Содержание к диссертации
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ .'. 6
ВВЕДЕНИЕ 7
1. АНТРОПОТЕХНИЧЕСКИЕ И ГНОССЕОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ
ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ
ЖАТ 18
Анализ проблемы обеспечения надежности аппаратуры ЖАТ и обоснование подхода к ее решению на основе интеллектуализации процессов контроля и диагностирования 18
Математическая модель влияния обученности технического персонала по поиску и устранению неисправностей на повышения эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ 21
1.3.Исследование подходов искусственного интеллекта в аспекте
интеллектуализации обучения поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
28
1.4. Структурно-параметрический анализ как основа построения
диагностической базы знаний о неисправностях аппаратуры ЖАТ 34
Выводы 36
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ
ОБУЧАЮЩЕЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО
ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АППАРАТУРЫ ЖАТ ПО ЭМПИРИЧЕСКИМ
ДАННЫМ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ПОДХОДА
, 40
Структурно-параметрическая математическая модель аппаратуры ЖАТ 40
Постановка задачи идентификации коэффициентов структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ 51
Идентификация коэффициентов структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ 53
Принципы вероятностного подхода к решению диагностических задач на основе структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ 59
2.5. Контроль и диагностирование на основе структурно-параметрической
математической моделл аппаратуры ЖАТ 66
Выводы 78
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ
ОБУЧАЮЩЕЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО
ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АППАРАТУРЫ ЖАТ 81
Экспериментальное исследование диагностических свойств структурно-параметрической модели аппаратуры ЖАТ 81
Моделирование функционирования обучающей диагностической базы знаний, реализующей структурно-параметрический способ диагностирования ,. 104
Выводы 113
4. ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДА К ОБУЧЕНИЮ ПЕРСОНАЛА
ДИАГНОСТИРОВАНИЮ АППАРАТУРЫ ЖАТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
ЭМПИРИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ 115
Направления реализации гносеологических свойств эмпирической базы знаний в целях подготовки персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей 115
Структура обучающей экспертной системы персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ 120
Модель обучения персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ 123
Выводы 131
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 133
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 136
Пршожение 1. ПРОГРАММА ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАВИСИМОСТИ ВЕЛИЧЕНЫ
СРЕДНЕГО БАЙЕСОВСКОГО РИСКА ОТ АПРИОРНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ
ПРИ ДВУХАЛЬТЕРНАТИВНОМ КОНТРОЛЕ 150
Пршожение 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОССТАНОВЛЕНИЯ СТРУКТУРЫ
ОБЪЕКТА ПО ЭМПИРИЧЕСКИМ ДАННЫМ 152
П.2.1. Программа моделирования процесса восстановления структуры объекта
153
П.2.2. Программа восстановления коэффициентов структурно-
параметрической математической модели 157
П.2.3. Исследование экспериментальных данных с помощью блока Multiple
Regression пакета STATISTICA 5 159
Приложение 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ И ТОЧЕЧНОЙ ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТА ДИАГНОСТИРОВАНИЯ .. 160 П.3.1. Программа моделирования исправного состояния объекта
диагностирования 161
П.3.2. Программа моделирования первого неисправного состояния объекта
диагностирования 163
П.3.3. Программа моделирования второго неисправного состояния объекта
диагностирования 165
П.3.4. Программа моделирования третьего неисправного состояния объекта
диагностирования 167
П.3.5. Программа моделирования четвертого неисправного состояния объекта
диагностирования 169
П.3.6. Программа моделирования пятого неисправного состояния объекта
диагностирования 171
П.3.7. Программа моделирования шестого неисправного состояния объекта
диагностирования 173
П.3.8. Программа моделирования седьмого неисправного состояния объекта
диагностирования 175
П.3.9. Программа моделирования восьмого неисправного состояния объекта
диагностирования 177
П.3.10. Программа восстановления матриц коэффициентов структурно-параметрических моделей, соответствующих неисправным состояниям
объекта диагностирования 179
Приложение 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ, РЕАЛИЗУЮЩЕЙ СТРУКТУРНО-
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРЕДСТАВЛЕНИЮ ЗНАНИЙ ОБ
ОБЪЕКТЕ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ 181
П.4.1. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих нулевой
неисправности объекта диагностирования 182
П.4.2. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих первой
неисправности объекта диагностирования 184
