CC BY
107
УДК 004.891
Т.Д. Козлова, Е.М. Самойлова
МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИЧИН НЕИСПРАВНОСТЕЙ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СТАНОЧНЫХ МОДУЛЕЙ
Описывается методика разработки экспертной системы поддержки принятия решений для определения причин неисправностей автоматизированных станочных модулей.
Экспертная система, методика разработки, база знаний, автоматизированный станочный модуль
T.D. Kozlova, E.M. Samoilova METHOD DEVELOPMENT EXPERT SYSTEM TO DETERMINE THE CAUSE AUTOMATED MACHINE MODULE
The article describes how to develop an expert decision support system for determining the causes of failures of automated machine tool modules.
The expert system development methodology, knowledge base, automated machine tools module
В настоящее время разработка и использование экспертных систем (ЭС) являются одним из ведущих направлений в области развития искусственного интеллекта в таких сферах, как промышленность, образование, экономика, здравоохранение и т.д. [3, 6, 7].
Рассмотрим использование ЭС для решения задач диагностики и управления в условиях автоматизированного производства, когда ЭС является частью системы мониторинга технологического процесса. В связи с отсутствием единого подхода к созданию таких систем возникает необходимость разработки методики построения ЭС, поддержки принятия решений при определении причин неисправностей технологических систем [1-3].
При построении ЭС необходимо следовать следующим правилам:
— обеспечение информационной универсальности;
— обеспечение возможности расширения;
— обеспечение внутренней совместимости компонент.
Информационная универсальность заключается в эффективной организации данных и знаний в виде баз данных (БД) и баз знаний (БЗ). Под БД понимается как БД результатов работы ЭС с пользователем, так и внешняя БД к которой будет обращаться ЭС при диалоге с пользователем. В разрабатываемой ЭС поддержки принятия решений для определения причин неисправностей автоматизированного станочного модуля предлагается использование внешней БД отказов, доступ к которой будет осуществляться для пользователей с высоким уровнем профессионализма. Также предусмотрено использование внутренней БД, с которой работает БЗ [6].
С целью обеспечения возможности расширения ЭС предусмотрено введение новых правил в БЗ.
Разрабатываемая экспертная система поддержки принятия решений предназначена для реализации в составе системы мониторинга технологического процесса (СМТП) [5]. Таким образом, существует необходимость обеспечения внутренней совместимости компонент. ЭС осуществляет поддержку принятия управленческих решений наладчиком технологического оборудования при анализе диагностической информации поступающей из системы мониторинга, а также осуществляет помощь при корректирующих мероприятиях (устранение неисправностей, повышение качество технологического процесса).
Для функционирования СМТП сотрудниками СГТУ создан комплекс программных продуктов, позволяющей поддерживать в едином информационном пространстве все процессы измерения, обработки, визуализации и передачи результатов контроля пользователями различного уровня, создавать базы данных и базы знаний. Основные неисправности АСМ и способы их устранения получены в результате обработки данных экспериментальных исследований, проводимых учеными СГТУ [5].
178
Таким образом, БД ЭС и БД системы мониторинга находится в едином информационном пространстве, что позволяет автоматически обновлять БД отказов АСМ при появлении новой информации в БД СМТП. Связь осуществляется при помощи SQL инструкций (рис. 1).
В основе предлагаемой методики разработки ЭС находится обобщенная задача, связанная с достижением цели
G [3\.¥х^у
где х - исходные данные и знания (х€Х), ¥ - оператор, метод, способ, или алгоритм для получения решения у, позволяющего достичь или приблизится к цели G при выполнении некоторых условий (ограничений и связей). Цель связана с повышением эффективности функционирования технологической системы.
Таким образом, существует необходимость изучения предметной области с целью выявления цели, которую необходимо достигнуть при помощи ЭС, исходные данные и знания, а также методы, алгоритмы, способы получения решения, что и составляет основные этапы разработки экспертной системы поддержки принятия решений (рис. 2).
Рис. 1. Организация связи системы СМТП с экспертной системой
Цель разработки. При разработке ЭС поддержки принятия решений для технологической системы разработчиками должна преследоваться цель повышения качества изготавливаемой продукции, обеспечение надежности и работоспособности технологической системы.
Исходные данные. Исходными данными будут являться возникшие неисправности - параметрические и функциональные отказы основных модулей АСМ. Для достижения цели будут использоваться алгоритмы методы и способы, решением в данной задаче является определение способа устранения возникших неисправностей. Таким образом, для принятия управленческих решений в БД и БЗ ЭС необходимо хранить и накапливать информацию о следующих основных критериях:
1. входные данные (возникшие неисправности в технологической системе);
2. выходные данные (способы устранения возникших неисправностей);
3. результаты работы ЭС.
Общая характеристика компонентов ЭС. Для повышения эффективности работы ЭС необходимо наличие следующих компонентов: интеллектуальный интерфейс; БД результатов работы ЭС и внешняя БД для обеспечения связи с компонентами верхнего уровня.
Методы и способы устранения неисправностей по возможности должны храниться в БД ЭС, то есть они не должны быть привязаны к логическому выводу. В процессе работы ЭС должна обращаться к внешней БД. Отделение БД от логического вывода позволит обновлять данные о неисправностях и способах их устранения без изменения исходного кода программы, т.е. без привлечения программиста. Но для решения данной задачи, понадобится привлечение высококвалифицированных программистов, а это является не всегда возможным. БД может являться частью ЭС и разработана в той же среде, а может быть представлена независимым внешним модулем, разработанным при помощи специализированных систем управления базами данных (СУБД).
