автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Теоретические основы и метод построения интеллектуальных моделей для принятия решений при оперативном управлении и моделировании CIM

Министерство науки, высшей школы и технической политики Российской Федерации МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ЛЕНИНА, ОРДЕНА ОКТЯБРЬСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ И ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Н.Э. БАУМАНА

■ С А

. ц На правах рукописи

ЕМЕЛЬЯНОВ ВИКТОР ВЛАДИМИРОВИЧ

УДК 658.52.011.56.012.3:621

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ОПЕРАТИВНОМ УПРАВЛЕНИИ И МОДЕЛИРОВАНИИ С1М

Специальность: 05.13.07 - Автоматизация технологических

процессов и производств (машиностроение)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 1995

Работа выполнена в Московском ордена Лениена, ордена Октябрьской Революции и ордена Трудового Красного Знамени государствшном техничвскэм университете им.Н.Э.Баумана

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Черпаков Б.И. доктор технических наук, профессор Сосонкин В.Л. доктор технических наук, профессор Зверев В.Ю.

Ведущая организация - РНЦ Курчатовский институт

Защита состоится "_"_1995г. в_ час. на заседании

специализированного совета Д053.15.01 при1" Московском государственном техническом университете им.Н.Э.Баумана по адресу: 107005, г.Москва, 2-я Бауманская ул., д.5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета им.Н.Э.Баумана.

Ваш отзыв на автореферат в 2-х экземплярах, заверенный печатью, просим направлять по указанному адресу.

Желающие присутствовать на защите должны заблаговременно извесп ь совет письмами заинтересованных организаций на имя председателя совета. Телефон для справок

Автореферат разослан "_"_1995г.

*

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ специализированного совета

Плотников В.Н.

Заказ 201 Объем 2.0 п.л. Тираж ЮОэкз. Подп. в печать I ¿-. СЦ. «)>),

Типография МГТУ им.Н.Э.Баумана 107005,Москва,2-я Бауманская 5

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Создание компьютеризированных интегрированных производств (CIM) в машиностроении определяет качественно новый шаг научно-технического прогресса направленный lia увеличение производительности, уменьшение цикла разработки и производства изделий, гуманизации труда, повышения гибкости производства, создания новой философии илтегрировалности производства и рынка. СШ можно рассматривать как третью фазу индустриального развития общества, связанную прежде всего с интенсивным развитием информационной технологии. Рабсил по СШ проводятся всеми развитыми странами в рамках национальных нзуишх программ и международных проектов, таких как ESPRIT, BMTE/EURAM и других.

Основные направления работ по созданию CIM концентрируются в области поиска общего решения проблемы интеграции производства с целью повышения его эффективности. В этом направлении определяющими можно считать работы по оптимизации систем, принимающих решения, прекращению информации а ресурс производства, качественному изменению организационного управления, развитию средств анализа производства, созданию инструментальных средств анализа и построения Ci M и его подсистем.

Эффективное создание и функционирование CÎM в условиях малолюдности и сложности процесса производства, высокой динамики изменений рынка материалов и товаров во многом обеспечивается качестмино новым уровнем использования матч ¡атичесгак (включая имитационные) моделей на всех стадиях существования CIM, всех его иераригческих уровнях и для всех решаемых задач.

Анализ показывает недостаточность применения моделирования и отставание в создании высокоэффективных универсальных методов и средств формализации CIM для его моделирования и управления. В настоящее время используются различные методы и подходы, ориентированные, как правило, на узкий круг производственных систем и задач. Используемые математические модели не только не дополняют друг друга, но часто являются несогласованными и противоречивыми. Накоплен определенный опыт создания отдельных систем моделирования и управления, в разной степени удовлетворяющих производство, являющихся уникальными, дорогостоящими и, как правило, нетиражируемыми без значительных доработок и неадаптирую щимися к изменяющимся производственным условиям.

В области применения математических моделей для проектирования и организационного управления производственными системами известны труды таких •ученых как B.C. Емельянов, ВЛ.Сосонкин, Г.С.Поспелов, Ю.М.Сшюменцев, В.Г.Митрофанов, Лескин А-А., Блехермаи М.Х., Чудаков А.Д., Хартли Дж-.Кьюсиак Э., Spur О., Bullingcr H.J., Warnecke H.J., Lentes Н.Р., Stelke E., Girnt M., Meszaros I., Jones A.T., Mc.Lean C.R. и др. Среди научных организаций, работающих по данной проблеме можно отметить НИИТМ, НПО "Прогресс", ЦНИТИ, РНЦ КИ (Институт атомной энергии им.И.В.Курчатова), ТМЗ, ЭНИМС, ЦНИТИМ и др.

Перспективное направление (этап) автоматизации, которому посвящается все больше исследований и опытных разработок - интеллектуальные производственные системы, автоматизирующие функции человека по принятию рсше>шй и способные функционировать в заранее неопределенной сигуации. В области развития и применения искусственного интеллекта (ИИ) имеются определенные успехи, достаточно назвать школу Д.А. Поспелова, работы НГГУ РАН, деятельность Международной академии информатики (МАИ) и др. Однако в использовании этих методов в области производства сделаны лишь первые шаги.

Несмотря на наличие определенного опыта и большого количества -научных работ можно констатировать отсугствие теоретических методов и универсальных средств формализации сложных дискретных систем и процессов для анализа и проектирования CIM, создания систем оперативного управления, отвечающих широкому спектру требований, предъявляемых к ним со стороны рынка и производства.

Настоящая работа решает научную проблему, связанную с созданием основ теории интеллектуального моделирования сложных дискретных г 'стем и процессов для построения систем моделирования и управления, обладающих широкими возможностями адаптации к производственным условиям, обеспечивающим эффективное управление в бысгроизмешиощихся условиях.

Цель работы - разработка принципов и методов формализации производствен» IX процессов, создание программного ядра для построения автоматизированных систем анализа и организационного управления CIM, как основы повышения эффективности производств дискретного типа и их технической подготовки.

На защиту выносятся следующие основные научные результаты: • положение о необходимости разработки интеллектуальных систем управления и моделирования CIM, как одного из основных направлений развития комплексной автоматизации производства; 2

• метод формализации и использования знаний о дискретных производственных системах механической обработки и сборки (РДО-метод);

• модифицированные продукции, обеспечивающие моделирование динамик!! и случайных факторов в продукционных системах;

• • математические модели, описывающие параллельные процессы, реализуемые на щраниченном множестве ресурсов;

• метод локальных графов, обеспечивающий сокращение пространств.» поиска решений при управлении и моделировании до значений, приемлемых в системах управления реального времени;

• рад систем управления и моделирования, разработанных на едином программном ядре - продукционном имитаторе;

• методология построения интеллектуальных моделирующих систем.

Методы исследования. Теоретические исследования базируются на

использовании теории сложных и больших систем, подходов искусственного интеллекта (в частности продукционных систем), фреймовых представлений знаний, ситуационного управления, экспертных систем (ЭС), а также теории баз данных, информационных систем, имитационного моделирования (ИМ), систем принятия решений, теории графов.