П.4.3. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих второй
неисправности объекта диагностирования 186
П.4.4. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих третьей
неисправности объекта диагностирования 188
П.4.5. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих
четвертой неисправности объекта диагностирования 190
П.4.6. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих пятой
неисправности объекта диагностирования 192
П.4.7. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих шестой
неисправности объекта диагностирования 194
П.4.8. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих
седьмой неисправности объекта диагностирования 196
П.4.9. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих
восьмой неисправности объекта диагностирования 198
П.4.10. Программа генерации эмпирических данных, соответствующих
девятой неисправности объекта диагностирования 200
П.4.11. Программа моделирования процесса определения технического
состояния объекта диагностирования по эмпирическим данным на основе
структурно-параметрического метода диагностирования 202
СПИСОК СОКРАЩЕНИИ
БД - база данных
БЗ - база знаний
ЖАТ - железнодорожная автоматика и телемеханика
ЖТ - железнодорожная техника
ИКТ - информационные и коммуникационные технологии
НТД - нормативно-техническая документация
САПР - система автоматизированного проектирования
СОЗ - системы, основанные на знаниях
СТД - система технического диагностирования
СУБД - система управления базами данных
ТЗ - техническое задание
ТО - техническое обслуживание
ФЭ - функциональный элемент
ЭРИ - электро-радиоизделие
ЭРЭ - электрорадиоэлемент
Введение к работе
Обоснование актуальности темы диссертации. Развитие аппаратуры железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) на современном этапе характеризуется значительным возрастанием важности решаемых с ее помощью задач и, как следствие, увеличением ее сложности. Функциональное усложнение аппаратуры ЖАТ в совокупности с ростом степени зависимости обеспечения безопасности перевозок железнодорожным транспортом (ЖТ) от надежности аппаратуры ЖАТ выдвигают задачу обеспечения надежности в ранг наиболее приоритетных задач [15, 71, 72]. В условиях ожидаемого вступления России в ВТО повышение качества и надежности продукции является одной из важнейших проблем. Именно качество и надежность продукции в первую очередь определяет сегодня конкурентоспособность выпускаемых изделий [132]. Несмотря на неослабевающее внимание к проблемам обеспечения качества и надежности сложных технических систем [1, 2, 7, 15, 16, 17, 18, 22, 26, 29, 32, 33, 43, 52, 62, 66, 70, 71, 73, 76, 95, 104, 113, 124, 132, 135, 145] вообще, несмотря на усилия разработчиков аппаратуры, служб надежности и управления качеством на предприятиях отрасли, в эксплуатацию продолжают поступать образцы, имеющие недостаточный уровень надежности. Эти негативные проявления фиксируются в виде отказов аппаратуры ЖАТ в сфере ее эксплуатации, который по оценкам специалистов [73] достигает нескольких тысяч в год и в последние 5-7 лет практически не снижается, несмотря на значительные вложения материальных и финансовых средств в совершенствование процессов разработки, производства и эксплуатации аппаратуры. Это свидетельствует, что проблема обеспечения требуемых показателей надежности аппаратуры ЖАТ на основе комплексного и всестороннего совершенствования системы управления надежностью на всех стадиях жизненного цикла априорно относится к актуальным и имеет большую научную и практическую значимость.
Комплексный подход к решению проблемы управления надежностью аппаратуры ЖАТ, обозначенный в [72, 73], предусматривает в качестве одного из приоритетных направлений совершенствование системы технического обслуживания эксплуатируемой аппаратуры ЖАТ [15] и, в частности, совершенствование существующей системы мониторинга и диагностирования технического состояния аппаратуры ЖАТ.
При сугубо техническом подходе к совершенствованию процессов технического диагностирования сложных систем, как правило, предполагается, что данный процесс реализуется идеально точно, и не учитывается, что на практике при выполнении диагностических операций алгоритма поиска неисправностей участвует человек, который может допускать ошибки, как в определении структуры самого диагностического алгоритма, так и при выполнении его отдельных операций, особенно в условиях большой сложности в организации обслуживания систем и при ограниченном времени обслуживания. Поэтому большое значение для успешного решения задачи повышения эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ на основе совершенствования системы мониторинга и диагностирования технического состояния аппаратуры ЖАТ имеет степень обученности (подготовленности) технического персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей. От квалификации персонала во многом зависит результативность и оперативность процесса установления места отказа и выявления причин неисправностей аппаратуры ЖАТ, а, соответственно, и эффективность ее эксплуатации.
