Совершенствование методов технического обслуживания зерноуборочной техники на основе экспертных систем

Актуальность проблемы. Проблема обеспечения высокоэффективного функционирования сельскохозяйственных машин имеет большое значение и носит общегосударственный характер.

В повышении эффективности эксплуатации машин (в частности зерноуборочной техники), рациональном использовании ресурса машин, своевременном выявлении и предотвращении отказов большая роль принадлежит техническому обслуживанию и технической диагностике. Проблема управления техническим состоянием машины может быть решена лишь при совершенствовании методов и средств технического обслуживания.

На практике важнейшими задачами являются технологическая настройка машины и поиск неисправностей в полевых условиях. Эти задачи относятся к классу трудноформализуемых, многофакторных задач. В основном решение проблемы управления и технического обслуживания машиной возлагается на оператора и зависит от его квалификации. Поэтому особого внимания заслуживают вопросы разработки систем информационной поддержки интеллектуальной деятельности оператора, помогающие ему при проведении комплекса уборочных работ. Одним из таких перспективных направлений является разработка экспертных систем для рассматриваемых предметных областей.

Преимущество данного направления заключается в том, что интеллектуальные информационные системы строятся на основе знаний экспертов (конструкторов, испытателей, эксплуатационщиков). База знаний таких систем легко дополняется новыми знаниями и легко тиражируется.

Накопленный мировой опыт свидетельствует, что разработка информационных систем поддержки интеллектуальной деятельности представляет крупную научно-техническую проблему. В области эксплуатации сельскохозяйственных машин подобные вопросы до настоящего времени рассматривались фрагментарно. Практическое внедрение подобных систем в отрасли сдерживается, прежде всего, трудностями формализации знаний рассматриваемых предметных областей, отсутствием инженерных методов построения таких систем. До настоящего времени на рынке отсутствуют информационные системы подобного класса. Вместе с тем, мировой опыт и тенденции свидетельствуют, что внедрение систем информационного сопровождения жизненного цикла технической системы является одним из приоритетных направлений в управлении качеством.

В связи с этим для повышения эффективности использования сложных сельскохозяйственных машин, снижения затрат при их функционировании назрела необходимость в решении проблемы совершенствования методов технического обслуживания машин путем разработки и внедрения информационных систем поддержки принятия решений (экспертных систем) при эксплуатации машин.

Проблема решалась в соответствии с заданиями комплексных научно-технических программ Минобразования РФ: ЕЗН в 1995 — 1996 г. г. тема № 8 (№ ГР 01.96.11 330- Инв. № 02.97.1 081) — в 1977 г. тема № 8 (№ ГР 01.97.6 246- Инв. № 02.98.1 792) — Программа «Вузовская наука — регионам» 1996 г. тема № 26 (№ ГР 01.97.416- Инв. № 02.97.1 440) — 1997 г. тема № 37 (№ ГР 01.97.6 248- Инв. № 02.98.1 794) — ЕЗН в 1998 г. тема № 14 (№ ГР 01.98.7 565- Инв. № 02.99.1 042) — ЕЗН в 1999 г. тема № 14 (№ ГР 01.99.5 111- Инв. № 02.20.739) — МКП НТО «Наукоемкие технологии образования» 1999 г. тема № 59.

С 1995 по 2000 годы выполнены работы по 14 договорам с предприятиями Ростовской области и Краснодарского края.

Цель исследований — повышение эффективности технического обслуживания зерноуборочной техники на базе экспертных систем, обоснование принципов построения и информационного обеспечения таких систем.

Объекты исследований — система «оператор-машина-внешняя среда», технологический процесс уборки зерновых культур, осуществляемый зерноуборочным комбайном.

Предмет исследований — информационные аспекты взаимодействия оператора с машиной и средойпроцедуры принятия решений при технологической регулировке рабочих органов и поиске неисправностей в системах зерноуборочного комбайна.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории множеств, теории искусственного интеллекта, математической логики, теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна. Разработаны методические основы для создания нового класса информационных систем поддержки принятия решений при техническом обслуживании зерноуборочной техники в производственных условиях, а также экспертно-обучающих систем для профессиональной подготовки специалистов в области эксплуатации сельскохозяйственных машин.

Разработанный метод технического обслуживания реализует возможности использования эвристических и нечетких знаний предметной области «Эксплуатация зернокомбайнов». Обоснована возможность и проведена формализация знаний рассматриваемой предметной области.

