автореферат диссертации по транспорту, 05.22.16, диссертация на тему:Теоретические основы построения интеллектуальных систем управления загрузкой судна

Государственная морская академия имени адмирала С. О. Макарова

На правах рукописи

Осипов Геннадий Сергеевич

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАГРУЗКОЙ СУДНА

Специальность 05,22.16 — Судовождение

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург 1997

Работа выполнена в Институте проблем транспорта Российской Академии Наук

аучныи консультант

член - корреспондент РАН Сазонов А.Е.

'фициальные оппоненты:

заслуженный деятель науки и техники РФ, академик Академии транспорта РФ, доктор технических наук, профессор Кацман Ф.М.

академик Международной Академии Информатизации, доктор технических наук, профессор Румянцев И.А.

доктор технических наук Смоленцев С.В.

едущая организация - ОАО Балтийское морское пароходство

Защита состоится- 9 июня 1997 года в на заседании Диссертационного >вета Д.101.02.02 при Государственной морской Академии имени адмирала .О.Макарова по адресу. 199026, Санкт-Петербург, Косая линия, д. 15а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии

Автореферат разослан " 1997 г

Отзыв на автореферат, заверенный печатью, в двух экземплярах просим шравлять в адрес ученого секретаря Диссертационного совета: 199026, Санкт-етербург, Косая линия, д. 15а

ченый секретарь Диссертационного совеп т.н., доцент

и'

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Основной целью морского судоходства является своевременж удовлетворение спроса на морские перевозки при обеспечении безопасное! транспортного процесса, прибыльности работы отрасли и соблюдет экологических требований.

Анализ материалов расследований аварийных ситуаций, итоги проверс судоходных предприятий, изучение причин задержания судов в иностранны портах, показывают, что на флоте наблюдается тенденция к снижению уровг безопасности. Поэтому в плане научных исследований по отрасли определен! такие приоритетные направления как безопасность функционировали транспортных средств и совершенствование управления на транспорте.

Прямая зависимость безопасности на море от качества управлени выявлена и подтверждается анализом аварийности морского флота, причем подавляющем большинстве случаев предпосылки к потенциальным авариям катастрофам закладываются еще в порту до выхода судна в море. Поэтом Ассамблея ИМО включила в свою долгосрочную программу раздел "Судовое береговое управление" в котором намечается выработать согласованны требования и стандарты на системы управления. В соответствии с этш Ассамблея ИМО приняла "Международный Кодекс по управлению безопасно; эксплуатацией судов и предотвращению загрязнений морской Среды". Дл исполнения требований Кодекса в нашей стране разработана целевая научно техническая программа "Система управления безопасной эксплуатацией судо! и предотвращения загрязнения в национальном масштабе".

В соответствии с принятыми документами необходимо выработат] концепцию единого комплексного подхода к проблеме управления I обеспечения безопасности мореплавания Теоретической базой такой концепцш

10жсг быть использование современных фундаментальных исследований в »бласти теории искусственного интеллекта, супервычислений и самоорганизации. В рамках этой теории может быть решен широки» спектр :адач, охватывающих проблему безопасности.

Одним из важнейших звеньев обеспечения безопасности и повышения ффективности эксплуатации судна является его загрузка - ключевая задача, в ешении которой на различных этапах участвуют порт, судовладелец и экипаж удна. Планирование, технологически правильная и рациональная загрузка удна в порту, мониторинг параметров состояния судна в рейсе, корректировка агрузки для обеспечения требуемых мореходных качеств и предотвращения варии должны рассматриваться как составные взаимоувязанные части единой истемы обеспечения безопасности мореплавания за счет управления загрузкой удна. В настоящее время таких систем нет и решение задач, связанных с 11 грузкой судна, сводится ,в основном, лишь к эпизодическим проверочным асчетам параметров посадки, остойчивости и прочности и использованию приори заготовленных типовых схем расходования запасов и балластировки, »собенно остро проблема выработки управляющих воздействий по эрректировке загрузки судна стоит в аварийных, нетиповых ситуациях, когда рнходится оперировать ненадежными данными и в минимальные сроки ршшмать решения , от которых часто зависит жизнь людей и безопасность /дна.

Проблема управления загрузкой судна и обеспечения безопасности ореплавания в общем случае является сложной, решить которую судоводителю системы интеллектуальной поддержки очень трудно. В то же время »временные достижения в области искусственного интеллекта, в частности гзможносги воспроизведения интеллектуальной деятельности на ЭВМ, лволяют перейти к построению интеллеюладьиых систем поддержки итяши решений и управления, способных обрабшывшь большие объемы

исходной информации в сжатые сроки и обеспечивать человека надежные рекомендациями по управлению судном и его технологическими процессам исходя из реальных условий плавания.

Создание системы управления загрузкой - интеллектуальной поддержи судоводителя выполняется в соответствии с принятыми постановлениями документами национального и мирового уровня по обеспечению безопасное! мореплавания, а также в соответствии с Общеакадемической Приоритетно программой фундаментальных исследований по проблемам транспорта до 200 года (постановление Президиума РАН №101 от 31.01.89г.) по теме "Разработк основных направлений развития математического и программного обеспечени судовых систем управления".

Целью работы является разработка теоретических и методологически основ нового научного направления - построения интеллектуальных систе: обеспечения безопасности мореплавания.

В рамках этого направления автором решен ряд теоретических i прикладных задач. Основой концепции синтеза интеллектуальной систем1 обеспечения безопасности мореплавания является разработанная авторо; теория и методология построения интеллектуальных систем управлени загрузкой судна, как важнейшего элемента обеспечения безопасности i повышения эффективности работы морского флота.