В деле успешного решения задач обслуживания и эксплуатации аппаратуры ЖАТ, а именно к сфере решения этих задач относятся задачи мониторинга и диагностирования ее технического состояния, большое значение отводится предварительному обучению технического персонала и обучению (самообучению) непосредственно в процессе эксплуатации. Даже в условиях тенденции автоматизации процессов управления работой сложных систем (и процессов их технического обслуживания) человеку принадлежит далеко не последняя роль. Вопросы обучения правилам эксплуатации таких систем (и «обучения» самих автоматов) по-прежнему остаются актуальными [70, 137, 139].
В настоящее время с развитием новых информационных и коммуникационных технологий существенно расширились возможности создания эффективных автоматизированных систем образовательного назначения. Этот тезис проходит основополагающей линией в большинстве научных работ педагогической направленности, посвященных различным аспектам организации подготовки специалистов различного профиля [51, 67, 79, 102, 144]. Фундаментальные проблемы информатизации высшей школы освещены трудами И.В.Роберт, В.И. Громыко, К.К. Колина, А.Я. Савельева, Б.А. Сазонова, Ю.Г. Татур, С.А. Христочевского и мн. др. специалистов. Отмечая
значительный вклад их работ в развитие теории информатизации образования, однако следует отметить, что практическая направленность научных результатов перечисленных выше исследований в техническом и естественнонаучном образовании требует дополнительной проработки. Данные исследования в большей степени определяют направления практического преломления педагогической теории и обозначают направления для дальнейших исследований.
Анализ научных работ, посвященных информатизации образовательного про
цесса показывает, что к настоящему времени более проработанными являются вопро
сы обучения именно информагике студентов педагогических вузов (работы
А.А. Абдукадырова, Ю.С. Брановского, В.И. Горовой, СР. Домановой,
М.И. Жалдака, В.А. Извозчикова, В.И. Кузнецова, Э.И. Кузнецова, М.П. Лапчика, И.В. Марусевой, И.А. Румянцева, М.В. Шведского и других авторов). В последнее время в связи с заметно выросшим потенциалом средств ИКТ в сфере образования существенно увеличилась доля научно-исследовательских работ, в прямой постановке посвященных разработке методических подходов к подготовке специалистов. В числе значимых работ отмеченного плана только за последнее время можно отметить следующие работы [5, 51, 79, 97, 102, 144].
Тем не менее, следует отметить, что вопросы использования ИКТ для подготовки специалистов технического характера, тем более в такой сложной и специфической сфере знаний как техническая диагностика находятся в начальной стадии исследования. Здесь можно отметить лишь работу В.М.Кайнова [71], в которой исследованы некоторые аспекты построения обучающей системы подготовки специалистов по физико-техническому анализу отказов. Во-вторых, в современных работах, посвященных проблематике искусственного интеллекта [24], обозначено новое направление в применении интеллектуальных систем, как гносеологического инструмента, позволяющего непосредственно во взаимодействии с базой знаний о предметной области реализовать свои познавательные запросы. Это предполагает исследование многих узких, но вместе с тем важных вопросов, как учебно-методического, так и технического характера, а значит, заведомо определяет новизну возможных научных результатов предполагаемого диссертационного исследования.
Подводя итоги проведенного выше анализа проблематики исследования данной научной работы, можно с большой долей уверенности предположить, что применение
интеллектуальных систем для организации современной подготовки квалифицированных специалистов по поиску неисправностей аппаратуры ЖАТ и установлению причин ее отказов является априорно новым и слабо проработанным направлением как в области искусственного интеллекта [24], так и в сфере научных исследований образовательной направленности [102]. С учетом этого тему диссертации, посвященной исследованию вопросов разработки научно-методического обеспечения процесса формирования диагностической базы знаний путем обработки эмпирических данных об отказах и выделения из этих данных существенных факторов, определяющих изменение технического состояния аппаратуры ЖАТ, с целью организации на основе построенной базы знаний обучения специалистов по поиску неисправностей следует считать актуальной.
Рассмотрение задачи разработки диагностической экспертной системы как системы образовательного назначения, позволяющей не только непосредственно повысить качество процесса поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, но еще и эффективно решать вопросы подготовки технического персонала расчетов по поиску неисправностей, требует проведения предварительного анализа проблемной области на предмет целесообразности применения подходов искусственного интеллекта и возможности представления диагностических знаний на формальном языке существующих моделей и методов.
