автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.14, диссертация на тему:Разработка и исследование многоагентной системы для решения задач технологической подготовки производства

На правах рукописи

Афанасьев Максим Яковлевич

Разработка и исследование многоагентной системы для решения задач технологической подготовки производства

Специальность 05.11.14 - Технология приборостроения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

? ^ а п р 2012

Санкт-Петербург - 2012

005017932

005017932

Работа выполнена на кафедре технологии приборостроения федерального государственного бюджетного образовательного учреждения

высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики» (НИУ ИТМО)

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Филиппов Александр Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Васильков Дмитрий Витальевич

зав. каф. «Металлорежущие станки и инструмент» БГТУ «Военмех» им. Д. Ф. Устинова

кандидат технических наук, доцент

Травин Александр Игоревич

доцент каф. «Технологии автоматизированного производства» ПИМаш

Ведущая организация: ОАО «Светлана», Санкт-Петербург

Защита состоится 15 мая 2012 г. в 16 ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.227.04 при НИУ ИТМО, расположенном по адресу: 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д.49, ауд. 206.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИУ ИТМО.

Автореферат разослан а апреля 2012 г.

Отзывы и замечания по автореферату в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба высылать по вышеуказанному адресу на имя учёного секретаря диссертационного совета.

Учёный секретарь

диссертационного совета Д 212.227.04, кандидат технических наук, доцент

Киселёв С. С.

Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертации. Всё возрастающая конкуренция на рынке подталкивает современные приборостроительные предприятия к постоянному улучшению и развитию производства. В настоящее время одним из наиболее перспективных способов достижения высокой конкурентоспособности является повышение эффективности технологической подготовки производства (ТПП) за счёт применения современных средств автоматизации. Особенно это актуально для предприятий, использующих передовые технические решения и технологии, требующие дополнительных инженерных изысканий.

Большой вклад в разработку базовых принципов построения и взаимодействия автоматизированных систем технологической подготовки производства (АСТПП) внесли С. П. Митрофанов, В. И. Аверченков, Г. К. Горанский, В. Д. Цветков, Н.М. Капустин, В. В. Павлов, В.М. Вальков, А.Н. Филиппов, Д. Д. Куликов, Б. С. Падун, Е. И. Яблочников и многие другие. Тем не менее, в условиях современного наукоёмкого производства многие из этих принципов нарушаются. В первую очередь это связано с отсутствием универсальной интеграционной среды, способной собрать воедино различные инструментальные средства автоматизации ТПП.

Решение данной проблемы наиболее целесообразно с применением методов распределённого искусственного интеллекта, базовой дисциплиной которого является теория многоагентных систем (MAC). Применение MAC для решения задач технологической подготовки производства позволит создать открытую среду интеграции технологических данных и знаний, построенную на простой модели расширения функциональности и горизонтального масштабирования информационного пространства технологической подготовки производства.

На сегодняшний день существует достаточное количество работ, пос-вящённых применению многоагентных систем в промышленности и производстве, но ни в одной из них не представлено детальное исследование рассматриваемой предметной области — технологической подготовки приборостроительного производства. На основе проводимого исследования необходимо подготовить методику, применение которой даст возможность повысить уровень автоматизации при решении задач технологической подготовки и увеличит структуризацию информационной среды современного предприятия.

Всё вышесказанное подтверждает актуальность проектирования и разработки многоагентной системы, позволяющей повысить степень интеграции информационного пространства п упростить решения задач технологической подготовки производства.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является автоматизированная система технологической подготовки производства. Предметом исследования являются модели и методы многоагентной интеграции, применяемые при решении задач технологической подготовки производства, а также программное и аппаратное обеспечение, позволяющее построить многоагентную систему в рассматриваемой предметной области.

Цель диссертационной работы состоит в совершенствовании методов автоматизации технологической подготовки производства путём использования информационно-управляющей платформы, созданной на базе многоагентной системы.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе потребовалось решить следующие основные задачи:

- Исследовать существующие методы построения распределённых одноранговых многоагентных систем, их архитектуры и области применения, а также инструментальные средства разработки.

- Разработать математические модели многоагентной среды и многоагентной системы

- Описать язык представления технологических данных и знаний, используемый агентами.

- Разработать систему моделирования информационного пространства технологической подготовки производства, базирующуюся на концепциях «облачных» вычислений и виртуальных рабочих мест.

- Реализовать многоагентную систему и опробовать её при решении конкретных технологических задач.

Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе задач использовались основные научные положения: технологии приборостроения, теории информационных систем, теории искусственного интеллекта, теории моделирования, теории множеств, абстрактной алгебры, теории формальных языков и грамматик, теории виртуального строкового пространства технологических данных, объектно-ориентированного и агент-ориентированного программирования, технологии «облачных» вычислений.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- Предложена методика структурной интеграции АСТПП в рамках единой информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, основанная на базовых принципах теории многоагентных систем и виртуального строкового пространства.

- Предложена методика моделирования информационной среды приборостроительного предприятия, базирующаяся на концепциях «облачных» вычислений и виртуальных рабочих мест.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

- Разработан и программно реализован комплекс алгоритмов многоагент-ной интеграции АСТПП.

- Сконфигурирован серверный кластер, и на его основе реализован распределённый виртуальный испытательный стенд для моделирования информационной среды приборостроительного предприятия.

- Реализована многоагентная система, осуществляющая интеграцию средств автоматизации технологической подготовки производства изделий из полимерных композиционных материалов.

Реализация результатов работы. Результаты исследований и разработанный комплекс методов и инструментальных средств нашли применение в:

- НИР по государственному контракту №П571 от 05.09.08 на 3 года, заказчик Федеральное агентство но образованию/Министерство по образованию, тема «Разработка и реализация модели непрерывного повышения квалификации педагогических кадров российских технических вузов в системе „вуз-инжиниринговый центр-организация"».

- НИОКР №21083 от 15.12.10, заказчик ООО «Завод по переработке пластмасс имени „Комсомольской правды"», тема «Создание интегрированной распределённой системы проектирования, прототипирования и подготовки производства изделий».

- НИР по государственному контракту К5 310220 «Разработка базовых технологий проектирования и производства приборов нового поколения на основе полимерных композиционных материалов для реальных условий эксплуатации в авиационной, космической, морской и другой технике» по теме 2011-1.4-514-126-027;

- Учебном процессе НИУ ИТМО на кафедре технологии приборостроения.

- Программном и организационно-техническом обеспечении научно-образо-вателыюго центра НИУ ИТМО кафедры технологии приборостроения.

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

- Модель многоагентной системы для решения задач интеграции автоматизированных систем технологической подготовки производства в рамках единого информационного пространства технологической подготовки производства.

