Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Чернецов, Виктор Федорович

• Чернецов, Виктор Федорович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чернецов, Виктор Федорович

Введение

Глава

Глава

Современное состояние и проблемы управления интегрированными комплексами в условиях многопараметрических информационных потоков.

1.1 Информационное обеспечение целевого управления сложными интегрированными комплексами и тенденции его развития.

1.2 Типовые структуры и методы функционирования информационных компонент систем управления в основных звеньях сложных комплексов.

1.3 Основные проблемы комплексирования многопараметрических информационных потоков в задачах управления и постановка темы исследований.

Теоретическое обоснование методов систематизации многоуровневых информационных потоков в задачах целевого управления.

2.1 Концептуальный анализ состояния объекта в рамках ситуационного подхода.

2.2 Иерархическая модель системы управления ИПК, ее декомпозиция и рекуррентное оценивание ее параметров.

2.3 Ситуационный подход и рекуррентные модели управления в нестандартной предметной области. л = Р,{ММ, /=1,2,.л, где Р1 - 1-я элементарная проблемная структура; М1 - множество объектов и понятий в /-й ЭПС; R¡ - множество отношений между элементами М". Таким образом, предметное содержание каждой программы технологического проектирования - совокупность п ЭПС. Предположим, что М( представляет собой где V,- - подмножество вопросов для определения начального уровня (статуса) (ВНУ) для / - й ЭПС; /, - подмножество с основной информацией (ОН) для / - й ЭПС; % - подможество задач (3), вопросов, случаев, ситуаций, моделей и т.д. для / - й ЭПС; Д - подмножество дополнительной информации (ДИ) для / - й ЭПС.

Таким образом, предметное содержание каждой ЭПС можно без труда добавить или убрать из каждого предметного содержания.

Таким образом, работа по описанному сценарию обеспечивает, во-первых, то, что программы проектирования могут "перекраиваться" пользователем в зависимости от изменения требований процесса технологического проектирования и начальной постановки проблемы. Во-вторых, оформление массива содержания предметной области базы данных с произвольным доступом обеспечивает его простую эксплуатацию и высокую степень адаптации, возможность ее многократного использования и унификацию формы записи этих данных в памяти ЭВМ. В-третьих, работа по такому алгоритму позволяет легко определить процедуры для представления модели процесса технологического проектирования.

Кроме этого, появляется возможность использования одного предметного содержания (например, базы оборудования, инструмента или материала) для различных предметных областей, а также разработки простой методики для создания программ технологического проектирования, которая не зависит от уровня технических средств.

Глава 3 Практическая реализация разработанных методов целевого управления сложными интегрированными комплексами.

3.1 Интегрированный комплекс проектирования радиоэлектронных средств систем связи.

3.2 Система автоматизированного обучения пользователя.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков»

Современный этап развития и дальнейший прогресс постиндустриального общества характеризуется резким ростом количества и скорости поступления информации, необходимой для нормального функционирования и взаимодействия всех общественных институтов. Большие объемы информации, многообразие ее видов, высокие темпы поступления порождают проблему ее адекватного анализа, особенно при ограничении времени и повышенной ответственности принятия решения. Эта проблема значительно усложняется, например, при управлении крупными производственными комплексами, интегрирующими все технологические процессы от проектирования до утилизации по окончании жизненного цикла изделия, и в ряду других применений, где анализ разнородной информации требует системного подхода для принятия решения, обеспечивающего достижение поставленной цели. Таким образом, эта проблема в целом, специфичная для конкретных областей информационного обмена, является актуальной и предоставляет обширное поле деятельности для научных исследований при решении задач совершенствования методов целевого управления интегрированными производственными комплексами на основе системного анализа многопараметрических информационных потоков.

Дополнительно актуальность темы подчеркивается тем обстоятельством, что современное индустриальное общество поддерживает идею создания единой информационной инфраструктуры на базе международных стандартов информационных моделей. Это обеспечивает полное информационное взаимодействие между всеми членами индустриального общества, включая проектные и производственные фирмы, службы сервиса и конечных потребителей. Эти аспекты развития промышленных информационных технологий нашли отражение в концепции создания, поддержки и применения единой «информационной» модели на всех этапах жизненного цикла продукции - от ее проектирования до эксплуатации и утилизации, так называемых, CALS-технологий (Continuous Acquisition Life-cycle Support) [17],[33] которые являются объединяющими для всех исследователей этого направления.

Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены основополагающие работы как многих отечественных ученых: Е.М.Борисова, А.С.Бугаева, Ю.Х.Вермишева, Ю.Б.Зубарева, В.Н.Волковой, А.А.Денисова, Ю.И.Дегтярева, С.В.Емельянова, В.А.Каштанова, Н.Н.Моисеева, Е.И.Перовской, В.А.Путилова, А.П.Реутова, Н.Н.Новикова, Н.А.Северцева, Г.С.Садыхова, А.И.Уемова, В.В.Фильчакова, Б.С.Флейшмана и др., так и зарубежных: Дж. Кантера, Дж. Клира, К.Негойце, М.Месаровича, И.Такахары, Ч.Мидоу, Д.Дж.Уайлда, П.Уинстона и др.

Целью данной диссертационной работы является разработка и исследование методов целевого управления интегрированными комплексами на основе системного анализа в форме ситуационного подхода к концептуальному описанию состояния объектов как источников многопараметрических информационных потоков.

В первой главе диссертации на основе рассмотренных научных публикаций дана оценка современному состоянию вопросов управления интегрированными комплексами в условиях больших объемов разнородной информации.

