ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы диссертации. Сложность решаемых задач, большой объем поступающей информации, короткое время на принятие решений и ответственность за принятые решения приводят в отдельных случаях к несоответствию возможностей человека-оператора требованиям эффективно осуществлять процесс оперативного управления человеко-машинными комплексами. В связи с этим в настоящее время все шире используются компьютерные системы поддержки принятия оперативных решений (СППОР), предназначенные для оказания помощи операторам в преодолении возникающих проблем управления сложными техническими объектами.
Перед СППОР ставятся очень широкие задачи, которые не всегда могут быть формализованы и решены традиционными математическими методами:
• анализ больших объемов неполной и противоречивой информации;
• генерация и оценка вариантов решений по управлению объектом в режиме реального времени;
• выбор наилучших путей, ведущих к достижению необходимого результата;
• предупреждение оператора в случае неудовлетворительного состояния объекта управления (технологического процесса) и др.
Поэтому возникла необходимость в исследовании вопросов, связанных с интеграцией в СППОР, работающей в режиме реального времени, традиционных математических методов с эвристическими моделями и методами.
Можно выделить три основных подхода к обеспечению режима реального времени в СППОР. Один из них заключается в использовании (разработке) специализированных механизмов обработки знаний, другой - в увеличении скорости вычислений за счет максимального их распараллеливания. Третий подход связан с разработкой методов создания
человеко-машинного взаимодействия, в значительной степени сокращающих потери времени при общении человека-оператора с системой.
Важным аспектом обеспечения быстрого и точного взаимодействия оператора с СГТПОР является его уровень понимания принципов, заложенных в систему, возможностей и методов работы СППОР, знаний и умения использовать предлагаемые интерфейсы. Поэтому для обеспечения полноценного использования СППОР в режиме реального времени структура программного обеспечения СППОР должна быть разработана с учётом необходимости обучения операторов на компьютерном тренажёрном комплексе (КТК). В этом случае из разработанных модулей программного обеспечения можно сконфигурировать как СППОР для работы с реальным объектом, так и КТК для компьютерного тренинга операторов.
Важность задач, стоящих перед СППОР, отсутствие комплексной методологии и эффективных программных инструментов их решения, определяют актуальность теоретических и прикладных исследований диссертационной работы, решающей крупную научную проблему комплексной поддержки принятия оперативных решений в реальном времени при управлении сложным техническим объектом.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов построения и архитектуры СППОР для эффективного управления в реальном времени сложными техническими объектами. Полученные в работе результаты направлены на создание информационного, математического, программного и методического обеспечения СППОР.
Методы исследования. Проведённые теоретические и прикладные исследования базируются на использовании методов обработки знаний, целочисленного программирования, методов поиска и принятия решений, теории выбора и многокритериальной оптимизации.
Научная новизна. В результате проведённых исследований получены следующие научные результаты:
- разработана и исследована методика создания программного обеспечения СППОР, обеспечивающая эффективную поддержку принятия оперативных решений в режиме реального времени;
- разработана и исследована архитектура программного обеспечения СППОР и показана её специфика;
- разработана методика построения информационной модели объекта управления на основе предложенных типов данных;
- предложена методика организации человеко-машинного взаимодействия в СППОР и разработана обобщённая структура программного обеспечения интерфейса оператора, которая может являться основой разработки интерфейсных модулей для конкретных СППОР;
- разработана и исследована методика построения компьютерного тренажёрного комплекса на основе программного обеспечения СППОР, содержащего стандартные и уникальные (создаваемые в каждом проекте) компоненты;
- разработаны и обоснованы методы автоматического распараллеливания и векторизации вычислений для обеспечения режима реального времени в СППОР при использовании многопроцессорных вычислительных систем, позволяющие осуществить распараллеливание исходных программных конструкций, которые не распараллеливаются другими известными методами; доказана эквивалентность преобразований циклических программных конструкций к последовательно-параллельному виду для различных методов распараллеливания и векторизации.
Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций, полученных в диссертационной работе, подтверждена обоснованием и анализом разработанных методов и структур программного обеспечения, доказательствами правильности преобразования программных конструкций, а также результатами практического использования
предложенных в диссертационной работе методов, алгоритмов и программных средств.
