Формування і використання інформаційного ресурсу в процесі побудови програми оцінки технічного стану електронної апаратури

План лекції

1. Класифікаційний аналіз блоків ЕА як об’єктів оцінки ТС.

2. Характеристика методів моделювання процесів представлення знань.

3. Методика проведення програми оцінки ТС блоків ЕА з урахуванням використання інформаційного ресурсу.

 

В процесі експлуатації електронної апаратури обов’язково інтегрується інформація щодо функціональної поведінки модулів і блоків. Це і статистика про відмови модулів та блоків, це і інформація про вимушені заміни функціональних елементів тощо. Як уже зазначалось, така інформація збирається і формується у вигляді банків даних. Ефект від використання інформації досягається тоді, коли зазначена інформація перетворюється у інформаційний ресурс. Таке перетворювання відбувається за рахунок застосування відповідних механізмів і алгоритмів, які побудовані, виходячи із необхідності вирішувати ту чи іншу практичну задачу експлуатації ЕА. Наприклад, інформація щодо відмов блоків може бути використана для формування оптимального обсягу запасних функціональних елементів, за допомогою яких здійснюється відновлення модулів і блоків або для розрахунків рівнів надійності тих же модулів і блоків. Таким чином, інформаційний ресурс може бути представлений у вигляді сукупності бази знань або системи метаданих.

В процесі експлуатації ЕА при побудові ефективних програм оцінки технічного стану суттєве значення має використання відповідних баз знань, які вміщують оптимальний інформаційний ресурс. При цьому, важливо визначити форму подання інформаційного ресурсу як одну із основних складових системи знань. Наприклад, ситуація відмови ЕА, як відомо, має імовірний характер. Тому, для визначення математичного очікування часу появи цих відмов, необхідно задаватися тим чи іншим законом розподілу випадкової величини. Для цього необхідно сформувати базу даних щодо статистики відмов, обробити статистичні данні і визначити щільність розподілу відмови як дискретної випадкової величини. В цьому випадку необхідно використати інформаційний ресурс бази знань.

Оскільки логічні висновки і дії над знаннями здійснюються програмним шляхом, знання не можуть бути представлені безпосередньо в тому вигляді, в якому вони застосовуються на практиці. Необхідно знання щодо експлуатаційних характеристик ЕА представити у вигляді інформаційного відображення. Для цього застосовуються моделі подання знань.

Враховуючи сучасні техніко – економічні характеристики процесу експлуатації ЕА, можна виділити чотири типові моделі процесу представлення (подання) знань або процесу використання інформаційного ресурсу: логічні, продукційні, фреймові та моделі семантичної мережі.

При використанні логічного моделювання процесу подання знань інформаційна структура знань представляється системою логіки предикатів першого порядку. При цьому, логічний висновок формується за допомогою силогізму (якщо з А випливає дія В, а з ситуації В випливає дія С, то логічно з А випливає С). Перевагою логічної моделі процесу подання знань є єдність теоретичного обґрунтування і можливість реалізації системи формально точних визначень і висновків. Наприклад, проведення аналізу техніко-економічних наслідків при раптовій відмові в експлуатації ЕА. Однак, зазначений метод логічного моделювання має суттєві обмеження для формування складних структур баз знань. Наприклад, база знань не може вміщувати інформаційний ресурс для вирішення двох задач різного рівня складності, а саме, локалізація відмов до модуля і локалізація відмов до функціонального елемента. Тому, неформалізоване представлення знань експерта при логічному моделюванні не може мати чіткої логіки предикату.

У системі використання продукційних моделей (моделі правил) процес подання знань представляється сукупністю правил виду „ЯКЩО - ТО ”. Інформаційні системи з базами знань, побудованих на основі результатів продукційного моделювання, носять назву продукційних систем. Продукційні системи класифікуються як системи із прямими висновками, так і системи із зворотними висновками. Типовими представниками першого типу є системи, у яких інформаційний ресурс використовується для вирішення експлуатаційних задач діагностичного характеру (задачі оцінки технічного стану ЕА), а типовими представниками системи другого типу є такі системи, у яких інформаційний ресурс використовується для вирішення задач проектування модулів, блоків ЕА або задач управління процесом експлуатації. Продукційні системи із прямими висновками включають три основні компоненти: базу правил, які складають основу формування інформаційного ресурсу; базу даних, які вміщують необхідний і достатній обсяг інформаційного ресурсу для вирішення задач оцінки технічного стану та інтерпретатор для отримання логічного висновку і прийняття рішення. У сукупності база правил і база даних утворюють базу знань, а інтегратор реалізує функцію процесу управління і прийняття рішень.

