Структура основных компонент экономико-консалтинговой системы управления спиртовым производством

УДК 338.24:663.5

СТРУКТУРА ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТ ЭКОНОМИКОКОНСАЛТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СПИРТОВЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ

В.К. Битюков, С.В. Востриков, В.А. Приходай, М.Н. Тарасов

Воронежская государственная технологическая академия Представлена членом редколлегии профессором В. И. Коноваловым

Ключевые слова и фразы: консалтинг; производство этанола; фрейм; экспертная система.

Аннотация: Описаны компоненты разработанной экспертной системы управления материальными и энергетическими потоками спиртового производства и их взаимосвязи. Разработаны универсальные фреймовые структуры представления знаний и базы данных. Показан способ формирования интерфейса пользователя. Формализован подход к разработке моделей информационного и программного обеспечения, практической реализации экспертной системы синтеза прогнозов состояний спиртового производства.

Экономико-консалтинговая система управления (ЭКСУ) представляет собой совокупность математических моделей материальных и энергетических потоков спиртового производства (СП) с управлением выходными параметрами по иерархии уровней функционирования, обеспечивающих построение алгоритмического, информационного и программного обеспечения в виде экспертной системы-советчика по всему производственному комплексу спиртового завода.

ЭКСУ включает следующие основные компоненты:

- базу знаний;

- имитационные математические модели технологических процессов;

- машину логического вывода;

- блок рекомендаций;

- базу данных;

- интерфейс пользователя.

Структурно базу знаний системы разделим на базу фактов и набор блоков принятия решений. Информация о свойствах компонент СП размещается в базе фактов, а правила принятия решений - в наборе блоков принятия решений. При этом основной структурной единицей базы знаний служит фрейм.

Базой фактов будем называть совокупность поименованных наборов статических фреймов, предназначенных для описания свойств и элементов спиртового производства. Структура слотов статических фреймов соответствует структуре того или иного элемента информации текущего состояния СП.

Тогда в качестве имени фрейма целесообразно использовать имя компонента СП, свойства которого представлены слотами этого фрейма. В качестве имен слотов следует применять наименования свойств рассматриваемого компонента, а значениями слотов будут служить значения соответствующих свойств компонента СП. Такой подход позволяет разработать типовую структуру фрейма для представления фактов (табл. 1).

Таблица 1

Типовая структура фрейма для представления фактов

Имя слота Содержимое слота

Наименование свойства 1 Наименование свойства 2 Значение свойства Значение свойства

Наименование свойства п Значение свойства

Показанная типовая структура фрейма и результаты структуризации знаний

о СП дают возможность построения всех фреймов базы фактов.

В целом каждая совокупность одноименных фреймов составляет некоторое множество или область базы фактов, где хранятся сведения обо всех свойствах компонентов СП.

Наличие в базе фактов подобных фреймов позволяет сохранять и накапливать в ней приобретенный диагностический опыт. Тем самым создается основа для организации поиска рассчитанных состояний и исключается возможность их повторного создания.

Такой подход позволил определить структуру базы фактов и блока принятия решений, отражающие структуру информационного обеспечения экспертной системы СП и представленные на рис. 1 и 2 соответственно.

Математические модели производства представляют собой шесть групп уравнений, разделенных по участкам (цехам) производства.

Модель каждого участка состоит из последовательности уравнений материальных и тепловых балансов по всем основным технологическим аппаратам. Покажем используемые уравнения на примере смесителя-предразварника (рис. 3).

База фактов

Множество

фреймов -1

Фрейм «Завод»

Фрейм «Цех»

Фрейм «Аппарат»

Фрейм «Конструктивные параметры аппарата»

Фрейм «Сырье»

Фрейм «Продукция»

Фрейм «Потери»

>с

Фрейм «Энергия»

Рис. 1 Структура базы фактов

Рис. 2 Схема структуры блока принятия решений

Г* ВЫХ Gз

Рис. 3 Схема входных и выходных потоков смесителя-предразварника:

взвх - количество измельченного зерна на смешивание, кг; вввх - количество воды на смешивание, кг, вп - потери, кг; взвых - количество полученного замеса, кг

Уравнения материального баланса:

;звх + Оввх - вп,

< вх___ /-> выхпа

где взвыхпа - количество зерна на выходе из предыдущего аппарата;

вп = взвх К ,

где Лп - коэффициент потерь смесителя предразварника;

в вх = в вх к

\_/в \_/з ^-соот?

где ксоот - коэффициент соотношения «вода/зерно».

