CC BY
1Т.В. Ерёмина, д-р техн. наук, проф. Ю.П. Хараев, д-р техн. наук, доц.
И.А. Шаныгин, соискатель, e-mail: i.shanygin@mail.ru Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, г. Улан-Удэ
УДК 631.3.658.382
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ
ТЕХНОГЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
В статье рассмотрен метод построения экспертной системы при исследовании техногенной безопасности электроустановок с разработкой программного продукта для решения сложных неформализованных задач. Экспертная система выполняет функции эксперта (человека), воспроизводя его мнение, или является помощником лица, принимающего решение в определенной области знаний. Исходя из основных этапов функционирования экспертной системы, сформирована ее обобщенная структура для анализа состояния пожарной безопасности при эксплуатации электроустановок на сельскохозяйственных предприятиях. При выборе модели проектирования инструментальной среды и инструментальных средств определены требования к экспертной системе диагностики пожарной опасности электроустановок. Разработка экспертной системы проводится при построении и испытании прототипа. Прототип решает задачи с выбором категории пространства и надежной базой знаний с преобладанием преимущества экспертной системы по сравнению с человеком-экспертом.
Ключевые слова: техногенная безопасность, электроустановка, экспертная система, диагностика, пожарная безопасность, база знаний, база данных, модель, пространство решений.
Т-V. Eryomina, Dr. Sc. Engineering, Prof.
Yu.P. Kharaev, Dr. Sc. Engineering, Assoc. Prof.
I.A. Shanygin, PhD applicant
PRINCIPLES OF CONSTRUCTION OF AN EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSTICS OF TECHNOGENIC SAFETY OF ELECTRICAL INSTALLATIONS OF AGRICULTURAL OBJECTS
The article describes a method for constructing an expert system in the study of the technogenic safety of electrical installations with the development of a software productfor solving complex non-formalized tasks. The expert system performs the functions of an expert (person), reproducing his opinion or is an assistant to the person making a decision in a certain area of knowledge. Based on the main stages of the expert system functioning, its generalized structure was formed for analyzing the state offire safety during the operation of electrical installations in agricultural enterprises. When choosing a design model of the instrumental environment and tools, the requirements for an expert system for diagnosing fire danger of electrical installations are defined. The development of an expert system is carried out when building and testing a prototype. The prototype solves problems with the choice of the space category and a reliable knowledge base with the predominance of the advantages of the expert system in comparison with the human expert.
Key words: technogenic safety, electrical installation, expert system, diagnostics, fire safety, knowledge base, database, model, space solutions.
Введение
В последние годы основным направлением развития методов анализа и управления техногенных рисков человекомашинных систем вида «человек - электроустановка - среда» («Ч - Э - С») стала автоматизация знаний специалистов в рассматриваемой предметной области, включая и разработку специальных технологий практического применения этих знаний, т.е. экспертных систем (ЭС). Сущность ЭС состоит в реализации накопленного опыта эксперта (высококвалифицированного специалиста в данной предметной области), базирующегося на
знаниях в виде, позволяющем персональному компьютеру принять эффективное решение при исследовании какого-либо объекта. Экспертная система представляет «ход своих рассуждений» в четких гранях восприятия пользователя, что обеспечивается проведением соответствующего программного оформления. ЭС в сущности моделирует поведение эксперта при принятии решения в конкретной задаче (в данном случае - диагностика технического состояния электроустановок напряжением до 1000 В, применяемых в сельскохозяйственных объектах) путем разработки модели и алгоритмов оценки и прогнозирования техногенных рисков чело-векомашинной системы «Ч - Э - С» с целью нахождения оптимального значения техногенного риска Я.
