194 прикладные исследования
 Скачать 306.75 Kb.
|
|
ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ. 194 ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ УДК 519.712 DOI: 10.17277/voprosy.2017.01.pp.194-200 НАЗНАЧЕНИЕ И СОСТАВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ОЦЕНКЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ НАДЕЖНОСТИ ВОЗДУХОРАЗДЕЛИТЕЛЬНЫХ УСТАНОВОК СТАНЦИЙ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ И. Ю. Акулов ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина», г. Воронеж, Россия Рецензент д-р техн. наук, профессор В. С. Быков Ключевые слова: агенты; анализ; базы данных; интеллек- туальные агенты; модели; мультиагентные системы поддержки принятия решений; надежность. Аннотация: Представлена функциональная структура мультиагентной системы поддержки принятия решения, ее ос- новные подсистемы и характеристики объекта, перечислены функции которые она сможет обеспечить. Дано описание функ- циональной среды мультиагентной системы поддержки приня- тия решения по оценке эксплуатационной надежности блока разделения воздуха воздухоразделительных установок военного назначения и ее основные характеристики. Анализ состояния и тенденций развития современных технологий производства в воздухоразделительных установках (ВРУ) военного назна- чения показал, что основное внимание уделяется разработке технологиче- ских и технических приемов, обеспечивающих надежность функциониро- вания аппаратной части, безопасность процессов при безусловной энерге- тической целесообразности и высоком качестве конечного продукта. Оценить надежность можно различными способами и средствами. Одним из перспективных направлений решения данной задачи является применение мультиагентных систем, на основе которых можно построить систему поддержки принятия решений (СППР), позволяющую автомати- зировано оценивать текущую надежность ВРУ военного назначения. Акулов Игорь Юрьевич – адъюнкт кафедры криогенной техники, систем кондицио- нирования и метрологического обеспечения, e-mail: Akul651@yandex.ru, ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина», г. Воронеж, Россия. УНИВЕРСИТЕТ им. В.И. ВЕРНАДСКОГО. №1(63). 2017. 195 При решении задачи оценки надежности сложных технических сис- тем на сегодняшний день предлагается использовать СППР, основанную на концепции использования базы знаний (БЗ), накопленной при добыче криопродуктов в воздухоразделительных установках военного назначения. Оценка предлагаемых решений является сложным и постоянным видом деятельности, требующим от специалистов и автоматики блока разделения воздуха (БРВ), входящего в состав ВРУ, постоянного контроля за ходом процесса массообмена. Поэтому, развитие научных основ поддержки при- нятия решений по оценке эксплуатационной поддержки блока разделения воздуха ВРУдля станций военного назначения, которая может быть реа- лизована в виде СППР с применением интеллектуальных агентов, являет- ся актуальным направлением научных исследований. Предлагаемая СППР позволяет обеспечивать реализацию следующих функций: – сбор и анализ данных, поступающих с датчиков теплообменной аппаратуры и ректификационных колонн в реальном времени; – выявление отклонений в работе БРВ ВРУ военного назначения и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы; – оценка технического состояния как отдельных узлов и аппаратных частей, так и БРВ ВРУ военного назначения в целом по совокупности зна- чимых параметров; – оценка показателей надежности отдельных узлов и аппаратных час- тей и БРВ ВРУ военного назначения в целом с учетом реального техниче- ского состояния и условий эксплуатации; – прогнозирование наступления отказов и неисправностей во времени. Таким образом, можно заключить, что каждая функциональная реали- зация представляет собой комплекс алгоритмов и средств, которые явно или неявно решают задачу оценки надежности. В общем виде функциональная структура мультиагентной СППР (МАСППР) для оценки надежности аппаратной части БРВ ВРУ военного назначения представлена на рис. 1. Система включает в себя несколько основных подсистем и характери- стик объекта: 1) подсистема мониторинга осуществляет непрерывное считывание значений параметров измерительной аппаратуры БРВ ВРУ военного назначения о произошедших отказах или нарушениях в работе техниче- ских средств (ТС), реальных условиях эксплуатации (температуре, влаж- ности, давлении, запыленности и т.