Одной из основных причин низкой эффективности существующих АСУ ТП транспорта газа является разработка алгоритмов управления на основе представления ГТС как традиционного объекта управления с использованием только детерминированных или стохастических моделей процессов транспорта газа. Структуру таких АСУ ТП можно описать кортежем

Функционирование традиционных АСУ ТП осуществляется на основе алгоритма А, синтезированного на стадии проектирования и неизменного в процессе работы системы. Все качественные детерминированные или вероятностные свойства объектов формализуются с помощью математической модели М, которая используется при выборе управляющих воздействий по алгоритму А на основе решения на ЭВМ различных экстремальных задач. Критерий управления, отображающий цели функционирования объекта, также формализуется и является составным элементом математической постановки задачи управления.

Однако для ГТС этот подход при построении АСУ ТП не позволяет получить эффективные решения.

Наряду с ГТС к новому классу организационно-ситуационных объектов можно отнести и большие системы энергетики , для которых характерны многомерность и сложность создаваемых математических моделей при низкой точности и неполноте исходной информации, неоднозначности выбора критерия управления. При разработке АСУ ТП для таких объектов ранее рекомендовалось использовать имитационное моделирование, позволяющее решать только количественные задачи на ЭВМ и проводить их качественную оценку с помощью ЛПР.

Принятие управляющих решений для ГТС как организационно-ситуационных объектов необходимо осуществлять на основе теории ИИ и ситуационного управления, а также принципов разработки экспертных систем, обеспечивающих переработку не-формализуемых знаний некоторой ПО.

В основе ситуационного управления лежит использование лингвистической модели объекта, которая формально представляется кортежем

I = <А, С,Г,Г>,

где А -- алфавит; С--правила построения выражений, синтаксис языка; Г--множество начальных формул (аксиом); Р -- правила вывода.

Элементами А являются лингвистические переменные (ЛП), которые представляются словами или фразами естественного языка, отображающими понятия и свойства ГТС.

Примерами лингвистических переменных для ГТС являются: ЛП «Состояние крана», принимающая значения: «открыт», «промежуточное состояние», «закрыт», «неизвестно». Тогда выражение «кран открыт» соответствует значению ЛП <состояние крана (открыт)>. ЛП «время воздействия» принимает значения «малое», «среднее», «длительное», «очень большое».

Логико-лингвистическая модель позволяет формализовать декларативные знания о структуре и процессах функционирования организационно-ситуационного объекта и вырабатывать управляющие решения на основе процедур логического вывода, переработки ЗН, обучения и обобщения. Для этого используются МПЗ в виде ФР, СТ и предикатов.

Интеллектуальной автоматизированной системой ситуационного управления (МАССУ) называют систему управления организационно-ситуационными объектами, в которых вывод управляющих решений осуществляется в интеллектуальном диалоге с ЛПР как на основе переработки декларативных ЗН о сущности процессов функционирования объекта (отображаемых семиотическими моделями и лингвистическими переменными, качественно характеризующими поведение объекта), так и с использованием данных и процедурных знаний. Функциональная структура МАССУ может быть представлена следующим кортежем:

v = <н, м. о. у. s. l ^И>-

где В --база знаний; У--блок вывода управляющих решений; S -- блок анализа ситуаций; ./ -- лингвистическим процессор; Н -- компонента объяснений.

Для ИАССУ газотранспортных систем разработаны предикатно-фреймовые (ПрФ) модели представления ЗИ, позволяющие учесть иерархическую структуру ГТС и обеспечить эффективный вывод управляющих решений. Знания, относящиеся к отдельным уровням иерархии ГТС, представляются множествами предикатных формул. Например, ЭП: «При включении дополнительного ГПА расход газа через КС увеличится» записывается следующей предикатной формулой: включить (гпа)у увеличить (расход газа (кс)).

Взаимосвязи между различными уровнями ГТС и последовательность смыслового логического анализа ситуаций отображаются с помощью управляющих ФР, которые обеспечивают активизацию необходимой группы ЭП, представленных Логическими формулами. Кратко рассмотрим информационные потоки в ИАССУ, режим . функционирования и взаимосвязи основных блоков (рис. 10.2). База знаний «В» включает все программно реализованные фреймы, отображающие декларативные ЗН о структуре ГТС, технологическом оборудовании и потоках, а также о сущности физико-химических процессов, протекающих при функционировании ГТС, и о целях управления. ЭП управления ГТС и анализа ситуации.

