автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка элементов математического и программного обеспечения для диагностики и настройки магнитооптических систем

Р Г Б

ф ^НСТИТУТ ФИЗИКИ ВЫСОКИХ ЭНЕРГИЙ

94-109 На правах р1 ! цеп

Ухов Владимир Иосифович

РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ МАТЕМАТИЧЕСКИ ГО И ПРОГРАММНОГО ОБ'. ЛЕЧЕНИЯ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ЗАСТРОЙКИ МАГНИТО ОПТИЧЕС1 ' СИСТЕМ

05.13.11 — Математическое п программное обеспе вычислительных машин, комплексов, систем и сей-

Автореферат диссертации па соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Протвино 1994

М-24

Работа выполнена в Институте,физики высоких энергий (г. Протвино).

Научный руководитель — кандидат физико-математических наук Б.С. Волков.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор В.М. Рыбин. кандидат физико-математических наук В.В. Ежела.

Ведущая организация - ОИЯИ (г. Дубна).

Защита диссертации состоится "_" _ 1994 г.

в__часов на заседании специализированного совета К 034.02.01

при Институте физики высоких энергий по адресу: 142284, Протвино Московской обл.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИФВЭ.

Автореферат разослан "_" _. 1994 г.

Ученый секретарь

специализированного совета К 034.02.01 В.Н.Ларин

© Институт физики высоких энергий, 1994

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Создание все более сложных ускорителей 1 систем транспортировки частиц, а также необходимость повышения эффективности уже существующих комплексов требуют поиска новых тодходов к управлению этими установками. Из-за высокой их стоимости 1аже небольшое сокращение времени настройки и диагностики может жазаться весьма существенным.

Традиционные системы управления (СУ) магнитооптическими системами (МОС) представляют собой набор программ и оборудования, в кото-эых работа по организации обратной связи в значительной степени, если те полностью, ложится на плечи оператора (см. рпс.1). Поэтому окончательный результат может сильно зависеть от подготовки оператора.

В рамках традиционных СУ для значительного числа МОС был до-;тигнут высокий уровень наблюдаемости и управляемости через ЭВМ, 1то поставило на повестку дня задачу разработки математического и хрограммного обеспечения (ПО) для настройки и диагностики МОС.

В результате было предложено несколько компенсационных алгоритмов для коррекции направления движения пучка заряженных частиц и 1астройки оптнкп МОС. Данные алгоритмы опирались на свойства выбранной целевой функции вблизи ее локального экстремума. Большинство 13 них демонстрировали высокую эффективность в случае малых откло-1ений и были гораздо менее надежны в случае больших отклонений или 1ри возникновении неисправностей.

Появление технологии экспертных систем (ЭС), нашедшей применение ) физике высоких энергий, изменило сложившуюся ситуацию. В настоящее ¡ремя можно утверждать, что для конкретной МОС разработка ЭС для тстройки и/пли диагностики, в принципе, возможна.

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ

'^УСТАНОВКАМИ

Я

\ ОПЕРАТОР

■А К--

Рис. 1. Традиционная система управления.

Однако прямое применение данной технологии наталкивается на определенные трудности, в значительной мере обусловленные спецификой создания ПО для физики высоких энергий. Наиболее1 существенными из них оказываются высокая стоимость и большие сроки, связанные с разработкой ЭС и ее поддержанием. Альтернативой традиционной технологии ЭС является использование инженерных знаний, позволяющих создавать интеллектуальные системы, адаптируемые к новым или измененным установкам. Проблемам создания опирающихся на модель адаптируемых систем управления и диагностики МОС была посвящена конференция, проходившая в августе 1987 г. в Брукхевенской национальной лаборатории (США). В рамках подхода адаптируемых систем были предложены программы GOLD, GLAD и BEDES. Первые две опирались на сложные модели, которые первоначально создавались для проектирования МОС. Сложность выбранных моделей и неразвитость соответствующего аппарата помешали организовать эффективную систему рассуждений о математических функциях, описывающих эти модели. Программа BEDES опиралась на простую модель сети влияний и оказалась в этом плане более успешной, однако следствием кардинального упрощения применяемой модели было определенное ограничение функциональных возможностей.

