Введение к работе
Актуальность работа. Метода и сродства интеллектуализации систем принятая решений, диагностики и управления для ігрокзвод-ствензшх комплексов получили определанное развитие. Создан рад локальных "разумных" спетом для планирования, диспетчерского управления производством, управления технологическими процессами нефтеперерабатывающей промышленности. Все это - "островки интеллектуализации" на предприятиях с непрерывной технологией. Несогласованность целей, задач и моделей этих автономных интеллектуальных систем, отсутствие совместимости, интеграции их технического, программного и информационного обеспечения, являющихся органическими частями единой системы управления, не позволяют добиться ожидаемого системного эффекта от их интеллектуализации. Одним из эффективных направлений решения данной проблемы является построение распределенных интеллектуальных систем управления.
Однако, следует отметить, что в настоящее время практически отсутствуют работа по созданию подобных систем для непрерывных производств, в том числе для нефтеперерабатывающих и нефтехимических.
В этой связи разработка распределенной интеллектуальной сис-те;.зі управления для нефтеперерабатывающего производства является актуальной научно-технической задачей.
Цель работа. Цель» диссертационной работы является разработка концепции и принципов построения производственной распределенной интеллектуальной системы и создание на их основе сети экспертных систем для нефтеперерабатывающего производства.
Методы исследований. Исследования базируются на использовании методов искусственного интеллекта, системного анализа и теории вычислительных сетей.Эффективность созданной сети ЭО исследована нп базе локальной вычислительной сети Netware фирмы Novell.
Научная новизна полученных в диссертации результатов заключается в следующем:
предложена концепция и сформулированы принципы" построения производственной распределенной интеллектувльноЯ системы;
определена архитэхтура распределенной интеллектуальной системі управленая нефтеперерабатывЕгдам производством в ваде четырехуровневой иерархической сети ЭС, первый и второй уровни которой,
_ 4 -
функционирующие в режиме "off-line" обеспечивают выбор, координацию и согласование решений, а фуннционируюдие в рекиме "on-line" третий и четвертый уровни - выбор рэашмов работы, диагностирование, автоматическое регулирование и управление;
для управления технологическими установнаш построена динамическая "on-line" 30, реализованная на Оазе нейрошой техники и вклвчаввдая информационную подсистему, подсистемы диагностирования, принятия решений, обучения и переобучения;
впервые предложена и разработана система автоматического управления с нечеткой нейронной экспертной системой;
- разработан протокол передачи и обработки знаний в распределенной системе управления нефтеперерабатывающим производством на базе сета ЭС.
Практическая ценность работы. Осуществлено моделирование разработанной распределенной интеллектуальной систеш управления неф-тепсрераОатшзэвдкм производсташ на Оазе локальной вычислительной сети NetWare.
Предлоненные d работе концепция и пршщигш построения производственной распре деленной интеллектуальной систеш управления, архитектура иерархической сети 30, нейронная динамическая система реального времени, а также рдшшія по программному и технического обеспечению использованы ща создании распределенной системы управления на Ново-Бакинском ШЗ.
Атшробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на:
-Second Conference of The Balkanlc Union For Fuzzy Systems and .Artificial Intelligence, Trabson, Turkey, 31 Auguet-5 Septem ber, 199?.;
-шгауяароднш сашшаре "Диагностика локальных вычислительных'сетей", Рига, 19Э2.
Связь теш диссертвдагошгой работы с планом НИР. Дяссертаци-снная работа выполнялась в соответствии с проектом й 202 ГККГ "Перспективные шаїормационїше технологии' -и программой "Разработка и внедрение распределенной системы управлошія на Сазо сети окопе., іннх к.стем", о также тбмогхческиы планом научно-исследователт, "квх роол ізербайдканской Государственной Нефтяной Академии.
Публикации. По результатам диссертации опубликовано 7 печатных работ.