Рис. 2. Основные этапы разработки экспертной системы поддержки принятия решений
Для статистической обработки результатов диалога ЭС с пользователем, существует необходимость БД результатов работы ЭС, представленной в виде текстовых файлов. Выполнение данного условия упростит процедуру вывода на печать при необходимости.
При разработке ЭС поддержки принятия решений необходимо учитывать уровень профессионализма пользователей (обычно два: высокий и низкий).
Методы представления данных и знаний. После определения основных критериев и компонентов ЭС, необходимо выбрать способ представления знаний. Выделяют следующие модели представления знаний: продукционная модель, семантические сети, фреймы. Продукционные модели являются пока более популярными, поэтому для построения БЗ ЭС поддержки принятия решений данная модель знаний является наиболее предпочтительной [4].
Правила в БЗ ЭС имеют вид:
ЕСЛИ А ТО S, где А - условие; S- действие.
Действие S исполняется, если А истинно. Наиболее часто действие S, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может быть выведено системой (то есть становится ей известной), если истинно условие правила А. Разрабатываемая БЗ носит статический характер, так как факты, хранимые в базе знаний, не изменяются в процессе решения задачи.
Внешняя база данных отказов ЭС представлена реляционной базой данных, реализованной в СУБД Access 2007 (рис.3) [5].
Алгоритмы получения решений. Одним из важнейших этапов разработки ЭС поддержки принятия решений является разработка алгоритмов работы ЭС в различных ситуациях. Алгоритм является основой программной реализации ЭС. На рис.4. представлен алгоритм работы ЭС при определении причин неисправностей основных модулей АСМ.
/ ч
Узлы ACM 1 Неисправности и сп...
S? Узел Подсистема СО 1 КодН ей сп разности
узел Неисправность Способ устранения
Рис. 3. Схема внешней базы данных в СУБД Access 2007
Программная реализация ЭС поддержки принятия решений. Экспертная система поддержки принятия решений реализована при помощи объектно-ориентированного языка Delphi. При запуске ЭС, пользователю предлагается выбрать, к какому типу пользователей он себя относит.
Для пользователей с большим опытом работы предусмотрены четыре режима работы: «Устранение функциональных отказов», «Устранение параметрических отказов», «Устранение неисправности по коду ошибки», «Работа с базой данных отказов». Для пользователей с малым опытом работы предусмотрены два режима работы: «Устранение функциональных отказов», «Устранение параметрических отказов».
В ЭС для каждого функционального модуля представлены определенные группы отказов. Например, отказы для модуля «Шпиндель» представлены на рис.5. Пользователь выбирает предполагаемый отказ и получает рекомендацию по способу его устранения. Например, если не включается датчик вращения шпинделя, то проблема в генерации сигнала при переходе из «1» в «0» (рис. 6). Если данный ответ ЭС удовлетворяет пользователя, то система предлагает либо завершить работу путем нажатия кнопки «Выход», либо продолжить устранение других неисправностей (рис. 7).
Аналогичным образом ЭС работает при возникновении параметрического отказа.
Причина нет
Рис. 4. Алгоритм работы ЭС
Рис. 5. Окно выбора предполагаемого отказа
Рис. 6. Рекомендация ЭС
Тг Яогт21
Экспертная система заканчивает свою работу.Спасибо за внимание!
І Выход і Устранение других неисправностей |
Рис. 7. Результат работы ЭС
При работе ЭС в режиме «Устранение неисправности по коду ошибки» пользователю предлагается поиск причины отказа по коду ошибки (рис. 8). В режиме «Работа с базой данных отказов» реализован доступ к внешней БД.
~У Рогт41
В ведите код отказа:
Начать
Рис. 8. Окно для ввода кода ошибки
Единый подход к разработке ЭС поддержки принятия решений для определения причин неисправностей АСМ, представленный данной методикой, может значительно ускорить процесс разработки сложной системы управления ТП, повысить качество решения задачи и дать экономию ресурсов за счет эффективного распределения функций центрального управления и локальных измерительных и управляющих подсистем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Берестнева О.Г. Компьютерная система принятия решений по результатам экспертного оценивания в задачах оценки качества образования / О.Г. Берестнева, О.В. Марухина // Образовательные технологии и общество. М., 2003, № 5(3). С. 216-231.
2. Петрухин А.В. Принятие технологических решений в литейном производстве с использованием интегрированной экспертной системы / А.В. Петрухин, В.К. Агеев, Ю.Ф. Воронин // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2004. № 5. С. 64-65.
3. Интеллектуальные системы управления организационно-техническими системами / А.Н. Ан-тамошин, О.В. Близнова, А.В. Бобов, А. А. Большаков. М.: Горячая Линия - Телеком, 2006. 160 с.
4. Козлова Т.Д. Экспертная система для определения причин неисправностей технологических систем // Вестник СГТУ. 2011. № 2 (56). С. 219-224.
5. Игнатьев С. А. Мониторинг технологического процесса как элемент системы управления качеством продукции / С. А. Игнатьев, В.В. Горбунов, А. А. Игнатьев. Саратов: СГТУ, 2009. 160 с.
6. Игнатьев А.А. Совершенствование управления качеством продукции на основе системы мониторинга с элементами искусственного интеллекта / А.А. Игнатьев, Е.М. Самойлова // Вестник СГТУ/ 2009. № 3 (41). С. 207-209.
Козлова Татьяна Дмитриевна -
аспирант кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами» Саратовского государственного технического университета
Самойлова Елена Михайловна -
кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами»
Саратовского государственного технического университета
Статья т
Tatyana D. Kozlova -
graduate student, «Automation and processes control», Saratov State Technical University
Elena M. Samoilova -
Ph.D., Associate Professor of «Automation and processes control» Saratov State Technical University
в редакцию 30.05.2011, принята к опубликованию 24.06.2011