Научная новизна работы заключается в следующем: - разработаны методологические и теоретические положения нового научной направления в области построения интеллектуальных систем обеспечени; бе {опасности мореплавания;

в работе впервые сформулирована концепция, разработаны теоретические и методологические основы построения систем управления загрузкой судна с элементами искусственного интеллекта; ■ получены новые оригинальные результаты в теории построения интеллектуальных систем обеспечения требуемых мореходных качеств судна и безопасности мореплавания;

разработаны теоретические основы синтеза статистической модели судна, как объекта управления загрузкой, и построения систем управления загрузкой; предложена методология разработки проблемной базы знаний, а также унифицированного математического, алгоритмического и программного обеспечения задачи планирования и корректировки загрузки судна; предложена методика решения задачи о загрузке судна на нейро - ЭВМ, сформулированы принципы синтеза нейро - сетей для решения задачи оптимального планирования и адаптивного управления параметрами состояния судна.

Методы исследования. Решение теоретических и прикладных вопросов азируется на методах системного анализа, теории управления и искусственного нтеллекта. I фактическая апробация осуществлялась методами атематического моделирования.

При разработке систем, основанных на знаниях по загрузке судна, спользовался декларативный язык логического программирования Prolog, а акже объектно - ориентированные языки Pascal и С*.

Практическая ценность и внедрение результатов. Практическая гнность paooibi заключается в том, что на базе комплексной постановки роблемы построения интеллектуальных систем обеспечения безопасности ореилавання. сформулированных теоретических положений синтеза блока

управления загрузкой судна, разработана методология построения систс основанных на знаниях, которая может быть использована для широкого клас систем искусственного интеллекта как на морском транспорте, так и в друг областях, связанных с управлением сложными объектами и процессами.

Использование предложенных методов синтеза систем управлен позволит обеспечить безопасность и повысить эффективность эксплуаташ судна за счегг улучшения качества и надежности принимаемых решений i изменению загрузки судна для обеспечения требуемых мореходных качеств предотвращения аварийных ситуаций.

Основные теоретические результаты диссертационных исследований полученные в работе выводы позволили осуществить внедрение следуюиц разработок, выполненных лично автором и под его руководством:

- программный комплекс по оптимизации загрузки судов типа Ро-Р неоднородным грузом с выработкой рекомендаций по балластировке (i договору ЛВИМУ с Б МП);

- комплект программ для судовых ПЭВМ моделирования и проверки i допустимость загрузки, включая прогнозирующие расчеты непотопляемое! и выдачу рекомендаций по балластировке для многоцелевых, навалочных судов, перевозящих генеральные грузы (по договорам ЛВИМУ с БМП ЛитМП);

- программное обеспечение и база данных для задач составлсни корректировки и проверки исполнительного грузового плана для различны типов судов, программы расчета начальной метацентрической высоты \ периоду качки судна, а также программный комплекс по обеспеченш безопасности и оптимизации параметров посадки судна при плавании i мелководье и в каналах (по договорам с ТОО Neva Software Systems Ltd);

- демонстрационный ироготип классификационной экспертной системы и восстановлению остойчивости аварийного судна;

- программный комплекс по эмулированию на ЭВМ систем управления на базе многослойных, иолносвязных и самоорганизующихся нейросетей, а также систем с нечеткой логикой;

- база знаний и программное обеспечение задачи оптимизации загрузки судов с горизонтальным способом грузообработки (по договору ИПТ РАН с ОАО "Морской порт С.-Петербург");

программный комплекс по проверке знаний судоводителей с открытой объектно - ориентированной базой знаний (по договору ГМА с Администрацией порта С.-Петербург).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были редставлены на:

Конференции по проблемам мореходных качеств судов (XXXVII Крыловские чтения) (СПб, 1995);

Международной конференции по морским интеллектуальным технологиям "Моринтех" (СПб, 1995, 1997);

IV научно - техническом отраслевом семинаре "Применение ЦВМ для автоматизации судов " (Киев, 1983);

Международном симпозиуме "Информатика - 89" (INFO - 89) (Минск, 1989); 16 межрегиональном семинаре "Эргономика и эффективность систем человек - техника" (Игналина, ! 990):

XVI межотраслевой конференции по обработке информации (Киев, 1990); Дальневосточном семинаре "Применение новых информационных технологий в обучении" (Владивосток, 1991);

Международной конференции но проблемам моделирования в Бионике (БИОМОД - 92) (СПб, 1992):

Международной конференции '"Разработка и внедрение новых технологий на транспорте" (Москва. 1993).

- Всероссийской конференции "Параметры перспективных транспортам: систем России" (Москва, 1994);

- Международной научно - технической конференции "Диагностика информатика и метрология" (ДИМ - 94) (СПб, 1994);

- Международной конференции "Региональная информатика" (РИ - 95 (СПб, 1995);

- Научном семинаре по автоматизации судовождения в ГМА им. Макарова (СПб, 1997);

- Международной конференции по информатике и управлению (СПб, 1997).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 30 работ. Кроме того, результаты исследований отражены в 14 отчетах по НИР, выполненные автором в ЦНИИ Морского Флота, ЛВИМУ им. Макарова и Институте проблем транспорта РАН.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 205 страницах машинописного текста, включая 18 рисунков и 1 таблицу, списка литературы из 95 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы исследования для обеспечения безопасности мореплавания и повышенная эффективности эксплуатации морских судов. Представлены цель и задачи исследования, определены используемые методы и практическая значимость работы. Сформулирован предмет защиты: разработка теоретического базиса построения интеллектуальных систем управления факторами, определяющими безопасность судна и апробация разработанной теории применительно к системе управления загрузкой судна.

