Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ состояния вопросов автоматизации процессов прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов 12
1.1. Анализ сложных многопараметрических технических объектов 12
1.2. Анализ методов и средств оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов 27
1.3. Анализ существующих средств автоматизации процессов оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов 42
1.4. Постановка задачи исследования 51
Выводы по первой главе 52
2 Разработка и исследование моделей автоматизированной системы оценки и прогнозирования состояния сложных многопараметрических технических объектов 55
2.1. Разработка визуальной модели жизненного цикла сложного многопараметрического технического объекта 55
2.2. Моделирование поведения сложного многопараметрического технического объекта на
стадии эксплуатации 63
2.3. Моделирование технологического процесса проведения оценки СТО 67
2.4. Разработка визуальной модели базы данных и правил вывода оценки и формирования прогноза технического состояния сложных многопараметрических объектов... 69
Выводы по второй главе 83
3 Разработка и исследование алгоритмов автоматизированной системы оценки и прогнозирования состояния сложных многопараметрических технических объектов 84
3.1. Разработка архитектуры автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО 84
3.2. Разработка структуры базы данных автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО 111
3.3. Разработка пользовательского интерфейса автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО 116
Выводы по третьей главе 122
4 Исследование вопросов реализации автоматизированной системы оценки и прогнозирования состояния сложных многопараметрических технических объектов и примеры ее внедрения 122
4.1. Проведение оценки текущего технического состояния СТО 122
4.2. Прогнозирование изменения технического состояния СТО 126
4.3. Оценка эффективности внедрения автоматизированной системы оценки и прогнозирования состояния сложных многопараметрических технических объектов и примеры ее внедрения 128
Выводы по четвёртой главе 129
Заключение 130
Литература
- Анализ сложных многопараметрических технических объектов
- Анализ методов и средств оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов
- Разработка визуальной модели жизненного цикла сложного многопараметрического технического объекта
- Разработка архитектуры автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО
Введение к работе
В России главная причина техногенных катастроф заключается в значительной (50...80%) выработке ресурсов основных фондов, а многие важнейшие промышленные объекты работают за пределами проектного ресурса, что является прямой предпосылкой возникновения аварий. Одним из самых действенных способов снижения производственных издержек и предотвращения сбоев в работе предприятия является совершенствование технического обслуживания и ремонтов основных фондов. Исследования показывают, что проведение планово-предупредительных ремонтов позволяет сократить число незапланированных простоев производства и повысить производительность на 10-15 процентов.
Основные фонды предприятий - производственное и вспомогательное оборудование, здания, сооружения и обслуживающие системы — представляют собой сложные технические объекты (СТО). При этом внешняя среда для этих объектов - экологическая и технологическая - все более приобретает свойства нестабильности и неопределенности. Нестабильность проявляется в том, что темпы изменения внешней среды увеличиваются, а неопределенность - в том, что ситуации, возникающие в природе и на технических объектах, все чаще становятся неузнаваемыми и плохо прогнозируемыми.
Для обеспечения эффективной и безопасной эксплуатации этих объектов необходим регулярный контроль и анализ их технического состояния, включающие сбор и обработку значений параметров, характеризующих состояние объектов данного типа. При этом количество таких параметров велико и может достигать нескольких десятков, а с учетом факторов внешней среды - нескольких сотен. Однако, несмотря на значительное многообразие методов контроля и управления СТО, в настоящее время отсутствуют не только универсальные методы, способные полностью заменить остальные, но также отсутствуют методы, позволяющие на основе зафиксированных значений отдельных параметров получать объективную оценку текущего со-
5 стояния наблюдаемых объектов, а также сделать прогноз развития этого состояния. Связано это не только с высокой сложностью объекта — большим количеством параметров, многообразием связей, множеством режимов функционирования, нелинейным характером протекающих в нем процессов, но и с различием физической природы наблюдаемых и измеряемых параметров, характеризующих состояние объекта.
Существующие автоматизированные системы управления основными фондами - ЕАМ-системы (Enterprise Asset Management) - обеспечивают ведение баз данных по соответствующим характеристикам оборудования, режимам функционирования, ремонтам, обслуживанию; сбор статистики; управление материально-техническим снабжением. Однако в этих системах отсутствуют средства анализа и прогнозирования технического состояния СТО, а также инструменты обработки значений параметров, характеризующих техническое состояние СТО, представленных слабоформализованными данными.
