CC BY
141
моделей автоматизированных БП, редактора моделей БП и подсистем анализа моделей и конвертации.
Подсистема препроцессинга отвечает за второй этап на схеме (рис. 1). На этом этапе происходит конвертация журналов выполнения БП в общепринятый метаформат.
Подсистема восстановления моделей автоматизированных БП (МАБП) отвечает за третий этап. Обратим внимание, что система должна иметь возможность реализовывать различные алгоритмы и методики и предоставлять выбор между ними конечному пользователю.
В этой подсистеме реализуется новый алгоритм восстановления моделей: Вход: Множество экземпляров F = {J1,..., J2} Выход: WF модель Метод:
L 0 = {e | eе EW};
K := 0,R := L 0;
FA := {(a,b)|(a,b) е E=};
E= := E=a FA;
Повтор
U:= 0
forallp е Lk dobegin
U := U и addFA(p)
foralle е Compl(EWp) nL0 do
U := U и addFEW(p,l)
end
Lk+i := {P|P е U}
R:= R и Lk+i пока Lk+1 = 0 return R;
Редактор моделей предоставляет возможности по редактированию моделей БП, представленных в виде WF-сетей.
Подсистема анализа включает в себя прежде всего алгоритмы анализа сетей Петри, анализ кри-тетриев корректности WF-сетей.
Подсистема конвертации работает в соответ-свии с уже разработанными алгоритмами (см., например: Basten, T., van der Aalst, W.: Ingeritance of behavior. Journal of Logic and Algebraic Programming 47 (2001) 47-145).
Сейчас прототип этой системы реализован на кафедре ИПУ Тамбовского государственного университета. Главное окно системы с загруженной WF-моделью представлено на рисунке 3.
В связи с тем, что реализация алгоритмов требовательна к быстродействию была выбрана среда разработки .Net 2.0.
В результате работы систем электронного до-кументооброта в современных организациях накоплены большие массивы информации об истории выполнения БП. Эта информация может использоваться бизнес-аналитиками для анализа и улучшения БП. Однако для более эффективного ее использования модели БП должны быть представлены на должном уровне абстракции. Иерархии БП показывают различные аспекты выполнения БП, улучшая и ускоряя тем самым их понимание.
В данной статье представлены алгоритм восстановления моделей автоматизированных БП, а также описание информационной системы, которая могла бы быть полезна для решения такого спектра задач.
СИНТЕЗ НЕЧЕТКОГО СИСТЕМНОГО СТАБИЛИЗАТОРА СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА В ПАКЕТЕ ША^АВ
М.В. Толстое (Братск), А.А. Усков, к.т.н. (Смоленск)
Нечеткое управление (Fuzzy Control, Fuzzy-управление) является одной из перспективнейших технологий, позволяющих создавать высококачественные системы управления в условиях неопределенности математического описания объекта управления. В области управления электроэнергетическими системами (ЭЭС) актуальной научной и инженерной задачей является улучшение устойчивости параллельной работы ЭЭС, которая в основном обеспечивается автоматическими регуляторами возбуждения (АРВ).
Система АРВ синхронного генератора осуществляет функции поддержания статорного напряжения (Ц.) на уровне ^ад за счет изменения тока возбуждения (!в).
(p) к СинхронныР генератор
;( p)
Ur
Рис. 1. Структурная схема системы AVR и PSS
В промышленной эксплуатации применяются два типа АРВ, имеющих конструктивные отличия. Первый тип - АРВ-СД (отечественная разработка), второй тип (которому и посвящена статья) подразумевает разделение системы регулирования по выполняемым функциям на два устройства: автоматического регулятора напряжения (Automatic Voltage Regulator (AVR)) и системного стабилизатора (Power System Stabilizer (PSS)). В упрощенном виде структурная схема такой системы АРВ представлена на рисунке 1.
AVR обеспечивает поддержание статорного напряжения генератора за счет регулирования по отклонению напряжения, PSS служит для демпфирования электромеханических колебаний при больших возмущениях. В качестве параметра стабилизации выступает частота вращения вала юГ.
Происходящие изменения в электроэнергетике выдвигают задачу создания новых, более современных АРВ, удовлетворяющих требованию обеспечения устойчивости ЭЭС во всем многообразии режимов работы.
ГЭС 15 75>50с кв Система
(5ЖЮН-^г-КЭ
4500 МВт Р-150С MB 10000 MBA
Рис. 2. Модель энергосистемы, на которой _оценивается работа стабилизаторов_
Предлагается методика синтеза нечеткого PSS (Fuzzy Logic PSS) с использованием системы компьютерной математики MATLAB и пакетов расширения данной системы: Simulink, SimPowerSys-tems, Fuzzy Logic.
В работе рассматриваются три типа системных стабилизаторов (PSS): Generic PSS (универсальный); Multiband PSS (многополосный) и нечеткий стабилизатор (Fuzzy Logic PSS).
Синтез нечеткого системного стабилизатора осуществлялся с помощью нечеткой нейронной сети, обучающейся на основе данных, полученных в результате работы классического многополосного стабилизатора. В качестве нечеткой сети используется ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference
1004
о
,5 0.997 -................. ...........................................................................................................................-
□ ддв I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_I_
О 2 4 0 8 10 12 И 1В 18 20 22 21 20 2В 30 Время,;
Рис. 3. Изменение скорости ротора при нарушении режима
1 1 SFiEtyLo^c PSS □ Nkttbmcl PSS ■Osnii PSS
«ШШЖ
1 Ui
О 0р5 а; 0,75 1 1,25 1,5 1,73 2
Интегральная оценка, о.е.