Первая глава посвящена постановке и решению задачи планирования ;агрузки судна.

Задача планирования изменения загрузки сформулирована как задача Т1равления процессом перевода судна из фиксированного начального состояния I конечное в пространстве параметров состояния судна.

С учетом того, что загрузка судна представляет собой распределение перераспределение) статей нагрузки (дедвейта) по судну и при известных нешних условиях полностью определяет его мореходные свойства система шанирования загрузки может рассматриваться как система управления юреходными качествами (параметры плавучести, остойчивости, (епотошщемости) и общей прочности судна.

При планировании загрузки совокупность всех мореходных качеств судна тозначно определяется набором моментов статей дедвейта (нагру зки). Тогда в а честно (разовых координат целесообразно рассматривать набор югветстнуюших моментов. Введение такой системы координат позволяет

Область

допустимых

состояний

рассматривать судно (как объект планирования загрузки), как управляемую систему, т.е. можно подобрать такое управление (перераспределение статей дедвейта), которое в общем случае оказывает влияние на все компоненты вектора состояния х системы, позволяющее достичь конечной цели.

Таким образом, положение системы в пространстве состояний задается вектором х=М(Мь Мх, Му, М2), а область допустимых состояний, ограниченная совокупностью регламентируемых значений параметров мореходных качеств судна, будет однозначно определяться набором соответствующих моментов.

Для того, чтобы решить задачу планирования загрузки необходимо:

- сформулировать ограничения на область допустимых и достижимых состояний;

- доказать достижимость конечной цели;

- подобрать допустимое управление, т.е. указать откуда, куда, сколько и в какой последовательности следует перемещать статьи нагрузки, чтобы цель была достигнута, а объект не вышел из области допустимых состояний.

Составление грузового плана является статической задачей в которой доказательство достижимости конечной цели и допустимости конечного состояния осуществляется решением задачи балластировки и обеспечением требуемых мореходных качеств судна.

Проблема формализации области допустимых состояний решается как задача использования документации по судну (Информации) как базы знаний, содержащей в себе оптимизированный временем опыт решения проблемы загрузки судна. В данном случае задача заключается в преобразовании семантической (неформализованной) информации, хранящейся в документации, в формальный синтаксис его теоретического аналога - модели.

Формирование области допустимых состояний продиктовано необходимостью обеспечения требований по безопасности мореплавания, которые для судна, как объекта загрузки, определяются предельно

допустимыми значениями регламентируемых параметров посадки, остойчивости и прочности корпуса. Знания об этой проблемной области в Информации, как правило, представлены в виде графиков - диаграмм осадок, контроля остойчивости и т.д. Проблема в данном случае заключается в треобразовании правополушарного представления внутреннего содержания тонятий средствами графики в левополушарную модель этого понятия.

Ограничение на область допустимых состояний в общем виде формулируется следующим образом:

М:-<С,р>=0; МС-МГ(М,)Ш).'

да - функции (огибающие кривые), соответствующие максимально

допустимым, минимально допустимым и оптимальным (требуемым) значениям

)егламентируемых параметров; ц = (max, min, opt); p=(p'q); iel; q=(rpy},

>алласт, запасы); I - множество грузовых помещений (мест), балластных танков

I статей запасов; R = (<, >, =).

Сформулированная таким образом абстрактная система позволяет в

даном ключе формализовать конкретные ограничения на параметры посадки,

»стойчивости и прочности: ограничение на дедвейт, осадки, остойчивость, крен,

|бшую продольную прочность корпуса. Так, например, ограничение на

>стойчивость формализовано следующим образом:

ДМ,, -(Am,d) = 0, M,-(z,p)-AMh=<p\z5>; <М, -МДМ,)<0; М, -Мг(М,)>0; М,-ДМЬ ^(р^),

Л, - текущий статический момент составляющих дедвейта относительно ОП; LMh - поправка на влияние свободной поверхности жидкости; z -аппликаты ц.т. татей дедвейта; Am - поправка на влияние свободной поверхности; d -

М1

функция, учитывающая влияние уровня заполнения на поправку; М2, Мг -функции (огибающие кривые), соответствующие максимально и минимально

допустимым параметрам остойчивости, соответственно; р = > 0 - масса

груза и балласта; р3 - масса статей запасов.

Формирование области достижимых состояний - учет типа и конструктивных особенностей судна, а также обеспечение требований по технологии погрузки и транспортировки грузов осуществляется путем введения специализированных конструктивно - технологических ограничений по загрузке.

Разработаны транспорте - технологические ограничения, которые отражают основные требования по технологии погрузки и транспортировки груза на судне: ограничения на неразрывность и целостность коносаментных партий и комплектов грузов; условие обеспечения выгрузки в нескольких портах; ограничение на ресурс и несовместимость грузов.

Сформулированы основные ограничения, накладываемые конструктивными особенностями судна: габаритные ограничения; система неравенств, учитывающих наличие секций кардека; ограничение на вместимость помещения с учетом местной прочности.

Во второй главе разработана методология синтеза унифицированного математического, алгоритмического и программного обеспечения задачи оптимальной балластировки.

В настоящее время управление балластными системами на судах сводится 1ишь к реализации дистанционного управления ее элементами с штоматическим срабатывшшем защиты ее механизмов. Ответственность за наполнение необходимых расчетов для определения схемы балластировки, ее >езопасности с точки зрения допустимости параметров состояния судна на всех тромежуточных и конечном этапе балластировки и приемлемости для то стижения поставленной цели, а также за принятие решения в условиях «определенности лежит на судовоодителе. Даже незначительные ошибки при (ыполнснии математических вычислений, являющиеся следствием ^достаточной квалификации, а часто просто утомленности плавсостава, могут гослужить причиной нарушения остойчивости и плавучести, потери груза, а акже гибели судна с потерями человеческих жизней. Можно привести ряд фимеров аварий судов из-за просчетов при балластировке, например, т/х "Иван 1ерных", "Кингисепп", "Гейзе", "Щцецин традер", и др.

