CC BY
11
УДК 629.4.05:629.4.016.12 ГОРОБЧЕНКО О. М., к.т.н., доцент (Дон1ЗТ)
Розробка математичноУ моделi динамiчноl бази знань для штелектуа-льного керування локомотивом
Постановка проблеми
Дослщження в галузi експлуатацп рухомого складу [1, 2] показують, що без-пека руху та ефективнють використання рухомого складу напряму залежить вщ якосп керування та рiвня пiдготовки ло-комотивних бригад. Тут е значш резерви по зниженню собiвартостi перевезень. Однак не вс машинiсти використовують найефективнiшi прийоми при веденнi поь здiв. Одним зi шляхiв тдвищення якостi роботи локомотивних бригад служить впровадження iнтелектуальних систем, що виконують роль порадника машинiста або беруть на себе деяю функцп по керу-ванню локомотивом.
Анал1з досл1джень 1 публжацш
Дослiдження [3, 4] показують, що розповсюдження передового досвiду серед машишспв дае значний економiчний ефект. За допомогою iнтелектуальних систем це розповсюдження можливо здшс-нити бшьш якiсно та в скорочеш термiни. Для реалiзацn процесу штелектуального керування рухомим складом основну роль ввдграе база знань. Представлення знань -це формалiзацiя i структурування знань, за допомогою яких вщображаються осно-внi характерш признаки [5]: внутрiшня iнтерпретуемiсть, структурованють,
зв'язнiсть, семантична метрика, актив-нють.
Формулювання ц1лей статт1
Для формалiзацii та представлення знань в пам'ят iнформацiйних систем ю-
нуе низка моделей, як можна структуру-вати наступним чином: лопчш моделi; продукцшш моделi; мережевi моделi; фреймовi моделц математичнi моделi. По-стае завдання визначення типу представлення знань, який можна найбшьш ефек-тивно використати при керуванш локомотивом. Також необхщно виконати матема-тичний опис роботи бази знань, що проек-туеться.
Викладення основного матер1алу
Продукцшш моделi можна вважати найбшьш розповсюдженими. Продукцшна модель - це модель, що грунтуеться на правилах, дозволяе представити знання в виглядi положень «Якщо (умова), то (дiя)».
В загальному випадку продукцшну модель можна представити в наступному виглядi:
К=<Л, и ,С ,1 ,Я>, (1)
де N - iм'я продукцп;
Л - сфера застосування продукцп;
И - умова використання продукцп;
С - ядро продукцп;
I - постумови продукцп, що актуаль зуються при позитивнш реалiзацii продукцп;
Я - коментарiй, неформальне пояс-нення (обгрунтування) продукцп, час вве-дення в базу знань, тощо.
Для проектування бази знань для керування локомотивом нам потрiбно ви-значити параметри И ,С ,1. Параметр А буде однаковий для вах продукцiй, що належать до бази, що проектуеться, а па-
раметр Я не приймае безпосередньо'1 учас-тi в робот! штелектуального агента (1А) та е допомiжним.
Ядро продукцп можна представити у наступнш формi:
С=(31 & & ... & ^
^ ) & ) & ... & (2)
де 7д... 2)1 - значення умов;
йд... с1)1 - значення дш.
Для кожного порядкового номера умов множина значень визначена при проектуванш бази, тобто 2)1£21.
Наприклад юнуе множина умови 2к - «Поточний уклiн профiлю колГi». В про-цесi проектування бази визначено, що до ще'1 множини потрiбно ввести значення, наведенi в таблиц 1. Фактично, значення елементiв множини, наведеш в таблицi 1, е нечеткими лiнгвiстичними змiнними. Тому 1'х отримання повнiстю визначаеться методами нечггко'1 логiки.
Таблиця 1
Значення множини «Поточний уклш про-фiлю»
Використання лшгвютичних значень дозволяе проектувати базу з використан-ням звичайно'1 мови спшкування, що зна-чно спрощуе як сам процес проектування, так i аналiз ефективностi роботи iнтелек-туального агента.
Однак е i такi множини, де використання нечггких змiнних неможливе. На-приклад для описання множини «Сигнал свгглофору» в базi використовуються такi значення: «красний», «жовтий», «зеле-
ний»; множина «Кiлькiсть робочих сек-цiй» (для тепловозiв) складаеться з двох елеменлв: «1» та «2». Наведеш значення е ч^кими i сигнали з вiдповiдних датчикiв використовуються в базi без перетворень.
Аналопчно з описом умов, для кожного порядкового номера ди множина значень визначена при проектуванш бази, тобто й1£Б1. Для опису дш йд... С використовуються як чггю, так i фазифiкованi змшш.
Параметр I формули (1) е постумо-вою реалiзацii продукцп. В нашому випа-дку для визначення адекватносп дiй, якi пропонуються при виконанш певного пе-релiку умов, в базу знань введено параметр «Кшькють спостережень», що i являе собою параметр I. Це дозволяе на начальному етат наповнення бази знань ощни-ти, як часто у вiдповiдь на умови ^ & & ... & приймалися т^ чи iншi дп (й) & й]2 & ... & йд). Тодi при оцiнюваннi си-туацп 1А буде використовувати цю шфо-рмацiю i приймати рiшення, яю найбiльш часто зустрiчалися в минулому, або за-прошувати додатковi даш про поточну ситуацiю для прийняття остаточного рi-шення.