Функциональная структура интеллектуальной автоматизированной системы ситуационного управления (ИАССУ): ЕПЗ--блок преобразования знании; БО -- блок объяснения; БПУ -- блок-символ-i управляющего решения; БАС -- блок анализа ситуации; 1>3 -- база знаний; ЕОД-1 блок обработки данных; </-- потоки д.-шпьпе; г-- потоки знании; ы -- потоки управляющих решений разных уровнях ГТС отображаются ФР, которые могут преобразовываться в предикатные формулы при выводе решения .

Существенным отличием ИАССУ от традиционных АСУ является принцип работы блока математических моделей -- «М». Задачи из «А/» решаются по запросу из БЗ при необходимости генерации соответствующих новых знаний и данных. Это обеспечивается наличием в БЗ фреймов, описывающих знания о математических моделях, условиях их применения и выходных данных, получаемых при решении. Означивание прото-фреймов во фреймы-примеры при смысловом, или логическом, выводе осуществляется путем выборки из БД необходимой информации, а при ее отсутствии -- путем запроса у ЛПР.

База данных -- «D» хранит_т фактографическую и числовую информацию, поступающую с реальной ГТС, результаты решения математических задач, данные₎ полученные от ЛПР, а также ретроспективные данные, позволяющие ИАССУ решать задачи прогноза ситуации и состояния ГТС. Поиск решений в ИАССУ обеспечивается блоком анализа ситуаций --«.V» и блоком вывода управляющих решений --"Y" которые составляют двухэтапную Процедуру смыслового, и логического, вывода, реализуемого в блоке вывода «R». На первом этапе на основе данных из БД осуществляется семантический и смысловой анализ нестандартных ситуаций, начиная с нижнего уровня ГТС, где путем анализа БЗ формируется обобщенное описание ситуаций для сложных элементов ГТС к верхнему уровню, на котором проводится смысловой анализ ситуации в ГТС в целом. В результате смыслового анализа ситуаций с использование предикатно-фреймовой модели, выполненного в блоке «.V», ЛПР может получить список возможных неисправностей в ГТС и Причин их появления. На втором этапе процедуры вывода, по смысловому описанию ситуации в ГТС в интерактивном режиме с ЛПР выбираются критерии управления сложными элементами, в соответствии с которыми генерируются конкретные управляющие решения. Выделение процедур вывода управляющих решений и анализа ситуаций в самостоятельные блоки дает возможность Программно реализовать в ИАССУ различные стратегии вывода решения. В результате этого в ИАССУ знания отделяются от способа их переработки, что позволяет качественно изменять и настраивать эвристический алгоритм функционирования ИАССУ при изменении ситуации и условий работы ГТС, а также обеспечить перенастройку семиотической модели 1ТС. В результате работу ИАССУ для ЛПР-диспетчера генерируются рекомендации по управлению ГТС и конкретным способам их реализации, которые представлены в виде фраз и текстов на ОЕЯ. Например, при необходимости Для ГТС увеличить подачу газа потребителю ИАССУ может рекомендовать диспетчеру ПО увеличить давление нагнетания КС, а диспетчеру КС --какие обороты ГПА при этом необходимо поддерживать.

При сомнениях в правильности сгенерированной АССУ на основе переработки ЗН и данных о ситуациях на ГТС управляющего решения ЛПР имеет возможность с помощью блока объяснения -- «Я» получить описание хода рассуждений при выводе, а также после внесения дополнительных данных или знаний повторить вывод. Общение ЛПР и АССУ осуществляется с помощью лингвистического процессора, обеспечивающего общение ЛПР и ЭВМ на ОЕЯ. На основе изложенных принципов построения ИАССУ на кафедре кибернетики химико-технологических процессов РХТУ им. Д. И. Менделеева разработана ГЭС ситуационного управления магистральными газопроводами 1123], реализованная на языке обработки символов LISP на ПЭВМ типа IBM-PC-AT (MS-DOS). Оперативная память составляет 170 Кбт; объем памяти для БЗ ГЭС, динамически подгружаемой в процессе работы, 80 Кбт. База знаний содержит около 200 ПП, описывающих поведение КС в различных ситуациях, 50 фреймов-понятий, описывающих структуру ГТС, основные понятия и элементы ГТС. Основная часть ПП в БЗ представляется фреймами-прототипами и может использоваться для большинства КС, оснащенных ГПА с газотурбинным приводом. Апробация указанной ГЭС проводилась при анализе ситуаций в многоцеховой КС и прилегающих к ней линейных участках и показала эффективность решений, вырабатываемых ГЭС.

