Направления интеллектуализации системы управления качеством биотехнической системы

УДК 681.5.03

С. А. Алексеев, канд. техн. наук,

Научно-исследовательский центр радиоэлектронного вооружения ВМФ

Направления интеллектуализации системы управления качеством биотехнической системы

Ключевые слова: биотехническая система, качество, обучение, управление, экспертные системы, эффективность

В статье рассматривается направление повышения эффективности управления качеством биотехнической системы за счет создания и внедрения различного рода автоматизированных систем с учетом пяти их особенностей: человеко-машинный характер, непрерывность экспертизы на всех стадиях разработки и внедрения, разработка и внедрение по частям, адапти-рованность к конкретным техническим условиям и сложности оценки экономических показателей.

Объективно существует противоречие между сложностью задач по управлению качеством биотехнических систем (БТС) и неразвитостью имеющихся у руководителей БТС методов и средств для принятия решений. Преодолению этого противоречия способствует применение средств автоматизации на всех уровнях управления качеством БТС. Использование ЭВМ, автоматизированных систем управления, автоматизированных систем поддержки принятия решения, экспертных систем (ЭС) может создать принципиально новую ситуацию в предметной области управления качеством БТС. При этом следует использовать человеко-машинные технологии управления, современные информационные технологии на основе методов и процедур сбора, накопления, передачи, хранения и выдачи информации пользователям в удобном для них виде, приемы работы с техническими устройствами и персональные ЭВМ.

В структуру вычислительной системы, которая должна быть либо встроена в программное обеспечение системы управления качеством БТС (СУК БТС), либо сопряжена с ней в качестве самостоятельного блока с элементами искусственного интеллекта, должны входить три модуля:

• исполнительная система — программный модуль, осуществляющий любые вычисления, поиск данных в информационных базах (знаний и данных), логический вывод и включающий в себя всю совокупность аппаратно-программных средств, обеспечивающих работу программ.

• базы знаний (БЗ) и базы данных (БД) — информационный модуль. БЗ осуществляет интеграцию средств вычислительной системы, участвующих в решении задач управления качеством БТС. При этом она должна обеспечивать адекватность отображения среды управления качеством БТС и удобный для руководителя БТС способ описания среды. Рекомендуется [2] строить БЗ как двухуровневую структуру, состоящую из концептуальной части (верхний уровень) и БД (нижний уровень). Язык представления данных определяется типом соответствующей системы управления базами данных, а язык представления знаний должен выбираться из группы языков обработки символьной информации (ЛИСП, РЕФАЛ, СНОБОЛ и др.).

• интеллектуальный интерфейс — модуль вычислительной системы, в состав которой входят решатель — совокупность средств, обеспечивающих в диалоге с руководителем БТС автоматический синтез программы решения конкретной задачи управления качеством БТС, и система общения — совокупность трансляторов, осуществляющих трансляцию с языка руководителя БТС как пользователя на язык представления знаний в БЗ, и наоборот.

На основании приведенных положений может быть определена структура вычислительной системы, реализующей технологию с использованием элементов искусственного интеллекта при решении задач управления качеством БТС с помощью человеко-машинной системы «руководитель БТС — СУК БТС» (рис. 1). Рассматриваемая вычислительная система может служить основой для создания интеллектуализиро-ванной СУК БТС, построенной на методологии экспертных систем (ЭС). С функциональной точки зрения под ЭС понимается вычислительная система, которая использует знания специалистов (экспертов) о конкретной узкоспециализированной предметной области и которая в пределах этой области способна вырабатывать рекомендации (решения) на уровне эксперта-профессионала [1, 3].

Структура типовой ЭС (рис. 2) должна содержать пять основных компонент:

• интерфейс, адаптированный к возможностям пользователя (руководителя БТС);

биотехносфера

| № 5-Б (11-123/2010

Модуль интеллектуального интефейса

Информационный модуль

БЗ

БД

' Адаптация

_ ¿-илли^пшцим _

к виду решаемой задачи

Адаптация к предметной

области управления качеством БТС

Рис. 1\ Структура вычислительной системы

Рис. 2\ Структура типовой экспертной системы

• подсистему логического вывода;

• БЗ и БД, составляющих ядро ЭС;

• подсистему приобретения знаний;

• подсистему отображения и объяснения результатов выработанных рекомендаций (решений).

Кроме того, в состав структуры ЭС могут входить два дополнительных компонента — подсистемы обучения и самообучения.

Применительно к проблеме интеллектуализации управления качеством БТС экспертная система должна решать следующие задачи:

• прогнозировать вероятные последствия изменения качества БТС, вызванные неадекватными действиями специалиста в составе БТС, в моделируемых ситуациях управления техническими средствами (ТС);

• планировать последовательность действий специалиста в составе БТС по отработке его умений и навыков в ходе функционирования БТС;

• сравнивать результаты, показанные специалистом в составе БТС, с теми, которые запланировал для него руководитель;

• вырабатывать рекомендации (решения) по управлению качеством БТС для руководителя;

• выявлять причины ошибок, возникающих в ходе управления качеством БТС;

• диагностировать обучаемость и морально-психологическое состояние специалиста в составе БТС в ходе реализации мероприятия БТС и вырабатывать рекомендации по их коррекции.