Известно, что в ранее проводимых исследованиях, связанных с изучением искусственного интеллекта, появились такие системы, как «экспертные системы» [1, 2], связанные с разработкой программных продуктов для решения сложных неформализованных задач, создающих проблемы человеку, решение которых будет адекватно решению человека-эксперта. Проведем анализ основных функций ЭС и рассмотрим требования, которым она должна удовлетворять, для оценки и прогнозирования пожарной опасности электроустановок. Во-первых, ЭС должна обладать знаниями, а не просто способностью выполнять определенные алгоритмические функции. Во-вторых, знания, которые имеет ЭС, должны быть сконцентрированы на определенную предметную область; эти знания предполагают структурирование, формализацию и интерпретацию, т.е. отдельные сведения должны логически соотноситься друг с другом для выполнения экспертного анализа. В-третьих, из этих знаний должно непосредственно вытекать решение поставленной проблемы [3]. На основании изложенного дадим общее формальное определение ЭС как программы, сформированной с подготовкой знаний в конкретной среде для компьютерной обработки и получения решения той или иной проблемы реального мира. Очевидно, что экспертная система способна выполнять декомпозицию и функционирование перераспределения видов деятельности человека, использующих мышление и накопленный опыт. Таким образом, ЭС способна осуществлять функции эксперта (человека) или быть оперативным помощником для лица, принимающего решения (ЛИР). Следует отметить, что ЭС воспроизводит мнение эксперта для принятия решения в конкретной сфере знаний. Экспертная система накапливает знания человека-эксперта и трансформирует полученный опыт для приобретения знаний другими пользователями.
Целью исследования является анализ функционирования экспертной системы диагностики техногенной безопасности электроустановок сельскохозяйственных объектов. Задачей исследования является формирование основных этапов функционирования экспертной системы для определения состояния пожарной опасности электроустановок.
Материал и методы исследования
Основными этапами функционирования ЭС являются следующие:
Получение знаний - формирование необходимого опыта решения задач пожарной безопасности, передаваемого от соответствующего лица (эксперта) и перевод его в требуемый вид в целях использования этих знаний в программе. Отметим, что факты и причины, лежащие в основе знаний человека-эксперта, не представляют четкого теоретического изложения теории горения или могут быть построены в виде реальной модели существующего процесса. В частности, инспектор пожарного надзора знает, что отдельные события представляют причину увеличения пожаров или их уменьшения, однако он не владеет материалом, характеризующим механизмы опасных техногенных ситуаций и факторов риска возникновения пожара. Анализ статистики пожаров может помочь сделать общий долгосрочный прогноз по региону, но, как правило, такой анализ не работает в отношении отдельных объектов при краткосрочных прогнозах. Рассматривая такую проблему, работник пожарного надзора должен не только владеть материалом о пожарных ситуациях и пожарах, но и располагать данными для последующего анализа экспертом. Информация, переданная эксперту, необходима для разделения сложной проблемы на несколько проблем в упрощенном виде, решаемых независимо друг от друга, с
учетом достоверных исходных сведений. В ходе получения ЛПР неформализованной информации ее анализ несет определенные трудности и может иметь малозначимый конечный результат.
Формирование знаний - выполнение определенных исследований непосредственно с компьютерным и неформальным анализом взаимосвязи с когнитивной психологией [4]. В данном случае исследуются методы ассоциативного приобретения информации, аналогичной располагаемой в памяти человека. Благодаря использованию экспертных систем возможно получение методов формализованного разъяснения множества информации для перспективной их обработки символьными вычислениями. Формализованное разъяснение при использовании любого языка означает построение в полном объеме сложных выражений, их семантического регулирования. Символьные вычисления представляют выполнение не числовых, а смысловых операций, в которые могут быть введены символы и символьные структуры для представления различных понятий и отношений между ними. Отсюда следует, что значимым критерием формирования знаний будет логическая адекватность, т.е. способность распознать все отличия, которые закладываются в исходную сущность. Получение знаний, которые представляются выражениями в формальном виде, возможно в случае их несложности и объективности. Этап формирования знаний является важным фактором конструкции ЭС ввиду получения граней пространства поиска для механизма вывода [5, 6].