2.6 Семантико-математическая модель понимания смысла технологических текстов для экспертных систем

В экспертных системах синтеза ХТС производств органических продуктов необходима переработка огромного объема семантической, или смысловой, информации, которая представляет собой знания о ПО --технологии производства продуктов тонкого органического синтеза. Знания о ПО, необходимые для поиска оптимальных решений указанной задачи синтеза на ЭВМ, должны храниться в виде БЗ, содержащий лингвистические модели разнообразных технологических текстов производства органических продуктов.

Каждая такая модель представляет собой словесное структурно-классифицированное описание химического способа производства продуктов, всех ХТП и вспомогательных технологических операций (ТО), а также инженерно-аппаратурного оформления ХТП, структуры связей между аппаратами.

При автоматизированном поиске семантического решения НФЗ синтеза ХТС, которое представляет собой подробное словесное описание сгенерированной технологической схемы ХТС, диалог ЭВМ --человек предполагает «понимание» ЭВМ смысла знаний, извлекаемых с помощью ЛПР из технологических текстов. Эта «операция понимания» смысла текстов осуществима лишь при переводе знаний, отображенных в предложениях текстов, на некоторый язык внутреннего представления -- (ЯВТ) в ЭВМ .

ЯВТ представляет собой семантико-математическую модель ОЕЯ, на котором описываются все технологические тексты.

Разработка сентиматико-математической модели ОЕЯ основана на следующих принципах .

1. Принцип достаточной полноты, суть которого состоит в том, что ЯВТ должен включать необходимое и достаточное число базовых основных элементов, чтобы иметь возможность отображать смысл любых объектов химической технологии (аппаратов, продуктов, ХТП, ТО и др.), описываемых в технологических текстах.

2. Пришит динамического расширения алфавита и грамматики ЯВТ, заключающийся в возможности ввода новых грамматических конструкций и элементов алфавита при описании тех объектов химической технологии, для которых существующими средствами языка это сделать невозможно.

3,Пришит порождения, обеспечивающий создание новых семантически и синтаксически правильных предложений и фраз ОЕЯ, на базе грамматики ЯВТ.

4. Принцип единственного представления на ЯВТ синтаксически разных предложений ОЕЯ, имеющих одинаковый смысл.

Предложена модель ЯВТ, которую можно формально представить в виде кортежа :

/. = <С, М. W. S. V. Л. />,

где С --алфавит ОЕЯ, М -- множество морфологических правил слов ОЕЯ, If--множество слов ОЕЯ, построенных с помощью морфологических правил из множества М, .V -- семантика слов ОЕЯ, Р -- множество синтаксических правил построения предложений ОЕЯ, А -- множество аксиом, представляющих множество семантически и синтаксически априорно истинных предложений ОЕЯ, /*" -- множество семантических правил генерации новых предложений ОЕЯ (или правил вывода), позволяющих расширять множество А.

Алфавит ОЕЯ (или множество С) включает в себя совокупность основ слов ОЕЯ и аффиксов (суффиксов и окончаний). Основа слова-- это часть слова, обладающая семантикой и состоящая из приставки, корня и суффикса, либо из приставки и корня, либо из одного корня. Например, одной из основ слов ОЕЯ является «ВКЛЮЧ», где «В» --приставка, «КЛЮЧ» --корень.

Для образования разных слов ОЕЯ необходимо к основе слова грамматически правильно добавить аффиксы. Каждой основе слова соответствует свое множество аффиксов, позволяющее строить однокоренные слова, имеющие близкий смысл и принадлежащие разным частям речи: «НАГРЕВАГРЕТЬ--СОГРЕТЫЙ». Аналогично, из основ слов и аффиксов строятся различные словоформы -- значимые отрезки речи, характеризующиеся относительной свободой перемещения и непроницаемостью, т. е, неспособностью включать внутрь себя какие-либо значимые отрезки речи. Например, слово-формами являются: «ПРОДУКТ-ПРОДУКТУ--ПРОДУКТОМ» и т. д. Формально алфавит ОЕЯ описывается словарем, в котором каждая основа слова и каждый аффикс однозначно определяются своим кодом, благодаря чему любое слово ОЕЯ, образованное из основы и аффикса, имеет уникальный код.

Множество Л, являющееся совокупностью морфологических правил построения слов ОЕЯ из основ и аффиксов, предлагается нами формально описывать системой лексико-морфологических функций (ЛМФ). Это однозначная грамматическая функция, которая по основе слова и грамматическому значению искомого слова определяет один из всего множества аффиксов и значением которой является словоформа ОЕЯ. Например, по основе «ПРОМЫВ» и морфологическому значению слова ОЕЯ (глагол, повелительное наклонение, активный залог) будет найден аффикс «АТЬ» (окончание) и определено словоформа «ПРОМЫВАТЬ».

