Краткий обзор систем диагностики

Процедура диагностики состоит из двух этапов. На первом этапе определяется сам факт наличия нарушения, а затем, на втором этапе, производится его идентификация, т.е. выяснение причины, вызвавшей это нарушение. Естественно, что диагноз строится на основании информации о контролируемом процессе, которая, в основном поступает в реальном времени с датчиков. Однако, для обеспечения требуемой глубины диагностики, определяемой способностью системы различать причины, проявляющиеся практически одинаково, этой информации обычно не достаточно. Поэтому необходимо привлекать дополнительную информацию, такую как результаты лабораторных анализов, качественные характеристики процесса, определяемые оператором, данные о поверках датчиков и сроках работы оборудования и т.п.

Процедуры диагностики производятся на основе моделей, связывающих в том или ином виде некоторые наблюдаемые характеристики процесса (диагностические показатели, симптомы) с причинами, вызвавшими отклонение процесса от регламентных рамок. Такие модели получили название диагностических. Их основное отличие от обычных моделей состоит в том, что они описывают анормальные состояния процесса, нештатные и, естественно, нежелательные ситуации, в которые попадает процесс.

Можно выделить три группы типов диагностических моделей, используемых при построении систем диагностики. Это - модели, учитывающие количественные связи между переменными (для простоты назовем их количественными моделями), учитывающие только качественные соотношения между ними, и модели, строящиеся на массивах зарегистрированных значений переменных процесса во время его работы.

Из-за отсутствия для рассматриваемого технологического процесса очистки сточных вод математических моделей, обеспечивающих хорошую степень адекватности и удобных для использования в системах реального времени, используют диагностические модели, построенные на экспертной информации. В этом случае система диагностики фактически представляет собой экспертную диагностическую систему.

Экспертные системы – это компьютерные программы, которые предназначены для формализации и использования знаний экспертов в некоторой предметной области. Система реагирует на предъявляемые ей задания, ситуации и вопросы с выдачей советов, прогнозов или прямыми действиями, аналогичными действиям человека.

Важность экспертных систем состоит в следующем:

- технология экспертных систем существенно расширяет круг задач управления, решаемых вне зависимости от наличия адекватных математических моделей управляемых объектов;

- объединение технологии экспертных систем с технологией традиционного управления добавляет новые качества автоматизированным системам, за счет дополнения системы управления механизмом принятия решений, основанном на опыте экспертов.

Экспертные системы предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к управлению, основанного на математических моделях и формализованных алгоритмах управления.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

- ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

- ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

- большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

- динамически изменяющимися данными и знаниями.

По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном, логическом уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью производить интерпретацию полученных данных в соответствии с правилами, базирующимися на человеческом принципе построения вывода. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.

Экспертные системы, используемые в системах автоматизации процессов очистки сточных вод рассмотрены в следующем параграфе.

Дата добавления: 2015-07-15