|
работоспособность интеллектуальных мониторинговых систем, являются: температура окружающей среды, влажность, давление, уровень напряженности электромагнитного поля, радиационный фон. Данная стратегия совместно с базой знаний интеллектуальных мониторинговых систем используется для установления отклонения параметров системы от внесенных при тестировании, и о параметрах при нормальных условиях эксплуатации, имеющихся в базе знаний. При корректирующей по параметрам стратегии Sn осуществляется коррекция алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем, параметров объекта и результатов измерений. При коррекции возможно изменение алгоритма измерения в зависимости от измерительной ситуации, степени теплового или электромагнитного воздействия, их диапазона. Корректирующая стратегия дает возможность получить более точные результаты в процессе работы интеллектуальных мониторинговых систем не прибегая к принципиальному изменению алгоритма и принципов работы системы. Структурно-корректирующая стратегия Sc определяет алгоритм функционирования интеллектуальных мониторинговых систем и предполагает перестройку структуры и пршраммного обеспечения интеллектуальной системы в зависимости от сложившейся ситуации. Применение информационных технологий, развитие принципов построения информационно-измерительных систем позволяет синтезировать структуру интеллектуальных информационно-измерительных систем. Применение методов искусственного интеллекта является одним из основных направлений построения интеллектуальных волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга промышленных объектов в условиях неопределенности и воздействия внешних факторов. 1.2. [Моделирование процесса принятия решений в интеллектуальных информационно-измерительных системах мониторинга При принятии решений в интеллектуальной ИИС на каждом этапе функционирования проводится анализ достижения поставленной цели. Если цель не достигнута, то рассматриваются новые варианты решения, и процесс решения повторяется с учетом полученной информации на предыдущем этапе. Таким образом, оптимальное принятие решений сводится к выбору такого алгоритма функционирования интеллектуальной ИИС, при котором 14 |
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 информационно-измерительные системы должны иметь созданную базу знаний, адекватно отражающую информацию о предметной области и быть приспособленными для перестройки аппаратных и программных средств в соответствии с выбранной стратегией. Для проведения мониторинга в различных эксплуатационных ситуациях существует множество стратегий: S={SU,S„,SC}, где SIt идентификация параметров, измеряемых и контролируемых с помощью интеллектуальных мониторинговых систем в условиях воздействия дестабилизирующих факторов; Sn — параметрическая коррекция базовых алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем в зависимости от меняющейся ситуации; Sc — структурная коррекция, предполагающая выбор заданных алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем. Стратегия идентификации Su предполагает сбор информации о характеристиках сложного технического объекта на стадии подготовки и проведения испытаний системы в условиях воздействия дестабилизирующих факторов. Дестабилизирующими факторами, воздействующими на работоспособность интеллектуальных мониторинговых систем, являются: температура окружающей среды, влажность, давление, уровень напряженности электромагнитного поля, радиационный фон. Данная стратегия совместно с базой знаний интеллектуальных мониторинговых систем используется для установления отклонения параметров системы от внесенных при тестировании, и о параметрах при нормальных условиях эксплуатации, имеющихся в базе знаний. При корректирующей по параметрам стратегии Sn осуществляется коррекция алгоритмов функционирования интеллектуальных мониторинговых систем, параметров объекта и результатов измерений. При коррекции возможно изменение алгоритма измерения в зависимости от 135 измерительной ситуации, степени теплового или электромагнитного воздействия, их диапазона. Корректирующая стратегия дает возможность получить более точные результаты в процессе работы интеллектуальных мониторинговых систем не прибегая к принципиальному изменению алгоритма и принципов работы системы. Структурно-корректирующая стратегия Sc определяет алгоритм функционирования интеллектуальных мониторинговых систем и предполагает перестройку структуры и программного обеспечения интеллектуальной системы в зависимости от сложившейся ситуации. Применение информационных технологий, развитие принципов построения информационно-измерительных систем позволяет синтезировать структуру интеллектуальных ВОИИС. Применение методов искусственного интеллекта является одним из основных направлений построения интеллектуальных волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга сложных технических объектов в условиях неопределенности и воздействия внешних факторов. 4.2. Моделирование процесса принятия решений в интеллектуальных ВОИИС мониторинга При принятии решений в интеллектуальной ВОИИС на каждом этапе функционирования проводится анализ достижения поставленной цели. Если цель не достигнута, то рассматриваются новые варианты решения, и процесс решения повторяется с учетом полученной информации на предыдущем этапе. Таким образом, оптимальное принятие решений сводится к выбору такого алгоритма функционирования интеллектуальной ВОИИС, при котором будет максимальным критерий технической эффективности системы, зависящий от стратегий поиска оптимальных решений. 136 |