Міністерство промислової політики України

Науково-виробнича корпорація

“Київський інститут автоматики”

ПОМОРОВА Оксана Вікторівна

УДК 004. 891. 3

ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ ЯК ЗАСІБ ПІДВИЩЕННЯ

ЕФЕКТИВНОСТІ ДІАГНОСТУВАННЯ ЦИФРОВИХ

ТА МІКРОПРОЦЕСОРНИХ ПРИСТРОЇВ

05. 13. 06 - автоматизовані системи управління

та прогресивні інформаційні технології

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Київ - 2001

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана на кафедрі компютерних систем Технологічного університету Поділля

(м. Хмельницький) Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник - кандидат технічних наук, старший науковий співробітник

РЮМШИН Микола Олександрович,

генеральний директор НВК “КІА”.

Офіційні опоненти - доктор технічних наук, професор, ГЕРАСИМОВ Борис Михайлович,

Науковий центр Київського військового інституту управління і зв’язку

МО України, професор.

- кандидат технічних наук, РАБЧУК Віталій Львович,

ЗАТ “Інфоком – Супутникові телекомунікації”, завідувач відділу

проектування.

Провідна установа - Національний технічний університет “Київський політехнічний інститут” Міністерства освіти і науки України,

кафедра спеціалізованих комп’ютерних систем.

Захист відбудеться 14 листопада 2001 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 26.818.01 НВК “Київський інститут автоматики” за адресою: 04107, Київ-107, вул. Нагірна, 22, корп. 1, к.219.

Відзиви на авторефереат у двох примірниках, засвідчені печаткою установи, просимо надсилати за адресою: 04107, Київ-107, вул. Нагірна, 22, НВК “КІА”, вченому секретарю. З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці НВК “Київський інститут автоматики”. Автореферат розісланий 11 жовтня 2001 р.

Учений секретарспеціалізованої вченої радикандидат технічних наук Л. П. Тронько

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Розвиток виробництва апаратних засобів обчислювальної техніки та їх широке застосування в різних галузях виробничої діяльності людини висунули на передній план одну з найактуальніших задач – забезпечення надійності обчислювальних пристроїв та систем (ОП та С), побудованих на базі сучасних мікропроцесорних пристроїв (МПП). Забезпечення високих показників надійності обчислювальної техніки, зокрема, мікропроцесорних пристроїв та систем (МПП та С), на різних етапах їх життєвого циклу неможливе без інтенсивного розвитку теорії технічної діагностики і ефективного впровадження її результатів у практику.

Контроль та діагностування апаратних і програмних засобів обчислювальної техніки є одним з найскладніших технологічних процесів. Його складність зумовлена необхідністю глибоких знань як апаратної, так і програмної складових ОП та С. Сучасні ОП та С побудовані на мікропроцесорах (МП) – інтегральних схемах надвисокого ступеня інтеграції (7,5 – 17, 5 106 елементів і більше), котрі інтегровані за (0,13–0,18)–мікронною технологією на кристалі. У зв’язку з тим, що провідники багатошарових друкованих плат, на базі яких побудовані МПП, розведені з кроком 0,5 мм і менше, доступ до контрольних точок ускладнений, а в ряді випадків і неможливий. Програмна складова МПП та С може включати в себе системні та прикладні додатки на кількох мовах програмування, що теж суттєво ускладнює процес їх діагностування.

Традиційні методи тестового діагностування сучасних цифрових та мікропроцесорних пристроїв (Ц та МПП), зокрема, структурного, покомпонентного та комбінованого діагностування потребують вичерпної інформації про внутрішню детальну структуру МПП. На сьогодні така інформація в більшості випадків відсутня за причиною комерційної таємниці. Знання про об’єкт діагностування (ОД) є неповними, і це не дає змоги підвищувати глибину пошуку несправностей та прискорювати їх ідентифікацію. Певні труднощі складає і те, що експертними знаннями в галузі діагностування Ц та МПП володіє тільки вузьке коло висококваліфікованих спеціалістів і вони неохоче діляться ними з менш кваліфікованими.

