Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ механизмов ситуационного управления в режиме квазиреального времени 11
1.1. Функциональная структура модулей формирования управляющих воздействий по уровням декомпозиции объекта управления 11
1.2. Анализ информационных процессов в управлении бестраншейным строительством инженерных коммуникаций 19
1.3. Подход ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом 22
1.4. Свойства адаптивной модели ситуационного управления в режиме квазиреального времени 31
ГЛАВА 2. Функциональная модель обработки знаний в ситуационной системе управления 35
2.1. Сравнительный анализ методик построения адаптивных моделей в процедурах принятия решений 35
2.1.1. Нечеткая кластеризация данных 37
2.1.2. Анализ текста на естественном языке 39
2.1.3. Использование нейронных сетей и систем нечеткой логики 47
2.2. Классификационная схема ситуаций в управлении бестраншейным строительством инженерных коммуникаций 51
2.3. Математический аппарат адаптивной модели ситуационного управления 59
2.4. Функциональная модель обработки ситуаций на множестве гетерогенных классификационных признаков 69
ГЛАВА 3. Алгоритмический базис системы ситуационного управления 73
3.1. База знаний прецедентов по управлению бестраншейным строительством инженерных коммуникаций 73
3.2. Построение функции последствий принимаемых решений 79
3.3. Механизмы квазиреального времени системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом 84
3.4. Алгоритм формирования решений по выбору стратегии управления 89
ГЛАВА 4. Практическая реализация и оценка эффективности системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейньім способом
4.1. Процедуры обработки входных данных на основе параметров адаптации системы ситуационного управления 99
4.2. Оценка точности и адекватности управляющих воздействий системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом 102
4.3. Оценка эффективности моделей и алгоритмов системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом 106
Основные выводы 119
Список литературы 121
- Функциональная структура модулей формирования управляющих воздействий по уровням декомпозиции объекта управления
- Классификационная схема ситуаций в управлении бестраншейным строительством инженерных коммуникаций
- База знаний прецедентов по управлению бестраншейным строительством инженерных коммуникаций
- Процедуры обработки входных данных на основе параметров адаптации системы ситуационного управления
Введение к работе
В настоящее время технологии создания инженерных коммуникаций бестраншейным способом интенсивно развиваются и имеют широкую сферу применения. Данные технологии позволяют достигать высокую точность реализации проектных решений, возрастают длина и диаметр коммуникаций, имеют сравнительно невысокую стоимость. Технологии отличаются также рядом других преимуществ, что обеспечивает их массовое применение в создании инженерных сетей.
Применение новых технологий в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом вызывает необходимость развития систем автоматизации производственных процессов и поддержки принятия решений в управлении сложным объектом [70,71]. В настоящее время существуют различные автоматизированные системы с телеметрическим измерением параметров бурения, автоматической настройкой технических устройств в соответствии с формализованной частью динамически изменяемых параметров объекта управления (ОУ) [102]. Совершенствуются также системы сбора и обработки первичных данных о состоянии ОУ. Сложность управления созданием инженерных коммуникаций бестраншейным способом связана с принятием решений в условиях неполноты информации о текущем состоянии внешней среды производственного цикла работ и технологическим риском выполнения работ. Автоматизированные системы на аппаратно-программном уровне управления обеспечивают сбор первичной информации о контролируемых параметрах ОУ в режиме реального времени, программное управление техническими устройствами при выполнении технологических операций, предоставление данных о возникающих отклонениях по контролируемым параметрам ОУ для лица, принимающего решения (ЛПР).
