автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Интеллектуальная система оперативно-диспетчерского управления процессом подготовки природного газа для заправки автомобилей

РГ6 од

] 0 'Государственная академия нефти и газа

им. И. Л1. ГУБКИНА

На правах рукописи УДК 62-621.2:058.011.50

ЭРБОЛАТОВ Уллубий Абдуллаевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОПЕРАТИВНО-ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПОДГОТОВКИ ПРИРОДНОГО ГАЗА ДЛЯ ЗАПРАВКИ АВТОМОБИЛЕЙ

05.13.07 — Автоматизация технологических процессов и производств (по отраслям)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва —

№93

/

Работа выполнена в Государственной академии нефти и газа им. И. М. Губкина

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор БРАГО Е. Н.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, МКРТЧАН Я. С., кандидат технических наук, доцент ЕРМОЛАЕВ А. И.

Ведущая организация: Государственное предприятие «ДАГЕСТАНГАЗ-ПРОМ»

Защита состоится ¿-^¿^¿-В^Р " 1993 г. в часов

в аудитории на заседании специализированного совета

Д 053.27.10 в Государственной академии нефти и газа им. И, М, Губкина по адресу: 117917, , г. Москва, ГрП 1, Ленинский проспект, 65, ГАНГ им. Й. М. ГУБКИНА

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке академии.

Автореферат разослан

1993 г.

Ученый секретарь специализированного совета, д. т. н., профессор

Е. В. ГлИвенко

- ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Д^туальность теш. В настоящее время в связи с высокой потребностью в газомоторном топливе для автотранспорта, введены в строП и эксплуатируются стационарные автомобильные газонаполннтельные компрессорные станции на 500 заправок в сутки ( АШКС - 500 ).Такие станции должны предоставить потребителю требуемое количество компримирован-но го природного газа (КШ') заданного качества. АПКС-ПОО является достаточно сложным технологическим объектом с непрерывным характером производства,функционирующим в условиях неопределенности.

Существующая система управления АП1КС-500 не позволяет учитывать неполноту информации,а также лингвистическую неопределенность управляющих ретенго'1,принимаемых оперативно -лиспе тч ер скш. п ер со на л ом (ОДП). Таким образом, возникает необходимость в разработке и представлении, в распоряжение ОДП средств анализа ситуации с целью принятия управляющих решений.Динамика и неопределённость производственного процесса делают задачу управления достаточно сложной.Для эффективного решения этой проблемы предлагается осуществить "интеллектуализацию" существующей системы управления путем разработки и реализации экспертной системы (ЭС).

Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) показывают,что все больше внимания уделяется вопросам практического применения ЭС в ряде отраслей,в том числе и в 'нефтегазовой промышленности.

Ца объектах отечественной нефтегазовой промышленности "вопросы совершенствования системы управления стоят довольно остро,это связано с тем»что используемое технологическое оборудование имеет низкую надежность и не всегда существует возможность получения достоверной и полной информации о ходе технологического процесса,что усложняет принятие управляющих решений. .

.Из вышеизложенного следует,что разработка интеллектуальной системы оперативно-диспетчерского управления процессом подготовки природного яв-

ляется актуальной задачей.

• Цель работы. Целью диосертоционной работы является анализ и применение методов Ш для построения интеллектуальной системы оператшшо-диопетчерского управления ЛЮОЛУ/ на автомобильной газонаполнительной компрессорной станции. ; Основные задачи работы :

1. Исследование технологического процесса подготовки природного газа для заправки автомобилей.

2. Синтез структуры интеллектуальной системы оперативно-диспетчерского управления на АГНКС-бСЮ.

3. Анализ методов ИИ в выбор модели представления знаний ,"адекватной задаче оперативно-диспетчерского управления.

, 4. Разработка логико-лингвистических моделей принятия решений нр АГНКС-500.

5. Создание демонстрационного прототипа ЭС "ЖСИСГАЗ".

Методика исследования. Использовались методы искусственного интеллекта,методы экспертных оценок,теория нечетких множеств.

