Автоматизация экспертных систем

Содержание

 

 

Задание 1.

Дайте определение и  разработайте следующие модели представления  знаний предметной области «Техническая диагностика отказов объектов автоматизации»:

а) информационную структуру  фрейма-прототипа отказов трансформаторов;

Фрейм – это минимальное  смысловое описание в словесной  структурно – классифицированной форме  знаний о некотором стереотипном понятии, операции, явления или событий предметной области.

Фреймы состоят из блоков вопросов и блока возможных  ответов на поставленный вопрос. Фреймы относятся к предметным декларативным  знаниям.

 

Рис. 1. Информационная структура фрейма-прототипа отказов источников вторичного питания.

б) фрагмент продукционных  правил дерева отказов для реле и  контакторов.

Продукционные правила  – это законченный фрагмент знаний о предметной области.

Продукционные правила  состоят из двух частей – левой и правой. Левая часть продукции описывает условие, которое может быть логической комбинацией фактов или признаков. Правая часть описывает действие или заключение, которое необходимо сделать при истинности левой части.

Рис. 2. Дерево отказов для контакторов и реле.

 

Для дерева отказов реле и контакторов (см. рис. 2) составим цепочку продукционных правил в следующей форме:

Задание 2.

 

Определите критический  путь на дереве отказов и рассчитайте  вероятность безотказной работы (вероятность появления отказов) для всей системы управления электроприводом. При расчете вероятности безотказной работы элементов принять экспоненциальный закон распределения времени безотказной работы. Исходные данные для расчета:

 

Таблица 1. Интенсивность первичных отказов элементов

Наименование отказа	Интенсивность первичных  отказов элементов, 1/час
Межвитковое замыкание обмоток  электродвигателя	90∙10-7
Заклинивание подшипников электродвигателя	21,7∙10-7
Износ скользящих поверхностей электродвигателя	4,3∙10-7
Загрязнение скользящих поверхностей	4,7∙10-7
Разрегулировка контактов контактора	4,75∙10-7
Образование на поверхности контактов  контакторов непроводящих пленок	2,75∙10-7
Сваривание и залипание контактов	1,2∙10-7
Ложные замыкания и размыкания контактов	1,3∙10-7
Обрыв обмотки контактора	6,5∙10-7
Короткое замыкание обмотки  контактора	6,7∙10-7
Пробой на корпус обмотки контактора	7,0∙10-7
Заедание и поломки в механической системе контактора	0,6∙10-7
Образование на поверхности контактов  выключателей и кнопок непроводящих пленок	1,75∙10-7
Пробой изоляции между контактами выключателей	1,6∙10-7
Заедания и поломки механической части	0.5∙10-7

 

Время работы системы t = 5000 ч.

 

Для количественной оценки характеристик надежности объектов автоматизации с использованием дерева отказов сначала необходимо рассчитать вероятность (интенсивность) возникновения первичных отказов. Этот расчет проводят на основе результатов обработки статической информации об отказах элементов системы и расчета эксплуатационных характеристик надежности элементов с учетом причин возникновения отказов.

 

 

Рис. 3 Дерево отказов  системы управления электроприводом

 

 

Дальнейший расчет характеристик  надежностью с помощью дерева отказов состоит в расчете  вероятности (интенсивности) возникновения вторичных отказов, т.е. в количественном определении всех отказов вплоть до главного – отказа всей системы и определении минимальных разрывающих путей дерева отказов, т.е. критических путей распространения отказов. Минимальный разрывающий путь, или критический путь, определяется как наименьшая последовательность вершин дерева отказов, отображающих те элементы, одновременный отказ которых приводит к отказу всей системы.

Минимальный разрывающий  путь дерева отказов – это путь, по которому происходит распространение отказа системы. Элементами этого пути являются, следовательно, первичные отказы, в результате которых происходит возникновение главного отказа системы.

