Логические модели для управления технологическими процессами Сентюрина Анна Ионовна

Содержание к диссертации

Введение

Глава I Информационно-логическое моделирование процессов управления ... 14

1.1. Представление информации в системах принятия решений 14

1.2. Логические модели 35

1.3. Процедуры принятия решений в моделях логического типа 39

1.4. Принятие решений на основе логической модєли 46

1.5. Семантическая стратегия логического вывода 52

1.6. Блок-схема автоматизированной системы диспетчерского управления ., 63

1.7. Постановка задач, решаемых в доследующих главах 66

1.8. Выводы по первой главе 68

Глава II. Модели централизованного регулирования 70

2.1. Диспетчерское регулирование при управлении технологическими процессами 70

2.2. Состав знаний и данных, используемых при регулировании 73

2.3. Регулирование процесса обезвоживания и сушки на обогатительной фабрике 86

2.4. Выводы по второй главе 93

Глава II. Анализ и оценка технологической ситуации 95

3.1. Выявление и устранение возмущений при управлении 95

3.2. Использование нечетких оценок в стратегии поиска 104

3.3. Предварительная диагностика ситуации... НО

3.4. Синтез окончательного решения III

3.5. Выводы по третьей главе 112

Глава ІV. Логические модели объектов, имещих сетевую структуру ИЗ

4.1. Представление графов в логических моделях ИЗ

4.2. Дипетчерское управление объектами типа "сеть" 115

4.3. Планирование пуска-останова сети технологических агрегатов алмазодобывающей обогатительной фабрики 124

4.4. Выводы по четвертой главе 134

Заключение 135

Литература 137

Приложение 145

• Представление информации в системах принятия решений
• Диспетчерское регулирование при управлении технологическими процессами
• Выявление и устранение возмущений при управлении
• Представление графов в логических моделях ИЗ

Введение к работе

В материалах ХОТ съезда КПСС большое внимание уделяется повышению эффективности общественного производства за счет роста производительности и качества труда. Существенные резервы увеличения эффективности заложены в совершенствовании оперативно-диспетчерского управления технологическими процессами.

Б настоящей работе рассматриваются вопросы автоматизации процесса принятия решений при управлении. Проводится исследование логических моделей типовых задач диспетчерского управления, на основе этого исследования определяется состав необходимой для управления информации и механизмы ее обработки.

Общеизвестно, что систему принятия диспетчерских решений (СИДР) нельзя строить путем задания жесткой алгоритмической связи между входными сигналами и управляющими воздействиями. Это связано о тем, что для построения такого алгоритма необходимо перечислить все ситуации, которые могут возникнуть на объекте, а поскольку любой реальный объект управления в этом смысле неисчерпаем [l-§], построить такой алгоритм зачастую бывает невозможно.

Однако, для автоматизации диспетчерского управления и нет необходимости рассматривать исчерпывающие описания объектов как таковых. Здесь важно формализовать информацию по управлению, которой руководствуется человек, решающий диспетчерские задачи, и определить механизм обработки этой информации при принятии решения.

Человек управляет технологическим процессом "по смыслу", не зная точных количественных моделей и не решая в уме систем дифференциальных уравнений. Он приходит к решению путем логических рассуждений .

Целью настоящей работы является информационно-логическое моделирование процесса управления как метод его автоматизации. В работе показывается, что адекватным способом представления информации при управлении являются логические модели. Исследуется процесс принятия решений на основе логической модели. Бццеляются типовые задачи диспетчерского управления. Эти задачи имеют разную логическую структуру, используют разную информацию об объекте. В работе исследуьэтся логические модели типовых задач управления, состав и характер необходимой для принятия решений информации, язык описания этой информации.

При построении Решателя диспетчерских задач целесообразно применить отличный от алгоритмического подход, при котором программа сама, действуя по законам логики, вырабатывает последовательность необходимых операций поиска управляющего воздействия. Системы такого типа можно назвать дедуктивно-поисковыми. Решение здесь выводится формальным образом: путем сопоставления исходных принципов (знаний логической модели), представляющих собой статическую часть информации, с данными, характеризующими конкретную ситуацию. В знаниях фиксируются неизменные принципы, которыми руководствуется специалист по управлению технологическим процессом. Данные представляют собой динамическую часть информации. Например, в задаче централизованного регулирования основную часть знаний составляет набор причинно-следственных связей между регулирующими и регулируемыми переменными, а данные - конкретные значения этих переменных.