Тщательная проработка проекта на создание инженерных коммуникаций бестраншейным способом с применением автоматизированной телеметрической системы обеспечивает снижение неопределенности в при-
нятии решений, но фактор неполноты информации о текущем состоянии внешней среды производственного цикла работ остается и приводит к изменению проектных решений в ходе выполнения работ. Точность геолого-геофизических материалов, представленных в проекте, по определению не может быть достаточной в связи с объективными причинами [67]. Это связано с неоднородностью подземных пластов, изменением структуры грунта по мере прокладки коммуникаций, наличием скальных пород между пробными скважинами, неустойчивой структурой грунта, наличием мерзлоты, быстро затвердевающими породами, разрывами или разломами, наличием естественных трещин, усложняющих структуру пласта, и др. Поэтому в ходе выполнения технологического цикла работ возникают нештатные ситуации, которые не предусмотрены в проекте. Кроме того, даже при наличии оперативных данных о состоянии ОУ, полученных в процессе выполнения работ, остается неопределенность и высокая степень риска в принятии неэффективных решений, что связано со значительными непроизводственными затратами. Таким образом, для повышения эффективности применения новых технологий в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом требуется автоматизация управления технологическим циклом работ не только на уровне программного управления, необходима также информационная и интеллектуальная поддержка принятия решений при возникновении нештатных ситуаций.
Применение подхода ситуационного управления сложным объектом позволяет повысить уровень формализации процедур принятия решений за счет классификации возникающих ситуаций и выбора способов их обработки на основе экспертных знаний и применения формальных методов [69-71]. Применение алгоритмических и математических моделей в системе ситуационного управления повышает точность распознавания текущих ситуаций, оценки времени на их обработку в соответствии с нормативными данными по выполнению операций, формирование решений по выполнению нового технологического цикла работ на основе базы знаний. Возможность обучения
автоматизированной системы создает предпосылки для повышения точности принимаемых решений в текущих ситуациях, что способствует снижению непроизводственных затрат на выполнение последующих циклов работ.
В работе [8] рассматривается задача построения автоматизированной системы реального времени, реализующей перенос функций диспетчера по анализу данных, прогнозированию ситуаций и принятию соответствующих решений на компоненты интеллектуальных систем поддержки принятия и исполнения решений. Концепция системы поддержки принятия и исполнения решений включает целый ряд средств, объединенных общей целью -способствовать принятию и реализации рациональных и эффективных управленческих решений. Это диалоговая автоматизированная система, выступающая в качестве интеллектуального посредника, поддерживающего естественно-языковый интерфейс пользователя со SCADA-системой, и использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами знаний. Она организует интуитивно понятный диалог SCADA-системы с пользователем, обеспечивает информационную поддержку по этапам анализа данных, распознавания и прогнозирования ситуаций, анализирует текущие значения параметров технологического процесса, помогает выбрать наилучшие решения в зависимости от возникшей ситуации, реализует их путем выдачи управляющих воздействий, корректируя тем самым ход технологического процесса и оптимизируя его параметры по заданному критерию.
Основными структурными составляющими такого типа системы являются база знаний и механизм логического вывода. База знаний предназначена для хранения совокупности фактов, закономерностей, отношений (знаний), описывающих проблемную область, и правил, описывающих целесообразные формы структурирования, формализации и преобразования знаний в этой области. Механизм логического вывода представляет собой совокупность способов применения правил вывода. Используя текущие или промежуточные исходные данные (факты) и знания из базы знаний, формирует последовательность правил, которые, будучи
применены к исходным данным (фактам), полученным от SCADA-системы в результате контроля состояния технологического процесса, приводят к решению конкретной задачи диагностики, прогнозирования и регулирования параметров технологического процесса. Приводится пример внедрения системы для задач построения автоматизированной системы электрохимической защиты магистральных газопроводов. Таким образом, в этой работе используется информационная технология экспертных систем.
В качестве другого аналога разработанной системы рассматривается параметрическая система обнаружения утечек на магистральных трубопроводах LeakSPY [102]. Система кроме типовых модулей АСУ включает:
модуль динамической математической модели нефтепровода, который представляет собой динамическую математическую модель нефтепровода, функционирующую в реальном масштабе времени. Расчеты проводятся на основе полученной измерительной информации и используются алгоритмами диагностики для принятия решения;
модуль принятия решений (экспертная подсистема), который обеспечивает анализ данных о технологическом процессе и формирование диагнозов модуля диагностики и принятие окончательного диагноза.
