Full Text

Интеллектуальный мониторинг технологического процесса представляет собой процесс наблюдения за работой технологической системы, включающий контроль, идентификацию, диагностику, прогнозирование и выработку управляющих воздействий на основе обработки информации, при этом возникает необходимость одновременной работы со знаниями и большими объемами информации. Эту задачу позволяет решить применение интеллектуальных технологий в виде экспертной системы поддержки принятия решения (ЭСППР) для управления в реальном времени сложным объектом или процессом [1, 2]. Научный и практический интерес представляет вопрос разработки и применения ЭСППР для решения задач мониторинга в условиях автоматизированного производства с целью повышения эффективности обработки деталей на станке с ЧПУ, которая позволит, используя знания экспертов - специалистов в данной конкретной предметной области, принимать решения в пределах этой области на профессиональном уровне [3]. Обобщенная модель системы управления качеством продукции с применением экспертной системы [4] представлена на рис. 1. Она отражает информационную взаимосвязь системы мониторинга, включающей интеллектуальную составляющую в виде ЭС, и технологического процесса в системе управления качеством продукции. Рис. 1. Обобщенная модель системы управления качеством продукции с применением экспертной системы [4] Этапы разработки ЭСППР применительно к решению задачи контроля качества обработки деталей и диагностированию автоматизированного станочного модуля (АСМ) представлены на рис. 2 [5]. Рис. 2. Этапы разработки ЭСППР Проблемой является практическая потребность в обеспечении высокого качества формообразования деталей точного машино- и приборостроения и принятия решений по управлению качеством в среде единого информационного пространства интегрированной автоматизированной системы управления предприятия. Структура системного анализа применимости технологии ЭС в данной проблемной области представлена на рис. 3. Целью является решение задач выбора режима диагностирования в процессе управления в условиях автоматизированного производства для повышения эффективности обработки деталей на станке с ЧПУ и снижения временных и материальных затрат на ремонтно-восстановительные работы. В процессе сокращается время диагностирования, обеспечивается повышение надежности и работоспособности технологической системы, а также повышается коэффициент готовности [6-11]. Рис. 3. Структура системного анализа на применимость технологии ЭС в данной проблемной области [5, 9] Для построения ЭС в данной области машиностроения используем разработанную информационно-структурную модель АСМ, которая отражает детализацию объекта исследования и является основой будущей БЗ, определяя ее адекватность, эффективность и быстродействие. Исходными данными для построения БЗ являются данные о качестве технологического процесса, о причинах дефектов (брака) поверхности изготавливаемой продукции, о способах устранения дефектов качества обработки и брака, структурированных по подсистемам, о параметрических и функциональных отказах основных элементов АСМ, о способах устранения отказов, структурированных по подсистемам, и их восстановлении, а также алгоритмы диагностирования основных подсистем АСМ и т.д. [12]. Знания о проблемной области для формирования БП и БД были получены путем анализа эксплуатационных данных исследования надежности АСМ, проведенной сотрудниками Саратовского государственного технического университета и машиностроительных предприятий г. Саратова. С целью выявления причинно-следственных и функционально-поведенческих связей была произведена математическая обработка полученных данных для выбора наиболее предпочтительного варианта решения проблемы. Данные были проанализированы, структурированы в соответствии с иерархической структурой АСМ и математически обработаны методом парных сравнений. В результате математической обработки получены причинно-следственные и функционально-поведенческие связи между объектами предметной области. Для поддержки процесса мониторинга в БЗ ЭСППР осуществляется сбор и хранение информации об основных параметрах сложной динамической системы типа АСМ: основные подсистемы АСМ с функциональными блоками, значения диагностических параметров подсистем АСМ, визуальные признаки качества обработанной поверхности, способы устранения дефектов качества обработки и брака. БЗ состоит из двух компонентов декларативного (факты об АСМ), процедурного (правила обработки декларативных знаний). Декларативный компонент БЗ представлен объектно ориентированной моделью и содержит информацию об известных свойствах (атрибутах) сущностей проблемной области и отношениях между ними: подсистемы АСМ, параметры