Дедуктивно-поисковая система задается как всякая формальная система описанием алфавита СИМЕОЛОВ, синтаксиса и семантики. Отличие такого описания от алгоритмического состоит в том, что алгоритм задает жесткое соответствие между входной и выходной информацией, а формальная система дает возможность выполнять действия из некоторого заданного набора процедур, не регламентируя заранее состав операций и порядок их выполнения.

Исторически работы по автоматизации дедуктивного выгода были начаты в области доказательства теорем на ЭВм/б,7,8,9 и др .

Однако, в СЇЇДР есть целый ряд серьезных отличий:

- теория доказательства теорем не ориентирована на задачи управления. Здесь предметная область считается заданной и неизменной, а Е задачах управления, где приходится иметь дело с постоянной сменой ситуаций, необходимо отразить также и динамический характер информации;

- технологические процессы характеризуется довольно большим объемом информации. Если при доказательстве теорем к времени принятия решений не предъявляется жестких требований, то при управлении решения должны приниматься весьма оперативно. Поэтому в СПДР еще большее значение приобретает выбор эффективной стратегии вывода решения;

- иерархический (многоуровневый) характер информации в системе управления (от типовых задач управления на верхнем уровне до элементарных операций управления на никнем уровне p»5J ). Б логике вопрос представления информации вообще не рассматривался, здесь все посылки считаются равноправными, а в теории управления большое значение приобретает выбор эффективного способа представления информации на разных уровнях общности.

Как правило при управлении преследуются две целя: сохраняют состояние объекта управления и в то &е время переводят его в новое состояние (часть параметров поддершівагат неизменными, а остальные меняют в нугаїом направлении). Первая иедь достигается централизованным и автономным регулированием, вторая - путем планирования и выполнения планов, В процессе управления решается так-же задача анализа и оценки технологических ситуаций. При принятии решения учитываются разного рода качественные зависимости между параметрами объекта (пространственные, временные, логические).

К типовым задачам управления можно отнести следующие:

I) задача централизованного регулирования;

2) задача диагностики технологической ситуации;

3) задача прогнозирования технологической ситуации;

4) задача оперативного планирования и выполнения планов. Диссертационная работа состоит из четырех глав, заюпочения, списка литературы и приложения,

В первой главе работы обсуждаются общие принципы информационно-логического моделирования процессов управления. Анализируется проблема представления информации в задачах управления,

В настоящее время в Решателях задач в основном используются языки трех видов: реляционные /"1-5,30,52,54,56,59,60,70-767 , фреймовые 41,37,38,34,46] и предикатные (на основе логической модели) 42-48,54 и дрJ• интересно то, что при всем разнообразии современных методов представления информации СЛОЕНОЙ структури в основе всех их лежит понятие о структуре (информации) как о множестве элементов и об отношениях ме;:-сду ними. Различие мезду представлениями этих трех типов языков состоит в возможности их формальной обработки в ЭВМ.

Достоинство фрейд-подхода /41,37,38,34,46 и др.у состоит в том, что он демонстрирует сложность и многообразие информации в системах принятия решений» зрительного восприятия и др. Но здесь отсутствует формальный аппарат ддя преобразования информации. Фрейм не структурирован в достаточной мере как математический объект.

Логические модели, в том виде, как они описаны в теории доказательства теорем [&-э] , напротив, хорошо формализуемы, легко представши в ЭВМ, однако, они не ориентированы на задачи управления. Здесь нет связи "с внешним миром". Здесь есть формальный аппарат обработки знаний, но плохо разработан аппарат обработки изменяющихся данных, определяющих ситуацию,

В реляционных методах представления информации, таких как RX -коды [і ,4 »5J t универсальный семантический код/78/ , семантические сети/"54,59,60 и др./ такие как и во фрейм-подходе практически не рассматриваются вопросы формализации обработіш информации. В работах, посвященных реляционным банкам данных/ 20,69, 70-77J исследуется оргашізация данных, но не рассматривается организация знаний Б первой части первой главы показывается, что адекватным способом представления информации в СЇЇДР является способ, сочетающий представление знаний в логической модели с реляционной организацией данных и представлением их на разных уровнях общности

Во второй части первой главы описывается процесс принятия решений на основе логической модели. Рассматриваются процедуры принятия решений в моделях логического типа; обратный метод Мас-лова / I0J и принцип резолюций Робинсона [із]. Показывается, что принцип резолюций более приспособлен для обработіш в ЭВМ, однако требует большого перебора информации.