Научная новизна. Синтезирована структура ИС0Д7 на АШКС, которая может быть применена для управления широким • спектром технологических объектов нефтегазоий отрасля.

Предложено использование единого формализма представления знаний для решения разнотипных задач.

Предложен оригинальный метод структурированного представления знаний.

Разработаны логико-лингвистические модели,позволяющие СЩ1 принимать эффективные решения по выбору режима работы , станции,управлению и. диагностике оборудования АШКС в условиях лингвистической неопределенности.

Практическая ценность. Решение задатя оперативно-диспетчерского управления АГНКС-500 осуществлено в условиях неопределенности.

Разработана.ЗС,которая является основой ИСОДУ на • ' АШКС-500.

Разработаны логико-лингвистические модели для решения трпх разнотипных задач,возникающих на АШКС-5С0:

- выбор режима работь станции;

- 5 -

- управление установкой осушки ЕКУО -1/25 ;

- диагностика компрессорной установки 2ГМИ-1,3/12-550_. В результате выполнения хоздоговорной научно-иоследоватекь-ской работы, выполненной на кафедре АШ ГАНГ им.Губкика,

ЭС "ЖСИСГАЗ" внедрена на АГНКС-500 Jf I Ш "Дагестангазпром", ожидаемый экономический эффект - 95 тыс.рублей в ценах 1991 года,что. подтверждено актом*о внедрении.

Апробация работы. Основные положения и резулыатн исследований докладывались и обсувдались :

на 6-ой и 8-ой Научно-практической конференции молодых ученых Дагестана Лйхачкала, 1984,1986 гг./,на Всесоюзной конференции молодых ученых и специалистов нефтегазовой промышленности /Москва, 1990 г./,на Научно-технической конференции "Автомаtei-запия объектов газовой промышленности" /Калининград,1991г./, на Всесоюзной научно-технической конференция "Развитие нефта- . газового комплекса страны" /КисловодскД991г./.

Публикация. По теме опубликовано пять печатных рабо!'.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения,пяти глав¿заключения,списка использованной лигерв-туры и прилояений.Общий объем 158 страниц машинописного текста,в том числе 17 рисунков и 5 таблиц.Список литературы включает.79 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В введении показана актуальность задачи совершенствования системы управления процессом подготовки КПГ для заправки автомобилей.позволяющей повысить эффективность и качество принимаемых решений для осуществления оперативно-диспетчерского управления АГНКС-500.Сформулирована цель диссертации и определены задачи,решение которых необходимо для достижения поставленной цели. . .

ТГ-1РЗАЯ ПАВА. "ОБЗОР СОСТОЯ? Ш ПРОБЛЗ Ы"

Глава включает анализ путей совершенствования систем управления производственными объектами с использованием методов Ж.Отмечено,что в связи с развитием методов Ш и со. верпенствованием программных и технических средств вычислительной техники появляется возможность организации нового подхода к рзз'работко систем.у'цравдоювг.-Яшгё подход закляз-

чается в интеллектуализации системы управления, что позволяет 'адекватно моделировать технологические процессы в уо- ' ловнях иеопределанности.Кроые того.,включение ЭС в систему управления позволяет использовать знания и производственный опит нисококвалиаицированных специалистов для принятая управленческих решений.

Проводимые в настояние время исследовании показывают, что классические методы теории оптимального управления оказались трудно применимыми для решения задач управления в условиях неопределенности,иоскольку требовалась высокая точность в моделировании,что было недоотиюшо на практике. Одним из наиболее перспективных направлений отала разработка интеллектуальных систам управления с применением ЭС;способных работать с лингвиста чески неопределенно!) информацией. Особенностью, интеллектуальной системы является то,что информация (модель) и управленческие функции (механизм логического вывода) являются сдельными частями,таким образом, всегда имеет возможность корректировки (совершенствования) модели или,при необходимости,ее замены без изменения логи-гического вывода.