Для определения критического пути дерева отказов системы управления электроприводом (см. рис. 3) необходимо сделать следующие шаги:

1. Рассчитаем вероятность  безотказной работы элементов  системы в отношении возникновения  первичных отказов, используя  данные из табл. 1.

Вероятность безотказной  работы элемента Р_пер.j в отношении j- го первичного отказа подчиняется экспоненциальному закону распределения:

 

Таблица 2. Вероятность безотказной работы элемента в отношении возникновения первичного отказ.

Наименование отказа	Вероятность безотказной  работы элемента в отношении возникновения первичного отказа
Межвитковое замыкание обмоток  электродвигателя (Р1)	0,955997
Износ скользящих поверхностей электродвигателя (Р2)	0,989209
Загрязнение скользящих поверхностей (Р3)	0,997852
Заклинивание подшипников электродвигателя (Р4)	0,997653
Разрегулировка контактов контактора (Р5)	0,997628
Образование на поверхности контактов  контакторов непроводящих пленок (Р6)	0,998626
Сваривание и залипание контактов (Р7)	0,999400
Ложные замыкания и размыкания контактов (Р8)	0,999350
Обрыв обмотки контактора (Р9)	0,996755
Короткое замыкание обмотки  контактора (Р10)	0,996656
Пробой на корпус обмотки контактора (Р11)	0,996506
Заедание и поломки в механической системе контактора (Р12)	0,999700
Образование на поверхности контактов  выключателей и кнопок непроводящих пленок (Р13)	0,999125
Заедания и поломки механической части (Р14)	0,999200
Пробой изоляции между контактами выключателей (Р15)	0,999750

 

 

2. Рассчитаем вероятность безотказной  работы элементов системы в  отношении возникновения вторичных отказов на каждом уровне дерева отказов.

Так как данное дерево отказов содержит только переключатели типа «ИЛИ», то вероятность безотказной работы i-го элемента P_эл.i в отношении возникновения вторичных отказов рассчитывается следующим образом:

 

,

 

где nj – число вершин дерева отказа, соединенных переключателем «ИЛИ».

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 3. Вероятность безотказной работы элемента в отношении возникновения первичного отказа на каждом уровне дерева

Уровни отказов	Вероятность безотказной  работы элемента в отношении возникновения первичного отказа на каждом уровне дерева
Повреждение скользящих поверхностей (Рэл1)	0,999995
Отказы контактной системы (Рэл2)	1,000000
Отказы обмотки (Рэл3)	1,000000
Отказы электродвигателя (Рэл4)	0,999525
Отказы контакторов и реле (Рэл5)	0,999700
Отказы контакторов и кнопок (Рэл6)	1,000000
Отказы системы управления (Ррезул)	0,999215

 

3. Рассчитаем вероятность  безотказной работы k-го пути Р_пут.k на дереве отказа:

,

где P_ki – вероятность безотказной работы i-го элемента на k-ом пути; N_n – число путей на дереве отказов системы.

 

Таблица 4. Вероятность безотказной работы пути на дереве отказов

Наименование отказа, начало пути	Вероятность безотказной  работы пути на дереве отказов
Межвитковое замыкание обмоток электродвигателя (Р1)	0,954789
Износ скользящих поверхностей электродвигателя (Р2)	0,996586
Загрязнение скользящих поверхностей (Р3)	0,996386
Заклинивание подшипников электродвигателя (Р4)	0,987958
Разрегулировка контактов контактора (Р5)	0,996546
Образование на поверхности контактов  контакторов непроводящих пленок (Р6)	0,997543
Сваривание и залипание контактов (Р7)	0,998316
Ложные замыкания и размыкания контактов (Р8)	0,998266
Обрыв обмотки контактора (Р9)	0,995674
Короткое замыкание обмотки контактора (Р10)	0,995575
Пробой на корпус обмотки контактора (Р11)	0,995425
Заедание и поломки в механической системе контактора (Р12)	0,998616
Образование на поверхности контактов  выключателей и кнопок непроводящих пленок (Р13)	0,998341
Заедания и поломки механической части (Р14)	0,998416
Пробой изоляции между контактами выключателей (Р15)	0,998965

 

4. Критический путь, соответствующий  минимальному значению вероятности  безотказной работы или максимальному  значению вероятности появления отказов, включает следующие вершины дерева отказов см. рис.4:

 

– первичный отказ  «Межвитковые замыкание обмоток» Р_пут.1 =0.954789;

– вторичный отказ  «Отказы электродвигателя»;

– результирующий отказ  «Отказы системы управления».