Для сокращения информационного поиска при выводе решения проводится нормализация информационной модели. В основе этой нормализации ледит:

1) упорядочение связей между отношениями модели знаний (мея- реляционных связей), позволяющее подготовить заранее логический вывод решения;

2) организация данных в виде реляционной базы данных. Исследуются вопросы разрешимости задачи управления относительно имеющейся информации и выполнимости принятых решений по отношению к реальным средствам управления.

На базе рассмотренного упорядочения информации предяагается семантическая стратегия логического вывода, направляющая вывод решения в зависимости от состава информационной модели в конк ретной ситуации.

В этой же главе предложен способ организации системы принятия диспетчерских решений, приводится ее блок-схема.

Вторая глава работы посвящена составлению и изучению логической модели централизованного регулирования. Задача ставится следующим образом- Для множества контролируемых параметров определены граничные значения. В случае выхода параметров из установленных границ требуется внработать управляющее воздействие, устраняющее это отклонение. .

В отличие от автономных регуляторов, система, решающая эту задачу, проводит многосвяэное регулирование, учитывая всю ситуацию в целом. Предлагается схема вывода, в основе которой лекит сочетание дискретного и непрерывного управления. Задача решается на двух уровнях. Верхний, логический уровень проводит вшЗор и "сборку" необходимой схемы регулирования из имеющихся в наличии каналов воздействия. Ніжний уроЕенъ - это автономные регуляторы, созданные на баз© этих каналов л включаемые в работу сигналами с верхнего уровня управления. Такой подход аналогичен подходу диспетчера. Действительно, вначале человек принимает решение "по смыслу" задачи, используя качественные оценки, а затем он конкретизирует принятое решение. Подученный контур регулирования - зто детальная проработка того решения, которое принято на логическом уровне.

Описывается процесс вывода решения как набор дедуктивно-поисковых процедур. Б основе автоматического вывода решения лезэдт семантическая стратегия, описанная в первой главе.

Третья глава работы пооЕящена исследованию логической структуры задачи диагностики технологических ситуаций.

Задачу предлагается решать путем анализа причинно-следственных зависимостей мевду множеством неисправностей (возмущений) и отклонениями, к которым они приводят. Априори легко описать зависимости "причина-следствие", а фактически интерес представляет решение обратной задачи: задано следствие - надо найти причину.

Весь процесс автоматического вывода решений предлагается интерпретировать как процесс "обратного" анализа причинно-следственных зависимостей типа "возмущение-отклонение".

Для ускорения поиска информации при выводе предлагается использовать аппарат нечетких оценок.

Рассматривается процесс вывода решения как последовательность дедуктивно-поисковых актов. Б основе процесса принятия решений лежит рассмотренная в первой главе семантическая стратегия логического вывода.

В четвертой главе исследуются логические модели объектов, представленных графами типа "сеть".

Теория графов широко используется для описания самых разнообразных качественных зависимостей: временных, пространственных, логических и др. По-видимому, теория графов столь же естественный агшарат для описания качественных зависимостей как, например, теория дифференциальных уравнений для описания динамики систем»

В 4-й главе показывается, что при решении большинства задач управления появляется необходимость отображения в логической модели структуры графа типа "сеть".

Анализируется логическая модель объекта типа "сеть" (энергосеть, сеть водоснабжения, сеть транспортных коммуникаций, сеть технологических агрегатов). Рассматривается необходимый состав данных и знаний для описания структуры сети, проводится нормализация информации, описывается процесс вывода решения.

Исследование логической модели объекта типа "сеть" проводится на примере решения задачи управления энергосетью и на примере решения задачи планирования пуска-останова сети технологических агрегатов алмазодобывающей обогатительной фабрики. Апробация работы Работа была обсуждена

- на 4 Всесоюзном симпозиуме по ситуационному управлению (Одесса, 1981 г.),

- на Всесоюзной конференции "Семиотические модели при управлении большими системами" (Каунас, 1979 г.),

- на Всесоюзной конференции "Опыт создания и внедрения АСУ" (Москва, 1977 г.).