В данной главе представлены этапы проектирования ЭС: и) выявление знаний; б) представление знаний ; в) использование знаний.Причем выявление и представление знаний соответствует процессу моделирования,а'использование знаний - процессу принятия решений.В результате проведенного анализе сделан вывод,что известные классические модели не всегда применимы для описании, производственной ситуации с той адекватностью,которая достигается при имитационном моделировании, основанном на знаниях.

Рассмотрены критерии применимости ЭС для решения задач управления. Определены особенности оператишо-диспегчерско-го управления технологическими объектами нефтегазовой отрасли ¡сделан вывод,что ряд объектов,в частности МНКС.нуНг дается в совершенствовании системы оперативно-диспетчер- ■ ского управления,которое может быть осуществлено с использованием методов искусственного интеллекта.Приведены примеры использования ЭС в нефтегазовой отрасли.

ГДАРЛг_"АП1КС - КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ"

Данная глаза посвящена исследованию объекта управления, в качестве которого выбрана автомобильная газона-полни тельная компрессорная станция на 500 заправок в сутки (АЕНКС-600).Отмечено,что эксплуатируемые АГНКС-600 отличаются громоздкостью,недостаточной надежностью,сложностью в обслужи ваши и управлении.Но несмотря на все эти недостатки в настоящее время функционирует большое количество АПКС указного типа .В связи с этим возникает задача совершенствования не только технологического оборудования, но и системы управления.

В настоящее время отсутствует достаточное количество газобалонинх автомобилей,в результате чего АГНКС-500 не загружены полностью,кроме этого,существенное влияние на функционирование АГНКС оказывают такие, неуправляемые параметры как влажность,поступающего на станцию газа и атмосферные условия.В связи с этим возникает задача выбора оптимального режима работы станции с целью, экономки эн.ергоре-сурсов.

В главе выполнено исследование технологического процесса подготовки природного газа-для заправки автомобилей, включающего в себя пять подпроцессов:сепарацию,компримиро-вание,осушку,хранение и редуцирование.В результате прове-денеых'исследование показано,что наиболее сложными для управления и диагностики являются компрессорное оборудование и устройство осушки.

Принятые на АГНКСгБОО,дорогостоящие адсорбционные устройства осушки сложны в эксплуатации и требуют больших, расходов электроэнергии при низкой надежности системы управления. Кроме того,система автоматического управления устройством осушки не позволяет получить КПГ с заданным качествам,т.е. с вйагосодержанием не более 0,009 г/м3. Основной проблемой при управлении установкой осушки является определение последовательности дейстшА для своевременного переключения адсорберов,работающих попеременно в

режиме осушки газа и регенерации адсорбента.При этом,необходимо минимизировать время работы электроподогревателей,с целью экономии энергоресурсов,при условии,что достигнута требуемая глубина осушки газа.При возникновении аварийных, ситуаций в процессе осушки газа,ОДП получает определенные сигналы.При их появлении ОДП выполняет соответствующие дей-. ствия,направленные на устранение аварийной ситуации.

Актуьльность устранения ситуаций,приводящих к выходу из строя компрессоров возрастает по мере увеличения загрузки станции.В связи с этим.о^ень вакна возможность диагностики с целью выявления неисправностей компрессоров и для проведения профилактических работ.

В главе определено,что для эффективного функционирования АШСО в целом необходимо решить три разнотипные задачи :

- выбор режима работы станции;

- управление процессом осушки КПГ;

- диагностика компрессорного оборудования.

Исследование процесса подготовки природного газа для

заправки автомобилей и системы управления А1НКС показывает, -что существующая система управления,построеннаяУна базе тра- . диционных средств автоматики,не позволяет ОДП в нештатных ситуациях оперативно принимать решения по управлению АГНКС. В главе отатчено,что оборудование АППСС функционирует в недетерминированном пространстве ситуаций.поэтому для оперативно-диспетчерского управления станцией оребуется учитывать . опыт и интуицию эксперта. '

ГЛАВА ТРЕТВД. "РАЗРАБОТКА - СТРУКТУРЫ ИРОДУ.

