автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка и исследование методов и средств построения адаптивных диагностических систем

од

На правах рукописи

БРЫПЬ ВЛАДИМИР НИКОЛАЕВИЧ

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

05.13.11-Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

МОСКВА -1996

Работа выполнена в Научно-исследовательском центре электронной вычислительной техники (АО НИЦЭВТ).

Научные руководители

доктор технических наук,

профессор

Кузин Е.С.

кандидат технических наук,

профессор

Николаев А.Б.

Официальные оппоненты: доктор физ. мат. наук,

профессор Мальковский М.Г.

доктор физ. мат. наук, профессор Марков A.C.

Ведущее предприятие: НИИ "Аргон"

Защита состоится "_" июня 1996 г. в_часов на заседании диссертационного совета Д115.01.01 Научно-исследовательского центра электронной вычислительной техники по адресу: Москва, 113405, АО НИЦЭВТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке АО НИЦЭВТ.

Автореферат разослан "_" мая 1996 г.

Ученый секретарь

Специализированного совета НИЦЭВТ,

д.т.н., профессор Е.С. Кузин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы. Обеспечение качества машин и сооружений невозможно без широкого использования на всех стадиях их жизненного цикла технических средств диагностирования (ТСД). Аварийные ситуации на атомных электростанциях, железнодорожном, морском и авиационном транспорте, газонефтепроводах, подземных коммуникациях и других комплексах могут быть значительно уменьшены или совсем исключены, если эффективно применять автоматизированную диагностическую технику. Широкая номенклатура машиностроительной продукции, большое число измеряемых диагностических параметров, сложность правил и различие алгоритмов и устройств диагностирования делают особо актуальным разработку адаптивных диагностических систем.

Анализ различных предметных областей (ПО), в которых решается задача диагностики технических объектов, показывает, что для всех предметных областей характерны следующие черты:

1. Общность постановки задачи диагностики. Задача диагностики во всех предметных областях ставится как задача определения состояния, в котором находится диагностируемый объект.

2. Сложность (в общем случае) объекта диагностики. Это обуславливается сложностью конструкции самого объекта, большим количеством узлов и деталей, большим количеством и разнообразием связанных между собой диагностических параметров, а также высокой степенью связанности происходящих в объекте диагностики процессов.

3. Динамичность и изменяемость предметных областей. На протяжении всего жизненного цикла системы диагностирования в проблемной среде (ПС), среде в которой решается задача, происходит изменение свойств и характеристик объектов диагностики, условий его эксплуатации, изменение взглядов пользователя на задачу диагностирования, изменение постановки задачи диагностирования, изменение требований, предъявляемых к системе диагностирования и к решению задачи диагностирования, изменение средств диагностирования, изменение количества и состава диагностических процедур и их характеристик и т.п.

Эти свойства предметных областей определяют требования, которым должны удовлетворять диагностические системы:

1. Настраиваемость на различные предметные области. Это связано с тем, что для решения конкретной задачи диагностики, в общем случае, необходимо использование знаний из различных предметных областей.

2. Возможность описания сложных технических объектов, т.е. адекватность системы представления знаний для описания всех необходимых знаний об объекте диагностики, принадлежащих к различным ПО, взаимосвязях его компонентов и его связях в проблемной среде.

3. Адаптивность к изменениям, происходящим в проблемной среде, на всем протяжении жизненного цикла системы.

4. Возможность оптимизации решения задачи диагностики по задаваемым пользователем критериям. Это требование обусловлено сложностью объекта диагностики, различной трудоемкостью и различным временем получения его характеристик. Невыполнение этого требования может привести к неоправданным затратам времени и средств.

Анализ существующих методов и средств решения задачи диагностики показывает, что в настоящее время нет систем, способных в полной мере удовлетворить всем выдвигаемым требованиям. Это, в первую очередь, связано с тем, что используемые в существующих системах методы диагностики не обладают свойствами, делающими возможным выполнение предъявляемых требований. Указанные обстоятельства определяют актуальность РАЗРАБОТКИ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНЫХ

ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

Цели диссертационной работы.

1. Обобщенная постановка задачи диагностики, инвариантная относительно различных предметных областей.

2. Разработка концепции построения адаптивных диагностических систем и методов диагностики, реализующих данную концепцию.

3. Разработка обобщенной структурной схемы адаптивной диагностической системы, настраиваемой на конкретное применение.

