CC BY
24
УДК 656.25-52:007.001.362:519.816
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
СОРТИРОВОЧНОЙ СТАНЦИИ
© 2004 г. В.Н. Иванченко, А.Н. Шабельников
Приоритетным направлением при создании систем автоматизации нового поколения является использование, развитие идей, методов и теоретических подходов современной информационной технологии (СИТ). Ключевой проблемой в развитии СИТ является их интеллектуализация [1]. При разработке интеллектуальных систем управления сложными технологическими процессами на железнодорожном транспорте необходимо решить комплекс задач, связанных с выбором адекватного математического аппарата, организацией базы данных (БД) и базы знаний (БЗ), разработкой моделей принятия решений, использованием и развитием методов идентификации, самообучения, самоорганизации и др.
Под интегрированной информационно-управляющей системой сортировочной станции (ИУС СС) понимается взаимодействие вновь создаваемых локальных подсистем информатизации парка прибытия (ПИ ПП), формирования (ПИ ПФ), отправления (ПИ ПО) и существующей подсистемы автоматизации сортировочной горки (ПА СГ) [2]. Такие локальные подсистемы можно отнести к программно-аппарат-ным комплексам 1-го уровня ИУС СС. Перечисленные ПИ и ПА должны в реальном времени взаимодействовать с существующей АСУ СС и автоматизированной системой оперативного управления перевозками (АСО УП), составляющими 2-й верхний уровень ИУС СС.
Одновременно локальные автоматы 1-го уровня должны аппаратно взаимодействовать с устройствами СЦБ с целью своевременного получения информации о ходе технологического процесса «от колеса» в пределах всей СС.
Принципиально важным и новым в такой системе является наличие базы знаний (БЗ), взаимодействующей с базой данных (БД) в рамках единой информационной среды (ЕИС).
Взаимодействие в реальном режиме времени подсистем информатизации и управления ПО, ПП, ПФ, СГ, АРМ-в локомотивного депо (ТЧ), вагонников (СВ), техконторы (ТК), АСУ СС, АСО УП и др. является основой функционирования единой модели сортировочной станции (ЕМСС) в ЕИС. Такая среда предполагает наличие горизонтальных и вертикальных информационных потоков в пределах СС. К первому относится движение информации между локальными подсистемами, увязанными с устройствами СЦБ.
Вертикальные потоки информации формируются по тракту: низовая автоматика, ПИ, ПА, АРМ-ы дежурных по станции (паркам), АРМ маневрового (станционного) диспетчера, АСУ СС, АСО УП.
С учетом этого упрощенная структура интегрированной ИУС СС показана на рис. 1.
Рис. 1. Структура интегрированной ИУС СС
На рис. 2 представлен и обозначен цифрами перечень необходимых исследований, методов и моделей, наиболее адекватных для решения сложной задачи создания интегрированной ИУС СС. При выборе направлений исследований особое внимание здесь уделено решению проблемы интеллектуальной поддержки принятия решений.
Необходимыми этапами работ при создании БД являются: исследование потоков информации (этап 1) по горизонтали - ПП, СГ, ПФ и ПО и вертикали - от ПП, СГ, ПФ и ПО к ДСЦ, затем в АСУ СС и далее в АСО УП. Для регистрации видов информации, объемов передаваемых данных следует кроме реального наблюдения использовать должностные инструкции диспетчерского и дежурного персонала соответственно в парках СС и на СГ. Важно при этом (этап 2) классифицировать все виды передаваемой и принимаемой информации, сразу устанавливая ее приоритеты (веса значимости). Регистрация разделения (разветвлений) потоков информации обязательна для дальнейшего использования при разработке технической структуры ИУС СС, выборе средств телекоммуникации и организации локальных сетей.
Графическая модель потока (этап 3) должна содержать информацию о том, куда и для каких целей направляется сообщение.
При выборе архитектуры БД (этап 4) необходимо определиться в четырех компонентах:
- аппаратное обеспечение (компьютер или компьютерная сеть, в которой создается БД);
- программное обеспечение;
- пользователи;
- данные.
Рис. 2. Структура методологических этапов построения ИУС СС
Программное обеспечение занимает промежуточное положение между «физической» хранящейся БД (записи) и пользователями БД. Это программное обеспечение называется системой управления СУБД (Data Base Management Systems - DBMS). Вторым
этапом становится выбор централизованной архитектуры БД (клиент-серверной) или распределенной. В первом случае - это единственный компьютер на центральном посту управления СС, к которому подключаются терминалы, выступающие в качестве
рабочих мест пользователей. Во втором случае компьютеры объединяются в локальную или глобальную сеть. Модель «клиент - сервер» является моделью взаимодействия компьютеров в сети.