В данной работе используется также информационная технология экспертных систем.
В существующих автоматизированных системах, применяемых для управления созданием инженерных коммуникаций бестраншейным способом в условиях динамического изменения ситуаций и неполноты информации о внешней среде производственного цикла работ, предоставляется информация о текущих значениях ОУ, на основе которой ЛПР должен распознать нештатную ситуацию, оценить ее обработку по времени и ресурсным затратам, выработать решение самостоятельно или коллегиально за допустимое время. Кроме этого, если принято ошибочное решение, необходимо вернуться к устойчивой ситуации с учетом выполненных необратимых операций и вновь произвести анализ и оценку управляющего воздействия. Сложность принятия
решений в нештатных ситуациях также связана с детерминированностью времени технологического цикла выполняемых операций. Возникает комбинаторная задача принятия решений значительной размерности с ограничением времени в условиях неполноты информации. Для принятия эффективных решений необходимо обеспечить интеллектуальную поддержку по распознаванию возникающих ситуаций, оценке времени выполняемых операций, определению функции последствий от принятых решений.
В связи с изложенным актуальным является разработка автоматизированной системы ситуационного управления процессом создания инженерных коммуникаций бестраншейным способом для информационной и интеллектуальной поддержки принятия решений в условиях динамического изменения ситуаций, неполноты информации и ограниченных временных ресурсов.
В работе решается научная задача создания адаптивной модели ситуационного управления в режиме квазиреального времени и алгоритмов обучения автоматизированной системы поддержки принятия решений в условиях неполноты информации.
Целью работы является решение научной задачи построения системы ситуационного управления процессом создания инженерных коммуникаций бестраншейным способом, обеспечивающей поддержку принятия решений в режиме квазиреального времени на основе нечетких адаптивных моделей.
Поставленной целью определяются следующие задачи исследования: построить иерархическую классификационную схему ситуаций для формирования управляющих воздействий по контурам управления автоматизированной системы в условиях неполноты информации о внешней среде производственного цикла работ в ходе их выполнения;
определить множества гетерогенных классификационных признаков и процедур обработки знаний и фаззификации с учетом точности и формы представления исходных данных;
построить базу знаний системы ситуационного управления для формирования адаптивного дерева принятия* решений при наличии временных ограничений на выполнение производственных операций;
разработать функциональную модель ситуационного управления процессом создания инженерных коммуникаций бестраншейным способом, которая позволяет реализовать алгоритмы поддержки принятия решений в режиме квазиреального времени;
произвести оценку эффективности автоматизированной системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом на основе нечетких адаптивных моделей. На защиту выносятся:
Функциональная модель обработки знаний на множестве гетерогенных классификационных признаков, включающая механизмы обобщения данных;
Объектная модель базы знаний ситуационного управления с поддержкой механизмов квазиреального времени;
Информационная модель нечеткого логического вывода по распознаванию ситуаций на основе нечетких адаптивных функций принадлежности в условиях неполноты данных и нелинейности функциональной модели ситуаций;
Алгоритм для распознавания ситуаций на основе комбинационной схемы ассоциативной памяти и нечетких множеств, формирования управляющих воздействий в режиме квазиреального времени;
Структурная модель системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом с адаптацией алгоритмических механизмов квазиреального времени.
Полученные в работе модели и алгоритмы определяют методологический базис построения автоматизированной системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом, обеспечивающей распознавание ситуаций в условиях неполноты
информации о текущем состоянии ОУ и поддержку принятия решений в режиме квазиреального времени с динамической настройкой алгоритмической модели между сокращением времени формирования решения и снижением неопределенности знаний о внешней среде производственного цикла работ. Научная новизна полученных результатов определяется следующим.