Все важче стає підвищувати ефективність процесу діагностування Ц та МПП зазначеними методами і підходами. У відомих літературних джерелах досить широко розкриті питання реалізації контролю і діагностування Ц та МПП без застосування теорії і методів штучного інтелекту (ШІ), але недостатньо уваги приділено розробці методів і засобів діагностування, що грунтуються на теорії ШІ, зокрема експертним системам діагностування (ЕСД). Це стримує подальший розвиток самої теорії і практики діагностування ОП та С.

Тому впровадження у виробництво удосконалених методів і засобів діагностування Ц та МПП, що використовують компоненти ШІ, зокрема експертні знання, чому присвячена дана дисертаційна робота, дозволяє її класифікувати як актуальну. Вона спрямована на розв’язання важливого науково-технічного завдання – підвищення ефективності діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв за рахунок підвищення достовірності пошуку несправностей і зменшення часу їх ідентифікації на основі здобутих експертних знань.

Об’єкт дослідження. Сучасні цифрові та мікропроцесорні пристрої, які являють собою схемно-конструктивне з’єднання кількох мікросхем на друкованій платі, одна чи кілька з котрих можуть бути мікропроцесорами або іншими програмно-керованими пристроями.

Предметом дослідження є процес діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв та архітектура експертної системи для його реалізації.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Представлені в дисертації дослідження проводились в рамках держбюджетних НДР Технологічного університету Поділля №6Б-96 “Теорія тестового комбінованого діагностування структур з компонентами підвищеного ступеня інтеграції”, №1Б-2001 “Методологія тестового комбінованого діагностування мікропроцесорних пристроїв та систем на базі компонентів штучного інтелекту” та госпдоговірної НДР №2-2001 “Розробка теоретичних основ експертної системи діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв модернізації автоматичних телефонних станцій” протягом 1998 – 2001 років.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є подальший розвиток методик тестового комбінованого діагностування сучасних цифрових та мікропроцесорних пристроїв, спрямований на підвищення ефективності процесу діагностування за рахунок розробки нових моделей об’єктів діагностування і архітектури експертних систем діагностування.

Для досягнення цієї мети необхідно розв’язати такі задачі:

1) виявити можливості інтелектуалізації процесу діагностування Ц та МПП з метою підвищення ефективності, зокрема, за рахунок розробки експертної системи діагностування;

2) розробити нові математичні моделі ОД, придатні для створення бази знань ЕСД;

3) розробити модель бази знань ЕСД;

4) розробити архітектуру та принципи функціонування ЕСД;

5) вдосконалити методику здобуття знань у експертів-діагностів з метою врахування специфіки підприємства та типів ОД;

6) розробити методику самонавчання ЕСД для поповнення бази знань, уточнення моделей ОД та корегування вже існуючих стратегій діагностування МПП;

7) впровадити у виробництво розроблену ЕСД як у вигляді окремих програмних додатків, так і в складі АСКД з метою підвищення ефективності діагностування Ц та МПП.

Методи досліджень грунтуються на основних положеннях технічної діагностики, котрі є головними в досягненні мети дисертації. Функціонально-експертна та інформаційна моделі, а також модель бази знань експертної системи діагностування побудовані на основних принципах і положеннях теорії моделювання обчислювальних систем та теорії штучного інтелекту.

Наукова новизна отриманих результатів полягає в розробці нової функціонально-експертної моделі МПП, котра відрізняється від відомих тим, що вона дає можливість уточнювати невідомі компоненти підмоделей за рахунок експертних знань. При цьому відпадає необхідність знання детальної внутрішньої структури пристроїв. Вперше одержано аналітичні вирази інформаційного образу та функціонально-експертної моделі ОД, на основі яких будуються стратегії діагностування. Інформаційний образ дає можливість розпочинати промислову експлуатацію ЕСД вже після його створення, а не після формування всіх передбачених у системі моделей опису ОД, тобто ЕСД вводиться в дію поетапно. Дістали подальший розвиток архітектура та принципи функціонування ЕСД, суть яких полягає у використанні статистичної діагностичної інформації з різних підрозділів визначеного підприємства, що дає можливість враховувати специфіку підприємства.