контроля и диагностирования, значения параметров контроля и диагностирования, функциональные подсистемы АС, справочные и эталонные таблицы значений параметров контроля и диагностирования. Процедурный компонент БЗ представлен продукционной моделью и позволяет представлять знания в виде предложений типа: «Если {<условие>} то {<действие>} [иначе {<действие>}, где условие - это образец для поиска в БЗ; действия - действия или операторы, выполняемые при успешном исходе поиска. Вывод на знаниях опирается на продукционную модель, при использовании которой БЗ состоит из набора правил, а программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Число правил в БЗ зависит от структуры и глубины диагностирования АСМ и содержит более ста правил. Один из важнейших этапов разработки ЭСППР - разработка алгоритмов работы ЭС в различных ситуациях и механизма получения решений. Алгоритм является основой программной реализации ЭС. На рис. 4 представлен обобщенный алгоритм работы ЭС при определении причин дефектов (брака) качества обработки АСМ. Предложенный алгоритм учитывает уровни квалификации пользователей, иерархическую структуру АСМ и алгоритм диагностирования основных причин дефектов (брака) качества обработки с учетом подсистем Рис. 4. Обобщенные алгоритмы работы экспертной системы реального времени АСМ. Учет иерархической структуры позволяет оперативно локализовать причину дефекта и сократить время диагностирования. Алгоритм для обслуживающего персонала позволяет осуществить поиск неисправностей по параметрам диагностирования. Основное внимание уделено формообразующей подсистеме, так как именно процесс ее диагностирования трудно формализуем, например, по сравнению с управляющей подсистемой. Для реализации объектно ориентированной модели декларативного компонента БЗ выбраны высокопроизводительная промышленная СУБД реального времени SIAD/SQL™ 6, оптимизированная под быстрое сохранение данных. Архивные данные SIAD/SQL™ 6 не только быстро сохраняются, но и подвергаются статистической обработке в реальном времени, а также могут отображаться на мнемосхемах SCADA и использоваться в программах наравне с данными реального времени. Благодаря взаимодействию интегрированной среды Тrace Мode 6 с внешними БД за счет встроенной поддержки наиболее популярных программных интерфейсов: ODBC, OPC и DDE - появилась возможность интеграции внешних БД в единую информационную среду предприятия через встроенный редактор SQL-запросов. ODBC используется для организации взаимодействия с СУБД, такими как MS Access, Oracle и MS SQL Server. Реализация декларативного компонента БЗ с помощью MS осуществляется благодаря возможности автоматического преобразования БД Access в БД SQL для обеспечения связи при помощи SQL-сервера с БД верхнего уровня и единого информационного пространства в целом. Обновление данных производится посредством SQL-запросов. Структура экспертной системы поддержки принятия решения и контроля эффективности процесса обработки для различных сочетаний обрабатываемых деталей и инструмента представлена на рис. 5. Разработанная модель ЭС может рассматриваться как ЭС реального времени, а также как ЭС ситуационного управления, так как содержит, помимо традиционных составляющих структуры ЭС, реальный объект управления (ОУ), подсистему связи с внешним миром, подсистему моделирования внешнего мира и непрерывную составляющую управляющей части системы, кроме того, осуществляется идентификация объекта, создается база знаний (БЗ), включающая в себя базу правил (БП), базу алгоритмов (БА) и базу данных (БД), механизм логического вывода (МЛВ) и блок объяснений, что позволяет лицу, принимающему решение (ЛПР), оперативно реагировать на изменяющиеся условия осуществления технологического процесса (ТП). БА, включенная в структуру ЭСРВ наряду с БП и БД, содержит различные вычислительные алгоритмы, необходимые для идентификации параметров ОУ и синтеза коэффициентов управляющего компонента [13-15]. Рис. 5. Структура ЭСППР реального времени Приобретение и редактирование (дополнение) знаний производится автоматически в процессе обучения и реализации экспертной системы. Процесс наполнения знаниями осуществляется пользователем-экспертом, а также в результате адаптации БЗ к изменениям в предметной области и условиям ее функционирования, которая реализуется путем замены правил или фактов в БЗ ЭСППР. Подсистема моделирования является достаточно автономной, но важнейшей частью ЭС. На этапе разработки она используется вместо объектов реального мира для имитации показаний датчиков, так как проводить отладку на реальных объектах может быть слишком дорого, а иногда и небезопасно. На этапе эксплуатации ЭС процедуры моделирования выполняются параллельно функциям