- Архитектура информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, включающая язык представления технологических данных и знаний, структуру агентов и протокол взаимодействия.

- Метод моделирования информационной среды приборостроительного предприятия, основанный на концепции «облачных вычислений».

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались иа следующих конференциях: VI Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (14-17 апреля 2009), Девятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надёжности и диагностики машин и механизмов» (26-30 октября 2009), XXXIX научная и учебно-методическая конференция Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики (2-5 февраля 2010), VII Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (20-23 апреля 2010), XL научная и учебно-методическая конференция национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (1-4 февраля 2011), VIII Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (12-15 апреля 2011), Десятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надёжности и диагностики машин и механизмов» (24-27 октября 2011).

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 8 печатных работах, из них 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК. Полный перечень работ приведён в конце автореферата.

Личный вклад автора. Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Подготовка к публикации полученных результатов проводилась совместно с соавторами, причём вклад диссертанта был определяющим. Все представленные в диссертации результаты получены лично автором.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографии и 6 приложений. Общий объём диссертации 131 страница, включая 24 иллюстрации и 1 таблицу. Библиография содержит 96 наименований на 12 страницах.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулирована цель и аргументирована научная новизна исследований, показана практическая значимость полученных результатов, представлены выносимые па защиту научные положения.

В первой главе приводится анализ объекта исследования, включающий рассмотрение основных задач технологической подготовки производства, принципов проектирования автоматизированных средств, обеспечивающих информационную поддержку решения этих задач, и основных проблем, возникающих в процессе интеграции данных средств автоматизации в единую информационную среду приборостроительного предприятия.

На сегодняшний день большинство задач ТПП могут быть решены с помощью специальных автоматизированных систем. Проведённые

исследования показывают, что в условиях современного наукоёмкого производства практически невозможно создать единую автоматизированную систему технологической подготовки производства (АСТПП), охватывающую все стадии разработки технологического процесса (ТП) и соответствующую всем фундаментальным требованиям. Поэтому предприятия вынуждены использовать совокупность средств автоматизации технологической подготовки производства, включающую в себя технологические модули, разработанные сотрудниками предприятия, а также коммерческие системы отечественного и зарубежного производства.

Для достижения максимального эффекта от использования АСТПП на предприятии необходимо создать единую информационно-управляющую платформу технологической подготовки производства (ИУП ТПП), являющуюся программно-аппаратным комплексом информационного сопровождения ТПП и обеспечивающую обмен технологическими данными и знаниями.

Существует государственный стандарт (ГОСТ Р ИСО 10303-2002), регламентирующий единый механизм представления данных об изделии на протяжении всего жизненного цикла независимо от конкретной АСТПП, а также интеграцию этих данных. Но, как показывает практика, в процессе создания единого информационного пространства данный стандарт не используется, либо используется лишь частично.

Можно выделить три основные проблемы, возникающие при проектировании комплексной информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства:

— Проблема сложности.

— Проблема несовместимости.

— Проблема избыточности.

Применяемые на данный момент методы интеграции не способны в полной мере решить вышеуказанные проблемы, т. к. предполагают использование либо коммуникационных модулей («чёрных ящиков»), осуществляющих статическую синхронизацию данных между средствами автоматизации ТПП; либо единой системы управления технологическими данными, которая, во-первых работает только с данными (не учитывает знания), а во-вторых, не позволяет подсистемам АСТПП взаимодействовать напрямую, что существенно снижает производительность системы и усложняет информационный обмен.

Анализ существующих методов структурной интеграции АСТПП показал, что для их совершенствования целесообразно использовать элементы теории многоагеитных систем, т. е. создать одноранговую (гетерархическую) агентную сеть, отвечающую за интеграцию средств информационного обеспечения информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства.

Первую главу завершает постановка задач исследования, решение которых необходимо для разработки более совершенной интеграционной среды технологической подготовки приборостроительного производства, позволяющей существенно сократить время внедрения новых информационных средств автоматизации ТПП, и упростить их применение.

Во второй главе описываются теоретические основы построения мно-гоагентных систем, представляющие архитектуру программного агента, математические модели многоагентной среды и многоагентной системы, а также функциональные особенности построения многоагентных систем для решения задач технологической подготовки производства.

Как известно, агент (интеллектуальный агент, ИА) представляет собой независимую компьютерную систему, находящуюся в некоторой среде н способную автономно действовать в ней для достижения своих целей.

На сегодняшний день при проектировании одноранговых адаптивных сетей используются две основные архитектуры ИА: реактивная (основанная на продукционной модели поведения агентов) и делиберативная (базирующаяся на целях агента и его восприятии модели окружающей среды).

Анализ достоинств и недостатков рассмотренных архитектур показал, что ни одна из них в чистом виде не может быть использована для построения многоагентной технологической системы — поэтому при проектировании должна быть использована гибридная двухуровневая схема построения агента, использующая разные подходы для решения разных задач интеграции АСТПП. Гибридная архитектура позволяет строить агенты из двух модулей:

- Делиберативного, содержащего символьную модель мира для принятия

глобальных решений.

- Реактивного, для реагирования на происходящие в системе события.

Полученная в результате архитектура (рис. 1) является многоуровневой, т. е. подсистема контроля агента в ней состоит из двух уровней, при этом каждый вышележащий уровень работает с менее формализованной информацией.

Функционирование и взаимодействие агентов в МАС, опирается на унифицированную математическую модель, представляющуюся совокупностью понятий многоагентной среды (описывающей поведение агентов в процессе решения поставленных им прикладных задач) и многоагентной системы, являющейся коммуникационной надстройкой многоагентной среды и обеспечивающий жизненный цикл агентов и их взаимодействие.

Многоагентная среда (МС) есть кортеж {А,£, П, Д), где А = {аь..., ап} — множество всех агентов. Каждый агент а* представляет собой кортеж (5;, Р„ Ль <&) множества возможных состояний множества объектов восприятия (перцепции) множества действий А, и агентной функции

г

Агент

Делибератвный уровень

Модель мира

Планировщик

Анализатор полезности I действий

\ Запрос

Корректировка

Если

Реактивный уровень ТО.

Если

-►1 Условие-1 Действие-1 Ь

-Ц Условие-2 Действие-2~Ь

Если

-Ц Условие^ Н^Ч Действием

1 к ■ ~ У

V Окружающая среда У

Рис. 1. Агент с гибридной архитектурой

фг: х Р{ —> 5j х £ — множество состояний среды. П: £ (Р\ х ... х х Рп) ~ функция восприятия, А: £ х (А\ х ... х Ап) -» £ — функция среды.

