1. ÚVOD „Riadenie je reťazec rozhodovacích procesov!“ Objekt skúmania: Zložitý systém, komplex, rozsiahly systém, zložitý kybernetický systém, ergatický systém, zložité hierarchicko – organizačné systémy. Cieľ: zostavenie matematického modelu pre účely riadenia, formalizácie rozhodovacích procesov Vývojové etapy: • parametrický opis aj s viaczložkovými vektormi (nejasný obraz o situácií v systémoch), • formalizácia jednotlivých rozhodovacích postupov a procesov, ktoré sú podstatnou časťou riadiacich algoritmov. Podmienka: Vznik novej vednej disciplíny „kybernetika“ -Norbert Wiener (nový systémový pohľad) -A. Hartley (už existujúce poznatky) -C. E. Shannon (už existujúce poznatky) -J. von Neumann (už existujúce poznatky) -O. Morgenstern (už existujúce poznatky) -Rosenblueth (už existujúce poznatky, neurofyziológ)
Systémy CIM: CIM (Computer Integrated Manufacturing) – integrovaná počítačom podporovaná výroba: „Reprezentuje integráciu výrobnej a inžinierskej technológie s počítačovou technológiou, ktorá automatizuje všetky činnosti od tvorby výrobku až po expedíciu“. CIM odstraňuje neefektívne, pomalé postupy spracovania dát, znižuje náklady na spracovanie údajov a ich záznam. CIM znamená integráciu materiálového a informačného toku. Vzájomná súvislosť zložiek systémov CIM (obr. 1):
Základné kategórie: • systém(definícia) – Systém je účelovo definovaná množina prvkov a väzieb medzi nimi, • informácia (definícia) – Teória informácií sa zaoberá vyjadrením stupňa novosti, nepredvídateľnosti v informačnom procese, • riadenie (definícia) – Cieľavedomé zasahovanie do činnosti systému. Rozvoj kybernetických ideí na systémových základoch priniesol nasledovný výsledok: • „Celok je viac ako obyčajný súbor prvkov“ Aristotelov princíp. Vývoj kybernetiky: - N. Wiener: „Kybernetika je prenos informácií a regulácia v človeku a v stroji.“ • okruh chápania kybernetiky : človek – stroj • aspekt chápania kybernetiky : prenos informácií a riadenie. Ďalšie definície: • A. J. Poletajev • W. R. Ashby • A. N. Kolmogorov • V. Gluškov: „Kybernetika je veda o všeobecných zákonoch transformovania informácií v zložitých systémoch.“ Súčasná orientácia: Zložité systémy, ergatické systémy, pozostávajúce zo značného počtu ľudí a technických prostriedkov, ktoré sa nachádzajú v cieľovo – orientovanom stave (cieľavedomý vzťah) – R. L. Ackoff.
Referenčné modely systémov CIM: Pri opise štruktúry CIM veľmi často sa používajú referenčné modely. Patria sem predovšetkým modely, ktoré obsahujú tieto subsystémy: • CAD (Computer Aided Design), • CAE (Computer Aided Engineering), • CAPP (Computer Aided Proces Planning), • CAM (Computer Aided manufacturng), • CAQ (Computer Aided Quality), • CAI (Computer Aided Inspection), • CAT (Computer Aided Testing), • CAA (Computer Aided Assembling), • CAH (Computer Aided Handling), • CAR (Computer Aided Robotics), • MRP (Manufacturing Resources Planning) – plánovanie výrobných zdrojov, • DRP (Distribution Resources Planning) – plánovanie rozdelenia zdrojov. Jednoduchý štruktúrny referenčný model je zobrazený na obr. 2.
Obr. 1 Vzájomné súvislosti zložiek CIM
Obr. 2 Štruktúra referenčného modelu CIM
UI v riadení systémov: Procesy riešenia problémov a formalizácie rozhodovacích procesov boli doteraz vyhradené pre človeka s jeho znalosťami a získanými poznatkami. V posledných 30-tych rokoch sa objavili prvky, postupy a metódy UI, ako napr. : • vedomostné inžinierstvo (knowledge egineering), • zobrazenie poznatkov (knowledge representation), • systémy pre podporu rozhodovania (decision support systems), • expertné systémy (expert systems), • fuzzy množiny (fuzzy sets), • neurónové siete (neural network), • evolučné algoritmy (postupy), • genetické algoritmy, • fuzzy – neuro siete, atď. Základným cieľom aplikácie prvkov, postupov a metód UI je spájať špecifické možnosti výpočtovej techniky (informačné technológie) s formou vyššieho, inteligentného spracovania informácií a poznatkov.
Ďalšie zložitejšie referenčné modely: • kruhový sektorový referenčný model, • referenčný model typu „Y“, • referenčný model od firmy Siemens, • referenčný model od firmy IBM, • referenčný model od firmy Karsluche GmbH.
1
2.ROZHODOVACIE PROCESY V ZLOŽITÝCH SYSTÉMOCH A ICH VÝZNAM „Riadenie“ je reťazec rozhodovacích procesov, ktoré je uskutočňované zámerne a prebieha vo forme riadiaceho cyklu. Riadiaci cyklus je uzavretá postupnosť javov (úkonov) v zmysle ich logickej a príčinnej väzby. Pozostáva: • získanie informácií, • spracovanie informácií, • využitie informácií. Analogicky je možné zadefinovať 3 etapy pôsobenia systému: • EFU (etapa formovania údajov), • EP (etapa plánovania), • ERP (etapa realizácie plánov). Kľúčovým problémom na každom stupni vývoja je „riadenie výrobných procesov.“ • Automatické systémy riadenia, • Automatizované systémy riadenia (ASR).
ASR: • ASR P (70 – tých rokoch minulého storočia), • ASR TP (od 80 – tých rokov minulého storočia). ASR TP: • spojité technologické procesy, • diskrétne technologické procesy. 2.1 ŠTRUKTÚRA ZLOŽITÝCH SYSTÉMOV
Obr. 3 Štruktúra zložitých systémov
Z pohľadu riadenia, diagnostikovania, projektovania, údržby, atď. je podstatná • činnosť a • štruktúra ZS. Štruktúra samotného riadeného procesu (technologický, výrobný alebo iný) je tiež „hierarchická.“ ZS pozostáva konečného počtu systémov (subsystémov, elementov) a vyznačuje sa týmito vlastnosťami: • veľký počet prvkov, ktoré sa môžu zväčšovať alebo zmenšovať, • hierarchickosť štruktúry, • súbor vzťahov medzi elementmi, • právo samostatného rozhodovania prvkov (aktívne systémy), • zmena tvaru a miesta, • zmena spojení medzi elementami. Štruktúra ZS je súbor všetkých elementov a väzieb medzi nimi. Z tohto pohľadu k riadeniu ZS môžeme pristúpiť dvoma spôsobmi: • ovplyvňovaním jeho elementov, • ovplyvňovaním väzieb medzi elementami. Pri popise štruktúry sa využívajú: • grafy a teória grafov, • štruktúrne, interakčné (väzbové) matice.
2.2 VŠEOBECNÁ CHARAKTERISTIKA ROZHODOVACÍCH PROCESOV
2.3 ZLOŽITOSŤ, NEURČITOSŤ A KOMPLEMENTÁRITA V SYSTÉMOCH
•
Priebežné hodnotenie stavov v systémoch (komplexné, ZS, ergatické systémy, atď.) je jedným z najťažších, ale najdôležitejších problémov. S týmito problémami súvisia nasledovné metodické otázky: • pozorovanie objektov, priebežné hodnotenie stavu, • princíp komplementarity, • zložitosť a neurčitosť, • ich aplikácia v ZS. Pozn. č. 1 (Priebežne hodnotenie stavu ZS): • sledovanie stavu elektrizačnej siete, • sledovanie a riadenie stavu jadrových energetických komplexov, • monitorovanie a riskmanagement stavu ovzdušia (únik životu nebezpečných látok) v hutníckych kombinátoch, • diagnostikovanie a údržba výrobných liniek podľa skutočného stavu technologických zariadení, • kontrola a riadenie dopravnej situácie v meste, atď. Pozn. č. 2 (Neurčitosť ZS): • matematický model pre riadenie a sledovanie stavu elektrizačnej siete je veľmi zložitý, ale bol by riešiteľný a použiteľný keby sme vedeli zistiť okamžitý stav siete (počiatočné, okrajové podmienky)
•
„Rozhodovanie je cieľavedomá voľba medzi verziami činností v danom prostredí.“ Je to vlastne zobrazenie: : V U kde V*– je množina stavov, U – množina akčných veličín, – zobrazenie. Kľúčové pojmy: • Stratégia, t. j. alternatívny plán (program) činnosti. • Štruktúra stratégie, spravidla postupnosť prikazovacích viet. • Cieľavedomá voľba, cieľovo orientovaný stav (R. L. Ackoff). • Výsledok: je funkciou stratégie a okolitých podmienok. • Formalizovateľnosť úkonov: – úlohy pre ktoré neexistujú formálne algoritmy, – úlohy pre ktoré existujú heuristické algoritmy, – získané intuíciou, – tvorivou analýzou. – úlohy pre ktoré existujú formálne, efektívne algoritmy (oblasť umelej inteligencie).
výhodnosť riešenia problematiky s využitia metodiky situačného riadenia ES Cieľ riadenia ES (verbálne vyjadrenie): – spoľahlivosť a bezpečnosť dodávky elektrickej energie, – dodávka elektrickej energie v potrebnom množstve, kvalite a čase, – hospodárnosť dodávky (výroby a rozvodu) elektrickej energie.
2.3.1 Pozorovanie objektov Rozvoj kvantovej fyziky elementárnych častíc (okolo 1920) si vyžiadal nový prístup k problematike pozorovateľnosti javov. • Bohr formuloval základy princípu neurčitosti (Niels Bohr, 1885- 1962) obiehania elektrónov okolo jadra. • Schrödinger a Heisenberg doplnili kvantitatívne zhodnotenie. Základná myšlienka: „Je možné odvodiť resp. zostaviť matematický model, ktorý opisuje správanie elementárnej častice, ale principiálne nie je možné získať pozorovaním alebo meraním fyzikálne hodnoty na určenie počiatočných a okrajových podmienok, nevyhnutných na riešenie týchto vzťahov pre danú časticu.“
2
2.3.2 Princíp neurčitosti Issac Newton (1642- 1727) – pohybové zákony, teória gravitácie a ich úspechy priviedli Pierre Simon Laplace (1749- 1827) začiatkom 19. storočia k názoru že „vesmír je úplne deterministický.“ Tvrdil že na základe Newtonovkých zákonov je možné vypočítať stav slnečnej sústavy v ľubovoľnom okamihu, ak poznáme polohu a rýchlosť slnka a planét v určitom okamihu. Laplace ešte zašiel ďalej a tvrdil, že podobné zákony určujú aj ostatné deje, dokonca vrátane ľudského života.
Heisenberg ukázal, že:
Neistota v polohe častice
Neistota v rýchlosti častice
Hmotnosť častice
Planckova konštanta
Obr. 4 Heisenbergov princíp neurčitosti je v súčasnej dobe základnou vlastnosťou sveta. Princíp neurčitosti signalizoval koniec Laplacovho sna o teórií prírodných vied, o modeli vesmíru, ktorý by bol úplne deterministický. Nikto nemôže predpovedať budúce udalosti, keď nie je schopný ani len s dostatočnou presnosťou zmerať súčasný stav vesmíru. Preto sa zdalo, že by bolo užitočné použiť ekonomický princíp známy ako „Occamová britva“ a zbaviť sa tých časti teórie, ktoré nemôžeme pozorovať. Tento prístup priviedol Heisenberga, Ervina Schrödingera (1887 – 1961) a Paula Diraca k reformulácií mechaniky na novú teóriu nazvanú kvantová mechanika. Kvantová mechanika vo všeobecnosti nepredpovedá jednoznačný výsledok pozorovania. Namiesto toho predpovedá množstvo rôznych možných výsledkov a hovorí nám, aká je pravdepodobnosť každého z nich.
Príklad č. 2: Kvantová povaha elektromagnetického žiarenia pri pozorovaní elementárnych častíc (Plancková konštanta h) spôsobuje, že: „chyba Δp spojená s pozorovaním situácie súvisí so zmenou pozorovanej veličiny Δq a to nasledovne“
p q h
Veličiny „p“ a „q“ sú konjugované komplementárne dvojice (združené dvojice): Ďalšími dvojicami sú: • poloha – hybnosť. • energia – čas. • situácia – proces. Princíp komplemetarity nadobúda rozdielny obsah a formu pri rôznych aplikáciách. Biologické systémy (umožňujú stanoviť komplementárne dvojice): • fyzikálno, chemické – biologické procesy, • matematický základ – systémové aspekty. Dvojice, ktoré majú všeobecný význam: • pravdivosť (verity) – jasnosť (evidency, transparency), • formálny (matematický) – fyzický (aktuálny).
Max Planck (1858- 1947). V roku 1900 navrhol, že sa svetlo šíri iba v akýchsi balíčkoch či kvantách vĺn, ktorých energia je úmerná frekvencií žiarenia. Kvantová hypotéza veľmi dobre vysvetľovala pozorovanú rýchlosť vyžarovania horúcimi telesami, ale jej dôsledky (týkajúce sa determinizmu) si uvedomil až v roku 1926. Nils Bohr (1885 - 1962). Formuloval zásadné princípy neurčitosti; obiehanie elektrónov okolo jadra. Werner Heisenberg (1901- 1976), ktorý sformuloval svoj slávny princíp neurčitosti: „Nie je možné súčasne stanoviť presnú polohu a rýchlosť častice.“ Aby sme dokázali predpovedať budúcu polohu a rýchlosť častice musíme byť schopný zmerať jej súčasnú polohu a rýchlosť. Vychádzame z Planckovej hypotézy, t. j. čím presnejšie sa snažíme merať polohu častice, tým menej presne zmeriame jej rýchlosť a opačne.
Schrödinger a Heisenberg teda doplnili pozorovanie objektov kvantitatívnym hodnotením. Túto základnú myšlienku sformovali nasledovne: „Je možné odvodiť resp. zostaviť matematický model, ktorý opisuje správanie elementárnej častice, ale principiálne nie je možné získať pozorovaním alebo meraním fyzikálne hodnoty na určenie počiatočných a okrajových podmienok, nevyhnutných pre riešenie týchto vzťahov pre danú časticu.“ Heisenbergov princíp hovorí aj o tom, že „pozorovanie ovplyvňuje aj správanie pozorovaného.“ Teda je možný kvalitatívny rozbor príslušných vzťahov, ale nie konkrétne riešenie kvantitatívne vyjadrenej situácie. Príklad č. 1: Tok viskóznej kvapaliny (demonštruje neurčitosť v oblasti makroskopických javov; pri nízkom Reynoldovom čísle prúdenie je stabilné, vysoké Re čísla dávajú nestabilné riešenia a medzi nimi je prechodové pásmo). 2.3.3 Princíp kolmplementarity Základné myšlienky komplementarity Bohr rozšíril aj na iné oblasti a tým formuloval princíp komplementarity.
2.3.4 Aplikácie v teórií ZS Výrobné systémy: komplementárnosť a neurčitosť medzi materiálnym základom a systémovými aspektami. (Uvedené vzťahy pripomínajú väzby u biologických systémoch.) OKOLIE VÝSTUP(výrobky) VÝROBNÝ SYSTÉM (Výrobný proces)
VSTUP (materiálno, organizačné zabezpečenie) - Materiál, výrobné prostriedky
Obr. 5 VÝSTUP – VSTUP = ZDROJ PRE ROZVOJ SYSTÉMU
„+“ Skutočný zdroj pre vývoj systému
„-“ Pokrýva iba materiálno organizačnú podstatu výrobného systému
Obr. 6
3
Pri materiálno – organizačnom zabezpečení výrobného systému stretávame sa : 1. Výrobné prostriedky (sú charakterizovateľné so svojimi technickými parametrami, ktoré pri zapojení do výrobnej linky strácajú svoj pôvodný zmysel. Pozornosť sa sústreďuje na výstup zo systému, t. j. výrobky). Vzniká preto komplementárna, konjugovaná dvojica: reálny výrobný proces – výrobný prostriedok. 2. Materiálová spotreba (nemôže sa hodnotiť podľa nadobúdacích podmienok). Reálne sa môže uvažovať iba s materiálom, ktorý je bezprostredne zaradený do výrobného procesu (teda nie zmerazené resp. skladované materiály). Organizácia výroby systémov JIT (just in time). Vytvára sa komplementárna dvojica: Spotreba materiálu – proces vytvárania konečného výrobku. Z predchádzajúcich úvah vyplývajú tieto zásady pre riadenie výrobného procesu: 1. Riadenie má vychádzať z konečného produktu výroby (z konečného cieľa, hodnotenie na každej etape výrobného procesu; využívanie Bellmanovej optimalizačnej stratégie). 2. Nadobúdacie hodnoty, ktoré sa vyskytujú na vstupe odrážajú iba realitu okolitého systému a nie výrobného procesu. Sú využiteľné na realizáciu spätnej väzby. 3. Základnou výrobnou stratégiou výrobného systému je zabezpečenie výroby pri minimálnej väzbe na materiálno – organizačné prostriedky . 4. Výrobný proces a jeho činnosti sú závislé od charakteru vstupov do systému. (zásobovanie; plynulý odbyt výrobkov; štruktúra a disciplína dodávateľsko – odberateľských vzťahov; cieľ zaistiť ultrastabilitu). Uplatnenie princípov komplementárnosti umožňuje riadenie vysokej úrovne efektivity.
2.4 Formalizácia, opis, modelovanie
Na základe takto získaných vedomostí a poznatkov, vedci mohli pokročiť ďalej. Zákonitosti, ktoré objavujú výstižne definujú, zovšeobecňujú a tým si založia vedecké teorémy (tézy, poučky) už spoznaného sveta. V takých prípadoch, kde formalizácia je dostatočne pevná, neurčitosť a dvojzmyselnosť nemá miesto (normatívne rozhodovanie). Proces formalizácie v dnešnom ponímaní je prostriedkom, ktorý vznikol koncom 19. a začiatkom 20. storočia. V užšom slova zmysle v počiatkoch formalizácia bola aplikovaná v oblasti matematiky, matematickej logiky a fyziky. Existujú aj iné vedecké tvrdenia, ktoré hovoria, že formalizácia sa objavila súčasne so vznikom ľudského jazyka a uvažovania (rozmýšľania). V súčasnej dobe v kybernetike, v tórií riadenia komplexov významnú úlohu zohráva formalizovanosť na báze matematiky a matematickej logiky.
Uvedené zvláštnosti kladú mimoriadné požiadavky na použitie aparátov pre formalizáciu rozhodovacích procesov vyskytujúcich sa pri riadení ZS, ako aj pri popise jednotlivých elementov ZS. Pri popise ZS rozoznávame následné úrovne abstrakcie: 1. Symbolická alebo lingvistická úroveň abstrakcie. Model ZS je tu systém pravdivých výrokov. Pritom sa uplatňuje prístup, ktorý využíva často symbolickú alebo lingvistickú úroveň popisu objektov a ich vlastností a ktorá sa nazýva sémiotika. Jedným z najdôležitejších nástrojov použitia pre popis štruktúry ZS a taktiež pre popis riadenia je teória grafov (je formalizovaný a je symbolický). „sémiotika – je veda o znakoch“ 2. Úroveň abstrakcie založená na teórií množín. Z hľadiska tejto teórie systém sa chápe ako kartézsky súčin množín. Pri praktickom použití vznikajú ťažkosti, ktoré sú spôsobené práve dosť vysokou úrovňou abstrakcie. (napr. model komplexného informačného systému). 3. Úroveň abstrakcie založená na všeobecnej algebre. Tento prístup zahrňuje použitie významných matematických disciplín, ako je teória kategórií, teória modelov, teória pologrup, teória grúp a pod. Uvedený matematický aparát umožňuje ďalšie spresnenie popisu matematického modelu ZS. 4. Úroveň abstrakcie založená na matematickej logike. Pri tomto prístupe sa popisuje funkcia ZS, ako aj funkcia jeho riadiaceho systému prostredníctvom algoritmov. Význam tohto prístupu, ktorý vedie k zostaveniu logických schém algoritmov, vyplýva z jeho priamej súvislosti s programovaním počítača v riadiacom člene riadiaceho systému ZS.
2.5 Úrovne abstrakcie pri opise a formalizácií komplexov Pri tvorbe modelov, resp. formalizácií je potrebné si uvedomiť, že: 1. prevažná väčšina rozhodovacích procesov prebieha v podmienkach, ktoré v minulosti sa ešte nevyskytli, pretože úplné opakovanie rozhodovacej situácie prakticky nie je možné; 2. výber alternatív (verzií činnosti) sa uskutočňuje v podmienkach vysokého stupňa neurčitosti, ktorý je spojený jednak s náhodným charakterom riadeného procesu, ako aj s nejednoznačnosťou cieľov, kritérií, verzií činností a ich následkami; 3. proces prijímania riešení a ich realizácia z hľadiska časového je pevne ohraničená.
5.
6.
7.
Úroveň abstrakcie založená na teórií informácií. Uvedený prístup sa zaoberá s tokmi informácií v ZS a priepustnosťou informačných kanálov potrebných pre prenos údajov. Do tohto oboru patrí tiež voľba vhodného informačného jazyka, t. j. umele formalizovaného jazyka vhodného pre realizáciu riadenia pri použití riadiaceho počítača a taktiež pre vyhodnocovanie informácií o meraných veličinách riadeného ZS. V súčasnej dobe pri riadení ZS narastá dôležitosť pojmu „významnosť (účelovosť, cennosť, obsažnosť) informácií“; je evidentné, že vhodnou redukciou informácií len na informácie významné pre riadenie by bolo možné značne zmenšiť objem informácií prenášaných na diaľku a objem výpočtových prác v počítači riadiaceho systému. Úroveň abstrakcie založená na teórií dynamických systémov. Tento prístup je známy z mechaniky (teória kmitov), z teórie automatického riadenia (včítanie teórie stability), zo súčasného stavu rozvoja teórie optimálneho riadenia v stavovom priestore a tiež z operačného výskumu (princíp maxima, lineárne programovanie, nelineárne programovanie, dynamické programovanie, teória hier a pod.). Vychádza však z pojmu dynamicky systém a zo súčasného pojatia pojmu stav dynamického systému v stavovom priestore. Heuristická úroveň abstrakcie. Na tejto úrovni sa často skúma ZS z pohľadu, či je v spätnoväzobnom obvode kybernetického systému ľudský činiteľ, napr. operátor, dispečer alebo skupina ľudí ako akčné členy riadiaceho systému alebo skupina ľudí ako elementy riadeného ZS. Používajú sa k tomu metódy heuristického programovania, ktoré nepatria medzi metódy matematického programovania. Medzi najobtiažnejšie otázky patrí modelovanie ľudského činiteľa.
Formalizácia je sformovanie obsahu skúmaných predmetov (procesov, systémov, komplexov, atď.) takým spôsobom, aby bolo možné ich skúmať matematickými metódami. Idealizácia, formalizácia a zovšeobecnenie
objektu (originál)
model (obraz)
N. Wiener: „Model je zobrazenie komplexného systému, ktorý je pokladaný za jednoduchší a o ktorom sa predpokladá, že má isté vlastnosti, ktoré sú zhodné s tými, ktoré boli vybrané pre štúdium na originálnom systéme.“ Opis okolitého sveta obklopujúceho človeka je možné rôznymi spôsobmi, napr. : • Obrazy svetoznámych maliarov, knihy spisovateľov, majstrovské diela skladateľov sú istými druhmi formalizácie. Odborníci hovoria, že je to opis sveta na základe pocitov, ktoré sú schopné vnímať naše zmyslové orgány. • Zloženie morskej vody je možné opísať pomocou chemických prvkov, vlnobitie mora na základe fyzikálnych rovníc. Táto forma opisu je diametrálne odlišnou v porovnaní s predchádzajúcim príkladom. • Existujú aj ďalšie približovanie metódy ako napr. idealizácia. Vedci v tomto prípade základné a všeobecné vlastnosti predmetov skúmajú tak, že zostavia „idealizovanú verziu“ skúmaného predmetu.
2.6 Teória optimálnych a vyhovujúcich rozhodnutí Rozhodovanie – cieľavedomá voľba medzi verziami činnosti v danom prostredí. Predpoklady pre vybudovanie teórie optimálnych rozhodnutí z pohľadu rozhodovateľa: 1. pozná všetky možné verzie (alternatívy, stratégie) činnosti 2. s určitosťou vie aké výsledky prinášajú jednotlivé stratégie 3. je schopný určiť preferenčné poradie výsledkov
podmienka úplnej informovanosti, maximalizujúce kritéria jasný cieľ, konzistentné správanie
Objektívna racionalita – Herbert Simon: predpokladá splnenie podmienok optimálnych rozhodnutí => optimálne rozhodnutia.
H. Simon; 1957
2.
1. H. Simon; 1947; kritický pohľad neskoršie viedol k novej definícií
Princíp obmedzenej racionality => teória vyhovujúcich rozhodnutí. Pri obmedzenej racionalite a viaccieľovosti účastník namiesto „maximalizácie“ postaví cieľ „vyhovujúceho“ riešenia.