Основной метод получения экспериментальных данных - имитационное моделирование на ЭВМ с последующей обработкой результатов.

Научная новизна:

1. Создан обобщенный метод формализации дискретных производственных процессов (РДО-мегод), позволяющий с единых методологических позиций описывать дискретные параллельные процессы и системы, формируя базы знаний и данных для систем оперативного управления в реальном масштабе времени, планирования и моделирования применительно к автоматизированному интегрированному производству механосборочного типа.

2. На основе предложенного метода разработаны теоретические основы построения систем планирования, управления в реальном масштабе времени и моделирования параллельно протекающих процессов механической обработки и сборки, реализуемых на ограниченном множестве ресурсов производственной системы.

3. В отличии от существующих в ИИ формализмов продукционных систем исследованы продукционные модели, учитывающие в явном виде фактор времени. Введение таких моделей позволяет создавать интеллектуальные системы ИМ на единых подходах и средствах с системами оперативного управления.

4. Предложен метод локальных графов, для уменьшения размерности пространства поиска решений при моделировании и управлении.

5. Разработаны методы распределения ресурсов между параллельными

4

процессами при ограничениях на время принятия решений.

6. Рассмотрены алгоритмы ситуационного управления и системы продукций применительно к решению задач управления в реальном масштабе времени.

7. Разработана структура интеллектуального обеспечения для системы имитационного моделирования.

Практическая ценность полученных в работе результатов заключается в:

• создании интеллектуального языка имитационного моделирования и на его основе продукционного имитатора сложных дискретных систем и процессов;

• разработке методик, алгоритмов и программ систем оперативного управления и моделирования для условий С1М, обеспечивающих:

а. высокую инвариантность систем по отношению к производственным условиям, случайным возмущениям, динамическим изменениям производственных условий;

б. широкую тирахируемость систем без их перепрограммирования, за счет высокой гибкости информационного обеспечения, обеспечиваемой выразительной мощностью метода формализации знаний о производственном процессе С1М;

в. выполнение функций управления и моделирования на единых программно-математических средствах, широко использующих диалог с пользователем - специалистом в предметной области (управление к проектирование С1М); •

• разработке методики построения систем управления и моделирования на единых методах формализации производственных процессов механической обработки и сборки и ориентированной на решение широкого круга задач проектирования и управления с использованием универсального программного обеспечения.

Внедрение и реализация полученных результатов.

Результа' >1 исследований были использованы: при разработке интеллектуальных систем оперативного управления и моделирования С1М механосборки отрасли, в рамках государственной программы создания автоматизированного завода 'Красный пролетарий"; государственной программы "Технология, машины и производства будущего"; программы ГКНО СССР "Интеллектуальные системы управления в реальном масштабе времени"; программы "Технические университеты России"; при создании 4

системы поддержки принятия решений в государственной программе "Конверсия"; при проведении совместных работ с университетами г.Валаисьен (Франция) и г.Монс (Бельгия).

Теоретические и практические результаты автора использованы в учебном процессе МГТУ им. Н.Э.Баумана, в Межотраслевом институте повышения квалификации инженерных кадров, при стажировке ннострашгых студентов в МГТУ.

Апробация работы. Основные положения и результаты ' работы докладывались и обсуждались более чем на 25 Международных, Всесоюзных и отраслевых научно-технических семинарах, конференциях, совещаниях, в том числе: II Всесоюзной научно-технической конференции по математическому, алгоритмическому и техническому обеспечению АСУ ТП (Ташкент 1980г.); I Всесоюзной научно-технической конференции "Модели планирования н оперативного управления на предприятии" (Киев 1981г.); Всесоюзной конференции "Проектирование машин" (Москва 1984г.); Всесоюзной научно-технической конференции "Управление эффективностью производства с применением математических методов и АСУ" (Москва 1984г.); Ш Всесоюзной научно-технической конференции по математическому, алгоритмическому и техническому обеспечению АСУ ТП (Ташкент 1985г.); Всесоюзной научно-технической конференции "Современные проблемы технологии машиностроения" (Москва 1986г.); Всесоюзной научно-технической конференции "Конструкторско-технологическая информатика" (Москва 1987г.); Всесоюзном научно-техшгческом семинаре "Проектирование систем" (Москва 1988г.); IV Всесоюзной научно-технической конференции по математическому, алгоритмическому и техническому обеспечению АСУ ТП (Ташкент 1988г.); Всесоюзной научно-технической конференции "Управление эффективностью производства с применением математических методов и АСУ" (Москва 1989г.); Международном семинаре ЮНЕСКО "Технические, психологические и педагогические проблемы создания и использования автоматизированных систем" (Москва 1990 г.); Научно-комерческом курсе обучения и передачи технологических знаний по автоматизации предприятий и учреждений LOGOVAZ (Кострома 1990г.); Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва 1991г.); Второй международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы фундаментальных наук" (Москва 1994г.), выставке "SofTolT94".

Публикации: По материалам диссертации опубликовано более 50 печатных работ, в том числе монография, отраслевые методические материалы.

V 5

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, семи глав, основных выводов, списка литературы и приложения. Общий* объем диссертации.219.стран1Ш, в том числе 195 страниц основного текста; список литературы включает 235 наименований; 42 рисунков л 14 таблиц, .8 страниц приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Глава 1. Проблема формализации дискретных ОМ как объектов управления и моделирования

Анализируется состояние проблемы формализации дискретных С1М как объектов управления и моделирования.

Процессы в ОМ реализуются на ограниченном множестве ресурсов. Имеет место взаимодействие множества непересекающихся процессов выпуска каждой позиции номенклагуры и множества взаимосвязанных ресурсов. Оперативное управление призвано регулировать это взаимодействие. Необходимо осуществлять такое управление, которое оптимизировало бы или позволяло получать близкими к оптимальным показателям эффективности работы ОМ при заданных ограничениях на его ресурсы и законы функционирования.

Фунхции интегрированной АСУ (ИАСУ) направлены на управление процессами в С1М. Здесь можно выделить две составляющие оперативного управления: технологическое и организационное, различающиеся по объектам управления, управляющим воздействиям и используемым критериям.

Оперативное управление состоит из двух фаз - планирования и управления в реальном масштабе времени. Таким образом, при опер, .ивном управлении можно выделить четыре уровня принятия решений: 1) планирование при технологическом управлении (проектирование технологии); 2) планирование при организационном управлении; 3) технологическое управление в реальном масштабе времени; 4) организационное управление в реальном време ш (обычно используется термин диспетчирование).

Математическую модель С1М условно можно представить как совокупность (взаимодействие) моделей двух типов - упраыения и материальной производственной системы. Сложность системы управления, обусловленная иерархией задач оперативного управления, предполагает наличие множества моделей объекта управления.

Построение модели производственного процесса (Г1П) ОМ, т.е. его формализацию, можно рассматривать на трех уровнях абстрагирования:

концептуальном (носит неформализованный или слабоформализованный характер), задаче-ориентированном и физическом.

