в ЭС. Первые можно устранить сужением модели проблемной области, вторые – только модификацией ПП.

СПП работает на уровне представления знаний, имея на входе базу знаний или ее фрагмент, а на выходе – “отбракованные” цепочки вывода фактов. Иными словами, ССП на входе имеет набор файлов-отношений, а на выходе – те составленные из ПП цепочки вывода, у которых выявились внутренние противоречия.

Блок вывода решения. БВР, или продукционная ЭС, включает следующие составляющие: диалоговый монитор, обеспечивающий работу ЛПР по различным меню, интерактивные запросы оперативных данных в процессе логического вывода, работу объяснительной компоненты как в процессе вывода (подсказка-разъяснение пользователю ЭС, затем запрос конкретного факта), так и на этапе выдачи экспертной рекомендации; решатель, реализующий механизм прямого логического вывода (точнее, вывода по здравому смыслу); объяснитель, оправдывающий полученные решения путем трассировки цепочки вывода и генерации текстов правил.

БВР имеет на входе базы знаний файл-отношение, а также полученное в результате диалога с пользователем описание начального состояния системы ЭС, то есть исходных данных для неформализованной задачи или начального состояния процедуры поиска решений (для стратегии прямого вывода решения). На выходе в результате анализа знаний ЭС дает набор сгенерированных рациональных технологических схем ХТС, который далее передается в блок цифрового моделирования для определения оптимальной технологической схемы.

Структура файлов. В рассматриваемой ГЭС используются несколько типов файлов: CAP-файлы; файлы исходных данных; HELP-файлы.

CAP-файл – это файл управляющей информации. В его структуре отражается естественная последовательность действий по решению задачи генерации технологической схемы, зафиксированная с помощью соответствующих ПП, содержащихся в базе знаний.

Файлы исходных данных необходимы для построения с помощью ГЭС “Экран-ХТС” разнообразных новых прикладных ЭС.

Список литературы

1. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. - М.: Химия, 1995. - 368 с.

2. Поспелов И.Г., Поспелова Л.Я. Динамическое описание систем продукций и проверка непротиворечивости продкуционных экспертных систем // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. - 1987. - № 1.