Построена функциональная модель обработки ситуаций на множестве гетерогенных классификационных признаков, которая обеспечивает адаптивный выбор контура управления автоматизированной системы в соответствии с иерархической классификационной схемой ситуаций в условиях неполноты информации и взаимной корреляции входных данных о текущем состоянии ОУ.
Объектная модель базы знаний системы ситуационного управления включает методы реализации механизмов квазиреального времени в алгоритмах принятия решений и схемы транзакций реального времени.
Информационная модель нечеткого логического вывода по распознаванию ситуаций адаптирована к структуре данных ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом на основе нечетких адаптивных функций принадлежности.
Предложен многоконтурный алгоритм для распознавания ситуаций на основе комбинационной схемы ассоциативной памяти и нечетких множеств, который позволяет построить единую схему временного планирования производственных операций и обеспечивает реализацию управляющих воздействий в режиме квазиреального времени с учетом оценки резерва времени и результатов прогнозирования по возникновению новых ситуаций.
Разработана структурная модель системы ситуационного управления, которая обеспечивает взаимодействие алгоритмических механизмов квазиреального времени и процедур принятия решений на основе объектной базы знаний и реализацию алгоритмов на основе технологии открытых систем.
Функциональная структура модулей формирования управляющих воздействий по уровням декомпозиции объекта управления
Современные комплексы бестраншейного строительства инженерных коммуникаций являются сложными техническими системами. Их особенностью является наличие развитой системы автоматизации производственных процессов и поддержки принятия решений в управлении сложным объектом. В настоящее время существуют различные автоматизированные системы с телеметрическим измерением параметров бурения, автоматической настройкой технических устройств в соответствии с формализованной частью динамически изменяемых параметров объекта управления. Техническая реализация систем управления технологическими процессами опирается на использование программируемых логических контроллеров (PLC) и использование, как правило, контура управления с нелинейными функциями формирования управляющих воздействий по отклонениям. Контур адаптивного управления включает ввод управляющих воздействий операторами установок и его реализация строится на основе SCADA - систем (Supervisory Control And Data Acquisition). Функциями SCADA - системы являются: сбор и архивация первичных данных о состоянии объекта управления, организация человеко — машинного интерфейса и обмен данными с системой организационного управления производством.
Функциональная структура формирования управляющих воздействий по уровням декомпозиции объекта управления включает: 1. Контур программного управления технологическим оборудованием 2. Контур адаптивного управления 3. АРМ специалиста по организационному управлению строительным производством. Функциональная схема формирования управляющих воздействий по уровням декомпозиции объекта управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом представлена на рис. 1.1. Ниже приводится анализ функций контура программного управления: 1) реализация алгоритмов работы технологического оборудования для автоматического бурения скважины с оптимизацией по критериям точности траектории, максимальной производительности, минимальному износу оборудования и расходу материалов, а также с выполнением ограничений по максимально допустимому отклонению реальной траектории скважины от проектной и ограничений по минимальному допустимому радиусу изгиба траектории скважины; 2) организация пульта управления буровой установкой для автоматического и ручного режимов работы. В состав пульта управления входят: джойстик — для ручного управления установкой и интерфейс SCADA - системы с использованием мнемосхем и ввода директив с помощью сенсорного экрана; 3) сбор, визуализация, архивирование данных о процессе бурения; формирование отчетов (журнала буровых работ); шифрование данных представляющих коммерческую тайну; 4) диагностика оборудования, контроль ресурсов и назначение регламентных работ с учетом реальных нагрузок оборудования. В настоящее время предложено достаточно много вариантов расширений и «надстроек» для SCADA - систем, предназначенных для генерации подсказок для операторов в ситуациях, требующих вмешательства человека в процесс управления [22, 23]. Предложенная методика отличается от аналогов тем, что управление технологическим процессом и управление производством объединены в единую информационную систему и все решения в нештатных ситуациях вырабатываются соответствующими системами управления производством в режиме квазиреального времени. Особенностью технологического процесса горизонтально-направленного бурения является возможность только дискретной корректировки траектории скважины по ее длине. Таким образом, неизбежно отклонение реальной траектории скважины от проектной траектории. В проектных данных необходимо задать максимально допустимую величину отклонения траектории скважины, минимально допустимый радиус изгиба скважины и пространственную область объекта строительства, за которую не должны выходить даже технологические скважины. Все ограничения для окончательной геометрии скважины пересчитываются на множестве ограничений для этапа бурения пилотной скважины и каждого этапа расширения скважины в соответствии с топологическими преобразованиями геометрии скважины на последующих этапах процесса бурения. Для решения этой задачи создается математическая модель топологических преобразований (р и обратная модель (р .
