Поддержка поиска неисправностей в аппаратуре автоматики и телемеханики на основе обработки диагностической экспертной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Агарев, Виталий Александрович

• Агарев, Виталий Александрович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Агарев, Виталий Александрович

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ.

ВВЕДЕНИЕ .б

1. АНАЛИЗ ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО

ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЖАТ.

1.1. Анализ системы обеспечения надежности аппаратуры ЖАТ.

1.2. Анализ влияния антропотехнического фактора при диагностировании на показатели эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ и обоснование необходимости интеллектуализации процессов ее диагностирования.

1.3. Характеристика основных подходов искусственного интеллекта в аспекте разработки системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре Ж А Т.

Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ

СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В

АППАРАТУРЕ ЖАТ.

2.1. Формализация диагностической экспертной информации.

2.2. Разработка нечеткой диагностической модели на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.:.

2.3. Анализ исходной диагностической экспертной информации и построение представительного множества нечетких комплексов диагностических признаков.

2.4. Разработка алгоритма идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

Выводы.

3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ

НЕИСПРАВНОСТЕЙ В АППАРАТУРЕ ЖАТ.

3.1. Описание исходных данных для моделирования и формирование диагностической модели.

3.2. Моделирование формирование базы знаний на основе построения представительного множества нечетких комплексов диагностических признаков.

3.3. Идентификация технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе экспертной диагностической информации.

3.4. Сравнительная оценка влияния поддержки поиска неисправностей на эффективность поиска неисправностей по основным показателям технического диагностирования.

3.5. Разработка алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Выводы.

4. ОСНОВЫ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ПОИСКУ И УСТРАНЕНИЮ НЕИСПРАВНОСТЕЙ

АППАРАТУРЫ ЖАТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ 1РТУ-ТЕХНОЛОГИИ

4.1. Обоснование структуры экспертной системы системы поддержки деятельности специалистов по устранению отказов аппаратуры ЖАТ.

4.2. Реализация гносеологического потенциала диагностической системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ

4.3. Организация системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ с использованием 1РТ\/-технологии.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Поддержка поиска неисправностей в аппаратуре автоматики и телемеханики на основе обработки диагностической экспертной информации»

Актуальность темы диссертации. Развитие аппаратуры железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) на современном этапе характеризуется значительным возрастанием важности решаемых с ее помощью задач и, как следствие, увеличением ее сложности. Функциональное усложнение аппаратуры ЖАТ в совокупности с ростом степени зависимости обеспечения безопасности перевозок железнодорожным транспортом (ЖТ) от надежности аппаратуры ЖАТ выдвигают задачу обеспечения надежности в ранг наиболее приоритетных [37, 97, 98]. Вступление России в ВТО требует немедленного решения проблемы повышение качества и надежности продукции ее предприятий и отраслей. Именно качество и надежность продукции в первую очередь определяет сегодня конкурентоспособность выпускаемых изделий [162]. Несмотря на неослабевающее внимание к проблемам обеспечения качества и надежности сложных технических систем [1, 2, 30, 37, 39, 41, 47, 60, 73, 85, 92, 97, 99, 102, 108, 117, 139, 152, 162, 165, 173], несмотря на усилия разработчиков аппаратуры, служб надежности и управления качеством на предприятиях отрасли, в эксплуатацию продолжают поступать образцы, имеющие недостаточный уровень надежности. Эти негативные проявления фиксируются в виде отказов аппаратуры ЖАТ в сфере ее эксплуатации, который по оценкам специалистов [99] достигает нескольких тысяч в год и в последние 5-7 лет практически не снижается, несмотря на значительные вложения материальных и финансовых средств в совершенствование процессов разработки, производства и эксплуатации аппаратуры. Это свидетельствует, что проблема обеспечения требуемых показателей надежности аппаратуры ЖАТ на основе комплексного и всестороннего совершенствования системы управления надежностью на всех стадиях жизненного цикла априорно относится к актуальным и имеет большую научную и практическую значимость.

Комплексный подход к решению проблемы управления надежностью аппаратуры ЖАТ, обозначенный в [98, 99], предусматривает в качестве одного из приоритетных направлений совершенствование системы технического обслуживания эксплуатируемой аппаратуры ЖАТ [37] и, в частности, совершенствование существующей системы мониторинга и диагностирования технического состояния аппаратуры ЖАТ.

