АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

АННОТАЦИЯ

В статье представлена концептуальная модель семантической экспертной системы, разработанной для диагностики и оценки технического состояния радиотехнических устройств и систем (РТУиС). Система реализована в виде многослойной нейроподобной архитектуры, включающей входной, скрытый и выходной слои, каждый из которых выполняет специализированные функции: восприятие данных, формирование экспертной оценки и генерацию рекомендаций соответственно. Архитектура интегрирует онтологическую модель, правила логического вывода, вероятностные механизмы и динамически обновляемую базу знаний. Особое внимание уделено практической реализации программного комплекса на основе Delphi и MS SQL Server, а также его интеграции в САПР «Электра». Научная новизна работы заключается в сочетании семантической диагностики с элементами адаптивного обучения, мета-диагностическими возможностями и функцией оценки компетенций экспертов. Прототип системы успешно прошёл валидацию на реальных примерах и демонстрирует значительное сокращение времени диагностики, повышение точности выводов и образовательный потенциал.

Ключевые слова: семантическая экспертная система, диагностика РТУиС, онтология, нейроподобная архитектура, логический вывод, мета-диагностика, адаптивное обучение, Delphi, САПР Electra.

Введение

Современные радиотехнические устройства и системы (РТУиС) характеризуются высокой сложностью функциональных и структурных взаимосвязей, что делает их диагностику трудоёмкой и требующей глубоких экспертных знаний. Традиционные методы диагностики, основанные на ручном анализе и эвристиках, становятся всё менее эффективными в условиях роста масштабов эксплуатации и разнообразия отказов. В этих условиях актуальной становится разработка интеллектуальных диагностических систем, способных не только имитировать мышление эксперта, но и адаптироваться к новым условиям, обучаться на данных и оценивать достоверность собственных выводов.

Целью настоящей работы является описание концептуальной и программной реализации семантической экспертной системы, построенной по нейроподобному принципу и интегрирующей онтологические знания с адаптивными механизмами анализа. Статья раскрывает архитектуру системы, её функциональные компоненты, технологическую основу и подтверждает её эффективность на примерах практического применения.

1. Архитектура нейроподобной экспертной системы

Предложенная система основана на трёхслойной архитектуре, имитирующей ключевые аспекты нейронной обработки:

- Входной слой функционирует как сенсорная система, обеспечивая сбор данных как от физических датчиков (напряжение, спектр, параметры цепей), так и от персонала через структурированные опросы, фиксируя субъективные и контекстные наблюдения.

- Скрытый (промежуточный) слой служит «когнитивным ядром» системы. Здесь производится интеграция входных данных с онтологической моделью предметной области. Используются статистический анализ исторических отказов, правила вида IF-THEN и вероятностные модели для оценки гипотез. Важной особенностью является учёт метазнаний: квалификации эксперта, точности его предыдущих суждений и статистики отказов компонентов.

- Выходной слой генерирует финальное экспертное заключение в виде приоритизированного списка рекомендаций по устранению неисправностей, сопровождая их оценками уверенности и доказательствами.

2. Программная реализация и функциональные блоки

Система реализована как программный комплекс, включающий:

- Русифицированный пользовательский интерфейс, обеспечивающий удобство взаимодействия для техников и экспертов;

- Механизм логического вывода, выполняющий прямой и обратный поиск на основе онтологии и правил;

- Динамически развивающуюся базу знаний, основанную на формальной онтологии РТУиС;

- Вспомогательные модули, включая интерпретатор математических выражений и генератор SQL-запросов для интеграции с унаследованными системами.

Система поддерживает два режима работы: «Обучение» — для наполнения и коррекции базы знаний, и «Анализ работоспособности» — для выполнения диагностики. Программный стек включает Delphi (для создания надёжного клиентского приложения) и MS SQL Server (для хранения структурированных данных).

3. Научная новизна и инновационные возможности

Научная новизна работы заключается в следующем:

- Синтез семантической диагностики и адаптивного обучения: система автоматически обогащает базу знаний за счёт анализа телеметрических данных и выявления новых режимов отказов.

- Мета-диагностическая способность: система оценивает надёжность собственных выводов на основе качества исходных данных и правил.

- Анализ корневых причин неисправностей: выявление фундаментальных причин, а не только симптомов.

- Оптимизация плана устранения неисправностей с учётом компетенций техника и критичности системы.

- Функция оценки компетенций экспертов: при вводе знаний система выявляет противоречия, пробелы и неопределённости, выступая инструментом калибровки экспертных знаний.

4. Практическая валидация

Прототип системы был протестирован на реальных сценариях: диагностика неисправностей в супергетеродинных радиоприемниках и каналах обработки цветности в телевизионных приемниках. Результаты подтвердили высокую точность диагностики и значительное сокращение времени принятия решений. Кроме того, система интегрирована в САПР Electra в качестве дополнительного модуля, что подтверждает её совместимость и практическую применимость.

Заключение

Разработанная семантическая экспертная система представляет собой инновационный подход к диагностике сложных радиотехнических устройств. Её нейроподобная архитектура, сочетание онтологического моделирования с вероятностными и адаптивными механизмами, а также возможность самооценки и обучения обеспечивают высокую эффективность и надёжность. Практическая значимость подтверждена как в промышленной эксплуатации (сокращение MTTR и операционных затрат), так и в образовательной сфере, где система используется как интерактивный симулятор для обучения студентов. Дальнейшие исследования могут быть направлены на расширение онтологии, интеграцию с IoT-инфраструктурой и развитие мультиагентных диагностических сценариев.

Список литературы:

1. Zhang L., Wang H. Ontology-Based Fault Diagnosis in Complex Electronic Systems. // IEEE Transactions on Industrial Informatics. — 2022. — Vol. 18, № 4. — P. 2567–2575.
2. Иванов С.Г. и др. Применение онтологий в экспертных системах технической диагностики. // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2024. — № 2. — С. 45–58.
3. Кузнецов Д.Е. Разработка экспертных систем на платформе Delphi: опыт и практика. — М.: Техносфера, 2023. — 216 с.
4. Smith J., Brown K. Adaptive Knowledge Bases for Real-Time Diagnostics. // Journal of Intelligent Systems. — 2021. — Vol. 34, № 3. — P. 301–315.
5. Лебедев А.А. Образовательные симуляторы на базе экспертных систем в инженерном образовании. // Высшее образование в России. — 2024. — № 7. — С. 88–97.
6. Chen Y. et al. Root Cause Analysis in Complex Technical Systems Using Hybrid AI Models. // Engineering Applications of Artificial Intelligence. — 2023. — Vol. 118. — 105621.
7. Григорьев В.П., Фомин А.И. Мета-диагностика как инструмент повышения надёжности ИИ-систем. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. — 2024. — № 4. — С. 33–41.
8. Borshchev A. The Big Book of Simulation Modeling. — AnyLogic, 2022. — 412 p.
9. Романов А.Н. Интеграция экспертных систем в САПР: опыт проекта «Электра». // Компьютерная графика и САПР. — 2023. — № 6. — С. 55–62.
10. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. — 4th ed. — Pearson, 2020. — 1136 p.
11. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. — СПб.: Питер, 2022. — 496 с.