CC BY
47
УДК 621.873
А.Н. Иноземцев, д-р техн. наук, проф., зв. кафедрой, (4872)35-18-87, zem@tsu.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ),
О. А. Ямникова д-р техн. наук, пр°ф., (4872)35-18-87, Yamnikova_Olga@mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ)
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ВОЗНИКНОВЕНИИ НЕСООТВЕТСТВИЙ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Представлена логическая модель автоматизированной системы поддержки принятия решения при возникновении несоответствий компонентов математического обеспечения технологических систем.
Ключевые слова: автоматизированные системы, математическое обеспечение, технологические системы
Анализ видов, последствий и критичности отказов и применение методов управления надежностью компонентов программного обеспечения (ПО) технологических систем покаа на необходимость применения разнообразных средств и методов контроля работоспособности и диагностирования программного обеспечения для своевременного обнаружения и локализации его отказов. Одним из таких средств является автоматизированна системы поддержки принятия решения при отказе ПО системы ЧПУ, обеспечивающего успешное примен7ение всех методов повышения надежности технических систем [1, 2].
Поддержка принятия решения — это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. Системы поддержки принятия решений помогают специалистам выбрать и/или сформировать нужную альтернативу среди множества выборов при принятии ответственных решений. Такие системы являются частным случаем экспертных систем [3].
Обобщенна структура экспертной системы представлена на рис. 1. Следует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рис. 1, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку представляют собой практический стандарт структуры современной ЭС.
В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС; машина вывода, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.
Рис. 1. Обобщенная структура экспертной системы
От выбранного метода поиска, то есть стратегии вывода, зависит порядок применения и срабатывания правил. Процедра выбора сводится к определению направления поиска и способа его осуществления. Процедуры, реализующие поиск, обычно «зашиты» в механизм вывода, поэтому в большинстве систем инженеры знаний не имеют к ним доступа и, следовательно, не могут в них ничего изменять по своему желанию.
При разработке стратегии управления выводом важно определить два вопроса:
1. Какую точку в пространстве состояний принять в качестве исходной? От выбора этой точки зависит и метод осуществления поиска — в прямом или обратном направлении.
2. Какими методами можно повысить эффективность поиска решения? Эти методы определяются выбранной стратегией перебора — глубиной, в шириной, по подзадачам или иначе.
При обратном порядке вывода вначале выдвигается некоторая гипотеза, а затем механизм вывода как бы возвращается назад, переходя к фактам, пытаясь найти те, которые подтверждают гипотезу. Если она оказалась правильной, то выбирается следующая гипотеза, детализирующая первую и являющаяся по отношению к ней подцелью. Далее отыскиваются факты, подтверждающие истинность подчиненной гипотезы. Вывод такого типа называется управляемым целями. Обратный поиск применяется в тех случаях, когда результирующие события (в рассматриваемом случае - отказ ПО СЧПУ) известны и их сравнительно немного. При проектировании системы приндия решения при отказе ПО применима стратегия обратного вывода с поиском в ширину, так как конечное следствие - невозможность
выполнения управляющей программы заранее известно, а база знаний составляется на основе причинно-следственного анализа.
В общем случае все системы, основанные на знания, можно подразделить на системы, решающие задачи анализа, и на системы, решающие задачи синтеза. Основное отличие задач анализа от задач синтеза заключается в том, что если в задачах анализа множество решений может быть перечислено и включено в систему, то в задачах синтеза множество решений потенциально не ограничено и строится из решений компонент или подпроблем. Система поддержки принятия решения является задачей анализа.
Для реализации функций предложенной системы поддержки принятия был разработан алгоритм функционирования (рис. 2).
Рис. 2. Алгоритм уаботыг системыг поддержки принятия
Согласно этому алгоритму по номеру стартового вопроса система находит возможные варианты ответов на него. Пользователь выбирает один из предложенных вариантов ответа (в том числе вариант “вернуться к предыдущему вопросу”) и подтверждает выбор. Система определяет последствия выбранного варианта и генерирует информацию для системы объяснений.
В зависимости от полученных следствий система либо продолжает диагностику, либо (в случае перехода к результатам диагностики) производит поиск рекомендаций по устранению отказа. По результатам диагностики производятся поиск вариантов причиньы отказа и их ранжирование по возрастанию вероятности возникновения. Вероятности вариантов причин отказа наглядно предоставляются пользователю в виде круговой диаграммы:. Пользователю предоставляется возможность сохранить рекомендации по устранению отказа в текстовый файл и в файл Microsoft Word. Пользователю предлагается подтвердить одну из причин отказов (по факту восстановления, проводимого в порядке следования вариантов причин отказа). Если выбор ни одного из вариантов не позволил устранить отказ, диагностика производится сначала. Если устранение отказа произошло успешно, пользователь указывает соответствующий вариант и система производит перегенерацию вероятностей по текущему числу подтверждений.
Ввод в эксплуатацию данной автоматизированной системы: позволит повысить квалификацию наладчиков оборудования и сократить сроки простоев стажа, что, в конечном счёте, приведёт к повышению результативности протекающих на предприятии производственных процессов.
В даьнейшем созданна автоматизированная обучающа система может быть использована для раработки систем-анаогов применительно к программному обеспечению другого станочного оборудования.
Работа выполнена в рамках тематического плана Рособраовани № 1.5.09 и при финансовой поддержке РФФИ, проект № 08-08-99045-р_офи.
Библиографический список
1. Маркс Г. Информационные носители для электронных архивов /
Сети и системы: связи on-line - Электрон. дан. (1 файл). -
http://www.ccc.ru/magazine/depot/07_02/read.html70102.htm
2. Сергиевский Л. В. Наадка и эксплуатация станков с устройствами ЧПУ. М.: Машиностроение, 1981. 240 с.
3. Гаврилова Т.А, Хорошевский В.Ф. Базы1 знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 360 с.
A. Inozemtsev, O. Yamnikova
Decision making support system for solving errors in manufacturing equipment
software
A logical model of a decision making support system for solving errors in manufacturing equipment software has been presented.
Пол учено 12.11.2009
