Одним из этапов создания интеллектуальных систем является разработка баз знаний о рассматриваемых процессах, явлениях и объектах предметной области. При этом происходит взаимодействие инженера по знаниям (аналитика) с экспертами (специалистами предметной области), в результате которого становятся явными процесс рассуждения специалистов при принятии решения и структура  представления знаний. Одним из способов повышения эффективности данного процесса является использование специализированных программных средств для наполнения баз знаний непосредственно экспертами, то есть приобретение знаний (knowledge acquisition) [1, 2].

Целью данного исследования является разработка программного и информационного обеспечения, в частности, проблемно-ориентированного редактора, для создания продукционных баз знаний, являющихся одним из главных компонентов экспертных систем, обеспечивающих повышение эффективности и качества оценки технического состояния и остаточного ресурса технических объектов в нефтехимии.

Разрабатываемое обеспечение ориентировано на непрограммирующего специалиста-предметни­ка. В качестве технологической платформы предлагается использовать  универсальный редактор баз знаний [3]. Новизной предлагаемого подхода являются алгоритмы, позволяющие расширить функциональность этого редактора возможностью создания семантического метаописания знаний для решаемой задачи и обеспечивающие динамическое формирование (генерацию) элементов системы приобретения знаний (алгоритмы, интерфейс пользователя) в соответствии с метаописанием.

При выполнении данной работы решались следующие задачи.

·       Проектирование и программная реализация проблемно-ориентированного редактора баз знаний, включая разработку функциональных требований, архитектуры, логической модели БД, алгоритмов обработки информации, проекта (прототипа) интерфейса.

·       Создание семантического метаописания, включая анализ предметной области с целью концептуализации и формализации основных понятий и отношений, а также проектирование шаблонов (информационных моделей) для описания причинно-следственных зависимостей в задачах оценки технического состояния и остаточного ресурса.

·       Разработка элементов подсистемы приобретения знаний: алгоритмов опроса экспертов и соответствующего пользовательского интерфейса.

Проблемно-ориентированный редактор

Основные функции. Разрабатываемый редактор предназначен для поддержки процесса создания баз знаний продукционного типа непрограммирующим пользователем с учетом особенностей задачи оценки технического состояния и остаточного ресурса.

·       Управление базами знаний, включая:

–      открытие, загрузку и сохранение баз знаний;

–      создание, удаление, изменение элементов базы знаний (фактов, правил);

–      импорт и экспорт информации, представленной в UML [4] моделях классов в формате XMI (XML Metadata Interchange) [5];

–      предварительный просмотр элементов базы знаний с использованием нотации RVML (Rule Visual Modeling Language) [6];

–      генерацию баз знаний на целевом языке представления знаний, в частности, CLIPS [7], включая описание слотов, шаблонов, фактов, правил.

·       Управление словарями-справочниками (дополнение словарей-справочников новыми терминами из объектов классов универсальной модели).

·       Проверка работоспособности (тестирование) баз знаний:

–      подключение и отключение машин вывода (в виде динамических библиотек);

–      логический вывод при помощи подключенных библиотек с целью проверки адекватности созданных баз знаний;

–      описание (протоколирование) процесса поиска решения (цепочки активированных правил) с целью объяснения полученных результатов.

·       Формирование отчетов:

–      распечатка (вывод на принтер) описания баз знаний: правил, шаблонов и фактов;

–      описание результатов логического вывода.

·       Настройка на определенную предметную область, включая:

–      определение процессов и их модификаций;

–      изменение шаблонов фактов, правил и вопросов.

Архитектура. Для реализации функций разработана архитектура редактора (рис. 1), основанная на архитектуре прежней версии [3]. Основное отличие новой архитектуры в наличии модуля управления семантическим уровнем (слоем), который и обеспечивает настройку редактора на определенную проблемную область с использованием шаблонов фактов, правил и вопросов.

Роли пользователей и режимы работы. В редакторе предусмотрен механизм ролей пользователей, обеспечивающий управление доступом к функциям системы. В частности, выделены две основные роли:

–      «инженер по знаниям (администратор)», обеспечивающий настройку редактора, которая требует глубоких знаний проблемной области и включает доступ к функциям изменения шаблонов;

–      «эксперт (специалист-предметник)», обеспечивающий ввод правил без возможности внесения изменений в шаблоны.

Описание семантического слоя (уровня). Семантический слой представляет собой совокупность шаблонов фактов, правил и вопросов для эксперта, а также специального ПО для их обработки.

Шаблон факта описывает некоторое понятие предметной области и  рассматривается как аналог понятий «фрейм-прототип» или «фрейм-образец» во фреймовой модели представления знаний [1].

Шаблон правила – это описание причинно-следственного отношения между понятиями в следующем виде:

ЕСЛИ шаблон_1 И шаблон_2 И … И шаблон_N  ТО шаблон_M.