 

 

 

 

Рис. 4 Дерево отказов системы управления электроприводом, критический путь выделен красным цветом

 

5. Для каждого пути  дерева отказов рассчитаем вероятность  появления отказа Q_пут.k:

 

 

 

Таблица 4. Вероятность появления отказа пути на дереве отказов

Наименование отказа, начало пути	Вероятность появления  отказа пути на дереве отказов
Межвитковое замыкание обмоток  электродвигателя	0,045211203
Заклинивание подшипников электродвигателя	0,003414317
Износ скользящих поверхностей электродвигателя	0,003613615
Загрязнение скользящих поверхностей	0,012042026
Разрегулировка контактов контактора	0,003454176
Образование на поверхности контактов  контакторов непроводящих пленок	0,002457132
Сваривание и залипание контактов	0,001683737
Ложные замыкания и размыкания контактов	0,001733651
Обрыв обмотки контактора	0,00432581
Короткое замыкание обмотки  контактора	0,004425373
Пробой на корпус обмотки контактора	0,004574698
Заедание и поломки в механической системе контактора	0,001384197
Образование на поверхности контактов выключателей и кнопок непроводящих пленок	0,001658741
Пробой изоляции между контактами выключателей	0,001583862
Заедания и поломки механической части	0,001034582

 

6. Рассчитаем вероятность  безотказной работы Р_сист (вероятность появления отказов Q_сист) для всей системы (всего дерева отказов):

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание 3.

 

Выберите оптимальный  с точки зрения стоимости вариант  средств измерения технологических  параметров.

Стоимостная (в условных единицах) матрица возможных вариантов средств измерения представлена в табл. К3.

При решении используйте  три стратегии ветвления на дереве решений (ДВР): лучевую, волновую, луче – волновую. Сравните количество вершин ДВР, раскрываемых при использовании  каждой стратегии ветвления.

                 Таблица К3

Стоимость термопреобразователя сопротивления платинового (ТСП)   560				Стоимость термопреобразователя сопротивления медного (ТСМ)   672
Стоимость манометра МПЭ – МИ     1120		Стоимость измерительных преобразователей ИПД   1344		Стоимость манометра  МПЭ – МИ     1120		Стоимость измерительных преобразователей ИПД   1344
Стоим-ть  расходо-мера ДМЭР-М     896	Стоим-ть расходо-мера ДСЭР-М     1008	Стоим-ть преобра-зователя ДМЭ-М     840	Стоим-ть преобра-зователя ДСЭ-М     896	Стоим-ть перепа-домера ДМЭ-МИ     1120	Стоим-ть перепа-домера ДСЭ-МИ       1232	Стоим-ть дифма-нометра ДМ 1     1344	Стоим-ть дифма-нометра ДМ 2       1456

 

 

Для решения задачи необходимо построить дерево вариантов решений (ДВР) и осуществить на нем поиск оптимального с точки зрения некоторого критерия эффективности решения.

Корень ДВР (исходная задача выбора ИЗВ) – это множество всех возможных вариантов комплекта средств измерения. Вершина ДВР отображает стоимость средства измерения, ветвь ДВР соответствует вводу в структуру системы контроля нового средства измерения. Цепь на ДВР отображает структуру либо подсистемы контроля, либо всей системы контроля технологических параметров общецеховых коллекторов. Висячая вершина, которая не имеет вершин – потомков, соответствует получению одного  из вариантов решения задачи.

На рис. 4,а показано полное ДВР задачи выбора средств измерения, отображающее все возможные варианты комплектов средств измерения технологических параметров общецеховых коллекторов.