В этих условиях наиболее актуальной проблемой является разработка и внедрение современных информационных технологий - автоматизированных систем, позволяющих качественно и эффективно решать задачи оценки текущего технического состояния сложных технических объектов и прогнозирования его изменения в будущем. Использование автоматизированных систем оценки и прогнозирования технического состояния СТО позволит перейти от управления на основе прошлого опыта к стратегическому управлению, позволяющему выявлять тенденции и риски. Это особенно важно сейчас, так как своевременное обнаружение и локализация отказов позволит исключить многочисленные аварийные и катастрофические ситуации, участившиеся в последнее время.
Имеющийся опыт разработки и внедрения автоматизированных систем в различных отраслях экономики и производства показал их эффективность, в том числе и при решении задач с нечеткими и неполными исходными данными. В основе настоящего исследования лежат результаты работ в области
теории принятия решений и ситуационного управления (Д.А. Поспелов, О.И.Ларичев, Р. Беллман, Т. Саати), нечетких множеств и нечеткой логики (Л. Заде, Е.А. Мамдани, М. Сугэно, А.Н. Борисов), лингвистического прогнозирования (Константинов И.С., Раков В.И., Веригин А.Н.), объектно-ориентированного моделирования и программирования (Г. Буч, Дж. Рамбо, А. Джекобсон, Р. Фаулер и др.).
Объектом исследования в данной работе являются процессы оценки и прогнозирования технического состояния основных фондов предприятия.
В качестве предмета исследования рассматриваются алгоритмы, методики и инструментальные средства построения подсистем оценки и прогнозирования изменения технического состояния основных фондов предприятия.
Целью диссертационного исследования является сокращение времени простоя оборудования и производства за счет включения в автоматизированную систему управления основными фондами предприятия подсистемы оценки и прогнозирования технического состояния СТО, построенной на основе лингвистического подхода и моделей нечеткой логики.
Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи:
Анализ сложных многопараметрических технических объектов
В научно-технической литературе широко используются термины «объект» и «система». При этом в различных дисциплинах они несут различную смысловую нагрузку. Так, в теории управления выделяют управляемый объект и систему управления.
В нашем исследовании, следуя Дж. Клиру [37], под объектом мы будем понимать часть мира, выделяемую как единое целое в течение ощутимого отрезка времени. Для технических объектов, как подмножества всех объектов реального мира, этот отрезок времени измеряется с момента сдачи их в эксплуатацию до их ликвидации.
Техническими объектами обычно называют [56] совокупность средств человеческой деятельности, созданных для осуществления производственных процессов и удовлетворения непроизводственных потребностей общества. К техническим объектам относится все многообразие создаваемых человеком производственных, административных и жилых зданий и сооружений, коммуникаций, агрегатов, устройств, машин, механизмов, приборов и приспособлений. В свою очередь, здания всех типов и назначений являются комплексными объектами, оснащенными средствами жизнеобеспечения (электро-, газо-, водо- и теплоснабжения, кондиционирования, канализации и др.), а в производственных зданиях и сооружениях установлено различное технологическое оборудование.
Все эти объекты связаны как между собой, так и с окружающей средой многочисленными определенными связями, представляющими собой силы, потоки энергии, вещества и информации. Под их воздействием технические объекты постоянно изменяют свое состояние. При этом изменения состояний объектов зависят от продолжительности и интенсивности воздействий на них, а сама зависимость в общем случае носит немонотонный и нелинейный характер. Отсутствие контроля и управления этими изменениями приводит к авариям и разрушению объектов.
В теории и практике автоматизации процессов управления выделяются два класса объектов, условно называемых согласно [16] «простыми» и «сложными». К «простым» относятся объекты, для которых можно построить точные математические модели, формализованные посредством систем алгебраических уравнений или методов линейного программирования, и учитывающие все количественные факторы, влияющие на поведение объекта.
Сложный технический объект, в соответствии с [22] представляет собой совокупность взаимодействующих, функционально самостоятельных подсистем, предназначенных для достижения общей (конкретной) цели. «Сложным» объектам управления согласно [52] присущи следующие признаки: 1) не все цели выбора управляющих решений и условия, влияющие на этот выбор, могут быть выражены в виде количественных соотношений; 2) отсутствует, либо является неприемлемо сложным формализованное описание объекта управления; 3) значительная часть информации, необходимая для математического описания объекта, существует в форме представлений специалистов-экспертов, имеющих опыт работы с данным объектом.
