ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ДИАГНОСТИКИ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ

АННОТАЦИЯ

Проблемам ручного анализа работоспособности РТУ посвящено большое число публикаций, книг и пособий, однако в них, как правило, совершенно не уделяется внимания каким-либо аспектам автоматизированного экспертного анализа работоспособности. При этом в них достаточно подробно, как правило, приводятся описания алгоритмов диагностики неисправностей конкретного радиотехнического устройства или системы. В статье описывается алгоритм работы гибридной семантической экспертной системы для диагностики и оценки работоспособности РТУиС.

ABSTRACT

A large number of publications, books and manuals are devoted to the problems of manual analysis of the working capacity of the mouth, however, as a rule, they completely ignore any aspects of automated expert analysis of working capacity. At the same time, they usually describe in sufficient detail the algorithms for troubleshooting a specific radio device or system. The article describes an algorithm for the operation of a hybrid semantic expert system for the diagnosis and assessment of the operability of RTUiS.

Ключевые слова: база данных, радиотехническое устройство, EDA CAD, диагностика, ремонт, анализ, принципиальная схема, гибридная семантическая экспертная система

Keywords: database, radio engineering device, EDA CAD, diagnostic, repair, analysis, schematic diagram, hybrid semantic expert system

Введение

Определение технического состояния различного рода оборудования, систем управления, контроля, а также других радиотехнических устройств занимает, как правило, до 90% времени, затрачиваемого на восстановление, настройку и оптимизацию при сбоях в их работе. Как правило, процесс поиска неисправностей, т.е. диагностика РТУ осуществляется вручную [2]. Используемые же в редких случаях для этого математические модели диагностики предусматривают анализ работы в лучшем случае отдельных составляющих системы: каналов, трактов, блоков и элементов, однако на заключительном этапе решение об отсутствии или наличии отклонений в работоспособности   принимается, как правило, с участием эксперта. Поэтому задача создания математических моделей диагностики РТУ без участия эксперта является на сегодняшний день достаточно актуальной, особенно учитывая тот факт, что в области экспертного анализа качественных показателей работы радиотехнических устройств эта задача на сегодняшний день не решена вообще.

Выбор метода экспертного анализа работоспособности РТУ

Существенную роль при разработке алгоритма автоматизированного анализа работоспособности РТУ играет структура ручного метода диагностики, при котором на начальном этапе эксперт определяет причину отклонения какого-либо качественного показателя устройства, а затем делает заключение по способу воздействия на него с целью устранения паразитных отклонений в его работе [5].

Учитывая вышеприведенную специфику действий человека-эксперта при ручном методе диагностики, для реализации автоматизированного анализа РТУ требуется найти такую структуру доступа к данным, хранения информации и связи между ними, при которой на основе исходных данных о работе устройства целесообразно выбрать в качестве метода экспертного анализа экспертную систему (ЭС) на основе семантической сети. При этом она позволит при помощи графовой структуры достаточно гибко связать любой показатель качества РТУ (например, уровень шума усилителя) с причиной, повлиявшей на него (скажем, качественное ухудшение усилительного элемента усилителя), а также связать последнюю с методом устранения причины (замена усилительного элемента).

В настоящее время сформировалась достаточно существенная необходимость в объединении и накоплении знаний специалистов различных областей науки и техники с целью их дальнейшего использования другими людьми, не являющихся экспертами по этим вопросам. Наилучшим и экономически эффективным решением данной проблемы является использование ЭС [3].

Под ЭС подразумевается, как правило, система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи. Дополнительно желаемой характеристикой такой системы является способность пояснить, по требованию, ход своих рассуждений в понятной для спрашивающего форме.

Как правило, ЭС делятся на ЭС с последовательными процедурами принятия решения и на ЭС с параллельными процедурами принятия решения. В ЭС с параллельной процедурой принятия решения сначала запрашивается вся информация об объекте, а только затем вырабатывается решение. Последовательная процедура всегда принимает решение на основании последних сведений, которые она получила. Очевидно, что последовательная процедура ничем не уступает параллельной.