Удосконалено методику самонавчання ЕСД, новизна котрої полягає в коригуванні стратегій та алгоритмів діагностування самою системою в процесі накопичення і опрацювання нею знань досвідчених експертів-діагностів та статистичної інформації.

Обгрунтованість і достовірність наукових положень, висновків і рекомендацій. Наукові положення, висновки і рекомендації дисертації обгрунтовані коректним використанням математичного апарата, успішною програмною реалізацією розроблених алгоритмів та ефективним практичним впровадженням результатів дисертаційних досліджень на підприємствах, що розробляють, виробляють та експлуатують системи, складовими частинами котрих є цифрові чи мікропроцесорні пристрої, яке продемонструвало збігання теоретичних досліджень із реальними результатами.

Практичне значення отриманих результатів. Дослідження проводились з врахуванням наступної їх практичної реалізації. Результати досліджень складають основу програмної реалізації розробленої промислової експертної системи діагностування. Розроблені методики і засоби дають можливість підвищити достовірність пошуку несправностей, спростити генерацію тестів, прискорити тестування, використати вже існуючий досвід діагностів, чим значно підвищується ефективність комбінованого діагностування Ц та МПП.

Основні результати дисертації знайшли застосування при розробці та експлуатації ЕСД на підприємствах “Електронні системи” та “Укртелеком” (м. Хмельницький), а також в навчальному процесі Технологічного університету Поділля при читанні лекцій і проведенні лабораторних робіт з курсів “Технічна діагностика обчислювальних пристроїв і систем”, “Моделювання ЕОМ”, “Системи штучного інтелекту”. Практичні результати рекомендовано використовувати при створенні систем тестового діагностування Ц та МПП, в тому числі, комбінованих.

Апробація результатів. Наукові та практичні результати доповідались на науково-технічних конференціях “Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах” (м. Хмельницький, 2000, 2001 рр.); Міжвузівській науковій конференції молодих вчених і студентів (м. Київ), 2000 р., другій міжнародній науково-практичній конференції “Современные информационные и электронные технологии” (м. Одеса, 2001 р.).

Публікації. Основні результати дисертації опубліковані в 10-ти друкованих працях, в тому числі в 6-ти статтях у наукових журналах, 3-х статтях у фахових збірниках наукових праць, одних тезах доповідей, з них 6 статтей надруковані у наукових журналах, що відповідають переліку ВАК.

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційного дослідження, які подано до захисту, одержані автором особисто. У друкованих працях, опублікованих у співавторстві, автору належать: функціонально-експертна модель МПП як об'єктів діагностування; модель бази знань ЕСД; структури і алгоритми функціонування ЕСД, методика автоматизації здобуття знань у експертів-діагностів; методики самонавчання ЕСД.

Структура дисертації. Дисертація складається з вступу, чотирьох розділів і висновків, викладених на 117 сторінках. Містить 15 рисунків, 3 таблиці, включає 132 найменування вітчизняної та зарубіжної літератури.

Додатки містять файли бази знань, програмні модулі експертної системи діагностування та акти впровадження.

Основний зміст дисертації

У вступі обгрунтовується актуальність проблеми підвищення ефективності діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв за рахунок застосування компонентів ШІ, зокрема експертних систем діагностування, формулюється мета, основні завдання дослідження, наукова новизна і практична значущість роботи, наводяться дані щодо реалізації і впровадження результатів роботи у виробництво, а також апробації та щодо публікацій основних результатів дослідження в наукових фахових виданнях.