1
1
Ш8Ш!
5 15 25 35 45
Время переходного процесса, с Рис. 4. Оценка работы стабилизаторов при различных возмущениях
System), которая представляет собой многослойную нейронную сеть специальной структуры без обратных связей. После синтеза нечеткого стабилизатора осуществляется оптимизация его параметров с помощью инструментального средства MATLAB Nonlinear Control Design (NCD).
Исследование синтезированной нечеткой системы управления осуществлялось на модели энергосистемы (рис. 2). Крупная гидроэлектростанция (установленная мощность Руст=4500 МВт) выдает мощность в систему через линию 500 кВ длиной 250 км. В установившемся режиме станция выдает в сеть мощность 1500 МВт.
На рисунке 3 представлена осциллограмма изменения скорости ротора (главный параметр режима, по которому оценивается эффективность работы стабилизатора) при трехфазном коротком замыкании (КЗ) на землю в конце линии электропередачи. Данный график отражает лучшее демпфирование колебаний посредством Fuzzy Logic PSS в сравнении с Generic PSS и Multiband PSS. Оценим работу нечеткого стабилизатора для различных нарушений режима ЭЭС. Численная оценка качества демпфирования производилась по двум критериям: время переходного процесса и
интегральная квадратичная ошибка скорости вращения ротора.
В качестве возмущений были реализованы: 1 -трехфазное КЗ на землю в конце линии электропередачи; 2 - однофазное КЗ на землю в конце линии электропередачи; 3 - трехфазное КЗ на землю в начале линии электропередачи; 4 - однофазное КЗ на землю в начале линии электропередачи; 5 - увеличение генерации на 25 %; 6 -уменьшение генерации на 25 %.
Результаты, представленные на рисунке 4, показывают превосходство нечеткого стабилизатора
над Generic PSS и Multi-Band PSS для всех моделируемых нарушений.
По результатам проведенных модельных экспериментов можно заключить, что применение нейро-нечетких методов позволяет эффективно решать задачу стабилизации ЭЭС. C помощью нейро-нечеткой сети возможно копирование обычного регулятора с последующей его реализацией на основе нечеткой логики. Это позволяет в первом приближении создать работоспособный нечеткий регулятор и далее осуществлять его настройку.
МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ
А.В. Чередниченко (Москва)
Активное распространение однопользовательских систем для обработки текстов в настоящее время постепенно приводит к тому, что совместная работа нескольких пользователей над одним текстом в один момент времени практически невозможна. Многопользовательские же системы автоматической обработки текстов носят коммерческий характер. Соответственно, при создании коммерческих систем разработчики закладывают в архитектуру системы использование конкретной реализации лингвистических процессоров и анализаторов. При таком подходе все сложности по использованию и сопровождению подобных систем являются непреодолимым препятствием как на пути реального развития компьютерной лингвистики в целом, так и при полноценной функциональной автоматизации бизнес-процессов, связанных с автоматической обработкой текстов.
Одним из главных принципов работы системы является независимость ядра от конкретных задач. Механизмы анализа текстов реализованы при помощи динамического подключения внешних анализаторов. Конкретным решением является подключение произвольного анализатора к динамически подключаемой библиотеке, входящей в состав системы. Объекты, с которыми необходимо работать для решения конкретных лингвистических задач, определяются при разработке структуры базы данных. При обработке текстов предлагается использовать последовательность действий (далее шаблон анализатора, или шаблон), объединенных общей идеей обработки. Шаблоны могут объединяться в цепочки, могут быть применены циклически к одному и тому же множеству предложений, могут осуществлять вызовы друг друга с передачей параметров в любой момент выполнения. Подобная схема позволяет обработать различные участки текста с применением различных шаблонов. Например, при обработке текста из интернет-
источников (статьи с новостных сайтов, результаты поисковых запросов, результаты голосований) требуется общий предварительный морфологический анализ и конкретный синтаксический. Анализ подобных текстов требует различных подходов, однако должен предваряться одинаковым морфологическим анализом, соответственно, после выполнения работы одного общего анализатора по результатам его работы могут быть вызваны различные синтаксические шаблоны. Поскольку под шаблоном понимается лишь последовательность действий, а не конкретная реализация какой-либо модели анализа, то он является независимым от этой реализации.
При обработке текстов последовательно выполняются шаги различных шаблонов с различными типами действий (по сути, в результате выполнения шага будет изменяться текущее состояние исходного текста или базы данных). Параметры этих действий создаются и редактируются администратором системы. В момент выполнения шаблона возможно обращение к результатам выполнения предыдущих шагов (возможна относительная или абсолютная адресация). Также при выполнении шага шаблона можно указать условия выполнения данного шага, что позволяет создать схему, в которой задействованные шаблоны или их части будут выполняться в зависимости от некоторых определенных условий (статических или динамически изменяющихся).
После окончания работы всех шаблонов исходный текст может быть представлен в виде семантически связанных объектов с некоторыми свойствами, связями и характеристиками этих связей либо в виде реферата, либо в виде преобразованного текста по типу репрезентативной системы конкретного пользователя. Способы преобразования и анализа исходного текста зависят лишь от администратора системы, который на-
