Построение фреймовой модели технологических задач сушки хлопка

Для организации осмысленного диалога между человеком и ЭВМ и автоматизации решения интеллектуальных задач в процессе управления интеллектуальным производственным комплексом необходим специальный язык. Этот язык должен быть удобным средством формулировки заданий, представления знаний, поиска планов и принятия решений. Он должен также предоставить системе управления интеллектуальным производственным комплексом с элементами искусственного интеллекта необходимую основу для логических умозаключений. Благодаря способности рассуждать на своем внутреннем языке формул система управления сможет решать многие интеллектуальные задачи на самом высоком уровне.

Методом «подгонки» не возможно решит задачи искусственного интеллекта (ИИ). Задачи ИИ в основном связаны с качественными, логическими понятиями об объекте, о её качественных характеристиках, а не количественными параметрами, поэтому здес как таковой вычислительный процесс на основе четкого алгоритма отсутствует.

Прежде чем составлят модель знания объекта сушильного процесса, дадим его краткое описание. Качество заготавливаемого хлопка-сырца определяется его сортом, влажностью и засоренностью. Влажность хлопка-сырца является важным показателем, влияющим на его товарную и технологическую ценность.

Так как хлопок-сырец поступает на хлопкоочистительные заводы большими партиями, одновременная переработка которых невозможна, большое количество его приходится хранить длительное время. Влажный хлопок-сырец при хранении быстро теряет прочность и внешний вид, а в процессе переработки волокно его накапливается в зазорах рабочих органов технологических машин, нарушая нормальный режим работы, снижая очистительный эффект и повышая сумму пороков. Чтобы обеспечить высокое качество волокна и хорошую работу технологических машин, хлопок-сырец необходимо быстро высушить.

В настоящее время для сушки хлопка-сырца широко применяются сушилки барабанного типа, в частности высокопроизводительные сушилки 2СБ-10, развитие которых идет по пути увеличения габаритов сушильных камер. Однако существенного увеличения объемов сушки хлопка-сырца можно достигнуть лишь созданием мощных автоматизированных сушильно-очистительных цехов с высокопроизводительными сушилками, обеспечивающими значительное повышение производительности труда и качества продукции.

Понижение влажности хлопка-сырца осуществляется его сушкой. При этом физические и биологические свойства хлопка-сырца сохраняются длительное время, если его влажность доведена для I — III сортов до 11 % и для IV до 13 %. Первичная обработка хлопка-сырца требует снижения влажности до 8 %, так как в противном случае качество волокна ухудшается, что частично объясняется повышенной сцепляемостью волокна с сорными примесями, затрудняющей их удаление в процессе очистки. В настоящее время сушка хлопка-сырца с доведением его до кондиционной влажности производится в основном в сушильно-очистительном цехе (СОЦ) заготпунктов и ОЦ хлопкозаводов.

В зависимости от начальной влажности хлопка-сырца, начальник смены СОЦ по режиму сушки устанавливает производительность сушилки и температуру сушильного агента, после чего включают механизмы сушилки и подают в нее сушильный агент и влажный хлопок-сырец. Через 20 мин после начала работы влажность поступающего в сушилку и выходящего из нее хлопка-сырца проверяют. Подобные анализы повторяют через каждый час. Оптимальный режим работы сушилок устанавливают в зависимости от первоначальных параметров хлопка-сырца и величины влагоотбора. В таблице 1 приведен режим работы сушилки 2СБ-10.

Таблица 1

 

При хранении хлопка-сырца, подкинутого самосогреванию, т. е. влажностью выше 13 % (до 25 %), в течение 13 дней качество волокна снизилось с I до III сорта, относительная разрывная прочность (разрывная длина) волокна уменьшилась на 0,4–0,9 км, а коэффициент его зрелости снизься с 2,0 до 1,6 [1]. Это приводит колоссальным экономическим потерям основного продукта переработки — волокна. Поэтому построения фреймовой модели технологического процесса сушки хлопка является актуальной.