Структура и объем работа. Диссертационная работа состоит из оведения, пяти глав, выводов, списка литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 86 страницах, включая 16 ри-оунков.
' СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.
Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель а основные задачи исследования, пріте дена общая характеристика работы.
В первой главе осуществлен анализ современного состояния проблеш разработки производственных распределенных интеллектуальных- систем в различных отраслях промышленности.
Исследование и анализ существующих разработок показали, что проблема создания распределенных, систем с искусственным интеллектом очень актуальна и диапазон возможных областей использования подобных систем охватывает ІМП, СШ, военную технику и т.д.
В то же время,большинство известных работ в данной области носят скорее концептуальный характер и предназначены в основном для военной и космической техники. Ограниченность публикаций позволяет предполагать, что эти работы за Рубеком засекречены. Следует особо , подчеркнуть, что практически отсутствуют работы по распределенным интеллектуальным системам для непрерывных производств, в том числе для нефтеперерабатывающих и нефтехимических.
Нынешний этап развития интеллектуальных производственных систем характеризуется объединением автономно функционирующих систем, базирующихся на знаниях, в единую интегрированную систему с использованием локальной вычислительной сети, программно-информзциоігонх интерфейсов и распределенной сэти баз знаний (БЗ) и баз данных (БД).
Указанные обстоятельства определяют необходимость проведешя научных исследований в области разработки принципов построения.методов проектирования и инструментальных средств для создания рас-тредэлеяных интеллектуальных систем.
Реализация концепции создания расправленного искусственного птаеллекта на объектах с непрерывной технологией требует также кследованяя фуішшй управления и обоснования необходимости иател-гактуолизиции системы управления.
- б -
Вторая глава посвящена концептуализации процесса построения производственной распределенной интеллектуальной системы.
Современные крупшо комплексы с непрерывным характером производства, в том числе и нефтеперерабатывающие, характеризуются пространственным распределением объектов,большим числом функций управления, реализуемых в реальном масштабе Еремэки, тесной взаимозависимостью технологических,планово-экономических и организационно-управленческих решений.
.Интегрированный характер производства, жесткая временная и функциональная взаимосвязь решений обусловливают необходимость поиска эффективных путей прігаятия согласованных решений на различных временных интервалах и уровнях управления.
В традиционных системах управления, базирующихся на классических пріїщяпах иерархичности, делегирования полномочий и распределении функций управления, согласование решений осуществляется итеративно, путем обмена данными и знаниям!, осведомительной и управлявшей информацией между лицами, принимающая решения.
Интеллектуализация процессов управления в сложных производственных комплексах на Сазе систем с искусственным интеллектом обусловливает необходимость выработки концепции создания и реализации системы, обеспечивающей решение задач управления в среде взаимодействующих между собой "разумных" сущностей. При этом необходимо иметь в виду, что. создание подобных систем монет осуществляться как в однородной, так и неоднородной среде, путей наращивания новых систем к существующим или і'б методом оригинального проектирования "под ключ". В этой связи методология построения систем с искусственным интеллектом ( Ш ) должна обеспечить высокую степень ее универсальности,в определенной мере сохранить идеологию решения интеллектуальных управленческих задач, апробировашіую в традиционных системах, обеспечить возможности расширения функций управления на всех уровнях.
В работе предлагается строить производственную интеллектуальную систему управления на основе иерархической сети с ИИ. В иерархической структуре выделены интеллектуальные системы, выполняющие функции координатора, и множество локальных систем, реализующих функции управления на нижних уровнях иерархии.
Координатор выполняет двойственные функции: с одной стороны, являясь интеллектуальным элементом верхнего уровня управления,
решает функциональные задачи на уровно руководителя и главных специалистов; с другой - обеспечивает взаимодействие между локыль-ними системами. По отношении к конечним пользователям локальних систем, координатор должен обеспечить распознавание запросов и пэ-роадресацию конкретной локальной системе. Локальная система, нап-равляпдая запрос координатору, как правило, не располагает информацией о местонахождении и источниках требуемых знаний и.данных.