Разработана методология построения автоматизированной системы •правления балластными операциями морского судна, способной решать задачу штимизации балластировки, приводить судно к требуемому состоянию, ыдавать рекомендации или непосредственно управлять балластными терапиями на судне в том числе в аварийных ситуациях. Ядром такой системы вляется трехуровневая (статическая, динамическая и имитационная)

математическая модель судна как объекта управления параметрами ere состояния - балластировки и, в общем случае, изменения загрузки.

Статическая модель предназначена для того, чтобы наметить план перевода судна из некоторого начального состояния в конечное, которое обеспечивает выполнение ограничений на регламентируемые параметры состояния, так, что сводится к минимуму количество принимаемого на борт балласта и количество перемещаемого балласта. Здесь, в общем случае, траектория движения в фазовом пространстве неизвестна, фиксирована и принадлежит области допустимых состояний только конечная точка (решение статической задачи по сути служит инструментом фиксирования конечной точки траектории и доказательства ее достижимости).

Динамическая модель позволяет составить расписание (определить очередность) выполнения плана балластировки. Все промежуточные состояния, возникающие после выполнения очередного этапа работ, которые составляют опорные точки траектории движения судна в фазовом пространстве, принадлежат области допустимых состояний. Каждый этап заключается в выполнении одной из работ из списка (плана), сформированного после решения статической задачи.

Текущее состояние х1+| определяется тем какое было предыдущее состояние х, и какая работа выполнялась на i - м этапе. Трудоемкость выполнения очередной работы зависит от того какой по порядку она выполняется, т.е. от того в каком состоянии находится судно. Это условие определяет необходимость использования на каждом шаге решения динамической задачи имитационную модель, которая позволяет определить коэффициенты целевой функции динамической задачи. В свою очередь динамическая оптимизационная модель определяет для решения имитационной задачи текущее состояние судна, которое является для этой задачи начальным условием, а также задает выполнение какой операции подлежит

моделированию с помощью имитационной модели. Имитационное моделирование в принципе позволяет определить состояние судна на любой момент времени, а также оценить затраты на реализацию очередного этапа работы.

Таким образом математическое обеспечение системы управления 1алластными операциями состоит из следующих модулей: • построение статического плана - схемы перемещения балласта; синтез план-графика реализации балластировки - динамического поэтапного [лана;

имитационная модель, позволяющая оценивать параметры состояния судна, ействительные для реального масштаба времени.

Планирование и реализация балластировки зависит от этапа рейса и ежима работы судна. Формализованы следующие составляющие целевой ункции:

- минимизация затрат на балластировку;

- минимизация свободной поверхности жидкости;

- минимизация напряжений в корпусе судна.

- минимизация максимальной осадки.

Область достижимых состояний (см Глава 1) комплексирована технологическими ограничениями на вместимость балластных танков и невозможность одновременнной откатки и приема балласта.

Осуществлена классификация, постановка и решение следующих динамических задач:

-Задача с закрепленным концом траектории и свободным временем. Это наиболее типичная задача, возникающая в нормальных условиях эксплуатации судна и использования балластной системы. В этом случае требуется привести /перевести судно в область допустимых состояний, характеризуемую такими параметрами как осадка, дифферент, крен, показатели остойчивости и прочности корпуса, при условии, что время достижения конечного состояния не ограничено. Такая проблема возникает при реализации грузового плана перед выходом судна в море, а также на переходе по мере расходования запасов и изменения внешних условий для придания судну требуемых мореходных качеств.

Частным случаем задачи с закрепленным концом траектории и свободным временем является задача о быстродействии, возникающая в аварийных ситуациях, когда требуется восстановить безопасные параметры состояния судна за минимально возможное время.

- Задача с фиксированным временем и свободным концом траектории. Необходимость решения этой задачи возникает в том случае, когда за строго определенное время до наступления ожидаемого события необходимо привести судно в состояние в максимальной степени близкое к тому, которое хотелось бы иметь на момент наступления "события". Это проблема минимизации

максимальной осадки при подходе к порту, обеспечение оптимального априорного дифферента при подходе к мелкоподыо и т.н.

Динамическая оптимизационна» задача решена методом метолом ветей и границ.

Модель имитации процесса балластировки и оценки параметров, определяющих текущее состояние элементов балластной системы и судна в целом представлены в виде интегральных уравнений расхода жидкости. Разработаны алгоритмы расчета параметров состояния судна во время эалластировки при заполнении танков самотеком, перемещении балласта и заполнении с помощью насоса.

В третьей главе излагаются теоретические основы синтеза статистической модели судна как объекта управления загрузкой. Предложена структура адаптивной системы управления с двухуровневым (стратегическим и текущим) идентификатором судна как объекта управления загрузкой, где в <ачестве входных сигналов используется распределение статей дедвейта (?0 и знешние воздействия (ц). Создание и внедрение адаптивной системы управления загрузкой судна с идентификатором позволит улучши п> качество используемой модели, что обеспечит сокращение расхода топлива на триведение судна в требуемое состояние за счет улучшения качества регулирования и предотвращения заброса регулируемой величины (выхода из >бласти допустимых состояний).

Исходя из принципов эвристической самоорганизации струм ура модели :удна как объекта управления загрузкой принята в виде интегрального /равнения Вольтерра 2 рода с априори неизветсным ядром

' ™ (I — бУ '' :'(0 + |К(1-5) х(з№ = ГО), где Щ-б) = —- - ядро уравнения, т -

о 1=1 (1-1)!

