Программно-диагностический комплекс для управления состоянием многопараметрических технических объектов на основе методов семантического анализа

Возросшие сложность и динамичность процессов эксплуатации многопараметрических технических объектов (МТО) определяют необходимость анализа их технического состояния и проведения работ по созданию эффективной системы управления состоянием (СУС) МТО. Эта задача приобретает особую актуальность в связи с появлением интегрированных компьютеризированных систем, способных взять на себя выполнение некоторых трудоёмких этапов данного процесса. К рассматриваемому классу МТО относятся распределённые вычислительные системы, системы связи, военная техника и т. п.

При управлении состоянием МТО руководителям различных уровней приходится принимать решения в сложных условиях, характеризующихся дефицитом времени и отсутствием всей необходимой информации. При этом принимаемые решения должны быть безошибочными, правильными и обоснованными. И если на низших уровнях управления решение принимается преимущественно в соответствии с эксплуатационной документацией, то на более высоких уровнях управления для уменьшения степени риска в процессе принятия решения значительно возрастает необходимость использования высокоэффективной интеллектуальной СУС МТО, которая позволяет обеспечить оперативный контроль за ходом эксплуатации техники, всесторонне оценивать её техническое состояние, надежность, эксплуатационно-технические характеристики и вырабатывать оптимальные стратегии воздействий, направленные на поддержание постоянной готовности техники к применению по её назначению.

В рамках этой макрозадачи выделяется подзадача создания алгоритмов и методов, необходимых для функционирования автоматизированной подсистемы поддержки принятия решений при управлении состоянием МТО. Под состоянием подразумевается работоспособность частей техники, обеспечивающих выполнение основных функций. А под управляющими решениями подразумеваются решения, касающиеся поиска и устранения причин возникновения неисправностей техники. Решение данной задачи особенно важно, так как от быстроты и точности диагностирования неисправностей техники напрямую зависит эффективность работы всей системы управления, поскольку данная информация является основой для принятия решений по управлению состоянием МТО.

Отдельной проблемой является задача выбора метода и средств устранения причин неисправности МТО. Существующие интеллектуальные советующие системы (ИСС) [69], способные её решить обладают многими недостатками. В частности, нейронные сети [26, 30, 50, 51, 77, 95], экспертные системы [22, 96] становятся бесполезными, когда требуется решить задачу из класса, где способ решения априорно не внесён в базу знаний (БЗ) ИСС. Подобная ситуация приводит к тому, что внедрение ИСС тормозится, так как они не оправдывают высокого доверия к ним со стороны неспециалистов.

В процессе управления состоянием МТО часто приходится сталкиваться с неисправностями, идентификация которых не может быть выполнена имеющимися средствами.

Развиваются три подхода к решению задачи повышения эффективности управления техническим состоянием. Первый подход генерации нестандартных решений состоит в совершенствовании существующих ИСС с целью расширения их возможностей по решению задач различных типов. Данный подход ограничен принципами, положенными в основу работы существующих ИСС.

Второй подход состоит в интеграции различных ИСС в одну систему таким образом, чтобы решение поставленной задачи осуществлялось той ИС, которая имеет большие возможности для этого по сравнению с возможностями других ИСС. Данный подход имеет два недостатка. Во-первых, он не решает проблемы в целом. Во-вторых, такая ИСС неизбежно оказывается большой, сложной и трудно обучаемой.

Третий подход основан на поиске новых принципов для создания ИСС. Для решения нестандартных задач целесообразно применение метода построения рассуждений, отличного от формально-логического вывода, используемого в экспертных системах, и включения сюда методов семантического анализа и советующей системы установления причин неисправностей при нестандартных ситуациях. Используемые в настоящее время принципы построения ИСС не позволяют строить ИС, обладающие всеми названными способностями.

Предлагаемый в настоящей работе подход к построению ИСС состоит в объединении известных программных средств диагностики и разработке новых методов принятия решений и использовании знаний, накопленных в журналах оперативного учёта и БЗ для идентификации неисправностей МТО на основе семантического анализа. Это позволяет расширить способности ИСС за счёт увеличения и уточнения информации, хранимой в БЗ.

