Принципы построения имитационных моделей сложных технических систем для интегрированных экспертных систем реального времени

Г.В. Рыбина

Московский государственный инженерно - физический институт (технический университет)

Abstract –This paper discusses some principles of the development the outside world modeling subsystem - one of the most important components in integrated real time expert system. Specifics approach in creation the simulation models for complex technical systems are proposed. And on the base of the instrumental system G2 (Gensym. Corp) described the realization of this approach as an example.

Введение

Доминирующие в последнее время тенденции и интеграции исследований в различных областях особенно ярко проявляются при создании динамических интегрированных экспертных систем реального времени (ИЭС РВ), поскольку в этом случае необходимо обеспечить [1]:

моделирование внешнего мира и различных его состояний;

представление, хранение и анализ изменяющихся во времени данных, поступающих от внешних источников;

выполнение одновременных временных рассуждений о нескольких асинхронных процессах и обеспечение механизма рассуждений при ограниченных ресурсах и др.

В связи с этим необходимы специальные инструментальные средства (ИС), позволяющие проектировать ИЭС РВ, способные функционировать в динамических проблемных областях (ПО) при возможной корректировке стратегий поиска и пополнения базы знаний в процессе поиска решения. Наиболее известными из таких ИС в настоящее время являются G2 (Gensym Corp.) и RTworks (Talarian Corp.).

За последние годы автором накоплен определенный опыт разработки ИЭС РВ на основе средств G2 для задач диагностики и управления, таких как: управление электрофизическим комплексом, диагностика сложных технических систем, прогнозирование радиационных повреждений бортовых микро-ЭВМ, контроль предстартовой подготовки ракетоносителей, радиоэкологический мониторинг территорий, прилегающих к атомным электростанциям [2].

Несмотря на внешнее различие ПО, предметом исследований являлись сложные технические системы (СТС) дискретного и непрерывно-дискретного типа, для которых использование ИЭС РВ обеспечивает поддержку решения таких основных задач, как:

динамическое моделирование процессов функционирования СТС;
контроль работы СТС, регистрация отклонений от заданного режима, сигнализация о предаварийных ситуациях и аварийное отключение и др.;
изучение действий операторов по управлению СТС и обучение персонала;
удобный графический интерфейс пользователя для наблюдения за изменениями основных параметров СТС и др.

В связи с этим существенно изменяется архитектура ИЭС, предназначенной для решения задач в РВ, т.к. модифицируются практически все базовые компоненты статической ИЭС и добавляются две новые подсистемы - моделирования внешнего мира и сопряжения с реальным оборудованием, а также значительно изменяется и технология создания ИЭС РВ, которая определяется используемыми ИС.

Однако в целом теория, методология и технология создания ИЭС РВ не вышли из стадии начальных экспериментальных исследований, поэтому данная проблема является весьма актуальной и важной. В фокусе внимания предлагаемой работы находятся вопросы, связанные с построением одного из важнейших компонентов ИЭС РВ – подсистемы моделирования внешнего мира.

1. Постановка задачи

Вопросы моделирования внешнего мира и различных его состояний в РВ являются кардинальными при построении любой ИЭС РВ. Наиболее востребованными здесь оказались методы и средства имитационного моделирования (ИМ), т.к. размерность решаемых задач и неформализуемость СТС, для которых разрабатываются ИЭС РВ, не позволяют использовать строгие математические методы.

С точки зрения взаимопроникновения интеграционных процессов позиции традиционных экспертных систем (ЭС) и ИМ достаточно близки, поскольку и те и другие основаны на использовании моделей (математических – в случае ИМ и экспертных – в случае ЭС), носящих равноправный характер, объединение которых может обеспечить получение нового качества принимаемых решений и общего результата в целом. Однако проблемы совместного использования ЭС и ИМ решаются только с узких, частных позиций разработки конкретного приложения, не затрагивая проблемы интеграции в общем виде.

В исследованиях автора [3] эти вопросы рассматриваются и решаются в рамках универсальной задачно-ориентированной методологии (ЗОМ), предназначенной для использования в статических и динамических приложениях и представляющей собой совокупность моделей, методов, алгоритмов и процедур для создания прикладных ИЭС.

Проблему интеграции в ЗОМ предлагается рассматривать с точки зрения трех уровней интеграции, для каждого из которых была предложена классификация ИЭС, введены понятия ИЭС с поверхностной и глубинной интеграцией компонентов, и показано, что методологии разработки простых ЭС могут применяться только для создания ИЭС с поверхностной интеграцией и совершенно неприменимы для ИЭС с глубинной интеграцией. В этом случае предлагается применить подход, связанный с усовершенствованием ЭС путем включения нетрадиционных для них функций некоторого компонента N (где N - это СУБД, ППП, система ИМ и т.д.), что является важной концептуальной основой ЗОМ.

В данном случае наибольший интерес представляют вопросы интеграции ЭС с ИМ в рамках ИЭС с глубинной интеграцией компонентов. Модульный принцип построения ИЭС на основе ЗОМ, а также имеющееся сходство между отдельными понятиями в ЭС и ИМ обеспечивают возможность интеграции этих технологий.

Кроме того, сложность выбранных СТС делает невозможным применение строгих математических моделей для их описания, поэтому основной путь решения проблемы - построение имитационной модели (М^ИМ), причем предпочтение была отдано методам интеллектуального ИМ [4].

Ниже приводится пример построения М^ИМдля системы жизнеобеспечения электрофизического комплекса (ЭФК), являющегося типичным представителем СТС.

2. Имитационные модели системы жизнеобеспечения ЭФК

Для упрощения дальнейшего описания структуры М^ИМ ограничим количество подсистем в системе жизнеобеспечения одной подсистемой - обеспечения вакуума. С точки зрения ИМ, системы жизнеобеспечения ЭФК представляют собой дискретно-непрерывные системы, теоретико-множественная модель которых, в общем случае, выглядит следующим образом:

М^ИМ_СЖ= <М_ОУ, М_Р, М_СВ, V^x, V^u, V^e, V^y, V^z, S, F^y®
u, F^{xeu® yz} >, где М_ОУ–модель объекта управления; М_Р–модель регулятора; М_СВ–модель случайных воздействий; V^x= {v^x_i}, i=(1,m) – множество контролируемых неуправляемых входов; V^u = {v^u_j}, j=(1,s) – множество контролируемых управляемых входов М_ОУ; V^e = {v^e_h}, h=(1,k) – множество случайных возмущений; V^y = {v^y_l}, l=(1,r) – множество выходных параметров М_ОУ (используется в регуляторе); V^z = {v^z_o}, o=(1,q) – множество выходных параметров М_ОУ (используется в регуляторе); S = {s_c}, c = (1, n) – множество возможных (допустимых и нештатных) состояний; F^{y® u} – функция генерации управляющего вектора u(t_i+1) на основе поступившего выходного вектора y(t_i); F^{xeu® yz} – функция отображения входа объекта управления (ОУ) в его выход.

Если обозначить через I вход М_ОУ (V^x, V^u, V^e), а через O выход (V^y, V^z), то o(t) = F^{xeu® yz}(i(t ), " t I [v, t], o^(k)(v), k=0;(n-1), t), где [o^(k)(t)](t=v)=o^(k)(v), k=0;(n-1) – начальные условия (НУ). Таким образом, выход в любой момент времени t - есть некоторая функция и от входа, и от НУ.

Выход М_ОУ имеет размерность (r+q) ? n, таким образом O I S, а каждое конкретное состояние ОУ описывается множеством выбранных (по разным критериям) свойств: C^~={c^~₁,…, c^~l}, где C^~- означенные свойства ОУ. Таким образом, через множество С^~ можно описать множество состояний S I S^{д I}S^нш, где S^д – множество допустимых, а S^нш – множество нештатных состояний.

Такое формализованное представление М^ИМ системы жизнеобеспечения ЭФК описывает работу системы жизнеобеспечения, однако остается достаточно абстрактным для дальнейшей реализации. В данной работе, для дальнейшей детализации М^ИМ применялось средство “Rational Rose RealTime 6.0” (Rational Software Corp.), в котором поддерживается объектно-ориентированная парадигма анализа и проектирования, а в качестве языка построения модели используется UML с расширениями для поддержки разработки систем РВ.

Основная идея заключается в том, что все элементы UML+UML-RT, можно расписать с помощью диаграммы классов, а для класса расписать диаграмму переходов и состояний. Например, все элементы оборудования, составляющие М_ОУ и M_Р, будут представлены в виде капсул (абстрактного представления понятий реального мира, т.е. оборудования системы жизнеобеспечения ЭФК) с необходимым набором портов (абстрактного представления каналов передачи данных реального объекта), через которые приходят сообщения от других элементов (капсул в абстрактном понимании, оборудования ЭФК в реальном мире).

Так как OI S, то выход (V^y, V^z) М_ОУ полностью описывается атрибутами капсул, представляющих М_ОУ, часть входа (V^u) описывается атрибутами капсул, представляющих М_Р, часть (V^e) - капсулами компонента, представляющего собой генератор случайных воздействий, а каждая “стрелка” (® ) представляется каналом передачи сообщений (информации) – протоколом.

Для каждой капсулы создается диаграмма состояний и переходов, совокупность которых для всех капсул раскрывают (представляют) функции F^{y® u}, F^{xeu® yz}. Получаем следующее представление М^ИМ в терминах UML-RT:

М^ИМ_СЖ= <C, P, S, T, E, R_C, R_P, A>, где С – множество капсул; P – множество портов; S – множество состояний капсул; T – множество переходов; Е – множество событий, наступление которых инициирует переход к другому состоянию; R_C – множество отношений между капсулами; R_P – множество отношений между протоколами; А – механизм отслеживания событий и инициирования, соответствующих переходов.

Полученное представление М^ИМ позволяет перейти к ее реализации на инструментальном уровне, в данном случае в среде G2, в которой описанная модель не претерпевает существенных изменений: диаграмма классов, разработанная в Rational Rose RealTime, становится аналогичной диаграммой в среде G2; иерархия протоколов переходит в иерархию соединений (connections) и отношений (relations); логика диаграммы переходов и состояний описывается правилами конструкции “whenever”, которые дают возможность реализовать механизм отслеживания событий.

Под событием понимается нахождение системы в априорно известном состоянии: переменная, параметр или атрибут объекта получает новое значение; при присвоении значения переменной произошла ошибка; переменная утратила свое значение (значение больше не актуально); создан объект какого-либо класса; объект передвинут (изменил координаты) на рабочем пространстве; объект перешел в активное и неактивное состояние; два объекта стали находиться в определённом отношении; два объекта стали находиться в любом отношении; два объекта были соединены между собой.

Следовательно, М^ИМ в среде G2 можно представить следующей совокупностью:

М^ИМ_СЖ= <СL, O, C, E, RL_E, R_Cl, R_O>,

где CL – множество классов системы, О – множество объектов, С – множество соединений между объектами, E – множество модельных событий, RL_E – множество правил машины отслеживания событий, R_Cl – множество отношений между классами, R_O – множество отношений между объектами.

3. Методика построения имитационных моделей СТС

Таким образом, в рамках ЗОМ была создана следующая конкретная методика построения М^ИМ СТС (в G2):

1. Проводится анализ ПО, выделяются основные понятия ПО, их характеристики и операции их функционирования.

2. В G2 описываются абстракции данных понятий в виде классов. Характеристики понятия СТС с помощью атрибутов, а операции с помощью методов.

3. С использованием мощного визуального редактора строится схема оборудования реальной СТС с помощью программных объектов, экземпляров описанных классов. При этом взаимосвязи между объектами реальной СТС задаются с помощью соединений и отношений.

4. Получаем S=<O, R>, где O – множество объектов схемы, R – множество отношений между ними.

5. Строится множество модельных и временных событий – E={e_i}. Модельное событие – априорно заданное состояние, т.е. набор означенных атрибутов одного или более объектов. Временное событие – некое, априорно заданное модельное РВ.

6. Строится множество действий D={d_j}, связанных с множеством событий E, (действие – это совокупность методов объектов схемы S), а также планировщик их совместного функционирования (последовательно, параллельно, с временной задержкой). Длительность действий моделируется в G2 конструкциями типа “wait for t”, где t – время задержки.

7. На основании пунктов 4 и 5 строится “машина отслеживания событий”, основными функциями которой является сканирование состояний системы и при переходе системы в одно из состояний, для которого описано событие в множестве Е - инициирование действия, связанного с данным событием. Этот механизм в среде G2 реализуется с помощью правил типа whenever.

Определяется множество начальных состояний B. Инициализация схемы S одним из начальных состояний происходит путем выполнения конструкций типа initially.

Заключение

Исследования выполнялись в лаборатории “Системы искусственного интеллекта” кафедры Кибернетики МИФИ при поддержке РФФИ РАН (грант №00-01-00679)

Литература

Рыбина Г.В. Особенности и принципы построения интегрированных экспертных систем для диагностики сложных технических систем. //Приборы и системы управления. 1998, №9, с.12-16.

Рыбина Г.В., Рыбин В.М. Динамические интегрированные экспертные системыреального времени: анализ опыта исследований и разработок. //Приборы и системы управления. 1999, №8, с.4-8.

Рыбина Г.В. Задачно-ориентированная методология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем для статических проблемных областей. //Известия РАН. Теория и системы управления. 1997, №5, с.129-137.

Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. //Языки РДО. – М.: АНВИК, 1998, 427 с.

Site of Information Technologies
Designed by inftech@webservis.ru.