Как отметил Дж. Касти [33], сложность связана с двумя важнейшими свойствами: (а) математической структурой неприводимых компонент и (б) способом, которым эти компоненты связаны между собой.
Первое свойство допускает возможность видимой сложности путем объединения отдельных компонентов в функциональные блоки.
Второе свойство включает такие характеристики объекта, как размерность, иерархия, схемы и сила взаимодействия компонент и др. Очевидно, что динамика изменения состояния и свойств объекта зависит от структуры этого объекта, внутренних связей и воздействия внешней среды. Исследуемое нами множество технических объектов обладает как структурной, так и динамической сложностью. Так эти объекты состоят из большого числа связанных между собой и внешней средой компонент, а изменение свойств и состояний этих объектов зависит от значительного числа факторов, причем природа некоторых из них в настоящее время мало изучена.
В процессе эксплуатации сложных объектов проявляется один или несколько видов его сложности [56]: структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения в многоальтернативных ситуациях и сложность развития, определяемые характеристиками протекающих эволюционных, лавинных и скачкообразных процессов. Кроме того, сложные объекты в процессе эксплуатации испытывают на себе воздействие различных факторов, в результате чего изменяют свое техническое состояние, приобретая новые свойства, порождающие проблемы, связанные как с обеспечением безопасности их функционирования, так и с выбором законов и параметров управления. Под техническим состоянием СТО будем понимать совокупность изменяющихся в процессе эксплуатации свойств (качеств) объекта, характеризующих его функциональную пригодность в установленных условиях применения и безопасность для окружающей среды.
Выявление особенностей СТО как объектов управления с целью определения объективной оценки и прогнозирования их технического состояния требует определения их специфических свойств.
Среди особенностей, присущих рассматриваемых нами СТО, необходимо в первую очередь выделить: -сложность конструкции и структуры объекта; -необходимость учета разрушающего влияния на объект изменчивой внешней среды; -естественное старение и износ материалов, из которых построен объект; -динамический и стохастический характер нагрузок на объект; -взаимное, как правило, разрушительное влияние объекта и окружающей среды; -большая размерность вектора параметров, характеризующего состояние объекта; -не все параметры, характеризующие состояние объекта могут быть выражены в виде качественных характеристик и количественных значений, т.е. среди данных имеются лингвистические понятия, а также нечеткие множества (например, признак износа - «трещины в цокольной части корпуса», а его значение — «ширина раскрытия трещин до 1,5 мм»); -наличие параметров, оцениваемых путем внешнего осмотра и обмера выявленных при нем дефектов.
Надежность и эксплуатационные качества СТО, а также их отдельных элементов и конструкций, обусловливается изменением во времени внутренних свойств материалов, примененных при их создании под воздействием нагрузок, факторов внешней среды и естественного старения.
Наиболее общей характеристикой, отражающей изменения, происходящие в материалах и конструкциях СТО на протяжении их жизненного цикла, является износ. В износе проявляется воздействие на эти объекты всех факторов: времени, внешней среды и нагрузок. Поэтому износ представляет собой интегральный показатель, отражающий воздействие на объект различных факторов.
Анализ методов и средств оценки технического состояния и прогнозирования поведения сложных многопараметрических технических объектов
В отечественной и зарубежной научно-технической литературе описано достаточно большое число различных методов, приемов и методик прогнозирования. Однако, как отмечено в [56], число базовых методов, повторяющихся в различных вариациях в других методах, не превышает десятка. Специфика свойств исследуемого объекта и исходных данных, используемых в процессе идентификации и прогнозирования его состояния, требуют выбора адекватного метода прогнозирования. Поэтому в нашем анализе методов прогнозирования мы рассмотрим только те методы, которые возможно применить к сложным многопараметрическим объектам с учетом их особенностей, рассмотренных в разделе 1.1.
Под методом оценки и прогнозирования состояния сложных многопараметрических технических объектов будем понимать упорядоченную совокупность действий, позволяющих на основе ретроспективных данных наблюдений, известных внутренней структуры объекта и его связей с окружающей средой, с определенной достоверностью идентифицировать состояние исследуемого объекта и выводить суждения относительно его будущего состояния.