юрядок уравнения (априори может быть неизвестен),

1 ™ <4 -

ДО = I + ад, щи) = 1с;

1=1 (1 — 1)!

I - параметр процесса 1е[0,Т], х+ =(ц, А.) - вход; х" - выход.

В качестве критерия оптимизации используется модульная функция

а оптимизационная задача сведена к канонической задаче линейного программирования

Разработанный метод идентификации позволяет осуществлять совместное оценивание параметров модели и состояние объекта.

Далее в главе исследуется вопрос оценки погрешности решения. Получена легко вычислимая оценка погрешности метода интегральной идентификации, предложена интегральная модель, алгоритм решения и оценка общей погрешности решения прямой задачи, а также задачи восстановления внешних воздействий.

Четвертая глава посвящена разработке концепции построения систем, основанных на знаниях по загрузке судна. Центральной проблемой разработки интеллектуальных систем управления загрузкой судна является организация базы знаний, способной обучаться и самообучаться, используя свой собственный опыт решения целевых проблем. В рамках методологии построения интеллектуальных систем обеспечения безопасности мореплавания исследована применимость систем, основанных на знаниях, для управления

Б = £ а), I х"(1)- х" (I) |, Я" (У = Я^) - \ К (^Хфск,

о

где X

* о к-0 (К

1К+0!

загрузкой судна, синтезирована общая структура и этапы разработки интеллектуальных систем.

Осуществлена увязка отдельных составляющих проблемы с моделями представления знаний. С учетом специфики задачи работа со знаниями в базе знаний в основном осуществляется с помощью каузальной логики и сценариев. Рассмотрено использование каузальных сценариев для планирования действий по изменению загрузки судна в пространстве и во времени.

При решении задачи о загрузке судна, в частности при оперативной оценке и прогнозировании параметров состояния судна (его мереходных качеств), часто приходится оперировать ненадежными знаниями (фактами), представить которые двумя значениями - истина или ложь (1 или 0) трудно. Однако в любом случае, а особенно в экстремальных ситуациях, решение должно быть принято оперативно (немедленно) исходя из того объема и надежности-знаний, которыми мы на данный момент располагаем. Поэтому возникновение таких типовых для эксплуатации судна ситуаций, связанных с неполнотой, неточностью, а иногда и противоречивостью имеющейся информации, приводит к необходимости использования правил правдоподобных рассуждений, основанных на оценках правдоподобия, введение которых с одной стороны позволяет корректно формализовать правдоподобный вывод, а с другой - интерпретировать весь ход рассуждений и упорядочить возможные результаты по степени доверия к ним.

Предложено представлять ненадежные знания с помощью коэффициентов уверенности (КУ), которые хотя и не имеют под собой строгого фундамента, однако достаточно естественно отражают принципы наших рассуждении и попытки принять решение при наличии неопределенностей. Так, если мы затрудняемся сделать какой -то вывод и склониться в ту или иную сторону, то коэффициент уверенности принимается равным нулю, что соответствует полной неопределенности. Если же скорей да, чем нет (или наоборот), но с какой - то

долей неуверенности, то 1>|КУ|>0 и, наконец, если мы абсолютно уверены в выборе (свершении факта), то |КУ|=1.

Далее в главе сформулированы принципы построения продукционных систем управления судном (его загрузкой) как динамической системой х(к+1)=р(к)*х(к) - это управляемая система и выбирая продукционные правила р(к) можно получить различные цепочки вывода - перевода судна из исходного состояния в целевое. Задача эвристического поиска решается методом поиска в пространстве состояний (методом ветвей и границ). Продукционные системы удобны для обработки на ЭВМ новой архитектуры в которых идея распараллеливания и асинхронности является центральной - это позволяет параллельно выполнять все продукционные правила из текущего конфликтного набора.

Разработанная методология синтез систем, основанных на знаниях, апробирована автором при построении демонстрационного прототипа классифицирующей системы, основанной на знаниях, по восстановлению остойчивости аварийного судна.

В пятой главе сформулированы основы построения нейро - интеллектуальных систем управления загрузкой судна.

Наиболее важной особенностью проблемы изменения загрузки судна является то, что она должна решаться достаточно оперативно, особенно в аварийных ситуациях, и выдавать надежные результаты даже при наличии ошибок в исходных данных. Система управления загрузкой судна является сложной системой, создание и обучение которой на основе только "традиционных" систем основанных на знаниях представляется затруднительным. Применение "традиционных" систем, основанных на знаниях, на морском транспорте приведет к тому, чго базы знаний по представляющим практический интерес предметным областям получатся сильно структурированными и сложными (большими), что затруднит

манипулирование знаниями и при большой размерности не гарантирует получение достоверного результата (полученный результат не есть гарантия его достоверности) и, кроме того, время, затрачиваемое на нахождение требуемых знаний в базе, и вывод в таких системах может оказаться недопустимо большим.

Однако человек (специалист в предметной области) способен решать задачи такого класса с учетом их неопределенности, многовариантности, наличии большого числа возможных ситуаций и последствий, определяемых различными комбинациями и сочетаниями статей нагрузки и грузовых помещений, исходя из текущего состояния судна и внешних условий. Эта :пособность человека классифицировать текущую ситуацию, систематизировать I выделять в ней главную проблему, принимать соответствующее решение, [сходя из того объема информации, которым он в данный момент располагает, )пираясь на опыт решения задач такого класса, способствующий выработке юдсознателыюго интуитивного и ассоциативного мышления не может быть годностью смоделирован на современных ЭВМ. Повидимому этого можно (остичь если построить машину в основу которой положены структуры и [роцессы в чем то схожие с человеческим мозгом.