Показано, что современные предприятия (на примере изготовления радиоэлектронных средств связи) представляют собой сложные системы -интегрированные производственные комплексы, включающие подсистемы автоматизации планирования и управления, управленческие информационные системы, используемые в масштабе всего предприятия, а также интегрированные системы автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства (САПР/АС ТПП) [39], [52]. В зарубежной литературе пользуются терминами Computer Integrated Manufacturing (CIM) и Integrated Computer Aided Manufacturing (ICAM) [93],

100]. Комплексный характер функционирования ИПК на основе использования разнообразных прикладных программ, с привлечением на всех этапах работ больших инженерных и управленческих коллективов, определяет актуальность единого подхода к организации его управления. Подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства и выпуска продукции, что невозможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ИПК, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений. Развитие современных информационных технологий (ИТ) связано с дальнейшим расширением интеграционных процессов как по интеграции самой производственной среды, так и в области поддержки постпроизводственных этапов жизненного цикла объектов промышленного производства (отражённых в концепции CALS-технологии). Это позволяет создать непрерывный процесс «проектирование - производство - эксплуатация» и объединить на этой основе в одну технологическую цепочку создателей и потребителей промышленных объектов. Внедрение CALS-технологий подразумевает наличие подготовленного инженерно-технического персонала. Принимая во внимание существующий уровень подготовки инженеров и технологов в области информационных технологий, освоение сложных CAD/CAM/CAE и подобных систем приводит к необходимости применения информационных технологий при обучении персонала и, конкретно, лиц, принимающих решение (ЛПР) [10],[81].

Анализ современного состояния и перспектив развития методов управления распределенными ИПК показывает актуальную необходимость применения средств автоматизации управления подобными сложными системами. Обзор существующих типовых программных средств (ПС) управления проектами, таких как: Microsoft Project, Time Line, Project Expert,

Primavera Project, Project Scheduler, CA-SuperProject, TurboProject Professional, SureTrack Project Management и других - позволил классифицировать технологии управления и базовые функциональные возможности рассмотренных программных средств (ПС) [82,[93]. Процесс управления включает большое количество дискретных управляющих воздействий, осуществляемых на разных уровнях организации ИПК, и представляет собой некоторое действие из множества возможных действий, направленных на достижение определенной цели. При этом каждое действие системы управления ИПК определяется состоянием его элементов и поданными на эти элементы управляющими воздействиями, т.е. каждому объекту множества сопоставима пара объектов, таких, что один из них принадлежит множеству состояний элементов ИПК, а другой - множеству управляющих воздействий [83]. Методы функционирования информационных компонент систем управления в основных звеньях сложных комплексов рассматривается как технологический процесс сбора, обработки и представления информации, необходимой для выработки управляющих воздействий. При этом отмечено, что недостатком существующих систем управления (СУ) является то, что они реализуют технологические алгоритмы, в которых задаются в основном защиты, блокировки и контуры локального автоматического регулирования и т.п., то есть - технические параметры. При этом формирование структуры ТП (структуры конкретного материального потока) возлагается на оперативный персонал и средства дистанционного управления отдельными исполнительными механизмами. При таком подходе эффективность управления процессами в целом определяется квалификацией персонала (его носителя), а информация о ходе процесса (структуре, задействованных ресурсах, времени формирования, выполнения, результатах и т.п.) оперативно недоступна вышестоящим информационным системам, какие бы глубокие и продвинутые средства не привлекались для интеграции таких систем. Фактически оперативность и точность решения задач управления структурой потоков зависит от субъективного фактора. Следствием этого являются многочисленные потери в технологии. Достоверно известно, что большинство сбоев в производственной среде обусловлены ошибками персонала. В то же время современные программные средства в значительной мере пока не универсальны [27].

Таким образом, отсюда вытекает необходимость разработки нового программного комплекса, построенного на информационной модели описания сложной системы, которая более удобна для создания, проверки и отладки алгоритмов функционирования и управления ИПК.

Во второй главе диссертации изложено теоретическое обоснование разработанных методов систематизации многоуровневых информационных потоков в задачах целевого управления интегрированными производственными комплексами.

Предложено и теоретически обосновано применение ситуационного подхода к описанию многоуровневых информационных систем на основе концептуальной модели информационных систем (КМИС) при создании интегрированной среды управления сложными производственными комплексами, основанной на решении проблемы интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методам на базе разработки концептуальной модели предметной области (КМПО), включающей все этапы жизненного цикла изделия. С использованием теории множеств и теории сетей доказана возможность иерархической стратификации сложных систем с сохранением интерактивного управления подсистемами и связями для отслеживания динамики изменения ситуаций.

Здесь же представлены разработанные методы алгоритмизации и программирования ряда систем управления в условиях многопараметрических информационных потоков.

Рассмотрены методы выбора иерархической модели, ее декомпозиции и построения формализованных рекуррентных моделей систем управления интегрированным производственным комплексом, а также алгоритмический и программный синтез автоматизированной (интеллектуальной) контрольно-обучающей системы.

Иерархическая модель состоит из укрупненных сгруппированных уровней, каждый из которых содержит набор элементарных проблемных структур, позволяющих пользователю проводить декомпозицию и в интерактивном режиме изменять предметное содержание любого уровня при относительном постоянстве связей между уровнями (преимущественно стабильные производственные процессы).

Рекуррентные модели описывают преимущественно проектные этапы при организации технологических производственных процессов, когда виды операций, состав сотрудников и связи между ними еще не установились, что математически представляется теорией графов.