4
2.7 Normatívna, deskriptívna a interaktívna rozhodovacia teória Pre tvorbu modelu rozhodovacej situácie boli vybudované: 1. normatívna, 2. deskriptívna (popisová) a 3. interaktívna teória rozhodovania. Normatívna rozhodovacia teória: je vybudovaná na báze axiomatických sústav, pravidiel a matematických postupov, • využíva deduktívny prístup, t. j. používa apriórne matematické modely, • má veľkú systemizujúcu silu dôsledkom jej deduktívnosti, • poskytuje formalizované modely, ktoré sú užitočné ako systemizujúce modely, • nevýhodou je, že sú apriórnymi (prvotnými) konštrukciami. Najčastejšie spoločné axiómy rôznych axiomatických sústav: 1. porovnateľnosti (komparabilita), 2. tranzitivita (matematická vlastnosť veličín; z rovnosti 1. a 2., 2. a 3. veličiny => rovnosť 1. a 3. veličiny), 3. dominancia, 4. nezávislosť. Dedukcia – logické odvodzovanie jednotlivého prípadu, príp. záveru zo všeobecných poznatkov ! 1.
•
3. • • • •
Interaktívna rozhodovacia teória: zapojením spoločných vied (inžinierska psychológia, filozofia, sociológia, ergonómia, dizajn, atď.) vyzdvihuje spoluprácu so skutočným rozhodovateľom (operátor, dispečer, projektant), berie do úvahy vnútorný svet rozhodovateľa (motivácia, pochopenie), ale aj vonkajší svet (vplyv okolia), predpokladá, že rozhodovateľ je vopred schopný špecifikovať svoje predstavy a požiadavky na riešenie, predpokladá interaktívnu komunikáciu medzi rozhodovateľom a riešiteľom (jeho úlohou je zber relevantných informácií).
Indukcia – spôsob stanovenia všeobecných téz a zákonov na základe zovšeobecnenia preskúmaných zvláštnych javov, prípadov ! Najdôležitejšie parametre: 1. úžitkovosť, utilita (psychologická, subjektívna hodnota) jednotlivých riešení, 2. pravdepodobnosť realizácie spomínaného riešenia. 2. • • •
Deskriptívna rozhodovacia teória: vytvorené modely slúžia na skúmanie skutočných konkrétnych rozhodnutí, snaží sa o opis správania sa človeka v skutočných rozhodovacích situáciach, preto zákonite znižuje prísnosť axiomatických sústav, získané modely môžu byť aj formalizované, nemusia byť len verbálne. Normatívna rozhodovacia teória
Deskriptívna rozhodovacia teória
ROZDIEL?
Zvolená približovacia metodika a nie používaný jazyk (symbol)
Obr. 7
7. 8. 9. 10.
výsledky, základná štruktúra, rozhodovacie triedy, rozhodovacie kritéria.
Z A Č IA T O K
V P L Y V V O N K A J Š IE H O S V E TA
O P IS R O Z H O D O VATE ĽA
V P LY V V N Ú T O R N É H O S V E TA
MODEL PROSTREDIA
U R Č E N IE C IE Ľ O V
P R IM Á R N E Ú D AJE
U R Č E N IE M N O Ž IN Y A LT E R N A T ÍV {a i }
U R Č E N IE M N O Ž . P R ÍJ . S T R A T É G I Í {S i }
2.8 Základný model rozhodovacích procesov
VO ĽBA RO ZHO D O V A C IE H O K R I T É R IA
Základným model je systémovým modelom, ktorý slúži na logické usporiadanie podstatných znalostí o rozhodovacích situáciách. Nie je teda normatívnym, resp. matematickým modelom, ale slúži na uvedenie súvislosti medzi prvkami rozhodnutí a kľúčovými prvkami (systémový model). Pozostáva z týchto prvkov (Obr. 8): 1. účastní prijímajúci rozhodnutie (rozhodovateľ), 2. cieľ rozhodovania, 3. stratégia, 4. vonkajšie prostredie, 5. neurčitý faktor, 6. alternatívy,
VÝBE R JED N EJ S T R A T É G IE S i H O D N O T E N IE A LT E R N A T ÍV {a i }
ZM ENA R O Z H O D O V A C IE H O K R IT É R IA
VÝBER N AJLEPŠ E J A LT E R N A T ÍV Y a i
N IE
JE M O ŽN Á IM P L E M E N T Á C IA ?
ÁNO K O N IE C
Obr. 8 Postup pri prijímaní riešení
ÚČASTNÍK ROZHODOVACEJ SITUÁCIE
Problematika štrukturalizácie rozhodovacieho problému je uvedená na obr.9
VNÚTORNÝ SVET ROZH.
Spôsob riešenia problému Dobre štrukturovaný
Zistené riešenia: · isté, systematické; · viac diskuzívne, · dosiahnuteľne, · inteligentné správanie sa.
Zle štrukturovaný
VONKAJŠÍ SVET
JEDNOTLIVEC, KOLEKTÍV
(POCIŤOVANIE, REGISTRÁCIA, REAGOVANIE)
Hľadané riešenia: · pokusné; · viac intuitívne, · neistý výsledok, · kreatívne správanie sa.
MOTIVÁCIA, CIEĽ ROZHODOVANIA
Obr. 10 2.
Obr. 9 Dobré a zle štruktúrované rozhodovacie problémy Literatúra: Halada, M. : Systémové inžinírství. NADAS, Praha, 1980, 255 pp. 1.
Účastník prijímajúci rozhodnutie
Prvým prvkom každej rozhodovacej situácie je účastník prijímajúci rozhodnutie, ktorý môže byť jednotlivcom, alebo skupinou a má jediný cieľ, motivujúci jeho rozhodovanie. Takým spôsobom, rozdiely medzi účastníkom prijímajúcim riešenie a skupinou účastníkov, sa javia čisto funkcionálnymi (Luce, R.D., Raiffa, H., 1957)
ROZHODNUTIE
Cieľ rozhodovania
Existencia cieľa => rozhodovanie. Preto cieľ má centrálne miesto v teórií systémov, teórií rozhodovania, teórií riadenia a regulácie. O cieli môžeme hovoriť iba v súvislosti so správaním sa, alebo činnosťou objektov, preto ústrednou myšlienkou je pojem „Cieľovo – orientovaná činnosť“ (cieľavedomá činnosť) – Wiener – Bigelowa koncepcia. Časová klasifikácia cieľov (R. L. Ackoff): • bezprostredný cieľ, • perspektívny cieľ, • ideálny cieľ.
5
Stratégia a verzie činnosti
3.
Vonkajšie prostredie = vplyv iných systémov na náš systém + vplyv vonkajšieho prostredia.
Stratégia = jeden plán činnosti, alebo jeden program činnosti, ktorý účastník rozhodovacej situácie môže prijať a uskutočniť. Delíme na: • množinu prijateľných stratégií a • množinu neprijateľných stratégií. Pojem stratégia má všeobecnejšiu platnosť, než pojem verzia činností. Verzie činnosti môžu byť predpisové (normatívne, preskriptívne) alebo opisové (deskriptívne). Vonkajšie prostredie
4.
Nadradený orgán
ZS1
ZSi Vplyv iných systémov
ZSi - skúmaný systém
ZSn
Neurčitý faktor
5.
Vopred nepredvídané vonkajšie okolnosti, ktoré účastník rozhodovacej situácie nemôže úplne ovplyvňovať (činitele mimo kontroly účastníka), vyjadrujeme pomocou pojmu neurčitý faktor. Pod neurčitým faktorom (súhrn stavu prírody) sa nazýva úplný systém nezlučiteľných javov, ktoré vplývajú na výsledok rozhodovania, pričom účastník prijímajúci rozhodnutie nevlastní všetky informácie o pôsobení okolia (Jemeľjanov, S.V. a kol., 1973). Neurčitý faktor sa môže vyskytnúť v dvoch tvaroch: • v čase rozhodnutia už skutočne neurčitý faktor existuje, • v čase rozhodnutia vplyv neurčitého faktora ešte nenastal, nastane iba v budúcnosti. Ohraničenie týchto dvoch prípadov je veľmi dôležité z hľadiska, do akej miery účastník prijímajúci rozhodnutia, je schopný „kontrolovať“ – resp. regulovať, riadiť, usmerňovať – neurčité faktory.
Vonkajšie prostredie (nestacionárne)
Obr. 11
Alternatívy
6.
V rozhodovacej situácií za alternatívu X považujeme množinu takých prvkov x, z ktorých nastane jeden a iba jeden pri zavedení hociktorej prijateľnej stratégie si. Formálny zápis definície môže byť takýto:
X x
pritom platí, že
PX s 1 i
x X si S , Alternatívy (vzájomne sa vylučujúce varianty) sa skúmajú za účelom dosiahnutia cieľov.
Výsledky
7.
Výsledok (dôsledok) rozhodnutia určujú stratégie, neurčité faktory a pôsobenie vonkajšieho prostredia.
O oij
kde index „i“ pôsobenie stratégie, index „j“ pôsobenie neurčitého faktoru a vonkajšieho prostredia.
Triedenie rozhodovacích situácií: • na základe premenlivosti zvolených hľadísk, • na báze informovanosti. Triedenie na základe premenlivosti zvolených hľadísk nedáva prakticky použiteľný výsledok. Príklad: Triedenie rozhodovacích situácií sa môže uskutočniť na báze „premenlivosti triediacich hľadísk (A. D. Hall)“. Premenlivosť triediacich hľadísk je uvedený na obr. 12, ktorá pri voľbe minimálnych dolných hraníc premenlivosti dáva tento výsledok (obr. 13)
Základná štruktúra
8.
Pri explicitnom vyjadrení štruktúry rozhodovacích procesov a rozhodovacích situácií sa uplatňujú najmä: • rozhodovací strom, • rozhodovacia tabuľka (matica), • grafy, • Petriho siete a ich modifikácie, • neurónové siete a ich modifikácie. Rozhodovací strom je grafickým obrazom činnosti vonkajšieho prostredia a neurčitého faktora účastníka rozhodovacej situácie. Rozhodovacia tabuľka (matica) sa skladá z „i“ riadkov a „j“ stĺpcov. • i – stratégia, • j – vplyvy vonkajšieho prostredia a neurčitého faktora. Obidva spôsoby slúžia na vyjadrenie statickej kostry rozhodovania. Dynamiku (dynamické vlastnosti) rozhodovacích procesov umožňujú vystihnúť niektoré typy grafov, napr. značkované Petriho siete. 9.
Rozhodovacie triedy
Rozhodovaciu situáciu analyzujeme, vždy z pohľadu prvého účastníka. Rozhodovacia situácia môže byť: • nekonfliktná (individuálne riešenia), • konfliktná (kolektívne riešenia).
1. PODĽA CIEĽOV A PROSTRIEDKOV (4)
CIELE
PROSTRIEDKY 2. PODĽA POČTU PREMENNÝCH (6)
JEDINÁ
N - DRUHOV 3. PODĽA DIMENZIÍ PREMENNÝCH (3)
TOTOŽNÉ
MIEŠANÉ 4. PODĽA MERATEĽNOSTÍ PREMENNÝCH (4)
MENOVITÁ ŠKÁLA PORADOVÁ ŠKÁLA INTERVALOVÁ ŠKÁLA POMEROVÁ ŠKÁLA
5. PODĽA PRAVDEPODOBNOSTI SKUTOČNÝCH STAVOV (3)
URČITÉ (DETERMINISTICKÉ)
Obr. 12 NEURČITÉ
Celkový počet tried: 4 x 6 x 3 x 4 x 3 x 2 x 4 = 6912 Získané výsledky sú nepoužiteľné, pretože počet tried vysoko prevyšuje ľudské schopnosti rozlišovania.
6. PODĽA POČTU ÚČASTNÍKOV ROZHODOVACEJ SITUÁCIE (2)
RIZIKOVÉ JEDNOTLIVÉ
SKUPINOVÉ 7. PODĽA ROZHODOVACÍCH KRITÉRÍ (4)
AUTOMATICKÉ ETICKÉ AUTORITATÍVNE KVANTITATÍVNE
Obr. 13 Triedenie rozhodovacích situácií
6
Preto je účelné v súlade s odbornou literatúrou zostaviť rozhodovacie triedy na „báze informovanosti“ (obr. 14). ROZHODOVACIA SITUÁCIA
NEKONFLIKTNÉ (INDIVIDUÁLNE)
V PODMIENKACH ÚPLNEJ INFORMÁCIE
V PODMIENKACH RIZIKA
S JEDNÝM KRITÉRIOM
S JEDNÝM KRITÉRIOM
KONFLIKTNÉ (KOLEKTÍVNE)
S VIACER. KRITERIÁMI
V PODMIENKACH NEURČITOSTI
V PODMIENKACH ÚPLNEJ INFORMÁCIE
S JEDNÝM KRITÉRIOM
S VIACER. KRITERIÁMI
S JEDNÝM KRITÉRIOM
S VIACER. KRITERIÁMI
V PODMIENKACH RIZIKA
S JEDNÝM KRITÉRIOM
S VIACER. KRITERIÁMI
S JEDNÝM KRITÉRIOM
PREDPOKLADÁ SA PRÍTOMNOSŤ INTELIGENTNÝCH ÚČASTNÍKOV
V PODMIENKACH NEURČITOSTI
V PODMIENKACH PROTICHODNÝCH ZÁUJMOV
S VIACER. KRITERIÁMI
S JEDNÝM KRITÉRIOM
S VIACER. KRITERIÁMI
S VIACERÝMI KRITÉRIAMI
ANTAGONISTICKÝ KONFLIKT
NEANTAGONISTICKÝ KONFLIKT
KOOPERATÍVNA TEÓRIA
P - INTELIGENTNÝ ÚČASTNÍK
NEKOOPERATÍVNA TEÓRIA
Obr. 14 Rozhodovacie triedy
Medzi najznámejšie patria: 1. štrukturálna analýza, 2. matematické programovanie, 3. dynamické programovanie, 4. teória hier a strategického rozhodovania, 5. sieťové grafy, 6. metódy riešenia sekvenčných úloh, 7. matematicko – štatistické metódy, 8. metóda multikriteriálneho rozhodovania, 9. metóda fuzzy (neostrého) rozhodovania 10. metóda neostrého rozhodovania na báze fuzzy množín vektorových hodnôt (Vector Valued Fuzzy Sets), 11. metódy skupinového rozhodovania, 12. metódy hromadnej obsluhy, 13. metóda teórie zásob, 14. metóda teórie obnovy a údržby, 15. heuristické metódy rozhodovania, 16. simulačné metódy, 17. neurónové siete, 18. fuzzy neurónové siete. Literatúra: Simon, H.: The New Science of Management Decision. Engelwood Cliffs, Prentice Hall, 1997. Vodáček, L., Dvořák, V.: Managment v USA. Inštitút řížení, Praha, 1990,119pp.
10.
Medzi najznámejšie rozhodovacie kritéria (rozličné tvary a formy vyjadrenia) patria: • automatické kritérium (biologický pud, reflex - mechanizmus), • kritérium skúšania, • autoritatívne kritérium, • kritérium náhodného výberu, • kritérium maximálnej (minimálnej) hodnoty výsledku, • Bayesov kritérium (kritérium optimálnej očakávanej hodnoty), • Waldovo kritérium (minimax resp. maximim), • Laplaceov kritérium, • Hurwitzovo kritérium (hľadanie strednej hodnoty), • Savageovo kritérium (minimálne oľutovanie).
2.9 Základne metódy rozhodovania Delíme ich na: • kvantitatívne, • kvalitatívne, • kombinované.
1.
x j 0 pre j = 1, 2, ..., n
kde xj sú hľadané, vopred neznáme veličiny. Literatúra: Walter, J. at al.: Operačný výskum. STN/ALFA, Bratislava, 1973, 190 pp. Hrubina K. at al.: Metódy a úlohy operačnej analýzy riešené s podporou počítača. Informatech, s. r. o, Košice, 2002, 324 pp. Klasifikácia metód matematického programovania spravidla vychádza z matematického tvaru účelovej funkcie. Rozlišujeme: • lineárne programovanie, • nelineárne programovanie, • celočíselné programovanie, • parametrické programovanie, • stochastické programovanie.
Štrukturálna analýza
Vychádza z makroekonomických úvah (model input - output) a upaltňuje sa v systémoch počítačového spracovania plánovacích a rozborových úloh. Vychádza z formálneho opisu napr. : • dodávateľsko – odberateľských vzťahov, • bilančných vzťahov (materiál, financie, kapacity,...), • podmienok bilančného vyrovnania (rovnováha medzi potrebami a zdrojmi). Literatúra: Moder, J. J., Elmaghraby, L. E. : Handbook of Operational Research. Fundations and Fundameutals. New York, Van Nostrand Reinhold Co., 1978. 2.
Matematické programovanie
V nadväznosti na bilančné úlohy štrukturálnej analýzy rieši škálu optimalizačných úloh. Rozhodovacia úloha sa prevádza na formálne modelové vyjadrenie maximalizácie (minimalizácie) účelovej (cieľovej) funkcie:
f x1 , x2 ,..., xn
pri splnení sústavy obmedzujúcich podmienok
g i x1 , x2 ,..., xn pre i = 1, 2, ..., n
Rozhodovacie kritéria
3.
Dynamické programovanie
Predstavuje súbor viac alebo menej neštandardných metód k optimalizácií viacstupňových rozhodovacích procesov. Všeobecná logika a postup: prevedieme optimalizáciu funkcie „n“ premenných na postupnú optimalizáciu „n“ funkcií o jednej premennej (rozdelenie investičných prostriedkov v priestore a čase, energetické a materiálne zabezpečenie, atď.) 4.
Teória hier a optimálneho rozhodovania
Predstavuje súbor optimalizačných metód a javí sa ako vhodný matematický aparát použiteľný na opísanie rozhodovacích problémov v podmienkach neurčitosti a konfliktných (protichodných) záujmov účastníkov rozhodovacej situácie. Zakladatelia: John von Neuman, Oskar Morgenstern. Je založená na súhrne neprotichodných hypotéz (axióm). Literatúra: Neuman J. von, Wongenstern, O.: Theory of Games and Economic Behavior. Princeton University Press, 1944, 641pp. Maňas, M.: Teorie her a optimální rozhodování. SNTL, Praha, 1974.
7
Sieťové grafy a diagramy
5.
Znázorňujú vzájomnú súvislosť rôznych vecí, súborov nástrojov pre modelové rozbory zložitých úloh s problematikou následnosti (sekvencie) a vzájomnú podmienenosť dieľčich fáz (etáp) realizácie (množstvo, doba trvania, následnosť operácií). Vyjadrenie pomerových vlastnosti: • vzdialenosti, • plochy, • grafické znázornenie javov, • ... Samotné znázornenie je realizované formou grafických útvarov umiestnených v súradnicovom systéme. Používané diagramy: • časový diagram (pohyb, zmena), • výkonový diagram (navrhovanie a vývoj systému), • sieťový diagram (je rozšírením verzie časového diagramu). Najznámejšie postupy sieťovej analýzy (grafy, diagramy) sú: • CPM (Critical Parth Method – metóda kritickej cesty), • PERT (Project Evaluation and Review Technique). Sieťový diagram je v skutočnosti rozšírením časového diagramu, ktorý spravidla zobrazuje operácie (činnosti) určitého daného procesu s jeho časovými údajmi o začiatku a ukončení procesu.
7.
Matematicko – štatistické metódy rozhodovania
Štatistický (stochastický, pravdepodobnostný) prístup k rozhodovaniu je spravidla spojený s predikciou. Zavádza sa pravdepodobnostná miera, vyjadrujúca možnosť, že rozhodnutie pripadne do jednej logickej triedy. Klasická teória pravdepodobnosti je založená na platnosti Kolmogorových axióm (A. N. Kolmogorov): 1. 2. 3.
PAi 0
PZ 1 n n PU Ai PAi i 1 i1 n
Pre Ai A j 0 i j
,
P 1 i 1
i
kde Ai – je skúmaný jav, proces, udalosť, Z – univerzálna množina. Literatúra: Madarász, L.: Stochastické procesy a teória informácií. Alfa, Bratislava, 1984, pp. 230. Šofr, B.: Populárne o počte pravdepodobnosti. Alfa, Bratislava, 1967, pp. 117.
Problematiku multikriteriálneho hodnotenia dobre vystihuje rozhodovacia matica:
Literatúra: Ocelíkova, E.: Multikriteriálne rozhodovanie. Elfa, s. r. o., TU Košice, 2002, 87 pp. ISBN 80 – 89066 – 28 – 3.
Cieľom obidvoch metód je: • stanoviť najkratšie možné trvanie procesu i nadväzujúcich činnosti (kritická cesta), • výpočet časovej rezervy u činností, ktoré neležia na kritickej ceste, • vytvoriť základ pre nadväzujúce rozbory (bilancie zdrojov, multiprojektové plánovanie, ...). Literatúra: Walter, J. at al.: Operační výskum. SNTL, Alfa, Praha, Bratislava, 1973, 190pp. Esztó, Z. at al.: Method forte Analysis anf Decision of Computer – Based Information Systems. Central Statistical Office, Budapest, 1975. 6.
Metódy riešenia sekvenčných úloh
Cieľ: riešiť rozhodovacie úlohy optimálne, resp. kvázioptimálne (vyhovujúco) a usporiadať sled činnosti (operácií), prvkov v systéme. Charakter úloh: kombinatorický Prostriedky: teória grafov, celočíselné programovanie, algoritmy heuristického typu ... Aplikácie: riadenie výroby v reálnom čase u PVS, RTK, AVS, synchronizácia výrobných prúdov, operatívne plánovanie a riadenie, atď.
Proces a problémy multikriteriálneho rozhodovania
8.
Je založená na teórií úžitkovosti (utility) → funkcia úžitkovosti. Utilita: • psychologická hodnota, • slúži na určenie výhod a nevýhod jednej verzie, • má centrálny význam v teórií rozhodovania, • pre rôznych účastníkov rozhodovacej situácie môže mať inú hodnotu. Zjednodušená problematika multikriteriálneho rozhodovania: • A1, A2, ..., An .........existujúce alternatívy, • E1, E2, ..., Em .........dôležité vlastnosti, hodnotiace činitele, naturálne meracie čísla. Každá alternatíva sa hodnotí podľa každého hodnotiaceho činiteľa. Nech hodnotenie Ai podľa Ej je dané číslom eij (i = 1, 2, ..., n; j = 1, 2, ..., m). Celkové hodnotenie Ai môžeme zapísať vektorom
ei (ei1 ,ei 2 ,..., eim )
9.
Metóda neostrého rozhodovania (fuzzy sets)
Princíp inkompatibility (L. A. Zadeh): „Ak popisujeme ZS (zložitý systém), potom s rastom jeho zložitosti klesá naša schopnosť formulovať presné a zároveň významné úsudky o jeho chovaní, až sa dosiahne hranica, za ktorú sú presnosť a relevantnosť vzájomne sa vylučujúce charakteristiky. “ Na preklenutie vágnosti (nepresnosti) zaviedol Zadeh (60 – té roky minulého storočia) modifikovanú teóriu množín, ktorú nazval teória fuzzy množín. Pre priblíženie k spôsobu vyjadrenia, obvyklému v bežnom hovorovom jazyku Zadeh zaviedol pojem lingvistickej premennej, ktoré odpovedajú neurčitým číslovkám (napr. málo, veľmi málo, veľa). Neostré množiny po formálnej stránke pripomínajú náhodné veličiny. Nad Z (základnou, univerzálnou, generálnou) množinou zaviedol funkciu príslušnosti (Membership Function). Matematický popis: ...množina prvkov. X xi Fuzzy množina A nad X je daná dvojicou
A X , qA
8
kde
qA : X P
Náhodné veličiny → prvok je oprávneným kandidátom na realizáciu ?→ pravdepodobnostná miera → výsledok je z intervalu <0, 1>. Neostrá množina → prvok má vôbec oprávnenie, aby bol považovaný za prvok neostrej množiny? → hodnota funkcie príslušnosti → výsledok je opäť z intervalu <0, 1>.
P – je množina usporiadaných stupňov príslušnosti (P = [0, 1]), qA – funkcia príslušnosti. Napriek formálnej podobnosti medzi náhodnou veličinou s pravdepodobnostnou mierou a neostrou množinou s funkciou príslušnosti je zásadný rozdiel (obr. 15 a obr. 16). P
qA
δ: Z→P
fuzzy, ktoré nie je možné presne teoretický popísať
Zložité systémy, procesy
fuzzy, ktoré sa dajú presne popísať, ale sú natoľko zložité, že sa nedajú praktický využiť
δ: q→Z 1
1 Distribučná Funkcia
Funkcia Príslušnosti
Riešenie Fuzzy množiny
qAI P{A}
Výsledok (verbálny + matematický model)
Obr. 17
A
A
A
Z
Obr. 15 Priebeh distribučnej funkcie
A
A
A
Obr. 16 Priebeh funkcie príslušnosti
ES sa svojou povahou snaží napodobniť ľudské myšlienkové pochody a na jeho vstupoch a výstupoch je človek. Preto treba na jednej strane od človeka prijať jeho neurčité lingvistické výrazy, pretransformovať ich do strojovej podoby (vhodnej), vykonať príslušné operácie a výpočty a na záver výsledky jeho činnosti podať zrozumiteľnej forme na úrovni komunikácie s človekom. Postup je znázornený na obr. 18. ČLOVEK TVRDENIE
ľudské myslenie
Z
Spracovanie lingvistickej premennej S problematikou fuzzy riadenia, tvorby a návrhu fuzzy regulátorov úzko súvisí otázka strojového spracovania lingvistických výrazov. Potreba strojového spracovania lingvistických výrazov vstúpila do popredia aj vývojom formalizácie rozhodovacích procesov a expertných systémov (ES).
Vaščák, J: Aplikácia fuzzy logiky pri riadení elektrických pohonov. Tempus JEN 02177, TU Košice, 63 pp. PRÍKLAD: Klasifikácia študijných výsledkov študentov jednej skupiny. ŠTUDIJNÝ PRIEMER
ZÁVERY
VZORCE
spracovanie
VÝSLEDKY
POČÍTAČ
Obr. 18
Stupeň príslušnosti
VÝBORNÝ
lingistická aproximácia (spätná transf.) defuzzyfikácia
pravidlá prekladu (transformácia) fuzzyfikácia
Lingvistická premenná (LP)
VEĽMI DOBRÝ
DOBRÝ
ostrá a jednoznačná klasifikácia
jednoznačná klasifikácia
Normálne (Gaussové) rozdelenie
1,0 0,85 0,75
jednoznačná klasifikácia
0,5 neostrá klas.