4. Разработка адаптивной диагностической системы, реализующей выдвинутые концепции.

Методологической основой в исследованиях, проведенных в рамках данной диссертации, являются работы в области технической и

медицинской диагностики, программной инженерии и искусственного интеллекта.

Для решения поставленных в диссертации задач используются теории продукций, фреймов, семантических сетей, логики предикатов, а также методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научную новизну диссертации составляют:

1. Обобщенная постановка задачи диагностики, не зависящая от предметной области, предъявляемых к ее решению требований и от происходящих изменений во время решения задачи.

2. Концепция построения адаптивных диагностических систем, настраиваемых на различные предметные области и адаптивных к изменениям, происходящим в процессе жизненного цикла системы.

3. Принципы организации оптимального управления решением задачи диагностики, в условиях неполноты информации, по критериям, задаваемым пользователем, с возможностью изменения самих критериев от задачи к задаче.

4. Методы и средства представления знаний о предметной области.

Практическая значимость полученных результатов. На основе исследований, предпринятых в рамках настоящей работы, реализована адаптивная диагностическая система АДИС. В процессе ее опытной эксплуатации на моделях объектов из предметных областей радиоэлектроники и медицины были экспериментально опробованы разработанные методы и средства.

Внедрение результатов. На основании результатов проведенных исследований в НИЦЭВТ была поставлена и выполнена опытно-конструкторская работа. В Российском центре испытаний и сертификации "РОСТЕСТ-МОСКВА" введено в опытную эксплуатацию автоматизированное рабочее место АРМАД по поверке и диагностированию отказов средств измерения на основе системы АДИС, проведено экспериментальное опробование ряда программ медицинской диагностики в области сердечно-сосудистых заболеваний.

Апробация результатов. Основные результаты исследовании диссертационной работы докладывались на 6 научно-технических конференциях, совещаниях и семинарах.

Основные положения диссертации отражены в 7 публикациях.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из пяти глав основного текста, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 150 страницах машинописного текста.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Обобщенная постановка задачи диагностики сложных технических объектов.

2. Концепция построения адаптивных диагностических систем и методы диагностики, реализующих эту концепцию.

3. Принципы организации оптимального управления решением задачи диагностики в условиях неполноты информации.

4. Обобщенная структурная схема адаптивной диагностической системы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

В первой главе определяются основные понятия, используемые в технической диагностике. На основе анализа задач диагностики сложных технических объектов, решаемых в различных предметных областях, таких как радиоэлектроника, вычислительная техника, автомобильный транспорт, энергетическое производство, технологическое оборудование и т.п., формулируется обобщенная постановка задачи диагностики, независящая от предметной области.

Диагностирование - определение состояния, в котором находится диагностируемый объект. При этом под состоянием объекта (диагнозом) понимается его обобщенная характеристика, отнесенная либо к фиксированному моменту (периоду) времени, либо к фиксированному значению (диапазону значений) какой-либо другой переменной, выбираемой пользователем в качестве аргумента.

Процесс диагностирования трактуется как процесс выделения в множестве всех рассматриваемых технических состояний объекта Е некоторого подмножества, которому принадлежит действительное техническое состояние объекта е*.

В зависимости от решаемой задачи диагностики из множества Е выделяются подмножества, определяющие различные классы состояний, в котором может находится объект диагностики. При этом пола-

гается, что, в общем случае, состояния не альтернативны, т.е., что объект может одновременно находится в нескольких состояниях.

Специфической особенностью задачи определения состояния является невозможность, в общем случае, непосредственного получения требуемых характеристик, либо из-за запрета нарушения целостности объекта, либо из-за недопустимо больших сроков получения этих характеристик, либо по другим причинам. Вследствие этого, состояния, в которых находится объект, в общем случае, могут быть определены только на основе анализа косвенной, доступной для "непосредственного наблюдения" информации, в той или иной мере коррелирующей с отображаемым ею состоянием. Совокупность такой информации, т.е. совокупность значений параметров, свидетельствующей о наличии у объекта определенного состояния, определяется как информационный образ состояния (ИОС).

Множество состояний Е объекта диагностики отображается во множество информационных образов состояний 2» при этом каждому возможному состоянию в/ может соответствовать несколько ИОС. В свою очередь, каждый ИОС ^ может отображать несколько состояний объекта диагностики, в общем случае, с разной степенью уверенности (коэффициент, указывающий степень соответствия информационного образа состояния действительному состоянию объекта диагностирования).