Цель диссертационной работы заключалась в исследовании и решении проблем, связанных с созданием адаптируемой системы для корректировки трассы пучка и диагностики ошибок в детекторах и отклоняющих магнитах.

Научная новизна работы:

1. Разработаны п реализованы оригинальные процедуры функционального контроля н диагностики ошибок пропорциональности в отклоняющих устройствах п детекторах. Впервые в процессе диагностики модель МОС выступает в качестве основного источника знаний.

2. Впервые в качестве основы адаптируемой системы корректировки и диагностики была использована линейная модель транспортировки пучка, что явилось шагом в сторону усложнения модели (по сравнению с сетью влияний) при условии сохранения эффективных рассуждений о функциях, эту модель описывающих. Предложенная реализация допускает использование нелинейных моделей отклоняющих устройств и детекторов.

3. Предложен новый алгоритм корректировки трассы пучка заряженных частиц, учитывающий ограничения на положение пучка л величины токов корректирующих элементов. Отличительной чертой алгоритма является вычисление смещения трассы на основании данных предыдущих итераций.

4. Широкое применение численных методов при работе со знаниями и реализация программы на языке С впервые позволили отказаться от жестких требований к вычислительной технике, предъявляемых при создании систем данного класса.

Практическая ценность:

1. Разработанное ПО установлено на системе вывода из У-70, проверено на быстром выводе в режиме on-line. Использование данного ПО позволяет сократить время настройки трассы, п таким образом повысить эффективность использования ускорительного времени и уменьшить активацию оборудования.

2. Разработанный алгоритм корректировки трассы и графический интерфейс были использованы прп создании программы, оценивающей эффективность расстановки корректирующих магнитов и детекторов. Программа позволяет ускорить расстановку оборудования, предназначенного для коррекции трассы канала. Программа используется прп проектировании канала транспортировки ускоренных протонов для УНК-600.

3. Использование эффективных алгоритмов и правильный выбор программных средств сделали возможной работу созданного ПО на распространенных компьютерах типа IBM PC AT. ПО может быть быстро адаптировано к новой или измененной установке.

4. Разработанное ПО позволяет имитировать различные отклонения в работе МОС и может быть использовано для тренировки оперативного персонала. Автоматическое ведение оперативного архива облегчает апостериорный анализ работы МОС.

На защиту выносятся:

• Разработка алгоритма корректировки трассы пучка заряженных частиц при ограничениях на токи корректирующих элементов и положение пучка.

• Разработка алгоритма функционального контроля, позволяющего оценивать взаимное соответствие модели и установки при наличии шумов и сбоев оборудования.

• Предложенные процедуры выдвижения и проверки гипотез для ошибок пропорциональности в детекторах и корректирующих элементах. Использование модели в качестве основного источника знаний о функционировании МОС.

• Обеспечение высокой адаптируемости разработанных процедур и алгоритмов при переходе к новой или измененной установке. Их объединение в рамках исследовательского прототипа системы корректировки трассы и диагностики оборудования.

Апробация работы.- В диссертации изложены результаты исследований, полученные в ходе выполнения диссертационной работы в Институте физики высоких энергий. Результаты докладывались на семинарах в ОМВТ, ОКУ, ОЛУ ИФВЭ и ФИЯФ (г. Протвино), на 2-й международной (стран СНГ) школе по автоматизации научных исследований, на 1-й национальной конференции DECUS (Россия), на 13-м совещании по ускорителям заряженных частиц, а также были представлены на 2- и 3-й международных конференциях по новым информационным технологиям в физике высоких энергий и ядерной физике, проходивших в La Londe-les-Maures (Франция, январь 1992 г.) и Oberammergau (Германия, октябрь 1993 г.) Основные результаты диссертации опубликованы в работах [1-7].