Разработка структуры является одной из основных задач при проектировании интеллектуальной системы управления.Для создания системы,способной использовать знания об объекте и помогать пользователю принимать решения по управлении производством в условиях неопределенности" необходимо наделить её > следующими функциям : способностью хранить и обновлять зна-' ния,обосновывать решения,прогнозировать развитие производствен-\ ной ситуации,взаимодействовать с пользователем и вырабатывать : ■ управляющие решения на основе имеющихся знаний И. поступающей

извне информации.

С учетом характера решаемых на АШКС задач и формой взаимодействия с технологическим процессом,предложены и разработаны структуры интеллектуальной системы и её"программной части,включающей базу знаний (БЗ),механизм логического вывода (ШВ),диалоговый интерфейс пользователя (ДИП) и подсистему приобретения знаний (ППЗ) .Предлагаемая структура не является автономно функционирующим программным 1фодуктом,а разрабатывается как интеллектуальная "надстройка",существующей на АГНКС,системы управления. БЗ и ШВ определяют две основные интеллектуальные характеристики ЭС: способность хранить знания и умение оперировать ими .При проектировании ЭС значительные, усилия и время затрачиваются на разработку БЗ.т.е. на накопление знаний, определение модели их представления,структурирование,заполнение БЗ и поддержание ее в актуальном состоянии.

При разработке БЗ учитывались .следующие особенности АПЖС-600: наличие относительно независимых блоков оборудования, динамичность функционирования,частая смена ситуация, обновление больших массивов измерительных данных,характеризующих состояние станции.

В диссертации предложен оригинальный метод структурирования знаний,который позволяет ЭС эффективно работать в реальном масштабе времени,т.к. существенно ускоряет процесс принятия решений.Сущность метода заключается в том,что БЗ в соответствии со спецификой объекта управления разбивается на независимые блоки,каждый из. которых позволяет решать определенную задачу (управление,диагностика .планирование изд.) для заданного типа оборудования.(компрессоры,устройство осушки и т.д.) или станции в целом.Таким образом,общая или глобальная база знаний (ГБЗ) структурнЬ состоит"из ряда локальинх баз знаний (1БЗ),в свою очередь включающих блоки логических правил (БШ1) и блоки нечетких данных (Е1Д). БЛП представляет собой- модель знаний или логические правила, отражающие технологически!! регламент функционирования А1НКС1 БНД включает в себя нечеткие факты или данные,отразищие ход. технологического процесса подготовки природного газа.

При разработке метода учитывалось,что при большом объеме знаний перед ОДП монет возникнуть проблема выбора ЛБЗ непосредственно участвующей в принятии решений.В связи с этим предлагается использовать новый тип знаний- »лета знания. Метазнания представляют собой знания интеллектуальной системы о себе,знания о своей работе и своей структуре .Блок метазнаний,включенный дополнительной в структуру БЗ,позволяет при изменении режима работы АПКС,возникновении неисправности оборудования или выходе какого.-либо технологического параметра за пределы допустимых значений, вцбра№ необходимую для решения проблемы ЛБЗ.

При рассмотрении БЗ,выполнен анализ следующих спосо- • бол представления знаний: продукционных моделей,семантических сетей,фреймовых структур,исчисления предикатов.В результате определено,что для производственных объектов типа

АГНКС наиболее приемлемо использование продукционных моделей .Множество правил-продукций,загружаемых в БЗ,представ-' ляют собой априорные знания о предметной области и формируются экспертом на основе его опыта и интуиции с использованием логических.связок типа И,ИЛИ,НЕ и импликации "ЕСЛИ... ТО...".Формализм представления знаний Представлен в виде :

ЕСЛИ (Условие):- ТО (Действие I),ИНАЧЕ (Действие 2).

Когда текущая производственная ситуация на объекте согласуется с условием ЕСЛИ (антецендент),то выполняются действия,определяемые частью ТО или,ИНАЧЕ (консеквент). . Последовательность действий,приводящих к требуемому результату .порождается цепочкой'вывода.. ! .

