Введение к работе
Актуальность проблемы. Опыт практически всех исследователей и эксплуатационников, а также проведенные исследования и выполненный на их основе анализ наглядно показывают, что проблема повышения надежности сложных вообще, а энергонасыщенных в частности,, технических объектов при всей ее.актуальности может быть решена путем увеличения надежности отдельных компонент. Наряду с этим существует подход, заключающийся в обеспечении встраиваемыми функциями диагностирования средств автоматизации, осуществляющих контроль, сбор информации и управление объектами.
Высокая сложность, а также большая вероятность развития непредсказуемых ситуаций (или нештатных ситуаций) на объектах выделенного класса в значительной мере поднимает роль интерпретации состояний объектов с целью оценки их работоспособности, формирования прогнозов развития ситуаций, а также выработки управляющих решений по отношению к объекту.
Спецификой рассматриваемого класса объектов является мно-гокомпонентность, которая . является определяющим фактором их надежности. Поэтому основная концепция ее повышения состоит в обеспечении необходимой функциональной надежности аа счет оснащения систем автоматизации объектов встраиваемыми функциями диагностирования их состояния.
В настоящее время накоплен большой опыт создания автоматизированных систем в различных отраслях. Этот опыт показывает, что резерв дальнейшего повышения эффективности систем заключается в увеличении уровня интеллектуализации, перекосе к так называемым "разумным" системам, ориентированным на использование формализованных знаний. Одними из ваниейших представителей интеллектуальных систем , ориентированны* на вваимадейс-твие со сложными техническими объектами, являются системы диагностики.
Еще одной стороной специфики рассматриваемого класса задач является необходимость расширения информацисннаго базиса за счет привлечения источников информации, обладающих нечеткой организацией, что затрудняет возможность ее обработки и знали-
-2---sa традиционными методами. Все это обуславливает необходимость использования новых методов, в частности на основе интеллектуальных подходов. В работе данные предпосылки определили предмет и направленность проводимых исследований.
Объектная ориентация исследований обусловливает постановку задач на проведение специельнях исследований газоперекачивающих агрегатов (ГПА) кан: объектов диагностирования с целью создания системы моделей, ориентированных на диагностику неисправностей, классификацию технических состояний, формирование прогноза для дальнейшей выработки управляющих решений. Проблемная ориентация исследований на диагностику методами искусственного интеллекта обуславливает постановку и решение задач, связанных с формированием специального информационного базиса, получением, систематизацией и структурной организацией системы знаний об объекте, разработкой инфологических моделей предметной области, методов формализации знаний.
Таким образом, задачей данной работы является разработка обобщенной процедуры диагностирования в реальном времени сложных технических объектов на базе методов искусственного интеллекта, ориентированной на использование информации с четкой и нечеткой организацией, а также разработка соответствующего методологического, методического и алгоритмического обеспечения.
Предметом практического приложения разработанных методических, методологических и алгоритмических средств является разработка, создание и экспериментальная эксплуатация автоматизированной интеллектуальной системы диагностики ГПА (АИСД ГПА) на уровне демонстрационного прототипа.
Цель и задачи работы.
Целью работы является:
разработка процедуры диагностирования, ориентированной на использование информации, представляемой как в виде четких, так и нечетких множеств, ее методологическога и методического наполнения процедуры;
разработка функциональной структуры и основных концепций построения автоматизированной интеллектуальной системы диагностики газоперекачивающего агрегата (АИСД ГПА), удовлетворяющей требованиям функционирования в реальном времени;
разработка алгоритмов и программ, обеспечивавших решение диагностических задач на базе формализованных знаний спе-
- 'з -циалистов, эвристических методов оценки состояния объекта.
Предметом исследования являются задачи генеза, диагноза и прогноза технических состояний сложных энергонасыщенных объектов на базе интеллектуальных средств с целью автоматизации процедуры диагностики.
Решаемые задачи.
-
Анализ современного сотояния работ в области создания диагностических систем, реализующих функции искусственного интеллекта, а также проведение исследований с целью проблемной ориентации системных средств в области проектирования баз знаний, интеллектуальных и языковых средств.
-
Комплексное исследование ГПА как сложного объекта диагностики (ОД) с целью сбора, классификации и структурной организации знаний на базе системы математических моделей.
-
Разработка структурных моделей информационных баз данных и знаний ГПА как объекта диагностики.