Управление процесса поиска решения подразумевает процесс принятия решения на основании использования имеющихся знаний и передачи информации о ходе решения проблемы пользователю, т.е. чтобы дать объяснения принятых решений. Получение знаний есть сложная процедура для человека с соответствующей профессией, обладающего определенными знаниями, в том числе когнитивной психологией, математической статистикой, моделированием систем, где следует построить математическую модель в конкретной области для последующего принятия решения.
Результативность знаний заключается в получении базы знаний экспертом с помощью специального программного продукта. Выполним анализ построения модели формирования знаний, получения базы знаний и базы данных, являющихся основой экспертной системы (рис. 1).
Рисунок 1 - Обобщенная структура ЭС: 1 - пользователь, интерфейс; 2 - база данных (БД); 3 - база знаний (БЗ); 4 - решатель;
5 - подсистема объяснений; 6 - интеллектуальный редактор базы знаний
База данных заполняется материалом об объектах, характеризующих определенную конкретную область, например производственное объединение, человекомашинная система, электрооборудование. Формирование базы данных осуществляется по результатам экспертных исследований, мониторинга измерений, наблюдений, полученными диаграммами, графической интерпретацией и табличными сведениями в нормативной и технической документации (о состоянии пожарной безопасности и статистике пожаров в электрических сетях и элект-
роустановках). База знаний характеризуется и определяется данными мыслительной способности человека, связанной с использованием практического опыта, его обобщения и целенаправленности. Следовательно, база знаний отражает закономерности конкретизированной предметной области, ее принципы, взаимодействия, нормативы в структурированном и формализованном виде. Знания отражают более высокий уровень абстракции, чем данные базы данных.
База знаний формируется посредством получаемых человеком сведений от материальных источников (учебников, научной литературы), а также знаний, представленных на моделях (языках). К последним относятся [7]: продукционная модель, основанная на правилах причинно-следственного характера «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)»; семантическая сеть, построенная по типу «граф» с пиковыми точками отражающими понятия, а главные соединения будут их взаимодействиями; фрейм (frame) - абстрагированное представление прообраза восприятия, или формализованная модель для отображения образа (мысленного объекта).
Выводы, основанные на полученных знаниях. Перспективная и репродуктивная модель базы знаний, включающая определенное количество правил. Отбор требуемых правил осуществляет машина логического вывода (МЛВ). В структуре ЭС есть программа, необходимая для МЛВ, называемая оболочкой экспертной системы, с помощью которой пользователь работает в режиме диалога с ЭС. МЛВ посредством оболочки получает знания, отвечая на поставленный вопрос пользователя в виде решения задачи или в форме рекомендаций. Таким образом, механизм вывода включает два компонента: первый реализует собственный вывод, второй управляет этим процессом.
Результаты исследования и их обсуждение
Инструментальные средства построения экспертной системы. При построении ЭС необходимо выбрать инструментальные средства, обеспечивающие автоматизацию проектирования на основе используемого так называемого прототипа, представляющего собой упрощенную версию конечной программы [8]. Для заданной области применения прототип решает неординарные задачи по проблеме организованной экспертной системы, заранее предопределяя события, т.е. до испытаний разрабатываемой им ЭС. Это способствует сведению к минимуму разнохарактерных перестроек при определении заглавной версии экспертной системы диагностики пожарных ситуаций. В основу выбора инструментальных средств должно быть положено сопоставление характеристик рассматриваемой проблемы, которая решается проектируемой ЭС, и их необходимых функциональных возможностей. Кроме выбора инструментальных средств не менее значимым является выбор инструментальной среды и способа подбора характера проблемы, анализируемой при создании ЭС. Структура анализа, приведенная в [9], отмечает 11 категорий пространства решений, из которых четыре будут основными:
1. Ограниченное пространство решений с надежной базой данных и базой знаний.
2 Надежная база знаний или база данных.
3. Большое, но факторизуемое пространство решений.
4. Большое нефакторизуемое пространство решений.