В процессе обмена знаниями, реализуемом посредством координатора, должно обеспечиваться преобразование запросов и отвэтов в соответствии с 'формализмами, используемыми отдельными интеллектуальными системами. Таким образом, на координатора должны возлагаться функции поддержки протоколов обмена знаниями и данными в-сети.
Пользователи локальных интеллектуальных систем должны решать специфические задачи, связанные с управлением установками и производствами или реализацией отдельных функций управления.
Реализация концепции распределениего хранения и обработки денних и знаний и распределенного управления на базе сети интеллектуальных систем обеспечивает высеку» степень живучести и надежности системы управления при существенном улучшении качества решений за счет интеллектуализации процесса их формирования и прішятая.
Информационную совместимость различных локалышх систем при этом должны обеспечить унифицированные интерфейсы. Основнсе преимущество предлагаемой концепции заключается в том, что создаваемая система не накладывает принципиальных ограничений на аппаратно-программную совместимость -отдельных интеллектуальных систем. Для реализации предложенной концепции построения распределенной интеллектуальной системи сформулированы следующие основные принципы.
-
Декомпозируемость интеллекта. При построении' распределенных систем управления на базе сети систем с ИИ возникает необходимость рациональной декомпозиции глобального интеллекта системы на множество частичных интеллектов, каждый из которых охватывает ограниченный и специфический круг проблем и задач.Декомпозиция может осудествляться естественным и искусственным путями.
-
Ксординируемосгь интеллектов. Декомпозируемость интеллекта, распределенный характер знаний, процессов управления и принятая рея.-ний, требуют обеспечения, необходимых условий для интегра-
ции частичных интеллектов в процессе решения отдельных задач. Но-срдияируемость и интегрируемость частичных интеллектов позволяет успешно решать задачи принятия решений б условиях неполноты информации.
-
Неаддитивность интеллекта системы. Интеллект системы неад-дативен по отношению к интеллектам составляющих узлбв. Согласованное функционирование узлов, как интеллектуальных сущностей, обмени-ващихся знаниями и шролідающих новие знания,-приводит к тому, что интеллектуальный потенциал системы превосходит суммарный интеллект составлявших узлов.
-
Всшо&яость мекузлового обмена информацией. В иерархической сети обкен знаниями осуществляется каї: по вертикали,между уровнями иерархии, так и по горизонтали - в пределах соотвзтотвущего уровня.
-
Адаптируемость. К сети ЭО предъявляются достаточно жесткие требования в части надежности и живучести системы, сохранения функциональных возможностей, обеспечения соответствия алгоритмов управления текущим ситуациям и состояниям объектов. Функционирование систем с ИИ в реальном масштабе времени, формирование и реализация управляющих воздействий непосредственно на-объектах управления требуют обеспечения высокой надежности системы. В случае отказа какого-либо узла, путем реконфигурации структуры, должно Онть-обеспечэно восстановление функциональных возможностей системы. Необходимо предусмотреть и реализовать механизм обновления базы данных и базы знаний. Двукратная адаптация - структурная и параметрическая, "являются необходимым условием создания распределенной системы управления на базе систем с Ш.
-
Иногореиимность. Входящие в состав распределенной системы управления, локальные систеш решавт различные по содержанию и форме задачи. С учетом содержания задач и требований пользователей, необходимо обеспечить даогорекимаую (пакетная обработка, оперативный доступ.реальный масштаб времени) работу система.
7. Открытость системы. На стадии создания система, как правило, для объекта управления рассматривается ограниченный круг задач. В процессе эволюции объекта возникают новые задачи требующие согласованного решения с ранее реализованный множеством задач, т.е. развитее объекта требует адекватного развития системы управленая. В связи с указанными обстоятельствами, система с ИИ додана строиться
как открытая система модульной структуры, обеспечивающая возможность подключения новых систем.