Модель представления знаний на основе фреймов использует концепцию организации памяти, понимания и обучения человека [2] (рис. 1). В общем случае фреймы представляют собой совокупность знаний о достаточно сложных объектах и ситуациях.

Рис. 1. Структурная схема процесса мировосприятия человеком

 

Фрейм (рамка) — это единица представления знаний об объекте, детали этих знаний в зависимости от текущей ситуации могут изменяться качественно. Фрейм в любой момент может быть дополнен различной информацией, касающейся способов применения данного фрейма, последствий этого применения и т. д.

Поэтому фреймы описывает не только локальные сведения о конкретных объектах, которые можно представить с помощью логических описаний в терминах предикатов-признаков, но и знания о возможных действиях и условиях их применимости.

В основе фреймовой модели представления знаний систем искусственного интеллекта лежат два основных допущения.

1.    Об объекте, о качественных и количественных параметрах, ощущения, представления, моделирование и мышление человека приводится в движение ожиданием.

При названии о характерах определенного состояния объекта в мозгу тот час вырабатываются ассоциации о представлении и свойствах названного объекта с учетом качественных характеристик;

2.    При представлении свойств объекта существует иерархия, в соответствии с которой свойства могут наследоваться.

Свойства априори приписываются объекту. Только характерные для данного объекта специфические и аномальные свойства требуют отдельного внимания и упоминания.

Каждый из фреймов имеет надфрейм и подфрейм, за счет чего релизуется иерархия наследования свойств данного объекта управления реализуется за счет надфреймов и подфреймов, которые каждый из фреймов имеет этого. Наиболее общие свойства, относящиеся к группе объектов описывается надфреймом. Частные свойства объекта или его признака конкретизируется подфреймом. В значении слотов записываются признаки объектов, каждому из которых присваивается еще и имя. За счет существования иерархии наследования свойств каждый фрейм описывает только определяющие свойства групп объектов или конкретного объекта [3].

В исходную базу данных вносятся каждая из интеллектуальных систем, использующая в качестве модели представления знаний, фреймы имеет как заполненные фреймы или иначе экзофреймы, так и пустые фреймы — портофреймы, значение и имена слотов которых заполняются по мере использования системы и решения конкретных задач. Фрейм обычно представляется в виде графа, сети, верхние узлы которой четко определены, так как всегда справедливы для предполагаемой задачи.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность. Наиболее ярко достоинства фреймовых систем представления знаний проявляются в том случае, если родовидовые связи изменяются нечасто и предметная область насчитывает немного исключений.

В последние годы термин «фреймовый» часто заменяют термином «объектно-ориентированный». Этот подход является развитием фреймового представления. Шаблон фрейма можно рассматривать как класс, экземпляр фрейма — как объект. Языки объектно-ориентированного программирования (ООП) предоставляют средства создания классов и объектов, а также средства для описания процедур обработки объектов (методы).

Языки ООП, не содержащие средств реализации присоединенных процедур, не позволяют организовать гибкий механизм логического вывода, поэтому разработанные на них программы либо представляют собой объектно-ориентированные базы данных, либо требуют интеграции с другими средствами обработки знаний (например, с языком PROLOG). Объектно-ориентированная методология представления знаний реализована в таких системах, как G2, RTWorks.

Объединение процедурных и логических методов представления знаний реализуется при объектно-ориентированном подходе к программированию. Программа представляется в виде самостоятельных объектов, которые в процессе функционирования обмениваются между собой сообщениями. В объект включается совокупность данных и действий над ними. Отображением объектов могут быть Фреймы, содержащие декларативные и процедурные знания. Одновременно имеется возможность представить объекты в виде логических высказываний и соответственно формул. Таким способом осуществляется совместное использование фреймовой и логической моделей. Рассмотренные модели являются математическим средством построения перспективных интеллектуальных ИС.

В таблице. 2 представлен фрейм и его подфрреймы длч технологического процесса сушки хлопка. Система вывода для фреймов организована с помощью родовидных связей или иерархической структуры наследования свойств объекта.