При сугубо техническом подходе к совершенствованию процессов технического диагностирования и анализа причин отказов сложных систем, как правило, предполагается, что данный процесс реализуется идеально точно, и не учитывается, что на практике при выполнении диагностических операций алгоритма поиска неисправностей участвует человек, который может допускать ошибки, как в определении структуры самого диагностического алгоритма, так и при выполнении его отдельных операций, особенно в условиях большой сложности в организации обслуживания систем и при ограниченном времени обслуживания. Поэтому большое значение для успешного решения задачи повышения эксплуатационной надежности аппаратуры ЖАТ на основе совершенствования системы мониторинга и диагностирования технического состояния аппаратуры ЖАТ имеет уровень квалификации технического персонала расчетов по поиску и устранению неисправностей. От квалификации персонала во многом зависит результативность и оперативность процесса установления места отказа и выявления причин неисправностей аппаратуры ЖАТ, а, соответственно, и эффективность ее эксплуатации.

С учетом анализа проблематики исследования данной научной работы, можно с большой долей уверенности предположить, что применение технологии искусственного интеллекта и интеллектуальных систем для поддержки процесса поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ является актуальным и недостаточно проработанным направлением.

В деле успешного решения задач производства, обслуживания и эксплуатации аппаратуры ЖАТ, а именно к сфере решения этих задач относятся задачи диагностирования ее технического состояния и анализа причин отказов, большое значение отводится предварительному обучению технического персонала и обучению (повышению квалификации). Даже в условиях тенденции автоматизации процессов управления работой сложных систем (и процессов их технического обслуживания) человеку принадлежит далеко не последняя роль. Вопросы использования ИКТ для подготовки специалистов технического характера, тем более в такой сложной и специфической сфере знаний как техническая диагностика еще недостаточно проработаны. Существует достаточно ограниченное число работ, посвященных проблематике поддержки профессиоанальной деятельности специалистов по анализу отказов технических систем. Здесь следует отметить работу В.М.Кайнова [97], в которой исследованы некоторые аспекты построения обучающей системы подготовки специалистов по физико-техническому анализу отказов. Данное направление применительно к поддержки специалистов по поиску и устранению неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе структурно-параметерического подхода к построению базы знаний диагностической экспертной системы были проработаны в диссертации Кобякова А.Г. [105]. В современных работах, посвященных проблематике искусственного интеллекта [34], обозначено новое направление в применении интеллектуальных систем как гносеологического инструмента, позволяющего непосредственно во взаимодействии с базой знаний о предметной области реализовать свои познавательные запросы.

Организация подготовки квалифицированных специалистов по поиску неисправностей аппаратуры ЖАТ и установлению причин ее отказов является априорно новым и малопроработанным направлением как в области искусственного интеллекта, так и в сфере научных исследований образовательной направленности [34]. С учетом этого тему диссертации, посвященной исследованию вопросов разработки научно-методического обеспечения построения диагностической базы экспертных знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ и разработке способов и условий ее использования в практических целях для повышения профессиональной квалификации специалистов по поиску и устранению неисправностей следует считать актуальной.

Необходимо отметить, что при обосновании структуры системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску и устранению неисправностей в используемой по назначению аппаратуре ЖАТ необходимо учитывать ряд важных факторов:

1) значительное пространственное распределение находящейся в эксплуатации аппаратуры ЖАТ, обусловленное обширной железнодорожной сетью страны;

2) временное распределение, обусловленное значительностью протяженностью территории страны, на которой эксплуатируется аппаратура ЖАТ, по широте;

3) существенные различия в климатических условиях эксплуатации, обусловленное значительностью протяженностью территории страны, как по широте, так и по долготе;

4) различиями в квалификации технического персонала, задействованного для решения диагностических задач, обусловленными удаленностью от центров первоначальной подготовки и переподготовки, различным уровнем условий и интенсивности эксплуатации аппаратуры ЖАТ, дифференциацией причин отказов, связанных с указанными выше факторами (интенсивность и климатические факторы) и проч.