Выявлено, что использование моделей логики высказываний позволяет формировать процедуры решения задач технологической регулировки и поиска неисправностей.

Выявлены и структурированы внешние признаки отклонений показателей качества работы зерноуборочного комбайна и внешние признаки неисправностей агрегатов и систем комбайна и их связи с параметрами машины.

Выявлены связи между структурными элементами системы «оператор-комбайн». Информационно-логические модели, описывающие эти связи, позволяют с единых теоретических позиций рассматривать состав агрегатов и систем уборочной машины, а также находить причины неисправностей и отклонений показателей качества уборки на основе внешних их проявлений.

Получены впервые (и уточнены) зависимости параметров функционирования комбайнов и параметров их технического состояния (модели предметных областей) с использованием лингвистических переменных.

Структуризация и формализация знаний рассматриваемых предметных областей позволила разработать механизм принятия решений при техническом обслуживании сложной уборочной машины.

Определены методы оценки функций предпочтения процедур технологической регулировки и поиска неисправностей, которые определяют эффективность данных процессов.

Получены оценки силы связи между стажем работы оператора и временем, затрачиваемым на решение задач регулировки и поиска неисправностей.

Впервые предложена архитектура информационной системы поддержки принятия решений при организации технического обслуживания зерноуборочных комбайнов.

Практическая ценность результатов определяется тем, что исследование предметных областей эксплуатации зерноуборочных машин доведено до инженерных методик построения базы знаний и механизма вывода решений, а также создано программное обеспечение, позволяющее накапливать, редактировать и тиражировать знания.

Использование полученных результатов позволяет:

• уменьшить математическое ожидание времени, затрачиваемого на процедуры технологической регулировки рабочих органов уборочной машины при изменяющихся внешних условиях, что позволяет снизить потери продукта, увеличить сменную производительность машин и повысить эффективность уборки;

• уменьшить математическое ожидание времени, затрачиваемого на процедуры поиска неисправностей и, как следствие, повысить сменную производительность машины, сократить затраты на техническое обслуживание и ремонт сельскохозяйственных машин;

• снизить рассеивание (дисперсию) времени, затрачиваемого на процедуры поиска решений задач ТО для специалистов различной квалификации;

• повысить компетентность специалистов сельского хозяйства за счет тиражирования наиболее полной и ценной информации;

• сократить затраты на индивидуальную работу с обучаемым при проведении профессиональной подготовки;

• создать теоретическую базу для разработки аппаратных средств интеллектуальных систем автоматического управления сельскохозяйственными машинами;

• использовать методы решения рассмотренных задач при построении аналогичных информационных систем в сфере технического обслуживания различных сельскохозяйственных машин.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту диссертации:

1. Метод организации технического сервиса зерноуборочной техники на основе экспертных систем.

2. Методика структуризации знаний предметных областей.

3. Модель состава агрегатов и систем сельскохозяйственной машины в виде предикатных формул.

4. Модель предметной области «предварительная настройка параметров рабочих органов» .

5. Модель предметной области «корректировка технологических регулировок рабочих органов» .

6. Модель поиска неисправностей агрегатов и систем комбайна на основе внешних их проявлений.

7. Архитектура экспертной системы.

8. База знаний по технологической регулировке рабочих органов и неисправностям агрегатов и систем комбайна.

Реализация результатов исследований. Результаты исследований внедрены и используются в вычислительной сети Министерства сельского хозяйства и продовольствия Ростовской области, в ГСКБ ОАО «Ростсельмаш» при модернизации конструкции зерноуборочного комбайна, в коллективных хозяйствах Ростовской области при проведении уборочных работ и в подготовительный период (ТОО «Рассвет», ТОО АФ «Новобатайская», ТОО «Красногвардейское» Кагальницкого района, ААП «Пролетарская диктатура» Мясниковского района, АО «Победа», Веселовского района и др.), в учебном процессе РГАСХМ, ДГТУ, Ростовского филиала Российской инженерной академии менеджмента и агробизнеса (г. Зерноград), Сальского сельскохозяйственного колледжа (пос. Гигант Ростовской области), ПУ 46 (ст. Староминская Краснодарского края). Коммерческий образец экспертной системы распространяется на предприятиях АПК и в учебных заведениях.