Кроме рассмотренных ЛМФ, называемых прямыми, предложены и определены обратные ЛМФ, которые по окончанию слова вычисляют морфологическое значение слова и его основу.

Таким образом, ЛМФ позволяют реализовать принципы расширяемости и повреждаемости языка. Прямые ЛМФ порождают (генерируют) слова и словоформы, обратные ЛМФ дают возможность определять новые основы слов, а значит, расширять алфавит языка, следовательно, и ЯВТ.

Множество W-- совокупность слов ОЕЯ, образованных с помощью морфологических правил, включающих два множества: W = <В, 0>, где В-- множество базовых понятий в ПО, какими, к примеру, являются ПРОДУКТ, ОБОРУДОВАНИЕ, АППАРАТ, ХТП, СОСТОЯНИЕ, РЕЖИМ и т. д., а также все разнообразные химические и технологические объекты, определяемые этими понятиями. Например, к понятию «АППАРАТ» относятся «КРИСТАЛЛИЗАТОР», «РЕАКТОР», «ЭКСТРАКТОР» и т. д.

Множество Q составляют слова ОЕЯ, обозначающие атрибуты (свойства и характеристики) базовых понятий из В, какими, к примеру, являются: «ЦВЕТ», «ФАЗОВОЕ СОСТОЯНИЕ», «ПЛОТНОСТЬ», «УДЕЛЬНЫЙ ВЕС» и т. д.

Множество S раскрывает смысл слов из множества W и формально описывается в виде иерархической сети фреймов-прототипов, которые являются структурными моделями абстрактных стереотипов объектов химической технологии (понятий, операций, ситуаций).

Принципы разработки фреймов-прототипов для каждого из подмножеств В и Q разные. Смысл понятий из множества В определяется с помощью атрибутов и признаков, т. е. из слов множества Q, а смысл кажДПгО слава, принадлежащего множеству Q,-- путем перечисления элементов класса, определяемых этим понятием; так, например^понятие «ЦВЕТ» задается как совокупность элементов: «БЕЛЫЙ», «КРАСНЫЙ» и т. Д

Для построения синтаксически правильных предложений из слов множества W необходимо задать правила определения предлогов и окончаний на основе знаний синтаксиса, который устанавливает структуру разных типов предложений и роль каждого слова как члена предложения . Однако однозначное задание указанных правил, исходя только из синтаксиса, без учета семантики отношений между словами в предложении не всегда возможно. Например, для обстоятельства места, отвечающего на вопросы: где?, куда?, откуда?: (где?) «НА ПОВЕРХНОСТИ» --предложный падеж, (откуда?) «ИЗ ПРИЕМНИКА» -- родительный падеж, (куда?) «В ОТВАЛ» -- винительный падеж. В связи с этим для однозначного и формального описания подобных правил необходимо первоначально задать множество /*"--совокупность семантических правил (или правил вывода) в виде F = FIUF2, где F1 -- множество семантических отношений между словами ОЕЯ в предложении -- парадигматических и синтагматических.

В качестве синтагматических (контекстуальных) отношений выбрана паласная грамматика Филлмора, которая позволяет находить соответствие между словами в предложении и их семантическим представлением (16, 1^е)]. Падежная грамматика Филлмора исходит из того, что основой каждого предложения является сказуемое, выраженное глаголом, а все другие члены -- его аргументы. Все аргументы находятся к нему в определенном отношении и в соответствии с их функциональной ролью могут иметь 10 семантических падежей или отношений.

AGENTIV-- «АГЕНТ» -- одушевленный или неодушевленный субъект-- исполнитель действия, выраженного глаголом, член предложения -- подлежащее,

OBJECT -- «ОБЪЕКТ» -- имя существительное, на которое распространяется действие или состояние, выражаемое глаголом.

DIST-- «МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ» -- место действия или состояния, выражаемое глаголом.

DATIV-- «ДАТИВ» -- лицо, к которому имеет отношение действие или состояние, выражаемое глаголом.

INSTRUMENT-- «ИНСТРУМЕНТ» --неодушевленная сила или предмет, с помощью которого совершается действие, выраженное глаголом, и т. д.

На показано дерево синтаксического подчинения (ДСП), иллюстрирующее различные -типы семантических отношений между словами ОЕЯ, не относящиеся к сказуемому, выраженному глаголом «выпали» в предложении «выпали желтые игольчатые кристаллы готового продукта».

