Применение экспертной системы для анализа результатов моделирования радиоэлектронных средств на механические воздействия

УДК 621.396

ПРИМЕНЕНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ НА МЕХАНИЧЕСКИЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ

О.Ю. Макаров, В.Д. Репников, А.В. Турецкий

В статье рассматриваются возможности современных экспертных систем, приводится структура типовой экспертной системы, а также предлагается использование экспертной системы при проектировании электронных средств, направленная на обеспечение механических характеристик. Предлагается байесовский подход в представлении базы знаний и вычислении вероятности гипотез при создании экспертной системы проектирования электронных средств с учетом механических воздействий

Ключевые слова: экспертные системы, механические характеристики, электронные средства

Современные радиоэлектронные средства отличаются высокой сложностью, которая обеспечивает им хорошую функциональность, небольшие габариты и массу. В то же время для обеспечения хорошей конкурентоспособности необходимо сократить сроки разработки аппаратуры. Для этих целей широко применяются всевозможные CAD/CAM/CAE/PDM системы, которые позволяют значительно повысить качество проектирования и подготовки производства при относительно небольших временных затратах. Однако в последнее время в процессе проектирования и разработки технологии все чаще стали применять интеллектуальные САПР, позволяющие автоматизировать процесс принятия решений. Среди этих САПР можно выделить экспертные системы (ЭС), построенные на базе глубоких специальных знаниях, полученных от экспертов-специалистов в данной области.

В настоящее время имеются и с успехом применяются экспертные системы по медицине, химии, метеорологии, геологии, инженерному делу, управлению, сельскому хозяйству, и др. Более широкое распространение экспертных систем сдерживает тот факт, что они остаются весьма сложными, дорогими, и узкоспециализированными программами. Примерная классификация экспертных систем представлена на рис. 1 [1].

Экспертные системы начали появляться достаточно давно в 60 годах прошлого века. Для программирования использовались специализированные языки LISP, PROLOG и др. Не-

Макаров Олег Юрьевич - ВГТУ, д-р техн. наук, профессор, тел. (473) 243-77-06, e-mail: kipr@vorstu.ru Репников Валентин Дмитриевич - ВГТУ, д-р физ.-мат. наук, профессор, тел. (473) 243-77-06, e-mail: kipr@vorstu.ru

Турецкий Андрей Владимирович - ВГТУ, канд. техн. наук, доцент, тел. (473) 243-77-06, e-mail: tav7@mail.ru

которые системы, созданные в то время и сейчас с успехом применяются. Например, DEN-DRAL, позволяющая определить молекулярную структуру неизвестного органического соединения на основе данных масс-спектрометра. Или PROSPECTOR, применяемая при поиске месторождений полезных ископаемых.

В настоящее время все чаще стали применяться специализированные программные оболочки, позволяющие ускорить процесс создания экспертных систем. Рассмотрим некоторые из них.

г

с:

Гл

Рис. 1. Классификация экспертных систем

Exsys - интеллектуальная система, позволяющая разрабатывать базы знаний в любой предметной области. В систему включены средства отладки и тестирования программы, редактирования для модификации знаний и данных.

НиОШ - представляет собой пакет программ для конструирования моделей, основанных на экспертных системах. Нид1п система содержит дедуктивную систему вывода, основанную на вероятностных оценках, которую можно применить к сложным сетям с причинно-следственными вероятностными связями между объектами.

Малая Экспертная Система 2.0 является простой экспертной системой, использующей байесовскую систему логического вывода. Она предназначена для проведения консультации с пользователем в какой-либо прикладной области (загружаемая база знаний предварительно создается) с целью определения вероятностей возможных исходов и использует для этого оценку правдоподобности некоторых предпосылок, получаемую от пользователя.

Программа ESWin предназначена для создания и эксплуатации экспертных систем для решения различных задач принятия решений (диагностики, конфигурирования, идентификации, оценки, и т. п.).

В состав инструментального программного обеспечения входят:

- экспертная оболочка для запуска экспертных систем ESWin для отладки разработчиком экспертных систем;

- интерпретатор баз знаний ESWinUs;

- редакторы баз знаний EdKB и KlbEdit, реализованные в разных стилях;

- программа для просмотра и диагностики целостности баз знаний KBView;

- программа для редактирования и оптимизации баз знаний KBOptim.