У першому розділі викладено результати аналізу Ц та МПП як об’єктів діагностування, показано, що для підвищення ефективності процесу діагностування, у зв’язку з недостатністю діагностичної інформації про ОД, необхідний інтелектуальний підхід, зокрема використання експертних знань. Необхідність створення і використання експертних систем діагностування мотивовані аналізом особливостей сучасних МПП як об’єктів діагносту-вання. Досліджені особливості ОД не дають можливості на сьогодні реалізувати класичні методи діагностування Ц та МПП в повній мірі. Тому виникає необхідність самостійно модифікувати ці методи або розробити нову модифіковану методологію діагностування Ц та МПП. В цьому розділі наведені основні принципи цієї методології. Одним з основних принципів є принцип інтелектуалізації процесу тестового діагностування Ц та МПП на основі розробки і застосування експертних систем як компонентів ШІ. ОД при цьому описуються багаторівневою моделлю з відповідним рівнем деталізації на кожному з рівнів, що розглядаються. Рівень деталізації обирається відповідно до наявної інформації про ОД і визначається з множини моделей , де – модель, що відображає поведінку МПП на -му рівні деталізації. У другому підрозділі дано аналіз компонентів ШІ як засобу підвищення ефективності діагностування Ц та МПП. У третьому підрозділі проаналізовано можливості зменшення витрат на розробку програмного забезпечення процесу діагностування і зроблено висновок, що це можна здійснити шляхом застосування експертних знань. Визначено конкретні задачі, які необхідно вирішити для створення експертних систем діагностування. Проведено огляд і аналіз матеріалів, що стосуються експертних систем діагностування МПП, з відомих публікацій. Зроблено висновок про відсутність на сьогодні завершеної теорії ЕСД і методології їх розробки, а також необхідність модифікації методів та засобів побудови ЕСД. У четвертому підрозділі на основі проведеного аналізу ОД та ЕСД здійснено постановку задачі щодо досягнення мети дисертаційної роботи.

Модель бази знань експертної системи діагностування розроблена і досліджена у другому розділі дисертації. У першому підрозділі описана організація знань у базі (БЗ) експертної системи, визначені поняття, на котрі спирається дослідник в подальшому. Основними з них є: інформаційний образ (ІО) – абстрактна інформаційна модель ОД, що дає можливість детермінації та змістовного порівняння його станів; комбінована функціонально-експертна модель (КФЕМ) – комбінація уточнених за рахунок експертної інформації моделей опису ОД різних ієрархічних рівнів. Знання у БЗ ЕСД розподілені по рівнях. Структура представлення знань у БЗ з точки зору архітектури та функціонування ЕСД представлена на рис.1.

Рис.1. Структура представлення знань у БЗ.

Таке представлення знань у БЗ робить ЕСД дієздатною з моменту створення прототипу та наявності мінімуму знань для створення ІО. При подальшому наповненні БЗ можливості ЕСД зростають. Виходячи з особливостей діагностування МПП, для представлення знань використана змішана модель. За цією моделлю одночасно використовуються продукційні правила та мережа фреймів. Мережа фреймів забезпечує групування продукційних правил відносно ситуацій, що складаються в процесі діагностування, а продукційні правила є формою приєднання до фрейма процедурних знань. До складу керуючих знань входять знання про загальні стратегії, методи і методики вирішення задач діагностування та правила їх оцінки та вибору у відповідних ситуаціях.

Модель ІО є основою для оцінки важливості та значущості знань про ОД, зокрема оцінки детермінованості стана ОД та показника цінності інформації (фактів). Детермінованість визначається рівнем залежності стана ОД від наявних фактів, цінність факту – ступенем диференційної здатності, тобто кількістю інформації, що несе факт про поведінку ОД. В процесі збору інформації інженер зі знань на основі даних про кваліфікацію експерта, його стаж, якість та швидкість виконуваних ним робіт виставляє кожному експерту оцінку , , щодо ступеня довіри до знань, котрі він дає. Вона є суб'єктивною, кращий із експертів має оцінку 1, а спеціалісти з нижчим рівнем кваліфікації – нижче 1. В результаті для експертів матимемо множину оцінок ступеня довіри , де – оцінка ступеня довіри до знань, що дає -й експерт, . Кожен експерт вказує свою ступінь впевненості в наявності зв'язку між деякими -м та -м параметрами. В результаті одержуємо множину ступенів впевненості всіх експертів в наявності зв'язку між двома параметрами. На основі множин та отримуємо множину експертних оцінок ступеня впевненості ого експерта в наявності зв'язку між -м та -м параметрами: , . Значення експертних оцінок будуть належати діапазону . Загальна оцінка наявності зв'язку між -м та -м параметрами: .

Наступний підрозділ цього розділу містить опис розробленої комбінованої функціонально-експертної моделі ОД. Основою комбінованої моделі є структурна модель: , де і – відповідно множини входів і виходів ОД; – орієнтований граф, що відображає структурну схему ОД.