Уравнение теплового баланса

Тзм =

где Тзм - температура замеса, °С; Тз - температура зерна, °С; Тв - температура

воды, °С; сзм - теплоемкость замеса, кДж/(кг-°С);

сзм = 0,25сз + 0,75св,

где сз - теплоемкость зерна, кДж/(кг-°С); св- теплоемкость воды, кДж/(кг-°С).

Параллельно производится детальный расчет производственных потерь и энергетических затрат в натуральном и денежном эквивалентах по аппаратам, отделениям (цехам) и заводу в целом. Существует возможность прямого (сырье -готовая продукция) и обратного (готовая продукция - сырье) расчета модели.

Блок-схема расчета математических моделей ЭКСУ представлена на рис. 4.

Машина логического вывода является подсистемой экспертной системы, которая предназначена для формирования упорядоченной совокупности блоков рекомендаций и данных, необходимых для решения каждой конкретной задачи.

Рис. 4 Алгоритм расчета математических моделей СП

В основе ситуационного принятия решений лежит определение и классификация ситуации. Основываясь на определениях ситуации, данных в работах [1], можно считать, что ситуация - это структурированное множество состояний принятия решений - £Р (состояния предмета наблюдения) и ££ (состояния средств наблюдения, упорядоченное входными и выходными потоками информации). Тогда метамодели ММР = (БР, (М, Б)) и ММ£ = ($в, (£, Б)) описывают текущие ситуации на предмете и средствах наблюдения соответственно, а объединение ММР и ММ£ описывает полную логическую модель, задаваемую множествами

ММь6 = Б, ^, М),

где Б - множество базовых элементов; £ - множество синтаксических правил, позволяющих строить из Б синтаксически правильные выражения; М - семантические правила вывода, позволяющие расширять множество аксиом другими выражениями.

Обозначим отношения через множество Я и выделим на этом множестве качественные Я и количественные Я отношения

R = {r, R}.

В силу своих свойств (наличие альтернатив ££) Я не является бинарным отношением и также как М, Б и £ относится к классу гиперотношений. Обозначим гиперотношения принятия решений как

Gg е {M, B, S, R}.

Целесообразно выделить среди О бинарные отношения, на которых базируется известная теория выбора [2, 3]. Для этого надо воспользоваться композиционными методами [4]. Наличие гиперотношения ОО всегда позволяет выделить в его составе бинарные отношения ОеОО [2]. Гиперотношение ОО и бинарные отношения О{ показаны на рис. 5.

Для описания выражения гиперотношений ОО через бинарные отношения О предлагается следующая логическая композиция [5]

{S }GG S} = лл S.GSj , V/, j,

i j

где л - логическая функция «конъюнкции».

Таким образом, с помощью (10) все отношения (9) могут быть приведены к бинарной форме. Текущие значения 8р^ и ££ могут удовлетворять или не удовлетворять отношениям Ое{М, Б, £, Я}. Запишем качественные О и количественные О отношения в виде предикатных функций:

Г

У

Рис. 5 Графическое изображение гиперотношения ^ и бинарных отношений {вь Ог, бэ} на состояниях {£ь £2, £з, £4, £5, £;}

Fpr( b/ ^ b ) е {0, 1},

Яря (ф( Ьг ,Ь; )) е {0, 1}.

Предикатные функции (11) можно записать для множества { Ок } с ММР и и ММ£ в виде последовательности

где п - число отношений Ок; т - число отношений 'Ок.

Каждое Яо будем называть признаком ситуации Р,, принимающим значение «0» или «1». Пусть множество признаков (качественных и количественных), определенных на ММР имеет мощность п, определенных на ММ£ - мощность т. Тогда полную ситуацию будем определять вектором Р, включающим последовательность признаков ММР и ММ£:

Р =

Общее количество полных ситуаций будет определяться как

Ыпс = 2п+т

В условиях прогнозирования состояний СП ММР и ММ£ имеют большую размерность, а следовательно, количество полных ситуаций Ыпс очень велико, что делает реализацию методов ситуационного принятия решений крайне затруднительным. Необходимо сокращение Ыпс на основе выделения классов типовых ситуаций.

Первым шагом на пути уменьшения Ыпс является использование отношения Я, устанавливающего соответствие между отношениями М, е Ми состоянием е ££ С учетом этого отношения можно записать

^пс = 2*

где К = п, если п > т, или К = т, если п < т.

Дальнейшее сужение множества ситуаций £Т = {£Т,} основывается на интегральном принципе ситуационного принятия решений [1] - наличие однозначного соответствия между ситуациями из класса К£Т, с £Т и принимаемыми решениями

А, е А, где А - множество возможных решений, А с {£Р, ££}. Построение классов К£Т, осуществляется экспертным путем на основе выделения из вектора Р части признаков, отвечающих, с точки зрения экспертов, возможности достижения цели. Тогда классификация ситуаций будет производиться по вектору

Р =

где к < п + т.