Очевидно, что наиболее предпочтительной для решения поставленной проблемы представляется первая категория, со значимыми альтернативами, принимаемыми при поиске решения, так как их число достаточно ограничено, базы данных и знаний достоверные, а истинность правил не вызывает сомнений. В этом случае нужно выполнить объемный поиск в пространстве решений и создать возврат с контролем в обратном направлении. При рассмотрении проблемы можно воспользоваться оболочкой, ранее созданной ЭС, решавшей аналогичную проблему (диагностику, прогнозирование и управление сложными системами или моделями) в другой предметной области. Оптимальное решение проблемы при данном подходе исключено, т.е. оно может быть хорошим, а не лучшим. Следует отметить, что получение оптимального решения связано с перегруппировкой отдельных вариантов, а это приводит к дополнительным затратам.
Рисунок 2 - Схема выбора инструментальной среды проектирования
экспертной системы
На рисунке 2 представлена рекомендуемая [10] схема выбора инструментальных средств. В начале следует сформулировать сущность проблемы, поставить цели и задачи исследования, ввести ограничения, т.е., по существу, обосновать характеристики стоящей проблемы, решение которой возможно при проектировании ЭС с последующим определением специфики пространства решений, представленных ранее. Далее эти решения анализируются вместе с принятыми характеристиками проектируемой экспертной системы, т.е. с характеристиками возобновляемых правил, непосредственной цели вывода или требованиями группировки пояснений, исходя из чего принимаются математические значения инструментальной среды. Последнее позволяет выбрать необходимую модель инструментальной среды.
На основании изложенного сформулируем требования к экспертной системе диагностики пожарной опасности электроустановок, применяемых на объектах АПК:
1. Способность накапливать знания об окружающем пространстве, объяснять толкования на основе приобретенного опыта. При рассмотрении экспертной системы эта способность должна выполняться на практике, полагая, что в ней представляются знания конкретной области (т.е. диагностирование пожарной опасности электроустановок объекта), соответственно и порождаемые ими суждения относятся только к этой области. Отметим, что экспертная система будет выглядеть весьма ограниченной в смысле объекта знаний, а вероятность получения достоверного суждения, очевидно, будет обратно пропорциональна объему знаний, вовлеченных в вывод суждений.
2. Наличие компетентности, т.е. возможности достигать экспертного уровня решения задачи.
3. Возможность использования символьных рассуждений путем представлений знаний в символьном виде, где смысл есть знаковое обозначение, соответствующее содержанию некоторого понятия.
4. Функционирование в двух режимах:
- режим накопления знаний проводится экспертом путем создания проблемной области при совместном наличии факторов и правил для приобретения требуемых знаний, в результате чего принимается нужное решение в проблемной области. Отметим, что здесь функцию программирования осуществляет эксперт, не являющийся специалистом в области разработки программных средств;
- режим осуществления нужного решения. Проводится при взаимодействии экспертной системы с лицом, принимающим решение в диалоге по анализу нужного решения и его осуществлению. ЛПР может обладать другой профессией, т.е. не быть компетентным в рассматриваемой конкретизируемой области, тогда это лицо или пользователь получает консультации у экспертной системы.
5. Процесс построения экспертной системы должен включать следующие этапы:
- идентификацию (формулировка цели и задач, подлежащих решению, формирование группы экспертов);
- концептуализацию (содержательный анализ предметной области, введения понятийного аппарата, выбор методов решения задачи);
- формализацию (выбор программных средств, разработанных ЭС и способов представления знаний, формализм основных понятий);
- выполнение (процесс приобретения знаний предполагает формирование базы знаний, осуществляемое экспертом путем «извлечения» знаний и их представления в виде, понятном для ЭС);
- тестирование (проверка компетенции ЭС на основе использования диалоговых и объяснительных средств проводится экспертом и инженером по знаниям).
6. Обладать способностью накопления и организации знаний: знания должны быть явными и доступными в отличие от традиционных программных средств; здесь должен быть использован высококачественный опыт квалифицированных экспертов, наличие прогностических возможностей, при которых ЭС не только выдает решения для конкретной ситуации, но и дает ответы для новых условий, объясняя, каким образом новая ситуация привела к изменениям.