Предполагается, что существует некоторая дискретная временная шкала, где временной шаг задаётся переходом от одной точки шкалы к другой. Любой агент а» для всех состояний среды е 6 £ и всех состояний агентов ,..., 5Я) € 51! х ... х 5„ на каждом шаге вычисления через функцию восприятия получает свой локальный объект восприятия П'(е). Агент рассчитывает своё действие сц = П'(е)) и своё новое состояние е- = фЦв^, П'(е)) на основании текущего состояния в* и своего восприятия этого состояния, т. е. состояние среды меняется под действием агентов.

е' = А{е,аи...,ап) (1)

определяет преемственное состояние среды, а

4 = ф}(*,Ще)) (2)

задаёт преемственное состояние агентов для всех г. Переходная функция состояния Д: £х х... х5„ —> £хЗ\ х... х 5„, определённая как Д(е, ..., = (е', й7!, ..., з'п), объединяет состояния агентов и состояния среды. Следо-вататьно, функция восприятия, агентная функция и функция среды являются частями переходной функции Д.

Две МС (Л, £, П, Д) и {А!, П', Д') изоморфны, если существует биективная функция Ф: £ х Si х ... х Sn —> £' х х ... х такая, что для всех (e,si,...,s„) &£ х Si х ... х Sn

Д'(Ф(е, si,..., sn)) = Ф(Д(е, зи..., я„)) (3)

Изоморфизм МС позволяет производить декомпозицию агента на множество субагентов, а также редуцировать многоагентную среду до одноагентного состояния.

Многоагентпая система (MAC) — вычислительная система, в которой два или более агента взаимодействуют (сотрудничая, соперничая или комбинируя первое и второе), чтобы достичь определённые индивидуальные или коллективные цели, находящиеся за пределами индивидуальных способностей и знаний каждого агента.

Для описания многоагентной системы в рассматриваемой предметной области определяется множество агентов-прототипов, созданных в соответствии с принципами организации МС. Следовательно, можно дать следующее статическое определение MAC:

MASprot = (Aprot, ADS), где (4)

Aprot множество агентов-прототипов {А1,..., А'1}, п е N, экземпляры которых могут быть динамически включены в систему.

ADS специализированный агент-прототип, реализующий агснтную службу каталога.

Объекты конечного множества (4) формируют MAC в определённой предметной области. Процесс решения любой задачи в рамках MAC начинается с инициализации одного из агентов системы:

MASmit = {Ai„it, ADSinit), где Aimt = {A\,...,A\i,...,Anl,...,Ankn},ki,...,kn eNn (5)

MA) G Ainit: A1 > A) A A' £ Awov

Выражение A' > AJ (читается «Л®- — экземпляр Аг») показывает, что А\ является экземпляром агента-прототипа Л*. Агент Л- наследует поведение и все изначальные знания агента-прототипа, а также может обладать некоторыми дополнительными свойствами или знаниями (например, уникальным идентификатором, позволяющим другим агентам MAC взаимодействовать с ним).

Каждому состоянию MAC необходимо присвоить фиксированные значения, определяющие, что для агентов внутри MAC некоторые состояния более предпочтительны, чем другие. Функция полезности есть отображение и: Е х S —»• К, где и(е) выражает значение полезности действия агента а,

находящегося в ситуации е. Так как состояние среды задаётся в виде кортежа независимых подсостояний, можно идентифицировать определённые подмножества подсостояний как абстрактные ресурсы, т. е. сервисы, которые должен предоставлять каждый агент, участвующий в интеграционной технологической сети.

Для построения гибкой интеграционной системы автоматизации ТПП понятие агента необходимо расширить. Технологический агент должен быть наделён рядом дополнительных функций, позволяющих ему участвовать не только в одноранговом взаимодействии в рамках интеграционной сети, но и в классических централизованных системах управления, что достигается за счёт декомпозиции (разбиения) единого агента на множество составляющих, образующих строгую иерархию.

В третьей главе описывается программные и аппаратные средства многоагептной системы, обеспечивающей функционирование единой информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства.

Для создания мпогоагентной системы необходимо как минимум:

1. Реализовать протоагента, для которого не определена модель поведения и коммуникационные возможности.

2. Создать открытую среду, в которой могут существовать агенты.

3. Разработать протокол взаимодействия агентов, позволяющий в дальнейшем перестраивать MAC для решения конкретных задач.

Также необходимо определить универсальный формат (язык) представления технологических данных н знаний. Анализ существующих форматов (XML, JSON, YAML) показал, что хорошая проработка и богатый арсенал инструментальных средств позволяют использовать их для хранения и передачи специфической технологической информации, в то время как для её семантического представления целесообразнее использовать специализированный язык.

Среди немногочисленных специализированных языков представления технологических данных и знаний выбран язык, являющийся методологической основой теории виртуального строкового пространства технологических данных (ВСПТД). Выбор обусловлен имеющимся положительным опытом применения виртуального строкового пространства технологических данных для решения задач технологической подготовки производства, простотой синтаксиса данного языка, а также возможностью единообразно представлять данные и знания в символьной форме, что является несомненным преимуществом при создании мпогоагентной системы технологического назначения.

Концепция виртуального строкового пространства технологических данных предполагает создание единой информационной модели описания технологических данных и знаний, основным структурным элементом которой

является бесконечномерная последовательность триплетов (специализированных символьных объектов), именуемая тригшексной строкой. Абстрактная форма представления триплета показана на рис. 2.

(объект)-(имя характеристики)-(отношение)-(значение)-(комментарий)

Рис. 2. Общая схема представления триплета

Триплеты, описывающие данные, которыми информационно-управляющая платформа технологической подготовки производства оперирует в текущий момент, называются фактами:

Ф = (Prefix, Name, Value), (6)

где Prefix — префикс, Name — имя параметра, Value — значение параметра. Ранее неизвестные системе триплеты, т. е. триплеты, значение которых ещё предстоит получить, именуются целями:

Префикс. Имя = Заявка; (7)

Несмотря на кажущуюся простоту, с помощью данной семантической модели в теории ВСПТД можно задавать все основные типы и структуры данных (целые и вещественные числа, строки, массивы, списки, кортежи, множества, хэш-таблицы и др.), формировать на их основе более сложные структуры, например, графы или многосвязные списки, а также работать с тремя формами представления знаний: синтагмами, фреймами и продукциями.

