Структура и состав экспертной системы анализа надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования к эксплуатации в производственных и офисных помешениях Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 681.321.3 Петров М.Б.

МИЭМ - НИУ ВШЭ

СТРУКТУРА И СОСТАВ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА НАДЕЖНОСТИ, ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И ПРИГОДНОСТИ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ К ЭКСПЛУАТАЦИИ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ И ОФИСНЫХ ПОМЕШЕНИЯХ

При проверке технических и программных средств современных электроустановок промышленных зданий, использующих системы контроля, защиты и устройства автоматического включения резервного питания, системы молниезащиты, вторичные цепи схем защиты, автоматику, управление, сигнализацию и системы измерений и учета электроэнергии, на основе новейших достижений многоядерных нанопроцессорных систем, новейших достижений параллельного и функционального программирования наноэлектроники, необходимо использовать новые экспертные системы.

В работе рассматриваются основные особенности структуры и состав экспертной системы анализа надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования (ЭСАНПБПЭ) к эксплуатации в производственных и офисных помещениях, по результатам испытаний технических и программных средств нового поколения. Известно, что отказы технических средств и несоответствия (ошибки) программных средств часто приводят к большим материальным и людским потерям, поэтому возникла необходимость исследования особенности структуры и состава ЭСАНПБПЭ к эксплуатации в производственных и офисных помещениях нового поколения.

Перспективы применения высокоэффективных ЭСАНПБПЭ к эксплуатации в производственных и офисных помещениях нового поколения, базирующихся на новых методах обработки информации, использующих новейшие достижения многоядерной наноэлектроники, должны значительно уменьшить потери в производственных и офисных помещениях.

Работа соответствует новым направлениям, принятым в МИЭМ - НИУ ВШЭ, на совершенствование исследований высокоэкономических рабочих процессов и интеграцию их для обеспечения внедрения высокотехнологических ЭСАНПБПЭ к эксплуатации.

Применение ЭСАНПБПЭ к эксплуатации позволяет наиболее эффективно обеспечивать надежность электрооборудования и аппаратов электроустановок потребителей на этапах разработки, производства, а главное при эксплуатации, с учетом возникающих противоречий при оценке затрат сил и времени на контроль, анализ различных видов отказов и на выработку корректирующих и предупреждающих действий. ЭСАНПБПЭ к эксплуатации позволяет сократить потери изготовителя от выпуска некачественной продукции, сократить количество рекламаций за счет проводимых отбраковочных испытаний по повышению надежности при производстве, что содействует экспорту и конкурентности изделий, а главное значительно уменьшить потери в производственных и офисных помещениях.

ЭСАНПБПЭ позволяет решать много задач при анализе отказов в процессе проведения различных проверок и испытаний, таких как:

- систематизацию выявленных неисправностей (отказов, повреждений);

- классификацию неисправностей с целью своевременного принятия мер по устранению каждой установленной причины неисправности;

- выявление наименее надежных составных частей (блоков, узлов электрооборудования и аппаратов электроустановок потребителей) при проведении различных проверок и испытаний;

- разработку корректирующих действий по устранению отказов изделия с последующим контролем исполнения и изменением режимов работы электрооборудования и аппаратов электроустановок потребителей;

- разработку предупреждающих действий при устранении механизмов отказов электрооборудования и аппаратов электроустановок потребителей и определение путей повышения надежности, за счет изменения электрических, тепловых и механических режимов работы;

- проведение оценки уровня надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования к эксплуатации на различных этапах жизненного цикла.

ЭСАНПБПЭ используется при анализе результатов проверок технических и программных средств. В процессе анализа решаются следующие задачи:

- построение диаграмм причинно-следственных связей для выявления полной группы причин, влияющих на надежность, пожарную безопасность и пригодность электрооборудования к эксплуатации;

- построение диаграмм Парето распределения отказов в электрооборудовании для определения наиболее дефектных блоков при анализе корректирующих действий;

- построение гистограмм для анализа динамических процессов совершенствования электрооборудования при производстве и эксплуатации;

- проведение стратификации гистограмм распределения применяемых узлов в электрооборудовании, распределения по всем типам отказов в блоках;

- построение гистограмм распределения отказов в электрооборудовании по этапам их возникновения до и после проведения проверок и испытаний;

- оценка соответствия электрооборудования заданным требованиям по надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования к эксплуатации и распределение по основным причинам отказов: схемно-конструктивным, производственным, эксплуатационным, электроэлементам).