Система фреймов (для описания конкретной предметной области — первичной переработки хлопка) представляет собой иерархическую структуру, в которой фреймы группируются с помощью родовидных связей.

На верхнем уровне иерархии находится фрейм, содержащий наиболее общую информацию, истинную для всех остальных фреймов.

Таблица 2

 

Фреймы наследуют значения характеристик своих родителей, находящихся на более высоком уровне иерархии.

Некоторым ячейкам или значениям класса можно присвоить значение по умолчанию, которое наследуются через иерархию: класс — подкласс и класс — член. Если нет другой информации, то значения используются по умолчанию. Такая структура наследования позволяет учитывать различного рода исключения.

Слот обычно содержить имя процедуры и конкретное значение, позволяющей вычислить его по заданному алгоритму, а также одну или несколько эвристик, с помощью которых это значение определяется. В слот может входить не одно процедуры, а несколько значений.

Среди процедур могут быть выделены процедуры — демоны и процедуры — слуги.

Процедуры — демоны запускаются автоматически при выполнении некоторого условия (побочный эффект некоторого другого действия в БЗ).

В отличие от моделей других типов, во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В общем виде она выглядит следующим образом:

(Имя фрейма:

Имя слота 1 (значение слота 1)

Имя слота 2 (значение слота 2)

.....................

Имя слота К (значение слота К)).

При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы-экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму-экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов [Берштейн 1994].

Заметим, что наличие иерархических связей в рамках фреймовой системы организоват, используя свойства транзитивности, логический вывод.

Пусть для нашего объекта составлена система фреймов.

 

Слот АКО (A Kind Of) — это системный слот, значением которого является ссылка на родительский фрейм, из которого неявно наследуются некоторое свойства фрейма-потомка.

Вопрос: «Можно ли сушит сырье — хлопок влажностю-2?»

Ответ: «Да». Вывод сделан на основе наследования слота ТСА и П-2 (температура сушилного агента и производительность) фрейма Агрегат 2СБ10.

Вопрос: «Может ли агрегат сушит хлопок до 8 %?»

Ответ: «Да». Вывод сделан на основании наследования слота Сушит фрейма СОЦ.

Это означает, если подат хлопок с влажностью-2 СОЦ, подбирая режим работы сушильного агрегата 2СБ10 ТСА и П-2, то можно сушит данный хлопок до 8 %.

К достоинствам фреймовой модели следует отнести следующее:

Основным преимуществом фреймовой модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность. Язык представления знаний, основанных на фреймовой модели, особенно эффективен для структурного описания сложных понятий и решения задач, в которых в соответствии с ситуацией желательно применять различные способы вывода. В то же время на таком языке затрудняется управление завершенностью и постоянством целостного образа. В частности, по этой причине существует большая опасность нарушения присоединенной процедуры. Следует отметить, что фреймовую систему без механизма присоединенных процедур (а следовательно, и механизма пересылки сообщений) часто используют как базу данных системы продукций.

К недостатка относят: отсутствует формальной семантики; отсутствует общепринятой методы исчислений т. е., обработка должна быть приспособлена к случаю применения; незначительный потенциал вывода (выводы базируются только на знаниях о иерархических отношениях).

На сегодняшний день разработано большое количество разнотипных моделей, в частности для сушки хлопка-сырца. Каждая из них обладает своими преимуществами и недостатками, и поэтому для каждой конкретной задачи выбирается определенная модель с учетом характеристик и поведение объекта. Такое количество моделей позволяет не только увеличить эффективность поставленной задачи, но и расширить ее возможности при решении.

 

Литература:

 

1.                   Справочник по первичной обработке хлопка. Книга I., Т.: «Мехнат», 1994.

2.                   Валетов В. А., Орлова А. А., Третьяков С. Д. Интеллектуальные технологии производства приборов и систем. Учебное пособие, — СПб: СПб ГУИТМО, 2008. — 134 с.

3.                   Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф.Базы знаний интеллектуальных систем СПб: Питер, 2001. 384 с.