Одним из видов ЭС является семантическая сеть (СС). Семантическая сеть – это определенный способ представления знаний в ЭС, при котором, в простейшем случае, знания представляются в виде узлов, соединенных дугами. Каждый узел представляет собой какое-либо понятие, а каждая дуга - отношения между различными понятиями. Терминология, используемая в этой области, различна. Чтобы добиться некоторой однородности, узлы, соединенные дугами, принято называть графами, а структура, где имеется целое гнездо из узлов или где существуют отношения различного порядка между графами, называется сетью [1].

Начиная с конца 50-х годов, были созданы и применены на практике десятки вариантов семантических сетей. Несмотря на то, что их терминология и структура различаются, существуют сходства, присущие практически всем семантическим сетям:

- узлы семантических сетей представляют собой предметы, события, состояния;

- дуги семантических сетей отображают отношения между узлами (пометки над дугами указывают на тип отношения).

Благодаря этим особенностям, сети удобны для чтения и обработки компьютером, а также достаточно мощны, чтобы представить семантику практически любого процесса.

Семантическая сеть - один из традиционных способов представления знаний в экспертных системах. В классической СС узлам сети соответствуют объекты, а ребрам - отношения между ними. Традиционные экспертные системы предполагают ручное построение СС для каждого конкретного типа задач, которое выполняется экспертом в данной предметной области. Однако применение экспертных систем для автоматического анализа предполагает накопление системой опыта на основе запоминания ситуаций, принятых решений и достигнутых результатов. В случае ситуаций, представляющих описание состояния какого-либо оборудования, контролируемого системой, для хранения этой информации вполне подходит обычная база данных, состоящая из таблиц с заранее определенной структурой. Если же описание ситуации меняется от раза к разу или представляет собой плохо структурируемую информацию -  базы данных уже не подходят [4]. В таких случаях информация может быть представлена в виде СС с использованием базы знаний.

Заключение

Таким образом, стремление как можно подробнее описать ситуацию приводит к попаданию в сеть несущественной, бессмысленной информации. На проверку, хранение и обработку этой информации будет напрасно расходоваться время и ресурсы. Кроме того, при излишне широком охвате в сеть попадут данные, не относящиеся к предметной области, в которой «разбирается» данная экспертная система. Это приведет к ошибкам при вводе и анализе информации, для устранения которых потребуется вмешательство эксперта. Вышеприведенные соображения обуславливают ограниченную область применения автоматических экспертных систем с накоплением опыта. Однако системы на основе СС получают все более и более широкое применение как в экспертных системах синтеза, так и анализа.

Список литературы:

1. Долин Г.А. Object-oriented representation of mixed models knowledge in the design of electronic devices in CAD ELECTRA. Объектно-ориентированное представление знаний о смешанных моделях при проектировании электронных устройств в САПР ELECTRA./ Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications 2020. - М.: ИД Медиа Паблишер», 2020. - С. 9078546.
2. Долин Г.А., Алпеев В.А., Смирнов Н.П. Объектно-ориентированное представление смешанных моделей знаний при проектировании радиотехнических устройств./ IV Международная научно-техническая конференция Актуальные проблемы радио- и кинотехнологий. – Спб: СПбГИКиТ, 2020. -  С. 83-92.
3. Dolin G.A., Kudryashova A.Y. Modified methods of circuit simulation of radio engineering devices in the time domain. Модифицированные методы схемотехнического моделирования радиотехнических устройств во временной области. /           Synchroinfo Journal. Т. 6. № 2. - М., МТУСИ: ИД Медиа Паблишер», 2020. - С. 7-11.
4. Долин Г.А., Алпеев В.А., Царев П.В., Круглов Н.А., Корыткин А.В. Автоматизация схемотехнического проектирования радиотехнических устройств в экспертной системе./ REDS: Телекоммуникационные РТУ и системы. Т. 10. № 2. - М: Российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, 2020. - С. 9-15.
5. Долин Г.А., Смирнов Н.П., Тарбаев Т.В., Цыганков Э.О. Использование метода переменных состояний для определения запаса устойчивости против самовозбуждения узлов аналоговых радиотехнических устройств. /REDS: Телекоммуникационные РТУ и системы. Т. 10. № 1. М: Российское научно-техническое общество радиотехники, электроники и связи им. А.С. Попова, 2020. -  С. 34-36.