Все известные методы прогнозирования, обычно, разделяют на два основных класса: эвристические и математические. Такая классификация является технологической, так как она отражает степень формализации прогностических процедур. Но процесс прогнозирования — это одновременно и процесс познания, особенно для малоизученных объектов. Поэтому рассмотрим методы прогнозирования с позиций отражения ими знаний о предметной области, лежащих в основании прогноза, и способа преобразования прогностической информации. Такой выбор классификационных признаков позволяет выделить три класса методов прогнозирования: 1) эвристические методы прогнозирования; 2) математические методы прогнозирования; 3) логические и структурные методы искусственного интеллекта.
В широком смысле, эвристическое прогнозирование заключается в интуитивном выборе одного варианта из множества альтернатив на основе предварительной оценки различных факторов, оказывающих влияние на состояние наблюдаемого объекта. При этом эксперты, как правило, не форми руют четкого алгоритма эвристического прогнозирования, но их прогнозы сбываются достаточно часто.
Опыт применения эвристических методов прогнозирования показывает, что они применимы для прогнозирования состояния различных технических объектов, независимо от того, какие факторы воздействуют на них -дискретные или непрерывные, стационарные или стохастические, имеются ли ретроспективные данные наблюдений за объектом или нет, возможна или невозможна формализация описания процессов функционирования объекта и всех воздействующих на него факторов, необходим прогноз в качественной или количественной форме. Результатом эвристического прогнозирования являются экспертные оценки, представляемые в виде наиболее вероятного сценария изменения состояния объекта, а также оценки возможных границ изменения параметров, характеризующих состояние объекта. Одним из достоинств эвристических методов прогнозирования является возможность исключения грубых ошибок при скачкообразных изменениях состояния наблюдаемого объекта.
Существует две группы методов эвристического прогнозирования: - методы индивидуальных экспертных оценок (метод интервью, аналитические экспертные оценки и др.); - методы коллективных экспертных оценок (метод комиссий, метод «Делфи», матричный метод, метод коллективной генерации идей и др.). Преимущества индивидуальных методов заключается в максимальном использовании индивидуальных способностей эксперта и незначительности психологического давления на отдельного эксперта.
Коллективные экспертные оценки основываются на выявлении согласованных мнений экспертов о возможных и наиболее вероятных сценариях развития состояния наблюдаемого объекта. Преимущество данных методов, согласно [56], состоит в возможности прогнозирования многопараметрических процессов при условии разделения функций прогноза между несколь кими экспертами. Там же отмечено, что достоверность такого прогноза пропорциональна зависимости параметров друг от друга.
Главными недостатками эвристических методов прогнозирования являются их субъективность и зависимость от компетенции и квалификации экспертов.
Развитие средств вычислительной техники и информационных технологий позволило снизить негативное влияние этих факторов на качество прогноза путем применения экспертных систем. И даже в этом случае, особенно на начальном этапе исследования, роль экспертов при применении эвристических методов прогнозирования остается значительной. Именно от них зависит правильность постановки задачи исследования, формирование прогностических правил, выявление значимых факторов, что во многом определяет качество получаемого прогноза.
Разработка визуальной модели жизненного цикла сложного многопараметрического технического объекта
К предметной области автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО, безусловно, относятся собственные структурно обусловленные закономерности функционирования этих объектов с учетом особенностей, сформировавшихся под влиянием различных факторов.
Исследуемые нами СТО не существуют в изоляции — они взаимодействуют с окружающей средой, испытывают на себе фактор времени и эксплуатируются множеством пользователей, преследующих при этом свои цели и предъявляющих к этим объектам требования их соответствия определенному уровню качества. Поэтому для автоматизации процессов оценки и прогнозирования технического состояния СТО посредством автоматизированной системы необходимо разработать концептуальную модель предметной области, которая позволит решить следующие задачи: 1) выявить и систематизировать факторы, влияющие на изменение технического состояния СТО; 2) определить структуру СТО; 3) формализовать процедуры оценки и прогнозирования технического состояния СТО; 4) представить обследуемый СТО в текущем и желательном для пользователей техническом состоянии; 5) исследовать поведение СТО и изменение его технического состояния под воздействием различных факторов; 6) получить шаблон, позволяющий затем разработать автоматизированную систему для оценки и прогнозирования технического состояния СТО.