На современных ЭВМ достаточно просто имитируются формально -огические элементы мышления, а моделирование способности человека датироваться в изменяющихся и слабо формализованных условиях реального :ира сопряжено со значительными сложностями, несмотря на то, что уровень гхнологии в микроэлектронике позволяет превзойти по плотности упаковки ычислителышх элементов нервную ткань. А ведь как раз именно эту эзможность адаптироваться к постоянно изменяющимся условиям плавания и ужно обеспечить судну.

Способность человека адаптироваться в реальном мире может быть )статочно полно смоделирована с помощью функции ассоциативной памяти.

которая может лежать в основе создания технических устройств, воспроизводящих поведение живых существ. Для нейронных моделей ассоциативной памяти характерны высокая надежность при частичные повреждениях, которая достигается распределением следов записываемы* событий по всему объему памяти и высокая скорость преобразования информации, которая достигается путем распараллеливания вычислений.

В главе разработаны основы использования гетероассоциативной памятт в виде двухслойной нейро - сети для решения задачи о загрузке судна ■ отображения множества грузов на множество грузовых мест. Проведенное исследование показывает, что нейро - сеть способна запоминать необходимук информацию на этапе обучения, а в рабочем режиме позволяет решать задач} размещения груза. Вся полученная при обучении информация сосредоточена I матрице памяти. За счет параллельной структуры сеть решает задачу "мгновенно" - за одно действие умножения входного вектора на матрицу. Та* как информация как бы интегрирована в матрицу памяти, сеть способна эффективно решать задачу и при частичных искажениях в исходных данных Так, на примере судна с горизонтальным способом грузообработки, если спосоС погрузки неизвестен, то груз будет размещен только на то место, где он I принципе может находиться при любом способе погрузки, а если спосоС погрузки может быть любым, то груз можно разместить на любом грузово\: месте и т.д.

Предложен новый метод обучения двухслойной нейро - сети - мето/ оптимального модульного отображения. Проблема обучения сета рассматривается как задача нахождения оптиматыюго линейного оператора М У=МХ, или в развернутом виде

(1=1,14

Уа= ЕЕ^Л). - г-

1=0 И Ч1 = 1>пУ,

где х'еХ"4, у'еУ"4;

L - количество обучающих (пар) образов; р - мощность множества видов функций от Xji (например, степень полинома); Y - метрическое пространство с расстоянием p=|Y-M*X|, М* - оценка оператора М.

Необходимо определить М*, такой, что p=[Y-M*X(-> min «ли X Б b'.i" Е Е mijk^'ixjOH min.

I i j=sl

Проблема оптимизации модульного критерия сведена к задаче линейного трограммирования (ЛП).

Е е (uii+va) min, и,, - v,j + у* = yu, uu, va > 0.

i i

Основной проблемой синтеза статистической модели судна по зезультатам наблюдений является значительная размерность входного шкторного пространства "умноженная" существенной нелинейностью объекта то .исходным факторам. Желание снизить размерность исходного факторного фостранства приводит к проблеме синтеза наиболее информативных временных (главных компонент), которая в общем случае является !етривиальной и естественно ведет к потере информативности. Учет телинейностей, как правило, частично компенсируется усложнением структуры i априори (произвольно) выбранном классе используемых моделей, что опять гриводит к существенному увеличению размерности, а также трудоемкости шгоритмов решения задач идентификации. Применение сложных и исконно юследовательных методов идентификации не всегда есть гарантия построения [риемлемых моделей хотя бы исходя из времени их адаптации.

Таким образом, решение проблемы построения статистических моделей ю результатам наблюдения объекта требуют своего дальнейшего развития и ¡ривлечения новых нетрадиционных подходов. Предлагается использовать [ейро - сетевые информационные технологии. Это обосновано тем, что нейро -еть это изначально параллельная структура, состоящая из "сообщества" :ейронов, обеспечивающих " коллективные" технологии обработки

информации, покрывающие проблемы пространства и времени более эффективно, чем традиционные методы.

Далее изложены основные принципы построения и эмулирования на ЭВМ многослойных и полносвязных сетей для решения задачи синтеза статистической модели судна как объекта управления загрузкой и оптимального планирования.

Показана возможность и необходимость нейро - сетевых систем управления параметрами состояния судна и систем с нечеткой логикой. Исследовались возможности систем управления, построенных на базе эмулятора (модели объекта), работающего в режиме учреждения, самоорганизующейся сети и систем с нечеткой логикой.

В качестве одного из результатов исследований на рисунке приведено сравнение работы системы стабилизации качки с оптимальным регулятором (управление по скорости изменения угла 0) с ошибкой в производной 5% и самоорганизующейся сети (решегки 10*10* 10, об\ченпой на равномерно

распределенных случайных величинах из [0,1]' с функцией поощрения -|0\| -• > пах).

Сделан вывод о том, что в системах управления загрузкой судна, и удовымк технологическими процессами в целом, в нормальных условиях ксплуатации наиболее целесообразно использовать простейшие и быстро бучаемые нейросетевые системы управления, построенные по принципу мулятора, работающего в режиме упреждения. Параллельная нейро-сетевая труктура эмулятора обеспечивает высокую скорость получения отклика на робное управление, реакция на которое используется для выработки эответствующего управляющего воздействия. Там, где априори нельзя формулировать закон зависимости величины управляющего воздействия от гакции на пробный сигнал, к эмулятору необходимо подсоединить гйросетевой регулятор.

