Software & Systems

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

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.