Для поиска оптимального, с точки зрения стоимости варианта комплекта средств измерения использованы лучевая (см. рис. 4,б), волновая (см. рис. 4,в) и луче – волновая (см. рис. 4,г) стратегии ветвления на ДВР и отсечения неперспективных вариантов. На каждом рисунке указан порядок раскрытия вершин и отмечен оптимальный по стоимости вариант комплекса средств измерения. Цифры, расположенные вне каждой вершины, соответствуют суммарной стоимости выбранных средств измерения. Цифры, заключенные в скобки, показывают порядок раскрытия и просмотра вершин.

Рассмотрим поиск оптимального варианта на ДВР. Независимо от типа стратегии  ветвления вершины первого уровня раскрываются одинаково.

При использовании лучевой стратегии (см. рис. 4, б) просмотр и раскрытие вершин ДВР проводится в глубину. Раскрываются все вершины первого уровня, для рассматриваемого случая их две – 560 и 672. Выбирается вершина с минимальной стоимостью (№1 со стоимостью 560), она становится активной, раскрывается далее. Из двух раскрытых вершин снова выбирается вершина с минимальной суммарной стоимостью (№3 со стоимостью 1680), она становится активной и раскрывается далее. Этот процесс проводится до тех пор, пока не будет достигнута висячая вершина. В нашем случае это вершина №5 с суммарной стоимостью 2576.

После получения одного из вариантов значение критерия эффективности (стоимости) запоминается. Далее осуществляется возврат на предыдущий уровень к вершине №3, ей присваивается №7, и по очереди просматриваются все вершины – потомки (в данном случае вершина №6, ей присваивается №8, суммарная стоимость этой вершины 2680 больше, чем 2576, следовательно, этот вариант не запоминается). Поскольку больше вершин – потомков нет, осуществляется возврат к вершине №6, ей присваивается №9, затем осуществляется переход на предыдущий уровень к вершине №1, ей присваивается №10, и просматривается вершина  №4, ей присваивается №14. Эта процедура продолжается до тех пор, пока не будут просмотрены все варианты. Если на каком – то промежуточном этапе суммарная стоимость станет больше (или равной) запомненному значению стоимости (в данном случае 2576), то такая вершина далее не рассматривается и отбрасывается. Оптимальным считается вариант с минимальной суммарной стоимостью средств измерения (на рисунке выделен).

При использовании волновой стратегии ветвления (см. рис. 4,в) после раскрытия вершин первого уровня выбирается активная вершина №1 и она далее раскрывается. Данная вершина имеет двух потомков (№3 и №4). В отличие от лучевой стратегии далее выбор активной вершины осуществляется среди всех раскрытых к этому моменту вершин – ветвление в ширину (для данного случая вершины №2, 3, 4). Активной становится вершина №2, ей присваивается №5, она раскрывается, имеет двух потомков – вершины №6 и №7. Снова среди всех раскрытых к этому моменту вершин выбирается активная с минимальной суммарной стоимостью. Для рассматриваемого примера эта вершина №3. Эта процедура продолжается до тех пор, пока не будут просмотрены все возможные варианты. Оптимальный вариант отмечен на рисунке.

При использовании луче – волновой (комбинированной) стратегии (см. рис. 4, г) вариант решения задачи сначала выбирается по лучевой стратегии. После получения очередного варианта выбор активной вершины осуществляется по волновой стратегии. Оптимальный вариант отмечен на рисунке.

Как видно из рисунков, независимо от стратегии ветвления  получен один и тот же оптимальный  вариант. Однако при использовании:

 - лучевой стратегии ветвления на ДВР необходимо просмотреть 32 вершины;

- волновой стратегии – 18 вершин;

- луче – волновой стратегии  -17 вершин.

Следовательно, луче – волновая стратегия эффективнее других стратегий с точки зрения раскрытых и просмотренных вершин. По минимальному числу вершин, которое надо запомнить в процессе поиска решения, самой эффективной является лучевая стратегия ветвления.