Протоколы взаимодействия компьютеров в моделях «клиент - сервер» реализуются на следующих 4 подходах:
- модель файлового сервера (File Server - FS);
- модель доступа к удаленным данным (Remote Data Access - RDA);
- модель сервера БД (Database Server - DS);
- модель сервера приложений (Application Server -
AS).
Третья архитектура БД (распределенная) - это сочетание различных моделей взаимодействия клиентской и серверной части.
Здесь проблема сетевого взаимодействия клиента и сервера решается с помощью коммуникационного сервера, осуществляющего:
- управление именами в распределенной среде;
- оптимизацию распределенных запросов;
- управление распределенными транзакциями.
Этап 5 (см. рис. 2) включает в себя выбор языка
БД из двух типов: декларативный язык SQL (Structured Query Language - структурированный язык запросов) и язык объектно-ориентированных БД (ООБД), включающий в себя язык описания объектов - ODL и язык объектных запросов - OML.
Завершающим этапом данного направления работ является проектирование БД (этап 6). Создаваемая БД служит составной частью ИУС СС, осуществляющей не только хранение, но и обработку данных. Поэтому проектирование БД необходимо выполнить совместно с проектированием алгоритмов обработки данных (этап 7), хранящихся в БД и разработкой соответствующего программного обеспечения (этап 8).
При проектировании БД используются методы структурного анализа, объектно-ориентированные подходы и GASE-средства автоматизации проектирования БД (Computer Aided Software Engineering).
Следует отметить, что GASE-средства - это современные программные средства, поддерживающие процессы создания и сопровождения ИУС, включая анализ и формулировку требований, проектирование прикладного программного обеспечения и БД, генерацию кода, тестирование, документирование и др.
Важным и необходимым в данной работе направлением исследований является разработка БЗ [3]. Как следует из рис. 2, исследованием поля знаний (этап 9) начинается проектирование БЗ. Поле знаний, как первый шаг к формализации, представляет модель знаний о предметной области. Это описание основных «понятий» и взаимосвязей между «понятиями», выявленных из системы знаний эксперта, в виде графов, диаграмм, таблиц или текстов. Для формализации используется машинно-реализуемый язык представления знаний (ЯПЗ).
При исследовании поля знаний важным становится разработка библиотеки «понятий» (этап 10), изучение отношений между ними (этап 11), к которым
относятся пространственные (этап 12), временные (этап 13), причинно-следственные (этап 14) и лингвистические (этап 15).
Центральное место в структуре методологии создания интегрированной ИУС СС занимает разработка ЕМСС (более точно - единой интегрированной модели), функционирующей в ЕИС на основе БД и БЗ.
Учитывая, что создаваемая ИУС СС - система, сильно связанная структурно и функционально, основные решения по новым технологиям управления СС должны тщательно просчитываться и оцениваться. Лучшим инструментом для этого является имитационное моделирование (этап 16), результаты которого будут многократно использованы на последующих этапах разработки ЕМСС.
Необходимым этапом здесь является решение задач, связанных с моделированием процессов перемещения подвижных единиц. Для решения таких задач в интеллектуальных системах управления широко используются логико-алгебраические модели, позволяющие формальными математическими средствами описывать динамику технологических процессов. Такие модели впервые были предложены в рамках теории ситуационного управления сложными системами и основаны на специальных формализованных языках описания данных.
В данной работе используется вариант сетевого языка описания БЗ и основанная на нем логически-алгебраическая (ситуационная) модель перемещения подвижных единиц объектов (этап 17). В основу построения ситуационных моделей на СГ (этап 18), в ПФ, как со стороны СГ так и вытяжки (этап 19) должна быть положена псевдофизическая логика пространственно-временных отношений [4].
На рис. 3 показаны пространственные отношения между отцепами и напольными устройствами.
рц
б
Рис. 3. Условная схема «просмотра» ситуаций между смежными отцепами (а) и граф пространственного отношения с напольными устройствами (б)
Здесь введены следующие обозначения: ОС - ось; ВГ - вагон; ДО - датчик счета осей; РЦ - рельсовая цепь; ОТ - отцеп; СТР - стрелка; ТП - тормозная позиция.