7. Обладать преимуществами ЭС (искусственной компетенции) по сравнению с человеком-экспертом: а) постоянством, так как человеческая компетенция ненадежна; б) легкостью передачи или воспроизведением, т.е. передача формализма знаний - простой процесс копирования программы или файла данных.
Выводы
1. В результате проведенного анализа функциональных особенностей экспертной системы были выделены этапы развития знаний при решении проблемы пожарной безопасности на сельскохозяйственных объектах. Рассмотрены требования к созданию экспертной системы, ее обобщенной структуры на основе базы данных и базы знаний.
2. Разработка ЭС осуществляется при построении и испытании прототипа с выбором инструментальных средств с формированием базы знаний о способе получения характеристик проблемы проектируемой экспертной системы диагностики пожаров, связанных с применением электроустановок. При описании схемы анализа, исходя из свойств пространства выбора решений, на основании нечеткой логики, дается заключение о техногенной безопасности электроустановок, используемых на предприятиях АПК.
Библиография
1. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. - М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.
2. Экспертные системы: состояние и перспективы: сб. науч. тр. / отв. ред. Д.А. Поспелов. - М.: Наука, 1989. - 152 с.
3. Финн В.К. Индуктивные модели // Представление знаний в человеко-машинных робототехни-ческих системах. Т. А. - М.: Изд-во ВИНИТИ, 1984. - 216 с.
4. Экспертные системы. Принципы работы и примеры - М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.
5. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. -М.: СИНТЕГ, 2001. - 256 с.
6. Осуга С. Обработка знаний. - М.: Мир, 1989. - 293 с.
7. Ларичев О.И., Браун Р. Количественный и вербальный анализ решений: сравнительное исследование возможностей и ограничений // Экономика и математические методы. - 1998 - Т. 34, вып. 4. -С. 97-107.
8. Лорье Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. - М.: Мир, 1991. - 568 с.
9. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. - М.: Финансы и статистика, 1991. - 239 с.
10. Попов Э.В. Экспертные системы. - М.: Наука, 1987. - 288 с.
11. Пат. № 2256299 РФ, 04.02.2014. Способ определение остаточного ресурса электропроводки / Н.П. Воробьев, С.Н. Воробьева, Г.А. Гончеренко, О.К. Никольский.
Bibliography
1. Elti J., Coombs M. Expert systems: concepts and examples. - M.: Finance and Statistics, 1987. -
191 p.
2. Expert systems: status and prospects: Collection of scientific papers / Edited by D.A. Pospelov. -M.: Science, 1989. - 152 p.
3. Finn V.K. Inductive models. // Knowledge representation in human - machine robotic systems. T. A. - M.: VINITI, 1984. - 216 p.
4. Expert system. Principles of work and examples - M.: Radio and communication, 1987. - 224 p.
5. Trahtengerts E.A. Subjectivity in the computer support of managerial decisions. - M.: SINTEG, 2001. - 256 p.
6. Osuga S. Knowledge processing. - M.: World, 1989. - 293 p.
7. Larichev O.I., Brown R. Quantitative and verbal analysis of solutions: comparative study of possibilities and limitations // Economics and mathematical methods. - 1998. - Vol. 34, issue 4. - P. 97-107.
8. Lorier J.-L. Artificial intelligence systems. - M.: World, 1991. - 568 p.
9. Levin R., Drang D., Edelson B. Practical introduction to the technology of artificial intelligence and expert systems with illustrations on basic. - M.: Finance and statistics, 1991. - 239 p.
10. PopovE.V. Expert systems. - M.: Science, 1987. - 288 p.
11. Pat. №2256299 RF, 04.02.2014. Method for determining the residual life of the wiring. / N.P. Vo-robyov, S.N. Vorobyova, G.A. Goncharenko, O.K. Nikolsky.
