о. о

Представление знаний и база знаний

В данной системе для описания специальных знаний, используемых для вывода, введены три формы представления - порождающие правила, фреймы и функции Лиспа. Основная часть знаний представляется в виде продукционных правил, распределяется по функциональным элементам со своими правилами и атрибутами датчиков и объединяется в блоки, образуя иерархическую структуру.

На рис. 3.8 показаны пример правил и структура базы знаний. Например, группа ИЗ о нагреве состоит из четырех ИЗ; ИЗ о температуре жидкого чугуна по измеренной темпе-

НЗ а теипературв жидкой чугуна

ИЗ о темпера жидкого -

H3oSi-S

I ИЗоЗс I ИЗ о датчиках----,

ИЗ о температуре внутри рдрт

I i

Х-НЗ об оценке человека---1

ИЗ о ситдаииях I

у фурмах

ИЗ об изменении температурч жидкого ччгуна

из об интервахе времени Tpiy от пвсхеднего випцаа Во тектгге НЗ oS mmepia/K вреита Tptg 7 npedoocjfiHeso выпф:ка до nocxditni

г-ИЗ об изменениях датчикое-у ИЗ о температуре

внутри /рурм

ИЗ об изменениях S/-S

ИЗ об изменениях от

послевнеа выпуска до текдиега

ИЗ 0 изменениях в

н ов изменениях от тследнеги винчст до техдшех

ИЗ oh изменениях s текущем еыпдсхе

Матриаа действий

Ю об тмеиеиияг

5 4 3 2 1

Значение CF

СГ-козаприциет достоверности ИЗ-иеточиик знаний

6-6830

Рис. 3.8. Структура базы знаний.

ратуре жидкого чугуна делает вывод о нагреве и содержит около десяти правил. Вывод о температуре чугуна делается с учетом времени, прошедшего с начала выпуска, и числа ковшей, используя приведенное ниже понятие нечеткого множества. Затем делается вывод о нагреве с использованием ИЗ о содержании в чугуне Si, S и других элементов. После окончания этой обработки запускаются ИЗ о датчиках и ИЗ об оценке человека, и по результатам выводов в каждой группе ИЗ делается заключительная оценка уровня нагрева.

Фреймы содержат постоянные величины, которые служат исходными данными для вывода: влажность и температура дутья для управления нагревом, содержание кокса, задающие величины. Во фреймы часто включают знания общего характера, поэтому стараются повысить эффективность представления знаний, используя их преемственность.

С помощью функций Лиспа описываются знания процедурного типа для вычисления поправок к параметрам рабочего воздействия по степени достоверности, представляющей четкость в знаниях, и по предыстории изменения задающих величин.

Представление нечеткостей

Одна из проблем данной экспертной системы, содержащей эмпирические правила,-представление нечеткостей в знаниях. Для ее решения обычно используют степени достоверности CF вывода для каждого правила либо нечеткие множества. При нечетком управлении, основанном на теории нечетких множеств, с помощью функций принадлежности, позволяющих в естественном виде представить субъективные нечеткие понятия, свойственные человеку, описываются профессиональные знания квалифицированного оператора и реализуется управление аналогичное тому, которое он может выполнять. В производстве чугуна такое управление уже разрабатывается и внедряется для оперативного управления процессом агломерации в реальном времени.

Вместе с тем доменный процесс является очень сложным процессом, в котором одновременно протекают реакции трех фаз - газообразной, твердой и жидкой. Поэтому профессиональные знания квалифицированного оператора трудно представить только функциями принадлежности и так же трудно реализовать управление в виде единой системы.

В связи с этим в рассматриваемой системе в качестве способа представления обширных профессиональных знаний использовали порождающие правила, а в качестве средства представления нечеткостей ввели понятия теории нечетких множеств. Наряду с простотой представления знаний это позволило избежать увеличения числа правил и сократить время вывода. В результате появилась возможность оперативного управления в реальном времени на базе экспертной системы.

Введение функции принадлежности

Когда состояние нагрева прогнозируется по измеренным значениям температуры чугуна, оператор не сразу определяет уровень нагрева. Поэтому в данной системе нагрев, который фактически является непрерывной функцией, был разделен на семь уровней с учетом опыта оператора (табл. 3.1).

Таблица 3.1. Уровни и состояние нагрева

Обычно оператор по одному замеру вряд ли скажет, что нагрев сейчас на седьмом уровне; скорее всего он сделает вывод, что текущий уровень - шестой или седьмой. В данной системе не дается однозначного заключения по фактическим данным (температуре чугуна), а вводится нечеткость, которая для одного замера выражается показателем достоверности по каждому уровню. Предложен способ представления показателя достоверности на каждом уровне с учетом удобства эксплуатации с помощью трехмерной обобщенной функции принадлежности, состоящей из трех элементов: фактиче-

Л 0.3

X : Температура жидкого чугуна, С У Уровень нагрева Z Показатель достоверности

1 2 3 4 5 6 7

Уровень нагрева

Рис. 3.9. Обобщенная функция принадлежности.

ские данные (например, температура чугуна), заключение (например, уровень нагрева) и показатель достоверности.

На рис. 3.9 показана обобщенная функция принадлежности для температуры чугуна, уровня нагрева и показателя достоверности для iV-ro ковща в выпуске. Если, например, измеренное значение температуры чугуна составляет Х, то сечение Y-Z при X = Х дает показатели достоверности Zj для каждого уровня нагрева (/ = 1... 7).

Поскольку смысл информации и ее нечеткость меняются со временем от начала выпуска, в качестве параметра для температуры чугуна в данной системе выбрано число ковщей в выпуске. Кроме того, обобщение функции принадлежности введены не только для температуры чугуна, но и для другой информации от датчиков, связанных с нагревом.

Способ формирования функций принадлежности

Ниже описан способ формирования обобщенных функций принадлежности, используемых в данной системе. На рис. 3.10, а построена зависимость между измеренными значениями температуры чугуна (ось X) для N-to ковща и максимальной температурой чугуна во время выпуска (ось У), наилучшим образом описывающей нагрев. На рис. 3.10,6 эта зависимость представлена в виде функций принадлежности, при этом выделены определенные температурные области, а по оси Z показана частота появления максимальных температур в каждой области. На рис. 3.10, в показана

Наибольшая температура выпуска

Наибольишя температура выпуска

Наибольшая температура выпуска

Шуиав. п-и ковше

Рис. 3.10. Метод формирования обобщенной функции принадлежности.

о-температура чугуна в JV-м ковше и наибольшая температура плавки; б-представление функщш принадлежности; в -пpeдcтaвJleииe расширенной функции принадлежности.

обобщенная функция принадлежности, которая получена путем аппроксимации всех функций принадлежности в виде треугольников и соединением соответствующих вершин. Поскольку температура жидкого чугуна зависит от времени, прошедшего после начала выпуска, и условий работы печи, были подготовлены более 30 обобщенных функций принадлежности, с тем чтобы их можно было выбирать автоматически в зависимости от условий работы. Формы этих функций описываются в виде фреймов.

Обучение обобщенной функции принадлежности

Если управление процессом осуществляется на основе профессиональных знаний операторов, как в данной системе, то эффективность системы будет зависеть от того, насколько функции принадлежности, выражающие нечеткости, согла-