Под параметром понимается "характеристика" объекта, существенная для определения состояния, в котором находится объект, отнесенная к фиксированному моменту (периоду) времени, либо к фиксированному значению (диапазону значений) какой-либо другой переменной. Тогда значениями параметра будут возможные значения этой характеристики, существенные для определения состояния. В качестве значений параметров объекта, в общем случае, могут выступать как числовые, так и символьные значения. Значения параметров извлекаются из объекта диагностики посредством некоторого множества процедур 5, каждая из которых извлекает из объекта определенную, специфическую для этой процедуры, информацию. В общем случае, одна процедура я, может определять значения нескольких параметров, а значение одного параметра может определяться несколькими процедурами. Каждая процедура имеет свои набор характеристик, который зависит от конкретной задачи диагностики (время выполнения, доступность, трудоемкость, затраты и т.д.).

При решении конкретной задачи диагностики к системе диагностирования могут выдвигаться требования оптимизации процесса диагностики по различным критериям (время диагностирования, доступность средств диагностирования, стоимость затрат на диагностику и т.д.).

Оптимизация процесса определения состоян я объекта диагностики возможна тогда, когда число процедур, необходимых для определения состояния объекта, меньше числа всех процедур или когда суммарная "цена" выполнения всех процедур зависит от последовательности их применения.

Таким образом, обобщенное решение задачи диагностики сложных технических объектов может быть сформулировано как:

определение подмножества информационных образов состояний О*, отображающих действительное состояние объекта диагностики е*, с помощью некоторого подмножества процедур Б*, при этом последовательность выполнения процедур должна быть оптимизирована по заданным критериям.

Проведенный анализ показал, что обобщенная постановка задачи диагностики может быть распространена на задачу определения состояния объектов любой природы (например, биологической, социологической и т.д.) и не зависит от изменений, происходящих во время решения задачи диагностики. Обобщенная постановка задачи распространяется и на диагностику процессов, если в качестве существенных характеристик выбраны параметры, описывающие изменения в состоянии объекта, происходящие в течении некоторого периода времени.

На основании анализа проведенного в первой главе делаются выводы, что:

- задача диагностики во всех предметных областях ставится как задача определения состояния, в котором находится диагностируемый объект и может быть решена для объектов любой природы, при этом, задача диагностики является частным случаем задачи оценки состояния;

- характерным для предметных областей, в которых решаются задачи диагностики, является сложность объекта диагностики, динамичность и изменяемость самих предметных областей.

На основе этих выводов формулируются требования к диагностическим системам. Диагностические системы должны:

- настраиваться на различные предметные области;

- адаптироваться к изменениям, происходящим в предметной области, на всем протяжении жизненного цикла системы;

- оптимизировать процесс решения задачи диагностики в условиях неполноты информации по заданным критериям.

Во второй главе проводится анализ существующих методов и средств решения задачи диагностики сложных технических объектов. С позиции требований, выдвинутых в первой главе, все существующие диагностические системы делятся по методам решения задачи диагностики на два класса:

- диагностические системы, использующие алгоритмические методы диагностирования;

- диагностические системы, основанные на использовании продукционных экспертных систем.

Такое деление обуславливается способами представления знаний о предметной области и тем, как эти знания используются в диагностической системе.

Алгоритмические методы диагностирования сводятся к выполнению программы, разработанной для соответствующего (часто достаточно узкого) класса задач на основе априорного изучения проблемной среды. Основной особенностью этих методов является внесение в алгоритм диагностической системы (в код программы), описывающий последовательность действий системы, знаний о проблемной среде, знаний о конкретной задаче диагностики и ее особенностях, требований к задаче диагностики и к ее решению. В результате априорного фиксирования этих знаний в алгоритме, система может решать только узкий класс задач диагностики. При этом любые изменения в проблемной среде, в требованиях к решению задачи, в диагностических средствах и т.д. приводят, в общем случае, к перепроектированию всей системы и система уже не может оптимизировать процесс решения задачи диагностики в изменяющихся условиях.

В диссертационной работе проводится анализ различных диагностических систем, реализующих алгоритмические методы.

Для решения задач диагностики широко используются экспертные системы (ЭС) - системы, работающие с экспертными знаниями, т.е. знаниями сформулированными в достаточно свободной форме. Это вызвано, по крайней мере, рядом следующих причин. Во-первых, они ориентированы на решение плохо формализуемых задач. Во-вторых, ЭС обеспечивают работу специалистов, не имеющих навыков программирования. В-третьих, ЭС решают, в основном, задачи практического характера, и уровень их решений не уступает, а зачастую и превосходит уровень решения эксперта.