Такая логика позволяет компактным образом представлять все технологические ситуации как на спускной части (дереве) СГ, так и в ПФ.
При создании современных интеллектуальных систем активно разрабатываются методы, объединяющие механизмы нечеткого управления и технологию обработки данных на основе нейронных сетей. В этой связи представляется весьма перспективной разработка нейронечетких прогнозирующих и исполнительных моделей (этап 21), выполняемых на основе искусственных нейронных сетей. Реализация такого подхода позволит придать ИУС СС ряд принципиально новых свойств, необходимых для человеко-машинных комплексов. Особенно это относится к ПА СГ.
Наиболее ответственными функциями ИУС СС являются стратегии управления и принятия решений (этап 22). Здесь крайне необходима их интеллектуальная поддержка. Особенно в контексте рассматриваемой проблемы это касается процессов принятия решений ДСЦ на этапах выбора очередности роспуска составов, находящихся в ПП, и поездообразования в течение всей смены. В основе таких моделей лежит использование эвристических правил вывода и генетических алгоритмов.
Кроме перечисленных методов и моделей, входящих в состав ЕМСС, достойное место занимают адаптивные алгоритмы и модели самоорганизации, самообучения, обозначенные на рис. 2 цифрами 24 и 25. Такие модели крайне необходимы при создании ПА СГ для адаптации алгоритмов регулирования скоростей скатывания отцепов при изменении внешних погодных условий (в 8 часов утра температура «-20 °С», а в 18 часов вечера - «-5 °С», внезапный дождь, попутная или встречная роза ветров, сильные и продолжительные порывы ветра и др.).
Не менее важной в ПА СГ является также проблема прогнозирования поведения отцепов до их скатывания. Здесь уместно использовать модели распознавания образов, точнее - ходовых свойств отцепов на основе предварительной обработки параметров отцепов (вес, длина, тип подшипников, род груза и др.), в том числе с учетом параметров внешней среды (например, прибывший состав находился в ПП до подачи на СГ при температуре «-20°С» 2 ч, или был подан на горку сразу после обработки через 40 мин). Здесь уже поведение отцепов (ходовые свойства) существенно может измениться из-за застывших колесных букс.
В основе достижения целей, обозначенных на рис. 2, лежит использование или развитие фундаментальных
теорий. Создание БД требует привлечения аппарата теории информации и систем передачи данных (этап 27), разработка ЕМСС - теории искусственных нейронных сетей (этап 29), теории генетических алгоритмов (этап 30), теории адаптивных систем и самоорганизации моделей (этап 31), теории распознавания образов (этап 32) и др.
Разработка БЗ требует привлечения развивающейся теории БЗ интеллектуальных систем (этап 33), теории инженерии знаний (этап 34), теории нечетких множеств (этап 48), интеллектуальных интернет-технологий и других сопутствующих дисциплин.
Предложенная концепция создания интегрированной ИУС СС, предполагающая использование БД (этап 35), БЗ (этап 36), ЕМСС (этап 37) в рамках ЕИС (этап 38) ставит своей целью достижение важных практических результатов. К ним можно отнести лишь некоторые, наиболее значимые. В первую очередь это выбор архитектуры БД (этап 39), позволяющий оптимизировать (минимизировать) затраты на компьютерные средства и программные продукты. Повышение эффективности технологического процесса расформирования поездов и безопасности работ может быть достигнуто за счет использования устойчивых адаптивных алгоритмов управления роспуском составов на СГ (этапы 40, 44, 45).
Интеллектуализация процессов принятия решений на основе машинных процедур выбора очередности роспуска (этап 41), прогнозирования поездо-образования (этап 42), выбора путей «отсева» (этап 43) и автоматов-советчиков по оптимальному и своевременному изменению специализации путей ПФ (этап 44) позволит значительно повысить эффективность работы СС в целом.
Литература
1. Материалы междунар. конгр. «Искусственный интеллект в XXI веке». Дивноморское, 2001.
2. Иванченко В.Н., Ковалев С.М., Шабельников А.Н. Новые информационные технологии: интегрированная информационно-управляющая система автоматизации процесса расформирования - формирования поездов: Учебник / РГУПС. Ростов н/Д., 2002.
3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб., 2000.
4. Кандрашина Е.Ю. и др. Представление знаний о времени и пространстве / Под ред. Д.А. Поспелова. М., 1987.
Ростовский государственный университет путей сообщения_4 февраля 2004 г.