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложения. Общий объем диссертации составляет 71 страницу, включая 21 рисунок, 1 таблицу и список литературы из 115 наименований.

Содержание работы

В первой главе анализируется ситуация, сложившаяся с представлением знаний для задач управления. Обсуждается способ преодоления возникших трудностей, основанный на представлении инженерных знаний. Проводится декомпозиция поставленной задачи.

В первой главе рассматривается различение опытного п инженерного знаний (surface and deep knowledge в английской терминологии). Оператор, давно работающий с системой, помнит, какие причины раньше вызывали соответствующее поведение системы и какие действия необходимо было предпринять в данной ситуации. Если эти (опытные) знания будут организованы в ЭС, то появится возможность частично классифицировать не встречавшиеся ранее ситуации. Технология ЭС хорошо приспособлена для работы со знаниями этого уровня. Инженер, в отличие от оператора, хорошо понимает, как устроена рассматриваемая система и как она функционирует. Эти (инженерные) знания позволяют ему обнаруживать и устранять практически любые неисправности, в том числе и не встречавшиеся ранее. Ознакомившись с устройством новой для него установки, инженер может начать успешно работать с ней. Более того, опираясь на указанные зпанпя, он также может разработать инструкцию для оператора, содержащую классификацию возможных ситуаций и соответствующие им действия.

Именно умение читать и понимать схемы значительно облегчает работу с незнакомыми устройствами. Важную роль в процессе диагностики играет принципиальная схема, которая несет информацию лишь о существенных, принципиальных с точки зрения функционирования устройства, связях между его элементами. При работе с принципиальной схемой применяются модели элементов и связей различного уровня сложности. Принципиальную схему с фиксированными моделями (математическими функциями) элементов будем называть моделью установки.

В процессе настройки установки модель выступает как источник полезной- априорной информации об объекте управления, позволяющей сократить количество итераций, а следовательно, и время настройки. Сравнивая поведение установки и модели, имитирующей ее исправное состояние, можно сделать заключение о наличии неполадок, как только соответствие в поведении будет нарушено. На данную процедуру сравнения можно смотреть двояко — как на верификацию модели и как на функциональный контроль установки. Поиск неисправности можно вести, изменяя модель и сравнивая после этого ее поведение с поведением установки. Как только

модель, соответствующая установке, найдена, можно предположить, что установка и модель имеют одну и ту же неисправность.

Сравнение поведения установки п модели обычно осложняется тремя факторами: стохастический характер информации, поступающей с установки, и детерминизм построенной модели входят в противоречие; модель установки и информация о ее параметрах не являются абсолютно точными, следовательно, невозможна точная имитация поведения установки; наличие неконтролируемых входных объектов также затрудняет точную имитацию поведения установки. Совместное использование допусков, фильтрации и фитирования позволило преодолеть эти трудности.

В итоге, задача создания адаптируемой системы корректировки трассы пучка заряженных частцц и диагностики оборудования была сведена к следующим подзадачам: выбор модели для представления МОС; организация архива, описывающего поведение установки; фильтрация шумов и статистическая верификация модели; выбор или разработка опирающихся на принятую модель алгоритма корректировки трассы и процедуры диагностики оборудования.

Во второй главе дано описание используемой модели МОС и соотношений для учета точности моделирования. Рассмотрен цикл управления установкой. Приведен алгоритм предварительной фильтрации и оценка его эффективности. Представлено соотношение для учета старения информации, хранящейся в архиве.

Рассматриваемая модель МОС включает в себя модели управляющих элементов, модель транспортировки пучка и модели измеряющих устройств (детекторов), см. рис.2.

Основными управляющими элементами при коррекции направления движения пучка заряженных частиц обычно являются отклоняющие магниты, управление которыми может осуществляться по довольно сложной схеме, где на каждом этапе может существовать возможность контроля. Диагностика работы системы управления элементом по этим сигналам может быть выделена в отдельную задачу по организации локальной обратной связи. Будем считать, что изменяемой величиной г для отклоняющего магнита является величина тока. За скалярной выходной величиной отклоняющего магнита / закрепим название сила элемента. Модель управляющего элемента включает в себя также настраиваемый параметр к, доступный процедуре диагностики. Для успешной работы алгоритмов настройки и диагностики необходимо, чтобы / монотонно зависела от г и к.