Для построения этой модели мы используем методологию RUP (Rational Unified Process) объектно-ориентированного анализа и проектирования, реализованную на базе языка визуального моделирования UML (Unified Modeling Language), изложенных в [17, 102].
Концептуальная модель предметной области в виде диаграммы прецедентов представлена на рисунке 2.1 и отражает варианты использования СТО на стадии его эксплуатации, а также влияние внешних по отношению к объекту сущностей на изменение его технического состояния.
Анализ концептуальной модели показывает, что изменение технического состояния СТО происходит вследствие исполнения некоторого последовательного множества событий, описываемых прецедентами «Разрушить СТО» и «Восстановить СТО». Семантическое отношение между свойством «Состояние СТО» и прецедентами «Разрушить СТО» и «Восстановить СТО» может быть охарактеризована как «Зависимость».
Последовательность событий прецедента «Разрушить СТО» формируется под воздействием множества логически связанных ролей, исполняемых актерами «Время», «Внешняя среда» и «Пользователь». С течением времени происходит старение материалов и износ конструкций, из которых создан СТО, что постепенно приводит к разрушению сначала отдельных фрагментов, а затем и объекта в целом. Внешняя среда ускоряет разрушение объекта вследствие колебания температур воздуха, действия влаги, других природно-климатических факторов, а также антропогенных воздействий. В процессе эксплуатации технологического оборудования возникают вибрации, замыкания электропроводки и другие техногенные аварии и катастрофы, что приводит к разрушению СТО. Таким образом, роли «Время», «Внешняя среда» и «Пользователь» ассоциируются с прецедентом «Разрушить СТО» и, следовательно, тип логической связи между ними - «Ассоциация».
Последовательность событий прецедента «Восстановить СТО» формируется под воздействием логически связанной роли, исполняемой актером «Служба эксплуатации». Тип логической связи между ними - «Ассоциация».
Актер «Орган надзора» реализует функции таких надзорных органов как Госгортехнадзор, подразделения Министерства по делам гражданской обороны и ликвидации чрезвычайных ситуаций, Энергонадзора и др. Специалисты надзорных органов осуществляют обследование СТО, фиксируют значения параметров, характеризующие текущее техническое состояния объекта, определяют оценку текущего технического состояния объекта и составляют прогноз изменения этого состояния в будущем. Это позволяет определить тип для данной логической связи между ними и СТО как «Ассоциация», а тип связей между специалистами надзорных органов и прецедентами «Обследование и регистрация данных» и «Оценка технического состояния» - как «Реализация».
В результате проведенного обследования выявляются несоответствия свойств СТО проектным и нормативным требованиям, дается комплексная оценка технического его состояния, которые отражаются в заключении. На основе этого заключения принимается решение о составе, объеме и сроках проведения ремонтно-восстановительных работ. Участвуют в этом процессе «Пользователь», «Орган надзора» и «Служба эксплуатации», что представляет собой кооперативное поведение, а семантическое соединение - «Реализация». При этом на службу эксплуатации возлагается дополнительно функция «Исполнение».
Выявить и систематизировать факторы, влияющие на изменение технического состояния СТО, позволяет также модель жизненного цикла объекта, так как основные его свойства и потребительские качества формируются, как уже было отмечено выше в разделе 1.1, с момента зарождения идеи создания объекта и проведения маркетинговых исследований о потребностях рынка в нем.
С позиций объектно-ориентированного анализа жизненный цикл СТО представляет собой процесс смены фазовых состояний этого объекта, а при моделировании жизненного цикла этого объекта особое внимание уделяется специфицированию следующих элементов: событий, на которые объект должен реагировать, реакций на такие события, а также влияния прошлого на поведение исследуемого объекта в текущий момент времени. При этом в соответствии с [17, 75, 102, 109] под состоянием СТО будем понимать ситуацию в жизненном цикле объекта, на протяжении которой он удовлетворяет некоторому условию, выполняет определенную деятельность, несет функциональную нагрузку или ожидает какого-то события. Событие же представляет собой спецификацию существенного факта, имеющего место в пространстве и во времени. При этом переход СТО из одного состояния в другое совершается, как только произойдет некоторое событие, и будут удовлетворены определенные условия.