Подготовленная формализованная основа позволяет перейти непосредственно к проектированию программного обеспечения MAC. Определён термин протоагент, представляющий собой автономный программный модуль (в общем случае экземпляр класса) и обладающий уникальным идентификатором, набором слотов, в которые могут быть записаны транспортные адреса, а также контекстами поведения. Основными задачами протоаген-та являются: хранение настраиваемых контекстов, которые могут быть активированы в момент инициализации агента и предоставление программируемого внутреннего интерфейса, позволяющего ассоциировать протоагента как с интегрируемой автоматизированной системой, так и с оператором. Связь с автоматизированной системой будет осуществляться либо по протоколу XML-RPC, либо по технологии СОМ, для оператора будет создан web-интерфейс, через которой он сможет взаимодействовать с агентной средой ИУП ТПП.

Для взаимодействия внутри MAC агентам необходимо отделять семантику тех данных и знаний, с которыми они работают от их вербального представления, что может быть достигнуто использованием онтологического словаря (онтологии ВСПТД). Каждое поле словаря содержит описание

некоторого концепта, его базовые параметры, множество синонимов (например, концепт материал в одной из АСТПП может обозначаться MATERIAL, а в другой МТ), множество связей (иерархических или логических), а также связанные с ним знания и присоединённые процедуры.

Протокол взаимодействия агентов реализован в соответствии с базовой моделью, стандартизованной Фондом интеллектуальных физических агентов (FIPA). Язык разработки — Python, использована агентная библиотека SPADE. Взаимодействие агентов базируется на асинхронной передаче ими специализированных символьных объектов (именуемых перформативами или речевыми актами), представляющих собой высказывания, равноценные действию. По стандарту определено 22 вида речевых актов, основными из которых являются Inform (уведомление, ответ) и Request (запрос, требование), а остальные представляют собой макроопределения, заданные в терминах этих перформативов.

Подобный упрощённый способ взаимодействия позволяет создавать адаптивные отказоустойчивые агентные сети. В рамках рассматриваемой предметной области это выражается наличием определённой коммуникационной модели поведения каждого технологического агента. Эта модель позволяет ему не просто обмениваться данными и знаниями, но и контролировать этот процесс, а также искать новые способы получения недостающих данных и знаний, эмулируя поведение специалиста.

Так как рассматриваемая многоагентная ИУП ТПП строится на базе существующего на предприятии информационного пространства, аппаратным обеспечение MAC являются персональные компьютеры и рабочие станции, используемые сотрудниками предприятия. Автором предложена методика моделирования информационного пространства приборостроительного предприятия, использующая концепции «облачных вычислений» и «виртуальных рабочих мест», что позволяет настраивать и конфигурировать разработанную ИУП ТПП до внедрения её на предприятии.

В соответствии с данной методикой сконфигурирован серверный кластер (рис. 3) и на его основе реализован Распределённый Виртуальный Испытательный Стенд (РВИС). РВИС предоставляет информационно-телекоммуникационную среду, предназначенную для моделирования средств

Рис. 3. Внешний вид серверного кластера РВИС

информационного обеспечения, работающего в условиях крупного промышленного предприятия, т. е. позволяет создавать актуальную модель имеющегося на предприятии компьютерного оборудования.

С точки зрения реализации распределённый виртуальный испытательный стенд является «облачной» платформой виртуализации вычислительной и телекоммуникационной инфраструктуры предприятия. Подобная «облачная» система подразумевает абстрагирование аппаратного обеспечение за счёт консолидации ресурсов серверного кластера и создания на его основе множества виртуальных сущностей (компьютеров, рабочих станций, сетевых устройств и т.д.) с заданными характеристиками. Устройства, позволяющие пользователю напрямую работать с графическим интерфейсом, установленных на них программ, а также дающие возможность доступа к периферийному оборудованию, являются виртуальными рабочими местами (ВРМ), прочие вычислительные устройства — виртуальными машинами, а телекоммуникационные устройства — виртуальной локальной вычислительной сетью. Архитектура распределённого испытательного стенда представлена на рис. 4.

Сервер управления] Сервер хранения

| физическая локальная вычислительная сеть

2

5

Сервер 1

Сервер 2

Сервер 3

Распределённый виртуальный кластер

Физический!

_у_ д _о_ в _е_ н_ь___

Виртуаль н а я л о к а л ь н а вы ЧИСЛИ т е л ь н а я с е т ь 1

; ; !

Вирту маш шьная <ша 1 Виртуальная машина 2 Виртуальная машина 3 Виртуальная машина N Множество ВРМ

Физические связи_ Виртуальные связи ...............

Рис. 4. Архитектура распределённого виртуального испытательного стенда

В четвёртой главе приводятся практические результаты, полученные в процессе разработки многоагентной интеграционной сети технологической подготовки производства изделий из полимерных композиционных материалов (ПКМ), а также моделирования полученной среды на распределённом виртуальном испытательном стенде.

Композиционные материалы представляют собой многокомпонентные материалы, состоящие из полимерной, металлической, углеродной, керамической

или другой основы, которая называется матрицей, армированной наполнителями из волокон, нитевидных кристаллов, тонкодиснерсионных частиц и др. Особенностью ПКМ является возможность подбора состава и свойств наполнителя и матрицы, их соотношения и ориентации наполнителя, что позволяет получать новые материалы с требуемым сочетанием эксплуатационных и технологических свойств. Именно сочетание разнородных веществ приводит к созданию нового материала, свойства которого количественно и качественно отличаются от свойств каждого из его составляющих.

Технологическая подготовка производства изделий из ПКМ представляет собой сложный многоитерационпый процесс, который условно можно разделить на два больших подэтапа:

— Проектирование материала по заданным входным характеристикам.

— Проектирование технологии изготовления конструкции изделия.

Таким образом, создание материала и изделия совмещаются, прн этом сразу получается изделие заданной формы и с заданными характеристиками. Подобное разделение существенно увеличивает количество инженерных изысканий, проводимых в рамках ТПП. Как следствие, используются дополнительные средства автоматизации, необходимые для выбора компонентов будущего материала, описания математической модели композиции и имитационного моделирования, целью которого является проверка соответствия параметров изделия, изготовленного из спроектированного материала, заданным характеристикам.

Увеличение количества систем автоматизации ТПП усложняет их взаимодействие в процессе решения задач ТПП за счёт усложнения обмена данными и знаниями. Схема информационных потоков ТПП изделий из ПКМ представлена на рис. 5.

На основе предложенного метода агент-ориентированной интеграции информационного пространства технологической подготовки изделий из ПКМ была разработана многоагентная технологическая система обеспечивающая интеллектуальное взаимодействие:

— Программных систем, предназначенных для решения различных инженерных задач: расчётов, анализа и симуляции физических процессов (CAE). Для решения задач проектирования ТПП изделий из ПКМ были задействованы следующие системы: MoldexSd (система моделирования процессов заливки материала, выдержки под давлением, охлаждения, усадки, коробления и т.д.), DIGIMAT (платформа для полномасштабного конечно-элементного моделирования нелинейного поведения ПКМ и композитных структур), Samcef (программное обеспечение для расчётов методом конечных элементов), а также набор инструментальных средств для общеинженерных расчётов SALOME.