Обозначим Єї величину отклонения центральной линии реальной скважины от проектной, вносимого контуром программного управления. Таким образом, технологическое оборудование, работающее в автоматическом режиме будет прокладывать скважину с вносимым гистерезисом Аі (є2 А і 2 Sj), характерным для типового регулятора [20]. Допуски и гистерезис траектории скважины иллюстрируются нарис. 1.2.
Обозначим G1 целевую функцию выполнения работ на текущем этапе (технологическом процессе). Целевая функция является критерием оптимизации технологического процесса по параметрам качества, производительности и стоимости (в том числе с учетом износа оборудования).
Чем меньше величина єь тем точнее будет выдержана траектория скважины и, соответственно, будет меньше расстояние между точками корректировки направления бурения. Необходимо выбрать величину гх оптимальной с учетом целевой функции а . Для увеличения качества необходимо уменьшить величину Єь а для повышения производительности и уменьшения стоимости нужно ее увеличить.
Классификационная схема ситуаций в управлении бестраншейным строительством инженерных коммуникаций
Для выявления основных тематических узлов производятся следующие процедуры: в процессе сопоставления текста с тезаурусом для каждого понятия тезауруса, найденного в тексте, запоминаются его соседи — понятия влево и вправо. В экспериментах было установлено, что фиксация трех соседей вправо и влево представляется оптимальной. Такие пары понятий текста называются текстовыми связями понятия, знак абзаца прерывает набор текстовых связей; текстовые связи разных вхождений понятия в тексте суммируются. В результате мы получаем частотность текстовых связей понятий между собой; в процессе создания тематических узлов текстовые связи каждого понятия в узле суммируются и получаются текстовые связи тематических узлов; выбираются три тематических узла, суммарная частотность попарных текстовых связей между которыми является максимальной. Это и есть первая тройка основных тематических узлов в тексте — центры этих основных тематических узлов являются элементами основной темы документа; выполняется проверка - нет ли еще элементов основной темы документа. Для этого среди оставшихся тематических узлов отыскиваются тематические узлы, которые имеют текстовые связи как с уже полученными основными тематическими узлами, так и между собой. Таким образом, получается совокупность основных тематических узлов. Их текстовые связи образуют между собой симплексы — фигуры, в которых каждая вершина имеет ребро с другой вершиной. Важная особенность выявления основных тематических узлов на основе симплексов текстовых связей — независимость процесса от размера, тематики и языка обрабатываемых текстов. В системах онтологии дерево семантического разбора используется для разбора в соответствии с продукционными правилами предметной области и генерации управляющего воздействия в соответствии с продукционными правилами. На основе аналитических расчетов, как правило, возможно лишь приближенное построение функций принадлежности в пространстве признаков, в процессе эксплуатации системы необходимо динамическое уточнение областей принадлежности. Системы, построенные на основе семиотических моделей и онтологии, допускают динамическую перестройку продукционных правил с использованием процедур обучения. Это свойство семиотических моделей позволяет использовать их в системах ситуационного управления [34,100]. Преимущества систем поддержки принятия решений, построенных на основе семантических сетей, определяются следующими факторами: на обучение деревьев решений требуется меньше времени, чем на обучение нейронных сетей; результат работы представляется в легко интерпретируемом для человека виде семантического дерева, которое является интуитивно понятным для человека; на вход алгоритма деревьев решений можно подавать любое коли чество параметров, которые автоматически ранжируются по значимости и выбираются наиболее значимые параметры для построения дерева; алгоритмы построения деревьев решений имеют методы специальной обработки пропущенных данных; классические и современные методы статистики, используемые в задачах классификации, работают только с числовыми данными, а деревья решений успешно работают как с числовыми (при условии, что