CC BY
48
Раздел IV. Автоматизированные системы управления
УДК 519.7:004.8
С. Е. Бублей, Б. В. Мамутов ЭКСПЕРТНЫЙ АНАЛИЗ НЕПРЕДВИДЕННЫХ СИТУАЦИЙ
Рассматривается решение задачи анализа непредвиденных ситуаций, которые могут появиться в процессе эксплуатации технологических объектов. Описание параметров состояний предлагается задавать в виде лингвистиче-. ,
.
Анализ; эксперты; принятие решений.
S. E. Bubley, B. V. Mamutov EXPERT UNFORESEEN SITUATIONS ANALYSIS
The decision of task of analysis of unforeseen situations which can appear in the process of exploitation of technological objects is examined. The specification of parameters of the states it is suggested to set as linguistic variables. Making decision takes place coming from rules, set by experts.
Stock, analysis; experts; making decision.
При решении многих задач управления сложными технологическими объектами существуют трудности анализа так называемых нештатных ситуаций. Данные задачи имеют место при управлении предприятиями энергетической промышленности, при транспорте нефти и газа, в химической промышленности, при анализе экологических ситуаций, управлении летательными аппаратами и прочее. Общим для всех перечисленных объектов является структура автоматизированной системы управления, гипотетический вид которой показан на рис. 1.
Информация от датчиков (Д) поступает в микропроцессорную систему , -.
Если объекты технологического процесса находятся в стационарных и , , -нального отображения множества параметров состояний в множество параметров управления. Другими словами, существует аналитическая модель, позволяющая получать управления без участия оператора.
Объекты управления могут находиться в состояниях, которые классифицируются как нестационарные и нелинейные. Математическая модель, позволяющая аналитически определять управление, не может быть получена, и решение принимается оператором.
Рис. 1. Гипотетическая структура автоматизированной системы управления
Для принятия решений применяются экспертные оценки. Параметры состояний задают на вербальном уровне, в виде лингвистических переменных (ЛП). ЛП задается набором [1]:
<а,т(оф,х1,о,м>, 1=1,п,
где а1 - название /'-й ЛП; Т(а1) - терм-множество ЛП а1; XI - область определения элементов; О - синтаксическое правило; М - семантическое правило, кото-
„ шт ак е Т(а1)
рое ставит в соответствие каждой нечеткой переменной (НП) / ' /У нечет-
С(ак) „п ак
кое множество ' / 7 - смысл НП / .
о
Нечеткие переменные у задают тройкой множеств
< а ,хі,с( а), к=і,г,
где
С( °1) = {< >1 х е X1
С(а ) - нечеткое подмножество множест-
ут ^С(ок)(Х/) 1
ва XI; ; - функции принадлежности, задание которых осуществляется
путем опроса мнений экспертов.
Известны модели принятия решений [2], в которых входные переменные рассматриваются на вербальном уровне, в виде ЛП, а нечеткий логический вывод осуществляется по тем или иным правилам, задаваемыми экспертами. Наиболее часто применяется модель классификация, в которой эксперты определяют , ,
.
Модель принятия решений определена в виде тройки множеств: (Т, Ч/,И), где Т - множество факторов задачи, Ф- разбиение множества Т на нечеткие эта-
лонные классы
О 1>\И\), и - множество принимаемых решений. Множество
Т - прямое произведения множеств Т=Т(а1)1хТ(а2)1х... хТ(а„)1. Каждое из мно-
Т(а) е Т, / = 1,п “по
/ а/.
Модель принятия решений разрабатывается с применением экспертной информация в виде системы условных нечетких высказываний:
I:
Ь1; <если Е11 или Е12 или... или Е1 , то В1 >; Ь2; <если Е21 или Е22 или... или Е2п , то В2 >;
Ьк; <если Ек1 или Ек2 или... или Еп , то Вк >;
Е - ,
технологического объекта; В - нечеткие высказывания, связанные с принятием решений. Функции принадлежности принимаемых решений определятся форму:
Д1](х1х2...хп)= У ^а1(х1)&^о(х2)&...&^<(хп) (1)
(а]} ,а2 ,...,аП )еЬ]
Модель принятия решений представляется таблицей соответствия, содержащей максимум Т(а1)1хТ(а2)1х...хТ(аг)1 строк и (п+1) столбцов. В строках записываются экспертами возможные комбинации значений нечетких переменой7
ных г из терм-множеств Т(а), а в (п+1)-м столбце - соответствующие этим
* и,, 1 = ТИ
комбинациям решения ‘ .