В качестве методов представления знаний использованы:

- правила- продукции с представлением нечеткости в виде коэффициентов достоверности с обратным логическим выводом;

- фреймы для описания структуры предметной области и диалога с пользователем;

- лингвистические переменные для описания нечетких понятий, входящих во фреймы.

Среди таких оболочек можно выделить G2 фирмы Gensym. Это объектно-ориентированная среда для разработки и сопровождения ЭС реального времени, с использованием базы данных. Основным достоинством оболочки является возможность интеграции в ней разрозненных средств автоматизации в единую систему управления, благодаря открытому интерфейсу и поддержке различных вычислительных платформ, что немаловажно для российских предприятий, на которых, как правило, не наблюдается системности в применении программных продуктов.

Среди промышленных способов реализации экспертных систем на этой платформе можно выделить интегрированную систему мониторинга и планирования для прокатного стана фирмы Caterpillar, а также систему, внедренную на ряде заводов фирмы 3M для управления технологическими процессами и под-

держки принятия решений. На этой платформе базируют экспертные системы такие фирмы и организации как: General Electric, IBM, Intelsat, NASA, Nissan и др.

У экспертных систем есть еще одно немаловажное свойство- с их помощью возможно создание систем проектирования, позволяющих консультировать пользователей, не являющихся специалистами в данной области. При проектировании радиоэлектронных средств часто приходится анализировать полученную конструкцию на механические воздействия (статические нагрузки, вибрации, удары) с использованием специализированных пакетов САПР. Анализ показал, что основную трудность у рядовых конструкторов вызывает процесс интерпретации результатов моделирования на механические нагрузки, а главное выбора варианта технического решения минимизации негативных факторов. Как правило, идут по пути усиления слабых мест или замены материалов на другие с лучшими прочностными характеристиками, что не всегда является оптимальным решением. Правильный анализ возможен только узкоспециализированному эксперту, который не всегда доступен, в силу невозможности охвата всех проектов. Вот в этом случае может помочь экспертная системы, вбирающая в себя знания и опыт ведущих специалистов по механическому анализу и оптимизации конструкций электронных средств. На рис. 2 представлена предлагаемая структура системы

Экспертная система

Комплексный анализ и оптимизация механических характеристик печатных плат в составе РЭМ

Комплексный анализ и оптимизация механических характеристик радиоэлектронных модулей РЭМ

Комплексный анализ и оптимизация механических характеристик блоков

Комплексный анализ и оптимизация механических характеристик шкафов, стоек, пультов

Рис. 2. Структура системы комплексного механического анализа конструкций электронных средств различного уровня

комплексного механического анализа конструкций электронных средств различного уровня с использованием экспертных систем.

Каждый из блоков механического анализа и оптимизации предназначен для элементов различной конструктивной иерархии. При анализе механических характеристик многослойных печатных плат используются системы CAE, позволяющие выявить наиболее проблемные участки. Данные о критических режимах выявляются в результате статистической обработки лабораторных испытаний тестовых печатных плат по методике IPC-TM-650 [2,3]

Подробно алгоритм комплексного механического анализа радиоэлектронных модулей представлен в [4,5]. В этом блоке также решаются вопросы надежности паяных соединений с использованием лабораторных испытаний компонентов в различных корпусах по стандарту IEC-PAC 62137-3 [6,7].

В качестве базового программного продукта, предназначенного для моделирования механических характеристик может быть предложена система Creo Parametric (ранее PRO/Engineer), позволяющая проводить как процедуры проектирования с использованием 3D моделирования, так и инженерный механический, тепловой анализы, а также технологическую подготовку производства. Процедуры инженерного анализа механических характеристик радиоэлектронных модулей в PRO/Engineer подробно описана в [8].

Предложенная методика с использованием экспертной системы может значительно ускорить процесс разработки изделий. Так, во первых, благодаря системному применению САПР для моделирования механических воздействий, а во вторых, наличию экспертной системы, облегчающей интерпретацию результатов моделирования и позволяющей ускорить принятие решений об оптимизации конструкций.