модель представления знаний является дискретной), так и лингвистическими значениями. Проблемы применения систем поддержки принятия решений, построенных на основе семантических сетей, по сравнению с другими архитектурами интеллектуальных систем для ситуационного управления бестраншейным строительством инженерных коммуникаций определяются следующими факторами: в результате обработки данных получаются составные имена понятий, с которыми трудно оперировать инженеру по знаниям; вследствие многозначности понятий естественного языка связать знания, содержащиеся в текстах, с существующей онтологией предметной области является нетривиальной задачей; слова естественного языка являются многозначными, у понятий предметной области, как правило, много синонимов, понятия могут иметь различные системы связей между собой. Такая неоднозначность данных в онтологии называется семантическим разрывом, и связанная с этим проблема обработки текстов в настоящее время не решена; онтология реальной предметной области не может быть полной, поэтому методы информационного поиска на основе онтологии должны сочетаться с методами информационного поиска на основе лексических методов в едином поисковом механизме.
Нерешенным остается вопрос соединения семантической сети и процедур обучения, построенных на теории конечных автоматов, используемых в семиотических моделях с системами классификации по количественным (непрерывным) параметрам для динамических систем. Основной сложностью подобного синтеза является обеспечение информационной точности и оптимизации полученной интегральной системы в условиях неприменимости экспериментальных данных для использования статистических методов обработки. Все входные данные должны обрабатываться с учетом их значимости, дискретные процедуры обучения не могут работать с непрерывными числовыми весами параметров.
Основной сложностью практического применения методологии семантических деревьев является необходимость формализации знаний эксперта на одном из формальных языков ситуационного управления [80,89]. Эту работу не могут выполнить сами эксперты, необходимо привлечение инженера по знаниям. Кроме того, необходимо выполнять на каждом шаге реинжениринга полный цикл написания, отладки, тестирования и программного сопровождения построенной системы продукционных правил, что в свою очередь требует непосредственного участия экспертов.
База знаний прецедентов по управлению бестраншейным строительством инженерных коммуникаций
После добавления новой записи производится процедура верификации данных. Если новая запись не изменила ни одной функции принадлежности, то выполняется процедура редукции, в процессе которой записи с теми же данными в пределах значимых отклонений Лр объединяются в одну запись.
Таблица прецедентов по принятию решений содержит данные по возможным вариантам выбора управляющих воздействий для каждого класса ситуаций Q, прогнозируемый и реальный результат, полученный по данному варианту управляющих воздействий, а также данные, необходимые для построения временной диаграммы работ.
Для связи данных в таблицах и обеспечения работы алгоритмов реляционного отображения входных параметров на выходные данные y=dt xk предназначен иерархический классификатор ситуаций. Классификатор пополняется при возникновении ситуаций, не отнесенных ни к одному из существующих классов. В современных системах ситуационного управления для организации вложенных классов ситуаций, как правило, используется функция нечеткого нестрогого включения v ситуации Q в ситуацию Q, повышающая эффективность обучения системы, формально представленная в виде Для организации иерархии ситуаций на каждом уровне вложенности ситуаций выбирается свой порог включения X. При этом функции принадлежности ситуаций должны быть "хорошо определенными" [64], но при этом затрудняется адаптивный выбор порога чувствительности системы.
В разработанной системе ситуационного управления используется реляционная модель представления продукционных правил. Это позволяет организовать иерархически вложенную структуру классификатора за счет использования фильтров реляционных запросов, определяющих текущий уровень L в иерархи классов, и использовать фиксированную величину порога включения ситуаций X, определяющую только чувствительность системы.
