Введение к работе
Актуальность проблемы. Наиболее интенсивно развивающимся направлением мировой образовательной системы является теория и методология дистанционного образования. Одна из главных проблем в этой области, заключающаяся в переносе методик инженерного образования в новую среду, может быть решена только с разработкой тренажерных комплексов, ориентированных на работу в глобальной сети.
Анализ процесса обучения проектированию измерительных и управляющих систем, показал, что этап, наименее охваченный информационными технологиями и отличающийся наибольшим уровнем ошибок студентов, связан с разработкой различных схемных решений.
Стратегия проектирования на основе постепенной детализации технического решения хорошо понимается студентами в общем виде. Однако применение этой стратегии при решении практических задач инженерного проектирования обычно вызывает большие сложности. Проведенные исследования показывают, что основной причиной таких ошибок является отсутствие у обучаемого ассоциативных связей между различными моделями представления объекта на разных этапах проектирования.
Для передачи эмпирических знаний успешно применяются различные тренажерные комплексы, в том числе комплексы, обучающие решению творческих задач проектирования технических систем, наладке оборудования и т.п. В отличие от программ по обучению базовым понятиям (математические формулы, определения) или директивным нормам (правила дорожного движения), указанные тренажеры должны помочь студенту осмыслить теоретические знания, сформировать личные эвристики для их применения. С этих позиций тренажер становится не столько средством обучения, сколько инструментом извлечения знаний и формирования личного опыта.
Как показали проведенные эксперименты с тренажерами, обучающими решению задач проектирования систем автоматизации, эффективность этих комплексов во многом зависит от трех факторов:
организации предметных знаний,
степени автоматизации труда преподавателей, применяющих эти тренажеры,
степени индивидуализации сценария работы и информационных средств поддержки пользователя.
Ослабить негативные факторы можно путем включения в состав тренажерных комплексов интеллектуальных модулей поддержки обучения, которые обеспечат решение задач автоматической подготовки (генерации) вариантов моделей схем промышленной автоматики и автоматическую проверку проектных решений, подготовленных студентами.
Задачи автоматической генерации различных видов схем автоматизации (структурных, функциональных, принципиальных электрических) относятся к классу комбинаторных задач структурного синтеза, отличаются большой размерностью и отсутствием универсальных методов и алгоритмов решения. Как
показывает опыт создания САПР, обычно задачи этого класса решаются с использованием различных интерактивных пакетов и графических редакторов. Известны решения, поддерживающие интерактивные алгоритмы подготовки отдельных видов документации (схем трубных проводок, монтажно-коммутационных схем) на системы автоматизации (СА), однако они предполагают наличие соответствующего решения из класса щзинцшшальных электрических схем. Все указанные разработки относятся к классу промышленных САПР и не поддерживают операции проверки и анализа решения пользователя. Перечисленные факты позволяют считать тему диссертации актуальным направлением исследования.
Целью диссертационной работы является создание моделей и алгоритмов синтеза схем для тренажерного комплекса, обучающего проектированию систем автоматизации.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Выполнить анализ автоматизированных обучающих систем, и процесса обучения проектированию схем систем автоматизации. Разработать структуру интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения.
Разработать концептуально-логическую модель представления предметных знаний, включающую знания об элементах технических средств автоматики (ТСА), структуре объекта проектирования (СА) и способах преобразования моделей схем.
Разработать алгоритмы синтеза моделей функциональных и принципиальных электрических схем систем автоматизации.
Разработать алгоритм проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе.
Разработать методику обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения НТК.
Создать программное обеспечение для интеллектуальных модулей поддержки обучения, обеспечивающих автоматическую генерацию моделей схем промышленной автоматики и автоматическую проверку проектных решений, подготовленных студентами.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в качестве базовой методологии, являющейся основой исследования, в работе использовались методы структурного системного анализа. Также использованы: теория множеств (при разработке информационных моделей и моделей интерпретаций онтологии), элементы теории графов и теории автоматизированного проектирования (при создании моделей и алгоритмов автоматизированной проверки учебных проектных решений, созданных в интеллектуальном тренажерном комплексе).
Новые научные результаты:
Новая структура интеллектуального тренажерного комплекса, ориентированного на функционирование в глобальной сети, автоматизацию труда преподавателя и эффективную реализацию индуктивных методик обучения.
Концептуально-логическая модель предметной области, включающая таксономии "Элементы ТСА" и "Интерфейсы ТСА", множества экземпляров концептов, множество отношений.
Обобщенная атрибутивная модель базового концепта (устройства автоматики) предметной области.
Постановка задачи синтеза принципиальной электрической схемы системы автоматизации как задачи последовательной трансформации моделей: СС (структурная схема) —> ФС (функциональная) => ПЭС (принципиальная электрическая) / МКС (монтажно -коммутационная).
Продукционные модели представления инженерных приемов синтеза цепей СА и алгоритмы синтеза моделей функциональных и принципиальных электрических схем систем автоматизации.
Практическая ценность работы:
Создана методика обучения проектированию схем систем автоматизации на основе информационного и программного обеспечения интеллектуального тренажерного комплекса.
Разработано программное обеспечение для задач обучения автоматическому проектированию схем систем автоматизации, включающее графические редакторы структурных и функциональных схем, модули генерации знаковых моделей функциональных и принципиальных электрических схем автоматизации, а также проверке знаковых моделей учебных решений.
Создан программно-инструментальный комплекс ведения БД по техническим средствам автоматики. База данных включает описания технических устройств на множестве из 200 характеристик, в том числе описания функциональных и конструктивных особенностей блоков и ограничений на условия подключения внешних цепей.
Основные положения, выносимые на защиту:
1.Каждому уровню проектирования должна соответствовать, по меньшей мере, одна модель ОП (Система / Схема); необходима иерархия схемных моделей вида: СС (структурная схема) => ФС(функциональная) => ПЭС (принципиальная электрическая) —> МКС (монтажно-коммутационная) схема системы автоматизации. Процедурные знания должны охватывать методы преобразования всех выделенных моделей ОП.
2. Необходимым условием для перехода от модели СС к модели ФС является наследование всех свойств объектов, перечисленных в СС. Аналогичные условия для перехода от модели ФС к модели ПЭС; для каждой цепи, существующей в модели ФС, обязательно должно быть соответствующее отображение
в модели ПЭС.
В основу любой модели схемы положено бинарное отношение "соединять". В зависимости от множества элементов, на основе этого отношения и ряда дополнительных отношений, характеризующих отдельные свойства элементов, можно получить различные модели схемы системы автоматики.
Алгоритмы, программное и информационное обеспечение синтеза схемных решений систем автоматизации.
Внедрение результатов. Результаты исследований, включающие программное и методическое обеспечение интеллектуального тренажерного комплекса, обучающего проектированию схем систем автоматизации, переданы для использования в учебном процессе Московского инженерно-физического института (государственного университета), а также внедрены в учебный процесс Тверского государственного технического университета.
Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I 'международной конференции "Системные, информационные и технические средства и технологии в профессиональной деятельности, образовании, оздоровлении и профилактике", - 2003, Геленджик, на X международной конференции "Современные технологии обучения" - 2004, С-Пб, на ГХ международной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы (ШЕЕ AIS'04)", Таганрог-Дивноморское, на ГХ национальной международной конференции по искусственному интеллекту "КИИ-2004", Тверь.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, из них 5 статей и 1 тезисы.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 134 страницах машинописного текста, в том числе на 21 рисунке и в 28 таблицах. Список использованной литературы включает ИЗ наименований.