д.). В качестве объектов могут быть любые устройства и ТС: контроллеры, датчики, приводы, контрольно- измерительные приборы и т.д.; 2) подсистема первичной обработки информации включает процеду- ры анализа, упорядочения данных, выявления различных отклонений и сбоев в работе ТС, изменений условий эксплуатации; 3) подсистема анализа накопленных знаний и решения задач позволя- ет осуществлять оценку технического состояния различных типов ТС, оценку показателей надежности, прогноз возможных отказов и неисправ- ностей ректификационных колонн и теплообменной аппаратуры БРВ ВРУ военного назначения. ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ. 196 База данных (БД) содержит информацию о технологических парамет- рах (входные и выходные данные теплообменной аппаратуры и ректифи- кационных колонн, параметры условий эксплуатации), которые непосред- ственно используются для анализа и оценки технического состояния объектов экспертизы. Данная информация заносится дискретно и архиви- руется через определенные интервалы времени. Лицо, принимающее решение (ЛПР), в любой момент времени может получить доступ к ин- формации. Основополагающим моментом архитектуры БЗ является многоуров- невая организация знаний, при этом выделяются следующие уровни: – знания предметной области включают в себя граничные значения технологических параметров каждого объекта, допустимые интервалы эксплуатационных параметров и показатели надежности, полученные на стадии проектирования. Однако предметные знания не содержат какой- либо информации о том, как их следует использовать; – знания о взаимодействии (о взаимосвязи элементов составляющих БРВ ВРУ военного назначения при функционировании, о резервировании и т.д.), которые используются для оценки и прогнозирования надежности системы в целом. Данные правила можно показать в виде продукционной модели, позволяющей представить знания в виде [2] ЕСЛИ <перечень условий>, ТО <перечень действий>. Рис. 1. Функциональная структура СППР по оценке надежности Подсистема мониторинга Подсистема первичной обработки информации Подсистема анализа накопленных знаний Сбор информации: – о технических параметрах объекта; – условиях эксплуатации О 1 О 2 О n … Вывод информации: – о нештатных ситуациях; – найденных закономерностях Задачи: – прогноз отказов; – оценки и показателей надежности База данных База данных Подсистема выдачи информации Подсистема получения новых знаний Подсистема человеко-машинного взаимодействия Пользователи УНИВЕРСИТЕТ им. В.И. ВЕРНАДСКОГО. №1(63). 2017. 197 База знаний формируется экспертом совместно с оператором техноло- гического процесса и, как правило, может быть неполной при первона- чальном ее формировании и накапливается во время эксплуатации через подсистему накопления новых знаний, которые представляют собой ин- формацию из БД о ходе технологического процесса и знания экспертов и оператора при изменении каких-либо правил или модернизации и замене технологических объектов. Лицо, принимающее решения, может просмотреть всю информацию о результатах, полученных в подсистеме анализа накопленных знаний, и решения задач в виде отчетов и аварийных сигнальных сообщений через подсистему выдачи информации. Таким образом, предлагаемый в работе подход построения СППР для оценки надежности БРВ ВРУ военного назначения на основе интеллекту- альных технологий создает систему, функционирующую в реальном вре- мени в составе БРВ ВРУ военного назначения, что позволяет решить про- блему накопления и хранения знаний и существенно сократить затраты времени на обработку информации, которая приводит к повышению эф- фективности добычи сжатых и сжиженных газов для полетов авиации ВС РФ. Кроме того, предлагаемая система обеспечивает автоматическое извлечение знаний из накопленного опыта и применяет их для решения вышеперечисленных задач, а также обладает способностью к развитию в соответствии с объективными изменениями в области знаний. Особенностью