Продукционные модели с большим успехом могут быть применены,если отсутствуют "жесткие"алгоритмы,прямо приводящие к цели,а имеется набор независимых^логических правил, эвристик.В целом,такие привлекательные свойства как модуль- . ность,возможность, инкрементного наращивания логических, правил,удобство модификации и прозрачность БЗ (т.е. способность объяснить принятые решения) показывают,что продукционные модели наиболее приемлемы для решения задач оперативно-диспетчерского управления производственными объектами.

Управленческие решения основываются на тлеющейся , -'

газ л принимаются в соответствии со стратегией управления интеллектуальной системы реализуемой механизмом логического вывода (ШСВ).

' Для представления задачи используется пространство . состояний являющееся графом,вершины которого соответствуют наборам текущих данных,а дуги логическим правилам.Ре-шение задачи сводится к поиску пути в графе.Частным случаем графа является дерево,в котором в каждую вершину нходит только одна дуга.Представление в виде дерева соответствует задаче управления и диагностики оборудования АГНКС.В главе опробованы различные стратегии решения поставленных задач,такие как поиск в глубину и поиск в ширину. Приведены алгоритмы и программы на языке логического программирования ПРОЛОГ,которые реализуют данные стратегии. При реализации стратегий возникает проблема комбинаторной сложности,возникающей из-за быстрого роста числа альтернатив. Для решения'данной проблемы мояно использовать эврис-. тическую информацию, полученную от экспертов.

Использование стратегии поиска решений как в глубину, тац д ширину, показало,что они не всегда эффективны и не,. .. щот оптимального пути решения.Примененио эвристических оценочных функций достаточно сложно ня практике.'Для определения уровня истинности логических правил предложено поставить им .в соответствие некоторый эвристический коэффициент уверенности ( Ку ) .Интервал деПетрил Ку определяется значением в диапазоне от "О" до "1",где "О" - абсолютно ложное правило,а "I" - абсолютно истинное.Даиные коэффициенты определяются путем опроса экспертов-технологов в области подготовки природного газа для заправки автомо-' билей. , . .

•. Реализация стратегии поиска решений с использованием Ку осуществлена на примере решения задачи диагностики компрессорного оборудования АГШС .Приведена соответстцукщая программа на языке ПРОЛОГ. ■ ' • ■ _ ■

Списаны вспомогательные блоки ЭС диалоговый интерфейс' пользователя (ДИП), и подсистема приобретения знаний (ППЗ).Данные блоки,используемые в ЭС "ЗКСПСГАЗ",реализованы в рамках системы программирования ТУРБОЛРОЛОГ.

Основное задачей ДИП является обеспечение связи ОДП с ГБЗ и представление решений по управлению и диагностике оборудования А1ЖС.Причем для повышения эффективности диалога используется режим "менп".

КПЗ позволяет эксперту и инженеру знаний осуществить загрузку БЗ необходимой информацией,а такке поддерживать её в работоспособном состоянии путем корректировки сущес-вущих и добавления новых знания в процессе эксплуатации. Причем,если инженер знаний,имепций опыт программирования на языке ПРОЛОГ,использует режим "разработчика",то эксперт, как правило, не имеющий подобного опыта, может использовать для совершенствования БЗ - режим "пользователя".

Таким образом, в главе решены следующие основные задачи:

- осуществлено совершенствование существующая системы управления,путем применения экспертной системы; .

- предложена структура ЭС,в которуювключены база знаний, механизм логического вывода.подсистема приобретения знаний и диалоговый интерфейс пользователя;

- разработана структура ГБЗ на основе оригинального способа структурирования знаний;

- осуществлено совершенствование ШШ с использованием коэффициентов уверенности.

ГЛАВА ЧЕТВЕРТАЯ. _Г<ЩО-ЛШЖМДСШ •.

• МОДРЖ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА АГНКС-500 .