Важнейшим аспектом следует считать единственность концептуальной модели проблемной области для различных решаемых задач и целей пользователей (здесь пользователями моделей выступают разработчики ИАСУ, операторы и т.п.).

Большинство задач, возникающих при проектировании и управлении CIM, должны решаться с использованием математических моделей. Проанализирован опыт, полученный при выполнения государственной программы по созданию гвтоматизнровашшх заводов (A3) "Красный пролетарий", Тушинский машиностроительный завод" и Тверской завод штампов". Рассмотрены стратегии использования ИМ при структурном и параметрическом синтезе CIM. Опыт работ показывает недостаточность моделирования, отсутствие универсальных средств построения моделей доя различных задач, уровней CIM и этапов его жизненного цикла. Положение усугубляется тем, что для решения поставленной задачи можно предложить значительное количество принципиально различных вариантов построения CIM.

Использование ИМ на различных этапах проектирования оказывает положительный эффект на качество проектных решений, т.к. они учитывают динамику ПП и позволяют оценивать фактическую производительность CIM еще на стадии проектирования.

В результате проведенных в главе исследований определены принципы построения систем управления и моделирования и требования к ним.

Проведен анализ методов и соедств построения моделей сложных дискретных систем. Аппарат формализации должен иметь возможность моделировать процессы с параллельными действиями. Такие методы наиболее проработаны для так называемых систем параллельных вычислений. Среди таковых, прежде всего, можно выделить конечные автоматы, P/V системы, системы с мониторами, графы UCLA, сети Петри и их модификации, гиперграфы и др. В качестве математической абстракции CIM следует рассматривать "неалгоритмические" параллельные системы с недетерминированным поведением, в которых отдельные компоненты функционируют, в основном, независимо, взаимодействуя друг с другом время от времени.

Выполнен анализ состояния ИМ на ЭВМ, как метода нашедшего широкое применение при исследовании и управлении ПС различного назначения. При имитации CIM в ИМ, помимо модели ПС, должна

7

включаться и модель системы управления или ее элементы, а в пределе саму эту систему в полном объеме.

дальнейшим направлением развития "неалгоритмических" параллельных систем с недетерминированным поведением, в которых отдельные коктоненты взаимодействуют друг с другом врем от времени и независимо, можно считать методы, разрабатываемые в ИИ. Данное направление исследований находится лишь в начальной стадии становления, однако уже сейчас имеется рад разработок-, позволяющих создать определешше подходы к решению задачи формализации сложных систем и процессов. Указанные методы позволяют выделить и формализовать знания о системе и использовать их в процессах моделирования, управления, проектирования.

Приведен анализ систем, созданных на подходах ИИ, и методов va построения. Он показывает, что требуются мероприятия по формализации накопленных знаний, и созданию методов работы с ними - получение, накопление, представление. Практически все действующие сейчас системы ЙИ это ЭС. Анализ применения экспертных и гибридных систем (включающих ЭС и ИМ) выявил, что в производственной сфере успехи применения ЭС достаточно скромны. Несмотря на широкий диапазон областей применения ЭС и наличие средств их проектирования и поддержки, строить ИС как чисто ЭС не целесообразно.

Применение методов ИИ в системах управления/моделирования требует прежде всего рассмотрения функционирования CIM, и определения основных его законов, выраженных с помощью одного из методов представления знаний в системах ИИ.

В результате, рассмотренные методы могут быть упорядочены по возрастанию их открытости ках показано в табл.1.

Таблица 1.

Методы Библиографическая ссылка

Процедурные 1. Конечный автомат Markov 1954

"закрытые" 2. Программа Meyer 1978

З.Скрипт (схема) Schank 1977

4.Семантическая сеть McCarthy 1977

5.Фрейм Minsky 1975

б.Графы, сети Petri 1962

7.Формальная спецификация Germain 19S1

8.Исчисление предикатов Kowalski 1979

9.Теоремы, правила перезаписи Huet 1978

"открытые". 10.Продукционные правила Short lifle 1976

"неупорядоченные" 11.Предложения на языке Pitrat 1980

Имеется тесная взаимосвязь между принятием решений при проектировании и управлении с имитацией С1М. ИМ позволяет заранее выбирать наиболее эффективные правила управления, прогнозировать дальнейший ход производства, получать новые знания о процессах, протекающих в системе. С другой стороны, при ИМ необходимо использовать логику алгоритмов ПАСУ для управления процессом имитации. Становится возможной постановка вопроса о едином (общем) ядре систем моделирования и управления, наращиваемым в каждом конкретном случае интерфейсами , специальными процедурами и другими подсистемами, различными для каждого пользователя.

Сформулирована проблема формализации сложных динамических систем и процессов применительно к С1М дискретного типа, ставится задача использования единой модели объекта управления/моделирования.

На основании сказанного сделан вывод о необходимости разработки метода формализации знаний о дискретных ПП в С1М, отвечающего требованиям систем управления/моделирования и принципам ИС.

Метод должен обеспечить создание соответствующего языка и программного обеспечения.

Глава 2. Предпосылки разработки метода интеллектуального моделирования дискретных производственных процессов и систем

Для реализации любой операции ПП необходимо наличие объекта операции и используемых ресурсов соответствующих типов: станков, инструмента, рабочих и т.п. В качестве ресурсов могут выступать как средства материального обеспечения операции ''станки, инструмент, приспособления и т.п.), так и энергетическое и информационное обеспечение- управляющие программы, карты наладки. Введено общее понятие множества ресурсов С1М, обладающих определенными свойствами.

Свойства ресурса формально отображается через значения его параметров. Для выявления общих свойств ПП в С1М рассмотрены ПП различной природы: механическая обработка, роботизированная сборка и механосборка общего вида. Рассмотрены операции ПП и изменения состояния ресурсов производственной системы при их выполнении.

Операции основного технологического процесса образуют упорядоченную последовательность, задаваемую маршрутной технологией, которая может быть представлена в виде направленного графа. Дуга графа соответствует операции, а вершина - событию начала или событию окончания операции. Каждой вершине соответствует некоторое состояние С1М. В зависимости от вида ПП

граф может быть линейным, расходящимся, сходящимся, типа "И", "ИЛИ" и "И/ИЛИ".

Условием для начала любой операции является определенное состояние ресурсов, участвующих или связанных с ней. Количество типов операций в CIM конечно и не велико. Их природа зависит от вида ПП CIM.

В CIM выполняется одновременно некоторое количество процессов, независимых и время от времени взаимодействующих друг с другом. Такие дискретные системы с параллельно функционирующими и асинхронно взаимодействующими процессами не описываются адекватно и терминах классической теории управления. При их анализе и синтезе важно знать не только функции , выполняемые системой, но и структурные свойства системы как таковой. Поэтому и модель системы должна отражать ее структуру и указанные свойства.

Рассмотрены принципы построения ИС моделирования и управления:

• - модульность знаний;

• - многообразие источников знаний.

• - возможность использования и накопления как декларативных, так и процедурных знаний.

• - работа в интерактивном режиме.

Сформулированы основные требования к рассматриваемой ИС:

1 .Требования к языку представления знаний со стороны человеко-машинной связи: -язык декларативного Tima; -возможность выводов; возможность преобразования к внешнему языку; -возможность преобразования к внутреннему языку.