0,25
neostrá klas.
I.
II.
0
Literatúra: Novák, V.: Fuzzy množiny a jejich aplikace. SNTL, 1990, Praha. Vysoký, P.: Fuzzy řízení. FEL ČVUT Praha, 1996, 131 pp., ISBN – 80 – 01 – 01429 – 8.
Premenlivosť lingvistickej premennej (LP) – sledovaný ukazovateľ! Hodnoty LP: • výborný, • veľmi dobrý, • dobrý. Stupeň príslušnosti: <0, 1> Membership function Bázová premena (priemer): <1, 3> RIEŠENIE: • študenti, ktorí majú so stupňom príslušnosti p = 0,25 priemery z úseku I. a II. môžu byť súčasné zatriedení (neostro) do dvoch klasifikačných tried: • výborný – veľmi dobrý (I.), resp. • veľmi dobrý – dobrý (II.) • študenti, ktorí majú so stupňom príslušnosti p = 0,85 priemery vytvárajú na osi „bázová premenná“ úseky, ktoré znamenajú ostrú a jednoznačnú klasifikáciu.
Hodnoty LP
1,0
1,5
2,0
Obr. 19
2,5
3,0 Bázová premenná (štud. priemer )
kde X1, X2, ... Xn sú premenné zo základnej množiny Z, Ai1, ..., Ain, Bi – jazykové výrazy (napr. malý, priemerný, veľký), Výroky (1) navzájom spája spojka ALEBO do jedného výroku. R = R1 ALEBO R2 ALEBO ... ALEBO Rm (2) Význam výrokov Ri (i = 1, 2, ..., m) je modelovaný obyčajne pomocou karteziánskeho súčinu fuzzy množín M(Ai1), ..., M(Ain), M(Bi), kde M(Ai1), ..., M(Ain), M(Bi) sú významy jazykových výrazov: M(Ri) = M(Ai1) x M(Ain) x M(Bi) (3) Model zložitého procesu (systému) určuje tvar m (4)
M ( R) M ( Ri ) i 1
Opísaný model je spravidla základom aplikácie fuzzy množín.
Lingvistické (verbálne) modely Vo všeobecnosti môžeme ich sformulovať ako sústavy podmienených výrokov: Ri = AK X1 je Ai1 a X2 je Ai2 a ... Xn je Ain POTOM Y je Bi (1)
9
PRÍKLAD: Najdôležitejšie použitie modelu opísaného vzťahom (4) je v regulačnej technike. Bol navrhnutý model regulátora (fuzzy regulátor), ktorého cieľom bol nahradiť človeka pri regulovaní. Zaveďme: u U – je akčná veličina, u V – prírastok akčnej veličiny, e E – regulačná odchýlka, e S – prírastok regulačnej odchýlky. Potom môžeme definovať fuzzy regulátor ako výrok typu (2), kde výroky Ri v závislosti od typu regulátora majú jeden z nasledovných tvarov: • regulátor typu P (proporcionálny číslicový regulátor): Ri AK e je AE,i POTOM u je AU,i • regulátor typu S (sumačný číslicový regulátor): Ri = AK e je AE,i POTOM Δu je AΔU,i • regulátor typu PD (proporcionálno – diferenčný číslicový regulátor): Ri = AK e je AE,i POTOM AK Δe je AΔE,i POTOM Δu je AU,i • regulátor typu PS (proporcionálno – sumačný číslicový regulátor): Ri = AK e je AE,i POTOM AK Δe je AΔE,i POTOM Δu je AΔU,i Kde AU,i, AΔU,i, AE,i, AΔE, sú jazykové výrazy pre aktuálne hodnoty akčnej veličiny, jej prírastku, regulačnej veličiny a jej prírastku. Najčastejšie výrazy: kladne veľká (KV), kladne stredná (KS), kladne malá (KM), približné nulová (PN).
10.
Metóda neostrého rozhodovania na báze fuzzy vektorových hodnôt
Matematický popis problematiky: Nech fuzzy množina A vektorových hodnôt definovaná nad X je daná dvojicou A = <X, qA>, m
kde
q A : X Pi i 1
kde Pi – je množina pozostávajúca z „m“ usporiadaných množín ( Pi P [0,1]m ) takže m q A : X [0,1]m resp. q A : X 0,1 Ak X={xi} je konečnej dimenzie, # X = c < ∞ pre množinu vektorových hodnôt nad X je možné určiť fuzzy maticou MA s rozmermi (n x m)
M A [ pij ] [q Ai ( x j )] Podobnosť dvoch fuzzy množín A a B je možné opísať podobnosťou množín, resp. odpovedajúcou podobnostnou maticou. Samotná klasifikácia sa uskutoční podľa indexu podobnosti S AB (skalárna veličina), takým spôsobom, že do jednej triedy zaradíme tie situácie, ktorých vzájomné indexy podobnosti sú najväčšie. Teda platí, že
( x) {x Ci max S x ,c j S x ,c i }
11.
kde:
Metódy skupinového rozhodovania
– je rozhodovanie vzhľadom na x, x – skúmaná situácia, – zodpovedá, – za predpokladu, že, Cj – vzorové situácie, S x ,cj – index podobnosti zodp. Cj.
Pri praktických aplikáciách vychádzame z tej zásady, že každú situáciu (alternatívu) je možné popísať pomocou ukazovateľov v dvoch dimenziách: • typ situácie, ktorý udáva všeobecnú charakteristiku situácie (základný ukazovateľ), • stupeň, resp. miera rozdielnych vlastnosti situácií. Tento postup je aplikovateľný pri riadení zložitých systémov, najmä v prípade situačného riadenia komplexov.
•
metódy systematickej štrukturalizácie, rozdelenie problému na podproblémy a neskoršie spojenie do celkového riešenia, metóda systematickej špecifikácie problému, odhalenie ťažiskových otázok problému pomocou systematického a hierarchicky štruktúrovaného postupu, • Delphiho metóda (Gordon, Helmer, 1960) • Nominal Groupe Technigue (nominálna skupinová metóda) – Delbecq, Van de Ven, 1968. Literatúra: Kindler, J., Tibay, Gy.: A Delphi médszer. Erdészeti tudományos intézet. Budapest, 1979. Delbecq, A. L. at. al.: Group technigues for program planning. Scoth Foresman and Company Illinois, 1975.
Skupinové rozhodovanie, kolektívna práca
Metóda hromadnej obsluhy
Cieľom rozhodovacích úloh je racionálne zladenie kapacity jedno- alebo viackanálových obslužných zariadení s premenlivými požiadavkami na túto kapacitu. Ekonomickým cieľom je obvykle minimalizácia celkových nákladov na zriadenie a zaistenie prevádzkovej funkcie obslužného zariadenia, zväčšeného o vyvolávané straty, ktoré vznikajú obmedzením kapacity (priepustnosti). Typické riešenia sú: dimenzovanie počtu pracovníkov v skladoch, resp. opravárenských dielňach s náhodnými požiadavkami na obsluhu, rezervačné systémy vnútropodnikovej dopravy a manipulácie, dynamické kapacitné modely výpočtových a komunikačných systémov, atď.
riadení ZS projektovaní ZS diagnostikovaní ZS
Obr. 20 Rozoznávame: • interaktívny smer, členovia skupiny svoje stanoviská tvoria spoločne, sú v priamej alebo nepriamej interakcií (vo vzájomnej väzbe); • štatistický smer, keď členovia skupiny svoje stanoviská tvoria nezávisle od seba. Tieto stanoviská potom sa spracovávajú v zmysle platných štatistických zákonov a pravidiel. K najznámejším patria: • brainstorming (Osborn, 1957), ako metóda tvorivého zmýšľania, spontánneho generovania nápadov, • brainwriting, spontánne zapisovanie nápadov na formuláre, • metódy tvorivej konfrontácie, simulácia hľadania riešenia pomocou konfrontácie s významovými obsahmi, ktoré zdanlivo nesúvisia,
Principiálne usporiadanie systému hromadnej obsluhy je na obr. 21 SYSTÉM HROMADNEJ OBSLUHY
•
12.
Väčšia presnosť, výkon a nápaditosť pri ...
VSTUPNÝ TOK PRICHADZAJÚCE POŽIADAVKY
FRONTA
OBSLUHA KANÁL OBSLUHY
ČAKAJÚCE POŽIADAVKY
VÝSTUPNÝ TOK OBSLÚŽENÉ POŽIADAVKY
VSTUPNÁ DISCIPLÍNA
OBSLUHOVACIA DISCIPLÍNA
Obr. 21 Pre špecifikovanie systémov hromadnej obsluhy je zaužívané označovanie v nasledujúcej forme: P/L/n Kde P – je štatistická charakteristika prúdu požiadaviek, L – je štatistická charakteristika obsluhovacích časov linky, n – je počet paralelných liniek v systéme. Literatúra: Madarász, L.: Stochastické procesy a teória informácií. Alfa, Bratislava, 1984, 230 pp. Walter, J. at al.: Operačný výskum. STNL/ALFA, Praha, Bratislava, 1973, 190 pp.
10
13.
Metódy teórie zásob
Umožňujú stanoviť výšku prostriedkov (zásoby materiálu, surovín, palív, energie), ktoré sú nevyhnutné pre racionálnu, resp. optimálnu úroveň fungovania systému. Opierajú sa o deterministické a stochastické modely. Cieľom je minimalizácia celkových nákladov. K typickým príkladom patrí: racionálna veľkosť a spôsob doplňovania zásob (veľkosť, časové intervaly) a to tak pre materiály, ako aj pre suroviny, subdodávky, náradie, či palivo. Literatúra: Walter, J. at al.: Operačný výskum. STNL/ALFA, Praha, Bratislava, 1973, 190 pp. 14.
Metódy teórie obnovy a údržby
Riešia rozhodovacie úlohy pre zaistenie požadovaného (ekonomického, technického, technologického) fungovania systému, resp. jeho častí v priebehu stanoveného časového intervalu. Zahrňujú problematiku prevádzkovej spoľahlivosti, ekonomického upotrebovania strojov a zariadení, pohotovostného zabezpečenia opráv s ľuďmi a s vybavením. Ekonomické kritéria môžu byť napr. minimalizácia pravdepodobných nákladov. Typy údržbárskych aktivít: • plánovaná údržba, • neplánovaná údržba,
Z citovaných Ivachnenkových slov vyplýva, to, že v žiadnom prípade sa nejedná o elemináciu matematiky, ale iba o odstránenie nedorozumení, že na riešenie určitých problémov, ktoré predstavujú istý stupeň komplexnosti – a väčšina reálnych rozhodovacích problémov je takých – matematika sama o sebe nestačí. Teda heuristické metódy rozhodovania sú kompromisom medzi snahou riešiť zložité problémy exaktnými, matematickými metódami a riešením, založenom na znalostiach, skúsenostiach a intuíciách riešiteľa. Aplikovaný je systémový prístup ako usporiadajúci, na ktorý sa viažu tak formálne, ako aj logické rozbory a rozhodovacie pravidla, vychádzajúce z odborných názorov a doporučení skúsených riadiacich pracovníkov. Často sa využíva aj logika dodatočného spresňovania cieľov a postupov riešenia úlohy, čo zodpovedá postupnému spoznávaniu správania sa modelovaného systému. Súčasťou heuristických metód a prístupov bývajú aj rôzne úlohy (grafické riešenie úloh bilancovania a rozdeľovania zdrojov, typy sekvenčných úloh riešených systémom prioritných pravidiel, riešenie rozhodovacích úloh priestorového rozmiestnenia, účelná veľkosť zásob, či rezerv a pod.).
•
údržba podľa skutočného stavu.
Literatúra: Hrubina K., at al,: Metódy a úlohy operačnej analýzy riešené s podporou počítača. Informatech, s. r. o., Košice, 2002, 324 pp. 15.
Heuristické metódy rozhodovania
Pre popis zložitých systémov, kde v spätnej väzbe sa vyskytuje ľudský činiteľ (dispečer, operátor, skupina ľudí) sa najčastejšie používajú metódy vychádzajúce z heuristickej úrovne abstrakcie. Intuitívne zmýšľanie, kde je dôsledné, postupuje presne podľa tých istých logických zákonov, ako diskúzne – rozvinuté, vedecky pripravené zmýšľanie. Podstatu heuristických metód veľmi dobre vysvetľuje Ivachnenko vo svojej práci: „Štruktúra systému heuristickej samoorganizácie nám pripomína tortu: po matematickom spracovaní informácie nasleduje „vrstva“ heuristického zhodnotenia výsledkov, a to sa niekoľko krát opakuje. Človek kontinuálne riadí priebeh riešenia a pomocou integrovaných účinkov ho vedie k cieľu, ktorý sám vytýčil. Preto heuristická samoorganizácia zaručuje takú presnosť, ako pomocou všeobecných matematických metód – v daných prípadoch – by nebolo možné dosiahnuť... Najväčšia presnosť je dosiahnuteľná práve prostredníctvom heuristických metód. Vysvetlenie je dané tým, že presnosť nezávisí iba od matematického aparátu, ale aj od výberu kritérií kvalít...“
Postup: · Heuristické rozhodovanie
·
exaktné matematické metódy predchádzajúce znalosti, skúsenosti, intuícia
Aplikácia systémového prístupu
logické a formálne rozbory + rozhodovacie pravidlá založené na skúsenostiach
Logická kosrtra
heuristický model
Obr. 22 Literatúra: Ivachnenko, A. G.: Prinjatie riešenij na osnove saoorganizatij. Moskva, 1976. Ivachnenko, A. G.: Systemy eurističeskej samooranizaciji v techničeskej kybernetike. Kyjev 1971. Simulačné metódy rozhodovania
16.
Poskytuje vhodné postupy štatistického experimentovania pre spoznávanie modelových vlastnosti, podmienok a spôsobov chovania sa dynamického systému.
Využívajú výpočtovú techniku a simulačné programovacie jazyky (CSL, GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, SIMFACTORY, atď.), ktoré zahrňujú i základy štatistického vyhodnotenia údajov a výsledkov simulácie. Uvedené metódy sa využívajú napr. v stochastických modeloch, pri riešení úloh hromadnej obsluhy, teórie zásob, teórie údržby a obnovy. Literatúra: Kindler, E.: Simulační programovací jazyky. Praha, STNL, 1980. Šujanský, M.: Kurz – simulácia systémov. Diskrétne systémy. Bratislava, 1978. Vašek, V., Vašek, L.: Simulace systémů. Brno, 1991. Noskievič, P.: Simulace systémů. Ostrava, 1992. 17.
Neurónové siete
Pod učením sa rozumie adaptácia neurónovej siete, ktorá po ukončení učenia bude nositeľkou znalostí, so schopnosťou implementácie v konkrétnej rozhodovacej situácií. Literatúra: Sinčák, P., Andrejková, G.: Neuronové siete I., II. Diel (Inžiniersky prístup). Elfa, s. r. o., Košice, 1996, 110 pp. A 63 pp. Neumann, J. von: The Computer and Brain (Počítač a mozog). Yale University Press, Printed in the USA, N. York, 1959, 134 pp. 18. Klasická výroková logika
Fuzzy neurónové siete ÁNO Pravdivosť výroku NIE
Algoritmy požadujú od stroja riešenie úlohy, ktoré by bol schopný riešiť iba človek so znalosťami. Modely sa pokúšajú simulovať niektoré funkcie ľudského myslenia. Neurónová sieť je masívny paralelný procesor, ktorý má schopnosť uchovávať experimentálne znalosti a následne ich využívať. Napodobňuje činnosť ľudského mozgu v dvoch smeroch. Poznatky sú zbierané a zhromažďované počas učenia a medziúrovňové spojenia sú využívané na ukladanie znalosti. Podstatou problému je proces učenia, v ktorom sa parametre menia podľa určitých pravidiel. Charakter týchto pravidiel (algoritmov), ktoré vyvolávajú zmeny, determinuje typ učenia.
Fuzzy logika
Pravdivosť výroku
všetky hodnoty sú z intervalu [0,1]
Obr. 23 Väčšina modelov fuzzy neurónov vychádza z modelu perceptrónu. Fuzzy neurónová sieť vytvára univerzálny aproximátor funkcií, ktorých argumenty sú prvky fuzzy množín. Literatúra: Usida, H., Yamaguchi, T., Goto, K., Takagi, T.: Fuzzy – Neuro Control Using Associative Memories and its Aplication. Control Engineering Practice. No 1, Vol. 2, 1994, pp. 129 – 145.
11
2.10 Rozhodovacie procesy, umelá inteligencia (Artificial Intelligenc), výpočtová inteligencia (Computional Intelligence, Soft Computing) Klasické prístupy v rozhodovaní a riadení založené na metódach umelej inteligencie (obr. 24) sú charakterizované symbolickou reprezentáciou znalosti a sekvenčným spracovaním. Symbolická reprezentácia predstavuje jednoduché a kompaktné vyjadrenie v reči symbolov a matematických zákonov. Reprezentácia znalostí
Robotika
Programovacie jazyky
Riešenie problémov
Moderné prístupy v rozhodovaní a riadení založené na metódach výpočtovej inteligencie (obr. 25) sú charakterizované nesymbolickou reprezentáciou znalosti. Tieto prístupy predstavujú systémy s umelou inteligenciou a dynamické systémy. Nesymbolická reprezentácia predstavuje vyjadrenie a prácu s reálnymi číslami, obrazovou a akustickou informáciou. Neuro – Fuzzy – Genetické systémy
Neuro – Fuzzy systémy Neuro – Genetické systémy Neurónové siete
Oblasti výskumu umelej inteligencie
Expertné systémy
Genetické algoritmy
Vnímanie prostredia
Rozpoznávanie obrazov
Dokazovanie mat. viet
Sprac. prir. reči
Adaptívne a uč. sa systémy
Fuzzy množiny
Fuzzy – Genetické systémy
Obr. 25 Oblasti výskumu vo výpočtovej inteligencií
Obr. 24 Niektoré oblasti výskumu v umelej inteligencii
2.11 Štruktúry rozhodovacích procesov Pri vyjadrovaní statickej kostry (štruktúry) rozhodovacieho procesu sa uplatnia najmä: 1. rozhodovací strom (Decision Tree), 2. rozhodovacia tabuľka (Decision Table), resp. matica (Decision Matrix), 3. Petriho siete (Petri Nets) a ich modifikácie, 4. grafy, orientované grafy. 1.
Metóda rozhodovacieho stromu
2.
Využitie: viacstupňové alebo sekvenčné rozhodovanie. Definícia: orientovaný graf obsahujúci uzly a hrany.
UZLY UDALOSTI ROZHODOVACÍ UZOL
Typy uzlov a hrán: • Rozhodovacie uzly – znamenajú rozhodovaciu situáciu, v ktorej je možná minimálne jedna alternatíva; • Uzly udalosti – znamenajú realizáciu určitej činnosti; • Koncové uzly – ukončenie jednej vetvy rozhodovacieho stromu (cieľ alebo neúspech); • Rozhodovacie hrany – rozhodovateľ akceptuje alebo zamietne udalosť podmienenú alternatívou.
UZLY UDALOSTI ROZHODOVACIE UZLY
a11
e1
E1
Metóda rozhodovacích tabuliek
Riešenie tabuľkovou formou, jeden alebo viac vzťahov medzi podmienkami (Tabuľka 1) i1, i2, ...., in a ďalším postupom pri rozhodovaní, t. j. akcií a1, a2, ..., an.
HRANY UDALOSTI
A1
e11
a12
a1
A2
e12
E0 a2 ROZHODOVACIE HRANY
HRANY UDALOSTI
a21
E2
A3
e21
a22
e2 ROZHODOVACIE HRANY
Tabuľka 1
A4
e22
KONCOVÉ UZLY
Obr. 26 Štruktúra rozhodovacieho stromu
„Ak i1, potom a1; ak i2 potom a2“. Úplne rozhodovacie tabuľky (rozhodovacie tabuľky s úplnými pravidlami) sa skladajú z „n“ podmienok, pričom indikátory „i“ iba z ÁNO(1), NIE(0). V danom prípade môžeme definovať 2n pravidiel rozhodovania. Spravidla súbor rozhodovacích alternatív (akcií) „a i“ je menší ako súbor rozhodovacích pravidiel (Tabuľka 2)
Tabuľka 2 Literatúra: Chvalovský, V.: Rozhodovací tabulky. Praha, SNTL, I. vydanie, 1984. Kešner, J.: Rozhodovací tabulky. Praha, STNL, I. vydanie, 1972.
3.
· ·
Nová koncepcia modelu informačného toku (C. A. Petri) Spôsob zápisu a znázornenia sietí (A. W. Holt)
Petriho siete
teória Petriho sietí (PS)
Petriho siete umožňujú znázorniť predovšetkým: • paralelné a • asynchrónne deje. PS = bichromatický, bipartitný, orientovaný graf určený päticou: (P, T, F, B, M0) P – je konečná množina miest T – je konečná množina prechodov, kde prienik množín P∩T = Ø F – priama incidenčná funkcia, F: P x T → N, B – spätná incidenčná funkcia, B: P x T → N, M0 – počiatočné značenie, N – množina celých nezáporných čísel.
12
Miesta a prechody sú dva vrcholy grafu. Aby sa pomocou PS mohli modelovať aj dynamické vlastnosti ZS, rozložia sa značky v sieti a tým sa definuje stav siete, ktorý nazývame značením. Prechod t sa realizuje pri označení Mi do značenia Mj nasledovne:
Príklad: Majme daný systém, ktorý je znázornený v podobe značkovanej Petriho siete (obr. 27), pričom počiatočné značenie M0=(1,0,0,0,1,0,1). Úlohou je zostaviť strom dostupnosti (dosažiteľnosti) a graficky znázorniť postupnosti prechodov.
t Mi M j : M j M i F ( p, t ) B( p, t )
P4
P1
Prechod možno realizovať vtedy a len vtedy, ak všetky jeho vstupné miesta majú značku. Realizovaním prechodu sa potom umiestnia značky vo všetkých výstupných miestach. Literatúra: Peterson, J. L.: Teoria setej Petri i modelirovanije sistem. Moskva, 1984, 263 pp. Peterson, J. L.: Petri Nets. Computing Surways, 9, 1977.
t3
t2
t1
t4
P3
P5
P2 t5
P7
P6
t6
Obr. 27 Počiatočné značenie Petriho sietí
Riešenie: Z počiatočného značenia M0 realizáciou prechodu t2 získame označenie M1.
Analogickým postupom získame: t3 M 1 M2
t2 M 0 M1
M2=(0,1,0,1,0,0,1)
M1=(0,1,1,0,1,0,1)
P4
P1
P4
P1
t2
t1
t3
t2
t1
t3 t4
P3
t4
P3
P5
P2
P5
P2
t5
t5 P7
P7
P6
P6 t6
t6
Obr. 29
Obr. 28
t4 M 2 M3
t1 M3 M4
M3=(0,1,0,0,1,0,1)
M4=(1,0,0,0,1,0,1) P4
P1
t2
t1
P4
P1
t3 t4
P3
P5
P2
t3
t2
t1
t4
P3
P5
P2
t5
t5
P7
P6
t6
Obr. 30
P7
P6
t6
Obr. 31
13
t2 M 4 M1
t5 M1 M5
M1=(0,1,1,0,1,0,1)
M5=(0,1,0,0,1,1,0) P4
P1
t4
P3
t4
P3
P5
P2
t3
t2
t1
M0=(1,0,0,0,1,0,1) ↓t2 M1=(0,1,1,0,1,0,1) ↓t3 M2=(0,1,0,1,0,0,1) ↓t4 M3=(0,1,0,0,1,0,1) ↓t1 M4=(1,0,0,0,1,0,1) ↓t2 M1 ↓t5 M5=(0,1,0,0,1,1,0)
P4
P1
t3
t2
t1
Strom dostupnosti:
P5
P2 t5
t5
P7
P7
P6
P6
t6
t6
Obr. 32
Obr. 33
Príklad: Majme daný systém (obr. 34), ktorý je znázornený v podobe Petriho sietí. Úlohou je zostaviť množinu postupnosti realizácií (prechodová funkcia, strom dostupností) a taktiež aj diagram prechodov. P1
P3
2.
Prechodom z M0 do M1 cez „t2“ získame t2 M 0 M1
M1=(0,1,1,0) Príslušná Petriho sieť (Obr. 35):
P1
P3
t1
t1
t2
t2
t3
t3
P2
P2
P4
P4
Obr. 35
Obr. 34 Petriho sieť 3. Riešenie: Strom dostupnosti (obr. 38) je možné získať potupnou realizáciou všetkých možných prechodov a znázorniť v tvare diagramu prechodu „σ“ (obr. 39). 1. Počiatočný stav PS: M0=(1,0,0,1)
Analogicky:
P1
P3
t1 M1 M2 t1
M2=(1,0,1,0) Príslušná Petriho sieť (Obr. 36):
t2
P2
t3
P4
Obr. 36
Prechodová funkcia Petriho siete v tvare diagramu prechodov „σ“ (Obr. 39):
alebo: t3 M1 M3
M3=(0,1,0,1)
M1 t3
Príslušná Petriho sieť (Obr. 37):
P1
P3 t2
t1 M3
t1
t2
t1
t3 M0
P2
Obr. 37 M0=(1, 0, 0, 1)
Zostavený strom dostupnosti:
t2 M1=(0, 1, 1, 0) t1 t3
M2=(1, 0, 1, 0)
M3=(0, 1, 0, 1)
P4
4.
t3
M2
Obr. 39 Modifikované Petriho siete
Existujú rôzne modifikácie, ktoré boli spravidla vytvorené pre rôzne aplikačné oblasti: • OPS (ohodnotené Petriho siete) definované šesticou: OPS: (P, T, F, B, M0, W), kde W- je váhová funkcia, ktorá priraďuje každému stavu dvojicu hodnôt váh (ai, bi).