База знаний включает генератор отчетов и, соответственно, таблицу отчетов и таблицу типов отчетов. Для обеспечения согласованного взаимодействия специалистов в процедурах принятия решений реализуется разграничение их прав доступа к функциям управления на основе ролевых технологий.
Для обеспечения целостности данных в базе знаний используется механизм транзакций. Алгоритмы управления транзакциями обеспечивают условие сохранения целостного состояния логической структуры данных при совместном выполнении транзакций несколькими задачами. База знаний прецедентов по управлению бестраншейным строительством инженерных коммуникаций обеспечивает показатели качества математической модели ситуационного управления за счет своевременного и правильного обновления данных в рабочих таблицах. Корректность завершения транзакций отвечает не только за целостность данных, но и за параметры чувствительности, устойчивости и точности распознавания ситуаций и формирования управляющих воздействий. С точки зрения обеспечения качества управления, выбран алгоритм управления транзакциями, использующий три концептуальные фазы: чтение, проверка, запись без применения блокировок (так называемый «оптимистический протокол управления транзакциями»). В течение фазы чтения транзакция работает параллельно с другими транзакциями без каких-либо ограничений, но все измененные данные записываются в личную рабочую память транзакции, а не в базу. Когда транзакция завершает свою работу менеджер системы инициирует фазу проверки транзакции на наличие конфликтов с другими транзакциями. Если проверка окончилась удачно, т.е. конфликтов не обнаружено, то сделанные транзакцией изменения переносятся в базу и становятся видимыми другим транзакциям (commit). В противном случае, сама транзакция или конфликтующие с ней транзакции завершаются аномально (reject). Таким образом, система ситуационного управления начинает транзакцию в момент возникновения ситуации, обновляет данные по ситуации в своей рабочей области базы знаний, чем обеспечивается чувствительность алгоритма. Данные по ситуации становятся доступными всем прочими задачам только после завершения производственных работ по ситуации и, соответственно, после закрытия транзакции, чем обеспечивается устойчивость алгоритма распознавания ситуаций.
Для задачи распознавания ситуаций вместо понятия логической переменной в соответствии с Булевой логикой используются нечеткие лингвистические переменные "истинность". Нечеткая истинность определяется аксиоматически, причем, разные авторы используют разные подходы к реализации данной функции. Интервал [0, 1] используется как универсальное множество для задания лингвистической переменной "истинность". Обычная четкая истинность может быть представлена нечеткими множествами. В этом случае четкому понятию «истинно» будет соответствовать функция принадлежности:
Таким образом, все объекты базы знаний имеют методы анализа данных, построенные на основе нечеткой логики и, соответственно, переопределяющие стандартные логические операции баз данных.
Решения по выбору управляющего воздействия принимаются в соответствии с критерием оптимальности выполнения производственных процессов и учетом набора ограничений. Как было показано выше, для задач ситуационного управления не существует строго формализованного определения целевой функции. Однако существует функция оптимальности Q, построенная как свертка критериев оптимальности выполняемых операций:
Минимизация значения функция оптимальности достигается в результате выполнения нескольких последовательных шагов алгоритмических операций. Такого типа задачи эффективно решаются с применением методов математического программирования, требующих обратного и прямого проходов. При решении задач оперативного управления нецелесообразно каждый раз рассчитывать схему технологических процессов с учетом огромного числа динамически возникающих факторов. Однако линеаризованную схему решения задачи по обработке ситуаций и формированию управляющих воздействий в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом также можно свести к схеме пошаговой оптимизации, так как она отображает процесс параллельного или последовательного смещения в соседнюю вершину многогранника допустимых решений с меньшим значением целевой функции. Однако высокая сложность задач указанного типа выдвигает проблему запоминания и использования опыта, т.е. применения элементов обучения.