функциональной среды мультиагентной СППР по оценке эксплуатационной надежности БРВ ВРУ военного назначения является ее работа в реальном времени в составе газодобывающей станции при обеспечении тыловых подразделений авиационных частей ВС РФ, по- этому среда является активным компонентом разрабатываемой системы. Для построения модели среды функционирования системы необходи- мо определить ее состав, взаимосвязь элементов и основные свойства. Основная сложность заключается в необходимости удовлетворения двум противоречивым критериям: модель должна обладать: – адекватностью к реальной системе; – простотой использования и управления в процессе работы системы. На рисунке 2 изображена структура среды МАСППР по оценке на- дежности. В необходимое и достаточное окружение системы входят: МАСППР по оценке надежности систем управления Комплекс технических средств Условия эксплуатации Пользователь Рис. 2. Структура среды МАСППР ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ. 198 1) комплекс ТС (элементы базовой автоматики, сетевое и серверное оборудование, линии связи); 2) окружающая среда, которую характеризуют условия эксплуатации (температура, влажность, вибрация, удары и т.д.); 3) пользователи (начальник группы газового обеспечения, начальники смен, оператор, ЛПР). Так как МАСППР представляет собой совокупность взаимосвязанных интеллектуальных агентов, то и сами агенты являются частью среды. Агенты должны функционировать в соответствии с закономерностями среды на основе ее адекватного отражения, то есть все взаимодействия среды и агентов взаимозависимы и не могут рассматриваться отдельно друг от друга. Рассмотрим существенные для решения вопросов оценки эксплуата- ционной надежности БРВ ВРУ военного назначения связи между МАСППР и элементами ее внешней среды. 1. «Комплекс технических средств (КТС) – МАСППР» соответствует поступлению в систему информации о реальном состоянии элементов КТС. Эта связь заключается в непрерывном сборе данных, поступающих с датчиков объектов в реальном масштабе времени, в фиксации сбоев и отказов в работе оборудования. 2. «Условия эксплуатации – МАСППР» отображают тот факт, что на надежность аппаратной части БРВ ВРУ военного назначения сущест- венно влияют внешние условия (например, от температуры в технологиче- ском отделении станций зависит работа вычислительного комплекса) и соответствуют поступлению в систему информации о текущих условиях эксплуатации и об их изменениях в реальном времени. 3. «Пользователь – МАСППР» осуществляется в виде заданий на вы- полнение назначенных агентам действий (анализ показателей надежности и т.д.) и внесение новых знаний о составных частях и БРВ ВРУ военного назначения в целом. Такие воздействия могут изменять режим работы системы и требования к качеству ее функционирования. 4. «МАСППР – пользователь» соответствует выдаче результатов рас- чета необходимых показателей надежности, как по требованию пользова- теля, так и при возникновении каких-либо нештатных ситуаций во время эксплуатации БРВ ВРУ военного назначения. Все вышеперечисленные данные могут быть представлены в виде от- четных документов (диаграмм, графиков, таблиц). Определим свойства среды функционирования МАСППР для оценки надежности БРВ ВРУ военного назначения. Среда МАСППР динамична, так как соответствующим свойством обладают все ее элементы: – пользователи в результате взаимодействия с системой изменяют свое состояние, например, в процессе обучения; – КТС и условия эксплуатации, естественно, обладают динамикой: старение и износ криогенной техники при эксплуатации, ремонт и профи- лактическое обслуживание, изменение режимов работы объектов управле- ния, изменение характера нагрузок – лишь немногий перечень тех факто- ров, которые прямо или косвенно приводят к изменению технического состояния КТС; УНИВЕРСИТЕТ им. В.И. ВЕРНАДСКОГО. №1(63). 2017. 