Obr. 38
14
•
SOPS (semafórové ohodnotené Petriho siete), ktoré sú definované: SOPS: (P, T, F, B, M0, W, S), kde P, T, F, B, M0 sú známe z definície štandardnej PS, W – je váhová funkcia, S – je množina semafórov, S ={Sj}, j = 1, 2, …, n. Semafóry je možné definovať ako usporiadanú trojicu: Sj=[Pj(s), Vj(s), Sj(0)]
Pj(s), Vj(s) sú funkcie semafóra Sj, Sj,0 – je počiatočná hodnota semafóra, n– nezáporné číslo určujúce počet semafórov v systéme. Funkcie semafóra možno definovať: Pj(s) : ak s > 0, nastaví s = s – 1, čiže funkcia zmenšuje hodnotu semafóra, Vj(s) : ak s = 0,nastaví s = s + 1, čiže funkcia zväčšuje hodnotu semafóra, s– nezáporné celé číslo, určujúce hodnotu semafóru.
Každú situáciu môžeme popísať v dvoch dimenziách: • typ situácie (základný ukazovateľ), • stupeň, resp. miera rozdielných vlastností situácií. Rozhodovacie procesy využívajúci pojem situačný vyžadujú znalosti: • o štandardnej (východiskovej) situácií, • o požadovanej (cieľovej) situácií, • o činnostiach dovoľujúcich prechod z jednej situácie do druhej, • o vývojových pravidlách (stratégie, obmedzenia, ...). Pojem situácie obvykle zahŕňa (obr. 40): • predstavu objektu reálneho sveta alebo entity, • predstavu o stave premenných alebo atribútov entít (situačné indikátory), • predstavu o kontexte (súvislosti) situácie.
Kvalitatívnu reprezentáciu situácie S’ formálne môžeme vyjadriť: S’ =f (t, c1, c2, ..., cl)}, kde t – označuje časový okamih alebo interval, ck C – predstavuje podmienky atribútov xj entít Ei, f – je logická funkcia spojenia podmienok. Výsledkom je hodnota z konečnej množiny situačných opisov (obr. 42). p re m e n n á xn
podmienky atribútov xj entít Ej
15 x
x
x
11
x
12
x
13
š ta r to v a c ia s itu á c ia (1 0 )
c ie ľ o v á s itu á c ia
x
14
p r ie s to r n e ž ia d ú c ic h s itu á c ií
2.12 Pojem situačný a situačná klasifikácia · · ·
základný problém
· ·
rozpore medzi
riadenia diagnostikovania projektovania
spočíva v
veľkým počtom možných situácií obmedzeným počtom použitých stratégií riadenia
Riešenie = situačné riadenie, resp. situačné projektovanie a modelovanie. Situácia ZS = celkový stav ZS vo vzťahu k vonkajšiemu okoliu. Pojem „situácia“ je fuzzy (neostrá) kategória
• •
vyplýva z jej samotnej podstaty, nepresnosti pri meraní len zvyšujú neurčitosť celej problematiky Charakteristiky situácií: normálna, havarijná, havarijná so štrukturálnym defektom, pohavarijná, ...
REÁLNY SVET
AKTUÁLNY STAV SYSTÉMU, SITUÁCIA Ei
Em E1
KONTEXTY, SÚVISLOSTI E2
OBJEKTY, ENTITY SYSTÉMOV, KTORÉ SA VYZNAČUJÚ ZMENAMI ATRIBÚTOV, RESP. INDIKÁTOROV
SKÚMANIE SITUAČNEJ PRÍBUZNOSTI AKTUÁLNEJ SITUÁCIE JE MOŽNÉ IBA PRE DANÚ SÚVISLOSŤ
Obr. 40 Rozlišujeme: Kvantitatívnu reprezentáciu situácie S v danom časovom okamihu t vo vzťahu k m entitám Ei formálne vyjadriť nasledovne: S = {t, (x1, x2, ..., xn)}, Kde xj (j = 1, 2, ..., n) sú stavy zmien entít Ei (i = 1, 2, ..., m). Reprezentácia situácie S je bodová v n – rozmernom priestore v čase t (obr. 41).
V súvislosti so situačnou klasifikáciou a riešením aktuálnej situácie je nevyhnutné riešiť tieto problémy: • Situačné rozpoznávanie a odhad situácie, ktoré pozostávajú z – definovania indikátorov situácií, – situačného rozpoznávania a – kvalitatívneho odhadu situácie (interpretačné pravidla, heuristické pravidlá). • Situačný odhad, plánovanie zásahov a situačné riadenie. Vhodnou formou zobrazenia tejto problematiky je situačný vývojový graf (obr.43).
p re m e n n á x2
p re m e n n á x1
Obr. 41 Kvantitatívny situačný priestor podmienka cn
stavy zmien entít Em
1. situačná trieda
x
štartovacia situácia (10)
2. situačná trieda
situácia v čase "t" priestor nežiadúcich situácií
m - tá situačná trieda
podmienka c2
podmienka c1
Obr. 42 Kvalitatívny situačný priestor
15
2.13 Expertné systémy a ich využitie
Obr. 43 Situačný vývojový diagram
4. etapa (od roku 1972 do roku 1977): • strojové hodnotenie zistiteľných skutočností a abstraktných prípadov, • vznik „techniky spracovania poznatkov“ (Knowledge Engineering), • návrh a aplikácia „expertných systémov“ (Expert Systems). 5. etapa (od roku 1977 – 80 do roku 1988): • rozšírenie predstavy o technické spracovania poznatkov, • systematické prenášanie jednotlivých riešení na iné praktické oblasti, pokusy o zovšeobecnenie. 6. etapa (od roku 1986 – 88 až do súčasnosti): • nová éra neurónových sietí, • „znovuobjavenie“ algoritmu back – propagation. Z hľadiska charakteru riešených úloh možno rozdeliť expertné systémy na tri skupiny: • diagnostické (obr. 44), • plánovacie (obr. 45), • expertné systémy pracujúce v reálnom čase (obr. 46).
Expertný systém (ES) je program, ktorý napodobňuje postup ľudského myslenia a svoje uvažovanie buduje podľa veľkého množstva poznatkov, poskytovaných špecialistami a vzťahujúcich sa na určitú obmedzenú oblasť. Vývojové etapy: 1. etapa (asi do roku 1962): • odlišnosti medzi cieľmi, koncepciami riešení a možnosťami technických prostriedkov; • výsledky: preklady textov, čítanie rukopisu, programy šachu, ... 2. etapa (od roku 1962 asi do roku 1967): • pozornosť sa venuje problému formalizovaného vyjadrenia komplexných situácií; 3. etapa (od roku 1967 až do roku 1972): • skúmanie praktických možností využitia UI (hry so stavebnicou a jej simulácie na počítači), • strojové zobrazovanie reálnych situácií • vytvorenie ťažiskovej témy „zobrazenie poznatkov“ (Knowledge Engineering).
Stručný popis činnosti jednotlivých typov expertných systémov: 1. Diagnostický ES: • jadrom ES je riadiaci (odvodzovací, resp. inferenčný) mechanizmus; • využitím bázy znalostí (vedomostí) a po každej odpovedi z databázy spresňuje aktuálny model; • databázu vytvárajú odpovede používateľa získavané obyčajne počas dialógu pri interaktívnej práci so systémom alebo formou vyplneného dotazníka (môžu byť aj údaje snímané z objektu - medicína); • vysvetľovací mechanizmus umožňuje používateľovi sledovať postup rozhodovania ES. VYSVETĽOVACÍ MECHANIZMUS
POUŽÍVATEĽ OTÁZKY
BÁZA VEDOMOSTÍ
RIADIACI MECHANIZMUS
ODPOVEDE
AKTUÁLNY MODEL
VŠEOBECNÉ VEDOMOSTÍ Z DANEJ PROBLEMATIKY
SNÍMANÉ ÚDAJE
BÁZA ÚDAJOV
OKAMŽITÉ VEDOMOSTI O DANOM PRÍPADE
ÚDAJE PRE KONKRÉTNY KONZULTOVANÝ PRÍPAD
Obr. 44 Schéma diagnostického expertného systému
2. •
• • • •
Plánovacie ES: sú vhodné na riešenie úloh v stavovom priestore, kde poznáme začiatočný stav a úlohou ES je nájsť optimálnu postupnosť operátorov, ktorými možno dosiahnuť zadaný cieľ; pracuje spôsobom „generuj a testuj“; rastúcim počtom operátorov môže nastať „kombinatorická explózia“; znalosti experta výrazne môžu znižovať počet alternatív; výsledkom činností plánovacieho ES je zoznam vyhovujúcich riešení. VYSVETĽOVACÍ MECHANIZMUS
3.
ES pracujúci v reálnom čase: sú priamo napojené na proces, alebo zariadenia, ktoré majú kontrolovať, diagnostikovať alebo riadiť; • majú špeciálnu architektúru, ktorá sa musí vyrovnať nielen s rýchlym spracovaním pri podmienkach reálneho času, ale aj s dynamickou situáciou závislou od času; • vyžaduje sa vysoká rýchlosť a zodpovedajúca architektúra ES. •
PROCES SYSTÉM V REÁLNOM ČASE / KONTROLA PROCESU
RIADIACI MECHANIZMUS GENERÁTOR
PREPOJENIE POČÍTAČOV
PREPOJENIE V REÁLNOM ČASE
EXPERTNÝ SYSTÉM
DATABÁZA
BÁZA VEDOMOSTI
OBMEDZENIE GENEROVANÝCH RIEŠENÍ
TESTOVANIE ZHODY S ÚDAJMI
OBSLUHA
OBSLUHA
PRENOSNÝ POČÍTAČ
POČÍTAČ EXPERTNÉHO SYSTÉMU
POUŽÍVATEĽ
MERIACIE PRÍSTROJE
Obr. 46 Expertný systém pracujúci v reálnom čase
ZÁSOBNÍK VYHOVUJÚCIH RIEŠENÍ
Obr. 45 Schéma plánovacieho expertného systému
16
Pri tvorbe systémov CIM okrem integrácie materiálového toku a informačných tokov počítame aj s integráciou metód a prostriedkov, ktorých cieľom je: • formalizovať všetky rozhodovacie úkony, pre ktoré existujú formálne efektívne algoritmy, • vyjadriť všetky procesové činnosti výrobného zoskúpenia údajmi, • zaviesť takéto formy údajov do formy, ktorá umožňuje ich generovanie, transformáciu, prenos, použitie a skladovanie počítačovou technológiou, • zabezpečiť voľný prenos potrebných údajov medzi jednotlivými subsystémami, tak aby boli kedykoľvek prístupne používateľom. Pri realizovaní integrácie uvažujeme s tromi závažnými skupinami prvkov: • Rozhranie (styk s prostredím, interface) – evidentná je snaha o vývoj normalizovaných rozhraní. • Výstavba sietí – pre prúdenie elektronických dátových tokov sa vytvárajú lokálne počítačové siete (LAN – Local Area Network); vytvárajú sa normalizované počítačové trasy. • Funkcionálna centrálna databáza – zbierajú sa do nej všetky toky údajov; existencia dielčich databank.
Usporiadajúcou zásadou v organizačnej pyramíde (architekturálny prierez) je tá všeobecná požiadavka, že za účelom nerušeného pohybu materiálu polotovarov a samotnej výroby je potrebné vybudovať viacúrovňovú počítačovú riadiacu hierarchiu. Počet hierarchických úrovní v systémoch CIM sa pohybuje od 4 do 7. V prípade abstraktných modelov CIM v odbornej literatúre často používajú 5 hierarchických úrovní, ktoré zdola nahor sú nasledovné: • bezprostredná riadiaca úroveň výrobného procesu (Process Level); • úroveň pracovných staníc, miest (Workstation Level); • úroveň autonómnych výrobných jednotiek (Cell Level); • úroveň podsystémov (subsystémov) riadiaceho systému výroby (Center Level); • úroveň riadenia podniku (Top Level). V rozvinutých priemyselných krajinách mikroprocesory, programovateľné automaty, inteligentné riadiace systémy už dávno vytlačili človeka na najnižšej úrovni automatizácie.
Samotná podstata systémov CIM teda spočíva v integrácií, ktorá znamená vlastne časovú, organizačnú (architektonickú) a funkcionálnu syntézu. Pri tvorbe systémov CIM musíme uvažovať s trojsmernou integráciou (obr. 47): 1. časový prierez (optimálny výrobný program; tempo „hotový výrobok vypustenie“ má byť maximálne), 2. organizačná pyramída (integrácia jednotlivých nad sebou umiestnených riadiacich úrovní), 3. funkcionálna integrácia (integrácia vedľa seba pôsobiacich podnikových funkcií, subsystémi CAx, resp. CAxx). V časovom priereze skúmame to, ako sú prispôsobené jednotlivé po sebe nasledujúce fázy výroby, ako je možné ich spojiť, zlúčiť. Za hlavnú úlohu implementovaného CIM systému považujeme to, aby jednotlivé automatizované jednotky spájal tým spôsobom, aby sa v integrovanom systéme nahromadili minimálne zásoby a aby tempo „hotových – vypustených“ výrobkov bolo čo najväčšie. Vyžaduje to časovanú vonkajšiu dodávku materiálu a vnútornú výrobu, ich zladenie patrí k základným úlohám logistiky. Prvky fungujúceho systému sú podriadené požiadavke plynulej výroby (Just-in-Time= JIT, t.j. „všetko v požadovanom čase“).
Č
IER
EZ
FUNKCIONÁLNY PRIEREZ
V treťom priereze, ktorý nazývame aj funkcionálnou integráciou skúmame zladenosť činnosti spojených s výrobným procesom (technický rozvoj, riadenie výroby, organizácia výroby, ...) prostredníctvom jednotlivých subsystémov CAx, resp. CAxx systémov CIM. Prierezový schematický model je uvedený na obr. 47. Základný, resp. systémový model CIM, ktorý slúži na logické pospájanie pojmov, komponentov a subsystémov CIM je uvedený na obr. 48.
•
• Obr. 48 Systémový model CIM
PR
Obr. 47 Prierezový schematický model systému CIM
•
Pri opise štruktúry systémov CIM sa veľmi často používajú referenčné modely pozostávajúce z jednotlivých podsystémov CAx, resp. CAxx. Ich stručné poslanie je nasledovné: · CAD (Computer Aided Design): počítačom podporované konštrukčné projektovanie, ktoré obsahuje v sebe vývoj, projektovanie, navrhovanie.
Ý OV AS
ARCHITEKTURÁLNY PRIEREZ
2.14 Rozhodovacie procesy v systémoch CIM
Vyžadujú rozsiahle grafické možnosti, pričom účinne prispievajú k výraznému zvýšeniu efektivity inžinierskej projekčnej činnosti. Ich výstupmi sú: konštrukcie, zostavné výkresy, detailné výkresy, kusovníky atď. CAE (Competer Aided Engineering): počítačom podporovaný technický rozvoj pozostávajúci z dvoch dielčích častí: počítačom podporované projektovanie (CAD) a počítačom podporované plánovanie výroby (CAPP). Medzi typických predstaviteľov systémov CAE patria programové systémy, ktoré realizujú buď inžinierske výpočty alebo metódu konečných prvkov (Finite Element Method). CAPP (Computer Aided Process Planning): počítačom podporované plánovanie výroby. Pripravuje technologické prenesenie konštrukčných riešení a ich modifikácií z fázy CAD do výroby (vrátane montážnych plánov, operačných pokynov, NC programov a ďalších služieb). Vo vyspelých štátoch v súčasnej dobe vedomosti plánovačov výroby a technológov postupne nahrádzajú počítačovou inteligenciou v podobe expertných systémov (Expert Systems). CAM (Computer Aided Manufacturing): funkcia, ktorá bezprostredne vykonáva riadenie výrobného procesu, kontrolu a dozor priebehu výroby a reguluje vyťaženie jednotlivých výrobných zariadení. Podstatnú časť informácie získava od subsystému CAPP a je vzájomne spätý s podsystémom počítačom podporovaného skladovania a dopravy (Computer Aided Storage and Transportion). Toto prepojenie je natoľko hlboké a rozmanité, že je účelné tieto dve oblasti považovať za jeden celok, pričom ich pôsobenie sa rozširuje na poskytnutie výrobných prostriedkov, na zásobovanie materiálom, na zaobchádzanie so súčiastkovými programami, ako aj na operatívne výrobné programovanie a dohľad.
17
•
•
•
CAQ (Computer Aided Quality Assurance): počítačom podporované zabezpečenie kvality. Základnou zásadou systému CAQ je to, že garanciu kvality je možné zaručiť iba vtedy, ak konštrukčné plánovanie, technologický návrh a výroba, až do vypustenia výrobkov, je systematicky doprevádzaná počítačom podporovanou priebežnou zárukou kvality. MRP (Manufacturing Resources Planning): plánovanie výrobných zdrojov. Preberá na seba určité dielčie funkcie systémov plánovania a riadenia výroby vo vysoko automatizovanom výrobnom prostredí (napr. plánovanie kapacít). MRP je strategický nástroj riadenia a súčasne aj informačný systém výroby. Rozvrhuje, zhodnocuje a preusporiadava výrobné operácie, zbiera výrobné údaje a umožňuje operáciam, aby boli monitorované vo vzťahu k plánu. DRP (Distribution Resource Planning): plánovanie rozdelenia zdrojov. Tento podsystém obsahuje predovšetkým simulačné a optimalizačné programy a programy pre podporu rozhodovania, ktoré sa využívajú pri rozdeľovaní zdrojov.
3. RIADENIE ZLOŽITÝCH SYSTÉMOV Zložité systémy spravidla vykazujú hierarchickú štruktúru riadenia skladajúcu sa z jednotlivých podsystémov, ktoré vykonávajú funkciu samostatného rozhodovania. Príčiny hierarchickej štruktúry: 1. veľká rozmernosť riadeného systému, 2. rôzna informovanosť prvkov ZS o parametroch riadeného procesu, alebo vplyv okolitého prostredia. 3.1 Základné metódy riadenia zložitých systémov Medzi najznámejšie patria: 1. Dekompozičné metódy riadenia. 2. Decentralizované riadenie ZS. 3. Informačné hierarchicko – organizačné systémy riadenia. 4. Situačné riadenie. 5. Teória katastrof a jej aplikácie v riadení ZS. 6. Riadenie ZS v každom čase.
2. 7. 8. 9. 10.
Kooperatívne riadenie ZS. Evolučné modelovanie a riadenie ZS. Teória chaosu pri riadení ZS. Agentové a multiagentové systémy pri riadení ZS. 1.
Dekompozičné metódy riadenia ZS
Delenie problému na subproblémy t. j. rozloženie úlohy globálneho systému na ľahko riešiteľné úlohy lokálnych podsystémov (obr. 49).
Obr. 49 Dekompozícia Podsystémom chýba aktívnosť, t. j. schopnosť samostatného fungovania.
•
činnosť ZS v podmienkach neurčitosti; časť informácie v každom okamihu systému alebo jeho častiam je principiálne nedostupná. • pôsobenie ZS v podmienkach protichodných záujmov; rozhodovacie procesy nižších úrovní uskutočňujú dosiahnutie cieľa celého ZS nepriamo, prostredníctvom lokálnych, resp. dočasných cieľov čiastkových systémov a ak pri tom nastáva situácia, že rozhodnutie smerujúce na dosiahnutie lokálneho resp. dočasného cieľa zvyšuje riziko nedosiahnutia celého ZS (oblasť ergatických systémov; účasť inteligentných bytostí; problematika spadajúca do oblasti teórie hier a optimálneho rozhodovania). Z technickej realizácie decentralizovaného riadenia vyplýva štrukturálne usporiadanie, ktoré sa nazýva distribuovaným systémom riadenia (obr. 50).
Decentralizované riadenie ZS
Centrum: • prenecháva časť svojich práv a povinnosti podsystémom, • vykonáva koordinačnú funkciu smerom k podsystémom s cieľom dosiahnutia globálneho cieľa systému. Podsystémy: • sú aktívnymi, samostatné organizmy, • dostupnú informáciu sú schopné spracovať v reálnom čase, • požadujú menšie množstvo informácií v porovnaní s celým systémom, • sú zdrojom vzniku nových neurčitosti, • rôzna informovanosť o prostredí v ktorom pôsobí. Z hľadiska v akom prostredí a v akých podmienkach pôsobí ZS rozdeľujeme: • pôsobenie ZS v podmienkach úplnej informácie (deterministické prostredie); všetky objektívne existujúce informácie sú k dispozícií pre vykonávanie rozhodovania. • pôsobenie ZS v podmienkach rizika; z každej rozhodovacej situácie vychádza istá množina trajektórií, že cieľ bude dosiahnutý, pričom dosiahnutí cieľov je dané hodnotou pravdepodobnosti (teória pravdepodobnosti, Kolmogorovové axiómy).
3.
Informačné hierarchicko – organizačný systém riadenia
Zakladajú sa na báze apriórneho ocenenia rôznych variantov hierarchickej, organizačnej štruktúry, zvolenej pre jeden a ten istý ZS.
CENTRÁLNE RI ADENIE REDUTANTNÉ SPOJOVACIE KANÁLY
LOKÁLNÁ RIADIACA STANICA
LOKÁLNA RIADIACA STANICA
LOKÁLNA RIADIACA STANICA SPOJOVACIE KANÁLY
K
K
ČIASTKOVÉ PROCESY
K
K
ČIASTKOVÉ PROCESY
K
K
K KONTROLÉRY
ČIASTKOVÉ PROCESY
RIADENÝ PROCES
Obr. 50 Úplné distribuovaný systém riadenia
18
4. Situačné riadenie ZS
5.
Teória katastrof a jej aplikácie v riadení ZS
nepresný zložitý systém, ergatický systém
matematický model
zložitý
prakticky nepoužiteľný
cieľ riadenie ZS použiteľná metodika situačné riadenie postup riešenia zovšeobecnený semiotický model (znakový) štruktúry a funkcie riadeného systému aplikácia metodiky situačného riadenia Využitím formátoru predvídame následky jednotlivých rozhodnutí a zvolíme tak najvhodnejšie riešenie z hľadiska daných kritérií tvorba vzorových tried situácií (obmedzený počet)
Situácia S1
Situácia S2
Situácia Sn
priradenie vopred pripravených rozhodnutí (stratégií riadenia) Riadiaci systém pripravený na riadenie zložitého systému
Obr. 51 Formátor je riadiaci systém (člen), ktorý riadi funkciu a formu (štruktúru) riadeného komplexu.
Sú to situácie v riadení: • zahĺtenosť systému, • chyby vo vzorkovaní na vstupe, • poruchový stav samotného systému. Tieto algoritmy je možné definovať ako algoritmy výmeny procesorového času za presnosť výsledkov. Preto z hľadiska presnosti tento prístup je nepostačujúci. Využívajú sa matematické alebo štatistické aproximačné metódy pre predikčné účely, ktoré je účelné kombinovať s metódami umelej inteligencie (fuzzy systémy, NS, hybridné prístupy). 7.
Úspešne sa aplikuje pri riadení komplexných technologických systémoch, ktoré obsahujú procesy veľmi rýchlo a veľmi pomaly sa meniace. Pri riadení veľmi rýchlo sa meniacich procesov vyžadujeme veľmi rýchly rozbor a spracovanie údajov, rýchle zariadenia na riadenie procesov s veľmi krátkymi cyklami v reálnom čase a výkonnú výpočtovú techniku s požadovanou kapacitou pamäte. Riadenie veľmi pomalých procesov vyžaduje stálu komunikáciu z dôvodu zaregistrovania pomalých zmien, pričom sa dôsledne rozlišuje konečný a momentálny stav procesov ako aj snímanie a vyhodnocovanie rýchlych a krátkodobo trvajúcich procesov. Uvedené krajné prevádzkové situácie, ako aj ich zvládnutie a riadenie organicky zapadajú do problematiky situačného riadenia. 6.
Riadenie zložitého systému v každom čase(Anytime control Algorithms)
Spadajú do rámca problémov riešených metodikou situačného riadenia a zameriavajú sa na istú špecifickú podmnožinu.
A1
C
Ai
S
Kooperatívne riadenie AN
So zložitosťou komplexov narastá aj obtiažnosť ich riadenia. Jednotlivé elementy, subsystémy sa ťažko dajú ovládať z jedného centra a ani vytvorenie hierarchických úrovní riadenia neprináša požadované výsledky. Používa sa preto tzv. kooperatívne riadenie (obr. 52), pri ktorom zadávací člen ZS stanovuje pravidlá a postupy správania sa svojich podsystémov a prvkov. Zložky ZS majú značnú autonómiu a využívajú možnosti spolupráce s ostatnými prvkami ZS tak, aby bolo možné čo najvýhodnejšie dosiahnuť spoločný cieľ. Na obr. 52 je znázornený pohyb robotického systému na povrchu planéty.
Cieľ: • prekonať prekážku S na povrchu planéty. Význam označení: A1, ..., AN – automaty, elementy, S – prekážka, C – cieľ, smer pohybu. 8.
Evolučné modelovanie a riadenie
Podstatou tohto prístupu je simulácia vývoja prostredníctvom aplikácie umelej inteligencie, konkrétne tzv. evolučného smeru. bionický, heuristický, UI
smery lingvistický (semiotický), evolučný.
Evolučný smer sa považuje za pokus modelovať nie to, čo je, ale to, čo by mohlo byť, keby evolučný smer, proces orientoval smerom pre nás potrebným. Spravidla sa používajú modely s automatickou organizáciou.