2.Требования к языку представления знаний при описании моделей: -язык декларативного типа; -возможность выводов; -возможность описания структуры моделей; -возможность динамической обработки моделей; -возможность контроля противоречивости.

3.Требования к Я'члку представления знаний и структуре системы с позиции управления системой: -наличие механизмов представления многих объектов и управления представлением; -наличие механизмов представления многослойных знаний и управления представлением; -наличие средств оценки и обработки Ht 1сткой информации.

Проанализированы существующие средства построения ИС.

Языки построения ЭС являются недостаточно универсальными и гибкими, кок требуется при создании ИС. Определенные типы знаний не могут быть представлены или различные топы не могут быть описаны в одном языке. Большинство этих языков не в состоянии работать с графикой и естественным языком. Таким образом, в настоящее время имеется 10

определенный набор инструментальных средств для построения ЭС и полностью отсутствуют средства такого плана для проектирования ИС других типов.

Глава 3. Основные положения метода "Ресурсы-действия-операции".

Разрабатываются основные положения метода формализации сложных дискретных производственных систем и производственных процессов - метода "Ресурсы-действия-опсрации".

С1М как объект моделирования/управления на любом уровне рассмотрения представляет собой набор некоторых ресурсов и множество действий, выполняемых ресурсами и над ресурсами. Состав ресурсов может меняться дая различных объектов, а так же для одного и того же объекта в процессе его функционирования. Последнее обстоятельство связано с выходом из строя и восстановлением отдельных ресурсов, модернизациями и модификациями объекта.

Ресурсы могут быть двух видов: постоянные и временные. Постоянные ресурсы всегда присутствуют в системе, временные ресурсы поступают и покидают ее в процессе функционирования. Все ресурсы образуют некоторое множество:

Л = {'//' = 1......

где г/ - /-ый ресурс С1М, N - число ресурсов в С1М в данный момент времени.

Состояние | -го ресурса описывается значениями его параметров:

где с у • значение у- го параметпа /-го ресурса, М] - число параметров /-го ресурса.

Состояние С1М описывается вектором состояний его ресурсов:

с={су// = 1.....ЛЛ},

Для эффективной работы с такими информационными элементами как ресурсы, вводится понятие "кластера", определяемое как множество ресурсов, обладающих некоторыми общими свойствами.

Ресурсы взаимодействуют друг с другом в соответствии с определенными закономерностями, выполняя различные действия. Каждое действие связано с определенными событиями, происходящими в ОМ. События можно разделить на регулярные, вызываемыми штатным функционированием ресурсов, и нерегулярные (случайные).

Используя понятие "событие", целенаправленное "действие" -и* изменения состояния С!М механосборки можно описать через события начала - сн и окончания - ек действия (рис.1):

= {'я,ех) = (1я,С1,С+,1х,С-,С+), (1)

где С" ,С* - состояш1с С1М, соответственно, перед и после наступления события е„,

- состояние С1М, соответственно, перед и после наступления события е^

I время

Л-—-—Ц->>

Я+1 е»+2 е.+Й+4

Рис.1. События в дискретном С1М.

Процесс функционирования С1М представляет собой временную последовательность действий и нерегулярных событий: П = (1У,ё,а),

где IV - множество действий,

Ё - множество нерегулярных событий, а - отношение предшествования во времени.

В общем случае, П описывает параллельно протекающие процессы в производственной системе.

Для регулярного события е алгоритм Г преобразования С~ в С* известен и определяется закономерностями функционирования С1М. Поэтому (I) может быть представлено в следующем виде:

. (2)

где - алгоритмы преобразования параметров, описывающих

состояние ресурсов при событиях ен и ек, - состояние ресурсов после завершения события с„.

Итак действие и' может начаться если его ресурсы известны и имеют параметры равны С~. Оно привязано ко временной оси - начинается в гя и кончается в 1Х.

Описание действия (2) позволяет формализован законы функционирования С1М для .дальнейшего их использования в системах управления/моделирования. Однако, для этого имеется ряд препятствий. Во-12

Ср. с.

е:

1+]

Описание действия (2) позволяет формализовать законы функционирования С1М для дальнейшего их использования в системах упрааления/моделирования. Однако, для этого имеется ряд препятствий. Во-первых С1М, являясь сложной системой характеризуется чрезвычайно большим числом действий, отличающихся типом, используемыми ресурсами, временем протекания. В процессе функционирования С1М в нем пояш1яются все новые и новые временные ресурсы и соответствующие действия. Во-вторых, одно и тоже действие может выполняться различными ресурсами (взаимозаменяемыми), что еще больше увеличивает размерность задачи.

Выходом из этого положения является констатация (по результатам исследований, выполненных в гл.2) того факта, что множество действий V в С!М может быть разбито на небольшое число подмножеств - {\Л/1 обладающих глубокими сходствами во взаимодействии ресурсов. Это подмножества, которые составляют действия транспортировки, складирования, обработки и т.д. Действия, принадлежащие ¡-у подмножеству, имеют одинаковую логику взаимодействия ресурсов, и различаются лишь конкретными ресурсами в них участвующими. Для формального описания логики действий, принадлежащих подмножеству VI введем понятие операции, сделав это следующим образом: Операция о есть формальное описание множества однотипных виртуальных действий.

В операции, в отличии от действия, не задаются конкретные ресурсы, а присутствуют лишь их типы:

о=(!■:{?),!'{ /;„), /•; (/?„), /•; (я„), <р(С(;<О))) (З)

где £(Р) - описание множеств:! - множеств ресурсов, релевантных

действию данного типа;

Аа - множество формальных ресурсов операции. Операцию (3) предложено описывать в виде модифицированного продукционного правила, введя его следующим образом:

ЕСЛИ (условие) ТО1 (событие I) ЖДАТЬ (?>(<"(/?„))) Т02 (событие 2) (4)

Здесь "событие 2" наступает через интервал времени А/ - (<;"(('(М„))), определяемый состоянием ресурсов операции - Ад. Если в течение М происходит нерегулярное событие, то "событие 2" не наступает. Наличие временного интервала и второго события отличают введенны('1 (¡к рмализм от известных правил продукций, используемых в искусственном интеллекте как один из. способов представления знаний. При этом сохраняются все достоинства систем продукций (табл.1).

• информационное представление элемента С1М как ресурса, представленного фреймом в БД. Ресурс может входить в произвольное количество кластеров;

• процесс, протекающий в С1М, описывается как последовательность целенаправленных действий и нерегулярных событий;

• операции, описывающие законы изменения состояния С1М при начале и при окончании однотипных действий.

Базовая структура интеллектуальной системы, являющейся программным ядром для систем имитации/управления С1М и его подсистем на основе РДО-мстода представлена на рис.2.

Рис.2. Базовая структура ИС

Множество 0={о1/)!1г1,2.....1о| всех операций, которые может выполнить

С1М, составляет БЗ с1к ,-емы при этом оно конечно и ограниченно. Мощность множества О для рассматриваемых С1М механосборочного типа не большая.