Таким образом, оптимальный с точки зрения стоимости комплект средств измерения включает:

- термопреобразователь  сопротивления платиновый ТСП;

- манометр МПЭ –  МИ;

- расходометр ДМЭР – (см. табл. К3).

 

 

 

Рис. 4,а. Полное дерево вариантов решений задачи выбора комплекта средств измерения

 

Рис.4,б. Поиск на ДВР задачи выбора комплекта средств измерения,

построенном с использованием лучевой стратегии

Рис.4,в. Поиск на ДВР задачи выбора комплекта средств измерения, построенном с использованием волновой стратегии

 

 

Рис.4,г. Поиск на ДВР  задачи выбора комплекта средств  измерения, полученном с использованием луче-волновой стратегии.

 

 

Задание 4.

Средства автоматизации разработки экспертных систем . языки инженерии знаний.

Средства автоматизации  разработки экспертных систем.

Дополнительные  модули . Под дополнительными модулями понимаются те полезные программы, которые можно выполнять вместе с приложением. Как правило, такие программы реализуют некоторые специальные функции, как бы "снимая их с полки", причем для обращения к таким функциям не требуется что-либо программировать в основном приложении или заниматься его индивидуальной настройкой. Одним из примеров такого рода дополнительного модуля может служить программный пакет Simkit из комплекта среды КЕЕ. Этот пакет позволяет оснастить экспертную систему методами моделирования.

Другой функцией, которая  поддерживается дополнительными модулями сред КЕЕ и ART, является механизм обработки множества различных контекстов логических рассуждений. В первом приближении можно считать, что контексты формируются теми ветвями в пространстве поиска, которые допускают использование более чем одного оператора. Рассмотрим представленный ниже сценарий, в котором имеются два правила, в каждом из которых условная часть удовлетворяется в текущем контексте рассуждений.

 

[Правило 1]

ЕСЛИ: сегодня рабочий  день И

нет признаков недомогания,

ТО: посетить занятия  по информатике.

 

[Правило 2]

ЕСЛИ: сегодня рабочий день И

погода прекрасна,

ТО: покататься на яхте.

В большинстве систем, основанных на порождающих правилах, выбор того единственного правила, которое будет активизировано, зависит  от реализуемой стратегии разрешения конфликтов. Но в некоторых приложениях предпочтительным вариантом будет разделить текущий контекст на два разных, в одном из которых будет активизировано правило 1, а в другом - правило 2 В каждом из этих контекстов будет сделано разное заключение, однако можно так организовать процесс, чтобы в каждый контекст была включена и информация из родительского контекста. Тогда в обоих контекстах будет учитываться, что сегодня понедельник и за окном прекрасная погода.

Теперь можно раздельно  обрабатывать каждый контекст, причем в процессе дальнейшей обработки не исключено и аналогичное повторное разделение контекстов. В результате будет сформировано несколько вариантов решения проблемы.

Но можно в процессе обработки попасть в такую  ситуацию, которая расценивается  как неудача процесса вывода, например нарушение исходных ограничений. В нашем примере такой неудачей может быть заключение о том, что экзамен по информатике будет провален вследствие выполнения правила

[Правило 3]

ЕСЛИ: не посещать занятия  по информатике,

ТО: экзамен по информатике будет провален

Получение такого заключения должно было бы привести к тому, что  линию рассуждений, порожденную, правилом 2, следует исключить из рассмотрения. Говорят, что соответствующий контекст отравлен. Как правило, удаляется  вся цепочка рассуждений, вплоть до последнего "размножения" контекстов. Таким образом, контексты, выделенные утолщенными прямоугольниками на рис, должны быть исключены из рассмотрения, и останется только одна цепочка, в соответствии с которой будет сделан вывод о необходимости посетить занятия по информатике, несмотря на все соблазны.