Obr. 52 Príklad kooperatívneho riadenia Štruktúra robotického systému: • množina rovnocenných elementov Ai, • elementy (prvky, automaty) sú spojené s oceľovými lanami, ktoré prenášajú silové väzby a informačné spojenie, • pohyblivé telesá vytvárajú komplex, ktorého tvar, t. j. konfigurácia s časom sa môže meniť. Podmienka činnosti: • takt pre synchronizáciu funkcie telies.
9.
Teória chaosu
Za najvýznamnejšie fyzikálne objavy XX. storočia sú považované: • teória relativity (Albert Einstein), • kvantová fyzika (Werner Heisenberg), • teória chaosu (Stephen Hawking). Teória chaosu rozširuje obzor: • technického, • prírodovedeckého a • filozofického myslenia. Pri využití teórie chaosu na riadenie systémov sa nehovorí ani tak o samostatnom použití chaosu, ale skôr o kontrole chaosu obsiahnutého v dynamických systémoch (komplexoch). Pri riadení ZS sa snažíme zistiť, v ktorej časti obrazca (Lorenzové abstraktory, nekonečné slučky) sa riadená sústava nachádza, do ktorej časti ju chceme dostať a následne zvolíme krivku, po ktorej do tohto žiadaného stavu chceme dostať. Prvým signálom, že sa jedná o chaotický systém je, ak doteraz pravidelný vývoj v nejakom bode merania sa rozdvojí (bifurkácia).
19
Prostredie
Aplikácie: ekonomika, metrológia, prúdenie tekutín, fyzika, medicína, informatika (neurónové siete, fraktálne kódovanie obrazcov, ...). Literatúra: Leary, T.: Chaos a Kyberkultúra. Maťa. Drahamagia, Praha, 1977. 10.
Agent
*Ciele *Akcie *Znalosti
Agentové a multiagentové systémy pri riadení ZS
Autonómny agent je systém, ktorý je súčasťou prostredia, ktorého vníma, na ktoré pôsobí a v ktorom existuje v priebehu času, pričom vykonáva vlastné úkony, a tak ovplyvňuje čo bude vnímať v budúcnosti. Vlastnosti agenta: • autonómnosť – je schopnosť v prostredí operovať samostatne, bez zásahu človeka, • kooperácia – schopnosť komunikovať s inými agentmi, resp. s človekom, • učenie – interakcia agenta s prostredím. Všeobecná schéma jednoagentového prostredia je na obr. 53.
Obr. 53 Všeobecná schéma jednoagentového prostredia Multiagentové systémy (decentralizované systémy) sa líšia od systémov s jedným agentom hlavne s tým, že každý agent, ktorý sa vyskytuje v prostredí je modelovaný ako entita s cieľmi, akciami a znalosťami (obr. 54). Agent
Prostredie
*Ciele *Akcie *Znalosti Agent Interakcia *Ciele *Akcie *Znalosti
Obr. 54 Všeobecná schéma multiagentových systémov
3.2 Situačné riadenie zložitých systémov
príprava riadiacich stratégií pre
·
normálne prevádzkové podmienky atypické situácie
PRÍPRAVA VÝROBY (PLÁNOVACIA ČINNOSŤ)
Zvýšenie výrobnosti a ekonomickej efektívnosti
HODNOTIACE KRITÉRIA TRIEDY SITUÁCIÍ
spúšťanie prevádzky C1 C2
Atypické situácie
CN
odstavenie prevádzky
KRITÉRIA
ESTIMÁCIA STAVU ZS
ÚDAJE
S1
štrukturálne narušenie ohrozenie bezpečnosti
SN-1
KRITÉRIA VOĽBA STRATÉGIÍ
ohrozenie stability
SN
GLOBÁLNE CIELE
KOMPLEX
f1 f2
fn
RIADIACI PROCES AKČNÝ ČLEN
· Riadenie ZS
Proces riadenia ZS sa čelní (obr. 55): • etapa plánovania riadiaceho procesu (organizačno – plánovacia činnosť), • operatívne riadenie (materiálno – výrobná činnosť).
ČIASTKOVÉ CIELE
VÝSLEDOK
AKČNÝ ZÁSAH
OPERATÍVNE RIADENIE (MATERIÁLNO - VÝROBNÁ ČINNOSŤ)
Obr. 55 Proces riadenia ZS rozpad zložitého systému
· Plánovanie riadiaceho procesu vychádza
· ·
·
Operatívne riadenie
· · ·
zo súboru hypotéz o dynamike systému a stavu prostredia predchádza operatívnemu riadeniu priestorovo i časovo je oddelené od vlastného riadenia
• navrhnutá metodika a štruktúra riadenia (všeobecné platné algoritmy riadenia)
optimalizácia rozhodovacích procesov minimaliźacia odchýlok riadenie v reálnom čase prispôsobenie plánu skutočným podmienkam
Podmienky operatívneho riadenia ZS: • príprava súboru alternatívnych výrobných plánov, pokrývajúcich celú oblasť situácií,
výrobné stratégie musia riešiť i tie situácie, ktoré nie sú optimálne, t. j. ak kritéria spoľahlivosti (bezpečnosti), kvality (akosti) a hospodárnosti nie sú úplne splnené. prostriedok návrhu metodika situačného riadenia
Podstata situačného riadenia: • optimálne pokrytie rozsiahlej množiny možných situácií, • primerane malý počet riadiacich algoritmov (stratégií), • tvorba vzorových tried situácií (prevádzkové stavy systému). Pri situačnom riadení sa teda musíme vysporiadať s nasledovnými problémami: • ako vopred pripraviť súbor vhodných a vyhovujúcich rozhodnutí (stratégií), • ako roztriediť jednotlivé situácie do vzorových tried situácií (prevádzkové stavy, režimy), • ako uskutočniť klasifikáciu aktuálnych situácií do vzorových tried situácií pri skutočnej prevádzke systému. Pri riadení ZS v rozhodovacích a klasifikačných postupoch spravidla sa jedná o integrované využitie niekoľkých rozhodovacích metód.
20
3.2.1 Vývoj a perspektívy situačného riadenia zložitých systémov Predstavitelia Ruskej školy: D. A. Pospelov, Ju. I. Klykov, G. Osipov, O. Citkin, A. I. Sokoľnikov, A. N. Averkin,... Predstavitelia západných krajín: J. Zaborsky, K. W. Whang, K. V. Prasad, D. R. Stinson, F. B. Wernadat, D. Howland, ... Predstavitelia Českej a Slovenskej republiky: J. Beneš, J. Spal, L. Madarász,... Situačné riadenie ZS bolo navrhnuté pre také systémy pre ktoré tradičné kybernetické modely boli nespoľahlivé (Obr. 56): Význam označení: • X – vstupy (nemerateľné) • W – vstupy (merateľné) • Y – výstupy • U – akčné zásahy • Z – vektor korekcie • DMP – osoba zúčastňujúca sa rozhodovania • F – systémová funkcia • Ф –riadiaca funkcia
Na obr. 57 je uvedený model situačného riadenia z roku 1960.
Obr. 57 Model situačného riadenia z roku 1960 (Prameň: Pospelov, D.A.,1986) Význam jednotlivých blokov modelu: • analyzátor – vytvára opis aktuálnej situácie, • klasifikátor – k aktuálnej situácií priradí vzorovú triedu riešení, • korelátor – obsahuje všetky riešenia vo forme logicko – transformačných pravidiel, • extrapolátor – z existujúcich riešení vyberie jedno riešenie, • blok náhodného výberu – ak ani korelátor ani extrapolátor nerozhodnú tento blok vyberie riešenie.
Formátorové riadenie komplexov (obr. 59).
Obr. 59 Kybernetický model riadený formátorom (Prameň: Beneš, J., 1966;1974)
Obr. 56 Tradičný kybernetický model riadenia (1960) (Prameň: Pospelov, D.A., 1986) Uvedený model nemohol byť použitý pre riadenie takých systémov, ktoré je možné charakterizovať týmito vlastnosťami: • jedinečnosť (osobitá štruktúra a funkcia), • dynamika, • neúplnosť a neurčitosť popisu, • prítomnosť ľudského činiteľa (ergatické systémy), • nejednoznačnosť, • neformalizovateľnosť.
Ďalšia vývojová etapa (Obr. 58):
Obr. 58 Model situačného riadenia z roku 1970 (Prameň: Pospelov, D.A., 1995) Popis funkcií jednotlivých prvkov: • kóder – prijíma informácie v prirodzenom jazyku a konvertuje ich do jazyka situačného riadenia, • blok riešenia problému a simulátor – určuje riešenie problému, ak riešenie je známe z bázy vedomosti, simulátor môže vyvinuté riešenie testovať, • dekóder – konvertuje riešenie z jazyka situačného riadenia do prirodzeného jazyka.
Z – vnútorné stavové veličiny, ZaS – zadávací systém, R – riadiace veličiny, RČ – riadiaci člen, U – akčné veličiny formátoru. ANX,ANY,ANZ,ANR – analyzátory jednotlivých veličín. Na obr. 60 je uvedený ďalší model situačného riadenia, kde riadiaci proces pozostáva z : • rozhodovacej fázy: výberová (klasifikačná) časť akčná časť • riadiacej fázy: výberová (klasifikačná) časť akčná časť
Význam jednotlivých označení: K – komplex, zložitý systém, F – formátor, K0 – vonkajšie prostredie, X – vstupné veličiny, Y – výstupné veličiny,
21
Z
v*
KOMPLEX
Model situačného riadenia z roku 1990 je uvedený na obr. 61.
U
FORMÁTOR
REŽIM I
. . .
NIE STUPEŇ OHROZENIA "1"
. . .
. . .
REŽIM I
REŽIM N
NIE STUPEŇ OHROZENIA "I"
. . .
. . .
REŽIM N-1
ÁNO
NORMÁLNA PREV. ST." 0 "
REŽIM 1
ÁNO
. . .
REŽIM 0
. . .
VÝBER PRÍSLUŠNÉHO ALGORITMU A VYKONANIE ZÁSAHU
REŽIM 1
ANALYZÁTOR
REŽIM N-1
ÁNO
REŽIM 0
. . .
RIADIACI ČLEN
Obr. 61 Model situačného riadenia z roku 1990 (Prameň: Pospelov, D.A., 1995)
NIE STUPEŇ OHROZENIA "N "
REŽIM N
AKČNÁ VÝBEROVÁ ČASŤ ČASŤ
AKČNÁ ČASŤ
RIADIACA ČASŤ
ROZHODOVACIA FÁZA
VÝBEROVÁ
ČASŤ
Obsahuje tieto zmeny v porovnaní s predchádzajúcimi modelmi: analyzátor → expertný systém, klasifikátor → expertný systém + doménový model, extrapolácia a simulácia → modelovací a výpočtový systém, korelátot → expertný a výpočtový systém.
VSTUP ČASOVEJ VZORKY
Obr. 60 Schéma situačného riadenia komplexu(1982) (Prameň: Madarász, L., 1982)
Rozvojom metód výpočtovej inteligencie vznikol ďalší model situačného riadenia (obr. 62).
Obr. 62 Perspektívny model situačného riadenia
3.2.2 Vypracovanie koncepcie a nasadzovanie situačného riadenia Postup vypracovania koncepcie situačného riadenia ZS sa skladá obyčajne z týchto krokov (Madarász, L., 1982; Spal, J., Madarász, L., 1984): a) opis modelu štruktúry a funkcie riadeného ZS, b) určenie globálneho cieľa riadenia, c) klasifikácia poruchových prevádzkových stavov a ich príčin, d) klasifikácia a opis funkcií režimov riadenia, ktoré sa priraďujú k jednotlivým poruchovým stavom, e) algoritmizácia jednotlivých režimov riadenia, f) implementácia. Podrobný algoritmus tvorby, implementácie a prevádzky situačného riadenia ZS vo forme vývojového diagramu je uvedený na obr. 63. Situačné riadenie ZS okrem toho vyžaduje ešte riešenie radu čiastkových problémov. Sú to najmä: a) klasifikácia situácií (najčastejšie neostré zatriedenie), b) vypracovanie metód rozpoznávania (identifikácie, estimácie) situácií v prevádzkových podmienkach (neostrosť klasifikácie podstatne ovplyvňuje identifikačný proces), c) vytvorenie jazykov na opis situácií a ich vzorových tried,
Štart
určenie vhodného súboru stratégií, ktorý pokryje celú oblasť možných situácií pri zachovaní prijateľného rozsahu súboru týchto stratégií, e) metódy a praktické postupy priraďovania stratégií k danej situácii v prevádzkových podmienkach, f) realizácia riadiaceho procesu, čiže spôsob a postup uvedenia určeného súboru stratégií do činnosti. Situačné riadenie predpokladá vybudovanie a činnosť ergatických komplexov. d)
Návrh situačného riadenia v režime OFF - LINE
Opis modelu riadeného systému Globálny cieľ riadenia Voľba kritérií pre klasifikáciu poruchových stavov systémov
Doplnenie klasifikačných kritérií Nie
Analýza poruchových stavov a ich príčin
Je možná tvorba vzorových tried situácií?
Zostavenie množiny poruchových stavov Klasifikácia poruchových stavov
Zmena kritérií pre tvorbu vzorových tried situácií
Voľba kritérií pre tvorbu vzorových tried situácií
Je možná tvorba vzorových tried situácií?
Nie
Áno Tvorba vzorových tried situácií
Áno
Rozdelenie množiny poruchových stavov do situačných tried
Vzorová situácia S1 ?
Vzorová situácia S2 ?
Nie
Návrh funkcií režimov riadenia patriacich k k situačným triedam
Je možné priradiť režimy riadenia ?
Vzorová situácia Sn ?
Doplňujúca analýza poruchových stavov a ich príčin
Nie
Áno
1
Obr. 63 Podrobný algoritmus tvorby, implementácie a prevádzky situačného riadenia (1. časť)
22
1
3.3 Formátorové riadenie komplexov
Priradenie režimov riadenia Algoritmizácia a naprogramovanie režimov riadenia
Aplikácia situačného riadenia v režime ON - LINE
Implementácia riadiacich programov Situačná klasifikácia
Časové vzorky meraných výstupných veličín riadeného systému Zatriedenie aktuálnej situácie do vzorovej triedy situácií
Nie
Sa=S1?
Sa = S2?
Áno
S a ? = Sn ? Áno
Priradenie príslušného režimu riadenia Odber ďalšej časovej vzorky t = to+ t Výber algoritmu riadenia a jeho parametrizácia
Koniec situačného, resp. hrubého riadenia systému Začiatok jemného, presného, evolučného riadenia systému
Realizácia akčného zásahu
Koniec Syntéza niekoľkých metód riadenia
Obr. 63 Podrobný algoritmus tvorby, implementácie a prevádzky situačného riadenia (2. časť)
• •
spravidla je adaptívny v styku so svojim okolím, je použiteľný pre riadenie objektov rôznych úrovní zložitosti. Súvislosti situačného, kooperatívneho a evolučného riadenia: Jednotlivé elementy komplexu navzájom spolupracujú a zásady tejto spolupráce určuje kooperatívne riadenie z nadradeného riadiaceho člena formátora. Ide o rámcové riadenie prostredníctvom zásad. Rovnaký formátor ďalej vykonáva hrubé riadenie komplexu prostredníctvom situačného riadenia, čiže priraďovaním riadení jednotlivým makrosituáciám, do ktorých patrí príslušná aktuálna mikrosituácia komplexu. Formátor môže byť vystrojený aj tak, že potom prepne na jemné riadenie komplexu, ktoré sa môže realizovať formou evolučného riadenia štruktúry a funkcie komplexu.
Pri riadení rozsiahlých ergatických systémov sa naskytáva možnosť formátorového riadenia funkcie ako aj formy (vnútorná štruktúra, vonkajší tvar) komplexu. Formátor vo všeobecnosti je riadiaci systém, ktorý riadi funkciu a formu komplexu. Všeobecná schéma kybernetického systému s riadením funkcie a formy riadeného komplexu K bola uvedená na obr. 59. Základné vlastnosti formátora: • je vytvorený zo živých a neživých elementov, • ak formátor zahŕňa technické prostriedky a ľudí je potrebné zaoberať sa i vzťahmi (interakciami) medzi človekom a technikou, • vyznačuje sa snahou o automatizáciu prípravy podkladov pre rozhodovanie človeka – operátora, • medzným prípadom formátorového riadenia komplexu môže byť, keď sám človek, ako celok, so svojími zmyslovými orgánmi, so svojou vyššou nervovou činnosťou a svojími svalovými efektormi vytvára funkciu formátoru, • činnosť formátoru je zameraná k cieľu (cieľovo – orientovaný stav), • je spravidla súčasťou spätnoväzobného obvodu,
· · · ·
Súbor uvedených problémov súvisí s otázkami
inžinierskej psychológie, fyziológie, ergonómie, sociológie
Spravidla rozoznávame a analyzujeme tieto prípady: • správanie človeka ako jednotlivca, • pôsobenie človeka v kolektíve, • formalizovateľnosť ergatických systémov, • interakcia človeka s výpočtovou technikou.
3.4 Ľudský činiteľ v riadených komplexoch V súvislosti so základnými vlastnosťami formátoru je nevyhnutné sa zaoberať aj s pôsobením človeka – operátora v riadených a riadiacich systémoch. Pri riadení sa uplatňuje celá zložitosť ľudskej bytosti so všetkými fyziologickými a psychologickými prejavmi. Môžu nastať tieto situácie: • pôsobenie človeka v priamej súvislosti s činnosťou systému, • pôsobenie človeka bez bezprostrednej priamej súvislosti s činnosťou systému.
Z pohľadu cieľa, ktorý sleduje človek je možné určiť tieto osobitosti: • samotný cieľ u človeka môže byť zadaný (indikovaný) zvonku, alebo sa vytvára priamo v človeku, • cieľ spravidla nie je jediný, ale existuje celá hierarchia cieľov, • postup dosiahnutia cieľa (algoritmus) v človeku nie je fixný, ale: • spravidla existuje voľba medzi rôznymi postupmi dosiahnutia cieľa, • aj zvolený algoritmus sa mení v priebehu svojho vykonávania (školenia, zácvik), • vytváranie nových algoritmov v človeku je mimoriadne náročná úloha, ktorá vyžaduje: • vytvorenie postupnosti činnosti na úrovní modelu vo vedomí človeka (plán činnosti), • realizáciu takto vytvorenej postupnosti. • každý človek vykazuje isté individuálne rysy. Formálne opísanie správania sa človeka musí vychádzať z formalizácie týchto rozhodovacích situácií. Spravidla je možné sa oprieť o tieto zásady: • možnosti čiastočného paralelného spracovania, • existencia dominantnej činnosti, • uplatnenie princípu podmieneného presušovania úloh s uplatnením prioritného systému, • časová koordinácia činností s uplatnením zádrží.
Správanie človeka ako jednotlivca
1. Človek ako dynamický systém vykazuje
Neživé, technické systémy
· · ·
cieľavedomosť, cieľovo - orientovaný stav, schopnosť generovať ciele.
· ·
ich správanie je živelné, riadia sa iba zákonitosťami dynamiky samotných procesov, ciele sú vždy zadané z vonku, taktiež aj algoritmy dosiahnutia cieľa.
·
2.
Pôsobenie človeka v kolektíve
Pracovný kolektív nie je iba súhrn pracovníkov, ale vytvára zložitý systém, v ktorom sa uplatňujú medziľudské vzťahy medzi pracovníkmi. Postavenie ľudí v kolektívoch je v podstate určované hľadiskami cieľov jednotlivcov v kolektíve. Rozlišujeme tieto prípady: • súhlasnosť cieľov (koaličné správanie, deterministické správanie s minimálnym náhodným šumom), • rozptýlenosť cieľov – nevytvára sa spoločný globálny cieľ, vytvára sa šum bez výraznejšieho zjednocovacieho trendu, • rozpornosť cieľov (vznik konfliktných situácií, príp. antagonistický konflikt). 3.
Formalizovanosť ergatických systémov
Cieľovosť je typickou vlastnosťou človeka, pre techniku môže mať cieľ iba v spojení s ľudským činiteľom. Preto existuje osobitná metodika pre: • techniku (vyžaduje metódy opisu neživých systémov) • deterministické metódy (opis na základe úplnej informácie o príčinných vzťahoch),
23
• •
stochastické metódy (opis na základe neúplnej informácie), vetviace sa procesy (opis javov v podstate bez príčinných vzťahov, ktoré sú základom javov). • ľudské aktivity – motivácia činnosti, ktorá je prostriedkom na vytvorenie systému cieľov. Ergatické systémy používajú najmä tieto postupy: • dynamické metódy, • metódy hromadnej obsluhy, • informačné metódy. Interakcia človeka a počítačom
4.
Správna organizácia interakcie človeka s počítačom zásadne ovplyvňuje efektívnosť fungovania ASR. Operatívna činnosť človeka s počítačom sa uskutočňuje pomocou režimu ich obojstrannej komunikácie. Dialógom sa nazýva usmernená výmena informácií medzi dvoma účastníkmi prevádzaná v reálnom čase. V ASR jedným účastníkom je človek a druhým technické prostriedky.
S touto problematikou úzko súvisia: • všeobecná architektúra riadenia, • kontrola platnosti rozhodovacích prístupov založených na prvkoch a princípoch UI, • riadenie v režime off – line, • riadenie v režime on – line, • supervízne riadenie, dohliadanie a monitorovanie pracoviska. Pre dosiahnutie uvedených cieľov slúžia diagnostické moduly, ktoré sa opierajú o multiúrovňové znalostné reprezentácie systému a obsahujú príčinné siete vykonávajúce príčinné rozhodnutia. 3.5.1 Riadenie výrobného procesu skúsenosti Riadenie výrobného procesu
Komplex rozhodovacích aktivít
expertízy know - how
funkcia riadenia
3.5.2 Globálna architektúra riadenia komplexu v reálnom čase Všeobecná architektúra je uvedená na obr. 64: Produkčný (výrobný) plán OFF - LINE PRÍPRAVNÝ MODUL
DOHLIADANIE A MONITOROVANIE Graf obmedzení
Časové vymedzenie
Syntéza Situačný odhad
Riadenie obmedzení
Šírenie anomálií
Vývojový graf pracoviska
Situačné indikátory
Pracovný program (Postup)
Detekcia anomálií
Dynamický model pracoviska
RIADENIE V REÁLNOM ČASE Príkazový dispečing
Riadenie pracoviska
VÝROBNÉ PRACOVISKO (VÝROBNÁ DIELŇA)
Obr. 64 Globálna architektúra riadenia výrobného pracoviska
Z pohľadu aktivity rozoznávame: • expertné systémy (aktívnym je počítač), • dialógové systémy (aktívny je človek). Základné typy dialógov medzi človekom a počítačom z iniciatívy človeka sú: • dialógový režim programovania, • dialóg v prirodzenom jazyku, • dialóg pre úzky okruh špecialistov, atď. • Dialógy z iniciatívy počítača: • dialóg s variantnými riešeniami, • dialóg s vyplnením formátu. 3.5 Prístupy umelej inteligencie k riadeniu komplexov s využitím metodiky situačného riadenia Tento prístup je založený na situačnom odhade a situačnom rozpoznávaní aktuálnej pracovnej situácie s cieľom vrátiť komplex do stavu, ktorý označujeme ako „normálne pracovné podmienky“.
• • •
plánovacia funkcia, má za úlohu vypracovať výrobné príkazy, prevádzková funkcia, dotýka sa dispečerského riadenia (on – line), monitorovacia funkcia, detekuje všetky odchýlky, poruchy a zhodnotí možné následky porúch, • reakčná funkcia, slúži na včasné a vhodné pôsobenie po identifikácií poruchového stavu. Uvedené funkcie sú čiastočne vykonávané ľuďmi – operátormi, dispečermi, ktorý dostávajú informácie od lokálnych indikátorov. Snahou je komplexne automatizovať funkcie riadiacej jednotky, a to od rutinných činností počnúc, cez monitorovacie úlohy až ku systémom, podporujúcich samotné rozhodovanie operátora, dispečera. Návrh riešenia pozostáva z týchto krokov: • využívanie postupu rozpoznávania situácií a zodpovedajúceho situačného riadenia, • používanie príčinných modelov a príčinného modelovania (príčina – dôsledok), • aplikácia zmiešaných (hybridných) údajov a znalostnej reprezentácie (databázy, bázy vedomostí, objektovo – orientovaná databáza, reprezentácia vedomostí, sémantické siete, evolučné grafy, ...), • návrh a aplikácia dohliadacich modelov založených na znalostných bázach (metaznalosti pre účely koordinácie, riadenia a modelovania operácií).
Pozostáva z troch hlavných modulov: • Prípravný modul v režime OFF – LINE pripravuje detailný plán výroby (denný) pre pracovisko, zadáva operácie a aktivity. Produkčný plán je výsledkom činnosti subsystému MRP (plánovanie výrobných zdrojov) • Riadiaci modul, ktorý pracuje v režime ON – LINE vykonáva dve základné funkcie: • príkazový dispečing vysiela výrobné príkazy skupine strojov, berie do úvahy informácie o stave pracoviska, • poslanie druhej funkcie, t. j. riadenie pracoviska, spočíva v získavaní údajov a aktualizácií dynamických modelov. • Dohliadací a monitorovací modul, opiera sa o situačný odhad. Výsledky situačného odhadu modul využíva na: • detekovanie a identifikáciu problémov, • vyhodnotenie dôsledkov porúch, • návrh a výber korekčných zásahov, • modifikácia grafu obmedzení a pracovného plánu kolíznych situácií. Riadiace moduly, ktoré sú znázornené na obr. 64 je možné logicky štrukturovať do trojvrstvového systému podľa vykonávaných funkcií a úrovne abstrakcie spracovaných informácií (obr. 65): 1. Dátová úroveň, vykonáva kvantitatívne zvažovanie nahromadených dát, uschovaných v objektovo – orientovaných databázach (kumulatívne
24
2.