¿1 ¿2 '3 П

4

Рис. 2. Пример схемы модели МОС.

Под траекторией пучка заряженных частиц будем понимать траекторию его центра тяжести и будем ее описывать вектором х, компоненты которого есть координаты центра тяжести пучка в заранее выбранных сечениях. Аппроксимация первого порядка (модель матрицы производных) была выбрана в качестве модели транспортировки пучка. В рамках данной модели можно записать

х = х° + А(/— /®) + и , (1)

где х° — расчетная траектория, — расчетная сила элементов, А — матрица производных, й — вектор неизвестных возмущений.

В качестве основных устройств диагностики положения пучка в модели используются профилометры и датчики положения. Сигнал, снимаемый с этих устройств, зависит от положения пучка только в месте их установки. В том случае, когда с детектором взаимодействует только часть пучка, используется приближение "перевернутой" параболы.

В рассматриваемой модели была предусмотрена возможность задания допусков для учета: нестабильности элементов питания; небольших неточностей в расположении элементов и разрешенных отклонений от расчетного режима фокусировки; нестабильности в работе детекторов.

Работа установки сопровождается шумами и сбоями оборудования, поэтому измеренное значение вычисляется на основании анализа данных по нескольким циклам. Первая стадия такого анализа направлена на исключение из полученной выборки тех ее элементов, которые соответствуют сбоям оборудования, то есть на осуществление предварительной фильтрации. Использованный алгоритм имеет следующие характерные особенности: элементом выборки является информация со всех датчиков установки, а не с одного детектора, что обеспечивает целостность измеренных данных; количество исключаемых элементов выборки постоянно (равно максимуму, который можно себе позволить), что способствует достижению малого гарантпрованного времени работы алгоритма.

Архив хранит информацию о поведении установки, которая используется при настройке и диагностике МО С, а также при верификации модели. При создании архива необходимо было принять решение какие именно данные будут в нем храниться. Предпочтение было отдано варианту, ориентированному на оптимизацию работы МОС без учета сбоев, когда в архив заносилась информация, полученная в результате работы процедуры предварительной фильтрации.

При верификации модели большую роль играет учет старения информации. В описываемом случае предполагалось, что более поздние измерения имеют большую значимость, чем ранние.

В третьей главе рассмотрен выбор опорного измерения. Представлен алгоритм поиска отклонения трассы пучка на основании данных нескольких итераций. Изложен алгоритм вычисления компенсирующего воздействия с учетом ограничений на токи корректирующих элементов и положение пучка.

Для вычисления ошибок моделирования необходимо выбрать начало координат, называемое в дальнейшем опорной точкой. Теоретически координаты опорной точки должны совпадать с настроенным состоянием МОС, так как именно в этой точке модель призвана имитировать установку наиболее точно. Однако настроенное состояние МОС еще неизвестно, и если это не так, то настройка не требуется. Для практического преодоления этого затруднения в большинстве случаев использовалась простая эвристика — считать опорной последнюю измеренную точку.

Отклонение трассы вычисляется по данным нескольких последних итераций:

> £Past . ( ¿(0 5 d{i) v tW ) j t (2)

где ¿W — вектор токов в l-ом измерении, хранящемся в архиве; —

вектор показаний детекторов в £-ом измерении; ДО — время получения £-го измерения; — архивный номер последнего измерения, а £Леер — количество привлекаемых измерений. Вычисление отклонения трассы в месте расположения детектора было сведено к поиску наиболее достоверного значения параметра и¿. Причем одновременно с поиском и^ могут уточняться (фитироваться) параметры функции, моделирующей детектор. Разработанная процедура фитирования существенно итеративна. Количество итераций определяется требуемой точностью фитирования и доступными вычислительными мощностями. Процедура фитирования одновременно является процедурой фильтрации, использующей информацию в виде предыдущих измерений'-и параметров модели. Она является статистически оптимальной в смысле квадратичного критерия качества.