Перспективные составы ПКМ

Входные конструкторские данные

(требования к изделию и материалу)

Выбор состава нового ПКМ

Характеристики будущего

Улучшенная модель

"I

Информационное полеРрм

изделия

Данные о геометрии

База данных ПКМ и компонентов

Проектирование материала

Создание математич. модели ПКМ

Информационное pa3pa6oTKaTn изготовления поле CAD r I

'"I-----!"-

Связи ERP и PDM '

гтч

Комплексный анализ характеристик с учётом технологии изготовления

Модель из CAD-системы

CAD-модели СТО

Требования к СТО и оборудованию^

Информационное поле САМ

и

Информац. поле САРР

Информационное поле САЕ

Связи САЕ и PDM

САМ-данные

САМ-система

5?

тп Хар-ки 1 • ERP

ИЗГ0Т0ВЛ. материала 1 • система

Заказ или изготовление материала

Производство

Информационно поле ERP

Интерфейс САМ-САРР

Рис. 5. Схема информационных потоков ТПП изделий из ПКМ

- Организационно-технической системы, обеспечивающей управление всей информацией об изделии (PDM). Для интеграции была выбрана система EN OVIA SmarTeam.

- Системы для управления внутренними и внешними ресурсами приборостроительного предприятия (ERP). Была использована система OpenERP.

- Системы автоматизированной технологической подготовки оборудования с числовым программным управлением (САМ). Использовалась базовая по своей функциональности система РуСАМ, позволяющая создавать управляющие программы для трехкоординатных фрезерных станков, чего оказалось достаточно для отработки методов интеграции подобных систем.

- Системы автоматизированной подготовки (написания) технологических процессов (САРР). Была использована система Вертикаль 2011.

- Вспомогательных баз данных хранящих различные справочные материалы и не являющихся частью ни одной из рассмотренных выше систем. Была использована система управления базами данных PostgreSQL, а также информационные адаптеры для web-ориентированных баз по материалам, таких как: M-Base, CAMPUS, MatWeb.

В процессе моделирования на РВИС для каждой из систем, участвующей в интеграционной сети, создана виртуальная машина, для каждого специалиста — виртуальное рабочее место. Все информационные сущности объединены в локальную сеть с топологией «звезда». Каждый агент созданной MAC представляет собой независимый исполняемый модуль (скрипт), базовые методы которого наследуются от агента-прототипа.

Агенты многоагентной системы ИУП ТПП разделены на классы. Каждый класс обладает своим собственным поведением (конфигурацией, позволяющей ему работать с определённым классом автоматизированных систем или специалистом), обусловленным некоторым планом и определёнными целями.

Для сохранения максимальной простоты и гибкости в разработанной системе определены всего два базовых класса агентов:

1. Класс А — Агенты-преобразователи.

2. Класс Б — Агенты-интерфейсы.

Агенты первого класса связаны с одной нз информационных систем, использующихся в процессе технологической подготовки производства, агенты второго класса должны взаимодействовать с пользователями. Также определены два сервисных агента: агент системы управления и агент службы каталога (рис. 6). К основным функциям агента системы управления относятся храните транспортных адресов агентов и маршрутизация внутри агентной среды. Основная функция агента службы каталога — хранение актуального списка общесистемных и пользовательских сервисов (абстрактных ресурсов), предоставляемых агентами. Общесистемные сервисы позволяют агентам взаимодействовать, получая друг

Рис. 6. Схема взаимодействия агентов ИУП ТПП

у друга данные и знания. Пользовательские сервисы предоставляют оператору некоторый формализованный диалог, в процессе работы с которым могут быть получены новые технологические данные или знания. Примерами таких сервисов могут служить: расчёт режимов резания, подбор материала по параметрам, расчёт усадок и т. д. Каждый сервис описывается транспортным адресом агента и триплексной строкой параметров, которые может обработать данный сервис.

Агент-преобразователь отвечает за создание, управление и поддержание в надлежащем состоянии онтологии, относящейся к какой-либо конкретной подобласти информационного пространства технологической подготовки производства. Данный агент наследует своё поведение от специализированного системного агента-прототипа накапливающего и классифицирующего информацию об онтологиях ВСПТД. Агент-преобразователь связан с одной или несколькими информационными сущностями (в рассматриваемой упрощённой схеме — с системами технологической подготовки производства изделий из ПКМ).

Агент-преобразователь имеет интерфейс для работы с экспертом-технологом, отвечающим за наполнение внутренней отологии агента и подключение к агенту различных информационных модулей, реализующих сервисы агента. Сконфигурированный для работы с конкретной автоматизировашюй системой, агепт-преобразователь ожидает запросы, а также обменивается информацией с другими агентами-преобразователями с целью актуализации понятий и недопущения дублирования технологических данных и знаний.

Вследствие сложности рассматриваемой предметной области, при её описании не обойтись без наследования одшгх понятий другими, иными словами, многие информационные сущности технологической подготовки производства должны образовывать строгие иерархии. Для создания подобных структур внутри одноранговой многоагентной сети, агенты-преобразователи могут образовывать постоянные

или временные иерархические объединеши (домены кооперации), при этом агент, отвечающий за базовые определения конкретного класса попятнй, становится координатором домена.

Например, в процессе подбора параметров полимерной композиции происходит активный обмен информацией между несколькими САЕ-системами, при этом на каждом шаге этого многонтерационного процесса соответствие параметров изделия заданным характеристикам проверяется в системе конс'шоэлсментного анализа БатсеЕ Агент данной системы становится временным координатором, управляющим данным процессом и принимающим решение об изменешш состава ПКМ (т. е. о возврате на один шаг назад) или переходе на следующий этап. Соответственно, когда оптимальный состав ПКМ найден, данный временный кооперационный кластер агентов распадается.