Практическая ценность и реализация результатов. Разработанные в диссертации методы, алгоритмы и программные средства систем поддержки принятия оперативных решений позволят повысить качество принимаемых решений при управлении сложным техническим объектом, облегчить взаимодействие операторов с автоматизированными системами управления, повысить уровень безопасности эксплуатации объекта управления.
Практическая ценность полученных результатов подтверждается их использованием в следующих системах:
- система производственного экологического мониторинга объекта хранения и уничтожения химического оружия;
- компьютерный тренажёрный комплекс для обучения операторов автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) объекта хранения и уничтожения химического оружия;
- прототип системы поддержки принятия решений экипажем перспективного летательного аппарата (ЛА) для решения задач группового пилотирования;
- блок автоматического распараллеливания и векторизации для многопроцессорных вычислительных комплексов.
Диссертационная работа выполнена в рамках плановой тематики Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и представлялись на следующих конференциях, форумах, семинарах, совещаниях: третья международная промышленная ярмарка MIIF-2004 (Москва, 2004); четвёртая международная конференция и выставка CAD/CAM/PDM-2004 (Москва, 2004); вторая международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» (Москва, 2004); третья научно-техническая конференция «Перспективы использования
новых технологий и научно-технических решений в изделиях ракетно-космической техники разработки ГКНПЦ им. М.В. Хруничева» (Москва, 2003); четвёртый международный форум «Высокие технологии XXI века» (Москва, 2003); вторая международная конференция по проблемам управления (Москва, 2003); двадцать шестой международный семинар-презентация по ПТК, промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУТП, SCADA-системам, приборам и средствам автоматизации (Москва, 2002); научно-техническое совещание «Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов электротермических производств» (Санкт-Петербург, 2002); всероссийская научно-практическая конференция «Ресурсосберегающие проекты и технологии» (Москва, 2001); международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» (Москва, 2001); международная конференция и выставка CAD/CAM/PDM-2001 (Москва, 2001); девятая международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2001); научно-техническое совещание «Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств» (Санкт-Петербург, 2000); восьмая международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 2000); международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO) (Москва, 2000); международная научно-практическая конференция "Теория активных систем" (Москва, 1999); юбилейная международная конференция по проблемам управления (Москва, 1999); межведомственный научно-практический семинар «Проблемы и технологии создания и использования космических систем и комплексов на базе малых КА и орбитальных станций» (Москва, 1998); научно-техническое совещание «Компьютерные методы в управлении электротермическими режимами рудотермических печей» (Санкт-Петербург, 1998); межведомственный научно-практический семинар ГКНПЦ им. М.В. Хруничева «Новые задачи, пути
совершенствования перспективных средств РКТ и технологии их создания» (Москва, 1997); научно-практическая конференция с международным участием «Проблемы информатики» (Самара, 1991); научно-практическая школа-семинар «Программное обеспечение ЭВМ: индустриальная технология, интеллектуализация разработки и применения» (Ростов-на-Дону, 1988); третье всесоюзное совещание «Высокопроизводительные вычислительные системы» (Таллин, 1988); восьмой всесоюзный семинар «Параллельное программирование и высокопроизводительные системы» (Киев, 1988); шестая всесоюзная школа «Многопроцессорные вычислительные системы» (Москва, 1985); пятая всесоюзная школа-семинар «Параллельное программирование и высокопроизводительные системы» (Киев, 1982); всесоюзное совещание «Высокопроизводительные вычислительные системы» (Тбилиси, 1981); всесоюзное научно-техническое совещание «Проблемы создания и использования высокопроизводительных машин» (Кишинёв, 1979).
Публикации. Основные результаты научных исследований по теме диссертации содержатся в 66 публикациях, в их числе 19 публикаций в ведущих научных журналах и изданиях перечня Высшей аттестационной комиссии.
Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, содержит 229 страниц текста, 30 рис., 2 табл., список литературы из 236 названий.