• В УСЛОВИЯХ т?ПТТРТ?ТгаТИШОСТУ[

Система "ЖСИСГАЗ" в работе решает трп разнотипные задачи управление процессом осушки, диагностика компрессорного оборудования и выбор режима работы АГНКС.Для создания . ЭС "ЭКСИСГАЗ" у экспертов-технологов были получены необходимые знания,которые формализованы в виде логических пра-шл-продукции и загружены в ГБЗ ЭС.

В связи с тем,что знания и опыт эксперта являются субъективными и трудноЯордшлизуемымл.а такке в связи с их лингвистической неопределенностью,для представления знаний

удобно использование теории нечетких множеств.

. Одной из наиболее слоеных проблем при построении ЭС является лингвистическая неопределенность знаний эксперта, когда их невозможно описать количественно,используя детер-менированные методы.Это обусловлено тем,что человеческому мышлению присуща качественная переработав знаний,которыми оперирует эксперт.С другой стороны,при решении задач оперативно-диспетчерского управления неопределенность может быть связана с неточностью измерения параметров технологического процесса, недоопределенностыэ понятий и терминов, неуверенностью эксперта в своих заключениях,о также нечеткостью способе представления знаний.В связи с этим предлагается ввести неопределенность в рамки продукционной модели принятая,решений.Осуществлено моделирование неопределен- . ности путем использования термов лингвистических переменных : "низкая","средняя","высокая" для температуры,"ниже нормы","норма","выше нормы" для давления и т.д.Анализ результатов исследования модели представления знаний в виде продукций показывает .что длЯ решения проблемы оперативно-диспетчерского управления в условиях неопределенности необходимо модифицировать продукционную модель в логико-лингвистическую модель (ЛЛМ).

Осуществлена постановка задачи принятия эффективных :решений в условиях неопределенности.Показан переход от условно-экстремальной постановки задачи, поиска оптимальных решений к нечеткой постановке,задачи.

В результате получен формализм представление: ЛЛМ : БСЛ11 А=К, ТО В=М,

где А и В - лингвистические переменные, К и Ы - соответствующие им термы. Важной задачей оперативно-диспетчерского управления является выбор режима работы АГНКС.

. При решешж задачи необходимо учитывать такие неопределенные параметры как неравномерность потока поступаемых на заправку автомобилей,изменение параметров поступающего на станцию природного газа и атаоаЕорные условия.Эти параметры оказывают существенное влияние на основное энерго-.потребляющее оборудование-компрессорные установки и устройство'ОС у тли

С использованием методов экспертных оценок, в частности.метода парных соотношений определены коэффициенты веса,на основании которых выбраны наиболее информативные параметры,влияющие на режим работы станции.

Формализация знаний экспертов-технологов позволила определить каким образом режим работы АГНКС зависит от объема и стабильности потока заправляемых автомобилей, влажности поступающего газа и температуры окружающей среды при условии минимизации энергопотребления.

На основании полученной информации разработаны логические правила-продукции,которые определяют логико- • лингвистическую модель выбора режима работы АГНКС!.

Для управления установкой осушки предлагается использовать логико-лингвистическую модель принятия решений,которая разрабатывалась на основе технологического регламента и' знаний полученных от экспертов-технологов; На первом этапе построения нечеткой модели были выделены основные лингвистические переменные,такие как "влажность, "температура газа регенерации на выходе электро-додогрзвателя","•температура газа регенерации на выходе адсорбера","темперазура газа охлаждения на выходе адсорбера", "давление" ."расход". За тем определялись йечет-кио множества,описываемые понятиями, типа "норма","выше нормы","яиле нормы" и т.д.,и соответствующие им носители нечеткого множества.Далее составлен набор логических правил-продукций в виде:

ЕСЛИ А1,... йк:- ТО В1,..,Вм;

где Ак - перечень условий,Вм - перечень действий. Дальнейшее^совершенствование ЛШЛ.зв счет добавления правил, основанных на опыте экспертов^ приводит к повышению качества управления в условиях неопределенности а следовательно к выполнению цели управления-получению газа.с требуемой глубиной осушки.

