7.1 Постановка задачи
Создание экспертной системы управления технологическим процессом (ТП) может значительно ускорить процесс разработки сложной системы управления ТП, повысить качество решения задачи и дать экономию ресурсов за счет эффективного распределения функций центрального управления и локальных измерительных и управляющих подсистем. Такой эффект достигается за счет открытости системы представления знаний об объекте управления, адаптивности системы к условиям функционирования, автоматической коррекции управляющих воздействий при изменении существенных параметров в процессе функционирования.
ЭС CLIPS рассматривается в лекции как инструментальное средство для разработки. Выбор CLIPS обусловлен двумя причинами: во-первых, эта ЭС, разработанная NASA, доказала свою эффективность и свободно распространяется через Internet; во-вторых, реализация CLIPS на языке С++ позволяет переносить конкретные ЭС на различные типы операционных систем. Кроме того, может быть обеспечена возможность работы в реальном масштабе времени, когда реакция системы на возмущения должна не превышать нескольких миллисекунд.
В качестве ТП рассмотрим создание деталей сложной формы, например, вытачивание лопаток турбины. В данном случае ИРС осуществляет управление технологическим процессом через систему управления высшего уровня, способную к самостоятельному функционированию и обеспечивающую выполнение всех основных функций по управлению сбором и анализом информации и принятию оперативных решений по ходу процесса на основе разрабатываемой ЭС. В состав ИРС входит ряд локальных управляющих подсистем нижнего уровня, каждая из которых осуществляет управление одним из компонентов ТП по жесткому aлгоритму в реальном времени. ЭС управления ТП, разрабатываемая в рамках данной лекции, обеспечивает организацию сбора информации об управляемом процессе от локальных управляющих подсистем, управление режимами их функционирования и принятие оперативных управляющих решений на основе информации,поступившей от систем управления нижнего уровня. В общем случае управление ТП может осуществляться полностью автоматически.
Приступим к формализации знаний экспертов по управлению ТП создания деталей сложной формы. Выделим множество информативных (существенных) параметров, влияющих на ТП и позволяющих управлять ТП с некоторой достоверностью. Одновременно для выбранных параметров выделим информативные значения или информативные диапазоны значений. Указанные параметры и их значения представлены в табл. 7.1.
Таблица 7.1. Информативные параметры ТП | ||||
№№ п/п | Обозначение параметра | Название параметра | Единица измерения | Диапазон значений |
1 | Vr | Скорость резания | об/мин | A, B, C |
2 | Vm | Подача | мм/с | 10-180 с шагом 10 |
3 | T | Виды траектории |
| Круговая (T=0), по участкам 1(T=1), ..., по участкам 6(T=6) |
4 | I | Инструмент |
| алмазный (I=1), на бакелитовой основе (I=2), на эльборовой основе (I=3) |
5 | G | Геометрические параметры инструмента |
| тор (G=tor), линия (G=line), макс.радиус вращения Rm, угол контакта инструмента и детали J, угол заточки S |
6 | Ds | Размер детали | мм | 10,300,800 |
7 | Dm | Материал детали |
| Титан1 (Dm=1), Титан2 (Dm=2), Жаропрочная сталь (Dm=3) |
8 | Da | Требования к детали по точности |
| 1, 2, 3 |
9 | Dar | Достигнутая точность детали |
| 1, 2, 3 |
Запишем со слов экспертов информационные образы управляющих решений в алфавите значений информационных параметров. В таблице 7.2 представлена база знаний (база правил) нашей экспертной системы управления технологическим процессом. Здесь достоверность это уверенность эксперта, что такое воздействие позволит достичь заданных параметров обработки Ds, Dm, Da, Dar на основе данного воздействия.
