Модель и методы интеллектуализации разработки АСУ для сложных производственно-технических систем

Актуальность темы

исследования. Современные сложные производственно-технические системы (СПТС) характерны большим количеством разнородных функционально связанных элементов, высокой сложностью и динамичностью протекающих процессов. Примерами таких систем являются объекты энергетики, машиностроения, транспорта, горной промышленности и др.

На разработку автоматизированных систем управления (АСУ) для СПТС затрачиваются огромные интеллектуальные и временные ресурсы. И существует необходимость оптимизации существующих методов и средств разработки АСУ с целыо повышения эффективности данного процесса, что позволит снизить интеллектуальные, временные и, соответственно, финансовые затраты на разработку автоматизированных систем управления для СПТС.

Одна из возможностей оптимизации существующих методов и средств разработки АСУ заключается в создании интеллектуальной системы (ИС) для разработки, функционирующей на основе базы знаний (БЗ). Эта система позволит автоматически, на основе заданных параметров АСУ, создавать принципиальные схемы к проекту. И в этом случае разработчик, использующий данную систему, будет работать при более высоком уровне автоматизации процесса разработки, чем уровень автоматизации существующих систем.

Таким образом, состояние научных исследований в рассматриваемой предметной области позволяет сделать вывод о том, что существует актуальная научная проблема интеллектуализации разработки автоматизированных систем управления для сложных производственно-технических систем.

Степень разработанности темы исследования. Общие принципы интеллектуализации, формирующие теоретическую основу для исследований в области интеллектуализации разработки и/или проектирования различных сложных технических объектов, а также конкретные практические исследования в данной области освещены в трудах таких ученых, как Гаврилова Т. А., Искандеров Ю. М., Минский М., Попов Э. В., Поспелов Г. С. [1, 34−42, 45, 78, 82] и др.

Цель диссертационной работы — повышение эффективности процесса разработки АСУ для сложных производственно-технических систем за счет разработки методов и средств интеллектуализации данного процесса.

Объект исследования — методы и средства интеллектуализации разработки АСУ для сложных производственно-технических систем.

Предмет исследования — принципы создания и методы разработки базы знаний интеллектуальной системы для разработки (ИСР) АСУ сложных производственно-технических систем.

Научная задача, решаемая в диссертационной работе, заключается в разработке модели интеллектуальной системы и структуры ее базы знаний, в разработке методов получения и представления знаний, а также в разработке метода оценки эффективности интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС.

Методами исследования являются методы таких научных дисциплин, как системология, информатика, теория множеств, теория искусственного интеллекта, инженерия знаний, инженерная психология, математическое программирование, компьютерные и информационные технологии.

Диссертация является результатом личной работы автора в процессе научно-исследовательской деятельности.

Положениями, выносимыми на защиту, являются:

1. Модель интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем.

2. Метод точных опорных концептов получения знаний.

3. Метод представления знаний «интеллектуальное зеркало».

4. Структура базы знаний в составе модели интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС.

5. Метод оценки эффективности ИСР АСУ СПТС.

Научная новизна работы. Новизна настоящего диссертационного исследования состоит в следующем:

1. Разработана модель ИСР АСУ СПТС и структура ее базы знаний, позволяющие комплексно применить средства инженерии знаний и средства систем автоматизированного проектирования (САПР) для автоматической генерации принципиальных схем по набору параметров формализованного задания.

2. Разработан метод точных опорных концептов получения знаний, позволяющий выявить два вида понятий элементов эталонной совокупности для распараллеливания основных макропроцедур получения знаний и учитывающий специфику предметной области разработки АСУ СПТС.

3. Разработан метод представления знаний «интеллектуальное зеркало», обеспечивающий параметризацию и формализацию полученных знаний с задаваемой точностью без потерь графических изображений схемотехнических решений и усложнения процедуры обработки информации за счет создания фреймового описания этих решений.

4. Разработан метод оценки эффективности ИСР АСУ СПТС, который на основе критериев качества работы и полезности позволяет задать и определить значения системной и пользовательской релевантностей ИСР АСУ СПТС с учетом особенностей ее функционирования.

Теоретическая и практическая значимость исследования. При создании и внедрении интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем с применением полученных научных результатов, время разработки принципиальных схем АСУ СПТС, по сравнению с применением обычного инструментария разработки АСУ, достигает сокращения до 3,6 раза. Кроме того, применение данной ИС позволяет проводить предварительную оценку возможных технических решений проекта, наглядно оценить объемы работ, сделать предварительный расчет стоимости АСУ СПТС и в сжатые сроки выдать коммерческое предложение потенциальному заказчику.

Полученные научные результаты применимы для создания ИС для других предметных областей, связанных с разработкой и/или проектированием сложных технических объектов и комплексов.

Внедрение результатов диссертационного исследования. Результаты исследования применены в работах по повышению эффективности разработки АСУ для горно-обогатительной отрасли, выполняемые в Департаменте АСУ Совместного предприятия в форме закрытого акционерного общества «Изготовление, внедрение, сервис» (СП ЗАО «ИВС»), входящего в НПО «РИВС». А также были использованы при проведении научно-исследовательских работ в ООО «Инновационные технологии». Внедрение результатов диссертации подтверждено соответствующими актами.