Синтез автоматизированной (интеллектуальной) контрольно-обучающей системы базируется на применении разработанного функционально—целевого подхода к индивидуальному обучению как к процессу управления с соответствующей заменой предметных критериев. При этом формально рекуррентные модели предметной области в системе обучения основаны на иерархической структуре задач обучения.

В третьей главе диссертации приведены примеры практического подтверждения разработанных теоретических и методических положений. Иерархическая и рекуррентная модели целевого управления интегрированными производственными комплексами применены при проектировании технологических процессов и управлении производством радиоэлектронных средств систем связи. Реализация и внедрение результатов диссертационной работы в виде программных систем, специализированных для решения следующих задач: моделирования надежности пластинчатых конструкций РЭС при механических воздействиях, синтеза интеллектуальной компьютерной обучающей системы, а также создания комплекса автоматизации технологической подготовки «ТЕХНОЛОГ». Результаты диссертационной работы внедрены на заводе «Звезда» (г. Сергиев Посад), ОАО «КБ ДЕТАЛЬ» (г. Каменск-Уральский), ПО «ЭРА» (г. Пенза), ИнИС ВВТ (г. Москва), а также в учебный процесс на кафедре конструирования и производства радиоэлектронной аппаратуры ПГУ.

В заключение кратко представлены основные научные и практические выводы-результаты выполненной диссертационной работы.

Материал диссертации позволяет отразить формальные требования в следующем виде.

Цель работы.

На основе анализа современных средств моделирования технологических процессов разработать и исследовать методы целевого управления интегрированными комплексами в условиях действия многопараметрических интенсивных информационных потоков.

Задачи исследований.

1. Провести обзор и системный анализ современных технологий обработки информации для решения задач автоматизированного управления сложными интегрированными производственными комплексами.

2. Сформировать, теоретически и методически обосновать принципы целевого управления в условиях действия многопараметрических интенсивных потоков исходной информации в предметной области управляемого объекта.

3. Разработать и обосновать модели управления интегрированными производственными комплексами, реализуемые комплексом современных существующих методов моделирования.

4. Показать, что разработанные модели дополнительно позволяют интеллектуализировать решение задач проектирования, управления и обучения.

5. Практически подтвердить проведенные теоретические и методические исследования на примерах реальных интегрированного производственного комплекса и интеллектуальной компьютерной системы.

Положения, выносимые на защиту.

Обоснование применения метода ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включая синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при условии пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок, расширяющих технологические возможности компьютеризированных комплексов.

Обоснование применения иерархической модели целевого управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.

Методы исследований.

Для достижения поставленной цели исследований и решения сформулированных выше задач применялись аналитические и экспериментальные методы исследований. Первые из них включали необходимые положения теорий управления, экспертных систем, множеств, графов, абстрактной алгебры и математической логики, а вторые -имеющиеся и разработанные пакеты компьютерных программ и компьютеризированные технологические линии производства и обучения.

Научная новизна.

1. Проведен критический анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации на основе современных САЬБ-технологий и существующего методического и программного обеспечения с позиций возможности разработки единого подхода к их решению производственных и интеллектуальных задач.

2. Теоретически разработан метод ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включающий синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при возможности пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок, расширяющих технологические возможности компьютеризированных комплексов.

3. Предложена и теоретически обоснована иерархическая модель целевого управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.

Практическая значимость.

1 .Разработана методика организации управления сложными интегрированными производственными комплексами в условиях воздействия интенсивных информационных потоков.

2. На основе разработанной методики создан и внедрен в производство интегрированный комплекс проектирования и производства радиоэлектронных средств систем связи.

3. На основе разработанной методики и для ее освоения создан и внедрен в технологический и образовательный процессы интеллектуальный контрольно-обучающий комплекс-тренажер для обучения специалистов и лиц принимающих решения.

Достоверность полученных результатов.

Достоверность обуславливается корректным применением теоретических положений, подтверждаемых экспериментальными результатами и практикой эксплуатации внедренных разработок, а также обсуждением хода работ со специалистами и апробацией на специализированных научных конференциях.

Апробация.

Материалы работы докладывались на Международной НТК "Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем" - Серпухов 2004 г., на Международном сипозиуме «Надежность и качество». Пенза, 2004, Международной НТК «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем». Пенза, 1998.

Публикации.

Основные положения диссертационной работы изложены в восьми печатных публикациях, подготовленных лично автором и в соавторстве и приведенных в конце реферата.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованных источников. Объем диссертации 133 страницы, 25 рисунков и 100 использованных источников, из которых 19 иностранных.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Чернецов, Виктор Федорович

Результаты работы модуля иллюстрируются рисунками 20 + 23.

На рисунке 20 показан пример печатной платы РЭС, полученной с помощью пакета Р-САО 2001.

Рис. 20 Вид печатной платы РЭС в пакете Р-САО 2001.

Окно модуля согласования Р-САО 2001 с пакетом УЦРЬАТ приведено на рисунке 21. Из рисунка видно, что в модуль согласования вводятся данные элементов, устанавливаемых на плате и окно приобретает вид, показанный на рисунке 22. Эти данные являются исходными для работы пакета УУРЬАТ.