3.
Kvalitatívna rozhodovacia úroveň
a historické informácie o stave a vývoji systému). Úroveň koncepčného chovania je zameraná na poskytovanie heuristických rozhodnutí, vykonáva kvantitatívne a kvalitatívne zvažovanie, situačný odhad možnosti, ktoré sú založené na interpretácií znalostných báz (produkčné pravidla, rámce, sémantické siete, príčinné siete). Kvalitatívna rozhodovacia úroveň, poskytuje užívateľovi syntetické informácie vo forme noriem, histogramov. Informácie sa vzťahujú na celkový stav pracoviska, alebo na príslušný podsystém. Kvalitatívne rozhodovanie slúži na sledovanie vývoja systému, detekovanie anomálií systému, navrhovanie hypotéz v prípade výskytu problémov a konečné rozhodnutie o použitom korekčnom zásahu. Znalostná reprezentácia na tejto úrovni je vo forme produkčných pravidiel a zjednodušených príčinných sietí.
Z h lu k o v a n é in fo rm á c ie
P rís tro jo v á d o s k a
K v a lita tív n e u v a ž o v a n ie
Úroveň koncepčného chovania K oncepčný m odel (v ý v o jo v ý g ra f, p ra v id lá v ý v o ja , h e u ris tik y )
O b je k ty
K v a n tita tív n e i k v a lita tív n e u v a ž o v a n ie
P ra v id lá Z n a lo s tn á b á z a
Dátová úroveň S ta v p re m e n n ý c h (s ta v y, d á ta , m e ra n ia )
K v a n tita tív n e u v a ž o v a n ie
D a ta b á z y S ta tic k á d a ta b á z a
D y n a m ic k á d a ta b á z a
D a ta b á z a re á ln e h o času
Obr. 65 Úrovne uvažovania 3.5.3 Príčinné modely a príčinné uvažovanie Riadiace a monitorovacie systémy Diagnostická funkcia
predvídanie abnormálneho stavu
prijatie akčných zásahov
pochopenie abnormálneho stavu príčinné modely, sémantické siete
Príčinný prístup využíva povrch (šírku) i hĺbku znalostí na riešenie diagnostických problémov (obr. 66). Spätné uvažovanie na modely dovoľuje nájsť príčiny skúmaných problémov. Výberom jednej zo správnych ciest, ktorá vedie od príčin ku aktuálnej situácií (dopredné uvažovanie), sa potvrdí správna situácia. in ic ia liz a č n á p ríč in a " 1 "
Inicializačné príčiny
in ic ia liz a č n á p ríč in a " 2 "
a k tiv ita " 1 "
a k tiv ita " 2 "
s itu á c ia " 1 "
s itu á c ia " 2 "
a k tiv ita " 3 "
a k tiv ita " 4 "
MÔCŤ, MUSIEŤ MÔCŤ
Kvalitatívne situácie
a k tiv ita " 5 "
3.6 Aplikácia situačného riadenia a rozhodovacie procesy pri riadení zložitých systémov Komplexnosť plne automatizovanej výroby predpokladá jej ekonomické prevádzkovanie a využívanie aj pre atypické (havarijné, abnormálne) prevádzkové stavy, čo predpokladá a vyžaduje programové vybavenie aj pre tieto prípady. Kritéria prevádzkovania: • bezpečnosť (spoľahlivosť), • kvalita (akosť), • ekonomičnosť. 3.6.1 Situačné riadenie elektrizačnej sústavy (ES E)
s itu á c ia " k "
hypotéza
štrukturálne i
Pozorovateľné hodnoty
p re ja v e n ie , d o k a z o v a n ia
zložitý systém
ESE funkčne ·
Obr. 66 Príčinné siete ESE sa vyznačuje
· · · ·
Zjednodušená principiálna schéma riadenia je uvedená na obr. 67. Význam označení: KOMPLEX Z X (VÝROBA A ROZVOD Z – porucha, ELEKTRICKEJ ENERGIE) X – riadená veličina, U FORMÁTOR U – akčná veličina, VÝKONNÝ PREVENTÍVNE A – algoritmus riadenia, ORGÁN VYPRACOVANIE Sj – stratégia riadenia, STRATÉGIE U RIADENIA VOĽBA t – aktuálny čas, ROZHODNUTIA V ČASE t Δt – elementárny časový úsek. ROZPOZNANIE, EXTRAPOLÁTOR
RIADIACI ČLEN
ANALYZÁTOR
ROZPOZNANIE,
Sj
I
A
KLASIFIKÁCIA
KLASIFIKÁCIA SITUÁCIE
MOŽNÝCH
V ČASE t
SITUÁCIÍ V ČASE t + t BANKA DÁT
URČENIE STAVU V ČASE t
URČENIE STAVU V ČASE t + t
X ZADÁVACÍ
ZBER A PRENOS
ČLEN
DÁT
PREDPOVEĎ, PLÁN MANIPULÁCIE, ZOZNAM NÁHODILÝCH UDALOSTÍ V ČASE t + t
Obr. 67 Schéma riadenia prevádzky ESE
decentralizovanými hierarchickými úrovňami riadenia, aktívnosťou podsystémov, výraznou účasťou ľudského činiteľa, postupnosťou rozhodovacích procesov pri riadení, rozdielnosťou abstrahovania (dispečer, technika).
Hierarchická štruktúra riadenia ESE je uvedená na obr. 68. Význam symbolov: C01 I 01 B11 1 Y i,j,m,l – je hierarchická úroveň (l= 1, 2, 3, 4), H11 CDO G11 J 11 i, j, m – poradové číslo dispečingov na R11 1 1 príslušných hierarchických úrovniach, Ci Ii B2i CDO – centrálna dispečerská organizácia, H2i ODi G2i 2 OD – oblastný energetický dispečing, Ji R2i KD – krajský energetický dispečing, C2j I 2j B3j RD – rajónny prípadne mestský energetický H3j KDj G3j dispečing, J j3 R3j I – informačné spätné väzby medzi 3 C3m Im úrovňami a z riadeného procesu, H4m B4m C – koordinačné signály medzi úrovňami, RDm 4 4 Jm Gm R – riadiace veličiny z dispečingov do R4m I 4m riadeného procesu, Obr. 68 Hierarchická štruktúra H – vstupné informačné toky z okolia ASDR, elektrizačnej sústavy J – vstupné informačné toky z iných funkcií riadenia, ASDR – automatizovaný systém dispečerského riadenia, G – výstupné informačné toky do okolia ASDR, B – výstupné informačné toky pre iné funkcie riadenia.
25
Cieľ riadenia ESE je daný globálnou cieľovou funkciou F, ktorú verbálne môžeme zahrnúť do týchto požiadaviek: • zabezpečenie spoľahlivosti dodávky (neprerušenosť dodávky – ukazovateľ spoľahlivosti – wS), • zabezpečenie zásobovania spotrebiteľov elektrickou energiou v potrebnom čase, množstve a kvalite – wK, • rešpektovanie požiadaviek hospodárnosti prevádzkových nákladov na strane výroby, rozvodu a spotreby – ukazovateľ hospodárnosti – wH. Túto formalizáciu matematicky možno vyjadriť pre ľubovoľný časový okamih t = ti parciálnou diferenciálnou rovnicou a vektorovými, resp. množinovými vzťahmi (obmedzujúce podmienky). Veľký počet prevádzkových situácií ESE vylučuje ich predbežnú analýzu, čiže v konkrétnych prevádzkových situáciách dodržanie obmedzujúcich podmienok a teda aj stanovenie hodnôt počiatočných i okrajových podmienok (platnosť Heisenbergovho princípu neurčitosti). Stratégia riadenia: • v normálnych prevádzkových situáciách je hierarchický vzťah medzi podmienkami: „spoľahlivosť – kvalita - hospodárnosť“, • v havarijných situáciách dostáva sa do popredia požiadavka „spoľahlivosti (bezpečnosti)“, ktorá zníži alebo úplne vylúči požiadavky kvality a hospodárnosti.
fh,8 – havarijné riadenie, fh,9 – riadenie spotreby elektrickej energie, fh,10 – riadenie frekvencie a predávaných výkonov, fh,11 – riadenie napätí a jalových výkonov, fh,12 – určenie prevádzkového stavu ES E. b)
servisné (pomocné) funkcie riadenia fp,13 – zhromažďovanie a prenos informácií, fp,14 – zobrazovanie informácií, fp,15 – údajová základňa, fp,16 – prevádzková dokumentácia, technicko – ekonomické hodnotenie a prevádzková štatistika, fp,17 – modelovanie ESE, fp,18 – analýza režimov ESE.
Z analýzy hlavných a servisných cieľových funkcií vyplýva, že súbor definovaných funkcií treba rozšíriť o koordinačnú funkciu. Úlohou tejto funkcie je priebežne sledovať správanie sa ES E tým, že sa určuje prevádzkový stav ESE jej stavový vektor a na jeho základe rozpoznanie situácie v ESE vzhľadom na podmienky spoľahlivosti, hospodárnosti a kvality, situačnú stratifikáciu a voľbu príslušného súboru riadenia fh,r, fp,r .
Dekompozícia podľa faktora času – vrstvenie Na riadenie ESE sú nevyhnutné tieto vrstvy: • príprava prevádzky (etapa plánovania), • operatívne dispečerské riadenie (etapa realizácie plánov), • technicko – ekonomické hodnotenie prevádzky (etapa formovania údajov). Časovým vrstvením možno dekomponovať každú funkciu riadenia fh,r a fp,r na súbor úloh f h,r { f h,r ,t ; t T (1,...,3)} f p,r { f p,r ,t ; t T (1,...,3)} kde t je index vrstvy, T – počet vrstiev, v našom prípade T = 3. Dekompozícia podľa organizačnej hierarchie riadenia ES E Vzhľadom na to, že ESE – je zložitý hierarchickým systémom (pozri obr. 68) treba dekomponovať funkciu riadenia F podľa organizačnej hierarchie. V dôsledku úplnej dekompozície (situačná, časová a organizačná) sa každá funkcia riadenia dekomponuje na tento súbor úloh
3.6.1.1 Dekompozícia globálnej cieľovej funkcie riadenia ES E Globálna cieľová funkcia „F“
súbor hlavných „fh,r“ a servisných cieľových funkcií „fp,r“
F { f h,r ; r R (1,2,...,12); f p,r ; r R (13,...,18)} fh,r fp,r r R a)
– hlavné funkcie riadenia, – servisné cieľové funkcie riadenia, – index cieľovej funkcie riadenia, – množina cieľových funkcií(R=1 až 18). Rozoznávame nasledujúce dielčie cieľové funkcie riadenia ES E: hlavné cieľové funkcie fh,1 – výpočet nastavenia parametrov akčných zariadení ES, fh,2 – predpoveď zaťaženia, fh,3 – bilančné výpočty, fh,4 – určovanie zdrojov a sieti, fh,5 – hospodárne rozdelenie zaťaženia zdrojov, fh,6 – plánovanie údržbárskych zásahov, fh,7 – komunikačná funkcia medzi dispečerom a počítačom,
Pri tvorbe konkrétnych algoritmických celkov a programov musíme globálnu cieľovú funkciu F nevyhnutne ďalej dekomponovať podľa: • prevádzkových situácií, • faktoru času, • organizačnej hierarchie ESE. Dekompozícia prevádzkových situácií – stratifikácia: Zadefinujeme nasledovne stupne ohrozenia prevádzky ES E: 1. riadenie v bežných prevádzkových situáciách, 2. riadenie v normálnych prevádzkových podmienkach so štruktúrnym narušením, 3. riadenie v normálnych prevádzkových podmienkach pri ohrození bezpečnosti, 4. riadenie pri ohrození stability, 5. riadenie pri ohrození prevádzkyschopnosti systému, 6. riadenie pri ohrození celistvosti systému. Pri tejto dekompozícií získame tento súbor úloh pre každú funkciu riadenia f h,r { f h,r ,s ; s S (1,...,6)} f p,r { f p,r ,s ; s S (1,..., 6)} kde s je index situácie, S – počet situácií, v našom prípade S = 6.
kde l je index hierarchickej úrovne, L – počet hierarchických úrovní, v súčasnosti L = 4. Po úplnej dekompozícii globálnu funkciu môžeme vyjadriť vzťahom F { f h,r ,s ,t ,l ; r R (1,...,12); f p,r ,s,t ,l ; r R (13,...,18); s S (1,...,6); t T (1,...,3); l L (1,..., 4)}
3.6.1.2 Stupne ohrozenia prevádzky a funkcie jednotlivých režimov riadenia V súlade s postupom vypracovania koncepcie situačného riadenia ZS je potrebné vykonať rozbor stupňov ohrozenia prevádzky ES E. Na zabezpečenie návratu prevádzky ES E z jednotlivých stupňov ohrozenia späť do normálneho stavu treba definovať v súlade s klasifikáciou prevádzkových stavov 6 režimov riadenia. Každý režim riadenia obsahuje skupinu algoritmov, ktoré riešia danú situáciu v rámci daného časového rozpätia (tabuľka 3).
f h,r { f h,r ,s ,t ,l ; s S (1,..., 6), t T (1,...,3), l L (1,.., 4)} f p,r { f p,r ,s,t ,l ; s S (1,...,6), t T (1,...,3), l L (1,.., 4)}
26
Tabuľka 3 výberová rozhodovacia Fázy situačného riadenia ESE
akčná časť výberová
riadiaca
Výberová úloha prvej rozhodovacej fázy prevádza konkrétne zatriedenie danej situácie do príslušného stupňa ohrozenia na základe indexu podobnosti SAB. Indexy podobnosti SAB sú výsledkami aplikácie metódy neostrého rozhodovania na báze fuzzy množín vektorových hodnôt pre klasifikačné úlohy. Určenie hodnôt kvantitatívnych ukazovateľov w S, wK, wH nevyhnutne vyžaduje stanovenie priebehov funkcií príslušnosti q S, qK a qH, patriacich k príslušným ukazovateľom. Je potrebné si pritom uvedomiť, že stavový vektor X a tým aj kvantitatívne ukazovatele sú závislé od niekoľkých parametrov, ako napr.: bilančná rovnováha, napätie, frekvencia, rozdiel napätia, rozdiel činného výkonu, rozdiel jalového výkonu, atď. V závislosti od zatriedenia danej situácie (je určená hodnotami časovej vzorky) do istého stupňa ohrozenia prevádzky ES E rozhodovacia fáza vo svojej akčnej úlohe priradí k danej konkrétnej situácii jeden zo šiestich režimov riadenia, určených na zvládnutie situácie. Výberová úloha v riadiacej fáze vyberie potom najvhodnejšie riešenie danej situácie založenej na vhodnom výbere riadiaceho algoritmu, uloženého v pamäti počítača riadiaceho systému (parametrizácia algoritmov riadenia). Akčná úloha zabezpečí riadiacej fáze vykonanie daného riadiaceho zásahu, pričom predpokladáme, že v priebehu priraďovania nenastanú ďalšie nepriaznivé udalosti v sieti. Globálny algoritmus situačného riadenia ES E je uvedený na obr. 69.
akčná časť
3.6.2 Situačné riadenie robototechnologických komplexov (RTK) Konkrétny popis aplikácie metodiky situačného riadenia robotizovaného subsystému na výrobu kľukových hriadeľov (KH) je možné nájsť napr. v: Madarász, L.: Metodika situačného riadenia a jej aplikácie, Elfa, s. r. o. 1996, ISBN 80 – 88786 – 66 – 5. V súlade s možnosťami využitia prvkov, metód a postupov UI pri riešení uvedenej problematiky boli postupne vykonané nasledovné kroky: 1. stanovenie postupu pri riešení modernizačných projektov, 2. analýza pôvodnej štruktúry subsystému na výrobu KH, 3. experimentovanie so simulačným modelom pracoviska, 4. experimentálne overenie prevádzkyschopnosti linky na počítači, 5. navrhovanie modelu štruktúry a funkcie projektu s racionalizačnými opatreniami pomocou Petriho sietí, 6. klasifikácia poruchových stavov a ich príčin, 7. klasifikácia a návrh funkcie režimov riadenia, 8. algoritmizácia režimov riadenia robotizovaného subsystému, 9. vytvorenie bázy vedomosti ROBOT a jej implementácia do prázdneho ES FEL–EXPERT.
NIE R EŽIM 3 Ú SP EŠNÝ ?
ÁNO ÁNO
PR EB E HOL R E ŽIM 4 ?
NIE
REŽIM 5
VSTUP V KAŽDEJ ČASOVEJ VZORKE
ÁNO P REBEH OL R EŽIM 3 ?
NIE
REŽIM 4
NIE
ÁNO P REBEH OL R EŽIM 4 ?
NIE
ÁNO
S TU P EŇ 4 ?
NIE
P REBEH OL R EŽIM 3 ?
REŽIM 3
ÁNO NIE
ÁNO NIE
REŽIM 2
P REBEH OL REŽIM 2 ?
ÁNO ÁNO
S TU P EŇ 3 ?
P REBEH OL R EŽIM 1 ?
NIE
NIE ÁNO
S TU P EŇ 2 ?
VÝBER PRÍSLUŠNÉHO ALGORITMU - PREVEDENIE ZÁSAHU
ÁNO
S TU P EŇ 5 ?
REŽIM 1
Príklad: Na objasnenie uvedeného spôsobu riešenia poruchových stavov ES E uvedieme niekoľko konkrétnych prípadov znázornených na obr. 70, kde prerušované čiary indikujú udalosti (deje) v ES E a plné čiary reprezentujú zásahy riadiacich algoritmov. 1. Predpokladajme, že na prenosovom vedení nastal skrat. Ten ohrozí stabilitu (stupeň 3), ale rýchly zásah selektívnej ochrany (režim 1) a úspešné opätovné zapnutie odstráni poruchu a návrat do normálneho stavu je takmer okamžitý. 2. Za tých istých začiatočných podmienok zlyhá opätovné zapnutie. V takej situácii sa uvedie do činnosti režim 2, ktorého zásah je úspešný. Strata vedenia však zapríčinila narušenie bezpečnosti systému, ktoré trvá dovtedy, kým činnosťou režimu 0 nie je obnovená bezpečnosť systému, hoci jeho štruktúra je iná ako v normálnom stave. 3. Tie isté začiatočné podmienky, ale zlyhá opätovné zapnutie a zásah režimu 2 tiež nie je úspešný. Systém sa rozpadne a dostáva sa do stupňa 5. Činnosťou režimu 5 sa neskôr obnoví jeho prevádzky – schopnosť, hoci jeho bezpečnosť je narušená (stupeň 2), až kým sa riadiacimi zásahmi v rámci režimu 0 toto narušenie neodstráni. Po istom čase je opravené aj poškodené vedenie a prevádzka systému sa vracia späť do normálneho stavu (stupeň 0).
REŽIM 0
NIE
NORMÁLNA PREV. S MALÝM NARUŠ.
ÁNO
S TU P EŇ 1 ?
NIE
NORMAL. PREV.
STUPEŇ 0 R OZHO DOVAC IA FÁ ZA
VÝBEROVÁ ČASŤ
PRÍKLAD 1 0. NORMÁLNY STAV
1
PRÍKLAD 2
PRÍKLAD 3
2
3
3
2
2. NORMÁLNY STAV S NARUŠENÍM BEZPEČNOSTI 3. OHROZENIE STABILITY
3 1
2
4. OHROZENIE PREVÁDZKY SCHOPNOSTI ( ŽIVOTNOSTI) 3
5. OHROZENIE CELISTVOSTI
RIADIACA FÁZA VÝBER. AKČNÁ ČASŤ ČASŤ
AKČNÁ ČASŤ
1
1. NORMÁLNY STAV SO ŠTRUKTURÁLNYM NARUŠENÍM
Obr. 69 Globálny algoritmus situačného riadenia ESE
ČAS t
- UDALOSTI (DEJE) - ZÁSAHY RIADIACICH ALGORITMOV
Obr. 70 Konkrétne prípady riešenia poruchových stavov ESE
Na základe získaných konkrétnych výsledkov a poznatkov je možné prijať nasledovné zovšeobecnenia: Štruktúru výrobného systému môžeme definovať ako množinu výrobných strojov (vrátane riadiacich jednotiek) a manipulačných zariadení:
M TZ M VS M MZ kde MTZ – je množina technologických zariadení s určitým počtom prvkov, MVS – množina výrobných strojov s určitým počtom prvkov, MMZ – množina manipulačných zariadení s určitým počtom prvkov. Klasifikácia poruchových stavov a ich príčin Pod poruchou výrobného systému, resp. jeho prvku sa rozumie jav, ktorý tkvie v ukončení schopnosti výrobného systému (jeho prvku) produkovať výrobky v množstve a kvalite požadovanej technickými podmienkami. Vzhľadom na príčiny poruchy možno rozlišovať poruchy: • v technickom podsystéme, • v manipulačnom podsystéme, • v riadiacom podsystéme.
27
Pod poruchami kvality sa rozumejú poruchy nástrojov (otupenie, zlomenie), nepresnosť polohovania, vypadnutie výrobku pri manipulácii a jeho poškodenie a pod. Poruchy kvantity je vhodné vzhľadom na skutočnosť, že linka má skupinky paralelne pracujúcich strojov s možnosťou vzájomnej zastupiteľnosti a jednotlivé operácie majú medzioperačné zásobníky, ďalej rozlišovať podľa rozsahu zníženia produkčnej schopnosti takto: a) úplná porucha, čiže prestoj – dané výrobné zariadenie (podsystém) nemôže vykonávať nijakú funkciu. Má prestoj; b) čiastočná porucha, čiže zníženie produkčnej schopnosti – dané výrobné zariadenie môže vykonávať svoje funkcie so zníženými parametrami (napr. pracuje iba jeden z dvoch strojov určených na vykonávanie rovnakej operácie). Vzhľadom na rozsah poruchy rozoznávame: a) poruchu jedného alebo niekoľkých pracovísk (operácií), b) poruchu celého subsystému – uzavretého úseku linky, c) porucha viacerých subsystémov.
Z hľadiska času trvania poruchy možno rozlišovať poruchy: a) rýchloopraviteľné – čas trvania poruchy tp je kratší ako takt linky T(0<tp
TZ>10T. Vzhľadom na vedenú klasifikáciu a definíciu porúch analyzovanej časti linky možno definovať štyri stupne ohrozenia prevádzky: 0. stupeň – normálne prevádzkové podmienky. Vyskytujú sa poruchy, ktoré znižujú kvalitu výroby, krátkodobé poruchy zníženia produkčnej schopnosti jedného alebo niekoľkých pracovísk a rýchloopraviteľné poruchy. 1. stupeň – normálne prevádzkové podmienky so štrukturálnym narušením. Vyskytujú sa krátkodobé prestoje (úplné poruchy) jedného alebo niekoľkých pracovísk, krátkodobé zníženie produkčnej činnosti (čiastočné poruchy) subsystému alebo viacerých subsystémov, dlhodobé zníženie produkčnej schopnosti 1 alebo niekoľkých pracovísk, pričom tieto poruchy možno kombinovať s poruchami nultého stupňa ohrozenia prevádzky. 2. stupeň – ohrozenie prevádzkyschopnosti subsystémov linky. Vyskytujú sa dlhodobé prestoje jedného alebo viacerých pracovísk, krátkodobé prestoje celého subsystému alebo viacerých subsystémov, dlhodobé zníženie produkčnej schopnosti subsystému. Tieto poruchy môžu byť kombinované s poruchami 1. stupňa ohrozenia prevádzky.
3. stupeň – ohrozenie prevádzkyschopnosti celej linky. Vyskytujú sa dlhodobé prestoje subsystémov, dlhodobé zníženie produkčnej schopnosti linky viacerých subsystémov, pričom sa tieto poruchy môžu kombinovať s poruchami 2. stupňa ohrozenia prevádzky. Štrukturálne narušenie je taký poruchový stav výrobnej linky, pri ktorom nie sú potrební pracovníci alebo netreba nahradiť zlyhanú automatiku (napr. pracovník s otočným ručným manipulátorom nemusí zavážať stroje namiesto priemyselného robota, ktorý má poruchu). Klasifikácia a návrh funkcie režimov riadenia Na zabezpečenie prechodu výrobného systému z poruchového stavu, zatriedeného do jedného zo 4. stupňov ohrozenia prevádzky linky, do normálneho stavu, resp. nižšieho stupňa ohrozenia prevádzky, treba definovať režimy riadenia výrobného systému. V súlade s klasifikáciou vzorových tried situácií pomocou stupňov ohrozenia prevádzky, sa definujú aj režimy riadenia, ktoré sa realizujú pomocou skupiny algoritmov zabezpečujúcich riešenie mimoriadnej situácie v rámci daného časového rozpätia. V tabuľke 4 sú funkcie jednotlivých režimov riadenia, pričom sú opísané aj základné činnosti dispečera pre plnení jednotlivých funkcií situačného riadenia. Tabuľka 4
Algoritmizácia režimov riadenia robotizovaného subsystému Z opisu funkcií jednotlivých režimov riadenia vyplýva, že sú definované analogicky ako stupne ohrozenia prevádzky. Základným kritériom používaným pri tvorbe rozhodovacích algoritmov je čas trvania poruchy, ktorý v podstate rozhoduje o prechádzaní z jedného režimu riadenia do druhého. Dopĺňajúcim kritériom je rozsah poruchy. Poruchy kvality výroby sa považujú za súčasť bežných prevádzkových podmienok. Túto celkovú stratégiu situačného riadenia výrobnej linky názorne zachytáva rozhodovací diagram (globálny algoritmus situačného riadenia) na obr. 71. Tento globálny algoritmus podrobne zachytáva rozhodovaciu fázu situačného riadenia. Riadiacu fázu detailne opisujú algoritmy, ktoré boli vypracované pre jednotlivé typy zásahu podľa týchto príčin porúch (Madarász, L., 1982, Doktorandská dizertačná práca). a) porucha PRaM, b) porucha dopravníka, c) porucha technologického pracoviska, d) výskyt nepodarku. Rozhodovací algoritmus pre prípad výskytu poruchy na priemyselnom robote a manipulátore je na obr. 72. Pre situačné riadenie výrobnej linky je možné navrhnúť bázu vedomostí, ktorú následné je možné implementovať do prázdneho expertného systému (ES).