Достоверность исследований обеспечивается: корректным определением научной проблемы, цели, объекта, предмета и научной задачи исследованиякорректностью применяемых методов исследования и обоснованным использованием результатов из различных предметных областейуспешным применением результатов диссертационной работы в практической деятельности СП ЗАО «ИВС» и ООО «Инновационные технологии».

Апробация исследования. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на различных научных семинарах, а также на следующих всероссийских научно-практических и международных конференциях/форумах: 11-й Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании», Санкт-Петербург, 2013; Всероссийских научно-практических конференциях «Транспорт России: проблемы и перспективы», Москва, 2007, 2008, Санкт-Петербург, 2010; 10-й Международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (САБ/САМ/РОМ -2010)», Москва, 2010; Международном форуме «Безопасность транспортных комплексов», Санкт-Петербург, 2010; ХІ-й Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика-2008» («РИ-2008»), Санкт-Петербург, 2008.

Публикации по теме диссертации. Основные положения и результаты диссертации опубликованы в 10 печатных и электронных работах, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы из 121 наименования и одного приложения с актами внедрения результатов диссертационной работы. Общий объем работы составляет 145 страниц и включает в себя 18 рисунков и 5 таблиц.

Выводы по разделу 3.

1) Определена и подробно описана структура базы знаний в составе модели интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем.

2) Изложены принципы реализации базы знаний интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем.

3) Разработан метод оценки эффективности интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем, который на основе критериев качества работы и полезности позволяет задать и определить значения системной и пользовательской релевантностей системы с учетом особенностей ее функционирования. Кроме того в данном методе предложено выражение для прогнозирования времени, которое будет затрачивать разработчик на создание принципиальных схем с применением ИСР. Проведены оценки всех этих параметров, и показано, что время разработки принципиальных схем АСУ для сложных производственно-технических систем, по сравнению с применением обычного инструментария разработки АСУ, может достигать сокращения в 3,6 раза (для исследовательского прототипа в 1,32 раза, для действующего — в 1,92, для промышленного — в 3,57).

4) Оценена эффективность различных прототипов ИСР, а также трудозатраты и целесообразность их создания, на основе чего сделан вывод, что экономические выгоды от создания и внедрения ИСР «для себя» может получить в разумные сроки (не более 5 лет) только компания, разрабатывающая не менее 11−14 проектов АСУ СПТС в год. При этом возможность коммерческого распространения разработанной интеллектуальной системы не учитывалась.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертации представлены научно обоснованные методологические решения, обеспечивающие интеллектуализацию разработки АСУ для сложных производственно-технических систем, что имеет важное значение для решения практической задачи повышения эффективности процесса разработки АСУ СПТС и развития производственно-технического комплекса страны в целом, а также способствует развитию научного направления ИИ (в частности, инженерии знаний) и практического направления создания АСУ.

В результате изучения исследуемой предметной области дана характеристика сложным производственно-техническим системам на примере трубопроводного транспорта, проведен анализ процесса разработки и выявлены основные принципы построения автоматизированных систем управления для сложных производственно-технических систем. Кроме того, оценена поэтапно трудоемкость разработки технического обеспечения АСУ СПТС, которая показала, что самым трудоемким этапом является разработка принципиальных схем, а, значит, что именно увеличение эффективности разработки принципиальных схем является наиболее актуальной задачей.

Кроме того, рассмотрены различные САПР, как средства автоматизации процесса разработки АСУ СПТС, и выявлена возможность перехода на новый уровень автоматизации процесса разработки АСУ СПТС, которая пока не была реализована в существующих системах.

В качестве одного из путей повышения эффективности процесса разработки АСУ СПТС рассмотрена интеллектуализация данного процесса за счет создания и внедрения интеллектуальной системы, функционирующей на основе базы знаний, в процессе чего представлена модель интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем, включившая в себя описание структуры и процесса функционирования системы, определен основной набор знаний, который должен быть включен в базу, показаны общие требования к базам знаний, а также сформулированы базовые принципы представления знаний в контексте предметной области разработки АСУ для сложных производственно-технических систем. И поставлена задача разработки методов получения и представления знаний, разработки структур базы знаний и интеллектуальной системы с описанием процесса ее функционирования, а также разработки метода оценки эффективности интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС.

В ходе анализа релевантных методов и средств инженерии знаний показана точная последовательность процесса разработки базы знаний интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем, описаны процедуры выявления, получения, концептуализации, представления знаний, а также реализации и оценки эффективности БЗ и ИС с учетом особенностей предметной области разработки АСУ СПТС.

Таким образом, основными результатами работы являются:

1. Модель интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем, являющаяся основой для создания рассматриваемой и аналогичных ИС.

2. Метод точных опорных концептов получения знаний, применение которого обеспечивает получение ключевых знаний с учетом специфики разработки АСУ.