До третього типу моделей, які представляють процес подання знань, відноситься фреймова модель. Фреймова модель являє собою ергономічну систему, яка формується на основі єдиної теорії аналізу пам’яті людини і його свідомості. При використанні зазначеного типу моделювання процесу формування і представлення знань важливо коректно використовувати терміни і визначення. Поняття фрейм використовується при проведенні структуризації (упорядкування) даних в процесі аналізу деякого концептуального об’єкту (наприклад, об’єкту оцінки технічного стану). Кожен фрейм описує один об’єкт на концептуальному рівні. Якісні і кількісні характеристики об’єкту описуються з використанням поняття слота, який являється формальним елементом фрейма. На концептуальному рівні структуризація взаємовідносин між фреймом і слотом може бути представлена наступним чином.

 

В переліку значення слота практично можуть бути будь – які параметри або характеристики досліджуваного процесу. Наприклад, обсяг параметрів контролю, статистичні дані щодо відмов модулів, функціональних елементів тощо.

Мова (процес) подання знань, заснованих на фреймовій моделі, достатньо ефективна для аналізу складних багатофакторних задач, в результаті якого необхідно обґрунтовано прийняти рішення. До таких задач, наприклад, можна віднести розробку оптимального алгоритму діагностування блоків ЕА. При цьому, в процесі оптимізації необхідно визначити один із двох критеріїв оптимізації:  - максимальна імовірність появи відмови і  - мінімальна вартість робіт процесу локалізації відмови. В результаті вирішується мінімаксна задача оптимізації.

Семантичною мережею називається структура даних, що має певний зміст інформаційного ресурсу. Семантична мережа як топологія представляє систему знань у вигляді цілісного образа мережі, вузли якої представляють об’єкти оцінки ТС, а дуги адекватні інформаційним потокам між об’єктами. Інтерпретація семантичної мережі здійснюється за допомогою спеціальних процедур, які відповідають реальним задачам оцінки технічного стану модулів і блоків ЕА.

Із викладеного можна зробити висновок, що при використанні інформаційного ресурсу для оцінки технічного стану ЕА, який може бути представлений у формі знань, необхідно розробити адекватне інформаційне відображення реальної предметної області. Така задача обумовлена, перш за все тим, що автоматизація програми оцінки технічного стану ЕА здійснюється за рахунок застосування сучасної обчислювальної техніки. Для вирішення поставленої задачі необхідно провести класифікаційний аналіз предметної області, суть якого полягає у встановленні збіжностей між окремими елементами цієї предметної області. Результатом такого аналізу є формування таксонів, які об’єднують об’єкти з однаковим ступенем збіжностей. В свою чергу, сукупність таксонів утворює сітку таксонів різного рангу.

З практичної точки зору, в результаті проведення процедури класифікаційного аналізу виявляється, наприклад, сукупність дискретних і безперервних блоків; ненадійні функціональні елементи; режими настройки і регулювання модулів тощо. Такий підхід дозволяє визначити початкову структуру формування алгоритму оцінки технічного стану досліджуваного об’єкту.

Враховуючи викладений матеріал, представимо програму проведення процесу оцінки технічного стану ЕА:

1. Проводиться класифікаційний аналіз ЕА з метою групування блоків за функціональними властивостями (дискретної, безперервної дії або комбіновані).

2. Формується постановка задачі оцінки ТС (контроль працездатності, діагностування, прогнозування).

3. Проводиться концептуальний аналіз інформаційного ресурсу в базах знань (в системі метаданих).

4. Визначаються методи та засоби моделювання процесу представлення знань.

5. Розробляється топологія семантичної мережі щодо реалізації процесу оцінки технічного стану ЕА.

6. Визначається критерій оптимізації процесу використання інформаційного ресурсу.

7. Формується оптимальна програма оцінки технічного стану ЕА з урахуванням глибини локалізації відмов.

Для досягнення необхідного рівня ефективності зазначеної програми для блоків ЕА як об’єктів оцінки технічного стану враховуються значення рівня контроле- і ремонтопридатності.

 

 

Контрольні питання

1. Яке значення має інформаційний ресурс при вирішенні задачі оцінки технічного стану ЕА?

2. Які види моделювання застосовуються для процесів подання знань при формуванні БЗ?

3. Із яких етапів складається програма оцінки ТС за умов використання інформаційного ресурсу?

 

Рекомендована література [7]; [8].