3 Модуль еШНЙГШн! Р САП с VUPl Al ^ gj

Файл Сграекэ

Hf Поэ. Марлг Xmm Y'-min У-тэх Watjea л

1 fc» ; CAP3J gggg ; Щ. 3Sj l/G f Г -. . ------. Щ j C13 CAP300 1533.39 3214.09 1633,39 3314.09 3.5 i cü САГ300 3134,61 , , 24B9.I39 323.4 61 2589.09 3.5

J C17 C4P300 4259,61 2489.09 43ЙГ-Й 2589^9 3.5

C14 СДР300 1533,35 2614.09 1633.39 2714.03 3.5 в üT CAPS® „. . ,. . 2S33.39 42бШ 2933.39 -'■ ■. . .n - 4384.09 ,. . . 3.5 t U4 LAPJWJ íBieí 4214,03 4314.00 Щ

А U12 LCOORVR44 351192 3094.09 3633 92 3244.09 15

T P1 CQNN20F 1194.61 Щ0Э i m& 3263,09 4.6

F С 21 СДРМ0 " 4553.61 4 214.09 1059.61 4314.09 3,5 i C23 POIXAP 1033.33 2463.09 /293 ЗЭ 27Б3.09

Л i4t.it 1 Гроф^^кзд rífoepjj 1 j;iñM кгюрдй f">ti .i линий контура ппаты iГ'-jqhL¡ne.x 1000 <3eginLine.y =2315 EndLIrie.x - 1015 End'.L-lno.y ■ 2300 л v : i у/ Я погубить дачньй tjr Сохранить данные " .

IL ftbixoa J

Рис. 22 Вид экрана монитора с исходными данными для работы пакета

УЦРЬАТ.

Графическая интерпретация результатов автоматизированной оценки динамического анализа конструкции при вибрационных нагрузках в заданном диапазоне, приведена на рисунке 23. Здесь показаны расчетные области неблагополучные с позиций локальных механических напряжений, в которых величина параметра выходит за рамки, предусмотренные конструкторской документацией. пли - - Г '.-':■-.■» я-и > V ■ - ■> .

М? '■■'. ""'у п. сомлсоилнч* Р-САО с УЦРШ . 831 р Й

РВДВДМгс Ш» . яЛ I в&гйг " : ' ■ К ■ -'1М »УВ- V ->■ г ?. г,: ■ □ , и Г) п -1 -.■-.-"¡г1 '-Г л • . • !—1 ' • -г ^ ¿гТ

•• ^ I ■ -. ф ■■ "■ V'¿Ли Г

ШШШ■ л ' $ - ■ %- вд■■ -'&

П ' Ь и - п "■:■ ¿'^ЙЙЙ, '.О : "Т. '• '• • 'С:;: Г -.- .• Ы ■ г;-'.! г--:''-.

Ж', т 1

Получаем координаты линчи контура платы

Ведт 1пе.х = 1000 ВедИ ¡.те.у = 2315 Епс) Ьюе.л = 1015 Впб ||пе,у = 2300 V 'V "

У ГЬлу'чигь дзнн^, ¿охранить данные

Цвучод

Рис. 23 Графическая интерпретация результатов работы пакета

УЫРЬАТ.

Таким образом, приведенный практический пример свидетельствует о том, что исследование предметной области моделирования интегрированных производственных комплексов [1 существующих компьютеризованных методов, пригодных для использования в этой области, позволило сформулировать основную проблему моделирования ИПК как проблему интеграции в единую систему моделей, различных по структуре и используемым методологиям, и разработать базовые требования к программной системе анализа и прогноза состояния таких объектов.

В данном примере применены и подтверждены теоретические и методические результаты по основным рассмотренным позициям: поддержка открытой иерархической модели предметной области; всесторонняя автоматическая проверка логической корректности модели путем: типизации ее компонентов; наличие средств анализа пространственно-зависимых данных; поддержка анализа различных возможных ситуаций и сценариев развития объекта; автоматическая генерация структур данных для проведения и представления результатов моделирования; автоматический синтез процедурных спецификаций на выполнение конкретного варианта расчетов; автоматический синтез исполнительной среды моделирования; автоматизированный синтез проблемно-ориентированных прикладных систем; автоматизация всех стадий проектирования (управления) с обеспечением максимального сервиса непрограммирующему пользователю.

Указанное соответствие подтверждается экспериментальными данными и результатами заводских испытаний (завод "Звезда" - г. Сергиев Посад, ОАО "КБ ДЕТАЛЬ" - г. Каменец-Уральский, ПО "ЭРА" - г.Пенза, ИнИС ВВТ - г.Москва).

3.2 Система автоматизированного обучения пользователя.

Как показывают теоретические исследования, приведенные ранее, для создания интеллектуальной контрольно-обучающей системы наиболее целесообразно использовать процессуальное рассуждение, в ходе которого рассматриваются различные аспекты знаний, целей и возникающих гипотез [16],[45],[71].

Отсюда вытекает, что в основе интеллектуальных систем должны лежать принципы любознательности, децентрализации, доступности знаний, практической рефлексии [7]. Логический вывод должен оставаться в прежнем арсенале средств интеллектуальной системы, но всего лишь как один из модулей системы наряду со многими другими средствами [44].

Построение структурной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы базируется на функционально-целевом подходе, в концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИКОС функциям предметной области [99]. Такое соответствие обеспечивает как формальную постановку задачи анализа и принятия решения, так и практическую реализацию задач синтеза структуры ИКОС и алгоритмов обучения, оптимальных в смысле заданных критериев. Общая модель ИКОС основана на формализации процесса обучения как процесса целенаправленного пополнения аппарата понятий и совершенствования базы знаний обучаемого [30].

При работе над сверхзадачей необходимо ее разбить на более мелкие части, для чего необходимо выявить главную задачу и ряд подзадач, даже еще более мелких подзадач. Система должна откликаться на разнородность главных задач и тем самым появляется возможность повышения эффективности применения систем обучения (сверхзадача - система, подзадачи - обучение технологов, конструкторов, экономистов, организаторов производства и т.п.).