При решении задач прогнозирования состояний СП А,еА интерпретируются соответственно целевыми состояниями ££,е££ и 5р,-е5р. Инвариантность структурных свойств метамоделей ММР и ММ£ позволяет использовать предложенные

принципы классификации ситуаций для прогнозирования состояний СП на его

различных уровнях функционирования.

Блок получения рекомендаций указывает возможности выбора наиболее выгодных вариантов ведения процессов в зависимости от сложившейся производственной ситуации.

Универсальная структура рекомендаций, использующихся в системе, может быть представлена следующим фреймом (табл. 2 - 5).

Таблица 2

Фрейм рекомендаций ЭКСУ

Код рекомен- дации Последствия Результат решения

Причина Описание Численная характери- стика Пути решения Описание Численная характери- стика Примеч.

Все рекомендации такого типа распределены по четырем иерархически связанным типам фреймов, также принадлежащим к блоку рекомендаций. Каждый из этих фреймов соответствует своему уровню детализации процесса производства этилового спирта (табл. 3 - 5).

Таблица 3

Фрейм рекомендаций по заводу в целом

Код Определяющая характеристика Міп Ор1 Мах Ед. измерения Рекомендация (код) Примеч.

Таблица 4

Фрейм рекомендаций по отделениям (цехам) завода

Код Отделение (код) Определяющая характеристика Міп Ор1 Мах Ед. измерения Рекомендация (код) Примеч.

Таблица 5

Фрейм рекомендаций по аппаратам

Код Отделе- ние (код) Аппа- рат Определяющая характеристика Міп Ор1 Мах Ед. измере- ния Рекомендация (код) При- меч.

Структура набора блоков рекомендаций определяется фреймами базы фактов.

Для реализации функций и требований, предъявляемых к информационной системе СП, необходимо построить ее предметную базу данных, соотнесенную с реальными, объективно необходимыми процессами цикла прогнозирования состояний СП. Рассмотрим основные структурные компоненты информационной системы СП и взаимосвязи между ними как основу для создания информационной модели. Обозначим систему производственной информации через БСП, а ее структурные компоненты (функциональные подсистемы) Б,СП. Таким образом,

Б СП = иБ,СП ,

=1

где т - количество подсистем.

В функциональных подсистемах информации Б,СП (, = 1, т) можно выделить подмножества неформализованных текстовых документов на естественном

языке (рекомендации, справочная информация, ГОСТы и т.п.) и формализо-

ванных документов Дт (массивы чисел, экономические и технологические показатели), значительно отличающихся по формам представления и способам алгоритмизации

ДСП = дП У д/т .

На базе этих свойств и с учетом многофункциональности информации, содержащейся в подсистемах ДСП ДСП (, = 1, т), обоснована необходимость их совместного рассмотрения при создании информационной базы ЭКСУ.

Таким образом, с целью совершенствования информационного обеспечения СП необходимо создание комплексной автоматизированной системы информационного обеспечения СП, база данных которой включает, наряду с формализованной информацией Дт, все виды неформализованной информации нормативносправочного и документального характера

D=

\ (m \

)fm

U Df U U d

V i=1 V

V i=1 V

где ДСП - множество данных, составляющих базу данных ЭКСУ.

При выборе состава БД необходимо определить тот уровень агрегирования показателей, который позволит получить достаточно целостную картину (информационную модель) управляемых процессов.

В состав БД ЭКСУ включим следующие основные категории информации:

- нормативные таблицы, включающие в себя нормы и ГОСТы СП. Эта информация используется для сравнения с ней данных, получаемых при расчетах моделей, и выбора на основе этого сравнения соответствующих логических выводов и рекомендаций из блока рекомендаций;

- расчетные таблицы, в которые поступают результаты расчетов имитационной модели спиртового производства;

- фактические таблицы, содержащие информацию о конкретном технологическом объекте (заводе, цехе, аппарате) и его параметры;

- рекомендательные таблицы, в которых хранятся параметры и тексты рекомендаций и объяснений.

Каждая из вышеописанных групп таблиц делится в соответствии с иерархией производства на три подгруппы (рис. 6):

- уровень спиртового завода в целом;

- уровень отделений (цехов);

- уровень отдельных технологических аппаратов.

Информационное обеспечение ЭКСУ ориентировано как на обработку запросов, так и интерактивную работу с экспертом. Требования к интерфейсу можно характеризовать четырьмя группами параметров:

- вариантом направленности поиска информации /ш;

- критерием (условием) отбора информации из данных, соответствующих направленности поиска /уо;

- алгоритмом обработки отобранных данных 4д;

- формой представления полученных результатов поиска и обработки /пр.