Перечисленные факторы в совокупности с соображениями экономического характера (например, нецелесообразность организации обучения персонала на базе крупных центров ввиду необходимости решения множества вопросов социально-экономического характера) и в условиях активного развития современных информа-ционно-коммуникационых технологий позволяют сделать вывод о необходимости организации системы поддержки профессиональной деятельности специалстов по поиску и устранению неисправностей аппаратуры ЖАТ при ее эксплуатации, в том числе и как дистанционной системы поддержания и повышения их профессиональной квалификации. При этом необходимо использовать возможности находящейся в стадии развития и внедрения 1РТУ-технологии, возможности которой априорно позволяют преодолеть объективнее трудности организационно-технического характера, обусловленные проявлением перечисленных выше факторов.

Рассмотрение задачи разработки системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску и устранению неисправностей как экспертной диагностической системы, позволяющей не только непосредственно обеспечить качество поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, но еще и эффективно решать вопросы подготовки технического персонала расчетов по поиску неисправностей, требует проведения предварительного анализа проблемной области на предмет целесообразности применения подходов искусственного интеллекта и возможности представления диагностических знаний на формальном языке существующих моделей и методов.

Принято считать, что целесообразность применения технологии искусственного интеллекта определяется высокой степенью неопределенности проблемной области. Принимая во внимание то обстоятельство, что очень многие встречающиеся в практике эксплуатации сложных технических систем задачи поиска неисправностей обусловлены многофакторной неопределенностью (неполная наблюдаемость объекта диагностирования; неявный характер выраженности диагностических признаков; неоднозначность причинно-следственной связи между сущностью физических изменений, обусловивших отказ объекта диагностирования, и его внешним проявлением в доступных для наблюдения признаках; погрешности при измерении, преобразовании и передаче диагностической информации и т.п.), можно сделать вывод, что техническая диагностика это та область, где применение методологии искусственного интеллекта заведомо оправдано. Еще более оправдан отмеченный подход, если речь идет о разработке диагностической экспертной системы как системы образовательного назначения, поскольку к отмеченным выше факторам неопределенности добавляются факторы, сопутствующие процессу передачи и без того специфичных знаний от одного субъекта процесса обучения к другому субъекту (синтаксическая, семантическая, лингвистическая неопределенность).

Эффективность диагностирования изначально определяется оптимальностью алгоритма диагностирования, в основе которого лежит метод диагностирования. Современный уровень развития технической диагностики характеризуется многообразием методов [40, 42, 61, 113], применяемых для организации процессов определения технического состояния объектов. Значительный вклад в развитие теоретических основ технической диагностики внесли советские и российские ученые Пархоменко П.П. [138], Карибский В.В. [138], Согомонян Е.С. [138], Дмитриев А.К. [78], Кост-рыкинА.И. [110], Мозгалевский A.B., Клюев В.В. [157], КалявинВ.П. [157], Чипу-лис В.П. [61], Гуляев В.А. [64], Ксенз С.П. [113] и др. В зависимости от задач, решаемых при диагностировании, методы технической диагностики можно разделить на две основные группы: методы определения работоспособности и методы поиска места и определения причин отказа. Достаточно широко и систематично те и другие представлены в работах [42, 61, 78].

Основываясь на результатах анализа, проведенного в работах [97, 138], следует отметить, что указанные методы диагностирования послужили основой для решения задачи автоматизации поиска неисправностей для задач, характеризующихся достаточно высокой степенью определенности. Задача разработки системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, характеризующаяся, как показал проведенный выше анализ, достаточно высокой степенью сложности и многофакторной неопределенностью, и не может быть решена в рамках известных моделей и методов технической жиагностики. К тому же отмеченные методы базируются на технологии обработки данных, но не знаний, что требуется для экспертной системы.

Активное развитие искусственного интеллекта связано, прежде всего, с исследованиями американских, российских, французских и японских ученых (Ю.И.Журавлев [88 * 89], А.Г.Ивахненко [93], М.М.Бонгард [45], Л.Заде [90, 188], Э.В.Попов [94], Д.А.Поспелов [130], Н.Нильсон [134], А.Н.Борисов [46, 135], А.Кофман [112], Х.Танака [131] и мн.др.). При несомненных успехах в данной области, следует отметить, что использование достижений искусственного интеллекта в интересах диагностирования технических систем на настоящий момент имеет весьма ограниченное применение.