На початкових етапах побудови ФМ вона може мати множини недовизначених компонентів та , які в подальшому уточнюються за рахунок експертних знань та множини уточнених компонентів .

Уточнену модель ФМ представимо у вигляді: , де , ; – недовизначені компоненти моделі; – уточнені компоненти моделі.

Динамічна модель (ДМ) відображає асинхронне керування об'єктами системи, дає послідовність операцій незалежно від того, що є результатом операцій і як вони виконуються.

ДМ представляється у вигляді: , де і – відповідно множини входів і виходів ОД, – множина вершин, – множина дуг, – орієнтований граф, вершинами якого є окремі структурні вузли або їх групи, котрі відповідають одному функціональному вузлу ФМ, а дуги відповідають лініям зв'язку між вузлами.

У випадку існування недовизначених та уточнених компонентів ДМ матимемо уточнену динамічну модель ОД: , де – множина вершин, – множина дуг, – орієнтований граф, що описує процедури обміну інформацією на множині вузлів ДМ і може містити недовизначені та уточнені компоненти.

У загальному випадку при існуванні моделей –го рівня ієрархії матимемо матриць функціонально-експертних відношень виду: , де – представлені у КФЕМ види моделей ОД – структурна, функціональна, динамічна і т.д., , ; – відповідно вузли графів , , що представляють моделі, , – кількість вузлів -ї моделі, , – кількість вузлів -ї моделі.

Виходячи з того, що для представлення ОД використовуватиметься не більше 2 – 4 моделей одного рівня, КФЕМ не буде оперувати більш ніж з 3–6-ма матрицями одночасно. Це робить її прийнятною для машинної реалізації.

В залежності від виду взаємозв'язків елемент може вказувати ступінь впевненості експерта у наявності еквівалентності елементів моделей і приймати значення з діапазону (0…1]. Якщо між елементами моделей не виявлено взаємозв'язків і еквівалентності, то в точці їх перетину ставиться 0.

Достовірність рішень, які приймає ЕСД в процесі роботи, визначається якістю інформації, що заноситься в БЗ. Для врахування суб'єктивності інформації (вона надається експертом) необхідно забезпечити її перевірку та уточнення перед занесенням у БЗ. Щоб вирішити цю задачу, використаємо узагальнений (інтегральний) критерій, котрий дає змогу впорядкувати деяку множину експертних даних за ступенем переваг. Узагальнений показник ефективності де – інтегральний критерій; – коефіцієнт, що відображає корисність або цінність критерію при прийнятті рішення.

Визначення значень проводиться на основі опитування групи з експертів. Кожен -й експерт визначає набір чисел , що відображають його думку щодо -го критерію. записуються у масштабі , тобто, якщо їх , то приймають значення з діапазону . В подальшому проводиться їх масштабування: , при цьому . Якщо компетентність експерта оцінюється значенням , де , то кінцеві значення обраховуються за формулою: .

У третьому розділі представлено опис архітектури розробленої ЕСД. На рис.2 показана структура ЕСД.

Рис. 2. Структура ЕСД.

До складу ЕСД входять: база знань (БЗ) – у ній зберігаються всі необхідні для роботи ЕС знання про проблемну область; модуль поповнення знань (МПЗ) – призначений для занесення нової інформації у БЗ, виявлення у ній протиріч та аналізу знань з метою їх утилізації; робоча пам'ять (РП) – призначена для зберігання інформації, одержаної від користувача, та інформації, виведеної в ході роботи системи під час визначеного сеансу; діалоговий монітор (ДМ) – визначає інтерфейс користувача (меню, вікна), за допомогою котрого здійснюється опитування користувача в процесі вирішення задачі та подальше занесення зібраних фактів у базу даних (БД), формальна перевірка наявності необхідної кількості інформації для початку вирішення задачі, обмін інформацією між БД та іншими модулями системи; адаптаційно–діагностичний модуль (АДМ), котрий використовується для діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв, прискорення і полегшення адаптації діагностів до специфіки підприємства; модуль підтримки рішень (МПР) – забезпечує користувачів аналітичною інформацією типу: які об'єкти діагностування найчастіше виходять з ладу, які причини виникнення у них несправностей та ін.; модуль керування роботою ЕСД (інтерпретатор – БЛВ) – забезпечує керування роботою ЕСД, реалізує формування, відбір та активізацію стратегій вирішення задач, найбільш ефективних в ситуації, що склалась на даний момент часу.