Исходя из вышесказанного, интерфейс пользователя должен обеспечить возможность отражения множества комбинаций вариантов значений указанных четырех групп параметров.

Рис. 6 Общая структура базы данных ЭКСУ

Такой подход позволяет любую возможность ^ интерфейса пользователя представить в виде кортежа

каждый элемент которого является элементом соответствующего множества вариантов значений групп параметров, т. е. {/,} = 5 или е Si.

Выражение (20) дает возможность организовать выбор необходимых возможностей интерфейса пользователя ^ на множестве их всевозможных комбинаций

5 ^ £уо 5ОД ^пр,

что возможно в силу того, что кортеж (20) является элементом декартова произведения (21), т. е. tc е 5с, где множества вариантов групп параметров имеют следующие обозначения: = {4п} - вариант направленности поиска; 5уо = {^о} -

вариант критерия отбора информации; 5од = {4д} - вариант алгоритма обработки данных; 5пр = {^} - вариант формы представления полученных результатов.

Анализ взаимосвязей между параметрами (табл. 6) позволяет определить на множестве 5с ряд отношений Я{.

(^уо, ^пр)^1^нп;

(tод, ^пр)^2^о;

^од^3^пр;

(tнп, tуо, ^од)^4^пр;

^уо^5^д;

^нп^б^уо.

Таблица 6

Матрица связи возможностей интерфейса

Возможность tнн ^о ^эд tng

tнп 0 1 0 1

tуо 0 0 1 1

tод 0 0 0 1

^р 0 0 0 0

Отношение R1 выделяет на множестве Sc вариант направленности поиска информации; R2, R6 - область критериев отбора информации; R3, R4 - область алгоритмов обработки отобранных данных; R5 - форму представления полученных результатов поиска и обработки.

На основании определения отношения можно записать:

R1 ^ *^уо Sпр ^нп;

R2 ^ Sод ^пр ^уо;

R3 ^ *^од *5пр;

R4 ^ ^нп ^уо ^од ^пр;

R5 ^ Sуо SQ4;

R6 ^ ^нп ^уо.

Для формального задания каждого отношения Ri целесообразно использовать соответствующую функцию выбора W(R). При этом в качестве критериев выбора следует использовать свойства параметров, а значения этих свойств рассматривать как значения критериев выбора.

В соответствии с принципами морфологического анализа, выбор по эквивалентности можно выразить формулой

VnaV/iV/j[Fa

а выбор по предпочтению выражается формулой

3 n aVti1 Vti2[Fa

где r - символ отношения предпочтения, который может принимать значения «>», «>», «<», «<».

Это дает возможность формализовать условия выбора некоторой возможности интерфейса ti по конкретному значению критерия выбора co

Тогда совокупность предикатов вида (24) позволяет осуществить выбор возможности vi по нескольким критериям выбора tq1, tq2, ..., tqn, которые соответствуют n различным свойствам возможностей v,: a1, a2, ..., an. В этом случае условие выбора возможности vi принимает вид

(П a1t!r1Co1) Л (П а21Г2Со2) Л...Л (П an^n С on),

или сокращенно

Л

j=1

Значения переменных величин предиката (24) могут браться из исходных данных для решения задачи выбора, из базы данных системы или из полученных ранее результатов решения задач выбора [6].

В задачах выбора возможностей интерфейса, обладающих разноименными свойствами по соответствию этих свойств, выражается соотношением

3na3n yVtiVtj[Fa

Совокупность предложенных формул (22) - (26) в наиболее общем виде формализует условия синтеза интерфейса пользователя и, в силу их абстрактности, может быть использована для построения необходимых функций выбора W(R).

Вышеизложенное позволяет предложить технологию формирования общей оценки возможностей интерфейса пользователя.

Tl = UlS1U2SIx ... ; T2 = UiS2U2S1 x... ;

Тк = Ц/Ц* х ...

Здесь Т\ - некоторая возможность (свойство) в группе возможностей; ц/'ц/'х ... -множество комбинаций параметров некоторых возможностей (свойств); и/1 -некоторое значение 1 параметра некоторой возможности (свойства) £1 в группе Ц\.

Т = {Т'Т2 х ... х Тк}.

Здесь Т - общая характеристика интерфейса пользователя; Т'Т2 х ... х Тк - множество комбинаций наборов частных параметров возможностей.