Алгоритм работы модели принятия решений. Заданы функции принад-
ДС(С^)(х/) /г
лежности С(0/) и путем экспертного опроса заполнена таблица соответствия «нечеткая ситуация - принимаемое решение».
Шаг 1. Для конкретной ситуации датчиками измерены параметры. Это позволяет получить физические значения компонент точки входных факторов
(х1,х2,...,х°)е Х=Х1хХ2х...хШ 0 х0, г = Т/п
[ 1У 2’ ’ п/ . Знание компонент г позволит по-
1 - ДС(ак)(х/)
лучить конкретные значения функции принадлежности 1 г ’ неч етких пе-
- (а/) а/ .
Шаг 2. Значения функций принадлежности ДС(о) нечетких пере-
Иь
менных подставляют в функции принадлежности 0 эталонных классов Ь0-, соА ПЧ О Д1(хО1,хО2,...,х°п),0=1\И\
гласно формуле (1). Вычисляют значения о 12 п 1 '.
Шаг 3. Среди всех значений 0 находится максимальное
Д = тахДь,(х°1,х02,...,х°п) п п (2)
М1::(х°1,х02,...,х°п)
причем эталонному классу Ь8 с наибольшим значением 1 2’"'’ п соответствует решение кц. Это решение является тем решением, которое согласно знаниям экспертов соответствует существующей ситуации технологического объекта и внешней.
Эффективность применения модели классификации обеспечивается достаточно полным соответствием между наборами нечетких переменных, характеризующих состояния технологических объектов и внешнюю среду, и элементами множества принимаемых решений.
Данная модель может быть реализована как продукционная база знаний с использованием данных о реальных состояниях объекта управления, как показано на рис. 2.
. 2.
Модуль обработки данных реализован в соответствии с моделью классификации. Задача модуля принятия решения состоит в автоматическом выполнении анализа данных, определения степеней принадлежности нечетких перемен,
наиболее адекватного советующего решения. Принятое решение выводится на экран ПЭВМ и оператор принимает окончательно решение об управлении.
Основные требования, предъявляемые к информации при управлении технологическими объектами:
- единство информационной базы для всех задач;
- рациональная интеграция информационных массивов;
- однократный ввод информации в ЭВМ и многократное использование;
- унификация системы классификации и кодирования информации;
- унификация наименований информационных совокупностей;
- обеспечение возможности непрерывной обработки информации;
- оперативная коррекция первичной информации с учетом реальных изменений на объекте управления;
- обеспечение полноты данных;
- быстрота и удобство доступа к массивам информации;
- возможность совершенствования и развития информационной базы при изменении состава и содержания функциональных задач;
- обеспечение совместимости информации автоматизированной системы управления информационным обеспечением смежных систем.
Вследствие существенной неопределенности при решении задач управления в нештатных ситуациях появляется эксперт, в задачи которого входит принятие управляющего решения на основе советующего решения, выработанного . , как это показано на рис. 3.
. З.
Эксперт должен определить степень соответствия нештатной ситуации принимаемому решению. Для принятия решения эксперт работает с тремя источниками информации: информация датчиков; советующее решение модуля .
Данная схема достаточно полна, использует всю предоставляемую информацию и может быть использована при построении информационно.
, , оценок при решении задач трудоустройства чрезвычайно велика вследствие значительной степени неопределенности параметров, характеризующих кандидатов на рабочие места и вакантные должности.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975. - V. 80. -P.407 - 428.
2. Мелихов AM., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой - М.: Наука, 1990. - 272 с.
Бублей Сергей Евгеньевич
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге E-mail: [email protected]
347928, Таганрог, ГСП 17А, Некрасовский, 44. Тел: 88634-371-689
Мамутов Батр Вячеславович E-mail: [email protected] Тел: 88634-371-689
Bubley Sergey Evgehievich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University E-mail: [email protected]
44, Nekrasovsky, Taganrog, 347928. Phone: 88634-371-689
Mamutov Batr Vjacheslavovich
E-mail: [email protected] Phone: 88634-371-689