При решении задач диагностики наибольшее распространение получили продукционные ЭС - системы, использующие для нахождения решения эмпирические правила (продукции). Продукционный подход основан на объединении декларативных и процедурных знаний на микроуровне. Каждой микроситуации (совокупности значений нескольких из контролируемых параметров) ставится в соответствие некоторый оператор, некоторое действие в проблемной среде, причем (необходимым, но, в общем случае, достаточным) условием выполнения оператора является наличие в проблемной среде на текущем шаге решения соответствующей ему микроситуации (совокупность микроситуации и приписанного к ней оператора получила название "правило"). В саму микроситуацию можно попасть из нескольких других микроситуаций (причем только из них). Таким образом, в базу знаний системы заносятся "траектории" различных обследований объекта, осуществляемых опытными экспертами, т.е. последовательности операций над объектом (измерений значений параметров) и возможных результатов этих операций. При этом, система сама может формировать новые траектории из фрагментов, занесенных в базу знаний.

Основными недостатками продукционных ЭС являются низкая степень открытости системы и ограниченность средств представления знаний, так как продукционный подход основан на связывании декларативных и процедурных знаний в виде правил: Если - То. В результате такого связывания вся система знаний получается связанной в единый "клубок" знаний. Модификация таких знаний представляет трудоемкий процесс: при изменении, добавлении или удалении знаний приходится просматривать всю базу знаний и проверять ее на непротиворечивость. Это приводит к большим сложностям при адаптации системы к происходящим изменениям. Кроме того, слабые выразительные возможности используемых языков представления знаний

позволяют описать только достаточно простые взаимосвязи в ПС. Невозможность представления каких-либо существенных взаимосвязей может сделать невозможным решение соответствующих задач диагностики.

В диссертационной работе проводится анализ различных диагностических ЭС.

В результате проведенного в этой главе анализа делается вывод, что существующие методы и средства решения задачи диагностики сложных технических объектов не удовлетворяют требованиям: настраиваемое™ на различные предметные области, адаптивности к различным изменениям, происходящим на всем протяжении жизненного цикла системы и оптимизации процесса диагностики.

Невыполнение первого требования связано с необходимостью внесения в алгоритм решения задачи диагностики особенностей ПО, что делает практически возможным использование системы для диагностирования только узкого класса объектов в конкретной ПО.

Второе требование не выполняется из-за низкой степени открытости существующих систем и слабых выразительных возможностей используемых языков представления знаний.

Невыполнение последнего требования обусловлено жесткостью схемы выполнения диагностики и практической невозможностью динамического формирования вариантов диагностирования в зависимости от текущей ситуации и знаний заложенных экспертами. Кроме того не учитывается семантическое различие параметров оптимизации.

Проведенный анализ позволил сделать вывод об актуальности проблемы разработки методов и средств (систем) диагностики, удовлетворяющих перечисленным выше требованиям. Решение этой проблемы и явилось целью настоящей работы.

В третьей главе ставится задача разработки принципов создания адаптивных диагностических систем, удовлетворяющих сформулированным выше требованиям.

Для удовлетворения этих требований в работе предлагается ряд принципиальных решений по организации системы знаний и управлению процессом решения задачи диагностики.

Первым, наиболее важным, притопом является разделение используемых в системе знаний на две практически независимые друг от друга

части: алгоритмические знания (знания как решать задачу) и знания о предметной области. При этом, знания о предметной области образуют целостную, независящую от использующих их программ систему -Базу Знаний о предметной области.

Знания о предметной области имеют принципиально описательный характер: они содержат описания объектов, процессов и явлений, составляющих проблемную среду, и их всевозможных характеристик и декларируют наличие либо отсутствие между ними в проблемной среде различных взаимосвязей, имеющих как постоянный (по крайней мере в течение решения задачи), так и переменный характер. Посредством этих знаний описываются закономерности среды, обстановка, существующая в проблемной среде в разное время и в разных местах, события, связанные с изменениями этой обстановки и т.д. Знания "как решать задачу" носят алгоритмический характер, т.е. состоят из последовательностей предписаний по выполнению определенных операций над знаниями на каждом из шагов решения задачи диагностики.