Работа выполнялась в рамках следующих научно-исследовательских тем 1ЩИИКА тема В 828060 "Автоматизированная система управления технологическими процессами обогащения алмазных руд" Работа проводится на основании постановления Совета Министров СССР от 23.01-78 г. тема й 176360 "Разработка методов построения имитационных моделей технологических объектов, УВК и АСУ ТІГ. Работа проводится по целевой программе на основании постановления ГКНТ и Госплана СССР от І2Л2.80 г.

Основные научные результаты работы

В работе созданы и исследованы логические модели принятия решений для типовых задач управления технологическими процессами дискретного и непрерывно-дискретного типа, Исследованы логические модели централизованного (диспетчерского) регулирования, диагностики технологических ситуаций и модели объекта типа "сеть" Определен состав и характер информации, необходимой для принятия решений в каждом из названных классов задач.

Рассмотрены вопросы логической обработки информации на осно ве ее нормализации. При этом нормализация данных подразумевает организацию реляционной базы данных, а нормализация системы знаний - это такая организация знаний, при которой логический вывод решения в значительной мере уже подготовлен заранее, что существенно ограничивает поиск и сокращает время принятия решешій. Разработана семантическая стратегия логического вывода решения. Для задачи централизованного регулирования предложена схема вывода, основанная на сочетании дискретного и непрерывного управления.

При решении задачи диагностики (распознавания) технологической ситуации для ускорения поиска информации и упрощения априорного анализа объекта применен аппарат нечетких оценок, причем, от правильности выбора нечеткой оценки зависит время принятия решения, а не его результат.

Показано, что при решении задач диспетчерского управления появляется необходимость анализа структуры типа "сеть". Анализ логической модели объекта типа "сеть" продемонстрирован на примере решения задачи управления режимами энергосети и на примере решения задачи планирования пуска-останова сети технологических аппаратов алмазодобывающей обогатительной фабрики.

Актуальность работы.

Предлагаемая работа должна содействовать лучшему понимании процесса принятия решений яри управлении технологическими процессами. Это позволит:

а) проектировать новые объекты с учетом того, как ими управлять. (При проектировании новых объектов проводятся исследования на надежность, на прочность, на устойчивость и т.п., однако, как правило, не проводится анализ объекта "на управляемость", т.е. не выясняется какая информация существенна при управления, какие датчики необходимы для управления и т.п.);

б) автоматизировать процесс принятия решении, освободив дис петчера от рутинного труда и сосредоточив его внимание на особенностях технологической ситуации. Практическая ценность работы.

Полученные в работе результаты использованы в системе СПРИНТ Сработает как советчик диспетчера при оперативном управлении энергообъединением Урала) и в специализированном алгоритмическом и програшном обеспечении пуска-останова цепи аппаратов алмазодобывающих обогатительных фабрик объединения Якуталмаз.

Представление информации в системах принятия решений

Принятие решении - это сложный многошаговый процесс, на каждом шаге этого процесса решается локальная подзадача управления. Состав информации, необходимой для управления, определяется спецификой объекта и характером решаемых задач.

Здесь и далее под объектом управления будем подразумевать сложную техническую систему дискретного или непрерывно-дискретного типа (например, обогатительная фабрика, энергосистема и т.п.). Такого рода системы характеризуются большим количеством разнотипных параметров, отражающих функционирование объекта в пространстве и во времени.

Из-за слокности технологического процесса в большинстве случаев для таких объектов характерна некоторая децентрализащш процесса управления. Управляемый процесс разбит на ряд участков (на обогатительной фабрике, например, эти участки носят название переделов), управление каждым участком возложено на оператора, а диспетчер лишь координирует работу операторов. Такой подход приводит к некоторой неоперативности принятых решений и в конечном счете к увеличению себестоимости продукции.

Для автоматизации централизованного управления такого рода объектами появляется необходимость в формализованном представлении и обработке чисто качественной (семантической) информации, содержащей знания специалиста непосредственно в том виде, в котором они реально зафиксированы.

Подобную информацию нельзя или нецелесообразно описывать Нтрадиционными методами теории регулирования (например, в виде систем дифференциальных уравнений), так как в этом случае необходимо задать заранее вое возможные уравнения, связывающие возмущения (отклонения) и управляющие воздействия, что крайне затруднительно или вообще невозможно.

Кроме того, не все цели управления могут быть практически выражены в виде количественных соотношений, часть целей определяется "по смыслу задачи" из чисто качественных соображений и формулируется в виде лингвистических конструкций (например: "отклонился от нормы параметр - необходимо отыскать операцию, ликвидирующую это отклонение").