Множество описаний ресурсов с их параметрами, а также кластеры образуют част БД системы (набор декларативных знаний).

Адаптация системы моделирования/управления, созданной на основе РДО, к конкретному С1М заключается в формализованном описании ресурсов и операций и введении их в БД и БЗ.

Для принятия решений при управлении и моделировании С1М предлагается использовать сетевое представление ПП, когда дуги графа - это действия, а вершины • это события начала и окончания действия. Последовательность действий для всего С1М образуют граф действий типа

м ; * -

"И/ИЛИ". Каждая вершина графа может относится либо к типу "И", для которой все ветви - операции исходящие из данной вершины должны быть выполнены, либо к типу "ИЛИ", где должна быть выполнена только одна ветвь.

Множество основных действий определяется номенклатурой выпускаемых изделий и технологией их изготовления, оно известно и упорядочено. Множество вспомогательных действий заранее не известно и определяется в процессе моделирования или управления С1М.

При управлении решаются следующие задачи:

• определение основных и вспомогательных действий, которые необходимо выполнить;

• построение графа действий с использованием БЗ, исходя из текущего состояния БД, отражающего наличие и состояние ресурсов;

• выделение ресурсов действиям при выполнении графа действий в реальном масштабе времени;

• перестроение графа действий при наступлении регулярного или нерегулярного события;

• контроль выполнения действий и соответствующее изменение БД;

• отображение текущего состояния С1М и его элементов на экране ЭВМ;

• определение нештатных ситуаций и принятие решений по их разрешению и ряд других.

Для уменьшения пространства поиска на сети предлагается рассматривать не один граф действий, а некоторое их множество. Каждый отдельный граф этого множества описывает выполнение лишь одной текущей для данного изделия основной технологической операции и связанных с ней вспомогательных операций. Он назван локальным графом действий (ЛГД).

Действия множества ЛГД выполняются асинхронно. Изменение одного из ЛГД загсрагивает лишь небольшую часть остальных, использующих те же ресурсы.

При построении множества ЛГД в работе реализовано два подхода: подход, базирующийся непосредственно на правилах продукций в БЗ и ситуационный подход (или управление по образцам), основанный на образцах графов типовых ситуаций в С1М, которые хранятся в БЗ.

Для обоих .этих подходов разработаны алгоритмы принятия решений.

Действия, включенные в ЛГД, образуют общую очередь к ресурсам С1М. Использование ограниченного множества ресурсов часто приводит к появлению тупиков, когда два и более действий одновременно претендуют на одни и те же ресурсы. Переход от полного графа действий к использованию множества ЛГД не решает указанной щ-^блемы.

Основой для решения этой проблемы послужили методы, используемые в параллельных вычислительных системах. Применительно к С1М предложены три подхода динамического распределения ресурсов при выполнении множества ЛГД:

1. Закрепление ресурсов за действиями при прогнозировании хода ПП и его моделировании с целью исключения тупиков и блокировок.

2. Динамическое закрепление ресурсов на основе текущей информации об их состоянии и действиях, выполняемых и запланированных на выполнение. При этом используются семафоры или мониторы.

3. Эвристический подход, когда переменные ресурсы определяются при построении графа действий это - конкретные номера партий заготовок и комплектов оснастки, а постоянные ресурсы либо при построении графа, либо непосредственно при формировании управляющей команды на выполнение действий.

Гибкость РДО-мс^да позволяет создавать инвариантные к внешним условиям системы моделирования и управления, легко адаптируемые к конкретным условиям лишь за счет изменения БД и БЗ, и следовательно тиражируемые с небольшими затратами. 4

Глава 4. Интеллектуальный язык моделирования - РДО.

Язык предназначен для формализации процедурных знаний: описания ситуаций, графов действий и образцов операций. Приведено сокращенное описание языка (версия 1.0). Описаны алфавит, терминальные символы и лексемы языка, зарезервированные слова, строковые константы, шестнадцатиричные константы, численные константы, имена, типы данных.

Имеются соглашения по соответствию типов при выполнении операций над данными.

В языке оп^ .делены арифметические и логические выражения. Приведены описания всех основных элементов РДО-мгтода, разработанных в предыдущей главе работы, определены форматы записей и соглашения по их использованию.

Типы ресурсов определяют структуру глобальной базы данных программы (модели) и описываются в отдельном файле. Описание каждого типа ресурса имеет формат.

ЗИетоигсе^уре <имя_типа> : <вид_ресурсов> $Рагате1еге

<описание_параметра> <описание_параметра>

<ош1сание_параметра>

SEnd

Ресурсы определяют начальное состояние глобальной базы данных программы (модели) и описываются в отдельном файле. Файл ресурсов имеет следующий формат:

<oraicamiejpecypca> <описание_ресурса>

<описание_ресурса>

Для увеличения выразительных возможностей и повышения удобства записи в языке определены символьные константы, функции и последовательности. Они описываются в отдельном файле.

Тип значения функции - это один из возможных в языке типов данных. При описании- типов значений функции возможны ссылки на типы параметров ресурсов и типы символьных констант. Значения по умолчанию также могут быть указаны при описании типа значения функции.

В описываемой версии языка определены функции следующих типов: list - функция типа список; table - функция типа таблица; algorithmic - функция алгоритмического типа. Синтаксис тела функции зависит от типа функции.

Описание последовательности имеет следующий формат: SSeouence <имя_последовательносш>:<'пш_значсши_последовательности> STvdc «■ <тют_последователыюсти> <значенле_базы_генератора> SBody

<тело_последовательности> ?End

Имя последовательности представляет собой простое имя. Тип значения последовательности это один из возможных в языке типов данных. При описании типов значений последовательности возможны ссылки на типы параметров ресурсов и типы символьных констант.

В качестве примеров приведем последовательности следующих типов: uniform - последовательность псевдослучайных чисел, распределенных по равномерному закону,

exponential - последовательность псевдослучайных чисел, распределенных по экспоненциальному закону;

normal - Последовательность псевдослучайных чисел, распределенных по нормальному закону;

enumerative - последовательность значений, перечисленных непосредственно в теле последовательности.

Bcc последовательности порождают независимые потоки псевдослучайных чисел. Изменением значений начальных баз генераторов могут быть получены различные реализации последовательности.

Образцы являются важнейшей составляющей языка. Они вместе с операциями составляют процедурную часть программы на РДО-языке. Образец представляет собой знания о функционировании моделируемой системы (предметной области), записанные в виде модифицированного продукционного рравила (4) в соответствии с синтаксисом языка. Описание образца имеет следующий формат.

S Pattern <имя_образца> : <тип_образца> [ trace | no trace J

{Parameters

<описание_парамстров_образца> SRelevant resources

<описание_релевантных_ресурсов_образца> STimc — <выражение_врсмени> SBody

<тело обра.^а> -

SEad

В данной версии языка возможны образцы следующих типов: operation -образец, описывающий операцию; irregular event - образец, описывающий нерегулярное событие; mis - образец, описывающий продукционное правило; keyboard - образец, описывающий клавиатурную операцию (такая операция может быть выполнена, если нажата определенная клавиша и выполняются предусловия).