Принято считать, что целесообразность применения технологии искусственного интеллекта определяется высокой степенью неопределенности проблемной области. Принимая во внимание то обстоятельство, что очень многие встречающиеся в практике эксплуатации сложных технических систем задачи поиска неисправностей обусловлены многофакторной неопределенностью (неполная наблюдаемость объекта диагностирования; неявный характер выраженности диагностических признаков; неоднозначность причинно-следственной связи между сущностью физических изменений, обусловивших отказ объекта диагностирования, и его внешним проявлением в доступных для наблюдения признаках; погрешности при измерении, преобразовании и передаче диагностической информации и т.п.), можно сделать вывод, что техническая диагностика это та область, где применение методологии искусственного интеллекта заведомо оправдано. Еще более оправдан отмеченный подход, если речь идет о разработке диагностической экспертной системы как системы образовательного на-
значения, поскольку к отмеченным выше факторам неопределенности добавляются факторы, сопутствующие процессу передачи и без того специфичных знаний от одного субъекта процесса обучения к другому субъекту (синтаксическая, семантическая, лингвистическая неопределенность).
Как известно [111] одной из главных задач технической диагностики является организация эффективных процессов диагностирования технических объектов. Эффективность диагностирования в большой мере зависит от оптимальности алгоритма диагностирования, в основе которого лежит метод диагностирования. Современный уровень развития технической диагностики характеризуется многообразием методов [3, 15, 19, 42, 36, 101, 108, 111, 138], применяемых для организации процессов определения технического состояния объектов. Значительный вклад в развитие теоретических основ технической диагностики внесли советские и российские ученые Яблонский СВ. [147], Пархоменко П.П. [111, 112], Карибский В.В. [111, 112], Согомо-нянЕ.С. [111, 112], Дмитриев А.К. [56], Кострыкин А.И. [98], Мозгалевский А.В. [3, 108], Клюев В.В. [128], КалявинВ.П. [128], Чипулис В.П. [36], Гуляев В.А. [38], Глазунов Л.П. [3, 42], Ксенз СП. [101] и др. В зависимости от задач, решаемых при диагностировании, методы технической диагностики можно разделить на две основные группы: методы определения работоспособности и методы поиска места и определения причин отказа. Достаточно широко и систематично те и другие представлены в работах [19,36, 56, 111].
Основываясь на результатах анализа, проведенного в работах [50, 71, 111, 112], следует отметить, что в основном указанные методы диагностирования послужили основой для решения задачи автоматизации поиска неисправностей в технических объектах достаточно ограниченной сложности и, что особенно важно, для задач, характеризующихся достаточно высокой степенью определенности. Вполне очевидно, что задача разработки обучающей диагностической экспертной системы аппаратуры ЖАТ, характеризующаяся, как показал проведенный выше анализ, достаточно высокой степенью сложности и многофакторной неопределенностью, и не может быть решена в рамках известных моделей и методов. К тому же отмеченные методы базируются на технологии обработки данных, но не знаний, что требуется для экспертной системы.
Обобщая вышеизложенное, можно заключить, что диссертационные исследования, посвященные разработке математических моделей и методик моделирования неисправностей аппаратуры ЖАТ как основы формирования диагностической базы знаний для обучающей экспертной системы, предназначенной для подготовки специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, можно обоснованной считать актуальным и продиктованным практической потребностью эффективной эксплуатации аппаратуры ЖАТ.
С учетом проведенного выше анализа может быть определена проблемная ситуация, сущность которой состоит в противоречии между практической необходимостью организации обучения технического персонала эффективному поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ с использованием диагностической базы знаний и отсутствием научно-обоснованных моделей и методик формирования диагностических знаний для обучающей диагностической экспертной системы аппаратуры ЖАТ.
С учетом результатов анализа состояния решаемой научной проблемы целью диссертации является интеллектуализация процесса обучения технического персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
Такая постановка цели определяет следующий спектр направлений диссертационного исследования:
Провести анализ проблемы обеспечения надежности аппаратуры ЖАТ и обоснование подхода к ее решению на основе интеллектуализации процессов контроля и диагностирования.