Другой важной задачей является диагностирование компрессорной установки и прогнозирование возможности возникновения неисправностей.Обнаруконие и устранение неисправностей осуществляется непосредственно в процесс эксплуатации.АШ£С,без остановки оборудования станщш.

Трудности диагностирования.связаны с наличием различных групп нарушений,принципиально отличакщихся друг от друга. При выявлении технологических нарушения большую роль играет опыт диспетчеров,их профессиональная подготовленность и интуиция.В работе исследованы источники неисправностей компрессоров и предлоаена стратегия диагностирования компрессорной установки.

Процедура диагностирования технологического состояния представляет собой определенную последовательность диагностических проверок.Эффективность процедуры диагностирования, во многом предопределяется оптимальностью шбранно!! последовательности проверок- стратегии поиска диагноза во множества возможных причин неисправностей компрессорной ус ■ тановки.Для определения стратегии осуществлено последовательное разбиение множества на подмножества.ино выполнено и соответствии с принципом,на котором базируется методы поиски о деревом решений,состоящим в разбиении начальной зомчи А на некоторое число подзадач BI.B2.B3 и т.д.,с послодумцой iio--пыткой разрешить каждую из этих подзадач.

В соответствии с выбранной стратегией последним этаном в процедуре диагностирования является поиск причин нарушений в тожествах неконтролируемых возмущений,которые отличаются наличием неопределенности при постановке диагноза.Реализована процедура логического вывода,позволяющая определить наиболее вероятную неисправность.Отсутствие достаточного объема данных для установления объективных зависимостей между значени-чями признаков и возможными неисправностями обусловило эвристическое описание этих зависимостей.

ЛЛМ принятия решений по диагностике компрессорной установки выполнена в виде набора логических правил-продукций, определяющих субъективную оценку диагнозов на основе знаний и опыта экспертов.

Разработана логико-лингшстичеисая модель метазнании, позволяющая ОДП при наличии информации о проблемных параметрах выбрать необходимую для решения текущей проблемы лощильную модель представления знаний.

Таким образом в данной глава разработаны логико-лингвистические модели,позволяющие ОДП решать основные производственные задачи,влияющие на эффективность функционирования А1ЖС-500. *

ГЛАВА ТТЯТАЯ. ПРАКТИЧЕСКАЯ РВШЗАШИ ЭС

В главе осуществлен сравнительный анализ и выбор инструментальных средств реализации интеллектуальной системы оперативно-диспетчерского управления.

Рассмотрен широкий спектр используемых для реализации КСОДУ технических средств,включающий как большие ЭВМ и специализированные ЛИСП- и ПРОЛОГ-машины,так и персональные компьютерна учетом всех технических и экономических характеристик определено,что для данного типа' производственных объектов наиболее предпочтительной является реализация ЭС на персональной ЗВМ.В результате анализа существующих программных средств для разработки ЭС,таких как традиционные языки программирования, языки искусственного интеллекта и оболочки .ЭС сделан вывод, что для создания ЭС,предназначенных для использования в ИСОДУ,наиболее приемлемым является язык логического программирования ПРОЛОГ... '. . '

• Все программные компоненты ИСОДУ •( БЗ,ШВ,Ш,*ППЗ ) реализованы в диссертационной работе в рамках системы программирования ТЗТБОПРОЛОГ.

На основе проведенных в диссертационной работе исследований разработаны логико-лингвистические модели при-' нятия решений на А1ЖС-600 и реализован демонстрационный прототип ЭС "ЭКСИСГАЗ".

При выполнении машинного эксперимента проведена проверка работоспособности ЭС "ЭКСИСГАЗ".которая показала эффективность её •использования при решении поставленных в диссертационной работе задач.

Результаты эксперемента отражены во фрагментах диалога ОДП с ЭС при принятии решений* по каждой из задач.'.

Использование ЭС "ЭКСИСГАЗ " для принятия управляющих решений на действующей АГККС-500 показало эффективность мо-

делай,программ и системы в целом,что подтверждается актом внедрения.