199 – сами агенты при функционировании изменяют свое состояние, так как изменяются знания агентов о среде. Невозможность существования разрабатываемой интеллектуальной системы в изоляции от окружающего мира и постоянный обмен информа- цией с внешней средой обуславливают такое свойство среды как ее от- крытость. В зависимости от того, насколько результаты наблюдений агентов позволяют определить реальное состояние системы, можно отнести среду функционирования МАСППР к частично наблюдаемой, так как на осно- вании наблюдений агент может идентифицировать только некоторое под- множество состояний среды. Важным свойством среды является наличие «памяти», то есть степень зависимости следующего состояния от истории предыдущих состояний. Применительно к рассматриваемой задаче, будем считать среду марков- ской с дискретными состояниями и непрерывным временем, то есть сле- дующее состояние среды зависит только от предыдущего состояния и вы- полняемого в нем действия [1]. И, наконец, непрерывная по времени модель изменения состояния среды, когда агенты, взаимодействуя со средой в момент выполнения дей- ствий, могут в той или иной степени влиять на ход этих изменений, обу- славливает асинхронность среды. Итак, построена модель среды функционирования МАСППР по оцен- ке эксплуатационной надежности аппаратной части БРВ ВРУ военного назначения, включающая определение ее состава, свойств и взаимодейст- вие элементов, что является одной из важнейших подзадач задачи разра- ботки системы. Список литературы 1. Вентцель, Е. С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложе- ния : учеб. пособие для втузов / Е. С. Вентцель, Л. А. Овчаров. – 2-е изд. – М. : Высш. шк., 2000. – 383 с. 2. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2000. – 384 с. 3. Основина, О. Н. Мультиагентная система оценки и прогнозирования надеж- ности АСУ // Тр. II Всерос. шк.-семинара молодых ученых «Управление больши- ми системами» / О. Н. Основина. – Воронеж : Науч. кн., 2007. – С. 168 – 176. 4. Основина, О. Н. О разработке интеллектуальной системы оценки и про- гнозирования надежности АСУ / О. Н. Основина // Сб. тр. Междунар. науч. конф. «Сложные системы управления и менеджмент качества CCSQM'2007» / под ред. Ю. И. Еременко. – Cтарый Оскол : Старооск. технолог. ин-т, 2007. – С. 201 – 203. References 1. Venttsel' E.S., Ovcharov L.A. Teoriya sluchainykh protsessov i ee inzhenernye prilozheniya : ucheb. posobie dlya vtuzov [The theory of random processes and its engineering applications: a manual for technical colleges], Moscow: Vyssh. shk., 2000, 383 p. (In Russ.) ВОПРОСЫ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ И ПРАКТИКИ. 200 2. Gavrilova T.A., Khoroshevskii V.F. Bazy znanii intellektual'nykh sistem [Knowledge Base of Intelligent Systems], St. Petersburg: Piter, 2000, 384 p. (In Russ.) 3. Osnovina O.N. [Multi-agent system of evaluation and prediction of the reliability of ACS], Trudy II Vserossiiskoi shkoly-seminara molodykh uchenykh “Upravlenie bol'shimi sistemami” [Proceedings of the II All-Russian School-Seminar of Young Scientists “Managing large systems”], Voronezh: Nauchnaya kniga, 2007, pp. 168-176. (In Russ.) 4. Osnovina O.N., Eremenko Yu.I. [On the development of the intellectual system of evaluation and prediction of the reliability of ACS], Sbornik trudov Mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii “Slozhnye sistemy upravleniya i menedzhment kachestva CCSQM'2007” [Proceedings of the International Conference “Complex management systems and quality management CCSQM'2007”], Ctaryi Oskol: Starooskol'skii tekhnologicheskii institut, 2007, pp. 201-203. (In Russ.) Purpose and Composition of Multi-Agent System for Decision Support by Evaluating Operational Reliability of the Air Separation Plants of Stations Designed for Military Applications I. Yu. Akulov Air Force Academy named after Professor N. E. Zhukovsky and Yu. A. Gagarin, Voronezh, Russia Keywords: agents; analysis; database; intelligent agents; models; multi-agent system for decision support; reliability. Abstract: The paper describes the functional structure of a multi- agent system for decision makingsupport, its main subsystems, features of the object and the functions which it can provide.The authors describe the functional environment of the multi-agent system of decision support for assessing the operational reliability of the air separation of air separation units for military purposes and its main features. © И. Ю. Акулов, 2017 |