Знания о том "как решать задачу" реализованы в виде типовой, построенной по модульному принципу, программы решения задачи даагностики и не зависят от предметной области, в связи с этим, изменения происходящие в ПО, не влияют на решение задачи. Таким образом, в диагности .еской системе выделены две функциональные подсистемы: База Знаний о предметной области (содержит знания о предметной области) и управляющая система (содержит знания "как решать задачу").

Управляющая система решает задачу диагностики на уровне абстрактных понятий: "объект диагностики", "признак", "значение признака" и т.д., и не зависит от конкретной интерпретации этих понятий. Система же представления декларативных знаний обеспечивает такой способ представления знаний, при котором уровень представления этих понятий инвариантен относительно предметных областей. При этом, язык описания декларативных знаний имеет выразительные возможности достаточные для представления всех необходимых для решения задачи диагностики знаний.

Вторым предлагаемым принципом является использование "универсального" языка описания декларативных знаний (ЯОДЗ) для представления знаний о предметной области. ЯОДЗ должен обладать большими выразительными возможностями и адаптивной структурой, позволяющей наращивать или редуцировать языковые конструкции в зависимости от конкретного применения системы. В диссертационной

работе рассматривается семантика и синтаксис такого ЯОДЗ, обеспечивающие выражение основных лингвистических категорий (определенность, число, время, модальность и т.п.) естественного языка, Определение значений слов ЯОДЗ осуществляется по строгим формальным правилам и описывается в специальном разделе базы знаний в виде целостной и непротгаоречивой системы понятий, исключающей возможность использования семантически неправильных и неоднозначных терминов. Синтаксис ЯОДЗ в совокупности с правилами формального определения значений его слов задает некоторое исчисление, позволяющее строить любые сложные языковые конструкции, однозначно определять их смысловое содержание (интерпретацию в ПС) и контролировать их семантическую правильность.

Анализ теоретических вопросов представления знаний показал, что существующие теории референции не в полной мере отвечают требованиям построения языка описания знаний о ПС, обладающего значительными выразительными возможностями и универсального относительно широкого круга ПО.

Указанные обстоятельства обусловили необходимость разработки теоретической модели представления знаний, дающей конструктивные определения ключевых понятий семиотической системы ("значение", "смысл", "интенсионал", "имя" и др.), определяющей законы однозначного отображения действительности системой знаний и описывающей основные механизмы работы со знаниями (классификации, квантификации, укрупнения, модификации и др.).

Система знаний (СЗ) в разработанной модели трактуется как совокупность сведений о среде, отражающая среду как целостное явление со всеми взаимосвязями, существующими между ее элементами (сущностями) и динамикой их изменения. При этом под сущностью понимается любое дискретно выделяемое образование проблемной среды, рассматриваемое в дальнейшем в качестве отдельного элемента ПС.

В СЗ, как семиотической системе, при отображении единичной (индивидной) сущности среды ей ставиться в соответствие некоторый знак. Индивидная сущность трактуется как референт этого знака или его значение. В общем случае, в СЗ могут формироваться и использоваться знаки, обозначающие целые совокупности индивидных сущностей, имеющих какие-то общие черты. В качестве значения такого

знака может выступать любая из индивидных сущностей такой совокупности, определяемая конкретным употреблением знака.

Будем говорить, что Y обозначает X или является именем X, X является референтом или значением Y, a Z - его интенсионалом. Тогда

< X,Y > eRef

< Y,X > е Nom <Y,Z> eint

где: Ref - отношение референции;

Nom - отношение номинации;

Int - интенсиональное отношение.

Определим на множестве {С} сущностей ПС функцию Ч7, ставящую в соответствие каждой сущности Cj е{С} некоторый элемент

системы знаний N'j €{//*), где {N*} - множество собственных имен сущностей

4!:Cj->Nj

При этом между каждой сущностью Су- е{С} и элементом N'j существует взаимооднозначное соответствие, полностью определяющее знаки N'j. Примем, что

{N'}e{N)e{B)

где {//} - множество имен сущностей;

{5} - множество элементов модели проблемной среды.

Введем понятие общего имени N" :

N" e{N"}-,{N"}<z{N}

где {#"} - множество общих имен сущностей;

и понятие интенсионала общего имени

<N",Ik > g Int {/}cr{Z?}

где {D} - множество описаний сущностей.

Примем, что любой интенсионал задает определенные свойства некоторого множества {С*} с {С}, которое и будем называть в дальнейшем классом сущностей.