Перспективным направлением для технической диагностики является ситуационный подход, развитие которого в структуре ИИ обеспечено трудами Попова Э.В. [144], Поспелов Д.А. [146], Мелихова А.Н. [121], Берштейна Л.С. [121], Коровина С.Я. [121]. Интеллектуализации процессов диагностирования сложных технических систем посвящены работы Даншнока С.Г. [67], Романенко Ю.А. [146]. Вопросы практической реализации отмеченного подхода при автоматизации производства рассмотрены в работах Кострова A.B. [109, 137], Макарова Р.И. [3, 160], Хорошевой Е.Р. [3, 160]. Однако, использование достижений ИИ в интересах диагностирования технических систем на настоящий момент имеет ограниченное применение в силу недостаточной проработки вопросов формализации и обработки диагностической экспертной информации.

Обобщая вышеизложенное, можно заключить, что диссертационные исследования, посвященные разработке математических моделей и алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы функционирования системы поддержки профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, предназначенную для реализации с применением IPTV-технологии можно обоснованной считать актуальным и продиктованным практической потребностью эффективной эксплуатации аппаратуры ЖАТ.

На основании проведенного выше анализа может быть сформулировано противоречие между необходимостью организации поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ и отсутствием диагностических моделей и формализованных алгоритмов, позволяющих решать диагностические задачи на основе экспертной информации.

Цель исследования — сокращение средней продолжительности и повышение полноты диагностирования аппаратуры ЖАТ.

Объектом исследований является система поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, а предметом - методы формализации, анализа и обработки диагностической информации при определении технических состояний аппаратуры ЖАТ.

Научная задача состоит в разработке модели и алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации как основы принятия решений СППН в аппаратуре ЖАТ.

Задачи исследования. Для достижения сформулированной цели исследования в диссертации решены следующие задачи:

1. Разработка модели для формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Разработка алгоритма идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Разработка алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Оценка эффективности поддержки поиска неисправностей на основе разработанной модели и алгоритмов по основным показателям технического диагностирования.

5. Обоснование реализации разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Основные научные результаты, представляемые к защите:

1. Модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Алгоритм идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Алгоритм обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Структура С1111Н и ее реализация при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, обеспечивается корректным использованием апробированного математического аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, системного анализа, непротиворечивостью результатов принятия решений с использованием разработанных моделей и процедур результатам, полученным на основе обработки идентичных исходных данных в соответствии с известными и апробированными в технической диагностике моделями и процедурами.

Научная новизна и теоретическая значимость работы состоит 1) в том, что разработана модель, которая на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности позволяет формализовать диагностическую экспертную информацию о техническом состоянии аппаратуры ЖАТ; 2) в разработке алгоритма анализа диагностической экспертной информации и вычисления степени ее нечеткого равенства идентифицировать текущее техническое состояние аппаратуры ЖАТ; 3) разработке алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе коррекции значений субъективных вероятностей, первоначально определенных на основании экспертной информации, по результатам статистических данных.

Практическая значимость работы определяется разработкой основы алгоритмического обеспечения функционирования аналитической подсистемы СППН в аппаратуре ЖАТ. Произведенная оценка разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ в сравнении с диагностированием на основе таблицы функций неисправностей показала повышение 1) повышение полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) сокращение средней продолжительности поиска неисправностей в 2,5 раза.

Апробация и публикации по теме работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на II Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в образовании, науке и производстве» (г. Серпухов, 2008) [16], VI Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информатизации социальных систем: региональный аспект» (г. Чебоксары, 2008) [14, 22, 23], Международной научно-практической конференции «Кабельное и спутниковое ТВ, телерадиовещание, широкополосный доступ» CSTB-2004 (г. Москва, 2004) [5], 11-й научно-практической конференции операторов и пользователей сети спутниковой связи и вещания России (г. Дубна, 2006) [8], 5-й научно-практической конференции «Развитие цифрового вещания в России» (г. Москва, 2007) [9], III Международная конференция по цифровому телевещанию «Цифровая Россия: вчера, сегодня, завтра» (г. Ханты-Мансийск, 2007) [10], 13-й Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (г.Рязань, 2004) [26], Всероссийском научно-техническом совещении «Современные технологии в кабельном телевидении. Реализация концепции построения интерактивных мультисервистных сетей кабельного телевидения» (г. Санк-Петербург, 2002) [6], Всероссийском научно-техническом совещении «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (г. Рязань, 2003) [27], Всероссийском научно-техническом совещении «Основные направления и пути реализации «Программы модернизации передающей сети государственного телерадиовещания на территории Российской Федерации» (г. Москва, 2003) [12].