мониторинга и управления процессом, что обеспечивает следующие возможности: 1) верификация показаний датчиков во время исполнения приложения; 2) подстановка модельных значений переменной при невозможности получения реальных (выход из строя датчиков или длительное время получения ответа на запрос). Играя роль самостоятельного агента знаний, подсистема моделирования повышает жизнеспособность и надежность приложений на базе ЭСРВ. Учитывая, что динамическая ЭС характеризуется жесткими ограничениями на время получения решения и на объем выделяемой программе памяти, необходимо реализовать подсистему вывода так, чтобы ЭС работала достаточно быстро, а БЗ занимала минимальный объем памяти. Это реализуется при помощи применения динамических списков и массивов. Рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в данный момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности в истинности этих фактов. Механизм логического вывода (МЛВ) предназначен для получения новых фактов на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и знаний из базы знаний. Механизм логического вывода во всей структуре экспертной системы занимает наиболее важное место. Он реализует алгоритмы прямого и/или обратного вывода, определяет порядок применения правил и выполняет основные функции: - сопоставление - образец (антецендент) правила сопоставляется с имеющимися фактами в РП; - выбор - применяется то правило из нескольких, которое удовлетворяет заданному критерию; - срабатывание - если образец некоторого правила из БЗ совпал с фактами из РП, то правило срабатывает; - действие - РП подвергается изменениям путем добавления в нее заключения (правой части) сработавшего правила; - идентификация параметров ОУ. Подсистема объяснения поясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Возможность объяснять свои действия является одним из самых важных свойств экспертной системы, так как: - повышается доверие пользователей к полученным результатам - облегчается отладка системы; - создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области; - объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений. Подсистема связи с внешним миром преобразует сигналы от датчиков во внутренние понятия ЭСРВ, отображая на экране как динамически изменяющееся состояние системы, так и значения параметров. Конечные пользователи системы, непосредственно для облегчения труда которых она создается, применяют ЭСППР в режиме «черный ящик», т.е. они не знают, как она устроена, но могут получить ответ и объяснения по ситуации в данный момент времени в определенной профессиональной области. Лица, принимающие решения (ЛПР), находятся на более высокой ступени иерархии пользователей ЭС, но тоже общаются с системой только через пользовательский интерфейс, который выполнен комплексом программно-аппаратных средств, реализующим эффективный интерфейс. Особенной категорией пользователей ЭСППР являются эксперты, или системные пользователи, - люди с высшим профессиональным образованием и системным мышлением, высокоэрудированные, имеющие опыт работы в данной области и достаточную квалификацию. Они наполняют знаниями БЗ для эффективного решения ситуаций и задач, возникающих в процессе эксплуатации, а также в результате адаптации БЗ к изменениям в предметной области и условиям ее функционирования, которая реализуется путем замены правил или фактов в БЗ ЭСППР [5, 15]. Входные значения представлены как в виде цифровых данных, поступающих в режиме реального времени с датчика на станке с ЧПУ, отражающихся на мнемосхеме (рабочем экране) и записывающихся в БД экспертной системы, так и справочных данных, хранящихся на SQL-сервере, с возможностью их корректировки и перезаписи. Выходные значения отражаются в виде графиков и чисел на рабочем экране в реальном времени. В режиме редактирования БД автоматически обновляется. Связь осуществляется при помощи SQL-сервера. Обновление происходит путем посылки SQL-запроса на обновление данных на сервер, где располагается БД. Применение ЭС позволяет проанализировать качество технологического процесса, увеличить периодичность правки абразивного инструмента более чем в два раза с сохранением качества поверхности деталей, что обеспечивает повышение эффективности обработки. Проблема разработки и использования ЭСППР реального времени с целью снижения вероятности принятия ошибочного решения и повышения качества функционирования технологического оборудования является весьма актуальной в современном производстве.

About the authors

E. M Samoilova

Saratov State Technical University named after Yu.A. Gagarin

Email: Helen_elenka@mail.ru

References

Statistics

Views

Abstract - 53

PDF (Russian) - 40

Refbacks

• There are currently no refbacks.