Апробация работы. Материалы исследований доложены и одобрены на научных конференциях «Интеграция отраслевой и вузовской науки» Ростов-ской-на-Дону государственной академии сельскохозяйственного машиностроения (1990 — 1999 г. г.) — Донского государственного технического университета (1991, 2000, 2001 г. г.) — Всероссийского научно-исследовательского и проектно-технологического института механизации и электрификации сельского хозяйства (г. Зерноград 1991, 2000, 2001 г. г.) — на учебно-методических конференциях «Совершенствование учебно-методической работы» РИАТМ (г. Ростов-на-Дону 1993, 1995 г. г.) — на Международной научно-технической конференции «Надежность машин и технологического оборудования» (г. Ростов-на-Дону 1994 г.) — на научно-технической конференции «Информационные технологии в машиностроении» (г. Ростов-на-Дону, 1995 г.) — на Международной научно-методической конференции «Автоматизация проектирования и производства изделий в машиностроении» (г. Сумы 1995 г.) — на отраслевой научно-производственной конференции (г. Зерноград 1997 г.) — на V Международной научнотехнической конференции по динамике технологических систем (г. Ростов-на-Дону 1997 г.) — на Международной научно-практической конференции, посвященной памяти академика В. П. Горячкина (г. Москва 1998 г.) — на XII научно-технической конференции «Машиностроение: интеграция отраслевой и вузовской науки» (г. Ростов-на-Дону, 1998) — на региональной научно-методической конференции «Инженерно-техническое образование на рубеже XXI века: проблемы и перспективы» (г. Ростов-на-Дону, 1999) — на научно-практической конференции по проблеме «Научно-технический прогресс в инженерной сфере АПК» (г. Зерноград 1999 г.) — на Международной научно-технической конференции «Проблемы совершенствования зерноуборочной техники: конструирование, организация производства, эксплуатация и ремонт» (г. Ростов-на-Дону, 1999) — на Международной научно-технической конференции «Интеграция отраслевой и вузовской науки: проблемы современного машиностроения» (г. Ростов-на-Дону, 2000) — на Международной научно-мето-дической конференции «Системы управления качеством высшего образования» (г. Воронеж, 2001 г.) — на VI Международной научно-технической конференции по динамике технологических систем (г. Ростов-на-Дону, 2001 г.) — на Международной научно-практической конференции «Проблемы и опыт обеспечения качества в производстве и образовании» (г. Тула, 2001 г.).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 56 работах, в том числе в 4 монографиях и 2 учебных пособиях.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка используемых литературных источников, приложений. Работа изложена на 305 страницах машинописного текста, содержит 94 иллюстрации, 52 таблицы и приложений на 194 листах. Список литературных источников включает 163 наименования, из которых 23 на иностранных языках.

Выключение.

Циклическое повторение,.

25 секунд.

В начале работы и автоматическое при отсутствии воздействия на клавиатуру или «мышь» более 1 минуты.

Нажатием на любую клавишу или мышью.

3.2.3. Экзаменационная компонента Объем вопросника С хема д иал о га.

3.2.9. Показатели назначения не менее 10 вопросов по теме типа «выбор из меню» .

Использование комплекса позволит:

— оптимизировать настройку зерноуборочных машин при изменяющихся внешних условиях, что снизит потери продукта и повысит эффект и в н о ет ь у б ор к и ;

— уменьшить время на поиск неисправностей и, как следствие, сократить время на ремонт и обслуживание сельхозмашин;

— повысить компетентность широкого круга специалистов сельского хозяйства за счет тиражирования наиболее полной и ценной информации ;

— при проведении п р оф е с си о н, а лън ой подготовки сократить в 4−8 раз время на индивидуальную работу с обучаемым.

3.3. Комплектность.

В комплект поставки входят:

— дискета с архивом исполняемой части, программой разворачивания комплекса на жестком диске — 1.

— руководство пользователя (книга) — 1.

— дискеты с базами данных: по машинам — 1 шт. — экз. — зкз.

4. Правила приемки.

Комплекс считается принятым после проверки всех систем на соответствие требованиям раздела 3.2. настоящих технических условий.

4С?

АКТ г. Ростов-на-Дону 15.10.95 г.

Мы, нижеподписавшиеся, заместитель Генерального директора Департамента сельского хозяйства Гайчук Михаил Борисович и директор предприятия «йнтйс» Димитров Валерий Петрович составили настоящий акт в том, что согласно п. 1.3. договора N от 11 октября 1995 г. «йнтйс» установил на ПЭВМ Департамента демонстрационный прототип программного комплекса согласно п. 1.1.

Настоящий акт является основанием для начала проведения Департаментом работ по п. 1.4. договора N от 11 октября 1995 г.

От предприятия «йнтйс» От Департамента Ш.