Proces tvorby bázy vedomostí môže byť rozdelený do nasledovných etáp: • posúdenie problematiky a formulácia požiadaviek a cieľov nasadenia vytvoreného ES, • formulácia pravidiel a riadiacich väzieb, • ohodnotenie uzlov a hrán inferenčnej siete expertom, • zosúladenie bázy vedomostí. Prvý krok uvedeného postupu sa vykoná v rámci analýzy štruktúry a funkcie výrobného procesu (linky). V druhom bode vedomostný inžinier úzko spolupracuje s expertom. Vedomostný inžinier zachytí logický myšlienkový sled, ktorý expert používa pri riešení problémov a transformuje ho do inferenčnej siete. Tretí bod je realizovaný expertom a štvrtý pri konkrétnom testovaní ES.
28
ZAČIATOK
Zistenie poruchy PRaM Príkaz údržbe k identifikácii poruchy
viď. rozhodovací algoritmus „nepodarok“
Nahlásenie charakteru poruchy dispečerovi
Vyžiadanie externej opravy ÁNO
Okrem PRaM je porucha aj na obrobku?
Záznam o vykonaní opravy
Je možné NIE opraviť poruchu interne?
NIE
Rýchlo opraviteľná porucha?
Kontrola času a stavu opravy
ÁNO
ÁNO
NIE ÁNO
Krátkodobá porucha?
Príkaz na presun ručného manipulačného zariadenia k miestu s poruchou
NIE
ÁNO
NIE
Záznam o vykonaní opravy Je oprava pred ukončením?
Prehodnotenie vyťažovania jednotlivých strojov za miestom s poruchou
NIE
ÁNO
NIE
Je oprava ukončená?
Oprava vykonaná včas?
Príprava nábehu na normálny chod
ÁNO
Prechod na automatický chod linky Záznam o ukončení opravy
Obr. 71Globálny algoritmus situačného riadenia linky na výrobu kľukových hriadeľov
KONIEC
Obr. 72 Rozhodovací algoritmus pri výskyte poruchy na PRaM
Autonómny podsystém 1 Rozsiahlý systém
· ·
menší počet parametrov optimálne riadenie
VÝPOČET PREDPOVEDÍ A POKRÝVANIE DDZ
ÚROVEŇ RIADENIA
TEPLÁRENSKÝ DISPEČING
RIADENIE VÝROBY V ZDROJOCH
RIADENIE ODBERU TEPLA V ZDROJOCH
Autonómny podsystém n
Obr. 73 Z hľadiská riadenia sa jedná o hierarchickú štruktúru riadiaceho systému, preto pre riadenie SCZT je možné využiť dekompozičný prístup (obr. 74). Popis funkcií jednotlivých úrovní riadenia: I. úroveň: obsahuje prístroje k ovládaniu jednotlivých akčných členov (napr. prvky “ŠTART“, “STOP“, alebo “VIAC“, “MENEJ“) a ku kontrole prevedenia povelov. Táto súčasné zahrňuje nevyhnutné blokády a autonómne ochrany, ktorých pôsobenie je nutné zachovať aj pri ručnom ovládaní.
KOORDIN. RIADENIA PODSYST. RIADENIE PODSYSTÉMOV: -VÝROBNÉ -ROZVODY TEPLA
ADAPTÁC.
V. IV.
III.
ŠPECIFIKÁCIA ÚROVNE RIADENIA OPTIMALIZÁCIA PARAMETROV
Sústava centralizovaného zásobovania teplom (SCZT) z hľadiska riadenia je možné kvalifikovať ako „veľký rozsiahly systém“. Systém pozostáva z veľkého počtu závislých premenných (prírastky výkonov jednotlivých technologických zariadení), hodnoty ktorých je potrebné stanoviť vždy pre určitú hodnotu jednej alebo niekoľkých nezávislých premenných (zmeny dodávky energie spotrebiteľov, vplyvy počasia, zmeny parametrov dodaného paliva a pod.).
II. úroveň: obsahuje automatické ovládacie zariadenie, ktoré umožňuje nábeh, prevádzkovú kontrolu, odstavenie a v prípade poruchy taktiež zásahy pre dodržanie spoľahlivosti prevádzky. Patria sem taktiež regulátory pracujúce so zámerom „stabilizácie parametrov“.
STABIL. PARAM.
3.6.3 Riadenie zdrojov teplárenských sústav
II.
VÝROBNÉ JEDNOTKY
PREDÁV. STANICE
PRIAME RIADENIE: -REGULÁT. -AUTOMAT. OVLÁDACIE ZAR.
I.
TECHNOL. ZARIAD.
TECHNOL. ZARIAD.
RUČNÉ OVLADANIE: -AKČNÉ ČLENY VÝROB. JEDN. -AKČNÉ ČL. SPOTREBIT. ZARIADENÍ
VÝROBA TEPLA
DODÁVLA TEPLA
Obr. 74
III. úroveň: obsahuje automatické zariadenia, ktoré slúžia k riadeniu podsystémov ako celku, napr. k riadeniu výroby v jednotlivých výrobniach , resp. k riadeniu odberu tepla z jednotlivých zdrojov. Automatické zariadenia zaisťujú najnižšiu úroveň „optimalizácie parametrov“. IV. úroveň: zabezpečuje koordinačné riadenie podsystémov s cieľom optimálneho riadenia SCZT ako celku. V. úroveň: predstavuje predbežný strojový výpočet denného diagramu zaťaženia /DDZ/ SCZT ako celku, u zdrojov riadiace algoritmy pokrývania DDZ, t. j. výber vhodnej prevádzkovej varianty, riadiace algoritmy optimálneho rozdeľovania zaťaženia medzi spolupracujúcimi výrobnými jednotkami zdrojov, u dodávky tepla predstavuje priebežný strojový výpočet predpovedi DDZ jednotlivých teplovodov pre automatické riadenie dodávky tepla, popr. ďalšie výpočty.
Pre optimálne riadenie výroby môže byť navrhnutá statická optimalizácia s použitím kombinácie dvoch optimalizačných metód, metódy lineárneho programovania na úrovní jednotlivých výrobní /III. úroveň/ a metódy pomerných prírastkov spotreby tepla v palive s uplatňovaním kritéria energetickej náročnosti výroby pre rozdeľovanie výroby medzi jednotlivými spolupracujúcimi zdrojmi tepla v rámci celej SCZT. Pomocou výpočtov sa získavajú podklady tak pre operatívne plánovanie, ako aj pre vlastné riadenie. Je možné predpokladať, že statická optimalizácia bude úspešná vzhľadom k tomu, že časové konštanty kapacít u technologického zariadenia SCZT sú dlhé a teda náročnosť na rýchlosť zmien výroby nie je veľká. Pri overení tohto predpokladu je potrebné sa zaoberať analýzou vlastného výrobného bloku kotol – turbína – generátor. Získaný matematický model technologického zariadenia je možné využiť pri simulácii a tým získať údaje o dĺžke prechodových dejov pri požadovaných zmenách výkonu (zaťaženia). Inou cestou k získaniu predstáv o dĺžke prechodových dejov sú identifikačné metódy (štatistická parametrická metóda maximálnej vieruhodnosti).
Hospodárnu prevádzku SCZT je možné podstatne ovplyvňovať centrálnym riadením výroby i dodávky tepla. Týmto centrálnym riadením v zmysle obr. 74 je úroveň riadenia IV. a V.
29
3.6.4 Automatizované systémy dispečerského riadenia podzemnej dráhy
•
automatizovať rutinné práce dispečerských manipulácií za účelom odbremenenia dispečera. technický dispečing má za úlohu plynule riadenie vzduchotechnických, odvodňovacích sústav a pod.
Prevádzka metra môže byť riadená centrálne z troch dispečingov (vlakového, elektro a technického). Každý dispečing tvorí samostatné pracovisko s vlastným spojovacím, telemechanickým a dispečerským zariadením. Jednotlivé ciele dispečingov sú následné: a) vlakový dispečing má zabezpečiť kvalitnú, bezpečnú, spoľahlivú, rýchlu a kultúrnu prepravu cestujúcich pri dodržaní týchto dispečerských cieľov: • zníženie zaťaženia dispečera rutinnými prácami; • skrátenie času potrebného na riešenie mimoriadných udalostí vo vlakovej doprave na minimum (aj s využitím metodiky situačného riadenia); • vylúčiť chybnú manipuláciu spôsobenú ľudským činiteľom. b) elektrodispečing zaisťuje maximálne dosiahnuteľný stupeň spoľahlivosti napájania metra elektrickou energiou, pri dodržaní dielčich cieľov: • skrátiť potrebný čas na riešenie netypických (napr. havarijných) situácií na minimum (aj s využitím metodiky situačného riadenia); • obmedziť chybnú manipuláciu ľudským činiteľom na minimum; • priamo riadiť energetickú sústavu metra; • v spolupráci s ostatným dispečingami minimalizovať spotrebu energie;
c)
Elektrodipečing sa taktiež v zásade musí riadiť cestovným plánom vlakov. Spravidla sa definujú tieto charakteristické prevádzkové stavy, režimy: • prepravná výluka; • prevádzka v prepravnej špičke; • prevádzka v prepravnom sedle; • prevádzka pri údržbárskych prácach; • prevádzka pri mimoriadnych udalostiach a poruchách. c) Technický dispečing nadväzuje na cestovný poriadok vlakov hlavne prevádzkou eskalátorov a turniketov (otáčavé zariadenie). Strojové a vzduchotechnické zariadenia nie sú bezprostredne riadené cestovným poriadkom vlakov. Rozlišujeme pre nich dva režimy: zimný a letný. Navrhovaný systém dispečerského riadenia pomocou popísaných troch dispečingov musí zaisťovať tieto hlavné funkcie: • sledovanie a kontrolu riadeného procesu a zariadení; • ovládanie (príp. riadenie procesu); • stabilizáciu riadeného procesu; • optimalizáciu riadeného procesu.
3.6.5 Riadenie cestnej dopravy
•
a)
b)
•
stredná úroveň, ktorá vzniká pripojením jednotlivých mikroprocesorových radičov izolovaných križovatiek na minipočítač riadiacej ústredne; cieľom je koordinácia dopravných ťahov (napr. vytváranie zelených vĺn v prioritných dopravných ťahoch); najvyššia úroveň, vzniká pripojením minipočítačov riadiacich ústrední z rôznych častí mesta na centrálny počítač, ktorý je umiestnený v centrálnej riadiacej ústredni. Cieľom je riadenie určitej oblasti.
K najdôležitejším funkciám riadenia jednotlivých dispečingov patria: a) vlakový dispečing využíva pre riadenie prevádzky metra cestovný poriadok vlakov s nasledujúcimi údajmi: • čas odchodu z depa či spojky na trať; • čas odchodu zo stanice; • cestovnú dobu v medzistaničných oddieloch; • dobu pobytu na stanici; • dobu obratu; • interval medzi vlakmi; • určenie koľají pre vchod, odchod, obrat; • počet vlakových súprav; • číslo obehu. Základnými parametrami vlakovej dopravy sú: celková doba obehu, interval medzi vlakmi a počet vlakových súprav na trati.
Pre riadenie dopravných pruhov na základe informácií o ich vstupnom toku do určitého úseku často sú používane mini a mikropočítače. Ide o tzv. systém hromadnej obsluhy s daným počtom obslužných liniek, ktoré sú v tomto prípade predstavované napr. paralelnými jazdnými pruhmi. Na základe vstupného toku vozidiel a dĺžky ich pobytu v jazdnom pruhu môže inteligentné zariadenie zaistiť reguláciu vstupného prúdu v jednotlivých dielčich úsekoch, i v celej trase riadením svetelných signálov. Používajú sa pritom rôzne matematické modely, ktoré exaktné popisujú dopravnú situáciu v danom úseku dopravnej siete. Názorným príkladom môže byť riadenie mestskej cestnej dopravy, ktorá zaznamenáva prudké zmeny použitím programovateľných radičov (automatov) svetelne riadených križovatiek. Programovateľný radič umožňuje pružnejšiu reakciu na zmeny dopravnej situácie. Umožňuje vznik hierarchicky usporiadaného riadiaceho systému mestskej cestnej dopravy s niekoľkými úrovňami riadenia: • najnižšie úroveň riadenia, ktorá je tvorená izolovanou križovatkou riadenou mikroprocesorovým radičom; ich cieľom je dynamické riadenie dopravných pruhov svetelnými signálmi s ohľadom na dopravnú situáciu v danom okamžiku;
b)
Riadiaci systém musí byť budovaný ako „otvorený“, umožňujúci rozširovanie počtu riadených prvkov a rekonfiguráciu na jednoduchší systém v prípade čiastočných porúch. 3.6.6 Riadenie námornej dopravy c) Dnešné zaoceánske lode sú mohutné dopravné prostriedky, ale často aj spracovateľské komplexy, napr. na spracovanie úlovkov rýb. Vyžadujú preto zložité riadenie, v ktorom im môžu pomôcť nenáročné a otrasuvzdorné malé počítače. Môžeme hovoriť o: a) riadení vlastného plavidla, b) riadení hnacích jednotiek v strojovni, c) riadenie koordinovaného nakladania, d) riadenie zabezpečovacích a navigačných zariadení, e) riadenie modelových prevádzok v skúšobniach lodí.
d)
e)
Riadenie vlastného plavidla s prihliadnutím k optimalizačným kritériám, ako sú minimalizácia plavebnej dráhy, minimalizácia doby plavby, minimalizácia spotreby paliva a to z hľadiska cieľového prístavu, morských prúdov, sily a smeru vetra, prípadne ďalších parametrov. Riadení hnacích jednotiek v strojovni, t. j. napr. vstriekanie paliva dieselových motorov, riadenie budenia jednosmerných budičov generátorov diesel- elektrických sústav a vlastných pohonných jednotiek lodných skrutiek. Mikroprocesory budú centrom regulátorov riadiacich spoluprácu združených pohonov s cieľom vytvoriť optimálne pracovné režimy a zabrániť preťaženiu niektorých z jednotiek vplyvom nerovnomerného rozloženia zaťaženia. Riadenie koordinovanej nakládky a vykládky tovaru, materiálu alebo surovín, prípadne kontajnerov a to s prihliadnutím k rozmiestneniu nákladu na podpalube vzhľadom k postupu vykládky v jednotlivých prístavoch na lodnej trase, čiare ponoru a pod. Riadenie zabezpečovacích a navigačných zariadení a prístrojov lodnej dopravy, a to tak námorných ako aj riečnych. K riadeniu týchto zariadení a k vyhodnocovaniu ich údajov, pretože vlastne sú zložitými čidlami, slúžia mikropočítače. Počítačové riadenie modelových prevádzok v skúšobniach lodí. Konštrukcia moderných lodí nevychádza len z dlhodobých skúsenosti, ale i z vlastnosti overených na modeli lodí. K tomuto účelu sú vybudované skúšobné kanály, nad ktorým sa pohybuje konštrukcia podobná portálovému žeriavu na ktorý je pripevnený model plavidla.
30
3.6.7 Hybridné metódy situačného riadenia motora MPM 20 Malý prúdový motor MPM 20 vznikol úpravou turbinového spúšťača „TS 20“ na jednoprúdový LTKM (letecký turbokompresorový motor). Jedná sa o malý jednoprúdový, jednohriadeľový letecký turbokompresorový motor s jednostupňovým, jednostranným radiálnym kompresorom, združenou spaľovacou komorou, jednostupňovou, nechladenou plynovou turbínou s pevnou výstupnou dýzou (obr. 75).
V práci (Andoga, R.: Hybridné metódy situačného riadenia zložitých systémov. Doktorandská dizertačná práca. 2006) je navrhnutá architektúra situačného riadenia pre riadenie LTKM, ktorá vychádza z kombinácie formátorového a situačného riadenia. Centrálnou jednotkou je riadiaca neurónová sieť (obr. 76), pracujúca ako klasifikátor, ktorá po zbernici posiela digitálny riadiaci signál jednotlivým riadiacim podsystémom.
Obr. 76 Schéma modelu situačného riadenia LTKM Obr. 75 Principiálna schéma motora MPM 20
Riadiaci signál rs bude v prípade realizácie systému so štyrmi subsystémami riadenia štvorprvkový riadkový binárny vektor. Pre indikáciu situačného rámca 1 (rozbeh motora), by tento mal tvar: rs=[1, 0, 0, 0] Táto reprezentácia umožňuje kombinovať jednotlivé situačné rámce. Parametrizácia diagnostickým modulom a prediktívnym modulom má k dispozícií vlastné riadiace signály, ktoré majú dosah na jednotlivé subsystémy. Napr. , diagnostický model môže parametrizovať tak jednotlivé regulátory, že dodávka paliva vo všetkých prípadoch bude nulová, teda dôjde k odstaveniu motora, bez ohľadu na situáciu. Pre implementáciu a parametrizáciu riadiacich systémov môžu byť použité fuzzy regulátory, ktorých dobrá reprezentácia znalostí umožňuje relatívne jednoduchú parametrizáciu z hľadiska jej implementácie. Diagnostický a prediktívny modul obsahuje aj inteligentné prvky s možnosťou rozhodovania. Pre potreby vytvorenia modelu a riadenia motora MPM 20 bol v práci (Andoga, R.: Hybridné metódy situačného riadenia zložitých systémov. Doktorandská dizertačná práca. 2006) navrhnutý merací reťazec a súčasne boli stanovené parametre potrebné pre dosiahnutie vytýčených cieľov (nezávislé parametre v počte – 2; závislé parametre v počte – 8). Motor MPM 20 je v princípe statický jednorežimový motor pracujúci na nominálnom režime. Rozdiel voči nominálnemu režimu u reálnych motorov je ten, že motor MPM 20 nie je prispôsobený na neobmedzenú prevádzku z dôvodu toho, že sa nachádza na zemi (pevný stand).
Aby tento motor mohol byť využitý ako objekt modelovania a riadenia je žiadúce pracovať s ním v rôznych režimoch jeho prevádzky. Motor MPM 20 môžeme považovať za mnohoparametrový nelineárny systém viac ako druhého rádu. V práci vytvorený lineárny model vystihuje jeho základnú dynamiku, avšak nevystihuje dynamické vlastnosti motora v celom rozsahu jeho prevádzky. Jedna z možných architektúr situačného modelu so situačným klasifikátorom má hierarchickú štruktúru a je uvedená na obrázku (obr. 77).
Pre dynamický situačný model motora MPM 20 definujeme tri základné situačné rámce: S1 : oblasť rozbehu motora, S2 : oblasť ustáleného chodu motora, S3 : oblasť dobehu motora. Model pre oblasť S1 (obr. 78):
Model pre oblasť S3 (obr. 80):
Obr. 77 Štrukturálna klasifikácia modelu so situačným klasifikátorom
Obr. 80 Štrukturálna schéma modelu pre situačný rámec S3 – dobeh motora Obr. 78 Štrukturálna schéma modelu pre situačný rámec S1 – rozbeh motora Model pre oblasť S2 (obr. 79):
Lokálne modely sú tvorené v tomto prípade pre oblasti: S1 : dopredné neurónové siete, S2 : fuzzy inferenčné systémy, S3 : dopredné neurónové siete s oneskorením. Jediným nezávislým vstupom do výsledného situačného modelu je nameraný priebeh dodávky paliva Qp, všetky ďalšie parametre sú generované modelom. Simulácia celého chodu motora situačným modelom je znázornená na obr. 81.
Obr. 79 Štruktúra modelu pre oblasť S2 – ustálený chod motora
31
Obr. 81 Simulácia chodu motora MPM 20 situačným modelom
Obr. 82 Štrukturálna schéma formátorového riadenia motora MPM 20
Situačné rámce definované pre motor MPM 20: S1 – rozbeh motora: S1,1 – prekročenie medzných hodnôt pri spúšťaní, S1,2 – nedostatočné stlačenie P2C. S2 – stabilná prevádzka motora: S2,1 – atypický stav, S2,1,1 – pokles stlačenia kompresora, S2,1,2 – pokles dodávky paliva, S2,1,3 – nestabilné otáčky. S2,2 – akcelerácia motora, S2,3 – decelerácia motora. S3 – dobeh motora: S3,1 – zhasnutie motora, S3,2 – porucha pri dobehu.
3.6.8 Iné aplikačné možnosti a oblasti
Obr. 83 Schéma algoritmu situačného riadenia motora MPM 20 Štruktúra algoritmu situačného riadenia pre motor MPM 20 (obr. 83) vzniká syntézou schémy (obr. 76) a (obr. 82).
• •
situačné modelovanie pri projektovaní (Madarász, L.: Metodika situačného riadenia a jej aplikácie. Elfa, s. r. o., Košice, 1996); aplikácie expertných systémov pre diagnostikovanie a situačné riadenie automatizovaného technologického pracoviska pre plošné tvárnenie (Madarász, L.: Metodika situačného riadenia a jej aplikácie. Elfa, s. r. o., Košice, 1996);
V súvislosti s aplikáciou metód riadenia zložitých a rozsiahlých systémov s využitím situačnej klasifikácie, situačného riadenia, diagnostikovania, projektovania a modelovania je možné uviesť aj ďalšie príklady, ako napr.: • riadenie počítačových sieti ako rozsiahlých komplexov (Beneš, J.: Řížení rozlehlých systémů, STNL, Praha, 1981); • riadenie železničnej dopravy; • riadenie telefónnej siete ako rozsiahlého systému; • situačné riadenie zavážania narážacích pecí VSŽ, a. s. Košice (US Steel, s. r. o. Košice) – (Madarász, L.: Metodika situačného riadenia a jej aplikácie. Elfa, s. r. o., Košice, 1996); • využitie situačnej klasifikácie v procese ablácie štruktúr myokardu katétrami (Madarász, L.: Metodika situačného riadenia a jej aplikácie. Elfa, s. r. o., Košice, 1996); • využitie metodiky situačnej klasifikácie a situačného riadenia v integrovanej letovej príprave pilotov (Kelemen, M.: Nové trendy riadenia aviatickej edukácie vojenských pilotov v SR. Žilina, ŽU, 2007); • aplikácia expertných systémov pri projektovaní robotizovaných montážnych systémov, montážnych hlavíc a a robotizovaných zváracích montážnych systémov (Madarász, L.: Metodika situačného riadenia a jej aplikácie. Elfa, s. r. o., Košice, 1996);
4. UMELÁ INTELIGENCIA A VÝPOČTOVÁ INTELIGENCIA PRI DIAGNOSTIKOVANÍ A PROJEKTOVANÍ ZLOŽITÝCH SYSTÉMOV Oblasti výskumu umelej inteligencie (Artificial Intelligence) a výpočtovej inteligencie (Computional Inteligence, Soft Computing) boli zadefinované v kap. 2.10 (obr. 24 a obr. 25). Zásadný rozdiel: AI → symbolická reprezentácia znalostí, CI → subsybmobická reprezentácia znalostí. Pri aplikáciách pod inteligentnou technológiu (IT) budeme predstavovať systémy, ktoré budú vykazovať prvky strojovej inteligencie. Medzi základné vlastnosti technológií, ktoré majú strojovú inteligenciu patria systémy s následnými schopnosťami:
IT = 1. 2. 3.
systém so strojovou = inteligenciou
systémy so symbolickou a subsybolickou reprezentáciou znalostí
učiť sa z dát a získavať poznatky, ukladať získané poznatky, vyžívať získané poznatky pri riešení konkrétnych situacií.
32
• •
Ad. 1: Učiť sa => schopnosť tvoriť učiace sa systémy Učiace sa systémy → schopnosť získavať informácie a znalosti o jednotlivých stavoch systému; vykonávať akčné zásahy ak to dispečer nie je schopný; usporiadať dvojice vstup – výstup; je schopný klasifikovať stav systému do vzorových tried stavov. Ad. 2: Schopnosť budovať bázu znalostí v ľubovoľnej forme. Prevzaté znalosti používať podobne ako človek, expert, operátor, dispečer. Využitím bázy vedomostí, inferenčného mechanizmu a telemetrických údajov spresňovať aktuálny model konzultovaného prípadu. Ad. 3: Rýchlo využiť získané skúseností z minulosti pre riešenie problémov v súčasnosti a budúcnosti. Znalosti o situáciách, ktoré operátor (dispečer) v minulosti svojim zásahom riešil, vedieť v budúcnosti samostatne riešiť.
4.1 Použitie expertných systémov v diagnostike
Základným prostriedkom strojovej inteligencie patria v podstate všetky metódy, ktoré sú založené na symbolickej a subsymbolickej reprezentácií poznatkov (napr. ES, NS, FNS, FS, GA, evolučné postupy, teória chaosu, atď.). Integrovaným využívaním prostriedkov symbolickej a subsymbolickej inteligencie vznikajú tzv. hybridné systémy.