До настоящего времени разрабатывались экспертные системы (ЭС) двух типов:

- экспертные системы, основанные на концепции искусственного интеллекта, распознавания образов, теории принятия решений (ЭС первого и второго поколения), которые воспроизводят структуру и механизмы работы мозга человека, на этом принципе разрабатывают перспективные брейнпью-теры, быстродействие которых значительно ниже современных компьютеров, но время принятия решений на несколько порядков выше;

- экспертные системы, основанные на применении мощных статистических пакетов прикладных программ в диалоговом режиме специалистами - экспертами, принимающих решения в конкретной предметной области (ЭС третьего поколения), это сочетание искусственного и естественного интеллекта, которые являются более перспективными в настоящий момент, потому что позволяют быстро и эффективно применять знания и принимать достоверные решения в сложных неформализованных задачах, а главное накапливать и обрабатывать знания для повышения качества принимаемых решений.

Статистические методы анализа отказов при проведении проверок используются для получения более достоверной и полной информации по отказам в электрооборудовании, которые позволяют

- 2 -

учесть характер работы с электрооборудованием при отказе, а главное при построении и анализе математических моделей надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования к эксплуатации.

Успех создания эффективной динамической ЭС нового поколения зависит от следующих факторов:

1) специалистов разработчиков следующих специальностей: эксперт в предметной области, задачи которой будет решать ЭС, осуществляет оценку надежности изделий экспертно-статистическим методом на основе собственного опыта, знаний и интуиции, которая вводится в базу данных через дружественный интерфейс диалогового компонента; инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС, который выявляет и структурирует знания, необходимые для работы ЭС; программист по разработке инструментальных средств, предназначенных для ускорения разработки ЭС, осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано;

2) участвующих учебных, исследовательских и промышленных фирм;

3) используемых инструментальных средств и прикладного программного обеспечения;

Рис. 1 Структура и состав динамической экспертной системы анализа надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования к эксплуатации в производственных и офисных помещениях нового поколения.

4) организации партнерского общения с дружественным интерфейсом для различных категорий пользователей;

5) методических материалов по предметной области, включающих: модели причинно-следственных связей, современные математические методы построения временных и пространственных зависимостей, методы проведения анализа и обработки экспертной информации;

6) полноты объектно-ориентированной базы знаний и база данных;

- 3 -

7) машины логического вывода и механизмов принятия решений в реальном масштабе времени.

На рис.1 приведена структура и состав экспертной системы анализа надежности, пожарной безопасности и пригодности электрооборудования к эксплуатации в производственных и офисных помещениях нового поколения, использующей статистические методы обработки информации, по результатам проводимых проверок и испытаний.

Предметная область (ПО) : статические (данные, задачи, которые не изменяются во времени) и

динамические (данные, задачи изменяются в процессе функционирования во времени). ПО определяются числом и сложностью атрибутов, показателей, точностью, полнотой, глубиной, достоверностью. ПО могут быть поверхностные и глубинные, группироваться по классам: диагностика техническая, управление, обучение.

Компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый специалистом - экспертом, получение новых знаний для самообучения и изменений механизмов эвристического вывода (правил и эвристик) для получение новых динамических решений на основе алгоритмов обработки знаний. КПЗ содержит: класс решаемых задач, состав и способ представления знаний, процедуры вывода, средства общения, автоматизацию процесса построения БЗ, эффективное функционирование ЭС при увеличении объема БЗ.