Эффективность внедрения ЭС определена следующими основными' факторами: экономией топливно-энергетических ресурсов, повышением комфортности работы 0Д1,уменьшением вероятности возникновения аварийных ситуаций на АГНКС.

Суммарный экономический эффект от внедрения основннх положений диссертационной работа ооотавляет тыо.рублей в ценах 1991г.

В заключении сформулированы основные результаты иссле-.доЕзний,проведенных в диссертационной работе.

В приложении приведены распечатки разработанных прог '-раым.руководство'пользователя ЭС "ЖСИСГАЗ",результаты вычислительного эксперемента и акт внедрения.

'-осдажда штата ткши

1. Проведены исследования процесса подготовки КПГ

на автомобильной газонаполнительноЯ компрессорной отанции. (ШКС-600).Определены "узкие"места производства газомоторного топлива;для решения выбраны ори-разнотипные задачи: •выбор'режима работы станции,управление установкой осушки, диагностика компрессорного оборудования.

2. Разработана структура интеллектуальной системы оперативно-диспетчерского управления на АГНКС-500.

3. Предложен оригинальный способ структурирования знаний, учитывающий специфику АПКС.Суть способа заключается в разбиении глобальной БЗ 'па ряд локальных,каждая из которых ориентированна на решение опродрлонной задачи для конкретного типа оборудования ста шиш .При этом,в структуру ГБЗ включен блок метазнаний.позволяющий при изменении производственной ситуации оперативно выбрать,необходимую для решения текущей задачи,локальную БЗ.

4. В модель принятия решештй введены коэ^фтионтн уверенности,позволяющие реализовать рациональную стратегии принятия решений.

5. Для ре^елия'разнотипных производственных задач в условиях неопределенности предложен единый формалязм-логц-ко-лингвистическая модель, осноштюя на нечетких пшшлах-прогуктшпх: ' -

Разработан» JLJ1Ï.1,позволяющие решить сформулированные в работе задачи.

fi. Разработан'демонстрационны!! прототип ЭС "ЭКСПСГАЗ", который опроб!фован на АГНКС-500 Ш "Дагестангазиром".

Ожидаемы!! экономический ■эфпект от исполъзогашш ЭС составляет S5 тыс .рубле!! в ценах 1991 гола.

ОСНОВНОЙ СОДЧРмАШР, ДПССБРТАШМ ОТРАЗИЛИ) В СЛКДУИШ ПУБДШКАШИХ ;

1. Эрболатов У.А. -ЛОгико-лпнгвистические модели принятия оптимальных решений на автомобильной га зона-полнительноН компрессорной станции.Всесогазн.кона. "Проблемы развития нефтегазового комплекса страны". Тез.докл.-Москва,1991 г.

2. Эрболатов У.А. - Алгоритм обмена информацией мезду микро-ЭВМ и нестандартным внешним оборудоваш:ем. Научно-техническая конф. "Автоматизация управления объектами газовой промышленности".Тез.докл.-Москва, 1991 г.

3. Эрболатов>У.А.,Халилов И.Х. - Автома'гизировашшЯ контроль плат памяти программируемого генератора импульсов.Теория и практика проектирования РЭЛ; Межвузовский научно-технический сборник -Махачкала, 1990 г.

4. Эрболатов У.А. - Алгоритм управления процессом тестового контроля цифровых блоков.Теория и практика проектирования РЭА;Меквузовский научно-технический сборник . Махачкала,1987 г. . .

5. Эрболатов У.Л. Микропроцессорная система управления тепловыми процессами.Всесоюзная кож?. "Шкгорглзцион-

. но-измерительные системы и точность".-Москва,1984г.

Формат 60x90 I/I6. Заказ ],' 224. Типаж 100

Типография Дагестанского .научного.центра = РАН, 367015,, J.!axa4l:aBç.,'-5rii' «5jiropqjpKv'Vof-it''c ,• -îl