Použitím ES sa sleduje cieľ spájať špecifické možnosti modernej výpočtovej techniky (rýchlosť vykonania elementárnych operácií, možnosť zapamätania veľkého množstva dát, atď.) s formami kvalitatívne vyššieho inteligentného spracovanie informácií, pričom správanie sa experta slúži ako model a zobrazuje sa zjednodušene v mechanizmoch interpretácie znalostí a riešení problémov. Úlohou diagnostických ES je podľa určitých príznakov alebo symptómov dôjsť k záveru, ktorý korešponduje s týmito začiatočnými symptómami. Prednosťami ES v oblasti diagnostikovania sú: 1. Presný algoritmus riešenia nie je známy, znalosti získané zo skúseností sú jedinou možnosťou, ako rozhodnúť. 2. Realizácia algoritmického riešenia je veľmi náročná (analýza stavu pri 104 až 105 procesných algoritmoch v komplexných úlohách). 3. Získané riešenia treba často modifikovať, pretože je potrebné brať do úvahy najnovšie znalosti. 4. Diagnózu treba viesť a usmerňovať na základe heuristických informácií, čím sa zmenší náročnosť problému. 5. Bázu znalostí možno explicitne vyjadriť v čiastočne modulárnych a symbolických jednotkách. Takéto znázornenie znalostí je predpokladom pre automatické preskúšanie konzistencie, o ktoré sa usilujeme, aby sa zabezpečila nerozpornosť vyvinutej bázy vedomostí, najmä pri zapracovávaní znalostí rôznych odborníkov.
Proces riešenia problému diagnostiky:
3.
• • •
• •
Odchýlka od zadanej normy
diagnostikovanie
inšpekcia (zber faktov o chybovom stave) diagnóza (vyvodenie záverov a faktov) odstránenie chyby (interkacia)
typ problému: Do tejto kategórie patria časovo kritické procesy výroby a malá šírka tolerancie. Vzniká tu vysoký stupeň nebezpečia pri vzniku porúch, napr. jadrové elektrárne, chemické zariadenia, elektrizačné siete, atď. Tabuľka 5 porovnáva hlavné znaky týchto typov problémov.
na => plán odstránenie
fáza pozorovania
Existujú tri základné typy formulácie problémov diagnostiky: 1. typ problému: Jedná sa o diagnostikovaný objekt, ktorý predstavuje zložitý prevádzkový prostriedok. Jeho poruchy nie sú triviálne a vyžadujú špeciálne znalosti experta. Na druhej strane však nespôsobujú ohrozenie bezpečnosti, alebo vážne výpadky vo výrobe. Tieto poruchy nie sú ani časovo kritické. Ide napr. o poruchy telefónnych zariadení, prevodoviek a pod. 2. typ problému: Poruchy tohoto typu sa vyskytujú pomerne často. Aj keď jednotlivo nemajú veľký vplyv na výrobný proces, ale výrobný prostriedok je na ne citlivý a tieto ako celok poškodzujú výrobný proces. V tomto prípade sa požaduje rýchle odstránenie porúch a nežiadúceho kmitania výkonnosti zariadenia , napr. počítačové systémy, roboty, CNC stroje.
ES druhého typu • pracuje v reálnom čase, • tvorba ES vyžaduje úplnú analýzu všetkých možných porúch, • plánovaná a štruktúrovaná tvorba bázy znalosti (objektovo a produkčne orientovaný formalizmus), • pevné spojenie ES a objektu diagnostikovania, • existencia rôznych rozhraní (prenos dát, prístup do databanky). ES tretieho typu • sú určené na riešenie nečakaných, zložitých a nepredvídateľných porúch, • slúžia na elimináciu situácii spôsobených ľudským činiteľom, • pracuje v reálnom čase, • sú priamo napojený na objekt diagnózy, • hardwareová a softwareová integrácia s okolitým prostredím je podmienkou, • ako formalizmy sa používajú produkčné systémy, hybridné t. j. objektovo a produkčne orientované.
Tabuľka 5 Pozn.: „--“ žiadné verbálne vyjadrenie V súlade s uvedenou formuláciou diagnostických problémov je možné vykonať typizáciu diagnostických ES: ES prvého typu • implementovaný spravidla izolovane, • počítač typu PC, Workstation, • vhodný Shell, • môže mať povahu inteligentnej príručky, resp. rozhodovacej tabuľky, • bezproblémové testovanie správnosti a modifikácie.
4.2 Aplikácie ES pre diagnostikovanie a situačné riadenie automatizovaného technologického pracoviska pre plošne tvárnenie Automatizované technologické pracovisko (ATP) plošného tvárnenia je určené na výrobu jedno, dvoj a trojoperačných súčiastok na výstredníkových lisoch LEK 250. Štruktúra ATP má modulárny charakter, konfigurácia sa upravuje v závislosti od toho, aký druh súčiastky chceme vyrábať (celkove existujú 4 modulárne verzie). Jednotlivé typy výrobkov sa líšia v nárokoch na počet operácií, na spôsobe medzioperačnej manipulácie a v paletizovaní prístrihov.
33
1. Štruktúra a činnosť ATP Dispozičné riešenie ATP je schematicky znázornené na obr. 84, kde význam jednotlivých označení je nasledovný:
Činnosť ATP sa začína vkladaním prístrihov do pracovného priestoru lisov pomocou automatických manipulátorov AM-5. Medzioperačné činnosti zabezpečujú manipulačné jednotky QHOV 5, zásoba prístrihov je realizovaná v zásobníkoch prístrihov ZL 500. ATP je riadené jediným rozšíreným mikropočítačovým riadiacim systémom RS-1C, pričom lisy a zásobníky prístrihov disponujú vlastnými riadiacimi skriňami s vlastnou ovládacou logikou. Manipulačné jednotky, ako aj manipulátory sú priamo riadené mikropočítačovým riadiacim systémom. V ručnom režime sú z ovládacieho pultu riadiaceho systému ovládané jednotlivé zariadenia ATP, pričom tento režim slúži na odlaďovanie užívateľského programu. V produkčnom režime pracuje ATP v automatickom cykle a pomocou riadiaceho programu sa automaticky (cyklicky) realizujú technologické, medzioperačné a kontrolné operácie. Pokiaľ nedôjde k prerušeniu automatického cyklu, nie je potrebná prítomnosť operátora. Formálny zápis výroby jednej trojoperačnej súčiastky na 3-tej modulárnej verzii ATP je zobrazený na obr. 85.
M
P
zásobník prístrihov ZL 500.1, medzioperačné jednotky QHOV 5.1 a QHOV 5.2, D,E - manipulátory AM - 5.1, F,G - manipulátory AM - 5.2, H,I - manipulátory AM - 5.3, J,K,L - rozvádzacie skrine 2 x LEK 250 (skĺz), 1 x LEK 250 (vyhadzovač odpadu), M,N,O - rozvádzacie skrine 2 x LEK 160.2 (skĺz), 1 x LEK 160.2 (vyhadzovač odpadu), P,R,S - rozvádzacie skrine 2xLEK 160.1 (skĺz), 1 x LEK 160.1 (vyhadzovač odpadu) T,U - zásobníky prístrihov ZL 500.2 a ZL 500.3, V - riadiaci systém RS 1-C, Z - operátor (obsluha), LEK 160 1., 2. - výstredníkové lisy, LEK 250 - výstredníkový lis, QVVV 600 - vyhadzovač, ZL 500.1., 2., 3. - zásobníky prístrihov, QHOV 5.1., 2., 3. - medzioperačné jednotky. A B,C
-
LEK 160
O
N
AM - 5. 3 I H U C
S
LEK 160
V
AM - 5. 2 G F
Z
T
R B
L
LEK 250
AM - 5. 1
prvé rameno AM – 5.1
E
A
K
D
Z
ZL
druhé rameno AM – 5.1 výstrih
AM – 5.2 QHOV
výlisok
QHOV
prvé rameno AM – 5.3 výlisok
LEK
druhé rameno AM – 5.3 výlisok
PALETA
K
LEK 250
prístrih
QVVV 600
SKLZ
odpad
K
J
Obr. 84 Dispozičné riešenie ATP
2. Klasifikácia poruchových stavov ATP a rozbor ich príčin Pre zostavenie náhradných stratégií riadenia činnosti ATP na základe metodiky situačného riadenia je potrebné vykonať klasifikáciu poruchových stavov a analýzu príčin ich vzniku. Z charakteru výrobného procesu a štruktúry je možné odvodiť nasledovné dôležité vlastnosti, ktoré využijeme pri aplikácií metodiky situačného riadenia: 1. Vzhľadom na prúdový charakter výroby je nutné pri vzniku poruchy brať do úvahy nielen konkrétne miesto jej vzniku, ale celé jej okolie. 2. Všetky riadiace a stavové veličiny v systéme sú dvojhodnotové. 3. Riadiaci program systému je postavený tak, že pri výskyte poruchy dôjde k zastaveniu jeho činnosti a k oznámeniu miesta vzniku poruchy. Z hľadiska miesta výskytu poruchy môžeme atypické pre-vádzkové situácie v systéme rozdeliť na: 1. poruchy v technologickom podsystéme (vzpriečenie odpadu po lisovaní, opotrebenie nástrojov lisov, atď.), 2. poruchy v manipulačnej časti (vypadnutie polotovaru z chápadla manipulátora, neuchopenie polotovaru, atď.), 3. poruchy v riadiacom subsystéme (chyba v systéme riadiaceho počítača, poškodenie v spojovacom vedení, atď.).
3. Návrh režimov riadenia. Pre pracovníkov vykonávajúcich opravu poruchy sú dôležité informácie o potrebe revízie zariadenia a o napolohovaní zariadení po oprave. Na základe týchto faktov a kombinácií klasifikačných znakov (čas opravy, nutnosť napolohovania, nutnosť revízie, atď.) je možné vytvoriť 6 makrotried, ktoré pokrývajú prevažnú väčšinu abnormálnych situácií tabuľka 6. Ku každej z uvedených tried je potrebné navrhnúť množinu akčných zásahov spolu s príslušnými výberovými algoritmami. Pri tomto návrhu okrem príslušnosti poruchy k niektorej makrotriede je potrebné brať do úvahy aj niektoré doplnkové informácie, ako napr.: ohrozenie zdravia obsluhy, konfigurácia systému, korektnosť zosnímaných informácií. Riadiaci systém ATP reaguje na vzniknutú poruchu tak, že zostane na inštrukcii, ktorej prislúchajúca operácia sa nevykonala a vysvieti na riadiacom pulte jej adresu. Napr.: Rameno AM-5 neuchytí polotovar, snímač prítomnosti prístrihu v chápadle nezaznemená prítomnosť a preto nemôže do RS vyslať signál „prístrih uchopený“. Počítač preto zostane na inštrukcii „uchopiť prístrih“ a vysvieti jej adresu. Základným cieľom, ktorý sme sledovali pri uplatňovaní metodiky situačného riadenia bola minimalizácia prestojov spôsobených poruchou na ATP.
Obr. 85 Formálny zápis výroby súčiastky
Celková funkčnosť systému umožňuje stanoviť nasledovné typy porúch: 1. porucha prejavujúca sa zastavením systému, 2. núdzové zastavenie systému (C-STOP), 3. technologické poruchy nevyvolávajúce zastavenie systému. Z hľadiska príčin vzniku poruchy rozoznávame: 1. chyby zapríčinené technológiou, 2. chyby spôsobené ľudským faktorom (operátorom), 3. chyby zapríčinené nesprávnym riadením. Podľa závažnosti vyskytnutej poruchy rozlišujeme: 1. nedochádza ku poškodeniu zariadenia a nebol ohrozený človek, 2. došlo ku poškodeniu zariadenia, nebol ohrozený človek, 3. došlo ku poškodeniu zariadenia a bol ohrozený človek. Z hľadiska dĺžky trvania opravy rozdeľujeme: 1. opravy vyžadujúce čas od 0 do 20 minút, 2. opravy trvajúce od 20 do 500 minút, 3. opravy požadujúce viac ako 500 minút. Spôsoby odstránenia poruchy umožňujú rozlíšiť: 1. ľahké poruchy, ktoré odstráni obsluha, 2. stredné poruchy, ktoré odstráni údržba, 3. ťažké poruchy, ktoré odstránia servisní pracovníci.
Tabuľka 6 4. Báza vedomostí pre situačné riadenie ATP Báza vedomostí pre situačné riadenie ATP plošného tvárnenia je vytvorená pomocou produkčných pravidiel „IF-THEN-ELSE“. Štruktúru vytovorenej bázy vedomostí možno znázorniť vo forme dielčích „AND-OR“ grafov tak, že každý „AND-OR“ graf predstavuje diagnostiku konkrétneho poruchového stavu a dielčie „AND-OR“ grafy predstavujú zložky kompletného „AND-OR“ grafu bázy vedomostí. Celkový „AND-OR“ graf predstavuje les, pričom každému koreňu prislúcha jeden strom. Jednotlivé listové uzly (výroky) môžu patriť viacerým stromom.
34
Formálne produkčné pravidlo sa zapisuje nasledovne: EH (if E then H) čo znamená, že ak nastala stiuácia „E“, potom je potrebné vykonať akciu „H“. V skutočnosti „AND-OR“ graf predstavuje iba schému usudzovania experta pri diagnostikovaní, pretože apriory nevyjadruje platnosť výrokov. Pre potreby konkrétnej aplikovateľnosti je nevyhnutné získať fakty od užívateľov, ktoré vytvárajú databázu. Spôsob aplikácie AND-OR grafu je daný riadiacim mechanizmom, ktorý generuje časti „AND-OR“ grafov. Samotné prehľadávanie grafov môže byť spôsobom : • neúplného priameho chodu, • úplného spätného chodu, • úplného priameho chodu, • neúplného spätného chodu. Globálna štruktúra bázy vedomostí, ktorá bola vytvorená pre činnosť ES je znázornená na obr. 86. Príklady dielčich „AND-OR“ grafov sú uvedené na obr. 87.
Po zatriedení poruchy do makrotriedy prebieha konzultácia ďalej a na základe doplnkových informácií ES si vyberie jeden zo 44 akčných zásahov. Ak ES na základe zadaných informácií nie je schopný identifikovať abnormálnu situáciu, ohlási chybu vo vstupných údajoch alebo nezdar.
5. Expertný systém pre situačné riadenie a diagnostikovanie ATP Expertný systém pre situačné riadenie ATP plošného tvárnenia bol vyvinutý na báze vývojového programového prostredia EXSYS, ktoré umožňuje tvorbu bázy vedomostí s využitím produkčných pravidiel. Samotná báza vedomostí má modulárnu štruktúru, ktorá umožňuje jej ďalšie rozšírenie. Editor vývojového programového prostredia EXSYS je prepojený s konzultačnou časťou a pri tvorbe bázy vedomostí je možné sledovať čo odvodil, resp. neodvodil ES. Zdôvodnenie postupu odvodenia je možné získať z vysvetľovacieho mechanizmu ES. Prostredie EXSYS umožňuje prácu s neurčitosťou, pričom si užívateľ môže zvoliť pravdepodobnostné intervaly 0 až 10 (pri málo presných štatistických údajoch), -100 až +100 (pri presných štatistických údajoch), alebo dvojhodnotovú logiku 0, 1 ak použitie pravdepodobnostnej miery nie je nutné. EXSYS pracuje systémom spätného reťazenia, pričom prehľadávanie bázy vedomostí sa začína vrcholovou hypotézou, ktorá má najmenšie poradové číslo (obr. 87, spriečenie odpadu z 2. lisu). Vyšetrenie nasledujúcej vrcholovej hypotézy pokračuje až vtedy, keď všetky uzly potrebné pre vyšetrovanie predchádzajúcej hypotézy už boli expandované. Činnosť ES sa začína vyžiadaním stavových veličín systému (zosnímanie prítomnosti polotovaru na jednotlivých ramenách manipulátorov). Po ďalšom kroku po zadaní konfigurácie systému a kontrole korektnosti zosnímaných údajov, ES určí druh poruchy a zatriedi ju do jednej zo šiestich makrotried.
Báza vedomostí obsahuje celkovo 307 pravidiel. Práca so systémom prebieha v konzultačnom režime, pričom sa predpokladá, že na mieste užívateľa bude pracovník so znalosťou systému na úrovni operátora ATP.
ŠTART
LINKA FUNGUJE ?
ÁNO
BEZPORUCHOVÝ STAV
STOP
NIE PORUCHOVÝ STAV LINKA PRACUJE V ZOSTAVE 3?
NIE
LINKA PRACUJE V ZOSTAVE 1 +1 +1 NIE
VYŠETRENIE PRÍČIN ZASTAVENIA LINKY
PRÍČINY PORUCHY ?
NIE
ÁNO KOREKTNOSŤ ZOSNÍMANEJ HODNOTY
KOREKTNOSŤ SNÍMANEJ HODNOTY ?
NIE
ÁNO ",AND - OR " GRAFY
C 14
C1
DIAGNOSTIKOVANIE A AKČNÉ ZÁSAHY
1. MAKROTRIEDA
ÁNO C 40
C44
6. MAKROTRIEDA
STOP
Obr. 86 Globálny rozhodovací algoritmus
4.3 Aplikácie ES pri projektovaní montážnych systémov V oblasti projektovania robotizovaných montážnych systémov (RMS) sa rozvíjajú práce, ktorých účelom je previesť teoretické a metodické postupy projektovania na prácu automatizovaných projektových systémov, ktorými môžu byť aj ES. Z obsahového hľadiska automatizovaný systém projektovania RMS má zabezpečovať súbor funkcií, ktorý podľa zvolenej modulárnej koncepcie možno štrukturalizovať nasledovne (Madarász, L., Sabol, J., Kováč, J., 1988c; Šimšík, D., Kováč, J., Madarász, L., 1988): 1. Spracovanie vstupných údajov pre automatizované projektovanie RMS. 2. Výber montážnej metódy a montážnej štruktúry a ich parciálnych zložiek. 3. Kapacitné výpočty. 4. Výber zariadení a prvkov RMS. 5. Syntéza RMS. 6. Geometrické výpočty a priestorové riešenie RMS. 7. Simulácia RMS. 8. Výpočet technicko-ekonomických ukazovateľov. 9. Vypracovanie výstupnej dokumentácie. Obr. 87 Príklady dielčích AND - OR grafov
35
Celý vyššieuvedený automatizovaný systém projektovania je principiálne možné zrealizovať prostredníctvom ES. Takto vytvorený ES by realizoval dva typy činností: 1. realizácia funkcií, ktoré majú intuitívny charakter (body 2., 4., 5. a čiastočne body 1. a 7.); 2. realizácia funkcií, ktoré majú rutinný charakter (body 3., 6., 8. a 9.). Vytvorenie takéhoto kompletného ES je veľmi náročné na výpočtovú techniku, na prácu expertov a vedomostných inžinierov. 4.4 ES pre projektovanie robotizovaných zváracích montážnych systémov Robotizácia zváracích montážnych procesov je pomerné nový technologický činiteľ zasahujúci do technologickej prípravy, predprojektovej a projektovej prípravy výroby. Práve tieto oblasti odkrývajú možnosti využitia ES ako nástroj projektovania RZMS. Hlavným cieľom týchto ES je vybaviť tieto pracoviská optimálnymi zváračskými prostriedkami (PRaM, polohovadlo, atď.). Ťažisko pri návrhu ES spočívalo vo vytvorení bázy vedomostí a bázy údajov pre montážnu operáciu zvárania vo forme faktov a pravidiel. Obsahová stránka architektúry je znázornená na obr. 88.
1. Koncepcia a analýza bázy údajov Východiskovým materiálom pre konštrukciu ES bola štúdia „Triednik súčiastok z hľadiska automatizácie“ (Madarász, L., Sabol, J., Kováč, J., 1988; Šimšík, D., Kováč, J., Madarász, L., 1988). Na základe tohto triednika sa vytvorila konzultačná časť ES, ktorá pozostáva z troch súborov : VATR 1.TXT, VATR2.TXT, VATR3.TXT. Súbory VATR1.TXT a VATR2.TXT sú veľmi podobné z hľadiska štruktúry a obsahu. Ich cieľom je špecifikácia vlastností zváraného objektu (VATR1.TXT) a zváranej plochy (VATR2.TXT). Na základe vlastností zváraného objektu je uskutočnený výber polohovadla, znaky zváracej plochy sú kritériom pre výber robota. ES bol vybudovaný za predpokladu, že zváraný objekt predstavujúci súbor zvarencov určených na zváranie je zapolohovaný a pripravený pre operáciu zvárania a že zvarence sú zhotovované z rovnakých materiálov. V súbore VATR3.TXT sú naprogramované nasledovné dotrieďujúce znaky: a) systémové znaky, ktoré sú charakterizované objemom výroby, počtom výrobných dávok a pracnosťou výroby; b) technologické znaky sú špecifikované druhom pohybu, druhom spoja, druhom uloženia, druhom plochy, atď.; c) zvarové znaky sú určené druhom, typom a polohou zvaru. V etape konzultácie používateľ zadáva vyhovujúcu možnosť vo forme číselného kódu. Odpovede používateľa sa ukladajú do pamäte vo forme faktov.
2. Koncepcia a analýza bázy vedomostí Bázu vedomostí vytvárajú tieto súbory: VAMET.TXT; VAVYB1.TXT; VAVYB2.TXT; VAROB.TXT; VAPOL.TXT. Súbor VAMET.TXT slúži na výber metódy zvárania. Pri budovaní ES bolo nevyhnutné vytypovať procesy, ktoré z hľadiska metódy zvárania a aplikácie navrhnutého triednika sú vhodné pre robotizáciu a procesy, ktoré sú síce vhodné pre robotizáciu, ale vyžadujú špeciálny pohľad z hľadiska tvorby triednika výberu robotov, polohovadiel, atď. (napr. odporové zváranie). Po zohľadnení týchto okolností bol súbor VAMET.TXT realizovaný vo forme rozhodovacieho stromu (obr. 89), ktorý je rozšírený o vetvu zvárania v ochranných atmosférach plynov (obr. 90). Po vybratí metódy systém umožňuje opakovať výber na výzvu používateľa nezávisle od predchádzajúceho výberu. Ak výsledky výberu metódy zvárania sú negatívne, ES zabráni používateľovi vo výbere robotov a polohovadiel.
Obr. 88 Obsahová stránka architektúry RZMS
Súbor VAVYB1.TXT je určený pre konkrétny výber robota z 30 typov robotov. Súbor VAVYB2.TXT slúži na výber konkrétneho polohovadla zo 17 typov polohovadiel. V súbore VAROB.TXT sú uložené údaje o robotoch v tvare štruktúr (základné údaje, kinematika ramena, kinematika zápästia, údaje o riadiacom systéme a inštalačné údaje). Súbor VAPOL.TXT slúži na výpis údajov: V (vyhovujúce) a MV (málo vyhovujúce) polohovadlo. Súčasťou ES sú aj dva editory, ktoré sú problémovo orientované. Prvý editor slúži na dopĺňanie bázy vedomostí (BV) o nové roboty. Používateľ zadáva údaje nového robota, ktoré sa ukladajú do pomocných súborov, pričom novovytvorená štruktúra sa ukladá do súboru VAROB.TXT.
Plameňové
Odporové Elektrickým oblúkom
Bodové Výstupkové Švové
Elektrické Klasické Tlakom
Trojfázovým oblúkom
Elektrónovým lúčom
Zváracie procesy
Plazmové Trením Výbuchom
Netaviacou elektródou Taviacou elektródou Nepriamym oblúkom
V ochranných prostrediach
Laserové
Automatické zváranie pod tavidlom
Zváranie v atmosférach plynov
V inertných plynoch
S netaviacou elektródou
V aktívnych plynoch
V zmesiach plynov
S taviacou elektródou
Elektrotroskové V atmosférach plynov
V inertných plynoch V aktívnych plynoch V zmesiach plynov
Obr. 89 Rozhodovací strom na výber metódy zvárania
Metóda WIG
Metóda TIG
Kvapková
Metóda MIG
Zmáčaná
Metóda MIG
Metóda MAG
Impulzná
Metóda MIG
Metóda WIG
Sprchová
Obr. 90 Zváranie v atmosférach plynov (rozšírenie obr. 89)
Druhý editor slúži na dopĺňanie BV o nové polohovadlá. Údaje o novom polohovadle rozširujú pomocné súbory a hlavný súbor VAPOL.TXT o novovytvorenú štruktúru polohovadla. Vzhľadom na existenciu editorov ES môžeme označiť za otvorený, pričom musíme brať do úvahy pomerne malý rozsah pamäti použitej verzie PROLOG-u, čo kladie isté obmedzenia na veľkosť súborov pre uchovávanie údajov a pravidiel.
36
ES bol odladený v jazyku PROLOG a pri jeho výstavbe sa uplatnil princíp modularity. Celý ES pozostáva z 10 hlavných a 11 pomocných súborov, pričom celý ES predstavuje iba jeden modul pre výber zariadení a prvkov robotizovanej montáže. Princíp činnosti ES je schematicky znázornený na obr. 91. Konzultačná časť výsledky
Výber zváracej metódy
Výber robotov
Výpis údajov o robotoch
údaje
Editor robotov
Výber polohovadiel Výber údajov o polohovadlách
údaje
Editor polohovadiel
Obr. 91 Princíp činnosti ES
5. ZÁVER Prejednávané problémové oblasti: • základné pojmy, prístupy a metódy teórie rozhodovania, • systémový (základný) model rozhodovacích procesov, • rozhodovacie procesy v zložitých systémoch, • riadenie a základné metódy riadenia zložitých systémov, • situačné riadenie a formátorové riadenie komplexov, • umele inteligencia, výpočtová a strojová inteligencia a inteligentné technológie v rozhodovacích procesoch, • rozhodovacie procesy pri diagnostikovaní a projektovaní zložitých systémov. Spoločný prostriedok: • situačná klasifikácia Kľúčové pojmy: • zložitý systém, komplex, • ergatický systém, • rozhodovanie a riadenia, • situačné triedy, stupne ohrozenia prevádzky. Ciele: • integrované využitie niekoľkých rozhodovacích postupov, • aplikácie prvkov, metód a prostriedkov UI, VI a IT.
37
