ЭлБиб

На рис. 1 приведено типовое распределение стадий и этапов жизненного цикла ДВС (ТТ, ТЗ –

технические требования и техническое задание; АСПИ – автоматизированная система представления

информации; САПР – система автоматизированного проектирования; АСУ ТП, АСУ ТП ИД –

автоматизированные системы управления технологическими процессами испытания ДВС, АСУП – АСУ

производства). Часть этапов и стадий ЖЦ перекрываются во времени, в процессе ЖЦ идет доработка

ДВС и управление его состоянием.

Обоснование структуры. Опыт разработки ИИС, БД и ЭС позволил обосновать структуру и

взаимосвязь основных блоков АТК ЭУ, его алгоритмическое и программное обеспечение, в том числе и

интерфейс пользователя.

Рис. 1. Стадии и этапы жизненного цикла ДВС (CALS-технология)

Схема взаимодействия блоков АТК ЭУ, представлена на рис. 2. Основу АТК ЭУ составляет ИЭСД,

состоящая в свою очередь из ИИС и ЭС, управление которыми осуществляется общим интерфейсом

пользователя, ориентированным на данную предметную область. Ядро ЭС состоит из трех основных

программных модулей: классификации (получение данных и формирование моделей); идентификации

(параметрическое оценивание и установление соответствия); выработки решений (генерация

управляющих воздействий). Функционирование ЭС предполагает непрерывное взаимодействие ядра ЭС с

БД и БЗ, как в режиме обучения (показано на рисунке 2 штрихпунктирными линиями), так и в режиме

экспертизы (показано на рис. 2 сплошными линиями). БД состоит из количественных (измерительных) и

качественных данных, а в БЗ аккумулируются знания в виде математических моделей и семантических

моделей представления знаний. По мере появления новых данных и знаний предусмотрено пополнение

БД и БЗ пользователем с помощью специальных программных средств. Экспертное заключение,

полученное в результате работы ЭС, применяется пользователем (в дополнение к его опыту и интуиции)

для выбора и выполнения воздействий на ДВС с целью управления его состоянием.

Функциональные возможности АТК ЭУ позволяют обработать и проанализировать мощные

информационные потоки, поступающие от ряда датчиков, оценить информационную ценность признаков

при экспертизе состояния ДВС, выбрать наиболее приемлемые информативные признаки и алгоритмы

классификации, обосновать критерии принятия решения.

Методологические принципы идентификации и анализа данных. Идентификацию состояния ДВС как

объекта экспертизы (ОЭ) можно рассматривать как разделение рассматриваемой совокупности состояний

ОЭ на однородные (в определенном смысле) группы. Практическая реализация идентификации требует

применения весьма сложных и трудоемких расчетов и стала возможной лишь с появлением

автоматизированных систем (в том числе и ИЭСД), построенных на базе компьютеров с мощными

вычислительными возможностями. К числу основных методологических принципов, лежащих в основе

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека