Технические науки / 6. Электротехника и радиоэлектроника

Д.т.н., Селиванова З.М.

Тамбовский государственный технический университет, Россия

Синтез структуры интеллектуальных информационно-измерительных систем

В настоящее время для неразрушающего контроля (НК) качественных свойств материалов и изделий на производстве и в научных исследованиях применяются информационно-измерительные системы (ИИС), которые не в полной мере отвечают всем необходимых техническим характеристикам ИИС: оперативности, широкому диапазону исследуемых материалов (ИМ) и изделий, возможности контролировать комплекс определяемых параметров, требуемому метрологическому уровню результатов измерений. Кроме того, в ИИС не решены задачи повышения устойчивости к воздействию дестабилизирующих факторов (ДФ), функционированию в условиях неопределенности, возможности выбора метода контроля и изменения структуры ИИС в процессе контроля свойств материалов и технологического процесса их изготовления. Кроме того, использование ИИС ограничено предметной областью их применения.

Одним из путей повышения технической эффективности ИИС при решении поставленных задач, возникающих при контроле свойств материалов, является применение методов искусственного интеллекта при проектировании и синтезе структуры интеллектуальной информационно-измерительной системы (ИИИС), что позволит осуществлять интеллектуальные процедуры принятия решений по выбору оптимальных режимных параметров измерений в зависимости от измерительной ситуации, оптимизацию процедур в соответствии с выбранными критериями – оперативность и точность измерений [1].

Методологической основой решения задачи синтеза структуры ИИИС являются методы общей теории систем, искусственного интеллекта, нечетких множеств.

Основной целью решения задачи синтеза структуры ИИИС является создание универсальной структуры интеллектуальной системы с адаптацией к предметной области исследования, что позволит обеспечить полноту выполняемых функцией ИИИС, быстродействие, достоверность получаемых результатов, надежность, заданный метрологический уровень и повышение технической эффективности функционирования систем.

Новым в решении задачи синтеза ИИИС является следующее: применение интеллектуализации при синтезе ИИИС, которая предполагает применение методов искусственного интеллекта на всех этапах синтеза интеллектуальных систем; разработка алгоритма синтеза ИИИС с применением методов искусственного интеллекта; разработка моделей и алгоритмов в процессе синтеза ИИИС в зависимости от измерительной и информационной ситуаций.

Постановка задач синтеза ИИИС. Основными задачами при синтезе ИИИС являются следующие: разработка концептуальной модели синтеза ИИИС; создание модели процесса синтеза ИИИС; разработка структурной схемы алгоритма ИИИС, учитывающей особенности объектов контроля, в которой использование базы знаний, интеллектуального интерфейса, методов искусственного интеллекта, позволяет выбрать оптимальный алгоритм функционирования системы, трансформируемый в процессе контроля параметров ИМ в зависимости от измерительной и информационной ситуаций, что, в результате повышает оперативность, точность и эффективность ИИИС; разработка математического обеспечения, которое включает математические модели предметной области, исследуемых материалов, ИИИС, принятия решений в ИИИС, измерительных ситуаций; разработка метода контроля с элементами интеллектуализации, повышающего оперативность и точность контроля, в котором в результате применения процедуры искусственного интеллекта для выбора метода контроля в зависимости от измерительной ситуации, выбираются оптимальные режимные параметры измерений на основе расчетно-экспериментальных зависимостей; создание интеллектуального измерительного зонда, реализующего методы контроля и отвечающего конструкторско-технологическим и метрологическим требованиям; разработка программного обеспечения, позволяющего осуществить математическую обработку информации, полученной в процессе контроля, реализацию интеллектуального интерфейса, представление знаний в базах данных и знаний, алгоритм функционирования ИИИС; разработка метрологического обеспечения ИИИС для оценки результатов измерений, что позволит целенаправленно воздействовать на источники погрешности, автоматически корректировать результаты измерения и, в результате повысить метрологический уровень ИИИС.

Концептуальная модель синтеза ИИИС. Для успешного решения поставленных задач синтеза ИИИС необходимо обобщенное описание проблемной области, возможных измерительных и информационных ситуаций и других аспектов на концептуальном уровне. Укрупненное представление всех этих компонентов в компактной описательно-графической форме будем называть концептуальной моделью. Концептуальная модель содержит информацию о задачах и стратегиях проектирования, рисках, видах обеспечения ИИИС в зависимости от предметной области, измерительной и информационной ситуаций. Предлагаемая концептуальная модель отражает системные свойства [2]: способность к совершенствованию, однотипность структуры технических свойств, универсальность проектирования – возможность применения систем автоматизированного проектирования, изменение конфигурации структуры системы в процессе синтеза. Разработанная концептуальная модель синтеза ИИИС приведена на рис.1.

Особенностями концептуальной модели при синтезе ИИИС являются следующие: модель представляет собой развёивающуюся структуру в соответствии с этапами синтеза ИИИС; модель используется при разработке баз данных и знаний при создании ИИИСК; на основе концептуальной модели строятся функциональная и информационная модели ИИИС.

Модель процесса синтеза.

Используя теорию моделирования систем и системного подхода [2], модель процесса синтеза ИИИС можно представить в виде графа, показанного на рис.2 [3]. Модель процесса синтеза позволяет отразить преобразование архитектуры ИИИС и формирование новой структуры системы на основе типовой структуры по заданному алгоритму изменения конфигурации структур по разработанным продукционным правилам.

Рис.1. Концептуальная модель синтеза ИИИС

Рис.2. Модель процесса синтеза ИИИС

Вершины графа М_si, i= 1,…,3 отражают модели структур ИИИС: М_s1 – модель типовой структуры ИИИС; М_s2 – модель структуры ИИИС ИМ и изделий предметной области 1; М_s3 – модель структуры ИИИС ИМ и изделий предметной области 2; М_s4 – модель структуры ИИИС ИМ и изделий предметной области 3.

Преобразуется структура ИИИС в соответствии с изменением составляющих компонентов используемых модулей обеспечения: математического, программного, структурного и метрологического.

В модели процесса синтеза , i =1,…4 – операторы преобразования моделей структуры ИИИС при изменении конфигурации структуры в зависимости от измерительной ситуации. Измерительная ситуация определяется на основе идентификации свойств ИМ и формируется на основе модели исследуемого материала, метода контроля качественных свойств изделий, режимных параметров измерений.

Оператор можно представить в виде кортежа:

,

где = {, s= 1,…, k_o} – множество модулей математического обеспечения V_{мат о si}, программного обеспечения V_{ПрО si}, метрологического обеспечения V_{МО si}, синтезируемой структуры ИИИС; ={ , s=1…, k_к } – множество модулей структур ИИИС, отличающихся структурными компонентами: интеллектуальными датчиками, базами данных и знаний, микроконтроллерами и др.; - алгоритм изменения конфигурации структуры системы на основе разработанного множества продукционных правил:

R_пр = { R_пр1, …, R_пр4 }.

Операторы реализуют функции преобразования на основе разработанных продукционных правил: R_пр1 – продукционное правило, реализующее создание типовой структуры ИИИСК согласно модели М_s1; R_пр2 - продукционное правило, определяющее структуру системы в соответствии с моделью М_s2 ; R_пр3 - продукционное правило, позволяющее формировать структуру системы в соответствии с моделью М_s3; R_пр4 - продукционное правило, на основе которого создается структура ИИИС согласно модели М_s4.

Преобразование моделей структуры М_si, i= 1,…,4 операторами в соответствии с алгоритмом преобразования и продукционными правилами осуществляется в следующем порядке:

; ;

; .

Структурная схема алгоритма синтеза ИИИС строится на основе разработанных концептуальной модели, модели процесса синтеза, приведенных на рис. 1,2. На структурной схеме представляются модули математического, программного, метрологического обеспечений ИИИС, модули структур, информационных связей, технических связей и подсистема изменения конфигурации составляющих структуру системы модулей в соответствии с алгоритмом функционирования ИИИС (рис. 3).

Модуль структурного обеспечения содержит систему измерительных датчиков; интеллектуальные измерительные зонды, отличающиеся нагревательным элементом (линейным или плоским разной конфигурации в зависимости от класса теплопроводности ИМ); блок питания с выходными напряжениями U₁, U₂, U₃ в соответствии с формируемой структурой S₂,…S₄; устройство формирования импульсов нагрева для структур S₂, …S₄, базы данных и базы знаний для каждой из структур S₁, …, S₄.

В соответствии с концептуальной моделью и со структурной схемой алгоритма синтеза предлагаются основные этапы синтеза ИИИС:

1. Идентификация информационной ситуации для рассматриваемой предметной области.

2. Разработка математического обеспечения ИИИС.

На этом этапе для рассматриваемой предметной области разрабатываются задачи проектирования и математические модели (рис. 3). Методы искусственного интеллекта на этом этапе применяются при представлении знаний (фреймы, нечеткие множества), самообучении системы, использовании знаний для решения задачи распознавания образов, выбора метода контроля в зависимости от измерительной ситуации, оптимизации режимных параметров измерений, принятия решений в условиях неопределенности при функционировании ИИИС.

3. Разработка программного обеспечения ИИИС.

Программное обеспечение позволяет реализовать алгоритм функционирования ИИИС, интеллектуальные процедуры по выбору оптимальных режимных параметров измерений в зависимости от измерительной ситуации, принятию решений блоком принятия решений (БПР) в условиях неопределенности, по выбору метода контроля в соответствии с классом исследуемых материалов, определению адаптивных стратегий контроля для повышения метрологического уровня и прогнозирования результатов измерений. Рекомендуется проектирование ИИИС на базе PIC микроконтроллеров фирмы MICROCHIP и при программировании использовать язык программирования С.

4. Разработка архитектуры ИИИС.

Созданные модели и решаемые задачи при математическом обеспечении ИИИС во многом определяют архитектуру ИИИС. Архитектура ИИИС должна обеспечивать применение методов искусственного интеллекта, в частности, для приобретении знаний, которые формируются в базе знаний системы, принятия решений в автоматизированном режиме при реализации алгоритма функционирования системы.

Архитектура ИИИС должна отличаться от существующих своей универсальностью и многофункциональностью. Эти свойства реализуются в результате применения модульной структуры ИИИС, где каждый модуль структуры S₂, S₃, S₄ формируется в результате интеллектуальной процедуры изменения конфигурации основной типовой структуры S₁ ИИИС в соответствии с правилами R_пр. Типовая структура S₁ включает следующие основные компоненты: базу знаний на основе микроконтроллеров, содержащую информацию по ряду предметных областей: о методах измерения параметров свойств материалов и изделий, моделях ИМ, измерительных процедурах, аппроксимирующих зависимостях для коррекции результатов измерения при воздействии дестабилизирующих факторов и др.; измерительно-вычислительное устройство на базе микроконтроллера; интеллектуальный измерительный зонд, содержащий три усилителя с различными диапазонами усиления, измерительные ячейки ИЯ₁, ИЯ₂, ИЯ₃ соответственно для формирования каждой структуры S₂, S₃, S₄.

Синтез структуры ИИИС осуществляется в соответствии с моделью процесса синтеза (рис.2).

5. Метрологическое обеспечение ИИИС.

Согласно разработанной структурной схеме алгоритма синтеза ИИИС метрологическое обеспечение включает: определение погрешностей измерений и метрологический анализ результатов измерений. В базе знаний ИИИС создан фрейм «Метрологическое обеспечение», который содержит следующую информацию: способы метрологического обеспечения – испытание, поверка, аттестация, калибровка; способы обработки измерительной информации - аналитический, метрологического эксперимента, эмитационное моделирование, математические зависимости для расчета погрешностей и их характеристик; методы оценки результатов функционирования ИИИС, например, на основе критерия Демпстера Шафера.

Разработка метрологического обеспечения позволяет осуществить измерение параметров изделий с прогнозируемой допустимой погрешностью.

Алгоритм синтеза ИИИС.

1. Проводится анализ результатов идентификации информационной ситуации для рассматриваемой предметной области при синтезе структуры ИИИС.

2. Формируются основные компоненты ИИИС и создаются базы данных и знаний для ряда предметных областей.

3. Разрабатывается типовая структура ИИИС для соответствующей предметной области.

4. На основе модели процесса синтеза (рис.2) в ИИИС блок принятия осуществляет интеллектуальные процедуры принятия решений с использованием процедурных правил R_пр о выборе структуры S₂, S₃, S₄ в соответствии с техническим заданием на проектирование и измерительной ситуацией.

Рис.3. Структурная схема алгоритма синтеза ИИИС

5. Для выбранной структуры S₂, S₃, или S₄ формируются необходимые

структурные компоненты: соответствующая измерительная ячейка интеллектуального измерительного зонда, микроконтроллер, усилитель требуемого диапазона усиления измерительных сигналов. Принимаются решения в БПР с использованием информации из базы знаний о математическом, алгоритмическом, программном и метрологическом обеспечении для каждой из структур S₂, S₃, S₄.

Результаты работы. Разработаны модели концептуальная и процесса синтеза ИИИС, структурная схема алгоритма синтеза, которые положены в основу создания этапов синтеза ИИИС и алгоритма синтеза с применением методов искусственного интеллекта. Алгоритм синтеза основан на применении интеллектуальных процедур при изменении конфигурации архитектуры системы: математического, программного, структурного и метрологического обеспечений, по разработанным процедурным правилам в зависимости от измерительной и информационной ситуаций. Разработанный алгоритм синтеза позволяет обеспечить надежность и оперативность функционирования системы, заданный метрологический уровень измерений, сократить материальные и временные затраты на создание ИИИС.

Литература

1. Селиванова, З. М. Задачи проектирования интеллектуальных информационно – измерительных систем контроля свойств материалов/ З. М. Селиванова// Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования, образование. Т.8: сб. трудов Третьей международной научно – практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». 14 – 17.03.2007, Санкт – Петербург, Россия / Под ред. А. П. Кудинова, Г. Г. Матвиенко. СПб.: Изд – во Политехн. ун -та, 2007. с. 35 – 36.

2. Советов, Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев – 4-е изд. стер. – М.: Высш. шк., 2005 – 343 с.

3. Ахремчик, О.Л. Информационная база для автоматизированного проектирования схем систем управления технологическими объектами / О.Л. Ахремчик // Информационные технологии. – 2009.-№8. – с. 17-21.