Процедуры обработки входных данных на основе параметров адаптации системы ситуационного управления
Неполнота информации в процедурах принятия решений, связанная с объективными факторами, определяется следующими составляющими: особенностью объекта управления бестраншейного строительства инженерных коммуникаций, неполнотой регистрации первичной информации о текущем состоянии объекта управления в режиме реального времени. Неполнота информации по последней составляющей может быть снижена за счет интеллектуальной обработки информации в контуре адаптивного управления.
Информационный обмен между подсистемами регулируется блоком ввода первичной информации и блоком реализации управляющего воздействия. Данные блоки реализуются в среде SCADA - системы. Механизм обработки сигналов "тревог" SCADA системы, адаптированный к системе ситуационного управления, обеспечивает диспетчеризацию механизмов контура адаптивного управления. Механизмы доступа к базе данных реального времени SCADA - системы являются средством первичной обработки входных данных системы ситуационного управления и их передачи в контур адаптивного управления. В программной реализации все контролируемые параметры в SCADA ассоциированы с именами переменных. В управлении горизонтально направленным бурением это «вращающий момент», «толкающее усилие», «давление бурового раствора», «координаты рабочего инструмента», «расход бурового раствора», «время бурения эталонного участка скважины». По этим именам могут быть получены текущие значения параметров технологических процессов и их значения из архива. Все данные доступны как непосредственно оператору через визуальные элементы интерфейса, так и на программном уровне для взаимодействующих автоматизированных систем.
SCAD А - система позволяет отображать параметры контролируемого процесса в режиме реального времени через графический интерфейс. Визуализация входных данных реализуется с использованием набора иерархически вложенных мнемосхем с анимированным схематическим изображением производственных процессов. Графически отображаются параметры контролируемого процесса и текущие изменения их значений. Временной срез текущих значений параметров технологического процесса показан на ния по "историческому тренду" базы данных реального времени в графическом и числовом формате. Осуществляется контроль соблюдения границы допустимых значений, установленных в соответствии с требованиями системы ситуационного управления в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом. Система ситуационного управления формирует упреждающую реакцию по возникновению критической ситуации для оператора, расширяя стандартный механизм "тревог" SCADA - системы.
В случае выхода значений контролируемых параметров за пределы заданных генерируются аварийные сигналы ("тревоги"). Для каждого аварийного сигнала задается свой приоритет путем импорта классификатора ситуаций из базы знаний системы ситуационного управления. Все контролируемые параметры Pj сохраняются в базе данных реального времени с периодичностью tj («исторический тренд») и используются для ситуационного управления производственным процессом. На основе базы данных строится тренд поведения объекта управления в режиме реального времени, пример которого показан на рис. 4.2. Тренд визуализируется для оператора и сопровождается детализированной информацией (рис. 4.3).
клонения выходных параметров системы Ау = у — у0 ввиду того, что эталонное значение уо неизвестно. Многократный выбор управляющего воздействия в одной и той же ситуации также невозможен, так как каждый объект строительства уникален и подобные ситуации будут отличаться значениями числовых характеристик объекта управления. Кроме того, любое управляющее воздействие приводит к необратимым изменениям объекта управления. Таким образом, инструментарий ситуационного управления позволяет качественно оценить адекватность принимаемых решений, но не дает возможности количественно оценить точность управляющих воздействий. Тем не менее, возможна оценка точности управляющих воздействий на отдельных этапах их формирования и оценка точности процедур распознавания ситуаций.
Система ситуационного управления бестраншейным строительством инженерных коммуникаций использует численные методы контроля точности, адекватности и сходимости алгоритмов. Для этих целей после каждого обновления базы знаний выполняются шаги верификации системы. На этих шагах оцениваются полученные функции принадлежности, оценивается чувствительность и сходимость функций принадлежности к малым изменениям входных параметров.
Похожие диссертации на Ситуационное управление в создании инженерных коммуникаций бестраншейным способом на основе нечетких адаптивных моделей