3. Метод представления знаний «интеллектуальное зеркало», методически дополняющий метод точных опорных концептов получения знаний и обеспечивающий параметризацию и формализацию полученных знаний с задаваемой точностью и с учетом особенностей разработки АСУ СПТС.

4. Структура базы знаний в составе модели ИСР АСУ СПТС, наглядно демонстрирующая результаты применения разработанных методов получения и представления знаний, а также уточняющая описание процесса функционирования ИС.

5. Метод оценки эффективности ИСР АСУ СПТС, который позволяет задать и определить значения системной и пользовательской релевантностей рассматриваемой ИС с учетом особенностей ее функционирования.

В работе проведена оценка эффективности интеллектуальной системы для разработки АСУ сложных производственно-технических систем, показавшая, что время разработки принципиальных схем АСУ для сложных производственно-технических систем, по сравнению с применением обычного инструментария разработки АСУ, может достигать сокращения в 3,6 раза (для исследовательского прототипа в 1,32 раза, для действующего — в 1,92, для промышленного — в 3,57).

Кроме того, в работе оценена эффективность различных прототипов ИСР, а также трудозатраты и целесообразность их создания, на основе чего сделан вывод, что экономические выгоды от создания и внедрения ИСР «для себя» может получить в разумные сроки (не более 5 лет) только компания, разрабатывающая не менее 11−14 проектов АСУ СПТС в год. При этом возможность коммерческого распространения разработанной интеллектуальной системы не учитывалась.

При этом, учесть все конкурентные преимущества, которые получает инжиниринговая компания, использующая ИСР АСУ СПТС, практически невозможно, так как интеллектуальная система для разработки АСУ СПТС — это не только увеличение скорости разработки, но это и предварительная оценка возможных технических решений проекта и необходимости уникальных решений, это и возможность наглядно оценить объемы проектирования, сделать предварительный расчет стоимости АСУ СПТС и в сжатые сроки выдать коммерческое предложение потенциальному заказчику.

Причем для некоторых научно-исследовательских институтов работа по созданию интеллектуальной системы может быть интересна и без учета экономической целесообразности: интеллектуализация — это направление, привлекающее внимание большой части научного сообщества и имеющее огромное значение для дальнейшего технического прогресса.

Кроме того, полученные научные результаты могут применяться для создания ИС для других предметных областей, связанных с разработкой и/или проектированием сложных технических объектов и комплексов.

Таким образом, решена научная задача, заключавшаяся в разработке модели интеллектуальной системы и структуры ее базы знаний, в разработке методов получения и представления знаний, а также в разработке метода оценки эффективности интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС. И достигнута цель диссертационной работы, заключавшаяся в повышении эффективности процесса разработки АСУ для сложных производственно-технических систем за счет разработки методов и средств интеллектуализации данного процесса.

Возможными направлениями дальнейших исследований, вытекающими из диссертационной работы, являются:

1) Разработка подробных алгоритмов обработки знаний машиной вывода интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС.

2) Разработка подробных алгоритмов работы адаптивного элемента интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС.

3) Программная реализация исследовательского прототипа интеллектуальной системы для разработки АСУ СПТС, возможное уточнение разработанных методов, алгоритмов и структур, и последующая программная реализация и внедрение действующего прототипа ИСР АСУ СПТС.

4) Разработка общей технологии создания интеллектуальных систем для разработки/проектирования сложных технических объектов и комплексов.

5) Выявление общих принципов параметризации хорошо структурированных знаний для формулирования метода представления знаний «интеллектуальное зеркало» в общем виде, подходящим для различных предметных областей.

6) Разработка общей методологии оценки эффективности интеллектуальных систем, функционирующих на основе баз знаний (для различных предметных областей) на основе сравнения экспериментально получаемых результатов в ходе эксплуатации внедряемой интеллектуальной системы и результатов до внедрения системы.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.

АРМ — автоматизированное рабочее местоАС — автоматизированная система;

АСДУ — автоматизированная система диспетчерского управленияАСУ — автоматизированная система управленияБД — база данныхБЗ — база знаний;

ГИС — гибридная интеллектуальная система;

ГП — готовый проект;

ИИ — искусственный интеллект;

ИС — интеллектуальная система;

ИСР — интеллектуальная система (для) разработки;

ИУ — исполнительное устройство;

КИП — контрольно-измерительные приборы;

ЛДУ — локальное диспетчерское управление;

ОА — объект автоматизации;

ОДУ — объединенное диспетчерское управление;

ПЛК — программируемый логический контроллер;

РД — рабочая документация;

САПР — система автоматизированного проектирования;

СПДС — система проектной документации для строительства;

СПТС — сложная производственно-техническая система;

СУБД — система управления базами данных;

ТЗ — техническое задание;

ТП — технический проект;

ТТ — трубопроводный транспорт;

ЦДУ — центральное диспетчерское управление;

ША — шкаф автоматики;

ЭВМ — электронно-вычислительная машина;

ЭС — экспертная система.