-
Интеллектуальность узлов. Существующие и вновь создаваемые узлы системы должны обладать собственным интеллектом и находиться во взаимосвязи с другими узлами по сети связи в рамках их полномочий, компетенции и реализуема функций.
-
Распределенность система. Необходимо обеспечить гибкое распределение штеллектуадьных.инфорлащоизых и вычислительных ресурсов по узлш сети ЭО. С целью рационального использования вычислительных ресурсов различных уровней иерархии, сокращения обменов и расширения функциональных возможностей системы, необходимо эффективно использовать возможности контроллеров, интеллектуальных систем сбора и обработки информации, обеспечить на никнем уровне иерархии решение задач диагностирования и подготовки информации для экспертов. Центр, на основании информации о свободных ресурсах и эффективности их использования, долкэн решать задачу распределения и перераспределения интеллекта и ресурсов.
Третья глава посвящена набору архитектуры сети ЭО для нефтеперерабатывающего производства.
Рассматриваемое производство топливного профиля представляет собой совокупность взаимосвязанных- технологических установок, обеспечивающих законченный цикл переработки нефти в готовые продукты - автомобильные бензины, дизельные топлива, авиационный керосин, мазут. Характерными особенностями объекта являются: возможность варьирования режимами работы в иироких пределах, позволяющая получать различную номенклатуру продукции при использовании одного и того жв сырья; тесчая взаимосвязь и взаимовлияние установок комплекса, когда изменение ранима работы одной из установок оказывает влияние на режимы'других, что приводит к необходимости взаимной подстройки режимов работы связанных установок.
Производство подвержено воздействия большого числа внешних ІЇ внутренних возмущающих факторов. Управленческие решения в система формируются в условиях высокой степени неопределенности, порождаемой неполнотой и неточностью исходной тчтформации, описаний технологических гроп^ссов, нечеткостью фэрмгоучмых целей, ограничений, возмогших тюагодстБиЯ реализации пршаш:..емых решений, все это ог-рзничивоет пркмзімігае формальных методов при выработке управленческих Г'-Г.'С-'-Й.
В подобных условиях обоснованными и более адекватными являются решения, принимаемые с помощью эвристических процедур, основанных на опыте и знаниях специалистов-экспертов, непосредственно связанных с выработкой и реализацией решений на всех уровнях управления производством. В этой связи, при разработке системы управления нефтеперерабатывающим производством, целесообразно использовать технологии экспертных систем.
Исходя из отмеченных особенностей нефтеперерабатывающего производства, архитектура распределенной интеллектуальной системы управления определена в виде иерархической сети, узлами которой являются экспортные системы, связи мезду которыми обеспечивают обмен дантаи и знанияш.
В иерархической сети координируише ЭС і-КЗС) обеспечивают согласование работіі подчиненных локальны/ ЭС нижнего уровня.
ЭС первых двух уровнял используются для выбора решений, жюр-динации и согласования режимов работы производства.
ЭС III я IV-ro уровней составляют интеллектуальные интегрированные системы сбора и обработки информации, диагностирования, контроля и управления рекимныш параметрами динамических объектов. ЭО донного уровня кмевт непосредственные связи с исполнительными механизмами локальных объектов'управления, т.е.осуществляют непосредственное управление параметрами объекта.
Третий к четвертой.уровни рассматриваемой системы функционируют в рєішме реального времени. Принятие решений по выбору рациональных режимов и диагностирование состояния технологических процессов ( III уровень ) , автоматическое регулирование и управление голі с целью точного поддержания этих режшов ( IV уровень ) являются динвмичоскими предметными областям, данные и знания о которых меняются во времени.