Структура типичной экспертной системы приведена на рис. 3 [1,2]. Рассмотрим назначение отдельных блоков. Рабочая память (база данных) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой задачи. База знаний предназначена для хранения долгосрочных данных, полученных от специалистов-экспертов. Решатель необходим для получения последовательности правил из базы знаний, которая приводит к решению задачи. Для автоматизации наполнения базы знаний используется блок приобретения знаний. Главной особенностью ЭС является объяснительный блок, который указывает, как система получила решение задачи с визуализацией

Рис. 3. Структура ЭС

всего пути, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Блок приобретения знаний предназначен для автоматизации процесса наполнения базы знаний экспертами. Диалоговый интерфейс необходим для организации дружественного общения с пользователем, как при решении задачи, так и в процессе заполнения базы знаний и объяснения результатов работы.

В разработке экспертных систем, как правило, участвуют следующие специалисты:

- эксперт в изучаемой области;

- инженер по знаниям- специалист по разработке экспертных систем;

- программист, который разрабатывает инструментальные средства.

При использовании так называемых оболочек ЭС, которые серьезно сокращают сроки проектирования ЭС, функция программиста минимальна. Весь необходимый интерфейс и структура экспертной системы уже создана, остается только заполнить и настроить базу знаний и компоненты интерфейса. В программных оболочках для этого существуют развитые возможности.

База знания содержит в своем составе правила и факты. Основные способы представления знаний следующие:

К основным моделям представления знаний относятся:

- логические модели;

- сетевые модели;

- продукционные модели;

- фреймовые модели.

Логическая модель представляет собой, как правило, исчисление предикатов первого порядка. Все знания о предметной области описываются в виде формул этого исчисления или правил вывода. Описание в виде формул дает возможность представить декларативные знания, а правила вывода - процедурные знания.

В основе сетевых моделей лежит семантическая сеть. Семантическая сеть обычно представляется в виде графа, имеющего вершины,

соответствующие объектам изучаемой области (фактам, понятиям), а ребра задают отношения между ними (правила).

В продукционных моделях используются элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей взята идея правил вывода, (продукции), а из сетевых - описание знаний в виде семантической сети.

Отличие фреймовых моделей в том, что в них фиксируется структура информационных единиц, называемая протофреймом. В состав протофрейма входят несколько так называемых слотов, имеющих определенные значения. Значением слота могут быть любые данные (числа, соотношения, тексты, ссылки на другие слоты). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня.

При оценке фактов, имеющих числовое выражение, например при оценке нагрузок конструкции, удобен байесовский подход представления базы знаний и вычисления результата. При байесовском подходе степень достоверности каждого из фактов базы знаний оценивается вероятностью, которая принимает значения в диапазоне от 0 до 1. Для определения вероятности исходных фактов базы знаний проводят либо статистические испытания, либо опрашивают экспертов.

Такой подход также удобен при неопределенности в выборе нескольких гипотез. При этом постоянно происходит переоценка по мере поступления новых данных. В конечном итоге, выделяется одна гипотеза, которая позволяет сделать соответствующий вывод.

Рассмотрим теорему Байеса [2].

Условная вероятность события А при данном В - это вероятность того, что событие А наступит при условии, что наступило событие В. Например, вероятность того, что конструкция сломается А, если буден испытывать нагрузку В:

Р(А|В)=Р(А и В)/Р(В); или

Р(В|А)=Р(А и В)/Р(А).

Это - основная формула условной вероятности. Если для каждой формулы вычислить величину Р(А и В) и прировнять результаты, то получится:

Р

Эта формула известна, как правило Байеса. Следующее правило И/ИЛИ:

Р(А или В)-Р(А)+ Р(В) - Р(А и В).

Еще одно правило называется правилом композиции. В нем утверждается, что вероятность события А есть среднее взвешенное двух других вероятностей:

Р(А) - Р(А|В) • р(В)+ р(А|не В) • Р(не В).

Рассмотрим организацию базы знаний, использующей байесовский подход в оболочке ЭС МЭС V 2.0 (http://www.chat.ru/~bukhnin/). База знаний, представляет собой файл, включающий секции со следующей структурой: Свидетельство № 0 Свидетельство № 1 Свидетельство № 2

Свидетельство № N

Затем задаются исходы с вероятностями: Исход № 0, Р [ , ^ Ру, Рп ] Исход № 1, Р [ , ^ Ру, Рп ] Исход № 2, Р [ , ^ Ру, Рп ]

Исход № М, Р [ , ^ Ру, Рп ] В начале описания правила вывода задаётся исход, вероятность которого меняется в соответствии с данным правилом. После запятой указывается априорная вероятность данного исхода (Р), т. е. вероятность исхода в случае отсутствия дополнительной информации. После этого через запятую идёт ряд повторяющихся полей из трёх элементов. Первый элемент (^ -это номер соответствующего вопроса (симптома, свидетельства). Следующие два элемента ( Ру = Р(А / В) и Рп = Р(А / неВ) ) - соответственно вероятности получения ответа «Да» на этот вопрос, если возможный исход верен и неверен. Эти данные указываются для каждого вопроса, связанного с данным исходом.