Принадлежность сущности определенному классу Су 6{С*} определяется применением соответствующего подмножества процедур {Пк) е {П). Для каждой такой сущности справедливо

<Cj,N'k' > е Ref

<N'k',Cj > s Nom

В отличие от собственного имени N', которое имеет полностью определенное значение, но не имеет интенсионала, общее имя N" имеет интенсионал, а его значение неопределенно в том смысле, что его референтом может быть любая из сущностей, удовлетворяющая ин-тенсионалу, и только го этих сущностей. Знак, используемый для обозначения имен, рассматривается как имеющий конструкцию, элементы которой не могут юперпретиропаться через элементы множества (С}.

Вводится понятие многоуровневой иерархической системы классов, на верхнем уровне которой располагается класс всех сущностей {С}0, на уровне, следующем за ним, - семантические категории {С'}1,

которые определяются как множество сущностей, имеющих одинаковую качественную характеристику. При этом, для любых двух семантических категорий:

{АГ<С,>}*{К(С'»}

где {К} - множество качеств, определяющих качественную характеристику.

В общем случае

{к^ГМк'^но

Однако

{С}1 П О

Третью группу образуют классы всех остальных уровней, которые формируются указанием принадлежности к вышележащему классу и описанием дополнительных определяющих свойств.

При этом для классов третьей группы допустимо, чтобы:

где i j и (С*} - класс, из которого выделяются классы {С'} и {Cj}■

Иерархия пересекающихся классов позволяет разработчику СЗ априорно выделять ряд важнейших направлений классификации и вводить в систему классы, сформированные с различных позиций. В системе возможно также и использование функциональных классов, являющихся результатом операции (*) на другими классами:

{С)ф - {С'}*{С2}*...*{СЛ}

где * - обозначает любую поддерживаемую в СЗ операцию над множествами.

Использоваш иерархической системы классов приводит к тому что в модели проблемной среды принципиально возникает синонимия при именовании сущностей, что требует введения в систему сложных механизмов идентификации.

Подобно иерархии классов в развитой системе знаний должна существовать иерархия укрупнения, связывающая целое с его компонентами:

< Cj,Ck > е Part

где Cj - является частью или компонентом Ск.

В отличие от отношения включения отношение Part не влечет ни наследования свойств, ни наследования имен. Подобно тому как индивидная сущность является пределом членения класса, в иерархии укрупнения пределом членения сущности является объект:

Uj е {I/}; {[/} с {С} Vi/j VCy (< Cj,Uj > ¿Part)

где Uj - объект;

С j - сущность.

Сущности, обладающие структурой, в зависимости от характера взаимосвязей между ее частями, а также контекста их рассмотрения могут трактоваться либо как сложные объекты, либо как ситуации.

Интеграция языковых единиц в языковые конструкции осуществляется на основе использования двух семантических механизмов: предикации и семантического объединения.

Механизмы предикации обеспечивают построение языковых конструкций - предложений - выражающих определенное знание о предметной области.

Предложение является элементарным компонентом любого описания, в том числе модели ПС. Содержанием предложения (его значением) является декларирование некоторого факта проблемной среды -наличия или отсутствия определенной взаимосвязи между указываемыми в предложении сущностями или сущностями и их характеристиками, или совокупности таких факторов. В предложении, как компоненте модели, сущности ПС (или их характеристики) представляются их именами (обозначениями в модели), взаимосвязь же между сущностями - именем взаимосвязи - предикатом. Предикат может обозначать взаимосвязи любого типа.

Р(Т|,Т2,...,Тп)М,М, ...,Мп

где: Л - предикат;

77 - термы;

М - модификаторы.

В наиболее часто встречающемся, но частном случае в качестве термов выступают имена сущностей или их характеристик, в более общем случае в качестве термов могут выступать, описываемые ниже конструкции семантического объединения, и другие предложения. Модификатор используется для отнесения предложения к некоторому "возможному миру".

Механизмы семантического объединения обеспечивают объединение однородных, в каком-либо смысле, языковых конструкций (слов, словосочетаний) в группу, используемую в дальнейшем как це-' лостныи языковый элемент.

ЦК, К.....К)

где: Ь - логическая связка;

К - компоненты СО.

В качестве компонентов СО могут выступать либо имена сущностей и их характеристик, либо другие СО или какие-либо другие языковые конструкции. В качестве логических связок могут использоваться любые логические функция, поддерживаемые СПДЗ.