По теме диссертации опубликовано 24 работы, из которых 6 публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК («Информационные технологии в проектировании и производстве» [17], «Известия Института инженерной физики» [13, 18, 19, 20], «Образование и Информатика» [24]).

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ИИФ РФ (г. Серпухов), ПКТБ ЦШ - ОАО «РЖД» (г. Москва), а также в учебном процессе Серпуховском ВИ РВ (г. Серпухов).

Структура работы. Диссертация имеет объем 137 страниц (27 рис., 19 табл.) и состоит из списка сокращений, введения, четырех разделов, заключения, списка литературы (189 наименований) и приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Агарев, Виталий Александрович

Основные результаты исследования

1. Разработана математическая модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ, в основу которой положены лингвистическая переменная «Признак» и распределение уверенности.

2. Разработан алгоритм идентификации текущих технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации. Основу принятия решения составляет процедура вычисления степени нечеткого равенства текущих НДС и классов, характеризующих технические состояния аппаратуры ЖАТ.

3. Разработан алгоритм обучения экспертной базы знаний СППН в аппаратуре ЖАТ, который позволяет производить переоценку значений оценок возможности проявления значений диагностических признаков по результатам очередного диагностирования.

4. Произведена оценка эффективности поддержки поиска неисправностей на основе разработанной модели и алгоритмов по основным показателям технического диагностирования, которая показала работоспособность и эффективность разработанных математических моделей и методов обработки диагностической информации.

5. Обоснован вариант реализации разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации в виде СППН в аппаратуре ЖАТ при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей.

Научная новизна и теоретическая значимость полученных в диссертации результатов состоит 1) в том, что разработана модель, которая на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности позволяет формализовать диагностическую экспертную информацию о техническом состоянии аппаратуры ЖАТ; 2) в разработке алгоритма анализа диагностической экспертной информации и вычисления степени ее нечеткого равенства идентифицировать текущее техническое состояние аппаратуры ЖАТ; 3) разработке алгоритма обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе коррекции значений субъективных вероятностей, первоначально определенных на основании экспертной информации, по результатам статистических данных.

Практическая значимость работы определяется разработкой основы алгоритмического обеспечения функционирования аналитической подсистемы СППН в аппаратуре ЖАТ. Произведенная оценка разработанной модели, алгоритмов анализа и обработки диагностической экспертной информации при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ в сравнении с диагностированием на основе таблицы функций неисправностей показала повышение 1) повышение полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) сокращение средней продолжительности поиска неисправностей в 2,5 раза.

Результаты диссертационных исследований реализованы и внедрены в ИИФ РФ (г. Серпухов) в виде методики оценки уровня защищенности программно-аппаратных средств от несанкционированного доступа к информационному контенту при проведении сертификационных испытаний в научно-испытательной лаборатории комплексного испытательного управления МОУ «ИИФ», ПКТБ ЦТ.П - ОАО «РЖД» (г. Москва) в виде научно методического обеспечения при формировании. ТЗ на систему поддержки физико-технического анализа ЭРЭ аппаратуры ЖАТ в ПКТБ ЦШ ОАО «РЖД», а также в учебном процессе Серпуховском ВИ РВ (г. Серпухов) в виде действующей СППН в электронной регламентной аппаратуре контроля гибридных объектов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей диссертационной работе проведено актуальное исследование, посвященное разработке математических моделей и алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы функционирования системы поддержки профессиональной деятельности специалситов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ, предназначенную для реализации с применением 1РТУ-технологии. Практическая направленность диссертационной работы обусловлена практической потребностью организации производства удовлетворяющего современным требованиям по качеству и надежности к ЭРИ, используемым в аппаратуре ЖАТ и ее эффективной эксплуатации на основе совершенствования диагностической составляющей.

