CC BY
50
АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОДУКЦИОННЫХ ПРАВИЛ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ БАЛЛИСТИКО-НАВИГАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАЗЕМНО-КОСМИЧЕСКОЙ СВЯЗИ В ГАС РФ «ПРАВОСУДИЕ»
Бетанов В.В., Ларин В.К., ПозяеваЗ.А.*
Ключевые слова: наземно-космическая связь, ГАС РФ «Правосудие», баллистико-навигационное обеспечение, диагностическая экспертная система, продукционные правила, прикладное программное обеспечение, программный комплекс, онтология, анализ дерева отказов.
Аннотация.
Цель работы: совершенствование научно-методической базы теории проблемно-ориентированных эспертных систем.
Метод: онтологическое моделирование функционирования программного комплекса баллистико-навигационного обеспечения наземно-космической связи в ГАС РФ «Правосудие» и анализ дерева отказов.
Результаты: разработан алгоритм формирования продукционных правил экспертной диагностической системы для выявления и локализации сбоев в функционировании программного комплекса бал-листико-навигационного обеспечения наземно-космической связи в ГАС РФ «Правосудие». Основой для формирования правил является онтология функционирования программного комплекса баллистико-навигационного обеспечения. Онтология используется для формализации знаний, накопленных в ходе разработки и эксплуатации программного комплекса. Сформированные правила могут использоваться в базе знаний реальной экспертной диагностической системы ГАС РФ «Правосудие».
Р01: 10.21681/1994-1404-2017-4-31-39
Эффективность функционирования подсистемы наземно-космической связи (НКС) ГАС РФ «Правосудие» в значительной степени определяется качеством её баллистико-навигаци-онного обеспечения, для ситуационного анализа и поддержание которого разрабатываются диагностические экспертные системы (ЭС), базирующиеся на знаниях, правилах и отношениях продукционной модели предметной области [2]. Качество самих ЭС определяется рациональностью используемой совокупности продукционных правил постановки диагноза и принятия обоснованных решений в ходе штатной отработки прикладного программного обеспечения выполнения целевых задач НКС [5].
Разработка и эксплуатация программных комплексов для решения различных задач в области наземно-космической связи и навигации обладает рядом особенностей по сравнению с другими программными системами. Одна из них состоит в том, что реализация прикладного программного обеспечения (ППО) [5], предназначенного для решения подобных задач, является завершающим этапом разработки математических моделей измерений, движения космических аппаратов (КА), методов, методик и алгоритмов обработки измерительной информации и др. Применение таких программных комплексов при решении научных и практических инженерных задач приводит к накоплению опыта, который позволяет, с одной стороны, разрабатывать более точные математические модели, повышать быстродействие алгорит-
* Бетанов Владимир Вадимович, доктор технических наук, профессор, член-корреспондент Российской академии ракетных и артиллерийских наук, начальник центра АО «Российские космические системы», Российская Федерация, г. Москва. E-mail: [email protected]
Ларин Владимир Константинович, кандидат технических наук, заместитель начальника отдела АО «Российские космические системы», Российская Федерация, г. Москва. E-mail: [email protected]
Позяева Зоя Александровна, инженер АО «Российские космические системы», Российская Федерация, г. Москва. E-mail: [email protected]
мов, повышать точность расчетов и др., а с другой стороны, оперативно выявлять возможные сбои в функционировании программных комплексов и их причины. Накопленный таким образом опыт (знания), как правило, фиксируется непосредственно путем внесения изменений в программное обеспечение. Соответствующая модификация технической документации на программный комплекс на практике выполняется не всегда и обычно значительно отстает по времени от модификации ППО. В результате ППО становится единственным средством формализованного хранения всех накопленных знаний, что значительно затрудняет возможность их повторного использования.
Возникновение сбоев при эксплуатации сложных программных комплексов практически неизбежно, так как на этапах тестирования и отладки могут быть выявлены не все дефекты разработанного ППО. Кроме того, как сказано выше, уже в процессе эксплуатации может возникнуть необходимость модификации отдельных частей программного комплекса, что повлияет на надежность работы всего комплекса в целом. Одним из инструментов контроля функционирования программных комплексов и устранения причин сбоев может быть диагностическая экспертная система [3]. Экспертные системы (ЭС) представляют собой наиболее распространенный вариант интеллектуальных систем. Как правило, под ЭС понимается программная система, содержащая экспертные шаблоны для формирования новых логических знаний и обладающая средствами логического вывода [5].