Предварительно обученные многослойные нейро - сетевые системы травления и системы с нечеткой логикой могут обеспечить наиболее высокое ¡чество управления. Однако многослойные многосетевые системы обучаются (ачительно дольше одного эмулятора, а определение структуры системы с :четкой логикой (вид функции принадлежности и т.п.) в сложных системах >жет оказаться нетривиальной проблемой. В тоже время, как свидетельствует 1актика применения систем с нечеткой логикой в управлении пассажирским ездом, тормозных системах машин и др., эти системы способны обеспечить чес гвенное (плавное) управление.

Системы управления на базе самоорганизующихся сетей должны ставить ядро комплексов по обеспечению безопасности мореплавания, моорганизующиеся системы управления незаменимы именно в лремальных. нетиповых ситуациях, когда нет заранее заготовленной мтегии управления. Сеть, обученная с функцией поощрения, направленной на

вывод судна из области недопустимых состояний, начинает "моментально' вырабатывать управляющие воздействия, соответствующие целевой уставке.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Основные научные результаты настоящей работы заключаются е следующем:

1. Открыто новое научное направление - построение интеллектуальных систем обеспечения безопасности мореплавания.

2. В рамках сформулированного научного направления разработан стратегический методологический и теоретический аппарат, позволяющий решать комплекс проблем обеспечения безопасности. В частности разработана концепция решения основополагающей и одной из важнейших задач обеспечения безопасности мореплавания - построения интеллектуальных систем управления загрузкой судна, которая определяет мореходные качества и эффективность работы судна

3. Разработаны теоретические основы решения задачи обеспечения безопасности как задачи оптимального управления процессом перевода судна из начального состояния в целевое в пространстве, определяемом параметрами посадки, остойчивости и прочности корпуса судна. Предложена методика синтеза унифицированных ограничений на области допустимых и достижимых состояний. Формализованы ограничения на мореходные качества судна, технологические требования по загрузке и транспортированшо грузов, а также основные конструктивные ограничения.

4. Для комплексного решения проблемы обеспечения безопасности в рейсе разработана концепция построения интеллектуальной системы управленияя балластными операциями морского судна. В рамках этой концепции разрабо!ана методология построения унифицированного математического, алгоритмического и программного обеспечения задачи Сип 1Сшрована

трехслойная математическая модель системы оптимального управления балластировкой. Осуществлена классификация по режимам эксплуатации и предложены алгоритмы решения динамической задачи, а также метод построения имитационной модели для определения параметров состояния судна во время балластировки. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы оптимизации балластировки.

5. Создана теория интегральной идентификации судна, как объекта управления загрузкой. Разработаны принципы построения адаптивной системы управления загрузкой судна с двухуровневым идентификатором - самонастраивающаяся система с подстраиваемой моделью. Разработан метод адаптации модели, с модульной целевой функцией. Комплексно исследованы вопросы оценки погрешности метода интегральной идентификации судна как объекта управления загрузкой, получены оценки погрешности. В рамках единого интегрального подхода к проблеме синтеза адаптивной системы управления решена проблема прямой задачи и задачи восстановления внешних возмущений. Предложены алгоритмы и оценки погрешности методов.

I. Проработаны методологические аспекты построения систем, основанных на знаниях по загрузке судна. Исследована проблема использования различных моделей представления и использования знаний. Разработаны основы использования в интеллектуальных системах управления загрузкой судна каузальных сценариев, сформулированы принципы построения продукционных систем управления. Рассмотрены вопросы формализации правдоподобного вывода на знаниях с помощью коэффициентов уверенности.

. Проведено комплексное исследование возможности и обоснована необходимость (с точки зрения повышения быстродействия и надежности систем управления параметрами состояния с\дна) применения в судовых системах управления нейро - интеллектуальных информационных технологий

и систем с нечеткой логикой. Показана возможность использоваши ассоциативной памяти для решения задачи о загрузке судна. Предложе! новый метод обучения неро - сети. Разработаны принципы построена статистической модели судна с помощью многослойных нейро - сетей Разработана методология построения, алгоритмическое и программно! обеспечение нейро - сетевых систем управления параметрами состояли: судна, а также систем управления с нечеткой логикой. Возможности сетей i области "супервычислений" и "суперрегрессии", а также использована принципов самоорганизации позволяют строить эффективные системь обеспечения безопасности мореплавания и повышения эффективносп эксплуатации морских судов.

Do теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Осипов Г.С., Сазонов А.Е. Решение задачи оптимальной загрузки судна < горизонтальным способом грузообработки// Материалы 4 Научн» технического отраслевого семинара "Применение ЦВМ для автоматизацш судов" , Киев, 1983,- с.72-75.

2. Осипов Г.С. Теоретические основы управления загрузкой судна, изд. ГМ/ им. Макарова, 1996.-92с.

3. Осипов Г.С., Пластовский Б.А., Щепетков Г.И. Опыт разработки блока АО Грузовыми операциями "Каргонлан судна типа Ро-Ро"// Материалы 4 Научнс технического отраслевого семинара "Применение ЦВМ для автоматизацш судов", Киев, 1983,- с.65-68.

4. Осипов Г.С. Оптимальное распределение транспортных средств npi грузообработке судна типа Ро-Ро// Материалы 4 Научно технической отраслевого семинара "Применение ЦВМ для автоматизации судов" , Киев 1983.- с.68-71.

. Осипов Г.С. Решение задачи о чагручке судна методом Моте - Карло/' Алгоритмы и программ, №10,М.: ВНТИЦ, 1987. . Осипов Г.С. Последовательный метод структурно - параметрической идентификации нелинейных математических моделей нестационарных динамических объектов// Двигателестроение, №10, 1989,- с.32-33. . Осипов Г.С. Судовой компьютер - Персептрон// Материалы международного симпозиума "Информатика -89" (1М"0-89), Минск, 1989, т. 1.- с. 116-117. Осипов Г.С. Основы теории параметрической идентификации линейных математических моделей динамических объектов// Двигателестроение, №3, 1990,- с.23-25.

