План лекції

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

Контрольні питання

1. Поясніть, з якою метою застосовується КІС?

2. Розкажіть, які властивості мають емпірична система й інформаційний образ?

3. Поясніть, як реалізується методика побудови концептуальної моделі КІС?

Література – [8].

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

2. Характеристика методів моделювання процесів подання 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 в інформаційний ресурс. Таке перетворювання відбувається в процесі застосування відповідних механізмів і алгоритмів, які побудовані, відповідно до необхідності вирішувати те чи інше практичне завдання 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 розраховування рівнів надійності тих же модулів і блоків. Таким чином, інформаційний ресурс може бути представлений у вигляді сукупності бази знань або системи метаданих.

У процесі експлуатації ЕА під час побудови ефективних програм оцінки технічного стану суттєве значення має використання відповідних баз знань, які вміщують оптимальний інформаційний ресурс. Однак важливо визначити форму подання інформаційного ресурсу як одну із основних складових системи знань. Наприклад, ситуація відмови ЕА, як відомо, має ймовірний характер. Тому для визначення математичного очікування часу появи цих відмов необхідно задаватися тим чи іншим законом розподілу випадкової величини. Для цього потрібно сформувати базу даних статистики відмов, обробити статистичні дані й 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 наведено безпосередньо в тому вигляді, в якому вони застосовуються на практиці. Необхідно знання щодо експлуатаційних характеристик ЕА надати у вигляді інформаційного відображення. Для цього застосовуються моделі подання знань.

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

Під час використання логічного моделювання процесу подання знань інформаційна структура знань репрезентується як система логіки предикатів першого порядку. Тому 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 визначено єдність теоретичного обґрунтування і можливість реалізації системи формально точних визначень і висновків. Наприклад, проведення аналізу техніко-економічних наслідків раптової відмови 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 завдань різного рівня складності, а саме: локалізації відмов до модуля і локалізації відмов до функціонального елемента. Тому неформалізоване представлення знань експерта при логічному моделюванні не може мати чіткої логіки предиката.

В системі використання продукційних моделей (моделі правил) процес подання знань подано через сукупність правил виду „ЯКЩО–ТО ”. Інформаційні системи з базами знань, що побудовані на основі результатів продукційного моделювання, носять назву продукційних систем. Продукційні системи класифікуються як системи із прямими висновками, так і системи із зворотними висновками. Типовими зразками першого типу є системи, у яких інформаційний ресурс використовується для вирішення експлуатаційних завдань діагностичного характеру (завдань оцінки технічного стану ЕА), а типовими представниками системи другого типу є такі системи, у яких інформаційний ресурс використовується для вирішення завдань проектування модулів, блоків ЕА або завдань управління процесом експлуатації. Продукційні системи з 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 завдань 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, належить фреймова модель, що є ергономічною системою, яка формується на основі єдиної теорії аналізу пам’яті людини і його свідомості. Під час використання зазначеного типу моделювання процесу формування і представлення знань важливо коректно використовувати терміни і визначення. Поняття фрейм використовується під час проведення структуризації (упорядкування) даних у процесі аналізу деякого концептуального об’єкта (наприклад, об’єкта оцінки технічного стану). Кожен фрейм описує один об’єкт на концептуальному рівні. Якісні і кількісні характеристики об’єкта описуються з використанням поняття слота, який є формальним елементом фрейма. На концептуальному рівні структуризація взаємовідносин між фреймом і слотом може бути зображена таким чином:

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

Мова (процес) подання знань, заснованих на фреймовій моделі, достатньо ефективна для аналізу складних багатофакторних завдань, в результаті якого необхідно обґрунтовано прийняти рішення. До таких завдань, наприклад, можна віднести розроблення оптимального алгоритму діагностування блоків ЕА. Також в процесі оптимізації необхідно визначити один із двох критеріїв оптимізації: – максимальна ймовірність появи відмови і – мінімальна вартість робіт процесу локалізації відмови. В результаті вирішується мінімальне завдання оптимізації.

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

Отже, під час використання інформаційного ресурсу для оцінки технічного стану ЕА, який може бути представлений у формі знань, необхідно розробити адекватне інформаційне відображення реальної предметної області. Таку завдання обумовлене тим, що автоматизація програми оцінки технічного стану ЕА здійснюється внаслідок застосування сучасної обчислювальної техніки. Для вирішення поставленого завдання необхідно провести класифікаційний аналіз предметної області, суть якого полягає у встановленні подібності між окремими елементами цієї предметної області. Результатом такого аналізу є формування таксонів, які об’єднують об’єкти з однаковим ступенем подібності. Сукупність таксонів утворює сітку таксонів різного рангу.

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

Наведемо 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. Формулюється завдання оцінювання 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.