Состав ИКОС должен включать в себя: информационно-поисковую систему, отвечающую на вопросы обучаемого; объединение автоматизированного обучения с автоматизированным обслуживанием пользователя, причем под обслуживанием понимается режим программного управления работой пользователя по уточнению формулировки задачи, конструированию и тестированию программы ее решения, подготовки и вводу исходных данных, выполнению вычислений; сочетание самостоятельной работы пользователя в режиме разделения времени с автоматизированным обучением и/или обслуживанием; в ИКОС должна быть внедрена система запоминания результатов контрольных проверок, проведения опросов по данным темам [3].

Рассмотрим аппарат проектирования алгоритмов взаимодействия пользователя и ЭВМ [4],[41],[71].

Выделены пять основных классов режимов взаимодействия пользователя и ЭВМ при решении задачи. Каждый из них не зависит от задачи и определяется целью взаимодействия: целью - передать задачу партнеру; целью - выполнить решение задачи, переданной партнером; целью - решить задачу совместными усилиями; целью - усовершенствовать свои знания и умения за счет усвоения знаний партнера; целью - обучить партнера своим знаниям и умениям. Совокупная структура ИКОС должна включать в свой состав: специалиста по предмету, способного решать поставленные задачи; каталог ошибок, где представлены все возможнее отклонения от правильного результата (по сравнению со специалистом); модуль обучения - экспертную систему, предназначенную для преподавания.

Система обеспечивает выполнение следующих функций: по поведению пользователя определяет, что ему известно и какие недочеты или ошибки ему присущи; рассматривает вопрос о том, в какой момент следует прервать процесс решения задачи и что при этом нужно сообщить обучающемуся; осуществляется подбор задач, которые надлежит решить пользователю, и когда следует переходить к изучению нового материала.

Такие решения принимаются на основании некой внутренней модели знаний, которыми располагает обучающийся, и испытываемых им затруднений, что позволяет учителю организовать обучение в зависимости от индивидуальных особенностей студента.

Система должна иметь интерфейс. Необходимо учитывать особенности общения человека с машиной, т.е. предусмотреть, как придать информации форму, понятную для обучающегося, как задавать ему вопросы и как обеспечить возможность ввода в систему его ответов, а также решить, что именно должно размещаться на экране дисплея.

Подсказки в виде вопросов или напоминаний о преследуемых на этом этапе целях, пошаговая проработка требуемого алгоритма учителем и др., все это осуществляется в режиме планирования, в который система переходит в случае затруднения обучающегося. При необходимости учитель сам может достроить небольшой отрезок программы, тем самым, давая возможность учащемуся продолжить программирование.

Главное в интерфейсе - структурный редактор, через который в машину вводится программа. Редактор уравнивает число скобок и указывает позиции для размещения аргумент каждой функция. Это освобождает обучающегося от необходимости отвлекаться на синтаксис, а сосредоточится на смысловой нагрузке задачи.

Для ввода и хранения правил, вопросов-подсказок и переводов в форме текстовых файлов используется стандартный текстовый экранный редактор.

Нужна стандартная программа для считывания лексем из файла входных данных.

Нужны программы обработки списков и управления памятью. Надо иметь стандартную процедуру, которая определит, присутствует ли тот или иной конкретный признак в проверяемом списке.

Рассуждения можно проводить в соответствии с алгоритмом обратной цепочки логических выводов. Можно и согласно принципу прямой цепочки рассуждений - в любой момент консультации просматриваются условия для всех правил, отыскивая правило, для которого условие оказывается истинным.

С учетом изложенных выше требований и на основе теоретических исследований, представленных во второй главе данной диссертации, была разработана специализированная интеллектуальная контрольно-обучающая система RADAR, которая оказывает поддержку в изучении нового языка программирования на базе знаний одного из них.

Корректировка ошибок неадекватности

Неправильное понимание

Примеры .

Вопросы

Рис. 24 Обобщенная структура системы RADAR.

На рисунке 24 приведена обобщенная структура системы RADAR. Контролируемая программа, созданная обучающимся, изначально попадает в

Отлаженная программа

Семантика

Условия задачи I

Сту, тенческая программа

Анализатор j прагматики ^ Репетитор анализатор (систему, образованную на правилах), которая оценивает ошибки программирования.

Анализатор выдает команду на модуль обучения (репетитор) в том случае, если обнаружены ошибки.

Модель обучения анализатора системы RADAR показан на рисунке 25. Он формулирует гипотезы о возможных причинах ошибки с помощью консультаций с базой знаний, которая описывает казуальные отношения между составляющими языка программирования и ошибками.

FOR WHILE LOOP VARIABLE

Отлаженная i программа |

Студенческая программа

Рис. 25 Модель анализатора системы RADAR

При этом тренировочные упражнения погружают обучаемых в реальную профессиональную обстановку и способствуют выработке навыков решения профессиональных задач. Однако при программируемом обучении деятельность обучаемого регламентируется жестким алгоритмом, не обеспечивающим полной свободы при выборе решения. Одной из причин неумения решать задачи является то, что пользователи, обычно, обладая некоторой суммой знаний, не выделяют действий, которые надо произвести, чтобы получить решение. Для повышения активности обучаемых, развития способности к самостоятельному анализу ситуацией поиску решений в

Семантический анализатор

П рагмати ческий анализатор ¡

Объекты Отношения > Ошибки /— Исправление неадекватности некорректности системе формируют учебные проблемные ситуации, которые отличаются от реальных тем, что допустимые, оптимальные и неверные варианты решения уже известны и заложены в ИКОС. Частная задача формулируется таким образом, чтобы возникла ситуация, решить которую обучаемый может лишь в результате анализа направления своей мыслительной деятельности. Ограничений при выборе решения не накладывается, но в то же время направление поиска не является совершенно неопределенным. ИКОС осуществляет поэтапный контроль за ходом рассуждений, предлагает дополнительный вариант решения, позволяет перебрать все возможные пути решения и выполнить их сравнительный анализ.