База знаний (БЗ) объектно-ориентированная: предназначена для хранения долгосрочных данных

временных и пространственных, описывающих предметную область, представленных в согласованной форме, в виде фреймов, фрактальных процессов, семантических сетей, статистические данные о предметной области. Процесс функционирования БЗ: выбор данных или результатов анализа, систе-

матизация, структуризация данных наблюдения; интерпретация результатов; переработка новой постоянно изменяемой информации, предложения специалистами - экспертами новых гипотез до получения наилучшего решения для неформализованной задачи, знания о причинных моделях. БЗ должна иметь систему объяснений и редактирования БЗ, это самоанализ на основе обратной связи для решения противоречий в правилах и фактах и увеличения достоверности. Простая БЗ содержит от 200 до 1000 правил (время разработки от 3 месяцев до 1 года). Сложная БЗ содержит от 1500 до 10000 правил (время разработки от 1 до 5 лет).

База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи, данные представлены в форме «трехвходовых таблиц» типа «объект - признак - время». Система управления БД (СУБД).

Система контроля (СК) позволяет: автоматически обнаруживать противоречия между знаниями,

уже имеющимися в БЗ, и новыми знаниями; обнаруживать различные виды ошибок в БД, ошибки в программных средствах и отказы в технических средствах, проверять модели процессов дефектообразования и восстановления, обнаруживать значимые изменения информации об окружающей среде.

Система управления (СУ) позволяет формировать системное поведения ЭС посредством информационного управления на основные составляющие. СУ выполняет следующие функции: а) прием информа-

ции для оценки состояния электрооборудования с заданной достоверностью; б) анализ, обработку, защиту информации; в) выработку различных управляющих, руководящих воздействий с учетом рисков; г) оценку реакции системы на проводимые изменения; д) принятия решений для обеспечения заданной надежности.

Общее ПО включает операционную систему и обеспечивает функционирование технических средств, разработку новых программных модулей и защиту при работе в сети.

Система принятия решения (СПР), интерпретатор, используя исходные данные из БД и знания из БЗ, формирует последовательность правил, модели, фреймы, применяет системный анализ, вейвлет анализ нелинейных процессов, анализ фрактальных стохастических процессов, которые, при применении к исходным данным, приводят к решению задачи.

Диалоговый компонент (ДК) , лингвистический процессор ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем через хороший интерфейс, как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы, и включает термины прикладной области, различные формы меню или фразы жесткой конструкции, механизм вывода.

Система обучения (СО) позволяет: обучать специалистов - экспертов и других пользователей,

которые должны выделить объекты в предметной области, проводить оценку их характеристик в условных единицах или в баллах. Часто целесообразно получить численную оценку сравнительной предпочтительности альтернатив или пары альтернатив, при этом решение может быть принято на основе согласованных мнений экспертов, для этого исключаются минимальные оценки (некомпетентных экспертов) и максимальные оценки (слишком квалифицированных, которые глубоко проникли в проблему или заинтересованных экспертов). Специалист - эксперт должен иметь возможность набирать ответы, выбирать функции.

Эксперты при анализе устанавливают причинно-следственные связи между объектами, степень влияния одних объектов на другие. Иногда эксперту трудно различить очень похожие по своим свойствам объекты, и часто он присваивает им одинаковые ранги, хотя они неоднородны, тогда для самоподобных (фрактальных) стохастических процессов целесообразно использовать вейвлет - анализ фрактальных процессов с определением коэффициента корреляции применяемый как к количественным, так и к качественным данным.

ЭС должна отвечать следующим требованиям:

- своевременно и полно выполнять информационные и вычислительные запросы специалиста - эксперта для формулировки цели анализа, сравнения и оценки данных, изучения свойств процессов, их особенностей;

- обеспечивать математико-статистическую обработку данных и заполнение базы знаний и базы данных;

- адаптироваться к предметной области и уровню квалификации пользователя;

- выявлять специфические особенности исследуемого электрооборудования, изучать его структуру, взаимозависимости, строить математические модели;

- обеспечивать простоту освоения методов анализа отказов электрооборудования, оценку показателей надежности технических и программных средств.

- систематизировать и классифицировать выявленные неисправности (ошибки, сбои, отказы, повреждения) с целью своевременного принятия мер по устранению каждой установленной причины неисправности.