Итак, для исследуемых объектов управления характерны следующие особенности: - между целым рядом параметров не удается установить точные количественные зависимости, например, при обогащении руд измене ние уровня во флотационной машине влияет на содержание металла в пенном и камерном продукте, но точные количественные зависимости между этими параметрами вывести трудно, так как на содержание металла влияет также состав подаваемых реагентов, их количество, плотность пульпы, гранулометрический состав и т.п.; - структура объекта с течением времени существенно меняется (например, в энергосистеме вводятся новые линии электропередач, а на обогатительной фабрике часть оборудования заменяется более совершенным или выводится на ремонт); - управление такого рода объектами как правило носит многоступенчатый характер и не может быть проведено за один шаг. Причем, содержание каждой ступени зависит от характера решаемой задачи- и от текущего состояния объекта (от текущей ситуации). Число ситуаций настолько велико, что практически невозможно проанализировать их все заранее и выбрать адекватное каждой ситуации управление.

Все вышесказанное приводит к тому, что вместо жесткого алгоритма, перерабатывающего входные воздействия в управления, целесообразно задать исчисление, представляющее собой набор правил организации процесса управления объектом (информационную модель) и механизм манипулирования информацией, содержащейся в модели.

Систему принятия диспетчерских решений целесообразно строить по дедуктивно-поисковому принципу, сочетающему формальный вывод с поиском на модели информации необходимой для принятия решений. Поскольку закономерности управления могут быть зафиксированы лишь на достаточно общем уровне, то информационная модель, соответствующая нуждам дедуктивно-поисковых систем, должна представлять собой многоуровневое описание, позволяющее в конкретной ситуации детализировать решение, принятое на более общем уровне.

Проблемную область будем представлять в модели двумя видами информации: знаниями и данными. Данные отражают ситуацию, т.е. совокупность фактов в проблемной области, и представляют собой переменную информацию. Знания - это утверждения, выражающие исходные принципы и закономерности, не меняющиеся при изменении ситуации в проблемной области.

Диспетчерское регулирование при управлении технологическими процессами

В организации системы управления проявляются две противопо-лошше тенденции: тенденция к централизации и к децентрализации. Простота и надежность локальной автоматики способствуют в частности повсеместному применению автономных регуляторов. В то же время управление слошпш объектом не сводится полностью к управлению отдельными его частями, управление в целом обычно проводится человеком, Дяя автоматизации диспетчерского управления в диссертационной работе исследуется логическая структура задачи централизованного регулирования.

Задача централизованного регулирования ставится следующим образом. Для множества контролируемых параметров некоторого объекта определены граничные значения. Эти значения могут быть постоянными или изменяться с течением времени. В случае выхода параметра или группы параметров из установленных границ необходимо определить управляющее воздействие, устраняющее это отклонение, СПДР не подменяет автономные регуляторы, она лишь дополняет их работу и проводит многосвязное централизованное регулирование, учитывая всю ситуацию в целом.

Решение выбирается таким образом, чтобы регулирующие операции, включаемые в решение для ликвидации одних отклонений не усугубляли других и чтобы регулирующие операции не дублировали друг друга. Необходимо также учитывать наличие реальных резервов выполнения регулирующих операций, (При необходимости могут учитываться и другие соображения ).

Регулирование в такой системе проводится как бы на двух уров

нях. Верхний уровень представляет собой логический регулятор, принимающий решение о замыкании контуров локального регулирования. Он имеет возможность пополнения базы знашій и данных и включает в себя дедуктивно-поисковую систему, входной и выходной интерпретаторы, блок обучения и т.п. (смотри главу I). Фактически логический регулятор - это "интеллектуальная надстройка" реляционного банка данных. Он воспринимает задание диспетчера и выдает ему советы на языке, близком к естественному. Одновременно решение передается на шшшй уровень, который непосредственно осуществляет цифровое регулирование. Схема системы принятия решений представлена ш рис.2.I.

Входной интерпретатор содержит алгоритм централизованного контроля. Периодически через определенные интервалы времени происходит сравнение текущих значений параметров с заданными для них граничными -значениями. Это соответствует заполнению и обработке таблицы отношения "параметр", f]Xf,..4X$] - параметр с характеристиками Xf - класс параметра (плотность, скорость д т.п.). Уг - имя параметра (пульпы, пара и т.п.). /3 - текущее значение. Xfy - нижнее граничное значение. Х5 - верхнее граничное значение, (Единицы измерения в понятие "параметр" мы не включаем. Будем считать, что под /3 " 5 подразумеваются относительные величины). Например: /7/"плотность пульпы, в сгустителе А/і , 50,40,707 (2Л)

Фактически (2.1) представляет собой структурный фрейм /I/ (фрейм - понятие - параметр процесса).