Агент-интерфейс с одной стороны взаимодействует со специалистом, а с другой — с агентами-преобразователями. Таким образом, агент-интерфейс помогает пользователю напрямую работать с незнакомыми ему системами, например, технолог может напрямую обращаться к ЕИР-снстеме, получая при этом упрощённый интерфейс, в котором будет отражена только та информация, которая соответствует онтологии понятий технологического процесса, а всё остальные будут либо переведены в понятную для технолога форму, либо сконвертированы в соответствии с правилами перевода отнологии, либо опущены за ненадобностью. С технической точки зрения, агент-интерфейс является шеЬ-приложением, с которым пользователь работает через интернет-браузер, что не требует установки никакого дополнительного программного обеспечения. Работа с агентом-интерфейсом может осуществляться в трёх режимах:

1. В режиме свободного поиска, когда агент-преобразователь осуществляет полнотскстовый поиск в онтологии виртуального строкового пространства технологических данных. Например, по запросу «материал липол плотность», система вернёт значение найденного параметра, а также предложит пользователю просмотреть дополнительные результаты, найденные в онтологии: другие параметры материала, входимость этого материала в состав различных ПКМ, изделия, созданные из этого материал, оборудование и т. д. При этом поиск будет осуществляться не в одной автоматизированной системе технологической подготовки производства или базе, а по всему информационному полю, что достигается наличием единого метахранилшца всех технологических данных и знаний, т. е. онтологического словаря.

2. В режиме поиска сервиса, в котором по требованию пользователя система вернёт либо сгруппированный по категориям список всех сервисов, доступных агентам информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, либо предложит воспользоваться свободным поиском сервиса, аналогично предыдущему варианту.

3. В режиме работы с сервисом, в котором агент-интерфейс динамически формирует пользовательский диалог (автоматически сгенерированную \уеЬ-форму). Отличительной особенностью данного диалога является то, что он даёт возможность пользователю работать с данными и знаниями сразу от нескольких систем. Пример интерфейса, сформированного агентом при работе с сервисом РБМ-системы представлен на рис. 7.

;..............................., .ъЪ&'Л

(Г) form.com

Идентификатор * ! (МТ-000027

Параметры материала

с Плотность Температура по Вике Электропроводность Твёрдость чень важно О ; в.; Важно Жепагтслоие •5' Не важно и

НЖ ] 1 ааичРогтп ]

Рис. 7. Пример интерфейса при работе с сервисом РБМ-системы

В процессе работы агенты обоих классов используют самый простой вариант взаимодействия по схеме «запрос-ответ». Тем не менее, даже он позволяет осуществить интеграцию средств автоматизации в едином информационном пространстве ТПП производства изделий из полимерных композиционных материалов. Использование же более сложных методов позволит создать децентрализованную сеть управления технологической

подготовкой производства, способную работать не только в рамках одного предприятия, но и выполнять задачи по интеграции внутри целого производственного кластера.

Заключение

В работе выполнен комплекс научных исследований и разработок, основной целью которых являлось совершенствование существующих методов автоматизации решения задач технологической подготовки приборостроительного производства за счёт внедрения многоагентной системы, упрощающей интеграцию средств информационного обеспечения АСТПП.

В процессе выполнения диссертационной работы были получены следующие основные результаты:

1. Показана актуальность применения методов теории многоэтапных систем для решения задач интеграции в рамках единого информационного пространства технологической подготовки производства.

2. Описаны математические модели многоагентной системы и многоагентной среды, базирующиеся на принципах теории множеств и теории алгебраических систем.

3. Описан специализированный язык взаимодействия технологических агентов, основанный на принципах теории виртуального строкового пространства и позволяющий агентам обмениваться технологическими данными и знаниями.

4. На базе сконфигурированного серверного кластера реализован распределённый виртуальный испытательный стенд для моделирования взаимодействия автоматизированных систем в едином информационном пространстве технологической подготовки производства.

5. Предложена модель взаимодействия автоматизированных систем технологической подготовки производства изделий из полимерных композиционных материалов.

6. Разработан и программно реализован прототип многоагентной системы, являющейся интеграционным ядром информационно-управляющей платформы для решения технологической подготовки производства.

Спроектированная многоагентная система позволяет существенно упростить внедрение современных систем автоматизации технологической подготовки производства за счёт их более тесной интеграции, а также снизить накладные расходы, связанные с промышленной эксплуатацией подобных систем. Предложенные методы могут быть адаптированы для решения технологических задач не только в приборостроении, но и в смежных отраслях.

Список публикаций по теме диссертации

1. Афанасьев М. Я., Филиппов А. Н. Применение методов нечёткой логики в автоматизированных системах технологической подготовки производства // Изв. вузов. Приборостроение. 2010. Т. 53, № 6. С. 38-42. (Из перечня ВАК).

2. Афанасьев М. Я., Филиппов А. Н. Создание динамических моделей баз данных технологического назначения на языке Python // Изв. вузов. Приборостроение. 2010. Т. 53, № 6. С. 59-62. (Из перечня ВАК).

3. Афанасьев М. Я., Грибовский А. А. Организация единого информационного пространства виртуального предприятия // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2011. № 76. С. 113-118. (Из перечня ВАК).

4. Афанасьев М. Я., Саломатина А. А., Алёшина Е. Е., Яблочников Е. И. Применение многоагентных технологий для реализации системы управления виртуальным предприятием // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2011. № 75. С. 105-111. (Из перечня ВАК).

5. Афанасьев М. Я., Грибовский А. А. Реализация модуля управления виртуальным предприятием в PDM-системе ENOVIA-SmarTeam // Сборник тезисов докладов конференции молодых учёных, Выпуск 2. Труды молодых учёных / Под ред. В. О. Никифорова. СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. С. 258-259.

6. Грибовский А. А., Афанасьев М. Я. Декомпозиция структуры трехмерных моделей на наборы конструктивных элементов с использованием примитивов // Сборник тезисов докладов конференции молодых ученых, Выпуск 2. Труды молодых ученых / Под ред. В. О. Никифорова. СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. С. 281.

7. Афанасьев М. Я. Использование библиотеки Open CASCADE для параметрического 3D моделирования // Сборник тезисов докладов конференции молодых учёных, Выпуск 3. Труды молодых ученых / Под ред. Никифорова, В. О. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. С. 117-118.

8. Афанасьев М. Я. Вероятностная модель рассуждений в машине логического вывода экспертной системы «ТехАссистент» // Сборник трудов конференции молодых учёных, Выпуск 2. Биомедицинские технологии, мехатроиика и робототехника / Под ред. В. Л. Ткалич. СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. С. 296-299.

Подписано в печать 10.04.12 Формат 60х84'/16 Цифровая Печ. л. 1.0 Тираж 100 _Заказ 08/04_печать_

Отпечатано в типографии «Фалкон Принт». Корректор Викулин A.B. (197101, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Пушкарская, д. 54, офис 2)

61 12-5/3493

Министерство о( эссийской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики»

(НИУ ИТМО)

На правах рукописи

Афанасьев Максим Яковлевич

Разработка и исследование многоагентной системы для решения задач технологической подготовки производства

Специальность 05.11.14 - Технология приборостроения

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель к. т. н., доц.