Описанные механизмы отображения семантики проблемной среды в ее модели и сформированные на основе этих механизмов языковые конструкции позволяют описывать среды с достаточно высокой степенью сложности.

Третьим предлагаемым принципом является использование декларативной модели управления (ДМУ) для управления процессом решения задачи диагностики. Управляющая система должна оптимизировать процесс решения задачи диагностики по заданным критериям. При этом под оптимизацией, в данной конкретной постановки, понимается выбор на каждом шаге решения задачи диагностики наилучшего решения в условиях неполной информации (не известно, какая информация об объекте диагностики будет получена на следующем шаге) и семантически разных параметров. Важно отличать оптимизацию (минимизацию) времени, затрачиваемого на выполнение программы, и оптимизацию ог следования объекта диагностики, производимого в ПС. Первые затраты, в общем случае, значительно меньше вторых и могут быть учтены заранее, при реализации системы. Затраты на обследование меняются от объекта к объекту и зависят от состава процедур обследования и последовательности их применения. Именно поэтому в работе основное внимание уделяется оптимизации обследования объекта диагностики.

Обследование объекта диагностики осуществляется с помощью процедур. Каждая процедура имеет свой набор характеристик. Характеристики процедуры описывают ее свойства (время выполнения процедуры, затраты на подготовку ее реализации, стоимость (денежная) ее осуществления и т.п.), существенные с позиции выбранных экспертом критериев оптимизации. Поскольку задача оптимизации решается в пространстве семантически разных параметров, которые нельзя свести к интегральной характеристике, невозможно удовлетворительно решить задачу оптимизации по какой-либо одной характеристике. Поэтому необходимо задание приоритета совокупностям различных характеристик. Для оптимизации обследования объекта диагностики вводится понятие декларативной модели управления. ДМУ представляют собой таблично заданные функции. Каждому возможному сочетанию значений характеристик процедур поставлен в соответствие некоторый вес, используемый для определения, на каждом шаге решения задачи, приоритета выполнения соответствующей процедуры. В общем случае, в систему закладываются описания нескольких ДМУ, каждая из которых определяет некоторую стратегию обследования

объекта. В процессе решения задачи диагностики происходит вычисление приоритетов возможных процедур, на основе ДМУ., и выбирается процедура с максимальным приоритетом.

Таким образом основными концепциями построения адаптивной диагностической системы являются:

- разделение на управляющую систему (процедурные знания) и систему представления знаний о проблемной среде (декларативные знания);

- использование языка описания декларативных знаний с большими выразительными возможностями и допускающего изменение структуры языка;

- использование декларативных моделей управления для оптимального выбора процедур обследования на каждом шаге решения задачи диагностики.

В четвертой главе предлагается обобщенная структура построения адаптивных диагностических систем, реализующая выдвинутые концепции. Рассматриваются составные части системы, их назначешк и взаимодействие (структурная схема приведена на рисунке).

На базе предлагаемой структурной схемы была реализована адаптивная диагностическая система АДИС. Для ее реализации выбраны операционная система и инструментальные средства программирования. В работе обоснован выбор объектно-ориентированного метода программирования и инструментальных средств, используемых при реализации системы, - языка С++, Paradox Engine & DataBase Frame Work и Turbo Vision.

В пятой главе описываются результаты экспериментальной проверки предложенных концепций и методов, которые были реализованы в системе АДИС.

1. Для экспериментальной проверки настраиваемое™ на различные предметные области система АДИС использовалась для поверки и диагностики изделий РЭА, диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и оценки общественно-пол1ггической ситуации. В диссертационной работе приводятся фрагметгы представления знаний об этих предметных областях. Предлагается методика получения экспертных знаний о проблемной среде и формирования по ним модели проблемной среды.

ДИАГНОСТИКИ^ Выбранная процедура

База экземпляров

База рекомендаций по применению стратегий

гЭ

)

Модуль выбора стратегии

База рекомендаций по применению процедур

>1

Модуль задания режима

Модуль выбора процедур по рекомендации

База параметров управления

]

4

Модуль лоддержхи ручного управления

Г

Результаты

обследования

Интерфейс объект-система I

х

Модуль сопоставления

Результат

рекл

сопоставления

СУБЗ

Логический модуль

Информационная модель

ие ДМУ

IДМУ1

Карта задачной ситуации

I

Дму:

ДМУп

}

Модуль формирования задачных ситуаций

Модуль формирования I переменных характеристик]

Л

Модуль выбора процедур I по приоритетам I

процедура

процедура-кандидат

1_

к блокам системы

Модуль центрального управления

- кандидат

Модуль проверки применимости

База описаний процедур I

Г '

Модуль выбора процедур по условиям

Интерфейс пользователь-система (^ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ^

I

2. Для экспериментальной проверки адаптивности системы к различным изменениям были смоделированы различные типы изменений, которые могут возникать в процессе жизненного цикла системы (изменения объекта диагностики, его характеристик и свойств, изменения требований к решению задачи диагностики и т.д.), и проверена возможность адаптации системы к этим изменениям.