ЭС Ш и 17 уровня в отличие от экспертных систем I и II уровня обладают рядом особенностей, которые необходимо учитывать га этапах проектирования: о) большое число входных парю/.отров; б) онпчительпжй объем базы знаний; в) необходимость высокого быстродействия системы, обеспечивающего работу в реальном м.хигабе времени: г)возможность работы с изменядаимися ео ьрэыэни дзшшчз и адаптируемость к динамической г/р^цмотной области. Огшчияяча особенности обуславливают необходимость построения для управл'-;. w технологическими г'роц/. ссаки динамических ЭС.
Предложенную в работе идеологию построения динамических ЭС реального времени для АСУ ИІ шфтеггерерабатыЕвкгеего производства рассмотрим на примере реализация ЗС для установки первичной переработки нефти (ІШН).
Структура ЭС включает: информационную подсистему, состоящую из интерфейса с установкой ПНИ, блока обработки динамических данных, базы данных (БД); подсистену диагностирования и принятия рв-пений с Ллоком представления результатов; подсистему переобучения, состоящую из блоков сценки результатов и обучения, а такта интерфейса с инкенером та знания.
Сйещіфіче сними чертами прэдлозеняой систем» являются наличие ігаформзцнокнсй подсистема, с развитой БД, работающей в реальном масштабе времени и обрабатывающей изменяющиеся во времени даи-нке. Исходя из требований регжма работа "on-line" - необходимости распараллеливания процесса обработки информация - в систему включена нейронная ЭС ( НЗС ), сконструированная о использованием обучения нейронной сети продукциокЕШ правилам, связывании причинно - следственные связи мэащу решениями по управлению установкой и входными ситуациями.
Для учета, стареній знаний в 30 включена процедура переобучения. Теркин "переобучение ЭС" (не обучение,как это принято з большинстве динамических ЭС) введен в связи с необходимостью различать пронесен обучения в нейроншп-ЭС.гаманяющяе программирование обычных SO и процессы яеренэладаси (корректировки) НЗС к исменязд:ялся прапилам.
Архитектура НЗС представляет собой 3-х слойиую feed-reward структуру. Первый слой вклхясот 14 входных нейрона (узлы), средний состоит из 22 промежуточных, а последний - из 7 выходных нейронов.
Обучение (в общей структуре ЭС - это функция блока обучения), происходит но алгоритму "ВгсИ-propagation" н основывается на совокупности ггродуиционшх правил, оггасываксдех взаимосвязи модяу Естрочакщакися на установке технологическими ситуациями и рациональными стклзка!,зі (решенияш по вибору разумных режимов) яа эти ситуации. Табором весовых козфкцЕенг.''-ч обеспечивается обучение кеврешюй сети получении соотЕетстзувд''/rt оптика при появления каждой текущей технологической ситуации (текущего массива из БД) на игодо нейронной экспертной система. Полученное решение поступает на 100 ;:>*<:олйрт;-юЯ системы IY уровня Д"я реализации его не
установка, в Злок представления результатов,а также в блок оценки результатов:
Необходимость принятая решений по контролю и управлению ШШ в реальном масптайе времени предъявляет особые требования к техническому обеспечении ЭС. Последняя реализована на IBM PC AT с операционной системой MC-BOS версии З.ЭО. Кроме этой 1ХЭШ в состав комплекса технических средств входят микро-ЭВМ' "Электроника" (в качестве интерфейса между SO и установкой ), цифро-аналоговые преобразователя (ЦАП),аналого-цифровые преобразователи (АШ). нормирующие преобразователя и др. Сеть между IBM PC и "Электроника" организована па базе интерфейсов RS 232 IBM PC AT и ИРИО "Электроника". Обмен даннкда осуществляется с помощью протокола канала передачи данных стандарта SECS.