Для указания семантических отношений между предложениями и построения фраз ОЕЯ используются логические отношения вершины отображают слона -- члены предложения; дуги -- синтагматические отношения между слонами в ниже падежей Филлмора (agent, сн, object) (и), «v» (или), «-» (не), а также отношение включения. Последнее отношение отображает смысловые структурно-классифицированные связи между объектами, описываемые в технологических текстах. Логические отношения используются для отображения сложносочиненных и сложноподчиненных предложений. Так, например, сложноподчиненное предложение ОЕЯ: «если цвет раствора-бурый, то прекратить дозирование» можно представить в виде логической структуры: 1 и 2 -- безличные предложения: 1 -- «цвет раствора -- бурый*, 2-«прекратить дозирование*.

F2 -- множество типов структур предложений ОЕЯ, которое формально описывается системой деревьев синтаксического подчинения (ДСП). ДСП -- орграф, вершины которого отображают слова в предложении (либо коды слов ОЕЯ), а дуги -- семантические отношения между ними, определяемые падежами Филлмора. Следовательно, каждое ДСП определяет не только синтаксис, но и семантику предложений ОЕЯ. Все вершины ДСП взвешены или пронумерованы. Нумерация вершин проводится следующим образом: № 1- вершина, соответствующая сказуемому в предложении, выраженному глаголом; все вершины, исходящие из вершины № 1, нумеруются слева направо. Аналогично нумеруются все оставшиеся вершины-потомки по отношению к порождающим их вершинам ДСП.

Построение ДСП позволяет реализовать принцип представления одной синтаксической структурой идентичные по смыслу, но синтаксически разные предложения ОЕЯ. На рис..10.4 показано ДСП, отображающее синтаксическую и семантическую структуру трех предложений ОЕЯ: «в рубашку реактора включить горячую воду», «горячую воду включить в рубашку реактора», «включить горячую воду в рубашку реактора».

Теперь после построения ДСП можно однозначно задавать правила определения предлогов и окончаний, т. е. формализовать синтаксис ОЕЯ.

Множество Р--синтаксические правила построения предложений ОЕЯ, которое формализуется системой синтаксическо-морфологических цепей. Синтаксически-морфологическая цепь (СМЦ) -- линейная структура, задающая порядок слов в предложении и их типы связей между собой: согласование, управление, примыкание, в которых одно слово главное, а другое --зависимое. Рассмотрим сущность синтаксических связей. Согласование -- такая связь, при которой зависимое слово ставится в том же числе, роде, падеже, лице , что и основное слово; так в предложении «образовалась блестящая поверхность» 'зависимые слова «образовалась» и «блестящая» --3-го лица, женского рода, единственного числа, а слово «блестящая» стоит в именительном падеже, так же как и основное слово «поверхность».

Управление ~ такая связь, при которой зависимое слово ставится в том же падеже, какого требует основное слово.

Примыкание-- такая связь, при которой зависимое слово связывается с основным только по смыслу. Примыкают неизменяемые слова в предложении: наречия, деепричастия, неопределенная форма глагола.

Каждая СМЦ состоит из последовательности пятисимвольных кодов, в котором каждый четырехбуквенный код включает признаки типов синтаксических связей, признак части речи, а для существительных--признаки числа, падежа (для основных слов и при управлении), для глаголов -- признак наклонения, времени и для прошедшего и будущего времени --числа, лица, рода.

Соответствие между словом или кодом в СМЦ и ДСП задает цифра в пятисимвольном коде СМЦ, обозначающая номер вершины слова в ДСП.

Построение для каждого предложения отображающих его ДСП и СМЦ означает, что ЭВМ осуществила полный грамматический разбор предложения. Очевидно, что СМЦ и ДСП позволяют реализовать принцип порождаемости ЯВТ, поскольку позволяют генерировать новые семантически и синтаксически правильные предложения ОЕЯ.

Таким образом, рассмотренный ЯВТ формализует грамматику и алфавит ОЕЯ в области химической технологии производства органических веществ и позволяет ЭС определять смысл технологических текстов, без которых невозможно найти решение НФЗ синтеза ресурсосберегающих ХТС.

Заключение

Экспертные системы возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ) - совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область искусственного интеллекта имеет уже более чем 30-летнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматическое доказательство теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

С течением времени менялась точка зрения на методы решения этих задач. В 50-е годы основным направлением развития ИИ было построение моделей человеческого мозга в виде нейронных сетей. Однако, ввиду недостаточно высокого уровня развития вычислительной техники в то время, разработка нейронных сетей уступила место другим методам ИИ и вновь активизировалась лишь в 80-е годы, когда были разработаны первые нейрокомпьютеры (это направление ИИ активно развивается и в настоящее время).

Список использованных источников

1. В.П.Мешалкин Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения/-М.:Химия,1995.-368 с.

2. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.М.: Наука, 1987.

3. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М: Мир,

Размещено на Allbest.ru