Обосновать подход к преобразованию эмпирических данных в целях выделения из них существенных закономерностей и факторов, являющихся по своей сути знаниями о действительном техническом состоянии аппаратуры ЖАТ.
Разработать математическую модель как формально-моделирующую основу реализации процесса формирования знаний для диагностической базы знаний о неисправностях аппаратуры ЖАТ.
Разработать комплекс диагностических процедур, позволяющих осуществлять вывод на знаниях, которые хранятся в диагностической базе знаний экспертной системы.
Исследовать вопросы зависимости квалификации технического персонала по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ от организации обучения.
6. Разработать структуру диагностической базы знаний аппаратуры ЖАТ и обучающей экспертной системы, предназначенной для организации подготовки технического персонала по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
Таким образом, объектом исследований является автоматизированная обучающая система, предназначенная для организации подготовки технического персонала по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ на этапе эксплуатации, а предметом - методы формализации диагностических знаний и формирования диагностической базы знаний экспертной системы, а также подходы к организации на ее основе обучения специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
С учетом определенной ранее проблемной ситуации научную задачу диссертационной работы целесообразно определена как задачу разработки комплекса научно-обоснованных моделей и методик обработки эмпирических данных и выделения из них существенных факторов и взаимосвязей, действительно характеризующих техническое состояние аппаратуры ЖАТ, с целью формирования диагностической базы знаний обучающей экспертной системы и обоснование методического подхода к ее использованию в целях подготовки технического персонала по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
Теоретическая новизна работы состоит 1) в диагностическом аспекте в том, что при разработке структурно-параметрической математической модели систем ЖАТ новым является использование для определения технического состояния диагностических знаний о структурных характеристиках диагностируемых систем, формализуемой в разработанной структурно-параметрической математической модели. При этом базовым является положение о существовании совокупности внутренних параметров объекта, которые определяют характер проявления его внешних, доступных наблюдению диагностических параметров; 2) в аспекте развития автоматизированных обучающих систем - в разработке принципов организации структуры диагностической базы знаний для диагностической экспертной системы обучения технического персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ и обосновании подходов к реализации ее гносеологических свойств.
Научная значимость диссертационной работы состоит в том, что 1) на основе анализа теоретических результатов современных методов анализа эмпирических данных [6, 14, 21] разработана структурно-параметрическая модель аппаратуры
ЖАТ, проведено научно-методическое обоснование диагностических процедур, позволяющих на основе комплекса эмпирической информации о результатах измерения диагностических параметров диагностируемой системы аппаратуры ЖАТ восстановить структурно-параметрический образ, а на основе оценки его близости структурно-параметрическим образам возможных технических состояний принять гипотезу о действительном текущем состоянии, а также 2) в разработке модели обучения персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
Практическая значимость диссертационной работы обусловлена тем, что 1) полученные в ходе проведения исследований экспериментальные и теоретические результаты, структурно-параметрическая математическая модель аппаратуры ЖАТ, процедуры идентификации коэффициентов структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ, процедуры диагностирования на основе структурно-параметрического анализа,- позволяет использовать в диагностических целях структурные особенности диагностируемых систем и представляют научно-методическую основу для функционирования эмпирической базы знаний и данных аппаратуры ЖАТ, 2) математическая модель обучения персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ позволяет прогнозировать глубину процесса формирования парных ассоциаций вида ассоциации «образ» - «неисправность», т.е. определить количество серий, необходимых для обучения специалистов устойчивому распознаванию технических состояний объектов диагностирования на основании предъявляемых комплексов диагностической информации.
Основными результатами диссертационного исследования, выносимыми на защиту, являются:
Структурно-параметрическая математическая модель аппаратуры ЖАТ.
Процедура идентификации коэффициентов структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ.
Процедура диагностирование на основе структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ.
Математическая модель обучения персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ.
Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, основывается на том, что анализ .состояния и путей решения поставленной научной
задачи проведен с учетом ее актуальности и потребности, обусловленных необходимостью решения важной проблемы, состоящей в повышении эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ.. При формировании единого научно-методического подхода, составляющего основу решаемой задачи, были использованы методологические принципы, разработанные в трудах известных в области технической диагностики, методов обработки эмпирических, данных и искусственного интеллекта ученых. При получении результатов теоретического значения использованы основополагающие концепции современной математики (теоретико-множественная и логико-алгебраическая). Достоверность полученных результатов подтверждается логическим обоснованием принципов и положений разработанных научно-методических основ; строгой математической формулировкой задач исследования.