Шаблоны фактов и правил содержат информацию об основных понятиях и отношениях проблемной области и представлены в виде специализированных конфигурационных файлов. Данные файлы интерпретируются редактором и позволяют динамически формировать элементы системы приобретения знаний, обеспечивая взаимодействие эксперта с редактором в терминах проблемной области.

В таблицах 1 и 2 приведены фрагменты структур данных конфигурационных файлов. 

Алгоритмическое обеспечение, предназначенное для обработки шаблонов, позволяет решать две задачи: определение порядка формирования вопросов и динамическое создание (генерация) интерфейса для взаимодействия с экспертом. Первая задача является наиболее сложной для формализации и определяется содержанием решаемой задачи (особенностью проблемной области).

В рамках данной работы предлагается определить проблемную область как область, где необходимо решить задачу идентификации некоторого процесса (рис. 2). Динамику процесса представим как последовательность классов состояний или стадий, где каждый класс/стадия описывается механизмом и кинетикой. Механизм – это совокупность воздействующих факторов и свойств объекта, определяющих направление развития процесса. Объект является носителем/обладателем процесса. Кинетика – совокупность последовательностей состояний/событий процесса.

Подобное представление процесса позволяет определить последовательность опроса эксперта при приобретении знаний, что также формализовано в виде шаблона, описанного в конфигурационном файле (табл. 3). Порядок представленных в шаблоне правил определяет порядок формирования вопросов эксперту.

Результатом решения второй задачи являются элементы интерфейса, например, на основе приведенного выше описания шаблона создаются форма ввода факта (см. http://www.swsys.ru/uploaded/ image/2015-2-dop/7.jpg) и форма опроса эксперта (см. http://www.swsys.ru/uploaded/image/2015-2-dop/8.jpg).

Конфигурационные файлы создаются администратором (инженером по знаниям) однократно перед передачей редактора конечному пользователю (аналитику), но могут быть изменены (откорректированы) в процессе эксплуатации.

Концептуализация и формализация основных понятий и отношений проблемной области

Для настройки редактора произведен анализ предметной области, включающей задачи оценки технического состояния и остаточного ресурса при экспертизе промышленной безопасности нефтехимических объектов.

Результатом анализа является выделение основных понятий (для формирования шаблонов фактов) и отношений между понятиями (для формирования шаблонов правил). В частности, выявлено, что основным понятием в области оценки технического состояния и остаточного ресурса является понятие «нежелательный процесс» [8], структура которого может иметь вид, представленный на рисунке 3.

Нежелательный процесс – совокупность объективных физико-химических процессов, обусловленных как протеканием различных техно- логических (рабочих) процессов, так и несо- вершенствами и нарушениями конструктивного, производственного и эксплуатационного происхождения [8].

Динамика нежелательного процесса может быть представлена в виде причинно-следственной цепочки классов состояний: исходная дефектность,  поврежденность, разрушение, отказ.

На основании структуры понятия «нежелательный процесс» (рис. 3) выделены шаблоны для формирования фактов, в частности, свойства объекта представлены шаблоном «материал», который включает название материала и его технологическую (остаточные напряжения, конструктивная наследственность и т.п.) и металлургическую (дефекты изготовления и т.п.) наследственность, а воздействующие факторы представлены шаблоном «механические нагрузки» (статические, переменные,  динамические, температурные нагрузки и т.д.).

Для каждого шаблона составлено описание, соответствующее понятию «фрейм» (табл. 4) и оформленное в виде конфигурационных файлов.

Таблица 4

Пример описания понятия «механические нагрузки – статические» в виде фрейма

Table 4

The example of “mechanical loading – static” concept description as a frame

Наименование (заголовки) слота	Возможные значения слота
Вид статических нагрузок	Внутреннее давление (МПа), сосредоточенная нагрузка (МН), распределенная нагрузка
Величина нагрузок	Числовое значение (МПа)
Вид напряжения	Растягивающие, сжимающие, касательные
Величина напряжения	Числовое знание (МПа)

Основные функции редактора – автоматизированное формирование (создание) продукций и их программная реализация для CLIPS. Для обеспечения данных процессов разработан шаблон вопросов/наименований этапов, который позволяет последовательно описать нежелательный (деградационный) процесс (рис. 4) на стадиях повреждения, разрушения и отказа, включая механизм и его проявления в виде параметров.

Таким образом, на основе выделенной причинно-следственной цепочки классов состояний определена последовательность этапов описания деградационных процессов (рис. 3), которые также описаны в конфигурационных файлах.

Приведем пример описания нежелательного (деградационного) процесса «коррозионное растрескивание», шаблон правила выявления механизма повреждения и соответствующий интерфейс (см. http://www.swsys.ru/uploaded/image/2015-2-dop/9.jpg):

ЕСЛИ Материал И Остаточные напряжения И Механические нагрузки – статические И Теплообменная технологическая среда

ТО Механизм повреждения – Коррозионное растрескивание.