Таблица 7.2. База знаний ЭС | |||||||
№№ п/п | Ds | Dm | Da | Dar | Управляющее воздействие | Достоверность | Прим. |
1 | 10 | 1 | 1 |
| Vr=A, Vm=10, T=0, I=1, G=tor | 0,98 |
|
2 | 10 | 2 | 2 |
| Vr=B, Vm=10, T=1, I=1, G=line, Rm=40, J=80, S=60 | 0,95 |
|
3 | 300 | 2 |
|
| Vr=B, Vm=20, T=2, I=1, G=tor | 0,92 |
|
4 | 300 |
| 3 |
| Vr=C, Vm=40, T=3, I=2, G=line, Rm=50, J=75, S=75 | 0,97 |
|
5 | 800 | 2 | 2 | 1 | Vr=B, Vm=60, T=4, I=2, G=line, Rm=60, J=70, S=70 | 0,94 |
|
6 | 800 |
|
| < 3 | Vr=C, Vm=80, T=6, I=3, G=line, Rm=60, J=60, S=75 | 0,90 |
|
7 | 800 |
|
| 3 | Vr=B, Vm=40, T=6, I=3, G=line, Rm=60, J=60, S=75 | 0,90 |
|
Достоверность правильности управляющего воздействия должна автоматически корректироваться по результатам изготовления детали. В табл. 7.2 приведен учебный пример базы знаний, упрощенный для целей реализации. Здесь не сформулированы задачи работы с базой данных. База целей (конфликтное множество правил) является внутренним для CLIPS механизмом. В общем случае, в процессе обработки производится измерение параметров, и управляющие воздействия задаются в зависимости от результатов измерений и БЗ управляющих воздействий. Например в данном примере, пока точность детали Dar < 3, работает строка 6 таблицы 7.2, как только Dar достигло значения 3, начинает работать строка 7. Это и есть простейший пример работы ЭС в реальном времени.
- Интеллектуальные информационные системы
- 230201 - Информационные системы и технологии
- 080801 - Прикладная информатика в экономике
- Оглавление
- 1. Введение в интеллектуальные информационные системы
- 1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта
- 1.2. Определение иис
- 1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
- 1.4. Определения, используемые в дисциплине иис
- 1.5. Исторический обзор работ в области ии
- Доказательство теорем.
- Распознавание изображений.
- Экспертные системы.
- Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке.
- Игровые программы.
- Машинное творчество.
- 1.6. Кратко о развитии робототехники
- 1.7. Области коммерческого использования искусственного интеллекта
- 1.8. Иис других типов
- 1.9. Интеллектуальные агенты
- 1.10. Примеры иис
- 2. Системы представления знаний
- 2.1. Фреймы
- 2.2. Исчисления предикатов
- 2.3. Системы продукций
- 2.4. Семантические сети
- 2.5. Нечеткая логика
- 3. Методы поиска решений
- 3.1. Методы поиска решений в пространстве
- 3.2. Алгоритмы эвристического поиска
- Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- Алгоритм оценочных (штрафных) функций
- Алгоритм минимакса
- Альфа-бета-процедура
- 3.3. Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- 3.4. Задачи планирования последовательности действий
- 3.5. Поиск решений в системах продукций
- 4. Распознавание изображений
- 4.1. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы.
- 4.2. Основы теории анализа и распознавания изображений.
- 4.2. Распознавание по методу аналогий.
- 4.3. Актуальные задачи распознавания
- 5. Общение с эвм на естественном языке. Системы речевого общения
- 5.1. Проблемы понимания естественного языка
- 5.2. Анализ текстов на естественном языке
- Морфологический анализ
- Синтаксический анализ
- Семантическая интерпретация
- Проблемный анализ
- 5.3. Системы речевого общения
- 6. Методология построения экспертных систем
- 6.1. Экспертные системы: Определения
- 6.2. Основные компоненты эс
- 6.3. Типы решаемых задач эс:
- 6.4. Ограничения и недостатки эс:
- 6.5. Обобщенная схема эс
- 6.6. Экспертные системы: классификация
- 6.7. Трудности при разработке экспертных систем
- 6.8. Методология построения экспертных систем
- 6.9. Примеры экспертных систем
- 7. Практическая разработка экспертных систем в среде clips
- 7.1 Постановка задачи
- 7.2. Основы программирования в системе clips
- 7.3. Программирование в clips экспертной системы управления технологическим процессом