Представление информации в СПДР представляет собой многоуровневую систему классификации. Верхний уровень этой классифинации - это уровень подзадач диспетчерского управления, нижний уроЕень - это конкретные понятия (типа.Л/,..., Xs ) Из элементарных понятий складываются отношения (например, /70 ,..., XsJ). Набор отношений определяет некоторый класс ситуаций на объекте.

Обработка таблицы /7fX/t..., Х$3 состоит в выявлении отклонившихся от нормы параметров и в составлении таблицы mx,,x2ttAXj 0Н[Кі,а2 ,ЛХІ означает, что параметр X/, Х2 откло нился от нормы в сторону і = (ТцПР" t к на а Выявление отклонившихся от нормы параметров идет по прави лам (2.2), (2.3). (vxf,..., ъ5)п[х,г..)х51лБ[х3,х5/лх1 - тіх щгхз л) №и v VxsWx,,...,Х5]л 6lXhХ3ілХ] 0№ьЬ,НН Я (2.3) Здесь 6Х/ ,Х/, &ХІ - отношение "больше1 ( Xi больше, чем // на 4 ).

Отклонения могут быть устранены различными путями, поэтому очень важно сформулировать текущую цель управления, а потом уже приступить к поиску различных средств достижения этой цеди.

Выявление и устранение возмущений при управлении

Одной из типовых задач диспетчерского управления является задача анализа и оценки (диагностики) технологической ситуации» Задача ставится следующим образом: заданы отклонения параметров от нормальных границ, необходимо проанализировать ситуацию, т.е. выявить неисправности, которые вызвали эти отклонения. Если использовать традиционную терминологию теории регулирования, то фактически при диагностике ситуации по имеющимся отклонениям определяются возмущения, которые к ним привели. Решение задачи осложнено тем, что информация о состоянии системи задана нечетко и имеет размытый характер/25/.

Прячем, априори несложно дать оценку возможности появления отклонения при наличии неисправности, а в процессе анализа ситуации представляет интерес обратная величина: необходимо каким-то образом дать оценку возможности возникновения неисправности по имеющимся данным об отклонениях.

Решение задачи достигается анализом причинно-следственных зависимостей между множеством неисправностей и отклонениями, к которым они приводят.

Априори легко описать зависимости причина-следствие, а фактически интерес представляет решение обратной задачи: задано следствие - надо найти причину. Весь процесс принятия решений при диагностикеа таким образом, сводится к "обратному" анализу причинно-следственных зависимостей.

Анализ ситуации целесообразно разбить на два этапа: сначала провести диагностику исходя из имеющихся нечетких оценок состояния объекта, а затем вибрать тесты и проверить достоверность предварительного диагноза. За счет введения нечетких оценок ситуации сокращается время принятия решения. Причем, как это будет показано шгае, от правильности выбора нечеткой оценки зависит только время поиска, а не его результат. Этот подход аналогичен подходу врача, исследующего пациента в период эпидемии грішна. Врач вначале проверит не грипп ли у него (возможность появления гриппа наиболее реальна), а потом проведет другие тесты.

Если решение задачи принципиально возможно, то при отклонении любого параметра X можно найти неисправность, вызвавшую это отклонение, т.е, можно найти такие факты Х&г ч Хп по которым будем судить о присутствии в системе неисправности ( Vxf 3х,... Зхп)0№,]лЩЇ j Jn)l ЗД) QHLx } " унарное отношение, характеризующее наличие отклонившегося от нормы параметра X/ ; HC fi\/(i} fj(f ё JCt?)l - бинарное отношениеf характеризующее наличие неисправности а ; )І( еҐ ,к ) числовая частотная оценка принадлешюсти нечеткому множеству неисправностей при наличии событий ХЛ...,Х/? (о том как подсчитыЕается эта величина, будет сказано ниже). В модель знаний задачи целесообразно включить формулы вида

(\/х )ФГу(хі9)]лФЕ І2- СХ,І, У (ЦП (3.2) Здесь р означает унарное отношение, описывающее наличие какого-то факта- CCX,q (уо)3 - тернарное отношение: " является симптомом события 7 " ї Ж AJJ - числовая частотная оценка принадлежности X нечеткому множеству симптомов события Cj .