Таким образом, в соответствии с выше поставленными задачами, разработка алгоритмов, методов и программных средств на их основе, позволяющих, с использованием интеллектуальных технологий, увеличить вероятность достоверного определения неисправностей и выдать рекомендации по их устранению является актуальной задачей.

Целью данной диссертации является разработка методов, алгоритмов и математической модели, позволяющих создать ПДК, обеспечивающий повышение достоверности обнаружения неисправностей и увеличение эффективности управления состоянием МТО.

Объектом исследования являются распределённые комплексы МТО и существующие в них системы управления их состоянием,.

Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы, направленные на диагностику неисправностей, генерацию рекомендаций по восстановлению работоспособности МТО и выработки рекомендаций по устранению причин их возникновения.

Задачи работы. Для достижения общей цели поставлены следующие задачи:

— исследование существующих интеллектуальных методов диагностики и способов построения СУС МТО;

— определение особенностей организации иерархических СУС МТО и разработка на их основе новых методов и алгоритмов принятия решений по управлению состоянием;

— разработка способа представления базы знаний, математической модели и алгоритмов, необходимых для выявления смысла и связей диагностических записей на основе методов семантического анализа;

— разработка структуры и программной реализации диагностического комплекса по поиску и устранению неисправностей МТО с использованием, методов семантического анализа;

— экспериментальная проверка разработанных научных положений, методов и реализации ПДК.

Научная новизна. В работе получены следующие новые научные результаты:

— предложен новый подход к использованию интеллектуальных технологий в СУС МТО, основанный на анализе семантической информации с последующим распознаванием неисправностей техники по её признакам;

— формализовано представление структуры СУС МТО, предназначенной для управления информационными потоками, автоматизации и сопровождения процесса поддержания технических средств в рабочем состоянии;

— разработано формализовано представление базы знаний в виде семантического куба;

— разработана математическая модель семантического анализатора, позволяющая выявлять смысл и связи диагностических записей;

— разработан метод активации узлов на основе абдуктивного подхода к принятию управленческих решений в распределённой СУС МТО;

— разработан алгоритм определения семантической близости фраз на основе предложенных семантических норм для решения задачи диагностики МТО;

— создана информационная структура ПДК на основе базы данных, нейросетевого кластеризатора, экспертной системы и семантического анализатора;

— разработан ПДК по поиску неисправностей МТО и выработки рекомендаций по их устранению на основе методов семантического анализа.

Практическая ценность работы. Разработанный ПДК предназначен для анализа информации о неисправностях МТО, заносимых в журналы контроля технического состояния, способен распознавать причины возникновения неисправностей в условиях нечёткости или недостоверности исходных данных, генерировать нестандартные предложения по поиску причин возникновения неисправностей и выработки рекомендаций по их устранению.

Разработанные программные компоненты представляют собой законченную программную реализацию, обладающую дружественным интерфейсом и высоким быстродействием, позволяющая повысить точность идентификации возникающих неисправностей и выработки решений по их устранению в условиях повышения сложности техники и снижения квалификации обслуживающего персонала.

Результаты экспериментальных исследований показали, что Применение программных средств обеспечило увеличение точности распознавания неисправностей субблоков общего применения МТО при использовании семантического анализатора, входящего в состав ПДК, до 82−92%, что на 10% выше, чем при использовании экспертного метода и на 30−40% выше, чем при использовании статистического метода.

Методы исследования. Данная работа базируется на методах системного анализа, распознавания образов, компьютерной лингвистики и семантического анализа, теории и методах диагностики систем.

Область применения диссертации. Результаты данной работы предназначены для создания ПДК по поиску причин возникновения неисправностей МТО и выработки рекомендаций по их устранению в СУ С МТО разного назначения.

Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы нашли практическое применение в НИР «Очистка» — «Исследование путей создания высокоэффективной системы ситуационного управления основными процессами жизненного цикла ВВТ вида на основе использования интеллектуальных технологий», выполненной в результате исследований, которые проводились в период с октября 2001 года по октябрь 2004 года в ЗАО «НТЦ Элине».

Результаты работы используются также в учебном процессе МГИЭТ (ТУ) при чтении курса «Системный анализ и теории систем» на кафедре ИПОВС, и при проведении лабораторных работ по поиску и устранению неисправностей в АСУ «ПОРИ-П2» на военной кафедре.