Уровень 1 - Уровень завода

Уровень 2 - Уровень отделений (цехов) завода

Уровень 3 - Уровень аппаратов по отделениям Рис. 7 Иерархическая структура интерфейса ЭКСУ

Очевидно, что интерфейс пользователя с такими возможностями не может быть простым. Следовательно, решение вопроса в общей его постановке является сложной задачей.

Основным исходным моментом для создания условий разрешимости сформулированной проблемы разработки приемлемого интерфейса является учет дифференциации пользователей и создание многоуровневого интерфейса.

Основным понятием интерфейса пользователя исходя из вышеописанного, предлагается понятие «окна». Интерфейс конечного пользователя представляет собой иерархическую структуру окон. Окна интерфейса целесообразно разделить на окна-меню, окна для набора (задания) данных и окна для визуализации и возможной корректировки результатов выполнения задач ЭКСУ. Среди окон меню следует выделить окна для выбора очередного этапа выполняемого процесса и окна для выбора альтернативных решений, предлагаемых системой.

В целом интерфейс выглядит как иерархическая система шаблонов экранов (рис. 7), на каждом из которых может одновременно находится от одного до нескольких окон, содержащих альтернативные варианты решений, результаты предшествующих и выполняемых в данный момент действий.

На первом уровне которой, в укрупненном виде представлены входные и выходные параметры основных участков технологической цепочки производства. При необходимости, их можно раскрыть для более детального ознакомления с процессом - второй уровень интерфейса. На третьем уровне представлены характеристики каждого конкретного аппарата. Что позволяет пользователю с нужной степенью детализации оценивать любую производственную ситуацию.

Разработанные типовые структуры фреймов для представления правил принятия решений, утверждений и фактов, и результаты структуризации знаний по спиртовым производствам, дают основу для построения базы знаний системы в виде совокупностей одноименных фреймов, составляющих определенные множества и области базы знаний. Результаты отображаются на мониторе в удобном для принятия решений виде.

Список литературы

1. Поспелов Д.А. Ситуационное управления: теория и практика / Д.А. Поспелов. - М.: Наука, 1986. - 288 с.

2. Айзерман М.А. Выбор вариантов. Основы теории / М.А. Айзерман, Ф.Т. Алескеров. - М.: Наука, 1990. - 240 с.

3. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений / Д.Б. Юдин. - М.: Наука, 1989. - 317 с.

4. Шоломов Л. А. Логические методы исследования дискретных моделей выбора / Л.А. Шоломов. - М.: Наука, 1989. - 288 с.

5. Матвеев М.Г. Концепция информационных технологий управления перерабатывающими производствами / М. Г. Матвеев, В. В. Сысоев // Информационная бионика и моделирование - М.: ГОСИФТП РАН, 1995. - С. 25 - 31.

6. Бойко В.В. Проектирование баз данных информационных систем /

В.В. Бойко, В.М. Савинков. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 с.

Structure of Main Components of Economic-Consulting Control System

of Alcohol Production

V.K Bityukov, S.V. Vostrikov, V.A. Prihoday, M.N. Tarasov

Voronezh State Technological Academy

Key words and phrases: consulting; production of ethanol; frame; consulting model.

Abstract: Components of the developed expert control system of material and power streams of alcohol production and their interrelation are described. Universal frame structures of knowledge representation and databases are developed. The way of creation of user interface is shown. The approach to development of information and software models, practical implementation of the expert synthesis model of alcohol production states forecasts are formalized.

Struktur der Hauptkomponenten des Wirtschaftsberatungssystems der Leitung von der Spiritusproduktion

Zusammenfassung: Es sind die Komponenten des entwickelten

Expertensystems der Leitung von materiellen und energetischen Flufien der Spiritusproduktion und ihrer Wechselbeziehung beschrieben. Es sind die universellen Framestruktur der Vorstellung der Kenntnisse und der Datenbasis entwickelt. Es ist die Weise der Formierung des Benutzersinterfaces aufgezeigt. Es ist die Einstellung zur Erarbeitung der Modelle der Informations- und Software, der praktischen Realisierung des Expertensystems der Synthese der Zustandeprognosen von der Spiritusproduktion formalisiert.

Structure des composants essentiels du systeme economique consultatif de la gestion de la production d’alcool

Resume: Sont decrits les composants du systeme expert elabore pour la gestion des courants materiels et energetiques de la gestion de la production d’alcool ainsi que leurs relations. Sont elabores les structures universels frame de la presentation des connaissances et de la base de donnees. Est montre le moyen de la formation de l’interface de l’utilisateur. Est formalisee l’approche envers l’elaboration des modeles de l’assurance informatique et logique, la realisation pratique du systeme expert de la synthese des previsions des etats de la production d’alcool.