Одним из наиболее понятных и популярных способов формального представления знаний в ЭС является использование продукционных правил вида:
ЕСЛИ <условие>, ТО <действие>.
Условие (антецедент) правила представляет собой шаблон, описывающий состояние рабочей памяти, при котором необходимо активировать данное правило для выполнения очередного этапа решения задачи. Действие (консеквент) описывает соответствующий шаг решения задачи. Продукционная модель особенно полезна при работе с предметными знаниями, которые могут быть получены из эмпирических данных, накапливаемых непосредственно в ходе решения задач рассматриваемой предметной области (ПО).
В настоящее время актуальным является вопрос интеграции продукционных правил и онто-логий. Онтологический подход, в свою очередь, предоставляет следующие возможности [6]:
Совместное использование людьми или программными агентами общего пониманиям структуры информации.
1. Повторное использование знаний в ПО.
2. Создание явных допущений в ПО.
3. Отделение знаний ПО от оперативных знаний.
4. Анализ знаний в ПО.
Одним из вариантов совместного использования онтологий и продукционной модели является создание онтологии, описывающей основные понятия ПО и связи между ними, и формирование на ее основе правил.
В данной работе обоснован алгоритм формирования продукционных правил для выявления и локализации сбоев в функционировании программного комплекса баллистико-навигационно-го обеспечения (БНО) наземно-космической связи ГАС РФ «Правосудие» на основе онтологии.
Онтология функционирования ПК БНО. Программный комплекс БНО [4] разрабатывается в АО «Российские космические системы» для решения различных задач в области глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС). Основными функциями ПК БНО являются обработка траек-торных измерений космических средств назем-но-космической связи и расчет эфемеридно-вре-менной информации. Для описания функционирования ПК БНО была разработана онтология, состоящая из следующих подсистем: онтология программной инженерии, онтология спутниковой навигации, онтология структуры ПК БНО, онтология данных ПК БНО, онтология проектов (сессий), онтология сбоев и ошибок.
Онтология программной инженерии описывает основные понятия разработки, тестирования и эксплуатации программных систем.
Онтология спутниковой навигации необходима для описания НКС и навигации - обобщенной ПО, в которой функционирует рассматриваемый программный комплекс. Основные понятия (концепты) НКС и навигации, используемые при разработке и эксплуатации программных комплексов, можно условно разделить на три категории: спутниковый сегмент, наземный сегмент, методы обработки данных (табл. 1).
Для описания структурной организации ПК БНО используется онтология структуры программного комплекса. В частности, по выполняемым функциям выделяются следующие подсистемы ПК БНО [4]: подготовка исходных данных, предварительная обработка траекторных измерений, краевая задача, дополнительные инструменты и графика.
Онтология данных позволяет описать данные, используемые рассматриваемым ПК БНО, с различных точек зрения, включая: форму представления (файлы или таблицы базы данных); отно-
шение к программам (входные, промежуточные, выходные); отношение к центру обработки (внешние, внутренние); принадлежность к задачам программного комплекса.
Таблица 1
ии концептов онтологии спутниковой навигации
Категория концептов Краткое описание
Спутниковый сегмент НКС Включает такие концепты и их атрибуты, как космический аппарат (КА) навигации и связи, орбита, источники данных, ведущие организации.
Наземный сегмент Содержит концепты, описывающие наземный комплекс управления НКС и функциональные дополнения.
Методы обработки данных Включает описание основных методов, моделей и алгоритмов, используемых для решения различных задач спутниковой навигации и связи.
Программные комплексы БНО НКС, как правило, поддерживают режим работы с проектами (сессиями). Под проектом (сессией) понимается конкретная конфигурация работы программного
комплекса, включающая заданные настройки, исходные данные и полученные результаты. Основные понятия онтологии проектов (сессий) ПК БНО представлены в табл. 2.
Таблица 2
Категории концептов онтологии проектов ПК БНО
Категория концептов Краткое описание
Используемые настройки Включает перечень настраиваемых параметров ПК БНО НКС и их конкретные для данного проекта значения.
Файловые архивы Описывает параметры используемых данных, хранящихся в виде файловых архивов (в том числе ANTEX-, RINEX-, SP3-, М-файлы и др.)