Филиппов Александр Николаевич

Санкт-Петербург - 2012

Содержание

Список используемых сокращений.................. 6

Введение . . . ............................... 7

Глава 1. Анализ состояния вопроса и постановка задачи

исследования.............................. 13

1.1. Основные задачи технологической подготовки современного наукоёмкого производства.................... 13

1.2. Автоматизированные системы технологической подготовки производства и принципы их построения............ 15

1.3. Проблемы создания комплексной автоматизированной системы технологической подготовки производства........... 18

1.4. Используемые методы интеграции автоматизированных систем технологической подготовки производства........... 22

1.5. Пути совершенствования методов интеграции автоматизированных систем технологической подготовки производства . . 25

1.6. Выводы к первой главе и постановка задачи исследования . . 28

Глава 2. Теоретические основы построения многоагентных

систем.................................. 31

2.1. Архитектура агентов....................... 31

2.1.1. Основные определения....................................31

2.1.2. Реактивная архитектура..................................33

2.1.3. Архитектура, управляемая целями......................35

2.1.4. Гибридная архитектура..................................37

2.2. Описание математической модели функционирования многоагентных систем....................................................39

2.2.1. Многоагентные среды ....................................39

2.2.2. Многоагентные системы..................................44

2.2.3. Абстрактные ресурсы и их роль в MAC................48

2.3. Холонический подход к решению задачи технологической подготовки сложных производств....................................51

2.3.1. Холон ................................53

2.3.2. Холонические производственные системы..............55

2.4. Выводы ко второй главе ..........................................56

Глава 3. Программное и аппаратное обеспечение многоагент-

ной системы технологического назначения......................58

3.1. Программное обеспечение MAC..................................59

3.1.1. Универсальный формат представления технологических данных и знаний....................................60

3.1.2. Реализация протоагента..................................70

3.1.3. Онтологический словарь многоагентной системы ... 77

3.1.4. Протокол взаимодействия агентов ......................81

3.2. Аппаратное обеспечение MAC....................................86

3.3. Выводы и результаты по третьей главе..........................90

Глава 4. Реализация ТПП изделий из ПКМ на основе многоагентной холонической системы....................................92

4.1. Описание интегрируемых систем автоматизации ТПП .... 96

4.2. Описание агентов, моделей поведения и целей.........100

4.2.1. Агент-преобразователь..................101

4.2.2. Агент-интерфейс.....................104

4.3. Описание взаимодействия агентов ИУП ТПП.........106

4.4. Выводы и результаты по четвёртой главе............115

Заключение.................................118

Литература.................................120

Приложение А. Представление языка ИУП ТПП в расширенной форме Бэкуса-Наура......................132

А.1. Тип данных ............................132

А.2. Триплет...............................132

А.З. Операция..............................133

А.4. Функция..............................133

А.5. Фрейм................................133

А.6. Синтагма..............................133

А.7. Продукция.............................134

Приложение Б. Онтологический словарь ИУП ТПП.....135

Приложение В. Стандарт FIPA...................138

Приложение Г. Описание интегрируемых систем автоматизации ТПП.................................140

Г.1. SALOME 6.4.0...........................140

Г.2. SmarTeam V5R20 .........................141

Г.З. OpenERP 6.0.3...........................143

Г.4. РуСАМ 0.5.1............................145

Г.5. Вертикаль 2011 ..........................145

Г.6. PostgreSQL 9.1.1..........................147

Г.7. Samcef................................148

Г.8. Digimat...............................148

Г.9. Moldex3D..................................149

Приложение Д. Программная реализация базового агента . 150

Приложение Е. Акты внедрения результатов диссертационной работы...............................152

Список используемых сокращений

API — Application Programming Interface.

JSON — JavaScript Object Notation.

ORM — Object-relational mapping.

XML — extensible Markup Language.

XMPP — Extensible Messaging and Presence Protocol.

АСТПП — Автоматизированная система технологической подготовки производства.

ВМ — Виртуальная машина.

ВРМ — Виртуальное рабочее место.

И А — Интеллектуальный агент.

ИУП ТПП — Информационно-управляющая платформа технологической подготовки производства.

MAC — Многоагентная система.

MC — Многоагентная среда.

ПКМ — Полимерный композиционный материал. ПО — Программное обеспечение.

РВИС — Распределённый виртуальный испытательный стенд.

СМД — Словарь метаданных.

СТО — Средства технологического оснащения.

ТП — Технологический процесс.

ТПП — Технологическая подготовка производства.

ХПС — Холоническая производственная система.

Введение

Актуальность темы диссертации. Всё возрастающая конкуренция на рынке подталкивает современные приборостроительные предприятия к постоянному улучшению и развитию производства. В настоящее время одним из наиболее перспективных способов достижения высокой конкурентоспособности является повышение эффективности технологической подготовки производства (ТПП) за счёт применения современных средств автоматизации. Особенно это актуально для предприятий, использующих передовые технические решения и технологии, требующие дополнительных инженерных изысканий.

Большой вклад в разработку базовых принципов построения и взаимодействия автоматизированных систем технологической подготовки производства (АСТПП) внесли С. П. Митрофанов, В. И. Аверченков, Г. К. Горанский, В. Д. Цветков, Н. М. Капустин, В. В. Павлов, В.М. Вальков, А. Н. Филиппов, Д. Д. Куликов, Б; С. Падун, Е. И. Яблочников и многие другие. Тем не менее, в условиях современного наукоёмкого производства многие из этих принципов нарушаются. В первую очередь это связано с отсутствием универсальной интеграционной среды, способной собрать воедино различные инструментальные средства автоматизации ТПП.

Решение данной проблемы наиболее целесообразно с применением методов распределённого искусственного интеллекта, базовой дисциплиной которого является теория многоагентных систем (MAC). Применение MAC для решения задач технологической подготовки производства позволит создать открытую среду интеграции технологических данных и знаний, построенную на простой модели расширения функциональности и горизонтального масштабирования информационного пространства технологической подготовки производства.

На сегодняшний день существует достаточное количество работ, посвящённых применению многоагентных систем в промышленности и производстве, но ни в одной из них не представлено детальное исследование рассматриваемой предметной области — технологической подготовки приборостроительного производства. На основе проводимого исследования необходимо подготовить методику, применение которой даст возможность повысить уровень автоматизации при решении задач технологической подготовки и увеличит структуризацию информационной среды современного предприятия.

Всё вышесказанное подтверждает актуальность проектирования и разработки многоагентной системы, позволяющей повысить степень интеграции информационного пространства и упростить решения задач технологической подготовки производства.

Цель диссертационной работы состоит в совершенствовании методов автоматизации технологической подготовки производства путём использования информационно-управляющей платформы, созданной на базе многоагентной системы.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе потребовалось решить следующие основные задачи:

- Исследовать существующие методы построения распределённых одноранговых многоагентных систем, их архитектуры и области применения, а также инструментальные средства разработки.