Процесс обучения выглядит так: ставится частная задача с конкретной целью обучения. Задача формулируется таким образом, чтобы возникла проблемная ситуация. Содержание постановки задачи нацеливает обучаемых на формирование гипотез, с чего и начинается процесс решения. После анализа задачи и способов решения обучаемый осуществляет пробные шаги в реализации выбранного способа. Если он выбрал адекватный вариант решения, то осуществляется анализ смыслового содержания ответа. Если обучаемый дал допустимый ответ, но не лучший, ИКОС указывает ему на приемлемость, однако рекомендует получить более правильный вариант ответа. Если выбранный вариант неприемлем, то обучаемому сообщается об этом, а факт выбора неправильного пути фиксируется. В процессе решения по запросу могут выдаваться подсказки или пути решения задачи в зависимости от начального уровня подготовки обучаемого. Если обучаемый успешно справился с текущей задачей, то ставится задача более высокого уровня сложности. Процесс обучения проходит как процесс накопления основных понятий обучаемого. Процесс заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающего. Основные понятия отражают цель обучения на каждом шаге. Уточняющие понятия не имеют самостоятельного значения и играют роль признака, что облегчает задачу адаптации, а следовательно, и определяют последовательность обучения.

Система обучения внедрена в учебный процесс Пензенского государственного университета на кафедре конструирования приборов и на ПО «ЭРА» для обучения лиц принимающих решения в рамках использования АСУТПП, разработанной с использованием материалов данной диссертации.

Заключение

По материалам, изложенным в данной диссертационной работе, можно сделать следующие выводы.

1. На основе современных САЬБ-технологий и существующего методического и программного обеспечения проведен анализ текущего состояния задач проектирования и управления сложными производственными комплексами в условиях больших потоков информации с позиций возможности разработки единого подхода к их решению.

2. Теоретически разработан метод ситуационного подхода к концептуальному анализу состояния объекта, включающий синтез программного обеспечения для исследования концептуальной модели предметной области при возможности пополнения и доопределения ситуации по линии экспертных оценок.

3. Предложена и теоретически обоснована иерархическая модель управления интегрированными производственными комплексами, которая при условии древовидной декомпозиции может быть реализована методами формализованного рекуррентного моделирования.

4. Показано, что объединенная методология экспертных систем совместно с методами информационных моделей и моделированием логических процессов приводит к интеллектуализации решения задач проектирования, управления и обучения.

5. Созданы и внедрены интегрированный комплекс проектирования радиоэлектронных средств систем связи и контрольно-обучающая система-тренажер, разработанные на основе проведенных теоретических и методологических исследований.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чернецов, Виктор Федорович, 2005 год

1. Автоматизация информационного обеспечения научных исследований / Стогний A.A., Каширин Ю.П. и др. Киев: Наукова думка, 1990. - 296 с.

2. Адаптивная АСУ производством: (АСУ «Сигма») / Г.И.Марчук, А.Г.Аганбегян, И.М.Бобко и др. Под ред. Г.И.Марчука. М.: Статистика, 1981.- 176 с.

3. Адаптивные системы и их приложения. Отв. ред. A.B. Медведев. Изд-во «Наука», Новосибирск, 1978.

4. Альсахаби А., Юрков Н.К. Декомпозиция задачи обучения. Кн. докл. Междун. симпоз. «Надежность и качество-99», Изд-во ПГУ, Пенза, 1999. С. 125-126

5. Амбарцумян A.A. Логическое управление технологическими процессами на основе обратной связи по отклонению//Информационные технологии в проектировании и производстве. 2001, № 4, с. 5-11.

6. Андреев А.Н. Блинов A.B., Юрков Н.К. Модели организации автоматизированного обучения. Измерительная техника, М.: 2000, № 8. С. 28-31

7. Андреев А.Н., Блинов A.B., Юрков Н.К. Концептуальный подход к внедрению информационных технологий в области моделирования. Измерительная техника, М.: 1999, № 5. С. 7-11

8. Баннов В.Я., Блинов A.B., Юрков Н.К. Система организационно-управленческой подготовки специалистов в области сервиса электронной аппаратуры. Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС.,

9. Межвуз. Сб. науч тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 2000, Вып. 10. С. 8

10. Блинов A.B., Трусов В.А., Юрков Н.К. Концепция применения информационных технологий в подготовке специалистов высшей квалификации. МНМК «Качество инженерного образования», Брянск 2000. С. 58-61

11. Бржезовский A.B., Жаков В.И., Фильчаков В.В. CASE-технология разработки пакетов прикладных программ // Вычислительный эксперимент и моделирование в системах «Технологические процессы -природные комплексы» Апатиты, 1992. - С. 15-23.

12. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Концептуальный анализ вычислительных систем. СПб: Изд. ЛИАП, 1991. - 78 с.

13. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Программная система для разработки концептуальной модели в области обработки информации // Методы и средства вычислительного эксперимента. Апатиты: Изд. КНЦ АН СССР, 1990.-С. 24-28.