В наступних підрозділах третього розділу описано методику, склад і призначення окремих структурних блоків, алгоритми роботи та методику здобуття експертних знань.

У пятому підрозділі розроблено стратегії діагностування ОД. Останній підрозділ розкриває методику комплексної оцінки ефективності ЕСД на основі властивостей системи, що характеризують її якість. Методика оцінки ефективності ЕСД базується на порівнянні загального часу, що витрачається на діагностування ОД загальною системою діагностування (ЗСД) без наявності ЕСД в її складі та з її наявністю. Основним принципом такого порівняння є те, що кількість тестів, котрі виявляють основну частину несправностей ОД, базується на даних ЕСД, і кількість складових тестових модулів у них порівняно менша, ніж в тестах, що відпрацьовуються ЗСД. Відповідно часу на відпрацювання тестів для пошуку несправностей витрачається теж менше.

Відносний приріст ефективності ,

де і – середня кількість компонентів у тестах, що відпрацьовуються ЗСД без наявності ЕСД і з її наявністю відповідно; – середня вартість відпрацювання одного компонента у тестах, що відпрацьовуються ЗСД без наявності ЕСД і з її наявністю відповідно (прямо пропорціональна часу відпрацювання одного компонента теста); – кількість тестів, що відпрацьовуються ЗСД без наявності ЕСД для повного діагностування ОД; – кількість тестів, що відпрацьовуються ЗСД з використанням ЕСД для діагностування ОД. Вираз в чисельнику відповідає вартості діагностування одиниці продукції без використання ЕСД, а вираз у знаменнику – вартості діагностування одиниці продукції, коли значна частина несправностей (80 – 90%) відшукується ЗСД із використанням ЕСД і тільки нетипові для даного ОД несправності (10 –20%) визначаються ЗСД без використання ЕСД повним відпрацюванням усіх наявних тестів. Для МПП із середньостатистичних даних при відносний приріст ефективності

Опис функціонування програмного комплексу ЕСД наведено у четвертому розділі. Для розробки ЕСД використана мова програмування C++. При розробці програмного забезпечення використовувались принципи структурного аналізу та об'єктно-орієнтованого програмування. Формування модулів програми здійснювалося таким чином, що кожен з них реалізовував одну закінчену функцію, мав один вхід і вихід та здійснював зв'язок з іншими модулями через змінні, іменовані однаково всередині всіх вихідних текстів. Для кожного модуля були задані такі умови: модуль повертає керування тій програмі, що його викликала; модуль може викликатися іншим модулем нижчого рівня. Програмне забезпечення експертної системи діагностування складається з наступних компонент: 1) модуля формування запиту та відбору з БЗ відповідної запиту інформації; 2) модуля формування сценаріїв спілкування з користувачем, котрий на основі згенерованих системою стратегій діагностування формує сценарії діалогу системи з користувачем; 3) модулів для формування інформаційного образу ОД; 4) модулів для автоматизованого формування стратегій діагностування на основі ІО з врахуванням специфіки підприємства, що впливає на якість та життєвий цикл ОД; 5) модулів для формування бібліотеки згенерованих системою моделей опису ОД різних рівнів ієрархії; 6) модулів для автоматизованого формування матриць уточнених моделей опису ОД, котрі використовуються для генерації КФЕМ; 7) модуля автоматизованої генерації КФЕМ, котрий забезпечує формування матриці функціонально-експертних ознак; 8) модуля формування бібліотеки тестів для КФЕМ, котрий формує розділи, де зберігаються тести; 9) бібліотеки базових тестових дій та відповідних реакцій; 10) системи управління базою знань ЕСД; 11) системи управління БД; 12) підсистеми видачі форм для вводу інформації.