Апробация. Основные результаты работы докладывались и получили одобрение на:

— VII Международной научно-технической конференции «Электроника и информатика — 2005», Москва, г. Зеленоград в 2005 г.;

— 13 всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», Москва, г. Зеленоград в 2006 г.;

— I научно-теоретическая межвузовская конференция студентов и аспирантов «Современные тенденции развития информационно-компьютерных технологий», г. Москва, 2006 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 8 научных статей. Без соавторов опубликовано 7 работ. Одна работа опубликована в рецензированном журнале (в соответствии со списком ВАК).

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения,.

Выводы по главе 4.

1 Разработана структура ПДК для контроля технического состояния МТО, получившего название Intellectual diagnostician 1.0. Этот комплекс основан на использовании четырёх различных методов диагностирования неисправностей: поиск в таблице (базе данных системы), диагностическая нейронная сеть (нейронный кластеризатор), экспертная система (вывод на правилах) и семантический анализатор.

2 Разработан алгоритм диагностирования программы Intellectual diagnostician 1.0. ПДК реализует АОСБ и метод семантической сети, используемый для её автоматического обучения, и способен выдвигать «осмысленные» гипотезы о возможных причинах неисправностей сложной техники.

3 Приведено описание практической реализация ПДК «Intellectual diagnostician 1.0». ПДК обладает дружественным интерфейсом, высоким быстродействием и позволяет повысить точность идентификации возникающих неисправностей и выработки решений по их устранению в условиях повышения сложности техники и снижения квалификации обслуживающего персонала.

4 Результаты экспериментов доказали высокое качество работы метода семантической сети, предназначенного для определения степеней семантической близости понятий по заданной семантической сети. Данный метод показал свою способность правильно распознавать смысловые и иные связи между объектами предметной области, выявляя среди них похожие объекты. Таким образом, эксперименты полностью подтвердили выводы, предположения и гипотезы, сделанные в данной работе.

5 в ходе проведения экспериментальных исследований подтверждено увеличение точности распознавания неисправностей при использовании семантического анализатора до 82−92%, что на 10% выше, чем при использовании экспертного метода и на 30−40% выше, чем при использовании статистического метода. Полученные экспериментальные результаты подтвердили наличие у семантических норм свойств, заявленных в подразделе 3.2.2.

Заключение

.

В итоге проделанной работы, отражённой в данной диссертационной работе, получены следующие результаты, обладающие научной новизной и практической значимостью:

1) предложен новый подход к использованию интеллектуальных технологий в СУС МТО, основанный на методах семантического анализа;

2) формализовано представление структуры СУС МТО, предназначенной для управления информационными потоками, автоматизации и сопровождения процесса поддержания технических средств в рабочем состоянии;

3) разработан метод активации узлов на основе абдуктивного подхода к принятию управленческих решений в распределённой СУС МТО;

4) формализовано представление базы знаний в виде семантического куба и разработана математическая модель семантического анализатора, необходимая для выявления смысла и связей диагностических записей;

5) разработан алгоритм определения семантической близости диагностических записей;

6) предложена информационная структура ПДК по поиску неисправностей МТО и выработки рекомендаций по их устранению на основе базы данных, нейросетевого кластеризатора, экспертной системы и семантического анализатора;

7) разработан ПДК для управления состоянием МТО на основе методов семантического анализа;

8) в ходе проведения экспериментальных исследований подтверждено увеличение точности распознавания неисправностей МТО при использовании семантического анализатора, входящего в состав ПДК, до 82−92%, что на 10% выше, чем при использовании экспертного метода и на 35−45% выше, чем при использовании статистического метода;

9) результаты диссертационной работы нашли практическое применение в НИР «Очистка» — «Исследование путей создания высокоэффективной системы ситуационного управления основными процессами жизненного цикла ВВТ вида на основе использования интеллектуальных технологий», применены в войсковой части 43 034 и внедрены в учебный процесс кафедры ИПОВС МИЭТ, военной кафедры при МИЭТ.

Таким образом, следует вывод о том, что была достигнута цель, поставленная во введении к данной работе, состоящая в разработке методов, алгоритмов и математической модели, позволяющих создать ПДК, обеспечивающий повышение достоверности обнаружения неисправностей и увеличение эффективности управления состоянием МТО.