Елемент и в формулi (1) е умовою використання продукцш. В нашому випа-дку база знань мае можливють працювати в двох режимах - накопичення знань та використання знань штелектуальним агентом. Накопичення знань здшснюеться шляхом мониторингу поточно'1 по'1зно'1 обстановки ^ & 2)2 & ... & 7^) i керуючих дiй локомотивних бригад (й) & ) & ... & йд) та занесення цих даних до бази у ви-глядi (2).
Режим використання знань полягае в наступному. 1нтелектуальний агент отри-муе даш про поточну по'1'зну обстановку у виглядi (тд & Т)2 & ... & Тд). Далi викону-еться порiвняння отриманих даних з про-дукцiями, що отримаш ранiше. Знахо-дяться продукцп, в яких умови сшвпада-ють з поточними. 1А згiдно визначених правил обирае, яку продукщю слiд вико-ристати в поточний момент часу.
Позначення Значення елемента
елемента множини
множини
21к «малий»
г2к «середнш»
гэк «великий»
г4к «спуск малий»
г5к «спуск середнш»
гбк «спуск великий»
Загалом робота бази знань описуеть-ся таким чином. При робот бази в режимi «Накопичення» вiдбуваeться поповнення i уточнення продукцш. Якщо в базi знань знайдено продукцш, що тотожна поточ-ним умовам ведення пой'зду, то 11' вага серед шших продукцiй пiдвищуeться шляхом пщвищення параметра I. Якщо пото-чш умови ведення пой'зду та керуючi дй локомотивной бригади (положення оргашв керування локомотивом) не спiвпадають ш з однieю iснуючою продукцieю, то в базу додасться нова продукщя з поточни-
ми значеннями ^ & & ... & 7^) та (¿,1 & & ... &
При робот бази в режимi «Викорис-тання» 1А постiйно контролюе поточну пой'зну обстановку та порiвнюе 11' з юную-чими продукцiями. У випадку сшвпадан-ня 1А надае рекомендацй по керуванню на пiдставi досвiду бази знань. Якщо поточна обстановка не вщповщае жоднiй юнуючш продукцй, то 1А не мае можливосп реко-мендувати якiсь керуючi дй i множина ре-комендованих керуючих дiй обнулюеться.
Формально процес роботи бази знань описуеться наступними виразами:
и= «Накопичення»
ГпрИ Спот £ Обаза; Сбази i = Спот, А А + 1 (при Спот ^ Обаза ; Сбазик+1 = Спот, ^к+1 =
и= «Використання»
при Спот £ Обаза; Сбази 1=Спот,ВяоГ= ВбаЗМ / при пот ^ Об аза ; Бяог=0
(3)
де Спот - поточне значення умов ведення пой'зда та положення оргашв керування локомотивом;
Обаза - множина вах продукцiй, що занесенi до бази знань;
Сбази - окрема продукцiя бази знань;
к - кшькють продукцiй в базi знань;
iG [1;к] - порядковий номер продукцй в базi знань;
I; - параметр, що характеризуе кшькють спостережень ы продукцй пiд час наповнення бази знань;
Бпот - поточнi керуючi дй локомотивно'1' бригади, що рекомендуються штеле-ктуальним агентом (положення оргашв керування локомотивом);
Обази ; - перелк керуючих дiй, що входять до М' продукцп: Ббази & ёр & ... &
Висновки
Розроблену модель можна викорис-товувати для проектування бази знань для штелектуальних агентiв керування локомотивом. Переваги йй полягають в тому, що кiлькiсть продукцш не е постшною величиною, що задаеться на еташ проектування, а залежить вщ реальних умов експлуатацй i може постiйно збшьшува-тись. Крiм того ця база дозволяе оцшити якi правила використовуються в практицi машинiстами найбiльше, i ця iнформацiя буде впливати на ршення 1А.
Найбiльш ефективне використання спроектованойй бази у випадку, коли вона буде единою для вах локомотивiв одного регiону. Для цього потрiбно органiзувати 11' зберiгання на вщдаленому серверi та забезпечити он-лайн зв'язок мiж локомо-1т^=ми+га'-цим сервером. Техшчно це не е складним завданням та вже реалiзовано як закордоном, так i в Украй'ш.
Список використаних джерел
1 Айзинбуд С. Я., Козубенко В. Г., Курков В. Н. Машинист и безопасность. -М.: Транспорт, 1992. - 48 с.
2 Козубенко В. Г. Безопасное управление поездом: вопросы и ответы. - М.: Транспорт, 1992. - 254 с.
3 Рациональные режимы вождения поездов и испытания локомотивов / Е. В. Горчаков, И. П. Исаев, Л. Г. Козлов и др. Под ред. С. И. Осипова. М.:Транспорт. 1984. - 280 с.
4 Вождение поездов. Под ред Р. Г. Че-репашенца. - М.:Транспорт, 1994. - 304 с.
5 Олкконен Е. А. Модели представления знаний в языковых интеллектуальных обучающих системах // Прикладная математика и информатика: труды Петрозаводского государственного университета. 1997. №6. С. 168-182.
Анотацн:
Обрано тип бази знань для використання в штелектуальних системах керування локомотивами. Розроблено модель продукцшно1 бази знань з можливютю змшення шлькосп правил в процеа
накопичення. Визначено перспективи використання подабних баз.
Выбран тип базы знаний для использования в интеллектуальных системах управления локомотивами. Разработана модель продукционной базы знаний с возможностью изменения количества правил в процессе накопления. Определены перспективы использования подобных баз.
Selected type of knowledge base for use in intelligent control systems locomotives. A model of knowledge base with the ability to change the number of rules in the process of accumulation. Identified the prospects of using such databases.