Таблицы баз данных (БД) Содержит понятия, описывающие данные, хранящиеся в БД: измерения текущих навигационных параметров (ИТНП), результаты определения местоположения (ОМП), разностные измерения, координаты станций, параметры КА и др.
Результаты выполнения задач ПК БНО НКС Включает описание служебной информации о результатах выполнения задач комплекса, хранящейся, как правило, в так называемых лог-файлах.
Особенно важную роль играет онтология сбоев и ошибок. Существуют различные способы описания сбоев в программных системах и их воз-
можных причин [7]. В данной работе для описания ошибок и сбоев используются понятия, представленные в табл. 3 и 4, соответственно.
Таблица 3
Категории концептов онтологии ошибок ПК БНО
Категория концептов Краткое описание
Тип сбоя Выделяются сбои, связанные с ошибками алгоритмического, программного и информационного обеспечения ПК БНО НКС [3].
Описание Содержит понятия для словесного описания сбоя, которое может быть использовано в объяснительном компоненте диагностической ЭС.
Возможные причины Включает перечень ошибок, которые могут привести к рассматриваемому сбою в функционировании ПК БНО НКС.
История Содержит концепты, описывающие историю выявления и исправления сбоя (дата обнаружения, выявленные ошибки, время исправления).
Устранение сбоя Содержит понятия для описания возможных способов устранения сбоя.
Критичность Все сбои условно делятся группы по степени влияния на получение корректных результатов функционирования ПК БНО НКС.
Категория концептов Краткое описание
Тип ошибки Выделяются ошибки алгоритмического, программного и информационного обеспечения ПК БНО НКС [3].
Локализация в исходном коде Описывает данные о файлах и строках исходного кода, непосредственно имеющих отношение к рассматриваемой ошибке.
Описание Содержит понятия для словесного описания ошибки, которое может быть использовано в объяснительном компоненте диагностической ЭС.
Возможные сбои Включает перечень сбоев в функционировании ПК БНО НКС, которые могут быть вызваны данной ошибкой.
История Содержит концепты, описывающие историю выявления и исправления ошибки (дата обнаружения, соответствующий сбой, время исправления).
Устранение ошибки Содержит понятия для описания возможных способов устранения ошибки.
Критичность Все ошибки условно делятся на допустимые и недопустимые (требующие немедленного исправления).
Онтологии спутниковой навигации и связи, программной инженерии, структуры программного комплекса, онтология проекта и онтология сбоев и ошибок являются взаимосвязанными под-
Программная енер^я
Эксплуатацьн | [
/ |
/ _1
| *' Разр;
_/
Г Тестирование
Алгоритм формирования продукционных правил. Предлагается подход к формированию системы продукционных правил
R = {r1(r2,...,Я,...,^Д i = 1,Nr'
на основе онтологии функционирования программных комплексов БНО ГНСС и системы параметров функционирования ПК БНО [6].
При формировании правил для удобства используется метод анализа дерева отказов (FTA -Fault Tree Analysis) [8]. Этот подход предполагает анализ отказов (сбоев) сложных систем, в котором нежелательные состояния или отказы системы
Таблица 4
Категории концептов онтологии сбоев ПК БНО ГНСС
системами, описывающими функционирование программного комплекса БНО. Упрощенная схема обобщенной онтологии функционирования ПК БНО показана на рис. 1.
анализируются с помощью методов булевой алгебры, объединяя последовательность нижестоящих событий (отказов нижнего уровня), которые приводят к отказу всей системы или ее подсистем. Главным преимуществом дерева отказов по сравнению с другими методами является возможность рассматривать только те события и элементы исследуемой системы, которые приводят к данному конкретному отказу (сбою).
В общем случае построение дерева отказов включает следующие этапы:
1. Определяется ключевое событие (сбой).
Функционировэни е_ПК^БНО^ГНСС
Рис. 1. Схема онтологии функционирования ПК БНО
2. Событие разрешается в его непосредственные причины (промежуточные сбои, дефекты программного комплекса).
3. Разрешение событий продолжается, пока не будут идентифицированы базовые причины (ошибки, допущенные при разработке или эксплуатации программного комплекса).
( начало
Составление перечня возможных сбоев и ошибок
Рис. 2. Алгоритм формирования продукционных правил
4. Формируется логическая диаграмма (дерево отказов), отображающая логические отношения событий.