Таким образом, множество  контекстов соответствует альтернативным вариантам решений или альтернативным предположениям на разных стадиях процесса логического вывода. Проблема обработки  множества предположений и зависимостей между ними достаточна сложна и выделена в отдельное направление исследований, получившее наименование обработки правдоподобия (truth maintenance) или обработки причинности (reason maintenance).

 
Рис. Пример множества контекстов

Тенденция использования  дополнительных модулей будет скорее всего развиваться, поскольку пользователи экспертных систем часто нуждаются  в разного рода дополнительных функциональных возможностях, специфичных для конкретного приложения, а также в возможности интегрировать экспертную систему с программными продуктами других классов. На практике экспертная система часто используется вместе в базой данных или системой управления движением робота, получает информацию от систем обработки сигналов или пакетов статистической обработки.

Мы постарались дать вам общее представление о  возможностях инструментальных средств, применяемых при разработке и  эксплуатации экспертных систем, не вдаваясь в подробности реализации разных моделей таких средств. В следующем разделе основное внимание будет уделено выбору подходящих средств, обучению методике работы с ними и внедрению этих средств в практику проектирования систем. Вы увидите, что каждая из этих фаз сопряжена со множеством проблем, но некоторых из них при рациональном подходе можно избежать.

 

Язык инженерии  знаний – это язык построения экспертных систем, погруженный в обширное поддерживающее окружение. Языки инженерии знаний разделяются на скелетные и универсальные. Скелетный язык инженерии знаний – это экспертная система без специальных предметных знаний, включающая только механизм вывода и средства поддержки. 
Примеры

Первая ЭС в геологии PROSPECTOR → скелетный язык диагностики  и классификации KAS.

ЭС диагностики и  лечения бактериальных инфекций MYCIN → скелетная система EMYCIN (EMPTY MYCIN).

Консультационная система по глаукоме CASNET → скелетная система EXPERT.

Скелетные системы обеспечивают структуризацию знаний и готовые  механизмы вывода, которые делают разработку системы легкой и быстрой. Но они приложимы лишь к узкому классу проблем и сильно ограничивают возможности разработчика экспертных систем.

Универсальный язык инженерии  знаний может быть применим к проблемам разного типа в разных прикладных областях. Он обеспечивает большие возможности управления поиском данных и доступом к ним, чем скелетные системы, но более сложен в использовании.

Все скелетные и универсальные  языки находятся на уровне исследовательских  разработок. Однако несколько компаний, специализирующихся в области искусственного интеллекта, продают версии языков инженерии знаний коммерческого уровня. Эти языки – между скелетными системами и универсальными языками; многие из них возникли из скелетных систем и были развиты для того, чтобы стать более общими и легко применимыми.

Вспомогательные средства – это программы, оказывающие помощь в приобретении знаний у эксперта-человека и представлении их, и программ, которые помогают разработать проекты экспертных систем.

Эти программы должны выполнять очень сложные задания, из них большинство являются пока что чисто исследовательскими разработками, которые лишь начали превращаться во что-то практически полезное, хотя некоторые системы уже предлагаются как законченные коммерческие продукты.

Средства поддержки(или  поддерживающее окружение) представляют собой пакеты программ, которые прилагаются  к языку инженерии знаний, чтобы  упростить его использование, облегчить  диалог и сделать его более  эффективным. Подразделяются на средства отладки, средства ввода/вывода, средства объяснения, редакторы базы знаний.

Таким образом, существует два подхода к разработке механизма  вывода ЭС:

1. Использование предназначенного  для построения экспертных систем языка высокого уровня(EMYCIN, KAS, EXPERT), в который уже встроен механизм вывода. Это облегчает разработку ЭС, но ограничивает разработчика в выборе способа организации знаний и доступа к ним. Предлагаемая схема управления процессом поиска решения даже может быть негодна для данной предметной области.

2. Использование языка  более низкого уровня(LISP, PROLOG, FORTRAN) без механизма вывода. Требует  больших усилий на разработку, но позволяет разработать программные блоки для схемы управления процессом решения, который будет адекватен данной предметной области.