|
самообучающиеся системы (индуктивные, нейронные сети, прецедентные, информационные хранилища); адаптивные информационные системы (CASE технологии, компонентные технологии). Выбор методов и технических средств реализации интеллектуальных систем представляет собой отдельную задачу, решаемую исходя из специфики сложного технического объекта, опыта разработчиков и наличие материальных, человеческих и временных ресурсов. Применение искусственного интеллекта в мониторинговых системах позволяет расширить функциональные возможности системы, повысить точность, оперативность, эффективность, надежность и улучшить другие характеристики и параметры в результате выполнения определенных требований к системе и решения следующих проблем [130]: проведение многоканальных измерений с высокой точностью, сбор информации с измерительных преобразователей (датчиков), автоматизация исследований и испытаний, градуировка и поверка датчиков, контроль параметров среды в производственных процессах; выполнение последовательности измерительных процедур и обработка первичной информации, принятие решений и представления результатов в цифровом виде; возможность синтеза алгоритма функционирования интеллектуальных мониторинг овых систем в текущей ситуации; идентификация информации об окружающей среде, адаптация к воздействиям внешних и внутренних дестабилизирующих факторов; решение проблемы оперативного и систематического пополнения базы знаний; обеспечение высокого быстродействия для выполнения в системе расчетов, оптимизации, принятия решений, прогноза и моделирования результатов измерений в реальном масштабе времени. преобразование измерительной информации в цифровую форму, которая обеспечивает высокую помехоустойчивость при передаче сигналов, стабильность обработки параметров, независимость от времени и влияния изменений в окружающей среде, действия дестабилизирующих факторов; обеспечение гибкости системы в результате способности к перестройке структуры аппаратных средств, измерительных и управляющих функций посредством программных средств; реализация модульного принципа проектирования на базе современных открытых стандартов, возможность модернизации путем установки требуемых модулей и замены прикладного программного 12 |
адаптивные информационные системы (CASE технологии, компонентные технологии). Выбор методов и технических средств реализации интеллектуальных систем представляет собой отдельную задачу, решаемую исходя из специфики сложного технического объекта, опыта разработчиков и наличие материальных, человеческих и временных ресурсов. Применение искусственного интеллекта в мониторинговых системах позволяет расширить функциональные возможности системы, повысить точность, оперативность, эффективность, надежность и улучшить другие характеристики и параметры в результате выполнения определенных требований к системе и решения следующих проблем [130]: проведение многоканальных измерений с высокой точностью, сбор информации с измерительных преобразователей (датчиков), автоматизация исследований и испытаний, градуировка и поверка датчиков, контроль параметров среды в производственных процессах; выполнение последовательности измерительных процедур и обработка первичной информации, принятие решений и представления результатов в цифровом виде; возможность синтеза алгоритма функционирования интеллектуальных мониторинговых систем в текущей ситуации; идентификация информации об окружающей среде, адаптация к воздействиям внешних и внутренних дестабилизирующих факторов; решение проблемы оперативного и систематического пополнения базы знаний; обеспечение высокого быстродействия для выполнения в системе расчетов, оптимизации, принятия решений, прогноза и моделирования результатов измерений в реальном масштабе времени. преобразование измерительной информации в цифровую форму, которая обеспечивает высокую помехоустойчивость при передаче сигналов, 133 стабильность обработки параметров, независимость от времени и влияния изменений в окружающей среде, действия дестабилизирующих факторов; обеспечение гибкости системы в результате способности к перестройке структуры аппаратных средств, измерительных и управляющих функций посредством программных средств; реализация модульного принципа проектирования на базе современных открытых стандартов, возможность модернизации путем установки требуемых модулей и замены прикладного программного обеспечения, обеспечение работы в различных условиях: в цехах предприятий, в научных лабораториях, при удаленном доступе, в полевых условиях при воздействии внешних дестабилизирующих факторов; разработка программного обеспечения, осуществляющего первичную математическую обработку информации по заданным формулам и аппроксимирующим зависимостям, передачу результатов измерений в локальную сеть предприятия в процессе измерения параметров объекта мониторинга, формирование базы знаний в системе; обработка полученных массивов данных с помощью специализированных пакетов прикладных программ для решения вопросов прогнозирования, идентификации и управления измерениями, перенос результатов измерений в вычислительную систему, их сохранения, просмотра, анализа, а также печати отобранных результатов в виде таблиц с указанием времени и даты проведения измерений и контроля параметров объекта. Необходимость применения интеллектуальных мониторинговых систем возникает также в тех случаях, когда предметная область, например, физическая природа параметров мониторинга, постоянно находится в процессе развития. Поэтому основой таких интеллектуальных систем является постоянно развиваемая модель предметной области на основе непрерывно пополняемой базы знаний. В связи с этим интеллектуальные 134 |