Выражение времени представляет собой арифметическое выражение целого или вещественного типа, по которому рассчитывается длительность операции или клавиатурной операции.

Логическое выражение определяет предусловие использования ресурса (возможность выполнения операции или правила). Если нет необходимости в предусловии, то это указывается зарезервированным словом "NoChcck".

Способ выбора определяет, какой ресурс будет и.пользован в качестве релевантного в том случае, если описатель релевантного ресурса есть имя типа и существует более одного ресурса, удовлетворяющего предусловию. Операции определяют содержимое базы знаний программы (модели) и описываются в отдельном файле. Файл операций имеет следующий формат:

SPptrations

<описание_операции> <описание_операции>

<описание_операции> SEnsl

Описание каждой операции имеет следующий формат

<имя_операции> : <имя_образца> <значення_параметров_образца>

Интеллектуальный язык РДО является реализацией теоретически*: разработок метода Ресурсы-Действия-Операции. Язык позволяет описывать процедурные знания при формализации ситуаций в С1М, графов действий и операций. Он обеспечивает разработку систем моделирования и управлении на основе РДО-метода.

Глава 5. Интеллектуальная система моделирования - ядро систем моделирования и управления.

Представлен разработанный шггеллекгуапьный имитатор, лежащий в основе интеллектуальной системы моделирования дискретных производственных систем и процессов. Структура имитатора приведена на Рис.3.

' Основными блоками имитатора являются модель интеллектуальной системы диспетчирования, блок имитации нерегулярных событий, БД, содержащая фреймы ресурсов л описание кластеров, БЗ, содержащая операции-продукции и графы макроопераций, универсальный и проблемно-ориентированный интерфейсы, которые включают средства работы с БД и БЗ, подсистемы ввода данных, вывода результатов, динамического отображения состояния и т.д. Интеллектуальный имитатор функционирует под управлением супервизора.

Настройка имитатора на объект и задачу производится за счет изменения информации в БД и БЗ, файлы которых разработаны частично в предыдущей главе, а также в настоящей.

? Работа с БД и БЗ на уровне универсального интерфейса производится в терминах абстрактных ресурсов и операций. Однако можно создать банк типовых ресурсов и операций, дать содержательные имена ресурсам-фреймам, слотам, константам значений параметров, операциям, заранее определить ряд значений параметров ресурсов и атрибутов операции. Имея банк типовых ресурсов и операций, можно воспользоваться проблемно-ориентированным интерфейсом. В этом случае основой языка общения с пользователем будут имеющиеся в банке описания типовых ресурсов и операций. Они будут выступать в качестве шаблонов, заполнение которых произвести гораздо проще, чем описал» ресурсы и операции на языке универсального интерфейса. Если же необходимо описать ресурс или операцию, которых нет в банке, всегда можно перейти на уровень универсального интерфейса. Работа пользователя выполняется в диалоговом режиме.

с У

п

Е Р В И 3 О Р

Имитация нерегулярных событий

Взаимодействие с внешней средой Вероятностные свойства ресурсов

ИМ С1М

Модель системы управления (диспетчеризация)

База данных С Ресурсы ) С Кластеры )

База знаний С Операции ) ( ГрэФы 3

Стандартные ресурсы С1М

Проблемно-ориентированные блоки имитации

ГШ АТНС Робот •• Цех Склад

Подсистема ввода данных

Подсистема :бора и вывода показателей

Подсистема анимации и просмотра состояний

Подсистема работы сВД

Подсистема работы с БЗ

Универсальный интерфейс

Проблемно-ориентированный интерфейс

Рис.3. Ук; лнеиная блок-схема продукционного имитатора.

ИМ можно рассматривать как знания ее разработчиков об элементах С1М, их составе, структуре и о том, как они взаимодействуют между собой в процессе функционирования С1М. ИМ сама по себе не позволяет получить законов функционирования С1М как системы и не раскрывает внутренние причинно-следственные связи того или иного поведения С1М и его результата. Она лишь позволяет получить значения выходных переменных по значениям входных.

Прогон ИМ обеспечивает, в лучшем случае, получение достоверных результатов в одной точке пространства поиска решений. Проведение исследований при проолировании С1М требует реализации серии

20

экспериментов в большой области поиска, целенаправлешсость которых обеспечивается в традиционных системах моделирования специалистом-разработчиком.

Для эффективного решения задач проектирования С1М моделирование, должно иметь шггеллектуальную надстройку (шггеллектуальное обеспечение), позволяющее объединить достоинства имитационного моделирован ия с методами ИИ. Использование ИИ позволяет решить проблемы, связанные с накоплением и использованием знаний , их пополнением, выводом новых знаш!Й на основе имеющихся в системе, повышением эффективности моделирования. Таким образом интеллектуальное обеспечение создает предпосылки работы с системой при просктировашш специалиста, не обладающего высокой квалификацией в имнпщиошок моделировании.

Сочетание ЭС, представляющих собой системы ИИ, с им!ггационным моделированием С1М позволяет получшъ качественно новую ступень з создании инструментальных средств проектирования С1М, включая систему управления. Если ИМ носят описательный характер, то модели, используемые в ЭС имеют преобразовательный ларакгер, отражая деятельность специалиста при проектировании. Поэтому задачи, решаемые традиционно на ИМ с помощью специалиста, могуг решаться в ЭС без его участия.

Возможен ряд вариантов взаимодействия ЭС и системы моделирования. В работе предложена структура интеллектуального обеспечения как иерархия ЭС в сочетании с системой имитационного моделирования. Их взаимосвязи представлены на Рис.4. Здесь выделено три уровня системы интеллектуального обеспечения. Уровни отличаются решаемыми задачами, и как следствие, видом и полнотой используемых данных и знаний, специализацией пользователя, средствами реализации. Уровни используют общую базу знаний, хотя имеют различную возможность по доступу к ее содержимому.

Основное назначение интеллектуального обеспечения - интерфейс проектировщика с системой моделирования. Здесь как в любой иерархической системе каждый более низкий уровень иерархии осуществляет поддержку ему предшествующему. Пользователь работает лишь с верхним уровнем иерархии ЭС, а конкретное имитационное моделирование для решения его задачи реализуется на нижнем - третьем уровне.

Рассмотренная гибридная система позволяет автоматизировать проведение исследований методом имитации, обеспечивая при этом исследователя диалоговыми средствами и возможностью использования накопленных знаний.

Приводятся показатели, собираемые при ИМ в РДО, а также средства, позволяющие гибко задавать эти показатели.

Рис.4. Структура интеллектуального обеспечения. •

Описание показателя имеет формат: <имя_показателя> : [1гасе[по_1гасе] <вид_покгзателя> <описатель>

В данной версии языка могут собираться показатели следующих видов: наблюдать значение параметра ресурса; наблюдать состояние системы; наблюдать количест: э времеш1ых ресурсов; наблюдать значите параметра временного ресурса в момент уничтожения ресурса; наблюдать значение в момент окончания прогона.