- Разработать математические модели многоагентной среды и многоагентной системы

- Описать язык представления технологических данных и знаний, используемый агентами.

— Разработать систему моделирования информационного пространства технологической подготовки производства, базирующуюся на концепциях «облачных» вычислений и виртуальных рабочих мест.

— Реализовать многоагентную систему и опробовать её при решении конкретных технологических задач.

Научная новизна работы заключается в следующем:

— Предложена методика структурной интеграции АСТПП в рамках единой информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, основанная на базовых принципах теории многоагентных систем и виртуального строкового пространства.

— Предложена методика моделирования информационной среды приборостроительного предприятия, базирующаяся на концепциях «облачных» вычислений и виртуальных рабочих мест.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

— Разработан и программно реализован комплекс алгоритмов многоагент-ной интеграции АСТПП.

— Сконфигурирован серверный кластер, и на его основе реализован распределённый виртуальный испытательный стенд для моделирования информационной среды приборостроительного предприятия.

— Реализована многоагентная система, осуществляющая интеграцию средств автоматизации технологической подготовки производства изделий из полимерных композиционных материалов.

Реализация результатов работы. Результаты исследований и разработанный комплекс методов и инструментальных средств нашли применение в:

— НИР по государственному контракту №П571 от 05.09.08 на 3 года, заказчик Федеральное агентство по образованию/Министерство по образованию, тема «Разработка и реализация модели непрерывного повышения квалификации педагогических кадров российских технических вузов в системе „вуз-инжиниринговый центр-организация"»;

— НИОКР №21083 от 15.12.10, заказчик ООО «Завод по переработке пластмасс имени „Комсомольской правды"», тема «Создание интегрированной распределённой системы проектирования, прототипирования и подготовки производства изделий»;

— НИР по государственному контракту № 310220 «Разработка базовых технологий проектирования и производства приборов нового поколения на основе полимерных композиционных материалов для реальных условий эксплуатации в авиационной, космической, морской и другой технике» по теме 2011-1.4-514-126-027.

— учебном процессе НИУ ИТМО на кафедре «Технологии приборостроения»;

— программном и организационно-техническом обеспечении научно-образовательного центра НИУ ИТМО кафедры «Технологии приборостроения»;

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

— Модель многоагентной системы для решения задач интеграции автоматизированных систем технологической подготовки производства в рамках единого информационного пространства технологической подготовки производства.

— Архитектура информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства, включающая язык представления техно-

логических данных и знаний, структуру агентов и протокол взаимодействия.

- Метод моделирования информационной среды приборостроительного предприятия, основанный на концепции «облачных вычислений».

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на следующих конференциях: VI Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (14-17 апреля 2009), Девятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надёжности и диагностики машин и механизмов» (26-30 октября 2009), XXXIX научная и учебно-методическая конференция Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики (2-5 февраля 2010), VII Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (20-23 апреля 2010), XL научная и учебно-методическая конференция национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (1-4 февраля 2011), VIII Всероссийская межвузовская конференция молодых учёных (12-15 апреля 2011), Десятая сессия международной научной школы «Фундаментальные и прикладные проблемы надёжности и диагностики машин и механизмов» (24-27 октября 2011).

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 8 печатных работах, из них 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК. Полный перечень работ приведён в конце автореферата.

Личный вклад автора. Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Подготовка к публикации полученных результатов проводилась совместно с соавторами, причём вклад диссертанта был определяющим. Все представленные в диссертации результаты получены лично автором.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографии и 6 приложений. Общий объём диссертации 131 страница, включая 24 иллюстрации и 1 таблицу. Библиография содержит 96 наименований на 12 страницах.

В первой главе приводится анализ объекта исследования, включающий рассмотрение основных задач технологической подготовки производства, принципов проектирования автоматизированных средств, обеспечивающих информационную поддержку решения этих задач, и основных проблем, возникающих в процессе интеграции данных средств автоматизации в единую информационную среду приборостроительного предприятия.

Во второй главе описываются теоретические основы построения много-агентных систем, представляющие архитектуру программного агента, математические модели многоагентной среды и многоагентной системы, а также функциональные особенности построения многоагентных систем для решения задач технологической подготовки производства.

В третьей главе описывается программные и аппаратные средства многоагентной системы, обеспечивающей функционирование информационно-управляющей платформы технологической подготовки производства.

В четвёртой главе приводятся практические результаты, полученные в процессе разработки многоагентной интеграционной сети технологической подготовки производства изделий из полимерных композиционных материалов (ПКМ), а также моделирования полученной среды на распределённом виртуальном испытательном стенде

Глава 1

Анализ состояния вопроса и постановка задачи

исследования

1.1. Основные задачи технологической подготовки современного наукоёмкого производства

Технологическая подготовка производства (ТПП) представляет собой комплексный многоитерационный процесс, направленный в первую очередь на обеспечение полной технологической готовности приборостроительного предприятия к производству новых изделий с заданными технико-экономическими показателями (высоким техническим уровнем, качеством изготовления, а также с минимальными трудовыми и материальными издержками — себестоимостью при конкретном техническом уровне предприятия и планируемых объёмах производства) [1, 2]. Следовательно, ТПП позволяет более эффективно использовать ресурсы предприятия и раньше конкурентов выводить на рынок новые продукты.

К основным задачам технологической подготовки производства можно отнести:

— Обеспечение технологичности изделия, т. е. оптимизация и упрощение его конструкции без потери эксплуатационных характеристик и ухудшения внешнего вида изделия.

— Проектирование и разработка высокоэффективного технологического процесса (ТП). Сводится к выбору наиболее подходящего процесса изготовления, обеспечивающего изготовление изделий по заданным характеристикам за минимальное время и с минимальными затратами. Является наиболее ответственным этапом ТПП, т.к. от выбора пра-

вильной технологии в конечном итоге зависят сроки выхода на рынок готового продукта.

— Проектирование и изготовление средств технологического оснащения (СТО). Данная задача является наиболее трудоёмкой частью классической технологической подготовки производства, т. к. предполагает весь комплекс работ по созданию СТО, начиная с эскизного проектирования и заканчивая разработкой технологии и непосредственно изготовлением СТО. Увеличение времени на данном этапе может существенно отодвинуть сроки начала производства, что неминуемо повлечёт за собой увеличение себестоимости конечного продукта.

- Управление процессами ТПП. Эффективное управление должно повысить производительность всех этапов ТПП, позволяя упростить решение многих задач за счёт более продуктивного взаимодействия между специалистами, а также более тесной интеграции средств проектирования технологической подготовки производства.

В по