Исходя из таких требований, предъявляемых к интеллектуальным контроллерам, ка;с возможность работы в "on-line", режиме, адаптируемое ?ь, быстрая приспособляемость к конкретним технологическим процессам, компактность реализации, возмокность быть встроенными, определено, что наиболее адекватным классом контроллеров, отвечающим указанным выше требованиям, являются контроллеры, основанные на нейронных экспортных системах. В таких контроллерах база знании, являющаяся их ядром, реализуется на базе нейронной техники, в связи о чем конструирование желаемой БЗ эквивалентно определенив рациональной архитектуры и матрицы весовых коэффициентов синтези-" руекой нейронной сети. Архитектура нейронной сети принята в виде трехслойной' неполносвязалной структуры с 4-мя входными, 12-ю средними и 7-ю выходными нейронами. Математическая модель каздого ней- . рона принята в следующем виде. На вход нечеткого нейрона. (НН) поступают значения тэр».,-мкошств лингвистических переменных, например, е (ошибка регулирования), е'(производная от е), которые после ум-нозіения на весовые коэффициенты W^ (мвэду 3-м входом и 1-м нейроном), суммируются для формирования результируицего сигнала. В принятой модели W^ представляется как нечеткое IR-число, а порог ВД, в отличие от обычного нейрона, как тіл. "
Для определения значений W-ц, обеспечивавших совпадение харак
теристики замкнутой систеда управления, вюииавдей нечеткий контрол
лер (регулятор),, с Еэлаемой, осуществлено обучение нейронной сети
па основе модифицированного алгоритма ^BacK-propagation" о исполь
зованием нечеткой арифлетики. '
Нечеткий нейронный регулятор о принятой архитектурой и опре-
дэлбннши в работе весоьнми коэффициентами обесточивает удовлетворительную близость-текущей характеристики системы управления температурой колонии К-2 ЭЛОУ-ЛВТ к зголаемоЙ. . . ;
Расположение з узлах сотії локальные 30 взаимодействуют друг с другом путем обмена информацией и сведениями о своих целях в процессе выработки решения.
Кандай узел реализует некоторую стратегию информационного об-тлзпа.Применительно к передающему узлу такая стратегия определяет, когда узел должен передавать информацию другим узлам, какого тепа информация должна передаваться и катав узды является подходяцими приемниками этой информации- Применительно к приемному узлу стратегия информационного обмена задает условия приема информации, типы принимаемой информация, подходящие узлы-источники и способ локальной оценки принимаемой информации.
Решение ЗС планирования является управляющим воздействием для ЭС оперативного управления производством и диспетчерской управляющей экспертной технологической системы.
ЭС оперативного управления производством обеспечивает координированное управление установками на оперативных интервалах(сутки). Для решения задачи координации 30 оперативного управления формирует запрос к диспетчерской управлявшей ЭС на оперативные данные о состоянии запасов сырья и полуфабрикатов, о выработке и отгрузкэ готовой продукции, показателях качества сырья и полуфабрикатов на начало расчетного (текущего) оперативного интервала.-Получив запрос на требуемую информации -эта 30 формирует файл-ответ и в соответствии с принятой в сети процедурой отправляет его ЭС оперативного управления.Для сбора текущей информации о производительности технологических установок, 6 допустимой области изменения коэффи-центов отборов продуктов формируется запрос к ЗС управления технологическими процессами.
Получив информация от всех запрашиваемых источников знаний,
30 оперативного управления решает задачу координации рвяшлов вза
имосвязанных технологических установок. Задача .координации реша
ется не только в регламентированные моменти времени, но и по зап
росу производственно-диспетчерского персонала, связанного с не-
обходимостьй корректировки оперативных производственных заданий.
Управляющие воздействия в вида'файла-сообцэния передаются ЭС ниа-
него уровпЯг ;."
Диспетчерская управляемая, ЭС нкннего уровня охватывает широ-
кий круг функций управления производством, реализуемых в реальном масштабе времени. Ока активно' взаимодействует со всеми. ЭО управления технологическими процессами, SC3 оперативного управления производством, обеспечивая их оперативными данными при анализе конкретных производственных ситуаций.
При необходимости диспетчерская управляющая ЗС формирует запросы к ЭС управления технологическими процессами на оперативгше данказ о состоянии технологических установок, об основных показателя?, их работы.