Реализация результатов исследований. Результаты диссертационных исследований (разработанные математические модели и методики, структура диагностической базы знаний обучающей экспертной системы для подготовки технического персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ) реализованы в следующих научных организациях и учебных заведениях: в виде методики подготовки технического персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ (ВНИИАС МПС России), а также в учебных процессах Серпуховского военного института РВ и Рязанского военного автомобильного института.
Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Международных, Всероссийских и отраслевых конференциях и научно-технических семинарах: «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» (г. Серпухов, СВИ РВ, 2004 г., 2005 г.), «Информационные и коммуникационные технологии в общем, профессиональном и дополнительном образовании» (г. Москва, ИИО РАО, 2006 г.), «Проблемы информатизации образования: региональный аспект» (г. Чебоксары, ЧРИО, 2006 г.), «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества» (г. Москва, МГТУ ГА, 2006 г.). По теме диссертации опубликовано 14 работ [79-92].
Структура диссертационной работы. Работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и приложений. Общий объем диссертации 221 стр., 20 рисунков, 11 таблиц.
Во введении проведен анализ состояния предметной области исследований, обоснована актуальность темы диссертации, определена проблемная ситуация и сформулировано противоречие, составляющее ее существо. Исходя из сформулированного противоречия, определена цель и научная задача диссертационного исследований, определены научные результаты, вынесенные для защиты. Здесь же приводятся данные, подтверждающие новизну, достоверность и практическую значимость полученных научных результатов, а также сведения об их реализации, апробации и публикациях.
Первый раздел диссертационной работы посвящен анализу проблемы обеспечения эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ и обоснованию подхода к ее решению на основе интеллектуализации процессов контроля и диагностирования. При этом разработана математическая модель влияния обученности технического персонала по поиску и устранению неисправностей на повышение эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ. Это позволило сделать обоснованный вывод о необходимости организации автоматизированного обучения для технического персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ. В качестве основного элемента автоматизированной системы обучения предлагается использовать диагностическую базу знаний экспертной системы. Исследование подходов искусственного интеллекта в аспекте интеллектуализации обучения поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ позволило обоснованно подойти к определению структуры диагностической базы знаний и определить базовые положения ее организации и функционирования на основе структурно-параметрического подхода к представлению диагностических знаний.
Во втором разделе, опираясь на математический базис теории распознавания образов, теории идентификации и теории технической диагностики, проведены исследования, в результате которых разработана структурно-параметрическая модель. Структурно-параметрическая математическая модель как форма представления диагностических знаний в базе знаний диагностической экспертной системы, предназначенной для обеспечения процесса подготовки технического персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ позволяет выделить из первичной диагностической информации в виде комплекса эмпирических данных знания о существен-
ных параметрах, характеризующих действительные внутренние изменения диагностируемого объекта. Она позволяет использовать в диагностических целях структурные особенности диагностируемого объекта. Для обеспечения вывода на знаниях в данном разделе разработаны процедуры манипулирования с диагностическими знаниями в виде процедур контроля и диагностирования на основе структурно-параметрической математической модели аппаратуры ЖАТ.
Опираясь на научно-методические результаты, полученные в рамках второго раздела, в третьем разделе приведены материалы моделирования функционирования диагностической базы знаний; результаты экспериментального исследования диагностических свойств структурно-параметрического подхода к анализу эмпирической информации, моделирование функционирования диагностической базы знаний, реализующей отмеченный подход к диагностированию.
В четвертом разделе определены принципы и обоснованы подходы к использованию диагностической экспертной системы в целях обучения технического персонала расчетов по поиску неисправностей аппаратуры ЖАТ. При этом сформулированы требования и определена структура обучающей экспертной системы персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ. Здесь же разработана модель обучения персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ, позволяющая оценить ряд важных аспектов формирования знаний.
В заключении сформулированы основные результаты исследований по решению теоретических и прикладных задач, поставленных в работе. Указываются возможные пути дальнейшего развития исследований по проблеме интеллектуализации процессов автоматизированного обучения специалистов.
В приложении приведены программы, реализующие модели представления диагностических знаний и процедуры преобразования, которые показали адекватность разработанных в диссертационной работе положений теоретического плана ожидаемым практическим результатам.