(3.2) означает, что яри наличии акта X л йакта y(xtq) X является симптомом Cj с оценкой )}{%) ; уҐХ/Q) on ределяет условие, при котором X является симптомом Я (это монет быть условие временного, пространственного или логического соответствия параметров X и ), Допустим: X = мостовой кран J& I находится на ремонте q = план отгрузки Си -концентрата не выполняется При этом у(Х/$) может определять факт отсутствия резервного крана.

Отметим, что здесь и далее под величиной VT%J понимается максимальное значение частотной оценки, выбранное так, как это описано в работах /і,6б7#

Допустим, имеется отклонение X/ t которое могло явиться результатом событий /3 Х Например: ХІ - план отгрузки Со -концентрата не вшюлняетоя; Аг - отсутствие свободных контейнеров и платформ; Jfj не работает мостовой кран; Х$ - не работают шнеки; Х - не работает ленточный конвейер.

Представление графов в логических моделях ИЗ

Как правило объект управления имеет распределенную в пространстве и изменяющуюся во времени переменную структуру. При решении задач диспетчерского управления появляется необходимость формальным образом задавать эту структуру (схемы сетей, схемы цепей аппаратов, сетевые графики, разного рода расписания и т.п.) и принимать различные решения, связанные с ее анализом,

В теории управления для описания такого рода структур широко используются графы.

Графом обычно принято называть следующую конструкцию. Заданы Л точек произвольно расположенных на плоскости Некоторые точки соединены стрелками. Стрелки определяют отображение одних точек в другие- Считается, что задан граф, если задано непустое множество X л отображение Г множества Я в Л . Очевидно, что любое так определенное конечное множество элементов с заданнш на нем отношением допускает описанное выше геометрическое представление. Поэтому теория графов является универсальным аппаратом отображения разного рода качественных зависимостей (логических, пространственных, временных). Например, на рис.4.1 изображен сетевой график разработки и внедрения программного комплекса в АСУ. Этот граф иллюстрирует логическую взаимосвязь выполнения работ. В модели знанні! граф такого вида описывается предложениями вида (VxVy) КОНЕЦ[X] Л 7ЦГу] НАПАЛО [У] (4Д)

Под Я , У здесь понимаются отдельные вершины траста рис.4.1. ЦСу] - унарное отношение "целевая вершина У "

- предварительное определение перечня и структуры выдаваемых документов, массивов информации, характера их использования;

2 - разработка общей схемы реиения задачи, утверждение перечня и форм выдаваемых документов, выдача задания на программирование; 3 - определение структур данных и способов кодирования информации; 4 - обеспечение формирования первичных данных;

5 - обеспечение формирования нормативных массивов; 6 - обеспечение формирования базовых массивов; 7 - разработка программного обеспечения; 8 - отладка програмі,!; 9 - техническое обеспечение решения задачи; 10 - организационное обеспечение решения задачи; II - опытно-промышленная проверка; 12 - корректировка по результатам проверки.

КОНЕЦІХІ - унарное отношение "конец операции X " НАЧАПОІуІ - унарное отношение "начало операции у ". На рис.4.2 представлен граф, иллюстрирующий соединение оборудования на одном из участков обогатительной фабрили. В модели знаний соединение такого вида отображается формулами типа OfzVtjVtjiKOHeUiCxPA ВьЮОПИІгІ- НАЧАЛОМ]! (4.2) Здесь; ВЫПОЛНИ] - контроль выполнения операции (группы операций) списка Z ; Z - наименование операций контроля; Л , наименование операций управления. Далее будет рассмотрен учет графовых структур в механизме принятия решения. Действительно, при решении диспетчерских задач часто появляется необходимость просмотреть схему цепи аппаратов, проанализировать схему энергосети, график выполнения плана и т.п. На языке теории графов эта задача сводится как правило к поиску на графе вершины, обладающей заданными свойствами или к поиску пути, связывающего заданные вершины и имеющего минимальную (максимальную) стоимость.

Целый ряд объектов управления имеет пространственную структуру типа "сеть". К объектам такого рода мокно отнести энергосети, сети транспортных коммуникаций, сети технологических агрегатов и т.п.