Использование метода дерева отказов позволяет построить алгоритм формирования продукционных правил базы знаний ЭС на основе разработанной онтологии, как показано на рис. 2. Соответствующая процедура формирования продукционных правил состоит в следующем:
1. На первом этапе составляется перечень возможных сбоев в функционировании ПК БНО Г = {Г1,Г2,.,Г,.,ГЫ1,}, I = \ N и перечень возможных ошибок Е = {^^..'„е/..£„,}, j = N , с описанием в соответствии с онтологией сбоев и онтологией ошибок. Каждая ошибка имеет атрибут «возможные сбои», значением которого является множество сбоев, которые могут произойти из-за данной ошибки. Аналогично, каждый сбой обладает атрибутом «возможные причины», содержащим перечень ошибок, которые могут привести к рассматриваемому сбою. На основании значений этих атрибутов выявляются соответствия между множествами сбоев {Г} и ошибок {£}.
2. Для каждого возможного сбоя определяются все параметры функционирования ПК БНО Р = {Р1,Р2,.,?„..., Р^}, £ = 1,N , которые характеризуют рассматриваемый сбой. Выбранные параметры могут относиться к различным подсистемам системы параметров: параметры наземного и космического сегментов, параметры методов обработки, параметры, соответствующие области программной инженерии, параметры, соответствующие структуре ПК БНО, параметры данных, параметры проекта.
3. Множество параметров, характеризующих каждый сбой, разделяется на подмножество входных и подмножество целевых параметров Р = {Рвх, Рц} (рис. 3). К входным Рвх относятся те параметры, некорректные значения которых могут свидетельствовать о наличии ошибки или дефекта, которые приводят к рассматриваемому сбою. Целевые параметры Рц непосредственно описывают конкретные состояния исследуемого объекта («диагнозы»).
4. Формируются деревья отказов, соответствующие каждому возможному сбою или группе сбоев в функционировании ПК БНО. Для формирования дерева отказов необходимо выполнить следующие шаги [8]:
а) определить ключевое событие (сбой) и задать критерии подтверждения его наступления (значения соответствующих целевых параметров) (рис. 4,а);
Рис. 3. Группирование сбоев и соответствующих параметров функционирования программного комплекса БНО
б) определить возможные причины (т. е. ошибки и промежуточные сбои), которые привели к ключевому событию (сбою) (рис. 4,б);
в) На основе изученных возможных причин ключевого события (сбоя) построить дерево отка-
зов с использованием логических элементов «И» и «ИЛИ» (рис. 4,в);
г) выполнить оценку построенного дерева отказов.
а)
б)
Рис. 4. Построение дерева отказов
5. Составляются множества пар «входы - выход» параметров функционирования ПК БНО Р = {Р'вх, Р'вых} в соответствии с уровнями иерархии построенных деревьев отказов (рис. 5).
6. На основе логики деревьев отказов формируются схемы правил базы знаний диагностической ЭС.
Базовые элементы дерева отказов Е = {Е1, Е2, ..., Е], ..., Е№,}, ] = 1,N, представляют собой
множество возможных ошибок, являющихся причинами сбоя. Значения параметров функционирования ПК БНО распределены по дереву отказов в соответствии с множеством Р' = {Р'вх, Р'вых}. Двигаясь от ключевого события (сбоя) дерева отказов вниз (рис. 5), получаем:
Р ={{РЧ } - {Гс}} (1)
Р = Р (£1 * Е2) + Е (£, + Е2 + Е4) + £ (£, * Е2 * Ез)
Р = Р (Е,* Е2) + Р (Е, + Ез + Еа ) + Р (Е,* Е2 * Ез) Р(Е,* Е2) = Е, * Е2
Р (Е, + Е3 + Е4) = Е, + Е3 + Е4
Е( Е * Е * Е ^ — Е * Е * Е
2 ^з) ~ ^ 2 ^3
^ Р =
Е,
Ез ЕЛ
(2)
Далее необходимо определить минимальный набор возможных путей между входными параметрами, соответствующими базовым элементам Е., и наличием сбоя Г., используя основные законы булевой алгебры. В итоге получается набор выражений вида:
Таким образом, сбой Fi может произойти, когда значения входных параметров (А] ), ] е {,Д4}, характеризующих ошибки А,, Аз, А4, не принадлежат множеству допустимых значений (А^), ] е ,з,4^:
Р =
Р (Е,) е N. (Е,)
Р(Ез) (Ез)
Рх (Е4) г N (Е4)
(3)
В итоге получаем цепочку: если значения целевых параметров принадлежат множеству недопустимых значений, делается вывод о наличии сбоя. Поочередно проверяются значения входных параметров, соответствующих базовым элемен-