Впроваджена ЕСД істотно підвищує загальну ефективність використання систем діагностування на підприємствах (приблизно в 2 рази). При цьому існує можливість поетапного вводу системи в дію – спочатку як автономної, а з часом як системи, що фукнціонує у складі інших програмно-апаратних додатків.

Висновки

В дисертаційній роботі здійснене вирішення важливого народногосподарського завдання – розробки методик комбінованого діагностування сучасних цифрових та мікропроцесорних пристроїв, спрямованих на підвищення ефективності процесу діагностування за рахунок розробки нових моделей і архітектури експертних систем діагностування.

В роботі з використанням системного підходу, методології технічної діагностики, теорії експертних систем, теорії моделювання, теорії нечітких множин та математичного програмування отримано такі основні теоретичні і практичні результати:

1.

2.

3.

4.

5.

На початку впровадження система проводить діагностування за загальноприйнятими алгоритмами. В процесі накопичення та опрацювання експертної інформації проводиться розділення та корегування стратегій діагностування для визначених типів ОД, що значно підвищує ефективність процесу діагностування. Поповнення бази знань дає можливість корегувати вже існуючі стратегії діагностування згідно з специфікою експлуатації ОД.

6.

7.

Основні положення дисертаційної роботи опубліковано в таких працях:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

Анотації.

Поморова О. В. Експертні системи як засіб підвищення ефективності діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Науково-виробнича корпорація “Київський інститут автоматики”, Київ, 2001.

Дисертаційна робота присвячена розробці моделі бази знань та архітектури експертної системи діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв. В дисертації розроблено та досліджено модель інформаційного образу та комбіновану функціонально-експертну модель мікропроцесорних пристроїв як об’єктів діагностування, на основі котрих побудовано базу знань експертної системи діагностування. Розроблена структура та алгоритми функціонування модулів експертної системи діагностування та методики здобуття знань. На основі моделі інформаційного образу та комбінованої функціонально-експертної моделі розроблені стратегії діагностування цифрових та мікропроцесорних пристроїв. Розроблено програмний комплекс модулів експертної системи діагностування. Розкриті шляхи підвищення ефективності процесу діагностування за рахунок опрацювання експертних знань про об’єкти діагностування. Основні результати дисертації впроваджені на науково-виробничому підприємстві “Електронні системи” (м. Хмельницький) при розробці і виробництві цифрових та мікропроцесорних пристроїв АТС.

Ключові слова: діагностування, мікропроцесорний пристрій, експертна система, математична модель, інформаційний образ, база знань.

Поморова О. В. Экспертные системы как средство повышения эффективности диагностирования цифровых та микропроцессорных устройств. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. – Научно-производственная корпорация “Киевский институт автоматики”, Киев, 2001.

Диссертационная работа посвящена разработке модели базы знаний и архитектуры экспертной системы диагностирования цифровых и микропроцессорных устройств. В диссертации разработана и исследована организация знаний в базе знаний экспертной системы, определены основные понятия. Среди них: информационный образ – абстрактная информационная модель объекта диагностирования, которая дает возможность детерминации и содержательного сравнения его состояний; комбинированная функционально-экспертная модель – комбинация уточненных моделей объекта диагностирования различных уровней, уточненных за счет экспертной информации. Знания при этом распределены по определенным уровням. В диссертации описана разработанная структура представления знаний в базе знаний. Как средство представления знаний использована смешанная модель. В ней одновременно используються продукционніе правила и сеть фреймов. Сеть фреймов обеспечивает группирование продукционных правил относительно ситуаций, которые складываются в процессе диагностирования, а продукционные правила используются для создания формы присоединения процедурных знаний к фрейму. В состав управляющих знаний входят знания об общих стратегиях, методах и методиках решения задач диагностирования и правила их оценки и выбора в соответствующих ситуациях.