Корректировка трассы осуществляется за несколько итераций. В начале каждой итерации на основании измеренных данных о реализовавшейся трассе вычисляется вектор и. После этого ищется корректирующее воздействие, удовлетворяющее соотношению

тт\\х(р)-хЦ, (3)

при следующих ограничениях на силу корректоров и траекторию пучка (подразумевается, что неравенства для векторов выполняются покомпонентно)

/тгп ^ / ^ /таг 5 %тгп ^ % < Хтах • (4)

Другими словами, решается задача минимизации квадратичной формы при линейных ограничениях-неравенствах. На самом деле, каждая компонента квадратичной формы берется со своим весом, что регулируется масштабом соответствующего направления. Ограничения в (4) определяют разрешенные диапазоны положения пучка и токов. После ряда преобразований минимизируемое соотношение принимает вид

шш || 211| , Сл>/г, (5)

г

где ¿*1 — подвектор вектора г (вектор 2\ состоит из нескольких первых компонент вектора .?); /г — вектор, не зависящий от г; С — некоторая матрица.

В задаче (5) требуется найти минимум скалярного потенциала Цг^Ц на множестве, заданном линейными ограничениями-неравенствами. Так как это множество является выпуклым многогранником, а силовые линии поля, заданного потенциалом Ц21Ц, — сходящиеся прямые, то оказывается

возможным использовать алгоритмы линейного программирования для решения этой задачи.

В четвертой главе рассматривается процесс диагностики. Описаны алгоритмы формирования и настройки гипотез. Приведены соотношения для предварительной и основной оценки гипотез.

Несоответствие модели и установки проявляет себя в первую очередь через неудачное фитирование одного или нескольких детекторов. Одной из причин неудачи фитирования может быть увеличение шума. Несоответствие реальных и предполагаемых характеристик шума обычно обнаруживается уже на этапе предварительной фильтрации, где приходится увеличивать пороговые значения дисперсии при проведении измерений. Поэтому проблему ухудшения фитирования из-за шума удается разрешить, привязав пороговое значение фитирования рт к разрешенной величине дисперсии измерения. Если учет реальных характеристик шума не делает фитирование успешным, то вызывается основная процедура диагностики (см. рис.3), которая начинается с этапа формирования гипотез. Данный этап включает в себя три различные операции — генерацию гипотез, их оценку и сортировку.

Рис. 3. Схема процесса диагностики.

Гипотезой будем называть модель установки. Некоторые параметры такой модели могут быть оставлены свободными. Они будут вычисляться во время настройки гипотезы и могут уточняться на основании результатов тестирования. При выдвижении гипотез будем подвергать сомнению только магниты и детекторы. Будем считать, что ошибки пропорциональности являются основной корректируемо!! неисправностью как для детекторов, так и для магнитов. Именно ошибки пропорциональности нарушают работу алгоритма корректировки трассы.

Проверка и тестирование всех возможных гипотез требует больших затрат времени. Поэтому гипотезы следует предварительно оценить и отсортировать, чтобы наиболее достоверные из них стояли первыми, а нанменее достоверные — последними. При оценке степени достоверности гипотезы учитываются: изменения токов; изменения показаний детекторов; влияние управляющих элементов на детекторы и некоторые другие факторы.

Настройка гипотез заключается в оптимизации параметров моделей подозреваемых элементов схемы МОС на основании измерений, хранящихся в архиве. При оптимизации ищется минимум величины:

с =

1 N.

— Еу'Г, ">1, (6)

где дк — средней квадрат отклонения, полученный при фитированпи к-го детектора. Чтобы увеличить вклад наиболее плохих фптпрований, т.е. увеличить роль больших отклонений и не дать им исчезнуть из-за усреднения, было выбрано V равное 3. При очень больших V величина С," станет просто равна максимуму дк', который плохо приспособлен для работы с распространенными оптимизационными алгоритмами из-за больших разрывов производной.