Рис. 5. Параметры функционирования ПК БНО в соответствии с деревом отказов
там Е.. Если значения входных параметров, соот- множеству допустимых значений, делается вывод ветствующих базовому элементу, не принадлежат о наличии ошибки типа Е.. Получаем правила вида:
ЕСЛИ
Р * N
ТО F ;
ЕСЛИ F ТО
проверить Рвх ^Е^ ) ;
ЕСЛИ Рвх (Е ) г Nex (Et )
ТО Е,
(4)
7. Сформированные правила R = R R2, ..., R, • RN,}, i = 1 N ' записываются на используемом языке представления знаний и добавляются в файлы компонентов базы знаний диагностической ЭС, соответствующих информационному, алгоритмическому или программному обеспечению ПК БНО. Для записи правил предлагается использовать язык CLIPS (C Language Integrated Production System - продукционная система, интегрированная с языком C). CLIPS представляет собой высокоуровневый язык инженерии знаний, а также предоставляет оболочку для построения экспертных систем [1]. Распределение правил по модулям базы знаний ЭС выполняется в соответствии с типами ошибок, участвующих в правилах.
8. Выполняется проверка согласованности продукционных правил ЭС. Для этого могут использоваться существующие инструменты языка CLIPS.
9. При необходимости выполняется редактирование и доработка правил. Модификация правил может осуществляться как в ручном режиме (редактирование текстовых файлов, содержащих правила), так и в автоматизированном режиме (использование компонента приобретения знаний экспертной диагностической системы).
По итогам выполненной работы можно сделать следующие выводы:
1. Знания, накопленные в ходе разработки и эксплуатации ПК БНО НКС, могут быть формализованы с помощью онтологии и продукционных правил диагностической ЭС.
2. Для формирования продукционных правил для обнаружения и локализации сбоев в функционировании ПК БНО НКС предлагается использовать метод анализа дерева отказов.
3. Алгоритм формирования правил на основе онтологии функционирования ПК БНО НКС включает следующие этапы:
- составление перечня возможных сбоев и ошибок;
- определение взаимосвязей между сбоями и параметрами функционирования ПК БНО;
- выделение входных и целевых параметров для каждого сбоя;
- формирование деревьев отказов;
- формирование логических схем правил;
- запись правил на языке представления знаний;
- проверка согласованности правил полученной БЗ.
4. Сформированные правила могут быть использованы в базе знаний реальной экспертной диагностической системы ГАС РФ «Правосудие».
Рецензент: Федичев Андрей Валерьевич, кандидат технических наук, доцент, директор Федерального бюджетного учреждения «Научный центр правовой информации» при Минюсте России.
E-mail: [email protected]
Литература
1. Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. М.: ООО «ИД Вильяме», 2007. 1152 с.
2. Бетанов В. В., Ларин В. К. Построение эффективной экспертной системы баллистико-навигационного обеспечения наземно-космической связи в ГАС РФ «Правосудие» // Правовая информатика. 2017. № 3. С. 50-58.
3. Бетанов В. В., Ларин В. К., Позяева З. А. К вопросу анализа причин возникновения сбоев в аппаратно-программном комплексе уточнения эфемеридно-временной информации глобальных навигационных спутниковых систем // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2014. Т. 1. № 1. С. 55-60.
4. Бетанов В. В., Ларин В. К. Использование системного подхода к решению проблемных вопросов функционирования автоматизированного комплекса программ баллистико-навигационного обеспечения полетов КА ГНСС // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2016. Т. 3. № 1. С. 3-10.
5. Ловцов Д. А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. М.: Наука, 2005. 248 с.
6. Муромцев Д.И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2007. 62 с.
7. IEEE Std 1044-2009, IEEE Standard Classification for Software Anomalies.
8. Stamatelatos M., Vesely W., Dugan J., Fragola J., Minarick III J., Railsback J. Fault Tree Handbook with Aerospace Applications. NASA, 2002.