ЗС управления технологическая-!! процессами тесно взамодействуют между ссоой с учетом взаимосвязей и взаимовлияния режимов работы і-т дельных, технологических установок.
В четвертой главе рассмотрены вопросы прсграгашо-аппаратной реализации производственной распределенной интеллектуальней системы не примере Ново-Бакинского нефтеперерабатывающего завода, для которого характерна крупкотоннажностъ технологических установок» ігоен-иешая взрыЕс— и пожароопасное:», значительная рассредоточенноегь улравляеьшх объектов, тенденция к расширению производства, высокая динамичность протекакщзн процессов, 'большое число взаимосвязанных функциональних задач, необходимость оперативного сбора и передачи нвЮрмации, что требует организации сети ВО на базе локальной вычислительной сети (ЛВС).
ЛВС сети го является іштерсетью, в состав которой входят три ЛВС, первые две из них имеют монокьнелъную архитектуру шиной
ГОПОЛОГЕИ. * ,
К JiBO-I и ЛВС-2 подключены соответственно три и четыре персональных компьютера, е которых на базе экспертных систем рэша-г-тся задачи оперативного к календарного планирования, спвратквно-длшетчерского упрагления производством, а также задачи управления технологическими установками.
Элементами данных сетей являются также терминаторы (Тр), Сло-к.1 доступа (контроллеры локальной сета) и сетевой галтоз, роалазо-.І0ННІ.ІЙ. на базо персонального компьютера типа IBM PC/XT.
ЯЗС-3 является сетью с моноканальной архитектурой кольцевой. топологии, к которой подключена четыре персональных компьютера типа ІЕМ PC/XT,реализующие ЭО адаптивного управлении рожимнши параметрами технологических объектов.
Элементами данной cent являются устройства связи с оСїзктсм і/СО), платы согпрнкокдя ( ПО ) персональных компьютеров с У00 к
контроллеры локальной сети (КЛО).'
Все ЛВС интерсети имеют, маркерный метод доступа к среде nep-j-дачи данных., преимуществом которого является устойчивость к увеличению нагрузки в сети.
Связь с общей средой (моноканалом) всех персональных компьютеров ЛВС-І и лВС-2 осуществляется с помощью сетевых адаптеров типа D-NET.
Узлы ЛВС-3 соединены с моноканалом специальным! сетавыш адаптерам.
Для эффективного сетевого управленая процессом распределенной обработки знаний на каждом кз уровней сети ЭС используются файл-серверы, располононные в персональных компьютерах, решающих задачи координации работы ЗС.
ЛВС-І и ЛВС-2 реализованы на базе сетевого программного обеспечения "AJKCAt".
Система предоставляет пользователям следующие сетевые услуги: управление сетью - локальное и дистанционное управление ре зимами работы ЛВС, ее параметрами, конфигурацией, рэ лгре делением ресурсов; доступ к удаленным файлам из разшх узлов сети, вызов удаленных, процедур; виртуальная терминал; электронную почту.
В качестве сетевого прогрвмгкого обеспечения-ЛВО-З выбрана система "ЛИДЕ?.".
Для обработки знаний сетевое программное' обеспечение сети ЭС НБНЗ имеет сервисные процессоры обработки знаний SPR00, состоящие из следующих модулей:
-МОЮТ, для управления работой сервисного процессора;
-ІНІТ, для спецификации требований ЗС по обработке знаний;
-GIVE, для формирования пакетов по передаче знаний; .
-DISPOSE, для приема и размещения знания в файл-сервере;
-SHUT и ЮЕНГРГ, соответственно для засекречивания и рассекречивания знаний;
-INTER,для стыковки с пользовательским интерфейсом прикладной услуги сетевого программного обеспечения по передаче файлов (РТАМ).