Имеется возможность задания логического выражения и по окончании прогона модели выводится статистическая информация о времени, в течение которого это выражение было истинным. Этот показатель дает возможность . собирать статистику о времени пребывания системы в некотором состоянии, описанном логическим выражением.

22

В языке разработал также аппарат анимации процесса моделирования. Описание кадров производится и отделит»! который является

исходник для системы отображения.

Глава б. Модели С1М и его подсистем.

С целЬю подтаерждаш« теоретических результатов и »налхза выразительной мощности разработанных метода >з яаыха р&!рибог.ши имитационные модели работы ГГМ, описанного сетью /¡сари, сборочного ГТМ и АТНС сложной конфигурации.

В состав ГТМ, функционирование которого формализон-'"т ссг;.« Петри, аходят два станка, два I'.аконита;:-: и промышленный рооог. !3 результате моделирования показано, что аппарат сетей Петри лыко моделируется на РДО-имитаторе.

Приведены. БД и БЗ системы. Имеется четыре образца, ич которых первые три описывают правила срабатывания переходов и один описывает лрлви'ю моделирования задержки. Так как все переходы з сети отличаются по схеме м имеют различные правила срабатывания то это и вызывает использование т|>ех образцов.

Согласно описанным образцам выполняются операции, соответствующие действиям, протекающим в сети Петри.

Описана модель роботизированного механосборочного комплекса, входящего в автоматическую линию Днепропетровского завода электродвигателей. На комплексе собираются роторы электродвигателей 38 типоразмеров..

Функционирование модуля можно описать пятью операциями переноса и трейя операциями по обработке и охлаждению сборочного узла.

С использованием рассмотренной имитационной модели в НИИАШ1 МГТУ ми.Н.Э.Баумана для МНТК "РОБОТ" были проведены исследования эффективности использования различных ПР в ГТМ. Рассматривались и анализировались различные варианты компоновочных решений.

Третьей, рассмотренной системой моделирования, в настоящей главе явилась система моделирования автоматической транспоршо-накопшельной системы С1М механообработки. АТНС, являясь важнейшей подсистемой С1М, связывает все % его элементы в единую систему, обеспечивая автоматизированную доставку партий деталей, наладок, тар с отходами и т.д. в нужное место и время. Ог эффективности АТНС зависит величина простоя основного оборудования из-за многостаночного транспортного обслуживания. Стоимость самой АТНС составляет до 50% стоимости С1М и поэтому важно

уже на этапе ее проектирования обеспечить ее правильный выбор и эффективность алгоритмов управления. Для этих цели применяется ИМ.

Рассматрива лся транспортный путь сложной сетевой конфигурации. Модель АТНС включала транспортный путь, множество автоматических транспортных устройств, имеющих возможность вести более одного груза на платформе и множество заявок на перевозку.

Представлена формальная модель и отдельные конструкции ИМ (описание ресурсов и образцов и операций) на языке РДО. Модель содержит необходимую информацию для разработки ИМ и может использоваться в системе управления АТНС, а также при разработке ПО для проведения исследований функционирования АТНС Анализируются такие показатели функционирования АТНС как средняя стоимость обслуживания одной заявки на транспортировку, количество перевезенных грузов каждым транспортным устройством, средняя длина пути, средняя длительность ожидания груза в очереди, средняя длите!,ность обслуживания заявки, статистические данные по опозданиям заявок, загрузка транспортных устройств и другие.

Представленные модели доказывают выразительную мощность языка РДО. Показано, что объекты, имеющие различную природу, структуру и реализующие различные - по своему характеру дискретные процессы, описываются единообразно и наглядно. Для построения всех моделей используется одно и то же программное обеспечение, изменяются лишь БД и БЗ.

Глава 7. Системы управления на основе РДО метода.

Цель настоящей главы - подтверждение положения о целесообразности построения систем моделирования и управления на единых методах и средствах, а также иллюстрация использования для этого выполненных разработок по РДО.

Рассмотрена система управления ГПС механообработки. Целью ее функционирования является краткосрочное планирование и управление в реальном времени (диспетчирование) ГПС механической обработки и поддержка интерфейса с пользователя.

Настраивая систему управления, пользователь системы осуществляет ввод в ЭВМ следующей информации:

• описания типов ресурсов и их параметров.

• описания типовых ситуаций.

• описания правил построения локальных графов действий .

• описания образцов операций.

Система управления для ГПС на основе РДО разработана для предприятий ЭНИМС и Тушинский машиностроительный завод и названа РДО-2. Вид одного нз меню системы приведено на рис.5.

Файл: ovstp.rtp

Редактор типов ресурсов -

Тип: Станки Параметр: Налаженность

• Типы ■

Тара с д Инструм

□Ш

Параметры

.анятош,.

алаженность'-.;

Местораспод. Код_грушм

ESC-Выход | F2-Kommcht " ИЗ-Добавить Р4-Всгавить И-Удалить

Рис.5.

При диспетчеризации РДО-2 определяет моменты начала действий, крайних в ЛГД. Для выбора действия из нескольких, которые могут быть выполнены, используют приоритета. Приоритет действия назначают, исходя из текущего значения параметров ресурсов (например, доступность, налаженность, местоположение и т.д.), а также характеристик самого действия (например, длительности, срочности и тл.). Моменты окончания действий и моменты наступления нерегулярных событий являются откликом CI M на управление.

Аварийные ситуации также могут распознаваться системой, и для mot принимаются соответствующие решения.

В качестве второй системы, построенной на тех же принципах рассмотрена система управления АТНС в реальном масштабе времени (модель этой системы представлена в предыдущей главе). Поставлены и решены задачи оптимальной доставки грузов и маршрутизации по критерии минимума простоев основного технологического оборудования по вине АТНС. Приведены соответствующие алгоритмы.

Разработанные алгоритмы позволяют решать задачу маршрутизации (как локальной, так' и глобальной) для нескольких АТУ и для транспортной сети общего вида, включающей однонаправленные и двунаправленные дуги. Использование аппарата РДО позволило сделать систему гибкой и легко настраиваемой на конкретные условия АТНС

Основные выводы и результаты работы:

1. При ¡шалил, проектировании и управлении CIM и его подсистем иеполмуетаи большое число магсматтеских моделей, которые создаются с помощью разнообразных методов и подходов, в результате чего получаются не лучите, а часто и противоречивые решения, так как уровень моделирования недостаточен, ист преемственности моделей и решений, нет единства информационного обеспечения систем проектирования и управления.

2. Для повышения гибкости, тиражируемости и адаптируемости систем моделирования и управления для больших 1'1С их необходимо разрабатывать как кшеллеюуалыше и базировать на едином подходе формализации объекта и построения моделей.

3. Анализ дискретных производственных процессов в CIM мсхаиооСоработки и сборки, локазал, что ПП различного типа могут быть представлены в виде графоа операций. ПП характеризуются выполняемыми операциями и использ' мыми для этого ресурсами CIM. Количество типов операций в CIM конечно к не велико. Операция описывается изменением параметров ресурсов, в ней участвующих.