Значения Р(А / В) и Р(А / неВ), подставленные в теорему Байеса, позволяют вычислить апостериорную вероятность исхода, т.е. вероятность, скорректированную в соответствии с ответом пользователя на данный вопрос:

Р

или

Р апостериорная = Ру • Р /

Вероятность осуществления некой гипотезы В при наличии определенных подтверждающих свидетельств А вычисляется на основе априорной вероятности этой гипотезы без подтверждающих свидетельств и вероятностей

осуществления свидетельств при условиях, что гипотеза верна или неверна.

Рассмотренную структуру базы знаний и экспертную систему можно использовать для анализа результатов моделирования механических характеристик электронных блоков [3,4], печатных плат [5,6], а также паяных соединений отдельных компонентов [7-9]. Разрабатываемая ЭС позволит инженерам, разработчикам электронных средств в анализе результатов моделирования конструкций на механические нагрузки (вибрации, удары и пр.), например в PRO/ENGINEER [10] а также в принятии решений дальнейшей оптимизации конструкции.

Литература

1. Уотерман Д. Построение экспертных систем под ред. Ф. Хейес-Рот; Д. Уотерман, Д. Ленат; М.: Мир, 1987. -441 с.

2. Джексон Питер Введение в экспертные системы. - М.: Издательство "Вильямс", 2001.

3. И.А. Лозовой, А.В. Турецкий Подсистема испытания паяных соединений электронных компонентов на механические воздействия // Радиотехника 2012. №8 С. 80-84.

4. И.А. Лозовой, А.В. Турецкий Методика анализа радиоэлектронных модулей на механическую прочность. // Радиотехника 2013 №3, С. 85-88.

5. Муратов А.В., Донец С.А., Жукова Н.Ю. Проектирование и технология многослойных печатных плат со встроенными конденсаторами // Проектирование и технология электронных средств 2006. Т. 4. С. 20-25.

6. Макаров О.Ю., Слинчук С.А., Суслова О.Е., Турецкий А. В. Средства инженерного анализа механических характеристик многослойных печатных плат // Труды международного симпозиума «Надежность и качество» г. Пенза 2013 Т.2 №1-1 С. 22-25

7. И. А. Лозовой, А. В. Турецкий Подсистема испытания паяных соединений электронных компонентов на механические воздействия // Радиотехника 2012. №8 С. 80-84.

8. И.А. Лозовой, А.В. Турецкий, В.А. Шуваев Методы испытания паяных соединений поверхностно монтируемых компонентов на механические воздействия // Радиотехника 2012. № 8 С. 76-80.

9. И.А. Лозовой, А.В. Турецкий Методы испытания паяных соединений компонентов монтируемых в отверстия на механические воздействия// Радиотехника 2012. № 8 С. 84-87.

10. Процедуры инженерного анализа механических воздействий на РЭС в системе PRO/ENGINEER [Текст] / И. А. Лозовой, С. Ю. Сизов, А. В. Турецкий, В. А. Шуваев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т. 7. - № 5. - С. 26-27.

Воронежский государственный технический университет

USE OF EXPERT SYSTEM FOR THE ANALYSIS OF RESULTS OF MODELLING RADIO-ELECTRONIC MEANS FOR MECHANICAL INFLUENCES

O.Ju. Makarov, V.D. Repnikov, A.V. Turetsky

In article possibilities of modern expert systems are considered, the structure of standard expert system is given, and also use of expert system at design of the electronic means is offered, aimed at providing mechanical characteristics Bayesian approach in submission of the knowledge base and calculation of probability of hypotheses at creation of expert system of design of electronic means taking into account mechanical influences Is offered

Key words: expert systems, mechanical characteristics, electronic means