Настройка гипотез — это одна из наиболее емких (по времени вычислений) процедур при диагностике МОС. Поэтому, если нельзя более сократить количество исследуемых гипотез, то нужно ускорить их настройку. Одна пз возможностей ускорения заключается в настройке гипотез не на, всем архиве, а на некотором его значимом подмножестве. Обычно удается достичь хороших результатов, временно исключив из архива "похожие" измерения. Два измерения 1\ и 1ч будем называть похожими, если они удовлетворяют условиям:

у у V* - 4^1 < ,

а)

где г^' — величина тока J-ro магнита в ¿-ом измерении, хранящемся в архиве; Лгу — точность измерения тока этого магнита; — показания к-го детектора в ¿-ом измерешш, хранящемся в архиве; Д<4 — точность этого детектора. Параметр ^ определяет значимое отклонение. Преимущественное право остаться в архиве принадлежит более поздним измерениям.

Для сортировки настроенных гипотез можно воспользоваться двумя различными критериями, учитывающими степень вероятности нахождения элементов МОС в заданных гипотезой состояниях ^П Р^, успешность

настройки гипотезы вычисляемой на полном архиве, за исключением похожих измерений. На их основании был выработан следующий комбинированный критерий. Во-первых, все гипотезы разбивались на две группы в зависимости от того, выполняется или нет условие £ [0; £>т], где дт — пороговое значение фитирования. Во-вторых, внутри каждой группы осуществлялась сортировка гипотез при помощи величины Л1:

^^(ПР.). (7)

В пятой главе обоснован выбор средств программирования. Описана структура программы и интерфейс пользователя. Приводится информация о времени работы и сложности алгоритмов.

При выборе средств для программной реализации предпочтение было отдано языку С из-за его высокой мобильности и эффективности. Следование таким идеям объектного программирования, как сокрытие данных и способы создания высокоструктурпрованных программ, .а также принципам защитного программирования, позволило в относительно короткие сроки разработать и отладить описываемое ПО.

Разработанная программа настройки и диагностики в своей работе существенным образом опирается на традиционную систему управления МОС, обеспечивающую получение информации о состоянии установки и исполнение команд. Функциональная схема программы, отражающая потоки информации, представлена на рис.4. Данные с установки после предварительной фильтрации и частичной интерпретации поступают в архив. Опираясь на информацию из архива и на предполагаемое состояние установки, определяемое моделью, блок настройки выбпрает значения токов для следующей итерации. Блок контроля проверяет соответствие модели и данных из архива. В случае нарушения этого соответствия оператору предлагается передать управление от блока настройки блоку

диагностики. Блок диагностики, опираясь на информацию го архива, проводит настройку модели. После того как модель настроена, управление может быть возвращено блоку настройки.

Рис. 4. Функциональная схема программы настройки и диагностики МОС.

Адаптация программы к нозой или измененной установке проводится перед ее компиляцией, что позволяет создавать эффективный исполняемый код и широко использовать возможности препроцессора языка С.

Итгрфейс пользователя предназначен для отображения оперативной информации, выбора управляющих воздействий, просмотра архива и вызова процедур настройки и диагностики. Существуют два различных экрана — экран настройки, см. рис.5, и экран диагностики. В верхней средней части обоих экранов выводится заголовок, справа от него указывается текущий режим работы (автоматический или ручной, т.е. режим, при котором решения принимает человек), а слева — работает ли программа с реальной установки! или с имитатором, позволяющим моделировать поведение установки в условиях различных неисправностей. Внизу обоих экранов расположено меню и статусная строка для выводимых сообщений.

Eriul . Hwo t . Solut. Other

FAST-EXTRACTION ss2S SS30

Pickuo -1.