ю
Глава 1. СРЕДСТВА И МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПЕРАТИВНЫХ РЕШЕНИЙ
Операторы, управляющие сложными техническими объектами, (технологическими процессами) отвечают за нормальное функционирование объекта в различных режимах и обеспечивают условия, необходимые для работы автоматических систем.* Средства оперативного управления должны позволять оператору: производить оценку обстановки (ситуаций); выбирать и задавать режимы работы объекта; включать и выключать отдельные устройства автоматики; контролировать работу объекта с целью выявления отклонений от штатных режимов и принимать решения по их устранению; управлять объектом в штатных и нештатных ситуациях; осуществлять оценку сценариев (действий, решений) и выбирать наилучший; определять состав систем и агрегатов, находящихся в работе; прогнозировать поведение объекта в штатном режиме; прогнозировать развитие нарушений во времени и распространение нарушений по взаимодействующим системам с целью определения запаса до зоны риска и выработки эффективных воздействий на объект, не производимых системами автоматики и т.д.
Рассматриваемые системы управления по своему характеру являются человеко-машинными системами. Они включают в себя два звена, различных по природе, но тесно связанных едиными целями функционирования:
* Под термином «Оператор» будем понимать специалиста (оператора, начальника смены, плавильщика и др.), взаимодействующего с объектом управления и/или внешней средой посредством информационной модели (интерфейса оператора с технической системой) и органов управления.
В дальнейшем под объектом управления будет пониматься, в том числе и технологический процесс.
11
человека-оператора, являющегося «решающим элементом» в контурах принятия решений (это он реализует алгоритм оперативного поиска управляющих решений) и техническую часть системы управления.
Общая эффективность и надёжность функционирования человеко-машинных систем управления и управляемых ими объектов определяется не только эффективностью и надёжностью работы каждого из звеньев системы, но, главным образом, степенью согласованности их совместной работы.
Как показывает опыт эксплуатации современных человеко-машинных систем управления в большинстве аварий, нештатных ситуаций, простоев оборудования могут быть виноваты не только операторы, но и проектировщики, не сумевшие правильно организовать деятельность операторов и согласовать с ней функционирование технической части системы управления. Это почти всегда приводит к тому, что объект управления функционирует не в оптимальном режиме. Отсюда -возникающие трудности и следующая общая постановка задачи: найти рациональный вариант распределения функций между человеком-оператором и средствами оперативного управления и разработать принципы и методы построения СППОР (системы-ассистента оператора), которая бы взяла на себя функцию помощника оператора в реальном масштабе времени при управлении сложным техническим объектом.
Такие системы создаются, в основном, в военной области для управления подвижными объектами [17, 34, 51, 105, 106, 143, 165-169, 183, 194, 221] и для помощи операторам, управляющим сложными технологическими процессами [50, 56].
Одним из важных направлений оказания помощи оператору в рамках СППОР является выбор плана действий оператора для реализации поставленной задачи. Факторы, от которых зависит успех выбора, можно разделить на три группы [30, 152]:
12
1. Заданные заранее известные факторы (условия выполнения задачи): а.
2. Зависящие от оператора элементы решения (х), и образующие в своей совокупности множество решений X.
3. Неизвестные факторы: у.
Эффективность выполнения задачи характеризуется показателем W => max, который зависит от всех трех групп факторов:
W = f(a,x,y),xeX.
В этом случае задача формулируется так: при заданных условиях а, с учетом неизвестных факторов у, найти такое решение х е X, которое обеспечивает максимальное значение показателя эффективности W. Такая задача не может быть решена с помощью классических методов оптимизации, а решается с учётом эвристических предпочтений. Поэтому в СППОР должны сочетаться строгие математические методы поиска решений с эвристическими моделями и методами.
1.1. Основные области применения систем поддержки принятия оперативных решений
Стремление сделать работу операторов сложных аппаратно-программных комплексов более эффективной в условиях увеличивающейся сложности таких комплексов приводит к необходимости иметь в составе комплексов специализированные СППОР, которые должны помочь операторам при управлении сложными объектами и процессами различной природы.
Так, в системах экологического мониторинга основной задачей является оценка состояния окружающей среды на основе системы наблюдений за параметрами экосистемы. Методы, позволяющие оценить и предсказать уровень опасности возникающих ситуаций на основе
13
результатов наблюдений, определяют эффективность этапа подготовки аналитической информации, необходимой для уровня поддержки принятия решений.
Наиболее частый подход к идентификации сложившейся экологической ситуации состоит в измерении концентраций веществ и сравнении измерений с предельно-допустимыми нормами. Подобный подход использует очевидные закономерности и не способен учитывать нечеткость информации. Более эффективными являются методы, основанные на нетривиальных закономерностях, обнаруженных в накопленных объемах данных и/или извлеченных из знаний экспертов. В частности, при экологическом мониторинге широко применяются экспертные системы, что обусловлено доступностью получения оценок эксперта по каждой из интересующих ситуаций [144].