14. Бржезовский A.B., Фильчаков В.В. Технология концептуального проектирования // Тезисы докладов 24 всесоюзной школы по автоматизации научных исследований. Апатиты: изд. Кольского научного центра АН СССР. 1990. - С. 6, 7.

15. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Киев: Диалектика, 1992. - 520 с.

16. В.Бауман, А.А.Дорофеюк. Моделирование поведения и интеллекта. Автоматика и телемеханика, 1982, 3, с. 95-105

17. Вендров А.М. Case-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

18. Вермишев Ю.Х. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия в сквозных процессах «проектирование производство -эксплуатация». Информационные технологии в проектировании и производстве, м., ВНИИМИ, вып. 4, 1997, с.3-7

19. Волчихин В.И., Юрков Н.К., Трусов В.А. Концептуальный подход к проблеме технологического проектирования. Информационные технологии в проектировании и производстве: Науч.-техн. журн. М.: ВИМИ, 1998, №3, с. 21-23

20. Вьюнова С.А. и др. Систематический подход к программированию, с. 72

21. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание, 1979.

22. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992.- 274 с.

23. Горбатов B.C. и др. Пакет программ для моделирования сложных динамических объектов. // Микропроцессорные средства и системы. -1990.-№3. С. 24-26.

24. Гридина Е.Г. Юрков Н.К. К вопросу создания формальной модели интеллектуальной компьютерной обучающей системы. Новые информационные технологии в проектировании, Международная Школа молодых ученых и специалистов, Гурзуф, 1991, изд-во БГУС. с. 19-20

25. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. - 464 с.

26. Деруссо П., Рой Р., Клоуз М. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970. - 620 с.

27. Диковский А.Я. Обзор идей и методов в технологии программирования // Системная информатика. Вып. 1. Проблемы современного программирования. Новосибирск: Наука, 1991. - С. 121-173.

28. Дрибас В.П. Реляционные модели данных. Минск: Изд-во Белорус, ун-та, 1982.- 182 с.

29. Елисеев В., Трусов В.А., Юрков Н.К. Алгоритм декомпозиции задачи обучения. Кн. докл. междун. симпоз. «Надежность и качество-99», Изд-во ПГУ, Пенза, 1999. С. 548-550

30. Замулин A.B. Системы программирования баз данных и знаний. -Новосибирск: Наука, 1990. 352 с.

31. Информационные технологии производства. Современные концепции. Аналитический материал. Отчет по НИР «Технопарк», ОАО «Алмаз», М., 1997,30 с.

32. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия в сквозных процессах "проектирование производство - эксплуатация". Ю.Х.Вермишев. Информационные технологии в проектировании и производстве, М., ВНИИМИ, вып. 4, 1997, с.3-7

33. Кабанов А.Г., Давыдов А.Н., Барабанов В.В., Судов Е.В. основные направления и результаты работ по применению cals-технологий для повышения качества и конкурентоспособности военной продукции. ИТПП, 2000, № 2, с.3-6

34. Казимир В. В., Демшевская Н. В. Формальный объектно-ориентированный подход к моделированию сложных систем. В сб.: Перша м1жнародна науково-практична конференщя з програмування УкрПрог'98 - Киев: Кибернетический центр HAH Украины, 1998. - С. 593 -598.

35. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

36. Клейменов С.А., Павленко А.И., Рябов С.Н. Основы проектирования автоматизированных технологических комплексов производства элементов РЭА. М.: Высш. шк. 1984. - 120 с.

37. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1990. -544 с.

38. Концептуальное моделирование информационных систем. Под ред. В.В.Фильчакова. СПб: СПВУРЭ ПВО, 1998. - 356 с.

39. Кофанов В.А. Автоматизированная настройка модифицированных алгоритмов рекуррентного оценивания САПР АСУ ТП. Автоматизация исследований и проектирования систем управления/отв. Ред. Живоглядов В.П., АН КиргССР, Ин-т автоматики. - Ф.: Илим, 1989. - 127 с.

40. Куцевич H.A. SCADA системы. Взгляд со cTopoHbi.//PCWeek, ЗОА1. РТСофт». 1999. № 33.

41. Лапшин Э.В., Блинов A.B., Юрков Н.К. Информационные модели проектирования интеллектуальных тренажеров широкого профиля. Измерительная техника, М.: 2000, № 8. С. 23-27

42. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука. 1987.

43. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Наука, 1996.

44. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. М.: Мир, 1990. - 432 с.

45. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта:Пер. с франц.-М.,Мир, 1991,-558с.

46. Молчанов A.A. Моделирование и проектирование сложных систем. Киев : Выща шк., 1989. 234 с.

47. Морозов В.П., Дымарский Я.С. Элементы теории управления ГАП: Математическое обеспечение. -Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1984,-427 с.

48. Мясников В.А., Игнатьев М.Б., Покровский A.M. Программное управление оборудованием.: 2-е изд., Перераб. и доп. Л.: Машиностроение, Ленингр.отд-ние,1984, -427с.

49. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293с.

50. Поспелов В.Я. Автоматизация управления проектными разработками сложных изделий//Информационные технологии в проектировании и производстве. 2001, № 4, с. 3-5.

51. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.- 288 с.

52. Прангишвили И.В., Амбарцумян A.A. Основы проектирования АСУ сложными технологическими процессами. М.: Энергоатомиздат, 1994.

53. Робототехника и ГАП. В 9-ти кн. Кн. 6. Техническая имитацияинтеллекта. Учеб. пособие. Под ред. И.М.Макарова, М.: Высш. Шк., 1986, 144 с.