Для успешного решения названных задач в первую очередь следует сформировать базу знаний, адекватную предметной области управления качеством БТС. При этом необходимо рассмотреть следующие уровни знаний:

• общенаучные, содержащие информацию о качестве объектов, процессов, явлений и законах, методах и средствах управления качеством;

№ 5-6 (11-123/2010 |

биотехносфера

• общеинженерные, содержащие информацию об основных видах, типах и образцах ТС, которыми будет управлять специалист в составе БТС, и способах управления ими;

• специальные, содержащие информацию об управлении качеством БТС по управлению образцами ТС определенного типа;

• конкретно-специальные, содержащие информацию об управлении качеством БТС по управлению конкретным образцом ТС.

Следует подчеркнуть, что ЭС манипулирует не конкретными уровнями знаний, а их моделями, то есть для представления знаний экспертов в БЗ необходимо реализовать процесс моделирования знаний. Наиболее распространенными видами моделей представления знаний являются: логические, продукционные и семантические, сравнительные характеристики назначения которых применительно к предметной области управления качеством БТС, приведены в таблице.

Правила построения моделей знаний изложены в работе [3]. При этом используются знания четырех типов:

• фактуальные — информация о конкретных фактах управления качеством БТС, собираемая посредством диалога с руководителем БТС, который указывает, какие факты следует считать истинными;

• процедурные — сведения, собираемые заранее путем опроса экспертов, которые составляют ядро БЗ;

• управляющие — набор стратегий (технологий) управления качеством БТС;

• комплексные — знания ЭС о себе, своей работе, структуре, БЗ и схеме логического вывода.

Входящая в структуру ЭС подсистема объяснения должна уметь разъяснять руководителю БТС различные аспекты управления ее качеством, отвечая на вопросы типа «как?», «почему?» и «какие?». Формы представления ответов:

• текст на редуцированном естественном языке, сопровождаемый схемами и рисунками;

• обратное развертывание дерева целей (трассы логического вывода) с указанием подцелей;

• вызов работающего правила или правила, связанного с данной подцелью;

• поиск в БЗ и предъявление правил, являющихся ответом на вопрос.

Подсистема приобретения знаний реализует процесс передачи опыта по решению задач управления качеством БТС от источника знаний, в качестве которого рассматриваются эксперты, специальная литература, личный опыт руководителя БТС, в БЗ. Реализация этой процедуры предполагает выполнение пяти этапов:

• идентификация — определение необходимых знаний для решения задач управления качеством БТС;

• концептуализация — фиксация понятий и связей между ними на естественном языке;

• формализация — формальное представление понятий и их связей на языке представления знаний (в виде графов, диаграмм и т. п.);

• реализация — выбор механизма логического вывода и стратегий (технологий) управления качеством БТС в виде программ;

• тестирование — проверка и отладка варианта БЗ в рамках экспериментальной версии ЭС на представительном множестве тестовых примеров из предметной области управления качеством БТС.

Работа подсистемы логического вывода основана на использовании одного из класса моделей представления знаний: логических, семантических, продукционных (см. таблицу). На вход данной подсистемы поступает запрос руководителя БТС в виде актуальной задачи управления качеством БТС. Подсистема логического вывода генерирует рекомендации по решению задачи, используя информацию из БЗ. Поскольку основу БЗ составляют факты (фактуальные знания) и правила (процедурные знания), то в подсистеме логического вывода формируется некоторая стратегия (последовательная, параллельная, прямая, обратная, с возможностью возврата, безвозвратная) выбора соответствующего правила из БЗ, тесно связанная с моделью представления знаний и характером решаемой задачи управления качеством БТС.

Таблица Сравнительные характеристики моделей представления знаний

Вид Тип Назначение

Логический Логико-вероятностный Учет и анализ неопределенностей, возникающих при управлении качеством БТС

Исчисляющий высказывания и логику предикатов Индивидуальные и дедуктивные выводы при управлении качеством БТС

Семантический Семантический Последовательность действий по управлению качеством

Фреймовый Различные отношения между объектами и процессами в ходе управления качеством БТС

Продукционный Обладающий четкими правилами Решение задач управления качеством БТС с количественными (четкими) параметрами

Обладающий нечеткими правилами Решение задач управления качеством БТС с качественными (нечеткими) параметрами

биотехносфера | № 5-6(11-123/2010

Проведенные исследования позволили сделать следующие выводы:

• При проектировании, внедрении и эксплуатации автоматизированной СУК БТС следует учитывать пять ее особенностей: взаимовлияние способностей человека-оператора и возможностей ТС как единой человеко-машинной системы, непрерывность экспертизы на всех стадиях разработки и внедрения, разработку и внедрение по частям, адаптиро-ванность к конкретному ТС и сложности оценки экономических показателей.

• Вычислительная система может служить основой для создания интеллектуализированной СУК БТС в виде ЭС. Определено, что в состав такой ЭС обязательно должны входить интеллектуальный (дружественный) интерфейс, подсистема логического вывода (решения задачи управления качеством

БТС), БЗ и БД, подсистема объяснения и отображения руководителю БТС хода решения задачи и подсистема приобретения знаний, с которой работают эксперты. Кроме того, в состав ЭС могут входить подсистемы обучения и самообучения решению задач в предметной области управления качеством БТС.

1. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. 376 с.: ил.

2. Кузин Е. С., Ройтман А. И., Фоминых И. Б. и др. Интеллектуализация ЭВМ. М.: Высш. шк., 1989. 159 с.: ил.

3. Хейес-Рот Ф. Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1987. 430 с.: ил.

№ 5-6(11-12)/2010 |

биотехносфера