Конфигурационный файл имеет вид:

[Generalized rules]

#Коррозионное растрескивание

##1

dam-mechanism-dam-ky=Правило_выявления_ме­ханизма_повреждения:material,structural-here­dity,making-defects,mechanical-stress-const, thermal-stress,technological-environment,he­at-exchange-technological-environment,flow-technological-environment,surface-damage-from-corrosive-environment:exist-meh-dam

dam-damage-ky=Правило_выявления_поврежде­ний:exist-meh-dam:exist-dam

des-mechanism-des-ky=Правило_выявления_ме­ханизма_разрушения:exist-meh-dam,exist-dam: exist-meh-des

des-destruction-ky=Правило_выявления_раз­рушений:exist-meh-des:exist-des

Помимо общей схемы исследования, конфигурационные правила определяют также последовательность описания (ввода) отдельных компонентов правила: условий и действий. Для их описания также динамически создаются элементы интерфейса пользователя.

Ввод  каждого правила завершается просмотром его графического представления в виде RVML (Rule Visual Modeling Language) схемы (рис. 5) [6].

Визуальному изображению правила соответствует программный код на CLIPS, который в дальнейшем используется в программной системе проведения экспертизы промышленной безопасности нефтехимических объектов [9, 10].

В заключение отметим, что эффективное создание баз знаний и экспертных систем для решения задач в различных предметных областях требует разработки и использования специализированного инструментария, одним из видов которого являются проблемно-ориентированные редакторы баз знаний.

В данной работе представлено описание настраиваемого проблемно-ориентированного редактора для создания баз знаний в области оценки технического состояния и остаточного ресурса в нефтехимии. При настройке редактора произведен анализ предметной области, в результате которого разработаны:

–      шаблоны фактов, описывающие основные понятия задачи оценки технического состояния и остаточного ресурса;

–      шаблоны правил, описывающие причинно-следственные зависимости формирования деградационных процессов, в частности, коррозионного растрескивания, водородного охрупчивания и коррозионной усталости;

–      перечень вопросов для эксперта, обеспечивающий последо- вательное описание деградационных процессов.

Разработанные шаблоны и вопросы, выступая в роли модели предметной области, в совокупности со специализированным алгоритмическим обеспечением образовали семантический слой (уровень) для специализации универсального редактора [3]. Наличие данного слоя является осо­бенностью редактора, обеспечившего его настрой­ку под специфику предметной области, а также интеграцию с машинами вывода, что, в свою очередь, позволяет осуществить проверку разработанных баз знаний.

Произведено проектирование редактора, в результате которого разработаны функциональные требования, архитектура, логическая модель БД, алгоритмы обработки информации, проект интерфейса, а также его программная реализация.

Использование редактора позволяет уменьшить степень (время) участия инженера по знаниям в процессе создания базы знаний, обеспечивая возможности дополнения базы знаний специалистами-предметниками в процессе эксплуатации экспертной системы

Редактор использован (см. [9, 10]) при разработке баз знаний для проведения экспертизы промышленной безопасности нефтехимических объектов.

Литература

1.     Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000. 384 с.

2.     Гапоненко А.Л., Орлова Т.М. Управление знаниями. Как превратить знания в капитал. М.: Эксмо, 2008. 400 с.

3.     Юрин А.Ю., Грищенко М.А. Редактор баз знаний в формате CLIPS // Программные продукты и системы. 2012. № 4. С. 83–87.

4.     Документация спецификации Unified Modeling Language (UML), 2014. URL: http://www.omg.org/spec/UML/ (дата обращения: 20.02.2015).

5.     Документация спецификации XML Metadata Interchange (XMI), 2012. URL: http://www.omg.org/spec/XMI/ (дата обращения: 20.02.2015).

6.     RVML Документация спецификации Rule Visual Modeling Language (RVML). URL: http://www.safety-irk.ru/images/ stories/files/rvml.pdf (дата обращения: 20.02.2015).

7.     Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб: БХВ-Петербург, 2003. 608 с.

8.     Николайчук О.А. Моделирование знаний для исследования динамики технического состояния уникальных объектов // Проблемы управления. 2009. № 4. С. 58–65.

9.     Берман А.Ф., Николайчук О.А., Кузнецов К.А., Юрин А.Ю. Поддержка принятия решений на основе продукционного подхода при проведении экспертизы промышленной безопасности // Химическое и нефтегазовое машиностроение. 2014. № 11. С. 28–35.

10.  Кузнецов К.А. Задачи повышения качества оценки технического состояния и остаточного ресурса опасных производственных объектов // Химическое и нефтегазовое машиностроение. 2014. № 10. С. 24–29.