3. В данной реализации системы некоторые механизмы оптимизации были сознательно редуцированы. Это связано с тем, что эти механизмы не использовались в рассматриваемых задачах. Однако, проведенная редукция не отразилась на общности функционапьно-

-3

программных решении. Оптимизация в системе проводится по априорной вероятности диагноза, информативности параметров и коэффициентам уверенности. Для экспериментальной проверки оптимизации процесса решения задачи диагностики был проведен ряд тестовых испытаний, в которых производилось изменение рассмотренных критериев.

Полученные экспериментальные результаты подтвердили адекватность предложенных концепций построения адаптивных диагностических систем поставленной задаче.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

В работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Проведен анализ различных предметных областей, в которых решается задача диагностики. На основе этого анашпа сформулирована обобщенная постановка задачи диагностики и выдвинуты требования к диагностическим системам.

2. Проведен анализ существующих методов и средств решения задачи диагностики. Определены основные достоинства и недостатки существующих средств.

3. Разработана концепция построения диагностических систем, обладающих следующими свойствами:

- настраиваемостью на решение задачи диагностики в различных предметных областях;

- адагтгивностыо к различным изменениям, происходящим з течении жизненного цикла системы;

- возможностью оптимального управления процессом решения задачи диагностики по критериям, задаваемым пользователем и изменяемым от задачи к задаче.

4. Разработана система представления знаний о предметной области, обладающая высокими выразительными возможностями. Разработаны семантика и синтаксис языка описания декларативных знаний.

5. Разработана обобщенная структурная схема построения адаптивных диагностических систем, реализующая предложенные концеп-

ции. На ее основе создана и реализована в опытно-конструкторской разработке адаптивная диагностическая система АДИС.

6. Произведено экспериментальное исследование методов и алгоритмов, показавшее их работоспособность и эффективность. Экспериментально подтверждена (на задачах диагностики изделий РЭА, а также диагностики сердечно-сосудистых заболеваний) правильность предлагаемых концепций построения адаптивных диагностических систем, реализованных в системе АДИС.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:

1. Кузин Е.С, Брыль В.Н. Базовая система представления знаний о проблемной среде. - Информационные технологии, N 1, 1996г.

2. Брыль В.Н., Николаев А.Б., Алексахин C.B. Методы и средства построения диагностических систем. "Автоматизированные системы обработки .»¡формации и управления автотранспортного комплекса". Сб.науч. трудов каф."АСУ", М., 1995г.

3. Брыль В.Н., Николаев А.Б. Технология создания систем автоматического анализа ситуации, контроля и диагностики сложных объектов и процессов: Междунар.науч.-техн.семинар "Проблемы передачи и обработки информации в информационно-вычислительных сетях". Тезисы докладов. М., 1995г. -С.7-8.

4. Брыль В.Н., Николаев А.Б. Представление знаний в вычислительных системах. "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации". Тез.докл. междунар.конф. М., 1995г.

5. Брыль В.Н., Николаев А.Б. Принципы построения единой информационной системы управления на транспорте//"Повышение качества управления и эффективности строительства". Сб.науч.тр./Рязань, РТИ, 1994г. -С.98-101.

6. Брыль В.Н., Николаев А.Б., Будихин A.B. Методы реализации графических интерфейсов доя интеллектуальных автоматизированных обучающих систем. "Интеллектуальные системы 94". Тез. докл. первого Международного симпозиума, Махачкала. 1994г.

7. Брыль В.Н., Николаев А.Б., Будихин A.B., Исмаилов М.И. Организация гипертекста в интеллектуальных АОС. "Интеллектуальные системы 94". Тез. докл. первого Международного симпозиума, Махачкала. 1994г.

Инв.№ 39-270, 20.05.96 г.

ММИ. э.211 т.70 23.05.S6r.