54. Спиров K.M. Иерархическая модель представления программ обучения с помощью ЭВМ// Современная высшая школа, М.,1987, 3(59), с. 149-153.

55. Суржко C.B. О некоторых классах алгоритмических алгебр, Кибернетика, 1990, N3, 100-104

56. Таирбеков Ч.Б. Об одном подходе к синтезу информационных моделей в проектировании технологических процессов//Информационные технологии в проектировании и производстве. 1999, № 3, с. 63-65.

57. Тартаковский A.M. Математические модели в общей системе проектирования конструкций и технологических процессов производства РЭС. Научн.-техн. Сб. Информационные технологии в проектировании и производстве. М., ВИМИ,1996, Вып. 1-2, с. 19-24

58. Технология системного моделирования./Е.Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В Емельянова и др. -М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. -520с.

59. Трусов В.А., Блинов A.B., Курносов В.Е., Юрков Н.К. Исследования кафедры КиПРА в области моделирования и информационных технологий. Труды межд. симпоз. «Надежность и качество-2001», Изд-во ПГУ, Пенза, 2001, с. 32-34

60. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. -М.: Наука, 1984. 255 с.

61. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.

62. Фостер Дж. Автоматический синтаксический анализ. М: Мир, 1974. -71 с.

63. Фрид Э. Элементарное введение в абстрактную алгебру. -М.: Мир.1979.-260 с.

64. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных. М.: Наука, 1989.-288 с.

65. Черевков К.В. Модельная база автоматизированного проектирования многофункциональных космических систем. Информационные технологии в проектировании и производстве/В ИМИ, 1996, Вып. 1-2, с. 318

66. Чернецов В.Ф. Системно-кибернетический подход к проблеме управления сложными распределенными системами. /Юрков Н.К., Гришко А.К., Чернецов В.Ф./ Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, изд-во ИИЦ, 2004, с. 65-72.

67. Чернецов В.Ф. Анализ обучаемости человека в системе «человек-машина». Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, изд-во ИИЦ, 2004, с. 377-380.

68. Юрков Н.К. Имитационное моделирование технических систем. Уч. пособие. Пенза, изд-во Пенз. политехи, ин-та, 1987. -86 с.

69. Юрков Н.К. Интегрированная производственная система. «Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС». Межвуз. сб. науч. тр., Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та. 1995. Вып.7. С. 100-103

70. Юрков Н.К. К вопросу создания интеллектуальной компьютерной обучающей системы Всесоюзн. НТС «Разработка интеллектуальных САПР СБИС и ЭС», Геленжик, 1990, М., Радио и связь. С. 13-14

71. Юрков Н.К. Модели и алгоритмы управления интегрированными производственными комплексами: Монография. Информационно-издательский центр ПГУ, 2003. - 214 с.

72. Юрков Н.К. Функционально-целевой подход к синтезу систем управления интегрированными производственными комплексами.

73. Измерительная техника, М.: 1999, № 7, С. 19-22

74. Юрков Н.К., Трусов В. А., Сальмер Г. Организация автоматизированного обучения. Контроль. Диагностика. М.: 1999, №7. С.52-53

75. Antonovich Michael. FoxPro 2. Programming Guide. Microtrend Books, 1992.

76. Byte, Special Smalltalk Issue, v.6, n.8, 1981.

77. Chambers Bill. FoxPro 2. Business & MIS Application. Microtrend Books, 1992.

78. Codd E.F. Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Comm. ACM. 1990. Vol. 13,1 6. - pp. 377-387.

79. Cox B.J. Object-Oriented Programming. Addison-Wesley, 1986.

80. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and accumulative tradition. The International Journal of Management Science,23, 5, October 1995,-pp. 51 1-523.

81. Forrester, Jay W. 1958. «Industrial Dynamics-A Major Breakthrough for Decision Makers.» Harvard Business Review, Vol. 36, No. 4, pp. 37-66.

82. Forrester, Jay W. 1971. World Dynamics. (1973 second ed.). Portland, OR: Productivity Press. 144 pp.90'Freeman, Christopher, ed., 1983. Long Waves in the World Economy, London and Boston, MA: Butterworths, 245

83. Goldberg A., Robson D. Smalltalk-80: The Language and its Implementation. Addison-Wesley, 1983, - 720 p.

84. Kim W. and Lochovsky F. Object-Oriented Concepts, Applications, and Databases. Microtrend Books, 1989.

85. Liskov, et all. Clu reference manual. Lect.Notes in Computer Science, v. 114.1. Springer Verlag, 1980.

86. Powersim 2.5 Reference Manual.-Herndon, USA: Powersim Press, 1996. -427 pp.

87. Rumbaugh J., Blacha M. Premerlani W., Eddy F. Lorensen W. Object-Oriented Modeling and Design. Prentice-Hall, Inc., 1991.

88. Salza S., Pichetti L. LOGIBASE+: efficient implementation of a rule-based interface to a computer database management system // OÑél, 1/2, 1992. pp. 77-85.

89. Simon H.A. The new science of management decision. Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall Inc., 1975.

90. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing world.-Proceeding of International UNESCO symposium, Karlsruhe, Germany, p. III.3-13, 1994.

91. Slovic P., Fichhoff B., Lichtenstein S. Behavioural decision theory.- Annu. Phsychol. Rev. vol. 28, 1997.

92. Stroustrup B. An Overview of C++. SIGPLAN Notices, v.21, n.10, 1986, -pp. 7-18.