4. Оперативное управление в С!М должно обеспечивать рациональное выполнение множества асинхронных параллельных процессов выпуска различных изделий на ограниченном множестве ресурсов, что не реализуется адекватно при использовании большинства существующих математических методов формализации сложных систем.

5. Разработаны теоретические осиозм построения интеллектуальных систем управления/моделирования (РДО-метод), обеспечивающие создание систем с гибкой логикой принятия решений на основе использования технологий работы со знаниями. Это позволяет вынести данные и знания о 11Г1 и CIM в информационную область и тем самым создать программное ядро системы, инвариантное к особенностям конкретного производственного объекта.

6. Разработанный млод формализации использует систему продукций в качестве универсального формализма. Предложены модифицированные продукции, позволяющие представлять знания о динамике ПП, что необходимо для их использования в системах моделирования и управления, учитывающих динамику и случайный характер протекающих процессов.

7. Для нового разработанного метода формализации проанализирована проблема принятия решений при управлении и моделировании CIM. Предложены способы решения, заключающиеся в комплексном использовании элементов ситуационного управления, семафоров, эвристических приоритетных правил, элементов теории расписаний.

8. Разработанный метод локальных (рафов действий, реализует принцип ограниченней сложности и обеспечивает сужение пространства поиска решений при моделировании и управлении до приемлемых размеров.

9. Эффективность предложенного универсального метода формализации показана в реализованных:

-языке моделирования;

-продукционном имитаторе дискретных систем и процессов, являющимся универсальным программным ядром систем моделирования и управления;

-системах оперативного управления ГПС механообработки и АТНС;

-системах моделирования разнородных СШ и их подсистем;

-методических материалах по созданию систем управления и моделирования, использующих разработанные методы.

10.Разработанные, в результате выполненных исследований, системы использованы при выполнении программ по созданию автоматизированного завода "Красный пролетарий", "Технология, машины и производства будущего", "Конверсия", программы ГКНО СССР "Интеллектуальные системы управления в реальном мае. лябе времени", хоздоговорных научно-исследовательских работах с Тушинским машиностроительным заводом, ЭНИМСом, НИИТМом, ЦНИТИМом, РИД КИ (Инсппут атомной энергии им.И.В. Курчатова) в совместных работах с университетами Франции и Бельгии.

11. Теоретические и практические результаты автора использованы в учебном процессе МГТУ им.Н.Э.Баумана, в Межотраслевом институте повышения квалификации инженерных кадров в курсах "Оперативное управление ГПС", "Методы системного анализа и синтеза", "Информационное обеспечение ГПС", "Моделирование ПП и ТП", в практических работах по названным курсам, экспонировались на выставке 8оГГооГ94.

Основные научные положения и результаты, включенные в диссертацию, опубликованы в следующих работах:

1. Горнев В.Ф., Емельянов В.В., Овсянников М.В. Оперативное управление в ГПС.-М.: Машиностроение, 1990.-341с.

2. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов// Вестник МГТУ.'-1993.-№1.-С. 14-19.

3. Методические рекомендации по системному проектированию диалоговой САПР процесса планирования и управления/В.В. Емельянов, В.Я. Полыскалин, В.Д. Чертовской и др. -М.: ЦНТИ "ПОИСК", 1988.-329с.

4. Емельянов В.В. Интеллектуальные системы моделирования и ут1равлення//Лктуальные проблемы фундаментальных наук: тез. докл. Второй Междун. научн.-техн. конф.-М., 1994.-Том 5.-С.24-27.

5. Емельянов В.В., Лагута B.C., Овсянников М.В., Ясиновский С.И. Интеллектуальная система моделирования дискретных производственных систем и процессов // Технология. Сер. ГПС и робототехника / ВИМИ.-М., 1990,-Вьш. 1.-С.11-22.

6. Емельянов В.В., Лагуга B.C., Ясиновский С.И. Технология и инструментальные среды проектирования компьютеризированного интегрированного производства//ЭИ Вычислительная техника / ВИНИТИ.-М., 1994. -N>7-8. -52с.

7. Емельянов В.В., Голиков А. А. Представление знаний и продукционная модель производственного процесса гибкой сборки для системы оперативного управления//Актуальныс проблемы фундамешальных наук: тез. докл. Междун. научн.-техн. конф. M., -n91.-Том 11.-С.21-23.

8. Емельянов В.В., Лагута B.C., Ясиновский С.И. Иерархия экспершых систем при проектировании и исследовании ГПС // Труди МГТУ им.Н.Э. Баумана,-1992.-Ns 548.-С.76-83.

9. Емельянов В. В., Облов В. К.., Овсянников М.В. Вопросы построения интегрированной системы управления ГПС // Гибкие производственные системы: Проблемы стандартизация.-М.: Изд-во стандартов, 1986.-С.89-100.

10. Емельянов В.В., Облов В.К., Овсянников М.В. Функциональная и организационная структуры АСУ ГПС // Приборы и системы управления. -1984.-NH2. -С. 1-3.

11. Емельянов B.D., Овсянников М.В. Концептуальная модель производственного процесса в ГПС механообработки Ц Труды МВТУ нм.Н.Э. Баумана.-1987.-№490. -С.41-49.

12. Емельянов В.В., Овсянников М.В., Ясиновский С.И. Интеллектуальная система для моделирования и оперативного управления ГПС//Труды МГТУ им.и.Э.Баумана.-1992.-№ 548.-С.47-60.

13. Емельянов В.В., Лагуга B.C. Оценка проектных решений ГПС на различных этапах разработки// Автоматизированное проектирование ГПС многономенклатурного производства, тез. докл. Всесоюзной иаучн.-техн. конф.

-Севастополь,1990. -С.28-29.

14. Емельянов В.В., Лагуга B.C. Инструментальные системы как средство автоматизации просктирования/управления/обучения // Известия ВУЗОВ Машиностроение.-1994.-J4>6.-C. 132-136.

28

15. Емельянов В.В., Овсянников М.В., Ясиновский С.И. Метод описания дискретных производственных систем и процессов, основанный на модифицированных продукциях// Вестник МГТУ.-1993.-№1.-С. 39-45.

16. Емельянов В.В., Овсянников М.В., Ясиновский С.И. Искусственный интеллект в цехе // Российский Бизнес.-)992.- июлъ-август.-С. 12-13.

27. Емельянов В.В., Уханова Т.В., Ясиновский С.И. Использование методов искусственного шггеллекта а гибких производственных системах: Учебное пособие по курсу "Организационное управление ГНС" /Под рлт В.В.Емельянова. -М.: Изд-во МГТУ, 1991. -36с. .

18. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Представление знаний о дискретном производственном процессе & системах моделирования и управления // Приборы н системы управления.-1991.-№6.-С.1-3.

19. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Продукционный пмшаюр дискретных процессов и систем // Вестник машиностроения,-1992.-№5.-С.'П-44. •

20. JemeljnnoY W., Jnssiiiowski S. Intelligente steuerung. Transpoitsysteme in lier vollautomatisierteu l'roduktioii/, .Virtschafl + Technik. - 1990. - Ni 1. - S.21-27.