В диссертации была сформулирована и решена проблемная ситуация, обусловленная противоречием между необходимостью организации поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе диагностической экспертной системы, и от-сутсвием диагностических моделей и формализованных алгоритмов, позволяющих решать диагностические задачи на основе экспертной информации. В результате решения научной задачи, состоящей в разработке модели и формализованных алгоритмов обработки диагностической экспертной информации как основы принятия решений системы поддержки поиска неисправностей аппаратуры ЖАТ, были получены следующие научные результаты:

1. Модель формализации диагностической экспертной информации о технических состояниях аппаратуры ЖАТ на основе лингвистической переменной «Признак» и распределения уверенности.

2. Алгоритм идентификации технических состояний аппаратуры ЖАТ на основе анализа диагностической экспертной информации.

3. Алгоритм обучения экспертной базы знаний системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

4. Структура СППН и ее реализация при поддержке профессиональной деятельности специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Для перечисленных научных результатов в диссертации была доказана научная новизна и теоретическая значимость, обоснована достоверность, подтверждена ап-пробация и представлены сведения о публикациях.

В результате проведенного в первом разделе диссертации анализа было показано, что процесс усложнения аппаратуры ЖАТ обуславливает высокую актуальность задач проверки работоспособности и поиска неисправностей как необходимого условия обеспечения требуемых показателей надежности. Между показателями качества системы технического диагностирования, такими как средняя оперативная продолжительность диагностирования, вероятность выявления неисправности за заданное время, показателями, характеризующими уровень квалификации персонала, показателем, учитывающим пригодность к использованию в процессе контроля, а особенно диагностирования его диагностического обеспечения, и показателями надежности аппаратуры ЖАТ существует тесная взаимосвязь, которая является одним из объективных оснований для разработки системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ.

Учитывая сложность задач диагностирования, решение которых осуществляется в условиях высокой степени неопределенности и характеризуется достаточно ограниченными возможностями детерминированного представления диагностической информации, носящей прецедентный, а значит зависящий от конкретных случаев, характер, разработка системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ должна проводиться на основе подходов искусственного интеллекта, в частности на основе методологии экспертных систем.

Во втором разделе диссертационной работы представлены материалы решения задачи разработки математического обеспечения экспертной системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, которое позволяет за счет формализации и обработки диагностической экспертной информации создает условия для повышения эффективности (сокращения мощности классов неразличимых неисправностей и повышения полноты диагностирования и снижения времени поиска неисправностей). Данная задача решалась, исходя из единого подхода к формализации и обработке диагностической информации как. количественного, так и качественного характера, на основе математического аппарата лингвистических переменных и нечетких множеств. При этом получен ряд новых результатов теоретического и практического значения.

Опираясь на анализ процесса приобретения знаний экспертом по диагностированию, разработаны алгоритмы формализации детерминированной диагностической информации на основе лингвистической переменной «ПРИЗНАК» и стохастической диагностической информации на основе распределения уверенности. С учетом указанных понятий обоснована и разработана нечеткая диагностическая модель объекта диагностирования, в рамках которой может быть формализована и впоследствии использоваться для идентификации неисправностей наряду с конкретной числовой информацией информация количественного и качественного характера, предоставляемая экспертами. Разработаны положения по обоснованию решения прямой и обратной задач технической диагностики с использованием диагностической экспертной информации.

Практическая значимость полученных результатов состоит в том, что они позволяют оптимизировать функционирование диагностической экспертной системы, базирующейся на разработанной нечеткой математической модели и реализующей разработанный подход к обработке диагностической экспертной информации. Разработанная процедура обработки диагностической экспертной инфформации позволяет идентифицировать единственно возможную неисправность с достоверностью, заданной при формировании базы знаний диагностической экспертной системы. Разработаны положения по синтезу процедуры обучения диагностической экспертной системы поддержки поиска неисправностей. Практическая значимость разработанного решения заключается в возможности построения на его основе обоснованной стратегии поиска и устранения неисправностей, что позволяет в конечном итоге снизить время нахождения аппаратуры ЖАТ в неработоспособном состоянии, и тем самым повысить значение ее коэффициента готовности, а также создает объективные условия для повышения системы обеспечения качества производства функциональных узлов аппаратуры ЖАТ путем предоставления более доятоверной и полной диагностической информации из эксплуатации.