В работах, описывающих экспертные системы для решения задач экологического мониторинга, часто подчеркивается, что в экологических системах почти всегда присутствуют непредсказуемые и трудноформализуемые факторы. Проблема информационной
неопределенности в большинстве случаев решается путём использования элементов нечеткой логики [144].
Эффективность решения задач с помощью нейронных сетей, способных находить скрытые закономерности, может превосходить возможности других методов [16, 157]. Так, скорость работы систем, основанных на нейронных сетях выше, чем систем, основанных на продукционных правилах, даже если в них реализованы специализированные оптимизирующие алгоритмы. В случае необходимости, для повышения быстродействия системы может быть использован естественный параллелизм нейронных сетей, который реализует свой потенциал при использовании параллельных вычислительных систем [16].
14
Серьезным недостатком нейронных сетей для использования в задачах экологического мониторинга является то, что по своей природе нейронная сеть представляет собой "черный ящик". Основа точности выдаваемых решений остается неизвестной, то есть нейронные сети не содержат объяснения, как задача решается. Внутреннее представление, получающееся в результате обучения, часто настолько сложно, что его трудно проанализировать.
В состав автоматизированных систем управления атомными станциями включаются специализированные системы информационной поддержки операторов. Так как оператор не в состоянии качественно выполнить анализ поступающей информации из-за большого числа параметров и рассредоточенности приборов контроля, возникает задача создания системы представления критических функций и параметров безопасности, которая позволяет обобщить информацию об основных параметрах процесса и тем самым представить оперативному персоналу информацию о статусе работы энергоблока с точки зрения безопасности [50].
Аналогичный подход для создания системы информационной поддержки командира разработан для подводных лодок [35].
Ещё один подход в атомной энергетике связан с созданием инструментальной системы для управления и диагностики технологических процессов [56]. В такой системе модель физических процессов, работая синхронно с реальным процессом, анализирует его поведение, определяя какие причинно-следственные связи между явлениями проявляют себя в каждый момент времени. В режиме консультации с системой оператор может получить информацию о причинах отклонений параметров процесса от нормы, о срабатывании автоматики и т.п. Вместе с тем качественная модель позволяет решать задачу прогнозирования. В этом случае оператор может запросить систему о вероятных последствиях события: управляющих воздействий, неисправностей, аварий и др.
15
Для подготовки и проведения деловых игр и учений по отработке аварийных ситуаций на АЭС разработана система поддержки принятия решений при аварийных выбросах на ядерно-опасных объектах "Нострадамус" [235]. Система позволяет прогнозировать атмосферный перенос радионуклидов в реальном нестационарном и неоднородном трехмерном ветровом поле с учетом рельефа местности (лагранжева стохастическая модель переноса) и выдавать рекомендации по контрмерам на острой фазе аварии и оценивать их эффективность в реальном времени.
Для поддержки принятия решений при управлении сложными технологическими объектами фирмой "Гранд Технолоджи" (С.-Петербург) разработана информационно-аналитическая система реального времени, основанная на знаниях, "Спринт-РВ" [234]. Система решает задачи оценки, диагностики, прогноза аномальных ситуаций; поиска управляющих действий (команд управления), объяснения логики "машинных рассуждений" при работе с оперативными базами знаний и позволяет обрабатывать до 30000 переменных состояния объекта контроля и управления в режиме реального времени.
Для оперативного управления перевозками для Куйбышевской железной дороги создана система поддержки принятия решений на базе интегрированной инструментальной среды G2 (Gensym Corp.) [233]. Набор разработанных моделей обеспечивает: фильтрацию и корреляцию потоков данных от внешних источников; восстановление недостающих данных; построение полного описания текущего состояния управления. В системе реализованы два режима поддержки принятия решений: выбор из множества альтернативных решений системы, приводящих к устранению конфликтных ситуаций; анализ и оценка решений, предложенных диспетчером.
Среди работ по созданию компьютерных СППОР можно также выделить работы по созданию систем-ассистентов экипажа ЛА и, так
16 |