Процесс врадаюдействия модулей сервисного процессора осуществляется в соответствии с разработанным автором протоколом ИОГОИ, предостозлякэдхм экспертным систг --н правила взаимодействия в процессе у-аспределенной обработки sh.v,^.
Осиошшуи прпгилпмл взаимодействия ЗС являются следуящио:
-пр'л Епртичяльнкх связях взаимодействие f-'ожду SC ссуществля-
ется только через координирующие ЭС соответствующих функциональных уровней;
-ігри горизонтальных связях взаимодействие ЭС может осущест
вляться чэраз координирующие ЭС уровня, на котором расположены
даяние ЭС; '
-преобразование лексикона одной ЭС в лексикон другой при вертикальных связях осуществляется с помощью коордияируюдих ЭС.
Пятая глава посвящена исследовашш эффективности предложенных приплигав построения, механизмов взаимодействия и архитектуры про-ишилэкной распределонной интеллектуальной системы управления производством.
Прэдварэтэльшй анализ работы сети 30 для нефтеперграбатава-годего проиязодства показал, что эффективное взаимодействие ЭС тра-оуог создания едданх правил и соглашений, т.е. протоколов передачи и обработки распрэделенных знаний.
С этой целью поставлены и решены следующие задачи:
разработана функциональная модель система передачи и обработки распределенных званий;
определены' необходимые сервисные услуги по передаче и обработке распределенных знаний в соответствии с требованиями стандартов по взаимодействии открытых систем;
осуществлена программная реализация протокола передачи и обработки распре делению, знаний;
Протокол передачи и обработки знаний.вклотает:
- протокол согласования и определения семантики передаваемых зна
ний, ПОЗВОЛЯВШИЙ ИНТеЛЛеХТУОЛЬЕКМ CKCT6M9M ОПрбДуЛИТЬ порядок .и
правила взаимодействия в случаях согласования сомштики иопользуе-ких в них понятий к выражений;
протокол по паредиче распределенных знаний, с помощью которого реализуется порядок и правила передачи, переприема и доставки зияний получателю;
протокол по обработке распре доленных знаний, определяющй норя-доч и грздияа взатмод.-йствия агентов-пользователей в различных ситуациях.
1}.1С<н:тизноогъ рааработанкого протокола передачи и осриоотки оккш'-л Сіма исслздииана на фрзгмектэ модели распрзде^енкои интел--^^''тув.зг.ноЛ сі'стіїи управленая пропзБодоівзм, ре.'іЛЯооаишой ua case .локчіьлс;! вычислительной cvth Ji-stWq.re фирм;/Novell (сеть ск/кча-,ть .-;>>т реч/жх ую;г5 - vorkstaSlon и Іайл-серзьр, реэлгзоа-.^ны-; ль
персональных компьютерах типа IBM PC AT).
В состав модели исследовательского варианта системы управления производством были включены три интеллектуальные системы, расположенные по узлам сети в следующем порядке:
Узел-1 - Экспертная система управления комплексом первичной переработки нефти (ESPERY); Узел-2 - Экспертная система оперативного управления процессом компаундирования (ESCOHP); Узел-3 - Экспертная система диспетчерского управления - экспертная система координатор (ESC00RD).
В результате моделирования работы распределенной интеллектуальной системы управления были определены следующие характеристики: общее количество запросов к експертним системам -34; kojowbc-тво удовлетворенных запросов - 31 (причина неудовлетворенности остальных запросов - отсутствие необходимых знаний у взаимодействующих экспертных систем); среднее время ответа на залрос-около 25 с; суммарный объем переданных знаний по сети - 97 правил-продукций.
Исследования подтвердили высокую эффективность и обоснованность предложенных принципов построения и архитектуры распределенной интеллектуальной систем управленая производством, механизмов взаимодействия еэ элементов, работоспособность я гибкость разработашюго протокола передача и обработки зданий.
Результата проведенных в диссертационной работе исследований использованы при создании сети 30 для Ново-Бакинского нефтеперерабатывающего завода.