Prof

Rn

Nane F(Hl) Ualue 110

Deuiat

-70.Э0 84. OO

-Э5.20 -92.22 41. OO

155.SO 121. OO

-З.ОО 1S8.00

BunpCA) 125 -10

KM16<M> lO

О

-10.00 108.00

SMZ6<A> HD30(A> 4500 16B2

-109 -47

. VV'iPres&iEMJH*

Puc. 5. Пример экрана настройки.

В верхней части экрана настройки приводится схематичное изображение реализовавшихся трасс (Emul. - для имитатора), разрешенных апертур (Other), гипотетического положения трассы (Hypot) и предполагаемого положения трассы после ее корректировки (Solut.). Цвета линий на схеме соответствуют цвету подсказки слева. Несколько ниже расположены зоны схематичного и численного отображения показаний датчиков. Еще ниже лежит зона численного отображения токов и их отклонений.

Описанная модель МОС была также использована для создания имитатора установки. Имитатор имеет свои собственные параметры, которые могут отличаться от описания МОС, используемого для целей настройки и диагностики. Существует возможность задавать имитируемые уровни шума и характеристики сбоев для всех детекторов и магнитов. Имитатор был использован для отладки описанной программы. В режиме имитации пользователь мог видеть, где "реально" располагается трасса во время измерения. Данная дозможность существенным образом ускорила отладку алгоритмов настройки и диагностики.

В заключении сформулированы основные результаты диссертации:

1. Разработал эффективный алгоритм функционального контроля, позволяющий оценивать взаимное соответствие модели и- установки при наличии шумов и сбоев оборудования. Данный алгоритм удалось в значительной степени совместить с алгоритмом вычисления смещения трассы, что способствовало ускорению работы системы.

2. Предложен эффективный алгоритм корректировки трассы пучка заряженных частиц при ограничении на положение пучка и токи корректирующих элементов. Вычисление смещения трассы на основании данных нескольких предыдущих итераций существенно повысило его помехозащищенность, что позволяет значительно сократить размеры выборки на этапе предварительной фильтрации.

3. Предложены эффективные процедуры формирования, настройки и оценки гипотез для ошибок пропорциональности в детекторах и корректирующих магнитах. Использование модели в качестве основного источника знаний о функционировании МОС способствовало достижению высокой адаптируемости ПО.

4. Создана адаптируемая система корректировки трассы пучка и диагностики оборудования. Широкое использование эффективных численных методов при работе со знаниями и реализация программы на языке С впервые позволили отказаться от жестких требований к вычислительной технике, предъявляемых при создании подобных систем.

В приложении приводятся дополнительные сведения о работе предложенных процедур фильтрации, настройки и диагностики.

Список литературы

[1] Ukhov V.l., Volkov B.S. BEAM: an expert system for control and diagnosis of particle channel equipment // New Computing Techniques in Physics Research II, World Scientific, 1992.

[2] Волков Б.С., Ухов В.И. О реализации одного алгоритма для настройки магнитооптических систем. В кн.: 13-е совещания по ускорителям заряженных частиц. Аннотации докладов. - Дубна, 1992.

[3] Ухов В.И. Алгоритм, функциональной диагностики для линейных МОС: Препринт ИФВЭ 92-128. - Протвино, 1993.

[4] Ухов В.И. Продвижение гипотез в процедуре диагностики магнитооптических систем: Препринт ИФВЭ 93-119. - Протвино, 1994.

[5] Волков Б.С-, Ухов В.И. Программная реализация адаптируемой системы для настройки и диагностики магнитооптических систем: Препринт ИФВЭ 93-120. - Протвпно, 1994.

[6] Afonin A.G., Ukhov V.I., Volkov B.S. Status of the model-based expert system for beam-line control and diagnosis, radiation monitor integration // New Computing Techniques in Physics Research III, World Scientific, 1994.

[7] Ukhov V.I. An Example of Deep Knowledge Representation for the Beam-line Operation // New Computing Techniques in Physics Research III, World Scientific, 1994.

Рукопись поступила 20 октября 1994 г-