Осипов Г.С. Построение циклических маршрутов усеченным методом ветвей и границ// Алгоритмы и программ. №1().М.: ВНТИЦ, 1987. ).Осипов Г.С., Бойков 13.В. 11ака программ расчета исполнительного грузового плана многоцелевого судна на бортовой персональной ЭВМ// Материалы международного симпозиума "Информатика -89" (¡N1-0-89), Минск, 1989, т.2.- с.518-523.

.Осипов Г.С. О составлении грузового плана судна на нейро -ЭВМ// Материалы 16 межрегионального семинара "Эргономика и эффективность систем человек - техника", Игназина, 1990.- с. 11-12.

.Осипов Г.С., Бойков В.В. Анализ результатов опытной эксплуатации и перспективы развития задачи составления оптимального грузового плана судна// Материалы XV! межотраслевой конференции по обработке информации, Киев, 1990.- с. 129-130

.Осипов Г.С. Тренажер но кпручке морского судна// Материалы Дальневосточного семинара "Применение новых информационных технологий в обучении", Владивосток. 1991.- с. 110-116.

М.Осипов Г.С. Структура многослойной интеллектуальной системы управлеш морским судном// Материалы международной конференции по проблемг моделирования в Бионике (БИОМОД - 92), СПб, 1992,- с. 19-20.

15,Осипов Г.С. Синтез базы знаний, обладающей ассоциативной памятью составе экспертной системы по загрузке судна// Материалы Х^ межотраслевой конференции по обработке информации, Киев, 1990.- с. 13 132.

16.0сипов Г.С. Статическая модель балластировки судна// Материал международной конференции "Разработка и внедрение новых технологий I транспорте", Москва, 1993.-е. 182-183.

П.Осипов Г.С., Белый О.В. Математическая модель оптимальнс балластировки моеркого судна// Транспорт: Наука, техника, управленн Москва, 1993, №5.-с.27-29.

18.0сипов Г.С., Белый О.В. Математическое и информационное обеспечен] системы управления балластными операциями// Материалы международне конференции "Разработка и внедрение новых технологий на транспорте Москва, 1993.- с.34-35.

19.0сипов Г.С. Выбор оптимальной скорости хода судна в задаче рейсово! планирования// Материалы международной конференции "Разработка внедрение новых технологий на транспорте", Москва, 1993,- с. 185-186.

20.0сипов Г.С. Методология синтеза математической модели судна как объек регулирования// Материалы Всероссийской конференции "Параметр перспект ивных транспортных систем России", Москва, 1994,- с. 120-121.

21.Осипов Г.С., Белый О.В. Унифицированный метод идентификации моде: судна и его элементов как объектов регулирования// Транспорт: Наук техника, управление, Москва, 1994, №9.-с.20-23.

:2.Осипов Г.С. Оптимизация рейса экипажем судна// Материалы Всероссийской конференции "Параметры перспективных транспортных систем России", Москва, 1994,-с. II9-120.

З.Осипов Г.С., Белый О.В. Концепция создания системы управления балластными операциями морского судна// Материалы Всероссийской конференции "Параметры перспективных транспортных систем России", Москва, 1994,- с.24-25.

'А. Осипов Г.С. Экспертная система по восстановлению остойчивости аварийного судна// Материалы международной конференции "Диагностика, информатика и метрология" (ДИМ-94), СПб, 1994,-с. 179-180.

5.Осипов Г.С., Белый О.В. Концепция создания автоматизированной системы составления грузового плана судна/У Материалы международной конференции "Региональная информатика-95" (РИ-95), СПб, 1995, ч,2 - с. 1719.

б.Осипов Г.С., Майборода А.Л. Оптимизация управления балластной системой корабля // Материалы Всероссийской конференции "Параметры перспективных транспортных систем России", Москва, 1994 - с. 118-119.

7.0сипов Г.С., Белый О.В., Сазонов А.Е., Смоленцев С В., Майборода А.Л. Концепция создания информационного обеспечения единой транспортной системы страны// Материалы международной конференции "Региональная информатика-95" (РИ-95), СПб, 1995, ч.З - с.80-81.

8.Осипов Г.С. Математическое обеспечение задачи оптимизации балластировки морского судна// Материалы международной конференции но морским интеллектуальным технологиям "МОРИНТГХ -95", СПб, 1995,-с.32-39.

9.Осипов Г.С., Белый О.В. Математическое обеспечение системы управления мореходными качествами судна//Материалы международной конференции по

проблемам мореходных качеств судов (XXXVII Крыловские чтения), СП( 1995.-с. 137-142.

30.Осипов Г.С. Интеллектуальные и нейро - информационные технологиии системах управления загрузкой судна, изд. ГМА им. Макарова, 1997.- 95с.

31.G.Osipov Neuroinformation and fuzzy technologies in ship control systems International Conference on Informatics and Control, St.Petersbuig, 1997, 8pp.

32.0сипов Г.С. Основы применения самоорганизующихся нейро - сетей судовых системах управления// Материалы международной конференции п проблемам самоорганизации и управления в сложных коммуникационны: пространствах (НООТЕХ - 97), СПб, 1997,5с.

33.Осипов Г.С. Нейро - интеллектуальные системы управления загрузш судна// Материалы II международной конференции по морских интеллектуальным технологиям "МОРИНТЕХ -97", СПб, 1997, 5с. (принято i печати).