Разработка архитектуры автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО
Автоматизированная система оценки и прогнозирования технического состояния СТО предназначена для автоматизации технологического процесса обработки ретроспективных данных наблюдений за этими объектами с целью получения объективных оценок их текущего и прогнозируемого состояний.
Использование этой системы предусматривается для СТО, не оснащенных системами мониторинга их технического состояния с использованием средств автоматической регистрации параметров в режиме реального времени. Но автоматизированная система оценки и прогнозирования технического состояния СТО может быть использована в качестве средства, дополняющего и расширяющего возможности системы мониторинга, работающие в режиме реального времени, так как она позволяет анализировать параметры, для измерения которых либо отсутствует приборная база, либо регистрация таких параметров в режиме реального времени экономически нецелесообразна (например, наличие тещин и выбоин в корпусе СТО). В этом случае для взаимосвязи автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО и системы мониторинга, работающей в режиме реального времени, предусматривается использование интерфейса обмена данными между ними.
Исходя из целевого назначения автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО, в рамках этой системы предусматривается решение следующих задач: - ввод в ЭВМ данных текущих измерений и наблюдений, в том числе нечетких, за обследуемыми СТО; - хранение в базе данных ретроспективных значений параметров обследуемых СТО; - интерпретация нечетких значений параметров СТО, выявляемых в процессе обследования этих объектов; - оценка текущего технического состояния СТО и выдача рекомендаций по его обслуживанию; - прогнозирование технического состояния СТО на заданный интервал времени, в т.ч. предсказание возможности возникновения аварийных ситуаций с целью их предупреждения путем проведения соответствующих профилактических мероприятий.
Разработке автоматизированной системы, независимо от ее назначения, предшествует этап формирования и анализа требований к этой системе. В соответствии с методологией RUP выявление и систематизация требований к разрабатываемой автоматизированной системе осуществляется путем построения и анализа UML-диаграмм вариантов использования. Перед построением UML-диаграммы вариантов использования необходимо: 1) определить пользователей системы; 2) описать последовательность шагов, выполняемых каждым пользователем в процессе его взаимодействия с системой.
Проведенный нами анализ существующего технологического процесса оценки и прогнозирования технических состояний СТО показал, что в нем могут быть задействованы специалисты с разными уровнями квалификации. Работу по оценке технического состояния СТО может выполнять один специалист или коллектив специалистов. Количество специалистов в коллективе зависит от сложности обследуемого объекта и количества времени, отведенного на экспертизу. Но независимо от числа специалистов, задействованных в процессе оценки и прогнозирования технических состояний СТО, состав работ и последовательность выполнения технологических операций выполняемых ими при этом не изменяется. В зависимости от уровня квалификации этих специалистов их можно разделить две группы - экспертов и рядовых оценщиков. Таким образом, в качестве пользователей автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО выступают эксперт - высококвалифицированный специалист в данной предметной области и оценщик - рядовой исполнитель работ. А Эксперт Оценщик
В визуальной объектно-ориентированной модели предметной области пользователи выступают в роли «актера» — внешней по отношению к автоматизированной системе сущностью, которая взаимодействует, с системой. Диаграмма классов пользователей автоматизированной системы оценки и прогнозирования технического состояния СТО представлена на рисунке 3.1.
Последовательность шагов, выполняемых пользователем в процессе его взаимодействия с системой, в соответствии с методикой объектно-ориентированного моделирования [17, 102] описывается сценарием. Так как сценарий разрабатывается для каждой конкретной ситуации, которая может иметь место в процессе взаимодействия пользователя с системой, то вариант использования системы будет представлять собой множество сценариев, объединенных вместе главной целью пользователя.
Главная цель пользователя автоматизированной системы - получить объективные оценки текущего и прогнозируемых технических состояний СТО на основе исходных данных, полученных в результате его обследования.
Как уже было отмечено нами выше, получение оценок текущего и прогнозируемых технических состояний СТО осуществляется в соответствии с требованиями нормативно-технических и эксплуатационных документов, но при этом окончательный вывод во многом зависит от опыта и квалификации пользователя. При этом опыт пользователя выражается им в виде семантически упорядоченного множества логических правил вывода. Это множество и порядок взаимосвязи его элементов изменяются с приобретением пользователем новых знаний и опыта. С течением времени изменяются также и тре ч бования нормативно-технических и эксплуатационных документов.