Модель информационного образа является основной для оценки важности и значимости знаний об объекте диагностирования, в частности оценки детерминированости, которая является количеством информации о поведении объекта диагностирования. На основании полученной информации строятся матрицы экспертных признаков и соответствующая информация заносится в базу знаний. Значения дифференциальных способностей признаков проявления неисправностей определяют порядок их проверки для подтверждения гипотезы о наличии некоторой неисправности. Проверка начинается с признаков с высокой дифференциальной способностью. Действия эксперта относительно уточнения признаков проявления неисправностей регламентирует также соответствующая матрица. На основании значений, характеризующих дифференциальную способность действий, разрабатываются стратегии реализации процесса диагностирования для конкретных объектов диагностирования.

В диссертации представлено описание разработанной комбинированной функционально-экспертной модели, основой которой является структурная и функциональная модели. Структурная модель описывается соответствующими входами и выходами объекта диагностирования и ориентированным графом, который отображает структуру объекта диагностирования. На начальных этапах разработки модель может иметь недоопределенные узлы и дуги. Их доопределяют за счет экспертных знаний. Функциональная модель описывает преобразование информации, в частности, отображения, ограничения, функциональные зависимости. Недоопределенные компоненты функциональной модели доопределяются идентично компонентам структурной модели. При уточнении модели объекта диагностирования с частично неизвестными компонентами элементы матриц смежности и весовых коэффициентов могут принимать значения в диапазоне от нуля до единицы соответственно экспертной оценке степени связи между вершинами графа.

В результате анализа уточненных моделей с частично неизвестными компонентами и дополнения их за счет экспертных знаний получают комбинированную функционально-экспертную модель, которая описывается матрицами функционально-экспертных отношений. Эти матрицы строятся на базе пар существующих в системе моделей описания объекта диагностирования. Для учета субъективности информации, которая представляется экспертом, разработан обобщенный критерий, дающий возможность упорядочивать некоторое множество экспертных данных по степени преимущества.

В диссертации разработана архитектура экспертной системы диагностирования. В ее состав входят база знаний, модуль пополнения знаний, рабочая память, диалоговый монитор, адаптационный диагностический модуль, модуль поддержки решений, модуль управления работой экспертной системы диагностирования – блок логического вывода.

В диссертации разработаны методики получения экспертных знаний и комплексной оценки эффективности экспертной системы диагностирования.

Разработан программный комплекс экспертной системы диагностирования. Для его создания использовался язык программирования С++. При разработке программного обеспечения использовались принципы структурного анализа и объектно-ориентированного программирования. Формирование модулей программы осуществлялось так, что каждый из них реализовывает одну законченную функцию, имеет вход и выход, а также осуществляет связь с другими модулями через переменные, именуемые одинаково внутри всех исходных текстов. Для каждого модуля задаются такие условия, что модуль возвращает управление той программе, которая вызывает его, и в любой момент времени модуль может вызываться другим модулем низшего уровня.

Основные результаты диссертации внедрены на научно-производственном предприятии “Электронные системы” (г. Хмельницкий) при разработке и производстве цифровых и микропроцессорных устройств АТС.

Ключевые слова: диагностирование, микропроцессорное устройство, экспертная система, математическая модель, информационный образ, база знаний.

Pomorova O.V. Expert systems as the tool of an increase the efficiency of the digital and microprocessor devises diagnosing.– Мanuscript.

Candidate Sciences dissertation on speciality 05.13.06 – automatic manading systems and progressive information technologies. – Scientific and productive corporation “Kyiv institute of automation”, Kyiv, 2001.

The dissertation work is devoted to the building of knowledge base model and architecture of the expert system of the digital and microprocessor devices diagnosing. The model of an information image and combined functionally - expert model of microprocessor devices as plants of diagnosing, on the basis of which the knowledge base of the diagnosing expert system is constructed, are developed and investigated in the dissertation. The structure and functionate algorithms of diagnosing expert system modules and technique of knowledges deriving are developed. The strategies of diagnosing digital and microprocessor devices on the basis of an information image and combined functionally – expert model are developed. The programm complex of the diagnosing expert system modules are developed. There are exposed the paths of an increase of the diagnosing process effectiveness at the expense of handling expert knowledges about plants of diagnosing. The basic results of dissertation are introduced at the development and production of automatic telephone exchange digital and microprocessor devices on research-and-production firm “Electronic systems” (Khmelnitskiy).

Key words: diagnosing, microprocessor device, expert system, mathematical model, information image, knowledge base.