В третьем разделе диссертации представлены результаты практической проверки положений по разработке системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ на основе моделирования процессов формализации и обработки диагностической экспертной информации. При этом на основе моделирования и сравнительного анализа обоснованно показано что, разработанные модель и алгоритмы позволяют добиться на основе сокращения мощности классов неразличимых неисправностей повысить полноту диагностирования и снизить время поиска места неисправностей. Результаты моделирования показали работоспособность разработанных во-втором разделе моделей и алгоритмических процедур. Как и было обосновано, разработанный алгоритм обработки диагностичекой экспертной информации, описывающей текущее техническое состояние технического объекта, позволяет получить однозначное указание о его неисправносм техническом состоянии.

Сравнительная оценка по основным показателям технической диагностики, в сравнении с методом, базирующимся на таблице функций неисправностей, для использованных при моделировании исходных данных показала: 1) увеличение коэффициента полноты диагностирования с 0,51 до 0,78; 2) увеличение коэффициента однозначности локализации неисправности с 0,53 до 1; 3) сокращение мощности теста с 5 до 2 проверок.

В четвертом разделе диссертации показано, что выделение существенной информации из представительных наборов эвристических знаний о сущностях, определяющих техническое состояние диагностируемого объекта, в частности аппаратуры ЖАТ, позволяет в конечном итоге получить адекватную структуру предметной области. Высокая степень неопределенности, свойственная условиям решения задач технического диагностирования сложных технических объектов, к которым относится аппаратура ЖАТ, требует применения методов инженерии знаний для качественного представления знаний. Разработанный в предыдущих разделах работы подход, доведенный до уровня функционирующих моделей и процедур способствует более быстрому и более полному пониманию структуры диагностических знаний данной предметной области, что особенно ценно на стадии изучения особенностей профессиональной деятельности.

Необходимо подчеркнуть, что в целях обучения персонала расчетов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ диагностическая база знаний системы поддержки поиска неисправностей может использоваться различным образом, в частности, как информационно-справочная система, реализующая функции предоставления контекстно-зависимой информации, как информационно-поисковая система, обеспечивающей поиск и извлечение требуемых ассоциативных связей «образ» - «техническое состояние (неисправность)» по запросу, как дидактический инструмент и формализм представления знаний. Диагностическая экспертная система поддержки поиска неисправностей в аппаратуре ЖАТ, реализующая гносеологические функции, представляет собой совокупность знаний, данных и систему средств, предназначенных для централизованного накопления, хранения, обновления, преобразования данных в знания, поиска и выдачи необходимой диагностической и обучающей информации в процессе автоматизированного диагностирования или обучения специалистов по поиску неисправностей в аппаратуре ЖАТ. В данном разделе сформулированы требования к подсистеме, реализующей гносеологический потенциал базы диагностической экспертной системы, и определена ее структура.

В завершении раздела разработана структура распределенной экспертной системы поддержки поиска неисправностей в аппаратуры ЖАТ, позволяющей реализовать гносеологические (обучающие) функции на основе применения IPTV-технологий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Агарев, Виталий Александрович, 2010 год

1. Автоматизация производства листового стекла / Макаров Р.И., Хороше-ва Е.Р., Лукашин С.А.-М.: Изд-во АСВ /2002.- 192 с.

2. Автоматический поиск неисправностей / Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В., Глазунов Л.П., Ерастов В.Д. Л.: Машиностроение, 1967.-265 с.

3. Агарев В.А. Платформы цифрового телевидения и тенденции их развития на примере российских проектов цифрового ТВ / Материалы 5-й Конференция «Развитие цифрового вещания в России», 7-8 июня 2007 г., Москва, http://www.mis.ru.

4. Агарев В.А. Системная интеграция и инфраструктурные изменения в сетях кабельных операторов / Журнал «Мобильный Контент». Материалы Международного Форума "Инвестиции в цифру", 25 октября, 2006 г., http://www.procontent.ru.

5. Агарев В.А., Данилюк С.Г. Моделирование структуры мультисервисных сетей кабельного телевидения образовательного назначения // «Информатизация образования и науки». ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» МОН РФ 2009. - № 1. -С. 41-45.

6. Аксенов В.Е. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Серпухов: СВВКИУ PB, 1988. - 451 с.30.