-
Разработка обобщен-яой процедуры диагностирования сложных технических.объектов, ее методического и алгоритмического обеспечения.
-
Создание метрда и алгоритма ситуационного управления на основе прогнозирования изменения технического состояния объекта в нештатных ситуациях.
-
Разработка структуры автоматизированной интеллектуальной системы для диагностики ГПА (АИСД ГПА).
-
Разработка интегрированной базы данных и бази знаний, интегрированного механизма логического вывода.
-
Разработка специальных программных средств интеллектуальной системы диагностики' и их сравнительное тестирование.
tfeTOflu исследования.
Для решения поставленных задач в работе использовались методы теории множеств, теории графов, теории моделей, теории некорректных задач, понятия матриц, теории идентификации, адаптивного управления, использовались положения теории нечетких множеств, принципы технологии баз данных, баз знаний, концепций построения экспертных систем, и систем искусственного интеллекта. При разработке программных реализаций использовались методы системного и структурного программирования, языки программирования СИ++, TURBO PROLOG, Basic, Ассемблер.
.-4-.
Научная новизна.
-
Разработаны модели диагностики выделенного класса сложных технических объектов, позволяющие использовать в качестве диагностических признаков нечеткую информацию.'
-
Определено поле диагностических признаков, которое на основе функционально-целевого анализа было структурировано с целью формирования классификационного множества технических состояний.
-
Разработана гибридная модель знаний, сочетающая фреймовые, продукционные и логические модели и интегрированная БЗ и БД, имеющая в основе абстрактные структуры.
-
Предложена обобщенная процедура диагностирования сложных систем выделенного класса.
Б. Разработан метод диагностирования технических состояний объекта на основе методов регуляризации.
Б. Разработан метод синтеза управляющих решений на базе интерпретации технического состояния объекта и прогнова его развития.
Практическая ценность работы.
Разработанные методы технической диагностики сложной системы позволяют:
повысить эффективность управления объектом 8а счет учета реального технического состояния агрегата и динамики изменения его характеристик во времени;
повысить надежность и безопасность работы агрегата за счет обнаружения неисправностей и отказов на ранних стадиях их развития;
увеличить среднюю эксплуатационную мощность ГЛА и снизить расход топливного газа на собственные нужды;
увеличить долговечность основных узлов и снизить потери от незапланированных остановок оборудования;
уменьшить время простоя ГПА при ремонте.
Реализация результатов работы.
Разработанные в диссертационной работе методы диагностики сложной системы, интегрированная БД и БЗ, интегрированный механизм логического вывода, редактор базы знаний, генератор прикладных программ АИС использованы в автоматизированных сие-
- 5 -гемах технической' диагностики (АСТД) газотранспортных систем: АСТД компрессорной линии гаэлифтной компрессорной станции КС-ЦГТП /0.6-12 (1990 г.), АСТД ГТН-25 (КС "Донская") (1991 г.).
Апробация работы.
Теоретические и практические результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:
.1. Конференция "Разработка и внедрение микропроцессорных комплексов в народном хозяйстве", 1985 г. - Одесса.
-
Конференция "Разработка и внедрение микропроцессорных комплексов в народном хозяйстве", 1986 г. - Севастополь.
-
Всесоюзная конференция "Автоматизация, интенсификация, интеграция процессов технологии и микроэлектроники", 1989 г. -Ленинград.
-
Семинар "Моделирование, идентификация, синтез систем управления в химических и химико-металлургических производствах",- 1988 г. - Киев.
-
Всесоюзная конференция "Проблемы разработки и внедрения экспертных систем", 1989 г. - Москва.
-
Всесоюзный научно-практический семинар "Интеллектуальное программное обеспечение ЭВМ', 1990 г. - Ростов-на-Дону.
-
2 съезд Советской Ассоциации Искусственного Интеллекта (САМИ) (теперь Ассоциации Искусственного Интеллекта), 1991 г. - Коломна.
Публикации.
По материалам диссертации опубликовано семь печатных работ, в том числе одна статья и шесть тезисов.
Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 72 наименования, и приложения. Основная часть работы изложена на 203 страницах машинного текста. Работа содержит 48 рисунков и 14 таблиц.
Похожие диссертации на Исследование и разработка автоматизированной интеллектуальной системы для диагностики газоперекачивающего агрегата
